Makroökonomische Multifaktormodelle zur Prognose von Aktienrenditen
Empirische Analyse europäischer Aktien der Banken- und Industriebranche
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1,0, Westfälische Wilhelms-Universität Münster (Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insb. Monetäre Ökonomie), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht in der Identifikation makroökonomischer Multifaktormodelle, mit denen sich der Renditegenerierungsprozess europäischer Aktien der Banken- und Industriebranche adäquat erklären und prognostizieren lässt. Dazu wird die APT als theoretischer Ursprung makroökonomischer Multifaktormodelle dargestellt, bevor die Definition und Konzeption...
Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 1,0, Westfälische Wilhelms-Universität Münster (Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insb. Monetäre Ökonomie), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht in der Identifikation makroökonomischer Multifaktormodelle, mit denen sich der Renditegenerierungsprozess europäischer Aktien der Banken- und Industriebranche adäquat erklären und prognostizieren lässt. Dazu wird die APT als theoretischer Ursprung makroökonomischer Multifaktormodelle dargestellt, bevor die Definition und Konzeption der Modelle selbst vorgenommen wird. In der empirischen Analyse werden implizite und explizite makroökonomische Multifaktormodelle zur Prognose der Renditen europäischer Aktien der Banken- und Industrie-Branche auf Basis der linearen Regressionsanalyse ermittelt. Hierbei werden ein Banken- und ein Industrieportfolio mit jeweils 20 europäischen Aktien der entsprechenden Branchen gebildet. Als makroökonomische Faktoren werden die Wachstumsraten der Industrieproduktion und des Euro/US-Dollar-Wechselkurses, die Inflationsrate und die Veränderungen des langfristigen Zinssatzes, der Form der Zinsstrukturkurve und der Risikoprämie verwendet. Die Rendite- und Faktorzeitreihen werden aus Thomson Reuters Datastream sowie Global Financial Data bezogen. Die statistischen Berechnungen werden größtenteils mit EViews 6 durchgeführt.Die Auswahl einer geeigneten Schätztechnik basiert auf einer Analyse der deskriptiven Eigenschaften (Multikollinearität, Stationarität, Autokorrelationsstruktur) der Faktorzeitreihen sowie einer Analyse der Gültigkeit der für eine OLS-Schätzung notwendigen Annahmen homoskedastischer, nicht autokorrelierter und normalverteilter Störgrößen. Die für die Schätzung expliziter Modelle notwendigen Extraktionen der unerwarteten Faktorkomponenten werden auf Basis von naiven Prognosen, ARIMA-Modellen, VAR-Modellen sowie Zustandsraummodellen auf Basis des Kalman-Filters durchgeführt.Der Untersuchungszeitraum erstreckt sich auf die Periode von Januar 1994 bis Dezember 2009. Hierbei werden implizite und explizite Multifaktormodelle für den Gesamtzeitraum, für drei Teilperioden und auf Basis eines gleitenden Ansatzes geschätzt.Im Rahmen der ökonomischen Interpretation werden die Bestimmtheitsmaße der Modelle sowie die einzelnen Faktor-Koeffizienten analysiert und mit der ökonomischen Theorie verglichen. Hierbei wird ebenfalls untersucht, inwiefern die Portfolien gemäß ihrer Branchenzugehörigkeit unterschiedlich durch die verschiedenen Faktoren beeinflusst werden und inwiefern sich einzelne Faktoren hinsichtlich ihrer Wirkungsrichtung und Signifikanz im Zeitablauf verändern.
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