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Inhaltsangabe: Einleitung: In den meisten Studien der vergangenen Jahre herrscht mittlerweile Einigkeit darüber, dass sich mit der Value-Strategie, d.h. dem Investieren in unterbewertete Aktien, höhere Renditen erzielen lassen, als dies mit anderen Anlagestrategien der Fall ist. Auf viele dieser Studien werden wir dabei im Rahmen dieser Arbeit zu sprechen kommen. Kontrovers diskutiert hingegen wird nach wie vor darüber, was die Gründe für diese gute Performance sind. Trotz der Fülle an Literatur, die sich mit der Value-Strategie befasst, existieren nur recht wenige Studien speziell für den deutschen Aktienmarkt, da sich ein Großteil der Literatur auf den amerikanischen Raum beschränkt. Die Studien, die sich auch mit internationalen Aktienmärkten befassen, sind überwiegend vor dem Jahr 2000 erschienen und berücksichtigen daher die insbesondere für die Value-Strategie turbulente Zeit der New Economy nicht mehr oder nur ansatzweise. Daher erscheint es durchaus angebracht, sich mit der Frage nach der Performance der Value-Strategie eingehender zu befassen, und zwar sowohl ganz speziell für den deutschen Aktienmarkt, als auch unter Berücksichtigung der Daten der letzten Jahre. Konkret gehen wir in dieser Arbeit der Frage nach, ob sich mit einer quantitativen Value-Strategie am deutschen Aktienmarkt eine bessere Performance als mit dem DAX erzielen lässt und ob dies bei gleichem oder sogar geringerem Risiko möglich ist. Dabei ist unsere Arbeit folgendermaßen aufgebaut: in Abschnitt II gehen wir zunächst näher auf die theoretischen Rahmenbedingungen sowie Annahmen der (quantitativen) Value-Strategie ein. In Abschnitt III erläutern wir detailliert unser methodisches Vorgehen, in Abschnitt IV die konkreten Ergebnisse unserer Untersuchungen sowie in wieweit unsere Ergebnisse eine statistische Signifikanz besitzen. In Abschnitt V werden die Daten differenziert im Hinblick auf unterschiedliche Situationen am Aktienmarkt betrachtet, während Abschnitt VI der Risikobetrachtung der Value-Strategie gewidmet ist. Abschließend geht es in Abschnitt VII noch um die verschiedenen Erklärungsansätze für die gute Performance der Value-Strategie und Abschnitt VIII fasst unsere Untersuchungsergebnisse noch einmal zusammen.Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: ÜBERBLICK3 I.EINLEITUNG4 II.HINTERGRUND ZUR VALUE-STRATEGIE5 1.WAS IST EINE VALUE-STRATEGIE5 2.URSPRUNG DER VALUE-STRATEGIE6 3.WAS IST EINE QUANTITATIVE VALUE-STRATEGIE7 III.METHODIK10 IV.ERGEBNISSE14 1.EINFLUSS DER FUNDAMENTALS AUF DIE RENDITE14 2.PERFORMANCE DER VALUE-STRATEGIE17 3.TREND24 V.EINFLUSSFAKTOREN UND INTERDEPENDENZEN26 1.EINFLUSSFAKTOREN26 2.INTERDEPENDENZEN ZWISCHEN DEN STRATEGIEN29 VI.RISIKOBETRACHTUNG30 1.OMEGA30 2.MODIFIZIERTES BETA37 VII.ERKLÄRUNGSANSÄTZE FÜR DEN ERFOLG DER VALUE-STRATEGIE40 1.RISIKOTHEORIE40 2.BEHAVIORAL FINANCE ANSATZ42 3.FEHLER BEIM METHODISCHEN VORGEHEN ALS URSACHE45 VIII.FAZIT46 LITERATUR47 ANHANG50Textprobe:Textprobe: Kapitel 2, Interdependenzen zwischen den Strategien: Auch der Frage ob beispielsweise ein Zusammenhang zwischen der Value-Überrendite anhand des KGV in einem Jahr einen verlässlichen Hinweis auf die Value-Überrendite anhand der DR im darauf folgenden Jahr gibt, sind wir nachgegangen. Um dies zu überprüfen haben wir bei der 1-Jahres-Strategie die Zeitreihen der Überrenditen für die entsprechenden Strategien jeweils um ein Jahr gegeneinander verschoben und dann die Korrelation berechnet. Beispielsweise haben wir also überprüft wie groß die Korrelation zwischen den 1-Jahres-März-Überrenditen beim KGV von 1980 bis 2003 und den 1-Jahres-März-Überrenditen bei der DR von 1981 bis 2004 ist, ob also anhand der KGV-Performance in einem Jahr eine verlässliche Aussage zur DR-Performance im darauf folgenden Jahr getroffen werden kann. Auf diese Weise sind wir für alle insgesamt 48 möglichen Fälle vorgegangen wobei wir bei der 3-Jahres-Strategie jeweils die Korrelation bei einem Vorlauf von drei Jahren untersucht haben. Den Grund für diese Vorgehensweise liegt darin, einen look-ahead bias zu vermeiden, da wir die effektive Jahresrendite bei der 3-Jahres-Strategie natürlich erst nach drei Jahren kennen und nicht bereits nach einem Jahr. Das beste Ergebnis kam hierbei für den Fall heraus, dass das September Portfolio anhand der DR dem September Portfolio anhand der Multivariaten Strategie um drei Jahre voraus lief. Hier betrug der Korrelationskoeffizient -0,74, was also heißt, dass wenn z.B. das DR-Portfolio von 1985 bis 1988 eher schlecht performte, das Portfolio der Multi. Strategie von 1988 bis 1991 mit hoher Wahrscheinlich gut performte. Jedoch scheint dies eher ein Zufallstreffer zu sein, denn bei den Juni- und Dezember-Portfolios betrug der Koeffizient nur ca. -0,4, bei den März-Portfolios sogar nur -0,13. Bei allen anderen der 48 Fälle ist die Korrelation geringer, im Durchschnitt liegt sie bei der 1-Jahres-Strategie bei lediglich -0,14, bei der 3-Jahres-Strategie bei -0,4. Des Weiteren muss an dieser Stelle noch Folgendes erwähnt werden: zwar ist ein Koeffizient von absolut 0,4 oder im Einzelfall sogar 0,7, auf den ersten Blick ein empirisch gesehen durchaus gutes Ergebnis, jedoch haben wir in einem zweiten Schritt als Gegenprobe ebenfalls noch die jeweilige Korrelation betrachtet, wenn man die Zeitreihen der gleichen Strategie je um ein bzw. drei Jahre gegeneinander verschiebt. In lediglich zwei der 48 Fälle kam hierbei eine deutliche Differenz heraus. Im Durchschnitt lag die Korrelation bei den gegeneinander verschobenen Zeitreihen der jeweils gleichen Strategie bei -0,15 bei der 1-Jahres-Strategie und bei -0,41 bei der 3-Jahres-Strategie. Letztlich bedeutet dies, dass man anhand der Performance einer Strategie in einer Periode eine genauso gute bzw. schlechte Prognose zur Performance der gleichen Strategie in der nächsten Periode abgeben kann, wie wenn man eine andere der drei Strategien als Indikator verwendet. Diese Aussage gilt mit Bezug zu Fußnote 25 nicht nur für die Durchschnittsbetrachtung aller Fälle sondern auch für die Einzelbetrachtung der Fälle. Risikobetrachtung: Ein weiterer Aspekt, der im Zusammenhang mit der guten Performance der Value-Strategie im Vergleich zum Marktindex zu untersuchen ist, betrifft das Risiko dieser Strategie. Im Rahmen unserer Arbeit beschäftigen wir uns mit zwei Risikomaßen, nämlich dem von Keating und Shadwick vorgestellten Omega, sowie dem von Leland entwickelten, modifizierten Beta. Omega: Das Omegamaß ist ein risikoadjustiertes Performancemaß. Es besitzt einige wichtige Vorteile, sowohl im Vergleich mit anderen Risikomaßen, als auch für sich selbst betrachtet. Bekanntere Risikomaße, wie z.B. der Sharpe-Ratio berücksichtigen meist lediglich den Erwartungswert sowie die Varianz einer Verteilung und demnach wird die Chance, extreme Gewinne zu erwirtschaften, als ebenso unattraktiv eingestuft wie die Chance, extreme Verluste hinnehmen zu müssen. In ihrer Studie zeigen Keating und Shadwick an einigen Beispielen, wie schwierig es sein kann, eine eindeutige Entscheidung zwischen zwei unterschiedlichen Verteilungen zu treffen, wenn man nur den Erwartungswert sowie die Varianz betrachtet.