Wie Hebeleffekt und Mean Reversion Renditen prägen

Zusammenfassung

Das Dokument untersucht, warum der Hebeleffekt trotz seiner weiten Verbreitung auf die Renditeverteilungen mancher Assets nur geringen sichtbaren Einfluss haben kann. Der Hebeleffekt beschreibt einen allgemein negativen Zusammenhang zwischen Asset-Renditen und Volatilitätsänderungen. Als Erklärung wird ein Zusammenspiel mit Mean Reversion vorgeschlagen: Der Einfluss auf die Renditeverteilung ist am stärksten, wenn der Hebeleffekt groß und die Mean Reversion schwach ist. Eine starke Mean Reversion kann den Einfluss auch bei großem Hebeleffekt abschwächen. Die Autoren schlagen außerdem eine indirekte Methode vor, um dieses Zusammenspiel zu messen.

In der empirischen Anwendung weisen S&P-500-Daten laut Bericht einen schwachen Interaktionseffekt auf, was mit einem geringen Einfluss des Hebeleffekts auf die Renditeverteilung übereinstimmt. Der Interaktionseffekt wird auch mit der Unternehmensgröße in Verbindung gebracht: Bei kleineren Unternehmen ist er tendenziell stärker, bei größeren tendenziell schwächer. Das Dokument enthält weder numerische Schätzungen noch Einzelheiten zum Messverfahren. Die Ergebnisse belegen nicht, dass dieselben Zusammenhänge für alle Assets oder Stichproben gelten.

Kernaussagen

• Der Hebeleffekt ist eine allgemein negative Korrelation zwischen Renditen und Volatilitätsänderungen.
• Sein Einfluss auf Renditeverteilungen hängt davon ab, wie er mit Mean Reversion zusammenspielt.
• Laut Bericht ist das Zusammenspiel am stärksten, wenn der Hebeleffekt groß und die Mean Reversion schwach ist.
• Die vorgeschlagene indirekte Messmethode wird auf empirische Daten angewandt.
• S&P-500-Daten zeigen ein schwaches Zusammenspiel; bei kleineren Unternehmen ist es tendenziell stärker als bei größeren.

Schlagwörter

# Does the leverage effect affect the return distribution?


# Does the leverage effect affect the return distribution?









The leverage effect refers to the generally negative correlation between the return of an asset and the changes in its volatility. There is broad agreement in the literature that the effect should be present for theoretical reasons, and it has been consistently found in empirical work. However, a few papers have pointed out a puzzle: the return distributions of many assets do not appear to be affected by the leverage effect. We analyze the determinants of the return distribution and find that the impact of the leverage effect comes primarily from an interaction between the leverage effect and the mean-reversion effect. When the leverage effect is large and the mean-reversion effect is small, then the interaction exerts a strong effect on the return distribution. However, if the mean-reversion effect is large, even a large leverage effect has little effect on the return distribution. To better understand the impact of the interaction effect, we propose an indirect method to measure it. We apply our methodology to empirical data and find that the S&P 500 data exhibits a weak interaction effect, and consequently its returns distribution is little impacted by the leverage effect. Furthermore, the interaction effect is closely related to the size factor: small firms tend to have a strong interaction effect and large firms tend to have a weak interaction effect.

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