Random Walk oder Mean Reversion? : Eine statistische Analyse des Kurs-Gewinn-Verhältnisses für den deutschen Aktienmarkt


Albrecht, Peter ; Kantar, Cemil


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/2753
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-27538
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2003
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Rationalitätskonzepte, Entscheidungsverhalten und ökonomische Modellierung
Band/Volume: 03-31
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Deutsch
Einrichtung: Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre > Sonstige - Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre
MADOC-Schriftenreihe: Sonderforschungsbereich 504 > Rationalitätskonzepte, Entscheidungsverhalten und ökonomische Modellierung (Laufzeit 1997 - 2008)
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Normierte Schlagwörter (SWD): Deutschland , Aktienindex , Wertpapieranalyse , Schätzung , Irrfahrtsproblem , Autokorrelation
Abstract: 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 hypothe-sis 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.
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