Essen 17. November 2012

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1 Forschungsforum Frère, Eric Reuse, Svend Rojahn, Joachim 4. FOM Forschungsforum Finance Essen 17. November 2012 Transparenz am Kapitalmarkt

2 2013 by MA Akademie Verlagsund Druck-Gesellschaft mbh Leimkugelstraße 6, Essen Tel Fax Das Werk einschließlich seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urhebergesetzes ist ohne Zustimmung der MA Akademie Verlags- und Druck- Gesellschaft mbh unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürfen. Oft handelt es sich um gesetzlich geschützte eingetragene Warenzeichen, auch wenn sie nicht als solche gekennzeichnet sind.

3 Geleitwort Geleitwort Der Ausbau der Forschung besitzt an der FOM nach wie vor einen hohen Stellenwert. Dabei verfolgen die Forschungsaktivitäten die Ziele, Forschungsfragen der Praxis zu identifizieren und aufzugreifen, praxistaugliche Forschungsergebnisse zu entwickeln und in die Praxis zu transferieren und mit den gewonnenen Erkenntnissen Lehrinhalte sukzessive weiterzuentwickeln. In diesem Kontext ist auch das Veranstaltungsformat Forschungsforum zu sehen. Die FOM organisiert nun schon seit einigen Jahren solche Foren, die zur weiteren Forschung animieren und aktuelle Themen aus Theorie und Praxis aufwerfen und diskutieren. Studierenden soll so die Möglichkeit gegeben werden, diese im Rahmen ihrer Abschlussarbeit selbstständig akademisch zu erarbeiten und einen Beitrag zur Forschungsarbeit an der FOM zu leisten. Im Zeitablauf zeigt sich immer deutlicher, dass das Forschungsforum eine gute Plattform für die im Leitbild der FOM verankerten anwendungsbezogenen Forschungs- und Entwicklungsaufgaben ist. Das 4. Forschungsforum Finance Transparenz am Kapitalmarkt fand am 17. November 2012 in Essen im Gesamtkontext eines fakultätsübergreifenden Ereignisses statt und baut seinerseits auf den Befunden der vorangegangenen Forschungsforen auf. Wir freuen uns daher, die Ergebnisse des nunmehr 4. Forschungsforums Finance mit diesem Tagungsband präsentieren zu dürfen. Des Weiteren liefert dieser Forschungsband in Kapitel 5 einen Überblick über weiterführende Forschungsfragen, deren Erarbeitung Gegenstand so mancher Master-Thesis sein wird. Wir freuen uns auf eine erfolgreiche Fortführung dieser Reihe und wünschen allen Lesern eine informative Lektüre, die zu weiteren Diskussionen und Forschungsaktivitäten anregt. Essen, im Mai 2013 Prof. Dr. Burghard Hermeier Rektor der FOM Hochschule für Oekonomie & Management Prof. Dr. Thomas Heupel Prorektor Forschung der FOM Hochschule für Oekonomie & Management I

4 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis 1 Einleitende Worte Tagungsprogramm Überblick über die Inhalte des Forschungsforums Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen Nutzung des Bloomberg-Terminals und Vorstellung des dips Praktisches Umsetzungsbeispiel: Analyse von Eurobonds Vorträge des Forschungsforums Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Informationsgehalt von Volatilty-Skews Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung Ableitbare Forschungsansätze und -fragen Integration von Behavioral Finance in klassischen Risikomodelle Behandlung des Modellrisikos in der Risikotragfähigkeit der Institute Kalenderzeiteffekte und Behavioral Finance Management der Wertpapierliquidität Umfassende Fragestellungen aus dem Bereich Volatility Skews Aktuelle Themenstellungen aus dem Bereich Internetnutzung und Datenschutz II

5 Einleitende Worte 1 Einleitende Worte 1.1 Tagungsprogramm 1

6 Einleitende Worte 1.2 Überblick über die Inhalte des Forschungsforums Gerade in Zeiten wie diesen kommt dem Thema Transparenz an den Märkten eine besondere Bedeutung zu. Zum einen sind die Themen Informationsbeschaffung, Informationsverarbeitung und Informationsinterpretation wichtig, zum anderen führt gerade das Internet dazu, dass viele Informationen für jedermann zugänglich sind. Doch wird die Transparenz an den Märkten hierdurch eher verstärkt oder führt die Informationsflut eher zu mehr Unübersichtlichkeit? Die ersten 15 Minuten des geht Herr Prof. Dr. habil. Eric Frère in seinem Vortrag auf den Inhalt und den Aufbau des Forschungsforums 2012 ein. Hierbei widmet er sich nach der Vorstellung des dips 1 insbesondere aktuellen Problemen und noch offenen Forschungsfragen, bevor er im Rahmen der Diskussion an Herrn Prof. Dr. Joachim Rojahn überleitet. Dieser präsentiert im Folgenden die konkreten aktuellen finanzwirtschaftlichen Forschungsfragen in Bezug auf den Themenschwerpunkt des Forschungsforums. Hierbei wird auf aktuelle Fragen in den drei Perspektiven Emittent, Anleger und Regulierung eingegangen. Die Schulungen von Herrn Zureck, B.A. zeigen Grundlagen der Marktdatenbeschaffung über Bloomberg auf. Der Datenzugang über Bloomberg schafft damit die notwendige Voraussetzung für eigene empirische Untersuchungen. Der Vortrag von Herrn Prof. Dr. Reiter und Herrn Zureck, B.A. widmet sich dem brisanten Thema der Verwendung personenbezogener Daten in der Finanzberatung. Gefahren und Chancen der Nutzung sozialer Netzwerke werden dargestellt und mit dem Thema Finanzen verknüpft. Der darauf folgende Vortrag von Herrn Prof. Dr. Rojahn analysiert den Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten. Hierbei wird auf die Qualität von Researchberichten und auf den interessanten Zusammenhang zwischen der Anzahl der Analysten und der Liquidität eines Papiers eingegangen. Nachfolgend widmet sich der Vortrag von Herrn Vincent L. Rabben den Effekten der Kalenderzeitanomalien an Aktien- und Anleihemärkten. Hierbei wird insbesondere untersucht, ob diese Anomalien vorzufinden sind und welche Handlungsempfehlungen sich gerade für aktiv agierende Investoren hieraus ableiten lassen. 1 Deutsches Institut für Portfolio-Strategien, vgl. hierzu die Ausführungen in Kapitel

7 Einleitende Worte Daraufhin präsentiert Herr Dipl.-Kfm (FH) Christian Schütze, BBA in seinem Vortrag das Thema Volatility Skews. Nach einer Darstellung der Modellierung von Optionen mittels Black/Scholes und den Grundlagen des Hedgings werden die implizite Volatilität und Volatility Skews hergeleitet. Mögliche Gründe für diese Skews und deren Informationsgehalt werden diskutiert. Der abschließende Vortrag von Herrn Dr. Reuse widmet sich der Thematik des Modellrisikos. Haben die bestehenden Modelle im Rahmen der Krise versagt oder nicht? Nach der Vorstellung bestehender Modelle werden diese kritisch gewürdigt. Abschließend werden Handlungsempfehlungen zum Umgang mit Modellrisiken gegeben. Details zu den Vorträgen inklusive der Präsentationsunterlagen finden sich nachfolgend. Die Vorträge werfen diverse Forschungsfragen auf. Deren Beantwortung steht in weiten Teilen noch aus und liefert damit hinreichendes Potenzial für hochwertige Abschlussarbeiten. Diese Forschungsfragen werden in Kapitel 5 dieses Tagungsbands skizziert. Mülheim/Essen, im Mai 2013 Prof. Dr. habil. Eric Frère Dr. Svend Reuse, MBA Prof. Dr. Joachim Rojahn, CFA 3

8 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich 2 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich Prof. Dr. Joachim Rojahn, CFA Bislang in der Praxis gängige finanzwirtschaftliche Modelle basieren auf der Annahme eines vollkommenen Marktes. Die Realität ist aber durch Friktionen, insbesondere durch Informationsasymmetrien und Transaktionskosten gekennzeichnet, weshalb neoklassische Modelle in der Finanz- und Wirtschaftskrise versagen mussten. Diese Entwicklung hat aktuelle Forschungstrends, die bereits in den 2000er Jahren forciert wurden, weiter bestärkt: Bislang klassische Modelle des vollkommenen Markts werden als Spezialfall eines allgemeineren Modells interpretiert. Dabei konzentriert sich die aktuelle finanzwirtschaftliche Forschung weiterhin auf die drei wesentlichen Perspektiven: 1. Emittent: Wie lässt sich eine kostenminimale Refinanzierung sicherstellen? Aktuelle Forschungsfragen unter diesem Blickwinkel finden sich in diesem Tagungsband sowie im Tagungsband des zweiten Forschungsforum Finance Außerdem ist aus Perspektive des Emittenten von Interesse, durch welche Maßnahmen der Shareholder Value maximiert werden kann. In der jüngeren Vergangenheit ist verstärkt die Frage nach dem Wertbeitrag von Großaktionären, z.b. Sovereign Wealth Funds, oder nachhaltigen, sozial-ethischem Verhalten (Corporate Social Responsibility) in den Fokus gerückt. Hier finden sich mitunter auch widersprüchliche Forschungsergebnisse: So ging die Lehre bis vor kurzem von sog. Diversifikationsabschlägen bei unternehmerischer Diversifikation aus. Jüngere Befunde liefern dagegen vor allem bei Untersuchung von Kapitalmärkten mit geringem Entwicklungsgrad Diversifikationszuschläge. 2. Für den Anleger ist unverändert die Bildung effizienter Portfolios relevant. Spätestens die Finanzmarktkrise hat aber verdeutlicht, dass die höheren Momente der Renditeverteilung zu berücksichtigen sind: Eine Risikomessung durch die Kennzahl Volatilität mündet bei fetten Enden oder Linksschiefe in einer systematischen Unterschätzung des Anlegerrisikos. Zudem gilt es, die Implementierungshürden üblicher Portfolio-Modelle zu überwinden. Bei mehrperiodischer Betrachtung nimmt die Bedeutung der Reallokationstechnik zu. Das klassische Rebalancing, das ursprüngliche Portfoliogewichte wiederherstellt, ist von Natur aus contrarian, d.h., gut laufende Titel werden untergewichtet, wodurch die Portfolioperformance sinken kann. Mit der Adaptive Asset Allocation von Sharpe ist jüngst ein Alternativvorschlag entwickelt worden. 4

9 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich 3. Die Anforderungen an Regulierungsbehörden sind seit der Lehman-Pleite im September 2008 oder dem Flash-Crash im Mai 2010 deutlich gestiegen. Hintergrund ist die zunehmende Derivatisierung, Automatisierung und Internationalisierung der Kapitalmärkte. So stellt sich bspw. die Frage, ob Leerverkaufsverbote die gewünschte Wirkung erzielen. Ebenso gilt es, die Effekte des automatisierten Hochfrequenzhandels zu analysieren. Einerseits kann hierdurch möglicherweise irrationales Verhalten verstärkt werden, anderseits erhöht dieses High Frequency Trading aber auch potenziell die Marktliquidität zu Gunsten aller Marktteilnehmer. Ausgewählte Einzelfragen aus diesen drei Perspektiven finden sich in den nachfolgenden Präsentationsunterlagen. Prof. Dr. Joachim Rojahn, CFA 5

10 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich Forschungsforum Finance Entwicklung und Stand der Forschung Prof. Dr. Joachim Rojahn, CFA Mrz-13 1 Ausgangslage Aktuelle finanzwirtschaftliche Forschungsfragen stehen derzeit i.w. in (engem) inhaltlichen Kontext zur Finanzmarkt- bzw. Schuldenkrise. Hintergrund: bislang gängige Finanzmarktmodelle basieren auf der Annahme des vollkommenen Markts. Paradigmenwechsel in der Forschung. Realität: Märkte sind durch Informationsasymmetrien, Transaktionskosten und sonstige Friktionen gekennzeichnet. Folge: Versagen üblicher Risiko- und Prognose-Modelle. Lehre: Verallgemeinerung klassischer Modelle. Klassisches Modell als Spezialfall einer allgemein gültigen Version. Mrz

11 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich Ausgangslage Die aktuellen finanzwirtschaftlichen Forschungsfragen lassen sich i.w. in drei Klassen bzw. Perspektiven einteilen: 1. Emittent: Kostenminimale Refinanzierung? Wertorientierte Unternehmenführung Corporate Governance, Corporate Social Responsibility, 2. Anleger: Bildung effizienter Portfolios? Risikomessung bei nicht-normalverteilten Renditen? Regulierung: Derivate, High Frequency Trading, Vermeidung von Blasenbildungen?... Mrz-13 3 Perspektive: Emittent A) Forschungsfragen Refinanzierung (Auswahl): Unternehmensbewertung in volatilen Märkten? (s. Tagungsband 2tes Forschungsforum Finance); insb. Bewertung nicht-börsennotierter Unternehmen Schätzung von Kapitalkosten in illiquiden Märkten? (z.b. Acharya/Pedersen JoFE 2005: Liquidity Adjusted CAPM) Finanzierungsverhalten von Unternehmen: Kapitalstrukturpolitik und Determinanten der Dividendenausschüttungspolitik (s. Tagungsband 3tes Forschungsforum Finance) Warum halten Unternehmen so hohe Cash-Reserven? (z.b. Bates et al. JoF 2009) Emission von Corporate Bonds (z.b. Underpricing) Mrz

12 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich Perspektive: Emittent B) Forschungsfragen Wertorientierte Unternehmensführung (Auswahl): Einfluss und Entlohnung der Unternehmensführung (z.b. Morse et al. JoF 2011) Wertbeitrag von Corporate Hedging geringere Finanzierungskosten und mehr Investitionsalternativen? (z.b. Campello et al. JoF 2011) Wertbeitrag von Corporate Social Responsibility? Der Einfluss von Großaktionären (z.b. von Sovereign Wealth Funds, institutionellen Anleger, Eigentümerfamilien). Differenzierung zwischen passiven (ETFs) und aktiven Investoren (Hedge Funds etc.)? Diversifikationsabschläge oder -zuschläge? Mrz-13 5 Perspektive: Emittent C) Forschungsfragen Kapitalmarktorientierte Rechnungslegung (Auswahl): Kritische Würdigung der externen Rechnungslegung (z.b. Frings et al. FAJ 2012 Does IFRS stand for Information RiSk? ) Bewertung immaterieller Vermögensgegenstände? Vor- und Nachteile der Fair Value Bewertung? Bilanzierung von Leasing-Geschäften? Bilanzierung von Finanzierungsinstrumenten? Optimale Investor Relations Politik: Trade-Off zwischen Agency-Kosten und Overdisclosure? Implikationen für die externe Rechnungslegung? Mrz

13 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich Perspektive: Anleger Portfoliooptimierung und Berücksichtigung höher Momente der Renditeverteilung: Schiefe und fat tails Bedeutung der Asset Allocation Entscheidung: Funktioniert Markowitz (teilweise)? Z.B. Ibbotson FAJ 2010, Asness et al. FAJ Informationseffizienz auf Kapitalmärkten (z.b. Duan et al. FAJ 2009)? Wie erfolgreich ist aktives Portfoliomanagement? Determinanten der Outperformance? Implikationen von Kalenderanomalien? Portfolio-Implikationen neuer Assetklassen (z.b. CAT Bonds, Volatilität etc.)? Mrz-13 7 Perspektive: Regulierung Krisen-Diagnose? Z.B. Richard Roll FAJ 2011 Is the 2007 U.S. Sub-Prime Financial Crisis So Different? Reinhart/Rogoff AER 2008: deutliche Paralellen zu historischen Krisen! High Frequency Trading (z.b. Hendershott et al. JoF 2010) Kritische Analyse von Leerverkaufsverboten (z.b. Jones/Lamott JoF 2002) Derivatisierung und der Einfluss auf das Basisinstrument Honorarberatung vs. Provisionsvergütung Effiziente Instrumente zum Anlegerschutz? Mrz

14 Entwicklung und Stand der Forschung im Finance-Bereich Für das eigene Forschungsprojekt gilt: There s plenty of Room at the Bottom (Richard Feynman) Mrz

15 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen 3 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen Alexander Zureck, B.A. 3.1 Nutzung des Bloomberg-Terminals und Vorstellung des dips Das dips Deutsches Institut für Portfolio-Strategien und die FOM Hochschule für Oekonomie & Management bieten Studierenden mit dem Bloomberg-Terminal am Essener Standort seit September 2010 einen exklusiven Zugang zu Finanzmarktdaten. Studierende können nach einer eingehenden Schulung in Eigenrecherche historische Kapitalmarktdaten erschließen und anschließend im Rahmen einer empirischen Untersuchung analysieren. Insbesondere in den Master-Studiengängen können somit der Forschungsschwerpunkt unterstützt als auch die eigenständige analytische Arbeitsweise gefördert werden. Die Rechercheergebnisse können zur weiteren Verarbeitung in Microsoft EXCEL exportiert werden. Das Terminal bietet folgende Möglichkeiten: Abruf historischer Kursreihen (Aktien, Anleihen, Indizes, Währungen, Zinsen, Rohstoffen, Derivaten etc.), technische und fundamentale Analysemöglichkeiten, Unternehmensbewertung (Korrelationen, BETA-Faktoren, Unternehmensvergleiche etc.), Zugang zu Bilanz, GuV und Kapitalflussrechnung (standardisiert aufgearbeitete und berichtete Version), Abruf makroökonomischer Daten. Das Bloomberg-Terminal befindet sich in der Bibliothek am Schulungs- und Hörsaalzentrum I (SHZ I) der FOM in der Herkulesstraße 32, Essen. Es kann innerhalb der Öffnungszeiten der Bibliothek genutzt werden soweit zuvor eine Bloomberg-Schulung besucht wurde. Als Ansprechpartner steht Ihnen Herr Alexander Zureck für Schulungen oder Buchungen des Terminals zur Verfügung. Alexander Zureck, B.A. 11

16 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen FOM Forschung dips Deutsches Institut für Portfolio-Strategien Prof. Dr. Eric Frère Direktor Alexander Zureck B.A. Wissenschaftlicher Mitarbeiter FOM Forschung das dips stellt sich vor Agenda Begrüßung Übersicht Handelnde Personen dips in den Medien Fachpublikationen des dips dips für Studierende Ansprechpartner 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 2 12

17 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen Das dips Deutsches Institut für Portfolio- Strategien ist die finanzwirtschaftliche Forschungseinrichtung der FOM Hochschule für Oekonomie & Management in Essen. FOM Forschung das dips stellt sich vor Übersicht Hauptforschungsfelder in diesem thematischen Kontext sind: 1. Corporate Finance-Management 2. Strategische Asset Allocation/Optimized Indexing/Quantitative Investment-Modelle 3. Financial Compliance Im Fokus der wissenschaftlichen Arbeit stehen insbesondere praxisrelevante Problemstellungen des Portfolio- und Corporate Finance-Managements. Weitere Informationen unter: 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 3 FOM Forschung das dips stellt sich vor Handelnde Personen Direktorium: Prof. Dr. Eric Frère Direktor Prof. Dr. Joachim Rojahn CFA Co-Direktor Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Alexander Zureck B.A. Wissenschaftlicher Fachbeirat: Vorsitzende: Werner H. Heussinger Prof. Dr. Julius Reiter Christian W. Röhl Weitere Mitglieder: Dr. Harald Beschorner Prof. Dr. Stefan Heinemann Prof. Dr. Burghard Hermeier Prof. Dr. Clemens Jäger Prof. Dr. Roland Klose Prof. Dr. Andreas Löhr Dipl.-Kfm. (FH) Simon Marklein Dr. Svend Reuse Dr. Peter Schömig CFA Dr. Andreas Schyra Prof. Dr. Bernd Wassermann Weitere Informationen unter: Direktorium und Fachbeirat 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 4 13

18 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen FOM Forschung das dips stellt sich vor dips in den Medien Als Experte in den Bereichen: Compliance: Wirtschaftskriminalität Dividendenausschüttungspolitik Finanzberatung Finanzethik Verbraucherfinanzen Finanzinstrumente (u.a. Zertifikate) Weitere Informationen unter: Aktuelles & Presse 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 5 FOM Forschung das dips stellt sich vor Fachpublikationen des dips Aktuelle Publikationen in den Bereichen: Anlegerschutz Banksteuerung Compliance Dividendenpolitik Investor Relations Mittelstandsfinanzierung Nachhaltige Finanzprodukte Weitere Informationen unter: Forschung 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 6 14

19 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen Das dips bietet Studierende zahlreiche Hilfestellungen, das Studium bestmöglich zu absolvieren: Einbeziehung in den laufenden Forschungsbetrieb Förderung der empirischen Forschung Qualitätsverbesserung durch Experten als Ansprechpartner Ansprechpartner für die Veröffentlichung der Abschlussarbeit FOM Forschung das dips stellt sich vor dips für Studierende Studierende werden am FOM-Standort Essen bei der Bloomberg-Recherche unterstützt: Einführungsschulung Detaillierte Hilfestellung bei individuellen Rechercheproblemen Weitere Informationen unter: Für Studierende 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 7 FOM Forschung das dips stellt sich vor Funktionsumfang des Bloomberg-Terminals Export und Auswertung in EXCEL folgender Daten: Historische Kursreihen Aktien Anleihen Indizes Währungen Zinsen Rohstoffe Derivate Strukturierte Finanzprodukte Fonds / ETFs Etc. Fundamentaldaten Bilanz / G&V Quartalsberichte Bewertungskennzahlen Analysteneinschätzungen Ratings Dividendenreihen & -schätzungen Makroökonomische Publikationen Globale Konjunkturdaten Veröffentlichungen und Nachrichten der Notenbanken Weitere Informationen unter: 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 8 15

20 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen FOM Forschung das dips stellt sich vor Offene Forschungsfragen - Ausgangssituation Aktuelle finanzwirtschaftliche Forschungsfragen stehen derzeit i.w. in (engem) inhaltlichen Kontext zur Finanzmarkt- bzw. Schuldenkrise Hintergrund: bislang gängige Finanzmarktmodelle basieren auf der Annahme des vollkommenen Markts Paradigmenwechsel in der Forschung Realität: Märkte sind durch Informationsasymmetrien, Transaktionskosten und sonstige Friktionen gekennzeichnet Folge: Versagen üblicher Risiko- und Prognose-Modelle Lehre: Verallgemeinerung klassischer Modelle. Klassisches Modell als Spezialfall einer allgemein gültigen Version Die aktuellen finanzwirtschaftlichen Forschungsfragen lassen sich i.w. in drei Klassen bzw. Perspektiven einteilen: 1. Emittent: Kostenminimale Refinanzierung? Wertorientierte Unternehmenführung Corporate Governance, Corporate Social Responsibility, 2. Anleger: Bildung effizienter Portfolios? Risikomessung bei nicht-normalverteilten Renditen? Regulierung: Derivate, High Frequency Trading, Vermeidung von Blasenbildungen?... Weitere Informationen: Für Studierende Dozentenprofile 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A. 9 FOM Forschung das dips stellt sich vor Offene Forschungsfragen Konkrete Fragestellungen Corporate-Finance-Management Unternehmensbewertung in volatilen Märkten Bewertung nicht-börsennotierter Unternehmen Schätzung von Kapitalkosten in illiquiden Märkten Finanzierungsverhalten von Unternehmen: Kapitalstrukturpolitik und Determinanten der Dividendenausschüttungspolitik Entwicklung der Cash-Reserven von Unternehmen Bewertung immaterieller Vermögensgegenstände dips Strategische Asset Allocation/Optimized Indexing/Quantitative Investment-Modelle Diversifikationsabschläge oder zuschläge Portfoliooptimierung und Berücksichtigung höher Momente der Renditeverteilung: Schiefe und fat tails Bedeutung der Asset Allocation Entscheidung: Funktioniert Markowitz (teilweise)? Portfolio-Implikationen neuer Assetklassen (z.b. CAT Bonds, Volatilität etc.)? Informationseffizienz auf Kapitalmärkten? Wie erfolgreich ist aktives Portfoliomanagement? Determinanten der Outperformance? Financial Compliance Einfluss und Entlohnung der Unternehmensführung Wertbeitrag von Corporate Social Responsibility Optimale Investor Relations Politik: Trade-Off zwischen Agency-Kosten und Overdisclosure Honorarberatung vs. Provisionsvergütung Effiziente Instrumente zum Anlegerschutz Investor Relations-Management für SME Weitere Informationen: Für Studierende Dozentenprofile 17. November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A

21 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen FOM Forschung das dips stellt sich vor Fragen? Wir freuen uns auf Sie! dips Deutsches Institut für Portfolio- Strategien gemeinnützige GmbH Leimkugelstraße Essen Internet: Institutsleitung Prof. Dr. Eric Frère Prof. Dr. Joachim Rojahn Wissenschaftlicher Mitarbeiter Alexander Zureck B.A. Telefon: 0151/ November 2012 Prof. Dr. Eric Frère & Alexander Zureck B.A

22 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen 3.2 Praktisches Umsetzungsbeispiel: Analyse von Eurobonds Die bestimmenden Themen der gegenwärtigen Finanz- und Kapitalmarktforschung basieren auf der globalen Finanzmarktkrise und der europäischen Staatsschuldenkrise. Die Finanzmarktkrise sorgte 2008 für starke Kurseinbrüche an den internationalen Börsen. Die zunehmenden Staatsschulden in den südeuropäischen Ländern führten in 2011 zu erneut einbrechenden Kursen an den internationalen Börsen und zu Zweifeln an der Bonität einzelner südeuropäischer Staaten, allen voran Griechenland. Internationale Investoren haben den Glauben verloren, dass Griechenland jemals seine Schulden in voller Höhe zurückzahlen werden könne. Die Folge waren einbrechende Kurse und letztendlich ein Schuldenschnitt für die griechischen Staatsschulden. Lange Zeit wurden Eurobonds als Alternative, um die Staatsschuldenproblematik zu lösen, diskutiert. Die Autoren des nachfolgenden Artikels haben aus deutscher Perspektive die Kosten für eine Eurobondeinführung zum 31. März 2011 berechnet. Das Datenmaterial stammt aus dem am Essener FOM-Standort für Dozenten und Studierende verfügbaren Bloomberg- Terminal. Das von Bloomberg zur Verfügung gestellte Datenmaterial bietet Studierende vielfältige Möglichkeiten, in Seminar- und Abschlussarbeiten empirisch zu arbeiten. Studierende sind so in der Lage, hochwertige wissenschaftliche und zugleich praxisorientierte Beiträge zu erstellen. Die im nachfolgenden Artikel verwendeten Daten sind makroökonomische Daten wie das Bruttoinlandsprodukt, die Staatsverschuldung und die Einwohnerzahl der in der Untersuchung berücksichtigten europäischen Staaten. Basierend auf dem aus Bloomberg abgerufenen Datenmaterial erfolgten Berechnungen zum Zinsmehr-/minderaufwand auf Staatenbasis und pro Einwohner. Die Schnittstelle zwischen Bloomberg und MS Excel öffnet sämtliche Möglichkeiten, Datenmaterial aus Bloomberg mit allen gängigen Statistikprogrammen zu bearbeiten. Alexander Zureck, B.A. 18

23 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen Erstveröffentlichung im bdvb aktuell, 2012, Nr. 118, 04/2012, S , abgedruckt mit freundlicher Genehmigung der Redaktion des bdvb. 19

24 Empirische Arbeit mit Bloomberg an der FOM Essen 20

25 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung 4 Vorträge des Forschungsforums 4.1 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung 1 Prof. Dr. Julius Reiter Alexander Zureck, B.A. Das Internet hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. 69% der Bundesbürger nutzen mittlerweile mindestens einmal pro Woche das Internet. Dies gilt insbesondere für den jüngeren Teil der Gesellschaft, da der überwiegende Teil der Internetnutzer jünger als 55 Jahre alt ist. Das Internet war lange Zeit ein Medium, das von privaten Anwendern nur zum Informationsabruf genutzt wurde. Das Einpflegen von eigenen Informationen war ohne entsprechende Programmierkenntnisse nicht möglich. Insbesondere die Web 2.0-Technologien wie Foren, Blogs und Soziale Netzwerke haben das Internet revolutioniert. Diese Technologien erlauben dem User das Einstellen von eigenen Inhalten ohne Programmierkenntnisse. Vor allem junge Internetnutzer verlagern Teile ihres sozialen Umfelds in die sozialen Netzwerke, da hier ein schneller Austausch mit Freunden zu unterschiedlichen Themen möglich ist. Das Internet ist allerdings nicht nur eine Plattform zum privaten Austausch. Das Internet ist heute fester Bestandteil des privaten und beruflichen Lebens, sodass die Datenmenge im Internet kontinuierlich wächst und es zu bestimmten Themen immer mehr Informationen gibt. Da es im Internet kaum eine Grenze zwischen privaten und beruflichen Inhalten gibt, werden dort viele private und geschäftliche Informationen vermischt. Die Trennung von Privatem und Beruflichem im Internet fällt vielen Nutzern schwer, sodass sich viele die Frage stellen, welche Daten von ihnen im Internet verfügbar sind und wie diese Daten von Dritten verwendet werden können. Am Beispiel der Finanzberatung wird im Folgenden aufgezeigt, welche Informationen Nutzer aus privatem Interesse ins Internet einstellen und wie diese Informationen von Dritten genutzt werden können. Prof. Dr. Julius Reiter Alexander Zureck, B.A. 1 Vgl. Reiter, J. / Zureck, A. (2012): Faszination Facebook Wie Kundenberater von sozialen Netzwerken profitieren, in: bdvb-aktuell, 2012, Jg. 116, Nr. 2, S

26 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Der gläserne Mensch Verwendung personenbezogener Daten aus dem Internet in der Finanzberatung - Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. Gliederung - Hypothesen - Internet: Von 1991 bis heute - Trends in der Finanzberatung - Informationsbeschaffung in der Finanzberatung - Fazit - Anschließende Forschungsfragen Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 2 22

27 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung HYPOTHESEN Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 3 Hypothesen - Das Internet ist eine Informationsquelle für persönliche Kundendaten - Ein großer Informationspool erhöht die Verkaufschancen für Finanzberater - Der Lösungsverkauf ist keine wirkliche Alternative zum Produktverkauf - Die ganzheitliche Beratung ist ein Instrument das Cross- Selling zu verbessern Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 4 23

28 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung INTERNET: VON 1991 BIS HEUTE Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 5 Internet: Von 1991 bis heute heute World Wide Web entwickelte Sir Timothy John Berners-Lee das WWW - Begründer der Internetprogrammiersprache HTML Erste Website: info.cern.ch - Ziele: Hypertext, technische Anforderungen an die Erstellung einer eigenen Homepage und Suche von Webinhalten Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 6 24

29 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Internet: Von 1991 bis heute heute Open Diary von Bruce und Susan Ableson initiiert - Erste Community + Möglichkeit zur Kommentierung + Differenzierung nach Region und Alter + Freundeseinstellungen Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 7 Internet: Von 1991 bis heute heute Facebook - Gründung im Februar Nutzerprofile - Geschlossene Community - Inhalte können geteilt werden Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 8 25

30 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Internet: Von 1991 bis heute heute Web Erstmals 2004 von Dale Dougherty (O Reilly Media, Inc.) - Bestimmte Technologien (Blogs, Wikis, Soziale Netzwerke etc.) - Sozialeres Web durch nutzergenerierte Inhalte - Zielgruppenaustausch Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 9 Internet: Von 1991 bis heute heute Twitter - Verbreitung von Kurznachrichten - Oftmals öffentliches Online-Tagebuch - Nutzer können bestimmten Nutzern folgen Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

31 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Internet: Von 1991 bis heute heute Foursquare - Standortbezogenen - GPS-Fähigkeit von Smartphones wird genutzt - Empfehlung von ortsbezogenen Angeboten Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 11 Internet: Von 1991 bis heute heute Google+ - Einseitige Beziehung ist möglich - Klare Trennung zwischen Privatpersonen und Firmen - Videochats - Spiele - Kombinierbar mit anderen Google-Anwendungen Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

32 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Internet: Von 1991 bis heute heute Internet - Soziale Austauschplattform, insb. durch Social Media + B2C und B2B - Informationsquelle + Musik, Videos, Nachrichten usw. + Geringes Rechtsbewusstsein in Bezug auf Urheberrecht - Nutzer sind in der virtuellen Welt verbunden + Die Bindung ist nicht so eng wie in der realen Welt + Viele private Inhalte - Stetige Weiterentwicklung Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 13 TRENDS IN DER FINANZBERATUNG Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

33 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Trends in der Finanzberatung Vom Produktverkauf zum Lösungsverkauf - Kundenbedürfnis steht im Mittelpunkt - Lösung für bewusste und latente Kundenprobleme Voraussetzungen - Umfassende Informationen zum Kunden und zu seinem Umfeld - Zielgerichtete und umfassende Informationsbesorgung Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 15 Trends in der Finanzberatung Ganzheitliche Beratung als Lösungsverkauf in der Finanzberatung Anlageziele Ausbildung und Beruf Liquidität Einkommen Anlagedauer Erkrankungen Zukunftsplanung Vorsorgeplanung Familienplanung Ganzheitliche Beratung Anlagezweck Träume und Wünsche Arbeitgeber Steuer Wohnsituation Vermögenssituation Risikobereitschaft Gesundheitszustand Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

34 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Trends in der Finanzberatung Produktverkauf - Preisorientiert - Rhetorische Kompetenz - Ein-Gespräch-Verkauf - Kunde vergisst Gesprächsinhalte sofort - i.d.r. kurzfristige Kundenbeziehung - Geringeres Fehlerrisiko - Produktvorstellung - Geringe Wechselbereitschaft Lösungsverkauf - Lösungsorientiert - Lösungskompetenz - Mehr-Gespräch-Verkauf - Kunde erinnert sich lange an das Gespräch - i.d.r. langfristige Kundenbeziehung - Größeres Fehlerrisiko - Analysegespräch - Hohe Wechselbereitschaft Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 17 Trends in der Finanzberatung Das dips führte im Sommer 2012 eine Befragung zum Thema Finanzberatung durch. Die Befragung lieferte folgendes Bild der heutigen Finanzberatungspraxis: - Das Verhältnis zwischen Finanzberater und Kunde ist rational, vertrauensvoll und persönlich - 90% der Finanzberater setzen Medien, vor allem Verkaufsprospekte und eigene Grafiken, in der Beratung als Hilfsmittel ein - 75% der Befragten begrüßen den Medieneinsatz in der Finanzberatung - 32% der Befragten haben auch privaten Kontakt zum Finanzberater - Über 80% der Berater ziehen persönliche Informationen in die Finanzberatung ein Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

35 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Trends in der Finanzberatung Heutige Finanzberatung: - Die Finanzberatung basiert heute somit im wesentlichen auf einem guten Verhältnis zwischen Berater und Kunde - Der Finanzberater benötigt weitreichende Informationen, um die Kundenbeziehung zu pflegen Informationsbeschaffung - Klassische Informationsquellen: Kundengespräch und Kundenverhalten basierend auf Kontoumsätzen - Neuartige Informationsquellen: Internet Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 19 INFORMATIONSBESCHAFFUNG IN DER FINANZBERATUNG Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

36 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Informationsbeschaffung in der Finanzberatung M INFORMATION Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 21 Wo das Internet unterstützend wirkt: Informationsbeschaffung in der Finanzberatung Anlageziele Ausbildung und Beruf Liquidität Einkommen Anlagedauer Erkrankungen Zukunftsplanung Vorsorgeplanung Familienplanung Ganzheitliche Beratung Anlagezweck Träume und Wünsche Arbeitgeber Steuer Wohnsituation Vermögenssituation Risikobereitschaft Gesundheitszustand Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

37 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Informationsbeschaffung in der Finanzberatung M INFORMATION U.a. durch Bulk-Downloader, eigene Recherchen oder externen Datenankauf Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 23 FAZIT Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

38 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Fazit - Viele Chancen durch das Internet zur persönlichen Weiterentwicklung - Grundrecht auf Freiheit und Meinungsfreiheit - Gefahr durch lockere soziale Bindungen in der virtuellen Welt + f alsche und f lüchtige Freunde + Anzahl der Freunde in der v irtuellen Welt ist unrealistisch im Vergleich zur realen Welt + Falsche Inhalte kommuniziert + Reputationsschaden - Gänzliches anonymes Surfen ist nicht möglich - Das Internet vergisst nichts! - Geringe Kontrollmöglichkeiten für den einzelnen Nutzer - Vielfach Gruppenzwang und Gewohnheitsrecht - Jeder ist für seine Inhalte selber verantwortlich + Schutz der eigenen Daten + Keine Dif f erenzierung zwischen v irtueller und realer Welt - Freie Informationen erhöhen die Abschlusschancen des Finanzberaters und damit die Chance auf einen emotionalen Verkauf - Insbesondere Fotos und Videos bieten viele Angriffsflächen Das Internet ist eine Informationsquelle für jeden und persönliche Daten müssen geschützt werden Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A. 25 ANSCHLIEßENDE FORSCHUNGSFRAGEN Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

39 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Anschließende Forschungsfragen - Die heutige und zukünftige Bedeutung von Webprivacy - Informations-Management als Bildungsaufgabe - Alternative Betreuungskonzepte in der Finanzberatung Forschungsforum Prof. Dr. Julius F. Reiter Alexander Zureck B.A

40 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung Erstveröffentlichung im bdvb aktuell, 2012, Nr. 116, 02/2012, S , abgedruckt mit freundlicher Genehmigung der Redaktion des bdvb. 36

41 Der Gläserne Mensch personenbezogene Daten in der Finanzberatung 37

42 Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten 4.2 Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten 1 Prof. Dr. Joachim Rojahn, CFA Die Kommunikation mit Analysten nimmt einen hohen Stellenwert in Investor Relations Aktivitäten ein, da der Bekanntheitsgrad des Emittenten erhöht wird und theoretisch Informationsasymmetrien abgebaut werden können. Die Qualität von Researchberichten ist jedoch nicht unumstritten. In strenginformationseffizienten Märkten stiften Analystenberichte per se keinen Zusatznutzen. In informationsineffizienten Märkten resultieren Bedenken insbesondere aus einer unterstellten geringen Objektivität der Analysten. So kann die Auswahl der gecoverten Unternehmen u.a. von den erwarteten Handelserträgen der Investmentbanken abhängen. Zudem sind Analystenschätzungen regelmäßig durch Überoptimismus und Herdenverhalten gekennzeichnet. Die Literatur bescheinigt Researchstudien aus Anlegerperspektive daher nur einen eingeschränkten Zusatznutzen, der vor allem bei kleineren Emittenten entsteht, da in diesen Fällen ausgeprägte Informationsasymmetrien vorherrschen dürften. Aus Perspektive des Emittenten interessiert dagegen, ob Analystenresearch die Liquidität der begebenen Wertpapiere erhöhen kann. Eingeschränkte Wertpapierliquidität erhöht das Risiko des Investors und mündet daher c.p. in einem Bewertungsabschlag. Ein Emittent sollte folglich bestrebt sein, die Liquidität der eigenen Aktien zu steigern. Die vorgestellten Befunde der empirischen Untersuchung von Rojahn und Elschen stützen die These, dass die Wertpapierliquidität mit steigender Analystenzahl zunimmt. Vergleichbare Befunde existieren für den US-amerikanischen Aktienmarkt. Allerdings wird die Anzahl der Analysten maßgeblich von der Marktkapitalisierung des Emittenten bestimmt. Kleinere Emittenten, die selbst bei aktiver Informationspolitik nicht im Fokus der Wertpapieranalysten stehen, können dieses Dilemma durch den gezielten Einkauf von Coverage lösen. Dagegen äußern sich stark divergierende Einzelschätzungen entgegen der Hypothese nicht in einem Rückgang der Wertpapierliquidität. Offenbar besteht der Wertbeitrag für die Zielgruppen von Analystenreports primär in der Informationsaufbereitung und Informationsverdichtung. Prof. Dr. Joachim Rojahn, CFA 1 Basis: Rojahn/Elschen (2009): Management des Illiquiditätsabschlags der Einfluss von Analystencoverage, in: Finanzbetrieb 3/2009, S

43 Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten Prof. Dr. Joachim Rojahn, CFA Basis: Rojahn/Elschen, Management des Illiquiditätsabschlags der Einfluss von Analystencoverage, Finanz Betrieb 2009, S. 137ff. Mrz-13 1 Gliederung 1 Einleitung 2 Stand der Forschung und Hypothesen 3 Daten und Methodik 4 Ergebnisse 5 Fazit und Ausblick Mrz

44 Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten 1 Einleitung Investor Relations reduzieren Informationsasymmetrien und erhöhen den Bekanntheitsgrad des Emittenten. Eine besondere Bedeutung besitzt der Wertpapieranalyst als Informationsprovider oder Informationsintermediär. Emittenten befinden sich nicht nur im Wettbew erb um Kapital, sondern auch um ein Coverage durch Wertpapieranalysten. Die Qualität von Researchstudien ist aber nicht unumstritten: In streng-informationseffizienten Märkten stiften sie keinen Zusatznutzen. In nicht perfekt effizienten Märkten hängt ihr Wertbeitrag von der Objektivität und Integrität des Analysten ab. Von Interesse sind daher folgende Fragen: - Können Anleger aufgrund von Aktienempfehlungen eine positive, risikoadjustierte Überschussrendite erzielen? - Welche Vorteile entstehen für den Em ittenten durch Analystencoverage? Mrz Stand der Forschung und Hypothesen Wertbeitrag des Wertpapieranalysten aus Anlegerperspektive: Asquith et al. (JoFE 2005): Nur 0,5% aller untersuchten Empfehlungen lauteten auf Sell oder Strong Sell. - Analysten neigen dazu, Gew innschätzungen zu optimistisch anzusetzen: Diese Verzerrung wird bei Nebenwerten mit volatilem Geschäftsmodell besonders hoch. Hong/Kubik (JoF 2003): eine optimistische Haltung ist karriereförderlich. Allerdings ist das Ausmaß dieser Verzerrungen im Zeitablauf gesunken; mögliche Ursache: steigende Wettbewerbsintensität zwischen Investmentbanken. Dennoch besitzen Aktienempfehlungen einen Investment Value : Womack (JoF 1996): insb. bei kleinen Emittenten ist nach Veröffentlichungen von Studien eine signifikante Renditeänderung feststellbar. Henze/Röder (FB 2005): mit der Umsetzung von Kauf- und Verkaufsempfehlungen lassen sich am deutschen Aktienmarkt im Durchschnitt signifikante Überrenditen erzielen. Mrz

45 Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten 2 Stand der Forschung und Hypothesen Wertbeitrag des Wertpapieranalysten aus Em ittentenperspektive: Frage nach Überrenditen des Investors aus Emittentenperspektive irrelevant. Im Fokus des Interesses: Effekte auf die Wertpapierliquidität des Emittenten durch Analystencoverage. Die Liquidität des Wertpapiers ist für den Anleger ein Risikofaktor. Steigende Wertpapierliquidität impliziert damit eine fallende Renditeforderung des Eigenkapitalgebers. Hypothese 1: Zwischen der Anzahl covernder Wertpapieranalysten und der Wertpapierliquidität besteht ein positiver Zusammenhang. Unterstützt durch die Befunde von Brennan/Tamarow ski (JoACF 2000) für den US-Aktienmarkt. Hypothese 2: Zw ischen der Divergenz der Analystenschätzungen und der Wertpapierliquidität besteht ein negativer Zusammenhang. Mrz Daten und Methodik Datensatz: Prime Standard Emittenten Nach Branchenbereinigung und Eliminierung unvollständiger Datensätze: n=180. Abhängige Variable: Liquiditätsmessung erfolgt über den relativen Bid-Ask-Spread (Relsp). Gängiges Liquiditätsmeßkonzept. Kontrollvariablen: Logarithmierte Marktkapitalisierung (LN(Cap)). Aufgrund des nicht-linearen Zusammenhangs w ird zusätzlich noch LN(Cap) 2 als Regressor aufgenommen. Zu untersuchende unabhängige Variablen: Logarithmierte Anzahl Analysten erfasst durch: LN(Analysten+1). Divergenz erfasst durch standardisierte Standardabweichung der Analystenschätzungen (bezogen auf EPS). Variable: DIVOP. Schätzverfahren: zweistufiges Verfahren der kleinsten Quadrate (2SLS) bzw. OLS. Mrz

46 Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten 4 Ergebnisse Test der Hypothese 1: Abhängige Variable: Relsp, 2SLS-Verfahren Exogene Variablen: Absolutglied, LN(Cap), [LN(Cap)] 2,LN(Volume) Regressoren Regressionskoeffizient t-statistik Absolutglied 0, ,928*** LN(Cap) -0,0112-9,330*** [ LN(Cap)] 2 0,0006 6,369*** Res_Cap_Analysten -0,0078-4,382*** F-Statistik (P-Wert) 151,31 Adj ustiertes Bestimmtheitsmaß 0,670 Zw ischen Unternehmensgröße und Anzahl Analysten besteht ein stark positive Korrelation. Die Residuen der Anzahl Analysten (Res_Cap_Analysten) nehmen aber den erw arteten signifikant negativen Einfluss auf den Spread. Mrz Ergebnisse Test der Hypothese 2: Abhängige Variable: Relsp, White-Verfahren Regressoren Regressionskoeffizient t-statistik Absolutglied 0, ,104*** LN(Cap) -0,0106-9,364*** [ LN(Cap)] 2 0,0006 7,660*** Res_Cap_Analysten -0,0022-3,729*** DIVOP -0,0002-0,098 F-Statistik (P-Wert) 73,93 (0,000) Adj ustiertes Bestimmtheitsmaß 0,721 Die Divergenz der Analystenschätzungenw irkt entgegen der Hypothese 2 nicht auf die Höhe des Bid-Ask-Spreads! Mrz

47 Der Wertbeitrag von Wertpapieranalysten für Anleger und Emittenten 5 Fazit und Ausblick Liquidität lässt sich durch aktives Management erhöhen: A firmthatleaves all decisions that affect the liquidity of its stocks in the hands of intermediaries(...) islikely to pay an inflated cost of capital. Insb. kleinere Emittenten können Analystencoverage gezielt einkaufen. Eine Divergenz der Analystenschätzungen wirkt sich dagegen nicht negativ auf die Wertpapierliquidität aus. Offenbar sind Analysten Informationsprovider, Weiterführende Fragestellungen: Emittentenperspektive: welche weiteren Maßnahmen w irken positiv auf die Wertpapierliquidität? Z.B. Segmentw echsel, Stock Splitts, etc. Welche Informationen sind durch Analystencoverageabgedeckt? Anlegerperspektive: sind weiterhin Überrenditen erzielbar? Regulierung: w ie objektiv sind Analystenschätzungen? Mrz

48 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa 4.3 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Vincent L. Rabben, M.A. Die Hypothese effizienter Märkte gilt als zentrales Modell der Finanzwirtschaft. I believe there is no other proposition in economics which has more solid empirical evidence supporting it than the Efficient Market Hypothesis. 1 Michael Jensens Zitat aus 1978 unterstreicht eindrucksvoll, das bis in 1980er Jahre das Modell als weitgehend unumstritten galt. Seitdem mehren sich kritische Beiträge und insbesondere seit der globalen Finanzkrise in 2008 erscheint die Literatur zum Thema Behavioral Finance populärer denn je. Die Irrationalität der Märkte findet sich auch in zahlreichen Börsenweisheiten wieder. Sell in May and Go Away lautet eine dieser Weisheiten. Das Sprichwort lässt sich zwar annähernd 50 Jahre zurückverfolgen 2, jedoch sind die meisten Untersuchungen zu dieser Anomalie erst in den letzten zehn Jahren veröffentlicht worden. Im Fokus der Untersuchungen stehen vornehmlich Aktienmärkte. Unter portfoliotheoretischen Gesichtspunkten kann allerdings unterstellt werden, dass an Anleihemärkten ebenfalls Kalenderanomalien vorliegen, jedoch mit umgekehrten Vorzeichen. In einer empirischen Untersuchung europäischer Aktien- und Anleihemärkte wurden u. a. folgende Fragestellungen beleuchtet: 1. Sind Kalenderzeiteffekte auf europäischen Kapitalmärkten vorzufinden? Wenn ja, mit welcher Signifikanz und wie verhalten sich die Effekte von Aktien und Anleihen zueinander? 2. Welche Handlungsempfehlungen können, basierend auf den Ergebnissen des Untersuchungszeitraumes, an den Investor gegeben werden? Sind aktive Tradingstrategien Buy-and-Hold überlegen? Hierzu lassen sich folgende Ergebnisse festhalten: Zu 1.: Die empirische Untersuchung von 17 europäischen Aktienindizes hat ergeben, dass der Sell in May and Go Away Effekt verbreitet vorgefunden werden kann. Der Untersuchungszeitraum reicht bei der Mehrzahl der Indizes bis in die 1980er Jahre zurück. Die Rendite von Mai bis September ist in 16 von 17 Fällen negativ und die Mittelwertdifferenz 1 2 Jensen, M.C. (1978): Some Anomalous Evidence Regarding Market Efficiency, in: Journal of Financial Economics, S. 95. Bouman and Jacobsen haben diese Börsenweisheit in einer Financial Times Ausgabe aus dem Jahr 1964 gefunden; vgl. Bouman, S., Jacobsen, B. (2002): The Halloween Indicator, Sell in May and Go Away : Another Puzzle, in: American Economic Review, S

49 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa zum verbleibenden Jahr beträgt zwischen 1,02% und 5,36% pro Monat. Eine statistische Signifikanz bei den Varianztests auf Mittelwertgleichheit ergibt sich in 14 von 17 Fällen. Der Zwei-Stichproben t-test zeigt signifikante Unterschiede bei neun Indizes auf. Vergleichbare Ergebnisse lassen sich bei einer Beschränkung auf die zwei Monate mit der schwächsten Rendite vorfinden: August und September. Auch auf europäischen Anleihemärkten kann ein Sommereffekt festgestellt werden. Dieser tritt jedoch im Vergleich zu Aktien mit umgekehrtem Vorzeichen auf. Die Renditen im August und September liegen bei Staats- und Unternehmensanleihen über dem Vergleichswert des restlichen Jahres. Bei Staatsanleihen beträgt die Mittelwertdifferenz zwischen 0,33% und 1,07% pro Monat. Mit Ausnahme der spanischen Staatsanleihen sind die Unterschiede statistisch signifikant. Der Ansatz, Anleihen und Aktien als konkurrierende Anlageklassen zu betrachten, wird durch die Beobachtung gestützt, dass der Sommereffekt mit umgekehrten Vorzeichen auf Aktien- und Anleihemärkten auftritt. Der Effekt manifestiert sich in einer überdurchschnittlich negativen Korrelation zwischen Aktien und Anleihen. Zu 2: Aktive Handelsstrategien erzielten bei den vier großen Aktienindizes deutlich bessere Ergebnisse als Buy-and-Hold. Während bei letztgenannter Strategie die Wertentwicklung seit 1999 negativ bis leicht positiv war (-0,39% bis 1,35% p. a.), konnten aktive Strategien Überrenditen erzielen, die robust gegenüber differenzierten Annahmen für Transaktionskosten und risikoloser Verzinsung sind. So betragen die Renditen im ungünstigsten Szenario zur Handelsstrategie zum Sell in May and Go Away Effekt zwischen 5,05% und 9,65% p. a. und im günstigsten Szenario zwischen 6,24% und 10,89% p. a. Der Einwand, dass die höheren Renditen außerhalb der Sommerperiode erhöhte systematische Risiken widerspiegeln und keine Verbesserung der Performance (Rendite zu Risiko) darstellen, kann anhand der ermittelten Volatilitäten nicht aufrecht gehalten werden. Der Sommereffekt führt dazu, dass Aktien im Marktportfolio im Zeitraum von Mai bzw. von August bis September untergewichtet und im restlichen Jahr übergewichtet werden. Insgesamt zeigt sich, dass die Anleiheindizes höhere Sharpe-Ratios aufweisen. Während des Sommereffekts beträgt das Sharpe-Ratio 2,40 für das Marktportfolio, welches zu ca. 96% aus Staatsanleihen besteht. Vincent L. Rabben, M.A. 45

50 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Forschungsforum Essen Finance & Accounting Kalenderanomalien an europäischen Aktien- und Anleihemärkten Vincent L. Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance 1 Ef fiziente Märkte 2 Irrationale Märkte 3 Renditemuster Portfoliotheorie 4 Renditemuster Kapitalstrukturpolitik Seite 2 Rabben Forschungsforum

51 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Die Effizienzmarkthypothese Eugene Fama: "Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work (JoF, 1970) These bis Anfang der 1980er Jahre empirisch weitestgehend gestützt anschließend Aufdeckung von Effizienzanom alien Strenge Informationseffizienz Halbstrenge Informationseffizienz Size Effect Value Ef f ect Schwache Informationseffizienz Kennzahlenanomalien Kalenderzeitanomalien Montagsef f ekt Renditesaisonalität Sonstige Ef f izienzanomalien Neglected Firm Ef f ect Home Bias Seite 3 Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Behavioral Finance Heuristisch bedingte Verzerrungen - Ankerheuristik - Repräsentativ itätsheuristik - Verf ügbarkeitsheuristik - Selbstüberschätzung Rahmenabhängigkeit - Verlustav ersion - Mentale Konten -Aversion von Reue Grenzen der Arbitrage - Noise Trader Risk Subjektive Wertefunktion w Relativer Verlust in EUR Relativer Gewinn in EUR Referenz-/Ankerwert Asymmetrische Wahrnehmung von Gewinn und Verlust Seite 4 Rabben Forschungsforum

52 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Das Gegenmodell: Behavioral Finance Kernideen: Menschen neigen zu irrationalem Verhalten und kognitiven Verzerrungen Rationales Handeln wird nicht zwingend belohnt / keine Arbitrage im e. S. möglich Wertpapierpreise entwickeln sich nicht im Gleichschritt mit Fundamentaldaten anhaltende wissenschaftliche Diskussion: - Kapitalmarktanomalien vs. Random Walk - EMH empirisch nicht widerlegbar ( jointhypothesis problem ) - umstrittene Stellung der Behavioral Finance Seite 5 Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Aktienindizes - Sommereffekt Rendite Aug. - Sep. in 16 v on 17 Fällen negativ Durchschn. Mittelwertdif f erenz: 2,13% 25,56% p. a. In 14 v on 17 Fällen statistisch signif ikant* α=10% Untersuchungszeitraum: Jahre α=1% α=1 α=5% *ANOVA/Welch f-test, α=10% Seite 7 Rabben Forschungsforum

53 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Aktienindizes - Sell in May and Go Away Rendite Mai - Sep. in 14 v on 17 Fällen negativ Durchschn. Mittelwertdif f erenz: 2,08% 24,96% p. a. In 14 v on 17 Fällen statistisch signif ikant* α=5% Untersuchungszeitraum: Jahre α=1 α=1% *ANOVA/Welch f-test, α=10% Seite 8 Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Staatsanleiheindizes - Sommereffekt Rendite Aug. - Sep. in 10 v on 10 Fällen überdurchschnittlich Durchschn. Mittelwertdif f erenz: 0,55% 6,60% p. a. In 9 v on 10 Fällen statistisch signif ikant* Untersuchungszeitraum: 13 Jahre α=5% α=10% *ANOVA/Welch f-test, α=10% Seite 9 Rabben Forschungsforum

54 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Gegenüberstellung von Aktien- und Anleiheindizes 5,00% 3,00% 1,00% Anleihen französi sche Staatsanleihen deutsche Staatsanleihen CACR DAX Anleihen -1,00% -3,00% Januar Februar März April Mai Juni Juli August September Oktober November Aktien Dezember Aktien 2 Periode glei t. Mittelw. (Anlei hen) 2 Periode glei t. Mittelw. (Akti en) -5,00% Ø-Korrelation steigt v on -0,41 auf -0,66 Seite 10 Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Gegenüberstellung von Aktien- und Anleiheindizes 5,00% 4,00% 3,00% 2,00% Unternehmensanleihen Staatsanleihen 1,00% 0,00% -1,00% -2,00% -3,00% Januar Februar März April Mai Juni Juli Anleihen August Aktien September Oktober November Dezember Euro Stoxx 50 Performance Stoxx Europe 50 Performance Anleihen Aktien 2 Periode glei t. Mi ttelw. (Anleihen) 2 Periode glei t. Mi ttelw. (Aktien) -4,00% -5,00% Ø-Korrelation* steigt v on -0,26 auf -0,56 * ohne Unternehmensanleihen Seite 11 Rabben Forschungsforum

55 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Investorenperspektive 1. EUR passives vs. aktives Portf oliomanagement Transaktionskosten Alternativverzinsung ,25 % 0,50 % 1,5 % 3,0 % Sind aktive Tradingstrategien überlegen, falls ja wie robust 2. Anteil Aktien/Anleihen Portfolio im Anteil Aktien/Anleihen im Portfolio W ie sieht die optimale Portfoliogewichtung je Jahreszeit aus Januar Dezember Januar Dezember Buy -and-hold Aktiv es Portf oliomanagement Seite 12 Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance EUR Euro Stoxx 50 Stoxx Europe 50 CAC DAX 0,25 % TK 1,5 % rf. Zins 0,25 % TK 3,0 % rf. Zins 0,5 % TK 1,5 % rf. Zins 0,5 % TK 3,0 % rf. Zins Buy- and- Hold mod. Sharpe-Ratio deutsche Staatsanlei hen 0,5669 französi sche Staatsanl eihen 0,4409 Unternehmensanleihen 0,4241 Staatsanleihen 0,3436 CAC -0,0032 DAX -0,0041 Stoxx Europe 50-0,0049 Euro Stoxx 50-0,0069-0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0, Aktienkäuf e und -v erkäuf e basierend auf dem Sell in May Ef f ekt erzielten den größten Wertzuwachs Buy -and-hold bei Aktien lief erte die schlechteste Rendite Ergebnisse robust bzgl. unterschiedlicher Szenarien und Subperioden Anleihen weisen deutlich positiv e Sharpe-Ratios auf, Aktien leicht negativ e Anleihen grundsätzlich stärker gewichtet Sinkende Aktienquote im Marktportf olio während der Sommermonate Seite 13 Rabben Forschungsforum

56 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Seite 14 Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Emittentenperspektive Emissionstiming Fragestellungen: 1. Welche Rolle spielt Markt-Timing im Rahmen der Kapitalstrukturpolitik? 2. Korreliert die Anzahl an Anleiheemissionen mit den beobachteten Renditen? 3. Welche Relevanz haben Kalenderzeiteffekte für Emittenten? Neben traditionellen Theorien zur Wahl der Unternehmensf inanzierung weisen empirische Untersuchungen auf die Relev anz des Markt-Timings hinsichtlich der Kapitalstruktur hin Anleihen werden v on den Euro Stoxx 50 Unternehmen bev orzugt im Sommer emittiert; die Ergebnisse sind jedoch nicht statistisch signif ikant Eine Korrelation zwischen Börsenbewertung und der Wahl der Finanzierung ist daher nicht ersichtlich Seite 15 Rabben Forschungsforum

57 Kalenderanomalien an Aktien- und Anleihemärkten in Europa Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Zusammenfassung (zentrale Punkte) Saisonale Renditemuster auf europäischen Aktien- und Anleiheindizes präsent - Januaref f ekt nicht relev ant - Sommeref f ekt mit umgekehrtem Vorzeichen aktiv e Tradingstrategien sind passiv en Anlagen überlegen Ausblick/ Forschungsfragen Gründe der ungleichen Perf ormance im Sommer (Behav ioral Finance, singuläre Ereignisse) Analy se des Emissionstimings in Verbindung mit Fundamentaldaten (Zinsniv eau, Marktliquidität) Berücksichtigung weiterer Anlageklassen - Während der Sommermonate empf iehlt sich eine Reduzierung der Aktienquote bzw. eine Umschichtung in Anleihen Seite 16 Rabben Forschungsforum 2012 Theorie/Grundlagen Ergebnisse Asset Management Corporate Finance Literaturempfehlungen Ökonometrie Auer, B., Rottmann, H. (2011): Statistik und Ökonometrie für Wirtschaftswissenschaftler, 2. Aufl., Wiesbaden 2010 EViews Software Version 6 Studentenversion + EViews 6 User s Guide I, Irvine 2007 Portfoliomanagement Bruns, C., Meyer-Bullerdiek, F. (2008): Professionelles Portfoliomanagement, 4. Aufl., Stuttgart 2008 Spremann, K. (2008): Portfoliomanagement, 4. Auflage, München 2008 Behavioral Finance De Bondt, W.F.M., Muradoglu, G., Shefrin, H., Staikouras, S.K. (2008): Behavioral Finance: Quo Vadis?, in: Journal of Applied Finance 2008, Jg. 18, Nr. 2, S Pompian, M.M. (2012): Behavioral Finance and Wealth Management, 2. Aufl., Hoboken 2012 Untersuchungsergebnisse Frère, E.E., Rabben, V.L., Rojahn, J.(2012): Kalenderzeiteffekte an europäischen Aktien- und Anleihemärkten: Implikationen für Investoren und Emittenten, Aachen 2012 Seite 17 Rabben Forschungsforum

58 Informationsgehalt von Volatilty-Skews 4.4 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Dipl.-Kfm (FH) Christian Schütze, BBA Derivate sind aus der Finanzwelt nicht mehr wegzudenken. Dies wird nicht zuletzt durch die starken Wachstumsraten der Umsätze an der deutsch-schweizerischen Terminbörse EUREX deutlich. Ähnlich wie in der klassischen Portfoliotheorie das Portfolio-Selection Model von Harry Markowitz einen Meilenstein markiert, hat sich im Bereich der Derivate das Model von Fischer Black und Myron Scholes zum Pricing of Options and Corporate Liabilities, kurz das Black-Scholes Model als einer der Eckpfeiler der modernen Optionspreistheorie durchgesetzt. Die theoretische Annahme des Models besagt, dass der Preis einer Kaufoption eine Funktion aus dem Aktienkurs zum Zeitpunkt Null multipliziert mit der Verteilungsfunktion des Optionsdeltas, abzüglich des abgezinsten Basispreises multipliziert mit der Verteilungsfunktion der approximierten Eintrittswahrscheinlichkeit der Optionsausübung ist. Diese theoretische Annahme hilft dabei einen fairen Wert für den Optionspreis zu ermitteln. Voraussetzung hierfür ist natürlich, dass die zukünftig auftretende Volatilität bekannt ist, da diese die Ausübungswahrscheinlichkeit und das Optionsdelta durch die Verteilungsfunktion ermittelbar macht. Das Black-Scholes Model basiert auf einigen Annahmen, die in der Praxis so nicht haltbar sind. So wird beispielsweise von einer kontinuierlichen Handelbarkeit in infinitisemal kleinen Schritten ausgegangen, die in der Praxis aufgrund von festgelegten Marktöffnungszeiten und bei europäischen Aktien kleinsten Preisschritten von i.d.r. 1 Cent nicht auftritt. Einen weiteren Kritikpunkt stellt die Annahme der normalverteilten Renditen dar. Aktienkurse sind empirisch belegt nicht normalverteilt. Und letztendlich werden Optionen an einer Börse gehandelt. Dementsprechend wird der Preis durch Angebot und Nachfrage bestimmt und ein Model zur Berechnung von Optionspreisen dient lediglich als Anhaltspunkt für einen fairen Preis. Unterschiedliche Handelsstrategien von Marktteilnehmern können den tatsächlich gehandelten Preis daher beeinflussen und das Model somit in seiner Aussage limitieren. Als Vorgaben zur Preisberechnung werden der Kurs des Basiswertes, der Basispreis, eine eventuell während der Laufzeit gezahlte Dividende, der Wertpapierleihesatz für den Basiswert, der für die Laufzeit relevante risikolose Zins und die für die Laufzeit auftretende Volatilität benötigt. Von diesen Einflussfaktoren können alle bis auf die während der Laufzeit auftretende Volatilität direkt am Markt über verschiedene Instrumente abgelesen werden. Die einzige Variable, die die falschen Modelannahmen und den Einfluss von Angebot und Nachfrage darstellen kann ist die implizite Volatilität. 54

59 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Beim Berechnen des theoretischen Optionspreises wird hier ein Wert für die während der Optionslaufzeit auftretende Volatilität geschätzt. Steht der Optionspreis schon fest kann über ein Iterationsverfahren nach der Volatilität gesucht werden. Die so errechnete Implizite Volatilität, als ein Ausdruck für die erwartete Volatilität und Variable für Angebot und Nachfrage, müsste theoretisch Informationen über zukünftige Kursbewegungen oder die im betrachteten Markt vorherrschende Stimmung geben können. Die vorliegende Präsentation soll einen Einstieg in die Extrapolation und Deutung von impliziter Volatilität geben, sowie darüber hinaus eine Anregung für mögliche Forschungsfragen im Derivatebereich bieten. Dipl.-Kfm (FH) Christian Schütze, BBA 55

60 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Information Content of Implied Volatility Vortrag im Rahmen des Forschungsforums 2012 Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Grundlagen Derivate & Optionspricing 2. Hedging & Financing mit Derivaten 3. Implizite Volatilität 4. Ableitbare Forschungsfragen Gliederung Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

61 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Literaturhinweise - Monographien: + Natenberg, Sheldon (1994); Option Volatility & Pricing + Hull, John C. (2012); Options Futures & Other Derivatives + Talib, Nassim (1997); Dynamic Hedging - Articles: + Jiang G., Tian Y. (2005); The model free implied volatility and its information content + Muzzioli, S. (2011); The Skew Pattern of Implied Volatility in the DAX Index Options Market + Doran, J., Tarrant, B., Peterson, D. (2007); Is there information in the Volatility Skew + Buraschi, A., Kamstra, M. (2001); Is Volatility risk priced in the option market Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Gliederung 1. Grundlagen Derivate & Optionspricing 2. Hedging & Financing mit Derivaten 3. Implizite Volatilität 4. Ableitbare Forschungsfragen Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

62 Informationsgehalt von Volatilty-Skews 58 Grundlagen Derivate & Optionspricing 5 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum 2012 Mrz-13 T d d d wobei d N S d N Xe p und d N Xe d N S c T T r X S T T r X S rt rt σ σ σ σ σ = = = = = /2) ( ) / ln( 2 /2) ( ) / ln( ) ( ) ( ) ( ) ( - Ein einfacher Einstieg in das Pricing von Optionen: 6 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum 2012 Mrz-13 T d d d wobei d N S d N Xe p und d N Xe d N S c T T r X S T T r X S rt rt σ σ σ σ σ = = = = = /2) ( ) / ln( 2 /2) ( ) / ln( ) ( ) ( ) ( ) ( - Ein einfacher Einstieg in das Pricing von Optionen: Grundlagen Derivate & Optionspricing Einflussfaktor: Zins Dividende

63 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Grundlagen Derivate & Optionspricing - Auszahlungsprofile von Optionen: P/L P/L Long Call Long Put S S P/L P/L S S Short Call Short Put Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum P/L Grundlagen Derivate & Optionspricing - Auszahlungsprofil Long Call: Basispreis S Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

64 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Grundlagen Derivate - Ein einfacher Einstieg in das Pricing von Optionen: c = S N( d ) Xe 0 1 rt N( d ) 2 P/L Long Call und S p = Xe rt N( d ) S N( d ) wobei d d 1 2 = = ln( S / X ) + ( r+ σ /2) T 0 σ T ln( S / X ) + ( r σ /2) T 0 σ T 2 2 = d σ T 1 Einflussfaktor: Basispreis Preis des Basiswertes Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Das Optionsdelta: Grundlagen Derivate & Optionspricing Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

65 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Grundlagen Derivate & Optionspricing - Drei Definitionen vom Delta: + Rate of Change der Option: zeigt an wie stark sich der Optionspreis bei einer Bewegung des Underlyings um 1 bewegt + Exercise Probability der Option: zeigt an wie groß die Ausübungswahrscheinlichkeit der Option ist. Approximativ! + Hedge Ratio der Option: zeigt an wieviel mal das Underlying gekauft oder verkauft werden muss, um + kein Risiko/keine Chance aus der Bewegung des Basiswertes zu haben + 1/Delta zeigt an wieviele Optionen gekauft werden müssen um einmal das Underlying anzusichern/zu hedgen Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum c = S N( d ) Xe 0 Grundlagen Derivate & Optionspricing - Ein einfacher Einstieg in das Pricing von Optionen: 1 rt N( d ) 2 und p = Xe rt N( d ) S N( d ) wobei d d 1 2 = = ln( S / X ) + ( r+ σ /2) T 0 σ T ln( S / X ) + ( r σ /2) T 0 σ T 2 2 = d σ T 1 Exercise Probability Hedge Ratio: Abhängig von der Volatilität, Restlaufzeit und Strike/Preis Aktie Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

66 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Gliederung 1. Grundlagen Derivate & Optionspricing 2. Hedging & Financing mit Derivaten 3. Implizite Volatilität 4. Ableitbare Forschungsfragen Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Hedging & Financing mit Derivaten - Verwendung von Derivaten: + Grundsätzlich vier verschiedene Handelsansätze: + Absichern/Hedgen + Finanzieren & Renditesteigerung/Yield Enhancement + Arbitrage + Spekulieren + Drei verschiedene Gruppen von Marktteilnehmnern + Long Only Investoren + Market Maker & Proprietary Trader + Arbitrageure Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

67 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Hedging & Financing mit Derivaten - Financing: Short Call P/L Basispreis S Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Hedging & Financing mit Derivaten - DAX Kursverlauf 2012: Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

68 Informationsgehalt von Volatilty-Skews - Absicherung/Hedge: Long Put: P/L Hedging & Financing mit Derivaten Basispreis S Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Hedging & Financing mit Derivaten - Szenario DAX Portfolio & Long DAX Put: Wert des Puts *{ * Optionsprämie Wert des Portfolios Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

69 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Hedging & Financing mit Derivaten - Kombination Long Put & Short Call & DAX Portfolio: + Durch Basispreise der Optionen fest definierte Handelsziele + Finanzierung der Absicherungskosten/Vers icherungs-prämie durch Take-Profit-Marke P/L Long Put S + Handelsdisziplin P/L S Short Call Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Gliederung 1. Grundlagen Derivate & Optionspricing 2. Hedging & Financing mit Derivaten 3. Implizite Volatilität 4. Ableitbare Forschungsfragen Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

70 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Implizite Volatilität - Bestandteile des Optionspreises: Optionspreis * Optionsprämie Wert des Puts *{ Wert des Portfolios Innerer Wert Zeitwert c = S N ( d ) Xe 0 1 rt N ( d ) 2 und Zins Dividende Versicherungswert p = Xe rt N ( d ) S N ( d ) wobei d d 1 2 = = 2 ln( S 0 / X ) + ( r + σ / 2 ) T σ T 2 ln( S 0 / X ) + ( r σ / 2 ) T σ T = d 1 σ T Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Implizite Volatilität - Bestandteile des Optionspreises II: Aktienkurs Basispreis Zins Dividende Erw. Vola. c = S N ( d ) Xe und p = Xe wobei d d 1 2 = = 0 rt 1 rt N ( d ) S N ( d ) 2 ln( S 0 / X ) + ( r + σ / 2 ) T σ T 2 ln( S 0 / X ) + ( r σ / 2 ) T σ T 2 N ( d ) 0 = d σ T O p t i o n s p r e i s Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

71 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Implizite Volatilität - Korrelation zwischen impliziter Volatilität und Aktienmärkten: Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Implizite Volatilität - Implizite Volatilität: + Theoretisch die zukünftig erwartete auftretende Volatilität des Basiswertes für die betrachtete Laufzeit + Praktisch ein Ausdruck für Angebot und Nachfrage + Theoretisch sollte die implizite Volatilität für sämtliche Basispreise einer bestimmten Laufzeit in einem bestimmten Basiswert gleich sein + Praktisch ergibt die grafische Darstellung der impliziten Volatilität eine Kurve c = S N ( d ) Xe und p = Xe wobei d d 1 2 = = 0 rt 1 rt N ( d ) S N ( d ) 2 ln( S 0 / X ) + ( r + σ / 2 ) T σ T 2 ln( S 0 / X ) + ( r σ / 2 ) T σ T 2 N ( d ) 0 = d σ T Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

72 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Implizite Volatilität - Volatilitätsskew: Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Implizite Volatilität - Gründe für den Volaskew: + Aktien sind tendenziell ein Investmentobjekt und daher besteht eher Angst vor fallenden Kursen + Market Maker sichern das Delta einer Option über eine Long oder Short Position in der Aktie ab. Als Risikogröße bleibt das Optionsgamma. Da bei fallenden Kursen tendenziell größere Kursausschläge zu beobachten sind und Short Gamma als Risikogröße von Short Optionen At the money am größten ist, müssen downside Optionen entsprechend teurer sein + Mathematisch gesehen steigt die Vola bei gleichem Optionspreis an wenn der Basispreis weiter out of the money ist Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

73 Informationsgehalt von Volatilty-Skews Gliederung 1. Grundlagen Derivate & Optionspricing 2. Hedging & Financing mit Derivaten 3. Implizite Volatilität 4. Ableitbare Forschungsfragen Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum Ableitbare Forschungsfragen - Ableitbare Forschungsfragen: + Wie verhalten sich verschiedene Gruppen von Marktteilnehmer im Derivatemarkt? + Welche Auswirkungen haben Marktbewegungen auf das Verhalten von Marktteilnehmern im Derivatemarkt? + Welche Anhaltspunkte geben implizite Volatilität und Volatilitätsindices für zukünftige Kursbewegungen? + Welche Gründe sind für das Auftreten von Volatilitätskurven verantwortlich? + Wie kann implizite Volatilität als Indikator für die Angst von Marktteilnehmern herangezogen werden? + Welche Faktoren haben Einfluss auf die Entstehung von Volatilitätsskews Mrz-13 Dipl. Kfm. (FH), BBA Christian Schütze, Forschungsforum

74 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 4.5 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 1 Dr. Svend Reuse, MBA Die Grundgedanken der Portfoliotheorie und der Risikomessung sind seit mittlerweile einem halben Jahrhundert etabliert und werden gerade in Banken flächendeckend angewendet. Dabei war gerade in den letzten Jahren ein Trend hin zu komplexen Risikomodellen festzustellen. Gerade im Rahmen der Finanzmarktkrise wurden jedoch immer wieder Stimmen laut, die die Funktionsfähigkeit der etablierten Risikomodelle in Frage stellen. Dies zeigt exemplarisch Abbildung 1. Abbildung 1: Modellrisiko in der Presse 2 Doch was sind die Folgen hieraus? Das eine Lager verlangt komplexere Modelle, die alle Eventualitäten abdecken können und dem Entscheider quasi alles abnehmen. Das andere Lager plädiert für die Verwendung des gesunden Menschenverstandes und fordert einfachere Modelle und eine stärkere Fokussierung auf qualitative Aspekte des Risikomanagements. Zur strukturierten Vorgehensweise an diese Problematik gilt es im ersten Schritt, Grundbegriffe zu klären. Die Definition eines Modells ist vielschichtig und in der herrschenden Literatur konträr diskutiert worden. Es wird der Definition nach Stachowiak gefolgt, nach der ein 1 2 Basis: Reuse, S. (2012): Kritische Würdigung des Modellrisikos in der Adressrisikosteuerung, in: ForderungsPraktiker, 3. Jg., Januar 2012, Ausgabe 01/2012, Heidelberg, S Entnommen aus Ziggel, D. (2010): Moderne Portfoliooptimierung mit q on, erhältlich auf: Abfrage vom

75 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung Modell als vereinfachtes Abbild der Realität definiert werden kann 3. Im Asset Management und im Risikocontrolling erlangen Modelle immer mehr an Bedeutung. Zum einen ist dies der Komplexität der Materie geschuldet, zum anderen zwingen immer umfangreichere aufsichtsrechtliche Anforderungen die Banken, immer aufwendigere Modelle einzusetzen. Zudem gilt es, den Modellrisikobegriff abzuleiten 4. Verlässt sich ein Anwender auf die Abstrahierung des Modells, so liegt ein Modellrisiko vor. Ender formuliert treffend: Modellrisiko entsteht immer dann, wenn der wahre Prozess unbekannt ist und man stattdessen vereinfachende Modelle verwenden muss. 5 Der Erwartungswert ist an dieser Stelle, dass das Modell die Realität hinreichend beschreibt. Modellrisiko tritt folglich dann ein, wenn dies nicht mehr der Fall ist auch wenn die verwendeten Daten und die Implementierung mit großer Sorgfalt erfolgt sind 6. Im zweiten Schritt behandelt dieser Vortrag diese zentralen Problemstellungen und widmet sich verschiedenen Risikomodellen, deren Annahmen und Parametern. Zudem wird eine Würdigung vorgenommen, unter welchen Bedingungen oder auch Einschränkungen die Modelle funktionieren und angewendet werden können. Als Fazit des Ganzen lässt sich festhalten, dass die Risikomodelle als solches funktionieren und auch die richtigen Steuerungsimpulse liefern. Nicht die Modelle haben versagt es sind die Nutzer, die oftmals nur ein unzureichendes Modellverständnis an den Tag gelegt haben. Dies bedeutet auf der anderen Seite jedoch nicht, dass bestehende Risikomodelle optimal sind. Es besteht immer Potenzial zur Verbesserung, z.b. durch Integration der Aspekte der Behavioral Finance in die klassischen Risikomodelle 7. Auch die Erweiterung der einfachen Modelle der Asset Allocation um Extremwerttheorien und Copula-Funktionen kann hier ein sinnvoller Schritt sein. Allerdings gilt bei der Verwendung eines jeden Modells: Am langen Ende muss der Nutzer entscheiden und nicht das Modell letzteres darf Entscheidungen immer nur unterstützen, sie aber nie selbst treffen. Transparenz, intern wie extern, wird nicht durch die Modellrechenergebnisse, sondern durch deren sinnvolle Interpretation erreicht. Dr. Svend Reuse, MBA Definition nach Stachowiak, H. (1973): Allgemeine Modelltheorie, Wien 1973, S. 131 ff.; zitiert nach Thomas, O. (2005): Das Modellverständnis in der Wirtschaftsinformatik: Historie, Literaturanalyse und Begriffsexplikation, Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, Herausgeber: Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer, Heft 184, erhältlich auf: Abfrage vom , S. 8. Vgl. umfassend Ender, M. (2008): Modellrisiko bei der Bewertung von Optionen in einem Vergleich von Modellen mit stochastischer Volatilität, Diss. Universität Köln 2008, S. 133 ff.; Weber, F. (2001): Modellrisiko bei Value-at-Risk-Schätzungen eine empirische Untersuchung für den schweizerischen Aktien-und Optionenmarkt, Diss. Freiburg in der Schweiz 2001, S. 130 ff. Ender, M. (2008), a.a.o. (FN 4), S. 5. Vgl. Ender, M. (2008), a.a.o. (FN 4), S Vgl. Reuse, S. (2011): Korrelationen in Extremsituationen, Wiesbaden 2011, S

76 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus welche Modelle führen zu Transparenz in der Risikosteuerung? Dr. Svend Reuse, MBA Dr. Svend Reuse Folie 1 Inhalt 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Folie 2 72

77 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 1. Einleitende Worte 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Modellfehler kostet 90 Millionen Pfund Am 28. Februar 1997 gab die National Westminster Bank (NatWest) bekannt, dass sie ein schwarzes Loch in Höhe von 50 Millionen Pfund in ihrem Optionsbuch entdeckt hatte. Es wurde vermutet, dass es sich dabei um Zinsoptionen in Schweizer Franken handelte. Am 15. März 1997 wurde die Verlustschätzung auf 90 Millionen Pfund erhöht. Gleichzeitig teilte die Bank mit, dass Ursache ein Fehler im Bepreisungsmodell für die Optionen war, der seit etwa drei Jahren Bestand. In einem Artikel berichtet die Zeitschrift Euromoney am Mai 1997, dass es bei NatWest Händlern gestattet war, eigene Preise in Systeme einzugeben und dass das hauseigene Interest Rate Risk Management System nicht in der Lage war, sachgerechte Neubewertungen von Positionen vorzunehmen. Gleichzeitig war es ein offenes Geheimnis am Markt, dass die NatWest-Preise fehlerhaft waren. Deshalb kauften verschiedene Banken große Positionen in den von NatWest emittierten Optionen und konnten sichere Profite einfahren. NatWest wurde ferner von der Aufsichtsbehörde für Wertpapier- und Futures-Handel zur Zahlung einer Strafe von Pfund verurteilt. Erschwerend kamen verschiedene Fälle von Kontrollversagen und die Verschleierung aufgelaufener Verluste durch Händler hinzu. Diese Aspekte liegen außerhalb des Modellrisikos, fallen jedoch in die operationellen Risiken. Entnommen aus: Voith (2012), S Dr. Svend Reuse Folie 3 1. Einleitende Worte 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Gerade seit der Finanzmarktkrise geraten Risikomodelle immer mehr in die Kritik. Ihnen wird vorgeworfen, gerade in Krisen versagt zu haben und Risiken systematisch zu unterschätzen. Doch ist dies wirklich so? Dieser Vortrag beantwortet Ihnen diese Frage und analysiert das Thema Modellrisiko und gibt Handlungsimpulse für die Risikosteuerung Dr. Svend Reuse Folie 4 73

78 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 2. Definition Modell und Modellrisiko 2.1. Was ist ein Modell? 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken Die Definition eines Modells ist vielschichtig und in der herrschenden Literatur konträr diskutiert worden. Nach Stachowiak kann ein Modell als das vereinfachte Abbild der Realität definiert werden. Wieso Vereinfachung? Vgl. Stachowiak (1973), S. 131 ff.; zitiert nach Thomas (2005), S Isolierung der zu analysierenden Faktoren - Vereinfachung zur Reduktion der Komplexität Annahmen helfen, die Vereinfachung vorzunehmen. 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Folie 5 2. Definition Modell und Modellrisiko 2.2. Beispiel Modellannahmen 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Art des Zusammenhangs Die Korrelation ist ein linearer Zusammenhang! 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Folie 6 74

79 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 2. Definition Modell und Modellrisiko 2.2. Beispiel Modellannahmen 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Am Beispiel der Behavioral Finance lässt sich dies gut darstellen: 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Entnommen aus Reuse (2011), S Dr. Svend Reuse Folie 7 2. Definition Modell und Modellrisiko 2.3. Modellrisiko 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Verlässt sich ein Anwender auf die Abstrahierung des Modells, so liegt ein Modellrisiko vor. Reuse (2012), S Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Modellrisiko entsteht immer dann, wenn der wahre Prozess unbekannt ist und man stattdessen vereinfachende Modelle verwenden muss. Ender (2008), S. 5. Der Erwartungswert ist an dieser Stelle, dass das Modell die Realität hinreichend beschreibt. Modellrisiko tritt folglich dann ein, wenn dies nicht mehr der Fall ist auch wenn die verwendeten Daten und die Implementierung mit großer Sorgfalt erfolgt sind. Reuse (2012), S Dr. Svend Reuse Folie 8 75

80 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.1. Markowitz 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Entnommen aus: Ziggel (2010), S Dr. Svend Reuse Folie 9 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.1. Markowitz 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick gleitende Korelation im Zeitablauf Rollierende und historische Korrelationen am Beispiel RexP DAX. 1,000 0,800 0,600 0,400 0,200 0,000-0,200-0,400-0, Neue Markt Blase ( ) Gleitende Korrelationen Klassische Korrelationen Finanzmarktkrise ( ) ,800 9/11 ( ) Subprime Krise ( ) -1,000 Zeitverlauf - Endzeitpunkt bei der gleitenden Korrelation Zwischenfazit: in Krisenzeiten ist kein Versagen der Korrelationen festzustellen. Vgl. Reuse (2011), S Svend Reuse Folie 10 76

81 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.1. Markowitz 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken Fazit: Makrowitz hat nicht versagt. Korrelationen sind stabil. Modellannahmen müssen kritisch hinterfragt und verstanden werden! Markowitz hat sein Modell immer auf erwarteten Renditen und erwarteten Risiken aufgebaut. Zudem existiert nur der Einperiodenfall. 6. Fazit und Ausblick Nicht das Modell, sondern seine Nutzer haben versagt Dr. Svend Reuse Folie Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.2. Value at Risk 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Die HSH Nordbank brachte dieses Risikofrühwarnsystem nie richtig zum Laufen. Calypso hieß die Software, die Daten fürs Risikokalkül verarbeiten sollte; in der Bank hieß sie "Kollapso". Denn so wie sie damals eingesetzt wurde, war Calypso offenbar für die HSH nicht die richtige Lösung. Sie erfasste nicht alle Deals und vertrug sich nicht mit anderen Systemen der Bank. Vor allem mit dem System nicht, das den täglichen VaR-Report ausspucken sollte. So stimmten die Risikokurven nicht, und verantwortlich für diese falschen Kurven, mit denen die Bank dann trotzdem operierte: der Unternehmensbereich "Group Risk Management" (GRM), der vom heutigen Vorstand Gemmeren geleitet wurde. Fast jeder Händler in der Bank wusste, dass sie im Blindflug unterwegs waren. Sogar ein Neuling, ein kleiner Trader in London. "Ich habe vor drei Monaten in der Firma angefangen", schrieb er am 14. August 2008 in einer an Gemmerens Risikotruppe, "ich habe verzweifelt versucht, bei den Londoner VaR-Ergebnissen durchzublicken, weil die Zahlen überhaupt keinen Sinn machen, besonders nicht die für das Kreditgeschäft." Und weiter: "Die VaR- Zahl ist mathematisch unmöglich. Ich habe das Gefühl, das ist eine sehr wichtige Aufgabe, nicht nur für die Londoner Niederlassung, sondern für alle Abteilungen, die mit Kreditderivaten handeln." Dr. Svend Reuse Entnommen aus: Balzli/Dahlkamp/Latsch/Schmitt (2009), S Folie 12 77

82 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.2. Value at Risk 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Typische Modelle: 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Entnommen aus: Reuse (2006), S Folie Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.2. Value at Risk 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Versagen von Varianz/Kovarianz: 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Quelle: Fröhlich Dr. Svend Reuse Folie 14 78

83 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.2. Value at Risk 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Kreditrisiko: Vergleich der Modelle: 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Vgl. Reuse (2012), S. 36. Folie Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.2. Value at Risk 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Fazit: Modelle oftmals recht komplex. Annahmen und Parameter nachzuvollziehen ist mit einem hohen Aufwand verbunden. Copulas als Ergänzung der Monte Carlo Simulation Aber: werden Annahmen als Restriktionen akzeptiert, so sind die Modelle adäquat. Vorteil: Es wird eine Haltedauer und ein Konfidenzniveau geschätzt etwas, das Planungssicherheit geben kann! Nicht das Modell, sondern seine Nutzer haben versagt Dr. Svend Reuse Folie 16 79

84 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.3. Extremwerttheorie 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Die Extremwerttheorie verwendet als Prognoseverteilung nicht diejenige Verteilung, welche im mittleren Bereich die beste Approximation darstellt, sondern wählt zur Risikoschätzung diejenige theoretische Verteilungsannahme aus, welche die empirische Schätzung am Verteilungsrand am besten approximiert. Diese Methode ist in der Lage, auch extreme Wertänderungen im Marktpreisrisikobereich aufzuzeigen. Dies zeigt das folgende Beispiel. Vgl. Reuse (2011), S Dr. Svend Reuse Folie Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.3. Extremwerttheorie 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Historische Kursentwicklung DAX Kritische Würdigung bestehender Modelle Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Vgl. Reuse/Zeranski ( ) Dr. Svend Reuse Folie 18 80

85 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.3. Extremwerttheorie 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko Historische Kursentwicklung DAX Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Vgl. Reuse/Zeranski ( ) Dr. Svend Reuse Folie Kritische Würdigung bestehender Modelle 3.3. Extremwerttheorie 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle Fazit: Modell mathematisch/statistisch sehr anspruchsvoll. Werte werden gut approximiert bis zur nächsten Krise? 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen Modell gut, aber noch zu unbekannt. 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Folie 20 81

86 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 4. Stresstests als Ergänzung 4.1. Definition 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken Eckdaten von Stresstests Stresstests sind zusätzliche Simulationen zu den bestehenden Risikomanagementverfahren. Sollen externe Faktoren wie ökonomische Makroszenarien beinhalten. Sie haben qualitativ und quantitativ zu erfolgen. Sie sollen die Verlustanfälligkeit von Instituten aufzeigen. Sie müssen somit nicht nur für einzelne Risiken, sondern auch für das gesamte Institut vollzogen werden. Sie sollen der Information der Geschäftsleitung dienen. Sie sollen historische und hypothetische Szenarien umfassen. Sie müssen außergewöhnliche aber plausible Szenarien darstellen. 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Quelle: Reuse/Svoboda (2010), S. 65. Folie Stresstests als Ergänzung 4.2. Strukturierung von Stresstests 1. Einleitende Worte Stresstests 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Univariate Stresstests Sensitivitätsanalyse Es wird nur ein Risikofaktor variiert. Ziel ist es, die Empfindlichkeit/Sensitivität dieses Risikoparameters und seine Einflüsse auf das Risiko zu messen. Vorteil: Die isolierte Wirkung eines Parameters kann aufgezeigt werden. Nachteil: Die Auswirkungen des Zusammenspiels mehrere Risikofaktoren werden nicht berücksichtigt. Multivariate Stresstests Szenarioanalyse Simultane Veränderung mehrerer Faktoren. Ziel ist die Darstellung eines kumulativen Stresszustandes. Vorteil: Realistische Simulation von Krisenszenarien. Betrachtet ggf. alle Portfolien. Wechselwirkungen zwischen Parametern werden deutlich. Nachteil: Erhöhter Modellierungsaufwand. Die Wirkung des einzelnen Parameters geht unter. Arten: Portfolioindividuelle Verfahren Standardisierte Verfahren Arten: Historische Szenarien Hypothetische Szenarien Quelle: Reuse/Svoboda (2010), S Dr. Svend Reuse Folie 22 82

87 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 4. Stresstests als Ergänzung 4.3. Würdigung von Stresstests 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken Stresstests sollen Ergänzungen zur klassischen Risikosteuerung darstellen. Erfinden einer Story um eine mögliche Stresssituation hinreichend zu beschreiben. Stresstests erfassen Dinge, die in der Historie noch nicht aufgetreten sind. Eine gute Möglichkeit, Sensitivitäten zu testen. 6. Fazit und Ausblick Sie ergänzen Risikomodelle, ersetzen sie aber nicht Dr. Svend Reuse Folie Umgang mit Modellrisiken 5.1. Verankerung in den MaRisk 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick MaRisk-E, AT 4.1, Tz. 8: [ ] Die den Methoden und Verfahren zugrunde liegenden Annahmen sind nachvollziehbar zu begründen. [ ]. Die Angemessenheit der Methoden und Verfahren ist zumindest jährlich durch die fachlich zuständigen Mitarbeiter zu überprüfen. Dabei ist den Grenzen und Beschränkungen, die sich aus den eingesetzten Methoden und Verfahren, den ihnen zugrunde liegenden Annahmen und den in die Risikoquantifizierung einfließenden Daten ergeben, hinreichend Rechnung zu tragen. Die Aussagekraft der quantifizierten Risiken ist insofern kritisch zu analysieren Dr. Svend Reuse Quelle: BaFin (2012). Folie 24 83

88 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 5. Umgang mit Modellrisiken 5.2. Genereller Umgang mit Modellrisiken 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Vgl. Reuse (2012), S Dr. Svend Reuse Folie Umgang mit Modellrisiken 5.3. Komplexität vs. Modellrisiko 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Dr. Svend Reuse Vgl. Reuse (2012), S. 38. Folie 26 84

89 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 5. Umgang mit Modellrisiken 5.4. Komplexität vs. Ökonomischer Nutzen 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Vgl. Reuse (2012), S Dr. Svend Reuse Folie Fazit und Ausblick 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken Modelle helfen nur, die grundsätzlichen Wechselwirkungen an den Märkten zu verstehen. Modelle und deren Restriktionen müssen verstanden werden, um sie sinnvoll einsetzen zu können. Stresstests ergänzen Risikomodelle, ersetzen sie aber nicht. Nicht die Modelle haben versagt es sind die Nutzer, die oftmals nur ein unzureichendes Modellverständnis an den Tag gelegt haben. 6. Fazit und Ausblick Am langen Ende muss der Nutzer entscheiden und nicht das Modell letzteres darf Entscheidungen immer nur unterstützen, sie aber nie selbst treffen. Transparenz, intern wie extern, wird nicht durch die Modellrechenergebnisse, sondern durch deren sinnvolle Interpretation erreicht Dr. Svend Reuse Folie 28 85

90 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung Literatur 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick BaFin (2012): Konsultation 01/2012: Entwurf der MaRisk (inoffizieller Zwischenentwurf vom ). Balzli, B. / Dahlkamp, J. / Latsch, G. / Schmitt, J. (2009): Hai und Hering, in: Der Spiegel 48/2009 vom , erhältlich auf: 9/11/21/ROSP PDF&thumb=false, Abfrage vom Ender, M. (2008): Modellrisiko bei der Bewertung von Optionen in einem Vergleich von Modellen mit stochastischer Volatilität, Diss. Universität Köln 2008, erhältlich auf: Abfrage vom Reuse, S. (2006): Berechnung des Value-at-Risk mit der Monte-Carlo-Simulation Vorstellung bestehender Modelle und Würdigung der Ergebnisse, in: Bankpraktiker 1. Jg. Juli 2006, Ausgabe 07-08/2006, Düsseldorf, S Reuse, S. (2011): Korrelationen in Extremsituationen, Wiesbaden Reuse, S. (2012): Kritische Würdigung des Modellrisikos in der Adressrisikosteuerung, in: ForderungsPraktiker, 3. Jg., Januar 2012, Ausgabe 01/2012, Heidelberg, S Reuse, S. / Svoboda, M. (2010): Stresstests Kritische Analyse der Anforderungen in den neuen MaRisk und Modellierung eines Prototypen, in: Bankpraktiker 5. Jg., März 2010, Ausgabe 03/2010, Düsseldorf, S Dr. Svend Reuse Folie 29 Literatur 1. Einleitende Worte 2. Definition Modell und Modellrisiko 3. Kritische Würdigung bestehender Modelle 4. Stresstests als Ergänzung zu Risikomodellen 5. Umgang mit Modellrisiken 6. Fazit und Ausblick Sibbertsen, P. / Rohde, J. / Luedtke, C. (2010): Sind Risikomodelle selbst ein Risiko?, in: Unimagazin 2010, S , erhältlich auf: hannover.de/imperia/md/content/alumni/unimagazin/2010/sicherheit_46-49_sibbertsen.pdf, Abfrage vom Stachowiak, H. (1973): Allgemeine Modelltheorie, Wien Thomas, O. (2005): Das Modellverständnis in der Wirtschaftsinformatik: Historie, Literaturanalyse und Begriffsexplikation, Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik, Herausgeber: Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer, Heft 184, erhältlich auf: saarland.de/fileadmin/user_upload/fachrichtungen/fr13_bwl/professuren/pdf/iwi- Heft_184.pdf, Abfrage vom Voit, J. (2012): Beipackzettel für Risikomodelle?, in: Betriebswirtschaftliche Blätter, 61. Jg., Nr , S Ziggel, D. (2010): Moderne Portfoliooptimierung mit q on, erhältlich auf: Abfrage vom Zeranski, S. / Reuse, S. (2009): Neue MaRisk-Anforderungen an Stresstests [Rundschreiben 15/2009 (BA)], in: Bankentimes Spezial Controlling/Gesamtbanksteuerung, Oktober & November Dr. Svend Reuse Folie 30 86

91 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung Erstveröffentlichung im ForderungsPraktiker 01/2012, S , abgedruckt mit freundlicher Genehmigung der Redaktion des ForderungsPraktikers (www.forderungspraktiker.de) und des Verlages Finanz Colloquium Heidelberg (www.fc-heidelberg.de). 87

92 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 88

93 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 89

94 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 90

95 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 91

96 Modellgläubigkeit vs. Pragmatismus Modellrisiko der Risikosteuerung 92

97 Ableitbare Forschungsansätze und -fragen 5 Ableitbare Forschungsansätze und -fragen Gerade aufgrund der aktuellen Lage an den Märkten kommt dem Thema dieses Forschungsforums eine besondere Bedeutung zu. Folglich existiert in vielerlei Hinsicht weiteres Forschungspotenzial. Insbesondere sind Forschungsideen durch die Forumsdiskussionen aufgebracht worden, die im Folgenden skizziert werden. 5.1 Integration von Behavioral Finance in klassischen Risikomodelle Idee Auch wenn die Grundideen der Behavioral Finance mittlerweile nachgewiesen werden können, ist eine sinnhafte Verknüpfung mit den klassischen Modellen bisher nur wenig erfolgt (Vgl. exemplarisch Reuse (2011), S. 143 ff.). Ein Ansatz zur weiteren Forschung könnte folglich sein, die Verknüpfung beider Ideen weiter voanzutreiben. Quellen Markowitz, H. M. (1952): Portfolio Selection, in: Journal of Finance, 7. Jg. 1952, Nr. 1, S Reuse, S. (2011): Korrelationen in Extremsituationen, Wiesbaden Reuse, S. / Svoboda, M. (2010): Stresstests Kritische Analyse der Anforderungen in den neuen MaRisk und Modellierung eines Prototypen, in: Bankpraktiker, 6. Jg. 2010, Nr. 3, S Reuse, S. / Zeranski, S. ( ): Neue MaRisk-Anforderungen an Stresstests [Rundschreiben 15/2009 (BA)], in: Bankentimes Spezial Banksteuerung/Controlling, Oktober & November

98 Ableitbare Forschungsansätze und -fragen 5.2 Behandlung des Modellrisikos in der Risikotragfähigkeit der Institute Idee Das Modellrisiko hat auch in der MaRisk 5.0-Novelle vom Eingang gefunden. So sagt AT 4.1 Tz. 8 im Zusammenhang mit dem Umgang in der Risikotragfähigkeit: [ ] Dabei ist den Grenzen und Beschränkungen, die sich aus den eingesetzten Methoden und Verfahren, den ihnen zugrunde liegenden Annahmen und den in die Risikoquantifizierung einfließenden Daten ergeben, hinreichend Rechnung zu tragen. Die Aussagekraft der quantifizierten Risiken ist insofern kritisch zu analysieren. Eine adäquate Integration des Modellrisikos und die Ableitung eines praktischen Umsetzungskonzeptes für die Institute wäre das Ziel einer solchen Ausarbeitung. Quellen BaFin ( a): MaRisk Novelle 2012 Veröffentlichung der Endfassung, Anschreiben an die Verbände, Bonn/Frankfurt, BaFin ( b): Rundschreiben 10/2012 (BA) vom BaFin ( c): Anlage 2: Alle Änderungen gegenüber der MaRisk-Fassung vom DSGV (2011): Mindestanforderungen an das Risikomanagement, Interpretationsleitfaden, Version 4.0, Berlin Reuse, S. (2011): Korrelationen in Extremsituationen, Wiesbaden Reuse, S. (2012): Kritische Würdigung des Modellrisikos in der Adressrisikosteuerung, in: ForderungsPraktiker, 3. Jg., Januar 2012, Ausgabe 01/2012, Heidelberg, S Reuse, S. (2013): MaRisk 5.0 Umsetzungsimplikationen aus den Klarstellungen und Neuregelungen für 2013, in: Bankpraktiker, 8. Jg., Februar 2013, Ausgabe 02/2013, Heidelberg, S

99 Ableitbare Forschungsansätze und -fragen 5.3 Kalenderzeiteffekte und Behavioral Finance Idee Es verbleibt die Frage nach den Gründen der unterdurchschnittlichen Performance bei Aktien bzw. überdurchschnittlichen Performance bei Anleihen im Sommer. Die Behavioral Finance bietet individual- und massenpsychologische Modelle, aus denen Forschungsfragen abgeleitet werden können. Halten so z. B. Unternehmen und Analysten in den ersten beiden Quartalen an ihren (möglicherweise zu optimistischen) Prognosen fest und korrigieren diese erst im späteren Jahresverlauf nach unten? Quellen Ackert, L. / Deaves, R. (2009): Behavioral Finance: Psychology, Decision-Making, and Markets, Mason De Bondt, W.F.M. / Muradoglu, G. / Shefrin, H. / Staikouras, S.K. (2008): Behavioral Finance: Quo Vadis?, in: Journal of Applied Finance 2008, Jg. 18, Nr. 2, S Pompian, M.M. (2012): Behavioral Finance and Wealth Management, 2. Aufl., Hoboken Shefrin, H. (2000): Beyond Greed and Fear Understanding Behavioral Finance and the Psychology of Investing, New York Yazdipur, R. (2011): Advances in Entrepreneurial Finance With Applications from Behavioral Finance and Economics, New York, Heidelberg und London Management der Wertpapierliquidität Idee Die Untersuchungen von Rojahn und Elschen haben gezeigt, dass Emittenten die Liquidität der eigenen Aktie u.a. gezielt durch den Einkauf von Analystencoverage positiv beeinflussen können. Allerdings hängt die Anzahl covernder Wertpapieranalysten unverändert maßgeblich von der Marktkapitalisierung des Emittenten ab. Daraus folgt die Frage nach weiteren Maßnahmen, die geeignet sind, um die Wertpapierliquidität zu erhöhen: Segmentwechsel, Stock Splits, Kapitalerhöhungen etc. Quellen Rojahn, J. / Elschen, R. (2009a): Liquidität und Anteilsbesitzkonzentration, in: Finanz Betrieb, 2/2009, S sowie die dort zitierte Literatur. Rojahn, J. / Elschen, R. (2009b): Management des Illiquiditätsabschlags der Einfluss von Analystencoverage, in: Finanz Betrieb, 3/2009, S sowie die dort zitierte Literatur 95

100 Ableitbare Forschungsansätze und -fragen 5.5 Umfassende Fragestellungen aus dem Bereich Volatility Skews Idee Wie verhalten sich verschiedene Gruppen von Marktteilnehmer im Derivatemarkt? Welche Auswirkungen haben Marktbewegungen auf das Verhalten von Marktteilnehmern im Derivatemarkt? Welche Anhaltspunkte geben implizite Volatilität und Volatilitätsindices für zukünftige Kursbewegungen? Welche Gründe sind für das Auftreten von Volatilitätskurven verantwortlich? Wie kann implizite Volatilität als Indikator für die Angst von Marktteilnehmern herangezogen werden? Welche Faktoren haben Einfluss auf die Entstehung von Volatilitätsskews? Quellen Buraschi, A. / Jackwerth, J. C. (1999): Is Volatility risk priced in the option market?, Working paper, London Business School, erhältlich auf: Abfrage vom Doran, J. S. / Tarrant, B. C. / Peterson, D. R. (2007): Is there information in the Volatility Skew?, in: Journal of Futures Markets, 27. Jg., , S Hull, J. C. (2012): Options Futures & Other Derivatives, 8. Auflage, Essex Jiang G. J. / Tian Y. S. (2005): The model free implied volatility and its information content, in: Review of Financial Studies 18. Jg., Nr. 4, S Muzzioli, S. (2011): The Skew Pattern of Implied Volatility in the DAX Index Options Market, in: Frontiers in Finance and Economics, 8. Jg., Nr. 1, S Natenberg, S. (1994): Option Volatility & Pricing, New York Taleb, N. (1997): Dynamic Hedging Managing Vanilla and Exotic Options, New York

101 Ableitbare Forschungsansätze und -fragen 5.6 Aktuelle Themenstellungen aus dem Bereich Internetnutzung und Datenschutz Idee Der Internetnutzer ist im Laufe der Zeit vom reinen Konsumenten zum Prosumenten geworden, da er insbesondere im Web 2.0 die Möglichkeit hat einfach und schnell eigene Inhalte zu veröffentlichen. Die Trennung privater und geschäftlicher Kontakte erfolgt im virtuellen Netzwerk nicht so konsequent wie in traditionellen Netzwerken, sodass nicht nur private Kontakte Zugang zu privaten Informationen erhalten. Das Internet wird dadurch für den Finanzvertrieb zu einer Informationsquelle für persönliche Daten. Die persönlichen Daten bieten vor allem Finanzsektor eine Chance auf einen emotionalen Verkauf, wodurch die Aussichten auf einen Vertragsabschluss seitens des Verkäufers erhöht werden. Anschließende Forschungsfragen: Die heutige und zukünftige Bedeutung von Webprivacy. Informations-Management als Bildungsaufgabe. Alternative Betreuungskonzepte in der Finanzberatung. Quellen Anderson, P. (2007): What is Web 2.0? Ideas, technologies and implications for education, in: JISC Technology and Standards Watch, February Bundestag (2012): Fünfter Zwischenbericht der Enquete-Kommission Internet und digitale Gesellschaft Datenschutz, Persönlichkeitsrechte, Drucksache 17/8999, Berlin, Cyganski, P. (2008): Soziale Netzwerke im Web 2.0 Chancen, Risiken und Verände-rungen für Organisationen, in: Becker, J. / Knackstedt, R. / Pfeiffer, D. (Hrsg.), Wertschöpfungsnetzwerke, Berlin 2008, S Dix, A. (2010): Daten- und Persönlichkeitsschutz im Web 2.0, in: Klumpp, D. / Kubicek, H. / Poßnagel, A. / Schulz, W. (Hrsg.), Netzwelt Wege, Werte, Wandel, Heidelberg, Dordrecht, London und New York EU-Kommission (2012): Special Eurobarometer 390 Cyber Security Report, Stand Juli 2012, Brüssel Peterreins, H. (2010): Wege fairer und erfolgreicher Anlageberatung, in: Peterreins, H. / Märtin, D. / Beetz, M. (Hrsg.), Fairness und Vertrauen in der Finanzberatung Spielregeln für ein partnerschaftliches Miteinander von Kunden und Beratern, Wiesbaden

102 Gerade in Zeiten wie diesen kommt dem Thema Transparenz an den Kapitalmärkten eine besondere Bedeutung zu. Zum einen sind die Themen Informationsbeschaffung, Informationsverarbeitung und Informationsinterpretation wichtig, zum anderen führt gerade das Internet dazu, dass viele Informationen für jedermann zugänglich sind. Doch wird die Transparenz an den Märkten hierdurch eher verstärkt oder führt die Informationsflut eher zu mehr Unübersichtlichkeit? Der Tagungsband des 4. Forschungsforums Finance Transparenz am Kapitalmarkt, das am in Essen stattfand, skizziert und behandelt einige aktuelle Forschungsansätze und -ergebnisse zu diesem Bereich. Neben dem zentralen Thema der Informationsbeschaffung finden auch Aspekte der Behavioral Finance und des Modellrisikos Eingang in die Tagung. Diese laden zur Aufarbeitung in Abschlussarbeiten an der FOM ein. Aachen Augsburg Berlin Bochum Bonn Bönen Bremen Darmstadt Dortmund Duisburg Düsseldorf Essen Frankfurt a. M. Freiburg Gütersloh Hagen Hamburg Hannover Kassel Köln Leipzig Mannheim Marl München Münster Neuss Nürnberg Offenbach Siegen Stuttgart Wesel Wuppertal

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