Langfristanalyse von Faktorprämien

Ein Team um Antti Ilmanen von AQR Capital hat in einem Researchpaper die langfristige Performance von Faktorprämien sowie ökonomische Einflussfaktoren auf deren Entwicklung untersucht. Dabei analysieren die Autoren die vier Prämien Value, Momentum, Carry und Defensive in sechs Asset-Klassen. Je nach Asset-Klasse gehen die Daten bis ins Jahr 1877 zurück, meist starten die Zeitreihen in den 1920er Jahren. Damit können die Autoren die In-Sample-Periode, in der die Faktorprämien ermittelt wurden, mit einer Prä- und einer Post-Sample-Periode vergleichen. In diesen beiden Out-of-Sample-Perioden sind die Faktorprämien um rund ein Drittel kleiner als in-Sample. Da es allerdings keinen wesentlichen Unterschied zwischen der ursprünglichen Asset-Klasse – US-Aktien – und anderen Asset-Klassen gibt, schließen die Autoren, dass Data Mining nicht der Grund für die Existenz der Faktorprämien ist. Auch gibt es keinen Hinweis, dass Arbitrage die Prämien in der jüngeren Vergangenheit verringert hätte.

Quelle: Ilmanen, Israel, Moskowitz, Thapar, Wang, 2019

Gestützt wird diese Erkenntnis durch die zwar geringen aber zeitlich stabilen positiven Korrelationen der einzelnen Faktorprämien über verschiedene Asset-Klassen hinweg. Im zweiten Schritt wird untersucht, ob makroökonomische Variablen wie Konjunktur, Zinsen, politische oder Volatilitätsrisiken, Liquidität oder Sentiment die Faktorprämien beeinflussen bzw. erklären können. Es zeigt sich, dass keine dieser Variablen einen konsistenten Einfluss auf die Faktorprämien hat.

Quelle: Ilmanen, Israel, Moskowitz, Thapar, Wang, 2019

Zuletzt wird die Variabilität der Faktorprämien analysiert, die im Zeitverlauf erheblich ist. Zwar können Timing-Modelle teilweise in geringem Umfang die Entwicklung der Faktorprämien prognostizieren. Da solche Timing-Strategien allerdings mit einer deutlichen Ausweitung von Turnover und Transaktionskosten einhergehen, lässt sich dies nicht in einer profitable Trading-Strategie ausnutzen.


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