Zusammenfassung
Auf Basis der theoretischen Erörterungen werden drei grundlegende Dimensionen des Investorenverhaltens identifiziert. Die jeweiligen Extrempole der Investorendimensionen werden beschrieben und diskutiert, welche Marktentwicklungstendenzen vom jeweiligen Investorentyp ausgehen. Darüber hinaus werden Hypothesen zur Erklärung der (Un)prognostizierbarkeit von Marktentwicklungen, zum Verständnis von „Excess Volatility“, zur Beschreibung unterschiedlicher Ursachen von Marktkrisen und zur Gewinnung von Ansatzpunkten für Marktregulierungsmaßnahmen mithilfe der neuen Investorentypologie formuliert.
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Notes
- 1.
Zumindest soll dies für die „rationalen“ Investoren gelten, deren Entscheidungen relevant für die Marktpreisentwicklung sind.
- 2.
„Herdenverhalten“ von Investoren lässt sich als Imitationsverhalten verstehen (Spyrou 2013, S. 175).
- 3.
So beurteilten beispielsweise österreichische Anleger Produkte der „staatlich geförderten Pensionsvorsorge“ auf Grund von Werbeinformationen der österreichischen Banken. Dabei wurden (von einem Teil der Befragten) jährlich ausgeschüttete staatliche „Prämien“ mit Zinsen verwechselt und demzufolge Produkten mit niedrigerer Gesamtverzinsung der Vorzug gegeben (Vitouch et al. 2007, S. 3–4).
- 4.
Ein Beispiel für die Verwendung irrelevanter Informationen durch Marktteilnehmer in einem experimentellen Setting findet sich bei Kirchler, Maciejovsky und Weber (2005, S. 91).
- 5.
Eine solche Vorgehensweise liegt technischen Analysemethoden zu Grunde. Siehe beispielsweise Hoffmann und Shefrin (2014, S. 5).
- 6.
Fenzl und Pelzmann (2012, S. 63) schließen beispielsweise aus der Literatur zu Herdenverhalten und Ansteckungsprozessen, dass sich Marktteilnehmer häufig der sozialen Beeinflussungsprozesse nicht bewusst sind, die zu einer Synchronisation der Verhaltensweisen führen.
- 7.
Für einen Überblick siehe Fenzl und Pelzmann (2012).
- 8.
Marktunabhängige nicht fundamentale Informationen können auch bei der Entstehung von Blasen und Crashs eine Rolle spielen. Von entscheidender Bedeutung ist jedoch die selbstreferenzielle Information, dass solche Informationen von einer großen Zahl von Marktteilnehmern geglaubt und von glaubwürdigen Quellen verbreitet werden – siehe beispielsweise die Verbreitung von nicht fundamentalen Bewertungsmodellen während des Internetbooms (Baigent und Acar 2000, S. 198). Denn nicht fundamentale Informationen werden zu jeder Zeit erzeugt, erhalten aber nur durch die selbstreferenzielle Bestätigung ihre marktbeeinflussende Bedeutung.
- 9.
Siehe beispielsweise die Studie von Lam (2004).
- 10.
Zu den Eigenschaften des Hochfrequenzhandels siehe beispielsweise die Beschreibung der U.S. Securities and Exchange Commission (2010, S. 3606).
- 11.
Die Geschwindigkeit, mit der Marktteilnehmer ihre Regeln adaptieren, wird im Rahmen der dritten Dimension des Investorenverhaltens unter Abschn. 7.1.3 beschrieben.
- 12.
LeBaron spricht von „deduktiven Strategien“ und meint damit wohl Induktionsschlüsse, die auf komplexeren theoretischen Modellen zur Verarbeitung der Informationen in Hinblick auf die Erwartungsbildung, Bewertung und Prognoseerstellung beruhen.
- 13.
Passive Market Maker stellen Liquidität zur Verfügung, um Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage auszugleichen. Als Vergütung profitiert dieser Händlertyp von der Geld-Brief-Spanne (Goldstein et al. 2014, S. 185–186).
- 14.
Markt Mikrostruktur Händler versuchen Preisentwicklungen zu erkennen und davon zu profitieren, zum Beispiel indem aus den bestehenden Kauf- und Verkaufsaufträgen auf etwaige bevorstehende Aufträge geschlossen wird (Goldstein et al. 2014, S. 186).
- 15.
Event Arbitrage Händler versuchen durch schnelle Reaktionen auf Nachrichten („fundamentale“ Informationen) Profite zu generieren (Goldstein et al. 2014, S. 186–187).
- 16.
Statistisch ausgerichtete Händler agieren auf Basis der Zusammenhänge zwischen Preisen unterschiedlicher Wertpapiere indem sie versuchen, von Veränderungen dieser Preisrelationen zu profitieren (Goldstein et al. 2014, S. 187).
- 17.
Die Informationen, auf die das Back-Scholes/Merton Optionspreismodell zurückgreift, werden hier als marktunabhängig klassifiziert, da keine Marktdaten von Optionen verwendet werden (sondern Marktdaten der Basiswerte, zum Beispiel Aktien).
- 18.
Die verwendeten Informationen werden hier ebenfalls als marktunabhängig eingestuft, da die Preise der CDOs nicht bei der Bewertung verwendet wurden. Das Modell basierte auf Marktpreisen von Versicherungen gegen das Kreditausfallsrisiko, sogenannten „Credit Default Swaps“ (Salmon 2012, S. 19).
- 19.
Diese Sichtweise wirft somit auch ein neues Licht auf die Diskussion zwischen Vertretern der Effizienzmarkthypothese und der Behavioral Finance ob hohe Volatilität (Volatilität, die auf Basis der Informationslage alleine nicht erklärt werden kann) ein Zeichen für „Ineffizienz“ wäre. Siehe zum Beispiel Shiller (1981).
- 20.
Dies gilt selbstverständlich nur dann, wenn diese Marktteilnehmer genügend Marktmacht besitzen, um durch ihre Handlungen den Marktpreis zu beeinflussen.
- 21.
Es gibt die Hypothese, dass die Strategien algorithmischer Händler stärker korreliert sind als die Strategien menschlicher Händler, das heißt dass die algorithmischen Strategien eine geringere Diversität aufweisen (Chaboud et al. 2014).
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Janous, G. (2016). Entwicklung einer Investorentypologie zur Charakterisierung von Marktentwicklungen. In: Zum Verhältnis von Markt und Individuum auf Finanzmärkten. Forschung und Praxis an der FHWien der WKW. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-13724-3_7
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