Markteffizienzhypothese

Die Markteffizienzhypothese oder Effizienzmarkthypothese (englisch efficient market hypothesis; kurz EMH) ist eine mathematisch-statistische Theorie der Finanzökonomik, die besagt, dass Marktpreise alle verfügbaren Informationen widerspiegeln. Eine direkte Konsequenz ist, dass kein Marktteilnehmer dem Markt langfristig überlegen sein kann, außer durch Glück oder Nutzung nicht-öffentlicher Informationen.

Allgemeines

Marktpreise sollten ausschließlich auf neue Informationen reagieren und daher einen zufälligen Verlauf (englisch random walk) aufweisen.[1]

Wesentliche Beiträge zur EMH lieferten Bachelier (1900), Samuelson (1965) und vor allem Eugene Fama.[2][3][1] Dieser systematisierte 1970 in einem einflussreichen Review-Paper die wesentlichen theoretischen und empirischen Forschungsergebnisse.[1] Außerdem operationalisierte Fama erstmals die EMH und lieferte eine Reihe von empirischen Tests.[1] Die EMH kann nur zusammen mit einem Risikomodell formuliert werden (Verbundhypothese).[4] Die Finanzökonomie untersucht daher seit den 1980er Jahren Marktanomalien, das heißt Abweichungen vom jeweils spezifizierten Asset-Pricing bzw. Risikomodell.[5] In der Regel handelt es sich dabei um Abweichungen vom CAPM.[6]

Die EMH stellt eine theoretische Grundlage der modernen Portfoliotheorie dar.[7] Außerdem bildet die EMH das Fundament des passiven Investierens mit Indexfonds.[8][9]

Im Jahr 2013 wurden Eugene Fama zusammen mit Robert J. Shiller und Lars Peter Hansen für ihre Arbeiten zur empirischen Analyse von Märkten (bzw. „for their empirical analysis of asset prices“) mit dem Alfred-Nobel-Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften ausgezeichnet.[10]

Geschichte

Die Beobachtung, dass Aktienkurse einen zufälligem Verlauf (random walk) aufweisen, wurde zuerst 1900 durch den französischen Mathematiker Louis Bachelier gezeigt.[2] Allerdings haben Wirtschaftshistoriker in Jules Regnault einen noch früheren Vertreter der Random-Walk-Theorie gefunden.[11] Bacheliers Arbeit wurde von verschiedenen Mathematikern wie Joseph L. Doob, William Feller und Andrey Kolmogorov zitiert.[11][12]

1940 argumentierte Friedrich August von Hayek, dass Märkte die effizienteste Weise wären, die dispers verteilten Informationen in einer Gesellschaft zu aggregieren. Durch die Möglichkeit, von privaten Informationen zu profitieren, bestünde ein großer Anreiz für Marktteilnehmer, diese Informationen für Transaktionen zu nutzen. Dadurch würden Marktteilnehmer für effizientere Marktpreise sorgen.[13]

In den 1960er Jahren nahm das Interesse an der EMH weiter zu, da es nun möglich war, mit Computern viele Aktienkurse schnell und effizient miteinander zu vergleichen.[14] Bacheliers Dissertation wurde wieder publiziert.[15] 1965 veröffentlichte Eugene Fama seine Dissertation, in welcher er statistisch-empirische Untersuchungen der Random-Walk-Theorie vorlegte.[16] Im selben Jahr präsentierte Paul Samuelson einen mathematischen Beweis, dass Preise in effizienten Märkten einem random walk folgen müssen.[3] Daher ergibt sich eine sehr enge Verbindung von EMH und Random-Walk-Theorie. Samuelsons Beweis wird häufig zusammen mit dem empirisch beobachteten random walk von Aktienkursen als Argument für die EMH angeführt. Dabei handelt es sich aber um einen logischen Fehlschluss.[14] Aus den empirisch beobachteten zufälligen Verläufen kann nicht geschlossen werden, dass Aktienmärkte deshalb effizient seien. Darauf weist Samuelson am Ende seines Beweises selbst hin: „From a nonempirical base of axioms you never get empirical results.“ (Von einer nicht-empirischen axiomatischen Basis erhält man niemals empirische Ergebnisse.)[3] 1970 publizierte Eugene Fama dann eine Untersuchung, in welcher er sowohl die theoretische Basis als auch die empirischen Forschungen zur EMH systematisierte. Außerdem präzisierte und erweiterte Famas Untersuchung die theoretische Basis und präsentierte empirisch überprüfbare Tests für die EMH.[1]

Grundlagen

Die Markteffizienzhypothese besagt, dass die Preise, die in einem Markt erzielt werden, sämtliche Informationen reflektieren, die in diesem Markt verfügbar sind.

Dies ist gleichbedeutend mit der Aussage, dass der Markt rationale Erwartungen hat. Eine rationale Erwartung bedeutet nicht zwingend, dass die Mehrheit der Marktteilnehmer rational (oder auch nur informiert) sein müssen, sondern lediglich, dass die Gesamteinschätzung (Erwartungswert) der Marktteilnehmer rational ist.[17][18]

In einem Markt, in dem man stets zu Preisen kaufen/verkaufen kann, die sämtliche Informationen reflektieren, kann man davon ausgehen, dass man nie zu teuer kauft und nie zu billig verkauft. In der Konsequenz würde daraus auch folgen: „Niemand kann erwarten, dauerhaft höhere Gewinne als der Markt(-durchschnitt) zu erzielen“.

Die Anwendung der Markteffizienzhypothese bezieht sich in aller Regel nur auf Kapitalmärkte. Informationen zu Unternehmen, Staaten und Rohstoffen führen hier bereits Sekunden nach dem Bekanntwerden zu Konsequenzen in den Kursen, was ein Indiz dafür ist, dass die Preise sehr schnell den Informationsstand des Marktes repräsentieren.

Traditionelle Märkte (Wochenmarkt, Supermarkt, Einzelhandel, Großhandel) werden generell als nicht effizient angesehen. Ein Grund dafür ist, dass der Käufer hier in der Regel ein erhebliches Informationsdefizit gegenüber dem Verkäufer hat und dass ein Handel hier nicht immer mit Gewinnabsicht (sondern z. B. mit Konsumabsicht) getätigt wird.

Beispiel
Die Challenger explodierte 73 Sekunden nach dem Start. Alle 7 Besatzungsmitglieder wurden getötet.

Ein klassisches Beispiel zur Illustration der EMH in der wissenschaftlichen Literatur ist die Challenger-Katastrophe.[19][20] Dabei kam es am 28. Januar 1986 um 11:39 Uhr beim Start des Space-Shuttles Challenger zu einem schweren technischen Versagen, das mit der Explosion des Shuttles endete. Die gesamte siebenköpfige Besatzung kam bei der Tragödie zu Tode.[21]

8 Minuten später erreichte die Nachricht die Börsen über den Dow Jones News Wire.[19] In der Folge kam es zu einem starken Handel aller Aktien der an dem Bau des Space-Shuttles beteiligten Unternehmen, d. h. Lockheed Martin, Morton Thiocol, Rockwell International und Martin Marietta. Alle Aktien fielen fast unmittelbar um etwa 2–3 %, außer Morton Thiocol, dessen Kurs im Verlauf des Tages um 12 % einbrach. Der Markt identifizierte also die von Morton Thiocol hergestellten Booster Raketen als die wahrscheinliche Hauptursache für den Crash und innerhalb von Stunden wurde diese Information im Aktienkurs berücksichtigt.[22] Eine 6 Monate später beginnende öffentliche Untersuchung des Vorfalls, in der auch der Physiknobelpreisträger Richard Feynman aussagte, ermittelte Morton Thiocols fehlerhafte Bauteile als Hauptursache der Challenger-Katastrophe.[23]

Der Markt hatte also bereits am Tag der Katastrophe die korrekte Ursache angenommen und mit dem Kursverlust von 12 % die Kosten für das Unternehmen berechnet, die sich aus den späteren Schadensersatzforderungen und Reparaturkosten ergeben würden.[24]

Operationalisierung

Eugene Fama hat die EMH erstmals operationalisiert.[1] Dazu hat er 3 Grade von Markteffizienz vorgelegt und empirische Tests präsentiert.[1] Dies bezieht sich auf die Kernaussage der EMH, nämlich dass Preise alle verfügbaren Informationen widerspiegeln. Die 3 Grade spezifizieren, was genau unter „allen verfügbaren Informationen“ zu verstehen ist. Das heißt, sie geben an, was die Menge der verfügbaren Informationen darstellt.[1]

Schwache EMH

Die schwache Form der EMH nimmt an, dass alle historischen Preisverläufe eingepreist sind.[1] Daraus folgt, dass aus den Kursverläufen der Vergangenheit nicht auf Kurse in Gegenwart und Zukunft geschlossen werden kann.[25] Wenn diese Variante der Effizienz vorliegt, dürfte man mit Technischer Analyse keinen Informationsvorsprung erzielen können.[1][26]

Mittelstrenge EMH

Die mittelstrenge Form der EMH nimmt an, dass zusätzlich zu den Informationen der schwachen EMH auch alle weiteren öffentlichen Informationen eingepreist sind.[1][25] Dazu gehören zum Beispiel Geschäftsberichte, Jahresabschlüsse, Konjunkturindikatoren und Wertpapieranalysen von Finanzanalysten.[1] Fundamentalanalyse wäre demnach sinnlos, weil alle öffentlich verfügbaren Informationen schon eingepreist seien.[1][27][26]

Strenge EMH

Die strenge Form der EMH nimmt an, dass alle marktrelevanten Informationen im Kurs enthalten sind. Das schließt alle öffentlichen und Insider-Informationen ein.[1] Demnach wäre Insiderhandel unmöglich.[26]

Verbundhypothese

Fama weist bei empirischen Überprüfungen der EMH auf das Verbundhypothesen-Problem hin. Es ist nicht möglich, die Markteffizienzhypothese zu testen, ohne zugleich ein Asset-Pricing-Modell zu spezifizieren. Anomalien sind dann entweder durch Marktineffizienzen oder ein falsches Asset-Pricing-Modell zu erklären. Fama zufolge kann die EMH daher per se nicht getestet werden. Denn ein Test der Markteffizienzhypothese ist zugleich ein Test des zugrundegelegten Asset-Pricing-Modells.[4]

Empirische Überprüfung
  • Empirische Tests der schwachen Effizienz zeigten, dass diese in der Realität gegeben ist. Eine serielle Korrelation von Kursen besteht höchstens kurzfristig, ein systematisches Ausnutzen von Informationen erfolgt aufgrund der Transaktionskosten nicht.[1][28]
  • Empirische Untersuchungen zu der mittelstarken Effizienz kommen tendenziell zu einer Bestätigung. Aufgrund von methodischen Problemen sind diese Ergebnisse jedoch mit Vorsicht zu behandeln.[28]
  • In der Literatur herrscht weitgehend Einigkeit, dass starke Effizienz in der Realität nicht vorkommt. Bei Veröffentlichung wichtiger Informationen sind an den Börsen regelmäßig signifikante Kursveränderungen zu beobachten, die Informationen können nicht schon vorher eingepreist gewesen sein.[28] Mehr noch, vor Veröffentlichung sind häufig abnormale Kursbewegungen zu beobachten, die nur mit Insiderhandel zu erklären sind.[29]

Untersuchungen von amerikanischen mutual funds kamen zu dem Ergebnis, dass eine Mehrzahl dieser aktiv-gemanagten Investmentfonds gegenüber einem marktneutralen Portfolio keine systematische Überrendite liefert. Dies ist im Rahmen der EMH erklärbar und wird durch diese vorhergesagt.[30][31][32] Wenn man die höheren Kosten dieser Fonds abzieht, bieten sie im Durchschnitt keinen Mehrwert gegenüber passiven Indexfonds.[30]

Bei empirischen Überprüfungen der EMH wurden Anomalien gefunden, wie z. B. Kalenderanomalien („Januareffekt“), Über- und Unterreaktionen und längere Phasen der Übertreibung (Spekulationsblasen).[33][34] Allerdings sind solche Anomalien Gelegenheiten für Arbitrage-Geschäfte. Der Januar-Effekt verschwand sehr schnell nach seiner Veröffentlichung.[35]

In der Forschung relevante Anomalien, die ein Problem für die EMH bzw. das klassische CAPM Asset-Pricing-Modell darstellen, sind etwa das Size und Value Premium. Darunter versteht man die systematische Überrendite von kleinen Firmen (Size), bzw. billig bewerteten Unternehmen, relativ zu einer fundamentalen Unternehmenskenngröße (Value).[36][37] Eugene Fama und Kenneth French konnten diese Anomalien im Rahmen der EMH durch eine Modifikation des Asset-Pricing-Modells erklären, indem sie ein Dreifaktorenmodell einführten, welches Aktienrenditen auf 3 statistisch unabhängige Risikofaktoren zurückführt.[6][38]

In einem Review-Paper weist Fama darauf hin, dass die bisherigen Studien von Verhaltensökonomen zu systematischen Marktanomalien keine relevanten Ergebnisse produziert hätten. Die präsentierten Anomalien lassen sich durch Zufall erklären und waren nur kurzfristig, aber nicht langfristig messbar.[39]

Meinungen von Ökonomen

Seit Ende der 1970er Jahre wird die Markteffizienzhypothese in Zweifel gezogen. Alternative Erklärungen zur Preisbildung und Informationsverarbeitung von Märkten vertreten Robert J. Shiller, Paul Krugman, Daniel Kahneman, Amos Tversky und Richard Thaler.[40]

“It should be obvious to the most casual and unsophisticated observer by volatility arguments like those made here that the efficient markets model must be wrong … The failure of the efficient markets model is thus so dramatic that it would seem impossible to attribute the failure to such things as data errors, price index problems, or changes in tax law.”

„Für den zwanglosen und ehrlichen Beobachter sollte aufgrund der Volatilitätsargumente wie den hier dargestellten klar sein, dass die Markteffizienzhypothese falsch sein muss … Das Scheitern des Modells der Markteffizienzhypothese ist so dramatisch, dass es unmöglich erscheint, das Scheitern solchen Dingen wie Datenfehlern, Problemen des Preisindex oder Änderungen im Steuerrecht zuzuschreiben.“

– Robert J. Shiller, 1981[33]

Paul Samuelson bezeichnete Aktienmärkte als „mikroeffizient“ aber „makroineffizient“. Damit ist gemeint, dass die EMH sehr viel besser das Verhalten von Einzelaktien beschreibt, als das Verhalten des Aktienmarktes als Ganzen.[41]

Sanford J. Grossman und Joseph E. Stiglitz haben gezeigt, dass vollständig effiziente Märkte unmöglich sind, da Informationen mit Kosten verbunden sind. Diejenigen Marktteilnehmer, welche diese Kosten tragen, erhalten in effizienten Märkten keine Kompensation, weshalb die Liquidität effizienter Märkte bei null liegt. Daher können Märkte nicht vollständig effizient sein.[42] Dieser Sachverhalt wird auch als das Grossmann-Stiglitz-Paradox bezeichnet.[43]

Siehe auch

Literatur
  • Eugene F. Fama: Efficient Capital Markets, A Review of Theory and Empirical Work. In: Journal of Finance, Band 25, 1970, S. 383–417.
  • Burton G. Malkiel: A Random Walk Down Wall Street. W.W.Norton and Company, 2007, ISBN 0-393-06245-7.
  • T. Gudehus: 5.10 Markteffizienz und Selbstregelung. In: Dynamische Märkte, Praxis, Strategien und Nutzen für Wirtschaft und Gesellschaft. Springer, Berlin / Heidelberg / New-York 2007, ISBN 978-3-540-72597-8, S. 113 ff.

Einzelnachweise
  1. Eugene F. Fama: Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. In: The Journal of Finance. Band 25, Nr. 2, 1970, ISSN 0022-1082, S. 383–417, doi:10.2307/2325486, JSTOR:2325486.
  2. Mark Davis: Louis Bachelier’s Theory of Speculation: the Origins of Modern Finance. Princeton University Press, 2011, ISBN 978-1-4008-2930-9.
  3. Paul A. Samuelson: Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. [s.n.], OCLC 848982153.
  4. E. F. Fama: Efficient Capital Markets II. In: Journal of Finance. Band 46, Nr. 5, 1991, S. 1575–1617.
  5. G. William Schwert: Chapter 15 Anomalies and market efficiency. In: Handbook of the Economics of Finance. Band 1. Elsevier, 2003, ISBN 978-0-444-51363-2, S. 939–974, doi:10.1016/s1574-0102(03)01024-0.
  6. Eugene F. Fama, Kenneth R. French: The Cross-Section of Expected Stock Returns. In: The Journal of Finance. Band 47, Nr. 2, Juni 1992, S. 427–465, doi:10.1111/j.1540-6261.1992.tb04398.x.
  7. Edwin J. Elton: Modern portfolio theory and investment analysis. 6th ed Auflage. J. Wiley & Sons, New York 2003, ISBN 0-471-23854-6.
  8. Frank K. Reilly: Investment Analysis & Portfolio Management. ISBN 978-0-17-041603-0, S. 186.
  9. Patrick Bernau: Eugene Fama: Der Markt weiß alles. In: FAZ.net. (Online [abgerufen am 9. Juli 2020]).
  10. Nobelkomitee
  11. Franck Jovanovic: Bachelier: Not the forgotten forerunner he has been depicted as. An analysis of the dissemination of Louis Bachelier’s work in economics. In: The European Journal of the History of Economic Thought. Band 19, Nr. 3, Juni 2012, ISSN 0967-2567, S. 431–451, doi:10.1080/09672567.2010.540343.
  12. Robert Jarrow, Philip Protter: A short history of stochastic integration and mathematical finance: the early years, 1880–1970. In: Institute of Mathematical Statistics Lecture Notes - Monograph Series. Institute of Mathematical Statistics, Beachwood, Ohio, USA 2004, ISBN 978-0-940600-61-4, S. 75–91, doi:10.1214/lnms/1196285381.
  13. F. A. Hayek: The Use of Knowledge in Society. In: The American Economic Review. Band 35, Nr. 4, 1945, ISSN 0002-8282, S. 519–530, JSTOR:1809376.
  14. Colin Read: The efficient market hypothesists: Bachelier, Samuelson, Fama, Ross, Tobin and Shiller. ISBN 978-0-230-27421-1.
  15. Paul H. Cootner: The random character of stock market prices. Risk, 2000, ISBN 1-899332-84-7 (©1964).
  16. E. F. Fama: The Behavior of Stock Market Prices. In: Journal of Business. Band 38, 1965, S. 34–105.
  17. E. F. Fama: Random Walks in Stock Market Prices. In: Financial Analysts Journal. Band 21, 1965, S. 55–59.
  18. Burton G. Malkiel: Random Walk down Wall Street. W.W.Norton and Company, 2007, ISBN 0-393-06245-7, S. 246.
  19. Laurence E. Blose, Robin Bornkamp, Marci Brier, Kendis Brown, Jerry Frederick: Catastrophic events, contagion, and stock market efficiency: the case of the space shuttle challenger. In: Review of Financial Economics. Band 5, Nr. 2, Januar 1996, S. 117–129, doi:10.1016/S1058-3300(96)90010-5.
  20. Michael T Maloney, J. Harold Mulherin: The complexity of price discovery in an efficient market: the stock market reaction to the Challenger crash. In: Journal of Corporate Finance (= Market Microstructure and Corporate Finance). Band 9, Nr. 4, 1. September 2003, ISSN 0929-1199, S. 453–479, doi:10.1016/S0929-1199(02)00055-X (sciencedirect.com [abgerufen am 14. August 2022]).
  21. Karen Workman: The Challenger Space Shuttle Disaster, 30 Years Later. In: The New York Times. 28. Januar 2016, ISSN 0362-4331 (nytimes.com [abgerufen am 14. August 2022]).
  22. Daniel Gross: The disaster market. 8. August 2003, abgerufen am 14. August 2022 (englisch).
  23. Richard P. Feynman: "Kümmert Sie, was andere Leute denken?" neue Abenteuer eines neugierigen Physikers. Unveränd. Taschenbuchausg Auflage. München 1996, ISBN 978-3-492-22166-5.
  24. The Wisdom of Crowds - The Story of The Stock Market’s Reaction to the Challenger Explosion. 28. Januar 2020, abgerufen am 14. August 2022 (amerikanisches Englisch).
  25. Wolfgang Breuer: Definition: Effizienz des Kapitalmarkts. Abgerufen am 30. Juli 2020.
  26. Manfred Steiner, Christoph Bruns: Wertpapiermanagement: professionelle Wertpapieranalyse und Portfoliostrukturierung. 8., überarb. und erw. Auflage. Schäffer-Poeschel, Stuttgart 2002, ISBN 3-7910-1992-9, S. 41 ff.
  27. Bertram Scheufele, Alexander Haas: Medien und Aktien. VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2008, ISBN 978-3-531-15751-1, S. 27.
  28. Michael Heun: Finanzmarktsimulation mit Multiagentensystemen. Deutscher Universitäts-Verlag, 2007, ISBN 978-3-8350-0937-0, S. 95.
  29. Arthur J. Keown, John M. Pinkerton: Merger Announcements and Insider Trading Activity: An Empirical Investigation. In: The Journal of Finance. Band 36, Nr. 4, September 1981, S. 855, doi:10.2307/2327551, JSTOR:2327551 (englisch).
  30. Eugene F. Fama, Kenneth R. French: Luck versus Skill in the Cross-Section of Mutual Fund Returns. In: The Journal of Finance. Band 65, Nr. 5, 2010, ISSN 1540-6261, S. 1915–1947, doi:10.1111/j.1540-6261.2010.01598.x.
  31. Alan Crane, Kevin Crotty: How Skilled Are Security Analysts? In: The Journal of Finance. Band 75, Nr. 3, Juni 2020, ISSN 0022-1082, S. 1629–1675, doi:10.1111/jofi.12890.
  32. Jonathan Berk, Richard Green: Mutual Fund Flows and Performance in Rational Markets. National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA Oktober 2002, doi:10.3386/w9275.
  33. Ann-Christine Schulz: Die Rolle der Finanzanalysten bei der Verbreitung von Managementkonzepten. Gabler Verlag, 2011, ISBN 978-3-8349-3016-3, S. 55.
  34. Christian Christen: Politische Ökonomie der Alterssicherung – Kritik der Reformdebatte um Generationengerechtigkeit, Demographie und kapitalgedeckte Finanzierung. Metropolis-Verlag, Marburg 2011, S. 398.
  35. Burton G Malkiel: The Efficient Market Hypothesis and Its Critics. In: Journal of Economic Perspectives. Band 17, Nr. 1, 1. Februar 2003, ISSN 0895-3309, S. 59–82, doi:10.1257/089533003321164958.
  36. Rolf W. Banz: The relationship between return and market value of common stocks. In: Journal of Financial Economics. Band 9, Nr. 1, 1. März 1981, ISSN 0304-405X, S. 3–18, doi:10.1016/0304-405X(81)90018-0.
  37. Barr Rosenberg, Kenneth Reid, Ronald Lanstein: Persuasive evidence of market inefficiency. In: The Journal of Portfolio Management. Band 11, Nr. 3, 30. April 1985, ISSN 0095-4918, S. 9–16, doi:10.3905/jpm.1985.409007.
  38. Eugene F. Fama, Kenneth R. French: Common risk factors in the returns on stocks and bonds. In: Journal of Financial Economics. Band 33, Nr. 1, 1. Februar 1993, ISSN 0304-405X, S. 3–56, doi:10.1016/0304-405X(93)90023-5.
  39. Eugene F. Fama: Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance. ID 15108. Social Science Research Network, Rochester, NY 1. Februar 1997, doi:10.2139/ssrn.15108 (ssrn.com [abgerufen am 30. Dezember 2020]).
  40. Robert J Shiller: From Efficient Markets Theory to Behavioral Finance. In: Journal of Economic Perspectives. Band 17, Nr. 1, 1. Februar 2003, ISSN 0895-3309, S. 83–104, doi:10.1257/089533003321164967 (aeaweb.org [abgerufen am 30. Dezember 2020]).
  41. Jeeman Jung, Robert J. Shiller: Samuelson’s Dictum and the Stock Market. In: Economic Inquiry. Band 43, Nr. 2, 2005, ISSN 1465-7295, S. 221–228, doi:10.1093/ei/cbi015.
  42. Sanford J. Grossman, Joseph E. Stiglitz: On the Impossibility of Informationally Efficient Markets. In: The American Economic Review. Band 70, Nr. 3, 1980, ISSN 0002-8282, S. 393–408, JSTOR:1805228.
  43. Matt Levine: Good Investors Make Investing Harder. In: Bloomberg News. 3. Juli 2019, abgerufen am 5. Juli 2020 (englisch).
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