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TEIL3: Markt Flashcards

1
Q

Strenge Effizienz-Hypothese

A

Marktpreis enthält alle Informationen & zukünftige Informationen sind nicht vorhersehbar, sonst wären sie schon eingepreist

  • > Marktpreis = Fundamentalwert (abgezinster Strom aller zukünftiger Erträge
  • > Charts = Random Walks
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2
Q

Halb strenge Effizienz-Hypothese

A

Preis enthält alle öffentlichen Informationen.

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3
Q

Schwache Effizienz-Hypothese

A

Informationen beeinflussen den Preis.

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4
Q

Arbitrage

A

(risikoloses) Ausnutzen von Preisdifferenzen & Fehlbewertung -> soll dafür sorgen, dass sich immer umgehend GG einstellt – für Arbitrage kann viel Kapital nötig sein (stellt aber Annahme der Risikolosigkeit in Frage)
- shortselling eines Substitutes verringert zwar Kapitalbedarf erhöht aber Risiken (z.B.
unzureichende Korrelation eines Substitutes)

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5
Q

Arbitrage und Fehlbewertungen

A

Noise-Traders (Leute die z.B. Gerüchte über Aktien streuen) können lange bei ihrer
Fehlbewertung bleiben (oder noch verstärken) - Fehlbewertungen in Folge von fehlerhafter Erwartungsbildung (können sich im Markt
verstärken bzw. als self-fulfilling prophecy dauerhaft stabil sein) - Fehlbewertungen als Folge des Hyperbolic Discounting & anderen Effekte
- Aufnahme in einen Index verändert dauerhaft den Kurs

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6
Q

Twin Shares

A

Unternehmensstruktur mit 2 registrierten Gesellschaften & verschiedenen Aktionäre, die gemeinsam ihr operatives Geschäft betreiben (teilen sich Gewinne & Risiken, evtll Kosteneinsparungen)
-> Kurse müssten immer im gleichen Verhältnis sein/sich nicht voneinander wegbewegen. In Realität aber nicht der Fall. (Beweis: Fehlbewertungen eliminieren sich durch Arbitrage nicht am Markt!!)

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7
Q

False News Shock

A

Ineffizienz - Falschmeldungen haben enorme Auswirkungen auf Kurs (nicht nur eigener sondern auch der von anderen Unternehmen in der Branche)

  • > Kurs erholt sich nur langsam (Vertrauen aufbauen)
  • > Preis wird also nicht nur von Infos über Fundamentaldaten bestimmt (sonst hätte sich sofort nach Korrektur der Falschmeldung wieder alter Kurs eingestellt)
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8
Q

Momentum Strategie

A

Ineffizienz - Setze auf WPs, die in einem bestimmten Zeitraum am stärksten angestiegen sind.
-> empirischer Erfolg der Strategie widerspricht effizienten Markthypothese

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9
Q

Value Strategie

A

Setzte auf die WPs, die unterbewertet (Kurs < Buchwert) sind. -> Strategie in Theorie erfolgreich, in Praxis eher weniger

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10
Q

Asymmetrische Informationen

A

Bsp. „Lemon Market“: Verkäufer kenn wahren Zustand des Wagens – Käufer ist aus
mangelnder Kenntnis nur bereit den Durchschnittspreis zu zahlen - Negativauslese: Anbieter mit hoher Qualität ziehen sich aus Markt zurück -> Information wird nicht über
Preis transportiert!!
– ADVERSE SELEKTION: nur schlechte Risiken schließen (Versicherungs-) Vertrag
– MORAL HAZARD: Abschluss eines Vertrages führt zu einer Verhaltensänderung, die Risiko erhöht (gefährliches Handeln nach Versicherungsabschluss)

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11
Q

Höchstpreisauktion

A

ein verdecktes Gebot pro Bieter – Höchstbietender gewinnt (Bsp. Ausschreibungen & Aufträge)

  • -> Preis des Gutes = Höchstgebot
  • ->jeder kennt sein eigenes Gebot, aber nicht das der anderen
  • ->optimales Bietverhalten: Annahme der uniformen Gleichverteilung der Bewertungen v(i) im Intervall [v_-;v^-]
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12
Q

holländische Auktion

A

dynamische Version von Höchstpreis: Auktion mit in Intervallen fallenden Preisen – erster Bieter gewinnt (Bsp. Blumen)
–> Uhr läuft runter und der erste der die Uhr anhält bekommt Gut zu dem Preis bei dem angehalten wurde

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13
Q

Zweithöchstpreisauktion (Vickrey)

A

ein verdecktes Gebot pro Bieter – Höchstbietender gewinnt und
zahlt zweithöchstes Gebot (Bsp. Briefmarken, selten)
–> Auktion ist Anreizkompatibel: Es lohnt sich für keinen Bieter von wahrer Bewertung abzuweichen
– Gebot = ZB: dominante Strategie — Gebot < ZB: verringert Gewinn-WS aber beeinflusst Preis nicht – Gebot > ZB: erhöht nicht Gewinn-WS für Erhalt unter ZB

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14
Q

englische Auktion

A

dynamische Version von Zweithöchstpreis: Bieter steigern sich hoch, bis nur noch ein Bieter im Rennen ist - sein letztes Gebot ist der Preis, zu dem er das Gut erhält (Bsp. Verkauf von Kunst)

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15
Q

Theoretisch sollten sich Entscheider in statischen & dynamischen Auktionen gleich verhalten, im Experiment zeigt sich aber: …?

A
    • Preise Höchstpreisauktionen > Preise holländische Auktionen (Grund: Fehler bei Verarbeitung von WS)
    • Preise Zweitpreisauktionen > Preise englische Auktionen (Grund: Entscheider glauben Gewinn-ES zu erhöhen, wenn sie bei Zweitpreis ihren wahren Wert überbieten)
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16
Q

generell scheint es, dass Bieter optimaler entscheiden, wenn sie …? und warum?

A

wenn sie nur vorgegebene Preise durch einen Auktionator akzeptieren/ablehnen müssen, als wenn sie selbst Preise nennen müssen: Aufmerksamkeit des kognitiven Systems liegt bei Höchst-/Zweitpreisauktionen auf dem Gebot bzw. Preis (Fokus auf das, was man bieten sollte)

    • Aufmerksamkeit des kognitiven Systems liegt bei holländischen/englischen Auktionen auf dem Return (Fokus auf eigenen Gewinn)
    • Dominante Strategien setzen sich nur dann durch, wenn sie (einfach) erkannt werden
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17
Q

Common Value Auctions ( und Bsp)

A

Alle Bieter geben gleichzeitig und unabhängig ein Gebot b(i) für ein Gut ab, das für alle den unbekannten Wert V hat. Jeder Bieter erhält ein i.i.d. Signal xi ∈ [V − ε, V + ε] vom wahren Wert. Der Höchstbieter erhält das Gut zum Höchstgebot. Sein Gewinn ist: R = V − b, die Auszahlung für die Nichterwerber ist 0. BEISPIEL: Bieterwettkampf bei Ablösesumme für Sportler oder bei Corporate Takeovers

18
Q

Winner’s Curse

A

nur bei common value - Bieter mit größtem Signal wird höchstes Gebot abgeben (Gefahr, dass er Kaufpreis bezahlt der den tatsächlichen Artikelwert übersteigt)

19
Q

Winner’s Curse - im Experiment beobachtet man, dass…?

A

bei unerfahrenen Subjects zu hohe Gebote (ca. 80% machen Verluste; 60% aller Gebote liegen über Erwartungswert für höchstes Signal)

    • Subjects, die Erfahrungen in Private Value Höchstpreisauktionen haben schneiden besser ab, bieten aber immer noch zu hoch
    • Winner’s Curse steigt mit Anzahl der Bieter
    • Öffentliche Infos über das kleinste Signal xL reduzieren in kleinen Gruppen den WC erheblich:In Common Value English Auction sollte der Bieter mit dem kleinsten Signal aussteigen, wenn die Gebote sein Signal übersteigen (dadurch wird xL allgemein bekannt), ABER Spieler mit kleinsten Signal steigt nicht aus wenn andere noch weiter bieten (geht davon aus dass er schlechtes Signal hat)-> bewirkt Verzerrung gegenüber öffentlichen Signal
  • -Im Experiment beobachtet man einen hohen Winner’s Curse, weil es nur eine begrenzte Haftung gibt & subjects nur durch aggressives Bieten einen Gewinn machen können, z.B. kurzfristig orientierte Manager
20
Q

Lernen wird auf 2 Arten beobachtet:

A

(1) „Market-Learning“: aggressive Bieter scheiden durch Bankrott aus (Vorsichtige nicht)
(2) Individuelles Lernen: Bieter werden vorsichtiger

21
Q

Last-Minute-Bidding (Sniping)

A

= Gebotsabgabe in letzten Sekunden vor Gebotsende um Preis nicht in die Höhe zu treiben

22
Q

Ockenfels & Roth - Untersuchung (LMB)

A

Untersuchung von Bietverhalten in Private/Common Value-English-Auction mit unterschiedlichen Regeln für das Ende: Ebay mit festem Endzeitpunkt (hard close)
- Ebay bietet Bidding-Proxy (Automat, der bestehendes Gebot bis zu einem vorgegebenen Höchstwert überbietet)
– Gefahr des Last-Minute-bidding: Bieter kommt nicht mehr zum Zug, weil System (früher) nur begrenzte Zugriffsmöglichkeiten hat
– Amazon mit Ende, wenn 10 Minuten kein Gebot mehr eingeht (automatic extension)
– Private Value = Auktionen von Computer und Common Value = Auktionen von Antiquitäten
BEOBACHTUNGEN AM MARKT: höherer Anteil der LMB bei ebay als bei Amazon und geringe Änderungen der Regeln können große Änderungen im Verhalten bewirken

23
Q

Strategisches Sniping

A

Sniping kann GG sein, bei dem erwarteter Gewinn des Käufers zu Lasten des Verkäufers größer wird
– Bei Common Value Auctions verrät Bieter durch Verhalten Informationen – deswegen kann Sniping optimal sein

24
Q

Nichtstrategische Gründe bei Sniping

A

Flexibilität zwischen ähnlichen Auktionen wahren

– Zahlungsbereitschaft nimmt mit Zeit zu

25
Q

Double Auction (Vernon Smith)

A

Alle Händler agieren gleichzeitig & öffentlich! Jeder Händler kann auf beiden Seiten des Marktes agieren, solange das Orderbuch
geöffnet ist (nur für begrenzte Zeit), indem er:
(1) Kaufs-/Verkaufsangebote in Orderbuch einstellt
(2) Bestehende Kauf-/Verkaufsgebote annimmt
—> Vertragsabschluss = aktives Matching (selbst Angebote machen falls mit bisherigen nicht zufrieden, Auktion) kein automatisches Matching von Angebot & Nachfrage wie bei Börsen

26
Q

DA als ideales Modell für Märkte

A

GG stellt sich nach kurzer Laufzeit ein, Ergebnis stabil

    • Common-Knowledge über Angebots-/Nachfragefunktion nicht notwendig
    • selbst wenn einer Marktseite Monopol ist stellt sich Konkurrenz-GG ein (Monopolmenge würde sich am Anfang zwar einstellen, aber Monopolist würde Preis irgendwann senken um den Rest abzuschöpfen – wenn das einmal passiert ist, warten die Konsumenten in Zukunft immer darauf bis er wieder Preise senkt)
27
Q

Informationstransfer (Experiment von Pott & Sunder)

A

Experiment, indem es common knowledge gibt: 6 informierte & 6 uninformierte Akteure

  • Wenn Zahl der Zustände klein ist, stellt sich in kurzer Zeit das vollständig informierte GG ein (d.h. Uninformierte lernen schnell den wahren Zustand durch Beobachtung der Preise)
  • Selbst wenn nur weniger Insider (1 von 12) vorhanden sind, kann es zur Informationstransfer kommen (ABER nicht immer)
  • Informationsmäßig „dünne“ Märkte sind anfällig gegen Fehler, Teilnehmer lernen, dass Wert der Insiderinformation gering ist
  • Bei komplexer Situation stellt sich das vollständig informierte GG fast nie ein, d.h. uninformierte Händler kennen nicht wahren Zustand der Welt
28
Q

Rational Expectation Equilibrium (Informationsstransfer)

A

Markt offenbart verstreute/unvollständige Infos über Teilnehmer um alle mit gemeinsamer Info auszustatten –> In Märkten mit Arrow-Debreu-Securities wird RE erreicht & in Märkten, in dem alle die gleichen Dividenden haben (Mehrere Händler wissen, dass ein Zustand nicht eingetreten ist. Dadurch konkurrieren sie sich nach unten, und die Kenntnis, dass der Zustand nicht auftritt, wird für alle offenbart) –>In Märkten mit einem WP, aber unterschiedlicher Bewertung wird RE NICHT erreicht

29
Q

Mehrperiodische WP-Märkte (Beobachtungen Experiment)

A

Extrem viele Gebote, obwohl es kein Handelsmotiv (für Risikoneutrale) gibt

    • PHASE1: Kontrakte liegen unter Fundamentalwert
    • PHASE2: Preise schießen in Höhe, bis weit über Fundamentalwerte Dividendensumme (16−t)max(X)  Bubble
    • PHASE3: In letzten Perioden erkennen Teilnehmer, dass die WP extrem überbewertet sind & versuchen sie zu verkaufen ( Preise stürzen ab: Crash)
30
Q

Erklärung für Bubbles

A

Strategische Unsicherheit & high order beliefs:
Common Knowledge über Dividendenprozess reicht nicht aus, um gemeinsame Erwartung zu gewährleisten. Jeder Händler kann unsicher sein, was Verhalten anderer mit gleichen Infos angeht -> kann zu Spekulationsblasen führen. Ein rationaler Händler kann den Vermögenswert wissentlich zu einem hohen Preis erwerben, wenn er glaubt, dass der Vermögenswert später zu einem noch höheren Preis an einen anderen Händler verkauft werden kann.
— Fehlendes Common Knowledge (über Rationalität der Marktteilnehmer)

31
Q

Adaptive Erwartungen versus rationale Erwartungen

A

Beobachtungen sind besser durch adaptive Erwartungen als durch rationale Erwartungen erklärbar (AMH postuliert nicht, dass der Markt immer im Gleichgewicht ist): AMH = Bildung von Erwartungen erfolgt als Anpassungsprozess
— EMH= Gibt keine systematischen Abweichungen der Erwartungen vom (realisierten) GG

32
Q

Beauty Contest/Guessing Game

A

Experiment für high beliefs order: Es geht nicht mehr darum, was ich für schön empfinde -> Voraussehen, was die durchschnittliche Meinung von der durchschnittlichen Meinung erwartet. – Nash-GG ist x= 0 für alle Spieler
Beobachtet wird aber x>0 für alle Spieler

33
Q

Modell von Obstfeld (spekulative Attacken)

A

Zustand der Ökonomie sei Y (T = Auszahlung ohne Attacke) & es gibt n Spieler, die sich unabhängig zwischen beiden Strategien, Attacke B (Shortselling der Währung) & Nichtattacke A entscheiden können

(1) Ist Y < T, dann lohnt sich Attacke nie
(2) Ist Y > Y* = a−1(1) lohnt sich Attacke immer (wenn man nur n=1 braucht damit Attacke erfolgreich)
(3) Ist T < Y < Y* liegt strategische Ungewissheit vor: Alle attackieren oder alle attackieren nicht.

34
Q

Global Games

A

Strategische Ungewissheit wird überwunden, wenn angenommen wird, dass Y nicht Common Knowledge ist & Spieler individuelles unabhängiges Signal Xi|Y erhalten -> dann existiert ein Treshold Y*, sodass für alle x

35
Q

Herding

A

Standardmodell: n-Personen-Spiel mit privater Information – wenn zum ersten Mal ein rationaler Spieler nicht seinem Signal folgt, folgen auch alle weiteren nicht mehr ihrem Signal, sondern der Herde (=Informationskaskade)

    • Bei Herding geht Information verloren, weil nicht alle privaten Signal offenbart werden -> zählen nur noch die ersten paar Infos, danach richten sich alle
    • zählt nur noch das was Vorgänger gemacht haben: wenn Anzahl der Infos für ein Signal überwiegen, dann entscheide ich mich unabhängig von meinem Signal dafür
    • ACHTUNG: es kann zu Herding in die falsche Richtung kommen! (ersten paar Infos falsch & alle anderen werden auch falsch wählen)
36
Q

Psychologisches Herding:

A
  • bei Ungewissheit ist es sicherer mit dem Markt zu schwimmen (Insbesondere, wenn Verluste entstehen, sind diese dann leichter zu rechtfertigen)
  • Kollektives Verhalten unterscheidet sich oft von individuellen Verhalten
37
Q

Contagion-Theorie

A

In Masse werden die Menschen schneller von Emotionen angesteckt, und rationales Entscheiden wird verhindert.

38
Q

Convergence-Theorie

A

In der Masse werden vorhandene Verhaltensmuster aktiviert

39
Q

Emergent-Norm-Theorie:

A

Kollektives Verhalten wird durch eine kontextbezogene Norm ausgelöst und führt zu gleichgerichteten Handlungen

40
Q

Beispiele für physiologisches Herding (3)

A

BANK RUNS: Kombination von Herding & Koordination (Gerüchte, dass Bank insolvent ist. Ich selber denke es ist gelogen, aber wenn alle ihr Geld abheben, werde ich es auch tun)

    • Kursstürze durch programmierte Handelsstrategien. (Bsp.: United Airline oder der Börsencrash von 1987).
    • MOMENTUM STRATEGIE: Auf die WP setzen, die in einem bestimmten Zeitraum am stärksten gestiegen sind
41
Q

Regulierung - Sollte auf Finanzmärkten eingegriffen werden?

A
  • Spekulation kann Bubbles (Fehlbewertungen) bewirken aber auch verhindern (dämpfen)
  • Verbraucherschutz um die Asymmetrie der Information zu beheben ist notwendig (Produkte & Risiken besser deklarieren, damit beide Seiten besser Bescheid wissen)
  • Haftung von Ratingagenturen statt staatlicher Zertifizierung
  • Regulierung der Boni von Händlern & Manager (Da sie nicht mit eigenem Geld “wetten” haben sie einen Anreiz hohe Risiken einzugehen)
  • Bepreisung des Systemrisiko statt Transaktionssteuer (alle Banken sind vernetzt, geht es einer schlecht, geht es allen schlecht  Risiko)
  • Corporate Governance für Investmentbanken & Hedgefonds sollte auch die FK-Geber (Banken) berücksichtigen

BF (3 decks)

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