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Aus der Einleitung: Gerade wegen ihrer ergiebigen Renditechance und steigender Publicity wird die Anlage in Aktien von immer mehr privaten Anlegern als Investitionsmöglichkeit favorisiert. Um ein fundiertes Wissen für diese spezielle Anlage zu erwerben, müssen Unternehmen analysiert und Aktienkurse verglichen werden. Gerade die neuen Medien wie das Internet oder immer besser werdende Quellen aus Fachliteratur aber auch neue Gesetzte, die mehr Einsichtigkeit der Jahresabschlüsse von Unternehmen ermöglichen, garantieren dem Privatanleger eine Informationskompetenz, mit der er dem professionellen Anleger in nichts mehr nachsteht und am Markt partizipieren kann. Damit der Analyst nicht einer Flut von Eindrücken und Fachterminologien ausgeliefert ist und auf Grund von Informationsüberfluss und Anglizismen den erwarteten Gewinn verpasst, ist es notwendig sich in dieses spezielle, aber sehr interessante Thema einzuarbeiten. Ebenso ist es relevant den Überblick zu behalten um Entscheidungen auf der Grundlage von sachlichen Prognosen und nicht durch Anstoß von überspitzten Behauptungen zu treffen. Eine Begründung für eine Anlage in Aktien, neben dem Interesse am volkswirtschaftlichen Markt oder an den Unternehmen und ihren Anteilen, ist wie erwähnt die Renditechance. Im Gegensatz zu einem Tagesgeldkonto hätte ein Anleger mit einer langfristigen Anlage in den Dax von 1000 Euro im Jahr 1987 bis zum Jahr 2007 eine Rendite von 3670 Euro erhalten. Ein Tagesgeldkonto mit durchschnittlichem Zinssatz von 2,5% hätte nur um die 1600 Euro abgeworfen. Eine andere Sicht der Geldanlage bezieht sich auf kurzfristige Spekulationen am Aktienmarkt, mit denen sich das angelegte Geld vermehren lässt. Hierzu ist eine fundierte Einarbeitung in die Vorhersagen noch ausschlaggebender, um keine Verluste zu erleiden. Es gibt verschiedenste Gründe die hinter einer Entscheidung stehen, sein Geld am Aktienmarkt anzulegen. Ein nicht zu vernachlässigender Punkt ist jedoch, ob die Chancen die Risiken übersteigen und welche Methoden es gibt, um seine Prognosen sowie seine Anlagechancen zu perfektionieren. Die Frage, die mit dieser Arbeit beantwortet werden soll, lautet dementsprechend: Sind Aktienkurse vorhersagbar und wenn ja, sollte eher auf die fundamentale oder charttechnische Aktienanalyse zurückgegriffen werden? Fundamentalisten gehen davon aus, dass Kursschwankungen nur demjenigen ein Rätsel sind, der die Gründe nicht kennt. Aus ihrer Sicht, lassen sich sämtliche Bewegungen mit Hilfe der Unternehmenskennzahlen begründen und dementsprechend auch vorhersagen. Ergebnis der Theorie ist, dass es grundlegende Begründungen dafür gibt, ob Kurse steigen oder sinken und diese liegen in der Branche und dem Unternehmen selbst. Die Thematik, welche in diesem Bereich abgehandelt werden soll, beschäftigt sich damit die richtigen Informationen und entscheidenden Quellen zu erfassen. Die Hauptthese der Charttechniker spricht genau gegen diese Annahmen und besagt, dass alle relevanten Informationen in dem Aktienkurs selber eingepreist sind und auch nur da die Entscheidung zu finden ist, ob ein Kurs steigt oder fällt. Ebenso gibt es eine Lösung für die Informationen und Beeinflussungsfaktoren, welche im fundamentalen nur schwer quantifizierbar sind, wie zum Beispiel politische Entscheidungen oder die Stimmung der Marktteilnehmer. Auch diese sind im Kurs enthalten und können mit dem nötigen Know-How analysiert und in die eigene Prognose einbezogen werden. Ein Vorteil dieser Kursprognose kann im Vorhinein schon genannt werden und zwar nimmt sie wesentlich weniger Zeit in Anspruch, weil sämtliche Informationen schnell zu finden sind und keine Vergleiche angestellt werden müssen. Aus Sicht der technischen Vertreter bekommt der Analyst alle Informationen auf einen Blick präsentiert. Die vorliegende Arbeit geht zuerst auf die Technische Aktienanalyse ein und stellt in den ersten Kapiteln die Charttechnik mit ihrer Historie und der Philosophie vor. Anschließend wird auf den Chart an sich Bezug genommen, wie dieser aufgebaut ist und welche unterschiedlichen Möglichkeiten es zur Darstellung gibt. Um darauf aufzubauen wird im anschließenden Abschnitt der Trend erörtert, mit den markanten Punkten, wo sich erste Anzeichen für eine Trendbestätigung oder ein Bruch des aktuellen Trends bemerkbar machen. Es folgt eine kurze Vorstellung von Charles Dow mit seiner Theorie der Aktienanalyse, um auf die Begründung der Charttechnik einzugehen bevor im nächsten Kapitel die Chartformationen erläutert werden. Der Anknüpfungspunkt wird mit den Fortsetzungsformationen gemacht, bevor es im letzten Kapitel zu der Elliott-Wellen-Theorie übergeht, in dem auch die Fibonacci Zahlen erörtert werden. Um das Ganze praktisch vorzustellen, soll die Volkswagenaktie mit Hilfe einiger Untersuchungsmethoden aufgeschlüsselt und eine Kursprognose abgegeben werden. Das Thema der Fundamentalen Aktienanalyse wird mit dem Hintergrundwissen über die unternehmensspezifischen Kennzahlen eingeleitet. Hier soll sowohl das Kurs-Gewinn-Verhältnis als auch der Cash-Flow sowie der Verschuldungsgrad erläutert werden. Aufgebaut wird darauf mit den theoretischen Modellen, die sich im Rahmen der Analyse eingliedern und auch in der Wirtschaft und bei Analysten genutzt werden. Im Folgenden wird speziell das Discounted-Cash-Flow-Verfahren vorgestellt, welches in der Fundamentalen Aktienanalyse einen großen Punkt einnimmt. Anschließend ist das Ertragswertverfahren zu erörtern, wo Zahlungsströme und Ertragsgrößen analysiert werden, um im Folgenden auf die Unternehmensbewertung im marktorientierten Sinne einzugehen. Den Abschluss bildet eine Betrachtung, welche Aktien in die engere Auswahl genommen und letztendlich auch für das Portfolio ausgewählt werden. Abgerundet wird der fundamentale Teil, ebenfalls wie der Technische, mit einer Analyse der Volkswagen Aktie in Bezug auf einige Verfahren im Branchenvergleich. Die Zusammenfassung sowie ein Fazit, ob eine erfolgreiche Prognose auf Aktienkurse mit eventuellen Kaufempfehlungen abgegeben werden kann, bilden den Schluss der Diplomarbeit.Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis1 Abbildungsverzeichnis3 Abkürzungsverzeichnis4 1.Einleitung5 2.Technische Aktienanalyse7 2.1Historie8 2.2Philosophie8 2.3Konstruktion von Charts9 2.3.1Balkenchart9 2.3.2Kerzen- und Linienchart10 2.3.3PointFigure Chart11 2.3.4Arithmetische oder Logarithmische Skalierungen13 2.4Grundkonzept des Trends14 2.4.1Klassifikationen eines Trends14 2.4.2Unterstützungen und Widerstände15 2.4.3Die Kanallinie17 2.4.4Kurslücken19 2.5Dow-Theorie21 2.6Chartformationen22 2.6.1Kopf-Schulter-Umkehrformation23 2.6.2Die inverse und fehlgeschlagene Kopf-Schulter-Formation25 2.6.3Doppel-Spitzen und Doppel-Böden26 2.6.4V- und Untertassen-Formation27 2.7Fortsetzungsformationen28 2.7.1Dreiecke29 2.7.2Flaggen und Wimpel31 2.7.3Rechteck-Formation33 2.8Ermittlung eines Kursziels34 2.9Elliott-Wellen-Theorie34 2.9.1Historie36 2.9.2Korrekturwellen37 2.9.3Fibonacci-Zahlen als Grundlage des Wellenprinzips38 2.10Analyse der beschriebenen Techniken39 3.Fundamentale Aktienanalyse42 3.1Kennzahlen43 3.1.1Eigenkapitalquote43 3.1.2Verschuldungsgrad44 3.1.3Kurs-Gewinn-Verhältnis45 3.1.4Cash-Flow46 3.1.5Innerer Wert47 3.2Theoretische Modelle48 3.2.1Dividenden-Diskontmodell48 3.2.2Residualgewinnansatz49 3.2.3Das Ohlson-Modell51 3.3Discounted-Cash-Flow-Verfahren (DCF)52 3.3.1WACC-Ansatz53 3.3.2Total Cash-Flow-Ansatz55 3.3.3Adjusted-Present-Value-Ansatz (APV)56 3.3.4Nettoverfahren57 3.4Ertragswertverfahren58 3.4.1Ertragsgrößen60 3.4.1.1Netto-Cash-Flows60 3.4.1.2Netto Ausschüttung60 3.4.1.3Einzahlungsüberschüsse61 3.4.1.4Netto Einnahmen (Einnahmenüberschüsse)61 3.4.1.5Periodenerfolge (Ertragsüberschüsse)62 3.4.2Kapitalisierungszins im Ertragswertverfahren62 3.5Marktorientierte Unternehmensbewertung62 3.5.1Das Bewertungsmodell64 3.5.2Ablauf der Multiplikatorbewertung65 3.5.3Eigenschaften geeigneter Indikatoren66 3.5.4Bewertung bei Börseneinführung67 3.5.5Auswahl der Peer Group68 3.6Auswahl der Aktien69 3.6.1Selection-Modell von Markowitz69 3.6.2Untersuchung des Selection-Modells71 3.7Beurteilung der Volkswagen AG72 4.0Zusammenfassung und Fazit75 Literaturverzeichnis78 Webseitenverzeichnis80Textprobe:Textprobe: Kapitel 3., Fundamentale Aktienanalyse: Anders wie bei der Technischen Aktienanalyse stehen bei der Fundamentalen die betriebs- und volkswirtschaftlichen Faktoren im Vordergrund. Ziel ist die Berechnung eines fairen Wertpapierwertes (fair value), um auf dieser Basis entscheiden zu können, ob die Aktie über- oder unterbewertet ist. Die Fundamentale Aktienanalyse hat die längste Tradition in der Wertpapierbetrachtung. Die Bezeichnung Fundamental bedeutet in mehreren Gebieten das Analysieren und Betrachten der Geschäftszahlen auf wirtschaftlicher Basis. Trotz dieser langfristigen Tradition ist es erst in den letzten Jahren konstant möglich geworden, eine Fundamentale Aktienanalyse bei allen großen Unternehmen durchführen zu können. Dies bezieht sich auf verschiedene Gesetzesgrundlagen, wie zum Beispiel das KonTraG , die die Unternehmer zum Veröffentlichen von Geschäftszahlen verpflichten. Da viele Geschäftsergebnisse nur als Quartals- oder Jahresergebnis zu ermitteln sind, ist diese Wertpapierbetrachtung langfristiger anzusehen und damit auch weniger von kurzfristigen Schwankungen und Handlungen beeinflusst als die Technische Aktienanalyse. Das Ergebnis ist, dass mehr der mittel- und langfristige Trend im Vordergrund steht und sich diese Methode folglich nicht zum kurzfristigen Spekulieren eignet. Ebenso ist weniger die Timingfrage zu beantworten als denn die Entscheidung, ob ein Wertpapier über oder unterbewertet ist und damit Investitionspotential bietet oder nicht. 3.1, Kennzahlen: Die Kennzahlen eines börsennotierten Unternehmens geben einen ersten Anhalt darüber, wie ein Unternehmen im wirtschaftlichen Vergleich dasteht und bieten die Basis einer Gegenüberstellung und die Grundlage für Analysemodelle. Ein geringer Unterschied muss zu den Kennzahlen der Bilanzanalyse gezogen werden, die weniger stark auf eine Wertpapierbewertung zugeschnitten und damit auch in einem breiteren Aufgabenspektrum anzuwenden sind. Das Ziel und gleichzeitig die Schwierigkeit in der Betrachtung dieser Kennzahlen ist die Fülle des zu analysierenden Datenmaterials. Im Folgenden sollen einige Kennzahlen dargestellt werden. 3.1.1, Eigenkapitalquote: Diese Kennzahl setzt das Eigenkapital ins Verhältnis zur Bilanzsumme. Im Allgemeinen gibt es keinen guten oder schlechten Prozentsatz für diese Quote aber je höher das unternehmerische Risiko ist, desto höher sollte auch die Eigenkapitalquote sein. Grundsätzlich ist aber zu sagen, dass 20 - 30% sehr gut sind und dann abfallend bis ins Negative, was eine Insolvenzgefährdung darstellt. In manchen Branchen, wie dem Bankenwesen, werden gewisse Quoten vorgegeben, um das Unternehmen vor zu hohem Risiko zu schützen. Die genaue Berechnung wird wie folgt durchgeführt: Eigenkapitalquote = Eigenkapital x 100 / Bilanzsumme. Die Bilanzsumme wird häufig bereinigt, indem die erhaltenen Anzahlungen abgezogen werden. Diese Kennzahl gibt an, ob ein Unternehmen im Fall möglicher Verluste immer noch liquide ist und sich selber finanzieren kann, um die Gefahr der Insolvenz gering zu halten. Ein anderer Punkt ist die bessere Versorgung mit Fremdkapital, da die Banken aus dem gleichen Grund Sicherheiten sehen wollen. 3.1.2, Verschuldungsgrad: An dem Verschuldungsgrad, gearing genannt, ist abzulesen, wie hoch der Fremdkapitalanteil im Bezug zum Eigenkapitalanteil ist. Auch bei dieser Kennzahl ist keine genaue Prozentzahl zu nennen, mit der ein Unternehmen gut oder schlecht auf dem wirtschaftlichen Markt dasteht. Vielmehr ist ein Branchenvergleich Pflicht und zuletzt muss beurteilt werden, wie das Unternehmen selbst in Zukunft wirtschaftet. Ein aufsteigendes Unternehmen hält einen hohen Verschuldungsgrad besser aus als ein stagnierendes Unternehmen. Die meist verwendete Formel zur Berechnung des Verschuldungsgrades lautet: Verschuldungsgrad = Fremdkapital / Eigenkapital x 100. Ein weiteres Problem dieser Berechnung ist, dass nicht hervorgeht, ob sich das Fremdkapital aus kurz-, mittel-, oder langfristigen Schulden zusammensetzt. Um die Verschuldung des Unternehmens in Zukunft zu sehen, muss der dynamische Verschuldungsgrad herauskristallisiert werden. Dieser zeigt an, wie viele Jahre ein Unternehmen benötigen würde, um das Fremdkapital bei gleichbleibendem Cash-Flow zurückzuzahlen. Die Formel dazu ist: Dynamischer Verschuldungsgrad = Effektivverschuldung / Cash-Flow x 100. Die Effektivverschuldung wird wie folgt gewertet: Verbindlichkeiten. + kurzfristige Rückstellungen. - Kurzfristige Forderungen. - Liquide Mittel. Auch hier kann keine genaue Aussage getroffen werden, wie der Wert einzustufen ist, vielmehr muss immer unternehmensabhängig bestimmt werden.

Floods are one of the most important catastrophic consequences of extreme weather conditions which might lead to considerable losses of property and life. In recent years, several major floods having high social impact occurred in many parts of the world including Europe. Nearly every year during the last few decades major flooding has happened somewhere on the European continent. For the period 1980-2002, the greatest number of floods occurred in France (22 %), Italy (17 %) and the UK (12 %). The highest number of fatalities occurred in Italy (38 %), followed by Spain (20 %) and France (17 %) (Innovations Report online). Recent flooding highlights the specific need to evaluate societal vulnerability to the response of flooding to global change and climatic vulnerability. Floods becoming a part of our lives incited a new hazard culture – namely, a living with flood attitude - which is based on a more integrated approach including measures such as prevention, insurance, forecasting, warning and evacuation, and land use planning. In addition, flood risk education and awareness increased in importance. The main scope of the study is to provide a better understanding and insight of flood causing weather conditions and to explain the links between climate and floods in the mesoscale catchments with a size of a few hundreds up to a few thousand square kilometers. The present research was carried out as a part of the SPHERE Project (Systematic, Palaeoflood and Historical data for the improvEment of flood Risk Estimation) funded by the European Union. The project duration was between March 2000 and July 2003. The Institute for Hydraulic Engineering (IWS) at the University of Stuttgart was one of the project partners responsible for the investigation of the links between floods and climate. Within this task, IWS identified the flood-prone large-scale meteorological conditions in the Study Areas – Ardèche in France and Llobregat in Spain – and developed a discharge downscaling method which enables the analysis of possible past and future floods to estimate the flood risk. For the analysis of present and past floods NCEP Re-analysis Data (gridded sea level pressure), past GCM scenarios (KIHZ Project) and historical Point Sea Level Pressure and Temperature data from several stations in Europe (IMPROVE Project) were obtained. For the purposes of the current study, the identification of the short- and long-term relationships between climatic variability and flooding (on timescales of decades and centuries) is of great importance. Furthermore, the investigation of the changes in frequencies of flood-causing weather conditions and the identification of possible trends might help in the assessment of future flood frequency projections. The performance of the climatic and hydrologic models has improved considerably in the last decades. Despite the high number of sophisticated models developed, new ideas, more applications and challenging approaches are still sought. New and innovative hydrometeorological methods are required for the investigation of the flood phenomenon and for explaining the complex relationships and interactions in the nature. This work implies a first application as well. The aim of this dissertation is to present a new method to explain flood-prone weather conditions by using discharge information observed in the selected basin. Discharge includes significant information in terms of floods, since it is regarded as one of the end- products of precipitation. Hence, it can be integrated into the investigation of flood-causing weather conditions. An automated identification procedure based on fuzzy rules is developed for flood-producing weather situations based on the large-scale observations. In order to establish a daily link between circulation patterns and flood events, investigation of discharge increases instead of discharge is suggested. This approach is useful in mesoscale catchments with short concentration times. A new downscaling method, different from conventionally-used downscaling methods, was developed to generate daily discharge time series directly from large-scale atmospheric information. The common way of linking large-scale information to local-scale variables is usually downscaling of precipitation and temperature from large-scale atmospheric features and to link them to discharge with a rainfall-runoff model. In this work, a stochastic discharge simulation was developed to downscale discharge from atmospheric circulation directly. The research delivers interesting and promising results. The investigation in both Study Areas provided successful outcomes concluding that there is a strong link between the occurrence of certain circulation patterns and the occurrence of floods in the Studied Regions. ; Hochwasser entsteht als Folge extremer Wettersituationen und zählt zu den häufigsten auftretenden Katastrophen weltweit. In den letzten Jahren wurde in vielen Teilen der Welt von einer Vielzahl von Hochwasserereignissen mit großen Schäden berichtet. Im Zeitraum von 1980 bis 2002 haben sich auch in Europa viele Flutkatastrophen ereignet. Die häufigsten Hochwasserereignisse traten in Frankreich, Italien und Großbritannien auf (22 %, 17 %, bzw. 17 % der in Europa gemessenen Ereignisse, Innovation-Report). Im Hinblick auf wirtschaft-liche Folgen waren in erster Linie Deutschland und Italien betroffen, beide mit einem Schadensumfang von 11 Milliarden Euro, gefolgt von Spanien und Großbritannien mit einer Schadenshöhe von 6 Milliarden Euro. Die aktuellen Hochwasserereignisse gaben Anlass zu der Spekulation, dass der anthropogene Treibhauseffekt zu einem Anstieg der Auftrittsrate derartiger Extremereignisse im Klimasystem führe. Der gegenwärtige Wissensstand der Klimaforschung kann einen derartigen direkten Zusammenhang nicht belegen. In heutigen Klimamodellen, die das reale Klima in mathematischen Modellen abbilden, sind einige klimarelevante Prozesse noch nicht zufriedenstellend dargestellt, z.B. die Wirkung von Wolken, Aerosolen oder die veränderliche solare Strahlung. Aus diesem Grund werden verbesserte Klimamodelle benötigt, um konkrete Aussagen über die eventuellen Auswirkungen des Klimawandels zu ermöglichen. In der vorliegenden Arbeit soll im Folgenden der Zusammenhang zwischen Klima und Hochwasser untersucht werden. Dafür soll ein Link zwischen großräumigen atmosphärischen Variablen (z.B. Druckfelder) und den lokalen, hydrologisch relevanten Parameter (z.B. Niederschlag, Temperatur, Strahlung, hier: Abfluss) in mesoskaligen Einzugsgebieten hergestellt werden. Dieser Zusammenhang ist von besonderer Bedeutung etwa bei der Abschätzung der Folgen von Klimaänderungen auf das Hochwassergeschehen. Hochwasserereignisse sind meistens die Folge von ungewöhnlichen Wettergeschehnissen. Um die Entstehung von Hochwasser erklären zu können, wurden bereits zahlreiche Untersuchungen über den Zusammenhang zwischen Klima und Hochwasser durchgeführt. Bei gemäßigtem Klima führen hohe Niederschlagsmengen, die in mesoskaligen Einzugsgebieten innerhalb von kurzer Zeit fallen, in der Regel zu Hochwasser. Es ist offensichtlich, dass es einen engen Zusammenhang zwischen atmosphärischer Zirkulation und klimatischen Variablen gibt. Bislang wurde sehr wenig über die Zusammenhänge zwischen großräumigen atmosphärischen Variablen und Abflussmengen geforscht. Diese sollen in der vorliegenden Arbeit mit Hilfe verschiedener Methoden eingehend untersucht werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird einen direkten Zusammenhang zwischen dem großräumigen atmosphärischen Geschehen und dem Hochwasser hergestellt. Auf der Basis dieser Zusammenhänge zwischen den großräumigen atmosphärischen Variablen und den lokalen Parametern wird ein Abfluss-Downscaling Modell erarbeitet. Dieses dient zur Generierung von Abfluss-Reihen in täglicher Auflösung, welche auf beobachteten Bodenluftdruckdaten oder aus GCM stammenden Klimaszenarien basiert. Somit kann ein direkter Link zwischen groß- und kleinräumigen Variablen in mesoskaligen Einzugsgebieten erstellt werden. Basierend auf künftigen Klimaszenarien kann die Vorgehensweise ebenfalls für die Prognose der künftigen Hochwasserereignisse verwendet werden.