Institutional Money, Ausgabe 3 | 2023

S eit einiger Zeit spricht sich herum, dass die Effizienz der Märkte nicht immer vollständig gegeben ist.Mei- nungen, Vorlieben und Vorurteile spielen erwiesener- maßen in die Anlageentscheidungen hinein. Doch auch die Interpretation der Nachrichtenlage wird oftmals verzerrt. Nachgewiesenermaßen neigen Marktteilnehmer dazu, schlechte Nachrichten überzubewerten, was teils gravierende Preisfehler nach sich ziehen kann. Gerade dieser Aspekt ist nicht irrelevant, scheinen sich die Hiobsbotschaften in den vergangenen Jahren doch zu häufen – egal, ob es sich um Klima, Krieg oder Pandemie handelt. Vor diesem Hintergrund ist es nur verständlich, dass Investoren nach Erklärmodellen suchen, die diese Irregula- ritäten erfassen – Behavioral Finance, der Zweig der Finanz- wissenschaft, der sich mit menschlichen Verhaltensmustern im Finanzkontext beschäftigt, erlebt folgerichtig einen gewis- sen Boom, der sich nicht zuletzt imNobelpreis für Richard Thaler und seine bekannte „Nudging-Theorie“manifestierte. Auch im Asset Management hat man längst die Zeichen der Zeit erkannt. So haben sich vier Forscherinnen und Forscher von Amundi, Amundi Technology und Amundi Institute mit der Université Paris Dauphine-PSL sowie der Université libre de Bruxelles zusammengetan und ein Paper mit dem Titel „Behavioral Biases Among Retail und Institu- tional Investors“ herausgebracht. Die Autoren fassen darin den aktuellen Stand der Forschung bis in die frühen 1970er- Jahre zusammen. Demnach verorten sie vor allem drei Ano- malien: exzessives Traden, das heißt, Investoren handeln Was passiert, wenn extreme Ereignisse auf den Markt treffen? Diese Frage scheint immer mehr an Bedeutung zu gewinnen. Frische Antworten kommen von Amundi und einer brandaktuellen transkontinentalen Studie. Volatiles Verhalten Ausgangslage ausgewählter großer Aktienindizes Beobachtet wurde der Zeitraum von 2000 bis 2020. FTSE 100 DAX 40 CAC 40 S&P 500 Preis Ertrag Preis Ertrag Preis Ertrag Preis Ertrag Durchschn. 5876,69 0,8 7686,00 2,5 4468,39 0,9 1653,67 2,6 Standardabw. 1022,41 1,197 3076,75 1,491 918,77 1,445 674,39 1,253 Minimum 3287 -10,87 2202,96 -12,24 2403,04 -12,28 676,53 -11,98 Maximum 7877,45 9,84 13790 11,40 6922,33 11,18 3756,07 11,58 Skewness/Schiefe -0,23 -0,16 0,35 -0,02 0,15 -0,02 1,03 -0,15 Kurtosis 2,26 11,11 1,88 9,17 2,21 9,28 3,07 13,72 Jarque-Bera 310,32 31,86 480,726 45,61 604,45 55,30 101,49 42,48 Beobachtungen 5.049 5.049 5.082 5.082 5.370 5.370 5.284 5.284 In einem ersten Schritt haben die Autoren der Studie „Dynamic connectedness between investors’ behavioural biases & asset prices: A comparison between major markets in Europe and USA“ die Charakteristika wichtiger europäischer Leitindizes und zum Vergleich die des US-Index S&P 500 betrachtet. Quelle: Sakariyahu et al. 100 N o . 3/2023 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Behavioral Finance FOTO: © FLORIDA ATLANTIC UNIVERSITY » Wir untersuchen, inwiefern die Verhaltensfehler von Investoren die Volatilität von Vermögenswerten prognostizieren. « Sofia Johan, Florida Atlantic University