In der empirischen Kapitalmarktforschung konnte der Value-Effekt in den Neunzigerjahren von Fama und French zum ersten Mal nachgewiesen werden. Der Value-Effekt stellt eine Anomalie dar, die nicht mit der Theorie effizienter Kapitalmärkte und dem Kapitalmarktmodell CAPM vereinbar ist. Bis heute wurden jedoch zahlreiche Studien durchgeführt die international verschiedene Value-Effekte untersuchten und risikoadjustierte Überrenditen nachweisen konnten. Die genauen Ursachen für diesen Effekt sind sehr vielfältig. Die Behavioral Finance scheint jedoch plausible verhaltenstheoretische Erklärungsansätze für die Value-Anomalien liefern zu können. Dieses Buch behandelt die empirische Untersuchung des deutschen Aktienmarktes von 1991 bis 2012 in Bezug auf den Value-Effekt. So konnten für einfache Value-Strategien risikoadjustierte Überrenditen im Vergleich zu Growth-Strategien und dem Gesamtmarkt nachgewiesen werden. Im Sinne der Columbia University von New York und Warren Buffett sind wertorientierte Aspekte genau so wichtig für eine erfolgreiche Value-Strategie wie wachstumsorientierte Aspekte. Daher untersucht diese Studie ebenfalls die Kombination aus einfachen Value-Kennzahlen und dem historischen Gewinnwachstum.

Textprobe: Kapitel 4, Renditeanomalien in der empirischen Kapitalmarktforschung: Der Begriff ‘Anomalie’ wurde in der Kapitalmarktforschung von Ball im Jahr 1978 eingeführt. Grundsätzlich werden unter Rendite-Anomalien empirische Regelmäßigkeiten verstanden, die nicht mit der informationseffizienten Kapitalmarkttheorie vereinbar sind. Weiterhin unterscheidet Schnittke im Jahr 1989 zwischen Rendite-Saisonalitäten und Rendite-Anomalien. Unter Rendite-Saisonalitäten versteht man den Montagseffekt, den Januar-, Sell-in-May- und den Turn-of-the-Month-Effekt. Dieser Differenzierung wird in der vorliegenden Arbeit ebenfalls gefolgt. Bereits 1934 beschreibt Benjamin Graham, dass es an den Kapitalmärkten systematische Fehlbewertungen gibt. Es existieren sowohl extreme Über- als auch extreme Unterbewertungen bei börsennotierten Unternehmen, die man gewinnbringend nutzen kann. In kurzfristigen Zeiträumen bis zu einem Jahr ist eine positive Autokorrelation in Renditezeitreihen festzustellen. Betrachtet man jedoch langfristige Zeiträume, kann man überwiegend negative Korrelationen in den Renditezeitreihen feststellen. Das bedeutet, dass Aktien mit einer sehr schlechten Performance in der Vergangenheit zukünftig mehrheitlich eine überdurchschnittlich gute Performance erzielen und umgekehrt. Auch diesen Zusammenhang beschreibt Benjamin Graham bereits 1934. Er erkennt, dass Renditen langfristig zu ihrem Mittelwert zurückkehren. In der Kapitalmarktforschung bezeichnet man das als ‘Mittelwertrückkehr’ oder ‘mean reversion’. Die meisten Anleger tendieren jedoch dazu, die Vergangenheit in die Zukunft zu extrapolieren, und treiben somit die Kurse von Unternehmen weit nach oben oder unten. Diese Kursentwicklungen sind in ihren Extremen meistens wirtschaftlich ungerechtfertigt. Exakt diesen sollte nach Benjamin Graham ein intelligenter Investor zu seinem Vorteil nutzen, indem er in unterbewertete Unternehmen investiert und sie zu einer fairen Bewertung wieder verkauft. Die Gruppe der Kennzahlanomalien repräsentiert die systematische Abweichung vom CAPM. Denn fundamentale Kennzahlen werden in diesem Kapitalmarktmodell nicht berücksichtigt. Fama und French sind der Meinung, dass die Kennzahlen stellvertretend für unbekannte Risiken stehen und deshalb eine Renditeprämie erzielt werden kann. Weiterhin ist Fama der Meinung, dass eine Kennzahlanomalie in Bezug auf das CAPM definiert wird. Solche Anomalien seien nicht mit irrationalem Marktverhalten gleichzusetzen. Sie widerlegen lediglich, dass eine verbundene Hypothese zwischen rationalem Verhalten und einem Kapitalmarktmodell besteht (CAPM). Diese Arbeit beschäftigt sich unter anderem mit der Frage ob Kennzahlanomalien auf dem deutschen Aktienmarkt existieren und ob diese mit höheren Risiken einhergehen. 4.1, Kleinfirmen-Effekt: In der empirischen Kapitalmarktforschung wurde von Banz (1981) der erste Nachweis erbracht, dass vor allem am US-amerikanischen Aktienmarkt kleine Unternehmen, gemessen an ihrer Marktkapitalisierung, in der Vergangenheit im Durchschnitt höhere Renditen erzielt haben als Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung. Diese Erkenntnis zog weitere Studien zu dieser Thematik nach sich. So weisen Chan, Chen, Hsieh (1985) und Chan, Chen (1991) für kleine Unternehmen erhöhte Risiken nach, die sich in den Renditeprämien niederschlagen. In den USA haben kleine börsennotierte Unternehmen häufig einen erhöhten Verschuldungsgrad und relativ zu ihren Zahlungsverpflichtungen niedrige Cashflows. Dieses erhöhte Konkursrisiko ist nach Chan und Chen für die erhöhten Renditen solcher Unternehmen verantwortlich. Somit steht die Unternehmensgröße stellvertretend für einen Risikofaktor, der mit der Konkursgefahr eines Unternehmens zusammenhängt (‘relative distress factor’). Für den deutschen Aktienmarkt hat Beiker (1993) festgestellt, dass die Unternehmensgröße und die Renditeprämien nicht linear voneinander abhängen. Der Untersuchungszeitraum habe einen erheblichen Einfluss auf die Signifikanz der Ergebnisse in Bezug auf den Kleinfirmeneffekt. Wenn man den Beobachtungszeitraum verschiebt, ergeben sich gravierende Veränderungen in den Ergebnissen. Hinter dem Kleinfirmeneffekt verbergen sich also Konkurs-, Liquiditäts- und Informationsrisiken, für die der Investor eine Renditeprämie verlangt. 4.2, Kurs-Gewinn-Verhältnis-Effekt: Dem KGV wird, wie bereits eingangs beschrieben, seit den Zwanzigerjahren eine hohe Bedeutung in der Wertpapieranalyse zugemessen. Aktien galten damals und gelten noch heute als günstig bewertet, wenn ihr Kurs im Verhältnis zu den künftigen Gewinnen niedrig ist. Ein wesentliches Problem hierbei ist, dass die zukünftigen Gewinne lediglich prognostiziert werden können und die Kennzahl somit gravierende Fehler beinhalten kann. B. Graham und D. Dodd haben die Bedeutung dieser Kennzahl bereits 1934 erkannt und in ihrem Werk ‘Security Analysis’ veröffentlicht. Allerdings lehnten sie die Extrapolation des vergangenen Gewinnwachstums in die Zukunft ab und empfehlen deshalb, den Kurs in das Verhältnis zum Gewinn aus der vorherigen Periode zu setzen. Eine der ersten empirischen Studien zu diesem Thema verfasste Nicholson im Jahr 1960. Er konnte nachweisen, dass Aktien mit niedrigem KGV überdurchschnittliche Renditen erzielten und Aktien mit hohem KGV eher unterdurchschnittlich abschnitten. Basu (1977) untersuchte, ob die Renditeprämien von Aktien mit niedrigen KGV-Werten im Einklang mit dem CAPM stünden. Er kommt zu den gleichen Ergebnissen wie Nicholson, dass Portfolios mit niedrigen KGV-Werten etwa 4 bis 7 % höhere Renditen erzielen als Portfolios mit hohen KGV-Werten. Die höheren Renditen wurden nicht durch eine Risikokompensation erzielt und bestehen sogar noch unter Einbeziehung von Transaktionskosten. 4.3, Dividendenrendite-Effekt: Der Einfluss der Dividendenpolitik von Kapitalgesellschaften auf die erwarteten Aktienrenditen wird bereits seit den Siebzigerjahren diskutiert. So konnten Litzenberg (1979) und Ramaswamy (1982) eine starke positive Korrelation zwischen den Dividendenrenditen und den durchschnittlichen Aktienrenditen an der New York Stock Exchange (NYSE) nachweisen. Die Ergebnisse stellen in Bezug auf das CAPM eine Rendite-Anomalie dar, denn die Dividendenrendite ist neben dem Beta-Faktor ein eigenständiger Renditefaktor. Fama und French können in einer sehr umfangreichen Studie im Jahr 1998 ebenfalls nachweisen, dass Portfolios mit hohen Dividendenrenditen signifikant höhere Renditen erzielen als Portfolios mit niedrigen Dividendenrenditen. 4.4, Buchwert-Marktwert-Effekt: Das KBV oder Book-to-Market Ratio (BE/ME) wurde in Bezug auf seine Bedeutung für die Wertpapieranalyse erstmals von Rosenberg, Reid und Lanstein im Jahre 1985 untersucht. Die Kennzahl gibt das Verhältnis zwischen bilanziellem Eigenkapital und der Marktkapitalisierung einer Aktiengesellschaft an. Nach Rosenberg, Reid und Lanstein lassen sich aus dieser Kennzahl Marktineffizienzen ablesen. Sie konnten nachweisen, dass die durchschnittlichen Renditen von Aktien mit Annäherung des Marktwertes an den Buchwert signifikant ansteigen. Umgekehrt fallen die durchschnittlichen Renditen eher niedrig aus, wenn das Verhältnis von Marktwert und Buchwert deutlich größer ist. So konnten sie zeigen, dass ein Portfolio mit niedrigen KBV-Werten im Vergleich zu einem Portfolio mit hohen KBV-Werten überdurchschnittliche Renditen erzielt. Weiterhin konnten sie nachweisen, dass die Renditeprämien nicht mit erhöhten Risiken einhergehen. Fama und French konnten in der Studie ‘The Cross-Section of Expected Stock Returns’ im Jahr 1992 den gleichen Effekt nachweisen. Von allen analysierten Rendite-Anomalien war der Buchwert-Marktwert-Effekt bis dahin am deutlichsten ausgeprägt.

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Lasse Erdweg wurde 1990 in Erkelenz geboren. Sein Banking & Finance Studium an der University of Applied Sciences Cologne schloss der Autor im Jahr 2014 mit dem akademischen Grad Bachelor of Science erfolgreich ab. Bereits während des Studiums sammelte der Autor umfassende praktische Erfahrungen in der Finanzbranche. Fasziniert und schockiert von der Art und Weise wie heute die Kapitalmärkte und die Geldanlage funktionieren, begann er diese zu analysieren und zu untersuchen. Seine Erkenntnisse und Erfahrungen motivierten ihn, sich der Thematik des vorliegenden Buches zu widmen.