Trend und Wert im erweiterten Chiarella-Modell schätzen

Zusammenfassung

Diese Studie nutzt einen Rahmen mit heterogenen Agenten, um zu untersuchen, wie Trendfolgen und fundamentale Bewertung an Finanzmärkten nebeneinander bestehen können. Sie erweitert das Chiarella-Modell um Noise-Trader und eine nichtlineare Nachfrageantwort der Fundamentalisten. Zur Kalibrierung des Modells auf historische Kursreihen mehrerer Anlageklassen wird Bayes’sche Filterung eingesetzt; der fundamentale Wert wird dabei im Modell geschätzt, statt auf ein externes Bewertungsmodell zurückzugreifen.

Dem Bericht zufolge bildet das kalibrierte Modell empirische Muster nach, darunter einen nicht monotonen Zusammenhang zwischen vergangenen Trends und späteren Renditen. Die Autoren stellen außerdem fest, dass Trendfolgen die Verteilung von Fehlbewertungen im Modell von einem Gipfel auf zwei verändern können, was dazu passt, dass Märkte über längere Zeit über- oder unterbewertet bleiben. Der Auszug nennt weder die Anlagewerte noch Details zur Filterung, Unsicherheiten der Schätzungen oder Ergebnisse außerhalb der Stichprobe. Die Ergebnisse beschreiben das Verhalten eines angepassten Modells und belegen nicht, dass die Mechanismen jeden Markt oder Zeitraum erklären.

Kernaussagen

• Das Modell verbindet Trendfolger, Fundamentalisten und Noise-Trader in einem Rahmen mit heterogenen Agenten.
• Der fundamentale Wert wird im Zuge der Kalibrierung geschätzt und nicht von einem externen Preismodell übernommen.
• Bayes’sche Filterung wird auf langfristige Kursreihen aus mehreren Anlageklassen angewendet.
• Das Modell erzeugt einen nicht monotonen Zusammenhang zwischen vergangenen Trends und künftigen Renditen.
• Trendfolgen können im Modell eine bimodale Verteilung von Fehlbewertungen hervorrufen.

Schlagwörter

# Co-existence of Trend and Value in Financial Markets: Estimating an Extended Chiarella Model


# Co-existence of Trend and Value in Financial Markets: Estimating an Extended Chiarella Model









Trend and Value are pervasive anomalies, common to all financial markets. We address the problem of their co-existence and interaction within the framework of Heterogeneous Agent Based Models (HABM). More specifically, we extend the Chiarella (1992) model by adding noise traders and a non-linear demand of fundamentalists. We use Bayesian filtering techniques to calibrate the model on time series of prices across a variety of asset classes since 1800. The fundamental value is an output of the calibration, and does not require the use of an external pricing model. Our extended model reproduces many empirical observations, including the non-monotonic relation between past trends and future returns. The destabilizing activity of trend-followers leads to a qualitative change of mispricing distribution, from unimodal to bimodal, meaning that some markets tend to be over- (or under-) valued for long periods of time.

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