Bedeutung der Behavioral Finance für Aktienanalysen Empirische Analyse am Beispiel kalendarischer Anomalien
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
ePUB
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
05.03.2013
Verlag
GRINSeitenzahl
45 (Printausgabe)
Dateigröße
511 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783656382508
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,00, Universität Augsburg (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät), Veranstaltung: Asset Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhalt
"Es gibt nichts, was so verheerend ist wie ein rationales Anlegerverhalten in einer irrationalen Welt."
John Maynard Keynes (1883-1946)
Schon früh übte der britische Nationalökonom John Maynard Keynes augenscheinlich Kritik an einem Kernpunkt der erst später aufkommenden Klassischen Kapitalmarkttheorie. Diese basiert auf stets rational handelnden Marktteilnehmern in einer völlig effizienten Welt. Ob diese modell-theoretischen Annahmen für die aktuellen Kapitalmärkte weiterhin Gültigkeit besitzen, sei angezweifelt. Inwiefern die sogenannte Behavioral Finance hierbei einen alternativen Ansatz zur Berücksichtigung dieser Irrationalitäten darstellen kann, werde ich im ersten Abschnitt meiner Arbeit diskutieren.
Betrachtet man nun die anormal hohe Januarrendite für das Jahr 2012 (DAX +9.50%) und berücksichtigt man die aktuelle Berichterstattung der Medien über die an den Kapitalmärkten als besonders schlechte Perioden geltende Sommermonate, liegt es nahe, sich der Bedeutung von kalendarischen Anomalien für Investoren bewusst zu werden. Ich werde im empirischen Teil meiner Arbeit den Datensatz auf das Vorliegen und der Persistenz eines Januar-Effekts und eines sog. Halloween-Effekts untersuchen. Dies ist insbesondere interessant, da sich der Januar-Effekt in der bestehenden Literatur als nicht persistent, der Halloween-Effekt jedoch als persistent und somit weiterhin als Puzzle erweist.
Die weitere Vorgehensweise der Arbeit baut sich wie folgt auf: In Kapitel 2 wird ein theoretischer Überblick über die klassische Kapitalmarkttheorie und die Behavioral Finance gegeben. Anschließend werden in Kapitel 3 spezielle Formen von kalendarischen Anomalien erörtert. Kapitel 4 umfasst die Beschreibung der Datengrundlage sowie der angewandten Methoden. In Kapitel 5 werden die Ergebnisse der empirischen Untersuchung wiedergegeben und auf Robustheit überprüft. Kapitel 6 fasst die empirischen Resultate zusammen und gibt einen kurzen Ausblick.
"Es gibt nichts, was so verheerend ist wie ein rationales Anlegerverhalten in einer irrationalen Welt."
John Maynard Keynes (1883-1946)
Schon früh übte der britische Nationalökonom John Maynard Keynes augenscheinlich Kritik an einem Kernpunkt der erst später aufkommenden Klassischen Kapitalmarkttheorie. Diese basiert auf stets rational handelnden Marktteilnehmern in einer völlig effizienten Welt. Ob diese modell-theoretischen Annahmen für die aktuellen Kapitalmärkte weiterhin Gültigkeit besitzen, sei angezweifelt. Inwiefern die sogenannte Behavioral Finance hierbei einen alternativen Ansatz zur Berücksichtigung dieser Irrationalitäten darstellen kann, werde ich im ersten Abschnitt meiner Arbeit diskutieren.
Betrachtet man nun die anormal hohe Januarrendite für das Jahr 2012 (DAX +9.50%) und berücksichtigt man die aktuelle Berichterstattung der Medien über die an den Kapitalmärkten als besonders schlechte Perioden geltende Sommermonate, liegt es nahe, sich der Bedeutung von kalendarischen Anomalien für Investoren bewusst zu werden. Ich werde im empirischen Teil meiner Arbeit den Datensatz auf das Vorliegen und der Persistenz eines Januar-Effekts und eines sog. Halloween-Effekts untersuchen. Dies ist insbesondere interessant, da sich der Januar-Effekt in der bestehenden Literatur als nicht persistent, der Halloween-Effekt jedoch als persistent und somit weiterhin als Puzzle erweist.
Die weitere Vorgehensweise der Arbeit baut sich wie folgt auf: In Kapitel 2 wird ein theoretischer Überblick über die klassische Kapitalmarkttheorie und die Behavioral Finance gegeben. Anschließend werden in Kapitel 3 spezielle Formen von kalendarischen Anomalien erörtert. Kapitel 4 umfasst die Beschreibung der Datengrundlage sowie der angewandten Methoden. In Kapitel 5 werden die Ergebnisse der empirischen Untersuchung wiedergegeben und auf Robustheit überprüft. Kapitel 6 fasst die empirischen Resultate zusammen und gibt einen kurzen Ausblick.
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