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Die Rolle risikoloser Anlagen in der Finanzen

Untersuche die Bedeutung von risikolosen Anlagen und ihren Einfluss auf Investitionen.

Davide Lauria, JiHo Park, Yuan Hu, W. Brent Lindquist, Svetlozar T. Rachev, Frank J. Fabozzi

― 9 min Lesedauer


Risikolose Vermögenswerte Risikolose Vermögenswerte enthüllt Anlagen und ihre Marktimplikationen. Ein tieferer Einblick in risikofreie
Inhaltsverzeichnis

In der Finanzwelt hört man oft von "risikolosen Anlagen." Die klingen ein bisschen wie finanzielle Einhörner – zu schön, um wahr zu sein, oder? Aber sie spielen eine wichtige Rolle dabei, wie die Finanzmärkte funktionieren. Also, was sind diese mysteriösen Wesen und wie beeinflussen sie unsere Investitionen?

Zuerst mal, was meinen wir mit "risikolosen Anlagen"? Stell dir vor, du hast ein Sparschwein. Du wirfst einen Dollar rein, und der ist immer noch einen Dollar wert, wenn du ihn wieder rausnimmst. Keine komplizierten Buchhaltungs-Tricks oder langen Erklärungen nötig – einfach kaltes, hartes Geld. Das ist ein bisschen wie eine risikolose Anlage, wo der Wert stabil bleibt, ohne dass man viel darüber nachdenken muss oder einen Finanzberater braucht, der erklärt, was da läuft.

Die Rolle von sicheren Anlagen

Sichere Anlagen haben einen entscheidenden Platz in der Finanzwelt. Banken, Regierungen und sogar dein Nachbar, der immer Bargeld unter der Matratze hat, verlassen sich auf diese Anlagen. Sie werden genutzt, um Vorgaben zu erfüllen, dienen als Preisbenchmarks und sogar als Sicherheiten in finanziellen Geschäften.

Im Laufe der Jahrzehnte ist die Menge an finanziellen Vermögenswerten in den USA stark gestiegen. Tatsächlich ist sie seit 1952 um etwa 250% gewachsen! Überraschenderweise ist der Anteil an sicherem Schulden in der Wirtschaft jedoch konstant bei etwa 32% geblieben. Das könnte man mit einem Geschäft vergleichen, das immer mehr Produkte hinzufügt, aber die gleiche Anzahl von Kassen beibehält. Frustrierend, oder?

Während die Gesamtmenge an Vermögenswerten wächst, hat sich die Art der sicheren Anlagen verändert. Was früher hauptsächlich aus Staatsanleihen und Bargeld bestand, wird mittlerweile durch innovative Finanzprodukte ersetzt, dank des Aufstiegs des Schattenbankensystems. Diese Schattenbanken müssen sich nicht an die gleichen Regeln wie traditionelle Banken halten, was ihnen erlaubt, ihre Vermögenswerte stärker zu nutzen und potenziell mehr Risiken einzugehen.

Die Finanzkrise von 2008

Die Bedeutung von sicheren Anlagen wurde während der Finanzkrise von 2008 schmerzlich deutlich. Wir erinnern uns alle an diese Zeit – Häuser waren weniger wert als ein Donut, und die Banken verhielten sich wie im Wilden Westen! Nach diesem Umbruch wurden Vorschriften wie der Dodd-Frank Act eingeführt, um die Dinge zu stabilisieren, aber sie reduzierten auch die Verfügbarkeit sicherer Anlagen.

Zahlreiche Studien haben die Herausforderungen aufgezeigt, die mit einer geringeren Anzahl sicherer Anlagen verbunden sind. Ein Mangel an sicheren Optionen kann Instabilität erzeugen und es schwierig machen, dass Finanzsysteme reibungslos funktionieren. Diese Situation könnte zu häufigeren Paniken führen und wirtschaftliche Rückgänge verschärfen.

Das Konzept des Schatten-risikofreien Zinssatzes

Kommen wir jetzt zum Gedanken des Schatten-risikofreien Zinssatzes. Dieser Begriff klingt wie etwas aus einem Science-Fiction-Roman über Wirtschaft. Er bezieht sich auf eine Art theoretischen Zinssatz für eine Welt ohne traditionelle risikofreie Anlagen. Das Konzept entstand aus der Erkenntnis, dass wir selbst ohne diese traditionellen Anlagen eine Art "risikolosen" Zinssatz aus dem Verhalten riskanter Anlagen ableiten können.

Wie finden wir diesen Schatten-risikofreien Zinssatz heraus? Er basiert auf der Drift dessen, was wir als Preisdeflator im Zustand bezeichnen. Denk daran, dass es eine schicke Art ist, zu verstehen, wie wir riskante Anlagen bewerten können, während wir uns vorstellen, dass es eine risikofreie Option im Hintergrund gibt.

Um diesen Schatten-risikofreien Zinssatz zu berechnen, können wir Muster in den Vermögenspreisen über die Zeit betrachten. Wenn all diese Preise auf einer glatten Fahrt wären, müssten wir heute nicht über irgendetwas Interessantes schreiben! Die Preise von Vermögenswerten werden von vielen Faktoren beeinflusst, einschliesslich der Marktschwankungen und Renditen je nach wirtschaftlichen Bedingungen.

Von der Theorie zur Praxis

Während das nach einer lustigen und interessanten Theorie klingt, ist es nicht etwas, das wir einfach im Kopf behalten können. Um diese Theorie konkret zu machen und in realen Situationen anwendbar zu machen, haben die Leute praktische Methoden entwickelt. Ein Ansatz besteht darin, historische Daten zu nutzen, um diesen Schatten-risikofreien Zinssatz zu schätzen.

Stell dir vor, du versuchst, eine Schatzkarte anhand von Hinweisen aus der Vergangenheit zu finden. Finanzexperten machen etwas Ähnliches mit Datenanalysen. Durch den Einsatz von Techniken wie der Hauptkomponentenanalyse können wir modellieren, wie sich verschiedene riskante Anlagen zueinander verhalten. Diese Methode hilft uns zu verstehen, wie verschiedene Faktoren im Laufe der Zeit die Vermögensleistung beeinflusst haben.

Arbeiten mit Volatilität

Aber das ist noch nicht alles! Wir müssen auch die Volatilität einschätzen. Volatilität ist wie eine wilde Achterbahnfahrt der Vermögenspreise – sie kann ohne Vorwarnung nach oben, nach unten oder dich im Kreis drehen. Zu verstehen, wie stark die Preise schwanken, hilft uns, ein klareres Bild der Investitionen zu bekommen, mit denen wir es zu tun haben.

Um unsere Berechnungen stabil zu halten, können wir einige Regularisierungstechniken anwenden. Denk an Regularisierung wie an einen Sicherheitsgurt für die Finanzen. Es hilft, unsere Schätzungen auf der Strecke zu halten, wenn sich die Bedingungen schnell ändern. So können wir die Fahrt geniessen, ohne zu sehr durchgeschüttelt zu werden!

Der Berechnungsprozess

Wie berechnen wir also diesen Schatten-risikofreien Zinssatz? Zuerst sammeln wir historische Daten zu Vermögenspreisen. Mit diesen Daten schauen wir uns die Renditen an und wie sie sich ändern, was uns Einblicke in die Volatilität gibt. Mit der Hauptkomponentenanalyse können wir die einflussreichsten Faktoren in der Vermögensleistung identifizieren.

Als Nächstes erstellen wir eine Matrix, die diese Beziehungen erfasst. Diese Matrix ist wie ein Puzzle, bei dem jedes Stück zusammenpasst, um ein grösseres Bild zu zeigen. Wir müssen sicherstellen, dass die Puzzlestücke nicht zu durcheinander geraten, was die Regularisierung ermöglicht. Sie sorgt dafür, dass unsere Schätzungen zuverlässig bleiben, auch wenn einige Teile etwas rau sind.

Sobald wir alle unsere Daten und Werkzeuge bereit haben, können wir den Schatten-risikofreien Zinssatz berechnen. Es ist ein bisschen wie ein Koch, der ein kompliziertes Gericht zubereitet: Man braucht die richtigen Zutaten und die passende Kochmethode, um etwas Leckeres zu erreichen!

Anwendung des Schatten-risikofreien Zinssatzes

Jetzt, wo wir unseren Schatten-risikofreien Zinssatz "gekocht" haben, was können wir damit anfangen? Dieser Zinssatz kann helfen, zwischen verschiedenen Anlageklassen zu unterscheiden. Wenn eine Anlageklasse einen höheren Schatten-risikofreien Zinssatz hat, könnte sie als attraktivere Investitionsoption angesehen werden im Vergleich zu anderen mit niedrigeren Raten.

Nehmen wir an, du hast die Wahl zwischen zwei Arten von Investitionen. Eine hat einen höheren Schatten-risikofreien Zinssatz, während die andere das nicht hat. Wenn du versuchst, das Risiko zu minimieren, aber trotzdem Renditen zu erzielen, könntest du zur Anlage mit dem höheren Zinssatz tendieren. Es ist ähnlich wie die Wahl zwischen zwei Eiscremesorten: eine ist klassisches Vanilleeis, und die andere ist Minzschokolade, aber die Minze profitiert von einem Hauch von magischem Feenstaub, der einen aufregenderen Geschmack verspricht.

Der Datencheck

Um die praktische Anwendung dieses Konzepts zu zeigen, haben Forscher verschiedene Datensätze von Aktien und börsengehandelten Fonds (ETFs) untersucht. Sie analysieren, wie verschiedene Gruppen von Vermögenswerten im Laufe der Zeit abschneiden und vergleichen ihre Schatten-risikofreien Zinssätze, um zu sehen, welche besser abschneiden.

Mit Methoden wie beweglichen Fenstern können sie Schatten-risikofreie Zinssätze über verschiedene Zeiträume berechnen und die Veränderungen beobachten. Dieser Prozess ist ein bisschen wie das Durchblättern eines Tagebuchs mit der Leistung der Vermögenswerte – man schaut sich Einträge aus unterschiedlichen Zeiten an, um Muster und Verhaltensänderungen zu erkennen.

Der Einfluss der Gruppengrösse

Bei der Untersuchung grösserer Gruppen von Vermögenswerten stellten die Forscher fest, dass die Performance stark variieren kann. Wenn sie eine Sammlung von 1252 Aktien anstatt nur 28 betrachten, bemerken sie, dass sich das Verhalten des risikofreien Zinssatzes ändert. Das ist wie der Vergleich eines kleinen Familientreffens mit einem grossen Festival – andere Dynamiken am Werk!

Die Ergebnisse zeigen, dass grössere Gruppen tendenziell grössere Volatilität und Veränderungen in den Bedingungen aufweisen, was bedeutet, dass sich der Schatten-risikofreie Zinssatz ganz anders verhalten kann. Diese Informationen sind wichtig für Investoren, die sich der Risiken bewusst sein möchten, denen sie ausgesetzt sind.

Beobachtung des Preisdeflatorverhaltens

Ein spannendes Ergebnis dieser Forschung ist die Möglichkeit, das Verhalten des Preisdeflators über die Zeit zu beobachten. Wir können seine Drift und die gesamte Volatilität betrachten, um zu sehen, wie sich diese Elemente verändern und was sie über die Marktbedingungen aussagen könnten.

Während Schwankungen auftreten, könnte das Verfolgen dieser Verhaltensweisen entscheidende Einblicke in das gesamte wirtschaftliche Umfeld offenbaren. So wie man das Wetter überprüft, bevor man nach draussen geht, kann es Investoren helfen, zu entscheiden, wie sie sich im Markt positionieren.

Die Herausforderungen vor uns

So spannend das auch klingt, es gibt Herausforderungen. Die Annahme, dass Vermögenspreise immer einem vorhersehbaren Muster folgen, kann fehlerhaft sein. Manchmal legt sich das reale Verhalten nicht ordentlich auf Papier. Wenn sich die Märkte ändern, wird auch die Notwendigkeit, Berechnungen und Modelle anzupassen, bestehen.

Die Aufgabe, einen Schatten-risikofreien Zinssatz für verschiedene Arten von Vermögenswerten und Märkten zu erstellen, erfordert weitere Forschung und Verfeinerung. Die Finanzmärkte sind komplex, und während sie sich weiterentwickeln, müssen auch unsere Werkzeuge zu ihrem Verständnis angepasst werden.

Fazit

Letztlich ist das Konzept des Schatten-risikofreien Zinssatzes ein faszinierender Blick darauf, wie sich die Finanzen an eine neue Realität anpassen können. Indem wir anerkennen, dass traditionelle risikolose Anlagen nicht immer verfügbar sind, können wir innovative Ansätze zur Preisgestaltung von Risiken und zur informierten Investitionsentscheidung entwickeln.

Während wir die sich ständig verändernde Landschaft der Finanzen navigieren, können uns diese Methoden helfen, den Weg zu besseren Entscheidungen zu ebnen. So wie eine zuverlässige Karte, wenn man abseits der ausgetretenen Pfade geht, bietet der Schatten-risikofreie Zinssatz ein Leitlicht in der komplexen Welt der Investitionen.

Also, das nächste Mal, wenn jemand von risikolosen Anlagen spricht, kannst du wissend nicken und vielleicht sogar einen Witz über die mystische Natur dieser flüchtigen Schätze reissen. Schliesslich, egal ob wir über Geld oder Eiscreme reden, ist es immer gut, es lustig zu halten!

Originalquelle

Titel: An Empirical Implementation of the Shadow Riskless Rate

Zusammenfassung: We address the problem of asset pricing in a market where there is no risky asset. Previous work developed a theoretical model for a shadow riskless rate (SRR) for such a market in terms of the drift component of the state-price deflator for that asset universe. Assuming asset prices are modeled by correlated geometric Brownian motion, in this work we develop a computational approach to estimate the SRR from empirical datasets. The approach employs: principal component analysis to model the effects of the individual Brownian motions; singular value decomposition to capture the abrupt changes in condition number of the linear system whose solution provides the SRR values; and a regularization to control the rate of change of the condition number. Among other uses (e.g., for option pricing, developing a term structure of interest rate), the SRR can be employed as an investment discriminator between asset classes. We apply the computational procedure to markets consisting of groups of stocks, varying asset type and number. The theoretical and computational analysis provides not only the drift, but also the total volatility of the state-price deflator. We investigate the time trajectory of these two descriptive components of the state-price deflator for the empirical datasets.

Autoren: Davide Lauria, JiHo Park, Yuan Hu, W. Brent Lindquist, Svetlozar T. Rachev, Frank J. Fabozzi

Letzte Aktualisierung: 2024-11-11 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.07421

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.07421

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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