ANALYSE MARKTEFFEKTE

„An Anatomy of Calendar Effects“ (2011) von Laurens Swinkels, Erasmus School of Economics und Robeco Investments.

Einfache kalenderbasierte Anlagestrategien faszinieren Forscher und Anleger seit Jahrzehnten. In der Vergangenheit lieferten verschiedene Studien empirische Belege für saisonale Effekte, wobei sich die Forschung auf folgende fünf Effekte konzentriert:

1. Halloween-Effekt: Bouman und Jacobsen (2002) und Jacobsen und Visaltanachoti (2009)
2. Januareffekt: Haug und Hirschey (2006)
3.  Monatswechseleffekt (Turn of the Month, kurz TOM): Lakonishok und Smidt (1988)
4. Wochenendeffekt: Cross (1973)
5. Feiertagseffekt: Ariel (1990)

Auf den ersten Blick scheint es, dass jeder der Effekte unterschiedlich ist und somit einen separaten Kalendereffekt darstellt. Da einige Kalendereffekte jedoch mehrere identische Handelstage haben, könnten die Effekte auch miteinander verbunden sein. Falls eine solche Wechselbeziehung besteht, aber nicht berücksichtigt wird, kann das dazu führen, dass die Anzahl der „echten“ Kalendereffekte überschätzt wird. Das Ziel der Forscher in der vorliegenden Studie ist deshalb, die fünf saisonalen Effekte gemeinsam zu testen und festzustellen, ob es bestimmte Kalendereffekte gibt, die durch andere mit erklärt werden.

Für diesen Zweck werden die fünf Saisonalitäten in der Studie wie folgt definiert:Halloween-Effekt:

• 1. November bis 30. AprilJanuareffekt: 1. bis 31. Januar
• Turn of the Month: letzter Handelstag des Monats bis vierter Handelstag des Folgemonats
• Wochenendeffekt: jeder Handelstag am Freitag
• Feiertagseffekt: jeder Handelstag vor zehn festgelegten US-Feiertagen

Bei den Daten der Studie handelt es sich um tägliche US-Aktienrenditen. Diese stammen vom Center for Research in Securities Prices (CRSP) und reichen vom 1. Juli 1963 bis zum 31. Dezember 2008.

Um die Zusammenhänge der einzelnen Effekte auseinanderzunehmen, nutzen die Forscher einen regressionsbasierten Ansatz mit Interaktionseffekten. In der Regression werden dabei alle fünf Kalendereffekte gleichzeitig auf gegenseitige Abhängigkeiten hin untersucht, indem jedes Datum insgesamt 32 Gruppen (= 2 hoch 5) zugeordnet wird. Das ermöglicht es, eine Sortierung der eigenständigen Signifikanz jedes Effekts zu ermitteln.

In den Untersuchungen kommen die Forscher zu dem erstaunlichen Ergebnis, dass der Halloween-Effekt und der TOM-Effekt die einzigen Saisonalitäten darstellen, die an isoliert auftretenden Tagen signifikant profitabel sind. Außerdem reduzieren sie die anderen drei Effekte vollständig auf Null. Die Forscher kalkulieren entsprechende Aktienprämien, also über den 30-tägigen T-Bill-Zinssatz hinausgehende Renditen. Diese betragen für diejenigen Zeiträume, in denen der Halloween- oder TOM-Effekt vorliegt, 7,2 Prozent. Ganz im Gegensatz dazu liegt die Prämie in allen anderen Zeiträumen nur bei -2,8 Prozent.

Die geringe Anzahl signifikanter Ergebnisse könnte auf die zeitliche Variation von Kalendermustern oder das Ausnutzen der Effekte durch (zu) viele Marktteilnehmer zurückzuführen sein. Um die wirtschaftliche Bedeutung zu bestimmen, wenden die Forscher für die zweite Teilperiode eine Monte-Carlo-Simulation an, die ebenfalls unabhängig von Verteilungsannahmen ist. Der einzige wirtschaftlich rentable Effekt ist der Monatswechsel +1 für den S&P 500. Der kumulierte Nettogewinn aus dem Kauf am letzten Handelstag des Monats und dem Verkauf am folgenden Handelstag (jeweils zum Schlusskurs) beträgt 27,54 Prozent.

Außerdem untersuchen die Forscher die gleichen Muster an weiteren internationalen Aktienmärkten in Großbritannien, Deutschland, Frankreich und Japan, wo die Ergebnisse jeweils sehr ähnlich sind. Weiterhin haben die Resultate auch dann Bestand, wenn man in den entsprechenden saisonalen Anlagestrategien Transaktionskosten berücksichtigt. Insgesamt zeigt sich damit ein grundsätzliches Muster an den Märkten, wonach die Renditen – wahrscheinlich auch bedingt durch die Stimmung der Marktteilnehmer – in der Mitte des Monats bzw. Jahres eher niedrig und in der Nähe der Wendepunkte der Monate bzw. Jahre eher hoch ausfallen.

Fazit

Der Halloween- und der TOM-Effekt sind die beiden wichtigsten Saisonalitäten. Der Januareffekt ist schon von sich aus schwach und für den Wochenend- und Feiertagseffekt ist von entscheidender Bedeutung, dass sie mit dem Halloween- oder TOM-Effekt zusammenfallen.

Grafik: Performance der einzelnen saisonalen Strategien. Isoliert betrachtet erzielen der Turn-of-the-Month- und der Halloween-Effekt die höchsten Renditen, während der Januar- und der Feiertagseffekt am schlechtesten abschneiden. Quelle: Swinkels, L. (2011), An Anatomy of Calendar Effects, Erasmus School of Economics und Robeco Investments, S. 23.