Die vorliegende Studie untersucht den Zusammenhang zwischen internetbasierten Suchanfragen zum
Zeitpunkt t0 und der zu einem späteren Zeitpunkt t1 zu verzeichnenden Entwicklung des deutschen
Kapitalmarkts. Ausgangspunkt ist die folgende Hypothese: Aus dem Zugriffsverhalten auf eine
Suchmaschine kann auf die Entwicklung zukünftiger Aktienkurse und Kursvolatilitäten geschlossen
werden. Die Thesis analysiert zu diesem Zweck Datenbestände ausgewählter Titel des
DAX-Performance-Index mithilfe von Google Trends und anerkannten mathematisch-statistischer
Verfahren. Mithin liegt eine Überprüfung der Theorie der (mittelstarken) Informationseffizienz
von Kapitalmärkten des späteren Nobelpreisträgers Eugene F. Fama im Lichte aktueller
technischer Entwicklungen vor. Methodologisch wird hierzu die Anzahl von Suchmaschinenanfragen
analysiert in denen für Investoren typische Suchbegriffe verwendet werden. Des Weiteren wird
der verfügbare Bestand an Kursdaten differenziert aufbereitet und nur diejenigen Unternehmen
im weiteren Verlauf der Untersuchung berücksichtigt denen keine erkennbaren Anomalien zugrunde
liegen. Sodann erfolgt unter Einbeziehung von sechs alternativen multivariablen
Regressionsmodellen und der Berücksichtigung der Ergebnisse der üblichen Gütetests
(Vergleichskohorte Korrelations- und (adjustiertes) Bestimmtheitsmaß r² p- t- und
F-Statistik sowie die zugehörigen Residuenplots) eine Überprüfung inwieweit die spätere
Aktienrendite und Volatilität einen belastbaren Zusammenhang zur erkannten Suchaktivität
aufweisen.
