Institutional Money, Ausgabe 4 | 2020

respektive stark von Finanzierungsbedin- gungen als Folge von Leverage abhängen. Das EDL-Risiko 2 – jenes, das auf Clus- tering von Aktien im linken Verteilungsende der bivariaten Verteilung der Aktienrendite und der Marktliquidität fußt – wäre vor allem für jene Investoren problematisch, die sich Margin- oder Liquiditätsbeschränkun- gen gegenübersehen. Diese müssen nämlich üblicherweise einige Assets liquidieren, um Cash zu generieren, wenn ihre Vermögens- werte deutlich fallen und einen kritischen Wert unterschreiten. Falls diese Gruppe Ver- mögensgegenstände mit einem hohen EDL- 2-Risiko hält, fallen diese Liquidationen in Zeiten extremer Liquiditätseinschränkungen an den Märkten. Liquidationen in diesen Stresszeiten führen zu zusätzlichen Kosten, die im Besonderen unwillkommen für jene Investoren sind, deren Vermögensstand be- reits gefallen ist. Beim EDL-Risiko 3 und damit jenem, das als Clustering von Aktien im linken Verteilungsende der bivariaten Verteilung der Aktienliquidität und der Marktrendite definiert ist, erwarten die Autoren, dass Aktien, die dadurch charakterisiert sind, besonders für institutionelle Investoren wie etwa Fondsmanager unattraktiv sind, da sie oft in Zeiten eines Marktcrashs durch An- teilsrückgaben seitens ihrer Anleger oder durch einen Rückzug eins Intermediärs, der ihnen Liquidität zur Verfügung stellt, zu verkaufen gezwungen sind. Falls ein ver- kaufender Investor Aktien mit einem hohen EDL-Risiko 3 besitzt, wird er unter hohen Handelskosten leiden genau zu jenem Zeit- punkt, wenn die Vermögenswerte bereits geschrumpft sind, und diese zusätzlichen Verluste fallen besonders schmerzlich aus. Als Messgröße für die Liquidität verwen- den die Autoren Amihuds Illiquiditätskenn- zahl (siehe Kasten) . Auf Basis der Wochen- daten der an der NYSE und AMEX notier- ten Aktien von 1963 bis 2012 wurden mit Maßzahlen der Tail-Abhängigkeit die ver- schiedenen EDL-Risiken, also EDL-Risiko 1 (Liquidität von Einzelaktien und Marktli- quidität), EDL-Risiko 2 (Einzelaktienrendite und Marktliquidität) sowie EDL-Risiko 3 (Einzelaktienliquidität und Marktrendite) für jede Aktie und jede Woche der Stichprobe ermittelt. Dann wurden die drei EDL-Risi- ken in Beziehung zu den künftigen Renditen gesetzt. Mithilfe von Out-of-sample-Regres- sionsrechnungen auf Einzelaktienbasis untersuchte man Beziehung zwischen EDL- Risiken und künftigen Überschussrenditen. EDL-Veränderungen im Ablauf Um besser zu verstehen, wie die EDL- Risiken 1 bis 3 über die Jahrzehnte schwan- ken, untersucht das Autorentrio die wochen- weise Entwicklung des über alle US-Aktien der Stichprobe aggregierten EDL-Risikos 1, 2 und 3, wobei das Gewicht der einzelnen Aktien entsprechend deren Marktkapitali- sierung bei der Aggregation erfolgt (siehe Grafik „Aggregierte EDL-Risiken von 1969 bis 2012“). Im Gegensatz zu niedrigen Querschnittkorrelationen zwischen den EDL-Risiken zeigt sich, dass alle aggregier- ten EDL-Risiken in der seriellen Betrach- tung deutlich positiv miteinander korreliert sind. So beträgt der Korrelationskoeffizient zwischen dem aggregierten EDL-Risiko 1 und dem aggregierten EDL-Risiko 2 0,63, zwischen dem aggregierten EDl-Risiko 1 und dem aggregierten EDL-Risiko 3 0,56 und zwischen dem aggregierten EDL-Risi- ko 2 und dem aggregierten EDL-Risiko 3 0,58. Die in dem Zeitfenster zu beobachten- den Spitzenwerte scheinen tatsächlich mit weltweiten Krisen zusammenzufallen. Im Besonderen fallen Spitzen der EDL-Risiken 1 und 2 in der Zeit nach dem Schwarzen Montag im Oktober 1987 auf, als der US- Aktienmarkt seinen größten Tagesverlust erfuhr. Die Spitzen aller drei EDL-Risiken fallen mit der globalen Finanz- und Wirt- Amihuds Illiquiditätskennzahl im Detail Die Illiquidity Ratio von Professor Yakov Amihud weist bestimmte Vorteile auf. D ie Illiquiditätskennzahl stellte der Professor of Entrepreneurial Finance an der Stern School of Business an der Universität von New York im Jahr 2002 vor. Sie ist ein weiteres mehrdimen- sionales Maß zu Messung der Marktliqui- dität und wird mithilfe folgender Formel dargestellt: Dabei ist DT die Anzahl der Tage, für die Daten zur Verfügung stehen. Ri t,T be- zeichnet die tägliche Rendite am Tag t im Jahr T und Vi t,T das tägliche Handelsvo- lumen einer Aktie, der Zähler des Bruchs stellt den absoluten Wert der Tagesrendite dar. Amihuds Illiquiditätskennzahl ILLIQ beinhaltet die Summe der absoluten täglichen Rendite, geteilt durch die täglichen Handelsvolumina, ausge- drückt in Geldeinheiten. Die Summen werden durch die Anzahl der Handelstage ge- teilt. Die Maßzahl kann als Preisreaktion auf das tägli- che Handelsvolumen inter- pretiert werden. Große Han- delsvolumen im Nenner ver- ringern den Wert der Illiquiditätskennzahl. Sind diese jedoch gering und der Preis ändert sich (Zähler), resultiert daraus ein hoher Wert. Es gilt also: Je größer der Wert der Illiquiditätskennzahl, desto illiqui- der ist eine Aktie. In seiner Arbeit weist Amihud darauf hin, dass es genauere Kennzahlen zur Messung von Illiquidität wie etwa den Bid-Ask Spread, den Market Impact jeder einzelnen Transaktion oder die Wahr- scheinlichkeit von informa- tionsbasiertem Trading gäbe, doch benötigten diese Kenn- zahlen Informationen zum Orderbuch, die zum einen schwer zugänglich seien und zum anderen oft auch nicht lange gespeichert würden. Der größte Vorteil der Illiquiditäts- kennzahl liegt also darin, dass hier eine umfassende Verfügbarkeit von Daten zur Berechnung gegeben ist. Dieser Vorteil wirkt sich besonders bei der Analyse jener Märkte aus, von denen komplexe Messungen des Spreads nicht erhältlich sind. Professor Yakov Amihud 86 N o. 4/2020 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S : R I S I KOPRÄMI EN FOTO : © UN I NEW YOR K