Messgrößen zur Identifikation von Finanzblasen
Mithilfe von zwei Meßgrößen, der Zentralität und dem Relative Value, lassen sich Blasen im Finanzsektor identifizieren, zeigen William Kinslaw, Mark Kritzman und David Turkington von der MIT Sloan School of Management in einem Researchpaper. Blasen werden dabei definiert als wesentliche Preisveränderungen, die sich nicht durch fundamentale Veränderungen begründen lassen. Zentralität ist ein Maß für Crowding: Es wird gemessen, in welchem Ausmaß eine Gruppe ähnlicher Assets (z.B. Aktien eines Sektors) die Return-Variabilität einer größeren Gruppe von Assets beeinflusst, zu der sie gehört (z.B. Aktien desselben Marktes in anderen Sektoren). Beispiele hierfür sind der Technologiesektor während der Technologieblase oder der Finanzsektor im Zuge der Finanzkrise. Zentralität alleine genügt jedoch nicht, da sie zwar mit Blasen einhergeht, aber kein Timing erlaubt – also nicht anzeigt, wann ein Exit angeraten ist. Diese wird daher mit dem relativen Wert, gemessen am Kurs-Buchwert-Verhältnis kombiniert. Im Aufbau der Blase steigen Zentralität und Bewertung – im anschließenden Selloff steigt die Zentralität zwar weiter (Crowding bleibt bestehen, nur in die andere Richtung), aber die Bewertung verringert sich wieder. Relative Value alleine genügt auch nicht, um eine Blase zu identifizieren, da nicht zwischen mental begründeten und unbegründeten Preisanstiegen unterschieden werden kann. 
Quelle: Kinslaw, Kritzman, Turkington, 2018
Basierend auf diesen beiden Maßen kann eine Sektor-Rotations-Strategie entwickelt werden. Ziel ist weniger, den exakten Beginn einer Blasenbildung zu erkennen, sondern vielmehr, in der Phase ansteigender Preise engagiert zu sein, und rechtzeitig vor der Umkehr der Preisbewegung einen Exit zu vollziehen. Für den Zeitraum 1985 bis 2017 ließ sich im US-amerikanischen Aktienmarkt damit über einen Sektor-Rotationsansatz (Long-Only) eine Rendite von 15,5 % p.a. erzielen. Dies entspricht einer Outperformance des S&P 500 um 4,2 Prozentpunkte jährlich – bei geringen Risiken. Ähnliche Ergebnisse stellen sich ein, wenn keine Sektor-Rotation, sondern Faktor-Rotation betrieben wird. 
Quelle: Kinslaw, Kritzman, Turkington, 2018
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