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Erklärung von »Mean Reversion« auf internationalen Aktienmärkten

Tolksdorf, Norbert

Untersuchungen über das Spar-, Giro- und Kreditwesen. Abteilung A: Wirtschaftswissenschaft, Vol. 174

(2002)

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Abstract

Trotz jahrzehntelanger Forschung zur Gültigkeit der Hypothese informationseffizienter Kapitalmärkte (EMH) sind wesentliche damit verbundene Fragestellungen noch immer ungeklärt. Eine ist diejenige nach der Existenz und der Erklärung von $azeitvariablen Überrenditen$z ("Time Varying Excess Returns", TVER), die im Verdacht stehen, Mean Reversion (MR) - als einen Gegenentwurf zur Random Walk-Hypothese - in den Zeitreihen von Wertpapierpreisen zu generieren.

Norbert Tolksdorf beabsichtigt zum einen, den theoretischen Bezugsrahmen für zeitvariable Überrenditen $aumfassend$z aufzudecken und einen $aInferenzraum$z aufzustellen, der es erlaubt, Mean Reversion-Effekte im Spannungsfeld der Erwartungsnutzentheorie sowie in Ansätzen der Behavioral Finance auf internationalen Aktienmärkten zu modellieren. Zum anderen verfolgt der Autor das Ziel, Umfang und Typus von Mean Reversion unter Rückgriff auf ein breites ökonometrisches Instrumentarium zu quantifizieren sowie die Timing-Fähigkeit der aus dem spezifizierten Inferenzraum extrahierten Signale am Beispiel des DJGI World (Total Return Index) zu überprüfen und das Potential intertemporaler Arbitrage aufzudecken. Es werden Implikationen für das Asset Management und die Geldpolitik abgeleitet.

Table of Contents

Section Title Page Action Price
Geleitwort 7
Vorwort 9
Aphorismen 11
Inhaltsverzeichnis 13
Tabellenverzeichnis 17
Abbildungsverzeichnis 21
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis 23
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 Finance und 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 Returns\" als residualer Erklärungsansatz 80
3.3 Identifikationsprobleme und Mißspezifikationspotentiale aus ökonometrischer Perspektive 81
3.4 Problematik der fehlenden Meßgröße für Informationseffizienz 85
3.5 Bewertung und Implikationen 86
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 Dividendendiskontierungsmodellen 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 164
5. Instrumentarium zur Identifikation von Mean Reversion 167
5.1 Mean Reversion als Gegenentwurf zum Random Walk 167
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 Fehlerkorrekturmodell 178
5.2.5 Zustandsraum-Modelle und Schätzung über einen Kalman-Filter 183
5.3 Tests auf 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 Modellierungsdesign 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 Totalmodellen des Inferenzraumes für zeitvariable Überrenditen: pragmatische Integrationsversuche 258
6.6.1 Modellierung auf Ebenen-Niveau: Kointegration nach Johansen 258
6.6.2 Modellierung auf Differenzenniveau: Zustandsraum-Modell- Schätzung über Kalman-Filter 264
6.6.3 Modellierung auf Differenzenniveau: Zustandsraum-Modell- Schätzung über Kalman-Filter 268
6.7 Kontrolltest eines Totalmodells und Analyse der Timing-Fähigkeit 275
6.7.1 Robustheitstests über Bootstrapping und Monte Carlo- Simulation 275
6.7.2 Pragmatische Bewertung eines einfachen Kointegrationsmodells 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 Aktienmärkten 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