Einordnung (1) Es geht mir um den Zusammenhang – und de facto den scharfen Konflikt - zwischen den Leistungen der beiden Nobelpreisträger Fama und Shiller:

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 Präsentation transkript:

Einordnung (1) Es geht mir um den Zusammenhang – und de facto den scharfen Konflikt - zwischen den Leistungen der beiden Nobelpreisträger Fama und Shiller: Fama hat die „These von der Kapitalmarkteffizienz“ erfunden, sehr gut ausformuliert und, wie er meint, überzeugend empirisch bestätigt Shiller hat in seinen Arbeiten genau dies in Frage gestellt Weil ihre Kontroverse in das Gebiet „Kapitalmarkt-forschung“ fällt, werde ich auch noch einmal auf die Nobelpreisträger Markowitz, Tobin und Sharpe eingehen Und schließlich will ich das ganze in das Thema Geldanlage (U3L, SS 2013) einordnen

Einordung (2) Markowitz hat als erster genau analysiert, wie risikoscheue Anleger ihr Geld auf verschiedene Anlageobjekte (Aktien) aufteilen sollen – im Prinzip ist das verdammt schwer („Portfolio Selection“) Von Tobin stammt der Nachweis, das sich das Anlageproblem (unter bestimmten Bedingungen) wesentlich vereinfachen lässt (Tobin-Separation) Sharpe hat nachgewiesen, dass dann, wenn alle Anleger den Lehren von Markowitz und Tobin folgen, der erwartete Ertrag einzelner Aktien als eine lineare Funktion (nur) des richtig gemessenen Risikos ist

Einordnung (3) Sharpe‘s Capital Asset Pricing Model ist eine empirische Theorie, die angibt, welchen Ertrag Anleger (im Gleichgewicht) erwarten können. Das legt nahe, wie ein kluger Anleger investieren soll: Gut diversifizieren und sonst „stillhalten“ Fama hat gezeigt, dass sich Aktienkursänderungen mit keiner der gängigen Methoden vorhersehen lassen: Man kann nicht mehr verdienen als den (risikoabhängigen) Ertrag (etwa nach Sharpe). Auch das legt nahe: Man sollte es überhaupt nicht versuchen, weil es nur Geld kostet: „Buy and Hold!“

Einordnung (4) Fama ist ein radikaler Empiriker. Er hat wie keiner sonst die empirische Forschung über Aktienkurs-verläufe geprägt und gezeigt, dass „Überrenditen“ außer durch Zufall nicht erreichbar sind. Er sagt auch: der Kapitalmarkt bewertet Aktien immer richtig und die Rede von „Blasen“ ist nur Geschwätz Aber was das „immer richtig“ heißt, ist unklar Daher kann man daran – wie Shiller – auch zweifeln Denn Shiller hat gezeigt, dass sich „Kurse stärker ändern, als es … gerechtfertigt wäre“ Für ihn ist klar: Es gibt durchaus „Blasen“, die platzen

Was jetzt kommt Zu Markowitz: Die „efficient frontier“ Zu Tobin: Das Separationstheorem Zu Sharpe: Das Capital Asset Pricing Model der Kapitalmarkttheorie

Die “efficient frontier” nach Markowitz – alias: „Die Kurve der guten Handlungsmöglichkeiten“ Efficient frontier: Es gibt keine erreichbaren Portefeuilles, die links-oben von der efficient frontier liegen

Die wissenschaftliche Leistung von Markowitz Er hat als erster gezeigt, wie man die „efficient frontier“ richtig ermittelt – sie ist für alle risikoscheuen Anleger dieselbe! Er hat gezeigt, wie man unter verschiedenen (effizienten) Portefeuilles richtig auswählt Dabei wurde deutlich, dass im Prinzip jeder unter den gleichen effizienten Portefeuilles auswählt, dabei aber i.d.R. eine andere Auswahl trifft. Damit ist auch die Zusammensetzung des jeweils besten Portefeuilles von Anleger zu Anleger unterschiedlich.

Optimales Aktienportfolio bei Separation (nach Tobin): Eine enorme Vereinfachung des Entscheidungsproblems Ein Investor wählt – unab- hängig vom Ausmaß seiner Risikoaversion - nur aus, welche Anteile seines Vermögens er risikolos zu (if/0) und welchen er in das riskante Portefeuille (µM/sM) investiert

Das Capital Asset Pricing Model (CAPM), das Herzstück von Sharpe‘s Theorie Wenn alle Anleger, die Lehren von Markowitz und Tobin befolgen, kann man ableiten, welchen risikoabhängigen Ertrag man bei einer Aktie erwarten kann Im Gleichgewicht ist die erwartete Rendite einer Aktie µi die Summe aus dem risikolosen Zinssatz if und einer Risikoprämie, die sich als Produkt aus einer Risikoprämie pro Risikoeinheit und dem aktienindividuellen Risikomaß ergibt. Beta = standardisiertes aktienindividuelles Risikomaß, der Risikobeitrag zum Risiko „des Marktes“, dem Portefeuille M mit

Das CAPM zeigt: Es gibt einen einfachen linearen Zusammenhang zwischen erwartetem Ertrag und Risiko Portefeuillertrag = risikoloser Zins + Risikopr. pro R-Einheit * R-Maß Das ist die „Normalverzinsung, die anfangs für Tests der mittelstrengen Effizienzthese verwendet wurde. Die rote Linie zeigt die Beziehung zwischen erwartetem Ertrag und Risiko (Beta) einer (d.h. jeder) Aktie im Gleichgewicht des Kapitalmarktes. bi

Wie geht es weiter? Zum Thema „Geldanlage am Kapitalmarkt“ Die so genannte Fundamentale Aktienanalyse (FA) Die so genannte Technische Analyse (TA) Ihre Gemeinsamkeit und der Ansatz der Effizienthese

Ansätze der Aktienanalyse Die „traditionelle“ Vorstellung ist, dass es vor allem auf die Auswahl der richtigen Assets (Aktien oder anderes) ankommt Man beurteilt Aktien weitgehend isoliert … anhand von Ertrag, Risiko und „Wert“  fundamentale Aktienanalyse (Bestimme den Wert, vergleiche ihn mit dem Preis (Kurs) und kaufe, wenn W>K, denn man könne erwarten, dass der Kurs sich dem Wert anpasst. … oder einfach anhand von Kurserwartungen, die sich auf irgendetwas stützen, insb. Vermutungen darüber stützen, was andere Tun (und Denken)  Technische Aktienanalyse

Fundamentale Aktienanalyse 1 (Bewertungstheorie) Ausgangsfrage: wie viel ist eine Aktie (o.ä.) eigentlich wert? Antwort: So viel wie das wert ist, was man als Aktionär (zu) bekommen (erwarten) kann  Dividenden und evtl. Verkaufserlös Aber wovon hängt der Verkaufserlös ggfs. ab?  von den dann erwarteten Dividenden - Also hängt der Wert letztlich (fast nur) von allen zukünftigen Dividenden ab. (Genau diese Vermutung verwendet Shiller später in seiner Arbeit als Maßstab für „richtige Bewertung“)

Zukünftige Kurse = Barwert der danach kommenden Dividenden? Kurs Ende 2017 = Barwert aller Dividenden ab 2018, z.B. 35€ Was muss jemand denken, der jetzt annimmt, dass der Kurs Ende 2017 > Barwert der Div. ab 2018? - z.B. 40 € > 35 Er muss denken Der Markt (=die anderen) bewertet die Aktie einfach falsch bzw. Ich weiß es einfach besser als die anderen, was die Aktie (Ende 2017) wert sein wird Wer so denkt, ist ganz schön anmaßend! Die Effizienzthese legt nahe, man sollte nicht so denken und handeln. Aber stimmt es überhaupt, dass erwartete zukünftige Kurse gleich dem Barwert aller zukünftigen Dividenden ist?

Technische Aktienanalyse: Die Grundidee Wenn ein Investor Fundamentalanalyse betreibt und darauf aufbauend handelt, kommt er immer zu spät – andere sind schneller : „There is always „smart money‘“ Die cleveren Leute, die Insider, die richtigen Profis etc wissen alles besser – nur: sie brauchen Zeit, ihr Wissen auszunutzen Deshalb passen sich die Kurse immer nur langsam an den Wert an, der nach Meinung der gut Informierten richtig wäre Das prägt die Kursverläufe: An ihnen kann man erkennen, was „smart money“ denkt und tut – und man kann davon profitieren Letztlich behaupten die Vertreter der Technischen Analyse nur eines: Aktienkurse folgen Trends, die man erkennen kann Aber stimmt das überhaupt? Die Gegenthese: Random Walks Mit der Kritik der TA begann Famas Forschung

Die versteckten Annahmen des traditionellen Ansatzes der Geldanlage Der traditionelle Ansatz der Geldanlage und auch neuere “aktive Anlagestrategien” unterstellen, dass es möglich ist Aktien zu finden, deren Wert höher ist als ihr Kurs und deren Kurs sich an den Wert anpassen wird (=FA), bzw. Trends und Muster in Kursverläufen zu entdecken (=TA) Und damit besser abzuschneiden als “der Markt” (to „beat the market“) Das kann ja wahr sein – aber stimmt es auch? Wenn sich Kurse “wie vom Zufall getrieben” verändern, einem “Zufallspfad” (=random walk) folgen, dann geht es gewiss nicht. Und schon vor Fama hatten einige Forscher “den Eindruck”, dass sich Kurse “wie vom Zufall getrieben” verändern.

Wie geht es weiter? Jetzt zu Fama und seiner berühmten und endlich 2003 mit einem Nobelpreis gewürdigten These von der Informationseffizienz des Kapitalmarktes Und zu Shillers Kritik an der Effizienzthese: Kurse ändern sich viel zu sehr, als dass sich dies mit Änderungen der (Erwartungen über) Dividenden erklären ließe

Fama‘s These von der Kapitalmarkteffizienz - Efficient Market Hypothesis (EMH) Eugene F. Fama (1970, Nobelpreis 2013) hat eine ökonomische Erklärung für das vermeintlich verwunderliche Phänomen der Zufallsverläufen (“random walks”) gegeben. Er definiert einen (informations-)effizienten Kapitlmarkt als einen „auf dem die Kurse jederzeit alle verfügbaren Informationen (richtig) widerspiegeln (‚fully reflect‘ all available information) Aber: Was heißt “fully reflect” genau? Für welche Informationen soll die EMH eigentlich gelten? Für welche Informationen gilt sie auch wirklich?

Informationseffizienz: Definition und Interpretation Man definiert Info-Effizienz so: Sie liegt vor, wenn „prices fully“ reflect all available information“ (Eugene Fama, 1970) Man kann das fast wörtlich so verstehen: Preise/Kurse am Kapitalmarkt stellen sich bei jeder neuen Information ohne Verzögerung auf das „richtige“ Niveau ein, d.h. auf das Niveau, das sich ergäbe, wenn alle Marktteilnehmer diese Informationen zur gleichen Zeit erhielten, sie richtig interpretierten und unverzüglich daraufhin handelten. Man kann es aber auch vorsichtiger definieren: Kurse bilden sich jederzeit so, dass man keine Information (einer bestimmten Art) nutzen kann, um bei der Geldanlage mehr als einen Normalgewinn zu erzielen Mit anderen Worten: FA und TA halten nicht, was sie versprechen

Formen der Informationseffizienz Schwache Informationseffizienz: alle Informationen in den / über die vergangenen Kurse(n) sind im gegenwärtigen Kurs „fully reflected“. Mittelstrenge Informationseffizienz: alle „öffentlich verfügbaren Informationen“ sind „fully reflected“.... Starke Informationseffizienz: alle Informationen (die irgend jemand haben könnte) sind....

Empirische Tests der Effizienzthese Schwache EMH: “Runs-tests”, Korrelationen, Spectralanalysen und direkte Test von diversen Handelsstrategien Problem: die Verteilung von Aktienrenditen folgt keiner Normalverteilung Bisheriges Ergebnis: EMH bestätigt Mittelstrenge EMH: Ereignistudien (Event-Studie)) Problem: Was ist der „excess return“ oder „normal return“ Strenge EMH: Performancemessung von Experten (“Money managers”) und Insidern Bisheriges Ergebnis: Bestätigung für “Money managers”, sonst gemischt, EMH eher nicht bestätigt

Rationale Erwartungen und Informationseffizienz falsch Information richtig - = Folge:

Was würde aus der Geltung der EMH folgen? Schwache EMT Inhalt: Alle Informationen, die man aus den Kursen herauslesen könnte, sind in den Kursen schon „reflektiert“ Implikation: Technische Aktienanalyse lohnt sich nicht Mittelstrenge EMT Inhalt: Alle öffentlich verfügbaren Informationen sind in den Kursen immer schon „fully reflected“ Implikation: Fundamentalanalyse lohnt sich nicht Strenge EMT Inhalt: Alle Informationen, die wichtige Akteure haben (könnten), sind in den Kursen immer schon „fully reflected“ Implikation: Alle aktiven Anlagestrategien lohnen sich nicht Aber: Kann das wahr sein? Wie kommt es?

Shillers Kritik: Die Grundidee Wenn Fama‘s Interpretation, Kurse wären „immer richtig“ (K = W), zuträfe, müsste das auch für Kursänderungen gelten: Kurse müssten sich genau so ändern, wie die Barwerte der erwarteten Dividenden. Aber ist das denn so? Zumindest rückblickend kann man doch wissen, wie sich SPÄTER die Dividenden entwickelt haben. So kann man z.B in 1981 überprüfen, ob z.B. die Kursänderung in 1960 der Entwicklung der Dividenden in den 20 Jahren danach entsprochen hat Und für später kann man Dividenden prognostizieren und genau so prüfen  Abb. 1 aus Shillers NP-Rede