Determinanten eines Aktieninvestments anhand von Kennzahlenmodellen

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Analyse der Levermann-Strategie innerhalb des Quantitative Investing und ETF Factor Investing

ISBN: 3346748286
ISBN 13: 9783346748287
Autor: Schäfer, Tim
Verlag: GRIN Verlag
Umfang: 56 S.
Erscheinungsdatum: 13.09.2022
Auflage: 1/2022
Format: 0.5 x 21 x 14.8
Gewicht: 96 g
Produktform: Kartoniert
Einband: Kartoniert
Artikelnummer: 7764462 Kategorie:

Beschreibung

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1, Rheinische Fachhochschule Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zu untersuchen, in welchem Umfang der private Anleger mit Hilfe von Kennzahlensystemen am Aktienmarkt profitieren kann. Unter Kennzahlensystemen werden dabei im Rahmen dieser Arbeit quantitative Investitionsstrategien verstanden, welche mechanisch funktionieren, das heißt nach vorher genau definierten Kriterien, die zu einer Kauf- bzw. Verkaufsentscheidung führen. Da Investoren mittlerweile auch mit Hilfe von ETFs kostengünstig an einer quantitativen Investitionsstrategie partizipieren können (Factor Investing), stellen sich damit die aus praktischer Sicht entscheidenden Fragen: Welche Kennzahlen können empirisch bewiesen den Gesamtmarkt übertreffen? Können mehrere Kennzahlen in einem Multifaktormodell eine höhere Rendite erzielen? Wie hoch fallen die Überrenditen aus? Mit welchem Risiko gehen diese einher? Ab welchem Anlagehorizont treten die Überrenditen mit hoher Wahrscheinlichkeit ein? Obwohl die Bewertung der professionell gemanagten Portfolios mit der Theorie der effizienten Kapitalmärkte im Einklang steht, die besagt, dass überdurchschnittliche Aktienerträge auf längere Sicht kaum zu erzielen sind, werden immer wieder Studien veröffentlicht, die zu einer gegenteiligen Schlussfolgerung gelangen. Bereits Benjamin Graham und David Dodd stellten 1934 in ihrem Buch "Security Analysis" die Theorie auf, dass auf dem Markt in "Ungnade" gefallene Aktien stark unterbewertet sein können und dass Investoren diese Fehlbewertungen ausnutzen können.

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