Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt"

Transkript

1 Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt Speculation in Futures Markets and the Impact on Agricultural Commodity Prices (Working Paper) Martin Fischer, Daniel Maul und Dirk Schiereck Technische Universität Darmstadt, Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften, Fachgebiet Unternehmensfinanzierung, Hochschulstraße 1, Darmstadt Abstract Over the last few years, rising prices and increasing price volatility of major agricultural food commodities caused a discussion among various organizations about who is to blame for this development. While many Non-Governmental Organizations (NGO) proclaim that speculations in future markets cause the rise in food prices, financial institutions generally refuse to accept the existence of such a relationship. They argue that other reasons, such as the diversion of row crops to bio-fuel production, as well as the growing demand from the BRIC countries, are responsible. Moreover, academic research provides contradictory results on this topic. This controversy is the motive for this study. In order to offer additional insights into this subject, the relationship between the price changes of corn, wheat, and soybeans and the changes in the open positions of speculators are analyzed. Commitments of Traders (COT) as well as Disaggregated Commitments of Traders (DCOT) reports, provided by the Commodity Futures Trading Commission (CFTC), are investigated to determine if the activities of speculators had an impact on food prices. The results of the empirical analysis do not support the existence of such a relationship. JEL Q14; G13; G18 Agricultural Commodities; Future Prices; Speculation

2 1. Einleitung Die Debatte über den Einfluss von Finanzspekulationsgeschäften an Terminmärkten auf den Agrarrohstoffkassamarkt hält bereits seit Jahren an und hat seither nichts an ihrer Aktualität verloren. Nichtregierungsorganisationen (NGO) wie Foodwatch und Oxfam präsentieren Evidenz für einen solchen Zusammenhang, der aber von wissenschaftlicher Seite aufgrund von erheblichen methodischen Defiziten in der Erhebung nicht akzeptiert wird (vgl. Pies 2013). Dementsprechend offen ist auch die Frage, ob Banken und Versicherungen durch ihre Handelsaktivitäten eine Mitverantwortung am Hunger in der Welt haben (Anastassiou 2013). Kampagnen von NGO, die Terminmarkthandel als moralisch verwerflich beschreiben, haben aber Wirkung gezeigt. Einige Banken sind vor endgültiger Klärung des Zusammenhangs aus Finanzgeschäften mit Agrarrohstoffen ausgestiegen. Gleichwohl bleibt die Forderung für eine Regulierung oder sogar ein Verbot des Handels mit Agrarrohstoffen im Raum. Ein Auslöser für die Zunahme an wissenschaftlichen Diskussionen über den Einfluss spekulativen Terminmarkthandels auf Rohstoffkassapreise war der extreme Preisanstieg von Agrarrohstoffpreisen in den Jahren 2006 bis 2008, der mit einer deutlichen Zunahme der Handelsaktivitäten von Finanzinstituten einherging. Ein kausaler Zusammenhang von Preisanstiegen und Nahrungsmittelspekulationen ist aber fraglich. Unstrittig ist nur, dass Ernteausfälle, das gestiegene Wohlstandsniveau in Schwellenländern, insbesondere den BRIC-Staaten, und der Einsatz von Agrarrohstoffen zur Herstellung von Bioethanol und Biogas die Preisentwicklung nachhaltig beeinflussen (Abbott et al. 2009; Cooke/Robles 2009). Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel dieser Untersuchung, einen Beitrag zur Versachlichung der gegenwärtig sehr emotional geführten Diskussion zu erbringen, indem empirische Evidenz zu den Auswirkungen verstärkter Terminmarktaktivitäten auf die Kassapreisentwicklung der Agrarrohstoffe Mais, Weizen und Sojabohnen vorgestellt wird. Zusätzlich wird in einem zweiten Schritt zwischen Händlerklassifizierungen unterschieden, um möglichst exakt den Einfluss bestimmter Marktteilnehmer zu erfassen. Dabei ist die Studie wie folgt aufgebaut: Kapitel 2 befasst sich mit aktuellen Entwicklungen und den Ergebnissen vorangegangener Untersuchungen. Kapitel 3 und 4 haben die Untersuchungsmethodik und die Vorgehensweise samt Erläuterung der Datengrundlage als Gegenstand. Die Ergebnisse werden in Kapitel 5 vorgestellt und interpretiert. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung und Schlussfolgerung in Kapitel Grundlagen des Rohstoffhandels und Literaturüberblick Finanzinvestoren und Spekulanten bevorzugen bei Engagements in Agrarrohstoffen den Handel an Terminmärkten, wo die Transaktionskosten allein schon deshalb ungleich niedriger sind, weil keine Lagerhaltungskosten für physische Bestände zu berücksichtigen sind. Die an Terminmärkten gehandelten Futureskontrakte auf Rohstoffindices und Einzelrohstoffe haben eine endliche Laufzeit mit besonders liquiden Kontrakten von selten länger als einem Jahr, so dass langfristig orientierte Investoren zum Laufzeitende ihrer Positionen regelmäßig neue Kontrakte abschließen müssen, Positionen werden gerollt. Die amerikanischen Terminbörsen für Rohstoffhandel werden von der U.S. Commodity Futures Trading Commission (CFTC) kontrolliert. Die CFTC veröffentlicht in ihrer Funktion als überwachendes Organ der Futuresmärkte regelmäßig Daten zu den offenen Positionen. Diese werden im Futures-and-Options-Combined Commitments of Traders (COT) Bericht jeden Freitag veröffentlicht (Irwin/Sanders 2012). Die offenen Positionen (Open Interest) beinhalten alle bereits abgeschlossenen Futurespositionen, die noch nicht durch Kauf einer gegenläufigen Transaktion bzw.

3 durch Lieferung der Ware aufgelöst wurden. Die Summe der Kaufpositionen (Long-Position O- pen Interest) muss gleich der Summe der Verkaufspositionen (Short-Position Open Interest) sein (CFTC 2012a). Die Anzahl der offenen Positionen gibt Aufschluss über die Entschlossenheit der Rohstoffverkäufer an ihren Short-Positionen und der Rohstoffkäufer an ihren Long-Positionen festzuhalten. Geman (2005) vertritt die Ansicht, dass die offenen Positionen der Hauptindikator für Analysten sind, die Regeln für den Kauf und Verkauf von Futures aus positiven oder negativen Trends der offenen Positionen ableiten. Die offenen Kontrakte werden in Reporting und Non-Reporting kategorisiert. Händler, die eine gewisse Anzahl an Kontrakten überschreiten, verpflichten sich, diese der CFTC mitzuteilen. Die meldepflichtigen Positionen nehmen 70-90% des Gesamtvolumens der offenen Futureskontrakte ein. Die Kategorie der Reporting-Traders kann weiter in die Grupppen Commercial und Non-Commercial unterteilt werden. Unter der Kategorie Commercial werden Absicherer (Hedgers) zusammengefasst, die Risikominimierung betreiben. Rohstoff-Fonds und von Spekulanten verwaltete Futuresportfolien werden zu den Non-Commercial Reportables gezählt und sind nachfolgend von besonderem Interesse (Sanders et al. 2004). Die Handelsvolumina der Non-Reporting Händler sind klein genug, um sie durch die Broker direkt melden zu lassen (Gilbert 2012). Non-Commercial offene Positionen können in Long -, Short - und Spreading -Positionen unterteilt werden, während Commercial und die gesamte Kategorie Non- Reporting nur in Long - und Short -Positionen unterschieden werden (Irwin/Sanders 2012). Seit dem 4. September 2009 veröffentlicht die CFTC wöchentlich einen zusätzlichen DCOT- Bericht, dessen Zeitreihen rückwirkend bis auf den veröffentlicht werden. Die zusätzliche Veröffentlichung des DCOT-Berichts war eine Reaktion der CFTC aufgrund zunehmender Kritik, dass die Klassifizierung einiger Swap-Händler und Banken in die Kategorie Commercial faktisch nicht einer Hedging-Aktivität entsprechen. Die Einteilung erfolgt in den DCOT- Berichten daher in differenzierterer Form (CFTC 2012b) nach 1. Hersteller (Producer), Händler (Merchant), Verarbeiter (Processor), Konsumenten (Consumer): PM als (S)hort und (L)ong Position; 2. Swap Dealer: SD als (L)ong, (S)hort und (Sp)read Position; 3. Managed Money: MM als (L)ong, (S)hort und (Sp)read; 4. Verschiedene (Other Reportables): OR als (L)ong, (S)hort und (Sp)read; und 5. Nicht meldepflichte Händler (Non-Reportable): NR als (L)ong und (S)hort. Darüber hinaus veröffentlicht die CFTC seit 2007 einen Supplemental Commitments of Traders (SCOT) Bericht, teilweise als Commodity Index Traders oder CIT Bericht bezeichnet (Irwin/Sanders 2012). Diese Berichte präsentieren die aggregierten Positionen von Index- Händlern für 12 Agrarmärkte. Dafür werden die Positionen der Index-Händler aus den bisherigen Kategorien entfernt und als zusätzliche Kategorie, ebenfalls nach Long - oder Short -Position getrennt, ausgewiesen (Irwin/Sanders 2012). Durch den im Jahr 2010 verabschiedeten Dodd- Frank-Akt der CFTC wurden umfangreiche Möglichkeiten eingeführt, um spekulative Futuresund Swap-Positionen zu beschränken und so Marktstabilität zu gewährleisten (Sander/Irwin 2011). Terminmärkte für Rohstoffe blicken auf eine lange Historie mindestens bis ins 17. Jahrhundert zurück. Doch seit Beginn der 1990er Jahre sind auf diesen Märkten tiefgreifende Veränderungen im Gange, da sich Rohstoffe als Vermögensklasse immer größerer Beliebtheit erfreuen und für Investoren interessanter werden. Mit der technologischen Weiterentwicklung der Rohstoffbörsen nahm der Handel von Rohstoffderivaten deutlich zu, ebenso wie die Präsenz von Finanzinvestoren. Deren Auswirkungen auf die Preisbildung von Rohstoffen an den Spotmärkten sind umstritten (Domanski/Heath 2007), aber es lässt sich institutionell insgesamt verstärkt eine Entwicklung im Rohstoffbereich hin zur Struktur von klassischen Finanzmärkten beobachten. 3

4 Hilfs- und Verbraucherschutzorganisationen, wie Foodwatch und Oxfam, machen Rohstoffspekulationen für den Hunger auf der Welt verantwortlich und fordern Beschränkungen von spekulationsmotiviertem Handel (Will et al. 2012; Frenk/Turbeville 2011). Einer der bekanntesten Vertreter dieser Forderung ist der ehemalige Hedgefonds-Manager Michael W. Masters, der die Ursache für die Preisentwicklung in Finanzspekulationen sieht (Masters 2008; Masters 2010). Wirtschaftswissenschaftler geben hier eine differenziertere Bewertung und stimmen der Kausalität bestenfalls bedingt zu. Die bislang vorliegende empirische Evidenz divergiert stark, und ein einheitlicher Konsens konnte bis heute nicht identifiziert werden. Der Rohstoffkassamarkt wird trotz aller Veränderungen von Kenngrößen wie Lagervorräte oder Erwerbskosten der Rohstoffe determiniert, jedoch ist davon auszugehen, dass das stark gewachsene Engagement von Spekulanten an Terminmärkten nicht nachlassen wird (Hailu/Weerswick 2010). Diese Gruppe von Handelsteilnehmern agiert allerdings keineswegs homogen. Spekulanten in einzelnen Rohstoffen sollten Angebot und Nachfrage eher ausgleichen, so dass insgesamt Liquidität durch den Kauf und Verkauf von Futures bereitgestellt wird. Dagegen kaufen Rohstoffindex-Investoren in der Regel lediglich Futures und rollen ihre gekauften Derivate in die nächste Periode. Sie verkaufen nicht und konsumieren damit Liquidität und stehen in besonderem Verdacht, für die Preisschwankungen auf den Rohstoffmärkten verantwortlich zu sein (Masters 2008). Jenseits der unklaren Bedeutung von Finanzinvestoren und Spekulanten gibt es eine ganze Reihe von Faktoren, die die Angebots- und Nachfrageseite von Agrarrohstoffen beeinflussen. Einen sehr großen Einfluss auf die Angebotsseite haben Wettereffekte, die je nach Ausprägungen zu positiven und negativen Schocks in der Preisentwicklung führen können (Gilbert/Morgan 2010a). Schlechte Ernten in den Jahren 2006 und 2007 führten zu leeren Lagern, so dass Veränderungen in der Nachfrage nicht gedämpft werden konnten (Abbott et al. 2009). Darüber hinaus beeinflussen Wechselkursbeziehungen den Preis von Rohstoffen. So begannen bspw. die USA, ausgelöst durch die Abwertung des Dollars gegenüber vielen Währungen, vermehrt Weizen zu importieren, was vor allem für die Entwicklungsländer nachteilige Konsequenzen auf die Rohstoffpreise hatte (Abbott et al. 2009). Nachfrageseitig wirkt sich insbesondere das gestiegene Wohlstandniveau in den Ländern Brasilien, Russland, Indien und China (BRIC-Staaten) aus; hier lässt sich ein mit dem Wohlstandsniveau wachsender Fleischkonsum beobachten. Dieser Mehrkonsum wiederum sorgt für einen steigenden Bedarf an Tierfuttermittel, was die Preise für die entsprechenden Agrarprodukte in die Höhe treibt (Cooke/Robles 2009). Weniger der Bedarf an Futtermittel, als die Produktion von Ethanol und Biokraftstoffen und die dafür benötigten Agrarrohstoffe sind entsprechende Preistreiber in Europa und den USA (Abbott et al. 2009). Preisschwankungen für Grundnahrungsmittel stellen vor allem Entwicklungsländer vor enorme Probleme. Der Rohstoffkostenanteil für Mais, Weizen und Soja zur Herstellung von Lebensmitteln ist in diesen Ländern weitaus höher, und Veränderungen haben damit stärkere Auswirkungen als in Industrieländern, in denen der Endpreis bspw. anteilig viel stärker durch Energiekosten determiniert wird und Nahrungsmittel einen viel kleineren Anteil am durchschnittlichen Warenkorb einnehmen. Extreme Preisentwicklungen können sogar dafür sorgen, dass es in betroffenen Ländern zu Ausschreitungen kommt wie z.b in Indonesien und Haiti (Gilbert/Morgan 2010a). 4

5 2.1 Untersuchungen auf gestiegene Volatilitäten Ein intensiv erforschter Aspekt des Agrarkassa- und -Terminhandels sind Preisschwankungen von Agrarrohstoffen und deren Ursachen. Gilbert und Morgan (2010b) analysieren die Volatilitätsveränderungen für 19 Rohstoffe im Zeitraum und berichten von massiven Verschiebungen im Zeitablauf. Die Varianzen der Preise von Weizen, Sojabohnen und Mais weisen in den Jahren einen niedrigeren Wert als zwischen auf, unterscheiden sich aber nicht in hohem Maße. Statistisch signifikante Zunahmen der Varianzen können nur für Bananen und Reis identifiziert werden. Gilbert und Morgan (2010a) bauen auf diesen Ergebnissen auf und untersuchen Rohstoffpreise am Spotmarkt hinsichtlich gestiegener Volatilitäten, die vor allem in den Jahren aufgetreten sind. Die starken Preisschwankungen in den Jahren waren allerdings keine außergewöhnlichen Phänomene. In den 1970er und 1980er Jahren ist es immer wieder zu solchen Schwankungen gekommen, so dass diese nicht als ein neues Phänomen anzusehen sind. Gilbert (2012) untersucht den Einfluss von Positionsveränderungen aus den Commitments of Traders (COT) und Supplemental Commitments of Traders (SCOT)-Berichten auf die Volatilitäten der Spotmarktpreise und auf die Preise der vier nächstfälligen Futureskontrakte für Weizen, Mais, Sojabohnen und Sojaöl. Ein klarer statistischer Einfluss von Positionsveränderungen auf die Rendite und Volatilität ist für Gilbert (2012) nicht nachweisbar. Nicht spekulationsgetriebene Preis- und Volatilitätsveränderungen von Agrarrohstoffen, sondern von Rohöl, analysieren Knittel und Pindyck (2013). Dabei legen sie besonderes Augenmerk auf die starken Preisschwankungen seit dem Jahr Schlussendlich kommen Knittel und Pindyck (2013) zu dem Schluss, dass sie zwar einen Einfluss von Spekulation auf den Ölpreis nicht generell ausschließen können, dieses aber sicher nicht die starken Preisänderungen seit 2004 erklärt. Welche makroökonomischen Auswirkungen Ölpreisschocks haben können, untersuchen unter anderem Clausen und Wohltmann (2013). Unter anderem haben die starken Schwankungen dazu geführt, dass Preisprognosen erheblich schwerer zu tätigen sind (Reitz et al. 2010). Ähnliche Unsicherheiten drohen danach auch den Prognosen von Agrarrohstoffpreisen. 2.2 Existenz von Preisblasen auf Rohstoffmärkten Gilbert (2010a) untersucht im Auftrag der Vereinten Nationen die Entstehung von spekulativen Preisblasen durch den Handel mit Futures für den Zeitraum von Januar 2000 bis Juni Insbesondere für den Rohstoff Kupfer können in den Jahren 2004, 2006 und 2008 Preisblasen identifiziert werden. Für Nickel, Sojabohnen und Rohöl sind die Teststatistiken nahe an den kritischen Werten, so dass auch hier Preisblasen nicht grundsätzlich auszuschließen sind. Dagegen kann für Mais und Weizen keine Preisblase festgestellt werden. Um den Einfluss von Indexinvestments zu untersuchen, erweitert Gilbert (2010a) die Analyse um die Positionen von Indexanbietern. Statistische Signifikanz ergibt sich bei den Auswirkungen auf die Preisentwicklungen durch Indexpositionsveränderungen für Rohöl, Aluminium, Kupfer und Mais. Der Einfluss durch Indexspekulation auf Energie und Metallpreise wird auf 5-10% geschätzt, in der ersten Hälfte 2008 auf 15%. Für Weizen und Sojabohnen konnten keine signifikanten Zusammenhänge nachgewiesen werden. Adämmer, Bohl und Stephan (2011) untersuchen ebenfalls die Preise von Mais und Weizen, für die Gilbert (2010a) keine spekulativen Preisblasen finden konnte. Dabei identifizieren sie in der Tat periodische Preisblasen und damit einen Widerspruch zu den Erkenntnissen von Gilbert 5

6 (2010a). Adämmer et al. (2011) machen explizit Finanzinvestoren für die Preissteigerungen verantwortlich und fordern strengere Regulierungen in Form von Positionsbeschränkungen. Allerdings werden in dieser Studie keine Positionsveränderungen berücksichtigt, und so bleibt offen, wie es zu diesen Preisblasen kommen konnte. 2.3 Analyse der Händlerpositionen und Erklärungsansätze für gestiegene Rohstoffpreise Sanders et al. (2004) untersuchen zum einen den Einfluss von Renditen bei Rohstofffutures auf die Positionen der Händler als auch den umgekehrten Einfluss der Anzahl der Händlerpositionen auf die entsprechende Rendite. Spekulanten nehmen mit Werten zwischen 60% und 70% den Großteil aller offenen Positionen ein. Die Auswertung ergibt, dass als Spekulanten registrierte Händler bei steigenden Renditen ihre Long-Positionen ausbauen, während Absicherer ihre Long- Positionen vermindern. Ein Einfluss der Positionsveränderungen auf die Renditeentwicklung kann nicht festgestellt werden. Sanders et al. (2009) analysieren anhand der Futurespreise für zehn Rohstoffe die Möglichkeit zur Vorhersagbarkeit von Renditen. Sie kommen zum Ergebnis, dass die Händlerpositionen keinen relevanten Einfluss auf künftige Preisentwicklungen haben, aber Preisveränderungen signifikante Auswirkungen auf die zukünftigen Positionen. Besonders Spekulanten erweitern bei steigenden Futurespreisen ihre Long-Positionen und folgen damit einem allgemeinen Trend. Bei Absicherern und kleinen Händlern ( Non-Reportables ) kann ein solches trendbehaftetes Verhalten nicht festgestellt werden. Sanders et al. (2010) untersuchen ebenfalls die Anzahl der offenen Positionen unter besonderer Berücksichtigung der CIT-Positionen, die seit 2007 von der CFTC erhoben werden. Ein Abgleich der CIT- und COT-Daten führt zum Ergebnis, dass 85% der Positionen von Indexhändlern in den COT-Daten auf die Position Commercial-Long zurückzuführen sind. Das bestätigt die Vermutung, dass Indexfonds vermehrt Long-Positionen einnehmen. Außerdem ist auffällig, dass nur wenige Indexhändler registriert sind, diese aber einen Großteil der Positionen halten. Um die Anteile der jeweiligen Händlergruppen quantitativ vergleichen zu können, führen Sanders et al. (2010) einen Spekulationsindex ein. Der Index trifft eine Aussage, wie viele spekulative Optionen benötigt werden, um den Bedarf an Sicherungsgeschäften decken zu können. Ein recht konstanter Anteil an spekulativen Teilnehmern lässt Zweifel aufkommen, dass die Aktivitäten der Indexfonds tatsächlich zu Preisanstiegen bei Rohstoffen geführt haben. Sanders und Irwin (2011) ergänzen die Erkenntnisse von Sanders und Irwin (2010) und greifen erneut auf CIT-Daten zurück. In dem untersuchten Zeitraum von Januar 2004 bis September 2009 konnten keine Beweise dafür gefunden werden, dass die Positionen der Indexhändler einen signifikanten Einfluss auf die Renditen haben (Sanders/Irwin 2011). Um die von Masters (2008) aufgestellte These zu überprüfen, werten Irwin und Sanders (2012) ebenfalls Investitionen durch Indexfonds an den Rohstoffmärkten aus. Neben den COT-Berichten werden sowohl die seit 2009 veröffentlichten DCOT-Berichte als auch die seit 2007 veröffentlichten SCOT-Daten herangezogen. Die Analyse ergibt keinen signifikanten Zusammenhang zwischen Futurespreisen und deren Volatilität mit einer Erhöhung der Investitionen in indexbasierte Rohstoffderivate. Des Weiteren untersuchen Irwin und Sanders (2012) den Einfluss der Handelsaktivitäten von ETFs auf die Renditen und Volatilitäten von Rohöl- und Gasfutures. Es können auch hier keine signifikanten Zusammenhänge festgestellt werden. Aulerich et al. (2012) wenden Granger Causality-Tests auf die Renditen und Volatilitäten an, um den Einfluss der CIT-Positionsveränderungen zu untersuchen. Ein Einfluss der Positionsveränderungen auf die Rendite findet sich für die drei Rohstoffe Mastvieh, Schweinehälften und am Kan- 6

7 sas City Board of Trade (KCBT) gehandelter Weizen. Für neun der zwölf Rohstoffe kann eine positive Beeinflussung der Positionen nachgewiesen werden, wenn die Positionen in vorangegangenen Perioden auch gestiegen sind (Aulerich et al. 2012). Gilbert (2010b) versucht, eine Erklärung für die hohen Rohstoffpreise zu liefern. Der Zusammenhang zwischen dem Markt für Bioethanol und Rohöl wird hinsichtlich der monatlichen logarithmierten Veränderungen des Agrarrohstoffpreisindexes des Internationalen Währungsfonds sowie dessen Korrelation mit dem Rohölpreis untersucht. Belastbare statistische Zusammenhänge finden sich aber nicht (Gilbert 2010b). Die logarithmierten Preisänderungen werden durch Rohstoffpreisindizes, offene Positionen der Rohstoffderivate, dem globalen Geldbestand, dem weltweiten Bruttosozialprodukt und der Stärke des US-Dollars erklärt. Nachfragebasierte Variablen wie etwa das Wirtschaftswachstum haben Einfluss auf Nahrungsmittelpreise. Den Einfluss des Ölpreises auf Nahrungsmittelpreise erklärt Gilbert (2010b) durch die Erzeugung von Biokraftstoffen aus Rohstoffen, die auch als Nahrungsmittel verzehrt werden könnten. Du et al. (2011) berichten hierzu unterstützende Evidenz. Schiereck und Sigl-Grüb (2010) liefern Evidenz, dass das kurzfristige autoregressive Verhalten der Rohstoffmärkte auch von den Handelsaktivitäten der Spekulanten beeinflusst wird. Die aus Käufen resultierenden Preise rufen weitere Käufe hervor, die die Preise erneut ansteigen lassen. Die Zusammenhänge lassen sich für 14 von 19 Rohstoffen unter Berücksichtigung der relativen Anzahl der spekulativen Positionen auf dem Markt belegen. Bei den bisherigen Studien, die sich mit dem Einfluss der Positionsveränderungen beschäftigen, wurde der Fokus stark auf Energieträgerrohstoffe gelegt. Nachfolgend soll methodisch an die Vorgehensweise von Sanders et al. (2004) und Sanders et al. (2009) angeknüpft aber diese auf aktuelle Daten angewendet werden. Ziel ist, die Ergebnisse der COT-Berichte mit den differenzierteren DCOT-Berichten zusammenzuführen und auf diese Weise neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei werden Agrarrohstoffe, die die Nahrungsversorgung sicherstellen, hinsichtlich des spekulativen Einflusses untersucht. Von besonderer Bedeutung für den Agrarrohstoffmarkt sind Weizen, Mais und Sojabohnen. 3. Datengrundlage und Untersuchungsmethodik Weizen ist das wichtigste Getreide in den gemäßigten Breiten und dient gleichzeitig als Nahrungsmittel für Menschen und Tiere. Der in Chicago gehandelte Weizen ( Soft Winter Wheat ) ist aufgrund seiner geringen Qualität am preiswertesten und wird für Tierfutter oder für die Produktion von billigen Lebensmitteln verwendet. Aufgrund seines Preises wird der Chicago- Weizen auch häufig in Dritte-Welt-Länder exportiert, was ihn auch für die Untersuchung der ethischen Vertretbarkeit von Rohstoffspekulationen besonders interessant macht (Geman 2005). Mais hat die besondere Eigenschaft, dass er sowohl in den gemäßigten als auch in den tropischen Klimazonen angebaut werden kann. In Ost- und Südafrika ist Mais das wichtigste Grundnahrungsmittel (Gilbert/Morgan 2010a). In den USA und Europa dient Mais vorwiegend als Tierfutter und zunehmend auch zur Produktion von Biogas. Der für die Tierfütterung aufgewendete Teil wird für die USA auf 75% der dortigen Maisproduktion geschätzt. Lediglich 6% der Produktion wird durch den Menschen verzehrt (Geman 2005). Soja wird in Form von Bohnen, Mehl und Öl gehandelt. Dabei gilt es zu beachten, dass 75-80% aller Sojabohnen zu Mehl verarbeitet werden. Sojamehl wird als Tierfutter verwendet und steht in 7

8 direkter Konkurrenz zu Mais und Fischmehl. Sojaöl kann lediglich als Speiseöl verwendet werden. Der hier untersuchte Zeitraum vom bis zum umfasst 358 wöchentliche Stichproben. Die Anzahl der gesamten offenen Terminkontrakte am Markt lassen sich nach der folgenden Formel darstellen (Sanders et al. 2004; Sanders et al. 2009; Irwin/Sanders 2012; CFTC 2012a): (1) [NCL + NCS + 2(NCSP)] + [CL + CS] Reporting + [NRL + NRS] = 2 (TOI) Non Reporting NCL, NCS und NCSP bezeichnen Non-Commercial-Long, -Short und -Spreading Positionen. CL und CS sind als Commercial-Long und -Short -Positionen definiert. NRL und NRS repräsentieren die Non Reportable-Long und - Short -Positionen. Die Addition der einzelnen Kategorien summiert sich zur Gesamtanzahl aller Positionen (Total Open Interest), die mit TOI abgekürzt wird (CFTC 2012a). Auch seitens der CFTC wurden die Daten in den Jahren aufgrund der verstärkten spekulativen Aktivitäten kritisch hinterfragt. Während das Engagement von Absicherern, Zwischenhändlern oder Produzenten in der kommerziellen Kategorie gesichert abgebildet wurde, wurden Swap- Händler und Banken in dieser Kategorie seit dem Jahr 2000 immer aktiver. Diese gingen auf dem Over The Counter (OTC)-Markt Short-Positionen ein, um die Risiken von Pensionsfonds oder indexbasierten Investments, die generell Long-Positionen einnehmen, abzusichern. Die Aktivitäten wurden von registrierten Hedgern ausgeführt, die letztlich aber für spekulative institutionelle Anleger arbeiten (CFTC Report 2006; Ederington/Lee 2002). Dieser Zusammenhang lässt sich auf Basis der später eingeführten DCOT-Berichte durch folgende Formel abbilden (Irwin/Sanders 2012; CFTC 2012b) (2) [(SDL + SDS + 2 (SDSP)] + [MML + MMS + 2 (MMSP)] + [PML + PMS] + Reporting [NRL + NRS] = 2(TOI) [ORL + ORS + 2 (ORSP)] + Reporting Non Reporting Dabei erfolgt die Einteilung nach 1. Hersteller (Producer), Händler (Merchant), Verarbeiter (Processor), Konsumenten (Consumer): PM als (S)hort und (L)ong Position; 2. Swap Dealer: SD als (L)ong, (S)hort und (Sp)read Position; 3. Managed Money: MM als (L)ong, (S)hort und (Sp)read; 4. Verschiedene (Other Reportables): OR als (L)ong, (S)hort und (Sp)read; und 5. Nicht meldepflichte Händler (Non-Reportable): NR als (L)ong und (S)hort. Ein direkter Vergleich der COT- Daten zeigt, dass die Kategorie Non-Commercial -Händler in die Positionen Managed Money und Other Reportables gegliedert wurden. Unter der Kategorie Managed Money werden Commodity Pool Advisors, Commodity Pool Operators und Hedgefonds zusammengefasst. Other Reportables repräsentieren Händler, die aufgrund ihres Handelsvolumens meldepflichtig sind, sich jedoch keiner der anderen Kategorien zuordnen lassen (Irwin/Sanders 2012). Die maximal mögliche Fälligkeit eines Futureskontraktes ist 2 Jahre. Dabei orientiert sich die Fälligkeit bei Agrarrohstoffen an den Erntezeiten. Somit werden aus der Bloomberg Datenbank für die zehn unterschiedlichen Fälligkeiten jeweils die Zeitreihen für das gehandelte Volumen, 8

9 die offenen Positionen und der Futurespreis verwendet. Die Zeitreihen liegen dabei im Zeitraum von 2006 bis 2012 mit täglicher Erfassung am Ende des Handelstages vor. Die Liquidität steigt gewöhnlich sechs Monate vor dem Fälligkeitsdatum an (Geman 2005). Ein Abgleich mit den vorliegenden Daten bestätigt diesen Eindruck. Um einen repräsentativen Anteil der gehandelten Futures abzubilden, werden die Gesamtvolumina verwendet. Die Auswertung der Daten ergibt, dass die sechs nächstfälligen Futures in den Jahren 2007 bis 2012 je nach Rohstoff 97-98% des Gesamtmarktes am Chicago Board of Trade (CBOT) abbilden. Aus diesen Kontrakten wird mittels Gewichtung anteilig ihres Volumens der Durchschnittspreis berechnet, der als Grundlage für die im Modell verwendeten Renditen verwendet wird. Die offenen Positionen aus der Bloomberg Datenbank beinhalten die offenen Positionen aller Kontrakte. Eine Untergliederung nach Händlerklassifikation, wie in den COT-Berichten, wird nicht vorgenommen. Entsprechend werden die wöchentlichen COT- und täglichen Bloomberg-Zeitreihen zusammengefasst. Die offenen Gesamtpositionen aus beiden Datenbanken dienen dabei als Kriterium für die Konsistenz der Daten. Die durchschnittlichen Abweichungen liegen in dem betrachteten Zeitraum bei 0,38% für Weizen, 1,7% für Mais und 2,2% für Sojabohnen. In Anbetracht des Gesamtvolumens können diese Schwankungen als vernachlässigbar angesehen werden. Ausreißer konnten in der Datenbasis nicht festgestellt werden. Um einen Zusammenhang zwischen offenen Positionen und erwirtschafteten Renditen zu erfassen, muss ein geeignetes Modell gefunden werden. Die Klassifikation nach Art der Rohstoffhändler dient bei Sanders et al. (2004) als Grundlage, um die prozentualen Positionen für jeweils alle drei Händlerkategorien Commercial, Non-Commercial und Non-Reportable zu bestimmen. Dabei werden nur die Anzahl der Long-Positionen einer Händlerkategorie berücksichtigt und in Relation zu der Gesamtanzahl aller Kontrakte gesetzt (Sanders et al. 2004). De Roon et al. (2000) nennen diesen Koeffizienten auch Spekulationsdruck (Speculative Pressure) auf den Markt. Der Koeffizient der prozentualen Long-Positionen steigt bei Zunahme der spekulativen Aktivitäten. (3) CommercialPNL t = Commercial LongPositionen t Commercial ShortPositionen t Gesamtanzahlan Commercial Positionen t Der prozentuale Anteil an Long-Positionen wird durch ein autoregressives Modell mit der Rendite des Rohstoffes verknüpft. Die Rendite errechnet sich aus den logarithmierten Werten der Preise und geben eine differenziertere Sicht auf die Preisentwicklung (Piot-Lepetit/M Barek 2011). (4) R t = ln p t p t Das autoregressive Modell erklärt die Rendite in Abhängigkeit vorangegangener Renditen für den Rohstoff und die prozentualen Veränderungen der offenen Positionen: m n (5) R t = α + i=1 γ i R t i + j=1 β j PNL t j + ε t Ein autoregressives Modell setzt Stationarität beider Zeitreihen voraus, weshalb nur die Verwendung von Renditen in Frage kommt. Das verwendete Modell ist ein multipler univarianter Ansatz, der um einen verzögernden Regressanten Rt-i ergänzt wurde und somit eine Erweiterung des AR-Modells darstellt (Rinne/Specht 2002). Das Modell wird für alle Verzögerungen der Werte i 9

10 = 1...,12 und j = 1,...,12 geschätzt und diejenige Variante verwendet, für die sich das Informationskriterium minimiert. Um die Hypothese zu überprüfen, dass die Veränderungen in den Positionen keinen signifikanten Einfluss auf die Rendite haben, verwenden Sanders et al. (2004) einen Wald-Test mit H0: β1 = = βn = 0. Bei Verwerfung der Nullhypothese kann von einer Beeinflussung durch die offenen Positionen der Händler ausgegangen werden. Aulerich et al. (2012) sowie Irwin und Sanders (2011) bauen auf dem von Sanders et al. (2004) angewendeten Modell auf. Jedoch werden in diesem keine prozentualen Positionsänderungen erfasst, sondern die einfache Differenz der Positionen verwendet. Zur Überprüfung wird der F-Test herangezogen. 4. Vorgehensweise bei der Analyse der Daten Bevor die Zeitreihen näher analysiert werden, gilt es zunächst, deren Stationarität zu überprüfen. Die Anwendung von Stationaritäts-Tests 1 führt zu dem Ergebnis, dass die prozentualen Long- Positionen (PNL) nicht als stationär angesehen werden können. Vor allem die PNL von Sojabohnen sind instationär, und der Philips-Perron-Test auf Stationarität kann nur auf einem 10% Niveau angenommen werden. Um eine Verfälschung der Testergebnisse auszuschließen, müssen die Positionsveränderungen auf andere Weise erfasst werden. Dazu bieten sich die Differenzen erster Ordnung und die logarithmierten Veränderungen der Long-Positionen an. Für beide kann Stationarität auf allen Signifikanzniveaus bestätigt werden. Darüber hinaus wurde der prozentuale Anteil aller kommerziellen Positionen in Relation zu den Gesamtpositionen berechnet. Diese Zeitreihe weist jedoch ein instationäreres Verhalten als die der prozentualen Long-Positionen auf. Eine Regression der unterschiedlich erfassten Differenzen ergibt, dass sich die Werte unabhängig von der Bestimmung der Differenz nicht signifikant unterscheiden. Allgemein kann festgestellt werden, dass die logarithmierten Positionsveränderungen die besten Ergebnisse liefern. Die Positionsveränderungen der Non-Commercial-Long-Positionen werden wie folgt abweichend zu Sanders et al. (2004) abgebildet: (6) PNL t = ln X t X t Bei der Modellformulierung hat die Anzahl p der Lags Einfluss auf die Schätzgüte. Die ideale Anzahl an Schätzparametern lässt sich durch das Informationskriterium realisieren. Dazu zählen insbesondere das AIC (Akaike s Informationskriterium), das BIC (Bayesian Informationskriterium), das SBC (Schwartz Bayesian Informationskriterium) und das HQC (Hannan Quinn Informationskriterium) (Thome 2005). Das BIC und HQC sind stark konsistent und daher dem AIC vorzuziehen. Sowohl für die Renditen als auch für die Positionsveränderungen wurden alle Modelle mit jeweils maximal 7 Lags regressiert. Ein Abgleich mit der partiellen Autokorrelationsfunktion bestätigt, dass darüber liegende Lags keinen signifikanten Einfluss mehr haben und somit nicht berücksichtigt werden müssen. Dies erscheint plausibel, da Renditeveränderungen von vor 7 Wochen nur wenig Einfluss auf den aktuell zu regressierenden Wert haben sollten. Der Breusch-Pagan-Godfrey Test entdeckt für einige Zeitreihen Heteroskedastizität. In diesem Fall wird das Modell durch eine robuste Schätzung erneut bestimmt. 5. Ergebnisse 1 Ausgewertet werden der Phillips-Perron und der ADF Test 10

11 Tausende Ein Blick auf die Gesamtzahl der offenen Positionen für die drei Rohstoffe Weizen, Mais und Sojabohnen lässt unterschiedliche Entwicklungen erkennen (Abbildung 1). Während die Positionen für Sojabohnen und Weizen nur Schwankungen in einem Intervall von ca bis Kontrakten aufweisen, schwankt die Anzahl der Kontrakte für Mais deutlich stärker zwischen und in dem betrachteten Zeitraum. Weizen Mais Sojabohnen Abbildung 1 Entwicklung der offenen Positionen Die Mittelwerte der offenen Positionen für Mais liegen für die Jahre 2006 bis Ende 2012 immer über denen von Weizen und Sojabohnen und weichen außerdem stärker voneinander ab. Die Standardabweichungen für Sojabohnen sind 2008 und 2012 stark angestiegen, die von Weizen jedoch nahezu unverändert geblieben. Mais hatte von 2006 bis 2008 und von 2010 bis 2011 besonders hohe Standardabweichungen hinsichtlich der offenen Positionen. Der spekulative Einfluss für Mais ist deshalb mit besonderer Sorgfalt zu untersuchen. Bei der Betrachtung aller registrierten Händler am CBOT für den jeweiligen Rohstoff nimmt Mais erneut, wie bei der Gesamtanzahl an offenen Positionen, eine Sonderstellung ein (Abbildung 2). Sojabohnen Mais Weizen Abbildung 2 Entwicklung der registrierten Händleranzahl 11

12 Während für Sojabohnen und Weizen erneut schwächere Schwankungen feststellbar sind, weist die Anzahl der Händler eine ähnliche Entwicklung auf wie die der offenen Positionen. Schwankungen liegen bei beiden Fällen vor allem in den Jahren 2006 bis 2008 und 2010 bis 2012 vor. Dabei liegt die Gesamtanzahl der Maishändler trotz aller Schwankungen im Jahr 2012 mit einem Wert von 715,5 fast gleich mit dem Ende Die Schwankungen weisen einen ähnlichen Werteverlauf auf, wie die der offenen Positionen und die der Preisentwicklung. Nach den Preisspitzen im Jahr 2008 scheinen viele Händler für einige Zeit aus dem Markt ausgetreten zu sein. Hinsichtlich des spekulativen Einflusses von Händlerpositionen bietet sich die Frage an, wie viele offene Positionen im Durchschnitt von einem Händler gehalten werden (Abbildung 3). Die Vermutung liegt nahe, dass institutionelle Spekulanten eine hohe Anzahl an Kontrakten halten. Auch hier grenzt sich Mais von Weizen und Sojabohnen ab. Die durchschnittlich gehaltenen Positionen der Händler sind für die beiden letzteren Rohstoffe ab 2007 nahezu identisch und zeitlich unabhängig. Obwohl nach 2008 viele Händler aus dem Markt ausgetreten sind, hat sich die durchschnittliche Anzahl an gehaltenen Positionen pro Händler insbesondere für Weizen und Sojabohnen nur schwach verringert und ist ab Ende 2009 wieder deutlich angestiegen. Stärker fallen die Schwankungen bei Mais aus, dessen offene Positionsanzahl deutlich über dem von Sojabohnen und Weizen liegt OI/TOI Weizen OI/TOI Mais OI/TOI Sojabohnen Abbildung 3 Offene Positionen pro Händler Anhand der DCOT-Berichte soll nun im Detail der spekulative Einfluss der Swap- und Managed Money-Händler analysiert werden (Abbildung 4). Die Anzahl der registrierten Swap-Händler scheint unabhängig von der Rohstoffkategorie zu sein und ist minimalen Schwankungen unterworfen. Jedoch hat sich die Anzahl der Swap-Händler in den Jahren , in denen es zu starken Preisschwankungen der Rohstoffpreise gekommen ist, verdoppelt. In den Folgejahren kam es nur zu minimalen Veränderungen der registrierten Swap-Händler. Die Anzahl der als Manged Money registrierten Händler sind auf dem Rohstoffmarkt etwa um den Faktor vier größer als die der Swap-Händler. Erwähnenswert ist ein Einbruch der registrierten Händler nach den Preisexplosionen im Jahr 2008, nach denen die Anzahl der Managed Money-Händler insbesondere für Sojabohnen und Mais um jeweils etwa 40% sanken. Im Nachfolgezeitraum stiegen die Händlerzahlen in etwa wieder auf das Ausgangsniveau von 2006 und verbleiben auf diesem Niveau. 12

13 Tausende Summe Swap Händler Weizen Summe Managed M. Händler Weizen Summe Swap Händler Mais Summe Managed M. Händler Mais Summe Swap Händler Sojabohnen Summe Managed M. Händler Sojabohnen Abbildung 4 Gesamtzahl aller registrierten Swap- und Managed Money Händler Swap-Händler stehen unter Verdacht, durch Absicherungen von Fonds die Futurepreise zu beeinflussen und durch das ausschließliche Eingehen von Long-Positionen den Markt zu verzerren (Frenk/Turbeville 2011; Masters 2008). Die durchschnittliche Relation zwischen Long- und Short-Positionen betrug im Jahr ,4 für Weizen, 20,4 für Mais und 40,4 für Sojabohnen (Abbildung 5). Swap Pos. Long Weizen Swap Pos Short Weizen Swap Pos. Long Mais Swap Pos. Short Mais Swap Pos. Long Sojabohnen Swap Pos. Short Sojabohnen Abbildung 5 Offene Positionen der Swap-Händler Ein Vergleich der Werte für das Jahr 2012 liefert ein wesentlich ausgeglicheneres Verhältnis von 8,4 für Weizen, 6,5 für Mais und 4,4 für Sojabohnen. Der durch Swap-Händler getätigte Futureshandel scheint 2008 und 2012 tiefgreifende Veränderungen vollzogen zu haben. Vor allem Mais und Sojabohnen können ausgeglichenere Verhältnisse vorweisen, was in Abbildung 5 verdeutlicht wird. Das Jahr 2012 ist durch fallende Swap-Long-Positionen und steigende Swap-Short- Positionen gezeichnet gewesen. Obwohl sich die Positionen bis in das Jahr 2012 annähern, kann 13

14 Tausende nicht von einem ausgeglichenen Markt gesprochen werden. Die von Swap-Händlern gehaltenen Positionen sind nach wie vor durch Long-Positionen dominiert Unabhängig von der Art des Rohstoffes sind die Unterschiede zwischen Long- und Short- Positionen der Managed Money-Händler im Gegensatz zu den Swap-Händlern weniger stark ausgeprägt (Abbildung 6). Das Positionsverhältnis für Weizen ist zwischen den Jahren 2008 und 2012 von 1,7 auf 1,1 gesunken und somit ausgeglichen. Größere Abweichungen gibt es für Sojabohnen mit einem Faktor von 10,4 im Jahr Die Managed Money-Positionen sind generell größeren Schwankungen unterworfen als Swap-Positionen. Die höhere Standardabweichung der Managed Money- und Swap-Händlerpositionen könnte ein Indikator für spekulative Aktivitäten auf dem Futuresmarkt sein, die es im Rahmen der Granger- Causality-Tests näher zu untersuchen gilt. Es ist bemerkenswert, dass beide Positionen ein sehr ähnliches Verhalten aufweisen. Dies trifft insbesondere für die Managed Money-Long und Swap- Long-Positionen von Mais zu. Deren Verläufe zeigen ein ähnliches Verhalten, was bei den beiden anderen Rohstoffen nicht entdeckt werden kann. M. Money Pos. Long Weizen M. Money Pos. Short Weizen M. Money Pos. Long Mais M. Money Pos. Short Mais M. Money Pos. Long Sojabohnen M. Money Pos. Short Sojabohnen Abbildung 6 Offene Positionen der Managed Money Händler Hinsichtlich der Spekulation sind die erwirtschafteten Renditen der Rohstofffutures von Interesse. In der Vergangenheit sind die Renditen für Mais mit Abstand am größten gewesen. Während für Weizen und Sojabohnen in den Jahren 2009 und 2011 Verluste hinzunehmen waren, konnte mit Mais durchweg ein positiver Ertrag erwirtschaftet werden. Auch die Standardabweichungen der erwirtschafteten Renditen von Mais sind im Vergleich zu Sojabohnen und Weizen signifikant höher. Die Beobachtungen können in die Richtung interpretiert werden, dass die höheren Renditen auf einen Risikozuschlag aufgrund der größeren Preisschwankungen zurückzuführen sind. Die jährliche Volatilität bei täglicher Erfassung der Renditen ist für Mais mit Werten von über 50% seit dem Jahr 2007 mit Abstand am höchsten. Mit durchschnittlich etwa 36% für Weizen und 23% für Sojabohnen liegen diese Werte deutlich unter denen von Mais. Die erwirtschafteten Renditen scheinen keine Auswirkungen auf die Entwicklung des Futurespreises zu haben. Mais erwirtschaftet deutlich höhere Renditen als Sojabohnen, bleibt jedoch preislich auf einem konstanteren Niveau. Die Regression des ADL-Modells liefert für die COT-Daten je nach Rohstoff sehr unterschiedliche Ergebnisse (Tabelle 1). 14

15 Tabelle 1 Ergebnisse des spekulativen Einflusses der COT-Daten Weizen Mais Sojabohnen (m,n) 7,1 5,1 5,1 Position 0,01 0,102 0,004 P> t für Position 0,21 0,099* 0,169 P-Wert 0,834 0,099* 0,444 Legende: *,**,*** signifikant auf 10%, 5% und 1% Niveau (m,n): m ist die Anzahl der Lags für die Rendite, n ist die Anzahl der Lags für die Positionen Die Nullhypothese, dass β Position = 0 ist und Veränderungen der offenen Positionen keinen Einfluss haben, kann nur für Mais auf einem 10% Signifikanzniveau abgelehnt werden. Für Weizen und Sojabohnen muss die Hypothese auf allen Signifikanzniveaus beibehalten werden, und somit liegt kein nachweisbarer spekulativer Einfluss vor. Die niedrige Erklärungskraft der geschätzten β Position untermauert diese Vermutung. Dies passt zu den herausgearbeiteten Alleinstellungsmerkmalen von Mais. Hinsichtlich Rendite und Anzahl der offenen Kontrakte unterscheidet sich Mais grundlegend von den anderen beiden Agrarrohstoffen. Da aus den vorausgegangenen Erkenntnissen die vermutete Spekulation für Mais am wahrscheinlichsten erscheint, ist das Ergebnis hier nicht ganz unerwartet, dass spekulativer Einfluss bei Mais nicht auszuschließen ist und Spekulation die Preise beeinflusst haben könnte. Allerdings bewegt sich der ermittelte Zusammenhang auf einem statistisch nur schwach signifikanten Niveau, und der Gesamterklärungsgehalt ist überschaubar. Die Analyse der DCOT-Positionen soll Aufschluss über das differenziertere Engagement der Managed Money- und Swap-Händler geben, denen in der Vergangenheit viel spekulativer Einfluss, z.b. durch Masters (2008) nachgesagt wurde (Tabelle 2). Die für die COT-Positionen beobachteten Effekte setzen sich für die DCOT-Positionen fort. Unabhängig, ob eine Swap- oder Managed Money-Positionsveränderung vorliegt, kann ein Einfluss auf die Rendite nicht nachgewiesen werden. Die Nullhypothese, dass kein Einfluss vorliegt, kann auf keinem Signifikanzniveau verworfen werden. Die Erklärungskraft des Gesamtmodells ist für Sojabohnen, wie auch bei den COT-Berichten am geringsten, obwohl durch Spezifikationstests keine Fehlspezifikationen festgestellt werden konnten. Unterschiede in der Erklärungskraft zwischen Swap- und Managed Money-Positionen konnten nicht identifiziert werden. Unabhängig von der Kategorie der Positionen werden die Renditen aus den Vorperioden erklärt. Tabelle 2 Ergebnisse des spekulativen Einflusses der DCOT-Daten Rohstoffe Weizen Mais Sojabohnen 15

16 Swap MM Swap MM Swap MM (m,n) 5,1 5,1 5,1 5,1 1,1 5,1 Position 0,182 0,062-0,135 0,057 0,069-0,014 P> t für Position 0,169 0,229 0,202 0,303 0,373 0,607 p-wert 0,18 0,218 0,202 0,303 0,373 0,549 Legende: *,**,*** signifikant auf 10%, 5% und 1% Niveau (m,n): m ist die Anzahl der Lags für die Rendite, n ist die Anzahl der Lags für die Positionen Die detailliertere Untergliederung in Swap- und Managed Money-Positionen liefert keinen Mehrwert zur Erklärung. Der entdeckte spekulative Einfluss von kommerziellen Positionen auf Mais kann aufgrund mangelnder statistischer Signifikanz nicht den Swap- und Managed Money- Händlern zugeschrieben werden. Um der Problematik der nur wöchentlich verfügbaren CFTC-Daten vorzubeugen, werden die täglich verfügbaren Gesamtpositionen hinsichtlich des Einflusses auf die Rendite untersucht (Tabelle 3). Zwar ist keine Unterteilung nach Händlerkategorien möglich, jedoch kann auf diese Weise der Einfluss von Positionsveränderungen bestimmt werden. Tabelle 3 Ergebnisse des spekulativen Einflusses der täglichen Daten Rohstoff Weizen Mais Sojabohnen (m,n) 7,1 7,1 7,1 Position 0,032 0,007 0,011 P> t für Position 0,5 0,877 0,586 p-wert 0,5 0,877 0,586 Legende: *,**,*** signifikant auf 10%, 5% und 1% Niveau (m,n): m ist die Anzahl der Lags für die Rendite, n ist die Anzahl der Lags für die Positionen Die Betrachtung der täglichen Rendite- und Gesamtpositionsveränderungen zeigt für Weizen und Mais eine starke Abhängigkeit von der Rendite des Vortages. Renditen, die weiter in der Vergangenheit liegen, verlieren kontinuierlich an Erklärungskraft, weshalb die untersuchte Lag-Anzahl bei sieben belassen wird. Ausnahme ist erneut Soja, bei dem kein signifikanter Einfluss der Renditen aus den Vorperioden auf den aktuell zu erklärenden Wert nachgewiesen werden kann. Ein Einfluss der Veränderungen der Gesamtpositionen kann für keinen der Rohstoffe nachgewiesen werden. Dies schließt aber nicht aus, dass einzelne Händlerkategorien durchaus Einfluss auf 16

17 die Preisentwicklung nehmen können. Denn die statistische Nachweisbarkeit des Einflusses von spekulativen Händlerpositionen auf Agrarrohstoffe ist begrenzt. Für die oftmals verdächtigten Managed Money-Händler und Swap-Händler kann kein Nachweis gefunden werden, dass diese durch ihre Positionsveränderungen die Rohstoffpreise beeinflussen. Die Analyse der täglichen Preisveränderungen liefert ebenfalls keine Bestätigung, was allerdings auch an dem mangelnden Informationsgehalt der unkategorisierten Gesamtpositionen liegen kann. Hier besteht weiterer Forschungsbedarf, tägliche Daten mit einem angepassten GARCH-Modell zu analysieren, das in der Lage ist, die Volatilität sowohl für die Positionsveränderungen als auch für die Renditeveränderungen zu beschreiben und deren gegenseitige Korrelation zu bestimmen. Gilbert (2012) liefert dazu erste Ansätze. Der einzige Indikator für Preisbeeinflussung durch spekulative Positionen findet sich bei Mais. Dies ist von besonderem Interesse, da Mais bereits in der separaten Analyse der Positionsveränderungen und Renditeveränderungen ein auffälliges Verhalten gezeigt hat. Sowohl die erzielten Renditen als auch deren Volatilitäten sind höher als bei Weizen und Sojabohnen. Größere Schwankungen bestehen auch bei der Anzahl der Commercial Long-Positionen, den registrierten Händlern und den gehandelten Volumina. Es ist durchaus möglich, dass es in den Jahren zu spekulativer Beeinflussung auf dem Maismarkt gekommen ist. 6. Schlussfolgerungen In den letzten zehn Jahren haben unbestritten tiefgreifende Veränderungen auf den Rohstoffmärkten stattgefunden. Die Problematik liegt darin, die einzelnen Effekte zu identifizieren und ihre Auswirkungen gezielt zu zuordnen. Als Beispiel kann die gegenseitige Beeinflussung der Rohölund Agrarrohstoffmärkte aufgrund der gestiegenen Bioethanolproduktion angeführt werden. Für die weitere Forschung ist es notwendig, die einzelnen Wechselwirkungen genauer zu untersuchen und aus den Einzelergebnissen eine Gesamtempfehlung abzuleiten. Eine einheitliche Beurteilung zu dem Verhalten der Agrarrohstoffmärkte ist bis heute nicht existent. Deshalb ist es schwierig, eindeutige Handlungsempfehlungen für die Regulation der Märkte zu geben. So ist es das Ziel dieser Studie gewesen, einen möglichen Einfluss offener Händlerpositionen auf die Preisentwicklung von drei Agrarrohstoffen (Mais, Weizen, Sojabohnen) auf eine mögliche Beeinflussung durch Spekulanten zu analysieren. Schlussendlich konnte dabei keine nachhaltige Einflussnahme festgestellt werden, weder für alle Händlerpositionen insgesamt noch nach Swapund Managed Money-Positionen getrennt. Der von einigen Organisationen behauptete Spekulationseinfluss wird durch unsere Analyse nicht bestätigt. Dennoch ist die Ableitung einer allgemeingültigen Aussage aufgrund der eher mäßigen Datengrundlage mit Vorsicht zu bewerten. Eine wesentliche Forderung die als Erkenntnis dieser Analyse verbleibt, ist die nach mehr Transparenz und einer besseren Datenverfügbarkeit. Eine Verbesserung der Informationslage würde zu einer höheren Markttransparenz beitragen, die ganz ohne neue Beschränkungen erhöhte Marktstabilität gewährleisten kann. Die CFTC sollte weitere Daten der Öffentlichkeit zugänglich machen. Die nur wöchentliche COT- und DCOT-Datengrundlage ist kritisch; möglicherweise sind diese Zeitintervalle ungenügend, um Zusammenhänge zwischen Renditen und Positionsveränderungen sauber zu identifizieren. 17

18 Literatur Abbott, P.C., C. Hurt, W.E. Tyner (2009), What s Driving Food Prices? March 2009 Update. Farm Foundation. Issue Report. Erhältlich unter: %20Food%20Prices%20Update.pdf Aulerich, N. C., S. H. Irwin, P. Garcia (2012), Bubbles, Food Prices and Speculation: Evidence from the CFTC s Daily Large Trader Data Files. Erhältlich unter: Anastassiou, C. (2013), Die Spuren der Getreide-Zocker; Unter Experten ist umstritten, welche Folgen die Spekulation mit Agrarrohstoffen für die Weltmarkt-Preise hat und damit für die Menschen. Die Welt online. Erhältlich unter: Clausen, V., H.-W. Wohltmann (2013), Oil Price Dynamics and Monetary Policy in a Heterogeneous Monetary Union. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 233: Commodity Futures Trading Commission CFTC (2006), Commodity Futures Trading Commission Actions in Response to the Comprehensive Review of the Commitments of Traders Reporting Program. Erhältlich unter: lementalcotrept.pdf Commodity Futures Trading Commission CFTC (2012a), Commitments of Traders. Explanatory Notes. Erhältlich unter: dcotexplanatorynot.pdf Commodity Futures Trading Commission CFTC (2012b), Disaggregated Commitments of Traders. Explanatory Notes. Erhältlich unter: Cooke, B., M. Robles (2009), Recent Food Prices Movements A Time Series Analysis, International Food Policy Research Institute (Hrsg.), IFRPI Discussion Paper No Erhältlich unter: De Roon, F. a., T. E. de Nijam und C. Veld (2000), Hedging Pressure Effects in Futures Markets. Journal of Finance 55: Domanski, D., A. Heath (2007), Financial Investors and Commodity Markets. BIS Quarterly Review March: Du, X., C. L. Yu, D. J. Hayes (2011), Speculation and volatility spillover in the crude oil and agricultural commodity markets: A Bayesian analysis. Energy Economics 33: Ederington, L., J. H. Lee (2002), Who Trades Futures and How: Evidence from the Heating Oil Futures Market. The Journal of Business 75: Frenk, D., W. Turbeville (2011), Commodity Index Traders and the Boom/Bust Cycle in Commodities Prices. Better Markets. Erhältlich unter: kets%20report.pdf 18

19 Geman, H. (2005), Commodities and Commodity Derivatives Modeling and Pricing for Agriculturals, Metals and Energy. West Sussex. Gilbert, C.L. (2010a), Speculative Influence on Commodity Future Prices UNCTAD Discussion Papers. Erhältlich unter: Gilbert, C.L. (2010b), How to Understand High Food Prices. Journal of Agricultural Economics 61: Gilbert, C.L. (2012), Speculative impacts on grains price volatility. Paper prepared for the 123 rd EAAE Seminar, Dublin, February 23-24, Erhältlich unter: Gilbert, C.L., C.W. Morgan (2010a), Food price volatility. Philosophical Transactions of the Royal Society Biology 365: Gilbert, C.L., C.W. Morgan (2010b), Has food price volatility risen? Discussion Paper 2/2010. Department of Economics. University of Trento. Erhältlich unter: Gilbert_Trento.pdf Hailu, G., A. Weersink (2010), Commodity Price Volatility: The Impact of Commodity Index Traders. Canadian Agricultural Trade Policy and Competiveness Network. Erhältlich unter: Irwin, S.H., D.R. Sanders (2012), Testing the Masters Hypothesis in Commodity Future Markets. Energy Economics 34: Knittel, C.R., R.S. Pindyck (2013), The Simple Economics of Commodity Price Speculation. NBER Working Paper Series. Erhältlich unter: Masters, M. W. (2008), Testimony of Michael W. Masters Managing Member / Portfolio Manager Masters Capital Management, LLC before the Committee on Homeland Security and Governmental Affairs United States Senate. Erhältlich unter: Masters, M. W. (2010), Testimony of Michael W. Masters Managing Member / Portfolio Manager Masters Capital Management, LLC before the Commodities Futures Trading Commission. Erhältlich unter: Pies, I. (2013), Agrarspekulationen? Der eigentliche Skandal liegt woanders! Diskussionspapier Nr Erhältlich unter: Piot-Lepetit, I., R. M Barek (2011), Methods to Analyse Agricultural Commodity Price Volatility. Berlin/Heidelberg. Reitz, S., J. C. Rülke, G. Stadtmann (2010), Regressive Oil Price Expectations Toward More Fundamental Values of the Oil Price. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 230: Rinne, H., K. Specht (2002), Zeitreihen Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose. München. 19

20 Sanders, D.R., K. Boris, M. Manfredo (2004), Hedgers, funds, and small speculators in the energy futures markets: An analysis of the CFTC s Commitment of Traders reports. Energy Economic 26: Sanders, D.R., S.H. Irwin, R.P. Merrin (2009), Smart Money: The Forecasting Ability of CFTC Large Traders in Agricultural Futures Markets. Journal of Agricultural and Resource Economics 34: Sanders, D.R., S.H. Irwin, R.P. Merrin (2010), The Adequacy of Speculation in Agricultural Futures Markets: Too Much of a Good Thing? Applied Economic Perspectives and Policy 32: Sanders, D. R., S. H. Irwin (2010), A speculative bubble in commodity futures prices? Crosssectional evidence. Agricultural Economics 41: Irwin, S. H., D. R. Sanders (2011), Index Funds, Financialization, and Commodity Futures Markets. Applied Economics Perspectives and Policy 33: Sanders, D. R., S. H. Irwin (2011), New Evidence on the Impact of Index Funds in U.S. Grain Futures Markets. Canadian Journal of Agricultural Economics 59: Schiereck, D., C. Sigl-Grüb (2010), Speculations and nonlinear price dynamics in commodity futures markets. Investments Management and Financial Innovations 7: Thome, H. (2005), Zeitreihenanalyse Eine Einführung für Sozialwissenschaftler und Historiker. München. Will, M.G., S. Prehn, I. Pies, T. Glauben (2012), Schadet oder nützt die Finanzspekulation mit Agrarrohstoffen? Ein Literaturüberblick zum aktuellen Stand der empirischen Forschung. Diskussionspapier Nr Erhältlich unter: 20

Commitments of Traders

Commitments of Traders Commitments of Traders Profitable Insider-Strategien FLOYD UPPERMAN Aus dem Amerikanischen von Gaby Boutand FinanzBuch Verlag KAPITEL 1 Das Engagement der Trader: Der COT-Bericht Heutzutage haben Futures-Trader

Mehr

ROHSTOFFE für Ihr Portfolio

ROHSTOFFE für Ihr Portfolio ROHSTOFFE für Ihr Portfolio September 2009 Rohstoffe für Ihr Portfolio Rohstoffe ideale Beimischung für ein diversifiziertes Portfolio Bedeutung von Rohstoffen für Investoren Die Portfoliotheorie ist die

Mehr

Spekulation: Das Geschäft mit der Nahrung

Spekulation: Das Geschäft mit der Nahrung Spekulation: Das Geschäft mit der Nahrung Markus Henn Projektreferent Finanzmärkte, Weltwirtschaft, Ökologie & Entwicklung WEED Mitglied der Attac AG Finanzmärkte und Steuern Kontakt: markus.henn@weed-online.org

Mehr

Fact-Sheet zur Nahrungsmittelspekulation

Fact-Sheet zur Nahrungsmittelspekulation Fact-Sheet zur Nahrungsmittelspekulation Die Finanzialisierung 1 der Agrarrohstoffmärkte Die Gesetzmäßigkeiten der Finanzmärkte und die Motive der Finanzakteure und Finanzinstitutionen bestimmen immer

Mehr

Fundamentale oder spekulative Preisbildung am Erdölmarkt

Fundamentale oder spekulative Preisbildung am Erdölmarkt Fundamentale oder spekulative Preisbildung am Erdölmarkt Mirko Siegmund 14.11.2008 Fundamentale oder spekulative Preisbildung am Erdölmarkt 1 Daten der letzten Woche 14.11.2008 Fundamentale oder spekulative

Mehr

3 Absicherungsstrategien mit Futures

3 Absicherungsstrategien mit Futures 3 Absicherungsstrategien mit Futures Fragen und Probleme 3.1 Unter welchen Umständen ist (a) ein Short Hedge und (b) ein Long Hedge angebracht? a. Ein Short Hedge ist sinnvoll, wenn ein Unternehmen einen

Mehr

Analyse und quantitativer Handel von Commodity Spreads

Analyse und quantitativer Handel von Commodity Spreads Analyse und quantitativer Handel von Commodity Spreads Masterarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science (M.Sc.) im Studiengang Wirtschaftswissenschaft der Wirtschaftswissenschaftlichen

Mehr

TradersWissen Compact. COT Daten Analyse & Trading

TradersWissen Compact. COT Daten Analyse & Trading TradersWissen Compact Coaching COT Daten Analyse & Trading by Mike C. Kock 2009 Was nützt es dem Menschen, wenn er Lesen und Schreiben gelernt hat, aber das Denken anderen überlässt? Ernst R. Hauschka

Mehr

Rohstoffmärkte: Nächste Blase, nächste Krise? Hohe Spekulationsvolumina verzerren Märkte und Preise

Rohstoffmärkte: Nächste Blase, nächste Krise? Hohe Spekulationsvolumina verzerren Märkte und Preise Rohstoffmärkte: Nächste Blase, nächste Krise? Hohe Spekulationsvolumina verzerren Märkte und Preise Investitionen in Rohstoffe sind derzeit der Renner auf den Finanzmärkten. Welche Folgen hat dieser Umstand?

Mehr

Die Strategien der Turtle Trader

Die Strategien der Turtle Trader Curtis M. Faith Die Strategien der Turtle Trader Geheime Methoden, die gewöhnliche Menschen in legendäre Trader verwandeln FinanzBuch Verlag Risiko-Junkies 33 Hohes Risiko, hoher Gewinn: Man braucht Nerven

Mehr

DAXplus Covered Call Der Covered Call-Strategieindex

DAXplus Covered Call Der Covered Call-Strategieindex DAXplus Covered Call Der Covered Call-Strategieindex Investment mit Puffer In Zeiten, in denen Gewinne aus reinen Aktienportfolios unsicher sind, bevorzugen Anleger Produkte mit einer höheren Rendite bei

Mehr

Price Formation in Financialized Commodity Markets: The Role of Information. Zusammenfassung

Price Formation in Financialized Commodity Markets: The Role of Information. Zusammenfassung Price Formation in Financialized Commodity Markets: The Role of Information Study prepared by the secretariat of the United Nations Conference on Trade and Development Zusammenfassung Zusammenfassung Die

Mehr

Anlagestrategien mit Hebelprodukten. Optionsscheine und Turbos bzw. Knock-out Produkte. Investitionsstrategie bei stark schwankenden Märkten

Anlagestrategien mit Hebelprodukten. Optionsscheine und Turbos bzw. Knock-out Produkte. Investitionsstrategie bei stark schwankenden Märkten Anlagestrategien mit Hebelprodukten Hebelprodukte sind Derivate, die wie der Name schon beinhaltet gehebelt, also überproportional auf Veränderungen des zugrunde liegenden Wertes reagieren. Mit Hebelprodukten

Mehr

Rohstoffe. Besonderheiten & Investitionsmöglichkeiten. Andreas Kotula

Rohstoffe. Besonderheiten & Investitionsmöglichkeiten. Andreas Kotula Rohstoffe Besonderheiten & Investitionsmöglichkeiten Andreas Kotula Agenda < Rohstoffmärkte und ihre Besonderheiten < Handelswährung < Rohstoffbörsen < Forward-Kurven < Rollvorgang < Investitionsmöglichkeiten

Mehr

TraderWissen Compact. Spread Trading. Mike C. Kock 2009

TraderWissen Compact. Spread Trading. Mike C. Kock 2009 TraderWissen Compact Spread Trading by Mike C. Kock 2009 Gesunder Menschenverstand: eigentlich nur eine Anhäufung von Vorurteilen, die man bis zum 18. Lebensjahr erworben hat. Albert Einstein Index 1 Grundlagen...3

Mehr

SPÄNGLER IQAM COMMODITY INDEX. Handbuch

SPÄNGLER IQAM COMMODITY INDEX. Handbuch SPÄNGLER IQAM COMMODITY INDEX Handbuch Februar 2014 1. INVESTMENT PHILOSOPHIE DES SPÄNGLER IQAM COMMODITY INDEX Die Investment Philosophie des Index basiert auf wissenschaftlichen Erkenntnissen, aufgrund

Mehr

Kiel. Policy Brief. Treibt Spekulation die Rohstoffpreise in die Höhe? Karl Finger und Stefan Reitz. Nr. 71 Februar 2014

Kiel. Policy Brief. Treibt Spekulation die Rohstoffpreise in die Höhe? Karl Finger und Stefan Reitz. Nr. 71 Februar 2014 Kiel Policy Brief Treibt Spekulation die Rohstoffpreise in die Höhe? Karl Finger und Stefan Reitz Nr. 71 Februar 2014 Institut für Weltwirtschaft Kiel Kiel Institute for the World Economy ISSN 2195 7525

Mehr

Rohstoffpreise und Währungen: Moderne Absicherungskonzepte für Mittelständler

Rohstoffpreise und Währungen: Moderne Absicherungskonzepte für Mittelständler 2. Mitteldeutsche Nachhaltigkeitskonferenz Rohstoffpreise und Währungen: Moderne Absicherungskonzepte für Mittelständler André Walther / Daniel Biegala Warum Preisabsicherungen? Produktion.de Haufe.de

Mehr

Professionell handeln mit. CFDs. Instrumente und Strategien für das Trading. FinanzBuch Verlag

Professionell handeln mit. CFDs. Instrumente und Strategien für das Trading. FinanzBuch Verlag Professionell handeln mit CFDs Instrumente und Strategien für das Trading FinanzBuch Verlag Inhaltsverzeichnis Vorwort... 9 Grundlagen und Allgemeines zu CFDs... 13 Der CFD-Handel im Überblick... 13 Historie

Mehr

Rohstoffpreisanstieg Keine Gefahr für Österreichs Konjunktur 2004!

Rohstoffpreisanstieg Keine Gefahr für Österreichs Konjunktur 2004! ÖsterreichReport Konzernvolkswirtschaft und Marktanalysen http://economicresearch.ba-ca.com X P L I C I T Rohstoffpreisanstieg Keine Gefahr für Österreichs Konjunktur 2004! August 2004 Ein Mitglied der

Mehr

Veräußerung von Emissionsberechtigungen in Deutschland

Veräußerung von Emissionsberechtigungen in Deutschland Veräußerung von Emissionsberechtigungen in Deutschland Monatsbericht September 2008 Berichtsmonat September 2008 Die KfW hat im Zeitraum vom 1. September 2008 bis zum 30. September 2008 3,95 Mio. EU-Emissionsberechtigungen

Mehr

Entwicklung und Analyse eines Entscheidungsunterstützungssystems für den Devisenmarkt. Bachelorarbeit

Entwicklung und Analyse eines Entscheidungsunterstützungssystems für den Devisenmarkt. Bachelorarbeit Entwicklung und Analyse eines Entscheidungsunterstützungssystems für den Devisenmarkt Bachelorarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Bachelor of Science (B.Sc.) im Studiengang Wirtschaftswissenschaft

Mehr

Probeklausur Zeitreihenökonometrie (Sommersemester 2014) 1

Probeklausur Zeitreihenökonometrie (Sommersemester 2014) 1 Probeklausur Zeitreihenökonometrie (Sommersemester 2014) 1 Aufgabe 1: Betrachtet wird folgendes Modell zur Erklärung des Managergehalts salary durch den Umsatz sales, die Eigenkapitalrendite roe und die

Mehr

B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte

B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte B. Nyarko S. Opitz Lehrstuhl für Derivate Sommersemester 2014 B. Nyarko S. Opitz (UHH) B.A. Seminar Derivate: Märkte & Produkte Sommersemester 2014 1 / 23 Organisatorisches

Mehr

Professionell handeln mit. CFDs. Instrumente und Strategien für das Trading

Professionell handeln mit. CFDs. Instrumente und Strategien für das Trading Professionell handeln mit CFDs Instrumente und Strategien für das Trading Grundlagen und Allgemeines zu CFDs Der CFD-Handel im Überblick CFDs (Contracts for Difference) sind mittlerweile aus der Börsenwelt

Mehr

Broker und Händler beantworten Fragen über den Einfluss finanzieller Spekulationen auf die Preise von Gebrauchsgütern Ergebnisse der Befragung

Broker und Händler beantworten Fragen über den Einfluss finanzieller Spekulationen auf die Preise von Gebrauchsgütern Ergebnisse der Befragung Broker und Händler beantworten Fragen über den Einfluss finanzieller Spekulationen auf die Preise von Gebrauchsgütern Ergebnisse der Befragung Hintergrund Methodik und Größe der Stichprobe Profil der befragten

Mehr

SWS Energie GmbH Seite 1

SWS Energie GmbH Seite 1 Seite 1 Die Börse als Preisbarometer für die Handelsware Strom Seite 2 Einstieg: Energiepreise Na warte! Seite 3 Themen 1. Übersicht über die Beschaffungsmärkte Strom 2. Vorstellung Strombörse Deutschland

Mehr

DIE KOMBINATION MACHT ES! COT, AUSWERTUNG, SEASONALS UND OPTIONSDATEN ZUR HANDELSUNTERSTÜTZUNG AN DER CME

DIE KOMBINATION MACHT ES! COT, AUSWERTUNG, SEASONALS UND OPTIONSDATEN ZUR HANDELSUNTERSTÜTZUNG AN DER CME DIE KOMBINATION MACHT ES! COT, AUSWERTUNG, SEASONALS UND OPTIONSDATEN ZUR HANDELSUNTERSTÜTZUNG AN DER CME Thomas Bopp 12.06.12 Thomas Bopp Fondsmanager, Analyst Vermögensverwaltung, Frühausgabe TRADERS-

Mehr

ComStage ETF Basket Tracker Zertifikat

ComStage ETF Basket Tracker Zertifikat ComStage ETF Basket Tracker Zertifikat Erläuterung und Konzept von Dekan am Robert Kennedy College (ein gemeinschaftliches Zentrum der University of Wales) Das ComStage ETF Basket Zertifikat kombiniert

Mehr

Fact Sheet Finanzspekulation am Agrarmarkt

Fact Sheet Finanzspekulation am Agrarmarkt Fact Sheet Finanzspekulation am Agrarmarkt Historisch dienten Terminkontrakte (auch: Derivate) am Agrarmarkt RohstoffhändlerInnen und RohstoffverarbeiterInnen zur Absicherung gegenüber Preisschwankungen.

Mehr

Position der Bundesregierung zur Spekulation mit Nahrungsmitteln

Position der Bundesregierung zur Spekulation mit Nahrungsmitteln Deutscher Bundestag Drucksache 17/8623 17. Wahlperiode 08. 02. 2012 Antwort der Bundesregierung auf die Kleine Anfrage der Abgeordneten Niema Movassat, Wolfgang Gehrcke, Jan van Aken, weiterer Abgeordneter

Mehr

Rohstoffe. Besonderheiten & Investitionsmöglichkeiten. Peter Bösenberg Société Générale

Rohstoffe. Besonderheiten & Investitionsmöglichkeiten. Peter Bösenberg Société Générale Rohstoffe Besonderheiten & Investitionsmöglichkeiten Peter Bösenberg Société Générale Rohstoffe - Besonderheiten FTD (03.06.07) Das Metall ist teuer wie nie Denn der kleine Papagei ist ein Grund, warum

Mehr

Managed Futures eine alternative Anlageklasse. apano Hedgefonds Einführung in das Thema Managed Futures

Managed Futures eine alternative Anlageklasse. apano Hedgefonds Einführung in das Thema Managed Futures Managed Futures eine alternative Anlageklasse apano Hedgefonds Einführung in das Thema Managed Futures Stand: Das September Netzwerk 2009 1 1 Futures - die Vorläufer gibt es schon ewig Sinkende Preise

Mehr

Warum indexiert anlegen?

Warum indexiert anlegen? Warum indexiert anlegen? Hinder Asset Management AG Fon +41 44 208 24 24 info@hinder-asset.ch Beethovenstrasse 3, CH-8002 Zürich Fax +41 44 208 24 25 www.hinder-asset.ch «What's the point of looking for

Mehr

Short-ETFs - Funktion und Einsatz im Portfolio

Short-ETFs - Funktion und Einsatz im Portfolio Short-ETFs - Funktion und Einsatz im Portfolio * München im Februar 2012 * Ausgezeichnet wurde der AVANA IndexTrend Europa Control für die beste Performance (1 Jahr) in seiner Anlageklasse Einsatzmöglichkeiten

Mehr

ROLLTHEMATIK BEI ROHSTOFF-ZERTIFIKATEN

ROLLTHEMATIK BEI ROHSTOFF-ZERTIFIKATEN Raiffeisen Centrobank AG ROLLTHEMATIK BEI ROHSTOFF-ZERTIFIKATEN Dezember 2014 www.rcb.at Seite 1 ROHSTOFFMÄRKTE SPOT-MÄRKTE UND FUTURES ÒÒ Spot-Märkte: Unmittelbarer Tausch von Ware gegen Geld Kosten für

Mehr

DirektAnlageBrief Der Themendienst für Journalisten. Ausgabe 24: Oktober 2012. Inhaltsverzeichnis

DirektAnlageBrief Der Themendienst für Journalisten. Ausgabe 24: Oktober 2012. Inhaltsverzeichnis DirektAnlageBrief Der Themendienst für Journalisten Ausgabe 24: Oktober 2012 Inhaltsverzeichnis 1. In aller Kürze: Summary der Inhalte 2. Zahlen und Fakten: Fremdwährungskonten immer beliebter 3. Aktuell/Tipps:

Mehr

1. Einleitung. 1.1. Ausgangssituation

1. Einleitung. 1.1. Ausgangssituation 1. Einleitung In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, welche Faktoren den erfolgreichen Ausgang eines Supply-Chain-Projektes zwischen zwei Projektpartnern beeinflussen. Dazu werden zum einen mögliche

Mehr

Sustainable Trade Nachhaltigkeit im weltweiten Handel. Workshop B1 Nachhaltigkeit und Finanzdienstleistungen Green Economy Konferenz - Berlin

Sustainable Trade Nachhaltigkeit im weltweiten Handel. Workshop B1 Nachhaltigkeit und Finanzdienstleistungen Green Economy Konferenz - Berlin Sustainable Trade Nachhaltigkeit im weltweiten Handel Workshop B1 Nachhaltigkeit und Finanzdienstleistungen Green Economy Konferenz - Berlin Trade Austausch von Waren und Dienstleistungen kann durch verschiedene

Mehr

Marktliquidität von Aktien

Marktliquidität von Aktien Marktliquidität von Aktien Inauguraldissertation zur Erlangung der Würde eines Doctor rerum oeconomicarum der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern Lukas Roth Die Fakultät

Mehr

KG FUNDS. world-of-futures.com GmbH & Co. III. Eupherie Handelssystem KG. world-of-futures.com

KG FUNDS. world-of-futures.com GmbH & Co. III. Eupherie Handelssystem KG. world-of-futures.com KG FUNDS world-of-futures.com GmbH & Co. III. Eupherie Handelssystem KG world-of-futures.com Was ist ein Handelssystem? Handelssysteme berechnen die wahrscheinliche Richtung einer Preisentwicklung, indem

Mehr

Schweizer PK-Index von State Street: Enttäuschender Auftakt zum Anlagejahr 2009 mit einem Minus von 2.14 Prozent.

Schweizer PK-Index von State Street: Enttäuschender Auftakt zum Anlagejahr 2009 mit einem Minus von 2.14 Prozent. Schweizer PK-Index von State Street: Enttäuschender Auftakt zum Anlagejahr 2009 mit einem Minus von 2.14 Prozent. Ebenfalls enttäuschend entwickeln sich die Transaktionskosten: Sie erhöhten sich im ersten

Mehr

Angewandte Ökonometrie, WS 2012/13, 1. Teilprüfung am 6.12.2012 - Lösungen. Das folgende Modell ist ein GARCH(1,1)-Modell:

Angewandte Ökonometrie, WS 2012/13, 1. Teilprüfung am 6.12.2012 - Lösungen. Das folgende Modell ist ein GARCH(1,1)-Modell: Angewandte Ökonometrie, WS 2012/13, 1. Teilprüfung am 6.12.2012 - Lösungen LV-Leiterin: Univ.Prof.Dr. Sylvia Frühwirth-Schnatter 1 Wahr oder falsch? 1. Das folgende Modell ist ein GARCH(1,1)-Modell: Y

Mehr

Einfache Derivate. Stefan Raminger. 4. Dezember 2007. 2 Arten von Derivaten 3 2.1 Forward... 3 2.2 Future... 4 2.3 Optionen... 5

Einfache Derivate. Stefan Raminger. 4. Dezember 2007. 2 Arten von Derivaten 3 2.1 Forward... 3 2.2 Future... 4 2.3 Optionen... 5 Einfache Derivate Stefan Raminger 4. Dezember 2007 Inhaltsverzeichnis 1 Begriffsbestimmungen 1 2 Arten von Derivaten 3 2.1 Forward..................................... 3 2.2 Future......................................

Mehr

LV ASSET MANAGEMENT WE TRADE COMMODITIES WORLDWIDE. WITH PASSION. SINCE 1994.

LV ASSET MANAGEMENT WE TRADE COMMODITIES WORLDWIDE. WITH PASSION. SINCE 1994. LV ASSET MANAGEMENT WE TRADE COMMODITIES WORLDWIDE. WITH PASSION. SINCE 1994. WE KNOW THE MARKETS AND HOW TO TRADE THEM THE OPPORTUNITIES ARE LIMITLESS. SEIT 1994 ERFOLGREICH Die LV Asset Management AG

Mehr

DirektAnlageBrief Der Themendienst für Journalisten. Ausgabe 21: April 2012. Inhaltsverzeichnis

DirektAnlageBrief Der Themendienst für Journalisten. Ausgabe 21: April 2012. Inhaltsverzeichnis DirektAnlageBrief Der Themendienst für Journalisten Ausgabe 21: April 2012 Inhaltsverzeichnis 1. In aller Kürze: Summary der Inhalte 2. Zahlen und Fakten: Mit 26% zu 100% Erfolg 3. Aktuell/Tipps: Gewinne

Mehr

Das Potenzial von Wetterindexversicherungen zur Reduzierung des Ausfallrisikos von Mikrokrediten

Das Potenzial von Wetterindexversicherungen zur Reduzierung des Ausfallrisikos von Mikrokrediten Das Potenzial von Wetterindexversicherungen zur Reduzierung des Ausfallrisikos von Mikrokrediten Niels Pelka, Ron Weber und Oliver Mußhoff Department für Agrarökonomie und Rurale Entwicklung Fakuiltät

Mehr

Hohe Volatilität auf den Agrarmärkten: Die politischen Ursachen Dr. R. Joerin Institut für Umweltentscheidungen, ETH Zürich

Hohe Volatilität auf den Agrarmärkten: Die politischen Ursachen Dr. R. Joerin Institut für Umweltentscheidungen, ETH Zürich Hohe Volatilität auf den Agrarmärkten: Die politischen Ursachen Dr. R. Joerin Institut für Umweltentscheidungen, ETH Zürich Rohstoff Fokus der Financialmedia 16., Zürich Überblick 1. Hohe Volatilität auf

Mehr

PROFESSIONELLES INVESTIEREN & TRADEN MIT BÖRSENGEHANDELTEN FONDS TEIL 2: SHORT UND LEVERAGED ETP

PROFESSIONELLES INVESTIEREN & TRADEN MIT BÖRSENGEHANDELTEN FONDS TEIL 2: SHORT UND LEVERAGED ETP PROFESSIONELLES INVESTIEREN & TRADEN MIT BÖRSENGEHANDELTEN FONDS TEIL 2: SHORT UND LEVERAGED ETP DIE HEUTIGEN THEMEN IM ÜBERBLICK Einführung in Short ETPs und Leveraged ETPs Wie funktionieren Short ETPs?

Mehr

Nahrungsmittelspekulation

Nahrungsmittelspekulation Nahrungsmittelspekulation Markus Henn Projektreferent Finanzmärkte, Weltwirtschaft, Ökologie & Entwicklung WEED Kontakt: markus.henn@weed-online.org Oktober 2012 Gefährdete Ernährungssicherheit: Unterernährte

Mehr

Der Cost-Average Effekt

Der Cost-Average Effekt Der Cost-Average Effekt Einleitung Wie sollte ich mein Geld am besten investieren? Diese Frage ist von immerwährender Relevanz, und im Zuge des demographischen Wandels auch für Aspekte wie die private

Mehr

3.2.2 Analyse nach Spezifikationsvariablen (Specification Variable)... 13

3.2.2 Analyse nach Spezifikationsvariablen (Specification Variable)... 13 Metastudie_100: Einfluss von Spekulation auf Rohstoff Futures 2015 Dr. Marco Haase, WWZ, Universität Basel Prof. Dr. Yvonne Seiler Zimmermann, IFZ, Hochschule Luzern Prof. Dr. Heinz Zimmermann, WWZ, Universität

Mehr

Yakov Amihud und Mendelson, Haim The Liquidity Route to a lower cost of capital. In: Journal of Applied Corporate Finance, 12. Jg. (2000), S. 8-25.

Yakov Amihud und Mendelson, Haim The Liquidity Route to a lower cost of capital. In: Journal of Applied Corporate Finance, 12. Jg. (2000), S. 8-25. Kapitalkostensatz des Emittenten Yakov Amihud und Mendelson, Haim The Liquidity Route to a lower cost of capital. In: Journal of Applied Corporate Finance, 12. Jg. (2000), S. 8-25. Wert des Unternehmens:

Mehr

Kassa- und Terminmarkt. Am Beispiel des Devisenmarkts

Kassa- und Terminmarkt. Am Beispiel des Devisenmarkts Kassa- und Terminmarkt Am Beispiel des Devisenmarkts Unterschied zwischen Kassa- und Terminmarkt Kassageschäft Geschäftsabschluß Lieferung und Bezahlung Zeitpunkt Zeitpunkt "heute" Laufzeit "morgen" Zeit

Mehr

1 Market-Profile Analyse

1 Market-Profile Analyse 1 Market-Profile Analyse In den Achzigern entwickelte der Sojabohnen Händler Peter Steidlmayer zusammen mit der Chicagoer Board of Trade (CBOT) das System des Market Profile. Ziel dieses Systems ist es

Mehr

investment PORTRAIT PANTHERA Asset Management Global Trading A

investment PORTRAIT PANTHERA Asset Management Global Trading A investment PORTRAIT PANTHERA Asset Management Global Trading A 2 Profitieren Sie mit unserer Trendfolgestrategie von steigenden und fallenden Märkten. Mit hoch entwickelten Managed Futures Anlagen. Die

Mehr

Hedge-Fonds. Hedge-Fonds 2.150. Vermögen Vermögen in Mrd. US-Dollar. Anzahl 10.000 2.000 9.800 9.600 9.400 1.800 1.700 9.000 1.750 8.500 8.000 8.

Hedge-Fonds. Hedge-Fonds 2.150. Vermögen Vermögen in Mrd. US-Dollar. Anzahl 10.000 2.000 9.800 9.600 9.400 1.800 1.700 9.000 1.750 8.500 8.000 8. Hedge-Fonds Anzahl der Hedge-Fonds und und verwaltetes Vermögen Vermögen in absoluten in absoluten Zahlen, Zahlen, weltweit weltweit 1999 bis 1999 2009bis 2009 Anzahl 2.150 Vermögen 10.500 Anzahl Vermögen

Mehr

Ein Kurzaufsatz von Prof. Dr. Ottmar Schneck, www.ottmar-schneck.de

Ein Kurzaufsatz von Prof. Dr. Ottmar Schneck, www.ottmar-schneck.de Die Bewertung von Aktien mit Hilfe der Ein Kurzaufsatz von Prof. Dr. Ottmar Schneck, www.ottmar-schneck.de In letzter Zeit scheint es, als könne man der alten Weisheit, dass man über alles reden darf,

Mehr

[ F a c t s h e e t ] Seite 1

[ F a c t s h e e t ] Seite 1 Qu elle: ET F Sec urities (201 1): Global C om m o dit y ET P Qu art erly. T rends in t he Global C o m m odity Ex c hang e Trade d [ F a c t s h e e t ] Seite 1 Die Deutsche Bank weltweit führend im Rohstoffgeschäft

Mehr

we are the futures FTC Capital GmbH Praterstrasse 31/11 A-1020 Vienna Austria www.ftc.at office@ftc.at Tel.: +43-1-585 61 69-0 Rechtliche Hinweise

we are the futures FTC Capital GmbH Praterstrasse 31/11 A-1020 Vienna Austria www.ftc.at office@ftc.at Tel.: +43-1-585 61 69-0 Rechtliche Hinweise Trendfolge gestern & Heute Rechtliche Hinweise Präsentation für das ARICONSULT Finanz-Forum 2009 FTC Capital GmbH Praterstrasse 31/11 A-1020 Vienna Austria www.ftc.at office@ftc.at Tel.: +43-1-585 61 69-0

Mehr

SWISS PRIVATE BROKER MANAGED FUTURES, ASSET MANAGEMENT UND BROKERAGE

SWISS PRIVATE BROKER MANAGED FUTURES, ASSET MANAGEMENT UND BROKERAGE MANAGED FUTURES, ASSET MANAGEMENT UND BROKERAGE DAS UNTERNEHMEN Die Swiss Private Broker AG mit Sitz in Zürich bietet unabhängige und massgeschneiderte externe Vermögensverwaltung und -beratung in alternativen

Mehr

Serie. Managed Futures F. A. Q. in Zusammenarbeit mit. Liebhartsgasse 36, 1160 Wien. Copyright Szabo-Scheibl Verlag + PR OEG. 39/2009 bankundbörse

Serie. Managed Futures F. A. Q. in Zusammenarbeit mit. Liebhartsgasse 36, 1160 Wien. Copyright Szabo-Scheibl Verlag + PR OEG. 39/2009 bankundbörse bankundbörse Serie A K T U E L L Managed Futures F. A. Q. 1 in Zusammenarbeit mit Copyright Szabo-Scheibl Verlag + PR OEG Liebhartsgasse 36, 1160 Wien T (01) 493 494 5 F (01) 403 494 6 M office@bankundboerse.at

Mehr

starker franken die schweiz profitiert von einem offenen kapitalmarkt

starker franken die schweiz profitiert von einem offenen kapitalmarkt starker franken die schweiz profitiert von einem offenen kapitalmarkt Informationsblatt 1: Negativzinsen und Kapitalverkehrskontrollen Das Wichtigste in Kürze: Über drei Viertel des täglich gehandelten

Mehr

DER EINFLUSS VON LONG-ONLY-INDEXFONDS AUF DIE PREISBILDUNG UND DAS MARKTERGEBNIS AN WARENTERMINMÄRKTEN

DER EINFLUSS VON LONG-ONLY-INDEXFONDS AUF DIE PREISBILDUNG UND DAS MARKTERGEBNIS AN WARENTERMINMÄRKTEN DER EINFLUSS VON LONG-ONLY-INDEXFONDS AUF DIE PREISBILDUNG UND DAS MARKTERGEBNIS AN WARENTERMINMÄRKTEN Sören Prehn Leibniz-Institut für Agrarentwicklung in Transformationsökonomien (IAMO), Halle Thomas

Mehr

Verlag Schweizer Personalvorsorge. Demografie und Anlagestrategie

Verlag Schweizer Personalvorsorge. Demografie und Anlagestrategie Verlag Schweizer Personalvorsorge Demografie und Anlagestrategie Werner Strebel, Partner www.ppcmetrics.ch - 1 - Inhalt Asset Meltdown Volkswirtschaftliche Überlegungen zur Überalterung Demografie und

Mehr

MONITORING REPORT August 2010

MONITORING REPORT August 2010 MONITORING REPORT August 2010 EINLEITUNG Der Monitoring Report August 2010 fasst sämtliche thematisch relevanten Zeitungsberichte des vergangenen Monats zusammen. Sie stammen sowohl aus Schweizer als auch

Mehr

7 Vorteile eines Managed Accounts

7 Vorteile eines Managed Accounts Unternehmen Gründung der deutschefx als deutsche Aktiengesellschaft Ganzheitliche Fokussierung auf den Handel von Devisen (Forex) mit attraktiven Dienstleistungen für Retail-Kunden, Introducing Broker,

Mehr

Mit Pyramidisieren beziehen wir uns auf die TRADERS STRATEGIEN. Pyramidisieren im Test. Mit variablen Positionen die Performance verbessern

Mit Pyramidisieren beziehen wir uns auf die TRADERS STRATEGIEN. Pyramidisieren im Test. Mit variablen Positionen die Performance verbessern Mit variablen Positionen die Performance verbessern Pyramidisieren im Test Erst einmal vorsichtig einsteigen und dann bei Gewinnen nachkaufen. Oder umgekehrt: Ein im Wert gestiegenes Portfolio wieder in

Mehr

Investitionsverhalten bei Short- und Leveraged-ETFs

Investitionsverhalten bei Short- und Leveraged-ETFs Christian Funke Timo Gebken Lutz Johanning Investitionsverhalten bei Short- und Leveraged-ETFs Eine empirische Analyse des Handels deutscher Privatanleger Zusammenfassung Prof. Dr. Lutz Johanning Lehrstuhl

Mehr

Xetra. The market. Die führende Handelsplattform. Einfach in Rohstoffe, Volatilitäten oder Währungen investieren

Xetra. The market. Die führende Handelsplattform. Einfach in Rohstoffe, Volatilitäten oder Währungen investieren Xetra. The market. Die führende Handelsplattform für ETCs & ETNs Einfach in Rohstoffe, Volatilitäten oder Währungen investieren 2 3 Mit Rohstoffen lässt sich das Risiko eines Portfolios senken oder die

Mehr

Futures und Optionen. Einführung

Futures und Optionen. Einführung Futures und Optionen Einführung Plan Märkte Kassamarkt Terminmarkt Unterscheidung Funktionsweise Die statische Sichtweise Futures und Forwards Verpflichtungen Optionen Rechte und Verpflichtungen Grundpositionen

Mehr

EEX Produktbroschüre Kohle. Datum / Date 02.08.2010. Dokumentversion / Document Release

EEX Produktbroschüre Kohle. Datum / Date 02.08.2010. Dokumentversion / Document Release EEX Produktbroschüre Kohle Datum / Date 02.08.2010 Ort / Place Dokumentversion / Document Release Leipzig 0001B 1. Inhalt 1. Inhalt... 2 2. Vorbemerkung... 3 3. Kohlefutures am EEX-Terminmarkt... 4 3.1.

Mehr

Doch es gab auch Kaufsignale in diesem Zeitraum. Long-Signale gab es aber nur vier, doch auch die wurden alle mit einem Gewinn beendet!

Doch es gab auch Kaufsignale in diesem Zeitraum. Long-Signale gab es aber nur vier, doch auch die wurden alle mit einem Gewinn beendet! Möchten Sie die Märkte besser analysieren? Möchten Sie wissen, wann es für einen Markt interessant wird? Möchten Sie Ihr Timing enorm verbessern dann dürften diese folgenden Seiten und Charts für Sie interessant

Mehr

München, im September 2009

München, im September 2009 RESEARCH CENTER FOR FINANCIAL SERVICES CFDs im Vergleich Studie im Auftrag des Contracts for Difference Verband e. V. München, im September 2009 Steinbeis Research Center for Financial Services Rossmarkt

Mehr

Finanzmathematik... was ist das?

Finanzmathematik... was ist das? Finanzmathematik... was ist das? The core of the subject matter of mathematical finance concerns questions of pricing of financial derivatives such as options and hedging covering oneself against all eventualities.

Mehr

1. Beschreibung Die Idee des Systems und Umfelds, am Anfang der Entwicklung, kurz Beschreiben.

1. Beschreibung Die Idee des Systems und Umfelds, am Anfang der Entwicklung, kurz Beschreiben. Handelssysteme Checkliste Ziel ist es die Schritte zur Handelssystem- Definition, Entwicklung, Optimierung, Auswertung und dem Testen zu beschreiben. Die Schritte sollen Allgemeingültig sein und am Ende

Mehr

FUNDMARKET INSIGHT REPORT

FUNDMARKET INSIGHT REPORT FUNDMARKET INSIGHT REPORT DEUTSCHLAND NOVEMBER 2014 NEUAUFLAGEN, LIQUIDATIONEN UND FUSSIONEN IM DEUTSCHEN FONDSMARKT, Q3 2014 CHRISTOPH KARG Content Specialist for Germany & Austria Zusammenfassung Zum

Mehr

Ölsaatenhandelstag am 18./19. September 2012

Ölsaatenhandelstag am 18./19. September 2012 NETZWERK INNOVATION SERVICE Bundeslehranstalt Burg Warberg e.v., An der Burg 3, 38378 Warberg Tel. 05355/961100, Fax 05355/961300, seminar@burg-warberg.de Ölsaatenhandelstag am 18./19. September 2012 Unsichere

Mehr

Hedge Fonds Strategien

Hedge Fonds Strategien 1 Hedge Fonds Strategien 24. Januar 2008 Straightline Investment AG Rütistrasse 20 CH-9050 Appenzell Tel. +41 71 353 35 10 Fax +41 71 353 35 19 welcome@straightline.ch www.straightline.ch seit 1986 2 Hedge

Mehr

Exchange Traded Funds Da strahlt der Börsianer. Vortrag, Erläuterung und Diskussion

Exchange Traded Funds Da strahlt der Börsianer. Vortrag, Erläuterung und Diskussion Exchange Traded Funds Da strahlt der Börsianer Vortrag, Erläuterung und Diskussion Historie 1971 entwickelten William Sharpe und Bill Fouse bei Wells Fargo mit dem Samsonite Pension Fund den ersten Indexfonds

Mehr

Brot für die Börse. Spekulation mit Rohstoffen und ihre fatale Wirkung auf Landwirtschaft und Ernährung. von Markus Henn

Brot für die Börse. Spekulation mit Rohstoffen und ihre fatale Wirkung auf Landwirtschaft und Ernährung. von Markus Henn Brot für die Börse Spekulation mit Rohstoffen und ihre fatale Wirkung auf Landwirtschaft und Ernährung von Markus Henn Wie schon 2007/08 kam es auch 2010/11 durch gestiegene Rohstoffpreise, insbesondere

Mehr

Risikomanagement mit Futures. Von:Tian Wang

Risikomanagement mit Futures. Von:Tian Wang Risikomanagement mit Futures Von:Tian Wang Gliederung 1.Definition 2.Unterschiedliche Futures 2.1 Currency Futures 2.2 Interest Rate Futures 2.3 Index Futures 3.Option:Erklärung mit Futur 3.1 timing option

Mehr

Termingeschäfte Forwards und Futures

Termingeschäfte Forwards und Futures Termingeschäfte Forwards und Futures Vertiefungsstudium Finanzwirtschaft Prof. Dr. Mark Wahrenburg SS 2001 20.04.01 1 Forwards: Direkte Termingeschäfte = Vereinbarung über ein zukünftiges Tauschgeschäft

Mehr

Determinants of Natural Resource Prices in the Short and Long Run

Determinants of Natural Resource Prices in the Short and Long Run DISS. ETH NO. 20704 Determinants of Natural Resource Prices in the Short and Long Run A dissertation submitted to ETH ZURICH for the degree of Doctor of Sciences presented by LISA LEINERT Dipl. Volkswirt,

Mehr

Börsengehandelte Finanzderivate

Börsengehandelte Finanzderivate Börsengehandelte Finanzderivate Bestand und Handel*, in in absoluten Zahlen, Zahlen, 1990 weltweit bis 20081990 bis 2008 Bill. US-Dollar 2.200 2.288,0 2.212,8 Handel 2.000 1.800 1.808,1 1.600 1.400 1.408,4

Mehr

Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz

Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz eines Vorgehensmodells zur Auswahl von CRM-Systemen D I P L O M A R B E I T zur Erlangung des Grades eines Diplom-Ökonomen der Wirtschaftswissenschaftlichen

Mehr

Nestlé. Berlin, 20.02.2008 2

Nestlé. Berlin, 20.02.2008 2 Nachhaltige Landwirtschaft und deren Bedeutung für die Lebensmittelindustrie Precision Farming kommt! Berlin, 20.02.2008 Eduard Bruckner Nestlé / Agriculture Nestlé Lebensmittelproduzent 98'458 mio CHF

Mehr

$ Die 4 Anlageklassen

$ Die 4 Anlageklassen $ Die 4 Anlageklassen Die 4 Anlageklassen Es gibt praktisch nichts, was an den internationalen Finanzplätzen nicht gehandelt wird. Um den Überblick nicht zu verlieren, zeigt Ihnen BDSwiss welche 4 Anlageklassen

Mehr

An Introduction to Monetary Theory. Rudolf Peto

An Introduction to Monetary Theory. Rudolf Peto An Introduction to Monetary Theory Rudolf Peto 0 Copyright 2013 by Prof. Rudolf Peto, Bielefeld (Germany), www.peto-online.net 1 2 Preface This book is mainly a translation of the theoretical part of my

Mehr

1 Einleitung. 2 Geltungsbereich. 3 Grundlegende Auswahlkriterien. Ausführungsgrundsätze der Helaba Invest

1 Einleitung. 2 Geltungsbereich. 3 Grundlegende Auswahlkriterien. Ausführungsgrundsätze der Helaba Invest 1 Einleitung Diese Ausführungsgrundsätze (Best Execution Policy) regeln gemäß den gesetzlichen Vorgaben Grundsätze und Verfahren, die darauf abzielen, im Rahmen von Transaktionen für das Portfolio / den

Mehr

FINANZSPEKULATIONEN VERSCHÄRFEN DEN HUNGER

FINANZSPEKULATIONEN VERSCHÄRFEN DEN HUNGER BRENNPUNKT FINANZSPEKULATIONEN VERSCHÄRFEN DEN HUNGER Nr.20 / April 2011 In diesen Tagen erreichen die Weltmarktpreise für Nahrungsmittel ein Jahrhunderthoch. Der Preisindex der Welternährungsorganisation

Mehr

Infrastrukturinvestments bei institutionellen Investoren

Infrastrukturinvestments bei institutionellen Investoren RESEARCH CENTER FOR FINANCIAL SERVICES Infrastrukturinvestments bei institutionellen Investoren - Analysebericht - München, im September 2013 Steinbeis Research Center for Financial Services Rossmarkt

Mehr

Rede Dr. Norbert Reithofer Vorsitzender des Vorstands der BMW AG Telefonkonferenz Zwischenbericht zum 30. September 2014 4. November 2014, 10:00 Uhr

Rede Dr. Norbert Reithofer Vorsitzender des Vorstands der BMW AG Telefonkonferenz Zwischenbericht zum 30. September 2014 4. November 2014, 10:00 Uhr 4. November 2014 - Es gilt das gesprochene Wort - Rede Dr. Norbert Reithofer Vorsitzender des Vorstands der BMW AG 4. November 2014, 10:00 Uhr Guten Morgen, meine Damen und Herren! Auf fünf Punkte gehe

Mehr

Warum kann eine Warenterminbörse dem Schweinfleischproduzenten nutzen?

Warum kann eine Warenterminbörse dem Schweinfleischproduzenten nutzen? Warum kann eine Warenterminbörse dem Schweinfleischproduzenten nutzen? 6 Ferkelpreise in DM/kg LG 5 4 3 2 1 Schlachtschweinepreise in DM/kg LG 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Quelle:

Mehr

Kapitalflüsse in ökonomisch sich entwickelnde Staaten

Kapitalflüsse in ökonomisch sich entwickelnde Staaten Kapitalflüsse in ökonomisch sich entwickelnde Staaten In absoluten Zahlen, nach nach Arten, Arten, 1998 1998 bis 2008 bis 2008 Mrd. US-Dollar 500 450 517,2 459,3 400 * Durchschnittswert in den genannten

Mehr

CR - AUSSER SPESEN NICHTS GEWESEN? Prof. Dr. Alexander Bassen Universität Hamburg

CR - AUSSER SPESEN NICHTS GEWESEN? Prof. Dr. Alexander Bassen Universität Hamburg CR - AUSSER SPESEN NICHTS GEWESEN? Prof. Dr. Alexander Bassen Universität Hamburg Prof. Dr. Alexander Bassen 2 DEN PUDDING AN DIE WAND NAGELN Sustainability refers to the long term maintenance of systems

Mehr

Wir bitten Sie zu beachten, dass es sich bei dieser Depotanalyse nur um ein fiktives Beispiel handelt, aus dem keine echten Empfehlungen abgeleitet

Wir bitten Sie zu beachten, dass es sich bei dieser Depotanalyse nur um ein fiktives Beispiel handelt, aus dem keine echten Empfehlungen abgeleitet Wir bitten Sie zu beachten, dass es sich bei dieser Depotanalyse nur um ein fiktives Beispiel handelt, aus dem keine echten Empfehlungen abgeleitet werden können. 35! 30! 25! 20! 15! 10! 5! 0! Aktienfonds!

Mehr

9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz

9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz 9. Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Schätzen und Testen bei unbekannter Varianz Wenn wir die Standardabweichung σ nicht kennen,

Mehr

OVID-Briefe Ausgabe 2 / 10 HEDGING VS. SPEKULATION: HANDEL MIT AGRARROHSTOFFEN

OVID-Briefe Ausgabe 2 / 10 HEDGING VS. SPEKULATION: HANDEL MIT AGRARROHSTOFFEN OVID-Briefe Ausgabe 2 / 10 HEDGING VS. SPEKULATION: HANDEL MIT AGRARROHSTOFFEN Editorial Die ölsaatenverarbeitende Industrie betreibt in großem Umfang Geschäfte an Warenterminbörsen und bedient sich in

Mehr