Der Januar-Effekt am deutschen Aktienmarkt. Eine empirische Untersuchung - Sergej Belsch

Der Januar-Effekt am deutschen Aktienmarkt. Eine empirische Untersuchung

By Sergej Belsch

  • Release Date: 2015-03-30
  • Genre: Business & Personal Finance
Der Januar-Effekt am deutschen Aktienmarkt. Eine empirische Untersuchung book review score

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Der Januar-Effekt am deutschen Aktienmarkt. Eine empirische Untersuchung Sergej Belsch Book Review Score: ★★★★★ 5/5 stars

Wissenschaftliche Studie aus dem Jahr 2014 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,5, Hochschule Bremen (Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Wissenschaftliche Forschungsmethoden, Sprache: Deutsch, Abstract: Kapitalmarktanomalien sind empirisch beobachtete Effekte, die entgegen der Hypothese eines effizienten Kapitalmarktes stehen. Eine Gruppe dieser Anomalien sind die Kalendereffekte, ein Effekt in Abhängigkeit zu einem bestimmten Zeitraum. Eine besondere Form innerhalb dieser Einordnung ist der sogenannte Januar-Effekt. Dieser besagt, dass die Renditen im Januar, vergli-chen mit denen anderen Monaten, höher sind. Er wurde in verschiedenen Studien bereits unter-sucht und es gibt unterschiedliche Ansätze, um das Auftreten dieses Effektes zu begründen. Für die Untersuchungen wurden Großteils Daten aus den USA genutzt. Jedoch gibt es Studien, die einen Januar-Effekt nachweisen , ebenso wie Studien, die keine Anomalien feststellen konnten. Ein Erklärungsansatz für den hier betrachteten Effekt ist zum Beispiel die Tax-Loss-Selling Theorie. Diese besagt, dass verlustbringende Aktien am Ende des Jahres abgestoßen werden, um dadurch Steuervorteile zu erlangen. Im Januar steigen die Renditen wieder, weil die Nachfrage wächst und Investoren die Wertpapiere erneut kaufen. Eine weitere Erklärung ist die Windows-Dressing-Theorie . Laut diesem Ansatz stoßen Fondmanager im Dezember schwache Aktien ab und bereinigen ihr Portfolio, um am Ende des Jahres ein optimiertes Portfolio zu präsentieren. Auch diese Aktien werden im Januar zurück gekauft, wodurch die Renditen steigen. Weitere Ansätze sind die Informationshypothese und die self-destroying-prophecy , welche in den bisherigen Studien jedoch nur geringe Beachtung fanden. Deshalb wird an dieser Stelle auf diese möglichen Erklärungen auch nicht weiter eingegangen.

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