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Es sei die historische Volatilität der ABCD-Aktie auszurechnen. Hierzu stellen wir musterhaft die Veränderungsreihe der im vorangehenden Jahr (mit Einschluss des vorvorjährigen Dezembers) an der Börse festgestellten Monatsschlusskurse auf:*
[* Ebenso gut könnten Tageskurse, Wochenkurse, Vierteljahrskurse oder auch die Kurse jeder beliebigen Zeitspanne der Aufstellung zugrunde gelegt werden.]
a.) Berechnung der Monatsrenditen der ABCD-Aktie: 1.Schritt: Es sei angenommen, nach Erhebung aller Daten liege für die ABCD-Aktie eine Kurssequenz von Monatsschlusskursen gemäß der vorausgeschickten Tabelle als gegeben vor. Im ersten Schritt sollen nun die Renditen der Aktie für die einzelnen Monate (in unserem Beispielsfall also die der Monate Januar bis Dezember des Jahres) berechnet werden. Dazu wird der Schlusskurs des jeweiligen Zeitabschnitts durch den Schlusskurs des vorgängigen Zeitabschnitts dividiert (vgl. in der nachstehenden Tabelle die mittlere Zeile "1 + Rendite"; engl. "value relative"). Nach Abzug von 1 und Multiplikation mit 100 erhalten wir im Ergebnis folgende 12 Monatsrenditen (in Prozenten), wie in der letzten Zeile der nachstehenden Tabelle aufgezeigt:
2.Schritt: Um bei der Ausmittlung der Volatilität nicht gegen entscheidungstheoretische Plausibilitätsannahmen zu verstoßen, wird im Schrifttum gefordert, dass dem Kapitalanleger eine sog. "quadratische Bernoulli-Nutzenfunktion" zuzuführen sei und/oder dass die Renditen des Investitionsobjekts statistisch normalverteilt seien. Da logarithmierte (stetige) Aktienrenditen im Gegensatz zu einfachen (diskreten) Renditen ungeschwächt für normalverteilt gelten*, werden in diesem Schritt die Kursverhältnisse aus der Zeile "1 + Rendite" der vorangehenden Aufstellung mit dem natürlichen Logarithmus** logarithmiert. Als Ergebnis (dann wiederum multipliziert mit 100) erhalten wir eine Zeitreihe, wie sie der letzten Zeile der folgenden erweiterten Arbeitstabelle zu entnehmen ist ("log. Rend.", in Prozenten, gerundet auf zwei Nachkommastellen).
[* Die Annahme einer logarithmierten Normalverteilung von Aktienrenditen beachtet die Restriktion, dass der Aktionär niemals mehr Geld verlieren kann als die Geldsumme ausmacht, die er auf den Kauf seiner Aktien ausgelegt hat. Als eine für den Finanzpraktiker wie den Theoretiker gleichermaßen sich günstig erweisende Eigenschaft logarithmierter Renditen tritt hinzu, dass sie nicht nur den wirklichen Verhältnissen auf den Sekundärmärkten recht nahe kommen, sondern dass unter ihrer Beihilfe, zumal bei Grenzwertuntersuchungen, sich damit in methodisch schlüssiger, folgerichtiger Weise rechnen lässt.] [** Der natürliche Logarithmus hat die Konstante e = 2,71828... zur Basis, dem zugestrebten Grenzwert der Folge (1+1/n) n, mit n → ∞.]
3. Schritt: Nachfolgend wird der arithmetische Durchschnitt (Mittelwert) μ der vorliegenden 12 logarithmierten Monatsrenditen ausgerechnet. Das arithmetische Mittel einer gegebenen Anzahl beobachteter Vergangenheitsrenditen r einer Investition ergibt sich allgemein nach der Formel: μ = (1/n) · Σ rt , mit n : Anzahl der der Rechnung zugrunde liegenden Renditen, rt : Rendite der Betrachtungsperiode t (mit t = 1, ..., n) , und Σ : Summensymbol (gr. Sigma, nach dem achtzehnten Buchstaben des griechischen Alphabets). Die abgewandelte Formel zur Errechnung des logarithmierten Mittelwerts (μln) lautet demgemäß: μln = (1/n) · [Σ ln(1 + rt)] . Die Division der Summe der logarithmierten Monatsrenditen (gerundet, in Prozenten) durch 12 liefert in unserem Beispiel also den gesuchten Mittelwert μln: μln = (7,70 + 4,88 – 1,51 + 4,21 + 1,19 – 6,94 – 4,08 + 3,44 – 3,25 – 3,67 + 4,88 + 6,77) / 12 = 1,135. Ergebnis: Die durchschnittliche logarithmische Monatsrendite der ABCD-Aktie beläuft sich auf 1,135 %.
b.) Berechnung der Varianz σ2 und der Standardabweichung σ der logarithmierten Renditen: 1. Schritt: Um quantitative Aussagen über das (für sich allein betrachtete) Risiko der ABCD-Aktie treffen zu können, ist als Nächstes ihre Varianz zu berechnen. Die Varianz σ2 ist definiert als die Summe aus den ins Quadrat erhobenen Abweichungen der Einzelausprägungen vom Mittelwert geteilt durch die Zahl der Einzelausprägungen. Zur Ausmittlung der Varianz einer Grundgesamtheit von Werten bedient man sich also allgemein der folgenden Formel: σ2 = (1/n) · [Σ (rt – μ)2] , wobei unter der Summe die Einzelausprägungen der Grundgesamtheit laufen. Wird aus einer Stichprobe ein Schätzwert für die Varianz einer Grundgesamtheit gesucht, so führt die Statistik uns vor, dass zum Ausgleich von Stichprobenschätzfehlern der Nenner, hier: n, um 1 zu vermindern ist, um eine weitgehend erwartungstreue ("unbiased") Schätzung zu erreichen. Eine solche Anpassung ist insbesondere immer dann vonnöten, wenn – wie hier am Beispiel der ABCD-Aktie demonstriert – nur eine mäßige Zahl von Beobachtungswerten vorliegt. Wir erhalten demgemäß: σ2 = [1/(n – 1)] · [Σ (rt – μ)2] . Die Varianz wird hierbei bestimmt durch Anwendung des oben errechneten logarithmierten Mittelwertes von μln = 1,135, indem dieser Wert von den einzelnen logarithmierten Monatsrenditen in Abzug gebracht und daraufhin quadriert und aufsummiert wird. Anschließend wird noch, wie erfordert, durch (n–1) geteilt. Unsere so modifizierte Formel lautet demgemäß: σ2 = [1/(n – 1)] · [Σ (ln (1 + rt) – μln)2] . Die Beispielswerte eingesetzt ergibt die folgende Varianz: σ2 = [(7,70 – 1,135)2 + (4,88 – 1,135)2 + (–1,51 – 1,135)2 + (4,21 – 1,135)2 + (1,19 – 1,135)2 + (–6,94 – 1,135)2 + (–4,08 – 1,135)2 + (3,44 – 1,135)2 + (–3,25 – 1,135)2 + (–3,67 – 1,135)2 + (4,88 – 1,135)2 + (6,77 – 1,135)2] / 11 = 259,39/11 = 23,58.
2. Schritt: Da die gesuchte historische Volatilität eines Investitionsobjekts in der Standardabweichung σ gemessen wird, ist zu ihrer Kalkulation als Nächstes die positive Quadratwurzel aus der oben berechneten Varianz σ2 zu ziehen: σ = [(1/(n – 1)) · [Σ (ln (1 + rt) – μ)2]]½ , bzw. σ = √23,58 = 4,856 %. Die Standardabweichung (σ) der Monatsrenditen beträgt demnach gleich 4,856 %. Man beachte, dass die Standardabweichung σ im Gegensatz zur Varianz σ2 inhaltlich vollkommen kommensurabel ist mit ihren Ursprungswerten. Sie hat insbesondere die gleiche Dimension wie die zu ihrer Aufsuchung verwendeten Zahlengrößen, d.i. in unserem Rechenbeispiel also die Dimension Prozent (%). Hinweis: Die Berechnung der Standardabweichung (σ) der logarithmierten Renditen einer Aktie kann alternativ zu Schritt 1 und 2 auch nach dem Ausdruck σ = [∑rln2 / (n–1) – [(∑rln)2 / n · (n–1)]]1/2 erfolgen, wobei rln die logarithmierten Renditen der Aktie bezeichnet.
3. Schritt: Aus dem Wunsch, die aus mehreren verschiedenen Vermögensanlagen erwirtschafteten Einzelrenditen, welche bezogen auf ihre Dauer jede für sich überwiegend auseinandergehen werden, so gut wie irgend möglich vergleichbar zu machen, bedient man sich im kaufmännischen Verkehr aus Gründen der Zweckmäßigkeit der Annualisierung der Gewinnraten. So ist es beispielsweise bei den Kreditgeschäften Sitte, nach Prozenten für die Zeitdauer eines Jahres (per annum) zu rechnen, ein Rechnungsverfahren, das bei uns auch unter der Benennung "effektiver Jahreszins" ("annual rate of return") bekannt ist. Ein Ähnliches greift durch bei der Vergleichung von statistischen Standardabweichungen. Hierbei ergibt die auf ein Jahr gewendete ("hochgerechnete") Standardabweichung (= Jahresvolatilität) in ihrer Ausdrucksform das gesuchte Risikomaß, das unter der Bezeichnung Volatilität eines Investitionsobjekts endlich Eingang in die Finanzierungslehre gefunden hat. Das für die Berechnung der historischen Volatilität der in Untersuchung gezogenen Aktie nötige Kursmaterial ist wieder aus der Vergangenheit hergeholt, nämlich von einer planmäßigen Beobachtung des Kurses durch eine gewisse Spanne Zeit. Der im Vorausgehenden angestellte Rechnungsvorgang fußt beispielsweise auf einer monatlichen Kursfeststellung. Ebenso wohl ist es angängig, davon abweichende fertig gegebene Zeitspannen als Bezugsgrößen heranzuziehen. Weil an den Handelsplätzen die weitaus meisten Finanztitel heutzutage börsentäglich umgesetzt werden, macht die Volatilitätsberechnung aus naheliegenden Gründen in aller Regel demgemäß Gebrauch von täglichen, von Schlusskursen stammenden Kursänderungen, die sie als Urmaterial in ihre Rechnung übernimmt. Gleichviel indes, ob der Rechnung ursprünglich Tages-, Wochen-, Monats- oder Quartalsschlusskurse und entsprechende Renditen zugrunde liegen, lassen diese sich mit Leichtigkeit in die beabsichtigte Jahresvolatilität umgestalten. Dafür wird schlicht und einfach die vorliegende Standardabweichung σ malgenommen mit der Quadratwurzel aus der Zahl des sich in einem Jahr wiederholenden Referenzzeitraums. Der Ausdruck für die annualisierte Standardabweichung (= Volatilität) lässt sich somit auf eine Kurzformel bringen:
[Anmerkung: Die Verwendung der Volatilität als Risikomaß einer Kapitalanlage impliziert, dass das Risiko einer Investition mit sich entfernendem Anlagehorizont nicht linear (degressiv) zunimmt.] Ist die Standardabweichung, wie hier im Fallbeispiel, die Ergebnisgröße monatlicher Renditen, so hat demgemäß die Multiplikation der (monatlichen) Standardabweichung σm mit der Wurzel aus 12 zu erfolgen, d.h. σm x √12 = gesuchte historische Volatilität σann der ABCD-Aktie. Die oben gegebenen Werte eingesetzt ergibt:
(Gerundet bis auf 4 Stellen hinter dem Komma.) Die historische Volatilität lässt sich in vortrefflicher Weise als Vergleichsmaßstab für die Schwankungsbreite kurshabender Vermögenswerte verwenden. So fällt die Volatilität der untersuchten ABCD-Aktie im Zusammenhalt mit manch anderen Aktien nur schmächtig aus. Aktien als Anlageklasse ("asset class") genommen haben für gewöhnlich Jahresvolatilitäten, die im langfristigen Durchschnitt ungefähr zwischen 15 und 60% gelegen sind. Sogenannte Blue Chips, also Aktien ersten Ranges, so wie die, die z.B. im DAX® oder im Dow Jones (DJIA) enthalten sind, weisen je nach Aktiengattung Volatilitäten zwischen, roh gerechnet, 20 und 40% vor. Die hier betrachtete ABCD-Aktie lässt sich ihrer mäßigen Volatilität wegen der Klasse der "Defensive Issue" (Anlagepapiere) zuordnen. Aktien der vorgenannten Sorte zeigen sich überwiegend unbeirrt vom Wechsel der Konjunktur und gehören meist entweder zu den altbegründeten, krisenfesten Unternehmungen aus dem Bereich der Konsumgüterhersteller* für den täglichen und gehobeneren Bedarf ("consumer staples", "consumer discretionaries") oder zu ebensolchen gefestigten Gesellschaften aus dem Zweige der Versorgungsunternehmungen ("utilities"). [* Zu den weithin bekannten Aktiengesellschaften dieses Zweiges zählen, neben manchen anderen, z.B. Unternehmungen wie Procter & Gamble und Johnson & Johnson.] Abschließende Anmerkungen: Da aufgrund von Handelspausen an Wochenenden und an Feiertagen, je nach Land, und sonstigen Brüchen in den Zeitreihen ein Kalenderjahr lediglich etwa 250 Börsenhandelstage aufweist und empirische Befunde überdies darauf hindeuten, dass in richtig bemessener Weise eher Börsenhandelstage denn Kalendertage für eine zutreffende Bestimmung der Volatilität einer Aktie maßgeblich seien, multipliziert man zur Annualisierung der Standardabweichung im Falle vorliegender Tagesrenditen mit der Wurzel aus 250 statt aus 365, d.h. σann = σt · √250. Um der Steigerung des Aussagegehaltes bei der Ausmittlung der Aktienkursvolatilität willen empfiehlt es sich für den Fall von Tagesrenditen, den Rechnungsgrößen ungefähr die letzten 90 bis 180 Handelstage zugrunde zu legen, bei Monatsrenditen dagegen mindestens 36 Monatsrenditen. Zwar steigt die Genauigkeit einer Schätzung der Volatilität grundsätzlich mit zunehmender Zahl der in die Berechnung einfließenden Renditegrößen; da indessen der Belauf der Volatilität sich erfahrungsgemäß auf die Länge der Zeit ändert*, und älteren Renditen oftmals wenig oder gar keine Aussagekraft für heute zu treffende Prognosen und Anlageentscheidungen beschieden ist, kann die Berücksichtigung von mehr als etwa 180 Renditen mitunter sogar kontraproduktiv sein. [* Eine brauchbare Nutzung der historischen Volatilität ("realized volatility") zur Schätzung der zukünftigen Volatilität ("future volatility") impliziert, dass die historische Volatilität auch in den darauf folgenden Zeitstufen konstant bleibt. Neuestens unternehmen sog. (G)ARCH-Modelle sowie deren Erweiterungen (Exponential GARCH, Integrated GARCH usw.) den Versuch, die in Wahrheit auftretenden Änderungen der Volatilitäten im Zeitverlauf mit verfeinerten mathematisch-statistischen Mitteln in den Griff zu bekommen. GARCH steht hierbei als Abkürzung für engl. "Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticy".] Wenngleich sich auch solche Renditeausprägungen, die einkalkulierte Dividenden- und Bezugsrechtserlöse umfassen, auf einfache Weise mit in die Bestimmformel der Volatilität für eine Aktie einstellen ließen, bleiben Renditen dieser Färbung in der wahrhaftigen Rechnung zumeist außer Ansatz. Eine solche methodische Vorgangsweise ist neben anderem zurückzuführen auf den Umstand einer von Fall zu Fall ungleichen steuerlichen Handhabung von Ausschüttungserträgen aus dem Aktienvermögen in den Empfängerkreis der Anteilseigner. Für andere viel gebrauchte Zeitintervalle gilt entsprechend: σann = σw · √52 für Wochenrenditen, und σann = σq · √4 für Quartalsrenditen. Zu einer genauer bestimmten Ausmittlung der Volatilität wird eine Spanne Zeit von gewisser Länge herangezogen, die sich für den vorgesehenen Zweck am meisten empfiehlt. Im obigen Beispiel etwa wurde die Volatilität aus den Monatsrenditen durch ein ganzes Jahr hindurch berechnet. Der Ermittlung der Volatilität können grundsätzlich beliebige Zeiträume zugrunde gelegt werden. Es können dafür Tages-, Wochen-, Monats-, Vierteljahres- oder Jahresrenditen gleichermaßen zum Einsatz kommen. Liegen der Rechnung beispielshalber Tagesrenditen der Schlusskurse der letzten 30 Handelstage zugrunde, die auf das Jahr hochgerechnet wurden, so spricht man von einer 30-Tage-Volatilität (p.a). Hier wie auch im Falle einer 250-Tage-Volatilität p.a. – beide sind in der Wirtschaftspresse besonders häufig anzutreffen – bedarf es einer Annualisierung nicht mehr, da sie der gesuchten Kennzahl "historische Volatilität, σann" bereits entsprechen. Um bei der vergleichenden Gegenüberstellung von Aktien, die sich sowohl rücksichtlich ihres Risikos als auch ihrer Renditeerwartungen unterschiedlich zeigen, Aussagen mit Anspruch auf erhöhte Treffsicherheit zu machen, greift man neben anderen häufig auf ein relativiertes Streuungsmaß zurück: den sog. Variationskoeffizienten v. Der Variationskoeffizient v ist definiert als das Verhältnis von Standardabweichung σ zu Erwartungswert der Rendite μ, d. h. v = σ/μ. Es beziffert damit das übernommene Risiko für die Renditeeinheit. Die hier untersuchte ABCD-Aktie hat demnach einen auf einen Monat bezogenen Variationskoeffizienten von 4,856 / 1,135 = 4,278.* [* Nicht verkannt werden darf, dass v, hierin ungleich seiner Bestimmungsgrößen, als dimensionslos anzusehen ist.] Der sachliche Nachteil indes, der dem Variationskoeffizienten v aus sich heraus anhaftet, ist aus seiner hochgradigen Empfindlichkeit (Reagibilität) zu erklären, die besonders dann spürbar wird, wenn er sich auf verwirklichte Tages-Renditen oder doch auf die Verwirklichung nur von sehr kleinen Renditeausprägungen stützt. Das macht ihn letztendlich für eine nicht eben unerhebliche Anzahl von praktischen Zwecken bloß in recht eng begrenztem Maße tauglich. Nächst dem Ansatz der historischen Volatilität steht ein zweiter Ansatz aufrecht, welcher der künftigen Volatilität gerecht zu werden sucht: die sogenannte implizite Volatilität ("implied volatility", "implicit volatility"). Diese lässt sich schicklich auf der Grundlage eines Optionspreismodells, wie es etwa unter der Bezeichnung "Black-Scholes-Merton-Modell" in Fachkreisen bekannt ist, mit logischer Bestimmtheit erschließen, wenn aus inneren Gründen (implizit) davon auszugehen ist, dass die infrage stehende Option am Markt eine sachgerechte und angemessene ("faire") Bewertung erfährt. In diesem Fall gibt sie die allgemeine Markteinschätzung der voraussichtlich durch die Laufzeit der Option hindurch bestehenden und als gleichbleibend angenommenen Volatilität wieder. Man erhält die Kennzahl der impliziten Volatilität (kurz: IV), falls wirklich vorhanden, aus dem im Handelsverkehr hervorgebrachten Optionspreis des untersuchten Finanzinstruments, indem dieser, neben den anderen bekannten Größen*, als Preisziffer Eingang in die Optionspreisformel finden. Die gesuchte implizite Volatilität ist hierbei eindeutig erklärt als jene Volatilität σ, bei der sich mathematisch bestimmt der theoretische Optionspreis aus der Formel dem tatsächlichen Marktpreis der untersuchten Option (Optionsprämie) gleichstellt. [* Diese Größen ("Parameter") umfassen 1.) den präsenten Preis des Basisgegenstandes, 2.) den Ausübungspreis, 3.) die Restlaufzeit, 4.) den Marktzinsfuß für sichere Geldanlagen, berechnet auf die Laufzeit und 5.) die während der Laufdauer aus dem Basisobjekt verdienten Erträgnisse (z.B. Dividenden).]
"Insofern sich die Sätze der Mathematik auf die Wirklichkeit beziehen,
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