Leseprobe
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Abnormale Renditen am Dividendenzahltag
Christian Heins
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Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Sonstiges
Beschreibung
Projektarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, FOM Hochschule für Oekonomie und Management gemeinnützige GmbH, Hochschulstudienzentrum Hamburg, Veranstaltung: Empirisches Finance & Accounting, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Betrachtung abnormaler Renditen am Kapitalmarkt hat in den vergangenen Jahren in der Scientific Community stark zugenommen. Dies nicht zuletzt aufgrund dessen, dass die Beschaffung der relevanten Daten einfacher und deren Analyse aufgrund der technischen Entwicklung schneller möglich ist. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Kursverhalten deutscher Aktien am Tag der Dividendenzahlung. Insbesondere wird mithilfe einer multiplen linearen Regression geprüft, welchen Einfluss bestimmte Faktoren auf die Erzielung einer abnormalen Rendite haben. Hierzu wird im Kapitel zwei zunächst der Begriff des effizienten Kapitalmarktes erörtert. Darauf aufbauend werden die in der Wissenschaft vorherrschenden Theorien und Determinanten zum Kursverhalten der Aktien am Ausschüttungstag vorgestellt. Im dritten Kapitel erfolgt ein Literaturreview des Themas. Zunächst werden Arbeiten vorgestellt, die die im zweiten Kapitel erwähnten grundlegenden Theorien teilweise widerlegen. Anschließend werden die Ergebnisse verschiedener Arbeiten präsentiert, die sich ebenfalls der multiplen linearen Regression zur Bestimmung der AR bedient haben. Kapitel vier beginnt mit der Darstellung des Datenraumes und der für die weitere Arbeit verwendeten Variablen. Es folgen eine explorative Analyse dieser Daten und die Prüfung, ob während des Datenfensters abnormale Renditen erwirtschaftet wurden. Anschließend wird eine multiple lineare Regressionsgleichung aufgestellt. Das Kapitel endet mit der Regressionsdiagnostik. In Kapitel fünf erfolgen eine Zusammenfassung und das Fazit der Arbeit.
Kundenbewertungen
Dividenden, empirie, Dividende, Regression, Abnormale Rendite, Kapitalmarkt, Regressionsdiagnostik