Informationseffizienz von Kapitalmarkten. Eine Analyse anhand des Zusammenhangs zwischen Google Trends und den Aktienkursen von DAX-Unternehmen

Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem spateren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukunftiger Aktienkurse und Kursvolatilitaten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestande ausgewahlter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Uberprufung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmarkten des spateren Nobelpreistragers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen fr Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfgbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung bercksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Bercksichtigung der Ergebnisse der blichen Gtetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsma r p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehrigen Residuenplots) eine berprfung, inwieweit die sptere Aktienrendite und Volatilitt einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivitt aufweisen.