Erklärung von "Mean Reversion" auf internationalen Aktienmärkten:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Duncker und Humblot
2002
|
| Schriftenreihe: | Untersuchungen über das Spar-, Giro- und Kreditwesen
Abteilung A, Wirtschaftswissenschaft ; 174 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 372 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3428107888 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1. Einführung 31
1.1 Motivation und Zielsetzung 31
1.2 Abgrenzung des Untersuchungsgegenstands 37
1.3 Vorgehensweise 41
2. Bisherige Arbeiten zur empirischen Evidenz im historischen Überblick 43
2.1 Nachweisversuche von Mean Reversion im engeren Sinne 43
2.2 Arbeiten zur Identifikation und Konditionierung zeitvariabler
Überrenditen 47
3. „Mean Reversion -Effekt als Diskussionsgegenstand der
Effizienzmarkthypothese 55
3.1 Diskurs über die Hypothese informationseffizienter Märkte
im historischen Überblick 55
3.1.1 Urfassung 55
3.1.2 Erste Anpassungen der Urfassung und Korrektur von
Fehlimplikationen 61
3.1.3 Einflüsse der Ergebnisse neuerer Zeitreihenanalysen
und rationale Quellen der Mean Reversion 65
3.1.4 Identifizierung weiterer Ambiguitäten 69
3.1.5 Implikationen der Behavioral Financeund die Reaktion 73
3.2 Methodologische Problemschwerpunkte aus der Sicht der Theorie
informationseffizienter Märkte 77
3.2.1 Dilemma des Tests verbundener Hypothesen 77
3.2.2 „Time Varying Ecess Retums als residualer
Erklärungsansatz 80
3.3 Identifikationsprobleme und Mißspezifikationspotentiale aus ökono-
metrischer Perspektive 81
3.4 Problematik der fehlenden Meßgröße für Informationseffizienz 85
3.5 Bewertung und Implikationen 86
14 Inhaltsverzeichnis
4. Erklärungs- und Modellierungsansätze für Mean Reversion 91
4.1 S-L-M-CAPM als Referenz der Kapitalmarkttheorie 91
4.1.1 Erklärung der Überrendite im Merton-Modell 95
4.1.2 Wesentliche Implikationen des S-L-M-CAPM für die
Mean Reversion-Debatte 98
4.1.3 Standard-Kritik am S-L-M-CAPM 100
4.1.4 Offene Fragen und Erweiterungspotentiale des S-L-M-CAPM
im Hinblick auf eine Erklärung von Mean Reversion 102
4.2 Erweiterungen des Standard-Asset Pricing-Modells 110
4.2.1 Konsumbasierte Capital Asset Pricing Modelle
als Generalisierungsansätze 111
4.2.2 Interpretation im Rahmen von Dividendendiskontierungs¬
modellen 121
4.2.3 Lower Partial Moments als Generalisierungsansatz 127
4.2.4 Arbitrage Pricing Theory als Generalisierungsansatz 129
4.3 Integration nichtrationaler Erwartungsbildung in den C-CAPM-Kontext.... 131
4.3.1 Konzept der Bounded Rationality 131
4.3.2 Zinsstruktureffekt als Mean Reversion-Katalysator 135
4.4 Alternativen für die Erwartungsnutzentheorie (EUT) 138
4.4.1 Rekursive Nutzenfunktion als Generalisierungsansatz 138
4.4.2 Nutzenfunktion unter Risikokomplementarität
als Generalisierungsansatz 147
4.4.3 Prospect Theory und Cumulative Prospect Theory 150
4.4.4 Habit Persistence-Modell 155
4.4.5 Modellierung unter dem Prior Outcome-/House Money-Effekt 161
4.5 Zwischenfazit 1 ?4
5. Instrumentarium zur Identifikation von Mean Reversion 167
5.1 Mean Reversion als Gegenentwurf zum Random Walk 16?
5.2 Tests auf der Basis linearer univariater und multivariater Modellierung 170
5.2.1 Tests auf serielle Korrelation 170
5.2.2 Variance Ratio-Teststatistik 174
5.2.3 Tests auf stochastische und deterministische Trends 175
5.2.4 Grangerkausalität, Kointegration und das Fehlerkorrektur¬
modell 178
5.2.5 Zustandsraum-Modelle und Schätzung über einen Kaiman-Filter 183
Inhaltsverzeichnis 15
5.3 Testsauf der Basis nichtlinearer Modellierung 185
5.3.1 Volatilitätscluster als Reflex einer Nichtlinearitätseigenschaft 185
5.3.2 Hurst-Exponent als aggregierte Maßzahl von nichtlinearen
Abhängigkeiten 192
5.4 Implikationen für das Modeilierungsdesign als Synthese bisheriger
Forschungsergebnisse 195
6. Tests auf Prognostizierbarkeit der Renditen auf dem Weltaktienmarkt 199
6.1 Datensätze 199
6.1.1 Zinssätze 200
6.1.2 Aktienindizes 202
6.2 Deskriptive Statistiken 209
6.3 „Theorielose stochastische Modellierung: Nachweis der Mean
Reversion 219
6.3.1 Tests auf serielle Korrelation 220
6.3.2 Variance Ratio-Statistik 226
6.3.3 Hurst-Mandelbrot Rescaled Range-Analyse 228
6.3.4 Modellierung der Renditen als ARMA-Mischprozeß 236
6.4 Evidenz fundamentaler Partialmodelle zur Erklärung der Mean
Reversion 240
6.4.1 Volatility Feedback-Effekt 240
6.4.2 Leverage-Effekt 245
6.5 Evidenz behavioristischer Partialmodelle zur Erklärung der Mean
Reversion 249
6.5.1 C-CAPM-Effekt und der Einfluß der Zinsstruktur 249
6.5.2 Habit Formation- /House Money-Effekt als Phänomen
der Prospect Theory 255
6.6 Erklärungskraft von Totalmodellcn des Inferenzraumes für zcitvariablc
Überrenditen: pragmatische Integrationsversuche 258
6.6.1 Modellierung auf Ebenen-Niveau: Kointegration nach Johansen 258
6.6.2 Modellierung auf Differenzenniveau: Zustandsraum-Modcll-
Schätzung über Kaiman-Filter 264
6.6.3 Modellierung auf Differenzenniveau: Zustandsraum-Modell-
Schätzung über Kaiman-Filter 268
6.7 Kontrolltest eines Totalmodells und Analyse der Timing-Fähigkeit 275
6.7.1 Robustheitstests über Bootstrapping und Monte Carlo-
Simulation 275
16 Inhaltsverzeichnis
6.7.2 Pragmatische Bewertung eines einfachen Kointegrations-
modells im Epanechnikov-Kernel-Fit 288
6.7.3 Timing-Fähigkeit nach Henriksson/Merton (1981)
und weitere Out-of-Sample-Tests 293
6.8 Zwischenfazit 303
7. Implikationen für die Praxis 309
7.1 Rückkehr zum Casus Belli der Kapitalmarkttheorie: Widerlegung
der Effizienzmarkthypothese? 309
7.2 Interpretation der hohen ex post-Renditen auf internationalen Aktien¬
märkten seit Mitte der 90er Jahre 312
7.3 Implikationen für das Investmentbanking 317
7.4 Entwicklungspotential für Psychofonds 324
7.5 Konsequenzen für die Geldpolitik 327
8. Zusammenfassende Bewertung und Ausblick 331
Anhang 337
Literaturverzeichnis 341
Sachregister 363
Tabellenverzeichnis
Tab. 3.1-1: Meilensteine im Diskurs um die EMH
im chronologischen Abriß I 57
Tab. 3.1-2: Meilensteine im Diskurs um die EMH
im chronologischen Abriß II 58
Tab. 3.1-3: Meilensteine im Diskurs um die EMH
im chronologischen Abriß III 59
Tab. 3.1-4: Meilensteine im Diskurs um die EMH
im chronologischen Abriß IV 60
Tab. 3.3-1: Fallgruben der Ökonometrie 1 83
Tab. 3.3-2: Fallgruben der Ökonometrie II 84
Tab. 3.5-1: Rationales und Behavioristisches Weltbild
eines Kapitalmarktes in der Gegenüberstellung 88
Tab. 4.4-1: Erwartungsnutzen und prospektiver Nutzen im Vergleich 150
Tab. 6.1-1A: Spektrum der Anlagen höchster Bonität (AAA)
in den USA 339
Tab. 6.1-2: Performance-Vergleich von Total Return-lndizes 206
Tab. 6.2-1: Deskriptive Statistik der DJGI Indizes
im numerischen Vergleich 1 210
Tab. 6.2-2: Deskriptive Statistik der DJGI Indizes
im numerischen Vergleich II 211
Tab. 6.2-3: Deskriptive Statistik der US-Zinssätze
für nicht ausfallbedrohte Anlage (AAA) 216
Tab. 6.3-1: Autokorrelationsanalyse des DJGI World
auf dem Niveau der ersten Differenzen 221
Tab. 6.3-2: Autokorrelationsanalyse des DJGI World
auf dem Niveau der zweiten Differenzen 222
Tab. 6.3-3: Autokorrelationsanalyse der Beträge
der ersten Differenzen des DJGI World 224
2 Tolksdorf
18 Tabellenverzeichnis
Tab. 6.3-4: Autokorrelationsanalyse der Differenzen
der Beträge der ersten Differenzen des DJGI World 225
Tab. 6.3-5: ARMA( 1,0)- und ARMA(0,1 )-Modellierung
der DJGI World-Tagesrenditen 237
Tab. 6.3-6: ARMA(l.l)- und ARMA(1,2)-Modellierung
der DJGI World-Tagesrenditen 239
Tab. 6.4-1: ARMA( 1,0)-GARCH( 1,1 )-M(o)-Modellierung
der DJGI World-Tagesrenditen 244
Tab. 6.4-2: ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-M(o)-Modellierung
der DJGI World-Tagesrenditen 245
Tab. 6.4-3: ARMA(0,2)-TGARCH(1,1)-M(o)-
und ARMA( 1,2)-EGARCH( 1,1 )-M(o)-Modellierung
der DJGI World-Tagesrenditen 246
Tab. 6.4-4: ARMA(0,1)-EGARCH(1,1)-M(o)-Modellierung
der DJGI World-Tagesrenditen 247
Tab. 6.5-1: Granger-Kausalitätstests zwischen den Zinsen
und dem DJGI World 251
Tab. 6.5-2: Granger-Kausalitätstests zwischen der Zinsstruktur
und dem DJGI World 1 253
Tab. 6.5-3: Granger-Kausalitätstests zwischen der Zinsstruktur
und dem DJGI World II 254
Tab. 6.5-4: ARMA(1,1)-EGARCH(1,1)-
M(G)-D(-65;-125;-250)-Modellierung
der DJGI World-Tagesrenditen 256
Tab. 6.6-1: Phillips/Perron-
und Augmented Dickey/Fuller-Einheitswurzeltest
des Log(DJGI World), TB30Y undTN5Y-TB3M 259
Tab. 6.6-2: Kointegrationtests nach Johansen
unter den Lags 1-250 und 1-125 262
Tab. 6.6-3: Kointegrationtests nach Johansen
unter den Lags 1-65 und 1-20 263
Tab. 6.6-4: Ergebnisse der Vektorautoregression
in der Fehlerkorrekturrepräsentation
unter den Lags 1-250 und 1-125 266
Tab. 6.6-5: Ergebnisse der Vektorautoregression
in der Fehlerkorrekturrepräsentation
unter den Lags 1-65 und 1-20 267
Tabellenverzeichnis 19
Tab. 6.6-6: ARMA-Zustandsraumschätzung über einen Kaiman-Filter 269
Tab. 6.6-7: Rekursive Zustandsraumschätzung
über einen Kaiman-Filter 1 272
Tab. 6.6-8: Rekursive Zustandsraumschätzung
über einen Kaiman-Filter II 273
Tab. 6.7-1: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrepI=27; nMC=1000) 1 278
Tab. 6.7-2: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrepl=27; nMC=1000) II 279
Tab. 6.7-3: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrcpi=27; nMC=1000) III 280
Tab. 6.7-4: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrepl=27;nMC=1000)IV 281
Tab. 6.7-5: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrepl=81;nMC=10000)V 282
Tab. 6.7-6: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrep,=81;nMC= 10000) VI 283
Tab. 6.7-7: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrepl=81;nMC=10000)VII 284
Tab. 6.7-8: Graphen der Dichtefunktionen von Koeffizienten
und Kennzahlen der auf ein Monte Carlo-Sampling
basierten Bootstrap-replikativen linearen Regressionen
(nrepl=81; nMC= 10000) VIII 285
20 Tabellenverzeichnis
Tab. 6.7-9: Deskriptive Statistik des Fehlerterms e,
eines Kointegrationsmodells
und Phillips/Perron-Einheitswurzeltest 290
Tab. 6.7- 10A: Benötigte Anzahl korrekter Vorhersagen
auf rm-rf 0 im Henriksson/Merton (1981)-Test 340
Tab. 6.7-11: Test auf Timing-Fähigkeit nach Henriksson/Merton (1981)
und weitere Out-of-Sample-Tests 298
Tab. 7.2-1: Argumentationsmuster für die hohen ex post-Renditen
auf den Weltaktienmärkten seit Mitte der 90er Jahre
aus der Sicht der EMH-Diskussion 315
Abbildungsverzeichnis
Abb. 3.1-1: Grenzen der Risikoarbitrage 72
Abb. 3.1-2: Portfolio-öp unter Informationsineffizienz (IIE) 74
Abb. 3.2-1: Modellversagen der neoklassischen Kapitalmarkttheorie
im Equity Premium Puzzle (Impossible Trinity) 79
Abb. 4.1-1: S-L-M-CAPM im Überblick 94
Abb. 4.3-1 A: Verhaltensanomalien der Behavioral Finance
mit Beschreibungsmodellen 337
Abb. 4.3-2: Zusammenhang zwischen Rationalitätsgrad und Erregung
(Yerkes-Dodson-Gesetzmäßigkeit) 133
Abb. 4.3-3: Zinsstruktureffekt und Mean Reversion 136
Abb. 4.4-1: Wertfunktion und Risikogewichtefunktion
der Prospect Theory bzw. Cumulative Prospect Theory 152
Abb. 4.4-2A: Generierung der Überrendite aus Sicht der betrieblichen
Finanzwirtschaft/Unternehmensrechnung 338
Abb. 4.5-1: Inferenzraum für Mean Reversion 166
Abb. 5.2-1: Globalerund lokaler linearer Trend im Vergleich 173
Abb. 5.2-2: Risiko unter Mean Reversion 174
Abb. 5.2-3: Trendstationärer Prozeß und Einheitswurzelprozeß
im Vergleich 177
Abb. 5.3-1: Modellierung des asymmetrischen Einflusses von Schocks
auf die Volatilität 189
Abb. 6.1-1: Historie ausgewählter L S-Kapitalmarktrenditen
(AAA-Rating) 201
Abb. 6.1-2: Dow Jones Global Indexes-Familie 203
Abb. 6.1-3: Historie aggregierter DJGI Total Return-lndizes 204
Abb. 6.2-1: Deskriptive Statistik des DJGI World 212
Abb. 6.2-2: Deskriptive Statistik des DJGI Amcricas 213
22 Abbildungsverzeichnis
Abb. 6.2-3: Deskriptive Statistik des DJGI Europe/Africa 214
Abb. 6.2-4: Deskriptive Statistik des DJGI Asia/Pacific 215
Abb. 6.2-5: Sharpe Ratio im Spannungsfeld zwischen serieller Korrelation
und Data Mining sowie ihre Abhängigkeit
vom Initialisierungswert 218
Abb. 6.3-1: Variance Ratio-Statistik der Tages- und Wochenrenditen
aggregierter DJGI Total Return-Indizes 227
Abb. 6.3-2: Hurst-Mandelbrot-Rescaled Range-Analyse 1 229
Abb. 6.3-3: Hurst-Mandelbrot-Rescaled Range-Analyse II 230
Abb. 6.3-4: Hurst-Mandelbrot-Rescaled Range-Analyse II 231
Abb. 6.3-5: Hurst-Mandelbrot-Rescaled Range-Analyse IV 232
Abb. 6.7-1: Epanechnikov-Kernel-Fit der 3-Monatsüberrendite
über die Abweichung des DJGI World zum
Gleichgewichtspreis eines Kointegrationsmodells 291
|
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| author | Tolksdorf, Norbert |
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