Die historische durchschnittliche Rendite des europäischen Aktienmarkts variiert je nach Land und Index, liegt aber in einem ähnlichen Bereich wie in den USA, wenn man langfristige Zeiträume betrachtet. Eine wichtige Quelle für solche Daten sind der MSCI Europe Index und der STOXX Europe 600, die große Teile des europäischen Aktienmarkts abdecken.
### Langfristige durchschnittliche Rendite:
- **MSCI Europe Index:** Die durchschnittliche jährliche nominale Rendite für den MSCI Europe Index lag in den letzten Jahrzehnten bei etwa **8–10 %**, ähnlich wie in den USA.
- **STOXX Europe 600:** Der STOXX Europe 600 hat eine langfristige nominale durchschnittliche Rendite von etwa **7–9 %** pro Jahr.
### Inflationsbereinigte (reale) Rendite:
Nach Berücksichtigung der Inflation (reale Rendite) liegt die langfristige durchschnittliche Rendite bei **5–7 %** pro Jahr, abhängig von den jeweiligen Wirtschaftsbedingungen in den europäischen Ländern.
### Unterschiede je nach Land:
Die Renditen können je nach Land variieren:
- **Deutschland (DAX):** Langfristig hat der deutsche Aktienindex DAX eine jährliche Rendite von etwa **7–9 %** erzielt, wobei auch hier Dividenden eine bedeutende Rolle spielen.
- **Vereinigtes Königreich (FTSE 100):** Der britische FTSE 100 hat eine ähnliche historische durchschnittliche Rendite von etwa **6–8 %** pro Jahr.
- **Frankreich (CAC 40):** Der französische CAC 40 lag ebenfalls bei etwa **7–9 %** pro Jahr.
### Einfluss von Dividenden:
Wie auch in den USA tragen Dividenden in Europa erheblich zur Gesamtperformance bei. Ein erheblicher Teil der Renditen des europäischen Aktienmarkts stammt aus der Wiederanlage von Dividenden.
### Volatilität:
Europäische Märkte haben, ähnlich wie andere globale Märkte, in kürzeren Zeiträumen eine erhebliche Volatilität aufgewiesen. Krisenzeiten wie die Finanzkrise 2008 oder die Eurokrise haben die Renditen zeitweise stark belastet, langfristig hat sich der Markt jedoch erholt.
Es ist wichtig, diese Daten im Kontext eines langfristigen Anlagehorizonts zu betrachten, da kurzfristige Schwankungen erhebliche Abweichungen von den historischen Durchschnittswerten zeigen können.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Simulate historical data for European and US markets for volatility and correlation analysis
# Let's assume we simulate data for STOXX Europe 600 and S&P 500 to show volatility and correlation trends.
np.random.seed(42)
# Generate random daily returns for two indices (STOXX Europe 600 and S&P 500) over 10 years
dates = pd.date_range(start='2014-01-01', end='2024-01-01', freq='B') # Business days only
returns_stoxx = np.random.normal(0.0005, 0.01, len(dates)) # Mean daily return of 0.05% with volatility 1%
returns_sp500 = np.random.normal(0.0006, 0.012, len(dates)) # Mean daily return of 0.06% with volatility 1.2%
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Date': dates,
'STOXX_Europe_600_Returns': returns_stoxx,
'SP500_Returns': returns_sp500
}).set_index('Date')
# Calculate rolling volatility (30-day standard deviation)
df['STOXX_Volatility'] = df['STOXX_Europe_600_Returns'].rolling(window=30).std() * np.sqrt(252)
df['SP500_Volatility'] = df['SP500_Returns'].rolling(window=30).std() * np.sqrt(252)
# Calculate rolling correlation (30-day correlation)
df['Rolling_Correlation'] = df['STOXX_Europe_600_Returns'].rolling(window=30).corr(df['SP500_Returns'])
# Plot volatility
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['STOXX_Volatility'], label='STOXX Europe 600 Volatility')
plt.plot(df.index, df['SP500_Volatility'], label='S&P 500 Volatility')
plt.title('Rolling 30-Day Volatility: STOXX Europe 600 vs. S&P 500')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Volatility (Annualized)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
# Plot rolling correlation
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['Rolling_Correlation'], label='Rolling Correlation (STOXX Europe 600 vs. S&P 500)')
plt.title('Rolling 30-Day Correlation between STOXX Europe 600 and S&P 500')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Correlation')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
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