Anhang Empirische Analysen zur funktionalen Form der Beziehung zwischen Prognoserevisionen und Aktienrenditen

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1 203 Anhang Empirische Analysen zur funktionalen Form der Beziehung zwischen Prognoserevisionen und Aktienrenditen Zur ModelIierung des Zusammenhangs zwischen Aktienrenditen und Veränderungen der Durchschnittsprognose wurde im Hauptteil der Arbeit (Abschnitt 4.2) eine Transformation der Prognosevariablen in relative Rangzahlen vorgenommen. Um die Validität dieser Spezifikation zu überprüfen, soll sie im folgenden mit alternativen Modellierungen verglichen werden. In den betrachteten Spezifikationen ist die abhängige Variable durch die marktbereinigte Aktienrendite ARit gegeben. Renditen werden jeweils vom Ende einer Monatshälfte bis zum Ende der nächsten ermittelt; als Index findet der DAFOX Verwendung. Konsensprognosen werden für jede Monatshälfte durch Durchschnittsbildung über alle in der betreffenden Periode aktuellen Einzelprognosen berechnet; die mit dem Aktienkurs der Vorperiode normierte Differenz aufeinanderfolgender Prognosen ist die Basis für die ModelIierung der Rendite-Revisions-Beziehung. Hierbei finden Prognosen für das laufende Geschäftsjahr (Cl) und, in einer allgemeineren Spezifikation, Prognosen für das kommende Geschäftsjahr (C2) Berücksichtigung. Die zu modellierenden Zusammenhänge sind wie folgt: ARit = f (Clit ~ Cli,t-l). P.,t-l

2 204 AR;t = f (Clit - Cli,t-l, C2it - C2i,t-l). Pi,t-l Pi,t-l Durch Transformationen der Konsensrevisionen wird eine flexible Modellierung angestrebt; dazu werden modifizierte Polynome sowie Interaktionsterme verwendet, welche unterschiedliche Koeffizienten für negative und positive Konsensrevisionen zulassen. Darüber hinaus wird der Einfluß des systematischen Risikos überprüft, indem die Revisionsvariablen mit historischen Beta-Faktoren multipliziert werden. 1 Um die Brauchbarkeit der Prognosestreuung zur Erfassung der Prognoseunsicherheit zu überprüfen, werden in einer Erweiterung sämtliche Variablen mit einer Präzisionsvariablen multipliziert. Diese ist definiert als (u2(fjjt)/nitto.5pi,t_b also gleich der inversen Standardabweichung der Einzelprognosen F';jt in t, multipliziert mit dem Aktienkurs in t - 1 und der Quadratwurzel aus der Anzahl der Einzelprogn0- sen in t. Wird eine Transformation in relative Ränge vorgenommen, basiert sie in diesem Fall auf der mit dem Präzisionsmaß multiplizierten Konsensrevision. Extreme Werte der Konsensrevisionen werden aus den Regressionen ausgeklammert. Beobachtungen, bei denen der absolute Wert einer der bei den linearen Revisionsterme über dem jeweiligen 98 % Quantil liegt, werden nicht berücksichtigt. Auch bei dem Präzisionsmaß liegen extreme bzw. sogar nicht definierte Werte (falls vollkommenene Einigkeit unter den Analysten herrscht) vor. Diese werden alle gleich dem 1 % bzw. 99 % Quantil des Streuungsmaßes gesetzt. Die Regressionskoeffizienten werden mit OLS geschätzt. Die statistische Inferenz basiert auf dem Froot-Schätzer für die Varianz-Kovarianz-Matrix des Parametervektors. Die postulierte Struktur der Kovarianzen läßt Korrelationen zwischen allen Aktienrenditen einer Periode zu. Zunächst wird der Zusammenhang zwischen marktbereinigten Renditen und Änderungen der Konsensprognose für das laufende Geschäftsjahr analysiert. Tabelle A.l faßt die wichtigsten Ergebnisse zusammen. Mit Hilfe von Wald-Tests wird jeweils die Signifikanz der gesamten Regression als auch die all derjenigen Variablen getestet, die zusätzlich zu dem linearen Term t..clit = (Clit - Cli,t-d/ Pi,t-l in die Schätzgleichung aufgenommen wurden. Wird die Prognosesicherheit nicht berücksichtigt, kann die Hypothese eines linearen Zusammenhangs mit ausreichender Sicherheit abgelehnt werden. Anders sieht es 1 Die Beta-Faktoren werden mit dem DAFOX als Marktindex und mindestens 60 täglichen Renditen desjenigen Zeitraums berechnet, der zwölf Monate vor t beginnt und in t - 1 endet.

3 205 Tabelle A.l: Regressionen von marktbereinigten Aktienrenditen auf Veränderungen der Konsensprognose für das laufende Geschäftsjahr Ohne Berücksichtigung der Prognosepräzision Mit Berücksichtigung der der Prognosepräzision Modell X 2 (NL) X 2 (REG) il 2 X 2 (NL) X 2 (REG) il 2 27,51 (0,000) 0,21 % 28,50 (0,000) 0,23% 11 10,04 (0,002) 36,80 (0,000) 0,28% 3,20 (0,073) 40,32 (0,000) 0,24% III 4,62 (0,032) 26,57 (0,000) 0,17% 1,36 (0,244) 31,87 (0,000) 0,16% IV 12,40 (0,006) 37,27 (0,000) 0,28% 5,41 (0,144) 45,50 (0,000) 0,24% V 15,93 (0,001) 42,90 (0,000) 0,30% 3,92 (0,270) 43,86 (0,000) 0,24% VI 48,09 (0,000) 0,27% 58,14 (0,000) 0,27% Verwendete Spezifikationen (ARit: abnormale Rendite; IlCit : mit dem Preis normierte Konsensrevision; DN : Dummy-Variable für IlCit < 0; IlCi,: Transformation von IlCit in relative Rangzahlen ): I ARit = bo + blllcli' Ir ARit bo + blllclit + b2 sign(ilclit)(ilcli,)2 III ARit = bo + bl ßitllClit + b2 ßi,sign(IlClit)(IlClit)2 IV ARit = bo + bl IlCli, + b2 sign(ilcli,)(ilclit)2 + b3 DNIlCli, + b4 DNsign(IlClit)(IlClit)2 V AR;, = bo + blllclit + b2 sign(ilclit)(ilcli,)2 + b3 (IlClit)3 + b4 sign(ilclit)(ilclit)4 VI ARit = bo + bl IlCli, Bei Berücksichtigung der Prognosepräzision werden die abhängigen Variablen mit der Präzision der Einzelprognosen in t multipliziert. X2(NL): gemeinsamer Test aller Variablen außer IlCi, auf Null. X 2 (REG): Signifikanz der Regression. Testwerte werden mit Irrtumswahrscheinlichkeiten aufgeführt. aus, wenn die erklärenden Variablen mit dem Präzisionsmaß multipliziert werden. Nun erweist sich ein einfacher, linearer Zusammenhang als valide Spezifikation. Eine Erklärung für dieses Bild ist die folgende: Mit der Höhe der Prognoserevisionen kann die durchschnittliche Genauigkeit der darin enthaltenen Informationen und damit auch der Preisreaktionskoeffizient variieren. 2 Ist das verwendete Präzisionsmaß in der Lage, diese Variation zu erfassen, sollte das Ausmaß der dadurch bedingten Nichtlinearität zurückgehen. Die Modellierung des systematischen Risikos trägt nicht zu einer besseren Erfassung des Risiko-Rendite-Zusammenhangs bei. 3 Eine naheliegende Erklärung für dieses 2V gl. die Diskussion in Abschnitt Diese Aussage kann auch aufrechterhalten werden, wenn - zur Verringerung von Meßfehlern -

4 206 Ergebnis ist, daß das Beta-Risiko am deutschen wie auch am US-amerikanischen Markt offensichtlich nicht in dem aus der Theorie abgeleiteten Umfang bewertet wird. Studien, die den Zusammenhang zwischen realisierten Renditen und historischen Beta-Faktoren untersuchen (vgl. Möller, 1988), legen dies ebenso nahe wie Analysen von Aktienkurserwartungen institutioneller Investoren (vgl. Löffler und Weber, 1997). Ist die Beziehung zwischen erwarteten Renditen und Beta-Faktoren jedoch nur schwach ausgeprägt, sind die hier erzielten Ergebnisse nicht weiter verwunderlich. Die Transformation der Konsensrevision in relative Rangzahlen erweist sich als brauchbare Methode zur Modellierung des funktionalen Zusammenhangs. Die X 2 - Teststatistik für die Signifikanz der gesamten Regression nimmt jeweils den höchsten Wert an, ob nun die Prognosepräzision berücksichtigt wird oder nicht; und auch an den korrigierten Bestimmtheitsmaßen läßt sich ablesen, daß mit der Rangtransformation kein wesentlicher Informationsverlust verbunden sein dürfte. Diese Aussage kann auch aufrechterhalten werden, wenn zusätzlich noch Prognosen für das kommende Geschäftsjahr bei der ModelIierung berücksichtigt werden (vgl. Tabelle A.2). Von Interesse ist, daß die Hypothese eines linearen Zusammenhangs nun auch dann nicht verworfen werden kann, wenn das Präzisionsmaß außen vor bleibt. Zuvor wurden der Konsensrevision sämtliche langfristigen Gewinnentwicklungen zugerechnet, die mit ihr korreliert sind. Die Zurechnung äußert sich in einer Verzerrung der geschätzten Koeffizienten (relativ zu einer vollständigen Spezifikation, die Prognosen für alle zukünftigen Perioden enthielte). Das Ausmaß der Korrelation dürfte, wie in Abschnitt argumentiert, mit der absoluten Höhe der Kurzfrist Revision schwanken. Dies kann zu dem in Tabelle A.1 nachgewiesenen nichtlinearen Zusammenhang führen. Werden hingegen in den Regressionen noch Prognosen mit anderem Vorhersagehorizont kontrolliert, so werden die Koeffizienten nur noch von dem Teil der Korrelation mit zukünftigen Entwicklungen beeinflußt, der nicht durch die Revisionsvariable anderer Fristigkeit erfaßt wird. Wenn die Nichtlinearitäten der Basisregressionen dadurch erklärbar sind, daß Prognoserevisionen je nach Höhe unterschiedliche Implikationen für die Einschätzung langfristiger Ertragsentwicklungen haben, stellt der in Tabelle A.2 aufgezeigte Befund keine Überraschung dar. das Beta-Risiko mit Interaktionstermen kontrolliert wird, die unterschiedliche Preisreaktionskoeffizienten für Aktien mit überdurchschnittlichen Beta-Faktoren zulassen.

5 207 Tabelle A.2: Regressionen von marktbereinigten Aktienrenditen auf Veränderungen der Konsensprognose für das laufende und das kommende Geschäftsjahr Ohne Berücksichtigung der Prognosepräzision Mit Berücksichtigung der der Prognosepräzision Modell X 2 (NL) X 2 (REG) fl2 X 2 (NL) X 2 (REG) fl2 I 29,67 (0,000) 0,40% 12,99 (0,001) 0,32% II 0,58 (0,756) 33,17 (0,000) 0,39% 6,86 (0,032) 25,90 (0,000) 0,43% III 4,67 (0,198) 44,52 (0,000) 0,41 % 4,50 (0,213) 39,83 (0,000) 0,33% IV 42,51 (0,000) 0,41 % 44,18 (0,000) 0,37% Verwendete Spezifikationen (ARit: abnormale Rendite; t..cit: mit dem Preis normierte Konsensrevision; DN: Dummy-Variable für t..cit < 0; t..cit : Transformation von t..cit in relative Rangzahlen): I ARit = bo + b1 t..clit + b2 t..c2it II ARit bo + b1 t..clit + b2 t..c2it + b3 DIN t..clit + b4 D2N t..c2it III AR;t = bo + b1 t..clit + b2 sign(t..c1it)(t..c1it)2 + b3 (t..c1i.)3 + b4 sign(t..c1i.) (t..c1i.)4 +bs t..c2it + b6 sign(t..c2i.) (t..c2it ) 2 + b7 (t..c2it )3 + bs sign(t..c2it)(t..c2it)4 VI AR;t = bo + h ßClit + b2 t..c2it Bei Berücksichtigung der Prognosepräzision werden die abhängigen Variablen mit der Präzision der Einzelprognosen in t multipliziert. X 2 (NL): gemeinsamer Test aller Variablen außer ßClit und ßC2it auf Null. X 2 (REG): Signifikanz der Regression. Testwerte werden mit Irrtumswahrscheinlichkeiten aufgeführt. Abschließend betrachtet haben die hier vorgestellten Analysen gezeigt, daß die Transformation der Revisionsvariablen in relative Ränge eine Vorgehensweise darstellt, die sehr einfach ist und den Daten keine gewichtigen Restriktionen auferlegt. Die Verwendung dieser Spezifikation in den Analysen von Kapitel 4 erscheint somit ausreichend abgesichert.

6 209 Literaturverzeichnis Abarbanell, J. (1991): Do analysts' earnings forecasts incorporate information in prior stock price changes? Journal of Accounting and Economics 14, Abarbanell, J. und Bernard, V. (1992): Tests of analysts' overreaction/underreaction to earnings information as an explanation for anomalous stock price behavior. Journal of Finance 47, Abarbanell, J., Lanen, W. und Verrecchia, R. (1995): Analysts' forecasts as proxies for investor beliefs in empirical research. Journal of Accounting and Economics 20, Abdel-khalik, A. R. und Ajinkya, B. (1982): Returns to informational advantages: The case of analysts' forecast revisions. Accounting Review 57, Admati, A. (1989): Information in financial markets: The rational expectations approach. Bhattacharya, S. (Hg.): Financial markets and incomplete information. Tatowa, N. J. (Frontiers of modern financial theory; 2), Admati, A. und Pileiderer, P. (1986): A monopolistic market for information. Journal of Economic Theory 39, Admati, A. und Pileiderer, P. (1988): Selling and trading on information in financial markets. American Economic Review 78, Admati, A. und Pileiderer, P. (1990): Direct and indirect sale of information. Econometrica 58, Allen, F. (1990): The market for information and the origin of financial intermediation. Journal of Financial Intermediation 1, Allen F. und Winton, A. (1995): Corporate financial structure, incentives and optimal contracting. Jarrow, R. A., Maksimovic, V. und Ziemba, W. T. [Hrsg.]: Finance. Amsterdam (Handbooks in Operations Research and Management Science; 9),

7 210 Andreassen, P. und Kraus, S. (1990): Judgmental extrapolation and the salience of change. Journal of Forecasting 9, Andrews, D. (1991): Heteroskedasticity and autocorrelation consistent covanance matrix estimation. Econometrica 59, Arnott, R. (1985): The use and misuse of consensus earnings. Journal of Port folio Management 11, Aumann, R. (1976): Agreeing to disagree. Annals of Statistics 4, Ball, R. und Brown, P. (1968): An empirical evaluation of accounting income numbers. Journal of Accounting Research 6, Bandyopadhyay, S., Brown, L. und Richardson, G. (1995): Analysts' use of earnings forecasts in predicting stock returns: Forecast horizon effects. International Journal of Forecasting 11, Barry, C. und Brown, S. (1985): Differential information and security market equilibrium. Journal of Financial and Quantitative Analysis 20, Batchelor, R. und Dua, P. (1991): Blue Chip rationality tests. Journal of Money, Credit, and Banking 23, Beiker, H. (1993): Überrenditen und Risiken kleiner Aktiengesellschaften. Eine theoretische und empirische Analyse des deutschen Kapitalmarktes von Köln. Benabou, R. und Laroque, G. (1992): Using privileged information to manipulate markets: insiders, gurus, and credibility. Quarterly Journal of Economics 107, Bernard, V. (1987): Cross-sectional dependence and problems in inference in marketbased accounting research. Journal of Accounting Research 25, Bernard, V. (1993): Stock price reactions to earnings announcements. Thaler, R. [Hrsg.]: Advances in behavioral finance. New York, Biais, B. und Germain, H. (1995): Incentive compatible contracts for the sale of information. Manuskript, Universität Toulouse. Binmore, K. (1992): Fun and games. A text on game theory. Lexington, Mass. Brennan, M. (1990): Latent assets. Journal of Finance 45, Brennan, M. und Chordia, T. (1993): Brokerage commission schedules. Journal of Finance 48, Brennan, M. und Hughes, P. (1991): Stock prices and the supply of information. Journal of Finance 46,

8 211 Brennan, M., Jegadeesh, N. und Swaminathan, B. (1993): Investment analysis and the adjustment of stock prices to common information. Review of Financial Studies 6, Bromann, 0., Schiereck, D. und Weber, M. (1997): Reichtum durch (anti-)zyklische Handelsstrategien am deutschen Aktienmarkt? Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 49, Brown, K., Harlow, W. V. und Starks, L. (1996): Of tournaments and temptations: An analysis of managerial incentives in the mutual fund industry. Journal of Finance 51, Brown, L. (1991): Forecast selection when all forecasts are not equally recent. International Journal of Forecasting 7, Brown, L. (1993): Earnings forecasting research: Its implications for capital markets research. International Journal of Forecasting 9, Burguet, R. und Vives, X. (1995): Sociallearning and costly information acquisition. Manuskript, Universität Barcelona. Cheng, A., Hopwood, W. und McKeown, J. (1992): Non-linearity and specification problems in unexpected earnings response regression model. Accounting Review 67, Cohen, J., Zinbary, E. und Zeikel, A. (1987): Investment analysis and portfolio management. 5. Aufl., New York. Collins, D. und Kothari, S.P. (1989): An analysis of intertemporal and cross-sectional determinants of earnings response coefficients. Journal of Accounting and Economics 11, Copeland, T. E. (1974): A model of asset trading under the assumption of sequential information arrival. Journal of Finance 31, Cornell, B. und Landsmann W. (1989): Security price response to quarterly earnings announcements and analysts' forecast revisions. Accounting Review 64, Crichfield, T., Dyckman, T. R. und Lakonishok, J. (1978): An evaluation of security analysts' forecasts. Accounting Review 53, Damodaran, A. (1993): A simple measure of price adjustment coefficients. Journal of Finance 48, Davidson, R. und MacKinnon, J. (1993): Estimation and inference in econometrics. New York. De Bondt, W. und Thaler, R. (1990): Do security analysts overreact? American Economic Review 80,

9 212 De Bondt, W. und Thaler, R. (1995): Financial decision-making in markets and firms: A behavioral perspective. Jarrow, R. A., Maksimovic, V. und Ziemba, W.T. [Hrsg.]: Finance. Amsterdam (Handbooks in Operations Research and Management Sciencej 9), Debreu, G. (1959): Theory of value. New York. De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. und Waldmann, R. (1991): The survival of noise traders in financial markets. Journal of Business 64, Devenow, A. und Welch, I. (1996): Rational herding in financial economics. European Economic Review 40, Diehl, U. (1993): Investor Relations. Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis 12, Dow, J. und Gorton, G. (1994): Arbitrage Chains. Journal of Finance 49, Dreman, D. und Berry, M. (1995): Analyst forecasting errors and their implications for security analysis. Financial Analysts Journal 51, Dugar, A. und Nathan, S. (1995): The effect of investment banking relationships on financial analysts' earnings forecasts and investment recommendations. Contemporary Accounting Research 12, Easton, P., Harris, T. und Ohlson, J. (1992): Aggregate accounting earnings can explain most of security returns: The case of long return intervals. Journal of Accounting and Economics 15, Eberts, M. (1986): Das Berufsbild des Finanzanalysten in der Bundesrepublik Deutschland. Darmstadt. Ehrbeck, T. und Waldmann, R. (1996): Why are professional forecasters biased? Agency versus behavioral explanations. Quarterly Journal of Economics 111, Einhorn H. und Hogarth, R. (1978): Confidence in judgement: Persistence of the illusion of validity. Psychological Review 85, Fama, E. (1970): Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. Journal of Finance 25, Fama, E. (1977): Risk-adjusted discount rates and capital budgeting under uncertainty. Journal of Financial Economics 5, Fama, E. (1991): Efficient capital markets: 11. Journal of Finance 46, Francis, J. und Philbrick, D. (1993): Analysts' decisions as products of a multi-task environment. Journal of Accounting Research 31,

10 Frantzmann, H. - J. (1990): Zur Messung des Marktrisikos deutscher Aktien. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 42, Freeman, R. und Tse, S. (1992): A nonlinear model of security price responses to unexpected earnings. Journal of Accounting Research 20, Fraot, K. (1989): Consistent covariance matrix estimation with cross-sectional dependence and heteroskedasticity in financial data. Journal of Financial and Quantitative Analysis 24, Froot, K., Scharfstein, D. und Stein, J. (1992): Herd on the street: Informational inefficiencies in a market with short-term speculation. Journal of Finance 47, Givoly, D. und Lakonishok, J. (1980): Financial analysts' forecasts of earnings: Their value to investors. Journal of Banking and Finance 4, Göppl, H. und Schulz H. (1992): Die Konzeption eines Deutschen Aktienindex für Forschungszwecke (DAFOX). Arbeitspapier, Institut für Entscheidungstheorie und Unternehmensforschung der Universität Karlsruhe. Granger, C. und Newbold, P. (1986): Forecasting economic time series. 2. Aufl., New York. Grossman, S. (1976): On the efficiency of competitive stock markets where agents have diverse information. Journal of Finance 18, 81-1Ol. Grossman, S. und Stiglitz, J. (1980): On the impossibility of informationally efficient markets. American Economic Review 70, Harris, T., Lang, M. und Möller, H. P. (1994): The value relevance of German accounting measures: An empirical analysis. Journal of Accounting Research 32, Hawkins, E., Chamberlin, S. und Daniel, W. (1984): Earnings expectations and security prices. Financial Analysts Journal 40, Hayek, F. A. (1945): The use of knowledge in society. American Economic Review 35, Hirshleifer, D., Subrahmanyam, A. und Titman, S. (1994): Security analysis and trading patterns when some investors receive information before others. Journal of Finance 5, Hirshleifer, J. (1971): The private and social value of information and the reward to inventive activity. American Economic Review 61, Holden, C. und Subrahmanyam, A. (1992): Long-lived private information and imperfect competition. Journal of Finance 47,

11 214 Holden, C. und Subrahmanyam, A. (1996): Risk aversion, liquidity, and endogenous short horizons. Review of Financial Studies 9, Holmström, B. (1982): Moral hazard in teams. Bell Journal of Economics 13, Hüfner, B. und Möller, H. P. (1997): Erfolge börsennotierter Unternehmen aus der Sicht von Finanzanalysten: Zur Verläßlichkeit von DVFA-Ergebnissen und deren Prognosen. Zeitschrift für Bankwirtschaft und Bankrecht 9, Jensen, M. (1986): Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers. American Economic Review (Papers and Proceedings) 75, Judge, G., Griffiths, W. E., HilI, R. C., Lütkepohl, H. und Lee, T.-S. (1985): The theory and practice of econometrics. 2. Aufl., New York. Kahneman, D. und Tversky, A. (1973): On the psychology of prediction. Psychological Review 80, Kandel, E. und Pearson, N. (1995): Differential interpretation of public signals and trade in speculative markets. Journal of Political Economy 103, Keane, M. und Runkle, D. (1990): Testing the rationality of price forecasts: New evidence from panel data. American Economic Review 80, Keane, M. und Runkle, D. (1997): Are financial analysts' forecasts of corporate profits rational? Journal of Political Economy (erscheint demnächst). Keon, E. (1996): Earnings expectations in financial theory and investment practice. Brown, L. [Hrsg.]: IBES Research Bibliography. New York, IX-XXIV. Keynes, J. M. (1936): The general theory of employment, interest and money. London. Küting, K. und Bender, K. (1992): Das Ergebnis je Aktie nach DVFAjSG. Betriebsberater 30 (Beilage 16), Kyle, A. (1985): Continuous acutions and insider trading. Econometrica 53, Levy, A. und Livingston, M. (1995): The gains from diversification reconsidered: transaction costs and superior information. Financial Markets, Institutions and Instruments 4, Lichtenstein, S., Fischhoff, B. und PhilIips, L. D. (1982): Calibration of probabilities: The state of the art to Kahneman, D., Slovic, P. und Tversky, A. [Hrsg.]: Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Cambridge, Lintner, J. (1969): The aggregation ofinvestors' diversejudgements and preferences

12 in purely competitive security markets. Journal of Financial and Quantitative Analysis 4, Lobo, G. (1991): Alternative methods of combining security analysts' and statistical forecasts of annual corporate earnings. International Journal of Forecasting 7, Löffler, G. und Weber, M. (1997): Welche Faktoren beeinflussen erwartete Aktienrenditen? - Eine Analyse anhand von Umfragedaten. Zeitschrift für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften 117, Loistl, O. [Hrsg.) (1994): Effiziente Kommunikation zwischen Unternehmen und der Investment Community. Dreieich (Beiträge zur Wertpapieranalysej 29). Lui, Y. - H. (1995): Market reaction to analysts' multi-year forecast revisions: a non-parametric approach. British Accounting Review 27, Lys, T. und Sohn, S. (1990) The association between revisions of financial analysts' earnings forecasts and security price changes. Journal of Accounting and Economics 13, MecEwen, R. A. (1991): An empirical estimation of the investor loss function asscociated with the use of analysts' forecasts of earnings. Decision Sciences 22, Menkhoff, L. und Röckemann, C. (1994): Noise Trading auf Aktienmärkten. Zeitschrift für Betriebswirtschaft 64, Merton, R. C. (1987): A simple model of capital market equilibrium with incomplete information. Journal of Finance 48, Michaely, R. und Womack, K. (1996): Conflict of interest and the credibility of underwriter analyst recommendations. Manuskript, Cornell University. Möller, H. P. (1988): Die Bewertung risikobehafteter Anlagen an deutschen Wertpapierbörsen. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 40, Möller, H. P. und Baal, H. (1992): Langfristige Marktrenditen von Aktien und kumulierte Unternehmenserfolge: Eine empirische Untersuchung. Manuskript, RWTH Aachen. Muth, J. F. (1961): Rational expectations and the theory of price movements. Econometrica 29, Neuman, M. und Klein, M. (1982): Probleme der Theorie effizienter Märkte und ihrer empirischen Überprüfbarkeit. Kredit und Kapital 2, Newey, W. und West, K. (1987): A simple positive semi-definite, heteroscedasticity and autocorelation consistent covariance matrix. Econometrica 55, O'Brien, P. (1988): Analysts' forecasts as earnings expectations. Journal of Accounting and Economics 10,

13 216 Oehler, A. (1992): "Anomalien", "Irrationalitäten" oder "Biases" der Erwartungsnutzentheorie und ihre Relevanz für Finanzmärkte. Zeitschrift für Bankwirtschaft und Bankrecht 4, O'Hara, M. (1995): Market microstructure theory. Cambridge, Mass. Ohlson, J. (1983): Price-earnings rations and earnings capitalization under uncertainty. Journal of Accounting Research 21, Pieper, U., Schiereck, D. und Weber, M. (1993): Die Kaufempfehlungen des 'Effecten-Spiegel'. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 45, Pike, R., Meerjansen, J. und Chadwick, L. (1993): The appraisal of ordinary shares by investment analysts in the UK and Germany. Accounting and Business Research 23, Röckemann, C. (1994): Anlageempfehlungen von Börseninformationsdiensten und Anlegerverhalten. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 46, Rubinstein, M. (1973): Securities market efficiency in an Arrow-Debreu-economy. American Economic Review 65, Sauer, A. und Murphy, A. (1992): An empirical comparison of alternative models of captal asset pricing in Germany. Journal of Banking and Finance 16, Scharfstein, D. und Stein, J. (1990): Herd behavior and investment. American Economic Review 80, Schiereck, D. und Weber, M. (1995): Zyklische und antizyklische Handelsstrategien am deutschen Aktienmarkt. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 47, Schoenen, M. (1994): Analysten und ihre Mittlerrolle. FAZ 248, B 11. Shefrin, H. und Statman, M. (1986): How not to make money in the stock market. Psychology Today 20, Sinha, P., Brown, L. und Das, S. (1996): A re-examination of financial analysts' differential earnings forecast accuracy. Manuskript, SUNY, Buffalo. Stewart, S. (1988): Forecasting corporate earnings. Levine, S. [Hrsg.]: The financial analyst's handbook, 2. Aufl., New York, Stickel, S. (1991): Common stock returns surrounding earnings fore cast revisions: more puzzling evidence. Accounting Review 66, Stickel, S. (1992): Reputation and performance among security analysts. Journal of Finance 47,

14 Stickel, S. (1995): The anatomy of the performance of buy and seil recommendations. Financial Analysts Journal 51, Stiglitz, J. (1974): On the irrelevance of corporate financial policy. American Economic Review 64, Subramanyam, K. R. (1996): Uncertain precision and price reactions to information. Accounting Review 71, Trueman, B. (1994): Analysts' forecasts and herding behavior. Review of Financial Studies 7, Vives, X. (1995): Short-term investment and the informational efficiency of the market. Review of Financial Studies 8, Vives, X. (1996): Social learning and rational expectations. European Economic Review 40, White, H. (1980): A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica 48, White, H. (1984): Asymptotic theory for econometricians. Orlando (Economic Theory, Econometrics, and Mathematical Economics). Womack, K. (1996): Do brokerage analysts' recommendations have investment value? Journal of Finance 51, Zwiebel, J. (1995): Corporate conservatism and relative compensation. Journal of Political Economy 103,

15 Io'fl r.\n DeutscherUniversitätsVerlag ~ GABLER VIEWEG WESTDEUTSCHERVERLAG "Empirische Finanzmarktforschung/Empirical Finance" Herausgeber: Prof. Dr. Jan Pieter Krahnen, Prof. Richard Stehle, Ph.D. GABLER EDITION WISSENSCHAFT Olaf Ehrhardt BörseneinfOhrungen von Aktien am deutschen Kapitalmarkt XXIV, 232 Seiten, Broschur DM 98,-1 Os 715,-1 SFr 89, ISBN Der Autor untersucht die Ursachen für das Entstehen positiver Emissionsrenditen. Er zeigt, daß den anfänglich hohen Emissionsrenditen am deutschen Kapitalmarkt keine statistisch signifikanten Preiskorrekturen in den Monaten nach der Börseneinführung folgen. Thomas Kaiser Volatllitätsprognose mit Faktor-GARCH-Modellen Eine empirische Studien für den deutschen Aktienmarkt XXVI, 127 Seiten, 24 Abb., 59 Tab., Broschur DM 89,-1 OS 650,-1 SFr 81, ISBN Die Schätzung und Prognose der Volatilität von Finanzmarkttiteln hat durch die Verbreitung derivativer Finanzinstrumente und der dafür erforderlichen Bewertungsmodelle an Bedeutung gewonnen. Der Autor beschreibt einen neuen multivariaten Schätz- und Prognoseansatz. Carl-Heinrich Kehr Preisfindung bei verteilter Börsenstruktur Eine empirische Untersuchung für den deutschen Aktienmarkt XXXVIII, 325 Seiten, 16 Abb., Broschur DM 98,-1 Os 715,-1 SFr 89, ISBN In der Diskussion um die optimale Börsenstruktur für Deutschland läßt sich ein Defizit an ökonomisch fundierten Argumenten konstatieren. Der Autor quantifiziert die Rolle der deutschen Präsenzbörsen für die Informationsverarbeitung am deutschen Aktienmarkt. Karl Klügel Bankenaufsichtsrecht und Skalenertrlge Vergleich US-amerikanischer Commercial banks und deutscher Geschäftsbanken XXXI, 274 Seiten, Broschur DM 98,-1 Os 715,-1 SFr 89,- ISBN K. Klügel schätzt Skalenerträge für Geschäftsbanken und führt empirische Untersuchungen mit deutschen und US-amerikanischen Daten durch. Mit Hilfe der Translog-Kostenfunktion werden die gewonnenen Ergebnisse mit den vergleichbaren US-amerikanischen Studien verbunden.