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4.1 Die Bedeutung der
Risikoprämie Die Risikoprämie stellt die wahrscheinlich wichtigste Kennzahl in der Finanzmarktökonomie dar. Sie ist sowohl der zentrale Input in der strategischen Asset Allocation als auch im „Capital Asset Pricing Model“ (CAPM), dem wohl bekanntesten Bewertungsmodell für risikobehaftete Anlagen. Ihre herausragende Stellung in der Finanzmarktökonomie lässt sich auch anhand eines Zitates von Martin Leibowitz veranschaulichen, der die Risikoprämie als „…the financial equivalent of a cosmological concept“ bezeichnet.16 Dabei ist die Risikoprämie definiert als die Differenz zwischen der erwarteten Rendite aus dem Marktportfolio aus Aktien und der Verzinsung risikoloser Anlagen. Als Näherungswert für dieses Marktportfolio werden in der Regel möglichst breit gestreute Aktienindices verwendet. Für die USA wird dabei meist der S&P 500 herangezogen, weit verbreitet ist auch die Verwendung wert- oder gleichgewichteter NYSE (New York Stock Exchange) Portfolios.17 Enderle, Pope und Siegel nennen als Kriterien für einen guten Index als Schätzer für das Marktportfolio u.a. die Handelbarkeit und die Breite des Indexes, die Qualität und Verfügbarkeit der zugehörigen Daten sowie die Akzeptanz bei den Investoren.18 Die Bestimmung des risikolosen Zinses gestaltet sich etwas schwieriger. In der traditionellen Mean- Variance Analyse werden kurzfristige Geldmarktanlagen als risikolos angesehen. Diese beinhalten zwar kein Kreditrisiko, sind jedoch über längere Laufzeiten einem Wiederanlagerisiko ausgesetzt, was einen Vergleich mit Aktien über längere Laufzeiten erschwert. Des weiteren können diese kurzfristigen Geldmarktzinssätze zum Prognosezeitpunkt erheblich von den über den Prognosehorizont erwarteten Zinssätzen abweichen. Deshalb wird häufig die Verzinsung von Staatsanleihen mit den dem Prognosehorizont entsprechenden Laufzeiten als Schätzer für den risikofreien Zins verwendet.19 Das Ausfallrisiko langlaufender Staatsanleihen kann zwar zumindest in den westlichen Industrieländern vernachlässigt werden, sie können jedoch aufgrund der Unsicherheit über die zukünftige Inflation nicht als komplett risikofrei angesehen werden.20 Als Extrembeispiel sei hier die Hyperinflation von 1922- 1923 in Deutschland erwähnt, bei der der reale Wert festverzinslicher Anlagen komplett verloren ging. Die Unsicherheit über die reale Rendite lang laufender Obligationen geht also mit der Unsicherheit über die zukünftige Inflation einher. Jedoch dürfte diese Unsicherheit zumindest in den führenden Industrieländern in den letzten Dekaden aufgrund einer gestiegenen gesamtwirtschaftlichen Stabilität sowie einem gestiegenen Problembewusstsein seitens der Notenbanken gesunken sein.21 Eine weitere Möglichkeit den risikofreien Zins zu bestimmen wird in der Verwendung von TIPS (Treasury Inflation- Protected Securities) gesehen, die eine Inflationsgeschützte reale Verzinsung bieten. Jedoch stellen TIPS noch ein relativ junges Anlageinstrument dar, weshalb zumindest eine längere historische Ermittlung der Risikoprämie auf Basis von TIPS ausscheidet. Des weiteren sind TIPS in den meisten Ländern und Währungen noch nicht verfügbar und werden – auch in den USA und Großbritannien (UK) – noch mit vergleichsweise geringen Marktvolumina gehandelt.22 Im Rahmen der strategischen Asset Allocation und deren in der Regel sehr langen Prognosehorizonten werden in der jüngeren Literatur dann auch meist lang laufende Obligationen (z.B. Zero Bonds) als Schätzer für den risikofreien Zins propagiert. 23 Die Rendite langlaufender Staatsanleihen war im historischen Vergleich mit kurzfristigen Geldmarktzinssätzen meist etwas höher. Im Zeitraum von 1900– 2000 betrug die Überschussrendite langlaufender Staatsanleihen gegenüber der Rendite kurzfristiger Geldmarktanlagen in den USA ungefähr 0,7%, in Deutschland ergab sich jedoch im historischen Durchschnitt jedoch aufgrund teilweise hoher (nicht antizipierter) Inflationsraten eine negative Überschussrendite von -1,7%.24 Da als Ziel von Investitionen letzten Endes der Konsum gilt, werden in dieser Arbeit - wenn nicht anders angegeben - reale Werte gegenüber nominalen Werten vorgezogen. Da die von den Investoren ex- ante geforderte Risikoprämie zum Erwerb von Aktien grundsätzlich nicht empirisch beobachtet werden kann, wurden verschiedene Ansätze mit der Zielsetzung entwickelt, möglichst genaue Schätzer der zukünftigen Risikoprämie zu ermitteln. In der Literatur können dabei prinzipiell vier verschiedene Ansätze zur Ermittlung der ex- ante Risikoprämie unterschieden werden. Die erste Gruppe versucht die ex- ante geforderten Risikoprämien aus den historisch erzielten ex-post Risikoprämien abzuleiten, die je nach Untersuchungszeitraum, betrachtetem Markt und Berechnungsmethode im Bereich zwischen 3% und 9% liegen. Tatsächlich ist dies die auch heute noch am häufigsten verwendete Methode in der Praxis um einen Schätzer für die ex- ante Risikoprämie zu erhalten.25 Auch nimmt sie in der Lehrbuchliteratur nach wie vor einen festen Platz ein.26 Die zweite Gruppe versucht, die Höhe der ex- ante Risikoprämie anhand der theoretisch von den Investoren geforderten und benötigten Risikoprämie abzuleiten. Dabei wird von einem intertemporalen Nutzenmaximierungsverhalten der Investoren ausgegangen. Durch diese Modelle lassen sich fast ausschließlich langfristige Risikoprämien erklären, die sehr deutlich unter dem historischen Durchschnitt liegen. Der große quantitative Unterschied zwischen den durch diese Modelle theoretisch erklärbaren und den historisch beobachteten Risikoprämien ist Gegenstand des 1985 von Mehra und Prescott formulierten „Equity Premium Puzzle“.27 Die dritte Gruppe versucht die ex- ante Risikoprämie implizit aus Fundamentalvariablen wie dem Wirtschaftswachstum, Dividenden oder Erträgen zu bestimmen, die meist auf dem bereits 1962 vorgestellten „Dividend Discount Model“ (DDM) von Gordon basieren.28 So kommen beispielsweise Jagannathan, McGrattan und Scherbina anhand eines DDM zu dem Schluss, dass die Risikoprämie auf Aktien im historischen Vergleich aufgrund heute niedriger Dividendenrenditen und der momentan hohen Bewertung von Aktien gesunken ist.29 Eine weitere Möglichkeit zur Bestimmung der Risikoprämie wird in der Befragung von Experten gesehen; Ivo Welch befragte im Rahmen zweier Studien 226 Finanzmarktexperten zu ihren Ansichten über die Höhe der zukünftigen Risikoprämie.30 Die dabei ermittelten Schätzungen der zukünftigen Risikoprämie liegen im Durchschnitt signifikant über den modelltheoretischen Werten. |
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| [16] Vgl. Leibowitz (2001), in: Leibowitz u.a. (2001), S.1. [17] Vgl. u.a. Cochrane (1997). [18] Vgl. Enderle/Pope/Siegel (2003), S.13. [19] Vgl. z.B. Welch (2000), S.518 oder Ilmanen (2003), S.19. [20] Vgl. Feinman (2002). [21] Erwähnt seien hier beispielsweise die Stabilitätskriterien der Europäischen Zentralbank. [22] Vgl. dazu die Anmerkungen von Chen (2001), in: Leibowitz u.a. (2001), S. 46. [23] Vgl. u.a. Campbell/Viceira (2002), Kapitel 3. [24] Aufgrund der Hyperinflation von 1922 und 1923 sind diese Jahre bei der Betrachtung Deutschlands jeweils ausgenommen, da sie das Ergebnis zu stark verfälschen würden. [25] Vgl. u.a. Dimson/Marsh/Staunton (2002), S.163. [26] Vgl. u.a. Brealey/Myers (2000). [27] Vgl. Mehra/Prescott (1985). [28] Vgl. Gordon (1962). ]29] Vgl. Jagannathan/McGrattan/Scherbina (2000). ]30] Vgl. Welch (2000). |
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