Vorhersage globaler Aktienrenditen mit Satellitendaten
Satellitenbilder von Containerhäfen sind ein leistungsfähiger und wirtschaftlich relevanter Indikator zur Vorhersage globaler Aktienrenditen, zeigt ein Team um Yudong Wang von der Nanjing University of Science and Technology in einem Research Paper. Klassische makroökonomische Daten sind für Renditeprognosen wenig geeignet, da sie mit zeitlicher Verzögerung veröffentlicht werden, Revisionen unterliegen und zudem allen Investoren gleichzeitig zur Verfügung stehen, so dass sich keine Informationsvorteile ergeben.
Die Autoren verwenden 83.672 Sentinel-2-Satellitenbilder von 48 großen Containerhäfen weltweit zwischen 2017 und 2021. Mithilfe eines U-Net-Modells, trainiert auf 3711 manuell gelabelten Bildern, klassifizieren sie Pixel in Container oder Nicht-Container. Ein Anstieg der täglichen Veränderungsrate der Containerzahlen deutet auf Stau, geringere Umschlagsaktivität und unterbrochene Lieferketten, sinkende Handelsaktivität und damit auf künftige schwächere Aktienrenditen hin. Die Out-of-Sample-R²-Werte waren für alle 33 Länder positiv, in 27 davon signifikant. Besonders ausgeprägt war die Prognosekraft während der COVID-19-Phase, was auf stärkere Störungen globaler Lieferketten zurückgeführt wird.
Über den gesamten Analysezeitraum konnten auf Containerdaten basierenden Timing-Strategien die Buy-and-Hold-Benchmark deutlich schlagen. Die Autoren vergleichen drei Ansätze: Buy-and-Hold im jeweiligen lokalen Benchmark-Index, Untilted-Strategie, bei der zwischen Long und Short gewechselt wird, sobald die Prognose über oder unter dem historischen Mittelwert liegt, und eine konservativere Tilted-Strategie, die nur auf stark negative Signale reagiert. Erstere erzielte in 26 von 33 Märkten eine Überrendite über Buy-and-Hold, Letztere in 30 von 33 Märkten. Im Mittel über alle Häfen lag Untilted bei 14,9 % p.a., Tilted bei 16,4 % p.a. Dies entsprach einer annualisierten Überrendite von 5,8 bzw. 7,3 Prozentpunkten. Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass satellitenbasierte Containerdaten ein verlässliches Echtzeitmaß wirtschaftlicher Aktivität darstellen und sowohl statistisch als auch wirtschaftlich signifikante Renditeprognosen ermöglichen.
Quelle: Yu, Hao, Wu, Zhao, Wang, 2023
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