Prognose von Bondrisikoprämien mit technischen Indikatoren

Technische Indikatoren wie gleitende Durchschnitte können die Risikoprämien auf US-Staatsanleihen besser vorhersagen als gängige ökonomische Variablen, stellt eine Forschungsarbeit der Singapore Management University fest. Die vier Autoren Jeremy Goh, Fuwei Jiang, Jun Tu und Goufu Zhou testen die Prognosequalität von technischen Variablen im Bond- und Aktienmarkt für amerikanische Treasuries seit 1964. Ihr Modell verbessert den Erklärungsgehalt gegenüber einem rein auf ökonomischen Daten basierenden Ansatz erheblich. Durch die Hinzunahme von gleitenden Durchschnitten der Forward-Spreads sowie des Handelsvolumens im S&P 500 steigt die Prognosekraft sowohl für das kurze als auch das lange Ende der Zinskurve.

Quelle: Goh, Jiang, Tu, Zhou (2013)

Ein auf Fundamentaldaten basierendes Modell erklärt rund ein Fünftel der beobachteten Risikoprämien. Greift man nur auf technische Variablen zurück, steigt der Erklärungsgehalt auf ein Drittel. Verwendet man Variablen aus beiden Modellen, werden fast die Hälfte der beobachteten Spreads vom Modell abgedeckt.

Auch über die Stichprobe hinaus liefert der Ansatz der Autoren einen Informationsgehalt. Den Mehrgewinn durch Verwendung des Modells gegenüber der Benchmarkprognose interpretieren die Autoren als maximal zu tolerierende Managementfee, die ein Investor zu zahlen bereit wäre. Für Treasuries mit fünf Jahren Laufzeit liegt die annualisierte Gebühr bei 2,50 % für das Modell mit ökonomischen (CP und LN) und technischen Variablen (FTI). Die allein auf ökonomischen Variablen basierten Ansätze liefern dagegen keinen Mehrwert und sind für Anleihen mit zwei oder drei Jahren Laufzeit negativ.