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Die Schätzung erwarteter Renditen in der modernen Kapitalmarkttheorie


Die Schätzung erwarteter Renditen in der modernen Kapitalmarkttheorie

Implizit erwartete Renditen und ihr Einsatz in Kapitalmarktmodell-Tests und Portfoliooptimierung

von: Meike Martina Hagemeister

42,25 €

Verlag: Gabler
Format: PDF
Veröffentl.: 10.03.2010
ISBN/EAN: 9783834984975
Sprache: deutsch
Anzahl Seiten: 248

Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.

Beschreibungen

Die Erklärung von Preisen auf Finanzmärkten und den sich hieraus ergebenden erwarteten Renditen steht im Zentrum der modernen Kapitalmarkttheorie. Die theoretische Literatur hierzu ist heute schon sehr umfangreich und entwickelt sich beständig weiter. Trotzdem muss man gerade für Aktienmärkte konstatieren, dass die theoretischen Modelle noch immer große Schwierigkeiten haben, die beobachteten Marktpreise zu erklären. Eine Erklärung hierfür könnte sein, dass die theoretischen Modelle Aussagen über die erwarteten Renditen treffen, während die empirischen Überprüfungen auf Basis von realisierten Renditen stattfinden. Da aber erwartete Renditen nur unter sehr idealisierten Bedingungen verlässlich aus realisierten Renditen geschätzt werden können, liegt die Ursache der schlechten Erklärungskraft der theoretischen Modelle möglicherweise gar nicht in der Theorie begründet, sondern resultiert aus der mangelhaften empirischen Umsetzung der Theorietests. Deshalb wurde in jüngster Vergangenheit immer wieder gefordert, neue Verfahren zur Schätzung erwarteter Renditen zu verwenden, die nicht auf realisierten Renditen aufbauen. Das derzeit wohl bekannteste Verfahren hierzu, das Residual Income Model von Ohlson (1995), leitet die Renditeerwartungen implizit aus Gewinnprognosen von Aktienanalysten her. Meike Hagemeister verwendet in ihrer Dissertationsschrift derart gewonnene implizite Renditeerwartungen und untersucht zwei für Wissenschaft und Praxis gleichermaßen wichtige Fragestellungen: (1) Kann ein Anleger empirisch bessere Rendite-Risiko-Profile erzielen, wenn er seine Portfolio-Optimierungsmodelle auf Basis von implizit erwarteten Renditen implementiert anstatt erwartete Renditen zu verwenden, die aus historischen tionen geschätzt wurden? (2) Wieschneidet das prominenteste theoretische für Aktien, das Capital Asset Pricing Model, ab, wenn die zu erklärenden n implizit geschätzt werden anstatt sie aus historischen
Schätzung der erwarteten Rendite.- Portfoliooptimierung unter Verwendung implizit erwarteter Renditen.- Test von Kapitalmarktmodellen unter Verwendung implizit erwarteter Renditen.- Zusammenfassung und Ausblick.
Dr. Meike Martina Hagemeister promovierte am Seminar für ABWL und Finanzierungslehre und dem Centre for Financial Research (CFR) der Universität zu Köln. Sie ist als Vorstandsassistenz Finanzen im Risikomanagement tätig.
Die Schätzung erwarteter Renditen ist eines der zentralen Anliegen der modernen Kapitalmarkttheorie. Meike Martina Hagemeister leitet erwartete Renditen aus den Erwartungen von Kapitalmarktteilnehmern mittels des Residual-Income-Modells ab. Diese Schätzungen setzt sie zur empirischen Untersuchung der Portfoliooptimierung nach Markowitz (1952) sowie für Tests von Kapitalmarktmodellen, welche auf dem Annahmerahmen des Capital-Asset-Pricing-Modells (CAPM) basieren, ein. Ihre Ergebnisse zeigen, dass die betrachteten Schätzer der erwarteten Rendite eine höhere Präzision als traditionelle Schätzer besitzen und daher für die Implementierung der Portfoliooptimierung und für Tests der CAPM-Varianten zu empfehlen sind.
Die Schätzung erwarteter Renditen ist eines der zentralen Anliegen der modernen Kapitalmarkttheorie. Meike Martina Hagemeister leitet erwartete Renditen aus den Erwartungen von Kapitalmarktteilnehmern mittels des Residual-Income-Modells ab. Diese Schätzungen setzt sie zur empirischen Untersuchung der Portfoliooptimierung nach Markowitz (1952) sowie für Tests von Kapitalmarktmodellen, welche auf dem Annahmerahmen des Capital-Asset-Pricing-Modells (CAPM) basieren, ein. Ihre Ergebnisse zeigen, dass die betrachteten Schätzer der erwarteten Rendite eine höhere Präzision als traditionelle Schätzer besitzen und daher für die Implementierung der Portfoliooptimierung und für Tests der CAPM-Varianten zu empfehlen sind.

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