Börsenzwang und Markteffizienz. Eine empirische Untersuchung mit Hilfe von "Random-Walk-Tests"

Hanssen, Rolf A.; Reiß, Winfried Article Börsenzwang und Markteffizienz. Eine empirische Untersuchung mit Hilfe von "Random-Walk-Tests" Kredit und Kapital Provided in Cooperation with: Duncker & Humblot, Berlin Suggested Citation: Hanssen, Rolf A.; Reiß, Winfried (1977) : Börsenzwang und Markteffizienz. Eine empirische Untersuchung mit Hilfe von "Random-Walk-Tests", Kredit und Kapital, ISSN 0023-4591, Duncker & Humblot, Berlin, Vol. 10, Iss. 3, pp. 306-306, https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/292793 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. 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Problemstellung und Formulierung des Untersuchungsziels In den Jahren 1966/67 trat das Bundeswirtschaftsministerium mit Plänen an die Öffentlichkeit, die zum Ziel hatten, — die Aktienkursbildung an den deutschen Börsen auf eine breitere Basis zu stellen und sie damit „objektiver", das heißt weniger manipulierbar zu machen, — den Kursverlauf zu stabilisieren, — die Markttransparenz zu erhöhen, insgesamt also die Börse „funktionsfähiger" zu machen. Andererseits sollte über diese börsenorganisatorische Zielsetzung hinaus das gesellschaftsund finanzpolitische Ziel — Verbreiterung des Aktiensparens und — Verbesserung der Eigenkapitalfinanzierung der Aktiengesellschaften gefördert werden. Die Wege, um diese angestrebten Ziele zu erreichen, sah das Bundeswirtschaftsministerium vor allem in einer Konzentration der Kundenaufträge bei den Kursmaklern (sogenannter Börsenzwang) sowie in einer stärkeren Börsenumsatzund Unternehmenspublizität1. * Diese Untersuchung basiert auf Ergebnissen, die die Autoren bei der Anfertigung ihrer Dissertationen gewonnen haben. Das diesen Arbeiten zugrunde liegende Datenmaterial wurde am Institut für Bankwirtschaft der Technischen Universität Berlin (Prof. Dr. K. Scheidt) beschafft, ausgewählt und am „Großrechenzentrum für die Wissenschaft in Berlin" überprüft, korrigiert und verarbeitet. Für die Jahre 1971/72 konnten die Daten vom Statistischen Bundesamt Wiesbaden in Form von Magnetbändern übernommen werden. Die Verfasser danken Prof. Dr. K. Scheidl und Prof. Dr. M. Faber für die Unterstützung bei dieser Untersuchung. 1 Vgl. hierzu die Wiedergabe des diesen Plänen zugrunde liegenden „Heferentenentwurfs" und der „Leitgedanken" des Bundeswirtschaftsministeriums bei: H. Beyer-Fehling und A. Bock, Die deutsche Börsenreform und Kommentar zur Börsennovelle. Frankfurt 1975, S. 157 ff. und S. 167 ff. OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 Börsenzwang und Markteffizienz 307 Um einer gesetzlichen Regelung zuvorzukommen, haben sich die Banken damals freiwillig verpflichtet, alle Kundenorders bis zu einer Größenordnung von DM 100 000,— mit Wirkung vom 1. Juli 1968 nur noch über die Börse abzuwickeln. Vor diesem „freiwilligen Börsenzwang" konnten Aktienkaufund Verkaufaufträge von den einzelnen Banken sowohl gegeneinander kompensiert als auch im Wege des Selbsteintrittsrechts auf eigene Rechnung erfüllt werden, so daß nur noch die Spitzen zur Abwicklung an die Börsen gelangten2. Nachdem die Diskussion um diese Börsenreform mittlerweile ihren vorläufigen Abschluß gefunden hat, erscheint es interessant zu prüfen, inwieweit die in den Jahren 1968/70 realisierten Börsenreformmaßnahmen dazu geführt haben, die Verhältnisse am deutschen Markt im Sinne der gesetzten Ziele zu verbessern. Erste empirische Untersuchungen konzentrierten sich auf die Frage, ob der Börsenzwang — das zentrale und wohl einschneidendste Instrument der Börsenreform — geeignet ist, über eine Verbreiterung des deutschen Aktienmarkts eine Stabilisierung des Kursverlaufs zu erreichen3. Ausgehend von einem langfristigen Vergleich der Umsatzvolumina über einen Zeitraum von insgesamt 15 Jahren konnte zunächst festgestellt werden, daß die monatlichen Gesamtumsätze an den deutschen Aktienbörsen nach Einführung des Börsenzwangs in der Tat beachtlich gestiegen sind, nämlich von durchschnittlich 574 Millionen DM Kurswert in den Jahren 1960 bis 1967 auf durchschnittlich 1390 Millionen DM Kurswert in den Jahren 1968 bis 19744. Dieser bemerkenswerte Umsatzanstieg ließ sich — trotz potentieller sonstiger Marktverbeiterungseffekte — als deutliches Indiz für eine marktausweitende Wirkung des Börsenzwangs werten. Die auf dieser Basis konzipierte Untersuchung zur Kursstabilität konnte sich somit auf die Frage konzentrieren, ob die Aktienkurse als 2 Für eine genauere Darstellung dieser Vorgänge und zur begrifflichen Abgrenzung des Börsenzwangs sowie zu den verschiedenen Konzeptionen dieses Reforminstruments vgl. im einzelnen: R. A. Haussen, Aktienkursverlauf und Börsenzwang. Eine empirische Untersuchung zur Kursstabilität im Rahmen der Börsenreform, Berlin 1976, S. 25 ff. und S. 40 ff. 3 Vgl. R. A. Haussen, Aktienkursverlauf, S. 1 ff. sowie Haussen, R. A., Die Börsenreform und ihre Auswirkungen im Deutschen Aktienmarkt, in Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, 29. Jg., Heft 15 vom 1. 8.1976, S. 701 - 706. 4 Näheres hierzu vgl. R. A. Haussen, Aktienkursverlauf, S. 71 f.; zum Problem der Marktenge im deutschen Aktienhandel, siehe dort auch S. 58 ff. 20 Kredit und Kapital 3/1977 OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 308 Rolf A. Hanssen und Winfried Reiß Folge dieser Marktverbreiterung stabiler oder instabiler geworden sind. Eine Kursstabilitätsverbesserung wäre offensichtlich dann erreicht, wenn seit Einführung des Börsenzwangs die täglichen Aktienschwankungen geringer geworden sind. Nach Diskussion möglicher, den Börsenzwang zusätzlich überlagernder Stabilisierungsund Destabilisierungseffekte5 ließ sich jedoch feststellen, daß sich — gemessen an der Varianz der Verteilung der relativen Kursdifferenzen — die Kursschwankungen für die Mehrzahl der über einen Zeitraum von 1961 bis 1972 untersuchten 50 Aktien keinesfalls verringert, sondern eher erhöht haben. Mit Hilfe statistischer Testverfahren konnte damit bewiesen werden, daß die erhoffte kursstabilisierende Wirkung des Börsenzwangs mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht gegeben ist, der Börsenzwang unter diesem Kriterium als Reforminstrument demnach ungeeignet ist6. Es erhebt sich jedoch die Frage, ob der Börsenzwang nicht dennoch im Sinne der Börsenreformbestrebungen „positive" Auswirkungen auf den Aktienkursverlauf mit sich bringt. Solche Effekte wären dann gegeben, wenn festgestellt werden könnte, daß die Kursbildung im deutschen Aktienmarkt in nicht mehr so erheblichem Maße durch starke Marktteilnehmer beeinflußt werden kann, wie sich dies bei der vorhandenen Marktenge immer wieder gezeigt hat. Geht man davon aus, daß Kursreihen in einem engen Markt leichter beeinflußbar sind, müßten — da der Börsenzwang offensichtlich zu einer deutlichen Marktverbreiterung beigetragen hat — mit der Einführung dieser Reformmaßnahmen Kursmanipulationen erschwert worden sein. Dies würde aber wiederum zur Folge haben, daß sich kursrelevante neue Informationen „unbeeinflußter" und damit unmittelbarer und schneller auf die Kursbildung auswirken könnten, was auf eine hieraus resultierende Verbesserung der „Markteffizienz" schließen ließe7. Effizientere Aktienmärkte sind ihrerseits wiederum dadurch gekennzeichnet, daß sie weniger stark von einem „Random Walk" abweichen, ihre Aktienkursdifferenzen also stärker voneinander unabhängig sind8. Börsenzwang, Marktbreite, Markteffizienz und Random 5 Vgl. hierzu auch: R. A. Haussen und E. Müller-Schwerin, Stabilisiert die Terminspekulation die Aktienkurse? in Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, 29. Jg., Heft 10 vom 15. 5.1976, S. 426 - 431. « Vgl. R. A. Hanssen, Aktienkursverlauf, S. 175 - 204. 7 Ein spekulativer Markt wird dann als effizient angesehen, wenn sich neue relevante Information sofort voll auf die Preise auswirkt. 8 Eine notwendige Bedingung für die Effizienz eines Marktes ist die Gültigkeit der Random Walk Hypothese. Diese Hypothese besagt, daß die DiffeOPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 Börsenzwang und Markteffizienz 309 Walk sind damit in engem Zusammenhang zueinander zu sehen9, so daß etwa feststellbare Veränderungen im Random Walk durchaus Rückschlüsse auf mögliche Auswirkungen von Marktbreite und damit Börsenzwang erlauben. Nachdem verschiedene Analysen bisher stets ein erstaunlich hohes Maß an Nichteffizienz für den deutschen Aktienmarkt ergeben haben10, wird man — wenn die Marktenge tatsächlich ein ausschlaggebendes Moment für diese Nichteffizienz ist — durch Effizienzuntersuchungen über einen bestimmten Zeitraum vor und nach Einführung des Börsenzwangs eine Verringerung der zeitlichen Abhängigkeiten in den Kursreihen beobachten können. Um diese Vermutung zu überprüfen, haben wir die Kursverläufe häufig gehandelter deutscher Gesellschaften in zwei Perioden von jeweils 4V2 Jahren geteilt und für diese Perioden jeweils zwei gebräuchliche Random-Walk-Tests durchgeführt. Durch Bestimmung der Autokorrelationskoeffizienten soll geprüft werden, wie sich die linearen Abhängigkeiten in den Kursreihen der beiden Perioden verhalten. Vom Run Test erwarten wir Auskunft über die Länge von kurzfristigen Trendbewegungen vor und nach Einführung des Börsenzwangs. 2. Empirische Untersuchung des deutschen Aktienkursverlaufs unter dem Gesichtspunkt der Markteffizienz 2.1 Das Datenmaterial Zur Durchführung unserer Effizienzuntersuchung wurde ein umfangreiches Datenmaterial benutzt, das von uns für andere Untersuchungen11 erstellt, um Dividenden, Bezugsrechte, Teilrechte und Kurznotizrenzen der Preisreihen über die Zeit hinweg unabhängig sind. Siehe zum Begriff der Effizienz eines Marktes und ihrer Beziehung zur Random Walk Hypothese: E. F. Fama, Efficient Capital Markets, in Journal of Finance, 25/1970, S. 383-417. 9 Unseres Wissens gibt es keine theoretische Untersuchung, die die Auswirkungen der Marktgröße auf die Markteffizienz behandelt, doch wird im allgemeinen — wie oben — davon ausgegangen, daß Preisreihen in einem engen Markt leichter beeinflußbar sind, also stärker vom Random Walk abweichen. Siehe z. B. C. W. J. Granger, Empirical Studies of Capital Markets: A Survey, in Mathematical Methods in Investment and Finance (Hrsg. G. P. Szegö und K. Shell), Amsterdam 1972, S. 497. 10 Siehe z. B. W. Reiß, Handom Walk Hypothese und deutscher Aktienmarkt, Dissertation TU Berlin, 1974, S. 160 - 168. 11 Vgl. W. Reiß, Random Walk Hypothese und deutscher Aktienmarkt sowie R. A. Hanssen, Aktienkursverlauf und Börsenzwang, Berlin 1976. 20* OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 310 Rolf A. Hanssen und Winfried Reiß Umstellungen bereinigt und detailliert auf Datenfehler überprüft worden ist12. Ausgewählt wurden 50 deutsche Aktien (vgl. Tabelle 1) mit täglichen Einheitskursen für die Zeit vom 2.1.1964 bis 31.12.1972. Dies ergab jeweils ca. 2200 Börsentage, so daß insgesamt ein Datenmaterial vrm <>twa 110 000 Aktienkursen zur Verfügung stand. Ausgehend von dem Einführungszeitpunkt des Börsenzwangs (1. 7. 1968) wurden die Kursverläufe jeweils in zwei gleich lange Perioden (d.h. in jeweils ca. 1100 Börsentage) geteilt und wie folgt abgegrenzt: Periode I (vor Börsenzwang): 2. Januar 1964 bis 30. Juni 1968; Periode II (nach Börsenzwang): 1. Juli 1968 bis 31. Dezember 1972. Für beide Perioden ließen sich nunmehr — als Grundlage für die durchzuführenden Random-Walk-Tests — die täglichen relativen Kursänderungen bzw. die Richtungen der Kursabweichungen ermitteln. 2.2 Einführung in die Testmethoden 2.2.1 Autokorrelationsanalyse Da die Random-Walk-Hypothese im allgemeinen für relative Preisänderungen definiert wird, gehen wir von der Differenz der logarithmierten Kurse aus: g (t) = In k (t + 1) - In k (t) . Ein Maß für Abhängigkeiten zwischen den relativen Kursdifferenzen zum Zeitpunkt t und zum Zeitpunkt t — i ist gegeben durch den Autokorrelationskoeffizienten i-ter Ordnung. Dieser ist definiert durch r = E {g (t) — E [g (t)]} {g (t - i) - E \g (t)]} * ]/E {g (t) - E (g (t))}* • E {g (ti) - E (g (t))}2~ Für eine Random-Walk-Zeitreihe müssen die Autokorrelationskoeffizienten den Wert Null annehmen. Je mehr r,- hiervon abweicht, um so stärker sind die linearen Abhängigkeiten zwischen g (t) und g (t — i). Ein hoher positiver Koeffizient r\ sagt z. B. aus, daß die Kursänderung häufig der des vergangenen Tages entspricht (gleiche Richtung, etwa gleiche Größenordnung), ein r\ < 0 zeigt an, daß die Kursbewegung im allgemeinen der letzten Kursbewegung entgegengerichtet ist. 12 Zum Problem der Datenfehler vgl. im einzelnen: R. A. Haussen und W. Reiß, Autokorrelationsanalyse und das Problem der Datenfehler. Eine Überprüfung der Random Walk Hypothese für den deutschen Aktienmarkt, in Zeitschrift für Nationalökonomie, H. 1/2, 1976, S. 153 - 172. OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 Börsenzwang und Markteffizienz 311 Gehen wir davon aus, daß der Börsenzwang die Effizienz der Börse nicht beeinflußt, so lautet unsere Nullhypothese bezüglich der Autokorrelationsbestimmung : H0: Die Wahrscheinlichkeit für eine Verkleinerung des Autokorrelationskoeffizienten ist mit V2 ebenso groß wie für eine Vergrößerung. 2.2.2 Run Test Bei einem Run Test werden Preisänderungen nur daraufhin unterschieden, ob der Kurs steigt, gleichbleibt oder fällt. Eine Aufeinanderfolge von gleichgerichteten Preisbewegungen nennt man einen Run. Sind die Preisbewegungen unabhängig von den vorausgegangenen Preisbewegungen, so ergibt sich für die Anzahl der Runs der Erwartungswert E (T) und die Varianz S2 (T) aus der Anzahl der positiven, negativen und waagerechten Preisbewegungen n + , no, n_ mit: E(T) = n + i_<_+no + rtund os> ,rm _ (n2 + n)(n+ + n0 + n-> + <n! + n0 + n!)2 + 2n(nl + n0 + n3) - 718 S (T) n2 (n - 1) Dabei ist n = n+ + no + n_ die Anzahl der Preisdifferenzen13. Die Differenz von beobachteter Anzahl von Runs TB und dem Erwartungswert E (T) im Verhältnis zur Varianz S2 (T) bildet die standardisierte Variable K: TB-E (T) ± 0,5 K(T)~ S* (T) (mit ± 0,5 als Ganzzahligkeitsausgleich für TB ^ E). Bei unabhängigen Preisbewegungen und großem n ist diese Prüfgröße N (0,1) — verteilt. K kann als Maß für die Abweichung vom Zufallsweg aufgefaßt werden. Ist K negativ, so gab es zuwenig Runs, die Runs waren zu lang, es können z. B. Trends vorgelegen haben. Ist K positiv, so waren die Runs kürzer als bei unabhängigen Kursdifferenzen zu erwarten wäre; dieses kann eintreten, wenn nach jeder Kursänderung mit einer Gegenbewegung gerechnet werden muß. 13 Für eine genauere Darstellung mit Ableitung der Formeln für E (T) und S2 (T) siehe z. B. W. Reiß, Random Walk Hypothese und deutscher Aktienmarkt, S. 78 ff. OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 312 Rolf A. Hanssen und Winfried Reiß Unsere Nullhypothese ist entsprechend der bei der Autokorrelationsanalyse: H0: p(|Kl|>|Kn|) = p(|Kl|<|Kn|) = V2 . 2.3 Ergebnisse der Tests 2.3.1 Ergebnisse der Autokorrelationsanalyse In Tabelle 1 sind die ersten Autokorrelationskoeffizienten aller Gesellschaften für beide Perioden aufgeführt (r1 bzw. r11). Mit einer Ausnahme (Periode II von MAN) sind alle positiv. Bis auf sechs (AUDI NSU, HAMBORN, HARPEN, MAN, SCHULTHEISS und ALLIANZ) sind alle Koeffizienten der ersten Periode signifikant (auf dem 5% Niveau) ungleich Null14. In Periode II kann für elf Gesellschaften die Random-Walk-Hypothese nicht verworfen werden (BBC, BMW, GOLDSCHMIDT, KALI UND SALZ, LINDE, MAN, METALLGESELLSCHAFT, NECKERMANN, RUETGERS, VARTA und LUFTHANSA). Dies kann als Indiz dafür aufgefaßt werden, daß der deutsche Markt in der zweiten Periode effizienter geworden ist, unsere Nullhypothese also eventuell nicht haltbar ist. Diese Vermutung wollen wir mit dem Vorzeichentest von Dixon und Mood15 überprüfen. Spalte 3 der Tabelle I zeigt die absolute Differenz der Autokorrelationskoeffizienten zwischen erster und zweiter Periode. Daraus entnehmen wir, daß nur für II Gesellschaften in der zweiten Periode eine höhere Autokorrelation geschätzt wurde als in der ersten. Nach unserer Nullhypothese ist der deutsche Markt vor und nach Einführung des Börsenzwangs gleich effizient; die Wahrscheinlichkeit für eine Vergrößerung des Autokorrelationskoeffizienten ist ebenso hoch wie für eine Verkleinerung: p (ri > r-H) = p (ri < r") = V* . Somit ist die Wahrscheinlichkeit, daß unter H0 nur 11 von 50 Gesellschaften den Wert r1 vergrößern, durch 14 r ist signifikant ungleich Null auf dem 0,05 Niveau, wenn | r | > 1,96 • VTT= 0,059 (mit n = 1100, der Anzahl der Daten), siehe dazu W. Reiß, Random Walk Hypothese und deutscher Aktienmarkt, S. 62. 15 Siehe L. Sachs, Statistische Auswertungsmethoden, Berlin etc., 1972, S.247 - 249. OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 Börsenzwang und Markteffizienz 313 ' Im = 0,00001 i=0 2 gegeben. Die Nullhypothese ist also selbst auf dem 1 €/o-Niveau abzulehnen: Die Periode nach dem Börsenzwang zeigt signifikant niedrigere Autokorrelationen. 2.3.2 Ergebnisse des Run Tests In Tabelle 1 sind für alle Gesellschaften die standardisierten Koeffizienten K aufgeführt. Aufgrund dieser Werte muß für beide Perioden die Random-Walk-Hypothese für den deutschen Markt verworfen werden. In Periode I sind nur vier Gesellschaften auf dem 5 %-Niveau (7 bei 1 o/o) nichtsignifikant ungleich Null16, in Periode II sind es sechs (8 bei 1 Vo). Praktisch alle Koeffizienten besitzen negatives Vorzeichen: Deutsche Aktienverläufe unterscheiden sich vom Random Walk offenbar durch zu wenige, also zu lange Runs. Eine einmal begonnene Bewegung hat die Tendenz zum Weiterbestehen. Zur Überprüfung unserer Nullhypothese Ho bilden wir die Differenz |Kn| — |KX|. Gilt Ho, so ist die Wahrscheinlichkeit für die Vorzeichen der Differenz gegeben durch p(|KH|-|Ki|>0) = p(|Kii|- |Ki|<0)=y . Wir beobachten 34 negative und 16 positive Vorzeichen. Die Wahrscheinlichkeit unter Ho für einen solchen Ausgang ist 16 /50\ i >ZTo = 0,0033 . i=o 2 Die Nullhypothese ist also auch beim Run Test auf dem 1 %-Niveau zu verwerfen. 2.3.3 Vergleich der Testergebnisse und Schlußfolgerungen Sowohl die Bestimmung der Autokorrelationskoeffizienten wie der Run Test führten zu einer Ablehnung der Nullhypothese auf dem 1 VcNiveau. 16 K ist, wie weiter oben angegeben, N (0,1)-verteilt. Somit ist der kritische Wert auf dem 5 %>-Niveau gleich 1,96. OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58 320 Rolf A. Hanssen und Winfried Reiß are characterized by the fact that changes in price series on those markets are independent over time, i. e., they satisfy the random walk hypothesis. With two of the best-known random walk tests — estimation of autocorrelation coefficients and the run test — we examined the prices of shares of frequently traded German public companies prior to and after the stock exchange reform, and found that in the case of a significantly large number of price series there was indeed a reduction in deviation from the random walk. From this we feel we may conclude that compulsory stock exchange trading has led, not to stabilization of the price trend as found by other studies, but certainly to an improvement in the efficiency of the German securities market. Résumé Monopole boursier et efficience du marché Dans le contexte de la réforme boursière fut introduit le 1er juillet 1968 par autodiscipline des banques le monopole boursier (appelé en allemand la contrainte boursière). Depuis ce jour, les ordres d'achat et de vente d'actions jusqu'à 100.000 DM ne peuvent plus être compensés entre banques ou exécutés par elles en qualité de commissionnaires, mais doivent obligatoirement être exécutés en bourse. L'article examine dans quelle mesure l'extension du marché voulue et suscitée par le monopole de la bourse a permis de rendre la formation des cours des actions plus objective, c. à. d. moins manipulate. L'auteur était en effet persuadé qu'une réduction des possibilités de manipulation devait accroître l'efficience du marché. Les marchés efficients se distinguent par l'autonomie dans le temps des changements des cotations sur ces marchés, c. à. d. qu'ils satisfont aux exigences de 1'« hypothèse Random-Walk ». A l'aide de deux des tests les plus connus de RandomWalk — l'évaluation de coefficients d'auto-corrélation et le « Run Test » —, l'auteur a étudié les cours de 50 actions de sociétés anonymes allemandes souvent traitées avant et après la réforme boursière et effectivement décélé pour des cotations suffisamment nombreuses une réduction de l'écart de RandomWalk. Et l'auteur de penser qu'il peut déduire de ce qui précède que le monopole boursier, s'il n'a pas stabilisé l'évolution des cours — ce que d'autres enquêtes ont démontré —, a contribué à améliorer l'efficience du marché allemand des valeurs mobilières. OPEN ACCESS | Licensed under CC BY 4.0 | https://creativecommons.org/about/cclicenses/ DOI https://doi.org/10.3790/ccm.10.3.306 | Generated on 2023-01-16 12:41:58