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By Reza Darius Montassér

Die Prognose von Aktienkursen gehört zu den wichtigsten Bestandteilen des Asset-Allocation- sowie des Risiko-Optimierungsprozesses im modernen Anlagemanagement. In den letzten Jahrzehnten wurden in der wissenschaftlichen Forschung eine Vielzahl von unterschiedlichen Ansätzen zur Modellierung und Prognose von Aktienkurszeitreihen (z.B. ARCH-, GARCH- oder ARIMA-Modelle) entwickelt. Doch konnte letztlich kein hinreichend akkurates Prognoseinstrument aus diesen Modellen abgeleitet werden, wofür insgesamt der relativ hohe Zufallscharakter von Aktienkursen verantwortlich gemacht wird.

Reza Darius Montassér untersucht, in wie weit der Zufallscharakter durch Hinzunahme des Handelsvolumens als Filtergröße verringert werden kann. Unter Verwendung des von ihm entwickelten AVAS-Filters gelingt ihm eine signifikante Verringerung des Zufallscharakters. Mit Hilfe zweier unterschiedlicher Methoden der Technischen examine überprüft er dann in einem mehrere Millionen Datensätze umfassenden Testverfahren die Prognosequalität dieser Analyseform anhand der Ausgangszeitreihe sowie der AVAS-transformierten Reihe. Daneben formuliert er ein theoretisches Fundament für die Technische examine (dynamische Informationseffizienz), eine neue Methode zur Klassifizierung des Zufallscharakters (Alpha-Abweichung) und entwickelt ein neues Risikomaß (Sigma-Divergenz).

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Dass die hieraus gewonnenen Erkenntnisse der Technischen Analyse Ober die zukOnftige Kursentwicklung ebenfalls preislich berOcksichtigt sind. Dadurch wird eine auf Technische Analyse basierende Strategie nicht durchfOhrbar. Obwohl in dieser Stufe der Informationseffizienz die Kenntnis der Fundamentaldaten nicht in den Kursen mittelbar vorhanden ist. ist sie natOrlich durch die Verbindung der Volkswirtschaft zur BOrse unmittelbar vorhanden. Damit sind Kursmuster nichts anderes als die Realisation von volkswirtschaftlichen Impulsen.

Der aktuelle Kurs den aktuellen Barwert der Informationen berOcksichtigt. Unter diesem Aspekt ist ein risikoaverser und rationaler Anleger. selbst mit dem Wissen, dass in t+1 Tagen der Wert einer Information st~rker im Preis reflektiert wird, nicht bereit, mehr als den aktuellen zeitlichen Barwert der Information zu zahlen und damit ein zus~tzliches Risiko einzugehen. B. makrookonomische Faktoren bestimmte Thesen zur aktuellen Lage der Weltwirtschaft belegen) desto hOher ist die Wertigkeit bei der preislichen 16 Verarbeitung.

AJrti. nth TrOlld -_ Zufall ProuSSfI Abb. 5: Dynamische Informationseffizienz und Trendcharakter bei einer spekulativen Blase Eigene Darstellung Beispielhaft hierfOr ist die Entwicklung des Neuen Marktes in den Jahren 1998 bis 2000. In dieser Zeit konnte sich der Index nahezu verzehnfachen und sich von den damaligen BewertungsmaBstaben irrational weit entfernen. Der umgekehrte Fall ist seit Ende 2001 am Beispiel des US-Aktienmarktes zu beobachten. Trotz guter Konjunkturdaten sind die Kurse an den US-BOrsen im ersten Halbjahr 2002, mit der BegrOndung, dass die konjunkturelle Erholung nur eine Zwischenerholung vor einem wahrscheinlichen ROckfall in die Rezession im Jahre 2003 ware, deutlich gesunken.

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