If an asset can achieve excess returns that are not explained by the pricing model, then this phenomenon can be called an anomaly. However, since the knowledge of the genuine pric- ing model is limited, there are always many indicators, that can be derived from financial or quantitative information provided by companies, and the portfolios constructed with them as variables meet the definition of anomaly. Risk compensation, mispricing, and data mining are the three most popular reasons behind anomalies. Risk compensation means that investors receive returns at the expense of taking risks. Mispricing, on the other hand, implies that investors can earn risk-free excess returns through a prudent investment strategy. For spurious anomalies obtained from data mining, effective identi- fication can help avoid overfitting problems. Using the vine copula approach, this master thesis examines the main drivers behind 20 market anomalies under different anomaly return scenarios. According to our research, market anomalies are primarily caused by mispricing, rather than by risk compensation. However, they are most likely the result of data mining when the anomaly returns are low. The findings are robust in different multi-factor models and changes in stock classification criteria to a certain degree. This also represents a refutation of the market efficiency hypothesis, which posits that financial markets are efficient and that prices reflect all available information, to some extent.     «

If an asset can achieve excess returns that are not explained by the pricing model, then this phenomenon can be called an anomaly. However, since the knowledge of the genuine pric- ing model is limited, there are always many indicators, that can be derived from financial or quantitative information provided by companies, and the portfolios constructed with them as variables meet the definition of anomaly. Risk compensation, mispricing, and data mining are the three most popular reasons behind an...     »

Wenn ein Asset in der Lage ist, U ̈berschussrenditen zu erzielen, die nicht durch das Preis- modell erkla ̈rt werden ko ̈nnen, dann kann dieses Ph ̈anomen als Anomalie bezeichnet wer- den. Da das Wissen u ̈ber das echte Preismodell jedoch immer begrenzt ist, gibt es immer viele Indikatoren, die aus finanziellen oder quantitativen Informationen von Unternehmen abgeleitet werden k ̈onnen. Mit ihnen als Variablen konstruierte Portfolios erfu ̈llen die Definition einer Anomalie. Risikoausgleich, Fehlbewertung und Data Mining sind die drei ha ̈ufigsten Gru ̈nde fu ̈r Anomalien. Risikokompensation bedeutet, dass der Investor eine Rendite auf Kosten der U ̈bernahme eines Risikos erha ̈lt. Fehlbewertung hingegen be- deutet, dass der Investor durch eine vorsichtige Anlagestrategie eine U ̈berrendite erzie- len kann. Eine wirksame Identifizierung der aus dem Data Mining gewonnenen falschen Anomalien kann dabei helfen, Probleme der U ̈beranpassung zu vermeiden. Unter Verwen- dung des Vine-Copula-Ansatzes werden in dieser Masterarbeit die Haupttreiber hinter 20 Marktanomalien unter verschiedenen Anomalie-Rendite-Szenarien untersucht. Unseren Untersuchungen zufolge werden Marktanomalien hauptsa ̈chlich eher durch Fehlbewertun- gen als durch Risikokompensation verursacht. Wenn die Anomalierenditen niedrig sind, sind sie jedoch ho ̈chstwahrscheinlich das Ergebnis von Data Mining. Die Ergebnisse sind robust gegenu ̈ber verschiedenen Multifaktormodellen und bis zu einem gewissen Grad gegenu ̈ber A ̈nderungen der Kriterien fu ̈r die Aktienklassifizierung. Sie stellen auch eine Widerlegung der Markteffizienzhypothese dar, die davon ausgeht, dass die Finanzma ̈rkte effizient sind und die Preise bis zu einem gewissen Grad alle verfu ̈gbaren Informationen widerspiegeln.     «

Wenn ein Asset in der Lage ist, U ̈berschussrenditen zu erzielen, die nicht durch das Preis- modell erkla ̈rt werden ko ̈nnen, dann kann dieses Ph ̈anomen als Anomalie bezeichnet wer- den. Da das Wissen u ̈ber das echte Preismodell jedoch immer begrenzt ist, gibt es immer viele Indikatoren, die aus finanziellen oder quantitativen Informationen von Unternehmen abgeleitet werden k ̈onnen. Mit ihnen als Variablen konstruierte Portfolios erfu ̈llen die Definition einer Anomalie. Risikoausgleich, Feh...     »