im Zuge meiner Bachelorarbeit untersuche ich die erwarteten Aktienrenditen des EuroStoxx 600 mithilfe des Fama French Models.
Hierbei handelt sich um ein 3 Faktorenmodell, dass anhand des systematischen Unternehemensrisikos, der Marktkapitalisierung und dem Verhältnis von Buch zu Marktwert die erwarteten Aktienrenditen erklären möchte.
"Dabei ist r die Portfolio- oder Aktienrendite, R (f) der risikofreie Zinssatz und K(m) die Rendite des Gesamtmarktes. [...] S M B steht für "small (Marktkapitalisierung) minus big" und H M L für "high (Buch-Marktwert-Verhältnis) minus low"; sie messen die Renditedifferenz zwischen kleinen und großen Aktien und zwischen Value- und Growthaktien." (Quelle: Wikipedia)
Soweit so gut. SMB, HML, sowie K(m) habe ich bereits auf Basis der Unternehmen im Eurostoxx600 auf Monatsbasis bestimmt. Diese Ergebnisse sind konsistent mit bereits bestehender Literatur. Nun möchte ich in meine Regression um einen zusätzlichen Faktor erweitern.
Dieser soll den Einfluss des Ölpreises auf den Aktienmarkt bestimmen. Hierfür habe ich folgendes Maß benutzt. cov(R( i,t) , R(öl,t)) / var(R(öl,t)), wobei R(i,t) die Aktienrendite von i in Zeitpunkt t ist und R(öl,t) die Rendite des Öls zum Zeitpunkt t.
Mit diesem Risikomaß habe ich für den gesamten Beobachtungszeitraum 10 Portfolios erstellt die monatlich umgeschichtet werden. Umgeschichtet wird anhand der 10% Quantile des Risikomaßes.
Jetzt kann ich natürlich auch hier einfach den Ansatz verfolgen, die Rendite der Oberen 4 Portfolios (obersten 60-100%) minus der Rendite der Unteren 4 Portfolios (0-40%) abziehen um Faktorloadings zu erstellen. (Nach Spearman Rank Correlation sind portfolio 5 und 6 unkorreliert zu den oberen und unteren PFs)
Jedoch meint mein Dozent richtigerweise, dass ich hier noch keine Aussage über die Zusammensetzung der Portfolios über die Zeit treffen kann.
Beispielsweise kann sich die Aktie BMW in den ersten Monaten der Analyse in den Unteren Portfolios befinden (also gegenläufig zum Ölpreis) und im Zeitverlauf dann durch irgendwelche ökonomische Gründe mit dem Ölpreis bewegen, also sich in einem der oberen Portfolios (zum Ölpreis positiv korreliert) befinden.
Jetzt zu meiner eigentlichen Frage: Gibt es eine Möglichkeit durch einen Dummy oder einen anderen Faktor die Zusammensetzung der Portfolios über die Zeit nachzuvollziehen? Die Branchen zu den einzelnen Unternehmen habe ich und würde diese dann in Ölabhängig (Automobile, Schwerindustrie) und Nicht-Ölabhängig (IT, Technologie, Telekommunikation) unterteilen.
Habt ihr irgendwelche Tipps oder Vorschläge wie ich dieses Problem lösen könnte?
Welches Regressionsmodell könnt ihr zudem empfehlen?
Vielen Vielen Dank
und zu den statistischen Tests:
- Renditen sind nicht NV (Shapiro - Wilks - Test)
- Spearmans Rank Correlation Coefficient (parameterfreies Korrelationsmaß)
