Bewegungen innerhalb von Value- und Size-Kategorien

Inhaltsverzeichnis

Anhangsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Gang der Untersuchung

2 Theoretische Grundlagen und empirische Ausgangsposition
2.1. Grundlegende Begriffsbestimmung
2.1.1 Value- und Size-Prämie
2.1.2 Style-Investing
2.2 Bedeutung der Value- und Size-Kategorien
2.3 Finanzmarkttheoretische Grundlagen
2.4 Determinanten erwarteter Aktienrenditen
2.4.1 Vorüberlegungen und inhaltliche Abgrenzung
2.4.2 CAPM-Beta als theoretischer Bestimmungsfaktor
2.4.3 Ausgewählte empirische Bestimmungsfaktoren
2.4.3.1 Marktkapitalisierung
2.4.3.2 Buchwert-Marktwert-Verhältnis
2.4.3.3 Weitere fundamentale Bestimmungsfaktoren
2.5 Zusammenfassung und Analyse

3 Erklärungsansätze zur Value- und Size-Prämie
3.1 Vorüberlegungen und inhaltliche Abgrenzung
3.2 Dividendendiskontierungsmodell
3.3 Interpretationen der Value- und Size-Prämie
3.3.1 Ansatz basierend auf beschränkt-rationalen Erwartungen
3.3.1.1 Theorie
3.3.1.2 Empirische Evidenz
3.3.2 Ansätze basierend auf rationalen Erwartungen
3.3.2.1 Klassische risikoorientierte Erklärung
3.3.2.1.1 Theorie
3.3.2.1.2 Empirische Evidenz
3.3.2.2 Aktuelle risikoorientierte Erklärungen
3.3.2.2.1 Theorie
3.3.2.2.2 Empirische Evidenz
3.4 Anatomie des Value- Growth-Renditespreads
3.4.1 Grundidee und Hintergrund
3.4.2 Empirische Ergebnisse und ökonomische Intuition
3.5 Zusammenfassung und Analyse

4 Empirische Untersuchung für den deutschen Aktienmarkt
4.1 Daten und Methodologie
4.1.1 Untersuchungsdesign
4.1.2 Beschreibung der Datenbasis und Datenerhebung
4.1.3 Beschreibung der Portfoliobildung
4.1.4 Berechnung der Ertragskomponenten
4.1.5 Berechnung der Investitions- und Profitabilitätskennzahlen
4.2 Untersuchung des Value – und Size-Effekts
4.3 Untersuchung der Ertragskomponenten des Value-Growth-Renditespreads
4.3.1 Aufgliederung der Aktienrenditen
4.3.2 Marktportfolio und Dividendenbeitrag
4.3.3 Zusammensetzung der Kapitalerträge
4.4 Untersuchung des Investitionsverhaltens, der Profitabilitätsentwicklung und des Renditezusammenhangs
4.4.1 Investitionsverhalten
4.4.2 Profitabilitätsentwicklung
4.4.3 Profitabilitätskomponenten und Renditezusammenhang
4.5 Zusammenfassung und Analyse

5 Schlussbetrachtung

Anhang

Literaturverzeichnis

Anhangsverzeichnis

Anhang 1 Übersicht Aktienmarktsegmente, FWB 1990-2007

Anhang 2 Übersicht Value-Studien Deutschland

Anhang 3 Übersicht Size-Studien Deutschland

Anhang 4 Datenbasis und Datenerhebung

Anhang 5 Portfoliobildung

Anhang 6 Value- und Size-Effekt

Anhang 7 Ertragskomponenten des Value- und Growth-Spreads

Anhang 8 Investitionsverhalten und Profitabiliätsentwicklung

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Übersicht Aktienmarktsegmente, FWB 1990-2007

Tabelle 2 Übersicht Value-Studien Deutschland

Tabelle 3 Übersicht Size-Studien Deutschland

Tabelle 4 Jährliche Anzahl an Unternehmen in der Untersuchungsdatenbank, 1990-2006

Tabelle 5 Vergleich zwischen CDAX und Markt-Index, 1990-2006

Tabelle 6 Asymmetrie Small-Cap- vs. Big-Cap-Aktien, 1990-2006

Tabelle 7 Deskriptive Statistiken SMB-, HML- und Marktrendite, 1990-2006

Tabelle 8 Januar-Saisonalität der HML-und SMB-Renditen, 1990-2006

Tabelle 9 Wechselwahrscheinlichkeiten und Jahresrenditen style-treuer und style-migrierender Aktien

Tabelle 10 Ertragskomponenten kontinuierlich verzinster Jahresrenditen

Tabelle 11 Deskripitve Statistiken Drift-Schätzer, 1990-2006

Tabelle 12 Investitions- und Profitabilitätskennzahlen, 1990-2002

Tabelle 13 Wirtschaftliche Fundamentaldaten Zeitprofil, 1990-2002

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Systematisierung der Erklärungsansätze zum Value-Growth-Renditespread

Abbildung 2 Schematische Anordnung der Forschungsfragen

Abbildung 3 Kumulierte kontinuierlich verzinste Renditen, 1990-2006

Abbildung 4 Aktualisiertes P/B-Verhältnis Size-P/B-Portfolien, 1990-2006

Abbildung 5 Kapitalertragskomponenten Size-P/B-Portfolien, 1990-2006

Abbildung 6 Investitionsverhalten im Zeitprofil Size-P/B-Portfolien, 1990-2002

Abbildung 7 Profitabilitätsentwicklung im Zeitprofil Size-P/B-Portfolien, 1990-2002

Abbildung 8 Chronologische Profitabilitätsunterschiede Size-P/B-Portfolien, 1990-2002

Abbildung 9 Entwicklung des P/B-Quotienten im Zeitprofil Size-P/B-Portfolien, 1990-2002

Abbildung 10 Übersicht Marktsegmente und Referenzsegmente für Portfoliobildung, 1990-2006

Abbildung 11 Vergleich angepasstes mit nicht-angepasstem Buchwertwachstum Size-P/B-Portfolien, 1990-2006

Abbildung 12 Ertragskomponenten – Dividendenbeitrag und Kapitalertrag Size-P/B-Portfolien, 1990-2006

Abbildung 13Vergleich unbereinigtes mit bereinigtem Investitionsverhalten im Zeitprofil, Size-P/B-Portfolien, 1990-2002

Abbildung 14 Vergleich unbereinigte Profitabilitätsentwicklung mit Renditeentwicklung im Zeitprofil, Size-P/B-Portfolien, 1990-2002

Abbildung 15 Vergleich bereinigte mit unbereinigter Profitabilitätsentwicklung im Zeitprofil Migrations-Portfolien, 1990-2002

Abbildung 16 Vergleich bereinigte Profitabilitätsentwicklung mit Renditeentwicklung im Zeitprofil, Size-P/B-Portfolien, 1990-2002

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

Empirische Befunde deuten darauf hin, dass Aktien mit niedrigem Marktwert-Buchwert-Verhältnis (P/B) und/oder geringer Marktkapitalisierung (Size) über längere Beobachtungszeiträume durchschnittlich höher rentieren als Aktien mit hohem P/B-Verhältnis und/oder hoher Marktkapitalisierung^[1]. Fama/French (1993) zeigen, dass der Markt-Faktor zusammen mit Size- und P/B-bezogenen Faktoren eine einfache und hohe Erklärungskraft bezüglich der Aktienrenditen entwickeln^[2]. Size und P/B im Allgemeinen, sowie das 3-Faktor-Modell von Fama /French (1993) im Speziellen, erfreuen sich großer Beliebtheit in der Anlagepraxis sowie bei Benchmarkstudien bezüglich langfristiger Aktienperformances^[3]. Trotz dieses Erfolges bleibt die Frage nach der ökonomischen Ratio dieser Effekte ein kontroverses Thema. Black (1993) argumentiert, dass sich der Erfolg durch die Identifikation eines guten `Within-sample-Fit’s` einstellt^[4]. Die bessere Performance von Value-Aktien (niedriger P/B-Quotient) gegenüber Growth-Aktien (hoher P/B-Quotient) beruht demnach, ebenso wie die bessere Performance kleinkapitalisierter Aktien (Small-Cap) gegenüber großkapitalisierten Aktien (Big-Cap), auf dem wissenschaftlichen Phänomen des Data-Snooping. Fama/French (1993) selbst begründen diesen Effekt mit dem höheren Risiko, welches mit Small-Cap- oder Value-Aktien verbunden ist^[5]. Die mit diesen Überlegungen verbundene neoklassische Idee rationaler Akteure unterliegt dabei der stetigen Kritik durch Arbeiten in der Tradition von Lakonishik/Shleifer/Vishny (1994) und Daniel/Titman (1997)^[6]. Diese Studien entwickeln Theorien und Modelle, welche die behavioralistische und damit beschränkt-rationale Interpretationen der P/B- und Size-Effekte stützen.

Obwohl oder möglicherweise gerade weil die kapitalmarktheoretische Interpretation dieser Effekte von einer derart lebhaften Auseinandersetzung geprägt ist, wurde bisher nur wenig über die wertungsfreien Treiber dieser Prämien publiziert. Diese Lücke in der Theorie realisierend, fokussieren aktuelle Studien die explizite Untersuchung der eigentlichen Quellen der Value- und Size-Prämie. Fama/French (2007a) können zeigen, dass die Size-Prämie primär durch positive Erträge von Small-Cap-Aktien getrieben wird, welche groß genug werden um als Big-Cap-Aktien reklassifiziert zu werden. Ebenso wird die Value-Prämie durch den transitorischen Charakter des P/B-Quotienten bestimmt. Value-Unternehmen migrieren nach ihrer Allokation in ein Style-Portfolio in höhere P/B-Klassen, während Growth-Aktien in niedrigere P/B-Kategorien wechseln^[7]. Dies impliziert, dass die Konvergenz des P/B-Quotienten neue Einsichten darüber liefern kann, wie die Value-Prämie zustande kommt.

In ihrer Folgeanalyse des Konvergenzverhaltens untersuchen Fama/French (2007b) die anatomische Ertragsstruktur des Value-Growth-Renditespreads^[8]. Die Autoren teilen die Aktienertragskomponenten von Value- und Growth-Portfolien in Dividenden- und Kapitalerträge auf. Letztere werden nochmals untergliedert in die Entwicklung des Buchwertes und die Entwicklung des P/B-Verhältnisses. Im Ergebnis zeigt sich, dass die Value-Prämie durch die Veränderung des Buchwertes und des P/B-Quotienten dominiert wird. Genauer gesagt, ist es die positive (negative) Konvergenz des P/B-Verhältnisses, welche die höheren (niedrigeren) Renditen der Value-Aktien (Growth-Aktien) bedingt. Die Intuition hinter diesem Entwicklungsmuster ist die in den Wirtschaftswissenschaften weit verbreitete Annahme der Mittelwerttendenz der Profitabilität. Stigler (1963) konstatiert bspw.:

„There is no more important proposition in economic theory than that, under competition, the rate of return on investment tends toward equality in all industries. Entrepreneurs will seek to leave relatively unprofitable industries and enter relatively profitable industries.”^[9]

Adaptiert auf die Thematik der Value-Prämie bedeutet dies, dass sich Value- und Growth-Unternehmen langfristig in ihrem Wachstumspotential und ihrer Profitabilität gegenseitig annähern. Hoch profitable und schnell wachsende Unternehmen können, bedingt durch die Wettbewerbskräfte und die begrenzte Anzahl an hoch profitablen Wachstumsoptionen, die vergangene positive Entwicklung nicht langfristig fortsetzen. Sie werden daher weniger profitabler und wachsen langsamer. Ebenso wenig können unprofitable Unternehmen langfristig unterhalb des Marktniveaus agieren, weil sie entweder vom Markt verschwinden oder sich restrukturieren und somit profitabler werden.

Auch wenn dieser Mechanismus in Bezug auf die Value-Prämie nachvollziehbar erscheint, lehrt die hohe Komplexität der Kapitalmärkte, dass man einem derartigen Zusammenhang keine ungeprüfte Allgemeingültigkeit unterstellen kann. Vielmehr bedarf es weiterer Tests unter veränderten Rahmenbedingungen, um Einsichten über die Robustheit dieser Argumentationskette zu erlangen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es daher, basierend auf US-amerikanischen Studien, die dynamische Verbindung zwischen Aktienertragskomponenten und style-spezifischen Firmencharakteristika näher zu untersuchen. Schwerpunkt der Arbeit ist der `Out-of-Sample´-Test der Konvergenzhypothese von Fama/French (2007b). Inspiriert durch Arbeiten von Fama/French (1995) und Mayers (1998)^[10] stellt sich darüber hinaus die Frage, inwieweit das dokumentierte Verhaltensmuster mit Entwicklungen der betrieblichen Fundamentaldaten korreliert ist. Trotz der anhaltenden Kontroverse bietet dies, im Vergleich mit den realisierten Portfoliorenditen, zudem die Möglichkeit, die Ergebnisse zumindest grundsätzlich in den Kontext rationaler bzw. beschränkt-rationaler Preisbildung zu setzen. Diesen Analysen vorgeschaltet ist die Untersuchung des Value- und Size-Effekts. Erstmalig für eine Untersuchung des deutschen Aktienmarktes wird dabei, ebenfalls motiviert durch Studien von Fama/French (1993)^[11], ein asymmetrisches Kategorisierungsverfahren angewendet, welches die objektiven Qualitätsunterschiede deutscher Aktienmarktsegment explizit in die Portfoliobildung miteinbezieht.

Grundlage des empirischen Teils der Arbeit bildet die systematische Erörterung der Bestimmungsfaktoren von Aktienrenditen. Für diesen Zweck wird in einem theoretischen Teil der vorliegenden Arbeit ein Überblick über alternative Erklärungsansätze des Value- und Size-Effekts gegeben. Neben den traditionellen kapitalmarkttheoretischen Interpretationen werden dabei vor allem aktuelle risikoorienterte Modelle sowie hierausabgeleitete potentielle Treiber des Value-Growth-Renditespreads diskutiert.

1.2 Gang der Untersuchung

In Anbetracht der aufgezeigten Zielsetzungen und Schwerpunkte ergibt sich der Aufbau der vorliegenden Arbeit wie folgt: Ausgangspunkt stellt die Analyse und Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes dar. Kapitel 2 soll hierfür zunächst die grundlegende Klassifikation der Value-, Growth- und Size-Strategien aufzeigen. Zudem wird die Bedeutung der Value- und Size-Effekte sowohl für Anleger als auch für Forscher herausgearbeitet und der theoretische Bezugsrahmen einer wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit diesem Thema skizziert. Mit dem CAPM-Beta als theoretischer Bestimmungsfaktor beginnend, werden anschließend die Determinanten durchschnittlicher Aktienrenditen erörtert. Die Darstellung der in der Literatur festgehaltenen Bestimmungsfaktoren schließt das Kapitel.

Den Einführungskapiteln folgend, befasst sich Kapitel 3 mit der Erklärung der dargestellten Bestimmungsfaktoren. Ausgehend von dem Dividendendiskontierungsmodell von Gordon/Shapiro (1956)^[12] werden zwei weitere Dimensionen identifiziert anhand derer eine Klassifikation von Value- und Growth-Strategien vorgenommen werden kann. Die konkurrierenden kapitalmarkttheoretischen Interpretationen des Value-Effekts knüpfen an diese beiden Dimensionen an. Rationale Erklärungsansätze werden dabei gegenüber beschränkt-rationalen Erklärungen in klassische und aktuelle Forschungstendenzen untergegliedert. Inspiriert durch diese aktuellen Modelle werden anschließend die grundlegenden, wertungsfreien Komponenten des Aktienrenditeertrags dargestellt. Aufgrund ihres Benchmark-Charakters werden dabei sowohl der Aufbau als auch die Ergebnisse der ausgewiesenen Vergleichsstudie von Fama/French (2007b) detailliert beschrieben.

Die aus dem ersten Teil der Arbeit gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage für den Forschungsaufbau des empirischen Abschnitts. Die Analysen basieren auf der Schnittmenge von 2 Size- und 3 P/B-Portfolien. Es werden Aktien des Composite Deuscher Aktien Index (CDAX) in den Jahren 1990-2007 untersucht. Zu Anfang des vierten Kapitels, folgt eine Beschreibung des Untersuchungsdesigns, der verwendeten Datenbasis sowie der Berechnung einzelner Variablen. In 4.2. erfolgt die Analyse des Value- und Size-Effekts. Abschnitt 4.3. testet das Konvergenzverhalten deutscher Size-P/B-Portfolien. Im nächsten Schritt wird das Investitionsverhalten, die Profitabilitätsentwicklung und auch die Entwicklung der Portfoliorenditen innerhalb eines Zeitfensters von bis zu 5 Jahren vor und nach der Portfoliobildung untersucht. Im Anschluss vervollständigt eine zusammenfassende Betrachtung der empirischen Ergebnisse das vierte Kapitel.

Kapitel 5 rekapituliert die Kernergebnisse des theoretischen und empirischen Teils und wagt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsanstrengungen.

2 Theoretische Grundlagen und empirische Ausgangsposition

2.1 Grundlegende Begriffsbestimmung

2.1.1 Value- und Size-Prämie

Um die oben genannten Effekte gewinnbringend ausnutzen zu können, müssen Anleger Value-Aktien bzw. Small-Cap-Aktien kaufen und gleichzeitig Growth-Aktien bzw. Big-Cap-Aktien verkaufen^[13]. Zur Kategorisierung der Aktien wird auf entsprechende Unternehmenskennzahlen referiert. Small- und Big-Cap-Aktien werden anhand ihrer Marktkapitalisierung unterschieden. Die Marktkapitalisierung dient hierbei als Indikator der Firmengröße und ergibt sich durch Multiplikation des Aktienkurses mit der Anzahl der gesamt ausgegebenen Aktien des Unternehmens^[14]. Die Abgrenzung zwischen Value- und Growth-Aktien erfolgt anhand der relativen Marktbewertung firmenspezifischer Fundamentaldaten^[15]. Für die vorliegende Arbeit werden daher folgende Kategorien definiert^[16]:

- Value-Strategien umfassen die Investition in Aktientitel welche, relativ zu dem Marktpreis ihres Eigenkapitals, hohe Buchwerte des Eigenkapitals, hohe operative Gewinne, hohe Cash Flows und hohe Dividendenauszahlungen aufweisen. Value-Titel sind daher charakterisiert durch niedrige Marktwert-Buchwert-Verhältnisse (P/B), niedrige Kurs-Gewinn-Verhältnisse (KGV), hohe Cash-Flow-Kurs-Verhältnisse (CF/P) und hohen Dividendenrenditen (D/P)^[17].
- Growth-Strategien umfassen die Investition in Aktientitel welche, relativ zu dem Marktpreis ihres Eigenkapitals, niedrige Buchwerte des Eigenkapitals, geringe Gewinne, geringe Cash-Flows und geringe Dividendenauszahlungen aufweisen. Growth-Titel sind daher charakterisiert durch hohe Marktwert-Buchwert-Verhältnisse, hohe Kurs-Gewinn-Verhältnisse, niedrige Cash-Flow Kurs-Verhältnissen und geringen Dividendenrenditen.
- Small-Cap-Strategien bzw. Big-Cap-Strategien richten sich letztlich an kleinkapitalisierte bzw. großkapitalisierte Aktientitel aus.

2.1.2 Style-Investing

Unter Style-Investing versteht man das Beibehalten eines bestimmten Investmentstils. Investmentstile sind wiederum von Prinzipien bzw. Konventionen geprägt, welche den Entscheidungsspielraum des Investors reduzieren^[18]. Dabei wird unterstellt, dass (i) Aktienmärkte segmentierbar sind, (ii) Segmente mit anormal hohen Renditen existieren und (iii) diese Renditen prognostizierbar sind. Anders ausgedrückt werden beim Style-Investing keine einzelnen Titel gesucht, sondern vielmehr bestimmte Marktsegmente^[19].

Die Kategorisierung von Aktien kann schon seit 1940 beobachtet werden. Graham/Dodd (1940) sprechen sich zu dieser Zeit in ihrem klassischen Werk gegen die vorherrschende Wachstumsorientierung der Investoren aus. Die Autoren argumentieren, dass zukünftiges Wachstum größtenteils unvorhersehbar sei. Zudem seien Erwartungen in Wachstumsraten arbiträr und auch unvermeidlicher Gegenstand von Übertreibungen^[20]. Die jüngst vollzogene Etablierung des Style-Investing lässt sich nach Baberis/Shleifer (2003)^[21] dadurch begründen, dass seit Anfang der 80er Jahren Aktienkategorien identifiziert werden können, welche systematisch besser rentieren als ihre Vergleichsgruppe^[22]. Um die dokumentierten Ertragspotentiale zu nutzen, werden spezielle Investmentfonds aufgesetzt, die das Ziel haben Überschussrenditen aufgrund a priori bestimmten Aktiencharakteristika zu erzielen^[23]. Als frühe deutsche Beispiele lassen sich hierbei der UBS (D) Equity Fund-Small Caps Germany-Fonds sowie der VERI Valuer Fonds nennen. Beide Fonds wurden Anfang 1990 eingeführt und fokussieren sich in ihren Investments auf Kleinkapitalisierte Aktien bzw. Substanzwerte.

2.2 Bedeutung der Value- und Size-Kategorien

Auch wenn die Klassifizierung von Aktien an sich alt bekannt ist, so ist doch die damit verbundene Aufmerksamkeit in den letzten Jahren stetig gewachsen. Die Bedeutung welche Style-Investing und damit auch die Value- und Size-Prämien erlangt haben, lässt sich dabei sowohl aus der Perspektive der Investoren wie auch aus Sicht der akademischen Forschung interpretieren.

Style-Investing ist bedeutsam für Investoren, weil das Klassifizieren von Objekten sie dazu befähigt ihre Portfolio-Allokationsentscheidungen zu vereinfachen und den Entscheidungsprozess transparenter gestaltet^[24]. Investmentstile sind wichtig bei der Evaluierung der Vermögensverwalter, weil die Performance des Portfolios mit standardisierten Style-Benchmarks verglichen werden kann^[25]. Besonders Pensionskassen und Stiftungen welche Treuhandvermögen verwalten, müssen systematische Regeln der Portfolio-Allokation befolgen. Daher kommen die Vorteile von Style-Investing bei diesen institutionellen Investoren besonders zum Tragen^[26]. Daneben hat sich aber auch in der gesamten Finanzdienstleistungsindustrie eine grundsätzliche Investitionsdisziplin durchgesetzt. In der Folge bekennen sich aktuell auch viele Manager von Publikumsfonds, welche individuellen Investoren offen stehen, dazu einem bestimmten Investitionsstil wie Value oder Size zu folgen^[27]

Das große Interesse der Investoren und Finanzintermediäre weist auf die Notwendigkeit und Nützlichkeit einer wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit den Style-Kategorien hin. Neben Einsichten über den Einfluss von Style-Investing auf die Finanzmärkte an sich^[28], liefert die wissenschaftliche Analyse des Style-Investing und der damit verbundenen Value- und Size-Prämien vor allem Einblicke in die zugrunde liegenden Kräfte der Preisbewegung auf Eigenkapitalmärkten. Die ökonomische Interpretation der Value- und Size-Prämien unterliegt dabei einer seit drei Jahrzehnten andauernden und emotional geführten Diskussion darüber, ob Kapitalmärkte effizient sind oder nicht^[29]. Dabei stehen sich die Neoklassische Kapitalmarkttheorie, basierend auf dem Gedanken effizienter und rationaler Märkte und die Behavioral Finance, basierend auf beschränkter Rationalität und riskanten Arbitragemöglichkeiten, scheinbar unvereinbar gegenüber. Die Frage nach Informationseffizienz ist für Ökonomen aus mindestens zwei Gründen von entscheidender Bedeutung. Erstens stellt das mit der Effizienzmarkthypothese (EMH) verbundene Rationalitätsprinzip eine Triebfeder vieler ökonomischer Forschungsanstrengungen dar. Es formt daher einen der Grundpfeiler der finanzwissenschaftlichen Theorienbildung. Zweitens bildet die Informationseffizienz als Vorstufe der Allokationseffizienz die notwendige Vorraussetzung dafür, dass die richtige Menge an Kapital auch ihrer optimalen Investitionsverwendung zugeführt wird^[30].

2.3 Finanzmarkttheoretische Grundlagen

In ihrer thematischen Grundorientierung untersucht und prognostiziert die Neoklassik^[31] die Bedingungen an Kapitalmärkten. Ziel ist es, das Zusammenwirken von Risiko und Rendite wissenschaftlich fundiert zu analysieren^[32]. Das theoretische Fundament besteht aus der Annahme rational handelnder Investoren und der implizit angenommenen Effizienz der Finanzmärkte^[33]. Darauf aufbauend werden gleichgewichtsorientierte Bewertungsmodelle abgleitet. Darüber hinaus haben sich, in bewusster Abgrenzung zu der neoklassischen Analyse gleichgewichtiger Gesamtmarktzusammenhänge, behavioralistische Ansätze etabliert, welche das Verhalten einzelner Gruppen von Akteuren analysieren^[34].

In der Folge spannen diese beiden finanzmarkttheoretischen Konzepte den inhaltlichen Bezugsrahmen auf, innerhalb dessen jegliche Diskussion und Analyse der P/B- und Size-Renditespreads stattfinden muss. Die EMH erfreut sich dabei großer Beliebtheit als wissenschaftliche Arbeitsmaxime^[35]. Doch ist die anfängliche Euphorie der nüchternen Erkenntnis gewichen, dass exakte Schlussfolgerungen über den Grad der Markteffizienz nicht möglich sind^[36]. Gründe für das Entstehen alternativer Erklärungsansätze sind neben konzeptionellen Kritikpunkten^[37] v.a. das beharrliche Bestehen zahlreicher Bewertungsanomalien wie dem Value- oder Size-Effekt. Anomalien definieren sich dabei stets durch ihren Widerspruch zu einem bestehenden Paradigma. Das Capital Asset Pricing Modell (CAPM) ist ein solches Paradigma. Basierend auf der Idee effizienter Kapitalmärkte, erklärt das CAPM die erwartete Aktienrendite anhand eines einzigen, theoretisch fundierten, Risikofaktors (Beta). Das folgende Kapitel widmet sich der Darstellung des CAPM-Beta sowie den empirisch identifizierten Determinanten erwarteter Aktienrenditen.

2.4 Determinanten erwarteter Aktienrenditen

2.4.1 Vorüberlegungen und inhaltliche Abgrenzung

Das CAPM stellt, wie jedes ökonomische Modell, ein vereinfachtes Bild der zugrunde liegenden Wirklichkeit dar. Durch die Komplexitätsreduzierung wird ein holzschnittartiges Theoriekonstrukt formuliert, welches mehr oder weniger nah an die Realität heranreicht. Trotz seiner mangelnden Realitätsnähe soll im Folgenden das CAPM in seinen Grundzügen erklärt werden, da gerade die frühen amerikanischen Studien eine signifikant positive Beta-Rendite-Relation gefunden haben und es auch weiterhin in den meisten Arbeiten der Anomalien-Forschung die Grundlage der Risikoadjustierung darstellt^[38]. Allerdings zeigte sich schnell, dass neben Beta noch andere Variablen einen Einfluss auf die Aktienrenditen ausüben. Fokus der entsprechenden empirischen Untersuchungen war und ist traditionell der amerikanische Kapitalmarkt. Um auf die eigene empirische Untersuchung vorzubereiten, sollen an dieser Stelle neben US-amerikanischen Studien vor allem Ergebnisse deutscher Studien präsentiert werden. Kapitel 2.4.3. liefert damit einen Überblick über die wichtigsten der empirischen Treiber erwarteter Aktienrenditen. Ein Anspruch auf Vollständigkeit soll dabei explizit nicht erhoben werden. Vielmehr erscheint aufgrund der Fülle an entdeckten Faktoren^[39] eine Diskussion derjenigen Determinanten sinnvoll, welche sich durch die in Kapitel 2.1. eingeführte Value- und Size-Kategorisierung ergeben.

2.4.2 CAPM-Beta als theoretischer Bestimmungsfaktor

Das CAPM^[40] soll im Ergebnis die erwartete Rendite für jedes risikobehaftete Wertapier in einem gleichgewichtigen Kapitalmarkt bestimmen. Dabei hält jeder Anleger eine Mischung aus risikoloser Anlage und risikobehaftetem Marktportfolio. Das Marktportfolio entspricht der Marktkapitalisierung aller am Markt befindlichen Aktien. Der Anteil der riskanten Anlagealternative am Gesamtvermögen definiert sich durch die persönliche Risikopräferenz, d.h. durch den Grad der Risikoaversion. Gemäß dem CAPM können unterschiedliche Renditen zweier Anlageklassen nur durch ein entsprechend unterschiedliches Risiko erklärt werden. Die erwartete Wertpapierrendite wird wie folgt ermittelt^[41]:

(1) Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten.

E(ri) und E(rm) sind die erwarteten Erträge des Wertpapiers i bzw. des Marktportfolios m. rf ist der risikolosen Zins und β der Beta-Koeffizient des Wertpapiers i. β misst die Tendenz des Wertpapiers i mit dem Markt gleichzulaufen. Es repräsentiert den Teil des Wertpapierrisikos, welches nicht wegdiversifiziert werden kann und daher eine Kompensation seitens der Investoren erfordert^[42]. Eine höhere Rendite der Value-Aktien bzw. Small-Cap-Aktien müsste daher einen höheren Betafaktor implizieren. Da annahmegemäß der Marktfaktor den einzigen Bestimmungsfaktor repräsentiert, existieren folglich auch keine anderen Variablen, welche Querschnittsdifferenzen in durchschnittlichen Aktienrenditen erklären könnten. In der stilisierten Welt des CAPM ist Beta alles was zählt^[43].

Bereits seit Anfang der 80er Jahre wird in der Literatur jedoch diskutiert, ob neben dem Betafaktor noch andere Parameter zur Beurteilung der Kursentwicklung von Aktien eine Rolle spielen. Das Hauptproblem von Mehrfaktormodellen wie der Arbitrage Pricing Theorie (APT) oder dem Intertemporal Capital Asset Pricing Modell (ICAPM)^[44] besteht allerdings darin, dass sie keinen theoretisch begründeten und abschließenden Katalog an Risikoquellen definieren (können). Die dadurch gewonnene Freiheit in der Auswahl der erklärenden Variablen vergleicht Fama (1991) mit dem wahrgewordenen Traum eines jeden Empiristen^[45]. Autoren derartiger Studien versuchen daher die Auswahl der Risikofaktoren bestmöglich zu legitimieren. Zur ökonomischen Rechtfertigung wird dabei v.a. auf gesamt- bzw. finanzwirtschaftliche Größen und ihren angenommenen, wertbestimmenden Einfluss rekurriert^[46]. Makroökonomische Faktoren stellen dabei monetäre und realwirtschaftliche Variablen wie Inflation, Zinsen und Wirtschaftswachstum dar. Bezüglich der finanztechnischen Faktoren wird auf Variablen wie Ertragsentwicklung, Unternehmensgröße oder andere fundamentale Bewertungskennzahlen abgestellt. Das folgende Kapitel widmet sich der Diskussion dieser letztgenannten Effekte auf die erwartete Aktienrendite.

2.4.3 Ausgewählte empirische Bestimmungsfaktoren

2.4.3.1 Marktkapitalisierung

Der Size-Effekt bestimmt sich durch eine negative Relation zwischen der Firmengröße und der durchschnittlichen Aktienrendite. Da dieser unternehmensspezifische Faktor in der Welt des CAPM per Definition ein unsystematisches und damit wegdiversifizierbares Risiko darstellt, widerspricht dieser Einfluss der Grundaussage des CAPM. In den entsprechenden Studien werden die Unternehmen nach dem Größenkriterium sortiert, wobei der Size-Effekt nun darin besteht, dass das Randportfolio der kleinsten Unternehmen eine höhere Rendite erzielt als das Randportfolio der größten Unternehmen. Mit dem Kauf des Small-Cap-Portfolios und gleichzeitigem Leerverkauf des Big-Cap-Portfolios lassen sich systematisch höhere Renditen erzielen^[47].

Banz (1981)^[48] testet diesen Effekt als erster systematisch und untersucht Aktien der New York Stock Exchange (NYSE) in den Jahren 1926-1975. Er stellt einen signifikanten Kleinfirmeneffekt fest. Fama/French (1993) verwenden neben Aktien der NYSE auch Aktien der American Stock Exchange (AMEX) sowie der National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) in den Jahren 1963-1991 und können die negative Beziehung zwischen Rendite und Marktkapitalisierung bestätigen. Die Definition von Small und Big erfolgt dabei durch die Medianbildung bezüglich der NYSE-Unternehmen. Da die meisten der AMEX- und NASDAQ-Unternehmen kleiner sind als der NYSE-Median, ergibt sich eine asymmetrisch hohe Anzahl kleiner Unternehmen (75% im Jahre 1991). Trotz der großen Anzahl an kleinkapitalisierten Aktien spiegelt die Gruppe der Kleinfirmen aber weit weniger als die Hälfte der gesamten Marktkapitalisierung beider Portfolien wider (ca. 8% im Jahre 1991)^[49]. Lakonishok/Shleifer/Vishny (1994), welche den Zeitraum 1968-1989 untersuchen, Unternehmen der NASDAQ allerdings ausschließen sowie den Median über alle Aktien bilden, finden demgegenüber keinen signifikanten Size-Effekt. Knez/Ready (1997) stellen unter Verwendung eines speziellen Filterprozesses fest, dass entgegen der ursprünglichen Annahme die Mehrzahl der kleinen Unternehmen nicht besser sondern schlechter abschneiden als die großen Firmen. Nach Ansicht der Autoren legen die Investoren “many "turtle eggs" hoping a few will hatch and make it to the ocean.”^[50] Die außerordentliche Performance einiger weniger Aktien treibt daher die Size-Prämie, wobei die hohen Kursanstiege dabei regelmäßig im Januar erfolgen^[51]. Bemerkenswert ist auch das Ergebnis von Schwert (2003)^[52]. Er zeigt, dass die Size-Prämie scheinbar seit ihrer wissenschaftlichen Publizierung Anfang 1980 von dem amerikanischen Kapitalmarkt verschwunden ist.

Deutsche Studien kommen bezüglich des Size-Effekts ebenfalls zu gemischten Ergebnissen. Oertmann (1994)^[53] kann zwar keine eindeutigen Hinweise auf eine Size-Anomalie finden. Dafür scheint die Tendenz zu hohen Renditen kleiner Unternehmen in Zeiten negativer Marktrenditen stärker zu sein als in Zeiten positiver Marktrenditen. Seiner Untersuchung liegen die Jahre 1974-1991 mit Kursen von 180 Unternehmen zugrunde. Stehle (1997 ), der 266 Unternehmen zwischen 1954 und 1990 untersucht, bestätigt insgesamt einen Size-Effekt für den deutschen Aktienmarkt^[54]. Gestützt wird dieses Ergebnis bspw. durch Sattler (1994)^[55]. Auch für Deutschland erscheint der Size-Effekt aktuell rückläufig. Studien wie Schrimpf et al. (2007) und Breig/Elsas (2007) finden dabei sogar eine positive anstatt einer negativen Beziehung zwischen Marktkapitalisierung und Rendite^[56]. Schrimpf et al. (2007) untersuchen den Zeitraum 1969-2002, Breig/Elsas (2007) die Jahre 1990-2005.

Aufgrund der dominierenden Stellung der Frankfurter Wertpapierbörse (FWB) fehlen Untersuchungen, welche Bezug auf die horizontale Segmentierung der deutschen Börsenlandschaft nehmen^[57]. Vergleicht man die vorliegenden Studien jedoch mit Blick auf die vertikale Segmentierung, erscheint der Size-Effekt von den untersuchten Aktienmarktsegmenten beeinflusst zu werden. Sattler (1994) und Stehle (1997) stellen bspw. stärkere Size-Überrenditen fest als Beiker (1992). Beiker (1992) untersucht neben den von Sattler (1994) und Stehle (1997) verwendeten Aktien des Amtlich Handels (AH) auch Titel aus dem Geregelten Markt (GM) und dem Freiverkehr (FV). Ebenso untersuchen Schrimpf et al (2007) ausschließlich Aktien des amtlichen Handels und stellen einen stärkeren Size-Effekt fest als Breig/Elsas (2007)^[58]. Die gesetzlichen Regelungen bezüglich der vertikalen Marktsegmente finden sich im Börsengesetz (BörsG). Die Segmente umfassen seit 1987 den Amtlichen Handel, den Geregelten Markt sowie den Freiverkehr. Bedingt durch die Änderung des BörsG durch das 4. Finanzmarktförderungsgesetz bestehen seit 2003 mehr Spielräume in der Gestaltung und Anpassung der gesetzlich verankerten Marktsegmentierungen. Im Falle der FWB führte dies zu der Etablierung des Prime Standard und General Standard. Anhang 1 vermittelt einen Eindruck über Zulassungsvorrausetzungen und -folgepflichten dieser Segmente. Die juristisch intendierte Qualitätsabstufung lässt sich dabei ebenfalls in der betriebswirtschaftlichen Konstitution der börsengehandelten Unternehmen ablesen^[59]. Eine Schlussfolgerung über den tatsächlichen Ergebniseinfluss der Aktienmarktsegmente fällt schon aufgrund der unterschiedlichen Untersuchungszeiträume der vorgestellten Studien schwer. Dennoch liegt die Vermutung nahe, dass Beiträge, welche die segmentspezifischen Qualitätsmerkmale vernachlässigen, in ihrer Analyse des Kleinfirmeneffekts verzerrt sein könnten.

2.4.3.2 Buchwert-Marktwert-Verhältnis

Nach dem Buchwert- Marktwert-Effekt besteht eine positive Relation zwischen dem Verhältnis aus bilanziellem Eigenkapital (Buchwert des Eigenkapitals) zum Marktwert des Eigenkapitals (Börsenwert eines Unternehmens) und der durchschnittlichen Aktienrendite eines Unternehmens. Analog zum Size-Effekt führt auch hier die Sortierung nach dem Klassifikationsmerkmal dazu, dass das Randportfolio der Unternehmen mit dem höchsten B/P-Verhältnis eine höhere abnormale Rendite erzielt als das Randportfolio der Unternehmen mit dem niedrigsten B/P-Verhältnis^[60].

Die erste empirische Untersuchung zum B/P-Effekt geht auf Rosenberg- /Reid/Lanstein (1984)^[61] zurück. Den deutschen Markt analysieren diesbezüglich beispielsweise Gehrke (1993) oder Sattler (1994)^[62]. Gehrke (1993) untersucht die Jahre 1968 – 1991 mit 392 bis 479 Unternehmen, Sattler (1994) den Zeitraum 1969-1991 mit durchschnittlich 255 Firmen. Beide können eine signifikanten B/P-Prämie nachweisen. Gestützt wird dieses Ergebnis sowohl von anderen deutschen Studien^[63] als auch von internationalen Untersuchungen^[64]. Letztere können den B/P-Effekt auch abseits der beiden bisher betrachteten Kapitalmärkte als globales Phänomen nachweisen. Diesem Muster folgend, scheinen die Marktteilnehmer ein umso größeres Vertrauen in das Wachstum der zukünftigen Zahlungsströme zu setzen, je weiter sich die Marktbewertung von dem regelmäßig niedrigeren Buchwert entfernt. Daher ist es nahe liegend, die B/P-Relation zu instrumentalisieren und als Kriterium zur Einteilung der Aktien in Wachstums- und Substanzwerte zu verwenden^[65]. Wie bereits gezeigt wurde, können zur Messung dieses Value-Growth-Effekts auch andere Kennzahlen als das B/P-Verhältnis verwendet werden. Diese sollen im Folgenden vorgestellt werden. Sie ähneln sich insofern darin, als dass es sich stets um Fundamentaldaten des Jahresabschlusses handelt, welche relativ zum Marktwert des Eigenkapitals betrachtet werden.

2.4.3.3 Weitere fundamentale Bestimmungsfaktoren

Einer der ältesten dokumentierten Effekte stellt die Renditebeziehung zum sog. Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) dar. Die Kennzahl steht schon seit den frühen 40er Jahren in der Tradition der Anlagepraxis und wird als Bewertungskriterium für Kauf- und Verkaufsentscheidungen von Aktien verwendet. Da entsprechende Titel als unterbewertet gelten, werden Aktien mit einem niedrigen KGV zum Kauf empfohlen, während Aktien mit hohem KGV verkauft werden sollten^[66]. Basu (1977)^[67] untersuchte erstmals für den Zeitraum 1957 bis 1971 die systematische Beziehung zwischen dem KGV und den Durchschnittsrenditen US-amerikanischer Aktien.

Aufgrund der zahlreichen Bilanzierungspraktiken kann die Gewinngröße allerdings ein unscharfes Maß für die Ableitung des Unternehmenswertes darstellen. Eine robuste Alternative stellt das Cash-Flow-Kurs-Verhältnis (CFK) dar^[68]. Lakonishok/Shleifer/Vishny (1994) untersuchen diese Determinante und stellen für den Zeitraum von 1968 bis 1989 fest, dass das Randportfolio mit dem höchsten CFK-Quotienten durchschnittlich fast 10% besser rentiert als das Randportfolio mit dem niedrigsten CFK-Verhältnis^[69]. Für den deutschen Markt hat Wallmeier (2000) für insgesamt 239 Unternehmen von 1967 bis 1994 den Effekt sowohl des CFK als auch des KGV untersucht. In der Summe bestätigt er die beeinflussende Wirkung dieser Variablen^[70].

Schließlich lässt sich die Beziehung zwischen dem Dividenden-Preis-Verhältnis (D/P) und der Gesamtrendite einer Aktie anführen. Sie gilt als eine der komplexesten Anomalien. Gemäß Miller/Modigliani (1961) ist in einer Welt vollkommener Kapitalmärkte, homogener Erwartungen und rationaler Investoren der Marktwert eines Unternehmens losgelöst von seiner Dividendenpolitik. Da allerdings reale Märkte durch Transaktionskosten, Steuern und Informationsasymmetrien gekennzeichnet sind, verwundert es nicht, dass einige empirische Untersuchungen einen Einfluss der Dividendenrendite auf die Aktienrendite finden können^[71]. Entgegen der Irrelevanzthese wurde dabei festgestellt, dass mit zunehmender Dividendenrendite eine Steigerung der abnormalen Rendite erzielbar ist. Dennoch sind die Zusammenhänge zu unscharf um zu einer eindeutigen Schlussfolgerung zu gelangen^[72]. Anhang 2 schafft einen Überblick der wichtigsten Size- und Value-Studien zum deutschen Aktienmarkt dar.

2.5 Zusammenfassung und Analyse

Zusammenfassend stellen die dargestellten empirischen Determinanten in ihrer statistischen Persistenz und ökonomischen Bedeutung die alleinige Gültigkeit des CAPM-Beta in Frage. Dabei muss reflektierend festgestellt werden, dass jede Studie auf einem eigenen Annahmenkomplex beruht, dessen Einfluss auf das qualitative wie quantitative Ergebnis nur schwer zu identifizieren ist. Grundsätzlich ist eine Sensitivität des Size-Effekts gegenüber der ökonometrischen Vorgehensweise, dem Untersuchungszeitraum, der Definition kleiner und großer Unternehmen sowie der untersuchten Marktsegmente zu beobachten. Die Prämie für kleinkapitalisierte Unternehmen scheint in den letzten Jahren gesunken zu sein und wird daher regelmäßig als ein Phänomen der 80er Jahre etikettiert^[73]. Die Ergebnisse bezüglich des Value-Effekts sind vergleichsweise robust. Darüber hinaus müssen aber sowohl die Size- als auch die Value-Prämien stets vor dem Hintergrund der beobachteten Interdependenzen interpretiert werden. Die gegenseitige Abhängigkeit der verwendeten Variablen in Ihrer Erklärungskraft erschwert dabei die Ursachenforschung der dokumentierten Renditemuster. A priori steht nämlich nicht fest, was genau in den entsprechenden Untersuchungen gemessen wird: Einzelne Effekte bezüglich der oben genannten Kennzahlen, kombinierte Effekte oder nur Korrelationen zu bisher nicht bekannten Determinanten^[74] ?

Die wohl bedeutendste Entdeckung bezüglich des Zusammenwirkens der verschiedenen Determinanten geht auf Fama/French (1992)^[75] zurück. Zum einen stellen die Autoren fest, dass der Betafaktor, unabhängig davon ob er mit dem B/P-Quotienten und/oder der Size-Variablen berücksichtigt wird, insignifikant bleibt. Zum anderen zeigen sie, dass B/P und Size gemeinsam ausreichen, um die Renditen zu erklären. In der Studie von Lakonishok/Shleifer/Vishny (1994) verlieren diese beiden Faktoren allerdings ihre signifikante Erklärungskraft an das CFK und das vom Aktienkurs unabhängige Umsatzwachstum^[76]. Dies erscheint umso bedeutender, als dass sich beide Studien in ihrer Legitimierung der Variablenauswahl diametral gegenüberstehen. Fama/French (1992) begründen ihre Auswahl mit dem rationalen, Lakonishok/Shleifer/Vishny (1994) dagegen mit dem beschränkt-rationalen Verhalten der Anleger.

3 Erklärungsansätze zur Value- und Size-Prämie

3.1 Vorüberlegungen und inhaltliche Abgrenzung

Im Folgenden sollen grundlegende Erklärungen der Value- und Size-Effekte diskutiert werden. Ökonomische Erklärungsversuche sowie theoretische Modellierungen der Value- und Size-Effekte sind vielfältig und lassen sich in die beiden Lager der Rationalisten und Behavioralisten einteilen. Im Zentrum der Betrachtung dieses Kapitels steht die Erklärung der durch das B/P-Verhältnis identifizierten Value-Prämien. Grund hierfür ist der tendenzielle Rückgang des Size-Effekts seit den 80er Jahren einerseits sowie der große Erfolg von Anlagestrategien beruhend auf dem B/P-Verhältnis^[77] andererseits. Aufgrund der hohen Persistenz dieses Effektes werden Erklärungsansätze beruhend auf Data-Mining bzw. Data-Snooping ausgeschlossen^[78]. Die traditionellen kapitalmarkttheoretischen Interpretationsstränge werden dabei um aktuelle risikoorientierte Modelle erweitert. Inspiriert durch diese Modelle, wird darüber hinaus die gesamte Diskussion um die Kategorie der tatsächlichen, wertungsfreien Renditetreiber ergänzt und analysiert.

Ausgangspunkt der kapitalmarkttheoretischen Interpretation ist das Modell von Gordon/Shapiro (1956)^[79]. Die bereits eingeführte Klassifizierung von Value- und Growth-Unternehmen kann an Hand dieses Dividendendiskontierungsmodells (DDM) durch die zwei zusätzlichen Faktoren g (Wachstumserwartung der Gewinn) und p (risikoadjustierte Renditeerwartung) verfeinert werden. Wie Abbildung 1 zeigt, knüpfen die beiden grundlegenden Hypothesen zur ökonomischen Begründung der Value-Prämie an diesen beiden Stellschrauben an. Den theoretischen Hintergrund der Hypothesen bilden die zwei zuvor dargestellten Konzepte rationaler bzw. beschränkt-rationaler Marktakteure. Aus der Übersicht geht auch hervor, dass die eigentlichen Quellen des Renditespreads unabhängig von jeglicher Interpretation bezüglich der Preisbildung am Aktienmarkt sind. Überraschenderweise haben sich allerdings nur wenige Studien diesen aktienspezifischen Ertragskomponenten gewidmet^[80], so dass der Diskussion dieser Thematik vergleichsweise großen Raum gewährt wird. Um die in Kapitel 4 durchgeführten empirischen Untersuchungen besser vergleichen zu können, werden neben den theoretischen Grundlagen auch die bedeutendsten empirischen Studien kurz dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Systematisierung der Erklärungsansätze zum Value-Growth-Renditespread (Quelle: Eigene Darstellung)

3.2 Dividendendiskontierungsmodell

Das statische Gordon-Growth Modell von Gordon/Shapiro (1956) bestimmt den Wert einer Aktie als Barwert der erwarteten konstant wachsenden Dividenden^[81]:

(2) Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei Pt dem Preis einer Aktie zum Zeitpunkt t entspricht, Dt+1 der erwarteten Dividendenzahlung in t+1, p der risikoadjustierten erwarteten Rendite und g dem ewigen Gewinn- oder Dividendenwachstum.

Trotz seiner restriktiven Annahmen^[82] liegt der didaktische Wert dieses Modells darin, dass mit seiner Hilfe die grundlegenden Prinzipien der Aktienbewertung aufgezeigt werden können^[83]. Gemäß Gleichung (2) determinieren sowohl die Renditeerwartung (p) als auch die Wachstumserwartung (g) die Dividendenrendite (Dt+1/Pt). Mit anderen Worten sind Aktien, deren Dividendenrenditen gering ausfallen, durch niedrige erwartete Renditen und/oder hohes erwartetes Gewinnwachstum gekennzeichnet. Die charakteristisch hohe Marktbewertung dieser Aktien lässt sich darauf zurückführen, dass die hohen zukünftig erwarteten Zahlungsströme mit geringen Diskontierungssätzen (Kapitalkosten) abgezinst werden. Andererseits sind Aktien deren Dividendenrenditen hoch ausfallen durch hohe erwartete Renditen und/oder geringes erwartetes Gewinnwachstum charakterisiert. Werden entsprechende Annahmen bezüglich der Eigenkapitalrendite und der Ausschüttungsquote getroffen, ergeben sich nach wenigen Umformungen ähnliche Bestimmungsgleichungen für das KGV- und P/B-Verhältnis^[84].

Berk (1995) führt den Erklärungsgehalt dieser Variablen auf den inversen Zusammenhang zwischen Renditen und Preisen zurück^[85]. Da sich die vorgestellten Quotienten darin gleichen eine Preisvariable in das Verhältnis zu fundamentalen Unternehmensdaten zu setzen, erscheint die Erklärungskraft bezüglich der Querschnittsvariation zukünftiger Renditen bei stationären Zeitreihen leicht verständlich^[86]. Dabei ist dieser Mechanismus unabhängig davon, ob die entsprechenden Ausprägungen der Quotienten auf systematische Fehlbewertungen oder rationale Risikoeinschätzungen zurückzuführen sind^[87].

3.3 Interpretationen der Value- und Size-Prämie

3.3.1 Ansatz basierend auf beschränkt-rationalen Erwartungen

3.3.1.1 Theorie

Die Interpretation des Value-Growth-Renditespreads als Folge systema-tischer Fehlbewertungen beruht auf der Hypothese des beschränkt-rationalen Verhaltens der Marktakteure und wurde erstmals von Lakonishok/Sleifer/Vishny (1994) formuliert^[88]. Vertreter dieses behavioralistischen Marktverständnisses beurteilen die Forderung nach immerwährender strenger Rationalität der Marktteilnehmer als eine Prämisse, die zwar in der wirtschaftswissenschaftlichen Theoriebildung durchaus gebräuchlich ist. Dies alleine qualifiziere sie aber nicht dazu die offene Frage nach der Preisbildung an spekulativen Märkten beantworten zu können^[89]. Gemäß dem verhaltenswissenschaftlichen Paradigma sind oben genannte Bewertungsanomalien primär auf die beschränkte Informationsaufnahme und Informationsverarbeitungsfähigkeit der Marktakteure zurückzuführen. Demnach treffen die Marktteilnehmer ihre Entscheidungen in bestimmten Situationen nicht aufgrund komplexer, allumfassender Analysen, sondern mit Hilfe von Heuristiken. In der Folge werden durch die Anwendung dieser Faustregeln formal-logische Prinzipien vernachlässigt, was bei risikobehafteten Arbitragemöglichkeiten zu Preisverzerrungen auf der Marktebene führt^[90]. Zur Fundierung dieser Verhaltensannahme wird traditionell auf die kognitiv ausgerichteten Untersuchungen der Psychologen Kahnemann/Tversky (1982) zurückgegriffen^[91]. Diese können zeigen, dass es im Naturell des Menschen liegt, auf unerwartete und dramatische Ereignisse unangemessen zu reagieren.

Adaptiert auf die Thematik der Value-Growth Problematik bedeutet dies, dass die Anleger überdurchschnittliches Gewinnwachstum zu lange in die Zukunft fortschreiben. Dabei vernachlässigen sie die langfristige Tendenz von Wachstumsraten sich ihrem arithmetischen Mittelwert anzunähern. Dadurch, dass dieses Konvergenzmuster verkannt wird, führen hohe Gewinnentwicklungen in der Vergangenheit zu einem ungebremsten Nachfrageschub nach Growth-Aktien. Laknishok/Shleifer/Vishny (1994) sprechen in diesem Zusammenhang auch von sog. `Glamour stocks´. In ihrem Modell führt die nachfrageinduzierte Überbewertung zu entsprechend geringen Renditen. Demgegenüber werden `Out-of-favour’-Unternehmen gemieden, da diese weder große Wachstumsprognosen noch eine spektakuläre zukünftige Kursentwicklung versprechen. In der Folge werden diese Value-Aktien unterbewertet, eine positive Abweichung hin zum Mittelwert kommt indes unerwartet und die realisierten Renditen fallen entsprechend hoch aus.

[...]

^[1] Vgl. Banz, 1981, S. 4-16; Rosenberg/Leid/Lanstein, 1984, S.12-16.

^[2] Vgl. Fama/French, 1993, S. 13f..

^[3] Vgl. Anderson/Garcia-Feijóo, 2006, S. 171.

^[4] Vgl. Black, 1993, S. 9.

^[5] Vgl. Fama/French, 1993, S. 10.

^[6] Vgl. Lakonishok/Shleifer/Vishny, 1994, S. 1564-1574 und Daniel/Titman, 1997, S. 9-10.

^[7] Vgl. Fama/French, 2007a, S. 53-57.

^[8] Vgl. Fama/French, 2007b, S. 47-52.

^[9] Stigler, 1963, S. 54.

^[10] Vgl. Fama/French, 1995, S. 134-143 sowie Mayers, 1998, S. 95-100.

^[11] Vgl. Fama/French, 1993, S. 8.

^[12] Vgl. Gordon/Shapiro, 1956, S. 104.

^[13] Vgl. Banz, 1981, S. 6; Fama/French, 1993, S. 9.

^[14] Vgl. Fama/French, 1992, S. 429.

^[15] Vgl. Graham/Dodd, 1940, S. 533; Basu, 1977, S. 664; Lakonishok/Shleifer/Vishny, 1994, S. 1543; Fama/French, 1992, S. 428; Gordon/Shapiro, 1956, S. 104.

^[16] Vgl. Hockmann/Thießen, 2007, S. 589.

^[17] Aus didaktischen Gründen wird bei der Beschreibung von Studien, welche die inversen Quotienten dieser Kennzahlen verwenden, auf die korrespondierenden Kennzahlen rekurriert.

^[18] Vgl. Hockmann/Thießen, 2007, S. 556.

^[19] Vgl. Hockmann/Thießen, 2007, S. 574; Barberis/Shleifer, 2003, S. 162; Bernstein, 1995, S. 3.

^[20] Vgl. Graham/Dodd, 1940, S. 533.

^[21] Vgl. Baberis/Shleifer, 2003, S. 162.

^[22] Vgl. u.a. Banz, 1981, S. 4-16.

^[23] Vgl. Bernstein, 1995, S. 3 und Wouters, 2006, S. 4.

^[24] Vgl. Barberis/Shleifer, 2003, S. 162; Mullainathan, 2002, S. 3.

^[25] Vgl. Sharpe, 1992, S. 16f..

^[26] Vgl. Bernstein, 1995, S. 3; Barberis/Shleifer, 2003, S. 162.

^[27] Vgl. Bogle, 2005, S. 38f..

^[28] Vgl. Barberis/Shleifer, 2003, S. 164-176.

^[29] Für einen Überblick vgl. Davis, 2001, S. 3-12.

^[30] Vgl. Stock, 2002, S. 15.

^[31] Im Folgenden werden die Begriffe Neoklassik und Neoklassische Kapitalmarkttheorie synonym verwendet.

^[32] Vgl. Rummer, 2006, S. 12.

^[33] Vgl. NG/Perron, 1995, S. 12 und Schmidt/Terberger, 1997, S. 388.

^[34] Vgl. Oehler, 2000, S. 981.

^[35] Vgl. Stock, 2002, S. 34.

^[36] Vgl. Fama, 1991, S. 1576.

^[37] Für einen Überblick über die konzeptionell und empirisch motivierte Kritik an der EMH siehe Murschall, 2007, S. 32-38.

^[38] Vgl. Davis, 2001, S. 5 und Zimmermann, 2006, S. 249.

^[39] Eine Übersicht liefert Rossbach, 2001, S. 7-10.

^[40] Vgl. u.a. Sharpe, 1964, S. 427-442.

^[41] Vgl. Brealy/Myers, 2000, S. 198.

^[42] Vgl. Zimmermann, 2006, S.161-164.

^[43] Vgl. Davis, 2001, S. 13 für einen kurzen Überblick über die notwendigen und kritischen Annahmen zur Ableitung des CAPM.

^[44] Vgl. Ross, 1976, S. 341-356; Merton, 1973, S. 868-883.

^[45] Vgl. Fama, 1991, S. 1594.

^[46] Vgl. Paulus, 1997, S. 61f..

^[47] Vgl. Murschall, S. 45.

^[48] Vgl. Banz, 1981, S. 4-16.

^[49] Vgl. Fama/French, 1993, S. 8.

^[50] Knez/ Ready, 1997, S. 1380.

^[51] Vgl. Knez/Ready 1997, S. 1380.

^[52] Vgl. Schwert, 2003, S. 944.

^[53] Vgl. Oertmann, 1994, 235-252.

^[54] Vgl. Stehle, 1997, S. 239f., 244 und 257f.. Analog zum US-amerikanischen Markt ist dabei der Effekt nur durch überdurchschnittliche Januar-Renditen möglich.

^[55] Vgl. Sattler, 1994, S. 168.

^[56] Vgl. Schrimpf/Schröder/Stehle, 2007, S. 887 und Breig/Elsas, 2007, S. 10.

^[57] Unter horizontaler Segmentierung versteht man die Aufgliederung des deutschen Aktienmarktes in die unterschiedlichen Regionalbörsen. Vgl. Rummer, 2006, S. 73.

^[58] Breig/Elsas, 2007, S. 10 geben zwar keine Hinweise auf die untersuchten Marktsegmente, dennoch liegt auf Grund der hohen Anzahl an untersuchten Unternehmen die Vermutung, dass auch Aktien des geregelten Marktes und des Freiverkehrs analysiert werden.

^[59] Stehle, 1997, S. 240 berichtet von einer wesentlich unterschiedlichen Konkurswahrscheinlichkeit von Unternehmen, deren Aktien amtlich oder am Geregelten Markt gehandelt werden und Unternehmen des Freiverkehrs. Bzgl. der gesetzlichen Regelungen vgl. Rummer, 2006, S. 79-85.

^[60] Vgl. Murschall, 2007, S. 51.

^[61] Vgl. Rosenberg/Reid/Lanstein, 1984, S. 12-16.

^[62] Vgl. Gehrke, 1993, S. 125-127 und 194-204 sowie Sattler, 1994, 151-155 und 169f.. Gehrke arbeitet dabei mit dem Tobins q, also dem inversen B/P-Verhätlnis (P/B).

^[63] Vgl. Wallmeier, 2000, S. 53, Schulz/Stehle, 2002, S. 22.

^[64] Vgl. Fama/French, 1998, S. 1980, Tabelle 3; Arshanapalli/Coggin/Doukas, 1998, S. 9.; Haugen-/Baker, 1996, S. 401.

^[65] Vgl. Wallmeier, 2000, S. 31.

^[66] Vgl. Graham/ Dodd, 1940, S. 533.

^[67] Vgl. Basu, 1977, S. 664-680.

^[68] Vgl. Stock, 2002, S. 117.

^[69] Vgl. Lakonishok/Shleifer/Vishny, 1994, S. 1448, Tabelle 1 und S. 1559.

^[70] Vgl. Wallmeier , 2000, S. 41.

^[71] Vgl. Miller/Modilgiani, 1961, S.412-432 sowie für eine umfassende Untersuchung zum deutschen Aktienmarkt, Schulz, 2007, S. 164-198.

^[72] Vgl. Brealy/Myers, 2000, S. 447f..

^[73] Vgl. Black, 1993, S. 37.

^[74] Vgl. hierzu auch Stock, 2002, S. 113.

^[75] Vgl. Fama/French, 1992, S. 439, Tabelle 3.

^[76] Vgl. Lakonishok/Shleifer/Vishny, 1994, S. 1559.

^[77] Der Value-Effekt ist bei der Approximation durch das B/P-Verhältnis am größten. Vgl. bspw. Wallmeier, 2000, S. 41, Tabelle 1.

^[78] Vgl. Black 1993, S. 9.

^[79] Vgl. Gordon/Shapiro, 1956, S. 104.

^[80] Vgl. hierzu Fama/French, 2007a, S. 48-57, Fama/French, 2007b, S. 4-14 und Pirjetä/Puttonen, 2007, S. 15-18.

^[81] Vgl. Gordon/Shapiro, 1956, S. 105.

^[82] Unter anderem umfassen die notwendigen Annahmen, dass Dividenden konstant wachsen, das Wachstum sich unendlich fortsetzt und die verlangte Marktrendite stets signifikant größer ist als die Wachstumsrate. Das Risiko steigt zudem annahmegemäß proportional mit dem Wachstum der Dividenden.

^[83] Vgl. Paulus, 1996, S. 45.

^[84] Vgl. Paulus, 1996, S. 46f.

^[85] Vgl. Berk, 1995, S. 277.

^[86] Dies gilt neben den bereits angesprochenen Quotienten ebenso für das CFK-Verhältnis und kann auch empirisch mittels Varianzdekomposition gezeigt werden. Vgl. Campbell, 1991, S. 14-20 sowie Cochrane, 1992, S. 259-268.

^[87] Vgl. Berk, 1995, S. 278-283.

^[88] Vgl. Lakonishok/Shliefer/Vishny, 1994, S. 1564.

^[89] Vgl. Stock, 2002, S. 176.

^[90] Vgl. Thaler, 1994, S. 3 und Shleifer/Vishny, 1997, S. 35f..

^[91] Vgl. Kahnemann/Tversky, 1982, S. 417.