Dynamisches Faktormodell zur Schätzung von Aktienrenditen
Traditionelle Multi-Faktor-Modelle zur Erklärung von Aktienrenditen berücksichtigen Risikofaktoren wie Value oder Size über eigene Parameter in den Schätzungen. Im Gegensatz dazu wird in der Forschungsarbeit „Multi-Dimensional Risk and Performance Analysis for Equity Portfolios“ von Kevin Giron, Lionel Martellini und Vincent Milhau vom EDHEC-Risk Institute eine Reihe verschiedener Risikofaktoren als Input-Parameter für die Schätzung eines einzelnen Marktfaktors genutzt. So entsteht ein Ein-Faktor-Modell, dessen Conditional Beta von den gleichen Parametern abhängt, wie bei Multi-Faktor-Modellen. Dieses Verfahren, genannt Fundamental Beta, wird für drei Anwendungsbeispiele getestet. Zunächst überprüfen die Autoren die Einflüsse der Risikofaktoren und Sektoreigenschaften auf die Aktienperformance, wobei zwischen Marktfaktor und abnormalen Renditen unterschieden wird. Für ein gleichgewichtetes US-Aktienportfolio ergeben sich beispielsweise positive Einflüsse des Book-to-Market-Verhältnisses.
Quelle: Giron, Martellini, Milhau (2016)
Im Gegensatz zu klassischen Schätzungen, bei denen die Faktor-Exposures über rollierende Zeiträume betrachtet werden, berücksichtigt der Fundamental-Beta-Ansatz nur die aktuellsten Charakteristika der Einzeltitel. Es zeigt sich, dass dieses Verfahren besser geeignet ist, die tatsächlichen Risikofaktor-Exposures zu ermitteln, da bei rollierenden Zeiträumen Veränderungen geglättet und neue Informationen so erst mit Zeitverzögerung Einfluss finden. Vor diesem Hintergrund wird der Fundamental-Beta-Ansatz als zukunftsorientierter angesehen. Abschließend testen die Autoren, ob ihr Verfahren die Preisentwicklung von Aktien besser beschreibt als andere Modelle, darunter ein klassisches CAPM und ein Carhart-Modell. Der unerklärte Teil der Aktienperformance ist beim fundamentalen Ansatz mit zeitvariablem Faktorexposure am geringsten.
Quelle: Giron, Martellini, Milhau (2016)
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