Random Walk oder Mean Reversion?

Random Walk oder Mean Reversion? Eine statistische Analyse des Kurs/Gewinn-Verhältnisses für den deutschen Aktienmarkt Im Zentrum der vorliegenden Ausarbeitung steht die Frage, ob das Modell eines Random Walk oder eines AR(1)-Prozesses ("Mean Reversion") besser geeignet ist, die Entwicklung des Kurs/Gewinn-Verhältnisses des Deutschen Aktienindex (DAX) zu beschreiben. Das Vorliegen einer der beiden alternativen Modellhypothesen hat entscheidende Auswirkungen auf die Frage der Prognostizierbarkeit der Modellgröße, hier des KGV. Die Random-Walk-Hypothese impliziert, dass ein "fairer" langfristiger Modellwert nicht existieren kann. Im Unterschied hierzu weist ein AR(1)-Prozess ein langfristiges Mittel auf, zu dem der Prozess mit einer gegebenen Elastizität hingezogen wird. Sowohl im Rahmen einer mehr explorativen Datenanalyse als auch auf der Basis einer Reihe von formalen statistischen Tests zeigt sich in uniformer Weise, dass die Hypothese des AR(1)-Prozesses die analysierte KGV-Zeitreihe statistisch besser repräsentiert als der Random Walk. Neben den entsprechenden Konsequenzen dieses Ergebnisses für die Prognose des Kurs/Gewinn-Verhältnisses des DAX wird auch die Frage behandelt, wie auf dieser Basis Prognosen für die DAX-Entwicklung selbst gewonnen werden können. (JEL C52, G10)