Shrinking-Methoden bei der Beta-Schätzung
Ein Team von Robeco untersucht in einem Research Paper verschiedene Shrinking-Methoden zur Schätzung von Aktien-Betas. Unter Shrinking versteht man die Verringerung der Extremwerte in einem Sample in Richtung eines zentralen Wertes, etwa des Mittelwertes. Ziel sind bessere bzw. stabilere Schätzungen. Die Autoren vergleichen einen Shrinking-Ansatz für das Beta insgesamt mit einem, der die beiden Komponenten Korrelation und Volatilität separat betrachtet. Es zeigt sich, dass die Vorhersagefehler deutlich geringer ausfallen, wenn Shrinking für Korrelation und relative Volatilität separat durchgeführt wird, wobei die Reduzierung bei den Korrelationen höher ausfällt. Dies gilt insbesondere in Fällen, bei denen die Prognose der Betas schwierig ist. Das Sample umfasst US-Aktien im Zeitraum 1963 bis 2017.
Im zweiten Schritt zeigen die Autoren, wie diese verbesserten Betas im Management von Low-Risk-Portfolios eingesetzt werden können. Zu diesem Zweck werden die Aktien des Samples jeweils zum Ende des Monats basierend auf dem Beta in zehn gleichgewichtete Portfolios aufgeteilt. Beim Zwei-Parameter-Shrinking-Ansatz wies das Low-Risk-Portfolio gegenüber dem High-Risk-Portfolio günstigere Rendite- und Risikoeigenschaften auf als analog bei Verwendung des klassischen Betas. Dieser Unterschied ist allerdings statistisch nicht signifikant.
Quelle: Blitz, Swinkels, Usaite, van Vliet, 2022
Zuletzt wird gezeigt, dass bei Portfolios, die auf Basis der klassischen Betas gebildet werden, der Korrelation zu viel Bedeutung beigemessen wird. Deren Gewicht kann entweder über ein stärkeres Shrinking im Vergleich zur Volatilität oder über eine Kombination der klassischen Betas mit einer reinen Volatilitätsschätzung reduziert werden. Beide Ansätze führen zu einer ähnlichen Portfoliovolatilität.
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