Institutional Money, Ausgabe 3 | 2017
beträgt 156 Monate. Die Studie selbst endet per Jahresende 2013. Erwähnenswert in diesem Zusammenhang ist noch jener Zeit- raum, der zwischen dem Ende der In-Sam- ple-Periode und der Aufnahme der Arbeit in die Boston Metropolitan Libraries bezie- hungsweise der erstmaligen Online-Publika- tion beim Social Science Research Network (SSRN) verstreicht. Die Aufnahme in die Bostoner Stadtbüchereien liegt zeitnah bei der Publikation in den Fachjournalen, somit sind die Ergebnisse fast ident. Zwar verge- hen zwischen dem Ende der In-Sample- Periode und der erstmaligen SSRN-Publika- tion 44 Monate und damit vier Quartale weniger als bis zum Erscheinen im Fach- journal, doch auch hier kommen die Auto- ren zu denselben Schlussfolgerungen. Bemerkenswert ist des Weiteren, dass zwölf der 97 untersuchten Faktoren beim Nachbau der In-Sample-Tests keinen t-Wert von mindestens 1,50 als Maßstab für statis- tische Signifikanz erreichen. Die Autoren halten dazu fest, dass die Originalstudien in einigen Fällen abnormale Renditen anhand einer Event-Studie zeigen und dieser Effekt monatliche Querschnittsregressionen nicht überlebt. In anderen Fällen sind die verwen- deten Daten nicht exakt deckungsgleich. Auch die Portfoliobildung trägt zu Unter- schieden in der statistischen Signifikanz bei. Während McLean und Pontiff durchgängig auf Long-Short-Quintil-Renditen abstellen, stellen einige Originalstudien auf Fama- MacBeth-Steigungskoeffizienten oder Buy- and-Hold-Renditen ab. Preisgekrönte Arbeit Die Arbeit, die übrigens mit dem von der American Finance Association vergebenen „Amundi Smith Breeden Award 2016“ aus- gezeichnet wurde, war Gegenstand heftiger Diskussionen in Fachkreisen, wie Wirt- schaftsnobelpreisträger und Columbia-Pro- fessor Robert Shiller in seiner Kolumne „Economic View“ in der New York Times vom 23. Juli 2017 schrieb. Denn immerhin konnten die Autoren nachweisen, dass of- fenbar ein nicht unbeträchtlicher Anteil des Vorteils dieser verschiedenen Investment- strategien nach der Publikation verpufft. Shiller rät im Übrigen dazu, dass neben der notwendigen statistischen Analyse auch menschliche Intuition und sogar Genialität respektiert werden sollten, so man in der Lage sei, diese zu identifizieren. Dabei soll- te man aber die nötige Vorsicht walten las- sen, denn es sei unwahrscheinlich, dass eine einzelne Strategie den Markt bis in alle Ewigkeit schlagen könne. Frühere Studien haben durchaus unter- schiedliche Ergebnisse in Bezug auf die Be- lastbarkeit von Faktoren erbracht. Narasim- han Jegadeesh und Sheridan Titman zeigten 2001 in „Profitability of Momentum Strate- gies: An Evaluation of Alternative Explana- tions“, dass die relativen Renditen von Aktien mit hohem Momentum nach der Publikation ihres bahnbrechenden Papers zum Momentum-Ansatz von 1993 gestie- gen sind, während etwa William Schwert 2003 in „Anomalies and Market Efficiency“ argumentierte, dass seit der Publikation des Size- und des Value-Effekts Indexfonds, die auf diesen Variablen basierten, nicht in der Lage waren, Alpha zu generieren. Drei Zeiträume im Vergleich Ziel von McLean und Pontiff ist es, bes- ser zu verstehen, was mit der Vorhersagbar- keit von Renditen außerhalb des ursprüng- lichen Analysezeitraums geschieht. Zu die- Während wohl kaum ein Investor eine von ihm entdeckte Marktineffizienz, die zusätzliche Gewinne verspricht, ausplaudern würde, sind Finanzmarktforscher im Interesse ihrer akademischen Reputation extrem daran interessiert, die ganze Welt darüber zu informieren. N o. 3/2017 | www.institutional-money.com 113 T H E O R I E & P R A X I S : FAK TOR- R END I T EN
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