@phdthesis{vonSkarczinski2015,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Bennet S. von Skarczinski},
  title     = {M\&A und das Synergieversprechen. Wen interessiert's? Entwicklung eines Ansatzes zur Analyse von Aktienkursreaktionen auf M\&A-basierte Finanzkommunikation},
  doi       = {10.25968/opus-636},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-6366},
  year      = {2015},
  abstract  = {Die Arbeit entwickelt einen Ansatz, mit dem Aktienkursreaktionen auf Unternehmensmeldungen untersucht werden k{\"o}nnen. Die Vorgehensweise entstammt der Forschungsfrage, ob Investoren im Sinne einer Kontrollfunktion des Kapitalmarktes angemessen auf Unternehmensmeldungen reagieren, die auf den Stand einer M\&A-Integration hinweisen. Vermutet wird, dass Synergieeffekte vom Management im Vorfeld versprochen werden, um M\&A-Transaktionen zu rechtfertigen. Anschlie{\"s}end w{\"u}rdigen bzw. kontrollieren Investoren die Entwicklung der Integration jedoch nicht ausreichend. Dies soll bewiesen werden, indem gezeigt wird, dass Kursreaktionen in Form von bereinigten Tagesrenditen und -volatilit{\"a}ten, Handelsvolumen und Hoch-Tief-Spannen auf M\&A-Meldungen vergleichsweise geringer ausfallen. Um eine Vergleichbarkeit von Unternehmensmeldungen verschiedener Gruppen (M\&A, Produkte usw.) herstellen zu k{\"o}nnen, werden die Handlungsanreize der Meldungen mittels der qualitativen Inhaltsanalyse kategorisiert. Im Rahmen einer exemplarischen Anwendung zeigte sich, dass der Ansatz, dessen Besonderheit in der systematischen Auswahl probater Beobachtungen liegt, nicht f{\"u}r eine praktische {\"U}bertragung geeignet ist. Demnach konnte die Vermutung weder verworfen noch best{\"a}tigt werden. Theoretisch kann aufgrund der Betrachtung eines einzelnen Ereignistages, an dem neben der zu untersuchenden Meldung keine weiteren Informationen {\"u}ber das Unternehmen ver{\"o}ffentlicht worden sind, ein relativ starker Kausalit{\"a}tsbezug zwischen Meldung und Reaktion hergestellt werden. Allerdings bestehen immer noch zu viele St{\"o}rereignisse und {\"U}berlagerungseffekte, die eine kritische Validierung der Ergebnisse verhindern.},
  language  = {de}
}