Konjunkturprognose Mit Aktienkursen

...

von Aktienkursen. In der folgenden Abbildung ist die Bewegung des Deutschen Aktienindex (kurz: DAX) von 1960 bis Mitte 2013 zu sehen. Der DAX wird an den durchschnittlichen Kursbewegungen der Aktienkurse der 30 größten und umsatzstärksten Unternehmen gemessen.

In Abbildung 2 sind zwei Verläufe zu sehen. Die rote Linie stellt die Entwicklung des nominalen Aktienindex dar, so wie er in den Zeitungen und Nachrichten veröffentlicht wird. Dabei kann man sehen, dass der Index, ausgehend von dem Wert 410 im Jahr 1960, bis 1980 etwa konstant verlief. Bis zum Jahr 1990 stieg er dann enorm auf mehr als 1800 Punkte an. Im Februar 2000 stand er bereits auf über 7600. Doch dann fiel er im Frühjahr 2003 wieder auf 2200 Punkte ab, erst 2007 erreichte er wieder Werte um die 8000. Daran ist zu sehen, dass der Aktienindex doch starke Schwankungen aufweist.

Wesentlich interessanter jedoch ist der reale, um die Inflation bereinigte Aktienindex. Diesen erhält man, indem man für jedes Jahr den nominalen Kursindex durch den jeweiligen Verbraucherpreisindex teilt. Im Jahr 1980 wurde der Verbraucherpreisindex auf 1,0 gesetzt, somit sind in diesem Jahr nominaler und realer Aktienindex identisch. Den Verlauf des realen Aktienindex stellt die schwarze Linie in Abbildung 2 dar, er zeigt ein etwas anderes Bild, als der des nominalen Index. So zeigt sich, dass die Entwicklung am Aktienmarkt in den 60er und 70er Jahren eher trostlos verlief. Ein stetig steigendes Preisniveau und ein weitgehend konstanter nominaler Aktienkurs sorgten dafür, dass der reale Aktienkurs von 860 im Jahr 1960 auf 500 im Jahr 1980 fiel. Mitte 1985 erreichte der reale Index wieder das Niveau von Anfang der 60er Jahre, woraufhin der Kurs dann jedoch deutlich anstieg und im Februar 2000 auf 4060 Punkten stand. Nach diesem Boom sind die Aktienkurse wieder deutlich gefallen.

Um zu überprüfen, ob die in den vorherigen Kapiteln beschriebene Annahme, dass die Geschehnisse am Aktienmarkt als Indikator für die konjunkturelle Entwicklung eines Landes dienen können, haben wir folgende Überlegungen angestellt: Welche wirtschaftliche Größe in Deutschland, spiegelt die Entwicklungen am Aktienmarkt am besten wieder? Wir haben uns folglich für den DAX entschieden. Als Gegenpart zum Vertreter des Aktienmarktes, benötigten wir eine Größe, welche die konjunkturelle Situation Deutschlands repräsentiert, wobei wir uns für das Bruttoinlandsprodukt entschieden haben, genauer noch, für das reale Bruttoinlandsprodukt, da es im Gegensatz zum nominalen Bruttoinlandsprodukt wesentlich genauer Auskunft über die Wirtschaftsleistung und Wertschöpfung eines Landes gibt, da es unabhängig von Preisänderungen anhand der Marktpreise eines Basisjahres errechnet wird. Ein graphischer Vergleich der beiden Größen BIP und DAX über einen bestimmten Zeitraum, lässt einen qualitativen Zusammenhang vermuten.

Um nun zu überprüfen, ob es einen direkten Zusammenhang zwischen dem Verlauf des Deutschen Aktienindex und des realen Bruttoinlandsproduktes gibt, haben wir uns deren jeweilige Quartalszahlen im Zeitraum von 2000 bis 2015 von der Internetseite des Statistischen Bundesamtes eingeholt. Als Analyseverfahren für unsere Untersuchung haben wir uns für eine Regressionsanalyse entschieden, mit ihr lässt sich feststellen, welchen linearen Zusammenhang es zwischen den beiden Variablen gibt. Die Werte des Deutschen Aktienindex haben wir als exogene, bzw. unabhängige Variable festgelegt, demnach betrachten wir sie als gegebene Werte in unserem Modell um mit ihnen die Ausprägung der Reaktionsvariablen, also des realen Bruttoinlandsproduktes erklären zu können.

Die Idee war nun, die Werte der beiden Variablen aus fünf verschiedenen zeitlichen Ebenen zu betrachten, um folgende Dinge feststellen zu können:

Gibt es überhaupt einen linearen Zusammenhang der beiden Größen?

Wächst oder schrumpft dieser Zusammenhang, wenn man die Werte des Deutschen Aktienindex mit den Werten des realen Bruttoinlandsproduktes drei Monate, sechs Monate, neun Monate und zwölf Monate später vergleicht?

Dazu haben wir zunächst die Korrelation der beiden Größen zu gleichem Zeitpunkt dargestellt:

Die Punktwolke in der Abbildung weist eindeutig darauf hin, dass zwischen dem Deutschen Aktienindex und dem realen Bruttoinlandsprodukt ein positiv linearer Zusammenhang besteht. Verdeutlicht wird es durch den positiven Korrelationskoeffizienten von 0,7452. In der Regel wird ab einem Wert des Korrelationskoeffizienten ab 0,6 von einem statistisch erkennbaren Zusammenhang gesprochen. Auch wenn man auf Grund dieser Untersuchung nicht von einem kausalen Zusammenhang sprechen kann, lässt es sich mit ziemlicher Sicherheit sagen, dass die Entwicklung auf dem Aktienmarkt die konjunkturelle Entwicklung eines Landes sehr gut abbilden kann.

Wenn man nun einmal den Aktienkursverlauf mit den Werten des realen Bruttoinlandsproduktes drei Monate später vergleicht, zeichnet sich in der Punktewolke natürlich ein ähnliches Bild ab, wie in der vorherigen Abbildung. Doch der entscheidende Unterschied besteht in dem Anstieg des Korrelationskoeffizienten, der nun bei 0,7745 steht und somit einen noch stärkeren positiv linearen Zusammenhang feststellen lässt.

Noch deutlicher ist dieser Anstieg in der nachfolgenden Abbildung zu sehen.

Abb. 5: Korrelation von DAX und BIP mit 6 Monaten Zeitversatz

(Quelle: eigene Erstellung auf Basis von Daten des Statistischen Bundesamtes)

Hier steigt der Korrelationskoeffizient auf 0,78514 an und der positiv lineare Zusammenhang wird nochmals geringfügig größer. Demnach bewahrheitet sich die von uns angestellte Vermutung und die aus der Theorie aufgestellte Behauptung, dass sich anhand der Aktienkurse frühzeitig auf die kommende konjunkturelle Entwicklung schließen lässt.

Wenn man nun noch auf die folgenden Untersuchungen schaut, einmal der Vergleich mit den Werten des realen BIP, die 9 Monate und die ein ganzes Jahr in der Zukunft liegen. lässt sich feststellen, dass der Korrelationskoeffizient wieder ziemlich stark sinkt. Von zunächst 0,7513 auf einen Wert von 0,68875.

Hier noch einmal eine übersichtliche Darstellung, der ermittelten Werte unserer Untersuchung:

Zeitversatz keiner 3 Monate 6 Monate 9 Monate 12 Monate

Korrelations-koeffizient 0,745 0,774 0,785 0,751 0,689