Faktorprämien auch out-of-sample robust
Globale Faktorprämien sind mehrheitlich auch bei einer Out-of-Sample-Betrachtung robust und lassen sich nicht durch makroökonomische Risiken erklären. Um die Robustheit der Faktoren zu prüfen, konstruieren Guido Baltussen und Laurens Swinkels von der Erasmus University Rotterdam sowie Pim Van Vliet von Robeco in einem Researchpaper ein mehr als 200 Jahre umfassendes Datensample. Untersucht werden u.a. die Faktoren Value, Momentum und Betting-Against-Beta in den Asset-Klassen Aktien, Rohstoffe, Staatsanleihen sowie Währungen. Zunächst zeigen die Autoren, dass sich durch Verwendung alternativer Testverfahren und strengerer Signifikanzkriterien für den üblichen Beobachtungszeitraum 1981 bis 2011 die statistische Signifikanz der Faktoren verschlechtert.
Wird der Beobachtungszeitraum auf die Jahre 1800 bis 1980 und 2012 bis 2016 verlagert, was für die meisten Faktoren eine Out-of-Sample-Betrachtung darstellt, verändern sich die Ergebnisse: Im Gegensatz zu anderen Arbeiten lässt sich out-of-sample keine Verringerung der Faktorprämien feststellen. Auch statistisch bestehen hohe Signifikanzen – unabhängig von der gewählten Testmethode. Ausnahme ist der Betting-against-Beta-Faktor außerhalb des Aktienmarktes. Insgesamt halten die Autoren fest, dass die untersuchten Faktoren robust sind und nicht auf Data Mining basieren. 
Quelle: Baltussen, Swinkels, Van Vliet, 2019
(graue/schwarze Linie: t-Statistik von 1,96/3,00; Werte über den Balken sind Bayessche p-Werte)
Zuletzt zeigen die Autoren, dass die Faktoren untereinander weitgehend unkorreliert sind und sich nicht durch andere Aspekte wie Markt- oder Makro-Risiken erklären lassen.
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