Ziel dieser Arbeit ist es, zu überprüfen, ob die Fama-French-Faktoren auf die Rendite einen zeitlich stabilen Einfluss haben. Dazu soll in dieser Arbeit als abhängige Variable ein US-amerikanisches, wertgewichtetes Consumer-Portfolio, bestehend aus großteils in der Konsumgüterbranche, im Einzel- und Großhandel tätigen Unternehmen für die vergangenen vierzig Jahre beleuchtet werden. Anhand dieser Daten und der Methodik einer multiplen linearen Regression mit den fünf Fama-French-Faktoren als unabhängige Variablen, wird untersucht, welche Aussagen sich im Bezug die zeitliche Stabilität der Parameter, der Signifikanz des Einflusses und der Modellgüte treffen lassen.
Nachdem im zweiten Kapitel auf die fünf Faktoren nach Fama und French und insbesondere die technische Bildung dieser Faktoren eingegangen wird, soll die zugrundeliegende Methodik dargestellt werden. Hierbei werden vor allem die Modellannahmen, die Parameterschätzung mit der Maximum-Likelihood-Methode, der Durbin-Watson-Test, t-Tests mit den dazugehörigen Testentscheidungen und die Modellgüte theoretisch erklärt.
Im dritten Kapitel werden zunächst die abhängige Variable – die Aktienrendite eines US-amerikanischen Consumerportfolios – und im Anschluss die fünf Risikofaktoren des Modells deskriptiv analysiert. Im vierten Kapitel wird die lineare multiple Regression zunächst über den gesamten Zeitraum von 1980-2020 und anschließend für disjunkte, zweijährige Perioden durchgeführt. Anschließend werden die zeitliche Stabilität sowie Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu den Erkenntnissen von Fama und French untersucht und die Ergebnisse kritisch beleuchtet. Im letzten Schritt werden basierend auf den Erkenntnissen dieser Arbeit konkrete Handlungsempfehlungen abgeleitet, in welche Aktien oder Portfolios investiert werden soll, um maximale Rendite am Aktienmarkt zu erzielen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Theorie und Methodik
2.1 Das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French
2.1.1 Technische Bildung der Faktoren
2.1.2 Methodische Interpretation der Faktoren
2.2 Lineare multiple Regressionsmodelle
2.2.1 Parameterschätzung mit der Maximum-Likelihood-Methode
2.2.2 Ein Durbin-Watson-Test zur Autokorrelation in den Residuen
2.2.3 Signifikanztest und Modellgüte
3 Datenanalyse
3.1 Datenbasis
3.2 Deskriptive Analyse der Portfoliorendite
3.3 Deskriptive Analyse der fünf Fama-French-Faktoren
4 Ergebnisse und Diskussion
4.1 Die Parameter, Signifikanz und Modellgüte
4.2 Ein Durbin-Watson-Test zur Autokorrelation in den Residuen
4.3 Die zeitliche Stabilität der Parameter, der Signifikanz und der Modellgüte
4.3.1 Die Entwicklung der Parameter über die Zeit
4.3.2 Die Entwicklung der Signifikanz über die Zeit
4.3.3 Die Entwicklung der Modellgüte über die Zeit
4.4 Vergleich der Ergebnisse mit Fama und French (2015)
4.5 Kritische Darstellung
5 Fazit
Zielsetzung & Themen
Ziel dieser Arbeit ist es, die zeitliche Stabilität der fünf Fama-French-Faktoren hinsichtlich ihres Einflusses auf die Rendite eines US-amerikanischen Consumer-Portfolios über einen Zeitraum von vierzig Jahren (1980-2020) zu untersuchen. Dabei soll mittels einer multiplen linearen Regression geprüft werden, ob diese Faktoren eine stabile Erklärungskraft für Aktienrenditen bieten.
- Analyse des Fünf-Faktoren-Modells von Fama und French
- Methodik der multiplen linearen Regressionsanalyse
- Deskriptive Untersuchung von Aktienrenditen und Risikofaktoren
- Untersuchung der zeitlichen Stabilität der Regressionsparameter
- Vergleich der empirischen Ergebnisse mit der Literatur
Auszug aus dem Buch
2.1.1 Technische Bildung der Faktoren
Die Marktrendite RMt ergibt sich aus der wertgewichteten Rendite aller US-amerikanischen CRSP-Unternehmen, die an der NYSE, Amex oder NASDAQ notiert sind (French, 2020). Ende Juni jeden Jahres ermittelt Compustat (bzw. bei nicht verfügbaren Daten CRSP) den Median der Marktkapitalisierung und – jeweils unabhängig voneinander – das 30%- und 70%-Quantil der Buch-zu-Marktwerte, Profitabilität und Investitionen aller Unternehmen, die an der New York Stock Exchange gelistet sind (French, 2020). Diese legen die Grenzen fest, nach dem die NYSE-, Amex- und NASDAQ-Aktien zu dem Small- oder dem Big-Portfolio, dem Value-, Neutral- oder Growth-Portfolio, dem Conservative-, Neutral- oder Aggressive sowie dem Robust-, Neutral- oder Weak-Portfolio zugeordnet werden (French, 2020). Die Zuordnung zu den Portfolios ändert sich innerhalb des Jahres – unabhängig von den Entwicklungen der Kennzahlen – nicht (French, 2020).
Schnittmengen dieser Portfolios ergeben sechs nach Größe und Wert, sechs nach Größe und Investitionen sowie sechs nach Größe und Betriebsrentabilität gebildete Portfolios (French, 2020). Aus diesen jeweils sechs Portfolios lassen sich die drei Faktoren SMB(B/M), SMB(INV) und SMB(OP) berechnen (French, 2020). Sie ergeben sich aus der Differenz des Durchschnitts der jeweiligen drei Small-Portfolios und des Durchschnitts der dazugehörigen drei Big-Portfolios (French, 2020). Der für das Modell benötigte Faktor SMB ergibt sich schlussendlich aus dem Durchschnitt der drei Faktoren SMB(B/M), SMB(INV) und SMB(OP) (French, 2020).
Für die Bildung des HML-Faktors wird der Durchschnitt der Renditen der beiden Value-Portfolios (Small- und Big-Value) gebildet und davon der Durchschnitt der Renditen der beiden Growth-Portfolios (Small- und Big-Growth) abgezogen (Fama und French, 2015). Die Bildung des Faktors CMA und RMW erfolgen analog: conservative minus aggressive und robust minus weak (Fama und French, 2015).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Vorstellung der Thematik der Fama-French-Faktoren und Einbettung in den Kontext der modernen Finanzmarkttheorie sowie Formulierung der Zielsetzung.
2 Theorie und Methodik: Erläuterung des theoretischen Hintergrunds des Fünf-Faktoren-Modells und der mathematischen Grundlagen der linearen multiplen Regressionsanalyse.
3 Datenanalyse: Beschreibung der Datenbasis und Durchführung einer deskriptiven Analyse der Portfoliorenditen sowie der fünf Fama-French-Faktoren.
4 Ergebnisse und Diskussion: Präsentation der Regressionsergebnisse, Prüfung der Modellannahmen und Analyse der zeitlichen Stabilität der Faktoren im Vergleich zu Fama und French (2015).
5 Fazit: Zusammenfassende Beantwortung der Forschungsfrage und Ableitung von Implikationen für Anleger basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.
Schlüsselwörter
Fama-French-Faktoren, Fünf-Faktoren-Modell, Aktienrendite, Lineare Regression, Marktrisikoprämie, SMB, HML, RMW, CMA, Zeitliche Stabilität, Portfoliorendite, Finanzmarktanomalien, Regressionsanalyse, Modellgüte, Kapitalmarkt.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French, um den Einfluss von spezifischen Risikofaktoren auf die Rendite eines US-amerikanischen Aktienportfolios zu bestimmen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Im Fokus stehen die theoretische Fundierung des Modells, die technische Herleitung der Faktoren, die empirische Datenanalyse sowie die Überprüfung der zeitlichen Stabilität der Modellparameter.
Welches primäre Ziel verfolgt die Arbeit?
Das Ziel ist es, zu untersuchen, ob die Fama-French-Faktoren über einen Zeitraum von vierzig Jahren (1980-2020) einen stabilen und signifikanten Einfluss auf die Rendite eines Consumer-Portfolios ausüben.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine multiple lineare Zeitreihenregression angewendet, um die Sensitivitäten der Rendite gegenüber den fünf Faktoren zu schätzen und deren Signifikanz sowie die Modellgüte statistisch zu prüfen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Herleitung des Modells, die deskriptive Analyse der Daten und die eigentliche Regressionsanalyse inklusive der Untersuchung der zeitlichen Stabilität und einem Vergleich mit Fama und French (2015).
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Fama-French-Faktoren, Fünf-Faktoren-Modell, Aktienrendite, lineare Regression, Marktrisikoprämie, Zeitliche Stabilität und Modellgüte.
Wie unterscheidet sich das Ergebnis dieser Arbeit von Fama und French (2015)?
Im Gegensatz zu Fama und French, die zeitliche Stabilität und spezifische Vorzeichen der Faktoren postulieren, zeigt diese Arbeit, dass die Faktoren zeitlich instabil sind und teilweise entgegengesetzte Wirkungsrichtungen aufweisen.
Welche Schlussfolgerung zieht die Autorin für Anleger?
Aufgrund der mangelnden zeitlichen Stabilität der Faktoren ist eine einfache Strategie schwer umsetzbar; Anleger sollten eher auf eine breite Diversifikation setzen, statt sich allein auf die Fama-French-Faktoren zu verlassen.
- Citation du texte
- Isabell Lutter (Auteur), 2020, Analyse der Fama-French-Faktoren. Das Fünf-Faktoren-Modell, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/978540
