Event Study-Methodik und statistische Signifikanz

In der empirischen Kapitalmarktforschung finden sich tausende von Studien, die die Wirkung von Informationen auf Aktienkurse untersuchen. Die hierbei vorrangig eingesetzte Technik ist die Event Study-Methodik, die auch immer häufiger in anderen Forschungsbereichen wie z.B.: Accounting, Strategisches Management, Marketing oder Recht zum Einsatz kommt. Problematisch dabei ist, dass kein einheitlicher Ansatz zur Umsetzung einer Event Study existiert ist. Beim Aufbau einer solchen Untersuchung besteht die Möglichkeit, aus einer Vielzahl von Ansätzen zu wählen oder diese in Kombination einzusetzen. Die vielen Kombinationsmöglichkeiten beinhalten das Risiko, dass selbst bei technisch bzw. rechnerisch korrekter Umsetzung die Erhebung fehlerbehaftete Ergebnisse liefert oder die Ausweisung und Interpretation der Ergebnisse fehlerhaft ist.
An diesem Punkt setzt die vorliegende Arbeit an. Im Vordergrund stehen zunächst eine systematische und umfängliche Darstellung der Methodik. Eine Analyse der praktischen Umsetzung erfolgt durch die Bestandsaufnahme und Diskussion des Event Study-Ansatzes in der finanzwirtschaftlichen Fachliteratur der vergangenen zwei Jahrzehnte. Darüber hinaus findet eine empirische Validierung der bei Event Studies eingesetzten statistischen Signifikanztests statt. Diese erfolgt unter anderem durch Trennschärfenanalysen im Rahmen von Large-Scale Simulationen. Dabei wird die Trennschärfe von 18 statistischen Signifikanztests unter verschiedenen Bedingungen (z.B. ereignisinduzierte Volatilitätserhöhungen) analysiert. Dazu werden sieben der acht größten Kapitalmärkte mit in die Untersuchung einbezogen, wobei eine länderspezifische und ländervergleichende Analyse stattfindet. Den Erstellern von Event Studies wird dadurch eine umfängliche Hilfestellung bereitgestellt und durch die Beseitigung von Forschungsdefiziten und -lücken steht eine wissenschaftliche Basis und Orientierungshilfe zur Verfügung.