Analyse der Momentum-Strategie und Erweiterung der Methode durch neue Leistungsmaße

• Applicant: Professor Dr. Svetlozar T. Rachev
• Subject Area: Statistics and Econometrics
• Term: from 2005 to 2008
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5457251

Der ,Momentum effect¿ umfasst einen kurzfristigen (6 bis 12 Monate) Renditenfortführungseffekt, bei welchem die Aktien mit hohen Renditen über die vorigen 3 zu 12 Monaten in der nächsten Periode (bis 12 Monate), ein Persistenz-Muster ausweisen und hohe Renditen verzeichnen (siehe Jegadeesh und Titman, 1993). Die Momentum-Strategie beruht darauf, Aktien, die in einer zurückliegenden Periode hohe Wertzuwächse verzeichnet haben (¿Winner¿), zu kaufen, gleichzeitig diejenigen Werte, die am schlechtesten abgeschnitten hatten (¿Loser¿), zu verkaufen. Nach einer bestimmten Zeit wird das so gebildete Portefeuille nach dem gleichen Verfahren umgeschichtet. Die Momentum-Strategie hat beträchtliche Aufmerksamkeit angezogen. Zum einen stellt sich die Frage, weshalb sich mit einer solch simpel-mechanistischen Anlagestrategie über so lange Zeit hinweg solch hohe Erträge erwirtschaften ließen. Zum anderen, stellen die Ergebnisse aus zahlreichen Studien eine große Herausforderung für die Theorie der Markteffizienz und der Aktivumpreiskalkulation dar. Eine große Anzahl von Forschern haben darauf hingewiesen, dass Ein-Faktor- sowie Multifaktor-Modelle wie das drei Faktor-Modell von Fama und French (1996) die abnormen Momentum-Renditen nicht erklären können. Aus theoretischer Sicht könnte der Momentum-Effekt durch das Datamining- Argument oder durch eine risikobasierte Theorie erklärt werden. Da die Momentum-Strategie in den verschiedenen Märkten und in den verschiedenen Zeitperioden hielt, ist das Datamaning-Argument weniger relevant geworden. Praktische Erfahrungen und Ergebnisse belegen, dass Momentum-Strategien Risiken bergen und dass der Risiko-Ansatz einen richtigen Weg zur Aufklärung des Effekts darstellt. In vorangegangenen Studien von Momentum-Strategien wurden mögliche Wirkungen der Nichtnormalität der individuellen Aktienrenditen und ihrer Risikoeigenschaften nicht in Betracht gezogen. Alle Studien von Momentum-Strategien basieren auf den Monatsdaten für die Rangordnung der Aktien und Einschätzung von Investitionsperioderendite sowie dem 3 kumulativen Gewinn als Kriterium, um Aktien in ,Winner-¿ und ,Loser-Portfolios¿ einzureihen. Es ist weithin bekannt, dass Aktiva-Renditen nicht normal verteilt sind. Sie besitzen ¿leptokurtic¿ und ¿heteroscedastic¿ Eigenschaften. Diese Eigenschaften sind sehr wichtig und können sich auf Momentumsstrategien auswirken. Deshalb haben wir vor, einen Ansatz zu definieren und umzusetzen, der die existierenden ¿Momentum¿- Methoden erweitert und die Selektionskriterien für die Portfolioumschichtung bestimmt. Unser Ansatz basiert auf den risikoangepassten Leistungsmaßen. Diese Leistungsmaße umfassen das ¿Risiko/Gewinn¿ Profil der individuellen Aktienrendite. Wir konzentrieren unser Interesse auf kohärente Risikomaße bei der Anwendung und Einschätzung der ¿Risiko/Gewinn¿ Performanz. Zudem werden wir einige ,Cross-sectional¿-Modelle untersuchen, die auf das makrowirtschaftliche Risiko und die ¿non-Gaussian¿ Verteilung basieren. Mit Hilfe dieser Modelle möchten wir den Momentum-Effekt erklären.

• DFG Programme: Research Grants