Diese Arbeit repliziert und ergänzt die Untersuchung von Gandhi und Lustig aus deren Paper „Size Anomalies in U.S. Bank Stock Returns“. Gandhi und Lustig entdeckten in ihrem Paper eine Größenanomalie in den Renditen von Bankaktien, die auftritt, wenn die vorherrschenden Faktoren (aktuell herrschende Paradigmen) bei einer Zeitreihenregression für deren Erklärung verwendet werden. Die von ihnen entdeckte Größenanomalie wird mit eigens erhobenen Daten und teilweise anders ermittelten Faktoren repliziert. Der Faktor, der diese erklärt, wird dann nach der Vorgehensweise von Gandhi und Lustig durch eine Hauptkomponentenanalyse gewonnen und verwendet, um die Größenanomalie zu neutralisieren. Die Hauptkomponentenanalyse liefert zwar die Faktoren für die Erklärung der Residuen, jedoch nicht die ökonomische Bedeutung dieser Faktoren. Daher wird mittels der Korrelation mit verschiedenen Faktoren und makroökonomischen Zeitreihen versucht, das ökonomische Verständnis für die interessante zweite Hauptkomponente zu schärfen. Dies liefert Anzeichen für den ökonomischen Ursprung des Faktors und somit auch der Anomalie.
Darauffolgend sollen zwei Ideen verfolgt werden um vertiefend nach der ökonomischen Erklärung für die Anomalie in den Bankenrenditen zu suchen. Als erstes wird untersucht, ob ein Faktor, der die Qualität an den Kapitalmarkt übermittelten Informationen (AQ-Faktor) misst, die Größenanomalie erklären kann. Dieses Vorgehen begründet sich durch das hohe Informationsrisiko, das die Bankenbranche ausmacht. Ein solcher Faktor erklärt zwar nicht die gefundene Größenanomalie, aber zeigt dennoch interessante und von mir in der Literatur noch nicht gefundene Ergebnisse auf. Zuletzt soll theoretisch erläutert werden, inwieweit die Größenanomalie ihren Ursprung in der Existenz von systemischem Risiko und der damit verbundenen systemischen Relevanz mancher Institute haben kann.
Der Überlegung, inwieweit sich die Auswirkung von systemischem Risiko in Aktienrenditen widerspiegeln kann, folgt der Ansatz von Gandhi und Lustig. Diese sehen den Ursprung der Größenanomalie in unterschiedlichen Desaster-Erlösquoten der Banken. Wie deren Auswirkung auf die Renditen sich in Krisenzeiten verändert, wird durch die Anpassung des Zeitraums für die Regression untersucht. Anschließend wird der Anteil der Portfoliorenditen ermittelt, der seinen Ursprung im systemischen Risiko hat, und mit den Ergebnissen von Gandhi und Lustig verglichen.
Inhaltsverzeichnis
1. Problemstellung
2. Analyse von U.S. Bankenrenditen
2.1. Datenermittlung und -verarbeitung
2.2. Das Fünf-Faktormodell
2.3. Die Regressionsergebnisse für Depotbanken und ein Vergleich mit Gandhi und Lustig
2.4. Regressionsergebnisse für einen Datensatz mit allen Finanzinstituten
2.5. Regressionsergebnisse von D2 für den Zeitraum 1980 bis 2011
2.6. Vergleich der Ergebnisse mit denen von Nicht-Finanzunternehmen
3. Die Hauptkomponentenanalyse
3.1. Die Ermittlung und Analyse der Hauptkomponenten
3.2. Erklärung der Größenanomalie durch die zweite Hauptkomponente?
3.3. Beurteilung des Regressionsergebnisses und ökonomische Analyse der zweiten Hauptkomponente
4. Informationsrisiko als Erklärung für die Größenanomalie in Bankenrenditen?
4.1. Informationsrisiko und der Einfluss auf die Kapitalkosten
4.2. Gründe für eine unterschiedliche Höhe des Informationsrisikos innerhalb der Größenportfolios
4.3. Erklärt der AQ-Faktor die Größenanomalie bei Banken?
5. Systemisches Risiko als Erklärung für die Größenanomalie?
5.1. Grundlagen von systemischem Risiko und dessen Auswirkungen auf die Finanzinstrumente
5.2. Der Zusammenhang zwischen systemischer Relevanz und der Größenanomalie nach Gandhi und Lustig
5.3. Die zweite Hauptkomponente als Maß für systemisches Risiko
6. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Masterarbeit repliziert und erweitert die Untersuchung von Gandhi und Lustig (2011/2012) zur Größenanomalie bei U.S. Bankenrenditen. Ziel ist es, die ökonomischen Ursachen hinter der Beobachtung zu identifizieren, dass Banken mit größerer Marktkapitalisierung geringere risikoadjustierte Renditen erzielen als Banken mit kleinerer Marktkapitalisierung, indem Faktoren wie Informationsrisiko und systemische Relevanz analysiert werden.
- Replikation der Renditeanomalie bei U.S. Banken mittels Fünf-Faktormodell.
- Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse zur Identifikation systemrelevanter Faktoren.
- Untersuchung des Einflusses von Informationsrisiko (AQ-Faktor) auf Kapitalkosten und Renditen.
- Analyse des Zusammenhangs zwischen systemischem Risiko, Staatsgarantien und Bankenrenditen.
Auszug aus dem Buch
1. Problemstellung
Viele von Wissenschaftlern entdeckte Anomalien in den Renditen von Aktien führten zu der Entwicklung von heute bedeutenden Asset-Pricing-Faktoren, die helfen, diese bestmöglich erklären zu können. Eine Anomalie versteht sich dabei nach Kuhn als eine Beobachtung oder ein Resultat, welche(s) nicht durch das aktuell dominierende Paradigma erklärt werden kann. Paradigma beschreibt dabei das Modell oder die Theorie, welche(s) vorherrschend verwendet wird, um die Problemstellung weitestgehend zu erklären.
So entdeckten Gandhi und Lustig in ihrem Paper „Size Anomalies in U.S. Bank Stock Returns“ eine Größenanomalie in den Renditen von Bankaktien, die auftritt, wenn die vorherrschenden Faktoren (aktuell herrschende Paradigmen) bei einer Zeitreihenregression für deren Erklärung verwendet werden. Die Zeitreihenregression wurde dabei mit monatlich wertgewichteten U.S. Bankenrenditen über den Zeitraum von 1970 bis 2005 durchgeführt. Die Banken wurden dabei zehn verschiedenen Portfolios, die anhand der Höhe der Marktkapitalisierung gebildet wurden, zugeordnet. Dabei kamen Gandhi und Lustig zu dem Ergebnis, dass Banken mit großer Marktkapitalisierung geringere risikoadjustierte Renditen aufweisen als Banken mit kleinerer Marktkapitalisierung.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Problemstellung: Das Kapitel führt in die Thematik der Größenanomalie bei Bankaktien ein und erläutert die Forschungsfrage sowie das Ziel der Replikation der Arbeit von Gandhi und Lustig.
2. Analyse von U.S. Bankenrenditen: Hier werden die Daten ermittelt, verarbeitet und eine Zeitreihenregression unter Verwendung eines Fünf-Faktormodells durchgeführt, um die Größenanomalie in verschiedenen Datensätzen zu validieren.
3. Die Hauptkomponentenanalyse: Dieses Kapitel extrahiert mittels Hauptkomponentenanalyse zusätzliche Faktoren aus den Residuen der Regression, um das Phänomen der Größenanomalie besser zu erfassen und ökonomisch zu interpretieren.
4. Informationsrisiko als Erklärung für die Größenanomalie in Bankenrenditen?: Es wird untersucht, ob Unterschiede im Informationsrisiko (gemessen durch den AQ-Faktor) zwischen großen und kleinen Banken die beobachtete Renditedifferenz erklären können.
5. Systemisches Risiko als Erklärung für die Größenanomalie?: Die Analyse befasst sich mit der Rolle von systemischem Risiko und impliziten Staatsgarantien als potenzielle Treiber für die Differenz in den risikoadjustierten Renditen.
6. Fazit: Das Kapitel fasst die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf weiteren Forschungsbedarf bezüglich des untersuchten Paradigmas.
Schlüsselwörter
Größenanomalie, Bankenrenditen, Asset-Pricing, Hauptkomponentenanalyse, Fünf-Faktormodell, Informationsrisiko, Systemisches Risiko, Kapitalkosten, Marktkapitalisierung, Renditedifferenz, Bankenbranche, Risikoadjustierte Renditen, Staatsgarantien, Zeitreihenregression.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Masterarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Größenanomalie bei U.S. Banken, also die Beobachtung, dass kleinere Banken tendenziell höhere risikoadjustierte Renditen erzielen als sehr große Banken.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die Schwerpunkte liegen auf der Asset-Pricing-Theorie, der Analyse von Bankenrenditen, der Rolle von Informationsrisiken sowie der Auswirkung von systemischem Risiko und impliziten Staatsgarantien auf die Renditen.
Was ist die primäre Forschungsfrage?
Die Forschungsfrage zielt darauf ab, ob die bekannte Größenanomalie durch zusätzliche Risikofaktoren wie Informationsasymmetrien oder eine spezifische systemische Komponente, die mittels Hauptkomponentenanalyse isoliert wird, erklärt werden kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden empirische Zeitreihenregressionen, eine Hauptkomponentenanalyse sowie Korrelationsanalysen mit makroökonomischen Zeitreihen eingesetzt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Modellierung der Bankenrenditen mit einem Fünf-Faktormodell, die mathematische Extraktion von Hauptkomponenten aus den Residuen sowie die ökonomische Untersuchung von Informations- und Systemrisiken.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Größenanomalie, Bankenrenditen, Hauptkomponentenanalyse, Informationsrisiko und Systemisches Risiko beschreiben.
Warum spielt der AQ-Faktor für Banken eine Rolle?
Der AQ-Faktor (Accruals-Qualität) wird verwendet, um die Qualität der Rechnungslegung zu messen, da Banken für Investoren aufgrund ihrer komplexen Geschäftsmodelle ein höheres Informationsrisiko darstellen.
Welche Rolle spielt die Größe einer Bank bei ihrem systemischen Risiko?
Große Banken gelten oft als "too-big-to-fail", was zu einer impliziten Staatsgarantie führen kann, die sich auf die Risikoprämien und damit auf die Renditen auswirkt.
- Citar trabajo
- Robin Pilz (Autor), 2012, Ansatz zur Messung systemischen Risikos in Bankrenditen: Kann eine Renditeanomalie bei Bankaktien durch systemisches Risiko erklärt werden?, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/198498
