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Chinas Ikarus-Effekt

Das Phänomen der Selbstüberschätzung und seine unerfreulichen Folgen sucht die Finanzmärkte mit schöner Regelmäßigkeit heim. Eine Studie hat die Geschehnisse an Chinas Börsen im Jahr 2015 untersucht und dabei bemerkenswerte Fortschritte bei der Messung von „Overconfidence“ erzielt.

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Die Selbstüberschätzung des Ikarus ist eine der bekanntesten Legenden der griechischen Mythologie. An den Kapitalmärkten führt dieses Phänomen ebenfalls zu Höhenflügen mit anschließendem Absturz. Könnte man das Maß an Selbstüberschätzung messen, wäre das also ein valides Frühwarnsystem – erste Flügelschläge in diese Richtung gibt es bereits.

Kann man den Faktor „Selbstüberschätzung“ an den Märkten überschätzen? Eher nicht, wenn es nach Kent Daniel und David Hirshleifer geht. In ihrem Paper „Overconfident Investors, Predictable Returns, and Excessive Trading“ argumentieren die Autoren, dass „Selbstüberschätzung wahrscheinlich eines der Schlüsselelemente bei der Entscheidungs­findung an den Finanzmärkten darstellt“. Konkret definiert Hirshleifer, seines Zeichens Professor für Finanzwissenschaften an der University of California, Irvine, „Selbstüberschätzung“ dahingehend, dass „man irrtümliche Annahmen zu Bewertungen von Assets angestellt hat und zu stark an eben diese Annahmen glaubt“. Diese Selbstüberschätzungsannahmen werden wiederum „durch einen kognitiven Prozess verstärkt, der dazu führt, dass es zu selbstbezogenen Rückkoppelungseffekten kommt, im Rahmen derer vergangene Erfolge den eigenen Talenten und Fähigkeiten zugeordnet, während Misserfolge auf Pech oder andere ­unbeeinflussbare Effekte zurückgeführt werden“, wie Kent Daniel, Professor für Finanzwissenschaften an der ­Columbia University und Research Associate für das National Bureau of Economics in Cambridge, Massachusetts, erklärt. Diese Selbstüberschätzung führt zu erhöhten Trading-Aktivitäten, zum Eingehen unbelohnter höherer Risiken und höherer Transaktionskosten, die wiederum direkt die Netto-Erträge reduzieren. Das zeigen laut Daniel und Hirshleifer unter anderem Daten von Barber und Odean (2000), die individuelle Investoren in den S&P 500 von 1991 bis 1997 nach ihrer Trading-Häufigkeit in Quintile geteilt haben. Den mit Abstand höchsten Jahresnetto­ertrag von rund 18 Prozent erzielte dabei das Quintil mit der niedrigsten Trading-Frequenz. Eine hohe Umsatzhäufigkeit führte hingegen nicht zuletzt aufgrund der viel­fachen Transaktionskosten zu einer Nettorendite, die rund ein Drittel unter der des ­ersten Quintils lag.


Das an sich wäre schon bemerkenswert genug. In einem weiteren Paper „The Danger of Investor Overconfidence“ orten die die drei Koautoren Mingsheng Li, Qain Li und Yan Li, die respektive an den Universitäten Bowling Green State in Ohio, East China Jiao Tong in Nanchang und dem ­Baruch College in New York tätig sind, ­„eine deutliche ­Verzerrung der Markteffizienz im Umfeld von Markteinbrüchen“, wie es im Paper heißt. Die Autoren haben in diesem Kontext den chinesischen Aktienmarkt von November 2014 bis Mai 2015 und von Juli bis Dezember 2015 untersucht. Während der ersten Phase „stiegen die wichtigsten ­Indizes des Landes um 70 Prozent, was zweifellos eine Manifestation von Optimismus und Überschätzung darstellt“, wie Mingsheng Li erklärt. Am 12. Juni kam es schließlich zum Crash, der die Initialzündung für einen 50-prozentigen Preisverfall bis Dezember 2015 darstellte.


Testlabor China
Für die Autoren stellt der chinesische Markt für diesen Beobachtungszeitraum ein ideales Testlabor dar. Erstens sind Boom and Bust vollständig erfasst, zweitens gibt es zu den untersuchten Märkten detaillierte Informationen zu allen Margin ­Trades, „die in dieser Form in den USA und anderen relevanten Märkten nicht zur Verfügung stehen“. Die Margin Trader bilden aus Sicht der Autoren wiederum das beste Biotop in Sachen „Overconfidence“ und verdienen deshalb besondere Betrachtung. Sie beziehen sich bei ­dieser Einschätzung auf bereits erfolgte Forschung, etwa bei Kumar und Lee (2006) oder Hirose, Kato und Bremer (2009). Des Weiteren ist der chinesische Markt „zu einem großen Maß von Marktsentiment getrieben, da Investoren ein stark herdenähn­liches Verhalten aufweisen und das Marktgeschehen stark von Gerüchten geprägt ist“, wie Koautor Qian Li erklärt.


Für europäische Investoren sind die Daten nicht nur interessant, weil aus ihnen indirekt Rückschlüsse auf die eigenen Heimmärkte gezogen werden können, sondern weil Marktübertreibungen in China inzwischen unmittelbaren Einfluss auf die Kursentwicklung weltweiter und regionaler Indizes haben.


Wie bereits erwähnt lässt sich das Phänomen „Overconfidence“ bei Tradern intuitiv sehr gut über die Wahrnehmung und Verarbeitung von Marktinformationen erklären. Bei Marktteilnehmern, die überdurchschnittlich oft in den Markt gehen, liegt ebenfalls individuell der Verdacht auf Selbstüberschätzung vor. Für den In­ves­tor interessant ist jedoch vor allem die Frage: Wann überschätzt sich nicht nur ein einzelner Teilnehmer, sondern offenbar gleich ein ganzer Markt? Die drei Autoren der China-Studie schlagen zur Identifizierung einer derartigen – potenziell gefährlichen – Lage vor, die Verzögerung bei der Verarbeitung von Markt- und Preisinformationen zu messen. „Unsere primäre Hypothese zielt darauf ab, dass die Selbstüberschätzung von Marktteilnehmern dazu führt, dass eine korrekte Preisfindung behindert wird. Das erhöht idiosynkratische Risiken und dämpft Korrekturen beziehungsweise Reaktionen vor einem Marktcrash ab.“ Ergo sollten Verzögerungen bei der Preisfindung positiv mit dem Phänomen der „Overconfidence“ korrelieren und vor Markteinbrüchen stärker ausgeprägt sein als danach.


Um ebendiesen Effekt nachzuweisen, haben die Autoren für die beschriebenen Boom-and-Bust-Perio­den die Intraday-Margin-Trade-Daten aus der CSMAR-Datenbank zu den chinesischen Aktienindizes SHSE und SZSE herangezogen. Zur Verfügung standen 627 Margin tradingfähige Papiere mit vollständigen Datensets. Die Markteffizienz wurde dann auf drei Faktoren abgeklopft (siehe Tabellen „Schwankende Markteffizienz I–III“): zum Ersten die Verzögerung, mit der Informationen zum Aktienmarkt in einem spe­zifischen Titel eingepreist wird. Zum Zweiten die Preissynchronität R2, die beinhaltet, wie schnell eine aktienspezifische Information tatsächlich in den Preis einfließt. Und zum Dritten die Marktsensitivität Beta, die ausdrückt, wie sensibel die Aktie auf neue Marktinformationen reagiert. Erhoben wurden diese Kennzahlen in drei unterschiedlichen Margin-Trade-Kategorien, die gemäß dem ­Verhältnis von „Margin-Trade-Guthaben“ (Margin Trade Balance) zu „Monatliches Tradingvolumen“ (MG bal. / TRD) in „low“, „medium“ und „high“ eingeteilt wurden. Zum Vergleich wurden außerdem die Verhältnisse „Netto-Margin-Trade-Volumen“ zu „Gesamtes Trading-Volumen“ (MG/TRD) und „Margin-Trade-Guthaben“ zu „Total ­Assets“ errechnet. Die Aktienquartile mit den niedrigsten beziehungsweise höchsten Werten wurden den Kategorien „low“ beziehungsweise „high“ zugeordnet, die restliche Hälfte als „medium“ definiert. Untersucht wurden dann die Auffälligkeiten „vor“ und „nach“ dem Crash von 2015 in den bereits erwähnten Zeitabständen.


Preisverzögerung
Hinsichtlich der Verzögerung, mit der sich marktrelevante allgemeine Informationen im Aktienkurs manifestieren, lassen sich nun zwei ganz klare Trends erkennen. Zum Ersten dauerte es vor dem Juni-Crash in etwa doppelt so lang, bis Informationen in den Aktienkursen eingepreist waren, als nach dem Crash. So lauten beispielsweise die Verzögerungskoeffizienten basierend auf MG bal. / TRD vor dem Crash in den drei Margin-Klassen auf 0,41 bis 0,43. Nach dem Crash verringert sich der Wert auf 0,19 bis maximal 0,20.
Als zweiten Trend lässt sich erkennen, dass das Ausmaß, in dem die Preisverzögerung abnimmt, direkt mit der Margin Trade Ratio korreliert. Wenn wir wieder von MG bal. / TRD ausgehen, so verringert sich die Verzögerung in der Kategorie „low“ um 51 Prozent (0,21/0,41), im Bereich „high“ sind es 57 Prozent. Wir ­erinnern uns nun an die Annahme, dass Margin Trades das Phänomen „Confidence“ oder „Overconfidence“ in verstärktem Maße widerspiegeln. Das bedeutet, dass bei ­einem hohen Margin-Trade-Koeffizienten ein erhöhtes Maß an Selbstüberschätzung besteht. Genau in diesem Bereich dauerte es vor dem Crash am längsten, bis sich Marktinformationen in Preisen manifestierten. Nach dem Crash wurden alle Störsignale aber umso schneller aus den Preisen entfernt. Das erklärt die lange Phase des Booms und das plötzliche und schnelle Eintreten des Busts.


In einem weiteren Schritt wird R2 ­untersucht, also die Geschwindigkeit, mit der sich aktienspezifische Informationen und idiosnykratische Risken auch tatsächlich im Kurs einer Aktie manifestieren. Die Einteilung der untersuchten Titel läuft analog zur Analyse der Preisverzögerung, ist ­allerdings noch eindeutiger. Wie bei der Preisverzögerung verstärkt sich der Effekt nach dem Crash drastisch, das Ausmaß der Veränderung korreliert außerdem mit dem Grad an Margin-Trading. In der Kategorie „low“ verändert sich R2 um 85 Prozent, in der Kategorie „high“ radikalisiert sich der Wert sogar um 100 Prozent. In Kombina­tion mit dem Effekt der Preisverzögerung lässt sich nun hinsichtlich der Markt-Overconfidence ein genaueres Bild zeichnen. Demnach neigen zu selbstsichere Investoren dazu, wichtige aktienspezifische Informa­tionen zu ignorieren und stattdessen eigene Einschätzungen und generelle Markttrends überzuinterpretieren. Nach dem Crash werden diese Informationen zwar nicht deutlicher, die drastische Zunahme von R2 lässt aber auf einen massiv einsetzenden Herdentrieb – vulgo Massenpanik – schließen, der die an sich immer schon vorhandenen, aber teilweise ignorierten Informationen sehr schnell einpreist.


Als drittes Charakteristikum wurde die Preissensitivität von Einzeltiteln gegenüber Marktinformationen un­­tersucht. Der Unterschied zu den beiden anderen Kennzahlen: Hier geht es nicht um das Tempo, mit dem es zu einer Einpreisung kommt, sondern vielmehr um das Ausmaß der Anpassung. Auch hier steigt der Wert bei Aktien aus der hohen Margin-Klasse von Pre- zu Post-Crash mit Abstand am stärksten. „Selbstüberschätzung führt also dazu, dass sich ein Marktteilnehmer vor einem Crash zu sehr auf seine eigenen Einschätzungen verlässt und weniger sensibel auf allgemein zugängliche Marktinformationen reagiert.“     


Kontaminierung
Die nationalen Auswirkungen wären angesichts des Gewichts, das China in vielen asiatischen ETFs und sonstigen Fonds mit derselben geografischen Ausrichtung hat, schwerwiegend genug. Spätestens seit dem 2012 erschienenen Paper „Global, Local and Contagious ­Investor Sentiment“ von Malcom Baker, Jeffrey Wurgler und Yu ­Yuan wissen wir aber außerdem, „dass Sentiment über die Landesgrenzen hinweg ansteckend ist und internationale Kapitalmarktströme einen Kontaminierungsfaktor darstellen“, wie es Koautor Malcom Baker ­formuliert. Ein anderes wichtiges An­steckungskriterium sind soziale Einflüsse, „deren Effekte mit der Distanz der Akteure abnehmen“, allerdings „können Technologie und Massenmedien diese Entfernungs-Effekte reduzieren und repräsentieren somit einen weiteren Mechanismus, der dazu beitragen kann, dass sich Sentiment über die Landesgrenzen hinweg verbreitet“ und die Bildung eines globalen Sentiments beeinflusst, beziehungsweise erst ermöglicht.
Baker, Wurgler und Yuan haben ebendiese Effekte zwischen den Industrienationen Kanada, Frankreich, Japan, Deutschland und den USA untersucht. Ein Kernergebnis der Studie war, dass das „globale Sentiment einen Kontraindikator für Markt-erträge auf nationaler Ebene darstellt“, wie Baker erklärt. Je größer dabei die Kapitalströme und je weiter ent­wickelt sich die mediale Vernetzung gestaltet, desto höher die beobachteten Kontaminierungseffekte.
Spezifische oder relevante Studien zu China gibt es in diesem Zusammenhang zwar nicht, dass es aber bereits ­einen Zusammenhang zwischen der Entwicklung in China und Marktbewegungen in Europa gibt, konnte man 2015 mit relativ freiem Auge beobachten. Die Entwicklung von extremen Sentiments – wie eben Overconfidence – wird in Zukunft also an Bedeutung und Marktrelevanz gewinnen.


Fazit
Selbstüberschätzung ist einer der Faktoren, die zu Übertreibungen am Aktienmarkt führen. Besondere Auswirkungen haben diese Stimmungen auf den chinesischen Aktienmarkt – ein Umstand, der aufgrund der zunehmenden Bedeutung des Landes für Kapitalmärkte, aber auch die Realwirtschaft genauere Betrachtung verdient. Die Frage ist, wie man sich dem schwammigen Begriff der „Selbstüberschätzung“ annähert. Ausgehend von vorhandenen akademischen Prämissen, dass im Margin Trade ein erhöhtes Maß an Selbstbewusstsein herrscht, und unter der Annahme, dass von sich selbst (zu) überzeugte Trader dazu neigen, Informationen, die ihren Ansichten zuwiderlaufen, zu ignorieren oder zumindest nicht ­genügend zu gewichten, haben die Autoren der Studie „The Danger of Investor Overconfidence“ im Umfeld des chinesischen Crashs von 2015 untersucht, ob Ineffizienzen in der Preisfindung mit den beobachteten Marktentwicklungen korrelieren. Tatsächlich ist das der Fall. In der Hausse vor einem Crash sind die Verzögerungen bei der Preisfindung auffällig hoch, R2 und die Preissensitivität bleiben hingegen relativ gering. Die beschriebenen Werte könnte man in weiterer Folge in einem Index zusammenfassen und somit das Moment der Unvorhersehbarkeit in stark sentimentgetriebenen Märkten wie dem chinesischen reduzieren.


Ebenfalls relevant sind die Ergebnisse, weil der chinesische Markt eine ernst zu nehmende Strahlkraft auf andere Finanzplätze hat. Praktisch konnte man das bereits rund um den Crash 2015 beobachten, als die nationalen Marktprobleme auch Stimmung und Performance in anderen Regionen eintrübten. Kontaminierungseffekte unter den großen Industrienationen wurden bereits untersucht – welche Ansteckungsgefahren punkto Sentiment konkret von China ausgehen, wäre ein interessanter Forschungsgegenstand – nicht nur aus akademischer Sicht, sondern angesichts der zu Redaktionsschluss neu aufgetauchten Zweifel an Chinas Immobilienmarkt sicherlich auch von der praktischen Warte aus.


Anhang:

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