Diplomarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,3 , Ludwig-Maximilians-Universität München (Institut für Statistik), Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit sollen Renditeanomalien von Aktien untersucht werden. Man spricht von einer Anomalie, wenn die Rendite nicht durch ein gängiges Modell der erwarteten Rendite erklärt werden kann, wobei das sogenannte Capital Asset Pricing Model (kurz CAPM) wohl das Geläufigste ist. Dieses besagt, dass man höhere Renditen nur durch Übernahme zusätzlichen Risikos erzielen kann.In einigen Arbeiten zu diesem Thema wurde das CAPM jedoch kritisiert und bessere Modellierungsansätze für die Rendite gefunden, so dass man auch ohne zusätzliches Risiko durch Selektion der Aktien anhand bestimmter Indikatoren eine höhere Rendite erzielen kann. Zur Untersuchung dieser Renditeanomalien sollen nun Regressionsmodelle mit der Aktienrendite als abhängige Variable und verschiedenen Indikatoren zur Aktienbewertung als unabhängige Variablen gefittet werden. Man möchte damit herausfinden, ob und auf welche Weise diese Indikatoren die Rendite beeinflussen, so dass damit eine mögliche Hilfestellung geliefert werden kann, um entsprechende Anlageentscheidungen zu treffen. Als Indikatoren werden hier das Kurs-Gewinn-Verhältnis sowie das Momentum, berechnet über verschieden lange Zeiträume, verwendet. Die Modellierung geschieht zunächst durch klassische lineare Regression. Allerdings erscheint es nicht immer als gerechtfertigt, von einem linearen Zusammenhang zwischen den Indikatoren und der Rendite auszugehen. Vor Allem bei wenig Vorwissen über den wahren funktionalen Zusammenhang zwischen Einflussgröße und Response erscheint es sinnvoller, auf die Annahme von Linearität zu verzichten und zu flexibleren Modellen überzugehen. Hierfür bieten sich nichtparametrische Regressionsmodelle an. Mit der Modellierung des Einflusses der verschiedenen Indikatoren auf die Rendite durch diese Methode befasst sich der Hauptteil dieser Arbeit.
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