Die vorliegende Dissertation untersucht den Einfluss politischer und institutioneller Faktoren auf die Kursentwicklung an internationalen Aktienmärkten. Im ersten Teil wird der Zusammenhang zwischen politischen Variablen und Aktienrenditen analysiert. Bei globaler Betrachtung lassen sich nur vereinzelt systematische Renditemuster in Abhängigkeit von Regierungsparteien oder dem Wahlzyklus feststellen. Im zweiten Teil wird jedoch nachgewiesen, dass Wahltermine mit einer deutlich erhöhten Volatilität des Aktienmarkts einhergehen. Auch Determinanten dieser exzessiven Volatilität werden ermittelt. Der dritte Teil liefert neue Erkenntnisse zum Einfluss institutioneller Investoren auf die Effizienz des Aktienmarkts. Anhand zweier Schwellenländer mit spezieller Anlegerstruktur (Polen und Ungarn) lässt sich zeigen, dass erhöhter institutioneller Handel zu einer Reduktion von Marktanomalien wie dem Januareffekt und dem Montagseffekt und damit zur Verbesserung der Markteffizienz beigetragen hat.
Titelaufnahme
- TitelPolitical and institutional aspects of stock return dynamics
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- Erschienen
- SpracheEnglisch
- DokumenttypDissertation
- Schlagwörter (DE)
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This thesis investigates the impact of political and institutional factors on international stock market dynamics. The first part analyzes the behavior of stock market returns across political cycles. Systematic return patterns induced by partisan effects or election cycles are shown to be incidental rather than globally pervasive phenomena. The second part examines stock market volatility around national elections and finds that investors are exposed to substantial election risk. Factors that magnify the election-induced excess volatility are identified. The third part presents new empirical evidence regarding the impact of institutional investors on stock market efficiency. For two emerging markets with specific investor structure (Poland and Hungary), it is argued that an increase in institutional trading after pension system reforms has reduced the magnitude of stock market anomalies such as the January effect and the Monday effect and thereby improved informational efficiency.
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