Institutional Money, Ausgabe 3 | 2025

Beziehung aufweisen, also kointegriert sind. Dies ermöglicht es Ökonomen, sowohl die kurzfristige Dynamik als auch die langfristigen Kräfte zu untersuchen, die die Daten beein- flussen, und ermöglicht so eine umfassendere Analyse als herkömmliche Vektorautoregressionsmodelle allein. (3) Das Vektor-Fehlerkorrekturmodell (VECM): Es ermöglicht die Koexistenz von kurzfristigen und langfristigen Renditen im selben System. Der Fehlerkorrekturterm wird aus dem zugrunde liegenden kointegrierten Modell abgeleitet, in das Modell eingebettet, und es werden Impulsantwortfunk- tionen (Generalized Impulse Response Functions, GIRFs) generiert. Resultate Mi und Masih beginnen mit Unit-Root-Tests, um die Statio- naritätseigenschaften der Daten zu untersuchen.Dies ist eine Voraussetzung für die Validität der nachfolgenden Analysen. Sie führen mehrere Unit-Root-Tests durch, um zu prüfen, ob das Niveau und die Rendite von PE und VC und verschie- dener Indizes stationär sind. Die Ergebnisse zeigen, dass das Niveau von PE, VC, S&P 500, Staatsanleihen, Rohstoffen und Hedgefonds im Allgemeinen nicht stationär ist. Dies deutet darauf hin, dass ihre Bewegungen stärker von lang- fristigen Faktoren als von kurzfristigen Schwankungen be- einflusst werden. Diese Nichtstationarität deutet darauf hin, dass Prognosen, die ausschließlich auf Daten aus der Ver- gangenheit basieren, möglicherweise nicht zuverlässig sind. Im Gegensatz dazu zeigen die Liquidität und der Einkaufs- managerindex (PMI) Stationarität und kehren häufig zu historischen Durchschnittswerten zurück, was mit etablier- ten Finanztheorien übereinstimmt. Betrachtet man jedoch die Quartalsrenditen, scheinen die Indizes stationär zu sein. Es benötigt weitere Analysen mit VAR-Modellen, um zu ver- stehen, wie PE und VC mit anderen Anlageklassen und wirtschaftlichen Faktoren interagieren. Auf Basis eines UVAR-Modells mit vier Lags (vier Zeitein- heiten Verzögerung) nutzen Mi und Masih verallgemeinerte Impulsantwortfunktionen (GIRFs), um die Auswirkungen eines Schocks bei den PE- und VC-Renditen als Reaktion auf einen Standardabweichungsschock bei den PE- und VC- Renditen auf andere Anlageklassen, die Marktliquidität und das Wirtschaftswachstum langfristig zu ermitteln. Die Ergebnisse zeigen, dass die PE-Renditen zwar von unmittelbaren Markt- und Konjunkturveränderungen be- einflusst werden, aber dennoch eine solide Fähigkeit zur Wiedererlangung der Stabilität aufweisen. Dies deutet auf eine grundlegende Robustheit von PE gegenüber langfris- tigen Marktschwankungen hin und zeigt, dass PE und VC gegenüber diesen Schocks an den Kapitalmärkten wider- standsfähig sind (siehe die Grafiken „Impulsantwortfunktionen von PE und VC auf Schocks“) . Im Rahmen der UVAR ver- wenden die Autoren die Generalized Forecast Error Variance Decomposition (FEVD), auf Deutsch Prognose- fehlervarianzzerlegung. Das ist eine Technik, die in der Zeit- reihenanalyse verwendet wird, um zu bestimmen, wie viel der Prognosefehlervarianz einer Variablen auf Schocks in anderen Variablen zurückzuführen ist. Mit dieser Methode will man die Ursachen von Prognosefehlern verstehen und die Interdependenzen zwischen Variablen analysieren. Ziel ist es, einen detaillierten Einblick in die Auswirkungen von Schocks bei den PE- und VC-Renditen auf andere Finanz- datenreihen zu erhalten. Die FEVD zeigt eine anhaltende Korrelation zwischen PE-Renditen und Hedgefonds,was auf einen gemeinsamen Einfluss oder eine gemeinsame Markt- Persistenzprofile Unmittelbare und langfristige Folgen hypothetischer zentraler Störungen auf PE- (links) und VC-Indizes (rechts) Unterschiedliche Persistenzprofile für die Auswirkungen systemweiter Schocks auf PE und VC. Die Analyse des Persistenzprofils basiert auf einem VAR-Modell mit einem Lag von 1 (zeitliche Verzögerung der Variablen um ein Quartal) unter Verwendung eines kointegrierenden Vektors, der verschiedene Finanzindizes und eine Trendkomponente umfasst. PE reagiert schneller und stärker, ist damit insgesamt widerstandsfähiger. VC zeigt eine schwächere Anfangsreaktion, verdaut Schocks aber insgesamt langsamer. Quelle: Studie Quartale Reaktion Quartale Reaktion 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 20 30 40 50 10 0 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 20 30 40 50 10 0 120 N o . 3/2025 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Private Equity und Venture Capital