Ad-hoc-Publizität und Kapitalmarkteffizienz

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1 Thomas R. Verchow Ad-hoc-Publizität und Kapitalmarkteffizienz Eine Untersuchung basierend auf der Textanalyse von Ad-hoc-Mitteilungen dissertation.de Verlag im Internet

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3 Ad-hoc-Publizität und Kapitalmarkteffizienz Eine Untersuchung basierend auf der Textanalyse von Ad-hoc-Mitteilungen Inauguraldissertation zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Wirtschaftswissenschaften an der Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften der Universität Ulm vorgelegt von Thomas R. Verchow Ulm, 2011

4 Verchow, Thomas R.: Ad-hoc-Publizität und Kapitalmarkteffizienz : Eine Untersuchung basierend auf der Textanalyse von Ad-hoc-Mitteilungen / Thomas R. Verchow. Als Ms. gedr.. Berlin : dissertation.de Verlag im Internet GmbH, 2011 Zugl.: Ulm, Univ., Diss., 2011 ISBN Dekan: Prof. Dr. P. Wentges 1. Gutachter: Prof. Dr. G. Löffler 2. Gutachter: jun. Prof. Dr. P. N. Posch Tag der mündlichen Prüfung: 12. Juli 2011 Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar. dissertation.de Verlag im Internet GmbH 2011 Alle Rechte, auch das des auszugsweisen Nachdruckes, der auszugsweisen oder vollständigen Wiedergabe, der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen, auf Datenträgern oder im Internet und der Übersetzung, vorbehalten. Es wird ausschließlich chlorfrei gebleichtes Papier (TCF) nach DIN-ISO 9706 verwendet. Printed in Germany. dissertation.de - Verlag im Internet GmbH URL:

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7 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis... VII Tabellenverzeichnis...IX Abkürzungsverzeichnis...XI 1 Einleitung Theoretische Grundlagen Informationseffizienz Publizitätspflichten Regelpublizität Die Ad-hoc-Publizität Freiwillige Öffentlichkeitsarbeit Informationseffekt von Ad-hoc-Mitteilungen Motivation Datenbasis Aktienuniversum Darstellung der Datenquellen Datenerhebung und -aufbereitung Ereignisstudie Zielsetzung Methodiken von Ereignisstudien Modelle zur Messung erwarteter Renditen Analysemethoden abnormaler Renditen Bisherige Untersuchungen und Hypothesenbildung Stichprobenselektion Ergebnisse Zusammenhang von Text und Rendite Motivation Text-Mining V

8 4.2.1 Text-Mining als Teil des Information Retrieval Methoden zur Klassifikation von Texten Der Naïve-Bayes-Klassifikator Performancekennzahlen zur Validierung Bisherige Erkenntnisse Erklärung von Renditen durch Texte von Ad-hoc-Mitteilungen Zielsetzung Aufbau der Untersuchung Stichprobenselektion Ergebnisse Renditeprognosen durch Texte von Ad-hoc-Mitteilungen Zielsetzung Stichprobenselektion Umsetzung der Investitionsstrategie Ergebnisse Zusammenfassung Literaturverzeichnis Anhang VI

9 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Anzahl publizierter Ad-hoc-Mitteilungen inländischer Unternehmen im Zeitraum von 1995 bis Abbildung 2: Auszug der Stimmrechtsmitteilung der Daimler AG vom Abbildung 3: Webseite der DGAP mit einer Ad-hoc-Mitteilung der Daimler AG Abbildung 4: Signatur einer Ad-hoc-Mitteilung neueren Datums Abbildung 5: Definition der Perioden und Zeitpunkte einer Ereignisstudie Abbildung 6: Empirische Verteilung der abnormalen Renditen Abbildung 7: Anzahl der Tage ohne Preisänderung und ohne feststellbaren Umsatz vor bzw. nach einer Ad-hoc-Mitteilung Abbildung 8: Kumulierte Häufigkeitsverteilung der Ad-hoc-Mitteilungen pro Unternehmensjahr vor und nach der Stichprobenselektion Abbildung 9: Mittlere absolute abnormale Renditen im Ereignisfenster [-15, +15] Abbildung 10: Standardabweichungen der AR im Ereignisfenster [-15, +15] Abbildung 11: Anzahl von null verschiedener AR vor positiven Ad-hoc-Mitteilungen Abbildung 12: Anzahl von null verschiedener AR vor negativen Ad-hoc- Mitteilungen Abbildung 13: Anzahl von null verschiedener AR vor neutralen Ad-hoc-Mitteilungen Abbildung 14: Regelsatz für die Klassifikation eines Textes in die Kategorie Wheat im CONSTRUE System Abbildung 15: Entscheidungsbaum für den Regelsatz aus Abbildung Abbildung 16: Receiver-Operating-Characteristic-Curve (ROC) und Area-Unter-the ROC-Curve (AUC) Abbildung 17: ROC-Kurven zum Vergleich von AUC und AUC/AR Abbildung 18: Prozess zur Auswahl geeigneter Parameterkombinationen durch Simulation Abbildung 19: Mittlere Realisierungen von AUC und AUC/AR über der Korrelation aller möglichen Parameterkombinationen Abbildung 20: AUC und AUC/AR über der Korrelation der optimalen Parameterkombinationen des Bayes-Klassifikators VII

10 Abbildung 21: Die sich im Mittel ergebende ROC- und ROC/AR-Kurve bei der optimalen Parameterkombination des Bayes-Klassifikators Abbildung 22: ROC-Fläche durch Verwendung von zwei Cutoff-Werten Abbildung 23: Optimale Kombinationen der Cutoff-Werte C N und C P Abbildung 24: Realisierungen für recall und precision bei optimalen Parameterkombinationen Abbildung 25: Isohypsen des F-Maßes über den Cutoff-Werten des Klassifikators Abbildung 26: AUC bzw. AUC/AR über der Korrelation von Scorewert und AR Abbildung 27: AUC und AUC/AR der optimalen Parameterkombination Abbildung 28: Realisierte Trefferquoten und Treffergenauigkeiten des Handelssystems bei effizienten Parameterkombinationen Abbildung 29 a/b: MoAAR nach Scorewert zur Bestimmung der Cutoff-Werte in Strategie A Abbildung 30 a/b: MoAAR nach prognostizierter AR zur Bestimmung der Cutoff- Werte in Strategie B Abbildung 31: Vergleich der AR nach der Trefferquote bei Strategie A und B Abbildung 32: Recall und Precision von Strategie A und B der Jahre Abbildung 33: Entwicklung des Portfolios des privaten Investors Abbildung 34: Relative Portfolioentwicklung des institutionellen Investors VIII

11 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Art und Umfang der über die DGAP veröffentlichten Meldungen Tabelle 2: Zuweisung von Unternehmensnachrichten im Zuge der Datenbereinigung Tabelle 3: Anzahl der Mitteilungen in jeder Kategorie, Stand Tabelle 4: Anzahl der Mitteilungen nach der ermittelten Sprache Tabelle 5: Handelszeiten im Untersuchungszeitraum Tabelle 6: Stichprobenreduktion aufgrund Anforderungen an die Datenqualität Tabelle 7: Ergebnisse der Tests der Mittelwerte bzw. Mediane Tabelle 8: Ergebnisse der Tests auf Unterschiede in der Verteilung der AR Tabelle 9: Ergebnisse des Tests der Anzahl signifikant von null verschiedener AR Tabelle 10: Anzahl von null verschiedener Renditen getrennt nach Art der Mitteilung Tabelle 11: Vergleich unterschiedlicher Klassifikationsmethoden Tabelle 12: Konfusionsmatrix Tabelle 13: Scorewerte von zwei Klassifikatoren zum Vergleich ihrer ROC-Kurve Tabelle 14: Festlegung geeigneter Parameter zur Kalibrierung des Klassifikators Tabelle 15: Stichprobenselektion für Analysen des Zusammenhangs von Text und AR Tabelle 16: Kennzahlen zur Beschreibung der Renditen nach Scorewert-Dezilen Tabelle 17: Vergleich der AR durch Gruppierung nach Röder (2000) Tabelle 18: Vergleich der standardisierten AR durch Gruppierung nach Antweiler/Frank (2006) Tabelle 19: Stichprobenselektion für die Konstruktion der Investitionsstrategie Tabelle 20: Erklärung der AR L3 mittels linearer Regression durch Scorewert, Preis, Länge der Mitteilung und beobachteten AR vor und am Ereignistag für Investitionsstrategie B Tabelle 21: Nachweis des Vorteils der Verwendung der generierten Handelssignale in einer Out-of-Sample-Validierung vor 2007 durch Vergleich der abnormalen Rendite IX

12 Tabelle 22: Nachweis des Vorteils der Verwendung der generierten Handelssignale in einer Out-of-Sample-Validierung vor 2007 durch Vergleich der True-Positive- Rate Tabelle 23: Nachweis des Vorteils der Verwendung der generierten Handelssignale in einer Out-of-Time-Validierung nach 2006 durch Vergleich der abnormalen Rendite Tabelle 24: Nachweis des Vorteils der Verwendung der generierten Handelssignale in einer Out-of-Time-Validierung nach 2006 durch Vergleich der True-Positive- Rate Tabelle 25: Nachweis des Vorteils bei Anwendung von Strategie A in einer Correct- Order-Validierung durch Vergleich der abnormalen Renditen Tabelle 26: Nachweis des Vorteils bei Anwendung von Strategie B in einer Correct- Order-Validierung durch Vergleich der abnormalen Renditen Tabelle 27: Nachweis des Vorteils bei Anwendung von Strategie A in einer Correct- Order-Validierung durch Vergleich der True-Positive-Rate Tabelle 28: Nachweis des Vorteils bei Anwendung von Strategie B in einer Correct- Order-Validierung durch Vergleich der True-Positive-Rate Tabelle 29: Kennzahlen der sich aus den Handelssignalen ergebenden Renditen X

13 Abkürzungsverzeichnis AAR Abs. AG AI AktG ANN AnSVG API AR ASCAR AUC bspw. bzgl. bzw. BaFin BAWe BörsG BörsZulV ca. CAPM CAR CDAX CFD DAX DAX 100 DEM DGAP Dr. EG Absolute Abnormale Rendite Absatz Aktiengesellschaft Artificial Intelligence Aktiengesetz Artificial Neural Networks Anlegerschutzverbesserungsgesetz Abnormaler Performance Index Abnormale Rendite Mittlere standardisierte abnormale kumulierte Rendite Area under the ROC Curve beispielsweise bezüglich beziehungsweise Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht Bundesaufsichtsamt für den Wertpapierhandel Börsengesetz Verordnung über die Zulassung von Wertpapieren zum regulierten Markt einer Wertpapierbörse circa Capital Asset Pricing Model Kumulierte abnormale Rendite Composite DAX Contract For Difference Deutscher Aktienindex mit 30 Werten Deutscher Aktienindex mit 100 Werten Deutsche Mark Deutsche Gesellschaft für Ad-hoc-Publizität mbh Doktor Europäische Gemeinschaft XI

14 d. h. das heißt EMH Efficient Market Hypothesis et al. und andere EU Europäische Union evtl. eventuell f. folgende [Seite] ff. folgende [Seiten] FFG Finanzmarktförderungsgesetz FN False Negative FNR False Negative Rate FP False Positive FPR False Positive Rate FTSE Financial Times Stock Exchange Index GmbH Gewerbe mit beschränkter Haftung GPL General Public License H 0 H A HGB HTML IBIS ID IEEE IM inkl. IR ISIN ISO KAAR KDD KDT knn lt. Nullhypothese Alternativhypothese Handelsgesetzbuch Hypertext Markup Language Inter-Banken-Informations-System Identifikationsnummer Institute of Electrical and Electronics Engineers Indexmodell inklusiv Information Retrieval International Securities Identification Number Internationale Organisation für Normung Korrigierte absolute abnormale Rendite Knowledge Discovery in Databasis Knowledge Discovery in Text k Nearest Neighbor laut XII

15 MAAR MAR MARM mbh MDAX MI MKAAR MM MoAAR Nr. OLS R RFC RI ROC S SE SVM TFxIDF TN TNR TP TPR TRV TSR TUG WpAIV WpHG WpÜG Mittlere absolute abnormale Renditen Mittlere abnormale Rendite Mean Adjusted Return Model mit beschränkter Haftung Mid-Cap Deutscher Aktienindex Mutual Information Mittlere korrigiert absolute abnormale Rendite Marktmodell Gleitende mittlere abnormale Renditen (Moving average abnormal Return) Nummer Ordinary Least Squares Rendite Request For Comments Return Index Receiver Operating Characteristic Curve Scorewert Societas Europaea Support Vector Machine Term Frequence times Inverse Document Frequency True Negative True Negative Rate True Positive True Positive Rate Thomas Reinhold Verchow Term Space Reduction Transparenzrichtlinie-Umsetzungsgesetz Verordnung zur Konkretisierung von Anzeige-, Mitteilungs- und Veröffentlichungspflichten sowie der Pflicht zur Führung von Insiderverzeichnissen nach dem Wertpapierhandelsgesetz Wertpapierhandelsgesetz Wertpapierübernahmegesetz XIII

16 UdSSR Union der Sozialistischen Sowjet Republiken UK United Kingdom URI Uniform Resource Identifier U. S. United States USA United States of America USD United States Dollar vgl. vergleiche Vol. Volumen/Band vs. versus WKN Wertpapierkennnummer XETRA Exchange Electronic Trading z. B. zum Beispiel XIV

17 1 Einleitung Informationen sind die Basis für Entscheidungen. Auf Märkten, wo Angebot und Nachfrage aufeinandertreffen, dienen Informationen den Akteuren als Grundlage für ihre Preisverhandlungen. Ende der 1960-er Jahre wurde von Eugene Fama die Theorie der informationseffizienten Kapitalmärkte begründet. Der Theorie zufolge ist ein Markt informationseffizient, wenn die auf ihm beobachtbaren Preise jederzeit alle verfügbaren Informationen vollständig und korrekt widerspiegeln. Diese Preise werden am Aktienmarkt durch die Akteure ausgehandelt, was der Bewertung von Unternehmen entspricht. Diese Bewertung orientiert sich an zukünftigen Cash-Flows, deren Prognosen häufig mit starken Unsicherheiten behaftet sind. Entsprechend sensibel reagieren Akteure am Aktienmarkt auf neue Informationen. Die Prognosen werden angepasst, was zu erneuten Preisverhandlungen führt und letztlich in beobachtbaren Kursänderungen resultiert. Diese Kursänderungen und ihre Interpretation in Bezug auf die Markteffizienz sind und waren Gegenstand zahlreicher Studien. Die Interpretation der Ergebnisse und die Meinungen hierzu sind stark kontrovers und machen die Hypothese effizienter Kapitalmärkte zu einer der umstrittensten und am häufigsten untersuchten Theorien in den Sozialwissenschaften (Findlay/Williams, 2000, S. 196). Dabei bedient sich eine Vielzahl der Arbeiten der Methodik der Ereignisstudie, in der die Bekanntgaben von bestimmten Informationen die Ereignisse darstellen. Für den deutschen Aktienmarkt existiert mit der Ad-hoc-Publizität seit 1995 eine gesetzliche Verpflichtung zur Veröffentlichung von bisher unbekannten kapitalmarktrelevanten Informationen. Die Informationen sind bei Bekanntgabe sofort allen Marktteilnehmern zugänglich und die Zeitpunkte ihrer Veröffentlichungen sind genau bestimmbar. Durch diese Eigenschaften bietet sich die Verwendung von Ad-hoc-Mitteilungen für Ereignisstudien zur Messung der Informationseffizienz auf Kapitalmärkten besonders an. Ein Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Einfluss von neuen Informationen in Form von Ad-hoc-Mitteilungen zu untersuchen und daraus Rückschlüsse auf die Effizienz des Marktes zu ziehen. Im Unterschied zu ähnlichen Studien, welche ebenfalls Ad-hoc-Mitteilungen deutscher Unternehmen zum Untersuchungsgegenstand haben, werden keine Einschränkungen auf bestimmte Marktsegmente oder Marktphasen vorgenommen. Es stehen somit deutlich mehr Ereignisse zur Verfügung, die zum einen 1

18 eine verlässlichere Interpretation der Ergebnisse zulassen und zum anderen den gesamten deutschen Aktienmarkt erfassen. Durch die Forderungen zu mehr Transparenz an den Aktienmärkten und verbessertem Anlegerschutz ist ein Zuwachs an zu verarbeitenden Informationen zu verzeichnen. Hinzu kommt die zunehmende Vernetzung unterschiedlicher Medien wie beispielsweise von Mobiltelefon und Internet, wodurch Informationen überall und jederzeit zugänglich werden. Bereits in einer Umfrage aus dem Jahr 2003, durchgeführt von Märzheuser/Gutzy, gaben 60 % der befragten Financial Professionals an, weniger als 30 Minuten für die Analyse und Bewertung einer kapitalmarktrelevanten Ad-hoc-Mitteilung zur Verfügung zu haben. Das führt zu der Frage, ob die Masse an Informationen durch die Marktteilnehmer vollständig erfasst und verarbeitet werden kann, was eine Voraussetzung für die Effizienz des Marktes ist. Wie in anderen Bereichen könnten auch hier Techniken der Informationsverarbeitung helfen, die Masse an Informationen zu reduzieren. Der enorme Wissensspeicher des World Wide Web wäre ohne Techniken zur Suche nach Informationen nur von geringem Nutzen. Ebenso ermöglichen Techniken bei der -Kommunikation die automatische Trennung von erwünschten und unerwünschten Nachrichten. Diese Verfahren der Informationsverarbeitung können bei der Beurteilung kapitalmarktrelevanter Informationen ebenfalls eingesetzt werden. Zum einen wären sie bezüglich ihrer Verarbeitungskapazität und -geschwindigkeit einem menschlichen Entscheider deutlich überlegen. Zum anderen sind sie keinen subjektiven Empfindungen oder Wahrnehmungen unterlegen, was eine objektivere Beurteilung ermöglichen kann. Durch die Unterstützung solcher Techniken bei der qualitativen Beurteilung von Sachverhalten würden somit Ressourcen freigesetzt, welche anderweitig verwendet werden können. Hieraus lässt sich ein weiteres Ziel dieser Arbeit ableiten: Methoden der Informationsverarbeitung, insbesondere des Text-Mining, sollen verwendet werden, um eine Abhängigkeit vom Inhalt der Mitteilungen und den durch sie induzierten Kursänderungen festzustellen und zur Beurteilung von Ad-hoc-Mitteilungen zu nutzen. Neben der Möglichkeit, Kursänderungen durch den Text von Ad-hoc-Mitteilungen zu erklären, kann eine solche Abhängigkeit auf einem nicht streng effizienten Markt auch zur Prognose von Kursänderungen verwendet werden. Ein darauf basierendes System kann beim Erscheinen entsprechender Ad-hoc-Mitteilungen Handlungsempfehlungen 2

19 generieren, welche möglicherweise zu Überrenditen gegenüber einer Benchmark führen. Weitere Informationen des Marktes können zusätzlich genutzt werden, um das ausschließlich auf Ad-hoc-Mitteilungen aufbauende System zu erweitern. Vorhandene Abhängigkeiten zwischen Ad-hoc-Mitteilungen und Marktinformationen können aufgedeckt werden und zusätzliche Informationen zur Renditeprognose beitragen. Die Arbeit umfasst drei aufeinander aufbauende Studien, die sich der Methodiken der Finanzwirtschaft als auch des Information Retrieval bedienen. Nach einer Einführung zur Theorie der Informationseffizienz und der Publizitätspflicht in Deutschland (Kapitel 2) folgt in Kapitel 3 eine Ereignisstudie, die den Informationseffekt von Ad-hoc- Mitteilungen detailliert untersucht. Das Vorgehen zur Erhebung der hierzu notwendigen Daten wird beschrieben und die Methodik einer Ereignisstudie erläutert. Die zweite und dritte Studie folgen in Kapitel 4. Sie basieren auf den Daten und Erkenntnissen der ersten Studie, werden jedoch durch Methoden zur Textanalyse erweitert. Das Kapitel beginnt mit einer Einführung in das Gebiet des Information Retrieval sowie einer Vorstellung bestehender Methoden zur Textklassifikation. Erläuterungen zur Funktionsweise des verwendeten Naïve-Bayes-Klassifikators und Möglichkeiten zu dessen Validierung folgen. Nach einem ausführlichen Literaturüberblick wird in der zweiten Studie die Frage beantwortet, ob der Inhalt von Ad-hoc-Mitteilungen Rückschlüsse auf die dadurch verursachten Kursänderungen zulässt. Die zweite Studie schließt mit der Darstellung und Interpretation der Ergebnisse. Anschließend wird in der dritten Studie der Zusammenhang von Ad-hoc-Mitteilungen und Kursänderungen, die sich nach den Veröffentlichungen beobachten lassen, untersucht. Es werden Investitionsstrategien entwickelt, umgesetzt und überprüft. Kapitel 5 fasst die Ergebnisse aller Untersuchungen zusammen. 3

20 dissertation.de

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