Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/293503 
Erscheinungsjahr: 
2004
Quellenangabe: 
[Journal:] Kredit und Kapital [ISSN:] 1865-5734 [Volume:] 37 [Issue:] 2 [Year:] 2004 [Pages:] 223-245
Verlag: 
Duncker & Humblot, Berlin
Zusammenfassung: 
Random Walk oder Mean Reversion? Eine statistische Analyse des Kurs/Gewinn-Verhältnisses für den deutschen Aktienmarkt Im Zentrum der vorliegenden Ausarbeitung steht die Frage, ob das Modell eines Random Walk oder eines AR(1)-Prozesses ("Mean Reversion") besser geeignet ist, die Entwicklung des Kurs/Gewinn-Verhältnisses des Deutschen Aktienindex (DAX) zu beschreiben. Das Vorliegen einer der beiden alternativen Modellhypothesen hat entscheidende Auswirkungen auf die Frage der Prognostizierbarkeit der Modellgröße, hier des KGV. Die Random-Walk-Hypothese impliziert, dass ein "fairer" langfristiger Modellwert nicht existieren kann. Im Unterschied hierzu weist ein AR(1)-Prozess ein langfristiges Mittel auf, zu dem der Prozess mit einer gegebenen Elastizität hingezogen wird. Sowohl im Rahmen einer mehr explorativen Datenanalyse als auch auf der Basis einer Reihe von formalen statistischen Tests zeigt sich in uniformer Weise, dass die Hypothese des AR(1)-Prozesses die analysierte KGV-Zeitreihe statistisch besser repräsentiert als der Random Walk. Neben den entsprechenden Konsequenzen dieses Ergebnisses für die Prognose des Kurs/Gewinn-Verhältnisses des DAX wird auch die Frage behandelt, wie auf dieser Basis Prognosen für die DAX-Entwicklung selbst gewonnen werden können. (JEL C52, G10)
Zusammenfassung (übersetzt): 
Random Walk or Mean Reversion? A Statistical Analysis of the Price/Earnings Ratio for the German Stock Market The present contribution considers the question whether the random walk model or an AR(1)-process ("mean reversion") is a better representation for the development of the price/earnings ratio of the German blue-chip index DAX. Empirical evidence for one of these alternative model hypotheses is crucial to the predictability of the underlying variable, i.e. the P/E ratio. While the random walk hypothesis implies the non-existence of a long-run "fair" value for the variable of interest, an AR(1)-process, in contrast, possesses a long-run mean and exhibits mean reverting behaviour in that it fluctuates around this constant long-run value. Both an exploratory data analysis and a set of formal statistical tests equally lead to the conclusion that the hypothesis of an AR(1)-process, in a statistical sense, better represents the investigated time series data than the random walk model. The consequences of this key result are not only discussed with respect to the predictability of the P/E ratio of the German stock market index, but also with regard to forecasts for the development of the DAX itself
JEL: 
C52
G10
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

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