Finanzökonometrie: Modelle und Methoden. 2019. Oliver Linton. Cambridge University Press.

Das Investieren wird zunehmend quantitativ, wobei ein enger Zusammenhang zwischen akademischer Finanzforschung und einsetzbaren Anlagestrategien besteht. Das praktische Verständnis der Ökonometrie ist entscheidend für die Verbreitung von Finanzwissen. Finanzanalyse wird in Anlageanwendungen übersetzt, die auf dem Wissen und dem Komfort eines Unternehmens über statistische Techniken basieren. Eine starke ökonometrische Basis ist erforderlich, um die im Financial Analysts Journal vorgestellten Forschungsergebnisse zu interpretieren. Dennoch ist die Übersetzung von akademischen zu praktischen Kenntnissen im Allgemeinen schlecht. Jedes nützliche neue ökonometrische Buch für Finanzanalysten muss diesen Mangel beheben, technische Genauigkeit mit Anwendbarkeit in Einklang bringen und ihre Fähigkeiten schärfen, damit sie mit den Forschungsentwicklungen Schritt halten können.

Financial Econometrics von Oliver Linton von der Universität Cambridge wurde für Masterstudenten im Bereich Finanzen geschrieben und konzentriert sich auf die Erweiterung der wegweisenden Arbeit, die John Y. Campbell, Andrew W. Lo und A. Craig MacKinlay in The Econometrics of Financial Markets vorgestellt haben (CLM). Dies ist ein ehrgeiziges und würdiges Ziel, und Professor Linton bietet ein gutes Nachschlagewerk für wichtige finanzökonomische Themen und Erweiterungen in den letzten 20 Jahren. Wie in dem Buch erläutert, haben sich einige der wichtigsten Ergebnisse von CLM nicht bewährt, und neue Techniken haben unser Verständnis für wichtige finanzielle Probleme verbessert. Durch die praktische Erforschung von Schlüsselthemen schließt Linton die technischen und Anwendbarkeitslücken mit zahlreichen Beispielen, wie wichtige ökonometrische Techniken verwendet werden können.

Finanzökonometrie wird für kleine, fokussierte Menschen nützlich sein
Gruppe von Quants, die sich mit umfangreicher Finanzforschung befassen. Es kann auch vorsehen
die Lernwerkzeuge für einen quant-fokussierten Portfoliomanager oder Analysten, der dies nicht ist
an der Front der eigentlichen ökonometrischen Arbeit. Trotzdem der Analytiker, der
will die Explosion von Zeitschriftenartikeln und Arbeitspapieren besser verstehen
Dieses Buch, das derzeit in der Ökonometrie erstellt wird, ist möglicherweise ein gemischter Segen.
Das Gleichgewicht des Buches ist auf ein akademisches Publikum ausgerichtet, was eine Barriere darstellt
für diejenigen, die sich auf das Praktische konzentrieren wollen. Während das Buch die wieder einführt
Schlüsselthemen von CLM, die die Forschung seit Jahrzehnten beeinflusst haben, können Praktiker
ein größeres Interesse an ökonometrischen Problemen haben, die für ihre Probleme relevanter sind
aktuelle Verantwortlichkeiten.

Das Buch ist in mehrere Abschnitte unterteilt, die sich mit verschiedenen finanzökonomischen Themen befassen, ebenso wie die CLM-Arbeit. Zu den Hauptthemen gehören Markteffizienz, CAPM-Analyse und Faktortests. Darüber hinaus behandelt der Autor Barwertbeziehungen, Volatilität, Zinsstrukturkurve und Schwanzschätzung. Linton verwendet diese Schlüsselthemen, um die ökonometrischen Techniken vorzustellen, mit denen bestimmte Finanzierungsvorschläge getestet werden. Für Analysten, die die Originalarbeit zu diesen Themen oder den CLM-Text gelesen haben, ist dieses Buch ein guter Begleiter mit zusätzlicher Klarheit. Obwohl es sich nicht um ein Einführungsbuch handelt, geht der Autor systematisch durch die Ökonometrie und beschreibt sorgfältig, wie seine Werkzeuge verwendet werden. Er hebt auch Definitionen und Schlüsselwörter für weitere Studien hervor. Der Leser wird seinen starken theoretischen Leitfaden für jede Forschungsreplikation zu schätzen wissen.

Die enge Verbindung zwischen Techniken und spezifischer Forschung
Probleme machen diese Arbeit viel nützlicher als ein reines ökonometrisches Buch
konzentrierte sich ausschließlich auf Techniken und Werkzeuge. Für einen Doktoranden, der diese Themen studiert,
Lintons Ansatz ist ein nützlicher Weg, um Techniken und Themen aufeinander abzustimmen. Jedoch,
Leser, die mehr daran interessiert sind, Daten zu interpretieren, und neue Forschungsergebnisse können
finde seinen thematischen Ansatz trotz seiner großen Anzahl von Beispielen weniger hilfreich.
Diese Arbeit hätte auch verbessert werden können, wenn der Autor mehr zur Verfügung gestellt hätte
Diskussion über die notwendige Programmierung zum Replizieren und Erweitern von Tests
Analyse.

Die Leser hätten vom Wissen des Autors darüber profitiert, wie
Tests nicht nur zu konstruieren, sondern auch zu interpretieren. Zum Beispiel ein kritisches Problem
In der Finanzökonometrie ist die Verbreitung des „Faktor Zoos“, der
Explosion akademischer Studien, bei denen signifikante Faktoren oder Risikoprämien festgestellt wurden
in Eigenkapitaldaten. In gewisser Hinsicht hat sich dieser Zoo auf mehr als 400 Faktoren erweitert.
noch wenn die zugehörigen Forschungsergebnisse aus Probe oder getestet werden
unter Live-Handelsbedingungen implementiert, ist ihre Ausfallrate hoch. Versagen
sich auf Tests außerhalb der Stichprobe zu konzentrieren, Überanpassungen zu berücksichtigen oder zu beheben
Die Stichprobenverzerrung fördert das finanzielle Fehlverhalten bei der Verwendung von p-Werten. Diese
Kritische Themen erfordern direkte Aufmerksamkeit, damit sich die Benutzer nicht auf Arme einlassen
Forschungspraktiken.

Dieses Buch konzentriert sich auf ausgewählte Forschungsthemen und lässt wichtige Diskussionen über die Explosion alternativer Daten sowie den umfassenden Einsatz von maschinellem Lernen durch viele Quantfirmen aus. Eine Untersuchung neuer statistischer Techniken und Datenanalysen durch Linton in anderen Disziplinen, die auf Investitionsprobleme angewendet werden könnten, wäre hilfreich gewesen. In seinem Bestreben, die klassische CLM-Arbeit zu aktualisieren, hat sich der Autor an Themen gebunden, die für den aktuellen Quant-Analysten nicht so dringlich sind. Jeder Leser sollte Lintons sorgfältiges Schreiben und Themendiskussionen zu schätzen wissen. Um jedoch seine Research-Agenda voranzutreiben, benötigen Investmentanalysten noch einen weiteren Text, der aktuellere Themen und Themen entwickelt.

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Alle Beiträge sind die Meinung des Autors. Als solche sollten sie weder als Anlageberatung ausgelegt werden, noch spiegeln die geäußerten Meinungen notwendigerweise die Ansichten des CFA-Instituts oder des Arbeitgebers des Autors wider.

Bild mit freundlicher Genehmigung von Michael Strathen

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Mark S. Rzepczynski

Mark S. Rzepczynski ist CEO der Funds Group bei FourWinds Capital Management, Boston