Behavioral Finance. WK Tirol - Fachgruppe Finanzdienstleister. Dr. Alexander Brauneis.

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1 Behavioral Finance WK Tirol - Fachgruppe Finanzdienstleister Dr. Alexander Brauneis alexander.brauneis@aau.at Institut für Finanzmanagement, Alpen-Adria-Universität Klagenfurt 10. November 2016, Innsbruck A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

2 A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

3 Frames (A) Sie haben Euro. Lotterie (1a) sicher 500 mehr oder (2a) 50:50 Gewinn 0 oder 1000 (B) Sie haben Euro. Lotterie (1b) sicher 500 weniger oder (2b) 50:50 Verlust 0 oder A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

4 Kennen Sie...? Daniel Kahneman Eugene Fama Robert Shiller Quelle: Nobelprize.org A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

5 Gedanken zur Markteffizienz Erfrischung am Meer Im Urlaub liegen Sie am Strand und wünschen sich eine Flasche eines speziellen Bieres. Jemand bietet an es (im nächsten Markt / Hotel) zu kaufen, wegen des Spezialwunsches kann es aber mehr als üblich kosten. Schneeschaufeln Nach sehr starken Schneefällen erhöht der lokale Baumarkt den Preis für Schneeschaufeln von 15 auf 20 Euro. Fair? Welchen Betrag würden Sie nennen, den die Flasche maximal kosten darf? A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

6 A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

7 Behavioral Finance - that is, finance from a broader social science perspective including psychology and sociology - is now one of the most vital research programs, and it stands in sharp contradiction to much of efficient markets theory. Shiller, R.J. (2003): From Efficient Markets Theory to Behavioral Finance, Journal of Economic Perspectives, 17(1), The joint-hypothesis problem is more serious. Thus, market efficiency per se is not testable. It must be tested jointly with some model of equilibrium, an asset-pricing model. Fama, E.F. (1991): Efficient Capital Markets: II, Journal of Finance, 66(5), A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

8 Market Reaction to Corp. Press Releases (Quelle: A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

9 Was genau ist das Problem? Das Modell eines effizienten Finanzmarkts... wie Fama ihn beschreibt (Efficient Market Hypothesis), passt möglicherweise nicht (immer). Oder doch? Quelle: slideshare.net Finden wir es heraus: 1 10 Euro Auktion 2 Münzglas Auktion 3 Teilen Sie das Münzglas A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

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12 Zwei Perspektiven für den Finanzmarkt Traditionell Rationale Menschen am Markt kennen das... Bayes Theorem und... entscheiden nach subjektivem Erwartungsnutzen Behavioral Manche Menschen am Markt sind... irrational (bzw. normal / nicht völlig rational) und erfüllen einen oder beide Rationalitätsgrundsätze nicht A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

13 Bedingte Wahrscheinlichkeiten - Bayes priors/posteriors Ein medizinischer Test... prüft ob eine Allergie (Häufigkeit 1 aus ) vorliegt und liegt zu 98% richtig. Ihr Testergebnis lautet: Sie sind allergisch. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie wirklich unter der Allergie leiden? Population allergisch nicht allergisch korrekt + falsch - korrekt - falsch Bei positivem Befund: , 4876% Quelle: A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

14 Innumeracy? Zahlenanalphabetismus bezeichnet rechnerisches Unvermögen und somit die Schwäche, Sachverhalte in Zahlen oder Wahrscheinlichkeiten darzustellen, beziehungsweise zahlenmäßig dargestellte Sachverhalte zu verstehen. [wikipedia] 1 In einer Gameshow verbergen sich hinter 3 Toren ein Hauptgewinn und zwei Nieten. Sie entscheiden sich für ein Tor, der Moderator öffnet ein anderes und zeigt Ihnen die Niete darin. Es verbleiben zwei Tore. Ändern Sie Ihre ursprüngliche Entscheidung? 2 Das Geburtstagsproblem: in einem Raum sind 23 Personen. Wie groß ist die Chance, dass mindestens 2 davon am selben Tag Geburtstag haben? 3 Herr Huber hat zwei Kinder. Mindestens eines ist ein Junge. Wie groß ist die Chance, dass das zweite auch männlich ist? A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

15 Erwartungsnutzen - Daniel Ellsberg Wie entscheiden Sie? 1 Spiel A: R(1) / S(1) / egal 2 Spiel B: R(2) / S(2) / egal 3 Spiel C: R(1) / R(2) / egal 4 Spiel D: S(1) / S(2) / egal Zwei Urnen: 50 rot / 50 schwarz; 100 Kugeln, Verteilung rot/schwarz unbekannt Quelle: wikipedia A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

16 Erwartungsnutzen - Maurice Allais Lotterie A Lotterie B Lotterie A Lotterie B 2500 (33%) 2400 (100%) 2500 (33%) 2400 (34%) 2400 (66%) 0 (67%) 0 (66%) 0 (1%) Häufig B A und A B, daher: 0.34u(2400) u(2400) 0.33u(2500) u(2400) u(0) 0.33u(2500) u(0) u(0) 0.34u(2400) u(0) A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

17 In welchem Ausmaß sind wir rational? Wählen Sie eine Zahl von 0 bis 100. Wer mit seiner Zahl am nächsten bei 2/3 des Durchschnitts aller getippten Zahlen liegt, gewinnt. K-level rationality... Wenn... dann... dann... Ähnlich: Keynesian Beauty Contest Wählen Sie die 6 hübschesten Gesichter aus 100 Fotos. Sie gewinnen, wenn Ihre Wahl auch die der Mehrheit ist. Keynes Erklärung für Spekulationsblasen A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

18 Säulen der Behavioral Finance Säule 1: Limits to Arbitrage Weicht der Marktpreis eines Wertpapiers am Markt vom wahren, fundamentalen Wert ab, gleichen Arbitrageure dies aus. Bei beschränkten Arbitragemöglichkeiten können irrationale Marktteilnehmer einen langlebigen Effekt auf Preise haben Säule 2: Psychologie Zur Erklärung von Anomalien ist es oft nützlich, eine konkrete Vorstellung von der Qualität der Irrationalität zu haben. Wie irrational sind Menschen? A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

19 Limits to Arbitrage Fehlbewertungen an Märkten überleben, weil es: 1 kostspielig und/oder 2 riskant ist diese durch Arbitrage auszunutzen. Ursachen sind: Fundamental Risk Eine unterbewertete Aktie könnte weiter sinken (schlechte Fundamentals). Als Hedge hierfür: (sehr) ähnliche andere Aktie in short Position. Ist diese immer verfügbar? Noise Trader Risk Selbst bei perfektem Substitut (zb Siamese Twin Shares) besteht die Gefahr, dass Noise Trader den Preis der unterbewerteten Aktie weiter senken. Implementation Cost Transaktions- und Shortselling-Kosten, Beschränkungen im Volumen, legale Auflagen,... Barberis, N., Thaler, R. (2003): A Survey of Behavioral Finance A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

20 Twin Stocks A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

21 Index Inclusions I Quelle: Shleifer, A. (1986): Do Demand Curves for Stocks Slope Down? Journal of Finance 41 (3), p A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

22 Index Inclusions II A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

23 Quelle: A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

24 Psychologie Biases in jedgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty... Representativeness (Repräsentativität) Availability (Verfügbarkeit) Adjustment and Anchoring (Anker) A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

25 Linda und Geburtenraten Linda ist 31 Jahre alt, alleinstehend, sehr intelligent und sagt offen ihre Meinung. Sie hat Philosophie studiert. Während der Studienzeit beschäftigte sie sich ausführlich mit Fragen der Gleichberechtigung und der sozialen Gerechtigkeit und nahm auch an Anti-Atomkraft-Demonstrationen teil. 1 Linda ist Bankangestellte 2 Linda ist Bankangestellte und in einer Frauenbewegung aktiv In einer Stadt gibt es 2 Krankenhäuser, ein großes, ein kleines. Im großen werden monatlich im Mittel 60 Kinder geboren, im kleinen 18 (jeweils ca. 50:50 Mädchen, Jungen). In einem Monat sind in einem der Krankenhäuser 60% der Neugeborenen Mädchen. In welchem Krankenhaus ist dies eher passiert? 1 Im großen 2 Im kleinen 3 Gleich wahrscheinlich A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

26 Chartanalyse SanDisk Corp. Quelle: A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

27 Disposition Trading Anleger neigen dazu: Wertpapiere nach Kursgewinnen zu verkaufen und Wertpapiere nach Kursverlusten weiter zu halten Prospect theory Kahneman, D., Tversky, A. (1979): Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk, Econometrica 47 (2), Quelle: wikipedia A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

28 Ihre Einschätzung bitte Geben Sie ein Intervall an (Minimum, Maximum), in dem die richtige Antwort mit einer Chance von 90% liegt. 1 Was ist das Durchschnittsgewicht eines ausgewachsenen Blauwals? 2 In welchem Jahr schuf Leonardo da Vinci die Mona Lisa? 3 Wie viele unabhängige Staaten werden aktuell von der UNO anerkannt? 4 Wie groß ist die Distanz von Paris (Frankreich) nach Sidney (Australien)? 5 Wie viele Knochen gibt es im menschlichen Körper? 6 Wie viele Soldaten fielen im Ersten Weltkrieg? 7 Wie viele Bücher gibt es aktuell in der Library of Congress? 8 Wie lange ist der Amazonas? 9 Wie schnell rotiert die Erde (km/h) am Äquator? 10 Wie viele Transistoren sind in einem Xbox One main SoC Prozessor verbaut? Quelle: Nofsinger, J. (2001), Investment Madness, modifiziert A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

29 Overconfidence Unlike many psychological biases, overconfidence is learned Nofsinger, J. (2001), Investment Madness, S.14 richtig Overconfidence Preis heute 100???? in 1 Jahr Min in 1 Jahr Max Effekte von Overconfidence Illusion of knowledge/control Momentum, Excessive Trading A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

30 Momentum Die Strategie: Kaufe aus N Aktien die Rendite-stärksten der letzten J Monate und halte dieses Portfolio für K Monate. J, K {3, 6, 9, 12}. Signifikante Überrenditen in zahlreichen Studien A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

31 52-Wochen Hoch Anker-Effekte durch 52-Wochen Hoch und 52-Wochen Tief A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

32 Investor visibility Momentum life cycle A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

33 Noch mehr Effekte wider die Markteffizienz Kalender-Effekte Jänner, Halloween, Wochentag, Holidays,... Reversal Gegenstück zu Momentum: langfristige Umkehreffekte Home Bias Übergewicht von heimischen Aktien Wetter Witterung beeinflusst Märkte Myopic Loss Aversion Risikowahrnehmung von Zeitrahmen abhängig... A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34

34 Zum Abschluss... Herding A. Brauneis (IFM) Behav Fin / 34