So funktionieren Multifaktormodelle

Auf den ersten Blick erscheinen Multifaktormodelle recht kompliziert. Das liegt in der Regel daran, dass in den entsprechenden Studien mit Formeln gearbeitet wird und sich die meisten nicht wissenschaftlich interessierten Leser an diesen Stellen dazu entschließen, den Artikel wegen Verständnisproblemen ad acta zu legen.

Dabei ist die Grundidee ganz einfach, wie wir gleich sehen werden (natürlich ohne Formeln). Denn schon das altbekannte CAPM lässt sich als Ein-Faktor-Modell verstehen. Hier werden die Aktienrenditen durch das systematische Marktrisiko erklärt, welches eben diesen einen Faktor darstellt. Der Anteil der Rendite, der sich dadurch erklären lässt, ist als Beta bekannt, der unerklärte Teil stellt das Alpha dar.

Das Problem: In empirischen Untersuchungen hat sich gezeigt, dass das CAPM keine gute Erklärung der tatsächlichen Aktienrenditen ermöglicht. Deshalb überlegten Wissenschaftler, wie man die Aussagekraft des Modells verbessern kann. Sie kamen auf die Idee, dem Modell neben dem Marktrisiko weitere Risikofaktoren als erklärende Variablen hinzuzufügen.

 

Multifaktormodelle

Genau diesen Schritt gingen Eugene F. Fama und Kenneth R. French mit ihrem bekannten 3-Faktor-Modell. Dort sind neben dem Marktrisiko die Faktoren Value und Size enthalten. Der Value-Faktor basiert dabei auf der dokumentierten Renditedifferenz von Aktien mit niedrigem gegenüber Aktien mit hohem Kurs/Buchwert-Verhältnis, der Size-Effekt dagegen auf der Renditedifferenz von Aktien mit niedriger gegenüber Aktien mit hoher Marktkapitalisierung.

Das 3-Faktor-Modell wurde zum Standard in der Kapitalmarktforschung. Allerdings zeigte sich, dass auch hier keine ausreichend gute Erklärung der tatsächlichen Aktienrenditen möglich war. Ein Faktor, der weiterhin systematisch Alpha erzeugte, war das Momentum, also die Renditedifferenz von Aktien mit hohen gegenüber Aktien mit niedrigen vergangenen Renditen. Aus diesem Grund fügte Mark M. Carhart auch dieses als zusätzlichen Faktor hinzu und baute den Ansatz damit zum 4-Faktor-Modell aus.

Inzwischen existieren auch Modelle mit fünf und mehr Faktoren. Allerdings ist fraglich, inwieweit die zusätzlichen erklärenden Variablen tatsächlich echte Risikofaktoren darstellen, die am Markt systematisch gepreist werden. Bisher kann keines dieser Modelle die tatsächlichen Renditen am Aktienmarkt wirklich genau beschreiben, sodass stets vergleichsweise hohe Alphas verbleiben. Der Markt lässt sich also nach wie vor nicht „ausrechnen“.

Eine entscheidende Frage ist darüber hinaus, ob es sich bei den einzelnen Faktoren der Modelle tatsächlich um Risikofaktoren handelt. Eine alternative Interpretation ist, dass die deutlichen Abweichungen einfach auf falsch gepreiste Wertpapiere zurückzuführen sind. Im Grundsatz geht es also um die Frage, ob die Märkte effizient sind (tatsächliche Risiken werden adäquat gepreist) oder nicht (es ergeben sich immer wieder unangemessene Kurse).

Wahrscheinlich liegt die Wahrheit wie so oft in der Mitte. Es ist einerseits plausibel, dass gewisse Risikofaktoren wie Value oder Momentum tatsächlich existieren und systematisch entsprechende Prämien erfordern. Andererseits sind die Märkte ein komplexes System mit dynamischen Einflussfaktoren, das sich niemals vollständig durch einfache Modelle erfassen lässt.

 

Fazit

Mit systematischen Risikofaktoren wie Marktrendite, Value, Size und Momentum lassen sich große Teile von Aktienrenditen erklären.

Schreibe einen Kommentar