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Aktienkurse reflektieren zukünftige Zahlungsflüsse und werden durch makroökonomische Rahmenbedingungen beeinflusst. Wenn aber Aktienmärkte und gesamtwirtschaftliche Daten korrelieren, könnten, im Widerspruch zur Theorie effizienter Märkte, mit einer gezielten Indikatorenauswahl gegenüber einer naiven Anlagestrategie Überrenditen erzielt werden. Der Autor wählt zur Überprüfung dieser Hypothese vektorautoregressive Modelle, mit denen er dynamisch wechselseitige Beziehungen erfasst. Insofern wählt er einen beschwerlicheren Weg als in der Literatur bereits vollzogene Versuche, über neuronale Netze mögliche Überrenditen zu prognostizieren. Diesen aus nicht linearen Lernprozessen abgeleiteten Verfahren begegnet der Autor mit Skepsis, da sie keine ökonomische Plausibilität und statistisch nachprüfbare Eigenschaftsbeziehungen aufweisen.

Dass makroökonomische Faktoren von Relevanz für die Aktienmärkte sind, ist nicht überraschend. Aus Sicht der Theorie effizienter Märkte müsste es vielmehr erstaunen, wenn diese Einflussgrößen nach ihrer Bekanntgabe nicht im jeweils herrschenden Kurs abdiskontiert enthalten sein sollten. Für US-amerikanische Aktienmärkte wurden diese Kurswirkungen von makroökonomischen Größen bereits aufwändig in verschiedenen Studien untersucht. Vergleichbare Untersuchungen für den deutschen Markt existieren bisher nicht.

Der Autor zieht alle Register theoretischer und empirischer Kapitalmarktforschung, um den Prognosegehalt makroökonomischer Indikatorvariablen für den Aktienmarkt zu belegen. Er filtert Kapitalmarktzins, kurzfristigen Zins, Term Spread, Default Spread, Dividendenrendite, Wechselkurs, Inflation und Geldmenge als wichtige Variablen heraus und berücksichtigt in einem ganzheitlichen Ansatz außerdem US-amerikanische Variablen.

Prof. Dr. Wolfgang Gerke [...]

Schlagworte

Aktienrendite, Aktienmarkt, Kursprognose, Kapitalmarkt, Börse, Makroökonomie, Realwirtschaft, Betriebswirtschaftslehre, Aktienkurse