Das Grundkonzept der modernen Kapitalmarkttheorie entstand in den 50er und 60er Jahren des vorigen Jahrhunderts. Die frühen Vertreter der modernen Kapitalmarktforschung untersuchten erstmals eingehend die Preisbildung, die Preisentwicklung und das intertemporale Preisverhalten an realen Kapitalmärkten. Aus diesen Ursprüngen entwickelte sich in den Folgejahren die sogenannte „Markteffizienz-Hypothese“, die zum Mittelpunkt des derzeitigen Paradigmas der Modernen Kapitalmarkttheorie wurde. Schon in den 1980er Jahren setzte eine zunehmend kritische Diskussion zur Gültigkeit dieses Paradigmas ein, die bis heute anhält. In zahlreichen Arbeiten wurden schwerwiegende „Anomalien“ nachgewiesen, die eine generelle Gültigkeit des Paradigmas in Frage stellten. Mangels überzeugender Erklärungsalternativen führten diese Ergebnisse jedoch nicht zu einer grundlegenden Überprüfung oder gar Neudefinition der theoretischen Modelle.
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Vgl. Markowitz (1952), Portfolio; Tobin (1958), Liquidity; Mandelbrot (1963), Variation; Sharpe (1964), Prices; Fama (1965), Behavior. Eine geschlossene Darstellung maßgeblicher Arbeiten dieser Zeit findet sich bei Cootner (1964), Random.
Vgl. dazu etwa: Arrow und Debreu (1954), Equilibrium. Die Mehrzahl dieser Sichtweisen basiert wiederum auf den Axiomen des sogenannten „Walras-Gleichgewichts“.
Vgl. Fama (1970), Efficient. Trotz erkennbarer Widersprüche, Mängel und Erklärungsdefizite wurden 2013 die Arbeiten von Fama mit dem Nobelpreis für Wirtschaft gewürdigt.
Arthur (2013), Complexity, S. 2. Dort weiter: „This equilibrium shortcut was a natural way to examine patterns in the economy and render them open to mathematical analysis.“ Und weiter S. 3: „It lives in a Platonic world of order, stasis, knowableness, and perfection.“
Vgl. u. a. Jensen (1978), Evidence; Dimson (1988), Anomalies; Rapp (1993), Kapitalmärkte. Sehr gute überblickartige Darstellungen finden sich bei: Guimaraes et al. (1989), Reappraisal; sowie später bei Oehler (1992), „Anomalien“.
Vgl. dazu ausführlich: Muth (1961), Expectations, Lucas (1981), Prices (Lucas erhielt für seine Theorie 1995 den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften), Hellwig (1982), Expectations, Kirchgässner (1991) Oeconomicus.
Vgl. dazu die Ansätze der Verhaltensökonomie, der kognitiven Neurowissenschaften sowie der Komplexitätsforschung. Eine eingehende Darstellung und Diskussion dazu folgt unten, Kap. 4–6.
Morgenstern (1935), Voraussicht, S. 342. In ähnlicher Weise äußert sich bekanntlich später auch Keynes in seinem berühmten Beispiel vom Kapitalmarkt als „Schönheitswettbewerb“; vgl. Keynes (1936), Theorie, S. 131–133.
Mises, ein Schüler von Menger, gilt mit seinem „Opus Magnum“ ebenfalls als einflussreicher Vertreter der Austrian School of Economics; vgl. Mises (1949), Human.
Im Rahmen einer aktuellen Bestandsaufnahme würdigt auch Mayer (2016) zentrale Elemente der „Austrian School“ als Grundlage zur Entwicklung einer neuen Sicht auf die Finanzmärkte. Dieser Versuch zur Etablierung einer sogenannten „Austrian Finance“ verdient zwar Anerkennung, bleibt jedoch weit hinter einer eigentlich erforderlichen „neuen Finanzmarkttheorie“ zurück; vgl. Mayer (2016), Kunst.
Hayek (1952), Sensory, S. 110, formuliert dazu eindrücklich: „The different maps which will thus be formed in different brains will be determined by factors which are sufficiently similar to make those maps also similar to each other. But they will not be identical.“
Für Wissenschaften, die sich mit komplexeren biologischen, geistigen und gesellschaftlichen Phänomenen befassen, stoße ein physikalistisches Modell hinsichtlich seiner Erklärungs-und Voraussagemöglichkeiten an inhärente Grenzen (vgl. Hayek 1952).
Die Technische Analyse – nicht zu verwechseln mit simplem „Chart-Reading“ – stützt ihre Aussagen auf die genaue Auswertung von Markttrends, relative Stärke/Schwäche-Mustern und andere Indikationen der zugrunde liegenden Anlegerpräferenzen und Informationsstrukturen.
Da dies im Rahmen dieser Arbeit jedoch weder intendiert ist noch geleistet werden kann, sei an dieser Stelle verwiesen auf zahlreiche Arbeiten von Cortés (u. a. Cortés 2000, Masse). Eine weitere sehr interessante Parallele führt in den Bereich der Komplexitätsforschung, wie Arthur (1994) anhand der Ergebnisse eines artifiziellen Kapitalmarkts darlegt: „They were using, with success, predictions based upon past price patterns. And so technical trading was emergent in our artificial stock market.“ (Arthur 1994, Certainty, S. 5).