Dep

arte

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cono

mic

s

Economic History

30

01.01.1970 01.01.1980 01.01.1990 01.01.2000 01.01.2010

Resiliency of pre-WWI German stock Resiliency of pre-WWI German stock exchange: Evidence from a panel VARexchange: Evidence from a panel VAR

Markus Baltzer und Gerhard KlingMarkus Baltzer und Gerhard Kling

Ökonomischer WorkshopUniversität Tübingen19. November 2003

2

GliederungGliederung

Fragestellung und historischer Hintergrund

Datensatz Quellen Zusammenstellung Deflationierung Exogene Zeitschocks

Modellierung Einfaches Fad Modell Spezifikation eines Panel VAR Modells Cholesky Dekomposition Lag Spezifikation Drei Grundmodelle

Erweiterungen und Ausblick

3

FragestellungFragestellung

Liquiditätsmessung: Widerstandsfähigkeit des Marktes

Dynamik: Wie reagiert der Markt auf unvorhergesehene (Makro-)Schocks? Dauer der Erholung?

Existenz eines langfristigen Gleichgewichts im Markt?

Policy change: Börsengesetz 1896: Änderung der Dynamik?

4

Historischer Hintergrund und LiteraturHistorischer Hintergrund und Literatur

Kapitalmarkt nach 1870: Erstmalig einheitlicher Währungs- und Wirtschaftsraum

Gründung neuer AGs aus jungen Industriezweigen

Bisherige Studien zum deutschen Kapitalmarkt: De Long/Becht (1992): Überschussvolatilität Fohlin (2000): Size effect Tilly (1985): Bankensystem Wetzel (1996): Börsengesetz

Studien zum Einfluß makroökonomischer Variablen Davis, Neal, White (2002): Inflation/Deflation und

Kapitalmarkt

5

DatensatzDatensatz

Ziel: möglichst repräsentatives Sample der größten und meist gehandeltsten deutschen Aktiengesellschaften

35 Aktiengesellschaften von der Berliner Börse von 1870 bis 1913

Unterteilung in vier Haupt-Sektoren:

Banken BergbauVerkehr “sonstige Industrie”

”Sonstige Industrie”:Brauereien, Chemie, Metall, Maschinen, Bau und Boden, Textil und Andere

Panel-Datensatz: 35 Quer- u. 44 Längsschnittbeobachtungen

6

AktienauswahlAktienauswahl

erhobene Daten: - Jahresendkurse- Dividendenzahlungen

Problem: keine Informationen über das absolute Handelsvolumen

Äquivalente Kriterien

eingezahltes Aktienkapital innerhalb der vier Hauptsektoren zum Beginn und zum Ende des Untersuchungszeitraums (1872 and 1912)

und

absolute Anzahl der Aktiengesellschaften zu denselben Zeitpunkten

7

1873 1912Change in percentage points

Banking 44.90% 30.71% - 14.19Mining 9.43% 16.89% + 7.46Traffic 30.77% 10.57% - 20.2Other industries 14.90% 41.83% + 26.93Sum 100.00% 100.00%

1873 1912Change in percentage points

Banking 31.06% 15.03% - 16.03Mining 12.97% 5.35% - 7.62Traffic 11.26% 10.31% - 0.95

Other industries 44.71% 69.31% + 24.60

Sum 100.00% 100.00%

Absolute Unternehmensanzahl

Verteilung Nominalkapital

Banken: 11 Bergbau: 4 Verkehr: 5 Industrie: 15 Banken: 11 Bergbau: 4 Verkehr: 5 Industrie: 15

8

InflationsrateInflationsrate

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

1871 1881 1891 1901 1911

9

Branchenindizes: Kurse (1870 = 100)Branchenindizes: Kurse (1870 = 100)

60

70

80

90

100

110

120

130

1870 1880 1890 1900 1910

price banking price mining price traffic price industry

10

Branchenindizes: Dividenden (1870 = 100)Branchenindizes: Dividenden (1870 = 100)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1870 1880 1890 1900 1910

div banking div mining div traffic div industry

11

Individuelle EffekteIndividuelle Effekte

T

tjit

it

tTtT

tT

d

p

1

5.0

*

* 1

1 ijit*it zzz

Ausgangspunkt: VAR Anwendung mit Panel-Daten

Problem: Heterogenität in den Parametern

Lösung: Erlauben individueller Heterogenität durch „fixed effects“

Neues Problem: Korrelation der „fixed effects“ mit gelaggten abhg. Variablen

Lösung: Helmert‘s Transformation (vgl. z.B. Love/Zicchino (2003))

Vorgehen: Gebrauch von „forward-mean-differencing“

12

Makroschocks: Wachstum und InflationMakroschocks: Wachstum und Inflation

-6,00

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

1870 1880 1890 1900 1910

growth infl

13

Berichtigung um MakroschocksBerichtigung um Makroschocks

- Herausfiltern von für alle Zeitreihen gültigen Schocks

- Einfaches „Mean-Differencing“ aller 35 AGs im Jahr t

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1870 1880 1890 1900 1910

price shock div shock

14

Berichtigung um MakroschocksBerichtigung um Makroschocks-4

-20

24

iddi

v

1870 1880 1890 1900 1910year

-2-1

01

2id

pric

e

1870 1880 1890 1900 1910year

-4-2

02

4id

divh

1870 1880 1890 1900 1910year

-1-.

50

.51

1.5

idpr

iceh

1870 1880 1890 1900 1910year

Dividenden Dividenden

PreisePreise

vor Transformation

vor Transformation nach Transformation

nach Transformation

15

Startpunkt: Einfaches Fad ModellStartpunkt: Einfaches Fad Modell

E i n f a c h e s F a d M o d e l l ( v g l . K l e i d o n ( 1 9 8 6 ) u n d W e s t ( 1 9 8 8 ) ) :

ititit dd 1

ititit adp

111 ititit vaa

),(~ 2 I0ε t N ),(~ 2 I0v t vN stE ,)( 0vε st

I n t u i t i o n : P r e i s - D i v i d e n d e n V e r h ä l t n i s i s t e i n m e a n - r e v e r t i n g p r o c e s s

P e r t u r b a t i o n e n : K u r z f r i s t i g e A b w e i c h u n g e n n a c h o b e n u n d u n t e n e r l a u b t – A R ( 1 )

S t r e n g e A n n a h m e n u n d e i n g e s c h r ä n k t e D y n a m i k !

16

Spezifikation eines Panel VAR ModellsSpezifikation eines Panel VAR Modells

E r w e i t e r u n g a l s V A R m i t L a g p

itit

p

jjitjitjjitjitit eddpddp 1

1210 )(

it

p

jjitjitjjitjit edpdd 2

1210 )(

V o r a u s s e t z u n g d e r S t a t i o n a r i t ä t f ü r P r e i s - D i v i d e n d e n V e r h ä l t n i s n i c h t e r f ü l l t !

L ö s u n g ( 5 ) d i f f e r e n z i e r e n !

B e a c h t e : P r e i s - D i v i d e n d e n V e r h ä l t n i s h a t k e i n l a n g f r i s t i g e s G G

B e a c h t e : U n m i t t e l b a r e I n n o v a t i o n i n D i v i d e n d e n b e e i n f l u s s t P D - V e r h ä l t n i s p e r D e f .

17

Strukturelles VAR und CholeskyStrukturelles VAR und Cholesky

M a n e r h ä l t d a n n f o lg e n d e s s t r u k tu r e l le V A R

it1)i(tj0it eΔzΓΓΔzT p

j 1

D u r c h s e t z te n e in e r R e s t r ik t io n b e z ü g l ic h d e r M a t r ix T is t d a s s t r u k t u r e l le V A R

id e n t i f iz ie r b a r .

10

1 T

C h o le s k y D e k o m p o s i t io n k a n n d u r c h D a te n s t r u k t u r b z w . T h e o r ie g e r e c h t f e r t ig t

w e r d e n ( s ie h e G r a p h ik )

D a r a u s k a n n m a n s e h r e in f a c h d ie r e d u z ie r t e F o r m a b le i t e n u n d s c h ä t z e n !

18

Rechtfertigung des „Orderings“Rechtfertigung des „Orderings“

Preise reagieren schneller!

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

1870 1875 1880 1885 1890 1895 1900 1905 1910

An

nu

al ch

an

ge in

%

price change dividend change

19

Bestimmung der Lag-StrukturBestimmung der Lag-Struktur

Modell mit ursprünglichen Zeitreihen

AIC: 27, SBIC: 10

Mehr Heterogenität im Panel

Exogene Variablen aufnehmen

Fazit: Beide Vorgehensweisen reduzieren Lag Länge auf 4!

Daraus werden drei Modelle entwickelt

20

Die drei GrundmodelleDie drei Grundmodelle

M o d e l l I m i t i n d i v i d u e l l e n u n d z e i t l i c h e n E f f e k t e n : - I n d i v i d u e l l e E f f e k t e w e r d e n m i t H e l m e r t ’ s T r a n s f o r m a t i o n e l i m i n i e r t - D i e Z e i t s c h o c k s w e r d e n d u r c h e i n f a c h e s M e a n - D i f f e r e n c i n g b e r e i n i g t - S c h ä t z u n g e r f o l g t m i t G M M b a s i e r e n d a u f A r e l l a n o u n d B o v e r ( 1 9 9 5 )

itt*

1ij0*it ηdΔzΣΣΔz

4

1j

M o d e l l I I m i t z e i t l i c h e n E f f e k t e n : - F a s t g l e i c h e E r g e b n i s s e w i e M o d e l l I - S c h ä t z u n g O L S

ittitj0it ηdΔzΣΣΔz

4

1j

M o d e l l I I I m i t m a k r o ö k o n o m i s c h e n V a r i a b l e n : - S c h ä t z u n g O L S

ittitj0it ηΞgΔzΣΣΔz

4

1j

21

Schätzung der reduzierten FormSchätzung der reduzierten Form

GMM with individual and time effects

OLS with time effects OLS with macroeconomic

variables Variables Coefficient P-value Coefficient P-value Coefficient P-value

Constant 0.0005 0.657 -0.0004 0.927 0.0111 0.109 pit-1 -0.0040 0.954 0.0243 0.424 0.1797 0.000 pit-2 -0.0823 0.102 -0.0762 0.012 0.0648 0.004 pit-3 -0.0990 0.009 -0.1058 0.000 0.0048 0.828 pit-4 -0.0922 0.070 -0.0912 0.001 -0.0066 0.759 dit-1 0.0502 0.035 0.0564 0.000 0.0381 0.001 dit-2 -0.0051 0.791 0.0050 0.659 -0.0404 0.000 dit-3 -0.0123 0.314 -0.0003 0.982 -0.0450 0.000 dit-4 -0.0201 0.211 -0.0124 0.231 -0.0354 0.001 Growth rate - - - - 0.0047 0.004 Inflation - - - - -0.0634 0.000 Wald / F test 110.56 - 25.86 0.000 106.54 0.000

Dep

ende

nt v

aria

ble

is f

irst

di

ffer

ence

in p

rice

s

Adjusted R2 - - 0.07 - 0.45 - Constant 0.0007 0.685 -0.0031 0.804 -0.0308 0.068 pit-1 0.7675 0.000 0.7459 0.000 0.5428 0.000 pit-2 0.3132 0.006 0.2820 0.001 0.2088 0.000 pit-3 0.3062 0.006 0.2675 0.001 0.2712 0.000 pit-4 0.0165 0.869 -0.0110 0.882 0.1492 0.004 dit-1 -0.3346 0.000 -0.3072 0.000 -0.2559 0.000 dit-2 -0.2677 0.000 -0.2456 0.000 -0.2156 0.000 dit-3 -0.2421 0.000 -0.2257 0.000 -0.2060 0.000 dit-4 -0.2049 0.000 -0.1937 0.000 -0.2076 0.000 Growth rate - - - - 0.0161 0.000 Inflation - - - - -0.0020 0.718 Wald / F test 240.73 - 12.94 0.000 26.56 0.000

Dep

ende

nt v

aria

ble

is f

irst

di

ffer

ence

in d

ivid

ends

Adjusted R2 - - 0.14 - 0.17 - Observations 1263 - 1332 - 1332 -

22

Impulse Response: Modell I und IIImpulse Response: Modell I und II

Preisschock in t=0

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

price response dividend response

23

Impulse Response: Modell I und IIImpulse Response: Modell I und II

Dividendenschock in t=0

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

low er bound price response upper bound

low er bound dividend response upper bound

24

Fazit: Modell I und IIFazit: Modell I und II

Beide Modelle sind sehr ähnlich – gleiche DynamikGenerelle Ergebnisse

Schnellere Reaktion der Preise auf Schock – wie erwartet!

Steigen Preise um 1% erhöhen sich Dividenden in nächster Periode um 0,75%

Dividendenanstieg ist weitestgehend im Kurs enthalten

Man hat ein Grundmodell, um die Dynamik zwischen Kursen und Dividenden zu analysieren

25

Modell III: Einfluss der MakroökonomieModell III: Einfluss der Makroökonomie

1% mehr Wachstum

-0,002

0

0,002

0,004

0,006

0,008

0,01

0,012

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

-0,005

0

0,005

0,01

0,015

0,02

0,025

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Kursreaktion Dividendenreaktion

Dividenden reagieren stärker auf Änderung des Wirtschaftswachstums

26

Modell III: Einfluss der MakroökonomieModell III: Einfluss der Makroökonomie

1% mehr Inflation

-0,08

-0,07

-0,06

-0,05

-0,04

-0,03

-0,02

-0,01

0

0,01

0,02

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

lower bound price response upper bound lower bound dividend response upper bound

Kein unmittelbarer Effekt auf Dividenden!

27

Fazit: Modell IIIFazit: Modell III

Makroökonomische Faktoren haben große Erklärungskraft

Starker Einfluss der Inflation Preise fallen unmittelbar um 6,35% Kumulierter Effekt bei Kursen (über 10 Jahre)

–7,86% Kumulierter Effekt bei Dividenden (über 10 Jahre)

–4,92% Dividenden reagieren deutlich langsamer

Im Vergleich zum heutigen Aktienmarkt ist dieses Ergebnis überraschend

28

Ausblick und FazitAusblick und Fazit

Bisherige Ergebnisse Großer Einfluss makroökonomischer Faktoren Bedeutung der Inflation – häufig nicht berücksichtigt Modellierung der Dynamik am Aktienmarkt Bestimmung eines langfristigen GG Gesetz des Jahres 1896 beeinflusst Dynamik nicht

wesentlich (Vergleich der Impulse Response Functions)Ausblick

Schätzung eines Panel VECM mit individuellen und allgemeinem GG

Hat die Politikänderung einen Einfluss auf langfristiges GG?

29

Langfristiges GG zwischen Preisen und Langfristiges GG zwischen Preisen und DividendenDividenden

Zeitreihen ohne Modifikation Individuelle Tests (Johansen): nur 12 sind kointegriert Panel basierte Tests (Pedroni 1999): nicht eindeutig

Zeitreihe nach Kontrolle für Zeitschocks Individuelle Tests (Johansen): 29 von 35 sind kointegriert Außerdem: generell hohe Trace Panel basierte Tests (Pedroni 1999): alle 7 Teststatistiken

bestätigen KointegrationZeitreihe nach Helmert‘s Transformation fast identische Ergebnisse Man findet im Panel eine „Hidden Cointegration“ zwischen

Komponenten der ursprünglichen Zeitreihen Grund: Strukturbrüche durch Makroschocks!

30

Schätzung des KointegrationsvektorsSchätzung des Kointegrationsvektors

Verwendung eines DOLS Panel Group Mean Estimators Pedroni (2001) liefert die Grundlage Schätzung individueller Kointegrationsvektoren Schätzung eines einheitlichen langfristigen GG

-2-1

01

2lo

gari

thm

ic p

rice

-4 -2 0 2logarithmic dividend

ilprice fit