Stell dir vor: Silvester steht vor der Tür, die Gäste kommen gleich und deine Wohnung sieht wie ein Schlachtfeld aus. Anstatt gründlich aufzuräumen, stopfst du einfach alles in den Schrank. Von außen wirkt’s perfekt, aber wehe, jemand öffnet die Tür. Genau dieses Spiel treiben auch große Banken, sogenannte G-SIBs (Global Systemically Important Banks). Kurz vor dem Jahresende „putzen“ sie ihre Bilanzen: riskante Posten werden abgebaut, Verbindlichkeiten reduziert und alles sieht sicherer aus. Doch gleich im Januar kommt alles wieder zurück. Kamil Pliszka und Carina Schlam haben in einem Arbeitspapier der Deutschen Bundesbank dies untersucht und die Ergebnisse sind eindeutig. In Tabelle 2 aus dem Arbeitspapier sieht man die Kennzahlen, die in den Blick genommen wurden: Gesamtvermögen, ausgegebene Schulden, Derivate, komplexe Level-3-Assets und Handelsbestände. Genau dort wird getrickst. In Tabelle 3 aus dem Arbeitspapier wird es spannend: Am Jahresende schrumpfen G-SIBs ihre...
Jede empirische Studie ist so gut wie die Daten (und Methoden), die sie nutzt. Für empirische Kapitalmarktforschung sind naturgemäß die Kapitalmarktdaten wichtig. Datastream gehört zu den wichtigsten Datenbanken für Kapitalmarktdaten. Sie bietet den Zugang zur Vielzahl von Wertpapieren mit historisch lange zurückreichenden Zeitreihen (wichtig für Backtests) an. In diesem Blog (eher ein Vlog) erläutre ich, wie wir auf dem schnellsten Weg wichtigsten Informationen aus Datastream beziehen können.