Hochschule Weserbergland - Die Welt

Hameln 

Hochschule Weserbergland 

Geldanlage bei Inflationsrisiken und politischen Risiken 

FWSI 40 – Ein Frühwarnindex als Instrument zur 

Identifikation von potenziellen Finanzmarktkrisen und 

Impulsgeber für die Anlageberatung 

Betreuender Hochschullehrer: 

Prof. Dr. Meik Friedrich 

Studentische Teammitglieder: 

Tobias Brill 

Julia Hiltermann 

Katharina Jünemann 

Kai Pieles 

Mirko Reinken 

Beitrag zum Postbank Finance Award 2012

I Inhaltsverzeichnis 

II Abbildungsverzeichnis ......................................................................................................... IV 

III Abkürzungsverzeichnis .......................................................................................................... V 

1 Einleitung .............................................................................................................................. 1 

1.1 Zielsetzung der Arbeit ................................................................................................... 1 

1.2 Vorgehensweise ............................................................................................................ 1 

2 Charakteristika elementarer Finanzkrisen der Historie ........................................................ 2 

2.1 Von der Tulpenmanie bis zur Hyperinflation ................................................................ 2 

2.2 Die Weltwirtschaftskrise von 1929 ............................................................................... 4 

2.3 Vom schwarzen Montag bis zur Dotcom-Blase ............................................................ 5 

2.4 Die Entwicklung der Subprime-Krise zur Euroschuldenkrise ........................................ 6 

2.5 Gemeinsamkeiten ......................................................................................................... 8 

3 Systematisierung von Indexkategorien ................................................................................. 8 

3.1 Konstruktion von Indizes nach Paasche und Laspeyres ................................................ 8 

3.2 Indexkategorien .......................................................................................................... 10 

3.2.1 Kurs- und Performance-Indizes ........................................................................... 10 

3.2.2 Weitere Differenzierungskriterien ....................................................................... 11 

4 Thesenbasierte Modellierung als Grundlage für die weitere Diskussion ........................... 12 

4.1 Vorstellung des Thesenmodells der Verfasser ............................................................ 12 

4.2 These 1: In Krisensituationen wird rational ökonomisches Agieren bei Anlegern 

durch emotionsgetriebenes Impulshandeln verdrängt ............................... 13 

4.3 These 2: Aktienmärkte neigen zu übertriebenen Reaktionen bei exogenen 

Schocks und verhalten sich international kongruent ................................... 14 

4.4 These 3: Innerhalb von Sektoren herrscht eine Kollektivhaftung, wobei bestimmte 

Branchen extrem auf Krisen reagieren ........................................................ 15 

4.5 These 4: In Banken- und Konjunkturkrisen verhalten sich Rohstoffpreise 

kongruent zu Aktienindizes und in Staatsschuldenkrisen gegenläufig ........ 16 

4.6 These 5: Immobilienindizes reagieren zeitverzögert auf systemische Ereignisse ...... 17 

4.7 These 6: Anleger haben in Krisenzeiten keinen Grund ihrer Bank zu vertrauen, 

da es die Banken untereinander selbst nicht tun ........................................ 18 

4.8 These 7: Die Systeme der Rating-Agenturen waren als Frühwarnindikatoren 

ungeeignet, vielmehr wirken sie aktuell als Brandbeschleuniger ................ 19 

4.9 These 8: Bedeutende Zentralbanken haben ihre geldpolitischen Trümpfe falsch 

dimensioniert und ihr „Pulver zu früh verschossen“ ................................... 20 

5 Empirische Untersuchung der Verfasser ............................................................................ 21 

5.1 Aufbau und Gang der Umfrage ................................................................................... 21 

- I - 


5.2 Auswahl der Grundgesamtheit ................................................................................... 22 

5.3 Auswertung der Expertenumfrage ............................................................................. 23 

6 Bewertung der Kongruenz praktischer und theoretischer Erkenntnisse ........................... 26 

6.1 These 1: In Krisensituationen wird rational ökonomisches Agieren bei Anlegern 

durch emotionsgetriebenes Impulshandeln verdrängt ............................... 26 


Schocks und verhalten sich international kongruent ................................... 27 

6.3 These 3: Innerhalb von Sektoren herrscht eine Kollektivhaftung, wobei 

bestimmte Branchen extrem auf Krisen reagieren ...................................... 27 

6.4 These 4: In Banken- und Konjunkturkrisen verhalten sich Rohstoffpreise 

kongruent zu Aktienindizes und in Staatsschuldenkrisen gegenläufig ........ 28 

6.5 These 5: Immobilienindizes reagieren zeitverzögert auf systemische Ereignisse ...... 28 


da es die Banken untereinander selbst nicht tun ........................................ 29 


ungeeignet, vielmehr wirken sie aktuell als Brandbeschleuniger ................ 29 

6.8 These 8: Bedeutende Zentralbanken haben ihre geldpolitischen Trümpfe falsch 

dimensioniert und ihr „Pulver zu früh verschossen“ ................................... 30 

7 Konzeptionierung eines Frühwarnindexes auf der Grundlage bisheriger Ergebnisse ........ 30 

7.1 Konkretisierung einer Zieldefinition für den Frühwarnindex ..................................... 30 

7.2 Asset Allocation ........................................................................................................... 31 

7.3 Asset Selection ............................................................................................................ 32 

7.3.1 Aktien ................................................................................................................... 32 

7.3.2 Rohstoffe .............................................................................................................. 35 

7.3.3 Währungen .......................................................................................................... 36 

7.3.4 Anleihen ............................................................................................................... 36 

7.3.5 Immobilien ........................................................................................................... 36 

7.3.6 Bankenliquidität ................................................................................................... 37 

7.3.7 Indizes .................................................................................................................. 38 

7.4 Quantitativ-empirische Modellierung des FWSI 40 .................................................... 39 

7.5 Charttechnische Darstellung des FWSI 40 .................................................................. 41 

7.5.1 Deskription des Graphen ..................................................................................... 41 

7.5.2 Analytische Betrachtung und Bewertung des Graphen ...................................... 42 

8 Implikationen für die Anlageberatung ................................................................................ 44 

8.1 Anforderungen an Vertriebsunterstützungsinstrumente ........................................... 44 

8.2 Nutzung des FWSI 40 als Basis für Anlageentscheidungen ........................................ 46 

8.2.1 Entscheidungshilfe und Instrument zur Reputationssteigerung ......................... 46 

- II - 


8.2.2 Potenziale im Eigenhandel durch den Einsatz des FWSI 40 ................................ 47 

8.2.3 Konzeption von Anlageprodukten auf Basis des FWSI 40 .................................. 48 

9 Fazit ..................................................................................................................................... 49 

10 Literaturverzeichnis ............................................................................................................ 51 

IV Anhangsverzeichnis............................................................................................................. A1 

V Anhang ................................................................................................................................ A2 

Erklärung zur Einreichung des Wettbewerbsbeitrags 

- III - 


II Abbildungsverzeichnis 

Abbildung 1: Preisindexformel nach Étienne Laspeyres. .............................................................. 9 

Abbildung 2: Preisindexformel nach Hermann Paasche. ............................................................ 10 

Abbildung 3: Thesenmodell der Verfasser. ................................................................................. 12 

Abbildung 4: Chartvergleich FSWI 40 - FAZ-Index ...................................................................... 41 

Abbildung 5: Deutsche Version des Fragebogens ...................................................................... A4 

Abbildung 6: Englische Version des Fragebogens ...................................................................... A7 

Abbildung 7: Startseite der Expertenumfrage ......................................................................... A10 

Abbildung 8: Ansprechpartner der Expertenumfrage ............................................................. A18 

Abbildung 9: Auswertung der Expertenumfrage ..................................................................... A64 

Abbildung 10: Quellennachweise der Kurse ............................................................................ A66 

Abbildung 11: Datenreihen ...................................................................................................... A87 

Abbildung 12: Berechnung des Individual-Betas der Aktien ................................................... A88 

Abbildung 13: ZEW-Skala ......................................................................................................... A89 

Abbildung 14: ZEW-Werteliste .................................................................................................. A92 

Abbildung 15: ifo-Skala ............................................................................................................. A93 

Abbildung 16: ifo-Werteliste ..................................................................................................... A96 

Abbildung 17: Berechnung der Mittelwerte ............................................................................. A98 

Abbildung 18: Mind Map zur Asset Selection .......................................................................... A99 

Abbildung 19: Chartvergleich FWSI 40 - FAZ-Index ............................................................... A100 

Abbildung 20: Chartvergleich FWSI 40 - HDAX ...................................................................... A101 

Abbildung 21: Chartvergleich FSWI 40 - DAX ......................................................................... A102 

Abbildung 22: Chartvergleich FWSI 40 - MDAX ..................................................................... A103 

Abbildung 23: Chartvergleich FWSI 40 - Dow Jones Industrial Average ................................ A104 

Abbildung 24: Chartvergleich FWSI 40 - EUROSTOXX50 ........................................................ A105 

Abbildung 25: Chartvergleich FWSI 40 - S&P 500 .................................................................. A106 

- IV - 


III Abkürzungsverzeichnis 

AUD Australischer Dollar 

BABAX Baden-Württembergischer Aktienindex 

BoE Bank of England 

Bp Basispunkt 

CDS Credit Default Swap 

CHF Schweizer Franken 

DJIA Dow Jones Industrial Average 

ETF Exchange Traded Fund 

EURIBOR Euro Interbank Offered Rate 

FED Federal Reserve Bank 

FIBOR Frankfurt Interbank Offered Rate 

FWSI 40 Frühwarnsignalindex 40 

ifo Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der 

Universität München e. V. 

Inc. Incorporated 

IPO Initial Public Offering 

IWF Internationaler Währungsfonds 

KWG Gesetz über das Kreditwesen (Kreditwesengesetz) 

LIBOR London Interbank Offered Rate 

MBS Mortgage Backed Securities 

MSCI Morgan Stanley Capital International 

NOK Norwegische Krone 

plc. Public Limited Company 

SNB Schweizerische Nationalbank 

SolvV Solvabilitätsverordnung 

S&P Standard and Poor’s 

S&P GSCI Standard and Poor’s Goldman Sachs Commodity Index 

VDAX Volatilitätsindex für DAX-Werte 

VIX Board Options Exchange Volatility Index 

VSTOXX Dow Jones EURO STOXX 50 Volatility Index 

ZEW Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung 

- V - 


1 Einleitung 

1.1 Zielsetzung der Arbeit 

Ein leider unvermeidbares Element der Marktwirtschaft sind Krisen. In der wissenschaftlichen 

Diskussion sowie in praxisorientierten Debatten wird neben der Ursachenanalyse immer wie- 

der versucht, das Augenmerk auf die Vermeidung von zukünftigen Krisen zu richten, um vor 

diesem Hintergrund auf Basis von Antizipationen Handlungen möglichst optimal abzustimmen. 

Dies gelingt sowohl in der Theorie als auch in der Praxis bis dato nur eingeschränkt. Ein jüngs- 

tes Beispiel für ein solches Krisenszenario begann mit dem Platzen der Immobilienblase 2007 

in den USA, die zu einer weltweiten Krise eskalierte. Als Konsequenz initiierten zahlreiche Staa- 

ten Hilfspakete, welche die eingebrochene Konjunktur beleben sollten. Die dazu aufgenom- 

menen finanziellen Mittel verschärften die Schuldenlast dieser Staaten in einem solchen Aus- 

maß, dass dies bei einigen vorwiegend südeuropäischen Ländern in eine Staatsschuldenkrise 

ausuferte. Diese Arbeit versucht einen Beitrag zu leisten, um die Triebkräfte von Krisen zu er- 

kennen und auf Grundlage dessen agieren zu können. 

Vor diesem Hintergrund ist das Ziel dieser Ausarbeitung die Konzeptionierung eines Frühwarn- 

signalindexes, welcher durch eine frühzeitige Antizipation an Aktienmärkten bevorstehende 

Krisen vorhersagen kann. Hierdurch soll den Nutzern des Frühwarnsignalindexes 40 (FWSI 40) 

ein Handlungsspielraum aufgezeigt werden, um potenzielle finanzielle Verluste vermeiden zu 

können. Um dieses Ziel zu erreichen, wird im Vorfeld ein Thesenmodell erarbeitet, welches 

anhand literarischer Quellen und einer empirischen Untersuchung plausibilisiert wird. Hierbei 

wurden eine Vielzahl von (inter-)nationalen Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche 

sowie (supra-)nationalen Institutionen kontaktiert. Weiterhin werden die gewonnenen Er- 

kenntnisse dazu genutzt, um mögliche Impulse des FWSI 40 auf die Anlageberatung von Fi- 

nanzdienstleistern zu eruieren. Die Autoren zeigen demnach, wie Kunden von der Erstellung 

eines Frühwarnindexes profitieren und Bankberater dieses Instrument in der Kundenberatung 

implementieren können. 

1.2 Vorgehensweise 

Zu Beginn der Ausarbeitung werden ausgewählte historische Krisen von der Tulpenkrise im 18. 

Jahrhundert bis zur aktuellen Euroschuldenkrise - hinsichtlich Ursachen und Ausprägungen - 

analysiert. Die Ergebnisse werden daraufhin verdichtet und etwaige Gemeinsamkeiten heraus- 

gearbeitet. Anschließend eruieren die Autoren die theoretischen Grundlagen von Indizes, in- 

dem sie eine Systematisierung nach diversen Kategorien vornehmen sowie die finanzmathe- 

matischen Grundlagen erläutern. 

- 1 - 


Im vierten Kapitel wird zunächst ein von den Verfassern konzipiertes Thesenmodell beschrie- 

ben, welches die Beziehungen von acht aufgestellten Thesen zueinander verdeutlicht. An- 

schließend werden diese unter Zuhilfenahme ausgewählter theoretischer und realwirtschaftli- 

cher Daten untersucht und eingeordnet. Die Thesen bilden eine wichtige inhaltliche Grundlage 

für die Konzeptionierung des FWSI 40 und erörtern das aktuelle Marktgeschehen sowie weite- 

re Sachzusammenhänge. Ferner wird eine eigens durchgeführte empirische Untersuchung 

beschrieben und die daraus gewonnenen Erkenntnisse zusammengefasst. Die zuvor aufgestell- 

ten Thesen werden vor dem Hintergrund der Empirie betrachtet und veri- oder falsifiziert. Mit 

Hilfe aller zuvor erlangten Informationen wird aus einer Mischung diverser finanzwirtschaftli- 

cher Elemente und Rahmendaten der FWSI 40 erstellt. Diesen beleuchten die Autoren ab- 

schließend kritisch und setzen ihn in Zusammenhang zu der Anlageberatung und dem Eigen- 

handel von Geschäftsbanken. 

2 Charakteristika elementarer Finanzkrisen der Historie 

2.1 Von der Tulpenmanie bis zur Hyperinflation 

In den Dreißigerjahren des 17. Jahrhunderts kam es in Holland durch die Spekulation mit Tul- 

penzwiebeln zur ersten großen Blase der Geschichte, die sich in diesem Jahr zum 375. Mal 

jährt. 1 Der Besitz und die Zucht dieser aus dem Mittelmeerraum stammenden Pflanzen er- 

reichte derart hohes Ansehen, dass durch die Kombination von Knappheit und hoher Nachfra- 

ge der Preis für die Zwiebeln enorm anstieg. 2 Große Teile der Bevölkerung schlossen sich in der 

Hoffnung auf schnellen Reichtum der Spekulation an und versetzten ihr Hab und Gut, um an 

Investitionskapital zu gelangen. 3 Die Begierde war so groß, dass nicht nur die Tulpe selbst, 

sondern auch die Rechte an ihren Abkömmlingen gehandelt wurden. 4 Eine inflationäre Geld- 

politik begünstigte die Preisblase. Im Jahr 1637 entsprach der Wert einer Zwiebel umgerechnet 

87.000 €. Die Blase platzte als bekannte Spekulanten plötzlich ihre Tulpen veräußerten und 

damit eine Welle von Panikverkäufen auslösten. 5 Der Zusammenbruch der Tulpenpreise löste 

in den darauffolgenden Jahren eine spürbare Depression im Land aus. 

Als eine der ersten und größten Börsenspekulationen geht die „Südseeblase“, welche zu Be- 

ginn des 18. Jahrhunderts in Großbritannien ihren Ursprung nahm, in die Geschichte ein. 6 Die 

South Sea Company wurde 1711 nicht für den Handel in den als Südsee bekannten südameri- 

kanischen Ländern, sondern für die Übernahme eines Teils der britischen Staatsschulden ge- 

1 

Vgl. Galbraith, J. K. (2010), S. 42. 

2 

Vgl. von Petersdorff-Campen, Petersdorff-Campen, W. (2008), (2008), S. 21. 

3 

Vgl. Galbraith, J. K. (2010), S. 43. 

4 

Vgl. von Petersdorff-Campen, W. (2008), S. 22-23. 

5 

Vgl. Münchau, W. (2008), S. 46. 

6 

Vgl. Papon, K. (2008), S. 34-36. 

- 2 - 


gründet. Mit der Erlaubnis des Staates war es der Gesellschaft möglich, ihr Eigenkapital unbe- 

grenzt und zu jedem Aktienkurs erhöhen zu können. Gerüchte über profitable Geschäfte und 

Dividendenzahlungen erhöhten die Kurse der Gesellschaft und lockten zahlreiche Investoren 

an, die den Kauf von Anteilsscheinen oft durch Kredite finanzierten. Neben der South Sea 

Company drängten weitere Aktiengesellschaften mit zum Teil zwielichtigen Geschäftszwecken 

an die Börse. 7 Die wachsende Konkurrenz um das Geld der Anleger markierte das Ende der 

Börseneuphorie. Auf Initiative der South Sea Company verabschiedete die Regierung Gesetze, 

die unseriöse Geschäftsgründungen einschränkte, wodurch viele Aktienkurse abstürzten. Spe- 

kulationen über Aktienverkäufe der Unternehmensführung und großen Investoren der South 

Sea Company führten zum Vertrauensverlust der Anleger und schließlich zum Fall des Kurses. 8 

Das Platzen der Südseeblase hinterließ in Großbritannien ruinierte Anleger und eine langanhal- 

tende Baisse. 

1857 wurde durch die Zahlungsunfähigkeit der amerikanischen Bank Ohio Life Insurance and 

Trust Company die erste Weltwirtschaftskrise ausgelöst. 9 Die Bank hatte auf einen langen Auf- 

schwung im Eisenbahnbau gesetzt und exzessiv in Eisenbahnaktien investiert. 10 Dieser trat 

durch das Ausbleiben neuer Siedler im Westen der USA nicht ein und ließ die Kurse fallen, so- 

dass es zum Bankrott des Hauses kam. Andere Institute riefen Kredite zurück, die sie Banken 

und Unternehmen gewährt hatten und setzten damit eine Abwärtsspirale mit zahlreichen 

Bankzusammenbrüchen sowie Unternehmenskonkursen in Gang. Schon damals waren die 

wirtschaftlichen Beziehungen zwischen Europa und Amerika eng verflochten, sodass der Ban- 

kenkollaps in den Vereinigten Staaten auf andere Länder übergriff. 11 Amerikanische Banken 

hatten sich nicht nur untereinander Geld geliehen, sondern auch englischen Banken. Deren 

Zahlungsschwierigkeiten trafen wiederum deutsche Finanzplätze wie Frankfurt und Berlin. 

Wirtschaftlicher Optimismus führte das Deutsche Reich in seiner Gründerzeit in eine tiefe 

Wirtschaftskrise. 12 Der neu geschaffene einheitliche Wirtschaftsraum, die liberale Wirtschafts- 

politik und der Sieg über Frankreich verbunden mit hohen französischen Reparationszahlungen 

begünstigten in den siebziger Jahren des 19. Jahrhunderts den Aufschwung des Reiches. In 

dieser Zeit wurden vermehrt Aktiengesellschaften gegründet, die trotz deutlicher Überbewer- 

tung auf zahlreiche investitionsfreudige Anleger trafen. 13 Indem die Medien über angeblich 

hohe Börsengewinne berichteten, heizten sie die Entwicklung an den Aktienmärkten zusätzlich 

7 Vgl. Galbraith, J. K. (2010), S. 61-62. 

8 Vgl. Papon, K. (2008), S. 34-41. 

9 Vgl. von Hiller, C. (2008), S. 54-59. 

10 Vgl. Houston, J. L. (1987), S. 14-15. 

11 Vgl. von Hiller, C. (2008), S. 54-59. 

12 Vgl. Lembke, J. (2008), S. 60-61. 

13 Vgl. Hannich, G. (2010), S. 33-35. 

- 3 - 


an und profitierten dabei selbst von einer steigenden Anzahl an Inseraten. Immer mehr Men- 

schen wollten durch Aktienkäufe reich werden. Im März 1873 kam es durch ein Gerücht, dass 

zwei Banken vor dem Zusammenbruch stünden, zum Börsencrash. Zahlreiche Banken und Un- 

ternehmen gingen bankrott. Eine langandauernde Wirtschaftskrise wurde ausgelöst, welche 

die Wirtschaft in eine Deflation und die Bevölkerung in Armut stürzte. 

Viele ältere Menschen verbinden mit einer Krise die Hyperinflation aus den Jahren 1922 und 

1923. 14 Während dieser Zeit lag der Wechselkurs eines Dollars mitunter bei 4.200.000.000.000 

Reichsmark. Ihren Ursprung nahm die Inflation im Ersten Weltkrieg. 15 Diesen hatte der deut- 

sche Staat auf Kredit bei der Reichsbank und mit Kriegsanleihen beim Volk finanziert. Da die 

Golddeckung der Reichsmark ohnehin nicht mehr gegeben war, druckte die Reichsbank stetig 

neues Geld. Infolge des drastischen Wertverlusts der Währung verloren die Sparer nahezu ihr 

gesamtes Kapital, während diejenigen, die mit Krediten Sachwerte erworben hatten, ihre 

Schulden schnell tilgen konnten. Aus diesem Grund zählt auch der deutsche Staat zu den Ge- 

winnern der Hyperinflation. 

2.2 Die Weltwirtschaftskrise von 1929 

Das Ende der goldenen Zwanzigerjahre besiegelte 1929 ein fundamentaler globaler Wirt- 

schaftscrash, dem eine Weltwirtschaftskrise folgte. 16 Da zu dieser Zeit der Lebensstandard der 

US-Amerikaner schneller stieg als die Reallöhne, wurde der hohe Konsum durch Kredite be- 

zahlt. 17 Weit verbreitet war in diesem Kontext das Phänomen des Margin Lending, was einen 

kreditfinanzierten Aktienkauf in größeren Teilen der Bevölkerung beinhaltet. 18 Auch die exzes- 

sive Gründung von Investment Trusts, welche ähnlich wie Hedge Fonds mit Fremdkapital an 

der Börse spekulierten und keiner Aufsicht unterlagen, verstärkten das Entstehen einer Blase 

an den Aktienmärkten. Die Kurse vieler Titel wurden künstlich in die Höhe getrieben, weil es 

möglich war, Gesellschaften zu gründen, die die Aktien des eigenen Unternehmens kauften, 

um so den Kurs ansteigen zu lassen. Somit kam es zu einem Börsencrash, der sich nicht nur auf 

die Wall Street, sondern auch auf ganz Europa auswirkte. 19 In Amerika ging dieser Crash am 

24. Oktober 1929 als schwarzer Donnerstag und in Europa einen Tag später als schwarzer Frei- 

tag in die Geschichte ein. Es setzte eine Verkaufswelle von Aktien ein, welche rund 89% der 

Marktkapitalisierung zerstörte. Durch die in den darauffolgenden Jahren entstehende Welt- 

14 Vgl. Ruhkamp, S. (2008), S. 66-72; vgl. Hochreiter, G. (2010), S. 98-100. 

15 Vgl. Hannich, G. (2010), S. 49-53. 

16 Vgl. Mußler, H. (2008), S. 80-84. 

17 Vgl. Wittmann, W. (2010), S. 37. 

18 Vgl. Achleitner, A.-K. (2002), S. 118. 

19 Vgl. Hochreiter, G. (2010), S. 181. 

- 4 - 


wirtschaftskrise meldeten nicht nur zahlreiche amerikanische, sondern auch viele europäische 

Banken Insolvenz an. 

2.3 Vom schwarzen Montag bis zur Dotcom-Blase 

Ende der Achtzigerjahre des 20. Jahrhunderts sorgte das Portfolio Insurance-Modell, welches 

durch mathematische Berechnungen an Kurssteigerungen partizipierte und zur gleichen Zeit 

gegen Kursverluste absicherte, für einen Zusammenbruch der Aktienmärkte. 20 Bei Erreichen 

einer bestimmten Kursschwelle löste ein Computersystem automatische Wertpapierorders 

aus, die zu massiven Käufen oder Verkäufen führten. Da der Dow Jones Industrial Average 

(DJIA) seit Beginn der Achtzigerjahre kontinuierlich an Wert gewann, entstand die Sorge um 

eine Abwärtsbewegung. Die Anleger wollten ihre Kursgewinne absichern, woraufhin die US- 

Regierung den so genannten Louvre-Akkord mit den Industrienationen vereinbarte. Dieser 

zielte darauf ab den US-Dollar (USD) durch Geld- und Fiskalpolitik zu konsolidieren. Die Deut- 

sche Bundesbank hielt sich jedoch nicht an diese Abmachung und erhöhte im Oktober 1987 

ihren Leitzins. Der damalige Finanzminister der USA kritisierte diese Maßnahme stark, wodurch 

Unruhen auf den Märkten entstanden und die Aktienkurse fielen. Dieser Effekt wurde am Frei- 

tag, dem 16. Oktober 1987 durch die automatisierten Verkaufsaufträge der computer- 

gestützten Handelssysteme verstärkt. Am Montag den 19. Oktober lagen in der Folge milliar- 

denhohe Verkaufsaufträge vor, ohne dass es Käufer gab. 21 Dieser Tag ging durch massive Kurs- 

verluste als schwarzer Montag in die Geschichte ein. 

Durch die steigende Popularität des Internets entstand in den Jahren von 1995 bis 2001 eine 

Aktienblase, insbesondere bei Titeln aus der New Economy. 22 Neue Märkte wie die Computer- 

oder Telekommunikationsbranche wurden erschlossen und versprachen großen Erfolg. 23 Die 

Aktien von Unternehmen, wie z. B. Infineon Technologies AG und T-Online AG, stiegen nach 

dem Initial Public Offering (IPO) massiv in die Höhe und das Interesse an den etablierten Un- 

ternehmen der Old Economy sank. Aufgrund des großen Erfolgs, welchen das Internet ver- 

sprach, kletterte die Zahl der Unternehmensgründungen auf ein Vielfaches. Das Zeichnen von 

Aktien dieser verlief oft sehr erfolgreich, da eine Verdoppelung des Kurses während des Zeich- 

nungstages keine Seltenheit war. Ohne nähere Informationen über das Unternehmen zu ken- 

nen, versprachen sich Investoren hohe Kursgewinne. Aus diesem Grund waren fast alle Neu- 

emissionen mehrfach überzeichnet. Da viele der neuen Unternehmen ihre Umsatzerwartun- 

gen nicht erreichten und Verluste schrieben, verkauften zahlreiche Anleger im Frühjahr 2000 

20 

Vgl. Fehr, B. (2008), S. 91-96; vgl. Achleitner, A.-K. (2002), S. 131. 

21 

Vgl. Galbraith, J. K. (2010), S. 104-112. 

22 

Vgl. Mohr, D. (2008), S. 111-116. 

23 

Vgl. Akerlof, G. A. (1970), S. 500; vgl. Romeike, F. (2010), S. 19. 

- 5 - 


ihre Aktien. 24 Folglich fiel der DAX innerhalb der nächsten drei Jahre von mehr als 8.000 Basis- 

punkten (Bp) im März 2000 auf nur noch 2.188 Bp im März 2003. Ein Großteil der Unterneh- 

men der New Economy musste Insolvenz anmelden, sodass heute nur noch knapp ein Drittel 

der neuen Unternehmen existiert. 

2.4 Die Entwicklung der Subprime-Krise zur Euroschuldenkrise 

Die Subprime-Krise, unmittelbarer Auslöser der Finanz- und Euroschuldenkrise aus dem Jahr 

2008 bzw. 2011, ist ursprünglich auf eine Immobilienblase zurückzuführen. 25 Nachdem im Jahr 

2001 aufgrund der massiven Verluste der Internetindustrie, der Terroranschläge vom 11. Sep- 

tember 2001 und der damit verbundenen Einbrüche am Kapitalmarkt eine Rezession der 

weltweiten Wirtschaft drohte, entschied sich die Federal Reserve Bank (FED) für eine extensive 

Geldpolitik. 26 Als Konsequenz sanken auf dem Hypothekenmarkt die Kosten für private Haus- 

kredite. 27 Vornehmlich vergaben die Banken Darlehen mit variablem Zinssatz, wodurch die 

attraktiven Konditionen einen vermeintlichen Anreiz für viele Personen bildeten, um ein eige- 

nes Haus zu erwerben. Die hohe Nachfrage nach Häusern ließ die Hauspreise überproportional 

wachsen. 28 Als die Zinsen im Jahre 2004 wieder stiegen, nahm die Nachfrage durch die bevor- 

zugten solventen Kunden mit geringem Ausfallrisiko (Prime-Bereich) ab. Damit die Hypothe- 

kenbanken dennoch an frische Kredite gelangen konnten, wurden auch Kreditnehmer mit hö- 

herem Ausfallrisiko akzeptiert. Dieses Subprime-Segment hätte bei einer seriösen Kreditwür- 

digkeitsprüfung keine Hypothek erhalten. 29 

Die Hypothekenbanken begannen ihr Kreditportfolio umzustrukturieren und als Wertpapiere 

handelbar zu machen. 30 Dazu wurden die Kredite anhand eines Strukturierungsmerkmales in 

einem Portfolio zusammengefasst und dann gestückelt verkauft. Diese Mortgage Backed 

Securities (MBS) erwarben vornehmlich Pensionsfonds und Investmentgesellschaften, um vor- 

handenes Kapital zu binden und gleichzeitig annehmbare Renditen zu erzielen. Das Auslaufen 

von nicht lang andauernden Zinsbindungsfristen in Verbindung mit einem Zinsanstieg führte 

dazu, dass die Subprime-Kunden ihre monatliche Belastung nicht mehr tragen konnten. Da die 

Kreditinstitute ein solch hohes Adressenausfallrisiko nicht einkalkuliert hatten, stiegen in den 

Jahren 2004 bis 2006 die Risikozuschläge bei Immobilienhypotheken. 31 Parallel dazu sank auf- 

24 

Vgl. Beike, R./Schlütz, J. (2010), S. 11. 

25 

Vgl. Sommer, R. (2009), S. 23; vgl. Bartmann, P./Buhl, H. U./Hertel, M. (2011), S. 28-29. 

26 

Vgl. Bloss, M. et al. (2009), S. 15-16; vgl. Sommer, R. (2009), S. 6-9. 

27 

Vgl. Romeike, F. (2010), S. 21. 

28 

Vgl. Sinn, H.-W. (2009), S. 48-49. 

29 

Vgl. Münchau, W. (2008), S. 10-11. 

30 

Vgl. Bloss, M. et al. (2009), S. 17-19, S. 67-70. 

31 

Vgl. Bloss, M. et al. (2009), S. 17-19, S. 22, S. 25-26; vgl. Bartmann, P./Buhl, H. U./Hertel, M. (2009), 

S. 28-30; vgl. Sommer, R. (2009), S. 10. 

- 6 - 


grund der angespannten Kreditvergabesituation und der damit verbundenen gehemmten 

Nachfrage das Hauspreisniveau drastisch. Die Konsequenz war eine weitere Verschlimmerung 

der Situation, da additiv zu den bereits gestiegenen Kosten auch noch die Besicherung der 

Hypotheken mit einem Schlag unzureichend war. 

Als klar wurde, dass die Substanz hinter den MBS ungenügend war, sanken die Kurse dras- 

tisch. 32 Dies führte in letzter Konsequenz zu Bilanz- und Liquiditätsproblemen vieler Banken 

und gipfelte in der Pleite von Lehman Brothers Inc. im Jahr 2008. Die Insolvenz dieser Invest- 

mentbank löste einen extremen Börsencrash aus. 33 Da Lehman Brothers Inc. zum Zeitpunkt 

des Ausfalls ein AAA-Rating besaß, war das Misstrauen auf den Märkten entsprechend ausge- 

prägt. Die Finanzdienstleistungsunternehmen verloren das Vertrauen untereinander, da Ra- 

tings offensichtlich keine Aussagekraft hinsichtlich der Ausfallwahrscheinlichkeit des entspre- 

chenden Schuldners mehr hatten. 34 In der Konsequenz trocknete der Interbankenmarkt aus 

und eine Kreditklemme entstand. Diese Beschaffungsprobleme führten zu weiteren Ausfällen 

von Banken. 35 Um eine drohende Depression zu verhindern, musste die Politik eingreifen. 36 

Systemrelevante Banken sollten vor einem Zahlungsausfall gerettet werden. 37 Hierfür verga- 

ben der Internationale Währungsfonds (IWF), Einzelstaaten und weitere Institutionen Bürg- 

schaften und Kredite in mehrstelliger Milliardenhöhe. 

Vor allem Staaten der Eurozone mit geringer ökonomischer Substanz und extensiven Haushal- 

ten, bekamen zunehmende Probleme, ihre Schuldenlage auf den Kapitalmärkten zu rechtferti- 

gen. 38 In der Folge verschlechterten sich ihre Ratings, was steigende Preise für Credit Default 

Swaps (CDS) implizierte. 39 Die Immobilienkrise mündete in einer Euroschuldenkrise und zwar 

dadurch, dass die ohnehin schon hoch verschuldeten Staaten die maroden Kreditinstitute ret- 

ten mussten. In der Eurozone kam hinzu, dass dort einige extrem verschuldete Staaten, wie 

z. B. Griechenland, jahrelang mit günstigen Zinsen durch die solventen Staaten quersubventio- 

niert wurden. Deshalb gerieten nun einige Länder selber ins Wanken und von den Marktteil- 

nehmern wurde auf eine Insolvenz dieser Staaten spekuliert. Im Rahmen dessen entsteht die 

Gefahr, dass nahezu bankrotte Länder, welche nur noch durch eben diese Quersubventionen 

liquide sind, das Prinzip des Moral Hazard nutzen. 40 Es liegt die Vermutung nahe, dass einige 

32 

Vgl. Akerlof, G. A. (1970), S. 489-490. 

33 

Vgl. Sinn, H.-W. (2009), S. 70-71. 

34 

Vgl. Münchau, W. (2008), S. 23-24. 

35 

Vgl. Sinn, H.-W. (2009), S. 62-63. 

36 

Vgl. Bandulet, B. (2010), S. 136; vgl. Sommer, R. (2009), S. 197-200. 

37 

Vgl. Wiegard, W. (2011), S. 89-90. 

38 

Vgl. Müller, H./Rickens, C. (2011), S. 93-96. 

39 

Vgl. Sinn, H.-W. (2009), S. 260-263. 

40 

Vgl. Akerlof, G. A. (1970), S. 493. 

- 7 - 


Länder nicht solide wirtschaften, da sie durch die EU im Problem- bzw. Krisenfall ohnehin fi- 

nanziert werden. Im Extremfall könnte hieraus sogar ein vollständiges Bail-out resultieren. 

2.5 Gemeinsamkeiten 

Finanzkrisen sind keineswegs ein Phänomen des 21. Jahrhunderts. 41 Wie ein roter Faden zie- 

hen sich Krisen durch die Geschichte der Menschheit. Aufgrund ihres wiederkehrenden Cha- 

rakters liegt die Vermutung nahe, dass alle Krisen gemeinsame Merkmale aufweisen. 42 Die 

vorherigen Ausführungen haben gezeigt, dass immer eine Kombination bestimmter Verhal- 

tensmuster in der Vergangenheit zu Krisenszenarien führte. Zu Beginn steht eine extreme 

Nachfrage nach einer bestimmten Anlageform, welche die rationalen Entscheidungskriterien 

der Anleger außer Kraft setzt. In Folge dessen werden die zugrunde liegenden Anlageinstru- 

mente durch überzogene Renditeerwartungen und daraus resultierenden großen Handelsvo- 

lumina deutlich über der eigentlichen Substanz bewertet. Die Unwissenheit der Marktteilneh- 

mer verbunden mit enormer Gier nach Kapitalvermehrung sorgt für die Ausblendung von Risi- 

ken. Verstärkt wird diese Tatsache durch eine expansive Geldpolitik und damit einhergehen- 

dem Kapitalüberfluss. 43 Der Zusammenbruch des zuvor als stabil geltenden Gefüges wird 

durch Zweifel einzelner Akteure oder mitunter unbegründeter Panikverkäufe verursacht. 44 

Gerüchte und Informationsasymmetrien begünstigen den Prozess der extremen Abwertung 

der entsprechenden Finanztitel. 45 Nicht nur private Investoren erliegen solchen Fehleinschät- 

zungen, sondern auch Finanzinstitute. Daraufhin geraten die Banken in Bilanz- und Liquiditäts- 

engpässe, welche in Bankenpleiten und damit einhergehenden Kreditklemmen für die Real- 

wirtschaft gipfeln. Resultierend aus dem Vertrauensverlust aller Marktteilnehmer und der 

globalen Verflechtung der Wirtschaftssysteme, breiten sich Krisen wie ein Flächenbrand auf 

sämtliche Finanzinstrumente aus. Extreme Kursverluste an den Börsen, Rezession und Inflation 

sind u. a. die Folgen. 

3 Systematisierung von Indexkategorien 

3.1 Konstruktion von Indizes nach Paasche und Laspeyres 

Im finanzwirtschaftlichen Kontext wird unter dem Begriff des Indexes eine Messzahl verstan- 

den, mit deren Hilfe die Wertentwicklung eines repräsentierten ökonomischen Segments in 

einem Zeitverlauf dargestellt wird. 46 Das Ziel besteht darin, die Veränderung eines bestimmten 

Teilmarktes zu dokumentieren und zu publizieren. Indizes werden auf Basis unterschiedlicher 

41 Vgl. Reinhart, C. M./Rogoff, K. S. (2010), S. 23-24. 

42 Vgl. Galbraith, J. K. (2010), S. 27-39; vgl. Issing, O. (2011), S. 14-16. 

43 Vgl. Beike, R./Schlütz, J. (2010), S. 8-10. 

44 Vgl. Bruner, R. F./Carr, S. D. (2009), S. 201-202. 

45 Vgl. Bruner, R. F./Carr, S. D. (2009), S. 188. 

46 Vgl. Tiemann, V. (2003), S. 158-160. 

- 8 - 


mathematischer Formeln konstruiert, wobei insbesondere die Berechnungen anhand der ge- 

wichteten Preisindexformeln nach Paasche und Laspeyres von herausragender Bedeutung 

sind. 47 Beide Indexmethoden beziehen sich auf die Fragestellung, wie sich das gewichtete 

arithmetische Mittel eines zuvor definierten Warenkorbs in einer bestimmten Periode im Ver- 

gleich zur Basisperiode verändert hat. Während der Laspeyres-Index Preisveränderungen in 

Bezug auf einen in der Basisperiode festgelegten Warenkorb feststellt, wird mit Hilfe des 

Paasche-Indexes der Preis des Warenkorbs einer bestimmten Periode ins Verhältnis zum fikti- 

ven Preis dieses Warenkorbs in der Basisperiode gesetzt. 

Das Modell des Preisindexes, das Ernst Louis Étienne Laspeyres 1871 konstruierte, wird in der 

Literatur als Grundindex bezeichnet, auf dem die meisten anderen Preisindizes basieren. 48 Mit 

Hilfe des Laspeyres-Indexes kann ermittelt werden, wie sich die Höhe eines definierten Wa- 

renkorbs im Berichtsjahr im Vergleich zu einem Basisjahr entwickelt hat. Die Menge und die 

Qualität der im Warenkorb enthaltenen Werte bleiben während des gesamten Betrachtungs- 

zeitraums konstant, sodass sich die Veränderung des Indexes ausschließlich über die Verände- 

rung der Preise für die enthaltenen Werte ergibt. Der Laspeyres-Index wird unter anderem bei 

der Berechnung der Aktienindizes der Deutsche Börse AG, wie zum Beispiel der DAX-Familie, 

eingesetzt. 49 Die Grundformel des Indexes ist nachfolgend angegeben. 

∑ 

∑ 

Abbildung 1: Preisindexformel nach Étienne Laspeyres. 50 

In der vorliegenden Indexformel werden zwei Wertaggregate miteinander verglichen, die für 

einen Warenkorb mit einer bestimmten Anzahl von Wirtschaftsgütern (n) gegeben sind. 51 Der 

Zähler beinhaltet die Summe aller Preise eines Gutes einer Berichtsperiode (t) multipliziert mit 

der Menge desselben Gutes in einer Basisperiode (t=0). Dieses erste Wertaggregat ist ein fikti- 

ver Wert, der den Wert des Warenkorbes der Basisperiode, bewertet zu den Preisen der jewei- 

ligen Berichtsperiode, angibt. Der Nenner hingegen beschreibt die Summe aller Preise in der 

47 

Vgl. Bamberg, G./Baur, F./Krapp, M. (2008), S. 55-57. 

48 

Vgl. Turvey, R. (2004), S. 265-266. 

49 

Vgl. Fischer, B. (2001), S. 84. 

50 

Vgl. Schira, J. (2005), S. 174; vgl. Müller, M./Poguntke, W. (2010), S. 34-35. 

51 Vgl. Schira, J. (2005), S. 174. 

- 9 - 


Basisperiode (t=0) multipliziert mit den Mengen derselben Periode (t=0). Dieses zweite 

Wertaggregat enthält den tatsächlichen (Markt-)Wert des betrachteten Warenkorbs der Basis- 

periode. Der sich daraus ergebende Quotient spiegelt die Preisveränderung eines Warenkorbs 

im Vergleich zu der Basisperiode wider. Eine Multiplikation mit 100 erfolgt, um den Index als 

Prozentzahl darstellen zu können. 

Hermann Paasche entwickelte 1874 eine Methode zur Berechnung eines Preisindexes, die der 

des Laspeyres-Indexes sehr ähnlich ist und bis heute ebenfalls eine herausragende Relevanz 

bei der Konstruktion von Indizes hat. 52 Der elementare Unterschied zum Laspeyres-Index be- 

steht darin, dass sich die Gewichtung des Warenkorbs nicht auf das Basisjahr bezieht, sondern 

auf das Berichtsjahr. Es wird mit Hilfe des Indexes ermittelt, welchen Wert ein Warenkorb des 

aktuellen Berichtsjahres im Basisjahr gehabt hätte. Die Formel wird wie folgt dargestellt. 

∑ 

∑ 

Abbildung 2: Preisindexformel nach Hermann Paasche. 53 

Der Aufbau der vorliegenden Formel erfolgt analog zu dem Aufbau des Preisindexes nach Las- 

peyres, da auch hier zwei Wertaggregate in Relation zueinander gesetzt werden. 54 Der Unter- 

schied liegt darin, dass das fiktive Wertaggregat nicht im Zähler, sondern im Nenner steht. 

Dieser Wert gibt an, was der Warenkorb der Berichtsperiode zu Preisen der Basisperiode ge- 

kostet hätte. Der Zähler gibt hierbei den tatsächlichen Marktwert der Berichtsperiode wieder. 

3.2 Indexkategorien 

3.2.1 Kurs- und Performance-Indizes 

Für die Kategorisierung von Indizes bieten sich eine Reihe von Kriterien an. 55 In diesem Zu- 

sammenhang erfolgt eine Differenzierung von Indizes anhand ihrer Ertragsbestandteile, ihrer 

Marktbreite sowie ihrer regionalen Ausrichtung. 

Das für die Kategorisierung wichtigste Kriterium ist die Differenzierung der Indizes nach der Art 

der Ertragsbestandteile in Kurs- und Performance-Indizes. Bei einem Kursindex bleiben Aus- 

52 

Vgl. Pflaumer, P./Heine, B./Hartung, J. (2005), S. 89. 

53 

Vgl. Schira, J. (2005), S. 175; vgl. Müller, M./Poguntke, W. (2010), S. 34-36. 

54 

Vgl. Schira, J. (2005), S. 175-176. 

55 

Vgl. Hockmann, H.-J./Thießen, F. (2007), S. 452. 

- 10 - 


schüttungen wie z. B. Zinszahlungen oder Dividenden unberücksichtigt. 56 Dadurch gehen die 

jeweiligen Wertpapiere lediglich mit ihrem Kurswert in die Berechnung des Indexes ein. Als 

Konsequenz daraus notiert der Kurs nach jeder Ausschüttung ceteris paribus um diesen Betrag 

niedriger. Im Gegensatz dazu wird bei einem Performance-Index unterstellt, dass eine Reinves- 

tition der Ausschüttungen in das zugehörige Wertpapier erfolgt. Daher kommt es hierbei zu 

keinen Kurseinbrüchen nach den Ertragszahlungen. Folglich ist der Stand eines Performance- 

Indexes immer gleich oder größer als der des entsprechenden Kursindexes. 

3.2.2 Weitere Differenzierungskriterien 

Wie bereits in Unterabschnitt 3.2.1 beschrieben, kann eine Kategorisierung auch anhand der 

Marktbreite bzw. der regionalen Ausrichtung erfolgen. Nach der Marktbreite werden Indizes in 

Gesamtmarkt- und Branchenindizes unterschieden. 57 Innerhalb eines Gesamtmarktindexes 

werden Werte aller Sektoren einbezogen, während Branchenindizes lediglich Werte einer ein- 

zelnen Segments beinhalten. Dies ermöglicht dem Anleger beispielsweise die Partizipation an 

der Wertentwicklung eines gesamten Marktes. Zudem kann auf diese Art und Weise durch 

eine einzige Investition ein breit diversifiziertes Portfolio generiert und somit das Risiko im 

Vergleich zu Engagements in Einzeltitel reduziert werden. 58 

Darüber hinaus werden Indizes nach ihrer regionalen Ausrichtung in national, transnational 

und subnational differenziert. 59 Die Gruppe der nationalen Indizes beinhaltet in- und ausländi- 

sche Indizes, welche die Wertentwicklung einer bestimmten Anzahl von besonders großen 

Unternehmen widerspiegeln. Zu dieser Gruppe zählen sowohl der inländische DAX als auch der 

US-amerikanische Standard & Poor’s 500 (S&P 500). Beispiele für transnationale Indizes, die 

länderübergreifend ausgewählte Aktien beinhalten, sind der EURO STOXX 50 sowie der Mor- 

gan Stanley Capital International (MSCI). Subnationale Indizes befassen sich dagegen nur mit 

Teilgebieten von Nationalstaaten. Zu dieser Gruppe gehört beispielsweise der Baden- 

Württembergische Aktienindex (BABAX), welcher die Kursentwicklung von Unternehmen aus 

Baden-Württemberg aufzeichnet und von Bank of America Merril Lynch geführt wird. 

56 Vgl. Thiery, R. (2010), S. 12-13. 

57 Vgl. Hockmann, H.-J./Thießen, F. (2007), S. 454. 

58 Vgl. Perridon, L./Steiner, M./Rathgeber, A. (2009), S. 255. 

59 Vgl. Hockmann, H.-J./Thießen, F. (2007), S. 454-456. 

- 11 - 


4 Thesenbasierte Modellierung als Grundlage für die weitere 

Diskussion 

4.1 Vorstellung des Thesenmodells der Verfasser 

Als Grundlage für die Konzeptionierung des Frühwarnindexes wurden die in den folgenden 

Abschnitten vorgestellten Thesen erarbeitet und in dem unten dargestellten Modell zusam- 

mengeführt. Zwischen den Thesen wurden Zahnräder zur Visualisierung gewählt, welche die 

massiven Interdependenzen innerhalb der Thematik und infolgedessen auch zwischen den 

Thesen in besonderer Weise betonen. 

60 Quelle: eigene Darstellung. 

Abbildung 3: Thesenmodell der Verfasser. 60 

- 12 - 


Das Modell ist nach dem Grad der Abhängigkeit aufgebaut. Im Kontext dessen ist zu beachten, 

dass sowohl von innen als auch von außen entscheidende Kräfte auf das Gebilde aus Zahnrä- 

dern einwirken. Dabei fungiert die erste These als Motor und bildet damit den Ursprung der 

Maschinerie. Zur Herausstellung dieser besonderen Bedeutung wurde die Farbe Orange als 

Komplementärfarbe zu den übrigen blauen Zahnrädern gewählt. Dieser Motor treibt drei 

Zahnräder an, wobei zwei wiederum als Verbindungsglied zu weiteren Elementen dienen. 

Auch die zweite These, die in ihrer Relevanz der ersten These ähnelt, ist ein wichtiges Verbin- 

dungselement, sodass sie drei weitere Thesen tangiert. Die Relation zu der Mantelthese 8 wird 

durch These 6 hergestellt. Obwohl die EZB gemäß Statuten und supranationalen Verträgen 

unabhängig ist, wirft die Realität zumindest die Frage auf, ob diese Unabhängigkeit wirklich de 

facto besteht. Allerdings ist bei der Interpretation des Thesenmodells zu beachten, dass neben 

der Geldpolitik auch politische Entscheidungsträger durch ihre – teilweise unvorhersehbaren, 

intransparenten und nicht gemäß des homo oeconomicus rational nachvollziehbaren – 61 Be- 

schlüsse auf das Zusammenspiel des Thesenmodells einwirken. Aus diesem Grund befindet 

sich die achte These in einem Zahnrad, das alle anderen Thesen umfasst. 

4.2 These 1: In Krisensituationen wird rational ökonomisches Agieren bei 

Anlegern durch emotionsgetriebenes Impulshandeln verdrängt 

Vor dem Hintergrund einer stetig anhaltenden Verunsicherung an den Märkten sind viele An- 

leger nervös. 62 Dies spiegelt auch der Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX) 

wider, welcher das so genannte Angstbarometer der Wall Street darstellt. Sowohl dieser Index 

als auch seine deutschen und europäischen Pendants der Volatilitäts-Index für DAX-Werte 

(VDAX) und der Dow Jones EURO STOXX 50 Volatility Index (VSTOXX) bewegen sich zurzeit auf 

einem überdurchschnittlich hohen Niveau. In Zeiten von starker Unsicherheit und hohem Ver- 

trauensverlust an den Märkten taucht immer wieder der Begriff des sicheren Hafens auf. Typi- 

sche Vertreter dieser vermeintlich sicheren Häfen sind z. B. deutsche Staatsanleihen, Gold, 

Schweizer Franken (CHF), australische Dollar (AUD) oder norwegische Kronen (NOK). Um ihr 

Geld in vermeintlich sicheren Häfen anlegen zu dürfen, sind Investoren zum Teil sogar bereit, 

Zinsen zu zahlen. 63 

Allerdings müssen Anleger ihre Neigung zu etablierten Währungen, Geldanlagen oder 

Rohstoffen inzwischen in Frage stellen. 64 Die Flucht in vermeintlich sichere Häfen birgt zum Teil 

61 Diese provokante Auffassung vertreten z. B. die beiden renommierten Ökonomen Hans-Werner 

Sinn [vgl. Göbel, H./Steltzner, H. (2012), S. 12] und Wolfgang Gerke (Interview in den ARD Tages- 

themen vom 21.02.2012). 

62 Vgl. Kuls, N. (2011), o. S.. 

63 Vgl. Maydorn, A. (2011), o. S.. 

64 Vgl. Höfinghoff, T./Dunsch, J. (2011), o. S.. 

- 13 - 


eachtliche Gefahren hinsichtlich der Wertentwicklung. In diesem Kontext zog z. B. die Schwei- 

zerische Nationalbank (SNB) am 6. September 2011 eine Kursobergrenze von 1,20 Franken. Ein 

weiteres Beispiel ist der Goldpreis, welcher im Zuge der Staatsschuldenkrise im Euroraum im- 

mer neue Rekordstände erzielt hat. 65 Dieser stieg beispielsweise Anfang September 2011 auf 

das Allzeitrekordhoch von 1.920,25 USD je Feinunze. 66 Trotz der angespannten Lage aufgrund 

der Euroschuldenkrise und den Konjunktursorgen brach selbst der Goldpreis im vierten Quartal 

des Jahres 2011 ein. 67 Darüber hinaus wurde Anfang Januar 2012 eine Schuldverschreibung 

der Bundesrepublik Deutschland mit einer sechsmonatigen Laufzeit zu einem negativen Zins- 

satz platziert. 68 Dieser negative Zins resultiert aus einer immens hohen Nachfrage, da das Vor- 

kommen an sicheren Häfen numerisch begrenzt ist. Einerseits sehen sich die zumeist instituti- 

onellen Investoren gezwungen ihre Gelder anzulegen, da dieses Geld nicht in Form von Bar- 

geld, sondern als Buchgeld vorliegt. Andererseits empfinden sie Anleihen anderer Unterneh- 

men und Staaten als zu risikobehaftet bzw. Geldmarktfonds und Anleihen anderer Banken als 

zu illiquide, da zurzeit ein starkes Misstrauen zu verzeichnen ist. Im Vergleich dazu ist das 

Preisniveau im Januar 2012 bezogen auf den Vorjahresmonat um 2,1% gestiegen. 69 Ein theore- 

tisch rational agierender Investor würde in diesem Zusammenhang nur dann in diese Anlage- 

klassen investieren, wenn er hierfür eine angemessene Risikoprämie bekäme. Die Expansion 

der Anlageklassen vermeintlich sicherer Häfen lässt den Schluss nahe, dass zumindest ansatz- 

weise ohne rational ökonomisches Kalkül und somit aus emotionalen Beweggründen investiert 

wurde. Wissenschaftliche Erkenntnisse haben ergeben, dass bei Finanzentscheidungen oftmals 

das Stammhirn, welches der entwicklungsgeschichtlich älteste Teil des menschlichen Gehirns 

und verantwortlich für emotionale Verhaltensmuster ist, aktiviert wird. 70 


Schocks und verhalten sich international kongruent 

Globalisierung von Finanzmärkten, revolutionärer technologischer Fortschritt durch die Infor- 

mationstechnologie und in diesem Kontext der Abbau von Informationsasymmetrien haben 

die Rahmenbedingungen der Finanzmärkte massiv verändert. 71 Dadurch haben sie sich deut- 

lich weiter dem mikroökonomischen Ideal vom vollkommenen Markt angenähert. In Kombina- 

tion mit einem Trend zur Prozessoptimierung in der eigenen Wertschöpfungskette hat dies 

dazu geführt, dass sich insbesondere Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche verstärkt 

65 Vgl. o. V. (2011a), o. S.. 

66 Vgl. Höfinghoff, T. (2011), o. S.. 

67 Vgl. Hock, M. (2011), o. S.. 

68 Vgl. o. V. (2012k), S. 1-2. 

69 Vgl. Statistisches Bundesamt (2012), o. S.. 

70 Vgl. Schwarzer, J. (2012), S. 1. 

71 Vgl. Achleitner, A.-K. (2002), S. 61. 

- 14 - 


auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren. 72 Weitere Teilbereiche der Wertschöpfungskette 

stehen zunehmend unter Auslagerungsdruck. Hierfür lässt sich als aktuelles Beispiel das des 

Cloud Computings benennen. „Aus betriebswirtschaftlicher Perspektive bedeutet Cloud Com- 

puting eine neue Form des Outsourcings von Technikbündeln.“ 73 Aufgrund dieser Entwicklung 

hat vor allem die Reaktionsgeschwindigkeit bei externen Ereignissen stark zugenommen. Die 

Folge sind Aktienmärkte, welche nahezu gleichförmig verlaufen. 74 Das Zusammenspiel von 

Nachrichten, Indexentwicklung und Anlegererwartung wirkt folglich wie ein zyklischer Prozess. 

Sind die Börsen in Asien und Australien, die als erste eröffnen, positiv gestartet, ist davon aus- 

zugehen, dass sich auch europäische Indizes ähnlich verhalten. Fällt zwischenzeitlich einer der 

Indizes, drehen kurz darauf auch andere ins Negative. 75 

In der Performance von Aktienindizes spiegeln sich sowohl die jüngsten Finanzkrisen als auch 

einschneidende wirtschaftspolitische Ereignisse wider. Exemplarisch lassen sich hierfür das 

Platzen der Dotcom-Blase (vgl. Abschnitt 2.3), die Terroranschläge vom 11. September 2001 

und die Finanzkrise des Jahres 2008 (vgl. Abschnitt 2.4) nennen. Weiterhin weisen die Aktien- 

indizes seit Sommer 2011 durch die Verschärfung der Euroschuldenproblematik, politische 

Unsicherheiten und der extremen Nachrichtenflut stark volatile Kursverläufe auf. Wie nah 

Panik und Euphorie der Anleger beieinander liegen ist besonders vor oder nach EU- 

Gipfeltreffen zu beobachten, sodass behauptet werden kann, dass politische Börsen kurze 

Beine haben. 76 

4.4 These 3: Innerhalb von Sektoren herrscht eine Kollektivhaftung, wobei 

bestimmte Branchen extrem auf Krisen reagieren 

Bei der Betrachtung der Aktienmärkte in Finanz- und Wirtschaftskrisen ist immer wieder zu 

beobachten, dass die Wertpapiere von Unternehmen bestimmter Branchen, unabhängig von 

ihrer individuellen Situation, kollektiv in Mitleidenschaft gezogen werden. Während in Nicht- 

krisenzeiten vor allem die Entwicklungen und Prognosen eines Konzerns ausschlaggebend für 

den Aktienkurs sind, können selbst gute Kennzahlen, positive Geschäftsergebnisse oder erfolg- 

versprechende Zukunftsausblicke den Unternehmen in Krisenzeiten oft nicht genügend Auf- 

trieb geben, um dem kollektiven Sinkflug entgegenzuwirken. Sehr auffällig ist dieses Phäno- 

men bei Aktien bestimmter Branchen zu erkennen, die während eines allgemeinen Abwärts- 

trends überproportional stark betroffen sind. Insbesondere ist ein gemeinsamer Bran- 

72 

Vgl. Moormann, J./Schmidt, G. (2007), S. 5. 

73 

Krcmar, H. (2010), S. 693. 

74 

Dazu genügt ein 24-Stunden-Vergleich der Kursverläufe beispielhaft bei Bloomberg Television. 

75 

Als Beispiel lassen sich die Kursverläufe vom 05.03.12 bis zum 07.03.12 im Vorfeld eines möglichen 

technischen Zahlungsausfalls von Griechenland anführen. 

76 

Vgl. o. V. (2011c), S. 1; vgl. Deutsche Börse Group (2012o), o. S.; vgl. Herkenhoff, P. (2004), o. S.. 

- 15 - 


chentrend im Finanzsektor sowie in sehr konjunkturabhängigen Sektoren, wie der Stahlerzeu- 

gung, der Automobilbranche und der Chip-Herstellung, zu erkennen. 77 In der aktuellen Euro- 

schuldenkrise kann die skizzierte Situation sehr gut an den Finanzwerten innerhalb des DAX 

verdeutlicht werden. 78 Exemplarisch zeigt ein Vergleich der Kursverläufe unverkennbar, dass 

sowohl die Commerzbank AG als auch die Deutsche Bank AG und die Allianz SE nahezu zeit- 

gleich einen enormen Kursverfall verzeichnen mussten, obwohl die Kursentwicklungen der drei 

Unternehmen auf Grundlage einer fundamentalen Analyse absolut unterschiedlich vermutet 

wurden. Das Phänomen der Kollektivhaftung in einer Krise betrifft nicht nur den deutschen 

Aktienmarkt, sondern ist global an fast allen Finanzmärkten zu beobachten. 79 Aufgrund der 

starken Vernetzung und der Interdependenzen vieler international tätiger Konzerne bewirkt 

beispielsweise das Bekanntwerden eines Ausfalls einer bedeutenden US-amerikanischen Bank 

einen nahezu synchronen Kursrutsch bei fast allen internationalen Aktien der Finanzbrache. 

Neben den bisher genannten wirtschaftlichen Gründen für einen gemeinsamen Abwärtstrend 

erklären einige Psychologen das Phänomen der Kollektivhaftung mit massenpsychologischen 

Erkenntnissen. 80 Die Erkenntnisse hierfür basieren auf Studien und Untersuchungen zu der 

gegenseitigen sozialpsychologischen Ansteckung sowie der natürlichen Neigung zur Orientie- 

rung und Nachahmung. 

4.5 These 4: In Banken- und Konjunkturkrisen verhalten sich Rohstoffpreise kon- 

gruent zu Aktienindizes und in Staatsschuldenkrisen gegenläufig 

Da nahezu alle Rohstoffe in USD notieren, darf ein Anleger die Devisenmärkte bei einer Investi- 

tion in diese Anlageklasse nicht aus den Augen verlieren. 81 Veränderungen der Rohstoffpreise 

rufen nicht nur Schwankungen in den jeweiligen Rohstoffkursen hervor, sondern partizipieren 

auch an der Entwicklung des USD. Zur Untersuchung der These wird der im Jahr 2007 von der 

Standard & Poor’s Corporation gekaufte Goldman Sachs Commodity Index (S&P GSCI) zu 

Grunde gelegt, welcher seitdem als S&P GSCI bezeichnet wird. 82 Wie der Vergleich zwischen 

dem S&P GSCI und dem DAX zeigt, reagieren Rohstoffe ähnlich wie Aktienindizes. 83 Jedoch 

muss hierbei berücksichtigt werden, dass nur konjunkturbedingte Krisen Auswirkungen auf die 

Rohstoffpreise haben. 84 Bankenkrisen wie die Dotcom-Blase oder die Finanzkrise (vgl. Ab- 

schnitte 2.3, 2.4) hatten keine direkten Einflüsse auf die Rohstoffpreise. Als die Weltwirtschaft 

77 

Vgl. o. V. (2011a), o. S.; vgl. o. V. (2012a), o. S.. 

78 

Vgl. Süchting, J./Paul, S. (1998), S. 364. 

79 

Vgl. o. V. (2011b), o. S.. 

80 

Vgl. Fenzl, T. (2009), S. 131-133. 

81 

Vgl. Commerzbank AG (2010), S. 24-26; vgl. Beike, R./Schlütz, J. (2010), S. 896-898. 

82 

Vgl. Commerzbank AG (2008), S. 608. 

83 

Hierzu genügt ein Vergleich des S&P GSCI zum DAX bei Bloomberg Television. 

84 

Vgl. Hockmann, H.-J./Thießen, F. (2007), S. 496-497. 

- 16 - 


aber in eine Rezession verfiel, begannen auch die Rohstoffpreise drastisch zu fallen. 85 In der 

aktuellen Euroschuldenkrise, welche aus einer Banken- und einer konjunkturbedingten Krise 

resultierte, zeigt sich jedoch, dass sich die Rohstoffpreise gegenläufig zum DAX verhalten. 86 

Steigt der DAX, fällt der S&P GSCI und umgekehrt. Es muss jedoch berücksichtigt werden, dass 

das Verhalten der Rohstoffpreise nicht pauschalisiert werden kann. Die Reaktionen hängen 

stark von der Branche des jeweiligen Rohstoffes ab. Besonders bei Edelmetallen wie Gold und 

Silber, welche durch den S&P GSCI Precious Metals abgebildet werden, lässt sich ein gegenläu- 

figer Verlauf feststellen. 87 Gerade in der aktuellen Euroschuldenkrise ist der Kurs von Edelme- 

tallen überproportional gestiegen, da Anleger diese als sichere Häfen betrachten. 88 Im Gegen- 

satz zu den Edelmetallen entwickeln sich die Industriemetalle, wie z. B. Eisen, Kupfer oder Zink, 

kongruent zu dem DAX. 89 Auch in der Euroschuldenkrise bestätigt sich dieses Verhalten. 

4.6 These 5: Immobilienindizes reagieren zeitverzögert auf systemische Ereignisse 

Immobilienindizes sind Indikatoren, die ausgewählte Immobilienwerte aggregieren und dar- 

stellen. 90 Zumeist bilden sie die Werthaltigkeit einer Immobiliengruppe ab, welche nach geo- 

grafischen, nutzungstechnischen oder sonstigen Kriterien zusammengefasst wurden. Basiswer- 

te dieser Erhebungen sind Wertgutachten oder aktuelle Verkaufswerte, welche über Umfragen 

oder öffentliche Melderegister der Behörden ermittelt wurden. 

In der Vergangenheit sind schon mehrfach Immobilienblasen angewachsen, deren Platzen 

weitreichende Folgen hatten (vgl. Abschnitt 2.4). 91 Immobilienindizes können auf zwei ver- 

schiedene Arten auf Krisen reagieren. Zum einen sinkt der Wert von Immobilien aufgrund der 

geringen Nachfrage nach Gewerbeflächen während einer schwachen Konjunktur. Zum anderen 

stellen Immobilienwerte Realgüter dar und bieten besonders in Krisenzeiten eine inflations- 

ausgleichende Wirkung. So zeigt der S&P/Case-Shiller-Index, der die Hauspreise der wichtigs- 

ten Metropolregionen der USA abbildet, starke Ausschläge vor und nach einigen Krisen. 92 

85 


86 

Ein Vergleich des S&P GSCI zum DAX bei Bloomberg Television veranschaulicht dies. 

87 

Hierzu reicht ein Vergleich des S&P GSCI Precious Metals mit dem DAX bei Bloomberg Television aus; 

vgl. Beike R./Schlütz, J. (2010), S. 897. 

88 

Vgl. Höfinghoff, T./Dunsch, J. (2011), o. S.; vgl. Kamp, M. (2011), S. 90-98. 

89 

Dies belegt ein Vergleich des S&P GSCI Industrial Metals zum DAX bei Bloomberg Television. 

90 Vgl. Rombach, T. (2011), S. 170-171. 

91 Vgl. Bloss, M. et al. (2009), S. 25-26. 

92 Vgl. Laude, J. (2010), S. 7. 

- 17 - 



da es die Banken untereinander selbst nicht tun 

Der Interbankenhandel auf den Kapitalmärkten hat für die reibungslose Kapitalversorgung der 

Geschäftsbanken eine große Relevanz. 93 Eine Störung dieses Systems ist demnach ein Zeichen 

für fehlendes Vertrauen der Kreditinstitute untereinander (vgl. Abschnitt 2.4). 94 Besonders in 

der Subprime- und der aktuellen Euroschuldenkrise traten starke Finanzierungsprobleme für 

die Banken auf, weil sie sich gegenseitig kaum Geld liehen. 95 Dies hat bereits George A. Akerlof 

in seinem Artikel „The Market for Lemons“ erkannt, in dem er prägnant formulierte: „I give 

credit to anyone who anchors regularly in our bay; but if it is someone I don’t know well, then I 

think twice about it unless I can find out all about him.“ 96 Indikatoren dafür sind die London 

Interbank Offered Rate (LIBOR) sowie die Euro Interbank Offered Rate (EURIBOR), welche die 

durchschnittlichen Zinssätze für Interbankenkredite einer Währung mit bestimmter Laufzeit 

abbildet. 97 Der dreimonatige USD-LIBOR zeigt unter anderem vor dem Ausbrechen der Dot- 

com- und der Subprime-Krise deutliche Ausschläge. 98 

Als Maß des Vertrauens kann weiterhin die Einlagensumme der Kreditinstitute bei den Noten- 

banken gewertet werden. Die Einlagenfazilität, beispielsweise der EZB, wird genutzt, um über- 

schüssiges Kapital zu sehr geringen Zinsen anzulegen. 99 Dieser Wert ist zurzeit auf einem ext- 

rem hohen Niveau und war bereits bei Ausbruch der Subprime-Krise überdurchschnittlich 

hoch. 100 Somit lässt sich darauf schließen, dass ein niedriger LIBOR und eine gleichzeitige hohe 

Einlagenfazilität die Ängste des Interbankenmarktes widerspiegeln. Im Falle einer Bankeninsol- 

venz wären Anleger stark betroffen. Allerdings ist zu konstatieren, dass die Staaten in der Ver- 

gangenheit angeschlagene Banken gerettet haben und – zumindest in Deutschland – ein gro- 

ßer Betrag durch Sicherungsfonds, wie z. B. dem Einlagensicherungsfonds nach § 46a Abs. 1 

und § 23a des Kreditwesengesetzes (KWG), gesichert ist. 101 

93 

Vgl. Dibelius, A. (o. J.), o. S.. 

94 

Vgl. De La Motte, L./Czernomoriez, J./Clemens, M. (2010), S. 42-43. 

95 

Vgl. Stark, J. (2011), S. 23; vgl. Kühner, A. (2010), S. 24-27. 

96 

Akerlof, G. A. (1970), S. 499. 

97 

Vgl. Auel, N. (2008), S. 37. 

98 

Vgl. British Banker´s Association (2012), o. S.. 

99 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2010), S. 161. 

100 

Vgl. Europäische Zentralbank (2012b), o. S.. 

101 

Vgl. Mackenthun, T./Pohl, R./Rösler, P. (2002), S. 736-737. 

- 18 - 



ungeeignet, vielmehr wirken sie aktuell als Brandbeschleuniger 

Noch in den 90er Jahren galten Ratings im deutschsprachigen Raum als Exoten aus den USA. 102 

Doch durch das Anwachsen der Komplexität der nationalen und internationalen Finanzmärkte 

fordern Investoren zunehmend klare Aussagen über die Bonität eines Schuldners. In diesem 

Zusammenhang liefert ein Rating eine explizite Ausfallwahrscheinlichkeit eines Schuldners für 

einen zukünftigen Zeitraum und ermöglicht es, einzelne Unternehmen sowie Finanztitel inner- 

halb einer Branche oder sogar branchenübergreifend vergleichen zu können. Anschließend 

erfolgt eine Übertragung der jeweiligen Ausfallwahrscheinlichkeiten in eine Rating-Note, die 

beispielsweise bei S&P von AAA für eine erstklassige Bonität bis hin zu D für eine Zahlungsun- 

fähigkeit reicht. 103 Darüber hinaus sind Ratings nicht nur für das Verhalten von Investoren von 

hoher Relevanz, auch Aufsichtsbehörden und Gesetzgeber beziehen diese mit ein. 104 Für den 

Kauf von Anleihen der europäischen Staaten mussten Banken gemäß der ersten beiden Baseler 

Eigenkapitalakkorde kein Risikokapital hinterlegen, unabhängig von dem Länder-Rating. 105 Vor 

diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob die Verfahren der Agenturen in der Vergangenheit 

geeignet waren, Krisen frühzeitig zu erkennen und entsprechende Herabstufungen durchzu- 

führen. 

Innerhalb eines Rating-Verfahrens werden sowohl quantitative als auch qualitative Kriterien 

einbezogen. 106 Insbesondere mit Hilfe der qualitativen Kriterien, welche oft einen zukunftsori- 

entierten Charakter aufweisen, sollen frühzeitig Risikoquellen aufgedeckt werden. Diese Krite- 

rien können z. B. die Management-Qualität oder die Wettbewerbsposition sein. Prinzipiell 

müssten Rating-Agenturen zumindest in der Lage sein, durch systematische Herabstufung ihrer 

Kunden Signale für eine bevorstehende Krise zu liefern. Exemplarisch sei an dieser Stelle das 

Bewertungsverhalten von Fitch Ratings Ltd. angeführt. 107 Diese Rating-Agentur stufte von allen 

27 EU-Staaten vor Ausbruch der Subprime- oder der Euroschuldenkrise lediglich sechs Natio- 

nen innerhalb von sechs Monaten vor Krisenbeginn in ihrer Note herab. Die übrigen 21 Staaten 

erfuhren im Vorfeld der Krisen keinerlei Downgrade. Inwiefern die Urteile der Agenturen Ein- 

fluss auf den Verlauf einer Krise nehmen können, zeigt sich insbesondere durch eine nach Kri- 

senbeginn durchgeführte Herabstufung. 

102 

Vgl. Everling, O./Trieu, M. L. (2007), S. 97. 

103 

Vgl. Drukarczyk, J. (2008), S. 253. 

104 

Vgl. § 52 SolvV. 

105 

Vgl. European Commission (2011), S. 32; vgl. Ackermann, J. (2011), S. 2-5. 

106 Vgl. Wieben, H.-J. (2004), S. 237. 

107 Vgl. Fitch Ratings Ltd. (2012), o. S.. 

- 19 - 


Im Rahmen der Subprime-Krise haben Rating-Agenturen die bei Anleihen etablierten Bewer- 

tungsmethoden auf hochkomplexe Finanzprodukte, wie z. B. MBS, übertragen. 108 Dies sorgte 

in Kombination mit einem Vergütungssystem, bei dem die Agenturen von ihren Auftraggebern 

bezahlt wurden, dafür, dass diese hochkomplexen Produkte als zu gut eingestuft wurden. 109 

Wenn überhaupt, wusste der Verkäufer über die Werthaltigkeit dieser Finanzprodukte Be- 

scheid. 110 Für diese Vorgehensweise stehen die Agenturen noch heute in der Kritik. 111 Aus die- 

sem Grund sind sie in Bezug auf ihr Herabstufungsverhalten restriktiver geworden. In diesem 

Zusammenhang war die Sorge groß, als S&P Ende 2011 der gesamten Eurozone mit Herabstu- 

fungen drohte und dies im Januar 2012 auch bei 17 Staaten vollzog. 112 

4.9 These 8: Bedeutende Zentralbanken haben ihre geldpolitischen Trümpfe 

falsch dimensioniert und ihr „Pulver zu früh verschossen“ 

Zentralbanken sind in ihrem jeweiligen Geltungsbereich für wichtige geldpolitische Entschei- 

dungen und Maßnahmen verantwortlich. 113 Sie sorgen dafür, dass das Geld in einer Volkswirt- 

schaft werthaltig bleibt und geben zusätzlich wichtige Impulse für die Wirtschaft. Mit der EZB, 

der Bank of England (BoE) sowie der FED verfolgen drei bedeutende Zentralbanken das Ziel der 

Preisniveaustabilität. 114 Daneben unterstützen die amerikanische und die englische Notenbank 

aktiv die Wirtschaftspolitik ihres Geltungsbereichs. Um die Geld- und Währungspolitik eines 

Staates oder Währungsraumes zu steuern, stehen den Notenbanken zahlreiche geldpolitische 

Instrumente zur Verfügung. 115 Besonders in Krisen ist die richtige Reaktion im optimalen Zeit- 

punkt entscheidend. Mit Hilfe der Steuerung von Geldmenge und Marktzinsen soll das Kon- 

sum- und Investitionsverhalten von privaten Haushalten und Unternehmen beeinflusst wer- 

den, um damit indirekt auf das Preisniveau zu wirken. 

Zunächst besteht die Möglichkeit die Leitzinsen anzupassen. 116 Dadurch wird die Kreditauf- 

nahme der Banken, und demnach auch der Privatwirtschaft, erleichtert oder gehemmt. In ei- 

ner Krise soll vornehmlich mehr investiert und konsumiert werden. In der Konsequenz werden 

dafür niedrige Zinsen verlangt, was auch eine historische Analyse der Leitzinsen der EZB, der 

108 

Vgl. Issing, O. (2009), S. 18-19. 

109 

Vgl. Landgraf, R./Cünnen, A. (2010), o. S.. 

110 

Vgl. Akerlof, G. A. (1970), S. 489-490. 

111 

Vgl. Landgraf, R./Cünnen, A. (2010), o. S.. 

112 

Vgl. Ettel, A./Zschäpitz, H. (2012), S. 5. 

113 

Vgl. Issing, O. (1992), S. 7-9. 

114 

Vgl. Europäische Zentralbank (2012a), o. S.; vgl. Bank of England (2012a), o. S.; 

vgl. Federal Reserve Bank (2005), S. 15. 

115 

Vgl. Issing, O. (1992), S. 61-64. 

116 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2010), S. 153-154. 

- 20 - 


FED oder auch der BoE belegt. 117 Es ist offensichtlich, dass zu Zeiten der Konjunkturabschwä- 

chung mit einer Leitzinssenkung entgegengesteuert wurde. Allerdings ist dieses Vorgehen für 

die derzeitige Euroschuldenkrise nicht mehr ausreichend, da sich alle wesentlichen Notenban- 

ken bereits am unteren Ende der möglichen Zinssätze bewegen. So befindet sich beispielswei- 

se der Leitzins der FED bereits seit Dezember 2008 auf demselben, niedrigen Niveau. 118 Bei 

einem Zielband von 0,00% bis 0,25% ist er nahezu bedeutungslos geworden. 119 Der Grenznut- 

zen einer weiteren Zinssenkung wäre zu gering, da sie den Geschäftsbanken und der Privat- 

wirtschaft nicht genügend Anreize bietet, um zusätzliches Geld aufzunehmen. 

Eine weitere Maßnahme ist der Aufkauf von Staatsanleihen seitens der Notenbanken, was de 

facto einem Kredit an die Staaten entspricht. 120 Als Notenbank, die als vorrangiges Ziel die 

Preisniveaustabilität verfolgt, steht die EZB wegen des Ankaufs von Staatsanleihen und deren 

massiver Hereinnahme als Sicherheiten stark in der Kritik. 121 Hierdurch sollen staatliche Inves- 

titionen erleichtert und zudem die Zahlungsfähigkeit der Volkswirtschaften gewährleistet wer- 

den, allerdings ist dieses Prozedere nicht beliebig oft wiederholbar. 122 Als Konsequenz dieser 

Nullzinspolitik bleiben der BoE und der FED nur quantitative und qualitative Lockerungen („ea- 

sings“). 123 Auch wenn die EZB temporäre Staatsanleihenaufkäufe durchführt, steht ihr das Mit- 

tel der monetären Lockerung noch zur Verfügung. 124 

5 Empirische Untersuchung der Verfasser 

5.1 Aufbau und Gang der Umfrage 

Zur Fundierung der Arbeit wurde eine Expertenumfrage durchgeführt. Diese hatte das Ziel, 

Aufschluss darüber zu liefern, welche Informationen und Anlageklassen Experten als Indikato- 

ren für sich anbahnende Finanzmarktkrisen nutzen und wie sie in der Kundenberatung ver- 

wendet werden. Dazu wurden Unternehmen der Finanzdienstleistungsbranche sowie Instituti- 

onen kontaktiert (vgl. Abschnitt 5.2). 

Zu diesem Zweck wurde ein Fragebogen mit acht Fragen zu drei Themenblöcken konzipiert. 125 

Innerhalb der Themengebiete Krisen und Frühwarnindikatoren, Nutzung von Frühwarnindi- 

117 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2012a), o. S.; vgl. Bank of England (2012b), o. S.; 

vgl. Board of Governors of the Federal Reverse System (2012), o. S.. 

118 

Vgl. Board of Governors of the Federal Reverse System (2012), o. S.. 

119 

Vgl. o. V. (2009a), o. S.. 

120 

Vgl. Ruhkamp, S. (2010), o. S.; vgl. o. V. (2010a), o. S.. 

121 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2010), S. 118; vgl. Rieken, U. (2010), S. 8-11; 

vgl. Ruhkamp, S. (2010), o. S.; vgl. o. V. (2010a), o. S.. 

122 

Vgl. Greive, M. (2010), o. S.. 

123 

Vgl. o. V. (2009b), o. S.; vgl. Storbeck, O. (2012), o. S.. 

124 

Vgl. o. V. (2012c), o. S.; vgl. Storbeck, O. (2012), o. S.. 

125 Vgl. Anhang 1, S. A2-A4. 

- 21 - 


katoren im Eigenhandel und Akzeptanz indexbasierter Produkte wurden sowohl offene als 

auch geschlossene Fragen gewählt. Um die Beantwortung für die Teilnehmer in einem zeitlich 

angemessenen Rahmen von ca. fünf Minuten zu halten, wurden vornehmlich geschlossene 

Fragen gestellt. Zudem ermöglicht dies eine bessere Vergleichbarkeit der Antworten. Damit 

der Individualität der Befragten Rechnung getragen werden kann und darüber hinaus ein ge- 

naueres Meinungsbild erfasst wird, sind auch offene Fragen integriert worden. Da bereits nach 

vier Wochen 30 Antworten eingegangen waren und der Grenznutzen jeder weiteren Antwort 

stark abnahm, wurde die Umfrage nach acht Wochen geschlossen. 

Ausgehend von der Überlegung, dass der Prozess der Beantwortung des Fragebogens mög- 

lichst anwenderfreundlich sein soll, wurden die Verfahren so ausgesucht, dass sowohl die An- 

sprache der Experten als auch die Beantwortung des Fragebogens elektronisch erfolgen konn- 

te. Jedem Experten wurde eine standardisierte E-Mail mit einem individuellen Hyperlink zu 

einer geschützten Webseite geschickt, auf der die Umfrage direkt ausgefüllt werden konnte, 

ohne sich zuvor authentifizieren zu müssen. Die Zuordnung einer Antwort zum Absender er- 

folgte automatisiert durch eine mitgesendete Transaktionsnummer. Aufgrund des internatio- 

nalen Teilnehmerfeldes (vgl. Abschnitt 5.2) wurden die Online-Umfrage und der Text der E- 

Mail in deutscher und englischer Sprache konzipiert. 126 Um die Antworten anhand unterschied- 

licher Kriterien verarbeiten und visualisieren zu können, wurden alle eingegangenen Daten in 

einer Datenbank gespeichert. Dadurch ist sichergestellt, dass eine kumulierte Auswertung 

erfolgen kann, aber auch die Resultate einzeln aufgelistet werden können. Die Ergebnisse der 

Umfrage gehen anonymisiert in die Auswertung ein, wobei die Namen der kontaktierten Per- 

sonen im Anhang aufgeführt werden. 127 

5.2 Auswahl der Grundgesamtheit 

Um ein repräsentatives Ergebnis zu erhalten, wurden 109 Experten von nationalen und inter- 

nationalen Konzernen der Finanzdienstleistungsbranche sowie (supra-)nationalen Institutionen 

befragt. 128 Die geografische Zuordnung der Unternehmen erfolgt auf Basis des jeweiligen 

Stammsitzes. Der Schwerpunkt der Grundgesamtheit liegt auf dem deutschen Markt, weil Im- 

plikationen für die Anlageberatung in Deutschland gegeben werden. Da der deutsche Markt 

aufgrund der großen Ausstrahlung global agierender Unternehmen nicht isoliert betrachtet 

werden kann, sind diese auch zu rund einem Viertel in der Umfrage vertreten. Internationale 

Groß-, Investment- und Retail-Banken üben durch ihre Größe und ihre umfassende Markt- 

kenntnis einen erheblichen Einfluss auf die Marktteilnehmer aus. Aus diesem Grund fokussie- 

126 Vgl. Anhang 1, S. A2-A4; vgl. Anhang 2, S. A5-A7; vgl. Anhang 3, S. A8; vgl. Anhang 4, S. A9; 

vgl. Anhang 5, S. A10. 

127 Vgl. Anhang 7, S. A19-A55. 

128 Vgl. Anhang 6, S. A11-A18. 

- 22 - 


en sich die Verfasser mit elf Befragungen auf diese Gruppe. In Anbetracht der regulatorischen 

Herausforderungen und ihrem Einfluss auf aktuelle Marktgeschehnisse werden auch sechs 

wesentliche internationale Institutionen berücksichtigt. Vor dem Hintergrund der nahezu oli- 

gopolistischen Marktstellung der großen Rating-Agenturen und Wirtschaftsprüfungs- 

gesellschaften wurden diese ebenfalls bedacht. 

Die Zahl der angeschriebenen Personen aus der deutschen Kreditwirtschaft wurde entspre- 

chend der Bilanzsumme des jeweiligen Sektors gewählt, welche im Jahr 2010 im deutschen 

Bankgewerbe insgesamt 8.354 Mrd. € betrug. 129 Davon entfielen 36,2 % auf Großbanken, Re- 

gionalbanken, sonstige Kreditbanken sowie Zweigstellen ausländischer Banken. Da die Kredit- 

banken damit das größte Volumen aufweisen, wurden aus diesem Bereich mit 16 Befragten 

die meisten Experten kontaktiert. Sparkassen und Landesbanken bilden in Bezug auf ihre Bi- 

lanzsumme die zweitgrößte Gruppe innerhalb des deutschen Bankwesens (30,5 %), weshalb 14 

Personen angeschrieben wurden. Es folgen zwölf Probanden aus dem genossenschaftlichen 

Bankensektor, bestehend aus Kreditgenossenschaften (8,4 %) und genossenschaftlichen Zent- 

ralbanken (3,1 %). Weitere fünf Personen wurden aus den Banken mit Sonderaufgaben (10,8 

%) sowie den Realkreditinstituten (8,6 %) ausgewählt. Die Primärinstitute des genossenschaft- 

lichen und des öffentlich-rechtlichen Sektors spielen hierbei eine wichtige Rolle, da diese ba- 

sierend auf der großen Mehrzahl der Institute eine besondere Kundennähe aufweisen. Die fünf 

relevanten nationalen Institutionen, wie z. B. die Bundesanstalt für Finanzdienstlungsaufsicht, 

sowie sechs wesentliche Verbände des deutschen Finanzsektors wurden ebenfalls kontaktiert, 

da ihre Entscheidungen wichtige politische und regulatorische Impulse geben. In dem Kontext, 

dass Versicherungs- und Rückversicherungsunternehmen als institutionelle Anleger große 

Vermögenssummen verwalten und somit einen relativ hohen Markteinfluss ausüben, wurden 

13 nationale und ein internationales Unternehmen befragt. Darüber hinaus wurden neun nati- 

onale Privatbanken in die Umfrage miteinbezogen. Dies rührt daher, dass Privatbanken über 

eine fundierte Marktkenntnis - insbesondere im Bereich des Privatkundensegments - verfügen 

und somit ihre Meinung für die in Kapitel acht thematisierten Implikationen für die Anlagebe- 

ratung unerlässlich sind. Erfreulicherweise erzielte die Expertenumfrage eine hohe Rücklauf- 

quote von 33,03%, was bedeutet, dass 36 der 109 befragten Experten teilnahmen. 130 

5.3 Auswertung der Expertenumfrage 

Es ist anzunehmen, dass Änderungen des Marktgeschehens auch Implikationen auf das Anla- 

geverhalten von Investoren haben. Um dieses herauszustellen, wurde im ersten Teil der Exper- 

tenumfrage nach den geänderten Präferenzen im Anlagebereich durch auftretende Krisen 

129 Vgl. Bundesverband Deutscher Banken e. V. (2011), S. 8. 

130 Vgl. Anhang 6, S. A11-A18; vgl. Anhang 8, S. A56. 

- 23 - 


gefragt. Zum einen kann festgestellt werden, dass sich die Anlagementalität von ca. 70% der 

Antwortenden schon im Jahr 2008 durch die Finanzkrise stark bis sehr stark modifiziert hat. 131 

Zum anderen schlägt sich die aktuelle Euroschuldenkrise in den Investitionsentscheidungen 

der Respondierenden mit einem abgewandelten Anlageverhalten von rund 58% nieder. 132 Hier 

fallen vor allem drei Anlageklassen ins Gewicht. Bedingt durch die Euroschuldenkrise lässt sich 

ein starker Trend zum Kauf oder Verkauf von Staatsanleihen erkennen. 133 Knapp 67% der Ex- 

perten haben vermehrt in dieser Anlagekategorie gehandelt. Vor allem Anleihen von Staaten 

mit einem attraktiven Rating von AAA bis A- erwiesen sich als sehr beliebt. Ebenfalls der Auf- 

oder Abbau von Liquidität wie z. B. Geldmarktpapieren oder Tagesgeldern ist durch die vor- 

herrschende Euroschuldenkrise mit 62% in das Interesse der Spezialisten gerückt. Die Euro- 

schuldenkrise hat jedoch nicht nur zum Handel mit Staatsanleihen oder zur Umschichtung von 

Kapital in liquide Mittel geführt, auch das Erwerben und die Veräußerung von Aktien erregten 

bei mehr als der Hälfte Aufmerksamkeit. Es zeigt sich, dass Finanzwerte sehr häufig ge- oder 

verkauft wurden. Die Gleichwertigkeit der angekreuzten Aktientitel zeigt, dass hier eine breite 

Diversifizierung zur Risikostreuung als essentiell erachtet wird. 

Die Auswertung der Expertenumfrage hat weiterhin Aufschlüsse darüber geliefert, inwieweit 

Unternehmen diverse Frühwarnindikatoren in der alltäglichen Arbeit anwenden. Grundsätzlich 

vertreten ca. zwei Drittel der 36 Antwortenden die Meinung, dass Krisen durch Frühwarnindi- 

katoren zu erkennen sind. 134 Dies verdeutlicht die Relevanz des Themas und zeigt auch explizit, 

dass Unternehmen der Finanzbranche entsprechende Anstrengungen im Rahmen der Risiko- 

vorsorge treffen müssen. In der Folge konnten diverse Anlageklassen in Bezug auf ihre Ver- 

wertbarkeit als Frühwarnindikator bewertet werden. 135 Dabei stellte sich heraus, dass die Hal- 

tung von Liquidität als aussagekräftigster Anzeiger angesehen wird. 22 von 36 Personen schät- 

zen die Bedeutung dieses Parameters für hoch oder sehr hoch ein. Daneben sind auch die 

Entwicklung der Rohstoff- und Aktienmärkte mit ca. 51% Zuspruch als eher positiv hinsichtlich 

der Frühwarnfunktion für Krisen bewertet worden. Tendenziell unerheblich bzw. unaussage- 

kräftig sind demnach die Kursentwicklungen von Staats- und Unternehmensanleihen. Hierbei 

liegt der Anteil von Expertenantworten mit einer weniger hohen oder gar unbedeutenden 

Wertung dieser Anlageklasse bei 51% und 57%. Als völlig korrelationslos in Bezug auf sich an- 

bahnende Krisen wird die Kursentwicklung von Rentenpapieren angesehen, welche 19 Perso- 

nen als weniger hoch einschätzen und zwei sogar als unbedeutend. Daneben wird auch die 

131 Vgl. Anhang 8, S. A56 (Teil I, Frage 1). 


133 Vgl. Anhang 8, S. A56-A60 (Teil I, Frage 2a). 


135 Vgl. Anhang 8, S. A60-A62 (Teil I, Frage 4). 

- 24 - 


Wertentwicklung von Immobilien von 71% ablehnend und demnach unerheblich in Bezug auf 

die Frühwarnindikation eingeschätzt. 

Um Rückschlüsse auf die Nutzung von Frühwarnindikatoren im Eigenhandel der Finanzinsti- 

tute und (supra-)nationalen Institutionen ziehen zu können, ist der zweite Teil der Experten- 

umfrage auf dieses Thema ausgerichtet. Vor diesem Hintergrund wurden die Experten zu- 

nächst gefragt, ob sie Frühwarnindikatoren für ihre Anlageentscheidung verwenden oder 

nicht. 136 Während keiner der Spezialisten die Frage verneinte, gaben mehr als 52% an, dass sie 

Frühwarnindikatoren bei ihren Anlageentscheidungen zu Rate ziehen. Bei einer zustimmenden 

Antwort wurde um eine Konkretisierung der Angaben gebeten, der insgesamt 14 Experten 

folgten. 137 In diesem Zusammenhang wurden verschiedenste makroökonomische, konjunktu- 

relle und finanzmathematische Instrumente zur Krisenfrüherkennung genannt. Von makro- 

ökonomischer Seite werden vor allem Wachstum, Staatsverschuldung, Leistungsbilanzsalden, 

Arbeitsmärkte und Inflation diverser Länder bzw. Regionen betrachtet. Des Weiteren wirken 

sich für einige Respondierende politische und wirtschaftliche Rahmenbedingungen, Trends 

sowie gesellschaftliche und geschichtliche Erfahrungswerte auf die Anlageentscheidung aus. 

Darüber hinaus werden Konjunkturindizes wie der ifo-Geschäftsklimaindex oder die Einkaufs- 

managerindizes bedeutender Märkte (z. B. USA, Europa, Asien) genutzt. Zins-Swaps, CDS, Akti- 

enkurse sowie Zins-Spreads werden weiterhin als Frühwarnindikatoren eingesetzt. Bei der 

letzten Frage dieses Themenblockes sollten die Experten die Frage beantworten, warum sie die 

genannten Frühwarnindikatoren für aussagekräftig halten. 138 Ein Konsens besteht vor allem 

darin, dass langjährige Erfahrungen für die korrekte Einschätzung des Krisenpotenzials elemen- 

tar sind. Es wird die Meinung vertreten, dass die zuvor aufgeführten Indikatoren die Reakti- 

onsmuster der Anleger widerspiegeln und damit das Marktgeschehen maßgeblich beeinflus- 

sen. In jedem Fall haben Indikatoren im Eigenhandel der Kreditinstitute eine herausragende 

Bedeutung. 

Innerhalb des dritten Teils der Umfrage, der sich mit der Akzeptanz von indexbasierten Pro- 

dukten beschäftigt, wurde gefragt, ob das Unternehmen bzw. die (supra-) 

nationale Institution indexbasierte Produkte auflegt. 139 Auf Basis einer Grundgesamtheit von 

36 Antworten, wovon 18 Experten eine Angabe machten, bejahten 61% die Fragestellung, 

wohingegen 39% diese Frage verneinten. Es wird geschätzt, dass die indexbasierten Produkte 

bei privaten und institutionellen Kunden sowie bei Firmenkunden auf ein hohes Interesse sto- 

136 Vgl. Anhang 8, S. A62 (Teil II, Frage 1). 

137 Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Frage 1a). 


139 Vgl. Anhang 8, S. A63 (Teil III, Frage 1). 

- 25 - 


ßen. 140 Dieses hat sich im Zuge vergangener Wirtschafts- und Finanzkrisen nochmals ver- 

stärkt. 141 Darüber hinaus wurde die offene Frage gestellt, inwieweit Frühwarnindikatoren bei 

der Beratung eingesetzt werden. 142 Hierbei erfolgten insgesamt elf Antworten aus Unterneh- 

men bzw. Institutionen mit entsprechender Kundenausrichtung. 18% nutzen keine Frühwarni- 

ndikatoren innerhalb der Beratung, während diesem eine Gruppe von 82%, welche Frühwarni- 

ndikatoren indirekt oder direkt in der Beratung einsetzen, gegenübersteht. Allerdings variiert 

das Meinungsbild in der zweiten Gruppe massiv, da den Frühwarnindikatoren eine sehr hete- 

rogene Bedeutung mit stark unterschiedlichen Ausprägungen beigemessen wird. Vor diesem 

Hintergrund spielen Frühwarnindikatoren beispielsweise bei einem öffentlich-rechtlichen Pri- 

märinstitut lediglich eine sehr untergeordnete Rolle, wohingegen diese bei einer namhaften 

nationalen Großbank integraler Bestandteil der Beratung sind und die Asset Allocation exorbi- 

tant beeinflussen. 

6 Bewertung der Kongruenz praktischer und theoretischer 

Erkenntnisse 

6.1 These 1: In Krisensituationen wird rational ökonomisches Agieren bei 

Anlegern durch emotionsgetriebenes Impulshandeln verdrängt 

Vor dem Hintergrund der empirischen Untersuchung zeigt sich, dass mehr als 58% der Teil- 

nehmer ihr Anlageverhalten verändert haben (vgl. Abschnitt 5.3). Im ersten Teil wurde ange- 

geben, dass seit der Euroschuldenkrise vermehrt Rohstoffe und gut bewertete Anleihen ge- 

handelt wurden. 143 Innerhalb des Rohstoffsektors waren insbesondere Gold mit fast 67% und 

Silber mit 50% gefragt. Im Bereich der Anleihen lag der Fokus sowohl auf Unternehmens- als 

auch auf Staatsanleihen aus dem Investmentgrade. Auffällig dabei ist, dass aus dem Finanzsek- 

tor nur Papiere mit überdurchschnittlich guter Bonität (AAA bis BBB-) gehandelt wurden. Im 

Gegensatz dazu griffen die Experten bei den Non-Financials auch bei schlechteren Ratings 

(AAA bis B-) zu. Dieses Verhalten zeugt von einem rational ökonomischen Kalkül, weil die Be- 

fragten institutionellen Investoren und Experten offensichtlich exakt abgewogen haben, wel- 

ches Rendite-Risiko-Profil die Schuldverschreibung des jeweiligen Emittenten aufweist. Wäh- 

rend der Euroschuldenproblematik haben mehr als zwei Drittel Staatsanleihen ge- oder ver- 

kauft. 144 Innerhalb dieser Anlageklasse wurden Papiere mit jedem möglichen Rating (AAA bis C) 

gehandelt, wobei solche mit sehr guter oder guter Bonität bevorzugt wurden. Es stellt sich 

jedoch die Frage, ob die genannten Käufe bzw. Verkäufe bei Staatspapieren nicht zum Teil aus 

140 Vgl. Anhang 8, S. A63-A64 (Teil III, Frage 1a). 



143 Vgl. Anhang 8, S. A56, S. A58 (Teil I, Frage 2a). 

144 Vgl. Anhang 8, S. A58 (Teil I, Frage 2a). 

- 26 - 


emotional getriebenen Motiven heraus erfolgten. An dieser Stelle kann nicht abschließend 

festgestellt werden, ob eine Umschichtung des Vermögens in die genannten sicheren Häfen 

aus rein rational ökonomischem Kalkül oder auch zum Teil aus emotionalen Impulsen heraus 

erfolgte. Die Vermutung liegt nahe, dass sich private Anlegern eher emotionsgetrieben verhal- 

ten, da sie in der Regel weniger ökonomisch aufgeklärt sind als die Teilnehmer der Experten- 

umfrage. 


Schocks und verhalten sich international kongruent 

Bei der Expertenumfrage hat sich herausgestellt, dass für Aktienmärkte zahlreiche Frühwarn- 

indikatoren bestehen. 145 Besonders häufig wurden in diesem Zusammenhang Aktienindizes mit 

der Begründung angeführt, dass sie sehr volatil sind und aufgrund ihrer hohen Marktliquidität 

als Vorlaufindikator für Krisen dienen. Durch die Vielzahl vorhandener Indikatoren und ihrer 

breiten Nutzung durch verschiedenste Markteilnehmer kann davon ausgegangen werden, dass 

Aktienmärkte bei exogenen Schocks im Sinne einer sich selbsterfüllenden Prophezeiung zu 

übertriebenen Reaktionen neigen. Darüber hinaus stellt sich die Frage, ob dieses gleichförmige 

Verhalten auch auf internationaler Ebene existiert. Eine Antwort liefert die zweite Frage des 

ersten Teils der Umfrage. 146 Hier gaben mehr als 57% derer, die ihr Anlageverhalten geändert 

haben, an, dass sie während der Euroschuldenkrise Aktien ge- oder verkauft haben. Von den 

gehandelten Titeln stammten ca. 83% aus Industrieländern. Dies lässt in Kombination mit dem 

internationalen Teilnehmerfeld den Schluss zu, dass sich bezüglich des Kaufs oder Verkaufs von 

Aktien ähnliche Verhaltensmuster bei Marktakteuren ergeben, die wiederum kongruent ver- 

laufende Aktienindizes verursachen. 147 

6.3 These 3: Innerhalb von Sektoren herrscht eine Kollektivhaftung, wobei be- 

stimmte Branchen extrem auf Krisen reagieren 

Bei Betrachtung der Expertenumfrage zeigt sich, dass viele der befragten Personen Meinungs-, 

Gefühls- und Konjunkturindizes, wie dem ifo-Geschäftsklimaindex, als Frühwarnindikatoren für 

ihre Anlagestrategien nutzen. 148 Die Meinungen anderer Analysten und Spezialisten beeinflus- 

sen viele Anleger, wodurch sich eine allgemeine Kollektivhaftung am Aktienmarkt erklären 

lässt. Für das Phänomen der Branchenhaftung sei vor dem Hintergrund der empirischen Unter- 

suchung exemplarisch die Finanzdienstleistungsbranche herausgegriffen. 149 Rund 71% der 

Teilnehmer, die Unternehmensanleihen gehandelt haben, gaben bei der Frage nach ihrem 



147 Vgl. Anhang 6, S. A11-A18. 

148 Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Frage 1a, 2); vgl. Anhang 8, S. A62 (Teil I, Frage 4). 


- 27 - 


Anlageverhalten während der Euroschuldenkrise an, dass Anleihen von Banken und Versiche- 

rungen darunter waren. Dieses Verhalten spiegelt sich auch bei den Aktien wider. Von den 

Experten, die Aktien handelten, haben 75% Titel dieser Branche ge- oder verkauft. Diese Ge- 

gebenheiten weisen eindeutig darauf hin, dass die vorliegende These zu verifizieren ist. 

6.4 These 4: In Banken- und Konjunkturkrisen verhalten sich Rohstoffpreise kon- 

gruent zu Aktienindizes und in Staatsschuldenkrisen gegenläufig 

Im Verlauf der empirischen Untersuchung wird deutlich, dass sowohl Rohstoffe als auch Aktien 

für eine Frühwarnindikation genutzt werden. 150 Beide Anlageklassen werden von rund 50% der 

Experten als Frühwarnindikator mit hoher bis sehr hoher Aussagekraft bezeichnet. Des Weite- 

ren führen im zweiten Teil der Umfrage vier Experten aus Bank-, Versicherungs- und Wirt- 

schaftsprüfungsbranche explizit Rohstoffe und Aktien als potentielle Frühwarnindikatoren 

an. 151 Durch die Erkenntnisse aus der vorherigen These und den im ersten Teil der Umfrage 

erhaltenen Informationen, zeigt sich, dass die Nutzung gleicher Instrumente zu kollektiven 

Verhaltensmustern führt. Daraus folgt, dass sich die Rohstoffpreise in Banken- und Konjunk- 

turkrisen kongruent zu Aktienindizes verhalten. Die Frage, ob sich Rohstoffpreise in Staats- 

schuldenkrisen gegenläufig zu Aktienindizes entwickeln, kann auf der Basis der Expertenum- 

frage und der bereits in Abschnitt 4.5 durchgeführten Analyse lediglich für Edelmetalle verifi- 

ziert werden. Im Rahmen der aktuellen Euroschuldenkrise wurden vermehrt Gold und Silber 

von den Experten gehandelt. 152 Das Ausmaß dieser gegenläufigen Entwicklung hängt folglich 

von der Rohstoffart ab. 

6.5 These 5: Immobilienindizes reagieren zeitverzögert auf systemische 

Ereignisse 

Wird die These auf Grundlage der Expertenumfrage diskutiert, fällt auf, dass knapp 90% der 

Befragten ihr Kauf- und Verkaufsverhalten von Immobilienwerten seit der letzten Krise nicht 

verändert haben. 153 Dabei ist unerheblich, ob es sich um eine Hinterlegung mit privatem oder 

gewerblichem Grundvermögen handelt. Diese Aussage wird weiterhin durch die Frage nach 

der Krisenindikation von Immobilen verstärkt. 154 Demnach schätzen zwei Drittel die Relevanz 

dieser Investmentklasse als weniger hoch oder sogar als unbedeutend ein. Im Gegensatz dazu 

sind die Antworten zweier Vertreter von Fondsgesellschaften auf die Frage nach Frühwarnindi- 

katoren im Eigenhandel interessant. Diese sind der Meinung, dass Immobilienpreise als lang- 


151 Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Frage 1a, 2). 




- 28 - 


fristige Indikatoren gesehen werden können, speziell bei der Bildung von Blasen. 155 Explizit 

weist ein Vertreter eines Primärinstitutes des öffentlich-rechtlichen Bankensektors auf Neu- 

bauaktivitäten und Verkaufsvolumina als Indikator hin. 156 Ausgenommen von diesen Einzel- 

meinungen lässt sich schließen, dass die Experten Immobilien eine untergeordnete Rolle bei 

der Indikation von Krisen zurechnen und sie keine Korrelation der Kurs- und Preisentwicklung 

sowie sich anbahnenden Verlusten auf den Kapitalmärkten sehen bzw. diese eher nachgela- 

gert stattfindet. Eine Nutzung in der Praxis findet offenbar nur vereinzelt statt. 


da es die Banken untereinander selbst nicht tun 

Bei der Frage nach ihrem Anlageverhalten während der Euroschuldenkrise gaben ca. 86% der 

Antwortenden an, dass sich ihr Kaufverhalten im Hinblick auf Bankanleihen seit der letzten 

Krise nicht verändert hat. 157 63% verneinten eine gestiegene Liquiditätshaltung in diesem Zu- 

sammenhang. Der Anhäufung von Liquidität wird durch 22 von 36 Respondierenden ein hoher 

oder sehr hoher Indikationswert als Symptom für Krisen beigemessen. 158 Zusätzlich führen vier 

Experten die Liquiditätssituation bzw. die Marktenge und die Zins-Spreads zwischen verschie- 

denen Finanzinstituten bezüglich der verwendeten Frühwarnindikatoren an. 159 Aus der starken 

Nutzung von Liquidität als Frühwarnindikator lässt sich schließen, dass die Finanzdienstleis- 

tungsbranche ihre Marktteilnehmer gründlich beobachtet, in der Folge Informationen zu Zah- 

lungsfähigkeiten genau auswertet und diesen Erkenntnissen eine Bedeutung für das Markt- 

und Krisenpotenzial zuspricht. Aufgrund der Angaben von Vertretern (inter-)nationaler Unter- 

nehmen und (supra-)nationaler Institutionen kann vordergründig kein signifikanter Vertrau- 

ensverlust zwischen Anlegern und Banken festgestellt werden. 


ungeeignet, vielmehr wirken sie aktuell als Brandbeschleuniger 

Keiner der Experten gibt ein Rating als Frühwarnindikator an. 160 Auf Grundlage dessen liegt die 

Vermutung nahe, dass sie in der Praxis nicht genutzt werden und somit als Frühwarnindikato- 

ren ungeeignet sind. Darüber hinaus unterstellt der zweite Teil der These, dass Ratings sogar 

als Brandbeschleuniger einer Krise wirken können. Auch zu dieser Aussage liefert die empiri- 

sche Untersuchung Antworten und belegt in ihrem ersten Teil, dass sich das Anlageverhalten 

der befragten Unternehmen und Institutionen durch die Schuldenkrise im Euroraum geändert 

155 Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Fragen 1a, 2). 


157 Vgl. Anhang 8, S. A57-A60 (Teil I, Fragen 2, 2a). 




- 29 - 


hat. 161 Sowohl die Art der Krise als auch der vermehrte Handel mit Staatsanleihen sehr guter 

oder guter Bonität lässt darauf schließen, dass Staatsanleihen mit entsprechend schlechter 

Bonität verkauft wurden. Das offensichtlich durch Ratings beeinflusste Verhalten der Experten 

sowie die in Abschnitt 4.8 beschriebenen Herabstufungstendenzen der Rating-Agenturen zei- 

gen, das Ratings als Brandbeschleuniger fungieren und die These folglich verifiziert werden 

kann. 

6.8 These 8: Bedeutende Zentralbanken haben ihre geldpolitischen Trümpfe 

falsch dimensioniert und ihr „Pulver zu früh verschossen“ 

Zur Diskussion der vorliegenden These liefern sowohl der erste als auch der zweite Teil der 

empirischen Untersuchung Erkenntnisse. Vor diesem Hintergrund schätzen 22 von den 36 Ex- 

perten die Aussagekraft von Liquidität als Frühwarnindikator als hoch oder sehr hoch ein. 162 

Darüber hinaus sehen drei Umfrageteilnehmer die Geldmenge als bedeutenden Frühwarnindi- 

kator für Krisen an und berücksichtigen diese bei ihrer Anlageentscheidung. 163 Zudem gibt der 

Vorstandsvorsitzende eines Finanzdienstleisters an, dass sein Haus seit der Euroschuldenkrise 

verstärkt auf Tender- bzw. Sondertenderverfahren der EZB zur Erleichterung der Refinanzie- 

rungssituation zurückgreift. 164 Obwohl die Glaubwürdigkeit der EZB aufgrund ihres Krisenma- 

nagements stark in der Kritik steht (vgl. Abschnitt 4.9), wird die Wichtigkeit der Geldpolitik 

durch die Umfrageteilnehmer unterstrichen und als aussagekräftig erachtet. Zusätzlich zeigen 

die Ergebnisse, dass der EZB noch ein gewisser Handlungsspielraum geblieben ist, wobei auf 

Basis der Umfrage keine Rückschlüsse auf die BoE und die FED als weitere bedeutenden Zent- 

ralbanken gezogen werden können. 

7 Konzeptionierung eines Frühwarnindexes auf der Grundlage 

bisheriger Ergebnisse 

7.1 Konkretisierung einer Zieldefinition für den Frühwarnindex 

Das Ziel des Frühwarnindexes ist eine rechtzeitige Antizipation von Krisen auf Aktienmärkten. 

Indem der Index bestimmte Krisensignale gibt, können potenzielle Marktverwerfungen vo- 

rausgesagt werden (vgl. Unterabschnitt 7.5.2). Dies impliziert die Annahme, dass jegliche Kri- 

sen schlussendlich auch auf die Aktienmärkte durchschlagen (vgl. Kapitel 2, Abschnitte 4.3, 

6.2). Geographisch konzentrieren sich die Verfasser bei der Auswahl der Grundgesamtheit auf 

Deutschland, wobei zu beachten ist, dass es theoretisch infolge technischen Fortschritts und 

161 Vgl. Anhang 8, S. A56-A58 (Teil I, Fragen 2, 2a). 



164 Vgl. Anhang 8, S. A60 (Teil I, Frage 2a). 

- 30 - 


globalisierter Märkte keine nationalen Krisen mehr gibt. Eingeleitet wurde diese Entwicklung 

durch den Börsencrash von 1987 (vgl. Abschnitt 2.3). Aus diesem Grund wählen die Verfasser 

für den Index einen Zeithorizont, der sich von 1987 bis ins Jahr 2011 erstreckt. 

7.2 Asset Allocation 

Um potenzielle Krisenauslöser umfassend identifizieren zu können, ist es bei der Konzeptionie- 

rung eines Frühwarnindexes notwendig, verschiedene Anlageklassen zu betrachten. Auf 

Grundlage der Krisencharakteristika (vgl. Kapitel 2), des Thesenmodells (vgl. Abschnitt 4.1) und 

der Expertenumfrage (vgl. Kapitel 5) können eine Vielzahl von Frühwarnindikatoren identifi- 

ziert werden, die von den Verfassern mehreren Kategorien zugeordnet werden. Insgesamt 

werden 40 Einzelwerte aus sieben Asset-Klassen in den Frühwarnsignalindex integriert. Abbil- 

dung 18 beschreibt die Auswahl der dem Frühwarnindex zugrunde liegenden Assets in einer 

Mindmap. 165 

Wie in These 2 bereits diskutiert, vertreten die Verfasser die Auffassung, dass Krisener- 

scheinungen, sei es etwa im Immobilien- oder im Rohstoffbereich, stets zeitnah ihren Ausdruck 

in Aktienmärkten finden und dort insbesondere in volatilen Titeln. 166 Deshalb bilden Aktien mit 

einem 50%igen Anteil den Schwerpunkt im Frühwarnindex. Innerhalb dieser Anlageklasse 

werden diejenigen Branchen ausgewählt, die, gemessen am DAX, einen hohen β-Faktor auf- 

weisen. 167 Zu diesen sensiblen Branchen zählen die Stahl-, Beton-, Chemie-, Luftfahrt- und Au- 

tomobilindustrie. Des Weiteren sind hierunter Maschinenbauer und Chip-Hersteller sowie 

Banken und Versicherungen zu subsumieren. Neben dem β-Faktor existieren für jeden Einzelti- 

tel weitere spezifische Auswahlgründe, die konkret in der Asset Selection (vgl. Abschnitt 7.3) 

genannt werden. 

Neben Aktien fließen Immobilientitel zu zehn Prozent in die Gewichtung des Indexes ein. 168 In 

der Vergangenheit hat sich gezeigt, dass Blasen immer wieder regelmäßig auf Immobilien- 

märkten auftreten und damit den Ursprung für massivste Finanzmarktkrisen gebildet haben. 

Exemplarisch seien die gewaltige Immobilienblase Mitte der neunziger Jahre in Japan, die Im- 

mobilienblase zu Beginn des neuen Jahrtausends in den USA, die im Jahre 2007 platzte, sowie 

die aktuelle Diskussion um eine denkbare Immobilienblase auf dem chinesischen Markt ange- 

führt. 

165 

Vgl. Anhang 17, S. A100. 

166 

Vgl. Anhang 8, S. A56-A63 (Teil I, Fragen 2, 2a; Teil II, Fragen 1a, 2). 

167 


168 

Vgl. Anhang 8, S. A59-A62 (Teil I, Fragen 2, 2a; Teil II, Frage 1a). 

- 31 - 


Da Anleihen als inverser Indikator für Krisen gelten, werden diese mit einer 10%igen Gewich- 

tung auch in besonderer Weise integriert. 169 Konkret werden hier keine Einzeltitel ausgewählt, 

sondern vielmehr wird sich auf die durchschnittliche Verzinsung der Obligationen eines Landes 

mit einer bestimmten Minimalverzinsung konzentriert, die in den so genannten Umlaufrendi- 

ten abgebildet wird. Die Verfasser fokussieren sich hierbei auf Staaten, die als sichere Häfen 

gelten (vgl. Abschnitte 4.2, 6.1). 

Währungen sind ein sehr aussagekräftiger Indikator für den Kapitalab- oder -zufluss in ver- 

schiedene Wirtschaftszonen. 170 Besonders vor Krisen oder in Marktsituationen mit großen 

Vertrauensproblemen in die allgemeine Marktlage wird vermehrt Geld in vermeintlich sichere 

Häfen transferiert. Hierbei sei darauf hingewiesen, dass die Währungen der Länder im Verhält- 

nis zum Euro ausgewählt werden. Diese Auswahl wird bewusst getroffen um den Aspekt des 

sicheren Hafens hervorzuheben (vgl. Abschnitte 4.2, 6.1). Da Währungen nur unterproportio- 

nal ausschlagen, erhalten sie lediglich das Gewicht von 7,5%. 

In Analogie zu den Ausführungen bei Anleihen und Währungen wird die Asset-Klasse Rohstoffe 

auch mit 7,5% abgedeckt, die einerseits als sichere Häfen fungieren, andererseits eine beson- 

dere Bedeutung für konjunkturelle und weitere wirtschaftliche Faktoren haben (vgl. Abschnitte 

4.3, 6.2). 171 

Bankenliquidität wird mit 7,5% als weiterer Indikator berücksichtigt, weil die Höhe der Einla- 

gen bei der EZB einen sehr guten Hinweis für fehlendes Vertrauen darstellen und somit auf 

Krisen hindeuten. 172 In solchen Zeiten bevorzugen es Banken, ihr Geld sicher bei der EZB anzu- 

legen anstatt es höherverzinslich Wettbewerbern zur Verfügung zu stellen. 

Die Autoren bauen zusätzlich drei Indizes in das Gesamtgefüge ein. 173 Diese sind auf den Märk- 

ten wichtige Stimmungsbarometer für die Wirtschaft und können dem Frühwarnindex wichtige 

Impulse der Märkte weitergeben. 

7.3 Asset Selection 

7.3.1 Aktien 

Durch ihre Rekordgewinne stellt die Automobilindustrie in Deutschland die bedeutendste 

Branche dar. 174 In diesem Kontext wird der größte europäische Automobilhersteller, die deut- 

169 Vgl. Anhang 8, S. A57-A61 (Teil I, Fragen 2, 2a, 4). 



172 Vgl. Anhang 8, S. A61-A62 (Teil I, Fragen 4). 

173 Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Fragen 1, 1a). 

- 32 - 


sche Volkswagen AG, in die Konzeptionierung des FWSI 40 aufgenommen. Neben dem ameri- 

kanischen Autobauer General Motors Corporation fungiert die Volkswagen AG als zweitgrößter 

Automobilhersteller der Welt. 175 Durch die Erhöhung des Miteigentümeranteils an der Porsche 

AG stieg der Kurs der Stammaktie Ende Oktober 2008 kurzzeitig auf über 1.000 Euro. 176 Um 

Verfälschungen innerhalb des Indexverlaufes zu vermeiden, verwenden die Verfasser daher 

die zum 23. Dezember 2009, als Ersatz für die Stammaktie, ausgegebene Vorzugsaktie der 

Volkswagen AG. 177 Als weltweit größter Hersteller von schweren Lastkraftfahrzeugen wird 

auch die Daimler AG in den Frühwarnindex integriert. 178 Abgesehen von Lastkraftfahrzeugen 

produziert das Unternehmen Personenkraftfahrzeuge der Marken Smart, Mercedes-Benz und 

Maybach, Transportfahrzeuge und Omnibusse. Nach der Daimler AG agiert die kürzlich von der 

Volkswagen AG übernommene MAN SE mit Sitz in München als weltweit erfolgreicher Nutz- 

fahrzeughersteller. 179 Aufgrund dessen wird die MAN SE mit in den Index einbezogen. 180 Ab- 

schließend wird die Continental AG, welche zu den global führenden Reifenherstellern und 

Automobilzulieferern zählt, in den FWSI 40 implementiert. Insbesondere bei diesem Titel sei 

auf den besonders hohen β-Faktor von 1,61 (250-Tage-β; Stand: 01.03.2012) hingewiesen. 181 

Aus der Luftfahrtbranche wird mit der Lufthansa AG ein weltweit operierendes Luftverkehrs- 

unternehmen aufgenommen. 182 Der Transport im Luftverkehr, insbesondere im Personenluft- 

verkehr, reagiert sofort auf konjunkturelle Abkühlungserscheinungen. Die Lufthansa AG besitzt 

eine besonders große Marktstellung und wird insofern gegenüber Unternehmen wie z. B. Air 

Berlin AG präferiert. 183 

„Der von mittelgroßen Unternehmen dominierte Maschinenbau gehört zu den tragenden Säu- 

len des deutschen Exportwunders.“ 184 Aufgrund der engen Verknüpfung mit der deutschen 

Exportwirtschaft und ihrer hohen Sensibilität, zählt diese Branche zu den konjunkturabhän- 

gigsten und wird deshalb integriert. Als Weltmarktführer im Offset-Druckmaschinengeschäft 

nimmt die Heidelberger Druckmaschinen AG eine besondere Stellung ein. 185 Auch die Rhein- 

metall AG, welche sich mit dem Autoteile- und Rüstungsgeschäft beschäftigt, gilt als sehr kon- 

174 

Vgl. Lamparter, D.H. et al. (2011), S. 1. 

175 

Vgl. o. V. (2012d), S. 1. 

176 

Vgl. o. V. (2008), S. 1; vgl. o. V. (2012e), o. S.. 

177 

Vgl. Volkswagen AG (2009), o. S.; vgl. o. V. (2012b), o. S.. 

178 

Vgl. o. V. (2012 f), S. 2. 

179 

Vgl. Fasse, M./Schneider M. C. (2012), o. S.; vgl. Köhn, R./Ritter, J. (2011), o. S.. 

180 

Da mit der Volkswagen AG das größte Automobilunternehmen Deutschlands berücksichtigt wird und 

die Daimler AG neben der Herstellung von Automobilen Lastkraftfahrzeuge produziert, wird die 

BMW AG, welche sich vorwiegend mit der Produktion von Automobilen beschäftigt, nicht beachtet. 

181 

Die β-Faktoren entstammen dem Datenmaterial der Deutsche Börse Group; vgl. Anhang 11, S. A89. 

182 

Vgl. Lufthansa AG (2012), o. S.. 

183 

Bei der EADS AG erscheint die Kurshistorie als nicht ausreichend. 

184 Lamparter, D.H. et al (2011), S. 5. 

185 Vgl. Freytag, B. (2012), o. S.. 

- 33 - 


junktursensibel. 186 Doch nicht nur die Aktie des Rüstungskonzerns Rheinmetall AG ist sehr 

volatil, sondern auch die des Kölner Motorenbauers Deutz AG. 187 Um die wichtigsten Unter- 

nehmen des deutschen Maschinenbaus zu berücksichtigen, wird der im M-DAX gelistete Werk- 

zeugmaschinenhersteller, die Gildemeister AG, in den Frühwarnindex der Verfasser implemen- 

tiert. 188 

Innerhalb der Kategorie Stahl und Beton wird zunächst Deutschlands größtes Stahl- und Tech- 

nologieunternehmen, die ThyssenKrupp AG, aufgenommen. 189 In der Baubranche entscheiden 

sich die Verfasser für drei Unternehmen. Dazu gehören neben der HeidelbergCement AG als 

Weltmarktführer in der Zementherstellung die international tätigen Bau- und Dienstleistungs- 

konzerne HochTief AG und Bilfinger Berger SE. 190 Die Aktien aller vier Unternehmen unterlie- 

gen der diskutierten Branchenhaftung (vgl. Abschnitte 4.4, 6.3). Diese Umstände qualifizieren 

sie als besonders aussagekräftig im Hinblick auf eine Frühwarnindikation. 

Im Bereich Banken und Versicherungen werden zwei Werte ausgewählt. Mit der Deutschen 

Bank AG und der Allianz SE entscheiden sich die Verfasser sowohl für das größte Kreditinstitut 

Deutschlands als auch für den größten Versicherer des Landes. 191 Beide Unternehmen sind 

auch im internationalen Finanzdienstleistungs- und Versicherungsgeschäft bedeutende Akteu- 

re und zudem von enormer systemischer Relevanz. Die besondere Eignung für den Frühwarni- 

ndex liegt daher in ihrer Geschäftstätigkeit selbst. Kaum eine Branche wurde in den jüngsten 

Krisen (Finanz- und Euroschuldenkrise) so hart getroffen, wie die Banken und Versicherer (vgl. 

Abschnitte 4.4, 6.3). 192 

Auch bei der Auswahl von Unternehmen aus der Chemiebranche setzen die Verfasser mit der 

BASF SE und der Bayer AG auf die größten und renommiertesten deutschen Chemieunterneh- 

men. 193 Daneben sollte mit der Brenntag AG der Weltmarktführer im Chemiehandel integriert 

werden. Da das Unternehmen jedoch erst seit März 2010 in den regulierten Markt der Deut- 

sche Börse AG aufgenommen wurde, entscheiden sich die Verfasser für die Henkel AG & Co. 

KGaA als dritten etablierten Titel. 194 Genauso wie die Aktien aus den Bereichen Automobil, 

186 Vgl. o. V. (2012g), o. S.. 

187 Vgl. o. V. (2012h), o. S.. 

188 Vgl. Dierig, C. (2011), o. S.. 

189 Vgl. Deutsche Börse Group (2012a), o. S.; vgl. Deutsche Börse Group (2012b), o. S.. 

190 Vgl. Deutsche Börse Group (2012c), o. S.; vgl. Deutsche Börse Group (2012d), o. S.. 

191 Vgl. Deutsche Bank (2012), o. S.; vgl. Allianz SE (2012a), o. S.. 

192 Auf die Aufnahme der zweitgrößten deutschen Bank, der Commerzbank AG, wurde bewusst verzich- 

tet. Der Aktienkurs dieser bedeutenden und international tätigen Großbank wurde in jüngerer Zeit 

aufgrund vieler unternehmensspezifischer Entwicklungen enorm beeinflusst und erscheint daher als 

Indikator ungeeignet. 

193 Vgl. Deutsche Börse Group (2012e), o. S.; Deutsche Börse Group (2012f), o. S.. 

194 Vgl. Deutsche Börse Group (2012g), o. S.. 

- 34 - 


Industrie oder Baustoffe, werden Anteilsscheine von Chemiefirmen als Zykliker bezeichnet, die 

stets am stärksten auf konjunkturelle Trendwenden reagieren (vgl. Abschnitte 4.4, 6.3). Für 

den FWSI 40 können sie folglich wichtige Impulse geben. 195 

Die Hereinnahme von Chip-Herstellern ist in der extremen Konjunkturabhängigkeit dieser 

Branche begründet (vgl. Abschnitte 4.4, 6.3). In der Vergangenheit ist aufgefallen, dass die 

entsprechenden Aktien bereits bei ersten Anzeichen von Einbrüchen der Wirtschaftsleistung 

an Wert verloren haben, aber auch bei positiven Aussichten entsprechend reagieren. 196 Grund 

dafür ist die Tatsache, dass Chip-Hersteller vornehmlich als Zulieferer für diverse andere Bran- 

chen fungieren. Darunter befinden sich konsumabhängige Unternehmen, wie z. B. die Auto- 

mobilindustrie, Computerhersteller oder die Produzenten von Unterhaltungselektronik. Natur- 

gemäß sind die vorgelagerten Stufen einer Produktionskette daher zuerst von Nachfrage- 

schocks betroffen. Die Infineon Technologies AG ist das einzige im DAX gelistete Halbleiterun- 

ternehmen und befindet sich oft unter den meistgehandelten Aktien dieses Indexes, was eine 

hohe Reaktionsgeschwindigkeit auf Marktentwicklungen beweist. 197 Weiterhin wird aus dem 

TecDAX die AIXTRON SE, ein Maschinenbauer für Halbleiterelektronik, aufgenommen. 198 Die 

beiden Aktiengesellschaften werden stark gehandelt und erfüllen die gestellten Anforderun- 

gen. Zudem bildet die AIXTRON SE als Maschinenbauer sogar noch eine vorgelagerte Produkti- 

onsstufe für Mikrochips dar. 

7.3.2 Rohstoffe 

Wie in den vorherigen Abschnitten bereits erläutert, gelten die Rohstoffpreise bei konjunktur- 

bedingten Krisen als sehr guter Frühwarnindikator. 199 Weiterhin fungieren Rohstoffe auch als 

sicherer Hafen in Krisenzeiten (vgl. Abschnitte 4.2, 6.1). Da die Reaktion dieser aber sehr bran- 

chenabhängig ist, werden nur ausgewählte Rohstoffe in dem Frühwarnsignalindex betrachtet. 

Wie die aktuelle Euroschuldenkrise zeigt, verhält sich das Edelmetall Gold wie eine Art sicherer 

Hafen. 200 Viele Anleger flüchten aufgrund von Unsicherheiten in diese Währung, sodass sich 

der Preis stetig erhöht. Folglich ist der Goldpreis ein sehr guter Indikator für die Stimmung der 

195 Neben den ausgewählten Titeln würde sich auch der Kurs der Wacker Chemie AG anbieten, welche 

im MDax gelistet ist und auch konstant hohe Umsatzzahlen aufweist. Dadurch würde sich eine 

gute Durchmischung aus diversen Indizes ergeben. Allerdings erfolgte der Börsengang erst am 10. 

April 2006. Daher kann weder eine aussagekräftige Analyse aus der bisherigen Krisenempfindlichkeit, 

noch eine Rückrechnung des Frühwarnindexes über einen relevanten Zeitraum erfolgen. 

196 Vgl. o. V. (2011e), o. S.. 

197 Vgl. Infineon Technolgies AG (2012), o. S.; Da die Infineon Technologies AG erst am 13. März 2000 an 

die Börse ging, wurde für die historischen Berechnung für die vorherigen Zeiträume der Mittelwert 

aus dem Erhebungszeitraum zugrunde gelegt, um das Ergebnis nicht zu verfälschen. 

198 Vgl. AIXTRON SE (2012), S. 1; Da die AIXTRON SE erst am 6. November 1997 an die Börse ging, wurde 

für die historischen Berechnung für die vorherigen Zeiträume die Mittelwerte aus dem Erhebungs- 

zeitraum zugrunde gelegt, um das Ergebnis nicht zu verfälschen. 


200 Vgl. Blechner, N. (2011), o. S.. 

- 35 - 


Anleger auf den Finanzmärkten. Aufgrund der starken Kongruenz zwischen dem Goldpreis und 

dem Platinpreis, wird Platin in dem Index nicht näher berücksichtigt. Doch nicht nur der Gold- 

preis gilt als sehr guter Stimmungsbarometer, auch der Silberpreis fungiert als sicherer Hafen. 

Da Silber zusätzlich für die Herstellung von Industriegütern benötigt wird, gibt das Edelmetall 

Auskünfte über die Konjunkturlage und wird somit in den FWSI 40 mit einbezogen. 201 Viele 

Industriemetalle weisen einen nahezu kongruenten Verlauf auf. Auf Grund dessen entscheiden 

sich die Verfasser nur Kupfer auszuwählen, da dieses besonders breit eingesetzt wird und in 

vielen Produktionsprozessen Anwendung findet. 

7.3.3 Währungen 

Innerhalb der Währungen wird zunächst der CHF integriert, da dieser in Krisenzeiten einen 

sicheren Hafen bildet. Je volatiler das Marktumfeld ist, desto mehr Anleger suchen Flucht in 

dieser Währung (vgl. Abschnitte 4.2, 6.1). Des Weiteren wird der AUD aufgenommen, da Aust- 

ralien über eine Vielzahl von Rohstoffreserven verfügt. 202 Aus diesem Grund ist das Land ein 

Schuldner von erstklassiger Bonität und kann ebenfalls als sicherer Hafen bezeichnet werden. 

Schließlich wird der USD in den Frühwarnindex implementiert. Dies begründet sich weniger in 

der Tatsache, dass der USD als sicherer Hafen dient, sondern vielmehr darin, dass der USD als 

Leitwährung einen starken Einfluss auf vielerlei Anlageklassen hat und somit innerhalb der 

Indexkonzeption nicht außer Acht gelassen werden kann. 

7.3.4 Anleihen 

Um mit möglichst wenigen Assets ein breites Abbild der Wertentwicklung von Anleihen in den 

FWSI 40 zu integrieren, erfolgt eine Konzentration auf zehnjährige Umlaufrenditen stellvertre- 

tend für die Anleihen der jeweiligen Länder. In diesem Kontext entscheiden sich die Verfasser 

für die Umlaufrenditen von Deutschland, der Schweiz, den USA und Australien. Dies rührt da- 

her, dass die sich hinter den Umlaufrenditen befindlichen Länder analog der Begründung aus 

Unterabschnitt 7.3.3 als sichere Häfen gelten (vgl. Abschnitte 4.2, 6.1). 

7.3.5 Immobilien 

Der Einbau von Immobilienwerten erfolgt aus verschiedenen Gründen. Einerseits stellen Im- 

mobilien Sachwerte dar. Es kann daher angenommen werden, dass bei einem niedrigen Zins- 

niveau und den Wertverfall von Finanztiteln die Anlageklasse „Betongold“ als sicher angesehen 

wird und entsprechend bewertete Objekte eine höhere Nachfrage und damit Preissteigerun- 

gen erfahren. Andererseits waren in der Vergangenheit Immobilienblasen auch Auslöser von 

Krisen (vgl. Abschnitt 2.4). Abrupte Kurseinbrüche bestimmter Immobilientitel (z. B. des Sub- 

201 Vgl. Andreß, R. (2012), o. S.. 

202 Vgl. Stocker, F. (2011), o. S.. 

- 36 - 


prime-Bereichs vor der gleichnamigen Krise) signalisieren in diesem Zusammenhang das Plat- 

zen der Blase und sind ein deutlicher Indikator für Marktverwerfungen. Daher darf die Entwick- 

lung von Immobilienwerten – ganz gleich ob positiv oder negativ – nicht im Frühwarnindex 

fehlen. 

Aufgrund der in den Abschnitten 4.6 und 6.5 dargelegten Gründe wird lediglich ein Immobili- 

enpreisindex mit einbezogen. Dazu wählen die Autoren den S&P/Case-Shiller Home Price In- 

dex. 203 Die Sinnhaftigkeit seiner Integration als Frühwarnindikator wird auch durch die empiri- 

sche Untersuchung gestützt. 204 Er besteht seit 1987 und bildet die Kaufpreise von Immobilien 

in den wichtigsten US-amerikanischen Agglomerationsräumen ab. Der Index wird von der Ra- 

ting-Agentur S&P herausgegeben und als bedeutendster Immobilienindex der USA angesehen. 

Des Weiteren wählen die Autoren drei offene Immobilienfonds deutscher Emittenten. 205 Diese 

bilden auch die aktuellen Verkehrswerte des hinterlegten Grundbesitzes ab. Für die gleichmä- 

ßige Verteilung wird bei der Auswahl der Assets die Stellung der jeweiligen Emittenten im drei- 

gliedrigen deutschen Bankensektor einbezogen. Für den privaten Bankensektor wurde der 

hausInvest der Commerzbank AG ausgewählt. 206 Dieser besteht seit 1972 und gehört laut Un- 

ternehmensangaben zu den größten offenen Immobilienfonds Europas. Im Portfolio des Fonds 

befinden sich Immobilien aus der ganzen Welt, vornehmlich aus wirtschaftlich starken Regio- 

nen. Weiterhin wurden der Deka-ImmobilienEuropa aus dem öffentlich-rechtlichen und der 

UniImmo Europa aus dem genossenschaftlichen Bankensektor ausgewählt. 207 Beide Fonds 

investieren größtenteils in europäische Gewerbe- und Wohnimmobilien. 

7.3.6 Bankenliquidität 

Wie in den Abschnitten 4.9 und 6.8 erläutert, ist die Liquiditätssituation von Banken unterei- 

nander ein sehr wichtiger Anhaltspunkt für etwaige Vertrauensverluste und sich anbahnende 

Kapitalmarktverwerfungen, wie sie in jüngster Vergangenheit aufgetreten sind. Sinkende In- 

terbankenzinsen sind ein Indiz dafür, dass die Nachfrageseite auf diesem Markt nachlässt und 

die Banken ihr überschüssiges Geld nicht mehr risikofrei an Mitbewerber verleihen können. Ein 

gewählter Indikator ist die Federal Funds Rate. 208 Diese Kennziffer bezeichnet den durch- 

schnittlichen Zinssatz, zu dem sich US-amerikanische Banken untereinander Geld leihen, um 

ihre Mindestreservekonten bei der Zentralbank auszugleichen. Da diese Saldierung täglich 

203 

Vgl. Standard & Poor’s (2011), S. 1-2. 

204 

Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Fragen 1a, 2). 

205 

Vgl. o. V. (2012i), S. 22. 

206 

Vgl. Commerz Real AG (2012b), S. 1. 

207 

Vgl. Deka Immobilien Investment GmbH (2012), S. 1-4; vgl. Union Investment Service Bank AG (2011), 

S. 13; Da der Deka ImmobilienEuropa erst am 20.01.97 aufgelegt wurde, wurden für die historische 

Berechnung im Zeitraum von März 1987 bis September 1996 die gewichteten Mittelpreise der 

Folgejahre zugrunde gelegt, um das Ergebnis nicht zu verfälschen. 

208 

Vgl. Federal Reserve Bank (2012a), o. S.. 

- 37 - 


stattfindet, wird auch von einem overnight-Kredit gesprochen. Es ist anzunehmen, dass ein 

niedriger Zinssatz stellvertretend für ein niedriges Marktvertrauen steht. Zusätzlich wird seit 

der Gründung der EZB ein Durchschnitt aus der Federal Funds Rate und dem europäischen 

Äquivalent, dem Spitzenrefinanzierungssatz, gebildet, um den deutschen Fokus des Indexes zu 

berücksichtigen. Der Hauptrefinanzierungssatz der EZB wird ebenfalls aufgenommen. 209 Für 

die historische Betrachtung wird für die Zeiträume vor der Währungsunion der Diskontsatz der 

Deutsche Bundesbank zugrunde gelegt. In der Regel passen Zentralbanken zur Wahrung ihrer 

geldpolitischen Ziele den Zinssatz bei negativen Wirtschaftsaussichten an. Die entscheidenden 

Zentralbanken reagieren meist ähnlich und zur gleichen Zeit. Daher kann der gewählte Zinssatz 

exemplarisch für alle Notenbanken angesehen werden. Weiterhin wird der EURIBOR in den 

Index integriert. 210 Diese Kennzahl gibt an, zu welchem Zinssatz Banken bereit sind, Terminge- 

schäfte in Euro mit anderen Geldinstituten auszuführen. Es stehen verschiedene Laufzeiten 

von einer Woche bis zu einem Jahr zur Verfügung. Exemplarisch wird hier der dreimonatige 

EURIBOR gewählt. Da der EURIBOR erst seit der Einführung des Euro im Jahr 1999 erstellt wird, 

verwenden die Verfasser für die historische Betrachtung im Zeitraum von März 1987 bis Sep- 

tember 1998 die Werte der Frankfurt Interbank Offered Rate (FIBOR), der entsprechenden 

deutschen Vorgängerindikation. 

7.3.7 Indizes 

Neben den Einzelindikatoren sollen zu diesem Zweck auch bestehende Indizes in die Berech- 

nung integriert werden, die als Trendbarometer für die Entwicklung des Finanzmarktes gelten. 

Zum einen wird dazu der VDAX ausgewählt, der die vom Markt erwartete Schwankungsbreite 

des DAX in den nächsten 45 Tagen wiedergibt. 211 Ein hoher Wert des VDAX kündigt eine hohe 

Volatilität des deutschen Aktienmarktes an und wird daher auch als Angstbarometer bezeich- 

net. 212 Auch wenn der VDAX nicht die Richtung des Ausschlags angibt, sondern ausschließlich 

die Schwankungen der Kurse am Aktienmarkt ausdrückt, liefert er in Verbindung mit anderen 

Indikatoren hilfreichen Ausschluss darüber, wie stark eine zu befürchtende Krise ausschlagen 

könnte bzw. wie sich eine bereits aktive Krise weiterentwickelt. Unterstützt wird die Auswahl 

des VDAX als Krisenanzeiger durch die Antworten der Expertenumfrage, in der mehrere Teil- 

nehmer angegeben haben, die Volatilität des Aktienmarktes als Frühwarnindikator zur Krisen- 

erkennung zu nutzen. 213 Das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität Mün- 

chen e. V. (ifo) erhebt auf Grundlage der Meinungen von Unternehmensvertretern monatlich 

die Beurteilung der aktuellen Geschäftslage in Deutschland sowie die Geschäftserwartungen 

209 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2010), S. 153-155. 

210 

Vgl. European Banking Federation (2012), o. S.. 

211 

Vgl. Deutsche Börse Group (2003), S. 2-3. 

212 

Vgl. Koch, T. (2010), o. S.. 

213 

Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Fragen 1a, 2). 

- 38 - 


für die künftigen Monate. 214 Das geometrische Mittel aus den beiden Werten ergibt den ifo- 

Geschäftsklimaindex, der einen guten Indikator für die zukünftige Entwicklung der inländi- 

schen Wirtschaft darstellt und dadurch bereits bei Veröffentlichung der Prognose einen star- 

ken Einfluss auf die Entwicklung der Börsenkurse ausübt. 215 Einen ähnlich großen Einfluss auf 

die Finanzmärkte hat der Indikator des Zentrums für Europäische Wirtschaftsforschung 

(ZEW). 216 Er spiegelt die Wirtschaftsprognose für die nächsten sechs Monate aus Sicht von 

Analysten wider. 217 Basierend auf einer Umfrage des ZEW, an der monatlich rund 350 Analys- 

ten und institutionelle Anleger aus Banken, Versicherungen und ausgewählten Industriekon- 

zernen teilnehmen, werden die Erwartungen zur konjunkturellen Entwicklung sowie zur erwar- 

teten Veränderung von Zinssätzen, Wechselkursen und Börsenindizes in einem Index ausge- 

drückt. 218 

7.4 Quantitativ-empirische Modellierung des FWSI 40 

Der FWSI 40 basiert auf quartalsweisen Werten der in Abschnitt 7.3 beschriebenen Vermö- 

gensklassen und erstreckt sich über einen 25-jährigen Zeitraum und somit exakt 100 Quartale 

von März 1987 bis heute. 219 Die Modellierung ab dem 31.03.1987 wird gewählt, weil für eine 

Interpretation des Frühwarnindexes ein Benchmark mit anderen möglichst breit aufgestellten 

Indizes unerlässlich ist und in diesem Jahr erstmalig der DAX aufgelegt wurde. 220 Des Weiteren 

stehen folgende Indizes als Benchmark zur Verfügung: HDAX, MDAX, FAZ-Index, S&P 500, DJIA, 

EURO STOXX50. 221 Darüber hinaus ereignete sich im Jahre 1987 ein nennenswerter Kurscrash 

an der New Yorker Wall Street, bei dem die Kurse durchschnittlich um 20% fielen. 222 Dies war 

im Wesentlichen auf elektronische Handelssysteme zurückzuführen, da diese mit ihrer schnel- 

len Umsetzung des Programmhandels und Stopp-Loss-Marken für eine technische Verstärkung 

eines Abwärtstrends sorgten (vgl. Abschnitt 2.3). Seit Einführung derartiger elektronischer 

Handelssysteme in Kombination mit einer immer stärkeren globalen Vernetzung von Finanz- 

zentren sind Krisen seit ca. 1987 hauptsächlich von globaler Natur. Hiervon kann auch zukünf- 

tig ausgegangen werden. Auf Basis dieser Erkenntnis ist der Frühwarnindex demzufolge auch in 

der Lage, globale Krisen vorherzusagen, obwohl er sich auf deutsche Vermögenswerte fokus- 

siert. 

214 

Vgl. Englmann, F. C. (2007), S. 346. 

215 

Vgl. Littmann, S. (2011), S. 32-34. 

216 

Vgl. o. V. (2011d), S. 1; vgl. Kaiser, T. (2012), S. 10. 

217 

Vgl. Blanchard, O./Illing, G. (2009), S. 243. 

218 

Vgl. Michalky, M./Schittler, R. (2008), S. 244-245; vgl. S. A62-A63 (Teil II, Fragen 1a, 1b). 

219 

Vgl. Anhang 10, S. A68-A88. 

220 


221 

Vgl. Anhang 18, S. A101; vgl. Anhang 19, S. A102; vgl. Anhang 20, S. A103; vgl. Anhang 21, S. A104; 

vgl. Anhang 22, S. A105; vgl. Anhang 23, S. A106; vgl. Anhang 24, S. A107. 

222 

Vgl. Achleitner, A.-K. (2002), S. 131. 

- 39 - 


Die Berechnung des Indexes bzw. der jeweiligen Bp der zugrunde gelegten Vermögenswerte 

orientiert sich an der Preisindexformel nach Étienne Laspeyres (vgl. Abschnitt 3.1). Dies resul- 

tiert daraus, dass die Preise bzw. Werte der Vermögensklassen der jeweiligen Berichtsquartale 

in ein Verhältnis zum 31.03.2002 (Basisquartal) gebracht werden und eine Normierung in die- 

sem Basisquartal für jeden Vermögenswert erfolgt. Das erste Quartal 2002 wurde als Basis 

gewählt, weil in dieses Quartal die Euroeinführung fällt. Dies hat den Vorteil, dass mögliche 

Einflüsse des Wechsels von der Altwährung hin zum Euro klar zu trennen sind und darüber 

hinaus für dieses Quartal eine zu 100% valide Datenbasis existiert. Bezüglich der Mengenanga- 

ben handelt es sich immer um exakt eine Einheit der jeweiligen Vermögensklasse. 

Innerhalb der Vermögensklassen existieren jedoch weiterführende Modifikationen. Um der 

Volatilität der Aktien bei der Berechnung in angemessenem Umfang Rechnung zu tragen, er- 

folgt eine Gewichtung anhand ihrer β-Faktoren. 223 Hierbei werden die β-Faktoren gewählt, die 

eine entsprechend hohe Schwankungsintensität bezogen auf einen möglichst breit aufgestell- 

ten Vergleichsindex (in diesem Falle der DAX) wiedergeben. 224 Anschließend werden diese β- 

Faktoren ins Verhältnis zu dem Durchschnitts-β aller 20 im Index befindlichen Aktien gesetzt, 

woraus sich die Gewichtungsfaktoren der Aktien ergeben. 225 Diese Gewichtungsfaktoren wer- 

den anschließend mit dem nach Laspeyres ermittelten Bp multipliziert. Eine weitere Modifika- 

tion besteht innerhalb der Bankenliquidität. Da eine Steigerung der unter der Bankenliquidität 

subsumierten Zinssätze darauf hindeutet, dass die gesamtwirtschaftliche Entwicklung floriert 

und eben keine Krisenanzeichen vorhanden sind, muss diese Steigung mit umgekehrter Wir- 

kung in den Index implementiert werden. Dies erfolgt, indem nach der oben beschriebenen 

Berechnungsmethode der Kehrwehrt gebildet wird. Innerhalb der Indizes (ZEW- und ifo- 

Geschäftsklimaindex) werden die Markterwartungen von Analysten und Entscheidungsträgern 

der deutschen Wirtschaft mit Hilfe von Intervallen modifiziert. Hierbei erfolgt die Berechnung, 

indem jeweils die Differenz zum vorherigen Quartal ermittelt und im Folgenden in ein Bp- 

Intervall übertragen wird. 226 In diesem Zusammenhang gilt, dass je größer der negative Aus- 

schlag zwischen zwei Quartalen ausfällt, desto mehr Bp vergeben werden. 

Hinsichtlich der Unterscheidung in Kurs- und Performanceindizes ist festzuhalten, dass der 

FWSI 40 eine Mischform aus diesen beiden Kategorien darstellt. Dies liegt darin begründet, 

dass zum einen Aktien berücksichtigt werden, welche einer jährlichen Dividendenausschüttung 

unterliegen, und zum anderen auch Vermögenswerte wie z. B. Währungen integriert sind, wel- 

223 

Die β-Faktoren entstammen dem Datenmaterial der Deutsche Börse Group. 

224 

Vgl. Sharpe, W. F./Alexander, G. J./Bailey, J. V. (1999), S. 235-236. 

225 


226 

Vgl. Anhang 12, S. A90; vgl. Anhang 13, S. A91-A93; vgl. Anhang 14, S. A94; 

vgl. Anhang 15, S. A95-A97. 

- 40 - 


che keinerlei derartigen Effekte verzeichnen (vgl. Unterabschnitt 3.2.1). Bezüglich der Markt- 

breite und der regionalen Ausrichtung handelt es sich um einen Gesamtmarktindex, welcher 

die Eintrittswahrscheinlichkeit von Krisen in Deutschland wiedergibt (vgl. Unterabschnitt 

3.2.2). 

Letztendlich muss in wenigen Fällen, wie z. B. bei der Infineon Technologies AG, auf Durch- 

schnittswerte zurückgegriffen werden, da dieses Unternehmen erst seit dem Jahr 2000 an der 

Börse gelistet ist. Für die Werte vom 31.03.1987 bis zu diesem Zeitpunkt wird das arithmeti- 

sche Mittel der Werte ab 2000 gebildet und in die Berechnung einbezogen. In wenigen ande- 

ren Fällen müssen ebenfalls Durchschnittswerte herangezogen werden, da eine valide Daten- 

basis oftmals erst ab dem Jahre 1990 vorlag. Diese Werte sind in der Datenreihe blau hinter- 

legt. 227 

7.5 Charttechnische Darstellung des FWSI 40 

7.5.1 Deskription des Graphen 

Abbildung 4: Chartvergleich FSWI 40 - FAZ-Index 228 

Die Darstellung des FWSI 40 erfolgt mit Hilfe eines Liniendiagramms, das an das Koordinaten- 

system angelegt ist. Während die X-Achse den zeitlichen Horizont, welcher sich über 25 Jahre 

von 1987 bis 2011 erstreckt, abbildet, spiegelt die Y-Achse den Indexstand durch Bp wider. Als 

227 Vgl. Anhang 10, S. A68-A78; vgl. Anhang 16, S. A98-A99. 

228 Quelle: eigene Darstellung. 

1 

2 

3 

Krisen- 

signal 

- 41 - 


Benchmark für den FWSI 40 wird der FAZ-Index gewählt, weil er den deutschen Aktienmarkt 

mit seinen 100 Werten besonders breit abbildet. 229 Die Kursentwicklung des Frühwarnindex 

zeichnet sich durch zahlreiche charttechnische Formationen aus. 230 Zu Beginn kann eine „Tas- 

se-mit-Henkel“-Formation festgestellt werden, die von 1987 bis Mitte 1991 anhält. Charakte- 

ristisch für diese Formation ist eine längere Periode der Seitwärtsbewegung, die in einem star- 

ken aber kurzen Kursausbruch gipfelt. Nach dem vorläufigen Kurshöchststand folgt etwa zwei 

Jahre eine Auf- und Abwärtsbewegung des Indexstandes, die als absteigende Dreieckskonstel- 

lation gedeutet werden kann. 231 Das Dreieck kennzeichnet sich durch zwei konvergierende 

Unterstützungs- und Widerstandslinien, welche bei etwa 3700 Bp und ca. 4300 Bp liegen. Zu 

Beginn des Jahres 1993 geht der Indexstand von der Dreiecksform mit der „Schulter-Kopf“- 

Formation in eine der bekanntesten Trendumkehrformationen über. Während die linke Schul- 

ter die Widerstandslinie der Dreieckskonstellation nahezu erreicht, durchbricht die rechte 

Schulter sie um etwa 100 Bp. Die Nackenlinien der beiden Schultern liegen etwa auf Höhe der 

Unterstützungslinie des Dreiecks. Da es sich hierbei um eine „Schulter-Kopf“-Entwicklung han- 

delt, erreicht der Kopf lediglich bei knapp 4000 Bp einen Stand, der deutlich unterhalb der 

Schultern liegt. Nach dieser Trendumkehrfunktion ist ein langfristiger Abwärtstrend von Mitte 

1998 bis März 2003, der von kurzfristigen Gegenbewegungen konterkariert wird, erkennbar. 

Zum Ende dieser Entwicklung wird bei 3500 Bp der tiefste Stand des Indexes erreicht. Im An- 

schluss an diese Talfahrt folgt bis Ende 2005 eine Wachstumsimpulswelle, die in einem vorläu- 

figen Höchstkurs bei 6800 Bp mündet. 232 Nach einer kurzzeitigen Baisse wird der bisherige 

Höchststand ein Jahr später um 500 Bp übertroffen. Mitte 2007 setzen massive Kursverluste 

ein, die einen drastischen Einbruch zur Folge haben. Der Indexstand von 7300 Bp wird um 

2800 Bp reduziert und liegt Ende 2008 bei etwa 4600 Bp. In den nachfolgenden zwei Jahren 

werden die verlorenen Indexpunkte deutlich aufgeholt und übertreffen den bisherigen Höchst- 

stand. 233 Nachdem Ende 2010 etwa 7900 Bp erreicht wurden, setzt eine erneute Tiefphase ein. 

7.5.2 Analytische Betrachtung und Bewertung des Graphen 

Abschließend stellt sich die Frage, inwiefern der FWSI 40 das Ziel einer frühzeitigen Antizipati- 

on auf den Aktienmärkten erfüllt (vgl. Abschnitt 7.1). Um dies zu eruieren, muss zunächst defi- 

niert werden, welche Verläufe des FWSI 40 auf eine Krise hindeuten. Hierfür haben die Verfas- 

ser drei Regeln aufgestellt. Die erste und wichtigste Regel für eine bevorstehende Krise be- 

sagt, dass sich die Steigung des FWSI 40 ins Negative umkehrt und gleichzeitig der Vergleichs- 

index, wie z. B. FAZ-Index, weiterhin steigt. In abgeschwächter Form kann in diesem Zusam- 

229 Vgl. Steltzner, H. (2011), S. B1. 

230 Vgl. Kahn, M. N. (2001), S. 72. 

231 Vgl. Kahn, M. N. (2001), S. 71. 

232 Vgl. Kahn, M. N. (2001), S. 246. 

233 Vgl. Heese, V. (2011), S. 21. 

- 42 - 


menhang auch eine Verringerung der Steigung als Krisensignal interpretiert werden. Die zwei- 

te Regel beinhaltet einen Abfall des Frühwarnindexes um mindestens 600 Bp. Ebenfalls muss 

gewährleistet werden, dass dies im Vorfeld geschieht und der Vergleichsindex weiterhin steigt. 

Verringert sich der FWSI 40 um mindestens 600 Bp während der Vergleichsindex ebenso rea- 

giert, so deutet dies grundsätzlich auf ein unsicheres Marktumfeld, aber noch nicht klar auf 

eine Krise hin. Die dritte Regel definiert, dass ein generell hoher Indexstand auf eine bevor- 

stehende Krise hinweist. Dies ist beispielsweise seit dem Jahr 2006 der Fall und liegt darin be- 

gründet, dass die dem Frühwarnindex zugrunde gelegten Werte verhältnismäßig hoch im Kurs 

stehen bzw. andere Parameter wie der Leitzins der EZB vergleichsweise niedrig sind. Dabei gilt, 

je höher das Niveau des Indexes, desto wahrscheinlicher ist eine Blasenbildung und die Ein- 

trittswahrscheinlichkeit einer Krise. 

Im Folgenden soll die Funktionalität des FWSI 40 exemplarisch an vier dramatischen Kursein- 

brüchen empirisch geprüft werden. Hierbei werden die Einbrüche ab dem Jahr 2000 unter- 

sucht, da bei einigen Bestandteilen des Frühwarnindexes aufgrund von mangelnder Datenbasis 

mit Durchschnittswerten gearbeitet werden musste (vgl. Abschnitt 7.4). Diese sind in der Kur- 

stabelle bläulich hinterlegt und zudem verantwortlich dafür, dass der Index vor dem Jahr 2000 

einen tendenziell hohen Stand im Vergleich zu seinen Benchmarks aufweist. 234 Die erste Implo- 

sion ereignete sich im Jahr 2000 und ist als Dotcom-Blase in die Geschichte eingegangen (vgl. 

Abschnitt 2.3). Bei Betrachtung des Graphen fällt auf, dass der FWSI 40 exakt drei Monate vor 

dem Platzen dieser Blase ein erstes Krisensignal gibt, indem sich seine Steigung ins Negative 

umkehrt (vgl. Abbildung 4, Ellipse 1). Erst im Folgenden bricht beispielsweise der FAZ-Index in 

großem Ausmaß ein. Kurz darauf wird der Abwärtstrend gestoppt, und es stellt sich eine kurze 

Phase der Erholung ein, welche wahrscheinlich mit dem Terroranschlag am 11.09.2001 auf das 

World Trade Center in New York City beendet wird. Auch diesen Einbruch zeigt der FWSI 40 an, 

wobei fraglich ist, ob dies nicht dem Zufall geschuldet ist. Der nächste Kursrutsch ereignete 

sich gegen Ende 2007 und ist auf das Platzen der Immobilienblase in den USA zurückzuführen 

(vgl. Abschnitt 2.4). Neben dem Aspekt, dass sich der FWSI 40 bereits im Vorfeld auf einem 

beachtlich hohen Niveau befindet und stetig steigt, ist im Dezember des Jahres 2005 das erste 

Krisensignal ein Steigungswechsel in Kombination mit einem Kursrutsch von mehr als 600 Bp 

zu verzeichnen (vgl. Abbildung 4, Ellipse 2). Zudem verringert sich seit Anfang 2007 zunächst 

die Steigung des Frühwarnindexes und verharrt längere Zeit auf einem annähernd gleichen 

Niveau, bis letztendlich die Kurse einbrechen (vgl. Abbildung 4, Ellipse 3). Ein ähnliches Verhal- 

ten ist zwar auch beim FAZ-Index zu beobachten, jedoch über einen kürzeren Zeitraum. Vor 

diesem Hintergrund sind auch an dieser Stelle mehrere Krisensignale aus dem Verlauf des 

FWSI 40 abzuleiten. Letztendlich wird die Korrektur Mitte des Jahres 2011 betrachtet, welche 

234 Vgl. Anhang 10, S. A68-A78. 

- 43 - 


vermutlich durch die Nuklearkatastrophe in Fukushima am 11.03.2011 ausgelöst wurde. Hier- 

bei sind keine Frühwarnsignale auszumachen, da der FWSI 40 kongruent zum FAZ-Index ver- 

läuft. 

Anhand der untersuchten Zeitpunkte lässt sich der Schluss ziehen, dass es bei der Identifikati- 

on von potentiellen Krisen ausschlaggebend ist, welche Art von Risiken vorliegen. Unsystema- 

tische Risiken, auch schwarze Schwäne genannt, wie z. B. die Naturkatastrophe in Japan und 

im Kontext dessen der Reaktorunfall von Fukushima, können naturgemäß nicht erkannt wer- 

den. In diesem Zusammenhang sei auch der Terroranschlag vom 11.09.2001 aufgeführt. Sehr 

wohl können systematische Risiken, also den Gesamtmarkt betreffende Marktschwankungen, 

mit Hilfe des FWSI 40 im Vorfeld in ihrer Tendenz erkannt werden. Vor diesem Hintergrund ist 

die eingangs aufgeworfene Frage, ob der FWSI 40 rechtzeitig auf Aktienmärkten antizipiert und 

somit potentielle Krisen ankündigen kann, eindeutig zu bejahen und das Ziel als erreicht einzu- 

stufen. 

8 Implikationen für die Anlageberatung 

8.1 Anforderungen an Vertriebsunterstützungsinstrumente 

Der Vertrieb von Finanzanlagen unterscheidet sich deutlich von anderen Vertriebsformen, wie 

z. B. dem Verkauf von Realgütern. 235 Finanzanlagen sind in erster Linie immateriell, d.h. sie 

können weder gefühlt, noch mit anderen Sinnen gespürt werden. Weiterhin werden sie in der 

Regel schneller entwickelt und sind eher marktreif als stoffliche Produkte. Da allerdings der 

Nutzen von Finanzdienstleistungen beim Erwerb zumeist nicht ersichtlich ist, kann ein Ab- 

schluss erst nach einer gewissen Zeit als vorteilhaft oder unvorteilhaft evaluiert werden. 236 

Daher handelt es sich bei Finanzanlagen um ein Vertrauensprodukt höchsten Maßes. Um die 

einzelnen Bankmitarbeiter in diesem besonderen Marktumfeld zu unterstützen, muss ein Kre- 

ditinstitut ihm funktionale und gleichzeitig auch plakative Instrumente zur Verfügung stellen. 

Die Anlageberatung beim Kunden, unabhängig von der Klassifizierung nach Privat-, Gewerbe- 

oder Firmenkunden, zeichnet sich dadurch aus, dass in einer fundierten Finanzplanung und 

Produktauswahl immer eine Zukunftsaussicht antizipiert wird. 237 Diese ist in der Regel unge- 

wiss und wird vom Bankberater und dem Kunden nach bestem Wissen und Gewissen einge- 

schätzt. In diesem Zusammenhang sind die Aussagekraft und die inhaltliche Korrektheit der 

zugrunde liegenden Vertriebsunterstützungsinstrumente als sehr wichtig einzustufen. Wird an 

dieser Stelle dem Berater ein Mittel zur Verfügung gestellt, welches objektiv und nachvollzieh- 

235 Vgl. Büschgen, H. E./Büschgen, A. (2002), S. 21-22. 

236 Vgl. Keck, M./Hahn, M. (2006), S. 76-78. 

237 Vgl. Harrison, D. (2005), S. 4. 

- 44 - 


ar einen Teil der Zukunft abbildet, so kann im Rahmen der Anlageentscheidung diejenige 

Strategie gewählt werden, welche am besten auf die erwarteten Umweltzustände wirkt. 238 Die 

Nutzerfreundlichkeit des entsprechenden Instrumentes steht dabei an vorderster Stelle. 239 

Dem Bankmitarbeiter muss die Möglichkeit eröffnet werden, schnell und flexibel damit zu 

agieren. Dies muss zwangsläufig auch bei und mit dem Kunden erfolgen können. Daher ist die 

gute Verständlichkeit des Werkzeuges eine weitere unabdingbare Eigenschaft. Der Kunde 

muss nachvollziehen können, wie das Mittel funktioniert und was es aussagt, auch ohne pro- 

fundes Wissen im Finanzbereich zu besitzen. Eine grafische Aufbereitung ist hilfreich und ziel- 

führend, damit der Berater während des Anlagegesprächs seine Ideen und Konzepte illustrie- 

ren und verdeutlichen kann. 

Weiterhin müssen die Voraussagungen und Prämissen, die das Instrument impliziert, auch 

verlässlich sein. 240 Wie bereits dargelegt, ist die Finanzdienstleistungsbranche und jeder ein- 

zelne Vertriebsmitarbeiter untrennbar von dem seitens der Kundschaft entgegengebrachten 

Vertrauen abhängig. Es wäre vollkommen destruktiv, wenn sich das Instrument auf falsche 

Tatsachen beruft und im schlimmsten Fall die gesamte Anlagestrategie des Klienten konterka- 

riert. Ein derartig großer Reputationsschaden ist wohl in keinem Fall zu beheben, sodass die 

entsprechende Kundenbeziehung für das Kreditinstitut im Kern gestört wird und schlimmsten- 

falls vor dem Scheitern steht. 241 

Ein nicht zu vernachlässigender Punkt ist weiterhin die Annahme der betreffenden Verkaufs- 

förderungsinstrumente durch die Mitarbeiter. Insbesondere der Bankvertrieb ist dadurch ge- 

prägt, dass die Standardisierung der Prozesse nur in einem eingeschränkten Maß stattfinden 

kann. 242 Trotz Verhaltensrichtlinien und Strukturierungsbemühungen der Institute gilt: Je kom- 

plexer und spezieller die Situation und Ziele des Kunden, desto größer ist die verlangte Flexibi- 

lität des Bankberaters. 243 Aufgrund der persönlichen Neigungen und Vorlieben des Vertriebs- 

partners eignet sich jeder Bankmitarbeiter im Laufe der Zeit seine eigene Art und Weise an, 

mit welchen er dem Kunden begegnet. Daher ist auch wichtig, dass das angebotene Instru- 

ment so ausgearbeitet ist, dass es einem Großteil der Vertriebskräfte dienen kann, ohne ihnen 

ein bestimmtes Verkaufskonzept aufdrängen zu wollen. 

238 

Vgl. Pohl, E. (2008), S. 13. 

239 

Vgl. Geyer, G./Ronzal, W. (2002), S. 99. 

240 

Vgl. Layr, W./Dahlem, C. (2001), S. 72-73. 

241 

Vgl. Keck, M./Hahn, M. (2006), S. 76-78. 

242 

Bruckner, B./Bühler, W. (2001), S. 41-46. 

243 

Keinesfalls steht die Standardisierung der Prozessschritte eines Beratungsgespräches in der Kritik. 

Im Rahmen von Risikoprävention, Controlling und Mitarbeiterführung ist sie unerlässlich. 

- 45 - 


8.2 Nutzung des FWSI 40 als Basis für Anlageentscheidungen 

8.2.1 Entscheidungshilfe und Instrument zur Reputationssteigerung 

Der FWSI 40 kann als Verkaufshilfeinstrument direkt in der Kundenkommunikation eingesetzt 

werden. Sollte sich eine Bank entscheiden, diesen zu nutzen, so kann den Kunden ein aktiver 

Mehrwert geliefert werden. In diesem Zusammenhang hat auch die empirische Untersuchung 

gezeigt, dass eine Reihe von Finanzinstituten bereits heute direkte oder indirekte Frühwarnin- 

dikatoren in der Beratung einsetzen. 244 Im Verkaufsgespräch bietet sich dem Bankberater die 

Möglichkeit auf die besondere Rolle der Frühwarnindikation im entsprechenden Geldhaus 

einzugehen und aktiv anhand der aktuellen Krise (vgl. Abschnitt 2.4) Implikationen für den 

entsprechenden Kunden herausstellen. Der FWSI 40 erfüllt alle Anforderungen, die im Vertrieb 

von Finanzdienstleistungen an ein Verkaufshilfsmittel gestellt werden. Neben der leichten Er- 

klärbarkeit der Funktionsweise – ohne auf die hinterlegten mathematischen und konzeptionel- 

len Besonderheiten eingehen zu müssen – kann auch historisch die Korrektheit und Aussage- 

kraft belegt werden (vgl. Unterabschnitt 7.5.2). Für die graphische Aufbereitung muss lediglich 

das Chart aufgerufen werden, optimalerweise im Vergleich zu einem anderen Index, wie zum 

Beispiel dem FAZ-Index. 

Eine zukunftsorientierte und dauerhafte Bewertung der kurz- bis mittelfristigen Marktsituation 

schützt den Anlagekunden vor plötzlich auftretenden krisenbedingten Verlusten (vgl. Kapitel 

2). 245 Der Berater wertet seine persönliche Kundenbeziehung auf, indem er den Kunden – ab- 

seits der regelmäßigen Check-up-Termine – auch bei akuten Marktrisiken kontaktiert und ge- 

gebenenfalls kurzfristig und außerplanmäßig eine Umschichtung des Portfolios vornimmt. 246 

Dies ist aus Kundensicht von hohem Nutzen und stärkt die Bindung an den Berater und die 

Bank, was dem in These 6 dargestellten Problem des Vertrauensverlustes der Kunden zur Bank 

vorbeugt (vgl. Abschnitte 4.7 und 6.6). Weiterhin bietet sich bei allen stattfindenden Terminen 

eine Ansprachehilfe. Sollte sich an der Situation des Kunden und seinen Zielen und Wünschen 

seit dem letzten Beratungsgespräch nichts verändert haben, so kann der Vertriebsmitarbeiter 

gemeinsam mit dem Kunden den aktuellen Stand und Verlauf des Frühwarnindexes analysie- 

ren (vgl. Unterabschnitt 7.5.1). Gegebenenfalls bieten sich dann doch Umschichtungspotenzia- 

le und daraus resultierende Geschäftsabschlüsse für das Kreditinstitut. Dadurch ergibt sich die 

Möglichkeit einer fortlaufenden Geschäftsgenerierung. 


245 Vgl. Anhang 8, S. A62-63 (Teil II, Fragen 1a, 2). 

246 Vgl. Geyer, G./Ronzal, W. (2002), S. 128-129. 

- 46 - 


Zusätzlich kann der Frühwarnindex in der Anlageberatung eine überaus wichtige Rolle spielen. 

Abhängig von dem aktuellen Marktausblick und der Risikoneigung des Kunden, kann eine ent- 

sprechende Anlagestrategie gewählt werden. 247 Die in das Portfolio aufgenommenen Assets 

werden je nach Krisenempfindlichkeit gewählt und erwirtschaften in dem erarbeiteten Szena- 

rio die optimale Performance bei Minimierung des Risikos. Dabei wird soweit diversifiziert, 

dass die enthaltenen Anlageklassen auf genügend Branchen verteilt werden, sodass eine Kol- 

lektivhaftung vermieden wird (vgl. dazu Abschnitte 4.4 und 6.3). Aus der Vertriebsperspektive 

kann dies als vollkommen neue Portfoliotaktik gesehen werden. Abseits von der normalen, 

kundenabhängigen Analyse und Bewertung der Situation, bietet das Kreditinstitut dem Kunden 

in diesem Fall eine zusätzliche „Krisenoptimierung des Portfolios“ oder generiert einen Mehr- 

wert für die Geldanlage durch den „hauseigenen Krisenschutz“. 248 Dies ist sowohl in der Be- 

treuung von Stammkunden als auch in der Akquise von Neukunden über die Medien eine po- 

tenzielle Einladung für Verkaufsgespräche. Besonderes Augenmerk kann auf die wohlhaben- 

den Kunden gesetzt werden. 249 Diese sind im Rahmen von Bestandsselektionen und anderen 

Erhebungen in den meisten Kreditinstituten speziellen Beratern zugewiesen. Um diesem ex- 

klusiven Klientel einen zusätzlichen Nutzen zu bieten und sich von anderen Mitbewerbern ab- 

zuheben, kann der Frühwarnindex als besonderes und neuartiges Mittel zur Absicherung des 

Vermögens präsentiert werden. Die Frühwarnfunktion ist optimal zur Erlangung wichtiger 

Marktvorteile und räumt den Nutzern einen entscheidenden temporären Vorsprung ein, der in 

letzter Konsequenz bares Geld wert sein kann (vgl. Unterabschnitt 7.5.2). Jedoch muss beach- 

tet werden, dass ein solcher Index nur einer begrenzten Menge an Personen zur Verfügung 

stehen sollte, um seine Funktionalität zu wahren. 

8.2.2 Potenziale im Eigenhandel durch den Einsatz des FWSI 40 

Durch die breite Diversifizierung der Anlageklassen (vgl. Abschnitt 7.3) fungiert der FWSI 40 

analog des Prinzips eines Dachfonds („Dachfrühwarnindikator“). Derzeit existiert kein ver- 

gleichbares Instrument an den Kapitalmärkten, welches potenzielle Finanzmarktkrisen prog- 

nostiziert (vgl. Unterabschnitt 7.4.2), sodass der FWSI 40 als Innovation angesehen werden 

kann. Auch im Hinblick auf die Expertenumfrage empfiehlt es sich, diesen im Eigenhandel insti- 

tutioneller Investoren zu verwenden, da bereits heutzutage Frühwarnindikatoren verwendet 

werden, diese allerdings nicht so effizient sind. 250 Auf Basis dessen ist eine nachhaltige strate- 

gische Ausrichtung des Eigenhandels konsequent darstellbar. Dadurch lässt sich wiederum eine 

Messbarkeit und somit Quantifizierung der Anlagestrategie feststellen. 



249 Vgl. Schmoll, A. (2001), S. 165-167. 


- 47 - 


Weiterhin wird folgender Aspekt als quintessentiell wichtig angesehen. Auf der einen Seite 

wird der Eigenhandel von den aufsichtsrechtlichen Institutionen kritisch gesehen, auf der an- 

deren Seite richtet sich die Aufsicht aber auch immer mehr qualitativ aus. Letzteres bedeutet, 

dass sie sich Risikomanagementverfahren der Finanzdienstleistungsunternehmen vorlegen 

lässt, diese prüft und bewertet. Im Kontext dieser beiden Phänomene ist der FWSI 40 geradezu 

ideal, denn erstens macht er somit den Eigenhandel und dessen Strategie nachvollziehbar so- 

wie messbar und zweitens wird dadurch analog zum Risikomanagement ein Verfahren für den 

Eigenhandel der Aufsicht zur Prüfung vorgelegt. 

8.2.3 Konzeption von Anlageprodukten auf Basis des FWSI 40 

Der FWSI 40 kann auf verschiedene Weisen als Basis für die Erstellung von Anlageprodukten 

dienen. 251 Auch die empirische Untersuchung belegt, dass die Nachfrage nach indexbasierten 

Produkten sowohl aus Bank- als auch aus Kundensicht grundsätzlich besteht. 252 Knapp 31% der 

Respondierenden geben an, dass ihr Unternehmen indexbasierte Produkte auflegt. 253 Diese 

stoßen bei institutionellen und bei Privat- und Firmenkunden zumeist auf hohes bis sehr hohes 

Interesse. 254 Bei der Zusammensetzung des FWSI 40 beabsichtigen die Verfasser, gestützt 

durch die Expertenumfrage, hohe Volatilitäten – besonders vor Krisen – zu erzielen. 255 Somit 

sollen die bereits in Unterabschnitt 7.5.2 eruierten Krisensignale aufgezeigt werden. Aus die- 

sem Grund wäre eine indirekte Beteiligung eines Finanz-Assets an dem Frühwarnindex nahe- 

liegend. Diese derivative Funktion würde vornehmlich der Absicherung dienen. So ist denkbar, 

dass ein Investmentfonds seine interne Zusammenstellung von Assets von dem Frühwarnindex 

abhängig macht. In Zeiten, in welchen der Index keine Anzeichen von Marktgefahren liefert, ist 

die Asset-Zusammenstellung auf Performance ausgerichtet, z. B. durch einen hohen Anteil von 

Aktien, renditestarken Anleihen oder auch Derivaten. Ein hinterlegter Algorithmus prüft re- 

gelmäßig, wie das aktuelle „Krisenbarometer“ steht. Sobald abzusehen ist, dass sich Markt- 

verwerfungen anbahnen, beispielsweise durch extreme Steigungen der Kurve oder das Durch- 

brechen einer bestimmten Punktemarke, würden die Fondsmanager aktiv werden und die 

Zusammenstellung ändern. Diese würden dann mit Zukäufen von Finanzanlagen vermeintlich 

sicherer Häfen reagieren und risikobelastete Bestandteile verkaufen (vgl. Abschnitte 4.2, 6.1). 

Auch standardisierte Abstufungen der Fondsstruktur sind denkbar. Dazu werden mehrere Sze- 

narien entworfen und einem bestimmten Intervall des Frühwarnindexes zugewiesen. Abhängig 

von den Bp wird der Fonds umstrukturiert, sodass bei geringer Krisengefahr ein renditestarkes 

251 Vgl. Szallies, R. (2008), S. 23-24. 

252 Vgl. Anhang 8, S. A63-A65 (Teil III, Fragen 1, 1a). 


254 Vgl. Anhang 8, S. A63-A65 (Teil III, Frage 1a). 

255 Vgl. Anhang 8, S. A62-A63 (Teil II, Fragen 1, 1a). 

- 48 - 


Portfolio bereitsteht und steigendes Potenzial von Marktrisiken die Sicherheit in den Vorder- 

grund stellt. Diese Funktion, die heutzutage durch Analysten und Portfoliomanager durchge- 

führt wird, könnte mit Hilfe des FWSI 40 verschlankt und standardisiert werden. 256 

Diese Lösung ist auch vertriebstechnisch sehr wertvoll. So kann der Fonds durch den Bankbera- 

ter als Diversifizierungsinstrument für ein Depot angeboten werden. Zum einen schöpft der 

Fonds in Zeiten positiver Marktaussichten Gewinne ab. Zum anderen würde der Investment- 

fonds durch den Frühwarnindex eine eingebaute Sicherungsfunktion bzw. eine mathematisch 

orientierte Krisenversicherung erhalten, welche auch so zum Kunden kommuniziert werden 

kann. Dies würde dem Klienten einerseits einen Mehrwert liefern und andererseits auch durch 

die standardisierte Asset-Steuerung einen Spielraum für die Bank in Bezug auf die Festsetzung 

des Ausgabeaufschlages und der laufenden Kosten bieten. 257 

Eine andere Möglichkeit ist die Auflegung eines Exchange Traded Funds (ETF). 258 Diese Art von 

Investmentfonds bezeichnet die Nachbildung eines bestimmten Indexes durch ein Sonderver- 

mögen (Investmentfonds), um eine ähnliche Performance zu erreichen. Es wird zwischen aktiv 

und passiv gemanagten ETFs differenziert. Bei den aktiv betreuten Fonds stehen Portfolioma- 

nager im Hintergrund, welche die Zusammensetzung des Fonds je nach Marktsituation ändern. 

Allerdings sind die zugrunde liegenden Assets stark an denen des jeweiligen Indexes orientiert, 

wobei die Gewichtung schwanken kann. Die passiv gemanagten Fonds richten sich dagegen 

auch in ihrer Gewichtung nach dem entsprechenden Index. Nur bei Umschichtungen in der 

Basisgröße werden auch hier Anpassungen vorgenommen. Für den FWSI 40 sind sowohl aktiv 

als auch passiv gemanagte Fonds vorstellbar (vgl. Kapitel 7). Jedoch ist auch zu bedenken, dass 

den großen Gewinnpotenzialen, aufgrund der extremen Volatilität, auch ähnliche Verlustmög- 

lichkeiten entgegenstehen. 

9 Fazit 

Durch die Globalisierung der Finanzmärkte und dem sich immer weiter entwickelnden, teilwei- 

se revolutionären, technischen Fortschritt haben Krisen auf den Kapitalmärkten immer schnel- 

lere und weitreichendere Auswirkungen. Vor diesem Hintergrund arbeiteten die Verfasser 

Gemeinsamkeiten vergangener Finanzkrisen heraus, um hieraus Schlüsse für zukünftige 

Marktverwerfungen ziehen zu können. Auf dieser Basis wurde ein Thesenmodell konzipiert, 

256 Vgl. Braun, C. (2011), o. S.. 

257 Vgl. Quanz, M. (2011), S. 79-80. 

258 Vgl. o. V. (2010b), S. 5-8. 

- 49 - 


wodurch diverse Verflechtungen im Bereich der „Geldanlage bei Inflationsrisiken und politi- 

schen Risiken“ offenbart werden. 

Mit Hilfe einer profunden empirischen Untersuchung erhielten die Verfasser Aufschlüsse über 

praktisch begründete, potenzielle Indikatoren für Finanzmarktkrisen und deren Einsatz in der 

Anlageberatung. Durch die Verknüpfung des Thesenmodells und der empirischen Untersu- 

chung wurden die zu berücksichtigenden Anlageklassen für die Asset Allocation des FWSI 40 

erarbeitet. Dabei ergab sich, dass konjunkturzyklische Aktien eine besondere Bedeutung im 

Index einnehmen, da diese binnen kurzer Zeit auf etwaige Finanzmarktkrisen reagieren. 

Der FWSI 40 hat vergangene Marktverwerfungen zum Teil schneller als der DAX oder der FAZ- 

Index prognostiziert, sodass seine Funktionalität gegeben ist. Durch die Expertenumfrage stell- 

te sich heraus, dass Frühwarnindizes in der Anlageberatung nur selten zum Einsatz kommen. 

Dies liegt vor allem daran, dass nur wenige Indizes, die als Frühwarnindikator fungieren, exis- 

tieren. Mit dem FWSI 40 bietet sich ein attraktives Instrument für die Anlageberatung. Das 

Depot der Kunden kann auf Grundlage des Kursverlaufes des FWSI 40 umgeschichtet werden, 

um eventuelle Verluste zu vermeiden. Auch der Eigenhandel der Banken kann hiervon nur 

profitieren und im Rahmen des Risikomanagements effiziente Strategien erarbeiten. 

Abschließend kann festgestellt werden, dass der Frühwarnindex der Verfasser sehr große Ver- 

triebspotenziale aufweist. Hierbei sollte jedoch beachtet werden, dass externe Einflüsse, so 

genannte schwarze Schwäne, nur bedingt vorhersehbar sind, sodass der FWSI 40 kein Allheil- 

mittel darstellt. Außerdem muss bedacht werden, dass ein Frühwarnindex nur dann funktio- 

nieren kann, wenn ihn eine sehr begrenzte Anzahl an Personen kennt, sonst droht das Eintre- 

ten einer sich selbst erfüllenden Prophezeiung. Über eines kann der Index allerdings nicht hin- 

wegtäuschen: „In the long run, we are all dead.“ 259 

259 Dieses hat auch schon der berühmte Ökonom John Maynard Keynes behauptet. 

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Historische Tagespreise einzelner Fonds zum Download, 

http://privatkunden.union-investment.de/handle?loadContent=/docme/fonds/preise- 

csv/document/index.html&NavId=N12879945011027861524710000&nm_caller=nav, 

Stand: 08.03.2012. 

Union Investment Service Bank AG (2011) 

Sachwerte gesucht? Investieren Sie in Quadratmeter, Fondsprospekt, Frankfurt am Main. 

Verordnung über die angemessene Eigenmittelausstattung von Instituten, Institutsgruppen 

und Finanzholding-Gruppen (Solvabilitätsverordnung-SolvV) in der Fassung vom 23.12.2009. 

Volkswagen AG (2009) 

Volkswagen Vorzugsaktie ersetzt Stammaktie im Deutschen Aktienindex DAX, 

http://www.volkswagenag.com/content/vwcorp/info_center/de/news/2009/12/dax.html, 

Stand: 27.02.2012. 

Volkswagen AG (2012) 

Vorzugs- und Stammaktie, 

http://www.volkswagenag.com/content/vwcorp/content/de/investor_relations/share.html, 

Stand: 08.03.2012. 

von Hiller, Christian (2008) 

Die erste Weltwirtschaftskrise; in: Braunberger, Gerald/Fehr, Benedikt (Hrsg.), Crash, Frankfurt 

am Main, S. 54-59. 

- 75 - 


von Petersdorff-Campen, Winand (2008) 

Eine Tulpe für 87.000 Euro; in: Braunberger, Gerald/Fehr, Benedikt (Hrsg.), Crash, Frankfurt am 

Main, S. 20-26. 

Wacker Chemie AG (2012) 

Daten & Fakten zur Aktie, 

http://www.wacker.com/cms/de/investor-relations/aktie/share-facts/share_facts.jsp, 

Stand: 27.02.2012. 

Wieben, Hans-Jürgen (2004) 

Credit Rating und Risikomanagement: Vergleich und Weiterentwicklung der Analysekonzepte, 

1. Auflage, Wiesbaden. 

Wiegard, Wolfgang (2011) 

Finanzpolitik in und nach der Wirtschaftskrise; in: Nietert, Bernhard (Hrsg.), Die Eskalation der 

Finanz- zur Wirtschaftskrise, 1. Auflage, Frankfurt am Main, S. 85-104. 

Wittmann, Walter (2010) 

Staatsbankrott, 3. Auflage, Zürich. 

Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (2012) 

ZEW-Konjunkturerwartungen – Historische Datenreihe, 

http://www.zew.de/de/publikationen/Konjunkturerwartungen/Konjunkturerwartungen.php3, 

Stand: 08.03.2012. 

- 76 - 


A 

IV Anhangsverzeichnis 

Anhang 1: Deutsche Version des Fragebogens .................................................................... A2 

Anhang 2: Englische Version des Fragebogens .................................................................... A5 

Anhang 3: Mustertext der E-Mail-Ansprache ...................................................................... A8 

Anhang 4: Mustertext der E-Mail-Ansprache in englischer Sprache ................................... A9 

Anhang 5: Startseite der Expertenumfrage ....................................................................... A10 

Anhang 6: Ansprechpartner der Expertenumfrage ............................................................ A11 

Anhang 7: Antwortbögen der Expertenumfrage ............................................................... A19 

Anhang 8: Auswertung der Umfrage .................................................................................. A55 

Anhang 9: Quellennachweis der Kurse .............................................................................. A65 

Anhang 10: Datenreihen ...................................................................................................... A67 

Anhang 11: Berechnung des Individual-Betas der Aktien .................................................... A88 

Anhang 12: ZEW-Skala .......................................................................................................... A89 

Anhang 13: ZEW-Werteliste ................................................................................................. A90 

Anhang 14: ifo-Skala ............................................................................................................. A93 

Anhang 15: ifo-Werteliste .................................................................................................... A94 

Anhang 16: Berechnung der Mittelwerte ............................................................................ A97 

Anhang 17: Mind Map zur Asset Selection ......................................................................... A99 

Anhang 18: Chartvergleich FWSI 40 – FAZ-INDEX ............................................................. A100 

Anhang 19: Chartvergleich FWSI 40 – HDAX ..................................................................... A101 

Anhang 20: Chartvergleich FWSI 40 – DAX ....................................................................... A102 

Anhang 21: Chartvergleich FWSI 40 – MDAX .................................................................... A103 

Anhang 22: Chartvergleich FWSI 40 – DJ Industrial Average ............................................ A104 

Anhang 23: Chartvergleich FWSI 40 – EUROSTOXX50 ...................................................... A105 

Anhang 24: Chartvergleich FWSI 40 – S&P 500 ................................................................. A106 

- A1 - 


V Anhang 

Anhang 1: Deutsche Version des Fragebogens 

- A2 - 


- A3 - 


Abbildung 5: Deutsche Version des Fragebogens. 

Quelle: Eigene Darstellung. 

- A4 - 


Anhang 2: Englische Version des Fragebogens 

- A5 - 


- A6 - 


Abbildung 6: Englische Version des Fragebogens. 


- A7 - 


Anhang 3: Mustertext der E-Mail-Ansprache 

Sehr geehrte/r XXXXXXXX, 

wir sind fünf Studierende der Hochschule anonymisiert in anonymisiert, die im Rahmen 

des Postbank Finance Awards 2012 zu folgendem Thema eine Expertenumfrage durchführen: 

„Konzeptionierung eines Frühwarnindizes als Instrument zur Identifikation von potenziellen 

Finanzmarktkrisen und Implikationen für die Anlageberatung im Privatkundensegment von 

Finanzdienstleistern“ 

Die Beantwortung wird maximal fünf Minuten in Anspruch nehmen. Wir haben dafür ein 

unkompliziertes Verfahren gewählt. Hierzu klicken Sie bitte folgenden Link an: 

http://pfa2012. anonymisiert.de/?tan= 

Die Auswertung der Umfrage erfolgt auf anonymisierter Basis. Wir beabsichtigen lediglich, 

die Namen der Antwortenden im Anhang des Wettbewerbsbeitrags zu veröffentlichen. 

Allen Teilnehmern der Umfrage wird im nächsten Jahr der gesamte Wettbewerbsbeitrag 

als PDF-Dokument zur Verfügung gestellt. 

Herzlichen Dank für Ihre Teilnahme! 

Namen der teilnehmenden Studenten (anonymisiert) 

- A8 - 


Anhang 4: Mustertext der E-Mail-Ansprache in englischer Sprache 

Dear Mr. / Mrs. XXXXXXX, 

we are a team of five students who are studying at the Hochschule anonymisiert (University 

of Applied Sciences) in anonymisiert, Germany. In the context of the Postbank Finance 

Award 2012 we are doing an online-survey among various experts in the field of banking 

and finance. 

The topic of our paper is: “Conception of an early-warning-index as an instrument for the 

identification of potential financial crises and implications on investment consulting in the 

segment private banking of financial service institutions” 

Answering our poll will only take about 5 minutes. Therefore we have chosen an uncomplicated 

method. For this purpose please click the following link: 

http://pfa2012. anonymisiert.de/?tan= 

The evaluation of the survey will be conducted anonymously. We solely intend to name all 

respondents in the appendix of our paper. The final paper will be placed at all participant’s 

disposal as a pdf-file in german language next year. 

We are deeply thankful that you take the time to participate in our poll! 

Yours sincerely 

Namen der teilnehmenden Studenten (anonymisiert) 

- A9 - 


Anhang 5: Startseite der Expertenumfrage 

Abbildung 7: Startseite der Expertenumfrage. 


- A10 - 


Anhang 6: Ansprechpartner der Expertenumfrage 

Öffentlich-rechtlicher Bankensektor 

Name Unternehmen Position Antwort? 

Friedrich Oelrich DekaBank Mitglied des Vorstandes Nein 

Henning Möller DekaBank 

Ulf Menze HSH Nordbank AG 

Leiter Fondsbasiertes Vermögensmanagement 

Nein 

VP, Credit Risk Management 

Aviation Finance 

EMEA Nein 

Hubert Riese Kreissparkasse Eichsfeld Vorstandsvorsitzender Nein 

Tobias Rinke Kreissparkasse Eichsfeld Leiter Firmenkunden Nein 

Roland Rothenstein NORD/LB 

Head of Strategic Asset 

Allocation Ja 

Torsten Windels NORD/LB Chefvolkswirt Nein 

Günther Oldendörp Sparkasse Emden Leiter Treasury Ja 

Hans-Heinreich Hahne Sparkasse Schaumburg Vorstandsvorsitzender Ja 

Thomas Greef Sparkasse Weserbergland Vorstandsmitglied Ja 

Joachim Storch Sparkasse Weserbergland Leiter Eigenhandel Ja 

Sabrina Dreier Stadtsparkasse Hannover 

Abteilungsleiterin Risikocontrolling 

Ja 

Christian Fuest WestLB AG Leiter Kapitalmarktgeschäft Nein 

Holger Sandte 

Genossenschaftlicher Bankensektor 

WestLB Mellon Asset Management 

Chefvolkswirt Ja 

Anzahl: 14 


Harald Felzen 

Christian Calkosz DZ Bank AG 

Joe Bisping GAD eG 

Jochen Niewind GAD eG 

Ärzte- und Apothekerbank 

eG Vorstand Privatkunden Nein 

Senior Vice President New 

York Ja 

Fachberater Portfoliomanagement 

/ Produktfeld 

Anlage und Vermögen Ja 

Fachberater Portfoliomanagement/-steuerung 

Nein 

----------------------------- Volksbank Cloppenburg eG ------------------------------------ Nein 

Heinz-Walter Wiedbrauck 

Volksbank Hameln- 

Stadthagen eG Vorstandsvorsitzender Ja 

- A11 - 


Klaus Dieter 

Volksbank in Schaumburg 

eG 

Leiter Unternehmensservice 

(Marktfolge, Controlling) 

Nein 

Holger Willuhn Volksbank Nordheim eG Vorstandsvorsitzender Nein 

Reinhard Schoon 

Stefan Fross 

N.N. (Name wird auf 

Wunsch des Antwortenden 

nicht bekannt 

gegeben) WGZ Bank AG 

Privater Geschäftsbankensektor: Großbanken 

Volksbank Raiffeisenbank 

Aurich eG Vorstandsvorsitzender Nein 

Volksbank Raiffeisenbank 

Werra-Meissner eG Vorstandsmitglied Nein 

Gruppenleiter Risikomanagement 

Treasury Ja 

Anzahl: 11 


Christian Machts Commerzbank AG 

Leiter Produktmanagement 

Wertpapiere Ja 

Dieter Ebel Commerzbank AG Gebietsfilialleiter Ja 

Chris-Oliver Schickentanz 

Commerzbank AG CIO / Investmentstrategie Ja 

Christian Weistroffer Deutsche Bank AG 

DB Research: Asset Management,Frühwarnsysteme, 

Bankenstabilität Nein 

Marco Bargel Deutsche Postbank AG Chefvolkswirt Ja 

Alexander Middelhoff Deutsche Postbank AG 

Thorsten Weinelt HypoVereinsbank AG 

Bereichsleiter Konzernentwicklung 

Nein 

Global Head of Research & 

Chief Strategist Nein 

Anzahl: 7 

- A12 - 


Privater Geschäftsbankensektor: Privatbanken 


Helgi Masson Bankhaus Hallbaum AG Vermögensverwalter Nein 

Daniela Weissenborn Bankhaus Metzler 

Banken und Asset-Manager 

Deutschland Nein 

Jan-Hendrik Dankwart Berenberg Bank AG Trainee Nein 

Wolfgang Kirschner Hauck & Aufhäuser KGaA 

Andeas Schmitz 

Daniel Engler M. M. Warburg 

Rüdiger Steinfarz 

Jan Schepanek 

Vorsitzender der Geschäftsleitung 

Bereich Asset-Management 

Ja 

HBSC Trinkaus & Burkhard 

AG Vorstand Nein 

Prokurist, Relationship 

Manager Private Banking Nein 

Oldenburgische Landesbank 

AG Senior Wertpapierbetreuer Ja 

Sal. Oppenheim Cie. & Co. 

KG 

Oliver Borgis Weberbank AG 

Nationale Institutionen 

Abteilungsdirektor Asset 

Management Nein 

Leiter Vermögensverwaltung 

Ja 

Anzahl: 9 


Horst Nottmeyer 

Bundesanstalt für Finanzdienstleistungs-aufsicht 

Hauptabteilungsleiter Nein 

Dirk Gerlach Deutsche Bundesbank Pressesprecher Nein 

Franz Josef Holzenkamp 

Deutscher Bundestag Abgeordneter Nein 

Kai Carstensen 

Daniel Bendel 

ifo – Institut für Wirtschaftsforschung 

Bereichsleiter Konjunktur 

und Befragungen Nein 

Institut der deutschen 

Wirtschaft Finanzmarktökonom Ja 

Anzahl: 5 

- A13 - 


Internationale Insitutionen 


Günter Pleines 

Bank für internationalen 

Zahlungsverkehr 

Spencer Dale Bank of England 

Ivo Jarofke 

Burkhard Balz Europäisches Parlament 

Head of the Banking Department 

Nein 

Executive Director & Chief 

Economist Nein 

Europäische Bankenaufsicht 

Ökonom / Policy Expert Nein 

Diego Rodriguez Palenzuela 

Europäische Zentralbank 

Stellvertretender Vorsitzender 

des Finanzausschusses 

Nein 

Abteilungsleiter Kapitalmärkte 

/ Finanzstruktur Nein 

Frank Sader Weltbank IFC Chief Strategist Nein 

Kreditinstitute mit Sonderaufgaben 

Anzahl: 6 


Ruth Freistühler BHW Bausparkasse AG Leiterin Treasury Nein 

Dietmar Pfeiffenberger 

BHW Bausparkasse AG Vorstandsvorsitzender Ja 

Kreditinstitute mit Förderaufträgen 

Anzahl: 2 


Frau Schröder KfW Bank Investor Relations Nein 

Frank Richter NRW-Bank Investor Relations Ja 

Christian Staufenbiel Thüringer Aufbaubank Abteilungsleiter Finanzen Nein 

Unternehmensberatung/Wirtschaftsprüfungsgesellschaften national 

Anzahl: 3 


Holger Otte 

BDO WirtschaftsprüfungsgesellschaftAktiengesellschaft 

Vorstandsvorsitzender Nein 

Anzahl: 1 

- A14 - 


Unternehmensberatung/Wirtschaftsprüfungsgesellschaften international 


Marcus Ceglarek 

Thorsten Vree 

Andrea Cohnen- 

Mohns 

Achim Bollweg 

Fondsgesellschaften 

KPMG Wirtschaftsprüfungs-gesellschaftAktiengesellschaft 

Leiter Treasury-Abteilung Ja 

PriceWaterhouseCoopers 

WirtschaftsprüfungsgesellschaftAktiengesellschaft 

Partner Ja 

Ernst & Young WirtschaftsprüfungsgesellschaftAktiengesellschaft 

Global Lead für Assets Nein 

Deloitte & Touche GmbH 

Wirtschaftsprüfungsgesellschaft 

Partner Ja 

Anzahl: 4 


Hans-Jörg Naumer Allianz Global Investors AG Leiter Kapitalmarktanalyse Ja 

Eike SeJa 

Deutsche Asset Management 

Investment GmbH Business Manager Ja 

Peer Hannig DWP Bank AG Ansprechpartner Vertrieb Ja 

Johannes Müller DWS Finanz-Service GmbH Chefvolkswirt Nein 

Klaus Mössle Fidelity Funds AG Leiter insitutionelle Kunden Nein 

Jörg Sonntag WAVE Management AG 

Vorstand Portfoliomanagement 

Ja 

Anzahl: 6 

- A15 - 


Versicherungen und Rückversicherungen national 


Michael Heise Allianz SE 

Chefvolkswirt Allianz- 

Gruppe Nein 

Patrick Dahmen AXA Deutschland AG Chief Financial Officer Nein 

Dieter Wolf ERGO AG 

Gerald Segler 

Hannoversche Rückversicherung 

AG 

Michaela Fischer HUK-Coburg VvaG 

Jonathan Hewitt Gen RE AG 

Jürgen SeJa 

Ansgar West Münchener Rück AG 

Geschäftsführer Meag 

GmbH (Asset Management 

der ERGO) Nein 

Leiter Investment & Collateral 


Assistenz der Geschäftsleitug 

Asset Management Nein 

Head of CUS & LUG, Member 

of the Board of Executive 

Directors Nein 

Mecklenburgische Versicherung 

VvaG Vorstandsmitglied Ja 

Claudia Müller Postbank Versicherung AG 

Abteilungsleiter Financial & 

Entrepreneurial Risks Nein 

Mitarbeiterin Asset- 

Management Ja 

Michael Lange Provinzial NordWest AG Asset Manager Nein 

Gerhard Kroll R+V Versicherungen AG Asset Manager Ja 

Harry Ploemacher Talanx AG 

Geschäftsführer Talanx 

Asset Management GmbH Nein 

Jörg Sinner VGH Leiter Risikocontrolling Ja 

Versicherungen und Rückversicherungen international 

Anzahl: 13 


Joscha Böhm Swiss RE AG 

Head of Active Portfolio 


Anzahl: 1 

- A16 - 


Verbände 


Andreas Bley 

Herbert Jütten 

Frank Zingel 

Michaela Roth 

----------------------------- 

Klaus-Dieter Drewes 

Sascha Kullig 

Rating-Agenturen national 

Bundesverband der Volksbanken 

und Raiffeisenbanken 

e.V. 

Bundesverband deutscher 

Banken e.V. 

Bundesverband öffentlicher 

Banken Deutschlands 

e.V. 

Leiter volkswirtschaftliche 

Abteilung Nein 

Geschäftsführer Finanzmärkte 

Nein 

Bereichsleiter Kapitalmärkte 

Nein 

Deutscher Sparkassen- und 

Giroverband e.V. 

Initiative Finanzstandort 

Deutschland 

Pressesprecherin Nein 

------------------------------------ Nein 

Sparkassenverband Niedersachsen 

Verband deutscher Pfandbriefbanken 

e.V. 

Fachbereichsleiter Bildungsberatung 

Nein 

Bereichsleiter Pfandbrief, 

Kapitalmarkt Nein 

Anzahl: 7 


Florian Scharf Assekurata GmbH Rating-Analyst Nein 

Hermann Wegerle Coface AG Bereich General Account Nein 

Richard Dey Creditreform e.V. 

Rating-Agenturen international 

Geschäftsführer Verband 

der Vereine Creditreform 

e.V. Nein 

Anzahl: 3 


Monica Insoll Fitch Ratings (USA) 

Managing Director Credit 

Market Research Nein 

----------------------------- Moody’s (USA) ------------------------------------ Nein 

----------------------------- Standard and Poor’s (USA) ------------------------------------ Nein 

Anzahl: 3 

- A17 - 


Ausländische Investmentbanken 


Dirk Schumacher Goldman Sachs (USA) Chefökonom Deutschland Nein 

Sascha Steinmeier Nomura Holding (JP) 

Ausländische Retailbanken 

Senior Relationship Manager 

Wholesale Business Nein 

Anzahl: 2 


----------------------------- JPMorgen Chase (USA) ------------------------------------ Nein 

Ausländische Großbanken 

Anzahl: 1 


Vassilos Psaltis Alpha Bank (GRE) Chief Financial Officer Nein 

Miquel Jimenez Banco Bilbao Vizcaya Argentaria 

(ESP) 

Chef-Volkswirt Nein 

Chris Lucas Barclays Bank (UK) Group Finance Director Nein 

Bernhard Gilgenberg BNP Paribas (FRA) Head of Accounting, Regulatory 

and Tax Solutions 

(ARTS) 

Leonhard Fröhling HSBC (UK) Leiter Vertrieb Institutional 

Business 

Nick Cogswell Santander (ESP) Senior Sales, Private Sales, 

Private Investor Product 

Sales 

Ja 

Nein 

Olivier Eluere Crédit Agricole (FRA) Analyst Nein 

Robert Fries Royal Bank of Scotland (UK) Leiter Portfolio Management 

Frank Brunner Société Générale (FRA) Director Equity Capital 

Markets 

Daniel Kalt UBS (SUI) Chefökonom Schweiz Nein 

Alexander Vart UniCredit (ITA) Director Equity Capital 

Market 

Abbildung 8: Ansprechpartner der Expertenumfrage. 


Ja 

Ja 

Ja 

Nein 

Anzahl: 11 

Gesamt: 109 

- A18 - 


Anhang 7: Antwortbögen der Expertenumfrage 

- A19 - 


- A20 - 


- A21 - 


- A22 - 


- A23 - 


- A24 - 


- A25 - 


- A26 - 


- A27 - 


- A28 - 


- A29 - 


- A30 - 


- A31 - 


- A32 - 


- A33 - 


- A34 - 


- A35 - 


- A36 - 


- A37 - 


- A38 - 


- A39 - 


- A40 - 


- A41 - 


- A42 - 


- A43 - 


- A44 - 


- A45 - 


- A46 - 


- A47 - 


- A48 - 


- A49 - 


- A50 - 


- A51 - 


- A52 - 


- A53 - 


- A54 - 


Anhang 8: Auswertung der Umfrage 

- A55 - 


- A56 - 


- A57 - 


- A58 - 


- A59 - 


- A60 - 


- A61 - 


- A62 - 


- A63 - 


Abbildung 9: Auswertung der Expertenumfrage. 


- A64 - 


Anhang 9: Quellennachweis der Kurse 

Immobilien 

Case Shiller Index 260 

Deka Immobilien Europa 261 

CommerzReal HausInvest 262 

UniImmo Europa 263 

Bankenliquidität 

overnight liquidity / Spitzenrefinanzierungsfazilität 

264 

FIBOR / EURIBOR 265 

Diskont-Satz / Leitzins EZB 266 

Währungen 

Schweizer Franken 267 

Australische Dollar 268 

US-Dollar 269 

Anleihen 

Umlaufrendite USA 270 

Umlaufrendite Deutschland 271 

Umlaufrendite Schweiz 272 

Umlaufrendite Australien 273 

Indizes 

VDAX 274 

ifo Geschäftsklimaindex 275 

ZEW 276 

Rohstoffe 

Gold (EUR / Feinunze) 277 

Silber 278 

Kupfer 279 

260 

Vgl. Standard & Poor’s (2012), o. S.. 

261 

Vgl. DekaBank AG (2012), o. S.. 

262 

Vgl. Commerz Real AG (2012b), o. S.. 

263 

Vgl. Union Investment Privatfonds GmbH (2012), o. S.. 

264 

Vgl. Federal Reserve Bank (2012a), o. S.; vgl. Deutsche Bundesbank (2012b), o. S.. 

265 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2012c), o. S.; vgl. Deutsche Bundesbank (2012d), o. S.. 

266 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2012e), o. S.; vgl. Deutsche Bundesbank (2012f), o. S.. 

267 

Vgl. Schweizerische Nationalbank (2012), o. S.. 

268 

Vgl. Reserve Bank of Australia (2012a), o. S.. 

269 

Vgl. Federal Reserve Bank (2012b), o. S.. 

270 

Vgl. Federal Reserve Bank (2012c), o. S.. 

271 

Vgl. Deutsche Bundesbank (2012g), o. S.. 

272 

Vgl. Schweizerische Nationalbank (2012), o. S.. 

273 

Vgl. Reserve Bank of Australia (2012b), o. S.. 

274 

Vgl. Deutsche Börse Group (2012h), o. S.. 

275 

Vgl. ifo – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München e. V. (2012), o. S.. 

276 

Vgl. Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (2012), o. S.. 

277 Vgl. Bloomberg limited partnership (2012), o. S.. 



- A65 - 


Aktien 

Stahl / Beton 

Bilfinger Berger SE 280 

HeidelbergCement AG 281 

HochTief AG 282 

ThyssenKrupp AG 283 

Chip-Hersteller 

Aixtron SE 284 

Infineon Technologies AG 285 

Automobilindustrie und Zulieferer 

Continental AG 286 

Daimler AG 287 

MAN SE 288 

Volkswagen AG Vz. 289 

Luftfahrt 

Deutsche Lufthansa AG 290 

Banken / Versicherungen 

Allianz SE 291 

Deutsche Bank AG 292 

Chemie 

BASF SE 293 

Bayer AG 294 

Henkel AG & Co. KGaA 295 

Maschinenbau 

Deutz AG 296 

Gildemeister AG 297 

Heidelberger Druckmaschinen AG 298 

Rheinmetall AG 299 

Abbildung 10: Quellennachweise der Kurse. 


280 Vgl. Deutsche Börse Group (2012i), o. S.. 

281 Vgl. Deutsche Börse Group (2012j), o. S.. 

282 Vgl. HochTief AG (2012), o. S.. 

283 Vgl. ThyssenKrupp AG (2012), o. S.. 

284 Vgl. AIXTRON SE (2012b), o. S.. 

285 Vgl. Infineon Technologies AG (2012b), o. S.. 

286 Vgl. Continental AG (2012), o. S.. 

287 Auf Anfrage der Autoren wurde seitens der Daimler AG der Aktienkurs seit 1987 zur Verfügung 

gestellt. 

288 Vgl. MAN SE (2012), o. S.. 

289 Vgl. Volkswagen AG (2012), o. S.. 

290 Vgl. Deutsche Lufthansa AG (2012b), o. S.. 

291 Vgl. Allianz SE (2012b), o. S.. 

292 Vgl. Deutsche Bank AG (2012), o. S.. 

293 Vgl. BASF SE (2012), o. S.. 

294 Vgl. Bayer AG (2012), o. S.. 

295 Vgl. Henkel AG & Co. KGaA (2012), o. S.. 

296 Vgl. Deutsche Börse Group (2012k), o. S.. 

297 Vgl. Deutsche Börse Group (2012l), o. S.. 

298 Vgl. Deutsche Börse Group (2012m), o. S.. 

299 Vgl. Deutsche Börse Group (2012n), o. S.. 

- A66 - 


Anhang 10: Datenreihen 

Mrz. 87 

Mrz. 87 

BP Jun. 87 

Jun. 87 

BP Sep. 87 

Sep. 87 

BP 

Immobilien 

Case Shiller Index 64,43 52,25 66,48 53,91 68,35 55,42 

Deka Immobilien Europa 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

Commerzreal HausInvest 34,83 83,63 35,26 84,66 33,90 81,39 

UniImmo 50,91 85,81 50,68 85,42 51,93 87,53 


overnight liquidity / Spitzenrefinanzierungsfazilität 6,00% 50,00 6,75% 44,44 6,75% 44,44 

FIBOR / EURIBOR 4,09% 81,61 4,09% 81,61 4,09% 81,61 

Diskont-Satz / Leitzins EZB 3,00% 108,33 3,00% 108,33 3,00% 108,33 

Währungen 

Schweizer Franken 0,64 94,36 0,64 94,36 0,64 94,36 

Australische Dollar 0,61 101,22 0,61 101,22 0,61 101,22 

US-Dollar 0,84 73,50 0,84 73,50 0,84 73,50 

Anleihen 

Staatsanleihe: USA (10 J.) 7,59% 71,67 8,38% 64,92 9,63% 56,49 

Umlaufrendite: Deutschland 5,10% 101,18 5,10% 101,18 5,10% 101,18 

Staatsanleihe: CH (10 J.) 3,69% 98,54 3,69% 98,54 3,69% 98,54 

Staatsanleihe: AUS (10 J.) 13,45% 46,91 12,80% 49,30 12,50% 50,48 

Indizes 

VDAX 22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 

ifo Geschäftsklimaindex 99,65 200,00 99,65 200,00 99,65 200,00 

ZEW 23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 

Aktien 

Stahl / Beton 

Bilfinger Berger SE 37,49 139,49 37,49 139,49 37,49 139,49 

HeidelbergCement AG 54,14 119,61 54,14 119,61 54,14 119,61 

HochTief AG 25,10 123,18 21,08 103,47 22,86 112,18 

ThyssenKrupp AG 6,11 38,40 6,21 39,03 6,88 43,22 


Aixtron SE 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

Infineon Technologies AG 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 


Continental AG 31,08 241,62 31,08 241,62 31,08 241,62 

Daimler AG 47,98 91,60 53,33 101,80 51,35 98,04 

MAN SE 8,79 46,41 9,10 48,05 9,77 51,58 

Volkswagen AG Vz. 16,31 41,17 19,17 48,38 17,59 44,40 

Luftfahrt 

Deutsche Lufthansa AG 7,79 38,51 7,31 36,14 7,88 38,96 


Allianz SE 154,60 61,48 154,60 61,48 154,60 61,48 

Deutsche Bank AG 53,61 87,90 53,61 87,90 53,61 87,90 

Chemie 

BASF SE 7,12 27,12 7,48 28,49 8,64 32,91 

Bayer AG 14,54 33,48 16,09 37,05 17,66 40,66 

Henkel AG & Co. KGaA 7,70 16,30 8,07 17,08 8,93 18,91 

Maschinenbau 

Deutz AG 6,91 311,26 6,91 399,56 6,91 399,56 

Gildemeister AG 8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 

Heidelberger Druckmaschinen AG 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

Rheinmetall AG 27,57 175,95 27,57 175,95 27,57 175,95 

Rohstoffe 

Gold (EUR / Feinunze) 366,72 105,99 394,69 114,07 406,75 117,56 

Silber 5,49 102,29 6,30 117,38 6,77 126,07 

Kupfer 1320,65 70,46 1.634,93 87,23 1.637,80 87,38 

Summe: 

2608,45 

3811,11 

2960,16 

3935,04 

2981,05 

3961,84 

- A67 - 


Dez. 87 

Dez. 87 

BP Mrz. 88 

Mrz. 88 

BP Jun. 88 

Jun. 88 

BP Sep. 88 

Sep. 88 

BP Dez. 88 

Dez. 88 

BP 

70,31 57,01 71,74 58,17 73,50 59,60 75,82 61,48 77,68 62,99 

46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

34,41 82,62 34,82 83,60 35,41 85,02 33,86 81,30 34,40 82,59 

52,69 88,81 51,30 86,47 61,68 103,96 51,85 87,39 52,38 88,29 

6,75% 44,44 7,50% 40,00 7,50% 40,00 8,00% 37,50 8,63% 34,78 

4,09% 81,61 4,09% 81,61 4,09% 81,61 4,09% 81,61 4,09% 81,61 

2,50% 130,00 2,50% 130,00 2,50% 130,00 3,50% 92,86 3,50% 92,86 

0,64 94,36 0,64 94,36 0,64 94,36 0,64 94,36 0,64 94,36 

0,61 101,22 0,61 101,22 0,61 101,22 0,61 101,22 0,61 101,22 

0,84 73,50 0,84 73,50 0,84 73,50 0,84 73,50 0,84 73,50 

8,26% 65,86 8,57% 63,48 8,82% 61,68 8,87% 61,33 9,14% 59,52 

5,10% 101,18 5,10% 101,18 5,10% 101,18 5,10% 101,18 5,10% 101,18 

3,69% 98,54 4,00% 90,95 4,16% 87,51 4,26% 85,41 4,11% 88,53 

12,85% 49,11 11,90% 53,03 11,95% 52,80 11,95% 52,80 12,95% 48,73 

22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 

99,65 200,00 99,65 200,00 99,65 200,00 99,65 200,00 99,65 200,00 

23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 

37,49 139,49 37,49 139,49 37,49 139,49 37,49 139,49 37,49 139,49 

54,14 119,61 54,14 119,61 54,14 119,61 54,14 119,61 54,14 119,61 

13,72 67,34 14,99 73,58 15,09 74,07 17,64 86,56 20,75 101,85 

5,34 33,56 6,44 40,46 7,41 46,57 8,26 51,93 9,71 61,02 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

31,08 241,62 31,08 241,62 31,08 241,62 31,08 241,62 31,08 241,62 

28,06 53,57 30,80 58,80 30,63 58,48 33,98 64,87 35,52 67,81 

7,00 36,96 7,98 42,13 9,51 50,21 10,63 56,12 12,73 67,21 

10,99 27,74 11,66 29,43 13,19 33,29 12,68 32,00 15,49 39,10 

6,10 30,16 6,71 33,17 6,78 33,52 6,71 33,17 6,60 32,63 

154,60 61,48 154,60 61,48 154,60 61,48 154,60 61,48 154,60 61,48 

53,61 87,90 53,61 87,90 53,61 87,90 53,61 87,90 53,61 87,90 

6,51 24,80 6,24 23,77 6,38 24,30 7,04 26,81 7,20 27,42 

12,68 29,20 12,78 29,43 13,91 32,03 14,51 33,41 14,70 33,85 

7,36 15,58 7,49 15,86 7,41 15,69 7,96 16,85 8,69 18,40 

6,91 399,56 6,91 399,56 6,91 399,56 6,91 399,56 6,91 399,56 

8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

27,57 175,95 27,57 175,95 27,57 175,95 27,57 175,95 27,57 175,95 

374,75 108,31 365,06 105,51 382,60 110,58 360,17 104,10 352,60 101,91 

5,14 95,77 5,39 100,50 5,83 108,63 5,59 104,10 5,16 96,14 

3.001,27 160,12 2.040,66 108,87 2.063,29 110,08 2.318,67 123,71 2.603,71 138,91 

4260,31 

3866,84 

3298,05 

3834,55 

3356,61 

3885,36 

3589,37 

3861,06 

3881,34 

3911,88 

- A68 - 


Mrz. 89 

Mrz. 89 

BP Jun. 89 

Jun. 89 

BP Sep. 89 

Sep. 89 

BP Dez. 89 

Dez. 89 

BP Mrz. 90 

Mrz. 90 

BP 

79,82 64,73 81,07 65,74 81,62 66,19 82,47 66,87 82,76 67,11 

46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

34,69 83,29 36,06 86,58 34,25 82,23 34,72 83,36 35,19 84,49 

50,43 85,00 51,44 86,70 52,26 88,08 52,48 88,45 50,69 85,44 

9,75% 30,77 9,75% 30,77 8,25% 36,36 8,25% 36,36 8,25% 36,36 

4,09% 81,61 4,09% 81,61 4,09% 81,61 4,09% 81,61 4,09% 81,61 

4,00% 81,25 5,00% 65,00 5,00% 65,00 6,00% 54,17 6,00% 54,17 

0,64 94,36 0,64 94,36 0,64 94,36 0,64 94,36 0,55 80,94 

0,61 101,22 0,61 101,22 0,61 101,22 0,61 101,22 0,63 104,96 

0,84 73,50 0,84 73,50 0,84 73,50 0,84 73,50 0,83 73,00 

9,30% 58,49 8,10% 67,16 8,31% 65,46 7,93% 68,60 8,65% 62,89 

5,10% 101,18 5,10% 101,18 5,10% 101,18 5,10% 101,18 8,67% 59,52 

4,80% 75,78 5,11% 71,22 5,31% 68,46 5,62% 64,72 6,48% 56,15 

13,65% 46,23 13,50% 46,74 13,65% 46,23 12,90% 48,91 13,44% 46,95 

22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 

99,65 200,00 99,65 200,00 99,65 200,00 99,65 200,00 99,65 200,00 

23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 

37,49 139,49 37,49 139,49 37,49 139,49 37,49 139,49 49,60 184,53 

54,14 119,61 54,14 119,61 54,14 119,61 54,14 119,61 58,41 129,05 

23,49 115,30 28,85 141,60 37,23 182,72 42,67 209,44 60,02 294,62 

11,94 75,03 12,37 77,74 12,21 76,73 13,91 87,42 16,61 104,37 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

31,08 241,62 31,08 241,62 31,08 241,62 31,08 241,62 15,49 120,42 

31,62 60,36 33,25 63,48 35,97 68,68 41,01 78,28 46,93 89,59 

13,45 71,01 16,72 88,28 18,61 98,26 22,70 119,85 25,36 133,90 

15,85 40,00 18,41 46,47 19,33 48,79 22,39 56,51 25,36 64,01 

7,16 35,40 8,40 41,53 9,71 48,01 9,61 47,51 10,24 50,63 

154,60 61,48 154,60 61,48 154,60 61,48 125,52 49,91 130,48 51,89 

24,01 39,37 27,92 45,78 31,27 51,27 42,82 70,21 42,44 69,59 

7,46 28,41 7,49 28,53 7,34 27,96 7,67 29,21 7,99 30,43 

14,27 32,86 14,13 32,53 14,27 32,86 14,85 34,19 15,28 35,18 

8,47 17,93 8,78 18,59 9,63 20,39 9,55 20,22 11,45 24,24 

6,91 399,56 6,91 399,56 6,91 399,56 6,91 399,56 6,91 399,56 

8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

27,57 175,95 27,57 175,95 27,57 175,95 27,57 175,95 20,96 133,77 

348,27 100,66 352,22 101,80 331,61 95,84 331,09 95,69 305,33 88,25 

5,24 97,63 4,89 91,11 4,78 89,01 4,36 81,24 4,12 76,67 

2.834,92 151,25 2.208,89 117,85 2.558,10 136,48 2.080,64 111,01 2.224,69 118,69 

4081,53 

3870,20 

3481,34 

3894,65 

3828,63 

3974,45 

3354,29 

4020,12 

3504,93 

3982,82 

- A69 - 


Jun. 90 

Jun. 90 

BP Sep. 90 

Sep. 90 

BP Dez. 90 

Dez. 90 

BP Mrz. 91 

Mrz. 91 

BP Jun. 91 

Jun. 91 

BP 

81,99 66,49 80,77 65,50 79,59 64,54 77,71 63,01 77,81 63,10 

46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

37,07 89,00 35,02 84,08 35,70 85,71 36,40 87,39 38,57 92,61 

51,40 86,63 51,81 87,33 52,40 88,32 51,97 87,59 54,04 91,08 

8,25% 36,36 8,00% 37,50 7,00% 42,86 6,00% 50,00 5,25% 57,14 

8,26% 40,41 8,47% 39,41 9,21% 36,24 9,09% 36,72 9,06% 36,84 

6,00% 54,17 6,00% 54,17 6,00% 54,17 6,50% 50,00 6,50% 50,00 

0,57 84,29 0,59 85,85 0,57 84,18 0,57 83,08 0,57 83,55 

0,64 106,28 0,63 105,01 0,57 94,36 0,61 101,36 0,66 110,28 

0,82 71,80 0,76 66,94 0,73 64,37 0,79 68,90 0,87 76,25 

8,43% 64,53 8,82% 61,68 8,03% 67,75 8,07% 67,41 8,24% 66,02 

8,82% 58,50 9,09% 56,77 8,85% 58,31 8,41% 61,36 8,39% 61,50 

6,15% 59,15 6,51% 55,86 6,60% 55,08 6,16% 59,07 5,97% 60,89 

13,40% 47,09 13,63% 46,29 12,07% 52,28 11,38% 55,45 11,17% 56,49 

22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 22,24 117,05 

99,65 200,00 99,65 200,00 110,40 100,00 108,20 230,00 107,10 220,00 

23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 23,57 200,00 

48,06 178,83 35,28 131,27 39,37 146,48 42,49 158,09 48,06 178,83 

51,92 114,71 38,46 84,96 40,36 89,17 40,97 90,52 45,43 100,38 

58,98 289,49 43,08 211,47 44,76 219,69 51,20 251,30 57,72 283,30 

14,47 90,94 9,09 57,13 9,46 59,45 10,77 67,70 11,71 73,59 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

15,24 118,48 14,27 110,94 10,61 82,48 11,65 90,57 10,12 78,68 

41,80 79,79 28,25 53,93 27,43 52,37 31,86 60,83 37,17 70,95 

24,70 130,41 16,87 89,07 18,00 95,04 19,22 101,48 19,68 103,91 

25,77 65,04 16,57 41,82 15,08 38,06 15,39 38,84 15,42 38,92 

8,29 40,99 5,17 25,56 5,38 26,60 6,37 31,49 6,20 30,65 

142,14 56,52 103,28 41,07 104,66 41,62 113,25 45,03 115,04 45,75 

40,78 66,87 28,97 47,50 30,48 49,98 31,32 51,35 32,24 52,86 

6,95 26,47 5,01 19,08 4,99 19,01 5,89 22,43 5,93 22,59 

13,34 30,72 9,51 21,90 10,28 23,67 12,78 29,43 12,83 29,54 

10,82 22,91 9,81 20,77 8,59 18,19 9,36 19,82 9,54 20,20 

6,91 399,56 15,65 904,93 17,13 990,51 19,02 1.099,80 18,76 1.084,76 

8,16 82,58 8,16 82,58 8,16 82,58 13,42 135,81 11,10 112,33 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

22,86 145,89 14,88 94,96 14,57 92,99 18,56 118,45 18,15 115,83 

284,12 82,12 308,10 89,05 287,10 82,98 294,90 85,23 325,25 94,00 

3,90 72,67 3,64 67,84 3,07 57,20 3,18 59,27 3,93 73,23 

2.477,78 132,19 2.211,92 118,01 2.132,26 113,76 2.025,20 108,05 1.799,95 96,03 

3727,97 

3899,14 

3344,05 

3967,50 

3260,53 

3937,27 

3201,85 

4374,12 

3032,65 

4439,36 

- A70 - 


Sep. 91 

Sep. 91 

BP Dez. 91 

Dez. 91 

BP Mrz. 92 

Mrz. 92 

BP Jun. 92 

Jun. 92 

BP Sep. 92 

Sep. 92 

BP 

78,21 63,42 78,15 63,37 78,01 63,26 77,70 63,01 77,15 62,56 

46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

35,77 85,88 36,74 88,21 37,62 90,32 38,12 91,52 37,50 90,04 

54,89 92,52 55,44 93,44 54,15 91,27 55,55 93,63 56,86 95,84 

5,25% 57,14 4,00% 75,00 4,00% 75,00 3,75% 80,00 3,00% 100,00 

9,27% 36,01 9,58% 34,84 9,70% 34,41 9,75% 34,24 9,50% 35,14 

7,50% 43,33 8,00% 40,63 8,00% 40,63 8,00% 40,63 8,25% 39,39 

0,56 82,09 0,55 81,34 0,54 79,10 0,54 79,13 0,56 82,59 

0,66 109,92 0,59 98,77 0,62 102,89 0,58 96,93 0,52 86,75 

0,83 72,87 0,77 67,32 0,81 71,27 0,77 67,35 0,72 62,99 

7,47% 72,82 6,71% 81,07 7,54% 72,15 7,14% 76,19 6,37% 85,40 

8,45% 61,07 8,24% 62,62 8% 64,50 8,06% 64,02 7,71% 66,93 

6,20% 58,66 6,37% 57,08 6,68% 54,46 6,92% 52,51 6,29% 57,79 

10,31% 61,20 9,39% 67,20 9,89% 63,80 8,90% 70,90 8,94% 70,58 

22,24 117,05 13,10 68,95 11,93 62,79 9,99 52,58 21,76 114,53 

105,10 220,00 103,50 220,00 100,60 230,00 100,60 200,00 93,80 270,00 

23,57 200,00 -59,00 370,00 -41,70 170,00 3,20 120,00 -32,10 280,00 

47,40 176,35 45,74 170,17 54,44 202,56 49,60 184,53 42,90 159,61 

41,17 90,97 35,29 77,97 38,94 86,04 38,94 86,04 33,67 74,39 

49,78 244,32 40,57 199,13 53,96 264,85 49,78 244,33 38,61 189,50 

11,71 73,58 10,24 64,35 11,20 70,37 11,71 73,59 8,54 53,66 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

11,25 87,46 10,80 83,96 12,67 98,50 13,29 103,32 10,74 83,50 

34,95 66,72 36,77 70,20 38,81 74,09 39,05 74,55 28,73 54,85 

19,58 103,38 17,38 91,76 19,22 101,48 19,63 103,64 12,78 67,48 

15,49 39,10 13,80 34,83 16,08 40,58 16,51 41,67 12,17 30,72 

7,40 36,59 7,69 38,02 7,21 35,65 6,08 30,06 4,90 24,23 

103,38 41,11 106,76 42,45 110,29 43,86 116,52 46,34 87,94 34,97 

29,82 48,89 32,76 53,72 36,39 59,67 35,31 57,90 32,51 53,31 

6,36 24,22 5,61 21,37 6,22 23,69 6,15 23,42 5,25 20,00 

13,82 31,82 13,30 30,62 14,20 32,70 13,47 31,01 12,20 28,09 

9,37 19,84 8,83 18,69 10,70 22,65 10,60 22,44 9,64 20,41 

15,70 907,83 13,31 769,63 14,93 863,30 13,93 805,48 9,80 566,67 

9,76 98,77 7,31 73,98 9,25 93,61 8,49 85,92 4,09 41,39 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

17,03 108,69 13,29 84,82 14,67 93,62 15,59 99,50 12,02 76,71 

288,23 83,30 264,87 76,55 275,36 79,58 255,51 73,85 252,31 72,92 

3,36 62,57 2,90 54,03 3,32 61,84 3,00 55,90 2,72 50,74 

1.919,90 102,43 1.581,60 84,38 1.784,65 95,21 2.167,66 115,65 1.677,99 89,52 

3080,27 

4172,15 

2601,63 

4000,71 

2878,07 

4099,93 

3280,83 

3932,00 

2659,22 

3683,39 

- A71 - 


Dez. 92 

Dez. 92 

BP Mrz. 93 

Mrz. 93 

BP Jun. 93 

Jun. 93 

BP Sep. 93 

Sep. 93 

BP Dez. 93 

Dez. 93 

BP 

76,86 62,33 76,60 62,11 76,26 61,84 75,87 61,52 75,91 61,56 

46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

38,47 92,36 39,42 94,65 38,39 92,17 38,87 93,33 39,53 94,91 

58,41 98,45 56,61 95,42 57,73 97,30 59,03 99,49 60,91 102,66 

3,00% 100,00 3,00% 100,00 3,00% 100,00 3,00% 100,00 3,00% 100,00 

9,04% 36,92 7,98% 41,83 7,60% 43,92 6,63% 50,35 6,11% 54,63 

8,25% 39,39 7,50% 43,33 7,25% 44,83 6,75% 48,15 5,75% 56,52 

0,56 82,27 0,55 80,77 0,57 83,13 0,59 86,91 0,60 88,09 

0,56 93,93 0,59 98,80 0,56 93,93 0,55 91,39 0,59 98,69 

0,80 69,76 0,84 73,23 0,83 73,11 0,84 73,67 0,88 76,97 

6,70% 81,19 6,03% 90,22 5,80% 93,79 5,40% 100,74 5,83% 93,31 

7,33% 70,40 6,66% 77,48 6,81% 75,77 6,20% 83,23 5,85% 88,21 

5,68% 64,01 4,69% 77,56 4,57% 79,63 4,46% 81,62 4,14% 87,91 

8,94% 70,58 7,82% 80,69 7,37% 85,62 6,84% 92,25 6,68% 94,46 

15,40 81,05 14,56 76,63 12,90 67,89 15,54 81,79 20,13 105,95 

89,10 250,00 89,10 200,00 89,50 200,00 91,00 190,00 93,00 180,00 

-62,20 270,00 -29,40 140,00 -7,60 160,00 29,30 130,00 29,60 200,00 

42,44 157,90 50,67 188,53 44,48 165,51 46,02 171,22 48,52 180,54 

33,47 73,94 42,19 93,21 45,92 101,45 43,49 96,07 47,26 104,41 

38,23 187,64 48,52 238,16 44,13 216,60 45,79 224,77 49,43 242,62 

8,41 52,85 8,87 55,75 9,85 61,90 10,38 65,23 13,88 87,23 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

9,90 76,96 10,92 84,89 11,06 85,98 11,40 88,63 13,72 106,66 

27,56 52,61 31,68 60,48 31,42 59,98 37,68 71,93 43,10 82,28 

14,42 76,13 14,78 78,04 14,66 77,40 16,05 84,74 21,37 112,83 

10,89 27,49 13,50 34,07 15,59 39,35 15,34 38,72 18,61 46,97 

4,90 24,23 5,36 26,50 5,67 28,03 7,78 38,46 8,12 40,14 

99,86 39,71 113,30 45,05 119,90 47,68 131,50 52,29 125,73 50,00 

33,26 54,53 36,60 60,01 35,23 57,77 39,79 65,24 45,01 73,80 

5,34 20,34 6,13 23,35 6,05 23,04 6,57 25,02 7,65 29,14 

12,79 29,45 13,32 30,67 13,09 30,14 14,59 33,59 17,42 40,11 

9,44 19,99 9,43 19,96 9,06 19,18 9,68 20,49 10,70 22,65 

13,31 769,63 9,14 528,50 10,44 603,67 11,76 680,00 9,20 531,97 

2,86 28,94 7,67 77,62 2,97 30,06 9,20 93,13 0,00 0,00 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

13,04 83,22 12,78 81,56 12,99 82,90 14,06 89,73 16,80 107,22 

275,58 79,65 280,40 81,04 329,49 95,23 306,33 88,53 350,87 101,41 

3,03 56,46 3,23 60,16 3,98 74,16 3,47 64,71 4,60 85,71 

1.710,98 91,28 1.780,28 94,98 1.676,14 89,43 1.428,26 76,20 1.588,49 84,75 

2690,59 

3855,84 

2850,51 

3685,49 

2814,13 

3732,64 

2623,57 

3923,39 

2864,45 

4004,54 

- A72 - 


Mrz. 94 

Mrz. 94 

BP Jun. 94 

Jun. 94 

BP Sep. 94 

Sep. 94 

BP Dez. 94 

Dez. 94 

BP Mrz. 95 

Mrz. 95 

BP 

76,41 61,96 76,77 62,25 76,97 62,41 77,21 62,61 77,06 62,49 

46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

40,00 96,04 40,51 97,26 38,68 92,87 39,28 94,31 39,97 95,97 

58,04 97,83 58,49 98,58 58,87 99,22 59,75 100,71 57,55 97,00 

3,50% 85,71 4,25% 70,59 4,75% 63,16 5,50% 54,55 6,00% 50,00 

5,84% 57,16 5,07% 65,84 5,07% 65,84 5,40% 61,81 5,07% 65,84 

5,00% 65,00 4,50% 72,22 4,50% 72,22 4,50% 72,22 4,00% 81,25 

0,61 89,14 0,61 89,22 0,62 90,73 0,61 89,75 0,64 93,37 

0,62 102,90 0,61 102,50 0,59 98,99 0,63 105,08 0,55 91,66 

0,87 76,00 0,84 73,36 0,80 70,09 0,81 71,24 0,75 65,47 

6,77% 80,35 7,34% 74,11 7,62% 71,39 7,84% 69,39 7,20% 75,56 

6,34% 81,39 7,05% 73,19 7,52% 68,62 7,46% 69,17 7,28% 70,88 

4,63% 78,46 5,33% 68,17 5,64% 64,51 5,30% 68,55 5,18% 70,21 

7,95% 79,37 9,63% 65,52 10,33% 61,08 10,04% 62,85 10,14% 62,23 

21,82 114,84 20,89 109,95 21,37 112,47 17,67 93,00 18,83 99,11 

97,30 160,00 101,90 160,00 104,30 180,00 104,50 200,00 102,40 230,00 

61,70 140,00 83,40 160,00 79,70 210,00 75,00 210,00 30,80 290,00 

44,43 165,32 39,57 147,25 44,12 164,18 40,65 151,24 31,14 115,86 

52,94 116,96 49,90 110,23 52,25 115,44 50,71 112,03 42,19 93,21 

46,72 229,29 44,48 218,32 50,11 245,94 47,75 234,37 37,07 181,94 

13,60 85,47 14,67 92,20 14,44 90,74 15,11 94,96 12,83 80,65 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

14,52 112,88 12,54 97,49 12,09 93,99 11,46 89,09 10,15 78,91 

43,82 83,65 37,01 70,65 37,91 72,37 38,85 74,17 31,74 60,59 

22,32 117,84 20,16 106,44 20,14 106,33 21,68 114,47 16,87 89,07 

20,35 51,36 18,76 47,36 17,38 43,87 17,41 43,94 13,98 35,28 

7,78 38,46 8,87 43,85 9,02 44,59 9,72 48,06 8,70 43,01 

129,61 51,54 119,90 47,68 116,06 46,15 125,73 50,00 121,69 48,39 

40,34 66,14 34,92 57,26 34,71 56,91 36,76 60,27 33,32 54,63 

8,13 30,97 7,80 29,71 7,78 29,63 8,17 31,12 7,11 27,08 

17,96 41,35 16,71 38,48 16,78 38,64 17,39 40,04 16,18 37,25 

10,75 22,76 9,97 21,11 9,63 20,39 9,65 20,43 8,69 18,40 

14,34 829,19 15,02 868,51 12,68 733,20 11,86 685,78 4,79 276,97 

7,67 77,61 10,48 106,06 9,20 93,13 8,13 82,27 5,27 53,29 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

16,11 102,81 15,13 96,56 14,57 92,99 14,21 90,69 11,91 76,01 

336,82 97,35 321,53 92,93 320,24 92,55 312,58 90,34 295,31 85,35 

4,96 92,47 4,54 84,59 4,56 84,93 3,95 73,60 3,89 72,42 

1.642,48 87,63 1.948,24 103,94 2.016,63 107,59 2.478,40 132,23 2.249,51 120,02 

2955,85 

4257,45 

3237,10 

4213,61 

3305,10 

4147,41 

3758,53 

4094,57 

3393,76 

3539,59 

- A73 - 


Jun. 95 

Jun. 95 

BP Sep. 95 

Sep. 95 

BP Dez. 95 

Dez. 95 

BP Mrz. 96 

Mrz. 96 

BP Jun. 96 

Jun. 96 

BP 

76,66 62,16 76,82 62,29 76,92 62,37 77,17 62,58 77,47 62,82 

46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 46,95 100,17 

40,78 97,91 39,10 93,88 39,72 95,37 40,16 96,42 40,57 97,41 

58,59 98,75 59,63 100,51 60,40 101,80 58,12 97,96 59,01 99,46 

6,00% 50,00 5,75% 52,17 5,50% 54,55 5,25% 57,14 5,25% 57,14 

4,53% 73,69 4,19% 79,67 3,94% 84,72 3,36% 99,35 3,39% 98,47 

4,00% 81,25 3,50% 92,86 3,00% 108,33 3,00% 108,33 2,50% 130,00 

0,64 93,41 0,64 93,97 0,65 94,67 0,64 93,86 0,63 91,73 

0,53 88,54 0,57 95,86 0,56 92,82 0,59 98,46 0,62 103,63 

0,74 64,60 0,76 66,77 0,75 65,81 0,77 67,03 0,79 68,79 

6,21% 87,60 6,17% 88,17 5,58% 97,49 6,34% 85,80 6,73% 80,83 

6,78% 76,11 6,59% 78,30 6,07% 85,01 6,44% 80,12 6,56% 78,66 

4,94% 73,66 4,56% 79,82 4,09% 88,90 4,41% 82,52 4,63% 78,58 

8,86% 71,22 8,69% 72,61 8,25% 76,48 8,81% 71,62 8,93% 70,66 

14,36 75,58 15,43 81,21 12,67 66,68 13,35 70,26 11,49 60,47 

100,10 230,00 98,30 220,00 95,70 230,00 92,90 230,00 92,80 210,00 

6,00 250,00 17,40 180,00 -9,10 260,00 31,50 120,00 65,10 140,00 

32,67 121,57 31,65 117,76 27,87 103,68 29,55 109,96 32,77 121,95 

48,07 106,20 41,90 92,57 40,07 88,53 43,28 95,63 46,59 102,92 

38,96 191,23 36,05 176,92 31,29 153,58 32,06 157,35 34,92 171,40 

13,17 82,77 14,14 88,85 13,32 83,71 13,69 86,02 14,22 89,37 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

10,38 80,70 10,38 80,70 10,35 80,46 13,32 103,55 12,63 98,19 

32,69 62,41 36,05 68,82 36,99 70,61 41,02 78,31 41,83 79,85 

18,23 96,25 20,46 108,02 19,84 104,75 20,82 109,93 19,37 102,27 

15,59 39,36 17,23 43,49 17,77 44,84 19,22 48,51 21,35 53,88 

9,97 49,29 9,87 48,80 9,85 48,70 11,66 57,65 10,72 53,00 

126,75 50,40 132,02 52,50 143,98 57,25 140,09 55,71 135,29 53,80 

34,41 56,42 34,81 57,08 34,82 57,09 37,95 62,22 36,86 60,44 

7,55 28,76 7,99 30,43 8,17 31,12 10,19 38,81 11,12 42,36 

16,48 37,95 17,43 40,13 18,13 41,74 24,09 55,47 25,74 59,27 

9,08 19,22 9,20 19,48 9,19 19,46 9,37 19,84 11,20 23,71 

4,65 268,88 5,19 300,10 12,42 718,17 4,44 256,74 2,97 171,74 

5,85 59,20 8,58 86,82 6,65 67,30 5,37 54,33 3,32 33,60 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

12,48 79,65 12,02 76,71 10,23 65,29 11,40 72,75 11,25 71,80 

290,86 84,06 296,41 85,67 302,82 87,52 315,57 91,21 306,70 88,64 

4,00 74,53 4,27 79,50 4,02 74,90 4,39 81,85 4,04 75,27 

2.324,34 124,01 2.250,50 120,07 2.207,72 117,79 2.039,03 108,79 1.745,00 93,10 

3457,43 

3577,54 

3407,63 

3602,74 

3346,56 

4071,72 

3244,52 

3556,32 

2979,18 

3465,42 

- A74 - 


Sep. 96 

Sep. 96 

BP Dez. 96 

Dez. 96 

BP Mrz. 97 

Mrz. 97 

BP Jun. 97 

Jun. 97 

BP Sep. 97 

Sep. 97 

BP 

77,75 63,05 78,38 63,56 78,99 64,05 79,91 64,80 80,91 65,61 

46,95 100,17 46,95 100,17 41,88 89,35 42,61 90,91 43,38 92,55 

38,93 93,47 39,51 94,86 39,89 95,77 40,36 96,90 38,62 92,73 

59,61 100,47 60,63 102,19 58,69 98,92 59,20 99,78 60,02 101,16 

5,25% 57,14 5,25% 57,14 5,50% 54,55 5,50% 54,55 5,50% 54,55 

3,36% 99,35 3,23% 103,34 3,26% 102,39 3,14% 106,31 3,31% 100,85 

2,50% 130,00 2,50% 130,00 2,50% 130,00 2,50% 130,00 2,50% 130,00 

0,63 92,37 0,60 87,81 0,59 86,93 0,61 89,80 0,62 90,92 

0,61 102,56 0,63 105,44 0,68 113,93 0,67 110,95 0,66 110,10 

0,78 67,92 0,79 69,48 0,87 76,03 0,88 77,31 0,91 79,87 

6,72% 80,95 6,43% 84,60 6,92% 78,61 6,51% 83,56 6,12% 88,89 

6,23% 82,83 5,79% 89,12 5,71% 90,37 5,72% 90,21 5,59% 92,31 

4,26% 85,43 4,13% 88,15 3,85% 94,37 3,52% 103,24 3,70% 98,16 

8,00% 78,88 7,32% 86,20 7,90% 79,87 7,15% 88,25 6,31% 100,00 

10,87 57,21 15,19 79,95 17,46 91,89 21,08 110,95 25,40 133,68 

97,50 160,00 97,10 210,00 97,80 200,00 100,40 180,00 104,20 170,00 

71,00 190,00 69,30 210,00 65,70 210,00 68,10 200,00 71,90 200,00 

33,49 124,61 29,25 108,82 33,49 124,61 37,48 139,45 36,46 135,64 

47,30 104,50 55,42 122,44 65,59 144,91 75,41 166,60 69,80 154,21 

37,22 182,70 31,19 153,09 36,00 176,67 39,88 195,74 41,26 202,52 

14,43 90,71 13,96 87,73 19,25 120,98 21,12 132,73 21,07 132,39 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

14,27 110,94 14,24 110,71 19,05 148,10 22,50 174,92 23,21 180,44 

42,87 81,84 54,27 103,60 67,75 129,34 71,89 137,24 73,86 141,00 

20,14 106,33 19,07 100,69 24,49 129,30 27,46 144,98 28,51 150,53 

21,88 55,22 25,28 63,81 37,17 93,81 50,11 126,46 46,89 118,35 

10,84 53,59 10,47 51,76 12,04 59,53 16,67 82,42 17,35 85,78 

138,36 55,02 141,63 56,32 176,14 70,04 186,62 74,21 217,96 86,67 

36,68 60,14 36,71 60,19 48,32 79,23 52,36 85,85 63,40 103,95 

12,27 46,74 15,15 57,71 16,11 61,36 16,54 63,00 16,31 62,12 

26,82 61,75 30,08 69,26 33,24 76,54 32,10 73,91 33,69 77,57 

11,32 23,97 13,17 27,88 15,68 33,20 16,87 35,72 16,97 35,93 

3,59 207,59 4,42 255,58 7,78 449,87 8,69 502,48 7,10 410,55 

3,43 34,67 3,45 34,91 4,73 47,86 5,24 53,03 6,14 62,10 

25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 25,29 79,57 

10,48 66,88 12,53 79,97 16,21 103,45 20,20 128,92 19,84 126,62 

303,69 87,77 298,14 86,17 300,49 86,85 296,96 85,83 299,46 86,55 

3,91 72,87 3,83 71,36 4,43 82,50 4,19 78,07 4,66 86,83 

1.555,65 83,00 1.807,96 96,46 2.081,82 111,07 2.294,96 122,44 1.964,65 104,82 

2809,12 

3542,69 

3085,14 

3750,53 

3478,17 

4276,32 

3766,89 

4571,57 

3491,02 

4535,99 

- A75 - 


Dez. 97 

Dez. 97 

BP Mrz. 98 

Mrz. 98 

BP Jun. 98 

Jun. 98 

BP Sep. 98 

Sep. 98 

BP Dez. 98 

Dez. 98 

BP 

82,59 66,97 84,62 68,62 86,63 70,25 88,85 72,05 90,14 73,09 

43,75 93,34 43,98 93,83 44,35 94,62 45,26 96,56 46,10 98,36 

38,98 93,59 39,57 95,01 39,93 95,87 38,50 92,44 39,12 93,93 

60,47 101,92 58,73 98,99 59,26 99,88 60,03 101,18 60,43 101,85 

5,50% 54,55 5,50% 54,55 5,50% 54,55 5,25% 57,14 4,75% 63,16 

3,74% 89,25 3,52% 94,83 3,36% 99,35 3,49% 95,64 3,25% 102,87 

2,50% 130,00 2,50% 130,00 2,50% 130,00 2,50% 130,00 2,50% 130,00 

0,63 92,48 0,63 91,87 0,61 89,81 0,62 91,07 0,63 92,15 

0,60 99,95 0,62 104,14 0,55 92,26 0,51 85,36 0,53 88,10 

0,91 79,28 0,93 81,61 0,91 80,11 0,87 76,11 0,85 74,78 

5,53% 98,37 5,67% 95,94 5,44% 100,00 4,44% 122,52 4,65% 116,99 

5,33% 96,81 4,90% 105,31 4,80% 107,50 4,06% 127,09 3,86% 133,68 

3,45% 105,54 3,11% 116,95 3,31% 109,92 3,09% 117,82 2,71% 134,17 

6,14% 102,77 5,87% 107,50 5,58% 113,08 5,35% 117,94 4,85% 130,10 

27,54 144,95 26,04 137,05 25,27 133,00 47,85 251,84 33,42 175,89 

104,40 200,00 104,40 200,00 103,80 210,00 100,90 230,00 99,00 220,00 

61,90 230,00 51,00 230,00 68,70 170,00 22,80 300,00 -24,90 300,00 

29,04 108,06 30,68 114,15 31,34 116,62 17,13 63,73 18,92 70,39 

61,89 136,73 70,68 156,15 83,93 185,43 54,24 119,83 64,30 142,06 

36,30 178,17 38,60 189,47 44,28 217,34 24,54 120,46 33,23 163,10 

19,68 123,68 20,32 127,73 23,47 147,50 14,57 91,55 15,80 99,30 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 

20,71 161,00 24,11 187,44 28,74 223,43 20,71 161,00 23,67 184,02 

64,42 122,98 87,05 166,18 89,73 171,30 71,48 136,46 83,60 159,59 

26,64 140,65 30,01 158,45 36,00 190,07 27,81 146,83 25,05 132,26 

39,47 99,62 53,69 135,51 63,60 160,53 38,86 98,08 42,44 107,11 

17,20 85,04 19,42 96,01 22,66 112,03 16,46 81,38 18,34 90,67 

238,26 94,75 285,56 113,56 307,54 122,30 264,85 105,32 312,40 124,23 

64,32 105,46 70,89 116,24 78,15 128,14 45,35 74,36 50,25 82,39 

16,30 62,09 21,03 80,10 21,92 83,49 16,18 61,63 16,26 61,93 

32,18 74,10 40,52 93,30 44,73 102,99 30,22 69,58 33,31 76,70 

19,34 40,94 22,91 48,50 30,42 64,40 21,57 45,67 25,39 53,75 

3,73 215,68 8,19 473,57 10,74 621,02 9,18 530,82 6,80 393,20 

4,96 50,19 6,85 69,33 7,67 77,62 6,08 61,57 5,73 57,99 

41,97 132,06 38,18 120,13 63,91 201,09 31,35 98,64 51,81 163,02 

17,90 114,24 21,73 138,68 30,68 195,80 23,01 146,85 21,99 140,34 

262,98 76,01 280,00 80,92 269,85 77,99 249,45 72,10 246,36 71,20 

5,46 101,73 5,90 109,97 4,88 90,93 4,57 85,17 4,26 79,37 

1.558,22 83,13 1.623,72 86,63 1.474,50 78,67 1.362,05 72,67 1.248,40 66,60 

3033,26 

4296,57 

3241,08 

4878,68 

3229,27 

5329,35 

2786,33 

4718,94 

2724,09 

4758,82 

- A76 - 


Mrz. 99 

Mrz. 99 

BP Jun. 99 

Jun. 99 

BP Sep. 99 

Sep. 99 

BP Dez. 99 

Dez. 99 

BP Mrz. 00 

Mrz. 00 

BP 

92,13 74,71 94,65 76,75 97,20 78,82 99,87 80,98 103,15 83,64 

45,37 96,80 46,13 98,42 45,76 97,63 46,10 98,36 44,99 95,99 

39,69 95,29 39,92 95,85 38,40 92,20 39,33 94,43 39,86 95,70 

58,56 98,70 59,12 99,65 59,48 100,25 60,10 101,30 58,24 98,16 

4,63% 64,86 4,25% 70,59 4,38% 68,57 4,75% 63,16 5,25% 57,14 

3,10% 107,71 2,67% 125,07 2,70% 123,68 3,34% 99,97 3,63% 91,88 

3,00% 108,33 2,50% 130,00 2,50% 130,00 3,00% 108,33 3,50% 92,86 

0,63 91,98 0,63 92,00 0,62 91,64 0,62 91,66 0,62 91,47 

0,58 96,68 0,63 105,49 0,62 103,02 0,63 105,58 0,63 105,31 

0,92 80,52 0,96 84,36 0,95 83,40 0,99 86,68 1,04 90,79 

5,25% 103,62 5,81% 93,63 5,90% 92,20 6,45% 84,34 6,03% 90,22 

4,04% 127,72 4,36% 118,35 5,04% 102,38 5,15% 100,19 5,33% 96,81 

2,60% 139,63 2,94% 123,80 3,43% 106,10 3,62% 100,53 4,16% 87,51 

5,53% 114,10 6,21% 101,61 6,34% 99,53 6,74% 93,62 6,57% 96,04 

26,09 137,32 22,33 117,53 26,01 136,89 28,94 152,32 26,84 141,26 

97,50 220,00 98,80 190,00 102,50 170,00 104,30 190,00 105,10 200,00 

9,20 140,00 56,40 110,00 80,70 160,00 84,40 200,00 83,70 210,00 

17,60 65,49 23,90 88,93 20,80 77,39 19,00 70,70 15,60 58,04 

54,24 119,83 75,36 166,49 78,00 172,33 73,92 163,31 56,64 125,13 

30,70 150,68 44,60 218,91 40,80 200,26 37,00 181,61 29,50 144,79 

18,30 115,01 21,33 134,05 18,85 118,47 30,25 190,11 25,75 161,83 

16,07 59,82 16,07 59,82 16,07 59,82 35,00 130,28 57,00 212,18 

14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 14,13 50,67 50,86 182,37 

23,05 179,20 23,20 180,36 20,40 158,59 19,95 155,10 18,95 147,32 

80,55 153,77 84,40 161,12 65,10 124,28 77,00 146,99 68,02 129,85 

25,95 137,01 33,10 174,76 28,30 149,42 37,50 197,99 37,02 195,46 

37,10 93,64 35,70 90,10 29,60 74,71 32,20 81,27 31,49 79,48 

19,74 97,59 17,14 84,74 16,75 82,81 22,52 111,34 24,00 118,65 

282,00 112,14 269,00 106,97 270,60 107,61 333,50 132,62 425,50 169,20 

48,30 79,20 59,10 96,90 62,32 102,18 84,05 137,81 69,45 113,87 

16,95 64,56 21,43 81,63 20,00 76,18 25,50 97,13 24,80 94,46 

32,50 74,83 37,84 87,13 35,08 80,77 44,03 101,38 43,93 101,15 

22,67 47,99 22,07 46,72 19,67 41,64 21,83 46,22 20,00 42,34 

6,08 351,57 6,53 377,59 6,27 362,55 7,72 446,40 5,05 292,01 

5,30 53,64 6,21 62,84 6,85 69,32 7,00 70,84 7,80 78,94 

31,13 97,95 55,00 173,05 36,66 115,35 52,30 164,56 38,99 122,68 

22,50 143,59 20,90 133,38 17,80 113,60 15,28 97,52 16,30 104,03 

258,56 74,73 253,15 73,16 280,94 81,20 289,56 83,69 289,06 83,54 

4,65 86,62 5,06 94,28 5,24 97,60 5,32 99,12 5,16 96,05 

1.265,96 67,54 1.562,08 83,34 1.649,91 88,03 1.850,56 98,73 1.811,16 96,63 

2704,98 

4375,05 

3127,16 

4660,04 

3212,69 

4441,06 

3600,74 

4906,81 

3636,54 

4774,80 

- A77 - 


Jun. 00 

Jun. 00 

BP Sep. 00 

Sep. 00 

BP Dez. 00 

Dez. 00 

BP Mrz. 01 

Mrz. 01 

BP Jun. 01 

Jun. 01 

BP 

107,34 87,04 110,03 89,22 113,93 92,39 117,72 95,46 119,50 96,90 

45,50 97,08 46,10 98,36 47,20 100,70 46,20 98,57 46,93 100,13 

38,74 93,01 39,20 94,12 40,04 96,13 40,74 97,82 41,50 99,64 

58,83 99,16 59,51 100,30 60,74 102,38 58,87 99,22 59,62 100,49 

5,93% 50,63 6,00% 50,00 6,13% 48,98 6,13% 48,98 4,63% 64,86 

4,55% 73,41 4,83% 69,12 4,86% 68,75 4,76% 70,19 4,44% 75,16 

4,25% 76,47 4,50% 72,22 4,75% 68,42 4,75% 68,42 4,50% 72,22 

0,64 93,99 0,65 95,75 0,66 96,87 0,65 95,56 0,66 96,41 

0,63 104,40 0,64 105,92 0,61 101,36 0,55 92,29 0,61 101,25 

1,05 92,40 1,14 100,26 1,11 97,29 1,10 96,31 1,17 102,70 

6,03% 90,22 5,80% 93,79 5,12% 106,25 4,93% 110,34 5,42% 100,37 

5,19% 99,42 5,26% 98,10 4,89% 105,52 4,67% 110,49 5% 103,20 

4,01% 90,72 3,95% 91,96 3,55% 102,36 3,33% 109,29 3,38% 107,48 

6,17% 102,27 6,14% 102,77 5,54% 113,90 5,13% 123,00 5,90% 106,95 

21,01 110,58 20,60 108,42 23,37 123,00 24,87 130,89 18,73 98,58 

104,80 210,00 104,30 210,00 102,50 220,00 100,50 220,00 95,50 250,00 

77,10 220,00 40,80 280,00 -0,10 290,00 -10,40 230,00 -8,10 200,00 

13,90 51,72 13,55 50,42 12,70 47,25 18,10 67,35 20,50 76,28 

61,44 135,74 54,14 119,61 46,66 103,08 58,56 129,38 49,58 109,55 

31,55 154,86 23,45 115,10 20,90 102,58 26,85 131,79 21,60 106,02 

17,05 107,15 15,39 96,72 16,50 103,70 16,49 103,63 15,50 97,41 

71,75 267,08 72,50 269,87 57,75 214,97 34,38 127,98 33,88 126,12 

73,85 264,80 66,70 239,16 35,41 126,97 31,38 112,52 24,78 88,85 

17,60 136,83 19,60 152,38 17,00 132,16 16,75 130,22 16,65 129,44 

54,63 104,29 50,84 97,05 44,74 85,41 50,65 96,69 54,25 103,56 

31,66 167,16 29,94 158,08 27,10 143,08 27,35 144,40 25,30 133,58 

24,70 62,34 31,70 80,01 31,70 80,01 26,37 66,56 36,39 91,85 

24,21 119,69 23,49 116,13 27,45 135,71 21,00 103,82 18,61 92,01 

380,00 151,11 371,50 147,73 400,70 159,34 330,50 131,43 346,70 137,87 

87,55 143,55 94,80 155,44 89,95 147,49 86,50 141,83 84,40 138,39 

21,05 80,18 20,14 76,71 24,09 91,76 22,63 86,20 23,30 88,75 

38,29 88,16 39,48 90,90 52,33 120,49 45,09 103,82 43,42 99,98 

19,93 42,19 22,77 48,21 23,10 48,90 22,15 46,89 22,67 47,99 

4,85 280,44 4,03 233,03 5,95 344,05 2,83 163,64 2,72 157,28 

9,03 91,38 9,78 98,97 8,10 81,97 8,50 86,02 8,80 89,05 

62,80 197,59 39,87 125,45 65,50 206,09 41,50 130,58 58,90 185,32 

12,91 82,39 11,70 74,67 9,33 59,54 15,82 100,96 18,75 119,66 

301,89 87,25 309,66 89,50 296,48 85,69 293,04 84,69 319,33 92,29 

5,26 98,01 5,53 103,06 4,87 90,74 4,92 91,75 5,12 95,40 

1.857,52 99,10 2.237,18 119,36 1.920,45 102,46 1.887,93 100,72 1.829,71 97,62 

3679,42 

4803,83 

3991,08 

4717,86 

3629,16 

4747,75 

3470,43 

4379,70 

3457,31 

4380,61 

- A78 - 


Sep. 01 

Sep. 01 

BP Dez. 01 

Dez. 01 

BP Mrz. 02 

Mrz. 02 

BP Jun. 02 

Jun. 02 

BP Sep. 02 

Sep. 02 

BP 

121,95 98,89 124,02 100,57 123,32 100,00 132,22 107,22 137,61 111,59 

47,57 101,49 48,11 102,65 46,87 100,00 47,33 100,98 47,82 102,03 

40,40 97,00 40,94 98,30 41,65 100,00 42,40 101,80 41,00 98,44 

60,38 101,77 61,47 103,61 59,33 100,00 59,88 100,93 60,92 102,68 

3,88% 77,42 3,00% 100,00 3,00% 100,00 3,00% 100,00 3,00% 100,00 

4,25% 78,47 3,29% 101,34 3,34% 100,00 3,44% 97,01 3,35% 99,61 

3,75% 86,67 3,25% 100,00 3,25% 100,00 3,25% 100,00 3,25% 100,00 

0,67 98,46 0,68 99,51 0,68 100,00 0,68 99,73 0,68 100,17 

0,56 92,73 0,58 96,19 0,60 100,00 0,60 99,24 0,56 92,99 

1,10 96,09 1,12 98,33 1,14 100,00 1,05 91,63 1,02 89,28 

4,60% 118,26 5,07% 107,30 5,44% 100,00 4,86% 111,93 3,63% 149,86 

4,81% 107,28 4,74% 108,86 5,16% 100,00 5,02% 102,79 4,38% 117,81 

3,30% 110,12 3,56% 102,28 3,64% 100,00 3,30% 110,22 2,76% 131,69 

5,58% 113,08 5,82% 108,42 6,31% 100,00 6,01% 104,99 5,44% 115,99 

35,87 188,79 26,07 137,21 19,00 100,00 32,13 169,11 57,96 305,05 

91,90 240,00 91,70 210,00 95,60 170,00 95,20 210,00 93,70 220,00 

13,70 160,00 25,80 180,00 71,20 110,00 69,60 210,00 39,50 270,00 

17,70 65,86 25,00 93,02 23,00 100,00 22,95 85,39 17,65 65,67 

38,40 84,84 49,92 110,29 50,93 100,00 47,81 105,62 35,04 77,41 

10,86 53,30 15,81 77,60 19,05 100,00 18,80 92,28 14,46 70,97 

11,30 71,02 16,39 103,01 18,03 100,00 15,30 96,16 11,20 70,39 

22,30 83,01 25,45 94,74 21,50 100,00 12,71 47,31 7,17 26,69 

22,68 81,32 20,53 73,61 24,53 100,00 14,30 51,27 10,01 35,89 

11,20 87,07 14,75 114,67 16,41 100,00 17,33 134,73 13,03 101,30 

32,69 62,41 48,35 92,30 52,30 100,00 49,14 93,81 33,90 64,72 

18,50 97,68 23,75 125,39 18,61 100,00 21,37 112,83 13,34 70,43 

40,50 102,22 34,85 87,96 40,50 100,00 32,90 83,04 26,70 67,39 

10,40 51,42 14,83 73,32 17,47 100,00 14,40 71,19 9,53 47,12 

249,00 99,02 265,50 105,58 271,00 100,00 202,80 80,65 87,10 34,64 

59,85 98,13 79,30 130,02 73,94 100,00 70,35 115,35 46,30 75,92 

19,44 74,05 20,88 79,53 23,30 100,00 23,58 89,81 17,95 68,37 

29,45 67,81 33,53 77,20 34,07 100,00 30,40 70,00 16,35 37,65 

21,22 44,92 21,17 44,82 23,58 100,00 23,57 49,90 21,77 46,09 

2,05 118,54 2,69 155,54 2,22 100,00 2,13 123,16 1,66 95,99 

7,80 78,94 9,32 94,32 11,98 100,00 8,65 87,54 4,60 46,55 

27,83 87,56 42,45 133,57 31,48 100,00 42,00 132,15 18,21 57,30 

17,80 113,60 20,66 131,85 18,50 100,00 18,02 115,00 17,00 108,49 

322,12 93,10 313,42 90,58 346,00 100,00 323,15 93,40 327,66 94,70 

5,04 93,89 5,08 94,65 5,37 100,00 4,94 92,04 4,59 85,49 

1.552,37 82,82 1.640,77 87,54 1.874,35 100,00 1.694,15 90,39 1.452,07 77,47 

2964,89 

3859,02 

3165,17 

4225,66 

3477,81 

4080,00 

3192,12 

4130,58 

2688,32 

3833,82 

- A79 - 


Dez. 02 

Dez. 02 

BP Mrz. 03 

Mrz. 03 

BP Jun. 03 

Jun. 03 

BP Sep. 03 

Sep. 03 

BP Dez. 03 

Dez. 03 

BP 

142,56 115,60 146,13 118,50 149,13 120,93 154,66 125,41 161,64 131,07 

48,31 103,07 47,20 100,70 47,66 101,69 48,12 102,67 48,53 103,54 

41,67 100,05 42,23 101,39 42,67 102,45 41,23 98,99 41,57 99,81 

61,65 103,91 59,74 100,69 60,07 101,25 60,54 102,04 58,78 99,07 

2,50% 120,00 2,38% 126,32 2,00% 150,00 2,00% 150,00 2,00% 150,00 

2,87% 116,51 2,50% 133,36 2,15% 155,47 2,15% 155,18 2,12% 157,45 

2,75% 118,18 2,50% 130,00 2,00% 162,50 2,00% 162,50 2,00% 162,50 

0,68 100,05 0,68 99,87 0,65 95,19 0,65 94,80 0,64 94,38 

0,55 92,20 0,56 93,00 0,57 94,99 0,59 98,30 0,60 100,27 

0,98 85,99 0,93 81,15 0,86 75,10 0,89 78,10 0,81 71,26 

3,83% 142,04 3,83% 142,04 3,54% 153,67 3,96% 137,37 4,27% 127,40 

4,33% 119,17 4% 129,00 3,62% 142,54 4,17% 123,74 4,29% 120,28 

2,40% 151,75 2,54% 143,32 2,61% 139,47 2,78% 130,93 2,78% 130,79 

5,40% 116,85 5,27% 119,73 4,80% 131,46 5,51% 114,52 5,76% 109,55 

46,55 245,00 45,56 239,79 27,44 144,42 32,04 168,63 20,70 108,95 

91,90 220,00 92,30 200,00 94,00 190,00 97,10 170,00 101,20 160,00 

0,60 280,00 17,70 170,00 21,30 200,00 60,90 130,00 73,40 180,00 

14,60 54,32 19,35 72,00 21,94 81,63 24,11 89,71 27,40 101,95 

33,94 74,97 25,06 55,36 19,03 42,04 31,57 69,75 34,00 75,12 

13,00 63,81 11,22 55,07 13,99 68,67 15,57 76,42 23,00 112,89 

10,65 66,93 7,36 46,26 10,04 63,10 11,52 72,40 15,67 98,48 

4,55 16,94 2,71 10,09 4,44 16,53 5,50 20,47 4,75 17,68 

6,25 22,41 5,35 19,18 7,53 27,00 12,04 43,17 9,86 35,35 

14,19 110,32 12,59 97,88 17,70 137,60 24,00 186,58 29,23 227,24 

29,35 56,03 26,79 51,14 30,40 58,03 30,14 57,54 37,00 70,63 

13,15 69,43 14,04 74,13 14,72 77,72 18,33 96,78 24,05 126,98 

25,00 63,10 21,94 55,37 25,92 65,42 26,64 67,24 28,75 72,56 

8,78 43,41 8,14 40,24 10,20 50,43 11,29 55,82 13,25 65,51 

90,10 35,83 46,10 18,33 72,10 28,67 75,20 29,90 100,10 39,81 

43,90 71,98 38,60 63,29 56,25 92,23 52,10 85,43 65,90 108,05 

18,04 68,71 17,06 64,98 18,53 70,58 18,85 71,80 22,29 84,90 

19,16 44,12 11,70 26,94 18,90 43,52 17,38 40,02 21,75 50,08 

20,18 42,72 18,78 39,76 17,97 38,04 19,58 41,45 20,67 43,76 

1,72 99,46 1,67 96,56 1,97 113,91 2,92 168,84 1,74 100,61 

3,78 38,25 3,35 33,90 4,80 48,58 5,75 58,19 8,22 83,19 

22,00 69,22 10,13 31,87 21,70 68,28 15,66 49,27 30,55 96,12 

14,70 93,82 13,67 87,24 19,25 122,85 23,25 148,38 23,01 146,85 

331,14 95,71 301,20 87,05 300,82 86,94 333,05 96,26 331,23 95,73 

4,45 82,91 4,09 76,24 3,92 73,04 4,39 81,81 4,74 88,32 

1.471,15 78,49 1.442,20 76,94 1.096,87 58,52 1.530,26 81,64 1.840,12 98,17 

2649,47 

3793,25 

2516,35 

3508,70 

2253,54 

3794,45 

2806,04 

3932,07 

3225,39 

4146,31 

- A80 - 


Mrz. 04 

Mrz. 04 

BP Jun. 04 

Jun. 04 

BP Sep. 04 

Sep. 04 

BP Dez. 04 

Dez. 04 

BP Mrz. 05 

Mrz. 05 

BP 

169,46 137,41 178,83 145,01 185,52 150,44 191,75 155,49 201,23 163,18 

47,35 101,02 47,67 101,71 47,98 102,37 48,31 103,07 47,30 100,92 

41,76 100,26 41,99 100,82 41,12 98,73 41,17 98,85 41,57 99,81 

58,99 99,43 59,35 100,03 59,91 100,98 60,44 101,87 57,72 97,29 

2,00% 150,00 2,13% 141,18 2,38% 126,32 2,63% 114,29 2,88% 104,35 

2,05% 163,07 2,12% 157,45 2,12% 157,83 2,16% 154,90 2,14% 156,27 

2,00% 162,50 2,00% 162,50 2,00% 162,50 2,00% 162,50 2,00% 162,50 

0,64 93,68 0,66 96,64 0,65 95,12 0,65 95,53 0,65 94,68 

0,61 101,75 0,57 95,39 0,57 95,79 0,57 95,50 0,59 99,21 

0,82 71,49 0,82 72,22 0,82 71,69 0,75 65,45 0,76 66,45 

3,86% 140,93 4,62% 117,75 4,14% 131,40 4,24% 128,30 4,50% 120,89 

3,91% 131,97 4,31% 119,72 4,02% 128,36 3,58% 144,13 2,00% 258,00 

2,63% 138,15 3,04% 119,61 2,75% 132,22 2,38% 152,64 2,36% 154,39 

5,42% 116,42 5,85% 107,86 5,41% 116,64 5,23% 120,65 5,65% 111,68 

22,14 116,53 17,86 94,00 16,96 89,26 13,68 72,00 12,22 64,32 

98,90 230,00 98,70 210,00 100,10 190,00 101,20 190,00 98,20 230,00 

57,60 240,00 47,40 230,00 38,40 220,00 14,40 250,00 36,30 160,00 

28,60 106,41 28,37 105,56 27,90 103,81 30,10 112,00 38,30 142,51 

36,60 80,86 40,65 89,81 37,65 83,18 44,58 98,49 48,54 107,24 

22,87 112,25 19,50 95,71 19,85 97,43 23,89 117,26 24,55 120,50 

15,12 95,02 14,01 88,05 15,69 98,61 16,20 101,81 15,89 99,86 

6,60 24,57 6,01 22,37 4,04 15,04 3,05 11,35 3,58 13,33 

10,13 36,32 9,87 35,39 7,31 26,21 7,14 25,60 7,09 25,42 

31,09 241,70 38,40 298,53 42,32 329,01 45,27 351,94 57,81 449,43 

33,98 64,87 38,40 73,31 33,20 63,38 35,26 67,31 34,53 65,92 

29,00 153,11 29,98 158,29 27,53 145,35 28,34 149,63 34,50 182,15 

24,05 60,70 23,76 59,97 21,91 55,30 24,41 61,61 27,82 70,22 

13,26 65,56 11,18 55,27 9,57 47,31 10,55 52,16 11,12 54,98 

88,81 35,32 89,00 35,39 80,90 32,17 97,15 38,63 97,97 38,96 

67,55 110,76 64,65 106,00 57,75 94,69 65,30 107,07 66,55 109,12 

20,67 78,73 22,00 83,80 23,73 90,39 26,50 100,94 27,35 104,17 

18,92 43,56 22,20 51,12 20,63 47,50 23,36 53,79 25,47 58,65 

22,44 47,51 23,39 49,52 19,72 41,75 21,33 45,16 23,25 49,22 

3,88 224,35 3,55 205,27 2,85 164,80 3,22 186,19 3,76 217,42 

7,73 78,23 5,93 60,01 6,05 61,23 5,20 52,62 5,57 56,37 

17,64 55,50 27,20 85,58 15,06 47,39 24,84 78,16 15,41 48,49 

30,30 193,37 33,97 216,80 35,00 223,37 39,25 250,49 41,00 261,66 

344,70 99,62 324,99 93,93 334,74 96,75 319,75 92,41 329,63 95,27 

6,37 118,61 4,85 90,37 5,37 100,02 4,97 92,60 5,54 103,26 

2.502,44 133,51 2.220,63 118,47 2.526,78 134,81 2.396,48 127,86 2.662,50 142,05 

3881,23 

4555,08 

3596,59 

4450,40 

3867,81 

4369,10 

3769,28 

4580,24 

4104,49 

4860,11 

- A81 - 


Jun. 05 

Jun. 05 

BP Sep. 05 

Sep. 05 

BP Dez. 05 

Dez. 05 

BP Mrz. 06 

Mrz. 06 

BP Jun. 06 

Jun. 06 

BP 

208,28 168,89 214,97 174,32 222,16 180,15 226,37 183,56 225,70 183,02 

47,65 101,66 47,88 102,15 48,24 102,92 46,95 100,17 47,86 102,11 

41,63 99,95 40,64 97,58 40,68 97,67 41,20 98,92 41,54 99,74 

58,45 98,52 58,88 99,24 59,30 99,95 57,37 96,70 57,67 97,20 

3,13% 96,00 3,38% 88,89 3,75% 80,00 4,13% 72,73 4,50% 66,67 

2,11% 158,50 2,13% 156,49 2,84% 117,37 2,67% 125,21 3,06% 109,23 

2,00% 162,50 2,00% 162,50 2,25% 144,44 2,50% 130,00 2,75% 118,18 

0,65 95,35 0,65 94,72 0,65 94,80 0,64 93,52 0,64 94,07 

0,63 105,06 0,62 104,05 0,63 104,33 0,61 100,97 0,59 97,58 

0,82 71,97 0,81 71,38 0,84 73,95 0,83 72,88 0,79 69,25 

3,94% 138,07 4,34% 125,35 4,39% 123,92 4,86% 111,93 5,15% 105,63 

3,13% 164,86 3,07% 168,08 3,34% 154,49 3,64% 141,76 3,96% 130,30 

2,00% 181,89 1,95% 186,46 1,96% 185,51 2,52% 144,46 2,85% 127,67 

5,14% 122,76 5,19% 121,58 5,35% 117,94 5,34% 118,16 5,74% 109,93 

11,24 59,16 15,38 80,95 14,12 74,32 14,03 73,84 16,89 88,89 

97,40 210,00 101,10 170,00 104,60 170,00 109,40 160,00 110,50 190,00 

19,50 240,00 38,60 170,00 61,60 160,00 63,40 200,00 37,80 260,00 

38,53 143,36 44,70 166,32 40,43 150,43 54,00 200,92 42,53 158,25 

59,40 131,23 59,90 132,34 75,28 166,32 93,90 207,45 87,97 194,35 

28,85 141,60 37,15 182,34 37,87 185,88 46,68 229,12 43,58 213,90 

14,39 90,44 17,37 109,16 17,62 110,74 23,83 149,76 26,77 168,24 

3,04 11,32 2,76 10,27 2,78 10,35 3,20 11,91 2,65 9,86 

6,91 24,78 6,73 24,13 6,92 24,81 7,16 25,67 7,79 27,93 

57,72 448,73 66,12 514,03 72,53 563,87 88,17 685,45 77,49 602,43 

33,58 64,10 44,14 84,26 43,14 82,35 47,40 90,49 38,63 73,75 

34,33 181,25 42,68 225,34 45,08 238,01 57,27 302,37 56,62 298,94 

29,32 74,00 37,98 95,86 32,50 82,03 45,29 114,31 39,50 99,69 

10,16 50,23 11,03 54,53 12,51 61,85 14,77 73,02 14,40 71,19 

95,20 37,86 112,40 44,70 127,95 50,88 137,94 54,85 123,45 49,09 

64,68 106,05 77,95 127,81 81,98 134,42 94,15 154,37 87,96 144,22 

27,50 104,75 31,25 119,03 432,36 1.646,83 32,35 123,22 31,39 119,56 

27,59 63,53 30,49 70,20 35,29 81,26 33,06 76,12 35,94 82,75 

24,67 52,23 25,22 53,39 28,33 59,98 32,16 68,09 29,79 63,07 

4,13 238,81 4,41 255,00 2,93 169,42 6,92 400,14 6,15 355,61 

5,46 55,25 6,12 61,93 5,86 59,30 7,22 73,07 7,22 73,07 

24,04 75,64 17,89 56,29 32,41 101,98 22,94 72,18 35,90 112,96 

41,62 265,62 55,00 351,01 53,26 339,90 64,00 408,45 54,51 347,88 

361,30 104,42 392,48 113,43 433,20 125,20 479,45 138,57 480,08 138,75 

5,87 109,37 6,24 116,36 7,46 139,00 9,68 180,42 8,37 155,95 

2.926,01 156,11 3.247,22 173,25 2.465,80 131,55 4.479,78 239,00 5.808,75 309,91 

4410,77 

5005,84 

4896,99 

5314,73 

4646,54 

6798,12 

6442,37 

6103,77 

7687,70 

5920,84 

- A82 - 


Sep. 06 

Sep. 06 

BP Dez. 06 

Dez. 06 

BP Mrz. 07 

Mrz. 07 

BP Jun. 07 

Jun. 07 

BP Sep. 07 

Sep. 07 

BP 

222,86 180,72 222,56 180,47 222,70 180,59 216,87 175,86 210,18 170,43 

48,38 103,22 48,74 103,99 45,87 97,87 46,63 99,49 47,15 100,60 

40,61 97,50 40,08 96,23 41,84 100,46 41,61 99,90 41,73 100,19 

58,22 98,13 58,83 99,16 57,20 96,41 58,04 97,83 58,66 98,87 

4,63% 64,86 4,88% 61,54 5,00% 60,00 5,13% 58,54 4,88% 61,54 

3,27% 102,17 3,28% 101,92 3,86% 86,57 4,18% 79,95 4,74% 70,41 

3,00% 108,33 3,50% 92,86 3,75% 86,67 4,00% 81,25 4,00% 81,25 

0,63 92,64 0,63 91,88 0,62 91,01 0,60 88,72 0,61 89,05 

0,59 98,99 0,60 99,26 0,60 99,82 0,63 104,64 0,61 101,45 

0,79 68,79 0,76 66,33 0,76 66,15 0,75 65,32 0,72 63,05 

4,64% 117,24 4,71% 115,50 4,65% 116,99 5,03% 108,15 4,59% 118,52 

3,75% 137,60 3,77% 136,87 3,94% 130,96 4,56% 113,16 4,22% 122,27 

2,37% 153,48 2,49% 146,08 2,70% 134,57 3,19% 113,84 3,06% 118,98 

5,60% 112,68 5,70% 110,70 5,74% 109,93 6,20% 101,77 5,99% 105,34 

15,25 80,26 13,85 72,89 15,91 83,74 18,13 95,42 17,07 89,84 

109,20 220,00 113,80 160,00 112,00 220,00 111,40 210,00 109,50 220,00 

-22,20 320,00 -19,00 200,00 5,80 160,00 20,30 180,00 -18,10 280,00 

46,66 173,61 55,46 206,36 68,30 254,13 65,67 244,35 55,30 205,76 

102,69 226,87 110,61 244,37 110,61 244,37 111,34 245,98 103,00 227,56 

49,37 242,32 55,06 270,25 75,90 372,54 80,60 395,61 85,07 417,55 

26,57 166,98 35,69 224,30 37,04 232,78 44,13 277,34 44,66 280,67 

2,96 11,02 3,34 12,43 5,00 18,61 6,51 24,23 6,16 22,93 

8,17 29,29 9,55 34,24 10,23 36,68 11,01 39,48 10,38 37,22 

88,72 689,73 85,42 664,08 93,68 728,29 100,69 782,79 94,28 732,96 

39,41 75,23 46,80 89,34 61,40 117,21 66,89 127,69 70,64 134,85 

66,74 352,37 68,46 361,45 87,10 459,87 106,76 563,67 102,50 541,18 

46,65 117,74 65,55 165,44 77,03 194,42 77,15 194,72 96,50 243,56 

16,71 82,61 20,85 103,08 20,33 100,51 20,76 102,64 20,17 99,72 

136,48 54,27 154,91 61,60 154,00 61,24 172,60 68,64 163,85 65,16 

95,43 156,47 101,58 166,56 100,76 165,21 107,20 175,77 90,34 148,13 

31,58 120,29 36,93 140,66 42,14 160,51 48,62 185,19 48,50 184,73 

40,20 92,56 40,66 93,62 47,84 110,15 56,10 129,17 55,82 128,53 

36,55 77,38 37,16 78,67 36,89 78,10 39,09 82,76 36,09 76,41 

8,29 479,35 4,14 239,39 11,22 648,78 9,62 556,26 8,84 511,16 

8,06 81,57 9,56 96,75 12,82 129,74 14,43 146,03 19,41 196,43 

20,50 64,50 35,92 113,02 21,55 67,81 35,73 112,42 19,34 60,85 

57,40 366,33 57,48 366,84 69,40 442,91 68,98 440,23 55,71 355,54 

472,33 136,51 481,70 139,22 494,80 143,01 481,14 139,06 522,54 151,02 

9,10 169,61 9,77 182,04 9,98 185,99 9,28 172,91 9,60 178,85 

5.965,16 318,25 4.779,87 255,01 5.171,23 275,89 5.678,99 302,98 5.687,46 303,44 

7850,34 

6441,51 

6787,59 

6244,41 

7322,84 

7150,46 

7928,57 

7383,75 

7874,60 

7295,98 

- A83 - 


Dez. 07 

Dez. 07 

BP Mrz. 08 

Mrz. 08 

BP Jun. 08 

Jun. 08 

BP Sep. 08 

Sep. 08 

BP Dez. 08 

Dez. 08 

BP 

200,64 162,70 189,09 153,33 180,15 146,08 170,88 138,57 162,00 131,37 

50,41 107,55 46,93 100,13 47,70 101,77 47,68 101,73 50,78 108,34 

42,77 102,69 43,57 104,61 44,66 107,23 42,57 102,21 43,16 103,63 

60,08 101,26 57,98 97,72 58,54 98,67 59,15 99,70 60,06 101,23 

4,88% 61,54 3,63% 82,76 3,50% 85,71 3,63% 82,76 1,63% 184,62 

4,68% 71,26 4,97% 67,19 4,95% 67,48 4,97% 67,19 2,89% 115,42 

4,00% 81,25 4,00% 81,25 4,00% 81,25 4,25% 76,47 2,50% 130,00 

0,60 88,43 0,64 93,34 0,62 90,92 0,63 92,07 0,65 95,46 

0,60 99,95 0,60 99,52 0,61 102,06 0,57 95,05 0,50 82,67 

0,69 60,14 0,65 56,52 0,64 56,32 0,70 61,06 0,74 65,05 

3,67% 148,23 3,45% 157,68 3,99% 136,34 3,85% 141,30 2,25% 241,78 

4,21% 122,57 3,80% 135,79 4,52% 114,16 4,09% 126,16 3,05% 169,18 

3,11% 116,88 3,03% 119,88 3,29% 110,52 2,67% 136,23 2,15% 169,27 

6,21% 101,61 6,09% 103,61 6,59% 95,75 5,65% 111,68 4,22% 149,53 

16,36 86,11 23,74 124,95 22,06 116,11 33,67 177,21 37,80 198,95 

108,20 220,00 108,50 200,00 105,40 240,00 96,20 300,00 84,70 320,00 

-37,20 240,00 -32,00 190,00 -52,40 250,00 -41,10 180,00 -45,20 210,00 

51,96 193,33 54,50 202,78 55,26 205,61 36,97 137,56 36,10 134,32 

105,96 234,10 109,10 241,03 90,96 200,96 74,44 164,46 31,87 70,41 

90,72 445,28 58,00 284,68 63,00 309,22 33,47 164,28 35,71 175,27 

38,35 241,02 36,24 227,76 39,88 250,63 21,03 132,17 18,96 119,16 

9,51 35,40 8,70 32,38 6,53 24,31 7,10 26,43 4,76 17,72 

7,22 25,89 4,78 17,14 4,95 17,75 5,28 18,93 0,86 3,08 

85,94 668,12 63,02 489,93 62,75 487,83 56,50 439,24 27,61 214,65 

66,50 126,95 54,15 103,37 39,28 74,99 35,40 67,58 26,70 50,97 

113,80 600,84 84,14 444,24 70,51 372,28 47,30 249,73 38,72 204,43 

100,00 252,39 105,25 265,64 92,03 232,28 88,03 222,18 38,02 95,96 

18,77 92,80 17,13 84,69 13,70 67,73 13,80 68,23 11,19 55,32 

148,08 58,89 125,78 50,02 111,81 44,46 96,76 38,48 74,90 29,78 

89,48 146,72 72,00 118,06 54,43 89,25 50,28 82,44 28,06 46,01 

50,71 193,15 42,66 162,49 43,82 166,91 33,75 128,55 27,73 105,62 

62,53 143,98 50,76 116,88 53,46 123,09 51,80 119,27 41,55 95,67 

38,43 81,36 29,28 61,99 25,31 53,58 25,85 54,73 22,59 47,82 

10,05 581,12 7,27 420,38 6,84 395,51 3,99 230,71 6,95 401,87 

18,62 188,43 15,94 161,31 18,03 182,46 12,00 121,44 7,91 80,05 

23,06 72,56 10,65 33,51 13,02 40,97 7,09 22,31 6,24 19,63 

54,82 349,86 44,70 285,27 45,89 292,87 37,94 242,13 22,90 146,15 

572,83 165,56 590,64 170,71 590,71 170,73 628,15 181,55 621,45 179,61 

10,11 188,37 11,38 212,07 11,21 208,87 9,20 171,47 7,75 144,40 

4.548,04 242,65 5.384,37 287,27 5.520,07 294,51 4.536,61 242,04 2.185,32 116,59 

6758,95 

7300,91 

7420,42 

6441,88 

7441,74 

6307,15 

6323,98 

5415,29 

3719,23 

5131,00 

- A84 - 


Mrz. 09 

Mrz. 09 

BP Jun. 09 

Jun. 09 

BP Sep. 09 

Sep. 09 

BP Dez. 09 

Dez. 09 

BP Mrz. 10 

Mrz. 10 

BP 

154,19 125,03 153,04 124,10 156,21 126,67 158,03 128,15 159,22 129,11 

46,72 99,68 49,46 105,53 47,39 101,11 47,76 101,90 46,60 99,42 

43,77 105,09 44,21 106,15 42,59 102,26 43,00 103,24 43,44 104,30 

58,34 98,33 58,88 99,24 59,32 99,98 59,65 100,54 57,74 97,32 

1,38% 218,18 1,00% 300,00 1,00% 300,00 1,00% 300,00 1,00% 300,00 

1,81% 184,32 1,10% 303,73 0,82% 407,57 0,70% 476,86 0,66% 509,62 

1,50% 216,67 1,00% 325,00 1,00% 325,00 1,00% 325,00 1,00% 325,00 

0,66 97,32 0,66 96,85 0,66 96,90 0,67 97,76 0,69 101,36 

0,51 85,10 0,57 95,59 0,59 98,62 0,62 103,00 0,67 112,06 

0,77 67,18 0,71 62,46 0,69 60,17 0,68 59,97 0,74 64,58 

2,68% 202,99 3,53% 154,11 3,21% 169,47 3,85% 141,30 3,84% 141,67 

3,02% 170,86 3,47% 148,70 3,26% 158,28 3,14% 164,33 3,10% 166,45 

2,18% 167,17 2,48% 146,73 2,16% 168,72 1,97% 184,38 1,94% 187,33 

4,33% 145,73 5,56% 113,49 5,32% 118,61 5,47% 115,36 5,62% 112,28 

37,96 199,79 27,25 143,42 24,18 127,26 20,84 109,68 16,88 88,84 

84,70 200,00 89,00 160,00 94,60 150,00 97,70 170,00 102,10 160,00 

-3,50 120,00 44,80 110,00 57,70 180,00 50,40 220,00 44,50 220,00 

28,68 106,71 33,00 122,79 47,44 176,51 53,84 200,33 49,49 184,12 

24,65 54,46 29,55 65,28 44,22 97,70 47,74 105,47 41,47 91,62 

28,51 139,93 35,93 176,35 52,06 255,52 53,15 260,87 62,22 305,39 

13,17 82,77 17,69 111,18 23,53 147,88 16,40 103,07 25,46 159,98 

3,20 11,91 8,76 32,61 12,37 46,05 23,50 87,48 22,13 82,36 

0,45 1,61 2,30 8,25 3,60 12,91 3,88 13,91 4,08 14,63 

12,01 93,37 19,55 151,99 35,75 277,93 35,49 275,91 37,89 294,57 

19,08 36,42 25,78 49,21 34,41 65,69 37,23 71,07 34,85 66,53 

32,80 173,18 43,70 230,73 56,40 297,78 54,44 287,43 61,98 327,24 

43,34 109,39 49,76 125,59 79,59 200,88 65,74 165,92 67,90 171,37 

8,17 40,39 8,93 44,15 12,11 59,87 11,75 58,09 12,28 60,71 

63,59 25,29 65,41 26,01 86,10 34,24 87,63 34,85 92,95 36,96 

30,92 50,70 43,23 70,88 52,97 86,85 49,58 81,29 57,10 93,62 

22,79 86,81 28,33 107,91 36,21 137,92 43,46 165,54 45,92 174,91 

36,00 82,89 38,22 88,00 47,35 109,02 56,45 129,98 50,08 115,31 

20,48 43,36 22,23 47,06 29,42 62,28 36,43 77,13 39,86 84,39 

2,26 130,68 3,31 191,40 3,46 200,07 2,38 137,62 4,33 250,37 

5,89 59,61 6,85 69,32 9,46 95,73 11,19 113,24 9,94 100,59 

2,33 7,33 4,02 12,65 4,52 14,22 5,49 17,27 3,36 10,57 

25,61 163,44 30,85 196,88 40,46 258,21 44,74 285,53 53,03 338,44 

691,12 199,75 666,55 192,64 680,62 196,71 770,30 222,63 824,71 238,36 

9,89 184,20 9,94 185,21 11,24 209,50 11,85 220,88 12,94 241,07 

3.018,81 161,06 3.539,78 188,85 4.201,98 224,18 5.123,52 273,35 5.736,54 306,05 

4568,04 

4548,69 

5202,44 

5090,04 

6089,37 

6058,30 

7125,70 

6290,32 

7823,24 

6668,50 

- A85 - 


Jun. 10 

Jun. 10 

BP Sep. 10 

Sep. 10 

BP Dez. 10 

Dez. 10 

BP Mrz. 11 

Mrz. 11 

BP Jun. 11 

Jun. 11 

BP 

160,73 130,34 158,21 128,29 155,91 126,43 153,92 124,81 154,51 125,29 

47,02 100,32 47,30 100,92 47,50 101,34 46,50 99,21 49,24 105,06 

43,68 104,87 42,14 101,18 42,54 102,14 42,93 103,07 43,15 103,60 

57,98 97,72 58,33 98,31 58,59 98,75 56,80 95,74 57,31 96,60 

1,00% 300,00 1,00% 300,00 1,00% 300,00 1,00% 300,00 1,13% 266,67 

0,77% 435,20 0,89% 376,75 1,01% 331,81 1,10% 304,56 1,55% 215,77 

1,00% 325,00 1,00% 325,00 1,00% 325,00 1,00% 325,00 1,25% 260,00 

0,73 106,60 0,76 112,09 0,78 114,45 0,78 114,06 0,83 121,36 

0,70 116,58 0,72 119,61 0,75 125,27 0,72 120,25 0,74 123,00 

0,82 71,76 0,77 67,16 0,76 66,28 0,71 62,60 0,70 60,92 

2,97% 183,16 2,53% 215,02 3,30% 164,85 3,47% 156,77 3,18% 171,07 

2,54% 203,15 2,30% 224,35 2,91% 177,32 3,21% 160,75 2,89% 178,55 

1,51% 240,95 1,37% 265,01 1,67% 217,20 1,93% 188,30 1,74% 209,09 

5,33% 118,39 5,00% 126,20 5,56% 113,49 5,44% 115,99 5,16% 122,29 

25,41 133,74 20,14 106,00 19,09 100,47 17,40 91,58 16,51 86,89 

106,30 160,00 111,30 150,00 114,50 170,00 114,80 200,00 114,30 210,00 

28,70 240,00 -4,30 270,00 4,30 190,00 14,10 190,00 -9,00 250,00 

45,71 170,06 50,85 189,20 62,38 232,10 61,36 228,31 68,16 253,61 

39,30 86,83 35,45 78,32 46,77 103,32 49,39 109,11 43,75 96,65 

49,35 242,22 63,52 311,77 63,20 310,20 75,90 372,54 57,70 283,21 

20,35 127,89 23,92 150,33 30,99 194,76 28,83 181,19 35,84 225,24 

19,73 73,44 20,40 75,92 27,61 102,78 30,95 115,21 23,53 87,59 

4,82 17,28 4,56 16,35 6,96 24,96 7,86 28,18 7,75 27,79 

42,40 329,63 56,70 440,80 58,32 453,39 63,88 496,62 72,35 562,47 

41,92 80,03 46,46 88,69 50,73 96,84 49,85 95,16 51,90 99,08 

67,95 358,76 79,96 422,17 88,99 469,85 88,00 464,62 91,96 485,53 

72,38 182,68 88,53 223,44 121,40 306,40 114,45 288,86 142,35 359,28 

11,39 56,31 13,49 66,69 16,36 80,88 14,96 73,96 15,03 74,31 

81,86 32,55 82,90 32,97 88,93 35,36 99,39 39,52 96,00 38,18 

46,61 76,42 40,15 65,83 39,06 64,04 41,68 68,34 40,63 66,62 

45,11 171,82 46,26 176,20 59,70 227,39 61,03 232,46 67,57 257,37 

46,00 105,92 51,15 117,77 55,30 127,33 54,64 125,81 55,44 127,65 

40,10 84,89 39,40 83,41 46,54 98,53 43,71 92,54 47,87 101,34 

4,11 237,65 5,31 307,04 3,39 196,02 6,00 346,94 6,81 393,78 

9,21 93,20 10,80 109,29 16,60 167,99 15,91 161,01 14,58 147,55 

7,48 23,54 3,56 11,20 3,69 11,61 3,33 10,48 2,49 7,83 

47,04 300,21 48,50 309,53 60,17 384,00 58,47 373,15 61,05 389,62 

1.012,12 292,52 960,96 277,73 1.062,82 307,17 1.014,59 293,23 1.036,63 299,60 

15,25 284,14 16,23 302,33 23,08 430,04 26,70 497,50 24,11 449,23 

5.275,00 281,43 5.886,33 314,05 7.272,59 388,01 6.636,99 354,10 6.483,47 345,90 

7517,40 

6777,22 

8110,89 

7256,94 

9750,46 

7637,79 

9096,70 

7801,53 

8975,41 

7885,56 

- A86 - 


Sep. 11 

Sep. 11 

BP Dez. 11 

Dez. 11 

BP 

152,94 124,02 150,89 122,36 

47,80 101,98 47,34 101,00 

41,61 99,90 41,93 100,67 

57,67 97,20 57,93 97,64 

1,25% 240,00 1,00% 300,00 

1,54% 216,33 1,36% 246,17 

1,50% 216,67 1,00% 325,00 

0,84 122,68 0,81 119,58 

0,74 124,10 0,77 128,26 

0,73 63,59 0,76 66,45 

1,92% 283,33 1,89% 287,83 

1,83% 281,97 1,93% 267,36 

1,00% 362,51 0,74% 491,35 

4,20% 150,24 3,83% 164,75 

43,22 227,47 28,59 150,47 

107,50 270,00 107,30 210,00 

-43,30 270,00 -53,80 230,00 

56,70 210,97 65,54 243,86 

27,29 60,28 32,91 72,70 

47,11 231,23 44,31 217,49 

18,55 116,55 17,73 111,43 

15,31 56,99 9,85 36,67 

5,87 21,05 5,82 20,87 

43,24 336,16 47,90 372,39 

33,63 64,20 33,92 64,75 

58,39 308,29 68,40 361,14 

100,05 252,52 115,75 292,14 

9,76 48,25 9,19 45,43 

70,49 28,03 73,61 29,27 

26,25 43,04 29,32 48,07 

46,09 175,55 53,89 205,26 

41,45 95,44 49,40 113,74 

40,00 84,68 44,59 94,40 

4,25 245,75 6,25 361,40 

9,57 96,85 9,64 97,56 

1,57 4,94 1,25 3,93 

35,41 225,99 34,24 218,52 

1.204,55 348,14 1.298,21 375,21 

22,64 421,86 24,59 458,17 

5.203,36 277,61 5.706,77 304,47 

7531,40 

7006,35 

8165,71 

Abbildung 11: Datenreihen. 

7557,76 


- A87 - 


Anhang 11: Berechnung des Individual-Betas der Aktien 

Individual-Beta 


Summe 


Durchschnitts-Beta 

Stahl / Beton 

Bilfinger Berger 1,08 0,0428 0,856 

HeidelbergCement 1,42 0,0563 1,125 

Hochtief 1,18 0,0468 0,935 

ThyssenKrupp 1,43 0,0567 1,133 


AIXTRON 1,01 0,0400 0,800 

Infineon 1,11 0,0440 0,880 

Luftfahrt 

Deutsche Lufthansa 1,09 0,0432 0,864 


Continental 1,61 0,0638 1,276 

Daimler 1,26 0,0499 0,998 

MAN 1,24 0,0491 0,983 

VW Vz. 1,29 0,0511 1,022 


Allianz 1,36 0,0539 1,078 

Deutsche Bank 1,53 0,0606 1,212 

Chemie 

BASF 1,12 0,0444 0,887 

Bayer 0,99 0,0392 0,784 

Henkel 0,63 0,0250 0,499 

Maschinenbau 

Heidelberger Druckmaschinen 1,25 0,0495 0,990 

Rheinmetall 1,49 0,0590 1,181 

Gildemeister 1,53 0,0606 1,212 

Deutz 1,62 0,0642 1,284 

Summe 25,24 

Durchschnitts-Beta 1,26 

Abbildung 12: Berechnung des Individual-Betas der Aktien. 


- A88 - 


Anhang 12: ZEW-Skala 

ZEW-Wert Basispunkte 

-100,00 400 

-95,00 390 

-90,00 380 

-85,00 370 

-80,00 360 

-75,00 350 

-70,00 340 

-65,00 330 

-60,00 320 

-55,00 310 

-50,00 300 

-45,00 290 

-40,00 280 

-35,00 270 

-30,00 260 

-25,00 250 

-20,00 240 

-15,00 230 

-10,00 220 

-5,00 210 

0,00 200 

Abbildung 13: ZEW-Skala. 


ZEW-Wert Basispunkte 

5,00 190 

10,00 180 

15,00 170 

20,00 160 

25,00 150 

30,00 140 

35,00 130 

40,00 120 

45,00 110 

50,00 100 

55,00 90 

60,00 80 

65,00 70 

70,00 60 

75,00 50 

80,00 40 

85,00 30 

90,00 20 

95,00 20 

100,00 10 

- A89 - 


Anhang 13: ZEW-Werteliste 

Monat ZEW-Wert ZEW-Differenz ZEW - BP 

Mrz. 87 23,57 0,00 200 

Jun. 87 23,57 0,00 200 

Okt. 87 23,57 0,00 200 

Dez. 87 23,57 0,00 200 

Mrz. 88 23,57 0,00 200 

Jun. 88 23,57 0,00 200 

Okt. 88 23,57 0,00 200 

Dez. 88 23,57 0,00 200 

Mrz. 89 23,57 0,00 200 

Jun. 89 23,57 0,00 200 

Okt. 89 23,57 0,00 200 

Dez. 89 23,57 0,00 200 

Mrz. 90 23,57 0,00 200 

Jun. 90 23,57 0,00 200 

Okt. 90 23,57 0,00 200 

Dez. 90 23,57 0,00 200 

Mrz. 91 23,57 0,00 200 

Jun. 91 23,57 0,00 200 

Okt. 91 23,57 0,00 200 

Dez. 91 -59,00 -82,57 370 

Mrz. 92 -41,70 17,30 170 

Jun. 92 3,20 44,90 120 

Okt. 92 -32,10 -35,30 280 

Dez. 92 -62,20 -30,10 270 

Mrz. 93 -29,40 32,80 140 

Jun. 93 -7,60 21,80 160 

Okt. 93 29,30 36,90 130 

Dez. 93 29,60 0,30 200 

Mrz. 94 61,70 32,10 140 

Jun. 94 83,40 21,70 160 

Okt. 94 79,70 -3,70 210 

Dez. 94 75,00 -4,70 210 

Mrz. 95 30,80 -44,20 290 

Jun. 95 6,00 -24,80 250 

Okt. 95 17,40 11,40 180 

Dez. 95 -9,10 -26,50 260 

Mrz. 96 31,50 40,60 120 

Jun. 96 65,10 33,60 140 

Okt. 96 71,00 5,90 190 

Dez. 96 69,30 -1,70 210 

Mrz. 97 65,70 -3,60 210 

Jun. 97 68,10 2,40 200 

- A90 - 


Okt. 97 71,90 3,80 200 

Dez. 97 61,90 -10,00 230 

Mrz. 98 51,00 -10,90 230 

Jun. 98 68,70 17,70 170 

Okt. 98 22,80 -45,90 300 

Dez. 98 -24,90 -47,70 300 

Mrz. 99 9,20 34,10 140 

Jun. 99 56,40 47,20 110 

Okt. 99 80,70 24,30 160 

Dez. 99 84,40 3,70 200 

Mrz. 00 83,70 -0,70 210 

Jun. 00 77,10 -6,60 220 

Okt. 00 40,80 -36,30 280 

Dez. 00 -0,10 -40,90 290 

Mrz. 01 -10,40 -10,30 230 

Jun. 01 -8,10 2,30 200 

Okt. 01 13,70 21,80 160 

Dez. 01 25,80 12,10 180 

Mrz. 02 71,20 45,40 110 

Jun. 02 69,60 -1,60 210 

Okt. 02 39,50 -30,10 270 

Dez. 02 0,60 -38,90 280 

Mrz. 03 17,70 17,10 170 

Jun. 03 21,30 3,60 200 

Okt. 03 60,90 39,60 130 

Dez. 03 73,40 12,50 180 

Mrz. 04 57,60 -15,80 240 

Jun. 04 47,40 -10,20 230 

Okt. 04 38,40 -9,00 220 

Dez. 04 14,40 -24,00 250 

Mrz. 05 36,30 21,90 160 

Jun. 05 19,50 -16,80 240 

Okt. 05 38,60 19,10 170 

Dez. 05 61,60 23,00 160 

Mrz. 06 63,40 1,80 200 

Jun. 06 37,80 -25,60 260 

Okt. 06 -22,20 -60,00 320 

Dez. 06 -19,00 3,20 200 

Mrz. 07 5,80 24,80 160 

Jun. 07 20,30 14,50 180 

Okt. 08 -18,10 -38,40 280 

Dez. 08 -37,20 -19,10 240 

Mrz. 08 -32,00 5,20 190 

Jun. 08 -52,40 -20,40 250 

Okt. 08 -41,10 11,30 180 

Dez. 08 -45,20 -4,10 210 

- A91 - 


Mrz. 09 -3,50 41,70 120 

Jun. 09 44,80 48,30 110 

Okt. 09 57,70 12,90 180 

Dez. 09 50,40 -7,30 220 

Mrz. 10 44,50 -5,90 220 

Jun. 10 28,70 -15,80 240 

Okt. 10 -4,30 -33,00 270 

Dez. 10 4,30 8,60 190 

Mrz. 11 14,10 9,80 190 

Jun. 11 -9,00 -23,10 250 

Okt. 11 -43,30 -34,30 270 

Dez. 11 -53,80 -10,50 230 

Abbildung 14: ZEW-Werteliste. 


- A92 - 


Anhang 14: ifo-Skala 

ifo-Wert Basispunkte 

-20 400 

-19 390 

-18 380 

-17 370 

-16 360 

-15 350 

-14 340 

-13 330 

-12 320 

-11 310 

-10 300 

-9 290 

-8 280 

-7 270 

-6 260 

-5 250 

-4 240 

-3 230 

-2 220 

-1 210 

0 200 

Abbildung 15: ifo-Skala. 


ifo-Wert Basispunkte 

1 190 

2 180 

3 170 

4 160 

5 150 

6 140 

7 130 

8 120 

9 110 

10 100 

11 90 

12 80 

13 70 

14 60 

15 50 

16 40 

17 30 

18 20 

19 10 

20 0 

- A93 - 


Anhang 15: ifo-Werteliste 

Monat ifo-Wert ifo-Differenz ifo - BP 

Mrz. 87 99,65 0,00 200 

Jun. 87 99,65 0,00 200 

Okt. 87 99,65 0,00 200 

Dez. 87 99,65 0,00 200 

Mrz. 88 99,65 0,00 200 

Jun. 88 99,65 0,00 200 

Okt. 88 99,65 0,00 200 

Dez. 88 99,65 0,00 200 

Mrz. 89 99,65 0,00 200 

Jun. 89 99,65 0,00 200 

Okt. 89 99,65 0,00 200 

Dez. 89 99,65 0,00 200 

Mrz. 90 99,65 0,00 200 

Jun. 90 99,65 0,00 200 

Okt. 90 99,65 0,00 200 

Dez. 90 110,40 10,75 100 

Mrz. 91 108,20 -2,20 230 

Jun. 91 107,10 -1,10 220 

Okt. 91 105,10 -2,00 220 

Dez. 91 103,50 -1,60 220 

Mrz. 92 100,60 -2,90 230 

Jun. 92 100,60 0,00 200 

Okt. 92 93,80 -6,80 270 

Dez. 92 89,10 -4,70 250 

Mrz. 93 89,10 0,00 200 

Jun. 93 89,50 0,40 200 

Okt. 93 91,00 1,50 190 

Dez. 93 93,00 2,00 180 

Mrz. 94 97,30 4,30 160 

Jun. 94 101,90 4,60 160 

Okt. 94 104,30 2,40 180 

Dez. 94 104,50 0,20 200 

Mrz. 95 102,40 -2,10 230 

Jun. 95 100,10 -2,30 230 

Okt. 95 98,30 -1,80 220 

Dez. 95 95,70 -2,60 230 

Mrz. 96 92,90 -2,80 230 

Jun. 96 92,80 -0,10 210 

Okt. 96 97,50 4,70 160 

Dez. 96 97,10 -0,40 210 

Mrz. 97 97,80 0,70 200 

Jun. 97 100,40 2,60 180 

- A94 - 


Okt. 97 104,20 3,80 170 

Dez. 97 104,40 0,20 200 

Mrz. 98 104,40 0,00 200 

Jun. 98 103,80 -0,60 210 

Okt. 98 100,90 -2,90 230 

Dez. 98 99,00 -1,90 220 

Mrz. 99 97,50 -1,50 220 

Jun. 99 98,80 1,30 190 

Okt. 99 102,50 3,70 170 

Dez. 99 104,30 1,80 190 

Mrz. 00 105,10 0,80 200 

Jun. 00 104,80 -0,30 210 

Okt. 00 104,30 -0,50 210 

Dez. 00 102,50 -1,80 220 

Mrz. 01 100,50 -2,00 220 

Jun. 01 95,50 -5,00 250 

Okt. 01 91,90 -3,60 240 

Dez. 01 91,70 -0,20 210 

Mrz. 02 95,60 3,90 170 

Jun. 02 95,20 -0,40 210 

Okt. 02 93,70 -1,50 220 

Dez. 02 91,90 -1,80 220 

Mrz. 03 92,30 0,40 200 

Jun. 03 94,00 1,70 190 

Okt. 03 97,10 3,10 170 

Dez. 03 101,20 4,10 160 

Mrz. 04 98,90 -2,30 230 

Jun. 04 98,70 -0,20 210 

Okt. 04 100,10 1,40 190 

Dez. 04 101,20 1,10 190 

Mrz. 05 98,20 -3,00 230 

Jun. 05 97,40 -0,80 210 

Okt. 05 101,10 3,70 170 

Dez. 05 104,60 3,50 170 

Mrz. 06 109,40 4,80 160 

Jun. 06 110,50 1,10 190 

Okt. 06 109,20 -1,30 220 

Dez. 06 113,80 4,60 160 

Mrz. 07 112,00 -1,80 220 

Jun. 07 111,40 -0,60 210 

Okt. 08 109,50 -1,90 220 

Dez. 08 108,20 -1,30 220 

Mrz. 08 108,50 0,30 200 

Jun. 08 105,40 -3,10 240 

Okt. 08 96,20 -9,20 300 

Dez. 08 84,70 -11,50 320 

- A95 - 


Mrz. 09 84,70 0,00 200 

Jun. 09 89,00 4,30 160 

Okt. 09 94,60 5,60 150 

Dez. 09 97,70 3,10 170 

Mrz. 10 102,10 4,40 160 

Jun. 10 106,30 4,20 160 

Okt. 10 111,30 5,00 150 

Dez. 10 114,50 3,20 170 

Mrz. 11 114,80 0,30 200 

Jun. 11 114,30 -0,50 210 

Okt. 11 107,50 -6,80 270 

Dez. 11 107,30 -0,20 210 

Abbildung 16: ifo-Werteliste. 


- A96 - 


Anhang 16: Berechnung der Mittelwerte 

Mittelwert der 

verfügbaren Daten 

Immobilien 

Case Shiller Index 120,816 

Deka Immobilien Europa 46,953 

Commerzreal HausInvest 39,712 

UniImmo 


57,667 

overnight liquidity 4,17% 

EURIBOR 4,09% 

Leitzins EZB 

Währungen 

2,63% 

Schweizer Franken 0,643 

Australische Dollar 0,607 

US-Dollar 

Anleihen 

0,839 

Staatsanleihe: USA (10 J.) 0,057 

Umlaufrendite: Deutschland 0,051 

Staatsanleihe: CH (10 J.) 0,037 

Staatsanleihe: AUS (10 J.) 

Indizes 

0,076 

VDAX 18,871 

ifo Geschäftsklimaindex 99,649 

ZEW 

Aktien 

Stahl / Beton 

23,568 

Bilfinger Berger SE 37,487 

HeidelbergCement AG 54,137 

HochTief AG 38,473 

ThyssenKrupp AG 


17,213 

Aixtron SE 16,101 

Infineon Technologies AG 

Automobilindustrie 

13,239 

Continental AG 26,996 

Daimler AG 44,510 

MAN SE 23,064 

Volkswagen AG Vz. 

Luftfahrt 

38,277 

Deutsche Lufthansa AG 


12,237 

Allianz SE 154,582 

Deutsche Bank AG 53,609 

- A97 - 


Chemie 

BASF SE 24,945 

Bayer AG 29,102 

Henkel AG & Co. KGaA 20,010 

Maschinenbau 

Deutz AG 6,911 

Gildemeister AG 8,095 

Heidelberger Druckmaschinen AG 25,288 

Rheinmetall AG 27,568 

Rohstoffe 

Gold (EUR / Feinunze) 415,578 

Silber 6,774 

Kupfer 2726,105 

Abbildung 17: Berechnung der Mittelwerte. 


- A98 - 


Anhang 17: Mind Map zur Asset Selection 

Abbildung 18: Mind Map zur Asset Selection. 


- A99 - 


Anhang 18: Chartvergleich FWSI 40 – FAZ-INDEX 

Abbildung 19: Chartvergleich FWSI 40 - FAZ-Index. 


- A100 - 


Anhang 19: Chartvergleich FWSI 40 – HDAX 

Abbildung 20: Chartvergleich FWSI 40 – HDAX. 


- A101 - 


Anhang 20: Chartvergleich FWSI 40 – DAX 

Abbildung 21: Chartvergleich FSWI 40 – DAX. 


- A102 - 


Anhang 21: Chartvergleich FWSI 40 – MDAX 

Abbildung 22: Chartvergleich FWSI 40 – MDAX. 


- A103 - 


Anhang 22: Chartvergleich FWSI 40 – DJ Industrial Average 

Abbildung 23: Chartvergleich FWSI 40 - Dow Jones Industrial Average. 


- A104 - 


Anhang 23: Chartvergleich FWSI 40 – EUROSTOXX50 

Abbildung 24: Chartvergleich FWSI 40 - EUROSTOXX50. 


- A105 - 


Anhang 24: Chartvergleich FWSI 40 – S&P 500 

Abbildung 25: Chartvergleich FWSI 40 - S&P 500. 


- A106 - 


Eigenständigkeitserklärung

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