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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Theoretische Begriffsanalyse des Behavioral-Finance-Fonds

verfasst von : Daniel Averbeck

Erschienen in: Added Value von Behavioral-Finance-Fonds

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Dieser Teil der Arbeit über die tatsächliche Anlageumsetzung der theoretischen Erkenntnisse der Behavioral Finance Theorie enthält den Kern der Arbeit, weil hier das Vorgehen der Behavioral Finance Fonds ausführlich analysiert wird. Zunächst wird herausgearbeitet, dass die Anlagestrategie das geeignete Kriterium zur Fondsabgrenzung dieser Fonds darstellt. Nach einer Systematisierung der traditionellen Anlagestrategien und der Beschreibung der jüngeren Entwicklung der Behavioral Finance Fonds wird aufgrund einer feststellbaren Strategieintransparenz versucht, auf Basis der Fondsinformationen eine Eingrenzung der Behavioral Finance Fonds in Form einer Abstufung (i. w. S., i. e. S., ohne explizite Begriffsnennung) vorzunehmen. Innerhalb der Kategorie Behavioral Finance Fonds i. e. S. findet eine Klassifizierung der Strategieansätze im Rahmen einer dezidierten Untersuchung der Finanzanalysen, Entscheidungssysteme und Umsetzungsmethodiken statt. Dabei dienen die gewonnenen Ergebnisse abschließend für einen definitorischen Abgrenzungsversuch des neuen Fondskonzeptes.

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Vgl. § 1 Abs. 7–9 KAGB [62] und Assmann und Schütze (2015): 1041 [4]. Investmentfonds der EU bzw. des EWR sind einheitlich geregelt durch die Aufsichtsbehörde des Herkunftslandes. Ausländische Fonds (Nicht EU bzw. EWG) müssen grundsätzlich die gleichen Mindestauflagen erfüllen, was durch eine Zusammenarbeit der BaFin mit der Aufsichtsstelle des Drittstaates abgesichert wird. Somit gilt das Recht des Sitzstaates als auch das des Vertriebsstaates. Siehe dazu Ernst und Young (2014): 25–28 [30].

Als Investmentvermögen gilt „jeder Organismus für gemeinsame Anlagen, der von einer Anzahl von Anlegern Kapital einsammelt, um es gemäß einer festgelegten Anlagestrategie zum Nutzen dieser Anleger zu investieren und der kein operativ tätiges Unternehmen außerhalb des Finanzsektors ist“; § 1 Abs. 1 KAGB. Der Begriff des Investmentvermögens ersetzt den Begriff des Investmentfonds im Rahmen des vorher geltenden Investmentrechts und fasst diesen weiter. Vgl. § 3 KAGB [62] und Assmann und Schütze (2015): 1007 [4]. In diesem Buchwird der Begriff des Investmentfonds synonym zu dem hier erläuterten Begriff des Investmentvermögens benutzt. Dieses Vorgehen entspricht bspw. auch dem des Investmentsteuergesetzes.

Artikel 1 Abs. 2 Richtlinie 2009/65/EG. Für eine Aufzählung der erlaubten Finanzanlagen siehe Artikel 50 Abs. 1 Richtlinie 2009/65/EG [93].

Vgl. § 1 Abs. 2 f. KAGB [62] und Wallach (2014): 102 [113]. Zu diesen zählen bspw. Hedgefonds, Immobilienfonds oder Private Equity Fonds. Siehe dazu Devesa et al. (2014): 315 [22].

Vgl. § 1 Abs. 6 KAGB [62], Götz (2014): 244, Devesa/Durben/Engel (2014): 315 [22] sowie Assmann/Schütze (2015): 1035–1040 [4].

Ein Anleger gilt als professionell laut § 1 Abs. 19 Ziffer 32 KAGB [62], wenn er im Sinne des Anhangs II der Richtlinie 2004/39/EG als professioneller Kunde gilt und somit über ausreichend Erfahrung und Sachverstand verfügt, sodass er die Risiken einschätzen und seine Anlageentscheidung selbst treffen kann. Für die speziell zu erfüllenden Kriterien siehe Anhang II der Richtlinie 2004/39/EG [92]. Entsprechend gehören zu den professionellen Kunden insbesondere Kreditinstitute, Pensionsfonds, Versicherungsunternehmen und große Unternehmen mit einer Mindestbilanz oder einem -umsatz.

Als semi-professioneller Anleger gilt man gemäß § 1 Abs. 19 Ziffer 33 KAGB, wenn man sich „verpflichtet, mindestens 200.000 EUR zu investieren, schriftlich […] angibt, dass man sich der Risiken im Zusammenhang mit der beabsichtigten Verpflichtung oder Investition bewusst ist, dessen Sachverstand, Erfahrung und Kenntnisse die AIF-Verwaltungsgesellschaft“ bestätigt. Für eine detaillierte Aufführung der Kriterien siehe § 1 Abs. 19 Ziffer 33 KAGB [62].

Hierzu zählen somit auch Stiftungen, kirchliche Gemeinden, Versorgungskammern, Family Offices und hochvermögende Privatpersonen. Siehe dazu Wallach (2014): 104 f. [113].

Vgl. Postert (2007): 15 [89] und Götz (2014): 247 [38].

Vgl. Art. 2 Abs. 1 der BaFin-Richtlinie zu Fondskategorien vom 22. Juli 2013 und Assmann/Schütze (2015): 1041 [4].

Vgl. §§ 192–198 KAGB [62], Götz (2014): 250 f. [38] sowie Assmann/Schütze (2015): 1042 [4].

Auch in Ländern außerhalb der EU bzw. des EWRs ist diese Aufteilung nach Anlageschwerpunkten vergleichbar: Hier werden die „Open-end-funds“ eingeteilt in „Money Market Funds“ und innerhalb der „Long-Term Funds“ in „Stock Funds“, „Bond Funds“ und „Blended Funds“, siehe dazu Jordan/Miller/Dolvin (2012): 108 [58].

Fonds könnten auch nach anderen Unterscheidungsmerkmalen gegliedert werden, wie bspw. nach geografischem Anlageschwerpunkt, zeitlichem Anlagehorizont, rechtlicher Konstruktion, Ertragsverwendung, Währungsnotierung, bestimmten Themen etc. Siehe dazu Behrenwaldt (2001): 63–65 [9], Hanak/Jost (2002): 39–65 [41], Postert (2007): 15, 17–19 [89], Perridon/Steiner/Rathgeber (2009): 288 [85], Becker/Peppmeier (2011): 91–93 [7] sowie Devesa/Durben/Engel (2014): 316 f. [22]. Das Fonds-Analyse-Unternehmen Morningstar zeigt über 300 Anlagekategorien auf Ihrer Internetseite auf.

Auch die im Folgenden veranschaulichten Begrifflichkeiten des Investmentprozesses beziehen sich auf das Management von Aktien- bzw. Mischfonds. Für andere Fondsarten bestehen teilweise Abweichungen.

Vgl. Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 93 [14]. Der Investmentprozess kann in fünf Phasen gegliedert werden: Zielfestlegung, Informationssammlung und -auswertung, Asset Allocation, Trading, Ergebniskontrolle. Siehe dazu Behrenwaldt (2001): 66 [9] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 122 [14]. Für ein abweichendes Verständnis vom Aufbau des Investmentprozesses und dessen Teilkomponenten siehe Schmidt-von Rhein (2004): 14 [101], Kaiser/Vöcking (2002): 23–33 [63].

Losgelöst vom Investmentprozess existiert die Investmentkultur, welche die praktizierten Mechanismen des Arbeitens festlegt, wie bspw. Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Gründlichkeit etc. Siehe dazu Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 126 [14]. Da sie keinen direkten Bezug zur Umsetzung der Behavioral Finance-Erkenntnisse innerhalb von Fonds besitzt, findet sie keine weitere Beachtung.

Vgl. Schmidt-von Rhein (2004): 18 f. [101], Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 94 [14], Perridon/Steiner/Rathgeber (2009): 285 [85] sowie Jacob (2012): 166 [55]. Die Uneinheitlichkeit der Begriffsauffassung veranschaulicht auch die Tatsache, dass einige Autoren die verschiedenen Grundsätze und speziell die Wahl der aktiven oder passiven Anlage dem Begriff „Investmentstil“ zuordnen oder die Begriffe Investmentstil und Investmentphilosophie bzw. Investmentstil und Investmentpolitik synonym verwenden, siehe dazu Paulus/Sauer (2001): 1683–1687 [84], Schmidt-von Rhein (2004): 28–31 [101] sowie Dembowski (2012): 243 [21].

Eine nicht ganz scharfe Trennung findet man bei der Entscheidung über die Assetklassen, in welche grundsätzlich investiert werden soll und die spezielle Gewichtung innerhalb dieser Klassen. Ersteres wird i. d. R. der Investmentphilosophie zugeordnet, während Letzteres Aufgabe der Asset Allocation und somit Teil des Investmentprozesses ist. Siehe dazu Schmidt-von Rhein (2004): 26 f. [101] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 117 [14].

Vgl. Obst/Hintner (2000): 884 [83] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 124 [14].

Vgl. Behrenwaldt (2001): 66 [9] und diverse Online-Lexikons.

Vgl. Gabler Wirtschaftslexikon (2015) [36].

Für inhaltliche Komponenten dieser Definition siehe Hanak/Jost (2002): 115 f. [41], Schmidt-von Rhein (2004): 26–28, 57–59 [101] sowie Jacob (2012): 168 f. [55].

Gemäß dieser Definition ist auch der Investmentstil eine Teilkomponente, die zur Anlagestrategie gehört. Der Investmentstil beschreibt die grundsätzliche Methodik und bezieht sich im Unterschied zur Investmentphilosophie auf Portfolios. Zu den Unterscheidungsmerkmalen im Anlagestil zählen bspw. Long-Term vs. Short Term, Top-down vs. Bottom-up, aggressiv vs. defensiv, Benutzung von Wertsicherungsstrategien etc. Auch Value vs. Growth werden häufig als unterschiedliche Anlagestile bezeichnet. Siehe dazu Paulus/Sauer (2001): 1683–1693 [84] und Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 127–162 [14]. Auch Spremann sieht den Anlagestil als Teilkomponente der Asset Allocation. Siehe dazu Spremann (2008): 42 [106]. Für eine Diskussion über die ebenfalls sehr heterogene Auffassung des Investmentstil-(-style-)Begriffes siehe Postert (2007): 39–43 [89].

Auch zu den Begrifflichkeiten der taktischen und strategischen Asset Allocation gibt es abweichende Begriffsverständnisse, siehe dazu Günther et al. (2012): 153–155 [40].

Vgl. o. V. (2015b): 1 [81].

Vgl. Poddig/Brinkmann/Seiler (2009): 17 f. [87], Jacob (2012): 134 und 146 [55], Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 230 [109].

Die Fundamentalanalyse kann sich neben Unternehmen auch auf andere Objekte beziehen wie bspw. Anleihen, Immobilien, Rohstoffe und Kunst. Auf das grundsätzlich vergleichbare Vorgehen soll an dieser Stelle lediglich verwiesen werden, da der Fokus dieses Buches auf der Assetklasse Aktien liegt. Siehe dazu Jacob (2012): 149–153 [55].

Vgl. Murphy (1999): 24 f. [74], Braun (2007): 3 [12], Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 163 [14].

Vgl. Braun (2007): 7 f. [12] und Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 230 [109]. Zum genauen Vorgehen der Global-, Branchen- und Unternehmensanalyse zur Bestimmung des inneren Wertes siehe Zdral (2000): 98–124 [117], Braun (2007): 9–29 und 33–38 [12] sowie Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 231–269 [109].

Vgl. Braun (2007): 29–33 [12]. Siehe dort auch für eine ausführlichere Darstellung der Kennzahlen.

Hierbei werden nur Strategien aufgeführt, die in den im Rahmen dieses Buches relevanten Aktien- oder Mischfonds umgesetzt werden.

Zudem existieren zahlreiche Fonds, deren Anlagestrategie es ist, in bestimmte Themenfelder zu investieren, denen eine wachsende Bedeutung prognostiziert wird. Hierbei werden Titel ausgewählt, die innerhalb dieser Bereiche tätig sind und von der Prognose fundamental profitieren sollen. Solche Felder wären bspw. der demografische Wandel, Informationstechnologien, aufstrebende Märkte, bestimmte Ereignisse (Olympische Spiele, EU-Beitritt etc.). Siehe dazu Cesar (2000): 107–111 [16] und Kaiser/Vöcking (2002): 125–138 und 349–360 [63]. Diese Strategien suchen zwar auch nach fundamentalen Veränderungen, zeigen aber keine direkte Auswahl bestimmter Titel innerhalb der Themengebiete auf, sodass sie hier nicht als eigenständige fundamentale Anlagestrategien gesehen werden.

Für den Erfolg dieser Strategien sei auf Abschn. 3.2 sowie O’Shaughnessy (2007) [82] verwiesen. Dort untersucht der Autor von 1963 bis 2003 mehr als 50 verschiedene Anlagestrategien auf ihren Erfolg hin.

Vgl. Cesar (2000): 95–97 [16] und Jünemann/Imbacher (2007): 174–176 [61].

Vgl. Cesar (2000): 101 f. [16] und Eling (2006): 19 f. [28].

Vgl. Abschn. 3.2, Zdral (2000): 125 f. [117], Browne (2007): 25–40 und 49–63 [13] sowie Graham (2011): 209–227, 232–244, 537–549 [39].

Vgl. Abschn. 3.2. Es wird davon ausgegangen, dass dieses Wachstumspotenzial noch nicht vollständig eingepreist ist bzw. das Unternehmen auch in Zukunft weiter wachsen wird, was eine Wertsteigerung zur Folge hätte. Siehe dazu Allianz Global Investors (2009): 4 [1] und o. V. (2009b): 1 [79].

Vgl. Drobetz (2003): 121, 123, 144 [27], Bernstein (2006): 137 [10], Allianz Global Investors (2009): 4 [1], o. V. (2009b): 1 [79] sowie Dembowski (2012): 244 [21].

Vgl. Allianz Global Investors (2009): 5 [1].

Vgl. Murphy (1999): 22–24 [74], Braun (2007): 3 f. [12], Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 167 [14].

Vgl. Murphy (1999): 24 f. [74], Hielscher (2001): 46 f. [47], Braun (2007): 39 f. [12].

Vgl. Murphy (1999): 29 [74], Hielscher (2001): 47 [47] sowie Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 274 [109]. Für eine ausführliche Darlegung der unterschiedlichen Verfahrensformen siehe Murphy (1999): 51–399, 419–436 [74], Hielscher (2001): 52–59 [47], Aschoff (2006): 191–252, 359–448 [3], Braun (2007): 343–69 [12], Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 270–292 [109] sowie Jacob (2012): 154–158 [55].

Für verschiedene Momentum-Strategien siehe Naggl (2000): 261 [75] und Aschoff (2006): 59–69 [3]. Für einen Mischfonds mit technischer Anlagestrategie siehe beispielhaft den HLB Universal-Strategie Fonds: o. V. (2002b): 1 [78]. Es werden hierbei erneut nur solche Strategien aufgeführt, welche bei den hier relevanten Aktien- oder Mischfonds Anwendung finden.

Vgl. Cesar (2000): 94 f. [16] und Jünemann/Imbacher (2007): 178 f. [61]. Hierbei müssen traditionelle Chartisten, die fast ausschließlich Charts analysieren, von technischen Analysten unterschieden werden, welche statistische Methoden bei quantitativen Handelsmodellen verwenden. Somit stellt das „Charting“ ein Teilgebiet der technischen Analyse dar. Beide beziehen ihre Untersuchungen auf die Marktbewegungen und i. d. R. werden sie miteinander kombiniert. Siehe dazu Murphy (1999): 29 f. [74] und Jacob (2012): 154 [55].

Vgl. Aschoff (2006): 257–353 [3], Jünemann/Imbacher (2007): 179–182 [61] sowie Schwarzer (2012a) [103]. Siehe dazu ebenfalls Abschn. 3.2.

Beispiele von Fondsmanagern, die behaupten, dass mithilfe von Behavioral Finance Erkenntnissen Marktbewegungen prognostiziert und entsprechende Anlagestrategien auf Basis dieser Erkenntnisse formuliert werden können finden sich bei Clemens (2009): 194–197 [18], Hübner (2009): 206 f. [50], Longeval/van Nieuwerburgh (2009): 218–223 [67], McLean (2009): 230–232 [71].

Richard Thaler ist Professor an der Universität von Chicago. Die Gründer des LSV Asset Management sind Josef Lakonishok (Professor an der Universität von Illinois), Andrei Shleifer (Professor an der Universität Harvard) sowie Robert Vishny (Professor an der Universität von Chicago).

Vgl. Santoni/Kelshiker (2010): 58 [96].

Siehe dazu Abb. 5.1. Lediglich Holtfort/Loock (2014) [48] gehen auf die qualitative Zusammensetzung der Behavioral-Finance-Fonds kurz ein. Dabei legen sie ihren Analysefokus weniger auf die tatsächliche Umsetzung der Behavioral Finance-Strategie als auf eine Darstellung grober Ausgestaltungsmerkmale wie die Ausschüttungsform, die Marktkapitalisierung sowie die regionalen Anlageschwerpunkte.

In Bezug auf die anderen Unterteilungskriterien von Fonds liegen keine besonderen Abweichungen vor.

Wie in Abschn. 4.1.1.1 erklärt, gibt es eine rechtliche Vorgabe für die grundsätzlich zulässigen Vermögenswerte sowie die Mindestinvestition von 51 % in den namengebenden Vermögenswert. Der Verkaufsprospekt muss von der BaFin genehmigt werden. Siehe dazu Devesa/Durben/Engel (2014): 319, 324 [22].

Die bestehende Literatur zu Behavioral-Finance-Fonds ist in Abschn. 5.1 aufgeführt.

Siehe dazu Abschn. 5.1. Hier werden die bisherigen Performancestudien über Behavioral-Finance-Fonds skizziert.

Die wenigen vorangegangenen Untersuchungen unterscheiden sich hierbei. Während Reinhart/Brennan, Santoni/Kelshiker, Philippas sowie Holtfort/Loock lediglich Fonds in ihre Untersuchung einfließen ließen, die selbst ihren Behavioral Finance-Hintergrund formuliert haben, bezogen Wright/Banerjee/Boney, Goodfellow/Schiereck/Wippler sowie Furuzonfari/Huang/Wang auch durch Medien bezeichnete Fonds in ihre Ausführungen mit ein. Siehe dazu Reinhart/Brennan (2007): 3 [91], Wright/Banerjee/Boney (2008): 82 [116], Santoni/Kelshiker (2010): 58 [96], Furuzonfari/Huang/Wang (2011): 3 [35], Philippas (2012): 6 [86], Goodfellow/Schiereck/Wippler (2013): 115 [37] sowie Holtfort/Loock (2014): 405 [48].

Der Begriff „Behavioral“ wird im amerikanischen Englisch präferiert und ist in der Literatur bevorzugt zu finden. Einzelne nicht-amerikanische Publikationen nutzen den Begriff „Behavioural“, wobei beide als vollkommen synonym anzusehen sind und auch im Rahmen dieses Buches synonym verwendet werden.

Der Verkaufsprospekt ist gemäß § 164 Abs. 1 KAGB von der Kapitalverwaltungsgesellschaft oder der EU-OGAW-Verwaltungsgesellschaft zu veröffentlichen und gemäß § 164 Abs. 3 KAGB aktuell zu halten. In ihm müssen unter anderem folgende Angaben enthalten sein: „eine Beschreibung der Anlageziele des Investmentvermögens einschließlich der finanziellen Ziele und Beschreibungen der Anlagepolitik und -strategie, einschließlich etwaiger Konkretisierungen und Beschränkungen bezüglich dieser Anlagepolitik und -strategie.“ § 165 Abs. 2 Ziffer 2 KAGB.

Für die verpflichtende Anfertigung der drei Dokumente für OAGWs siehe § 101 Abs. 1 KAGB, § 103 KAGB sowie § 164 Abs. 1 KAGB [62].

Die wesentlichen Anlegerinformationen bzw. das KIID müssen nur eine „kurze Beschreibung der Anlageziele und der Anlagepolitik“ beinhalten. § 166 Abs. 2 Ziffer 2 KAGB. Der Jahresbericht und der Halbjahresbericht müssen „alle wesentlichen Angaben enthalten, die es den Anlegern ermöglichen, sich ein Urteil über diese Tätigkeit und die Ergebnisse des Sondervermögens zu bilden“. § 101 Abs. 1 KAGB. Bei der Aufzählung der notwendigen Inhalte wird die Anlagestrategie oder -politik nicht explizit erwähnt. Für die detaillierten Inhalte siehe § 101 KAGB und § 103 KAGB [62].

Grundsätzlich denkbar wäre auch eine Ausweitung der Begriffssuche gewesen, indem das hier beschriebene Vorgehen mit dem Begriff „Behavioral Finance“ ergänzt worden wäre mit bspw. den Begriffen „verhaltenswissenschaftlich“, „Verhaltensfehler“, „Stimmung“, „irrational“, „psychologisch“ etc. Die Suche wurde in diesem Buch auf den Begriff Behavioral Finance begrenzt, da dies den wissenschaftlichen Terminus darstellt und somit eine Umsetzung dieser wissenschaftlichen Theorie am ehesten signalisiert. Es wäre allerdings zu prüfen, ob eine Ausweitung des Suchbegriffs unter Umständen abweichende Strategievarianten ermitteln würde.

Ein weiteres sinnvolles Kriterium als Indiz für die Tiefe der Behavioral Finance-Verwurzelung in der Anlagestrategie wäre die Häufigkeit der Erwähnung in den verschiedenen Quellen.

Grundsätzlich können Fonds ihre Anlagestrategie und Stilrichtung ändern. In der folgenden Untersuchung wurde die jeweils zum Untersuchungszeitpunkt verfolgte Strategie analysiert. Dieses Vorgehen wird auch unterstützt durch die Beobachtungen von Jaunich, der in seiner Studie eine gewisse Konstanz in der Stilrichtung der Fonds eruiert. Siehe dazu Jaunich (2008): 161 [56].

Diese grundsätzliche Aufteilung in drei Obergruppen stellt hier lediglich eine Strategieanlehnung dar. Im Anschluss an den folgenden Strategieumsetzungsüberblick soll in Abschn. 5.3 die Behavioral Finance-Strategie von den beiden traditionellen Anlagestrategien (fundamental und technisch) abgegrenzt werden.

Die Begriffe Growth und Momentum werden von einigen Fondsgesellschaften synonym verwendet (Momentum i. e. S. = Growth). Innerhalb der folgenden Untersuchung werden die beiden Begriffe entsprechend abgegrenzt: Growth vermittelt wachstumsstarke Werte mit einer kennzahlenorientierten Titelselektion. Momentum repräsentiert eine Strategie, bei der Gewinner gekauft und Verlierer verkauft werden bzw. Titel ein technisches Momentum aufweisen (Indikator bspw. Preismomentum). Eine klare Abgrenzung ist sehr schwierig, da Growth-Werte i. d. R auch ein technisches Momentum aufweisen.

Für die Quellenunterlegung der folgenden Beschreibung der Fondsstrategien gilt: Grundsätzlich stammen die Informationen aus den bereits oben angesprochenen Quellen der speziellen Fonds bzw. ihrer Fondsgesellschaften, sofern sie die entsprechenden Fonds betreffen (siehe dazu Abschn. 4.3.1). Abb. 4.3 zeigt zudem welche Quellenarten bei den einzelnen Fonds verwendet wurden und welche zusätzlichen Zeitschriftenquellen hinzugezogen wurden, die ebenfalls Informationen direkt die Fondsstrategie betreffend oder indirekt Fondsgesellschaften und ihre Strategien (im Falle eines Bezuges zu den Fonds) beinhalten. Darüber hinaus sind in den folgenden Ausführungen an einigen Stellen noch Quellen angegeben, die einer Ergänzung für die Verknüpfung zwischen Behavioral Finance-Effekten und ihrer Umsetzung in den Behavioral-Finance-Fonds dienen.

Für die Erläuterungen zum Herdenverhalten siehe Abschn. 2.1.3.

Die Gewinnchancen dieser antizyklischen Strategie erkannte bereits Baron Rothschild zur Zeit der Napoleonischen Kriege: „Man muss kaufen, wenn die Kanonen donnern und verkaufen, wenn die Violinen spielen.“ Siehe dazu Braun (2007): 104 [12]. Das Herdenverhalten der anderen Marktteilnehmer soll ausgenutzt werden in dem Sinne: „when everyone thinks alike, everyone is likely to be wrong“. Siehe dazu Neill (1954): 1 [76].

Die Begriffe Stimmung und Sentiment werden hier und im Rest des Buches synonym verwendet.

Insbesondere für die antizyklische Contrarian-Strategie dienen auch Schlagzeilen und Titelbilder als Kontra-Indikatoren. Siehe dazu Davis (2005): 58–73 [20].

Eine detaillierte Ausführung der Stimmungsmessung inkl. einiger hier aufgeführter Indikatoren findet sich in der Strategiekategorie Abschn. 4.2.2.1 „C. Trenderkennung“, da hier sowohl die pro- als auch antizyklische Vorgehensweise gemeinsam angesprochen werden.

Begründungen für diese Überbewertung liegen zum einen in einer starken Verfügbarkeit der negativen Werte und zum anderen in einer gewissen Repräsentativität für das Unternehmen. Für die Erläuterungen der beiden Effekte siehe Abschn. 2.1.1.

Für die Erläuterungen zum Herdenverhalten siehe erneut Abschn. 2.1.3.

Für eine detaillierte Beleuchtung der Stimmungsmessung siehe die Ausführungen der folgenden Strategiekategorie Abschn. 4.2.2.1 „C. Trenderkennung“.

Teilweise werden auch fundamentale Entwicklungen und eine Finanzanalyse berücksichtigt. Diese sind allerdings der Identifizierung von übergeordneten Trends nachgelagert.

Die Fonds von LGT verweisen bei dieser Strategie auf die Analogie des Schönheitswettbewerbes von Keynes, wodurch sie aufzeigen wollen, dass der innere Wert des Wertpapieres nicht von Relevanz ist, sondern vielmehr die Marktmeinung. Siehe dazu Abschn. 1.3.2. Für die Behavioral Finance Verwendung speziell im Investmentprozess bei LGT siehe Hergert/Gunter (2009): 243–247 [46].

Eine genauere Begründung der Behavioral Finance für die zeitverzögerte Reaktion bei Gewinnüberraschungen wird in der Strategiegruppe Abschn. 4.2.2.2, B. formuliert.

Grundsätzlich lässt sich die Entstehung einer Momentum-Phase auch mithilfe der Repräsentativitätsheuristik erklären, da nach einer gewissen Folge gleicher Marktbewegungen diese als repräsentativ angesehen wird. Siehe dazu zusätzlich Hens/Bachmann (2008): 71–74 [45].

Für die Darlegung der Stimmung im Allgemeinen und der Emotionen siehe Abschn. 2.1.2.

Vgl. Hübner (2003): 20 [49] und Mattern (2007) [68].

Vgl. Braun (2007): 104 [12].

Für die Erläuterungen des Stimmungszyklus siehe Abschn. 2.1.2.

Vgl. Braun (2007): 105 f. [12]. Für weitere solche Indikatoren siehe Davis (1997): 178–191 [19] und Erhardt (1997): 228–245 [29]. Da Kleinanleger meist erst zum Ende eines Trends den Markt betreten, dient die Höhe des Odd-Lot-Indexes als Hinweis für Trendwenden.

Sentix – ein Kapitalmarktumfrageinstitut und Betreuer zweier Behavioral-Finance-Fonds innerhalb dieser Strategieklasse – erläutert weitere Messinstrumente für das Sentiment und seine Interpretation: Während kurzfristige Stimmungsextrema unmittelbare Indikatoren für Trendwechsel darstellen, besitzt das mittelfristige Stimmungsbild Prognosecharakter, da es die Marktbewertung der Anleger zeigt. Die Differenz der mittelfristigen Wertwahrnehmung und der kurzfristigen Marktstimmung stellt der Time-Differential-Index dar. Die Wahrscheinlichkeit, dass steigende oder fallende Kurse eine übertriebene Sorglosigkeit bedingt haben, misst der Overconfidence-Index. Für weitere Stimmungsanalyse- und massenpsychologische Instrumente siehe Davis (2005): 74–89 [20], Hübner/Hussy (2006b): 40 f. [52], Hübner/Hussy (2006c): 37 f. [53], Hübner/Hussy (2006d): 34 f. [54] sowie Sentix (2011) [104]. Für eine Darstellung der Sentimentmessung im Allgemeinen und der Sentix-Analyse im Speziellen siehe Schriek (2009): 131–136 [102].

Auch hier werden fundamentale und charttechnische Faktoren mit berücksichtigt. Der Schwerpunkt soll allerdings auf der Auswertung von Stimmungsbeobachtungen liegen.

Für die Erläuterungen der Value-Strategie siehe Abschn. 3.1 und Abschn. 4.1.1.3.

Oftmals werden die Strategien bei Small-Caps-Werten verfolgt, weil hier der Markt als weniger effizient angesehen wird.

Neben den ausführlichen Darstellungen zur Erklärung von Behavioral Finance-Effekten an anderen Stellen dieses Buchessiehe zusätzlich Montier (2010): 487–506 [72].

Siehe hierzu Dreman (1977): 147–156 [23]. Für Erläuterungen der Repräsentativitätsheuristik siehe Abschn. 2.1.1.

Siehe hierzu Dreman (1977): 258 f. [23], Dreman (1995): 42–51 [24], Dreman (1998): 246 f. [25] sowie Dreman (2011): 247 f. [26]. Für eine Darlegung des Überoptimismus siehe Kiehling (2001) 141–143 [65]. Für die Erklärung, dass sogenannte Glamour- oder Favorite-Werte dennoch verstärkt nachgefragt werden, siehe Statman (1995): 17–19 [108] und Arnswald (2001): 45 [2].

Für diese Herleitung von Dreman siehe auch Dreman (2011): 168–275 [26].

Die bewusste Ausklammerung der Fundamentalanalyse wird von verschiedenen Fondsgesellschaften strittig diskutiert. Andere sehen insbesondere einen psychologisch getriebenen Vergleich zwischen Preis und Wert als notwendig an, da eine Entscheidung ansonsten nur auf Markt- und Stimmungsinformationen beruhen würde.

Für eine ausführliche Darstellung der von Dreman verwendeten Indikatoren siehe Dreman (1977): 260–266 [23], Dreman (1998): 160–192 [25] sowie Dreman (2011): 249–267 und 279–302 [26]. Teilweise wird die Selektion von unterbewerteten Wertpapieren auch durch technische Analysemethoden untermauert, wie bspw. das Preismomentum.

Bei der Entscheidungsfindung und Prüfung der Nachhaltigkeit des Umschwungs hilft hier auch eine fundamentale Untersuchung.

Siehe hierzu Dreman (1998): 245–248 [25]. Eine genauere Begründung der Behavioral Finance für die zeitverzögerte Reaktion bei Gewinnüberraschungen wird in der Strategiegruppe 2b formuliert. Für eine zusätzliche Erläuterung der psychologischen Fehler (insb. Overconfidence) bei Gewinnprognosen und der Möglichkeiten zur Ausnutzung von Gewinnüberraschungen siehe Dreman (2011): 187–243 [26].

Für Erklärungen des nicht vorhandenen kausalen Zusammenhangs siehe Abschn. 2.1.1.

Für die verschiedenen Ansätze den Erfolg der Value-Strategie zu erklären, siehe Friesenegger/Riegler-Rittner (2009): 46–48 [32]. Für eine Darstellung der Gründe, warum es so schwer fällt, konträr zur Herde zu handeln, dies aber eine größere Erfolgschance bietet, siehe Dreman (2011): 266 f. [26] und Montier (2011): 161–169 [73].

Für die Erläuterungen der Verfügbarkeitsheuristik siehe Abschn. 2.1.1. Für die Verbindung der Verfügbarkeitsheuristik mit dem Value Investing siehe Hens/Bachmann (2008): 69 [45].

Für die Erläuterungen der Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2.

Für die Erläuterungen des Herdenverhaltens siehe Abschn. 2.1.3.

Für die Erläuterungen des Ankereffektes siehe Abschn. 2.1.1. Für die Erläuterungen des Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2.

Für die modelltheoretische Erklärung der Auswirkungen einer Gewinnüberraschung siehe Abschn. 2.3. Für die Verknüpfung der verschiedenen psychologischen Aspekte, insb. der naiven Extrapolation der eigenen Prognosen, der Ankerbildung und ihren Erklärungen für die Unterreaktionen bei Gewinnprognosen siehe Shefrin (2000): 59 f. [104] und Kiehling (2001): 147–152 [65]. Für eine detailliertere Erläuterung der Auswirkungen von Analystenempfehlungen, -revisionen, Kurszielen und Gewinnprognosen und deren mögliche Ausnutzung siehe Feldman/Livnat/Zhang (2012): 120–132 [31].

Für eine detaillierte Darstellung der verzerrten Reaktionen auf Gewinnbekanntgaben und speziell Gewinnüberraschungen durch die Behavioral Finance-Phänomene Selbstüberschätzung, Ankerbildung und Konservatismus inkl. dem Bezug zum von Fuller & Thaler betreuten Undiscovered Managers Behavioral Growth Fonds siehe Shefrin (2000): 106–119 [105].

Auch hier sind sich die Fonds uneinig, ob der bewusste Verzicht auf die klassische Fundamentalanalyse von Vorteil ist.

Daneben wird die Titelauswahl für wachstumsstarke Anlagen auf viele andere Kriterien gestützt.

Die drei in dieser Kategorie subsumierten Behavioral-Finance-Fonds werden alle von JPMorgan verwaltet. Ihre genaue inhaltliche Growth-Ausgestaltung lehnt sich an den prozyklischen Strategieteil der JPM Behavioral-Finance-Fonds aus der Kategorie Abschn. 4.2.2.3 C an.

Für die Erläuterungen zum Herdenverhalten siehe Abschn. 2.1.3.

Für die Erläuterungen der Value-Strategie siehe Abschn. 3.1 und Abschn. 4.1.1.3. Für die Erläuterungen der Stimmungsmessung siehe Strategiekategorie 1c.

Die drei anderen Hauptkomponenten der Investmentphilosophien von Graham und Buffet: die Sicherheitsmarge, das Investieren in Unternehmen und der wirtschaftliche Burggraben fließen hier in die fundamentale Analyse von unterbewerteten Titeln ein.

Für die Erläuterungen des Stimmungszyklus siehe Abschn. 2.1.2.

Beim First Private Europa Aktien Fonds wird diese Strategie auch als „Growing-Value“-Strategie tituliert.

Für die Erläuterungen des Momentum-Ansatzes siehe Abschn. 3.1 und 4.1.1.3.

Lakonishok weist darauf hin, dass diese Strategie grundsätzlich nicht neu ist, lediglich vereinzelte Aspekte hinzugekommen sind und der Prozess systematischer geworden ist.

Dieses Unterscheidungsmerkmal formulieren die Fondsgesellschaft LSV Asset Management und auch JPM.

Vgl. Becker (2016): 112–114 [8]. Die Value-Falle meint die Gefahr, zu lange in attraktiv bewerteten Titeln oder Märkten „sitzen“ zu bleiben, bevor sie sich positiv entwickeln. Siehe dazu Becker (2016): 112 [8].

Diese Systematik trifft auch im Falle einer aktiven, Behavioral Finance-gestützten Steuerung des Investitionsgrades zu.

Für die Erläuterungen der Repräsentativitätsheuristik siehe Abschn. 2.1.1. Für die Erläuterungen des fehlerhaften kausalen Zusammenhangs siehe Abschn. 2.1.1. Für eine Darlegung des Überoptimismus siehe Kiehling (2001): 141–143 [65].

Für die Erläuterungen der Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen des Ankereffektes siehe Abschn. 2.1.1. Für die Verbindung des Ankereffektes zum Momentum siehe zusätzlich Hens/Bachmann (2008): 74–77 [45].

Für die Erläuterungen der Stimmungsmessung siehe Strategiekategorie Abschn. 4.2.2.1 C.

100

Eine strikte Trennung anhand der genauen Gewichtung der beiden Strategieelemente kann aufgrund fehlender Informationen nicht vorgenommen werden. Die hier aufgeführte Abgrenzung wurde auf Grundlage vorhandener Informationen und abgeleiteter Tendenzen durchgeführt.

101

Bezeichnet werden die beiden Stilmerkmale mit „Bewertung und Dynamik“. Eine ganz klare Trennung, inwiefern die beiden Komponenten ineinander überfließend oder parallel verwendet werden, ist ebenfalls nicht möglich. Stellenweise lassen sich auch bei hier eingegliederten Fonds Anzeichen erkennen, dass in Titel investiert wird, bei denen alle Bewertungsfaktoren gemeinsam vorliegen (wachstumsstarke Aktien mit günstiger Bewertung und einem positiven Nachrichtenfluss) und somit kein „entweder oder“.

102

Für die Erläuterungen der Value-Strategie siehe Abschn. 3.1 und 4.1.1.3. Für die Erläuterungen des Momentum-Ansatzes siehe Abschn. 3.1 und 4.1.1.3.

103

Für die Erläuterungen der Overconfidence siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen der Loss Aversion siehe Abschn. 2.1.2.

104

Für die Erläuterungen der Regret Aversion siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen der kognitiven Dissonanz und der damit einhergehenden Konsequenzen siehe Abschn. 2.1.2. Für die Erläuterungen des Dispositioneffektes siehe Abschn. 2.1.1.

105

Anzumerken sei hier, dass diese Argumentation vor dem Hintergrund zweifelhaft erscheint, dass der Verkauf von Gewinnern einem positiven Momentum entgegenwirkt und lediglich ein negatives Momentum fördert, indem es die Anpassung verzögert.

106

Für die Erläuterungen des Ankereffektes siehe Abschn. 2.1.1.

107

Vgl. Zschäpitz (2013) [118] und Vollkommer (2014) [111].

108

Diese Vorgehensweise zeigen bspw. der H&A Sharewise Community Fonds sowie der Investor Fonds auf. Ersterer schwankt allerdings auch stärker als der Gesamtmarkt und weist eine Performancegebühr in Höhe von 15 % auf. Siehe dazu ebd.

109

Dieses Verfahren benutzt der „Intelligent Recommendations Global Growth Fonds“. Siehe dazu ebd.

110

Das stünde im Einklang mit der in Abschn. 4.3.2 hergeleiteten Definition von Behavioral-Finance-Fonds. Zu nennen ist hier auch die Social-Trading-Plattform wikifolio.com, bei der jeder seine Anlagestrategie anbieten kann und die besten Strategien verstärkt nachgefragt werden, sodass die Weisheit der Vielen genutzt werden soll. Siehe ausführlicher zu diesem Konzept Kern (2016): 137–139 [64].

111

Zu diesen zählen bspw. ein Hedgefonds von MarketPsych aus dem Jahr 2008 sowie ein Hedgefonds von Derwent Capital Markets mit Auflage 2011 und Schließung 2012.

112

Vgl. Schmidt (2013) [99] und Krauß/Nann (2013): 349 [66]. Skeptische Beurteilungen führen für diese Strategie die Schwierigkeit an, differenzieren zu können, welche Informationen wirklich neu sind und welche lediglich auf Aussagen oder Deutungen anderer Medien verweisen. Siehe dazu Schmidt (2013) [99].

113

Vgl. Bollen/Mao/Zeng (2011): 1–8 [11], Schmidt (2013) [99], Sprenger et al. (2014): 926–957 [107] sowie Rao/Srivastava (2014): 227–247 [90].

114

Vgl. Pöppe/Schiereck/Zielinski (2014): 618 f. [88]

115

Auch das stünde im Einklang mit der in Abschn. 4.3.2 hergeleiteten Definition von Behavioral-Finance-Fonds.

Bezieht sich demgegenüber die Textanalyse auf die reine Auswertung von Unternehmensdaten, müsste diese Fondsstrategie der fundamentalen Anlagestrategie zugewiesen werden, da hierbei entsprechend das Unternehmen den Mittelpunkt der Analyse kennzeichnet.

116

Auch die beiden Strategien aus dem vorherigen Abschnitt lassen sich in diese Matrix eingliedern. Beide versuchen die Stimmung zu messen und dabei eine Momentum-Phase zu prognostizieren und daran zu partizipieren.

117

Siehe dazu Abschn. 2.1.

118

Für eine detaillierte Darstellung des Einflusses von Emotionen auf die Entscheidungen privater Anleger siehe Mazanek (2006) [70] und Mattern (2008b) [69].

119

Für eine ausführliche Darstellung des Kontrasteffekts siehe Abschn. 2.1.

120

Für die Erklärungen der beiden Phänomene Abschn. 2.1.

121

Diese Form der Behavioral Finance-Integration in den Anlageprozess verfolgen auch Fonds, die nicht die Behavioral Finance-Theorie explizit in den Anlageprozess aufnehmen und somit nicht Teil des Untersuchungssamples sind.

122

Dies stellt unter anderem den Grund dafür dar, dass in Abschn. 2.1 auch Behavioral Finance-Effekte thematisiert werden, auf die nicht von Behavioral-Finance-Fonds explizit zurückgegriffen wird.

123

Gleiches gilt sicherlich auch für traditionelle Value-Fonds.

124

Siehe für eine Abgrenzung zwischen qualitativer und quantitativer Analyse in der Fußnote 469.

125

Vgl. Fuller (1995): 34 [33].

126

Bei JPMorgan stellt Behavioral Finance einen von drei Investmentansätzen neben Research Driven Process und Manager Driven Process dar. Daneben bieten auch Degroof, Dreman Value Management, LSV Asset Management, Nicholas-Applegate Capital Management, Quantitative Management Associates, LGT und Robeco einen auf Behavioral Finance fokussierten Investmentansatz an.

127

Eine klassische Erklärung der Mean Reversion wäre z. B.: ein erhöhtes Angebot durch stärkere Konkurrenz drückt den Ertrag, dann wird in die Produktionskapazität investiert und die Nachfrage erhöht sich etc.

128

Für die Prospect Theory siehe Abschn. 2.1.1 und für die Loss Aversion siehe Abschn. 2.1.2.

129

Vgl. Wright/Banerjee/Boney (2008) [116] und Holtfort/Loock (2014) [48]. Die genauen Aussagen der beiden Studien werden in Abschn. 5.1 thematisiert.

130

Das entspricht der im folgenden Abschnitt vorgenommenen Abgrenzung der Finanzanalysen. Die Sentimentanalyse ist hier ein typisches Behavioral Finance-Instrument, da der Fokus auf dem Menschen und nicht auf Kursen liegt.

131

Kausalitäten lassen sich besser einprägen, sodass die Begründungen der Behavioral-Finance-Fonds sehr gut aufgenommen werden.

132

Für eine allgemeine Untersuchung der Werbebeeinflussung auf die Risiko-Rendite-Wahrnehmung mithilfe der Behavioral Finance siehe Jordan (2003) [59] und Jordan (2004) [60].

133

Die wissenschaftliche grundsätzliche Rechtfertigung dieses Vorgehens beschreiben bereits der erste Teil dieses Buches, indem er die Möglichkeit von Marktineffizienzen aufzeigt, welche theoretisch ausnutzbar wären. Für eine Untermauerung, dass irrationales Verhalten die Kurse beeinflusst, siehe zudem Schmeling (2007) [98].

134

Vgl. Walker (2006): 45 f. [112] und Chekhlov (2010): 47 [17]. Für die enge Verknüpfung zwischen Behavioral Finance und der quantitativen Umsetzung siehe Heidorn/Siragusano (2004) [42], Reinhart/Brennan (2007): 1 f. [91], Hens (2009): 115 [44], o. V. (2009c): 36 [80] sowie Caginalp/DeSantis (2011): 1030 [15].

Weber untersucht die Verwendung von Heuristiken bei der Anlageentscheidung und stellt fest, dass oftmals vereinfachte Handelsregeln bessere Ergebnisse liefern als komplexe Entscheidungsmodelle. Dieses Ergebnis stützt somit die Benutzung von Heuristiken, sodass quantitative Modelle, welche oftmals ein heuristisches Vorgehen umsetzen, in Behavioral-Finance-Fonds durchaus sinnvoll erscheinen. Siehe zur Untersuchung Weber (2011) [114].

135

Fuller bzw. Santoni/Kelshiker unterscheiden die Methodemöglichkeiten Überrenditen zu erzielen hiervon abweichend. Fuller gibt 1995 lediglich zwei grundsätzlich verschiedene Optionen an: zum einen die Suche nach einzigartigen Informationen und zum anderen die Ausnutzung von Verhaltensanomalien. Siehe dazu Fuller (1995): 31 [33]. Santoni/Kelshiker vertiefen die möglichen Quellen für Outperformance, indem sie drei Herkunftsansätze dokumentieren: die Ausnutzung überlegener Informationen, Ausnutzung überlegener quantitativer Modelle zur Informationsverarbeitung, Ausnutzung von irrationalem Anlegerverhalten. Diese Sichtweise vertritt Fuller 2000 auch. Siehe dazu Fuller (2000): 291–293 [34] und Santoni/Kelshiker (2010): 57 [96].

Diese Aufteilung erscheint jedoch zu wenig trennscharf, da der letzte Punkt nicht gleichrangig zu den anderen beiden erscheint. Erkanntes Fehlverhalten kann zum einen eine besondere Information darstellen und wird zum anderen durch bestimmte Modelle ausgenutzt.

136

Einige Behavioral-Finance-Fonds grenzen ihre Finanzanalyse explizit von den traditionellen ab. Siehe hierzu bspw. Hübner/Hussy (2006a): 17–19 [51], Hübner/Hussy (2006c): 37 [53] sowie Hübner/Hussy (2006d): 34 [54].

137

Für die Belegung, dass sowohl die fundamentale als auch technische Analyse neben qualitativen auch quantitative Finanzanalysemethoden in Form von elektronischer Unterstützung (bspw. Inhaltsanalysen von Texten oder Einsatz von künstlicher Intelligenz) verwenden siehe Schmidt (2001): 926 [100].

Die beiden Begriffe sollen im Rahmen der hier vorgenommenen Strategieeinordnung wie folgt verstanden werden: Quantitativ meint hierbei eine Titelselektion, die rein mechanisch, durch computergestützte Modelle und emotionslos funktioniert. Die Entscheidung wird somit durch das entwickelte Programm autark und ohne Einfluss des Menschen getroffen. Qualitativ beinhaltet hier die Benutzung von qualitativen Instrumentarien, wie bspw. Erfahrungen und Expertise. Die Entscheidung beruht dabei auf dem Entschluss einer Einzelperson oder eines Teams. In Anlehnung an Paulus/Sauer (2001): 1684 f. [84], Oprée (2003): 1 [77], o. V. (2009c): 30 [80].

In der Literatur wird häufig die „quantitative Anlagestrategie“ als eine eigenständige Strategie angesehen. Siehe dazu und für eine Anlehnung der beiden Definitionen Steiner/Tebroke (1995): 315–322 [110] und Paulus/Sauer (2001): 1684 f. [84]. Hiervon wird im Rahmen dieses Buches Abstand genommen, da die oben ausgeführten Überlegungen darstellen, dass diese beiden Umsetzungsmethoden Teilkomponenten der bestehenden Anlagestrategien kennzeichnen und eine quantitative Strategie einen Anlagestil darstellt. Dieses Vorgehen stützen auch Sauer (2002): 163 [97], Hens (2009): 115 sowie o. V. (2009c): 30, 36 [80] sowie die Fußnoten.

Für einen Erfolgsvergleich der beiden Methoden siehe Montier (2010): 427–445 [72].

Eine Spezialisierung des quantitativen Anlagestils stellt die Benutzung von „künstlicher Intelligenz“ dar, die abgrenzend zur reinen quantitativen Methode Systeme entwickelt, die nach Mustern suchen und dabei auch lernfähig sind. Siehe dazu Williams (2001) [115].

138

Vgl. Murphy (1999): 24. Demzufolge untersucht die technische Analyse nicht das „Warum“, sondern nur das „Wie“.

139

Hiermit ist die klassische Unternehmensbewertung anhand von Bilanzen und Prognosen gemeint, bei denen der Blick auf dem Unternehmen liegt.

140

Das entspricht der in Abschn. 4.2 aufgezeigten Tendenz, dass Behavioral-Finance-Fonds verstärkt das Mittel der Stimmungsanalyse verwenden. Eine Call/Put-Ratio wäre eher der technischen Analyse zuzuordnen, da diese sich auf Kurse und Marktdaten bezieht.

Für weitere Ansätze über die Beziehung zwischen Behavioral Finance und technischer Analyse siehe Clemens (2009): 195 [18], Hübner (2009): 205 [50], Longeval/van Nieuwerburgh (2009): 218 [67], McLean (2009): 229 [71], Hergert/Gunter (2009): 240 [46].

141

Entsprechend werden insbesondere die traditionellen Analyseansätze oftmals eher als komplementär denn als konkurrierend angesehen. Siehe dazu Steiner/Tebroke (1995): 309 [110] und Sauer (2002): 163 [97]. Hens zeigt bspw. die Idee auf, die fundamentale Analyse mit der verhaltenswissenschaftlichen zu kombinieren in einer Vier-Felder-Matrix mit einer Diagonalen (mit neg. Steigung). Werte, die durch eine jeweils hohe fundamentale (x-Achse) und verhaltensorientierte (y-Achse) Bewertung geprägt sind (und rechts der Diagonale liegen), weisen entsprechend ein Kaufsignal auf. Siehe dazu Hens (2003) [43].

142

Vgl. Barberis/Thaler (2003): 1055 [6].

143

Vgl. Jensen (1978) [57]: 96, Roll (1992): 30 f. [94] sowie Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 75 [14].

144

Vgl. Bruns/Meyer-Bullerdiek (2008): 75 [14].

145

Siehe dazu Abschn. 1.3.1.

146

Vgl. Braun (2007): 113. [12]. So kritisiert Ross: „Psychology produces too many answers and no theory“. Siehe dazu Ross (2002): 135 [95].

147

Vgl. Ross (2002): 132 [95].

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Titel: Theoretische Begriffsanalyse des Behavioral-Finance-Fonds
verfasst von: Daniel Averbeck
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Buch: Added Value von Behavioral-Finance-Fonds
Print ISBN: 978-3-662-55923-9

Electronic ISBN: 978-3-662-55924-6

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-55924-6_4