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Die Magie der Multi-Faktor-Modelle: Warum ist die Preisgestaltung von Vermögenswerten so kompliziert?
Die Art und Weise, wie Anleger Vermögenswerte auf den Finanzmärkten bewerten, bleibt eine ständige Herausforderung, insbesondere wenn man die vielen Variablen berücksichtigt, die die Vermögenspreise beeinflussen. Als effizientes Instrument zur Preisbildung von Vermögenswerten findet das Multi-Faktor-Modell breite Beachtung und Anwendung.
Das Multi-Faktor-Modell ist ein Vermögenspreismodell, das das Ein-Faktor-Capital-Asset-Pricing-Modell (CAPM) erweitert.
Derartige Modelle können Abzinsungssätze für finanzielle Vermögenswerte schätzen und so für das Risikomanagement verwendet werden. Das erstmals von Barr Rosenberg und Vinay Marathe vorgeschlagene multifaktorielle Risikomodell legte den Grundstein für dieses Fachgebiet. Das Modell verwendet lineare Regressionsmethoden, um die Renditen bestimmter Vermögenswerte und mehrerer Risikofaktoren zu verknüpfen und bietet so eine theoretische Grundlage für das Portfoliomanagement.
Dank der Bemühungen in akademischen und praktischen Kreisen wurde das Multifaktorenmodell weiter verbessert, insbesondere durch die Forschung von Nicolo G. Torre, der mehrere wichtige Elemente für eine präzisere Risikokontrolle einführte. Zu den Verbesserungen von Torre gehört beispielsweise die klare Identifizierung der Marktfaktoren und die Einführung von Berechnungsmethoden für Branchenfaktoren, um die Wirksamkeit des Modells zu verbessern.
Die Einführung expliziter Marktfaktoren kann uns helfen, die Bewegungen der Vermögensrenditen besser zu verstehen und ein dynamischeres Risikomanagement zu ermöglichen.
Darüber hinaus aktualisiert Torre mithilfe quantitativer Methoden auch Marktschwankungen, um die Genauigkeit des Vergütungsmodells zu verbessern. Seine Forschung zeigt, dass die Verteilung der Vermögensrenditen nicht nur durch die traditionelle Normalverteilung beschrieben werden kann, sondern auch durch ein gemischtes Modell, das Normalverteilung und plötzliche Sprünge berücksichtigt, was insbesondere in Zeiten von Marktturbulenzen von Bedeutung ist.
Mit der Entwicklung der Globalisierung haben sich Theorie und Anwendung von Multifaktormodellen rasch auf andere Märkte ausgeweitet. Ausgehend vom US-Aktienmarkt wurde das Modell auf andere Aktienmärkte, Anleihen, Aktienoptionen und weitere Anlageklassen angewendet. Diese Ausweitung hat zu zahlreichen Überlegungen über die Entwicklung von Risikomodellen für mehrere Anlageklassen geführt.
Der Erfolg des Multifaktormodells beruht auf seiner Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, mit der es die Vermögensrenditen in unterschiedlichen Marktumgebungen effektiv beschreiben kann.
Zum Beispiel schlugen Beckers, Rudd und Stefek ein Modell für den globalen Markt vor, das Währungen, Länder, globale Branchen und die Risiken, denen sie ausgesetzt sind, berücksichtigt. Index, der zweifellos einen umfassenderen Ansatz für die Konstruktion globaler Anlageportfolios.
Es bleiben jedoch weiterhin Herausforderungen bestehen. Die Frage, wie sich die Aufteilung jeder Branche und die damit verbundenen Risiken klar definieren lassen, bleibt in der Multifaktormodellforschung ein schwieriges Problem. Torre führte Hunderte enger Branchen ein und leitete Clustering-Techniken ab, um die Branchenklassifizierung zu vervollständigen, was eine relativ zuverlässige Grundlage für die Risikoabschätzung bot.
Trotz dieser Herausforderungen gelten Multifaktormodelle noch immer als der dominierende Ansatz zur Risikokontrolle im professionellen Vermögensmanagement. Schätzungsweise mehr als die Hälfte des weltweiten Kapitalmanagements wendet diese Modelle an, was ihre Bedeutung und weite Verbreitung in der Praxis belegt.
Um die Preisgestaltung und das Risiko von Vermögenswerten zu erklären, untersucht die Wissenschaft außerdem ständig einfachere Faktormodelle, etwa das Drei-Faktoren-Modell von Fama-French und das Vier-Faktoren-Modell von Carhart.
In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht jedoch kein Konsens darüber, wie viele Faktoren es geben sollte. Kommerzielle Modelle wie die Asset-Management-Faktormodelle von MSCI und Goldman Sachs verdeutlichen die Komplexität und Vielfalt dieses Forschungsfeldes. Dies wirft eine wichtige Frage auf: Können zukünftige Asset-Pricing-Modelle mehr Faktoren berücksichtigen und die Effektivität und Genauigkeit von Anlageentscheidungen weiter verbessern?
