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

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Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen analysiert, in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert, aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt, denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests (Vergleichskohorte, Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r², p-, t-, und F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung, inwieweit die spätere Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität aufweisen.