Der Effekt makroökonomischer Variablen auf den Finanzmarkt

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1 Der Effekt makroökonomischer Variablen auf den Finanzmarkt Kaan Celebi & Michaela Hönig Frankfurt am Main, den 5. Mai 2017

2 Agenda 1. Motivation und Inhalt 2. Bestehende Literatur 3. Untersuchungsgegenstand Daten Vorgehen und Methode Erste Ergebnisse 4. Diskussion und Fragen Seite 2

3 Motivation: Untersuchung von Einflussfaktoren Makroökonomie In und Ausland Branchen Entwicklung Dax Renditen Politische Einflüsse In und Ausland Unternehmens Kennzahlen 1991 Finanzmarktkrise 2016 Seite 3

4 Motivation: Untersuchung von Einflussfaktoren Vergleichbare Studien für den DAX, den Betrachtungszeitraum, die ausgewählten Kennzahlen mitgarch Methode gibt es bisher nicht. Insbesondere interressiert uns das Zeitfenster vor, während und nach der Finanzmarktkrise. Untersuchungszeitraum: Beobachtungen auf die Dax Rendite über 100 Frequenz: Vierteljählrich Vier Datensätze von: Deutsche Börse Deutsche Bundesbank Bloomberg Thomson Reuters Seite 4

5 Bestehende Literatur Übersicht Literatur Autor Ergebnisse Zeitreihen negative Effekte von Inflation, money growth auf 1980 Fama Aktenkurse negative Effekte von Geske and Inflation, money growth auf 1983 Roll Aktenkurse negative Effekte von Pearce and Inflation, money growth auf 1983 Roley Aktenkurse negative Effekte von Pearce and Inflation, money growth auf 1985 Roley Aktenkurse Seite Fama Identifikation von 5 Faktoren uaf den Aktienkurs: Growth rate of Industrial Production; Expected Inflation, Unexpected Inflation, a Chan, Chen Bond default Risk Premium, and Hsieh Term structured Spread Chen, Roll and Ross Cutler, Poterba, Summers 1989 Schwert Identifikation von 5 Faktoren uaf den Aktienkurs: Growth rate of Industrial Production; Expected Inflation, Unexpected Inflation, a Bond default Risk Premium, Term structured Spread Industrial Production growth positiv correliert auf Aktienkurse Volatilitäten auf Inflation, Monetary Groth, Argumentation, dass Aktienkursespiegeln die Future cash flows Übersicht Literatur Autor Ergebnisse Zeitreihen Chen 1991 Shanken und Weinste in CRR Ferson and Harvey Identifikation von 5 Faktoren auf den Aktienkurs: Growth rate of Industrial Production; Expected Inflation, Unexpected Inflation, a Bond default Risk Premium, Term structured Spread Identifikation von 5 Faktoren uaf den Aktienkurs: Growth rate of Industrial Production; Expected Inflation, Unexpected Inflation, a Bond default Risk Premium, Term structured Spread Modell / Aktienmarkt 1993 McQuee n and Roley S&P Hamilto n and Susmel Effekte Volatilität Garch Modell mit monatlichen US Aktienkursen 1996 Sinha Effekte Volatilität Garch Modell mit monatlichen US Aktienkursen 1998 Errunza and Hogan Money supply Volatilität hat einen Effekt auf Industrial Production Granger VAR Modell Lamont 2002 Flannery Find Makro news Boyd, have effekte to Jagannath equity an and Hu Volatilitäten S&P 500 Industrial Production, Consumption and Lobar Income haben Auswirkung auf erhöhte Renditen Findings: CPI, Garch PPI, Monetary tägliche Aggregate; Eigenkapitalrenditen zu 17 Balance of Trade, Employment Makro report, Housing Parametern Starts berechnet Entorf, H., and Makroökonomische Nachrichten und die C. Steiner Reaktion des 15Sekunden DAX Brenner, M., P. Pasquari ello, and volatility M. and comovement of US financial markets around Subrahm macroeconomic news announcements, anyam

6 Verwendung von folgenden Daten DAX 30 Performance Index Deutsche Börse Über 18 makroökonomische Faktoren Deutsche Bundesbank, EZB, Statistisches Bundesamt Gold & Ölpreise Thomson Reuters Datenpool Bondrenditen, EUR und USDSwapraten, Housing Starts für D und USA, Citi Surprise Index Bloomberg Seite 6

7 Modell & Teststatistik: GARCH Die Renditezeitreihe (r t ) wird auf die um bis zu k verzögerte exogene Zeitreihe (ZR t )unter Verwendung des GARCH Modells regressiert. Für jede makroökonomische Zeitreihe entsteht eine somit eine separate Regression: Mittelwertgleichung: r t 0 1ZRt 1 2ZRt 2... ZR k t k t Varianzgleichung: 2 t t t 1 Um den gemeinsamen Einfluss der verzögerten Perioden auf die Renditen zu messen, wird unter anderem der Wald Test mit folgender Nullhypothese durchgeführt: k 0 Seite 7

8 Erste Arbeitsergebnisse: Variable Lagstruktur Geldmenge M1 4 Test Statistik des Wald Tests (χ²) *** (0.0001) Vorzeichen addierter Koeffizienten Likelihood ratio *** ( ) Realer effektiver Wechselkurs Konsumklimaindex 2 IFO Geschäftserw *** (0.0038) 7.24 *** (0.0072) 3.65 * (0.056) 6.17 ** (0.0130) 7.16 ** (0.0279) 3.98 ** (0.0461) Rendite 10 j. Bundesanleihe Erzeugerpreisindex ** (0.0396) 3.46 * (0.0630) 6.19 (0.1029) 4.47 (0.1072) Lagerbestände ** (0.0224) 4.00 (0.1352) Arbeitslosenquote ** (0.0149) 6.73 (0.1509) ***,** und * zeigen an, dass die Nullhypothese auf dem 1%, 5% bzw. 10%Signifikanzniveau verworfen wird. Seite 8

9 Erste Ergebnisse: Variable Vor Finanzkrise Finanzkrise ab Q3/2007 P Wert des Wald Tests Lagstruktur & Vorzeichen addiert. Koeff. P Wert des Wald Tests Geldmenge M Geldmenge M Geldmenge M Auftragseingänge Sparquote Lagerbestände Lagstruktur & Vorzeichen addiert. Koeff. Seite 9

10 Erste Ergebnisse: Seite 10 Variable Vor Finanzkrise Finanzkrise ab Q3/2007 P Wert des Wald Tests Lagstruktur & Vorzeichen addiert. Koeff. P Wert des Wald Tests Erzeugerpreisindex Konsumentenpreisindex Konsumklimaindex Rendite 10 j. Bund IFO Geschäftserw Arbeitslosenquote Lohnniveau Ölpreis ZEW Konjunktur Index Effekt. Wechselk. (real) BIP (real) Lagstruktur & Vorzeichen addiert. Koeff.