Diese Studie beschäftigt sich mit den folgenden Fragen: Sind die Empfehlungen von Aktienanalysten profitabel? Und sind die Empfehlungen der Sellside-, Buyside- oder der unabhängigen Analysten profitabler? Diese Fragen stellen sich, weil Aktienanalysten der Sellside vielen Interessenskonflikten ausgesetzt sind. Dafür gelten sie jedoch als Branchen-Spezialisten und verfügen in der Regel über mehr Wissen bezüglich einzelner Unternehmen als die Buyside-Analysten, welche dazu neigen, Unternehmen zu covern . Das Buch beginnt mit einem allgemeinen Teil in dem auf das Berufsbild und die Interessenskonflikte der Aktienanalysten eingegangen wird. Zudem wird die Generierung der Empfehlungen erläutert. Auch werden die sogenannte Fama’s Effizienzmarkthypothese sowie das Grossman-Stiglitz-Paradoxon erklärt und der Nutzen von Aktienanalysten für die Finanzmärkte erläutert. Im Hauptteil wird auf sechs unterschiedliche Artikel eingegangen und bei diesen die Methodik und die Ergebnisse beschrieben sowie Kritik geäußert und ein Fazit gezogen. Die Studie endet mit einem Gesamtfazit, einer Kritik sowie daraus resultierenden Vorschlägen für weiteres Research.

Textprobe: 2.2, Generierung von Empfehlungen auf der Sell-Side: Die Aktienanalyse kann in die technische Analyse und in die Fundamentalanalyse aufgliedert werden. ‘Obwohl die technische Analyse als zusätzliches Analyseinstrument in der Praxis häufig eingesetzt wird, hat sich die Fundamentalanalyse als wichtigste Methode zur Fundierung von Anlageentscheidungen durchgesetzt.’ In dieser Arbeit wird schwerpunktmäßig von der Fundamentalanalyse ausgegangen. ‘Das Ziel der Fundamentalanalyse ist, den inneren Wert der Aktie zu ermitteln […] Der innere Wert wird dem tatsächlichen Börsenkurs gegenüber gestellt. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse über eine Über- oder Unterbewertung führen schließlich zu den entsprechenden Anlageempfehlungen am Kapitalmarkt.’ Nach Hax (1998) lässt sich der Prozess der Informationsverarbeitung durch die Analysten in drei Phasen zerlegen: Datenbeschaffung: Als wichtigste Datenquellen geben Analysten die Kommunikation mit dem Management sowie die Geschäftsberichte der jeweiligen Unternehmen an. Weitere Primärquellen sind Unternehmenspublikationen, wie z.B. Zwischenberichte und Pressemitteilungen. Zusätzlich dazu nutzen Analysten auch Sekundärquellen, wie Wirtschaftspresse und Prognosen anderer Analysten, zur Beschaffung von Unternehmensdaten. Neben den Unternehmensdaten werden auch Branchen-, Kapitalmarkt- und volkswirtschaftliche Daten zur Analyse hinzu gezogen. Datenverarbeitung: Die beschafften Daten aufbereitet und verarbeitet mit dem Ziel der Generierung einer Handelsempfehlung. Für die Bewertung werden ein geeignetes Bewertungsmodell und die jeweiligen Input-Parameter benötigt. Verwendete Bewertungsmodelle für Aktien basieren meistens auf dem zukünftig erwarteten Gewinn des jeweiligen Unternehmens. Als wichtigste Hilfsmittel zur Beurteilung des Aktienkurses wird das Kurs-Gewinn-Verhältnis angesehen. Somit ist das Prognostizieren des zukünftigen Gewinns eine wesentliche Tätigkeit bei der Analyse. Das Ergebnis ist in der Regel eine Handelsempfehlung, welche auf der Gewinnprognose beruht. Informationsverkauf: Die Verwertung der Empfehlungen durch den Arbeitgeber der Analysten kann durch eigene Handelsaktivitäten oder durch Verkauf der Analysen an Investoren erfolgen. Die Analysen werden potentiellen Investoren kostenlos zur Verfügung gestellt. Es wird jedoch erwartet, dass der Investor, welcher der Handelsempfehlung folgt, die Transaktion über die arbeitsgebende Bank des Analysten ausführt. Durch diese Transaktion erhält die Bank Provision. Die Analysen werden bestimmten Empfängergruppen zu unterschiedlichen Zeitpunkten zur Verfügung gestellt. So erhalten zuerst institutionelle Investoren die Handelsempfehlung, danach die Kunden der Bank. Zuletzt werden die Handelsempfehlungen in allgemein zugänglichen Quellen veröffentlicht, wie den Printmedien und dem Internet. Aufgrund des Informationsverkaufs kann man Interessenskonflikte vermuten. 2.3, Interessenskonflikte: Wie auch schon bei Barber et al. (2001) beobachtet, werden von Sell-Side Analysten Buy-Empfehlungen um einiges häufiger ausgesprochen als Sell-Empfehlungen. Dieser Überoptimismus bezüglich der Handelsempfehlungen und der Gewinnprognosen könnte unter Anderem damit zusammenhängen, dass die Sell-Side Analysten verschiedenen Interessenskonflikten ausgesetzt sind. Nachfolgende eine Auswahl möglicher Interessenskonflikte: Andere Geschäftsbereiche des Arbeitgebers: Eine negative Handelsempfehlung des analysierten Unternehmens kann sich negativ auf die Geschäftsbeziehungen zwischen dem Unternehmen als (potentiellen) Kunden und der Kredit- sowie Corporate-Finance Abteilung der arbeitsgebenden Bank auswirken. Zudem sei zu erwähnen, dass häufig die variable Vergütung der Analysten auch an die Provisionserlöse der Corporate-Finance Abteilung gekoppelt ist. Provisionsgenerierung durch Wertpapiertransaktionen: Wie schon in 2.2. erwähnt, erhalten Banken eine Provision, wenn ein Investor seine Handelsaktivitäten über sie ausführt. Die Kaufempfehlungen richten sich an einen breiteren Adressatenkreis als die Verkaufsempfehlung, da hier der Kunde die Aktie bereits besitzt. Somit können Kaufempfehlungen zu höheren Provisionseinnahmen führen als Verkaufsempfehlungen. Hier sei noch zu erwähnen, dass die variable Gehaltskomponente des Analysten ebenfalls an diese Provision gekoppelt ist. Beziehungspflege zum Management der Unternehmen: Damit Analysten einen Informationsvorsprung vor Investoren oder anderen Analysten haben, sind sie auf eine gute Beziehung mit dem Management des jeweiligen Unternehmens angewiesen. Hax (1998) vermutet, dass das Management diese Abhängigkeit ausnutzt. Analysten, welche negative Empfehlungen über das Unternehmen ausgesprochen haben, könnten eventuell in Zukunft bei der Informationsbeschaffung benachteiligt werden. Aus diesem Grund neigen Analysten dazu, Unternehmen optimistisch zu bewerten, um diese Sanktion zu umgehen. Dieses Thema wurde ebenfalls schon von der Presse aufgegriffen. 2.4, Fama’s Effizienzmarkthypothese und Grossman-Stiglitz-Paradoxon: Fama (1970) definiert einen effizienten Markt wie folgt: ‘A market in which prices always ´fully reflect´ available information is called ´efficient´.’ Demnach sind auf effizienten Märkten alle verfügbaren Informationen bereits im Preis enthalten. Kursänderungen resultieren aus neuen Informationen die zuvor nicht vorhersehbar waren und unverzüglich eingepreist werden. Fama (1970) unterscheidet die folgenden 3 Formen der Informationseffizienz, wobei zu erwähnen ist, dass die strengere Form der Informationseffizienz auch immer die schwächeren Formen beinhaltet: Informationseffizienz in der schwachen Form: Aktienkurse enthalten alle Informationen über historische Kursverläufe. An Hand der technischen Analysen ist es nicht möglich eine Überrendite zu erzielen. Informationseffizienz in der halbstrengen Form: Alle öffentlich verfügbaren Informationen werden unverzüglich eingepreist. An Hand der Fundamentalanalyse ist es nicht möglich eine Überrendite zu erzielen. Informationseffizienz in der strengen Form: Hier sind nicht nur alle öffentlichen, sondern auch alle nicht öffentlichen Informationen (Insider-Informationen) eingepreist. Somit kann keine Überrendite erzielt werden. Nach Stanzel (2007) haben Aktienanalysten unter Annahme der halbstrengen Informationseffizienz keine Existenzberechtigung. Die Auswertung öffentlich zugänglicher Informationen führt zu keiner Überrendite, da die Informationen bereits eingepreist sind. Letzteres führt zum Grossman-Stiglitz-Paradoxon: Wenn alle Informationen bereits im Preis enthalten sind, gibt es keinen Anreiz für die Marktteilnehmer Informationen zu beschaffen. Wenn jedoch dieser Anreiz nicht besteht, dann ist es nicht möglich, dass alle Informationen im Preis enthalten sind. Wenn jedoch alle Marktteilnehmer uninformiert sind, lohnt es sich für das Individuum informiert zu sein.

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