Institutional Money, Ausgabe 3 | 2021

Micro Caps: In Originalstudien, die gleich- gewichtete Renditen betrachten, werden diese systematisch übergewichtet, was zu falschen Schlüssen führt. Zudem reagieren klassische Querschnittsregressionen emp- findlich auf Ausreißer, die bei Micro Caps besonders häufig auftreten. Ein weiterer Effekt, der die Fehlerquote in den Replika- tionen massiv ansteigen lässt, sind die be- liebten Mehrfachtests, worauf die Ergeb- nisse statistisch angepasst werden müssen (t-Wert mindestens 2,78 für ein Signifikanz- niveau von fünf Prozent). Besonders hart trifft es Replikationen in der Kategorie Liquidität, Marktmikrostruk- tur und Handelsfriktionen: Hier sind ganze 96 Prozent der Effekte nicht replizierbar. Value- und Momentum-Anomalien lassen sich dagegen gut verifizieren, ebenso wie Investitions- und Rentabilitätseffekte. Insgesamt argumentieren die Forscher, dass die Kapitalmärkte effizienter sind als bisher angenommen. Sie plädieren zudem für theoriebasierte Faktoren, denen eine niedri- gere Signifikanzhürde zugebilligt werden sollte als rein empirischen Faktoren. Eine Zunahme solcher Studien könnte die Glaub- würdigkeit der immer noch weitgehend sta- tistischen Anomalie-Literatur erhöhen. Erst dann, wenn neue Forschungsergebnisse durch andere Fachleute bestätigt werden, die in eigenständigen Untersuchungen zu den selben Resultaten gelangen, gewinnen diese Erkenntnisse an Gewicht. Wie sieht die Replizierbarkeit von Studien für den Finanzbereich aber tatsächlich aus? Signifikanz nach Kategorien Reproduzierte t-Statistiken stimmen weitgehend mit Kategorien der Originalarbeiten überein. Die einzelnen Kategorien basieren auf den Ergebnissen der Originalarbeiten, um zu beurteilen, ob bei den jeweiligen Reproduktionen eine statistische Signifikanz zu erwarten ist. Eindeutige und Nicht-Prädiktoren werden zuverlässig reproduziert. Hinweis: Fast alle indirekten Signale stammen aus der Studie von Hou et al. Quelle: Chen, A. Y. / Zimmermann, T. (2021), Open Source Cross-Sectional Asset Pricing, Critical Finance Review (in Kürze erscheinend), S. 49 0 5 t-Statistik Eindeutiger Prädiktor Wahrscheinlicher Prädiktor Indirektes Signal Nicht- Prädiktor 10 15 Eindeutige und wahrscheinliche Prädiktoren Indirekte Signale und Nicht-Prädiktoren 5-%-Signifikanzschwelle (t = 1,96) N o. 3/2021 | www.institutional-money.com 157 T H E O R I E & P R A X I S | R E P L I KAT I ONS KR I S E