Institutional Money, Ausgabe 1 | 2024

Multiple-Testing-(MT)-Korrektur Da die Bedeutung jedes einzelnen der vielen Faktoren ge- testet werden muss, sind mehrere Testprobleme zu berück- sichtigen.Dieser Problemkreis ist besonders akut,wenn man 153 Aktiensignale betrachtet. Denn selbst wenn keines der Aktiensignale wirklich signifikant wäre, würden fünf Pro- zent von ihnen – und damit ungefähr acht Faktoren – rein zufällig als signifikant erscheinen. Dick-Nielsen und seine Kollegen verwenden die standard- mäßige Multiple-Testing-(MT)-Anpassung, wie sie von Yoav Benjamini und Yosef Hochberg 1995 in „Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing“ vorgeschlagen wurde. Solche MT-Anpas- sungen hängen von der Sammlung aller von Kapitalmarkt- forschern durchgeführten Tests, im Prinzip sowohl der ver- öffentlichten als auch der nicht veröffentlichten, ab.Obwohl es de facto nie möglich ist, alle erprobten Tests zu kennen, verwenden sie einen umfassenden Satz, der auf allen Fakto- ren für Unternehmensanleihen auf Anleihenebene und auf Emittentenebene sowie auf allen Faktoren basiert, die auf Aktiensignalen aufbauen – dies stellvertretend für alles, was Kapitalmarktforscher möglicherweise versucht haben. Diese Methode impliziert, dass ein Faktor erst als statistisch signi- fikant gilt, wenn sein Alpha einen t-Wert von mehr als 2,43 und damit eine höhere Signifikanz aufweist, als es dem stan- dardmäßigen t-Wert von 1,96 (Irrtumswahrscheinlichkeit von fünf Prozent) entspricht. Bei Verwendung dieses auf der MT-Korrektur basierenden Grenzwerts von t = 2,43 sind weniger Faktoren von Bedeu- tung. In der zusammengeführten Stichprobe sind 18 Pro- zent der Faktoren der Unternehmensanleihen auf Anleihen- oder Emittentenebene signifikant, wie in der Grafik „Niedri- ge Replikationsraten“ dargestellt. Die Faktoren, die sowohl in der zusammengeführten Stichprobe von Anleihen als auch von Unternehmen mit MT-Korrektur von Bedeutung sind, sind das Alter der Anleihe, der Marktwert und Aktien-Mo- mentum. Darüber hinaus ist die Duration auf Anleihenebe- ne signifikant, und das ausstehende Emissionsvolumen ist auf Unternehmensebene signifikant. Mit anderen Worten: Anleihen mit hoher Rendite waren in der Vergangenheit solche, die alt waren, einen geringen Marktwert aufwiesen, deren Aktien zuletzt hohe Kursrenditen aufwiesen, die eine geringe Duration hatten und von einem Emittenten stamm- ten, der nur einen geringen Anteil seiner begebenen Emis- sionen ausständig hat. Wenn man sich die Faktoren ansieht, die auf Aktiensigna- len basieren, stellt man fest, dass eine große Anzahl von Fak- toren von Bedeutung ist, selbst wenn man MT-Effekte be- rücksichtigt. Insbesondere 33 Faktoren weisen signifikant positive Renditen auf, darunter Faktoren, die auf verschiede- nen Formen des Aktien-Momentums, Investitionen und emittierten Schuldpapieren basieren. Außerdem weisen 16 Faktoren deutlich negative Renditen auf, darunter Faktoren, die auf einer kurzfristigen Umkehr (Short-Term Reversal) ba- sieren, und Value-Faktoren,wobei Letztere auf eine schlechte Wertentwicklung von Anleihen von Unternehmen hindeu- ten könnten, die der Aktienmarkt als finanziell angeschla- gen einstuft (siehe Grafik „Corporate-Bond-Faktor-Alphas basie- rend auf Aktiensignalen“) . Die Faktoren, die Aktien- und An- leihenrenditen mit demselben Vorzeichen prognostizieren, funktionieren möglicherweise deshalb, weil sie die Gesamt- performance des Unternehmens vorhersagen. ImGegensatz dazu können Value-Faktoren, die Aktien positiv und Anlei- hen negativ vorhersagen, Risikoveränderungen oder andere Effekte erfassen, die Value innerhalb der Kapitalstruktur des Unternehmens umverteilen. Resümee Nur ein schwaches Viertel aller Corporate-Bond-Faktoren, die in der wissenschaftlichen Literatur als signifikant ange- sehen werden, weisen nach der konsistenten und robusten Methode der Faktorkonstruktion, die Dick-Nielsen, Feldhüt- ter, Heje Pedersen und Stolborg vorstellen, ein signifikantes Alpha auf. Während Faktoren üblicherweise auf Basis ein- zelner Anleihen konstruiert werden, berechnen die Autoren hier repräsentative Anleihen auf Unternehmensebene. Für den Investor unterstreichen die Ergebnisse, dass eine kriti- sche Haltung gegenüber den ausufernden Faktormodellen mehr als angebracht ist. DR. KURT BECKER Corporate-Bond-Faktor-Alphas basierend auf Aktiensignalen Geclusterte Aktiensignale der kombinierten Stichprobe 1985–2021 Es werden die monatlichen Alphas der durchschnittlichen Faktorrenditen in Clustern zusammengeführt und deren Konfidenzintervalle nach Durchführung multipler Tests angezeigt. Short-Term-Reversal- und Value-Faktoren haben dabei ein negatives Vorzeichen. Quelle: Studie Value Size Accruals Low Leverage Season- ality Profit Growth Profit- ability Quality Low Risk Debt Issuance Invest- ment Momen- tum Short- Term Reversal -0,2 % -0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,3 % Monatliche Alphas Nicht signifkante Faktoren Signifikante Faktoren mit negativen Vorzeichen Signifikante Faktoren mit positiven Vorzeichen 108 N o . 1/2024 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Unternehmensanleihen-Faktoren FOTO: © COPENHAGEN BUSINESS SCHOOL » Nur 23 Prozent der in der Literatur als signifikant angesehenen Faktoren weisen tatsächlich signifikante Alphas auf. « Christian Stolborg, PhD Fellow am Dept. of Finance / Director des Center for Big Data in Finance an der Copenhagen Business School