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Charakteristika vs. Carry Outperformance in Devisenmärkten
Tom O. K. Zeissler
Junior Management Science e.V. 120.03.2020
20.03.2020 Junior Management Science e.V. 2
Agenda & Aufbau
1 Einleitung: Eine kurze Geschichte des Carry Trades
2 Abgrenzung & Methodik des Optimierungsverfahrens
3 Selektion der Charakteristika
5 Conclusio
4 Empirischer Teil
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1. Einleitung:Eine kurze Geschichte des Carry Trades
Sind Devisenmärkte effizient?
Nurkse (1944) Friedman (1953)
Fixes Wechselkurssystem Flexibles Wechselkurssystem
Spekulation
Fundamentaler Wert
Spekulation
Destabilisierende Wirkung auf Markteffizienz
Zinsunterschied
Erwartungstreue Marktschätzung der
zukünftigen Wechselkursänderung
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1. Einleitung:Eine kurze Geschichte des Carry Trades
Bestand der ungedeckten Zinsparität (UIP)?
Annahme:Rationale, risikoneutrale
InvestorenNo-Arbitrage-Überlegung
Sind Devisenmärkte effizient?
Bei Bestand der UIP β = 1
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1. Einleitung:Eine kurze Geschichte des Carry Trades
Bestand der ungedeckten Zinsparität (UIP)?
Sind Devisenmärkte effizient?
EmpirischeValidierung Regression
Fama (1984)
Hansen und Hodrick(1980)
Ergebnis β ≠ 1(β < 0)
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1. Einleitung:Eine kurze Geschichte des Carry Trades
Der Carry TradeLong Hochzinswährung / Short Niedrigzinswährung
Sind Devisenmärkte effizient?
Erklärungsansätze?
Systematische Prognosefehler der
Investoren
Knappheit von profitsuchendem Kapital
Zeitvariierende Risikoprämien
…
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2. Abgrenzung des Optimierungsverfahrens
Wie kann ein FX-Investor sein Portfolio strukturieren?
Markowitz (1952)
𝝁𝝁-𝝈𝝈-Betrachtung
Ökonomische Performance
Instabile Ergebnisse
�𝟏𝟏 𝑵𝑵„Naive Diversifikation“
Carry
Versagen der ungedeckten Zinsparität
Brandt et al. (2009)
Keine 𝝁𝝁- & 𝝈𝝈-Schätzung nötig
Modellierung der PF-Gewichte über„Charakteristika“
…
CRRA-Nutzenfunktion
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2. Methodik des Optimierungsverfahrens
Maximierung des bedingten erwarteten Nutzens
max𝑤𝑤𝑖𝑖,𝑡𝑡 𝑖𝑖=1
𝑁𝑁𝑡𝑡𝐸𝐸𝑡𝑡 𝑢𝑢 𝑟𝑟𝑝𝑝,𝑡𝑡+1 = 𝐸𝐸𝑡𝑡 𝑢𝑢 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑈𝑈𝑈𝑈,𝑡𝑡:𝑡𝑡+1 + �
𝑖𝑖=1
𝑁𝑁𝑡𝑡
𝑤𝑤𝑖𝑖,𝑡𝑡𝑟𝑟𝑖𝑖,𝑡𝑡+1
Gesamtportfolio
100% risikolose Anlage in den USA
Long/Short-Forward-Portfolio
Bedingter Nutzen zum Zeitpunkt t
Vgl. Barroso und Santa-Clara (2015)
𝑟𝑟𝑖𝑖,𝑡𝑡+1 =𝐹𝐹𝑖𝑖,𝑡𝑡:𝑡𝑡+1𝑆𝑆𝑖𝑖,𝑡𝑡+1
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2. Methodik des Optimierungsverfahrens
Gewichte? Charakteristika!
Vgl. Barroso und Santa-Clara (2015)
𝑤𝑤𝑖𝑖,𝑡𝑡 = 𝑟𝑟 𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑡𝑡; 𝜃𝜃 𝑤𝑤𝑖𝑖,𝑡𝑡 =𝜃𝜃𝑇𝑇 �𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑡𝑡𝑁𝑁𝑡𝑡
Vektor mit Charakteristika
Vektormit zu schätzenden
Koeffizienten Währungs-/Zeitunabhängig!
Implizite Informationen über Renditeverteilung
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2. Methodik des Optimierungsverfahrens
Maximierung des unbedingten erwarteten Nutzens
Vgl. Barroso und Santa-Clara (2015)
max𝜃𝜃
𝐸𝐸 𝑢𝑢 𝑟𝑟𝑝𝑝,𝑡𝑡+1 = 𝐸𝐸 𝑢𝑢 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑈𝑈𝑈𝑈,𝑡𝑡:𝑡𝑡+1 + �𝑖𝑖=1
𝑁𝑁𝑡𝑡
𝑟𝑟 𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑡𝑡; 𝜃𝜃 𝑟𝑟𝑖𝑖,𝑡𝑡+1
Unbedingter Nutzen
max𝜃𝜃
1𝑇𝑇�𝑡𝑡=0
𝑇𝑇−1
𝑢𝑢 𝑟𝑟𝑝𝑝,𝑡𝑡+1 =1𝑇𝑇�𝑡𝑡=0
𝑇𝑇−1
𝑢𝑢 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑈𝑈𝑈𝑈,𝑡𝑡:𝑡𝑡+1 + �𝑖𝑖=1
𝑁𝑁𝑡𝑡 𝜃𝜃𝑇𝑇 �𝑥𝑥𝑖𝑖,𝑡𝑡𝑁𝑁𝑡𝑡
𝑟𝑟𝑖𝑖,𝑡𝑡+1
Schätzen der Koeffizienten
𝑢𝑢 𝑟𝑟𝑝𝑝,𝑡𝑡+1 =1 + 𝑟𝑟𝑝𝑝,𝑡𝑡+1
1−𝛾𝛾
1 − 𝛾𝛾
CRRA Nutzenfkt.
Schiefe/Kurtosis
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3. Selektion der Charakteristika
FX-MomentumLangfristige
Trendumkehr(Realer Wechselkurs)
Leistungsbilanzsaldo (CA)
Produktionslücke(OPG) FX-Volatilität
Forward Basis /Carry
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4. Empirischer Teil:Setup
Australien Belgien Dänemark Deutschland
Eurozone Finnland Frankreich Griechenland
Italien Japan Kanada Neuseeland
Niederlande Norwegen Österreich Schweden
Schweiz SpanienVereintes
Königreich
2005 – 2017 Out-of-Sample1990
-2017
1990 – 2005 In-Sample
Länder (Währungen) Daten
• BloombergSpot Rates
• BloombergForward Rates
• IWF / OECDCPI
• IWF / OECDCA
• IWF / OECDOPG
• K. FrenchRisikoloser Zins
Variationen und Erweiterungen
Variation des Grads der relativen Risikoaversion
Transaktionskosten (Bid/Ask)
Expandierendes Währungsuniversum
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4. Empirischer Teil:Setup
Expandierendes WährungsuniversumInklusion einer Währung zu dem Zeitpunkt, ab dem alle erforderlichen Daten
vorliegen
HauptsächlichSchwellen-
märkte
Euro-Einführung (€)
Expand. Währungsuniversum – Koeffizienten
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4. Empirischer Teil:Ergebnisse
Statisches Währungsuniversum – Koeffizienten
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4. Empirischer Teil:Ergebnisse
Expand. Währungsuniversum – Koeffizienten
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4. Empirischer Teil:Ergebnisse
Expand. WährungsuniversumIn-Sample-Performance
Statisches WährungsuniversumIn-Sample-Performance
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4. Empirischer Teil:Ergebnisse
Expand. Währungsuniversum – Carry Charakteristik
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4. Empirischer Teil:Ergebnisse
<
Expand. WährungsuniversumOut-of-Sample-Performance
Statisches WährungsuniversumOut-of-Sample-Performance
<
<
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5. Conclusio
1• Carry-Performance statistisch sowie ökonomisch signifikant (1%-Niveau) und im Vergleich
über den Zeitablauf am stabilsten.• Positive Schiefe bei exp. Währungsuniversum liefert Argument gegen die Rationalisierung
als Crash-Risiko.
2
• Realer Wechselkurs, Leistungsbilanzsaldo und Momentum ebenfalls überwiegend signifikant (5%-Niveau).
• Produktionslücke kann in keinem Szenario überzeugen.• Volatilitätsfaktor zeigt zeitweise interessante Performance, aber Zusammenhang scheint
instabil.
3• Durch die signifikanten Charakteristika generierte Gewinne werden vom CRRA-Investor
mit Risiko assoziiert und stehen keinesfalls einfach für anomal höhere durchschnittliche Renditen.
• Daher ist bei den Strategien Risikoappetit und –tragfähigkeitspotential gefragt.
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5. Conclusio
4• Profitabilität fast aller untersuchten Strategien verbessert sich maßgeblich durch die
Erweiterung der Anlageopportunitäten (Währungsuniversum).
• Beispiel Carry im Rahmen der Out-of-Sample-Periode (Niedrigzinsphase).
5• Charakteristika weisen mitunter interessante Diversifikationseigenschaften und positive
Wechselwirkungen auf.• Performance von Kombinations- im Vergleich zu Einzelstrategien zeigt sich robuster im
Zuge der Einführung von Transaktionskosten.
7 • FX-Strategien bieten wesentliche Diversifikationsvorteile für einen (US-) Aktieninvestor.
6 • Transaktionskosten haben nennenswerte negative Auswirkungen auf die Performance, können aber durch Integration in das Optimierungsverfahren „gemanaged“ werden.
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5. Conclusio
• Limitierung des Leverage / Bestrafung durch Kosten
• Verbreiterung der Datenbasis / Erweiterung des Währungsuniversums
• Charakteristika: Ergänzung weiterer Faktoren / Betrachtung alt. Definitionen
Kritische Würdigung / Ausbaumöglichkeiten des Ansatzes
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Literatur
Barroso, Pedro und Pedro Santa-Clara, 2015, Beyond the Carry Trade: Optimal Currency Portfolios, Journal of Financial and Quantitative Analysis 50, 1037-1056.
Brandt, Michael W., Pedro Santa-Clara und Rossen Valkanov, 2009, Parametric Portfolio Policies: Exploiting Characteristics in the Cross-Section of Equity Returns, The Review of Financial Studies 22, 3411–3447.
Fama, Eugene F., 1984, Forward and Spot Exchange Rates, Journal of Monetary Economics 14, 319–338.
Friedman, Milton, 1953, Essays in Positive Economics (Univ. of Chicago Press, Chicago Ill. u.a.).
Hansen, Lars P. und Robert J. Hodrick, 1980, Forward Exchange Rates as Optimal Predictors of Future Spot Rates: An Econometric Analysis, The Journal of Political Economy 88, 829–853.
Markowitz, Harry, 1952, Portfolio Selection, The Journal of Finance 7, 77–91.
Nurkse, Ragnar, 1944, International Currency Experience. Lessons of the Inter-War Period, Völkerbund (Genf).
…weitere Angaben im Paper…
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Kontakt
Wirtschaftsuniversität Wien –Institut für strategische KapitalmarktforschungCoburgbastei 4, Top 5, 1010 Wien
E-Mail: tom.oskar.karl.zeissler@wu.ac.atTel.: +43151818952
Tom Oskar Karl Zeissler, M. Sc.Researcher & Prae Doc
Vielen Dank!Fragen und Comments gerne via App
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