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P-Hacking gegenüber eigener Beteiligung: Wie kann das Verständnis über Anreizstrukturen dazu beitragen, dass wir über Markteffizienz nachdenken?

Während es an den Märkten in der letzten Zeit scheinbar ereignislos zuging, wurde eine Reihe wissenschaftlicher Arbeiten erstellt, die der Frage auf den Grund gehen, ob es möglich ist, den Markt zu schlagen. In den letzten drei Monaten wurden drei Abhandlungen und ein Buch zu diesem Thema herausgegeben. Oberflächlich betrachtet erscheinen diese Arbeiten langweilig und esoterisch, sie sollten jedoch von all jenen mit einem Interesse an aktivem Management ins Auge gefasst werden.

Abhandlung 1: Die „Reproduzierbarkeitskrise“ und „Marktanomalien“

In den letzten zehn Jahren etwa wurden viele wissenschaftliche Erkenntnisse durch die sehr dramatisch bezeichnete „Reproduzierbarkeitskrise“ in Frage gestellt. Die Diskussion kochte vor allem im Jahr 2005 hoch, nachdem John Ioannidis eine Abhandlung mit folgendem provokativen Titel veröffentlichte: „Why Most Published Research Findings Are False“.

Ioannidis behauptete, dass man sich auf viele Erkenntnisse, die in wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht werden, nicht verlassen könne. Wissenschaftler und Fachzeitschriften würden dazu angeregt, Studien zu veröffentlichen, die ein positives Ergebnis hervorbringen (zum Beispiel, dass ein neues Medikament das Krebsrisiko reduziert oder dass das Befolgen einer technischen Handelsregel zu einer Outperformance führt) und Studien zu „ignorieren“, die nichts herausfinden. Im Ergebnis repräsentiert ein größerer Anteil an veröffentlichten Abhandlungen „falsch positive“ Erkenntnisse (Zufallsergebnisse), als es der Fall wäre, wenn man auch jene Studien einschließen würde, die getestet wurden und gescheitert sind. Gleichzeitig sind Wissenschaftler womöglich dem Druck ausgesetzt, sich bei der Durchführung einzelner Studien am „P-Hacking“ oder Data-Mining zu beteiligen.

Im unten gezeigten Video wird der Sachverhalt genauer erklärt:

Seit Ioannidis seine Behauptung vorbrachte, arbeiten Wissenschaftler auf verschiedenen Gebieten daran, zu testen, ob die veröffentlichten Ergebnisse außerhalb der Originalstudie erzielt (oder „reproduziert“) werden können. Auch im Finanzwesen war eine solche Überprüfung längst überfällig. Im letzten Monat veröffentlichten drei Autoren (Kewei Hou, Chen Xue und Lu Zhang) „Replicating Anomalies“. Die Ausarbeitung umfasst deren Ergebnisse zu dem Versuch, „die gesamte Literatur der Anomalien im Finanz- und Rechnungswesen“ zu reproduzieren.

Dies ist insofern signifikant, als dass Anomalien jene Variablen sind, die für den Nachweis herangezogen werden, dass Märkte ineffizient sind und die die grundlegenden Argumente für ein aktives Management bilden können, einschließlich der Handelsregeln, die eventuell hinter quantitativen Strategien liegen.

Aufgrund des Misserfolges, einen Großteil der zuvor identifizierten Anomalien zu reproduzieren, ziehen die Autoren den Rückschluss, dass die „Kapitalmärkte effizienter sind als bisher berichtet“ und dass dies, als natürliche Folge, eine erhebliche Herausforderung für das aktive Management und die Behavioural Finance darstellt.

Abhandlung 2: Value ist keine Zahl

Die Feststellungen von Hou, Xue und Zhang entsprechen den Ergebnissen einer weiteren Abhandlung aus dem Jahr 2017 mit dem Titel „Facts about Formulaic Value Investing“, die ebenfalls einige der bisher existierenden Theorien widerlegt, im Ergebnis jedoch zu einer völlig gegensätzlichen Schlussfolgerung kommt.

In dieser Arbeit überprüfen die Autoren die Erträge aufgrund von unterstützenden, traditionellen Value-Kennzahlen (KBV, historisches und erwartetes KGV) und behaupten, dass kaum nachgewiesen werden kann, dass durch traditionelle Value-Anlagen und bei Verwendung einfacher Gleichungen Überrenditen erzielt werden können. Sie behaupten sogar, dass, obwohl die Bewertungen zurück zum Mittelwert tendieren, dies hauptsächlich aufgrund von Veränderungen der Fundamentaldaten der Fall ist (d.h. günstige Aktien stellen sich hinterher als Value-Fallen heraus, anstatt als Ertragschancen) – zumindest in den USA und in dem Zeitraum zwischen 2002 und 2014.

Interessant ist jedoch, dass Hou und andere die erkennbare Widerlegung von Anomalien als Argument zugunsten einer Markteffizienz und gegen das aktive Management/Behavioural Finance verwenden (wie es hier deutlich gemacht wird), die Autoren des Bewertungspapiers dies jedoch als Nachweis dafür nutzen, dass eine größere Notwendigkeit für menschliche Einblicke vorhanden ist. Deren Ansicht nach legt der Misserfolg vereinfachender Kennzahlen nahe, dass „ein fähiger Analyst… in der Lage sein sollte, quantitative Ansätze signifikant zu verbessern“, indem er identifiziert, ob ein Value-Signal das Ergebnis von übertriebenen Fundamentaldaten oder eine echte Chance ist.

Abhandlung 3: Wissenschaftliche Anreize gegenüber Eigenbeteiligung

Es gab bereits relativ starke Reaktionen sowohl auf „Replicating Anomalies“ als auch auf „Facts about Formulaic Value Investing“. Die Abhandlung zu den Anomalien wurde für den Ausschluss von Micro Caps kritisiert sowie für die Verwendung von „Value“ anstatt einer Gleichgewichtung in der Stichprobe (es überrascht vielleicht nicht, dass sich die Erträge von Strategien wie „Backing Illiquidity“ reduzieren, wenn man einige der am wenigsten liquiden Aktien von der Probe ausschließt). Im Hinblick auf die Value-Abhandlung schrieb der stets lesenswerte Wes Gray eine detaillierte Beurteilung.

Ich werde mir zwar nicht anmaßen, mich in diese technischen Diskussionen einzumischen, dennoch können nachfolgende allgemeine Beobachtungen festgehalten werden:

Erstens dürfte es nicht überraschen, dass im Bereich des wissenschaftlichen Finanzwesens Data-Mining existiert. Die Anreize, Nachweise dafür zu finden und zu veröffentlichen, dass quantitative Strategien den Markt schlagen, sind enorm, die Daten hingegen relativ begrenzt (der Großteil der Studien betrachtet lediglich den US-Aktienmarkt und nutzt häufig die gleichen „Fama-French“-Daten) und das Interesse an negativen Ergebnissen ist praktisch nicht vorhanden.

Darüber hinaus sollte man nicht vergessen, dass sich die Anreizstrukturen für Wissenschaftler sehr von denen der Investoren in der „realen Welt“ unterscheiden. Tatsächlich beschäftigt sich eine dritte Abhandlung aus dem Jahr 2017, mitverfasst von demselben John Ioannidis, der 2005 als erster die Reproduzierbarkeitskrise entfachte, mit der Suche nach möglichen Abhilfemaßnahmen gegen akademische Anreizstrukturen durch Lektionen aus der Wirtschaftswelt.

Während es für Wissenschaftler ausreicht, Forschungen zu veröffentlichen und es dabei zu belassen, müssen Anleger letztendlich jede ihrer Theorien „Out of Sample“ testen, wenn sie Geld verdienen wollen. Sie sind selbst beteiligt. Obwohl es in der akademischen Welt „falsch positive“ Ergebnisse gibt, werden solche Strategien am Markt letztlich ausgemerzt und erfolgreiche belohnt.

Leider steigern die überaus kompetitiven Anreizstrukturen in der Volkswirtschaft und an den Finanzmärkten die Komplexität in Verbindung mit empirischen Studien.

Anders als in anderen Wissenschaftsbereichen kann man im Finanzwesen nicht die eine, unabänderliche Wahrheit identifizieren. Reflexivität bedeutet, dass die Entdeckung einer Anomalie das Verhalten von Marktteilnehmern womöglich verändert und dass ein evolutionäres System auf Basis von Versuch und Irrtum, das Erfolge verstärkt und Misserfolge eliminiert, selbst die Umwelt verändern wird. Wenn beispielsweise jeder von einer Strategie überzeugt ist, die risikofreie Erträge generiert, dann ist es wahrscheinlicher (aber nicht garantiert), dass diese Opportunität versiegt.

Anpassungsfähige Märkte: Eine Lösung?

Dies bringt uns zur letzten und vielleicht wichtigsten wissenschaftlichen Arbeit in diesem Jahr – Andrew Los neues Buch „Adaptive Markets“. Lo nutzt die Idee des evolutionären „Trial and Error“ (natürliche Selektion) als Instrument, um den erkennbaren Konflikt zwischen der Theorie effizienter Märkte und Behavioural Finance auszugleichen.

Lo, wie bereits Mordecai Kurz vor ihm, legt nahe, dass Anleger dieselben Informationen nutzen und zu anderen Überzeugungen gelangen können, ohne dass einige Investoren als „irrational“ gelten. Ein Teil der Anleger hat vielleicht einen kürzeren Zeithorizont als der andere, verschiedene Gruppen von Anlegern haben sicherlich unterschiedliche Ertragsziele und es wird womöglich eine Reihe verschiedener Strategien verfolgt.

Die Konkurrenzsituation zwischen diesen verschiedenen Gruppen in einer Welt, in der „der Stärkere überlebt“, bedeutet, dass sich die Kohorte der jeweiligen Anlegertypen, die den Markt ausmachen, im Zeitverlauf ändern wird. Bestimme Gruppen werden aus der Bevölkerung ausscheiden, andere werden an Bedeutung gewinnen (man denke an all die Value-Anleger, die während der Technologieblase ihren Arbeitsplatz verloren haben). Dadurch wird die Art der verfügbaren Anlagechancen für Investoren verändert. In einer Abhandlung aus dem Jahr 2004 (leider online nicht kostenlos verfügbar) hebt Lo einige wichtige Auswirkungen seiner Hypothese hervor:

  • Insofern ein Verhältnis zwischen Risiko und Ertrag existiert, ist es im Zeitverlauf wahrscheinlich nicht beständig.
  • Wenn bestimmte Spezies aussterben, wenn andere geboren werden und wenn sich Institutionen und die Unternehmenslage verändern, werden kontinuierlich neue Chancen geschaffen.
  • Investmentstrategien werden kommen und gehen. Arbitragemöglichkeiten (Anomalien) müssen nicht permanent und für immer ausgemerzt werden, sondern diese Strategien können für eine gewisse Zeit zurückgehen und dann wieder rentabel werden, wenn die Umweltbedingungen förderlicher werden.

 

Meiner Ansicht nach könnte Los Buch eine klare Möglichkeit für den Ausdruck mancher Ansichten unseres eigenen Teams dafür sein, wie die Märkte funktionieren, insbesondere im Hinblick auf den Gedanken, dass Marktchancen dynamisch sind und dass Ineffizienzen (wie auch immer diese definiert werden) regelmäßig auftreten und von aktiven Anlegern ausgenutzt werden können. Diese Chancen werden im Zeitverlauf kaum Beständigkeit aufweisen und können wahrscheinlich nicht durch mechanistische Ansätze und eine jährliche Neugewichtung erfasst werden. Unserer Erfahrung nach ist die aktive Outperformance als „größerer Brocken“ anzusehen, anstatt als etwas, das in kleineren Portionen Monat für Monat, Jahr für Jahr stattfindet.

In gewissem Sinne stehen diese verschiedenen wissenschaftlichen Arbeiten für den permanenten Versuch der Ökonomie, einen Vergleich herzustellen zwischen dem, was in der Praxis funktioniert und dem, was in der Theorie funktioniert. Der Misserfolg des Replizierens statistischer Studien zeigt: Empirie ohne Logik ist gefährlich. Wir müssen stets versuchen, einen eindeutigen Grund dafür zu haben, weshalb eine Beziehung vorhanden sein könnte. Die Schwäche vereinfachender Value-Merkmale in einem bestimmten Umfeld zeigt: Wir können das Denken niemals einer Gleichung übertragen. Und wie die Vorstellungen von Konkurrenz, natürlicher Selektion und Anreizstrukturen verdeutlichen: Die Welt befindet sich in einem permanenten Wandel und Anleger müssen in der Lage sein, sich mit ihr zu verändern.