Institutional Money, Ausgabe 3 | 2024

wichtigen Ländern ausgewertet, die wiederum nach dem höchsten bis niedrigsten BIP geordnet sind und seit 1995 über konsistente Zeitreihendaten verfügen. In weiterer Folge werden politische Risikoindizes entwickelt. Zur Berechnung der täglichen Faktoren wird eine einjährige rollierende Regression verwendet, und es werden monatliche Betas er- mittelt. Portfolios werden anhand der höchsten/niedrigsten Beta-Koeffizienten sortiert – jeweils 30 Prozent. Dann wird die Renditedifferenz gebildet, um die täglichen Faktorwerte zu erhalten. Zu guter Letzt wird der Einfluss dieser drei Fak- toren auf den Aktienmarkt dieser Länder überprüft und schließlich über die Prognosefähigkeit dieser Faktoren unter Verwendung verschiedener statistischer Tests berichtet. Wei- ters werden Zeitreihenregressionsanalysen durchgeführt. Überrenditen werden um Fama-French-Faktoren bereinigt und dienen als abhängige Variablen. Deutlicher geopolitischer Einfluss Insgesamt stellt sich heraus, dass geopolitische Risikofakto- ren (GPRF) die Überrenditen in vielen Ländern signifikant beeinflussen (siehe Tabelle „Nationale Geopolitik“) . Ohne Ri- sikofaktoranpassungen – also im Bereich des Rohertrags – weisen 40 Prozent der Länder eine positive und statistisch signifikante Beziehung zwischen GPRF und Überrenditen auf. Dieser Effekt verringert sich auf 23 Prozent nach Anpas- sung an die Fama-French-Drei- und Fünf-Faktor-Modelle (kurz FF3 und FF5), was darauf hindeutet, dass bekannte Marktrisiken die Beziehung teilweise erklären – geopoliti- sche Risiken sind jedoch ebenfalls von Bedeutung. Die Größenordnung des GPRF-Koeffizienten nimmt bei der Anpassung an Risikofaktoren ab, bleibt aber in Ländern, in denen er statistisch signifikant ist, mit durchschnittlich 0,16 Prozent für rohe Überrenditen und 0,13 Prozent für Renditen, die um FF3 bereinigt wurden, einflussreich. „Die- se Ergebnisse unterstreichen einen klaren und dominanten Einfluss von GPRF auf Überrenditen in einer moderaten Teilmenge der 40 untersuchten Länder“, wie Ali erklärt. Flüchtiger Effekt Interessanterweise – wenngleich nicht ganz unerwartet – zeigt sich, dass sich die Prognosekraft mit der Zeit verflüchtigt (siehe Tabelle „Zeitlich variierende Prognosekraft“) : Geopolitische Risikofaktoren – also GPRF – sagen rohe Überrenditen in 50 Prozent der Fälle bei t–1, also nach einemMonat, signifikant vorher, bei t –4, also nach vier Monaten, sind es nur noch drei Prozent. „Dies deutet darauf hin, dass die Prognosekraft von GPRF imMonat des geopolitischen Risikovorfalls opti- miert ist und im Lauf der Zeit abnimmt“, erklärt Rafi. Die Anpassung an FF3 und FF5 erhält die Vorhersagbarkeit bei t –1 zu 45 Prozent aufrecht, zeigt aber ebenfalls einen Rück- gang bei t –4, und zwar gleich auf null Prozent. „Diese Ergebnisse unterstreichen die zeitliche Sensitivität der Prog- nosefähigkeit von GPRF und die Bedeutung der Anpassung Wo und wann beginnt der nächste Konflikt, welcher Konflikt könnte enden, welcher sich fortsetzen oder gar auf andere Regionen übergreifen? Globale Geopolitik ist bis zu einem gewissen Maße unberechenbar – entsprechendes Timing erscheint nahezu unmöglich. Ein systematischer Ansatz könnte Abhilfe schaffen. N o . 3/2024 | institutional-money.com 77 Geopolitik | THEORIE & PRAXIS FOTO: © WORKING MOMENTS | STOCK.ADOBE.COM | GENERIERT MIT KI; UNIVERSITY OF TEXAS » Dies deutet darauf hin, dass die Prognosekraft von GPRF im Monat des geopolitischen Risikovorfalls optimiert ist und im Lauf der Zeit abnimmt. « Md Khaled Hossain Rafi, Turku School of Economics