ETF-Einfluss auf Finanzmärkte
In einem Literaturüberblick fasst Luca Liebi von der Universität St. Gallen den derzeitigen akademischen Forschungsstand zum Einfluss von ETFs auf die Finanzmärkte zusammen. Der Autor geht dabei auf insgesamt sechs Aspekte ein. Zunächst wird der ETF-Einfluss auf die Liquidität der unterliegenden Einzeltitel untersucht. Hier besteht eine weitgehende Übereinstimmung in der Literatur, dass ETFs die Liquidität grundsätzlich steigern; Flash Crashes haben allerdings auch gezeigt, dass dieser positive Effekt von Marktturbulenzen negativ beeinflusst werden kann. Obwohl ETFs prinzipiell sehr liquide sind, kommt es in Stressphasen zu einer Reduzierung der Arbitrage-Aktivitäten von autorisierten Teilnehmern, was die Liquidität vermindert.
Beim dritten Aspekt, der Preisfindung am Markt, ist die Literatur zwiegespalten. Während manche Arbeiten zeigen, dass die zusätzliche Liquiditätsebene der ETFs die Preisfindung am Markt verbessert, argumentieren andere, dass uninformiertes Noise Trading die Informationseffizienz der Einzeltitel verschlechtern kann. Grund ist, dass durch diese Trades nicht-fundamentale Informationen im Preis widergespiegelt werden. Tatsächlich führt Noise Trading zu einer Zunahme der Volatilität der unterliegenden Einzeltitel (Liquidity Trading Hypothesis). Mit diesem nicht-diversifizierbaren Risiko geht allerding eine Prämie einher, so dass Investoren für das Tragen dieses zusätzlichen Volatilitätsrisikos kompensiert werden.
Quelle: Liebi (2020)
Neben der Volatilität führt die Aufnahme in einen Index bei Einzelwerten zu einem stärkeren Gleichlauf, ist die fünfte Erkenntnis. Grund für diesen stärkeren Gleichlauf ist die Arbitrage-Möglichkeit von ETF-Anteilen und unterliegenden Wertpapieren. Mit dem weiteren Wachstum des ETF-Marktes könnte dieser Effekt in Zukunft noch stärker werden.
Zuletzt betrachtet der Autor den Einfluss gehebelter ETFs. Im Gegensatz zu klassischen ETFs sind diese gezwungen, ihre Positionen zum Ende jedes Handelstages zu rebalancen. Anders als theoretische Modelle dies vorhersagen. konnte empirisch bisher nicht nachgewiesen werden, dass diese Trades für Volatilitäts-Spitzen in den letzten 30 Handelsminuten verantwortlich zeichnen. Auch hier wird allerdings darauf verwiesen, dass sich dies mit zunehmendem Volumen der Produkte ändern kann.
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