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Methodische Vorüberlegungen und Aufbau der eigenen empirischen Untersuchung

  • Christian Wulff
Part of the Empirische Finanzmarktforschung / Empirical Finance book series (EFF)

Zusammenfassung

Die in Kapitel 4 diskutierten Hypothesen zur Erklärung der Kapitalmarktreaktionen auf Nennwertänderungen setzen alle voraus, daß es sich bei diesen um reale Effekte handelt. Eine grundsätzliche Alternative zu diesen Erklärungsansätzen besteht darin, hinter den beobachteten Kapitalmarktreaktionen anstatt realer Effekte gemessene zu vermuten, die auf Zufälle oder Fehlspezifikationen bei einer bestimmten Meßmethode zurückzufuhren sind. Diese Alternativhypothese kann überprüft werden, indem die Untersuchungsergebnisse hinsichtlich ihrer Sensitivität gegenüber methodischen Variationen analysiert werden.

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Literatur

  1. 1.
    Vgl. ftir einen allgemeinen Überblick über die Ereignisstudienmethodik Peterson (1989), Henderson (1990), Thompson (1995), Campbell Lo MacKinley (1997) sowie MacKinley (1997).Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. z.B. Dyckman Philbrick Stephan (1984); Brown Warner (1980) und (1985); Thompson (1988) und Campbell Wasley (1993).Google Scholar
  3. 3.
    Dazu gehört vor allem die Stationarität von Renditezeitreihen; vgl. Campbell Lo MacKinley (1997), S. 9 sowie die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  4. 4.
    Vgl. Fama (1991), S 1601.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. z.B. Meulbroek Hart (1997).Google Scholar
  6. 6.
    Vgl. hierzu ausführlicher unter 5.2.Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. Fama (1991), S. 1601.Google Scholar
  8. 8.
    Eine Kursreaktion auf die zusätzlich veröffentlichten Unternehmensmeldungen, die eine mögliche Kursreaktion auf Nennwertänderungen überlagern, ist nur dann zu erwarten, wenn diese gleichzeitigen Informationen dem Kapitalmarkt vorher noch nicht bekannt waren. Ob dies tatsächlich der Fall ist, konnte im Rahmen dieser Arbeit nicht mit vertretbarem Aufwand überprüft werden.Google Scholar
  9. 9.
    Boehmer Löffler (1997) demonstrieren im Zusammenhang mit Unternehmensübernahmen, daß es zu erheblichen Fehlinterpretationen kommen kann, wenn es nicht gelingt, den Ankündigungstag exakt zu bestimmen.Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. Brown Warner (1980), S. 225 ff. Als Alternative zur Verwendung kumulierter Überrenditen schlagen Ball Torous (1988) vor, in Fällen, in denen Unsicherheit über den genauen Ereigniszeitpunkt besteht, die Parameter der Ereignisstudie mit einer Maximum-Likelyhood-Schätzung zu bestimmen. Dieses Verfahren hat allerdings den Nachteil, daß die Zahl der zu schätzenden Größen sehr schnell sehr groß werden kann; es hat sich in der Forschungspraxis nicht durchsetzen können.Google Scholar
  11. 11.
    Vgl. Brown Warner (1980), S. 207 ff; Peterson (1989), S. 42.Google Scholar
  12. 12.
    Vgl. Brown Warner (1980), S 208 f.Google Scholar
  13. 13.
    Die Berechnung der Bereinigungsfaktoren beruht auf der Methode der Operation blanche, die unterstellt, daß während der Anlagedauer weder Mittel hinzugefügt noch entnommen werden. Alle Kapitalzuflüsse werden wieder in das betrachtete Wertpapier investiert; vgl. Sauer (1991), S. 3 ff; Stehle Hartmond (1991), S. 373. Die auf diese Weise ermittelten Bereinigungsfaktoren bilden die Grundlage für eine retrograde Bereinigung von Aktienkursreihen; vgl. Uhlir Steiner (1994), S. 121 ff.Google Scholar
  14. 14.
    Vgl. Göppl Lüdecke Sauer (1992), S. 13; dort sind auch die Bereinigungsfaktoren für die übrigen Kapitalmarktereignisse angegeben. Eine ausführliche Beschreibung der Bereinigungsmethodik der Aktienkurse der Karlsruher Kapitalmarktdatenbank enthält Sauer (1991).Google Scholar
  15. 15.
    Die Identität der Renditen aus Gleichung (3) und (5) bezieht sich zunächst nur auf einperiodige Renditen einzelner Wertpapiere. Bei Renditeberechnungen über mehrere Perioden müssen die Bereinigungsfaktoren für die einzelnen Perioden miteinander verknüpft werden bzw. die Renditen aus einer entsprechend retrograd bereinigten Kurszeitreihe berechnet werden; vgl. Sauer (1991), S. 3 ff; Uhlir Steiner (1994), S. 121 ff. Zur Berechnung von mehrperiodigen Portefeuillerenditen entsprechend der Operation blanche und deren Beurteilung als Anlagestrategie vgl. Stehle Hartmond (1991), S. 395 f.Google Scholar
  16. 16.
    Damit wird für die Renditeberechnung implizit entweder ein ausländischer Investor oder ein inländischer Anleger unterstellt, dessen Grenzsteuersatz bis 1976 0% betrug, von 1977 - 1993 36% und ab 1994 30%. Dem Rückgriff auf die Bardividende mit den damit einhergehenden impliziten Steuersätzen wohnt eine gewisse Willkür inne. Es ließen sich ebenso auch andere Steuersätze rechtfertigen; vgl. Sauer (1991), S. 5 f. Da Dividendenzahlungen in Deutschland stets am Tag nach der Hauptversammlung erfolgen, zwischen Hauptversammlung und Ex-Tag der Nennwertumstellung im Durchschnitt aber 76 Tage liegen (vgl. Tabelle 2.5), fällt die Dividendenzahlung fast immer in die Schätz- und nicht in die Ereignisperiode, so daß bei genügend langen Schätzzeiträumen die Wahl eines bestimmten Steuersatzes das Ergebnis kaum beeinflussen dürfte.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. Fama (1976), S. 17 ff.Google Scholar
  18. 18.
    Vgl. Campbe 11 Lo MacKinley (1997), S. 11 f.Google Scholar
  19. 19.
    Vgl. Barber Lyon (1997), S. 349 f.Google Scholar
  20. 20.
    Dasselbe wird bereits von Brown Warner (1985) berichtet, die dazu allerdings keine expliziten Untersuchungsergebnisse anfuhren, sondern nur einen entsprechenden Hinweis im Text geben; vgl. Brown Warner (1985), S 10.Google Scholar
  21. 21.
    Vgl. Campbell Lo MacKinley (1997), S. 153 ff.Google Scholar
  22. 22.
    Die Annahmen für OLS-Schätzergebnisse, um als Best linear unbiased estimators gelten zu können, nämlich normalverteilte, unkorrelierte und homoskedastische Residuen, sind in der Realität oft nicht erfüllt. Malatesta (1986) zeigt aber in einer Simulationsstudie, daß der Übergang von OLS- zu GLS-Schätzungen im hier betrachteten Zusammenhang trotzdem nicht mit einem nennenswerten Gewinn an Effizienz des Schätzers verbunden ist.Google Scholar
  23. 23.
    Vgl. Campbell Lo MacKinley (1997), S. 158.Google Scholar
  24. 24.
    Vgl. Peterson (1989), S. 38; vgl. auch die in Tabelle 3.1 bis 3.3 angegebenen Schätzzeiträume, die in Ereignisstudien zu Stock splits verwendet werden.Google Scholar
  25. 25.
    Vgl. Thompson (1995), S. 973. 118Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. zu den Teststatistiken ausfuhrlicher unter 5.1.4.Google Scholar
  27. 27.
    Dieses Problem betrifft nicht nur die Marktmodellparameter, sondern auch die Varianz der abnormalen Renditen; vgl. hierzu genauer unter 5.1.4.2.Google Scholar
  28. 28.
    Es muß zwischen dem unbedingten und dem bedingten Erwartungswert unterschieden werden. Der bedingte Erwartungswert E(£i,Ot) ist je nach Information <Dt größer oder kleiner als Null, für den unbedingten Erwartungswert E(Oit) gilt unverändert E(0jt)=0.Google Scholar
  29. 29.
    Es werden nur die Werte in die Untersuchung einbezogen, die mindestens 30 Renditen im 250tägigen Untersuchungszeitraum (Schätzperiode plus Ereignisperiode) aufweisen, und bei denen keine einzige Rendite in den letzten 20 Tagen fehlt; vgl. Brown Warner (1985), S. 6.Google Scholar
  30. 30.
    Vgl. Brown Warner (1980), S. 239 ff.Google Scholar
  31. 31.
    Vgl. zur Indexwahl ausfuhrlicher unter 6.1.Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. Campbell Lo MacKinley (1997), S. 163.Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. Brown Warner (1985), S. 12 f.Google Scholar
  34. 34.
    Die Existenz eines Montageffektes am deutschen Kapitalmarkt wird von Krämer Runde (1996) bestätigt.Google Scholar
  35. 35.
    Vgl. Frantzmann (1989), S. 167 ff.Google Scholar
  36. 36.
    Mit dem Size-Effekt wird das auf Banz (1981) zurückgehende empirische Phänomen bezeichnet, daß Aktien mit niedriger Marktkapitalisierung höhere Durchschnittsrenditen und Aktien mit hoher Marktkapitalisierung niedrigere Durchschnittsrenditen hatten als vom CAPM vorhergesagt. Einen ausführlichen Literaturüberblick über die Untersuchungen zum Size-Effekt am US-amerikanischen Kapitalmarkt enthält Stehle Sattler Wulff (1997). Für Deutschland wird der Januar-Size-Effekt von Stehle (1997) nachgewiesen.Google Scholar
  37. 37.
    Mit dem Turn-of-the-month-Effekt wird die von Ariel (1987) gefundene und von Lakonishok Smidt (1988) bestätigte empirische Regelmäßigkeit bezeichnet, daß Aktien an den Tagen um den Monatswechsel überdurchschnittlich hohe Renditen aufweisen.Google Scholar
  38. 38.
    Vgl. Dimson Marsh (1986).Google Scholar
  39. 39.
    Vgl. Campbell Lo MacKinlay (1997), S. 156.Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. z.B. Padberg (1995), S. 216; Campbell Lo MacKinley (1997), S. 156.Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. z.B. Bell, T. (1983). Anstatt eines allgemeinen Marktindexes oder eines Branchenindexes wird in manchen Ereignisstudien auch ein Vergleichsunternehmen, das für jedes Unternehmen der Stichprobe gesondert bestimmt wird, zur Renditebereinigung verwendet. Diese Vorgehensweise erscheint für den deutschen Kapitalmarkt problematisch, da es angesichts der relativ geringen Zahl börsennotierter Unternehmen schwierig ist, geeignete Vergleichsunternehmen zu finden. Das gilt insbesondere für die hier untersuchten, zeitlich stark konzentriert auftretenden Nennwertumstellungen. Auf die Renditebereinigung mit einem Vergleichsunternehmen soll deshalb in dieser Arbeit nicht weiter eingegangen werden. Vgl. zu den Möglichkeiten und Grenzen dieses Bereinigungsverfahrens Thompson (1995), S. 971 f.Google Scholar
  42. 42.
    Vgl. Thompson (1988), S. 80.Google Scholar
  43. 43.
    Vgl. z.B. Dimson Marsh (1986), S. 120.Google Scholar
  44. 44.
    Die Darstellung in Gleichung (15) beruht auf dem Sharpe-Lintner-CAPM. Die im Text gelieferte Argumentation kann aber mühelos auch auf andere CAPM-Formulierungen übertragen werden.Google Scholar
  45. 45.
    Vgl. zum Zusammenhang zwischen CAPM und Marktmodell in empirischen Tests auch Elton Gruber (1995), S. 342.Google Scholar
  46. 46.
    Vgl. Dimson Marsh (1986), S. 122.Google Scholar
  47. 47.
    Vgl. Stehle (1997), S. 245.Google Scholar
  48. 48.
    Vgl. Dimson Marsh (1986), S 120. 126Google Scholar
  49. 49.
    Eine ausführliche Diskussion weiterer Testverfahren enthält zum Beispiel Boehmer Musumeci Poulsen (1991).Google Scholar
  50. 50.
    Vgl. Campbell Lo MacKinley (1997), S. 158.Google Scholar
  51. 51.
    Vgl. Brown Warner (1985), S. 22.Google Scholar
  52. 52.
    Bei fehlenden Kursen kann die Zahl der zur Verfügung stehenden Renditen kleiner sein als die Anzahl der Tage der Schätzperiode.Google Scholar
  53. 53.
    Nt ist nicht selbstverständlich immer gleich der Anzahl N der Aktien in der Stichprobe. Abweichungen können sich dadurch ergeben, daß für einige wenige Aktien nicht für den gesamten Ereigniszeitraum Renditen vorliegen - das betrifft z.B. die Nennwertumstellungen aus dem Dezember 1996 oder dadurch, daß die Berechnung von Trade-to-trade-Renditen bei illiquiden Aktien nicht für jeden Tag einen Renditewert liefert; vgl. hierzu ausführlicher unter 5.1.5.2.Google Scholar
  54. 54.
    Vgl. Brown Warner (1985), S. 7.Google Scholar
  55. 55.
    Vgl. z.B. Dann (1981) für Aktienrückkäufe und Kalay Loewenstein (1985) für Dividendenankündigungen. Auf die Messung eines möglichen ereignisbedingten Varianzanstieges bei Nennwertumstellungen wird unter 5.2 ausführlicher eingegangen.Google Scholar
  56. 56.
    Vgl. Boehmer Musumeci Poulsen (1991), S. 269 f.Google Scholar
  57. 57.
    Vgl. Judge Hill Griffiths Lütkepohl Lee (1988), S. 170.Google Scholar
  58. 58.
    Vgl. allgemein Judge Hill Griffiths Lütkepohl Lee (1988), S. 170 sowie speziell auf Ereignisstudien bezogen Dodd Warner (1983), S. 436; Mikkelson Partch (1986), S. 41 und Henderson (1990), S. 299. Der dargestellte Zusammenhang gilt sowohl für die Störgrößenvarianz der OLS-Marktmodellregression als auch für die Varianz von mittelwert- und marktbereinigten Renditen, da diese als Störgrößen eines entsprechend restringierten Marktmodells aufgefaßt werden können.Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. Corrado (1989), S. 388. 132Google Scholar
  60. 60.
    Vgl. Maynes Rumsey (1993), S. 151.Google Scholar
  61. 61.
    Die Aussagekraft dieser Werte wird dadurch noch weiter eingeschränkt, daß sich in der von ihm angegebenen und mit C-37 bezeichneten Formel fiir die Standardabweichung der Teststatistik ein Fehler befindet (es wird der falsche Ausdruck quadriert); vgl. Padberg (1995), S. 225.Google Scholar
  62. 62.
    Eine ausführliche Diskussion verschiedener Kumulationsverfahren findet sich z.B. bei Barber Lyon (1997); Ehrhardt (1997); Kothari Warner (1997); Mitchell Stafford (1997); Röder (1998) und Stehle Ehrhardt (1999).Google Scholar
  63. 63.
    Vgl. z.B. Brown Warner (1985), S. 7.Google Scholar
  64. 64.
    Vgl. z.B. Dimson Marsh (1986), S. 123. Die Interpretation der Kumulationsmethode als Anlagestrategie setzt die Verwendung diskreter Renditen voraus. Zur Problematik des Einsatzes stetiger Renditen vgl. die Ausfuhrungen unter 5.1.3.1.Google Scholar
  65. 65.
    Vgl. Dimson Marsh (1986), S. 122.Google Scholar
  66. 66.
    Vgl. Henderson (1990), S. 297; Cambell Lo MacKinley (1997), S. 162. Dieser Vorgehensweise liegt die Annahme zugrunde, daß die Überrenditen an allen Tagen der Kumulationsperiode dieselbe Verteilung besitzen und stochastisch unabhängig voneinander sind.Google Scholar
  67. 67.
    Vgl. Henderson (1990), S. 297.Google Scholar
  68. 68.
    Die Formulierung dieser t-Teststatistik würde analog zu der weiter unten in Gleichung (5.34) dargestellten Teststatistik erfolgen; vgl. Kothari Warner (1997), S. 313 f.Google Scholar
  69. 69.
    Vgl. z.B. Joy Litzenberger McEnally (1977).Google Scholar
  70. 70.
    Eine wichtige Ausnahme bildet die Arbeit von Dimson Marsh (1996), die allerdings auch auf monatlichen Daten basiert. Für Deutschland liegen mit den Studien von Coenenberg Henes (1995) und Röder (1998) auch zwei neuere Untersuchungen vor, die API-Renditen berechnen, ohne jedoch diese ungewöhnlich erscheinende Methodenwahl näher zu begründen.Google Scholar
  71. 71.
    Vgl. Barber Lyon (1997), S. 344.Google Scholar
  72. 72.
    So zum Beispiel ausdrücklich Michaely Thaler Womack (1995), obwohl diese selbst nicht das Wealth relative verwenden, sondern die absolute Performancedifferenz.Google Scholar
  73. 73.
    Vgl. z.B. Barber Lyon (1997) und Kothari Wasley (1997).Google Scholar
  74. 74.
    Vgl. Barber Lyon (1997), S. 358. Eine Alternative stellen Teststatistiken dar, die aus empirischen Verteilungen mittels Bootstrap-Verfahren gewonnen werden; vgl. Mitchell Stafford (1997), S. 18.Google Scholar
  75. 75.
    Vgl. zu den dafür zu treffenden Annahmen Fn. 70.Google Scholar
  76. 76.
    Vgl. Brown Warner (1985), S. 28 f; CampbellAVasley (1993), S 85.Google Scholar
  77. 77.
    Vgl. Campbell Wasley (1993), S. 85. Deutlich zu unterstreichen ist auch hier wieder, daß die konkrete Länge des gewählten Betrachtungszeitraumes (Summe aus Schätz- und Ereigniszeitraum) bei der Konstruktion der Teststatistik eine wichtige Rolle spielt; vgl. unter 5.1.4.2.Google Scholar
  78. 78.
    Die Kurszusätze werden in dieser Arbeit gemäß den Definitionen aus ¡ì 33 der Börsenordnung der Frankfurter Wertpapierbörse verwendet. Zur Bedeutung der Kurszusätze in der Karlsruher Kapitalmarktdatenbank, die sich von denen an der Frankfurter Wertpapierbörse zum Teil unterscheiden, vgl. Göppl Lüdecke Sauer (1992), S. 10 f.Google Scholar
  79. 79.
    In dieser Arbeit wird ein Börsentag dann als Tag ohne Umsatz angesehen, wenn entweder ein Kurszusatz auf fehlende Umsatztätigkeit schließen läßt oder für den betreffenden Handelstag ein Umsatz von null angegeben ist.Google Scholar
  80. 80.
    Vgl. Maynes Rumsey (1993).Google Scholar
  81. 81.
    Vgl. Maynes Rumsey (1993).Google Scholar
  82. 82.
    Vgl. Dimson Marsh (1983); Schräder (1993).Google Scholar
  83. 83.
    In dem Beispiel wird von Dividendenzahlungen und anderen Kapitalmaßnahmen abstrahiert. Prinzipiell unterstellen alle Verfahren, daß Dividendenzahlungen und Kapitalmaßnahmen stets zum Periodenende (d.h. gegebenenfalls zum Ende einer Mehrtagesperiode) erfolgen.Google Scholar
  84. 84.
    Vgl. Gebhardt Entrup Heiden (1994), S. 317 f.Google Scholar
  85. 85.
    Diese Argumentation legt eine weitere Möglichkeit, nicht gehandelten Kursen Rechnung zu tragen, nahe, nämlich an den entsprechenden Stellen in die Kursreihen gehandelte Kurse anderer Regionalbörsen einzufügen. Ein Vergleich zwischen diesem Verfahren und dem der Gleichbehandlung von gehandelten und nichtgehandelten Kursen konnte in dieser Arbeit leider nicht vorgenommen werden, da keine ausreichenden Kursreihen von anderen Börsen als der Frankfurter zur Verfügung standen.Google Scholar
  86. 86.
    Vgl. Kehr (1997), S. 209 ff.Google Scholar
  87. 87.
    Vgl. z.B. Heinkel Kraus (1988), S. 75, Fn. 5; Maynes Rumsey (1993). 144Google Scholar
  88. 88.
    Zu demselben Ergebnis kommen auch Heinkel Kraus (1988); vgl. Heinkel Kraus (1988), S. 75, Fn. 5.Google Scholar
  89. 89.
    Vgl. Padberg (1995), S. 203, Fußnote 29.Google Scholar
  90. 90.
    Vgl. Marsh (1979), S. 849; Maynes Rumsey (1993), S. 148.Google Scholar
  91. 91.
    Die in Marsh (1979), S. 849 angegebene Trade-to-trade-Regressionsgleichung, auf die sich Dimson Marsh (1983) beziehen, unterscheidet sich von der bei Letzteren angegebenen Marktmodellregression dadurch, daß das Absolutglied otj mit yfn multipliziert statt dividiert wird. Dieser Widerspruch in den Gleichungen ist auf einen Druckfehler in Marsh (1979) zurückzufuhren, wie E. Dimson auf Nachfrage und in Abstimmung mit P. Marsh erklärte.Google Scholar
  92. 92.
    Die Notwendigkeit einer Anpassung an das Untersuchungsdesign dieser Arbeit ergibt sich daraus, daß Maynes Rumsey (1993) die Trade-to-trade-Renditen auf eine geringfügig andere Weise berechnen. Vgl. Maynes Rumsey (1993), S. 151.Google Scholar
  93. 93.
    Vgl. Dimson (1979), S. 209.Google Scholar
  94. 94.
    Die Notwendigkeit einer Anpassung an das Untersuchungsdesign dieser Arbeit ergibt sich daraus, daß Maynes Rumsey (1993) die Trade-to-trade-Renditen auf eine geringfügig andere Weise berechnen. Vgl. Maynes Rumsey (1993), S. 151.Vgl. Dimson (1979), S. 209.Google Scholar
  95. 95.
    Vgl. Dimson (1979), S. 207 ff; Dimson Marsh (1983), S. 756 f.Google Scholar
  96. 96.
    Schräder (1993) berichtet lediglich, daß das R2 der von ihm durchgeführten Trade-to-trade- Marktmodellregression deutlich höher ist als das der Standardmarktmodellregression; vgl. Schräder (1993), S. 170. Es wird dort aber nicht erwähnt, wie nichtgehandelte Kurse in dem von ihm als Standard bezeichneten Marktmodell behandelt werden.Google Scholar
  97. 97.
    Für den deutschen Kapitalmarkt betrachten Kaserer Mohl (1997) zur Untersuchung des Varianzverhaltens um den Ex-Tag die Differenz zwischen den Einzelvarianzen der Aktien der Stichprobe und der Marktvarianz und schließen von der Erhöhung dieser Differenz nach der Nennwertumstellung auf eine Erhöhung der Varianz bei den entsprechenden Aktien. Diese Methode ist aber aus mehreren Gründen problematisch: Zum einen wird eine Einzelvarianz mit einer Portefeuillevarianz verglichen, zum anderen wird eine Veränderung der Differenz zwischen beiden prinzipiell auf eine Erhöhung der Einzelvarianz und nicht auf eine Verringerung der Portefeuillevarianz zurückgeführt. Diese Vorgehensweise wird von keiner weiteren der im Literaturüberblick genannten Studien angewandt, auch findet sich bei Kaserer Mohl (1997) weder ein Literaturhinweis noch ein kritischer Vergleich zu den üblichen Verfahren. Deshalb soll dieser Ansatz in der vorliegenden Arbeit nicht weiter verfolgt werden.Google Scholar
  98. 98.
    Vgl. z.B. Kryzanowsky Zhang (1993); Koski (1998).Google Scholar
  99. 99.
    Vgl. z.B. Dubovsky (1991); Koski (1998).Google Scholar
  100. 100.
    Alternativ zur Varianzdifferenz könnte man auch den Quotienten der Varianzen vor und nach der Nennwertumstellung bilden. Diese Vorgehensweise ist aber mit erheblichen Problemen bezüglich der Konstruktion von Teststatistiken behaftet; vgl. Campbell Lo MacKinley (1997), S. 48 ff. In der Literatur und auch in dieser Arbeit wird daher der Analyse der Varianzdifferenzen der Vorzug gegeben.Google Scholar
  101. 101.
    Vgl. Koski (1997), S. 149.Google Scholar
  102. 102.
    Vgl. Kryzanowski Zhang (1993), S. 75.Google Scholar
  103. 103.
    Vgl. Ohlson Penman (1985), S. 255. Eine besondere Begründung, weshalb ausgerechnet der erste Handelstag nach der Ankündigung mit dem ersten Handelstag nach der Durchfuhrung usw. verglichen wird, liefern Ohlson Penman (1985) nicht. Vielmehr weisen sie daraufhin, daß in dieser methodischen Frage ein Freiraum besteht. Da es keine Vorgehensweise beim Vergleich der Handelstage gibt, die der von Ohlson Penman (1985) vorgeschlagenen eindeutig überlegen ist, wird in dieser Arbeit - wie auch sonst in der Literatur - ebenso vorgegangen, um die Vergleichbarkeit mit den Ergebnissen anderer Studien zu ermöglichen.Google Scholar
  104. 104.
    Vgl. Ohlson Penman (1985), S. 254; Koski (1998), S. 149 f.Google Scholar
  105. 105.
    Das gilt nur für die an der NYSE notierten Aktien. Bei den AMEX gelisteten Werten, die von Ohlson Penman (1985) nicht untersucht werden, beobachtet Dubofsky (1991) einen wesentlich geringeren Varianzanstieg.Google Scholar
  106. 106.
    Vgl. Ohlson (1985), Abbildung 1 und 2.; Dubofsky (1991), Abbildung 1 und 2. 152Google Scholar
  107. 107.
    Vgl. zur inhaltlichen und begrifflichen Abgrenzung zwischen systematischem und unsystematischem Risiko z.B. Copeland Weston (1988), S. 198 ff; Ross Westerfield Jaffe (1996), S. 269 f.Google Scholar
  108. 108.
    Vgl. die Ausfuhrungen unter 3.2.Google Scholar
  109. 109.
    Vgl. für einen Überblick z.B. Sattler (1994), S. 32 ff oder Elton Gruber (1995), S. 137 ff.Google Scholar
  110. 110.
    Vgl. Stehle Sattler Wulff (1997), S. 29 ff.Google Scholar
  111. 111.
    Vgl. Scholes Williams (1977); Dimson (1979); Heinkel Kraus (1988). 154Google Scholar
  112. 112.
    Vgl. Fama French (1992), S. 431.Google Scholar
  113. 113.
    Vgl. Scholes Williams (1977), S. 317; Mclnish Wood (1986), S. 281.Google Scholar
  114. 114.
    Vgl. z.B. Lamoureux Poon (1987), Brennan Copeland (1988b) und Wiggins (1992) fur Stock splits sowie Denis Kadlec (1994) fur Kapitalerhohungen und AktienrtickkSufe.Google Scholar
  115. 115.
    Direkt vergleichbare Ergebnisse aus der Untersuchung von Lamoureux Poon (1987) liegen leider nicht vor, da diese die Betafaktoren jeweils aus der Periode vor der Ankündigung und nach dem Ex-Tag schätzen.Google Scholar
  116. 116.
    Prinzipiell wäre es auch an Kapitalmärkten wie dem deutschen möglich, Bid-ask-spreads von Wertpapieren auf der Basis von nicht oder nicht vollständig ausgeführten Limitorders bzw. aus Transaktionskursen zu berechnen; vgl. hierzu auch die Ausfuhrungen unter 4.2.3.3. Für den Parketthandel sind die für derartige Berechnungen notwendigen Daten aber nicht verfugbar.Google Scholar
  117. 117.
    Die ungenaue Abgrenzung zwischen Stock splits und Stock dividends in US-amerikanischen Studien wird unter 3.1.1 ausführlich erläutert. Vgl. weiterhin auch die Ausführungen unter 2.1.5.Google Scholar
  118. 118.
    Zu den ersten Arbeiten gehörten Demsetz (1968) und Tinic (1972). Für den IBIS-Handel mit DAX-Werten können Schmidt Treske (1996) den signifikant negativen Zusammenhang zwischen Geld-Brief-Spanne und Handelsvolumen, das sie mit dem Kurswert der gehandelten Aktien messen, bestätigen.Google Scholar
  119. 119.
    Vgl. Göppl Lüdecke Sauer (1992), S. 4.Google Scholar
  120. 120.
    Vgl. Stehle Hartmond (1991), S. 381.Google Scholar
  121. 121.
    Es konnte keine Untersuchung gefunden werden (abgesehen von der Arbeit von Heinkel Kraus (1988)), die dieses Verfahren benutzt.Google Scholar
  122. 122.
    Vgl. Scholes Williams (1977). 158Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2001

Authors and Affiliations

  • Christian Wulff

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