Die Prognose von zukünftigen Renditen ist ein in der Literatur groß behandeltes Thema. Aufgrund von Modellen wie der Markteffizienzhypothese von Eugene Fama sollten Preise stets zu jeder Zeit alle vorhandenen Informationen reflektieren. Ist dies nicht der Fall, gelten Märkte als ineffizient. Ebenso sollten laut den Aussagen der Random Walk Hypothese zukünftige Preise einem Zufallspfad folgen. Der Preis von Gütern ist daher von Informationen abhängig, die erst in der Zukunft auftreten. Daher ist es unmöglich, Renditen und Preise für die Zukunft exakt vorauszusagen. Demzufolge handelt es sich bei Kalendereffekten um Finanzanomalien, die auftretende Regelmäßigkeiten von Renditen und deren Datum aufweisen. Folglich soll es daher möglich sein, in Tages- und Monatsrenditen, gewisse saisonale Muster zu erkennen. So soll unter anderem der Januar als börsenstärkster Monat des Jahres gelten, die Tagesrenditen an den einzelnen Wochentagen nicht gleichverteilt sein oder am Monatsanfang und Monatsende mit höheren Renditen als in der Monatsmitte zu rechnen sein. Diese Arbeit soll dem Leser neben einem Überblick über kapitalmarkttheoretische Inhalte bereits bekannte Kalendereffekte näher beschreiben. Zusätzlich zu den theoretischen Inhalten liefert eine empirische Untersuchung von insgesamt 11 europäischen Aktienindizes im Euroraum Aufschluss darüber, ob die vorhandenen Kalendereffekte noch immer an den Märkten nachzuweisen sind. Dazu wurde der Zeitraum vom 01.01.1990 bis zum 31.12.2015 genauer durchleuchtet. Zusätzlich wurden drei Subperioden erstellt, um Veränderungen der Effekte im Zeitverlauf feststellen zu können. Die Ergebnisse dazu liefern einen spannenden Überblick darüber, ob Kalendereffekte nur ein in der Literatur behandeltes und in der Vergangenheit auftretendes Thema sind, oder auch heutzutage noch immer erscheinen können.

Forecasting future returns has been discussed extensively in financial literature. According to Eugen Famas efficient-market hypothesis, prices should reflect all available information at any time. Failing this, markets are to be considered ineffcient. As per the random walk hypothesis, prices should follow such a random walk. Prices of goods are therefore dependent on future information. It is therefore impossible to precisely predict future prices and returns. Hence, calendar effects are market anomalies showing regularities on returns and their calendar dates. It is said that January is the strongest month of the year, that returns per day are not equally distributed over the days of the week or that beggining and end of a month show higher returns. Consequently, it should be possible to find such seasonal patterns in returns per day or month. This text presents an overview of capital market theory and known calendar effects. Additionally an empirical analysis of 11 European stock indices between January 1st, 1990 and December 31st, 2015 indicates whether the known calendar effects can still be detected. That time period has also been divided into three sub periods to better show trends over time. The results paint a fascinating picture on the occurrence of calendar effects both in the literature and on the past and present markets.