Integration und Volatilität bei Emerging Markets

Der Begriff „Emerging Markets“¹ beschreibt die aufstrebenden Lander der Regionen Südostasien, Lateinamerika, Afrika und dem Mittleren Osten sowie den Staaten in Mittel- und Ost-europa, die aufgrund ihrer politischen Systemveränderung, als Transformationsländer bezeichnet werden. Aufgrund der enormen Wachstumspotentiale der Kapitalmärkte sind dièse Schwellenländer in den letzten zwanzig Jahren zu einem wichtigen Bestandteil im internationalen Portfoliomanagement geworden. Die Aktienrenditen der Emerging Markets zeichnen sich durch hohe Mittelwerte aber auch durch hohe Volatilitäten aus.

Zur Einordnung von Aktienmärkten kann zunächst eine Systematisierung der Börsen nach den Handelsobjekten in Warenbörsen, Devisenbürsen und Wertpapierbörsen vorgenommen werden.²⁰ Während auf den Devisenbörsen²¹ die Auszahlungen bzw. Sichtguthaben bei ausländischen Banken in fremder Währung Gegenstand des Handels sind, wird auf den Warenbörsen²² mit standardisierten Rohstoffen sowie Naturprodukten und auf den Wertpapierbörsen²³ mit vertretbaren Wertpapieren bzw. Effekten gehandelt.

Unter einer Zeitreihe ist eine chronologisch geordnete Folge von Beobachtungen einer oder mehrerer sich im Zeitablauf verändernder Variablen zu verstehen. Häufig werden dabei univariate und multivariate Zeitreihen mit stetiger oder diskreter Zeitbetrachtung unterschieden. Bei den klassischen Komponentenmodellen der Zeitreihenanalyse wird eine Zeitreihe in Bewegungskomponenten zerlegt. Diese Komponenten lassen sich in einen Trend, d.h. in eine systematische und langfristige Veränderung des Mittelwertes einer Zeitreihe, in Konjunkturschwankungen, d.h. in langfristige Schwankungen der Beobachtungswerte um den Trend mit einer Periodenlänge von über einem Jahr, in Saisonschwankungen, d.h. in zeitliche Schwan¬kungen mit einer Periodenlänge bis zu einem Jahr und in eine Restkomponente, die alle nichtsystematischen Anteile beinhaltet, unterteilen. Dabei können sie durch additive, multiplikative oder gemischte Modelle miteinander verknüpft werden und bilden somit den Ausgangspunkt fur die Zeitreihenanalyse. Da das dynamische Verhalten der Zeitreihenmodelle im wesentlichen auf stochastischen Einflüssen beruht, sollen diese zunächst beschrieben werden. Anschließend werden die Zeitreihenmodelle, Komponenten und Tests betrachtet, die fur die Kointegrationsanalyse eine wesentliche Bedeutung haben.

Die ursprtinglichen ARCH(p)-Modelle sind Modelle der nichtlinearen Zeitreihenanalyse und wurden von Engle in den achtziger Jahren begründet.395 Durch das Akronym ARCH kommt zum Ausdruck, dass es sich dabei um ein autoregressives Modeli handelt, dass die Varianz σ _t ² konditional auf Kenntnis vergangener Kursbeobachtungen basiert und dass es sich um ein Modeli handelt, bei dem die Varianz nicht konstant ist. Mit diesem weitverbreiteten Modellansatz kann die zeitliche Variabilität der Varianz einer Finanzmarktzeitreihe und somit auch die Rendite im Zeitverlauf ermittelt und prognostiziert werden.

Das Ziel der empirischen Studien dieser Arbeit bestand zunächst darin, die aktüelleri Tendenzen und Entwicklungen der Integration von Emerging Markets zu analysieren. Dabei solite festgestellt werden, inwieweit eine Liberalisierung der Emerging Markets tatsächlich eine bessere Informationsverarbeitung und Integration der Länder zur Folge hat. Mit der Kointegrationsanalyse solite geklärt werden, inwieweit die Preise der Indizes zwischen zwei Ländern langfristig einem gemeinsamen stochastischen Trend folgen und wie die gegenseitigen Abhängigkeiten sind. Des weiteren solite untersucht werden, mit welchen Volatilitätsmodellen sich die Risiken vor und nach der Liberalisierung hinreichend genau approximieren lassen.