Institutional Money, Ausgabe 3 | 2025

Konkret verwenden die Autoren ein Vektorautoregressions- modell (VAR, ein statistisches Modell, das die linearen Be- ziehungen zwischen mehreren Zeitreihen analysiert und modelliert), um die Reaktions- und Anpassungsfähigkeit von Private Equity und Venture Capital angesichts von Schwankungen traditioneller Anlageklassen und makroöko- nomischen Indikatoren zu bewerten. Da der Konjunktur- zyklus verschiedene Phasen durchläuft, was ein im Zeitab- lauf unterschiedliches Profil für solche Schocks impliziert, verwenden sie Modelle, die eine gleichmäßige Veränderung des Schockprofils im Zeitverlauf ermöglichen. Die zeitliche Variabilität dieser Schocks und ihre Auswirkungen auf die Renditen bleiben unter der Annahme einer stets gleich ver- laufenden Wirtschaftsentwicklung imDunkeln. Daher wird die Behandlung der Nichtstationarität alternative Ansätze zur Modellierung und Prognose der Auswirkungen dieser Anlageklassen nach einem Schock aufzeigen. Ein Modell, das die nichtstationäre Natur der Daten berücksichtigt, ist für eine sinnvolle Einschätzung solcher Schocks unerlässlich, da die Annahme, dass das Verhalten einer Zeitreihe langfris- tig stabil ist, unrealistisch ist. Modellvielfalt Angesichts der Sensitivität von Anlagerenditen gegenüber verschiedenen Schocks beschäftigen sich Mi und Masih mit verschiedenen Modellierungsansätzen und den damit ver- bundenen Annahmen. Dabei generieren sie Impulsantwort- funktionen aus den folgenden Modellen: (1) Unbeschränk- tes Vektorautoregressionsmodell oder offenes VAR-Modell (Unrestricted Vector Autoregressive Model, UVAR): Dieses ist eine Erweiterung des klassischen VAR. Es erlaubt die simultane Analyse mehrerer Zeitreihen, wobei jede Variable sowohl von ihren eigenen vergangenen Werten als auch von den vergangenen Werten aller anderen Variablen des Mo- dells beeinflusst werden kann. UVAR ist ein Standardmo- dell, bei dem Anlagerenditen und alle Variablen in ihren Differenzen auftreten.Das Problem hierbei ist, dass die lang- fristigen Ko-Bewegungen ignoriert werden, da die erste Dif- ferenzfilterung die zugrunde liegenden langfristigen Eigen- schaften und Beziehungen ignoriert. (2) Kointegriertes Vek- torautoregressionsmodell (CVAR): Dieses ist ein multivaria- tes Zeitreihenmodell, das nichtstationäre Variable analysiert, indem es ihre langfristigen Gleichgewichte, kointegrierende Beziehungen, von ihren kurzfristigen stationären Abwei- chungen trennt. Es erweitert das Standard-VAR-Modell um die Idee, dass einzelne nichtstationäre Variablen zwar aus- einanderdriften können, aber oft eine stabile, langfristige Impulsantwortfunktionen von Private Equity und Venture Capital auf Schocks Reaktion der PE- (links) und VC-Renditen (rechts) auf einen Schock im S&P 500 Anwendung eines UVAR-Modells (uneingeschränktes vektorautoregressives Modell) mit einer Lag-Länge von 4, also einer Verzögerung aller Variablen als Prädiktoren um vier Quartale. Jede Grafik stellt die verallgemeinerten Impulsantwortfunktionen (GIRF) der PE- (links) beziehungsweise der VC-Rendite (rechts) auf einen Schock in der Höhe von einer Standardabweichung bei US-Aktien dar. Sie zeigen die Reaktion über Quartale hinweg, wobei verschiedene statistische Maße wie Mittelwert oder Median sowie Konfidenzintervalle dargestellt sind, um die statistische Signifikanz der Reaktion zu verdeutlichen. Quelle: Studie Quartale Reaktion Quartale Reaktion -0,005 0 0,005 0,010 0,015 0,020 0,020 20 30 40 50 10 0 -0,005 0 0,005 0,010 0,015 0,020 0,020 0,015 0,020 0,020 20 30 40 50 10 0 118 N o . 3/2025 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Private Equity und Venture Capital » Über längere Zeiträume sind vor allem der S&P 500 und Hedgefondsstrategien Renditeerklärungsfaktoren von PE und VC. « Michelle Mi, Assistentin an der Business School der University of Queensland, Australien