Reihe: Portfoliomanagement Band: 3 Hrsg.: Prof. Dr. Manfred Steiner Thorsten Poddig Analyse und Prognose von Finanzmärkten Mit einem Geleitwort von: Prof. Dr. Heinz Rehkugler A 210066 UHLENBRUCH Verlag Bad Soden/Ts.
Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis VII XI XV 1. Überblick und Einleitung 1 1.1. Erweiterungsdimensionen der traditionellen Finanzanalyse 1 1.2. Strukturen finanzanalytischer Probleme und eine Finanzanalyse mittels KNN 'f.. 6 1.3. Integrierte Finanzmärkte 9 1.4. Aufgabenstellung und Gang der Arbeit 14 2. Partialansätze linearer und nicht-linearer Finanzanalyse 21 2.1. Denkansätze, Methoden und Probleme der Finanzanalyse 21 2.1.1. Ausrichtungen der Finanzanalyse 21 2.1.2. Renditegenerierungsprozesse 22 2.1.2.1. Vorbemerkungen 22 2.1.2.2. Lineare Renditegenerierungsprozesse 23 2.1.2.2.1. Das Single-Index-Modell 24 2.1.2.2.2. Das Multi-Index-Modell 26 2.1.2.2.3. Das Arbitrage-Pricing-Modell 27 2.1.2.3. Nicht-lineare dynamische Renditegenerierungsprozesse 29 2.1.2.3.1. Nicht-lineare dynamische Modelle als Gegenentwurf 29 2.1.2.3.2. Additive nicht-lineare stochastische Renditegenerierungsprozesse 30 2.1.2.3.3. Multiplikative nicht-lineare stochastische Renditegenerierungsprozesse 32 2.1.2.3.4. Deterministische nicht-lineare Renditegenerierungsprozesse 33 2.1.3. Die These effizienter Kapitalmärkte 34 2.1.3.1. Die Effizienzthesen und ihre Implikationen für die Finanzanalyse 34 2.1.3.2. Empirische Befunde und gängige Kritik am Konzept effizienter Kapitalmärkte 41 2.1.3.3. Nicht-lineare Renditegenerierungsprozesse und die Effizienzthese 44 2.1.4. Methoden der Finanzanalyse 48 2.1.4.1. Technische Analyse 51 2.1.4.1.1. Grundlagen der Technischen Analyse: Die Dow-Theorie. 51 2.1.4.1.2. Die Trendlinien-Methode 52 2.1.4.1.3. Die Analyse der Formationen 54
Inhaltsverzeichnis 2.1.4.1.4. Die Analyse mit Hilfe Technischer Indikatoren 57 2.1.4.1.5. Moderne zeitreihenanalytische Verfahren 61 2.1.4.1.5.1. ARIMA-Modelle 62 2.1.4.1.5.2. Die Spektralanalyse 67 2.1.4.1.5.3. Neuere Entwicklungen 69 2.1.4.2. Fundamentale Analyse 75 2.1.4.2.1. Der Ansatzpunkt der Fundamentalanalyse 75 2.1.4.2.2. Die Faktorenanalyse 77 2.1.4.2.3. Die Regressionsanalyse 81 2.1.4.2.4. Die Diskriminanzanalyse 84 2.1.4.2.5. Kointegration und Fehlerkorrekturmodelle 86 2.1.4.2.6. Abschließende Bemerkungen 98 2.2. Grundsätzliche Tauglichkeit Künstlicher Neuronaler Netzwerke für finanzanalytische Aufgabenstellungen 100 2.2.1. Allgemeine Charakterisierung Künstlicher Neuronaler Netzwerke. 100 2.2.2. Systematisierungsansätze 102 2.2.3. Wichtige Netzwerktypen im Überblick 105 2.2.3.1. Perceptrons 106 2.2.3.2. Radiale-Basis-Funktionen-Netzwerke 110 2.2.3.3. Die Boltzmann-Maschine 123 2.2.3.4. Übersicht über die Eigenschaften der betrachteten KNN-Typen 125 2.2.4. Fallstudie: Analyse eines nicht-linearen Renditegenerierungsprozesses 128 2.2.5. Elemente einer ökonomischen Fundierung Künstlicher Neuronaler Netzwerke 137 2.2.5.1. Grundlegende Ansätze 137 2.2.5.2. Zimmermanns Ansatz: Die Boltzmann-Maschine als ökonomisches Paradigma 140 2.2.5.3. Prospect Theory und Neuronale Netze 149 2.2.6. Empirische Studien zum Einsatz von KNN bei finanzanalytischen Problemen 156 2.3. Das Multilayer-Perceptron 163 2.3.1. Das Grundmodell 163 2.3.2. Wichtige Erweiterungen 169 2.3.2.1. Fehlerfunktionen 169 2.3.2.2. Lernverfahren 172 2.3.3. Die Generalisierungsfähigkeit 181 2.3.3.1. Das Problem des Overfitting 181 2.3.3.2. Stopped Training und Cross-Validierungen 182 2.3.3.3. Entwicklung optimaler Netzwerke: Weight Pruning 191 2.3.3.3.1. Vorbemerkungen 191 2.3.3.3.2. Unechtes Weight Pruning 193 2.3.3.3.2.1. Weight Cost '. 194 2.3.3.3.2.2. Weight Decay, 196 2.3.3.3.3. Echtes Weight Pruning 198 2.3.3.3.3.1. Der Finnoff/Zimmermann-Test 198 2.3.3.3.3.2. Varianten 204 2.3.3.3.3.3. Ein Jackknife-Ansatz 205
Inhaltsverzeichnis < HI 2.3.3.3.4. Die Leistungsfähigkeit der vorgestellten Verfahren 211 2.3.3.3.5. Spezialfälle: Hidden Neuron und Input Pruning 224 2.3.4. Ansätze zu einer Erklärungskomponente für Multilayer-Perceptrons 226 2.4. Das Recurrent-Perceptron 231 2.4.1. Die Erweiterung des Multilayer-Perceptrons auf beliebige Netzwerkarchitekturen 231 2.4.2. Die besondere Bedeutung für finanzanalytische Aufgabenstellungen 235 3. Finanzanalyse integrierter Märkte 239 3.1. Vorbemerkungen 239 3.2. Integrierte versus segmentierte Finanzmärkte 243 3.2.1. Internationale Paritätsrelationen 244 3.2.1.1. Kaufkraftparitätentheorie 245 3.2.1.2. Zinsparitätentheorie 254 3.2.1.2.1. Varianten der Zinsparitätentheorie 254 3.2.1.2.2. Integration im Lichte der Zinsparitätentheorie 264 3.2.1.3. Internationale Fisher-Relation 268 3.2.1.4. Wechselkurserwartungen (foreign exchange expectations) 269 3.2.1.5. Internationale Paritätsrelationen und integrierte Finanzmärkte 270 3.2.2. Internationale Diversifikation 271 3.2.2.1. Allgemeine Eigenschaften der Portfoliobildung 272 3.2.2.2. Das Weltmarkt-Portfolio 275 3.2.2.3. Implikationen internationaler Diversifikation für integrierte Finanzmärkte 288 3.2.3. International Asset Pricing Theory 290 3.2.3.1. Das Capital AssetPricing Model 291 3.2.3.2. Das International Asset Pricing Model 293 3.2.3.3. Die Arbitrage Pricing Theory 299 3.2.3.4. Die International Arbitrage Pricing Theory 302 3.2.4. Segmentierte Finanzmärkte 315 3.2.4.1. Investment-Barrieren 315 3.2.4.2. Modellierung der Investment-Barrieren 322 3.2.5. Kointegrierte Finanzmärkte 330 3.2.6. Integrierte Finanzmärkte: Bestandsaufnahme und ein weiterer Test 356 3.3. Entwürfe einer Finanzanalyse integrierter Märkte 374 3.3.1. Ansätze zur Finanzanalyse eines Marktverbundes.374 3.3.2. Der Nutzen einer Finanzanalyse integrierter Märkte 376 3.3.2.1. Integrierte Wechselkursmodelle 377 3.3.2.2. Beurteilung der Güte eines ökonomischen Modells 380 3.3.2.3. Die Vorgängerstudie 383 3.3.3. Methoden zur Finanzanalyse integrierter Märkte 388 3.3.3.1. Semi-interdependente Finanzanalyse 388 3.3.3.2. Interdependente Finanzanalyse 393 3.3.4. Der Ansatz von Murphy: Intermarket Technical Analysis 396
IV Inhaltsverzeichnis 3.4. Finanzanalyse integrierter Märkte versus Partialansätze: Ein 'Weltmodeir 408 3.4.1. Vorbetrachtungen zur Modellentwicklung 408 3.4.2. Gemeinsame Spezifikationen der Untersuchung für alle Ansätze 411 3.4.2.1. Auswahl der zu prognostizierenden Variablen 412 3.4.2.2. Bestimmung der potentiellen unabhängigen Variablen 414 3.4.2.3. Das Grundmodell 417 3.4.2.4. Alternative Datenaufbereitungen und Grundmodelle 421 3.4.2.5. Gütemaße zur Beurteilung der Modelle 429 3.4.3. Naive Prognose und Martingale-Modell 440 3.4.4. Partialansätze 446 3.4.4.1. Lineare Modelle 446 3.4.4.1.1. Die multivariate, lineare Regressionsanalyse 446 3.4.4.1.2. Single-Layer-Perceptrons 462 3.4.4.2. Nicht-lineare Modelle: Das Multilayer-Perceptron 469 3.4.4.3. Dichteschätzungen: Das General Regression Neural Network 474 3.4.5. Ansätze einer Finanzanalyse integrierter Märkte 485 3.4.5.1. Semi-interdependenter Ansatz: Das Modell k gemeinsamer Faktoren 486 3.4.5.1.1. Ein erster Ansatz: Faktoren- und Regressionsanalyse 486 3.4.5.1.2. Lineare Multilayer-Perceptrons 489 3.4.5.1.3. Nicht-lineare Multilayer-Perceptrons 493 3.4.5.2. Ansätze zu einer interdependenten Finanzanalyse integrierter Märkte 496 3.4.5.2.1. Ein linearer Ansatz 496 3.4.5.2.2. Ein nicht-linearer Ansatz 499 3.4.6. Eine erste Gesamtbeurteilung 501 3.5. Modellrevisionen 506 3.5.1. Grundlegende Ansätze der Modellrevision 506 3.5.2. Ein 'Weltmodell' auf Basis einer Intermarket Technical Analysis 508 3.5.3. Variablenreduktion durch einen univariaten, linearen Test auf Zeitstabilität 516 3.5.3.1. Der univariate, lineare Test auf Zeitstabilität 516 3.5.3.2. Multivariate, lineare Regressionsanalyse auf Basis des ULTZ 521 3.5.3.3. Dichteschätzungen mit Hilfe des GRNN auf Basis des ULTZ 525 3.5.3.4. Interdependente Finanzanalyse integrierter Märkte auf Basis des ULTZ 528 3.5.4. Variablenreduktion und Intermarket Technical Analysis 533 3.6. Gesamtbeurteilung der getesteten Modellierungsansätze 538 3.7. Langzeitsimulationen ausgewählter integrierter Modellierungsansätze 548 3.7.1. Spezifikation der Langzeitsimulationen 548 3.7.2. Die naive Prognose 554 3.7.3. Das fundamentale Modell k gemeinsamer Faktoren 556 3.7.4. Das interdependente Modell einer Finanzanalyse integrierter Märkte 565 3.7.5. Modelle einer Intermarket Technical Analysis zur Finanzanalyse integrierter Märkte 575
3.7.6. Gesamtbeurteilung der Langzeitsimulationen 594 3.8. Portfoliogestaltung auf Grundlage ausgewählter Prognosemodelle 597 3.8.1. Die isolierte Einzelmarktstrategie 598 3.8.2. Die Intermarket-Strategie 610 4. Schlußfolgerungen und weiterführende Fragestellungen 625 4.1. Rekapitulation wichtiger Fragestellungen und Ergebnisse 625 4.2. Ausblick 635 4.2.1. Grundlegende Überlegungen zur Weiterentwicklung des 'Weltmodells' 635 4.2.2. Finanzanalyse mittels hybrider Ansätze 637 4.2.3. Ansätze in der 'ökonomischen Dimension' des 'Weltmodells' 646 4.2.3.1. Analyse der gefundenen Netzwerkstrukturen 646 4.2.3.2. Ein integriertes Modell der Devisenmärkte? 648 4.2.3.3. Die Erweiterung des 'Weltmodells' um andere wichtige Industrienationen 649 4.2.3.4. 'Fehlerkorrekturmodelle' auf Basis von KNN und Intermarket Technical Analysis 651 4.2.3.5. Ein 'Weltmodell' für den Kurz- und Ultra-Kurzfristbereich? 657 Literaturverzeichnis 659 Stichwortverzeichnis 685