Financial Economics

SML -> William Sharpe, Jan Mossin, John Linter.

- Investoren investieren gemäss Mean-Variance-Ansatz (d.h. alle Investoren diversifizieren perfekt und investieren in das Tangentialportfolio und in die risikolose Anlage.)

- Alle Investoren haben homogene Erwartungen bezüglich künftigen Renditen.

- Alle Investoren können zum risikolosen Zinssatz Geld aus- und verleihen.

- Keine Hintergrundrisiken (Risiken, die nicht am Markt gehandelt werden können.)

- Die Kapitalmärkte sind vollkommen (keine Steuern und Transaktionskosten)

- Alle Investoren haben den selben Zeithorizont und keine Umschichtungen während dessen vornehmen.

- Die Kapitalmärkte sind im Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage.

Ein aktives Fondsmanagement sucht nach Erfolg versprechenden Investitionsmöglichkeiten und damit guten Wertentwicklungen. Das Fondsmanagement beobachtet, überprüft und passt den Fonds den unterschiedlichen Marktsituationen an. Ziel eines aktiven Managements ist es auf Marktveränderungen zu reagieren und ein möglichst optimales Ergebnis zu erzielen bzw. den Benchmark zu schlagen. Weil dieses aktive Fondsmanagement umfangreiche Marktanalysen seitens des Fondsmanagements bedarf, sind die laufenden Verwaltungskosten hoch.

Passives Fondsmanagement orientiert sich in der Regel an einem wichtigen Index, wie beispielweise dem SMI oder dem DAX 30. Nur wenn der zugrundeliegende Benchmark ändert, wird auch die Zusammensetzung des Fonds geändert. Die Verwaltungskosten können so tief gehalten werden, weil die Zusammensetzung des Index selten ändert. Ein passiv gemanagter Fonds wird, im Gegensatz zu einem aktiven Fonds, jedoch nie seinen Index schlagen. Er wird aber auch nie deutlich schlechter abschneiden. Die Wertentwicklung ist an den Benchmark gebunden. Die geläufigsten und günstigsten Indexfonds sind die ETFs (Exchange Traded Funds).

Erreichen eines (risikolosen) Gewinnes durch das Eingehen einer Position in einem Instrument und einer entgegengesetzten, die Kursbewegungen neutralisierenden Position in einem anderen Instrument. Somit ist unter Arbitrage das systematische Ausnutzen von Kurs- und Zinsdifferenzen zwischen verschiedenen Märkten durch entsprechende Investitionen (z.B. gleichzeitiger Kauf und Verkauf desselben Wertpapiers zu unterschiedlichen Kursen) zu verstehen.

Mehrfaktor-Bewertungsmodell für Investitionen, welches das Risiko in verschiedene Teilfaktoren aufteilt. Es wird angenommen, dass die erwartete Rendite von verschiedenen makroökonomischen Faktoren und unternehmensspezifischen Faktoren abhängt. Diese Faktoren werden allerdings in der APT nicht genau definiert. Für jeden dieser Faktoren wird eine Risikoprämie angenommen und diese mit einem unternehmensspezifischen Senivitätsfaktor gewichtet um die totale Risikoprämie zu ermitteln. Die Arbitrage Pricing Theory ist realitätsnäher als Einfaktorenmodelle (wie z.B. das Capital Asset Pricing Model), aber wegen seiner viel höheren Komplexität schwerer anwendbar.

Ein in der Finance Literatur berühmtes Multi-Faktor-Modell ist das Fama-French Modell, welches eine empirische Weiterentwicklung des CAPM darstellt. Eugene Fama und Kenneth French (1996) argumentieren dabei, dass das CAPM die Aktienrenditen der Unternehmen nur unzureichend zu erfassen vermag. Gemäss ihren Analysen und jahrelanger Forschung am amerikanischen Aktienmarkt haben zwei fundamentale Faktoren signifikanten Einfluss auf die jeweiligen Renditen: die Firmengrösse sowie das Buchwert-Marktwert-Verhältnis des Eigenkapitals. Die Firmengrösse wird auch als Grösseneffekt (Size-Effekt) bezeichnet und der Einfluss von Buch- und Marktwerten wird auch als Value-Effekt bezeichnet. Diese drei Faktoren, sprich inklusive der Marktrisikoprämie aus dem CAPM, definieren das Drei-Faktor-Modell gemäss Fama und French.

Eine Schwachstelle des Fama-French-Modells ist seine Unfähigkeit zur Erklärung des Momentum-Effekts. Diesem Umstand wurde im sogenannten Carhart Modell von Mark Carhart aus dem Jahr 1997 Rechnung getragen. Das Drei-Faktor-Modell von Eugene Fama und Kenneth French wird dabei um den sogenannten Momentum Faktor (UMD – Up Minus Down) auf ein Vierfaktormodell erweitert.

Die Low-Volatility Anomalie, bspw. durch Baker, Bradley und Wurgler (2011) untersucht, (auch bezeichnet als Low-Beta oder Low-Risk Effekt) besagt, dass Aktien mit einem tieferen Beta im Durchschnitt höhere Renditen erzielen als Aktien mit einem hohen Beta. Dies ist somit nicht vereinbar mit der Theorie der effizienten Märkte, in denen ein Investor eine höhere Rendite nur durch ein gleichzeitig höheres Risiko erzielen kann. Eine mögliche Erklärung für die Low-Volatility Anomalie ist, dass wegen Kreditbeschränkungen Investoren, die hohe Renditen möchten, High Beta Aktien kaufen. Damit ist deren Preis zu hoch und die Rendite zu gering. Eine Studie von Frazzini und Pedersen (2014) belegt, dass High Beta Assets tiefere Alphas und Sharpe Ratios liefern, was in einer flacheren SML, als vom CAPM vorausgesagt, resultiert.

Die Value Anomalie besagt, dass sogenannte Value-Aktien (Aktien von Unternehmen mit einem hohen HML Quotienten) im Durchschnitt eine höhere Rendite erzielen als Wachstums-Aktien (Aktien von Unternehmen mit einem tiefen HML Quotienten). Diese signifikante Outperformance wurde bereits 1934 durch Benjamin Graham und David LeFevre Dodd aufgezeigt und später im Drei-Faktor-Modell von Fama und French erneut aufgegriffen. Es existieren mehrere Erklärungsversuche, unter anderem eine Reihe von rationalen Erklärungen. Diese Begründungen führen die Value Anomalie auf Risikofaktoren wie Unternehmensnotstand, Illiquidität oder Konjunktursensitivität zurück. Erklärungen, welche sich auf die Behavioral Finance stützen argumentieren, dass menschliche kognitive Verzerrungen zu Fehlpreisen führen. Investoren neigen also dazu, die zukünftige Entwicklung von Wachstums-Aktien deutlich zu überschätzen und diejenige von Value-Aktien deutlich zu unterschätzen.

Die Size Anomalie (auch Small Firm Effect genannt) besagt, dass Aktien von Unternehmen mit einer geringeren Marktkapitalisierung im Durchschnitt eine höhere Rendite erzielen als Aktien von Unternehmen mit einer hohen Marktkapitalisierung. Dieser Effekt tritt jedoch nicht linear mit der Grösse eines betrachteten Unternehmens auf, sondern gilt oftmals nur für kleine Unternehmen. Diese Outperformance wurde durch Fama und French in ihrem Drei-Faktor-Modell aufgegriffen. Erklärungsversuche für diese Anomalie beziehen sich darauf, dass kleine Unternehmen zum einen ein grösseres Wachstumspotenzial besitzen und sich zum anderen oftmals in einem volatileren Geschäftsumfeld befinden als grosse Unternehmen und es dadurch zu einer höheren Rendite kommt. Ausserdem sind die Liquiditäts- und Ambiguitätsprämien (grosse Unsicherheit aufgrund zu weing Research) Gründe für die Size-Anomalie. Die Liquiditätsprämie ergibt sich daraus, dass Aktien kleinerer Unternehmen (Small Caps) oft schwieriger zu handeln sind (weniger liquide) und Investoren eine Prämie dafür fordern. Für Small Cap Unternehmen gibt es ebenfalls weniger Research, was dazu führt, dass Investoren eine Prämie für die fehlenden Informationen fordern.

Hintergrundrisiken sind Risiken, welche nicht am Markt handelbar sind (z.B. Einkommensrisiken (Schwankungen mit der Konjunktur), Gesundheitsrisiken, Erbschaftsrisiken etc.). Sie werden im klassischen CAPM vernachlässigt, haben jedoch einen Einfluss auf die erwartete Rendite der Aktie. Hintergrundrisiken sind Risiken, die ein Investor ausserhalb seines Portfolios hat.

Risiko, welches sämtlichen Anlagen eigen ist und welches durch Diversifikation nicht reduziert werden kann. Dieses Risiko gründet auf gesamtwirtschaftlichen Zusammenhängen und führt unter anderem dazu, dass sich die Aktienkurse tendentiell in die gleiche Richtung bewegen.

Derjenige Teil des Risikos, welcher durch eine geeignete Diversifikationsstrategie im besten Fall gänzlich eliminiert werden kann. Das diversifizierbare Risiko ist stets anlagenspezifisch und gründet auf mikroökonomischen Faktoren.

Die Efficient Market Hypothesis besagt in ihrer allgemeinen Form, dass die Wertpapierpreise zu jeder Zeit alle verfügbaren Informationen beinhalten. Eine Investition entspricht dann einem "Fair Game", d.h. die Erwartungen der Marktteilnehmer über zukünftige Wertpapierkurse sind nicht systematisch verzerrt. Wiederspiegeln sich bestimmte Informationen unverzüglich im Marktpreis, so sind sie als Grundlage für Anlagestrategien zur Erzielung von Überrenditen ungeeignet. Vom Grad der Informationseffizienz eines Kapitalmarktes hängt es also ab, wie die Erfolgsaussichten unterschiedlicher Formen der Wertpapieranalyse einzustufen sind.

Die Weak Form Efficiency liegt vor, wenn alle verfügbaren Informationen über vergangene Kursentwicklungen vollständig in den gegenwärtigen Preisen verarbeitet sind. D.h. technische Analysen (z.B. Trendanalysen) bringen keinen Mehrwert -> Random Walk.

Die Semi-Strong Form Efficiency erweitert die relevante Informationsmenge. In diesem Sinne ist ein Kapitalmarkt effizient, wenn in den aktuellen Kursen alle öffentlich verfügbaren Informationen (z.B. Ankündigung einer Unternehmensfusion) verarbeitet sind. Diese Form der Markteffizienz unterstellt, dass sich Aktienkurse bei Auftreten einer neuen, öffentlich zugänglichen Information sofort entsprechend anpassen. D.h. durch Fundamentanalysen kann kein Mehrwert erzeugt werden.

Die Strong Form Efficiency geht davon aus, dass nicht nur öffentlich zugängliche Informationen jederzeit in den Kursen verarbeitet sind, sondern auch private Informationen (d.h. Insiderwissen). D.h. auch wenn man Insiderwissen hat kann dadurch kein Mehrwert generiert werden.

Die Fundamentalanalyse hat zum Ziel einen fairen Preis für Wertpapiere zu ermitteln und stützt sich dabei auf Fundamentaldaten des Unternehmens. Zum Beispiel wird für die faire Bewertung einer Aktie eine genaue Bilanzanalyse oder eine Bewertung aufgrund künftiger Cash-flows vorgenommen, um den realwirtschaftlichen Wert einer Aktie zu bestimmen.

Die Technische Analyse ist auch unter dem Begriff Chartanalyse bekannt. Sie versucht aus vergangenen Aktienkursen und gegebenenfalls dem Handelsvolumen auf zukünftige Entwicklungen der Aktie zu schliessen (z.B. Trend Strategie). Für die Analyse wird auf betriebswirtschaftliche Daten des Unternehmens und volkswirtschaftliche Indikatoren des wirtschaftlichen Umfeldes verzichtet, weil man davon ausgeht, dass bereits alle relevanten Informationen im Aktienkurs enthalten sind.

Starker Wertzuwachs eines Indizes oder einer Branche, welcher mit rationalen Argumenten nicht erklärt werden kann und oftmals auf Spekulation beruht. D.h, man spekuliert auf einen weiteren Anstieg des Indizes oder der Branche damit man später wieder teurer verkaufen kann.

Der trotz des Diversifikationseffektes in einem Portfolio verbleibende Teil des Risikos. Wird geschickt diversifiziert, kann das Portfoliorisiko im besten Fall bis auf das gewichtete Mittel des systematischen Risikos der gehaltenen Titel reduziert werden, wobei die jeweiligen Portfolioanteile der Titel als Gewichte dienen.

Alle Werte von -1 bis 1.

Aufteilung des Vermögens auf unterschiedliche Einzelanlagen, um das unsystematische, anlagespezifische Risiko zu reduzieren. Es ist bei einer geeigneten Diversifikationsstrategie möglich, sämtliches unsystematisches Risiko zu eliminieren. Das systematische Risiko kann hingegen durch Diversifikation nicht reduziert werden.

Nein in diesem Fall gibt es keinen Diversifikationseffekt.

Derjenige Teil des Risikos, der sich durch Diversifikation nicht reduzieren lässt (auch Marktrisiko genannt). Es kann aber mit geeigneten derivativen Strategien abgesichert werden. Das Marktrisiko gründet auf makroökonomischen Faktoren wie Rezession, Krieg oder politischer Instabilität.

Derjenige Teil des Risikos (auch Indiosynkratisches Risiko genannt), welcher durch eine geeignete Diversifikationsstrategie im besten Fall gänzlich eliminiert werden kann. Das diversifizierbare Risiko ist stets anlagenspezifisch und gründet auf mikroökonomischen Faktoren.

Dieses Portfolio stellt das Portfolio mit dem kleinsten Risiko (sigma) auf der Efficient Frontier dar.