Leseprobe
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Technische Indikatoren und ihre Fähigkeit zur Equity Premium Prediction
Julian Fischer
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Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Volkswirtschaft
Beschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich VWL - Finanzwissenschaft, Note: 2,0, Georg-August-Universität Göttingen, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Equity Premium Puzzle ist seit 1985 ein viel diskutiertes Paradoxon in der Finanzwirtschaft. Neben vielen weiteren differenzierten Erklärungsansätzen in der Literatur wird in dieser Arbeit die Fähigkeit von technischen Indikatoren untersucht, Vorhersagen über die Entwicklung der Equity Premium zu treffen. Technische Indikatoren sind als Teil der technischen Analyse für Finanzmarktteilnehmer ein heute gängiges Instrument zur Einordnung und Umsetzung von Investitionsstrategien. Das diese Indikatoren mit ihrer Eigenschaft Trends aufzudecken jedoch nicht zwangsläufig zu dauerhaften Überrenditen führen, wird in einem Artikel des Handelsblatts kontrovers diskutiert. Diese Arbeit verknüpft die Erkenntnisse der Anwendung technischer Indikatoren aus Praxis und wissenschaftlicher Literatur, um deren Prognosekraft für die Equity Premium zu analysieren. In dem ersten Abschnitt werden zunächst bekannte technische Indikatoren diskutiert und mit dem aktuellen Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse und Hypothesen über die Equity Premium verknüpft. Dieser Teil ermöglicht eine Einschätzung für die Datengrundlage der folgen empirischen Untersuchungen. Diese Untersuchungen werden im nächsten Abschnitt erläutert und analysiert. Dabei handelt es sich um eine In-Sample Analyse, Out-of-Sample Analyse und eine Asset Allokationsanalyse, die sich an dem Modellrahmen von Neely et al. orientieren. Im dritten Abschnitt findet eine Würdigung und Einordnung der Ergebnisse in den wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Kontext statt. Die übergeordnete Untersuchung der Fähigkeit technischer Indikatoren zu Equity Premium Prognose eröffnet weitere Forschungsfragen: Welche individuellen technischen Indikatoren sind dafür besonders gut geeignet? Schaffen Kombinationen mehrerer Indikatoren dabei einen Mehrwert? Mit welchen Modifizierungen lässt sich die Prognosekraft verstärken? Welche Rückschlüsse lassen sich für die Verwendung technischer Indikatoren bei der Asset Allokation ziehen? Diese und weitere Fragen werden Gegenstand der Untersuchungen in dieser Arbeit sein.
Kundenbewertungen
Prognose, Stochastischer Oszillator, Finanzen, Technical Analysis, In-Sample Analyse, SO, Asset Allocation, Relative Strength Indicator, Technische Indikatoren, MACD, Moving Average Convergence Divergence, Commodity Channel Index, Donchian Channel, Finanzanalyse, ERP, Technische Analyse, BB, Technical Indicators, Keltner Channel, RSI, Out-of-Sample Analyse, DC, ADX, Kryptowährung, Average Directional Movement Index, Moving Average, Bitcoin, Bollinger Band, KC, Finance, CCI, Average Directional Index, Prediction, EP, Equity Risk Premium, SMA, EMA, Equity Premium