Institutional Money, Ausgabe 4 | 2021

W as verursacht den Absturz einer Aktie? Auf diese Frage gibt es viele Antworten. Und zum Teil treffen im Einzelfall gleichzeitig auch mehrere zu, das macht die Risikoeinschätzung schwierig. Kapi- talmarktforscher sind dem Problem seit Jahren auf der Spur, konzentrieren sich bei der Suche aber meist entweder auf die Gefahr, die vom Unternehmen selbst ausgeht, oder das Crash-Risiko, das sich aus der Abhängigkeit vom Gesamtmarktverhal- ten ergibt – die Analysen reichen vom Downside-Beta über das Tail-Beta bis zum Bear-Beta. Es ist ein wenig so, als ob der Lawinenwarndienst nur auf die Temperatur oder die Luftfeuchtigkeit achten würde, um die Gefahr abgehender Schneebretter zu ermitteln. In der Praxis wäre das fahrlässig, denn es ist fast immer eine Kombination mehrerer Parameter, die Skitourengeher in Lebensgefahr bringt. Fousseni Chabi-Yo, Associate Professor of Finance an der Isenberg School of Ma- nagement der University of Massachusetts in Amherst, Markus Huggenberger, Habili- tand an der Universität Mannheim, Fakultät für Betriebswirtschaftslehre, und Florian Weigert, Professor für Financial Risk Ma- nagement an der Universität von Neuchâtel in der Schweiz, haben es sich daher zur Aufgabe gemacht, die Sensitivität von Ak- tien gegenüber Markt-Crashs und extremen Abwärtsrealisierungen zusätzlicher Risiko- faktoren zu untersucht. Es ging darum, die Beziehung zwischen dem multivariaten Crash-Risiko und den durchschnittlichen zukünftigen Aktienrenditen zu zeigen. Seit der bahnbrechenden Arbeit von Fama und French „Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds“ von 1993 ist allgemein anerkannt, dass der stochastische Diskontierungsfaktor (SDF) nicht allein durch den Markt erklärt werden kann, son- dern von zusätzlichen nicht marktbezoge- nen Risikofaktoren abhängt. Dennoch ver- wenden die in der Literatur vorgeschlage- nen bivariaten Maße für das Crash-Risiko ausschließlich den Marktfaktor, um das nichtlineare Exposure einer Aktie gegen- Bisherige Studien berücksichtigten bei der Ermittlung des Crash-Risikos von Aktien nur einige wenige Einflussgrößen. Eine aktuelle Analyse widmete sich dem Zusammenhang zwischen multivariatem Crash-Risiko und dem Querschnitt der erwarteten US-Aktienrenditen – mit bemerkenswerten Resultaten. Konzept des multivariaten Crash-Risikos Joint Factor Crashes (JCRASH) ohne und mit Risikokennzahl MCRASH Die Tabelle zeigt die Auswirkungen auf Aktienrenditen von multivariaten Faktor-Crashs für Faktorpaare, die den Faktor Markt mit einschließen, sowie für gemeinsame Crashs der drei Faktoren von Fama und French, der vier Faktoren von Carhart und der fünf Faktoren von Fama und French. Faktorkombinationen, für die JCRASH einen signifikant positiven Effekt auf künftige Renditen hat, sind insbesondere Markt-Size und Marktrentabilität mit t-Werten von 3,63 beziehungs- weise 3,95 (siehe Panel A). In Panel B wurde MCRASH als eine erklärende Variable hinzugefügt, der signifikante Einfluss dieser gemeinsamen Faktor-Crashs bleibt auch dann stabil. Die Renditestichprobe reicht von Januar 1965 bis Dezember 2018. n entspricht der durchschnittlichen Anzahl von Aktien pro Monat, die für die jeweilige Rechnung verwendet wurden. t-Werte in Klammern. Quelle: Studie return Factor A return Factor B return Asset 1 return Asset 2 return Asset 3 » Mit dem systematischen Risikomaß MCRASH ist eine positive Risikoprämie am Aktienmarkt verbunden. « Dr. Florian Weigert, Prof. für Financial Risk Management, Neuchâtel, Schweiz Alles andere als eindimensional 94 N o. 4/2021 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S | US - AKT I EN- CRASH FOTO: © NEUCHÂTEL, ALEXZAPPA | STOCK.ADOBE.COM