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3/2018 | Theorie & Praxis
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AFA-Präsident Campbell Harvey holt zum Rundumschlag aus

In seiner Antrittsrede geht er mit der Zunft ordentlich ins Gericht.

Als frisch gekürter Präsident der ­American Finance Association (AFA), einer schon 1939 gegründeten renommierten wissenschaftlichen Gesellschaft, die sich das Studium und die Förderung des finanzwissenschaftlichen Wissens auf die Fahnen geschrieben hat, hat die Stimme des Ökonomen und Professors an der Duke University, Campbell R. Harvey, besonderes Gewicht.

In seiner Antrittserklärung hielt er durchaus provokativ fest, dass der Wettbewerb um die Veröffentlichung von wissenschaftlichen Arbeiten in ­renommierten Fachjournalen wie dem „Journal of Finance“, das die AFA selbst herausgibt, bizarre Formen angenommen und zu einer verstörend hohen Anzahl von falschen positiven ­Ergebnissen – im Hinblick auf ihre statistische Signifikanz – geführt habe.

Denn zur Veröffentlichung angenommen wird fast ausnahmslos nur, was auch statistisch signifikante Ergebnisse liefert (siehe Grafik „Publikations-Bias“).

Die Grafik zeigt die ­Verteilung der berichteten t-Werte aller Faktor-Studien, die zwischen 1963 und 2012 publiziert wurden. Die fast identische Anzahl an Studien mit einem t-Wert zwischen 2,00 und 2,57 sowie zwischen 2,57 und 3,14 ergibt nur Sinn, wenn es einen Publikations-Bias gibt.

Ebenfalls auffällig ist, dass statistisch nicht signifikante Ergebnisse – das sind solche mit ­einem t-Wert von weniger als zwei – kaum publiziert werden.

Schließlich geht es ja den Journalen in ihrem Vergleichsranking darum, möglichst oft zitiert zu werden. Das setzt aber wiederum voraus, dass die darin präsen­tierten Ergebnisse eine hohe Signifikanz aufweisen.

Falscher Anreiz

Somit gibt es entsprechende Incentives für Wissenschaftler, ihre Ergebnisse so lange zu trimmen, bis sie diese statistische Sig­nifikanzanforderung auch erfüllen. Harvey führt explizit eine Kombination aus nicht berichteten Experimenten, mangelnde Korrektur für multiple Tests sowie direktes und indirektes p-Hacking als Gründe an, weswegen viele publizierte Ergebnisse out of sample in der Realität nicht halten können, was sie auf dem Papier versprechen. Zusätzlich gebe es noch Probleme bei der Interpre­tation der statistischen Signifikanz. Die Schwelle der t-Werte müsse höher angesetzt werden, sie könnten aber trotzdem nicht ausreichend sein. Harvey hierzu: Wenn der Effekt, der Gegenstand der Untersuchung sei, selten auftrete, würden selbst t-Werte größer als drei eine große Anzahl von falschen positiven Resultaten nach sich ziehen.

Vorschläge

In seinem Aufsatz geht Harvey auf die Bedeutung und Limitierungen des p-Werts ein.
Diese Kennzahl aus der Testtheorie deutet an, wie extrem das Ergebnis ist: Je kleiner der p-Wert ausfällt, desto mehr spricht das Resultat gegen die Nullhypothese. Als Alternative zum „traditionellen“ p-Wert bietet Harvey den bayesschen p-Wert an, der den Minimum-Bayes-Faktor (eine Funktion des „traditionellen“ p-Werts) mit der A-priori-Wahrscheinlichkeitseinschätzung verbindet.

Der bayessche p-Wert gibt nämlich dann die Antwort auf die Frage, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Nullhypothese richtig ist.

Dieselbe Technik kann angewendet werden, um die Frage zu beantworten, welcher Schwellenwert der t-Statistik benötigt wird, um nur eine Fünfprozentchance zu haben, dass die Null­hypothese wahr ist. Dabei sollte der Schwellenwert immer von der wirtschaftlichen Plausibilität der Hypothese abhängen.

Zusammengefasst präsentiert Harvey Richtlinien für eine robuste und trans­parente Research-Kultur im Bereich der ­Financial Economics. Zudem weist der AFA-Präsident sowohl die Herausgeber der Fachjournale als auch die Kapitalmarkt­forscher auf die Wichtigkeit hin, Risiken einzugehen, um Fortschritte auf dem Fach­gebiet zu erzielen.


Anhang:

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