Determinanten und Konsequenzen von Fehlbewertungen auf globalen Aktienmärkten
Die globalen Aktienmärkte sind aktuell von zwei langfristigen Trends geprägt: Der erste Trend ist eine zunehmende Professionalisierung und Digitalisierung des Aktienhandels, verbunden mit einem starken Anstieg sogenannter faktorbasierter Investitionsstrategien, die versuchen, Bewertungsanomalien auszunutzen. Ob solche Anomalien dabei Ausdruck von Fehlbewertungen, rationale Prämien für die Übernahme von systemischem Risiko oder statistische Artefakte sind, ist eine klassische und nach wie vor offene Debatte in der Literatur. Der zweite Trend ist die zunehmende Bedeutung von Schwellenländern wie China, Indien, Brasilien, Russland, Südkorea oder Indonesien.
Vor dem Hintergrund dieser beiden Trends untersucht Prof. Jacobs Determinanten und Konsequenzen von Fehlbewertungen auf globalen Aktienmärkten. Das Projekt ist in drei Teilprojekte unterteilt, innerhalb derer jeweils mehrere Hypothesen aufgestellt und untersucht werden.
Im ersten Teilprojekt geht es um die Frage, ob Aktienmärkte in Schwellenländern ähnlich informationseffizient sind wie Aktienmärkte in entwickelten Ländern. Dazu wird untersucht, ob abnormal profitables Insider-Trading in Schwellenländern stärker ausgeprägt ist, indem es mutmaßlich informationsgetriebene Handelsaktivitäten von Unternehmens-Insidern (Eigengeschäfts-Transaktionen) in 50 Ländern analysiert. Verknüpft wird dieser Ansatz mit natürlichen Experimenten. Ein exogener Schock, der zu einer Verringerung der Informationsasymmetrie zwischen Insidern und anderen Investoren führt, sollte auch die Höhe der abnormalen Renditen beeinflussen. Schließlich sollen Ereignisstudien-Tests die Bedeutung der Medienberichterstattung für die Informationseffizienz in Aktienmärkten klären.
Im zweiten Teilprojekt wird gefragt, ob die Popularität des faktorbasierten Investierens zu „Faktorblasen“ führt. Die Ausbreitung des faktorbasierten Investierens impliziert, dass viele Investoren dieselben Signale verwenden, um als Arbitrageure gegen scheinbare Ineffizienzen zu wetten. Denkbar ist also ein „Over-crowding“ im Arbitragehandel, was unter Umständen zu neuen Fehlbewertungen und im Extremfall zu einer „Faktorblase“ mit entsprechendem Crash-Risiko führen kann. Prof. Jacobs analysiert die Existenz und Folgen von „Over-crowding“ für nahezu alle faktorbasierten Strategien in globalen Aktienmärkten, d. h. für hunderte typischer quantitativer Anomalien pro Land. Da „Over-crowding“ nur indirekt über Variablen wie außergewöhnliche Preisschwankungen oder Handelsvolumina beobachtbar ist, wird aus mehreren methodischen Ansätzen ein „Over-crowding“-Proxy erstellt.
Im dritten Teilprojekt geht Prof. Jacobs über die reine Betrachtung von Kapitalmarkteffekten hinaus und klärt, ob Fehlbewertungen das reale Investitionsverhalten von Unternehmen beeinflussen. Neuere Literatur zeigt dabei, dass sich wahre Fehlbewertungen eindeutiger identifizieren lassen, wenn man den Informationsgehalt zahlreicher Anomalien in einer aggregierten Kenngröße zusammenfasst. Konkret lassen sich solche Kenngrößen mit Hilfe von Portfolio-Sortierungs-, Regressions- oder Machine-Learning-Techniken auf Grundlage hunderter Einzelanomalien aus Teilprojekt 2 konstruieren. Auf Basis dieser aggregierten Fehlbewertungsmaße zielt Prof. Jacobs darauf, für ein großes globales Aktien-Panel unter Anwendung von Regressionstechniken zu analysieren, ob Fehlbewertungen zu suboptimalen realen Investitionsentscheidungen (Über- oder Unterinvestitionen) der betroffenen Unternehmen führen.