Zweihundert Jahre Erfolg für Multi Asset

Forschungsergebnisse zu Multi Asset-Faktorprämien können durch P-Hacking beeinträchtigt werden. Bei jüngsten Untersuchungen von Robeco wurden neue historische Finanzdaten analysiert. Die Ergebnisse zerstreuen P-Hacking-Bedenken.

Um als relevant zu gelten, muss ein Faktor vor allem durch ausreichende empirische Belege gestützt sein. Fehlen solche Belege, könnten Forschungsergebnisse zu Multi Asset-Faktorprämien durch „P-Hacking“ (oder „Data Mining“) beeinträchtigt werden. Bei jüngsten Untersuchungen von Robeco wurden neue, zuvor noch nicht verwendete historische Finanzdaten analysiert. Die Ergebnisse zerstreuen jedwede „P-Hacking“-Bedenken.

Forscher müssen P-Hacking betrachten

Bei der Analyse der Belege für potenziell interessante Faktoren ist es von größter Bedeutung, dass die Forscher die Möglichkeit des „P-Hacking“ in Betracht ziehen. „P-Hacking“ bedeutet, dass Forscher tausende unterschiedliche Anlagestrategien analysieren, aber nur diejenigen dokumentieren, die die beste historische Wertentwicklung erzielt haben. Zur Entkräftung von Bedenken hinsichtlich „P-Hacking“ ist die Entdeckung neuer historischer Finanzdaten bedeutend. Auf der Suche nach solchen historischen Belegen für Faktorprämien haben Guido Baltussen, Laurens Swinkels und Pim van Vliet von Robeco kürzlich aus verschiedenen Quellen stammende internationale Marktdaten aus mehr als zwei Jahrhunderten analysiert, die sich auf eine Reihe unterschiedlicher Assetklassen beziehen.

Die drei Autoren betrachteten speziell sechs wesentliche Faktoren in Aktienindizes, bei Staatsanleihen, Währungen und Rohstoffen, wobei sie auf Daten seit 1800 zurückgriffen. Diese umfassende Datenbasis ermöglichte es Ihnen, bestimmte Faktoren zu falsifizieren, indem sie prüften, ob die zugrundeliegenden Ergebnisse lediglich Resultat von „P-Hacking“ waren. Ein Datensatz, der einen derartig langen Zeitraum abdeckt, umfasst verschiedene Phasen des Konjunkturzyklus sowie Wirtschaftskrisen. Dies ermöglicht die Analyse der Sensitivität von Faktorprämien gegenüber unterschiedlichen Rahmenbedingungen an den Finanzmärkten und in der Wirtschaft.

Stabile Faktoren

Die Autoren identifizierten signifikante, stabile und robuste Prämien für die Faktoren Momentum, Value, Seasonality und Carry in vier unterschiedlichen Assetklassen. Sie konnten das Vorhandensein eines Low Risk-Effekts an den Aktienmärkten dokumentieren, nicht aber an anderen Märkten. Dies steht im Einklang mit den gängigen Erklärungen für den Low Risk-Effekt. Sie fanden auch heraus, dass die Faktoren Momentum, Value, Seasonality und Carry im Rahmen der Portfoliodiversifikation in positiver Weise zusammenwirken. Die Autoren zeigten außerdem, dass der Time Series-Trend und das Cross Sectional-Momentum im Wesentlichen ähnliche Faktoren darstellen. Des Weiteren legten sie dar, das Multi Asset-Faktorstrategien statistisch hochsignifikante Sharpe Ratios in der Größenordnung zwischen 0,5 und 1,2 ermöglichten und positive Ergebnisse in nahezu allen zehn-Jahres-Zeiträumen seit 1800 abwarfen.

Die Faktorprämien sind über den Konjunkturzyklus hinweg robust, das heißt in Bullen- und Bärenmärkten, in Rezessionen und Boomphasen, in Krisenzeiten sowie in Wachstums- und Blütephasen. Untersucht wurde auch das Risiko eines Markteinbruchs als mögliche Erklärung für diese Faktorprämien, doch fanden sich kaum Belege dafür.

Multi-Asset Factor Investing

Insgesamt liefern die Autoren überzeugende empirische Belege dafür, dass die meisten Faktorprämien in allen wesentlichen Assetklassen präsent, ökonomisch robust und im Zeitverlauf stabil sind. Es ist sehr unwahrscheinlich, dass sie lediglich das Ergebnis von „Data Mining“ sind. Dies stützt die Annahme, dass sie auch in Zukunft gegeben sein werden.




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