Reaktion Aktienkurs auf Ereignisse

[chi_k.o.]

Liebe Gemeinde,

ich alter Raffnix benötige bitte Eure Mithilfe: im Rahmen einer Projektarbeit soll ich mit Hilfe von R die Reaktion auf ein bestimmtes Ereignis auf den Aktienkurs eines Unternehmens darstellen bzw. prüfen, ob überhaupt ein Zusammenhang besteht.

Hierzu habe ich bereits Daten erhoben:
1. Die Schlusskurse des Unternehmens in einem 6 Monatszeitraum (3 vor Ereignis und 3 nach)
2. DAX30 Entwicklung in gleichem Zeitraum

Meine Hypothese lautet
Es besteht kein Zusammenhang
Alternativ:
Es besteht einer

Das Projekt soll einen deskriptiven Teil und einen Inferenzstatistischen Teil abbilden. Ich habe nun bereits einige Daten in R eingelesen und ausgewertet. Für den deskriptiven Teil sind das: min, Q1, median, Q3, max, mean, sd, und n und habe jeweils ein Boxplot erstellt. Habt Ihr hier noch weitere Ideen für den deskriptiven Teil?

Jetzt stehe ich darüber hinaus vor der Herausforderung, die Werte des Unternehmens und DAX30 in Bezug auf meine Hypothesen miteinander zu vergleichen bzw. zu untersuchen. Ich dachte daran, die DAX30 Werte direkt mit den Schlusskursen zu vergleichen, weiss aber gar nicht, welches inferenzstatistische Verfahren hier anzuwenden ist bzw. welches überhaupt Sinn macht. Habt ihr Ideen?

Vielen Dank für Eure Hilfe.

Liebe Grüße

Jeff

[bigben]

Hallo Jeff,

Du musst damit rechnen, dass in einem solchen Forum die Mehrzahl der Teilnehmer keine Wirtschaftswissenschaftler sind. Primär wäre aber ein Wirtschaftswissenschaftler zu fragen, wie man so etwas üblicherweise angeht.

Es fängt schon ganz einfach an: Darf ich davon ausgehen, dass Du mit Schlusskursen tägliche Daten meinst, also nicht 3 Werte vor und 3 Werte nach dem Ereignis hast sondern deutlich mehr Werte?

Ein erster Hüftschuss von mir wäre: Man bilde einen Quotient aus Aktienkurs geteilt durch Dax. Das ist der Wert einer Aktie relativ zum Markt. Wenn man jetzt den Durchschnitt dieser Werte vor dem Ereignis mit einem t-Test nach dem Ereignis vergleicht, kann man sagen, ob das Unternehmen nachher im Vergleich zum Dax wertvoller oder weniger wert war.

Ob das wirtschaftswissenschaftlich akzeptabel ist? Keine Ahnung.

Als nächst komplizierteres Verfahren würde ich eine lineare Regression machen mit dem Dax, dem Datum und einer Dummyvariablen für vor/nach dem Ereignis als Prädiktoren und dem Aktienkurs als abhängiger Variable. Frage: Ist der Koeffizient der Dummyvariablen signifikant?

Erschiene mir eine ganz gute Herangehensweise. Ob das wirtschaftswissenschaftlich akzeptabel ist? Keine Ahnung.

LG,
Bernhard

[schubbiaschwilli]

Gude!

Ein erster Hüftschuss von mir wäre: Man bilde einen Quotient aus Aktienkurs geteilt durch Dax. Das ist der Wert einer Aktie relativ zum Markt. Wenn man jetzt den Durchschnitt dieser Werte vor dem Ereignis mit einem t-Test nach dem Ereignis vergleicht, kann man sagen, ob das Unternehmen nachher im Vergleich zum Dax wertvoller oder weniger wert war.

Ja, das wäre auch so meine Idee - Allerdings würde ich die (DtD?)-Renditen nehmen - Was genau für Ereignisse liegen denn vor?

Für Optionen gibt es zumindest sowas die Richtung:
http://digdok.bib.thm.de/volltexte/2019/5289/
bzw. in meinem Blog hab' ich mich mal mit Merton-Jump-Diffusion beschäftigt:
https://thepathisthegoalblog.wordpress. ... el-part-2/

Nachtrag:

Ob das wirtschaftswissenschaftlich akzeptabel ist?

Ach, das ist doch auch nur 'ne Sozialwissenschaft, das passt schon.

Dank&Gruß
Schubbiaschwilli

[bigben]

... würde ich die (DtD?)-Renditen nehmen - ... bzw. in meinem Blog ... das passt schon.

Schön, wenn der Sachverstand so schnell um die Ecke kommt, wenn man ihn ruft


Ich halt' mich dann mal ein wenig zurück.

LG,
Bernhard

[schubbiaschwilli]

... Sachverstand ...

Hui, da mal ganz langsam mit die junge Pferde - Ich kenne so ein wenig den aktuellen Stand von vor ein paar Jahren, aber der ist insgesamt nicht so besonders...

Ganz Lustig:
https://blogs.faz.net/fazit/2013/10/14/ ... fuer-2768/

Eugene Fama ist einer der Väter dieser Forschungsrichtung. Er schaute unter anderem auf die Möglichkeit, Preise kurzfristig vorherzusagen: Seine These lautet, dass vergangene Preise für die zukünftigen Preise keine Rolle spielen (Effizienzmarkthypothese). Fama hat unter anderem empirisch untersucht, wie schnell Aktienmärkte auf Daten, zum Beispiel auf Dividendenankündigungen, reagieren. Als Folge von Famas Arbeiten gewann die Ansicht, dass Finanzmärkte ziemlich effizient sind, erheblich an Bedeutung.

Robert Shiller änderte das Bild: Er schaute sich an, ob man Preise langfristig vorhersagen kann. Er fand heraus, dass Aktienkurse langfristig stärker schwanken als Dividenden – was im Sinne der traditionellen Theorie erstaunlich ist, wenn sich Aktienkurse anhand der erwarteten künftigen Erträge bilden sollten. Aktien scheinen oft langfristig fundamental zu billig oder zu teuer zu sein – dann könnte man eventuell langfristig Preise vorhersagen.
(...)
Fama weigert sich, das Wort „Spekulationsblase“ für Vorgänge an Finanzmärkten zu akzeptieren, in Shillers Welt gibt es sehr wohl Spekulationsblasen. Beide Ansätze stehen heute, wie man in Stockholm anlässlich der Präsentation der Preisträger betonte, gleichberechtigt nebeneinander.

[chi_k.o.]

Vielen Dank für Eure schnellen und zahlreichen Antworten!

@Bernard: Mit den Schlusskursen ist gemeint, dass ich über einen 6-Monatszeitraum Schlusskurse (1 Wert je Tag) der Aktie X aufgelistet habe bzw. die des DAX30.

Ich konnte mich nun auf folgende Vorgehensweise verständigen:

Zunächst soll die X-Aktien-Rendite auf die DAX-30-Rendite für ein Schätzfenster (vor dem Event) regressiert werden.

Dann soll mit Hilfe der geschätzten Regressionskoeffizienten die erwarteten X-Renditen für das Eventfenster berechnet werden. Im Anschluss wird diese dann mit den tatsächlichen X-Renditen im Eventfenster verglichen. Die abnormalen Renditen können dann mit Hilfe des t-Tests auf statistische Signifikanz getestet werden (Nullhypothese: Abnormale Rendite ist gleich null = Event hatte keinen Einfluss).



Stünde ggf. jemand für ein Online-Meeting zur Verfügung um mir zumindest für den Start zu helfen? Ich weiß leider wirklich nicht, wie ich das umsetzen soll und drehe mich im Kreis. Ich würde denjenigen selbstredend für seinen Aufwand entlohnen.

VG Jeff

[schubbiaschwilli]

Gude!

Braucht es nicht, dazu gibt es genug und sehr gute Literatur - Eine Literaturempfehlung wäre:
Statistics and Data Analysis for Financial Engineering with R examples
Autoren: Ruppert, David, Matteson, David S.
https://www.springer.com/de/book/9781493926138
https://people.orie.cornell.edu/davidr/ ... index.html

Fängt mit Renditen an, behandelt Regression (inklusive ein Kapitel Troubleshooting) und Hypothesentests, und das Alles mit Finanzdaten und R.

Dank&Gruß
Schubbiaschwilli

[chi_k.o.]

Das würde mir leider nicht mal helfen, wenn es das auf deutsch gäbe. Es ist nicht so, dass ich nicht den Anspruch hätte, das Projekt selbst von a-z zu stämmen. Allerdings quäle ich mich damit jetzt schon seit Wochen und komme nicht vom Fleck und die Zeit drängt.

Ich habe jetzt die einfachen Renditen berechnet. Wie regressiere ich denn jetzt die X-Rendite auf die DAX-30-Rendite für ein Schätzfenster (vor dem Event) bzw. im Anschluss die erwartete VW-Renditen für das Eventfenster?

VG Jeff

[schubbiaschwilli]

Gude!

Ohne Daten bzw. Beispiel wird dir da niemand helfen können - Hast du mal die Beispiele von bspw. https://de.wikibooks.org/wiki/GNU_R:_Regression ausprobiert?

Dank&Gruß
Schubbiaschwilli