Institutional Money, Ausgabe 1 | 2025

außerhalb der Stichprobe (in und out of sample) signi kant vorhersagt. Konkret zeigen die Regressionsergebnisse Out-of- Sample-Werte des Bestimmtheitsmaßes R² zwischen 22,05 und 30,24 Prozent je nach Laufzeit, was auf eine erhebliche Out-of-Sample-Prognosequalität der Stichprobe hindeutet (siehe Tabelle „Risikoprämie und textbasierter Angstindex“) . Der ausgeprägte positive Prognosekoe zient lässt darauf schlie- ßen, dass ein Anstieg der Angst mit höheren Risikoprämien für Anleihen korreliert. Die Teststatistiken ergeben statistisch signi kant Werte von vier bis fünf, was darauf hinweist, dass der Angstindex die Out-of-Sample-Prognosewirksamkeit von Anleihenrisikoprämien in den USA im Vergleich zum histo- rischen Durchschnittsmodell erheblich verbessert. Einflussreicher Angstfaktor Aufbauend auf diesen Erkenntnissen stellen die Autoren einen Modellierungsrahmen vor, der auf die Investoren am Trea- sury-Markt zugeschnitten ist mit der wichtigen Erkenntnis, dass ein Anstieg der Angst mit erhöhten Risikoprämien für Anleihen korreliert,was darauf hindeutet, dass Angst als anti- zyklische Variable wirkt. Sie validieren ihr Modell durch Regression der Anleihenrisikoprämien, wie sie durch den Angstindex erwartet werden, auf die im Zeitablauf variieren- de Risikoaversion. Dabei zeigen sie, dass der Angstindex ein starker Prädiktor für die Risikoprämien von Staatsanleihen ist und die Theorie bestätigt, dass Investoren in turbulenten Marktphasen eine Kompensation erhalten sollten. Aufgrund der Tatsache, dass der Markt für US-Staatsanlei- hen der weltweit größte und liquideste Markt für Staatsan- leihen ist und die Staaten in einer zusammengerücktenWelt verstärkt Risiken teilen, seien es Tail-Risiken wie seltene Kata- strophen oder auch Makrofaktoren, ergibt es für die Autoren Sinn, den Angste ekt im Kontext der globalen Finanzin- tegration zu untersuchen. Tatsächlich stellt sich dabei heraus, dass die Stabilität des Angstindex als taugliches Vorhersage- tool in vielen anderen Ländern ebenfalls besteht. Im Beson- deren ergibt sich, dass die Angst am US-Treasury-Markt die Risikoprämien für globale Anleihen erheblich beein usst, während lokale Angstindizes weniger e ektive Prädiktoren sind (siehe Tabelle „Internationale Anleihenrisikoprämien und Angstindizes“) . Darüber hinaus übt die Angst in den USA einen bemerkenswerten Ein uss auf das Angstniveau in den restlichen G7-Ländern aus, was die Notwendigkeit unter- streicht, die US-Marktbedingungen bei der Analyse der inter- nationalen Anleihenmärkte unbedingt zu berücksichtigen. Die Ergebnisse decken sich mit jenen von Feng Zhao, Guofu Zhou and Xiaoneng Zhu, die 2021 in „Unspanned Global Macro Risks in Bond Returns“zur Erkenntnis gelan- gen, dass globale Makrofaktoren die Marktpreise von Ren- diteniveau- und Steigungsrisiken beein ussen, was Co-Bewe- gungen in den Terminprämien an den globalen Anleihen- märkten hervorruft. Indem die Autoren die globale Trans- mission von Angst und deren Auswirkungen auf die Vor- hersagbarkeit von Anleihenrenditen hervorheben, erweitern ihre Ergebnisse die bestehende Kapitalmarktforschung über die Ver echtung der globalen Anleihenmärkte und unter- streichen die Bedeutung der Berücksichtigung internationa- ler Faktoren bei der Analyse von Anleihenrisikoprämien. Dimensionen der Angst Des Weiteren untersuchen die Autoren verschiedene Dimensionen der Vorhersagbarkeit von Angst wie Dauer, Ausmaß, Dynamik und Quellen. Neurowissenschaftliche Forschungen zeigen, dass unterschiedliche Emotionen die Risikoprämie und textbasierter Angstindex Out-of-Sample-Ergebnisse von R 2 für verschiedene Anleihenlaufzeiten Faktoren R 2 für 2 Jahre R 2 für 3 Jahre R 2 für 4 Jahre R 2 für 5 Jahre Angstindex F Total 22,05*** 26,03*** 27,28*** 30,24*** (t-Wert) (4,04) (4,26) (4,52) (5,02) PCS 16,87*** 17,93*** 15,77*** 16,75*** (3,77) (3,73) (3,41) (3,27) CP 15,92*** 18,10*** 15,70*** 15,28*** (3,20) (3,46) (3,40) (3,31) LN -7,62 -3,96 0,57*** 5,29*** (1,93) (2,30) (2,73) (2,88) CPo 20,81*** 23,37*** 19,98*** 18,06*** (3,68) (3,69) (3,35) (3,11) MOVE 15,34*** 15,55*** 13,33*** 12,91*** (2,90) (2,80) (2,54) (2,45) BW -24,26 -19,26 -14,65 -9,69 (-0,83) (-0,93) (-1,13) (-1,20) HJTZ -18,73 -15,23 -12,27 -9,61 (-0,47) (-0,47) (-0,55) (-0,57) CGGW -5,64 3,61** 8,22*** 10,70*** (0,95) (1,77) (2,37) (2,52) LSZ 4,24 3,29 2,27 1,47 (1,04) (0,94) (0,88) (0,70) MCS -2,31 -4,21 -4,69 -5,00 (-1,08) (-1,08) (-0,68) (-0,35) Werte des Bestimmtheitsmaßes R 2 von Out-of-Sample-Prädiktor-Regressionen unter Verwendung des proprietären Angstindex F Total der Autoren und verschiedener Kontroll- variablen. Benchmarkmodell ist der historische Durchschnitt. PCS steht für die drei Hauptkomponenten der Renditen, CP für den Faktor von Cochrane und Piazzesi, LN für den Faktor von Ludvigson und Ng, (CPo) für den Faktor von Cieslak und Povala, MOVE für den gleichnamigen Index, BW für den Stimmungsindex von Baker und Wurgler, HJTZ für den Stimmungsindex von Huang, Jiang, Tu und Zhou, CGGW für den Stimmungsin- dex von Cepnia, Guney, Gupta und Wohar, LSZ für den Kreditmarktstimmungsindex von López-Salido, Stein und Zakrajsek und MCS für den Michigan Consumer Sentiment Index. Out-of-Sample-Zeitraum: Januar 2011 bis Dezember 2022. t-Test-Werte in Klam- mern. ***, **,* stellen Ergebnisse auf dem das Signifikanzniveau von 1, 5 und 10 % dar. Quelle: Studie 94 N o . 1/2025 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Anleihenrenditen FOTO: © SHANDONG UNIVERSITY » Angst im US-Treasury-Markt beeinflusst zweifellos die globalen Anleihenrisikoprämien. « Qunzi Zhang, Professor of Finance an der Shandong University