Rare Disaster Risk and Asset Prices: Theoretical Considerations, Econometric Methodology, and Empirical Analyses

Die Dissertation befasst sich mit einer empirischen Überprüfung der Seltene-Desaster-Hypothese (SDH) von Rietz (1988) und Barro (2006), laut der die hohen U.S.-Überschussrenditen auf eine extreme Form der Stichprobenselektion zurückzuführen sind: Investoren verlangten ex-ante in Form von Renditen eine Kompensation für verheerende, aber sehr unwahrscheinliche Einbrüche in ihrem Konsum (sogenannte Konsumdesaster), zu denen es dank eines glücklichen Verlaufs der U.S.-Geschichte ex-post nicht gekommen ist. Eine mögliche Eskalation des Kalten Krieges kann als ein solches unbeobachtetes Desaster verstanden werden. Die SDH gilt als ein ernstzunehmender Lösungsansatz für das Eigenkapitalprämienphänomen, das 1985 von Mehra und Prescott postuliert wurde und bis heute eine wichtige Rolle in der finanzwirtschaftlichen Literatur spielt. Viele Kalibrierungsstudien stützen die SDH, allerdings gibt es wegen der starken Stichprobenselektion kaum ökonometrische Schätzungen der Präferenzparameter und auch ein Testen der SDH ist in einer Kalibrierungsstudie nicht durchführbar. In meiner Arbeit ermöglicht die Simulierte-Momentenmethode ein Betrachten von alternativen Verläufen der U.S.-Geschichte, die repräsentativer bezüglich des Auftretens von Komsumdesastern sind. Der Desasterprozess wird dabei durch einen Marked-Point-Prozess beschrieben, in dem verschiedene Paretoverteilungen die marginalen Konsum- und Renditekontraktionen modellieren und Gauss-Copulas das simultane Ziehen der Desaster aus ihrer gemeinsamen Verteilung ermöglichen. Ein Autoregressive-Conditional-Hazard-Modell beschreibt die Dauer zwischen den Konsumeinbrüchen. Bei der Bewertung des Modells orientiere ich mich an den folgenden Aspekten: (1) Plausibilität der Präferenzparameterschätzer, (2) Präzision der Präferenzparameterschätzer und (3) Plausibilität und Präzision von modell-implizierten finanzwirtschaftlichen Kennziffern. Dieses Rahmenkonzept ist sehr flexibel und ermöglicht auch die Modellierung von ein- und mehrperiodigen Desastern. Kritiker der SDH argumentieren, die oft-verwendete Annahme, dass Desaster als einperiodige Konsumkontraktionen modelliert werden können, überschätze die eigentliche Größe der Konsumkrisen und sei somit die treibende Kraft hinter dem Erfolg der Hypothese in Kalibrierungen. Meine Dissertation adressiert diesen Verdacht und zeigt, dass die SDH auch dann noch in der Lage ist, die hohen U.S.-Überschussrenditen mit plausiblen Schätzern für die Präferenzparameter in Einklang zu bringen, wenn sich Konsumdesaster über mehrere Perioden hinweg entwickeln. Erforderlich ist dazu allerdings die Trennung von Risikoaversionskoeffizienten und intertemporaler Substitutionselastizität. Eine weitere Studie überführt die SDH in ein Modell, in welchem dezidiert zwischen Konsum des nachhaltigen und eines kurzfristigen Guts unterschieden wird. Die Ergebnisse meiner Dissertation zeigen, dass das konsumbasierte Bewertungsmodell mit plausiblen Präferenzparameterschätzern in Einklang gebracht werden kann, wenn der Möglichkeit von seltenen Konsumdesastern Rechnung getragen wird. Die Schätzer sind zudem meist präzise und die modell-implizierten finanzwirtschaftlichen Kennziffern sind im Einklang mit ihren empirisch beobachteten Pendants und weisen enge Konfidenzbänder auf

Diverging Roads: Theory-based vs. machine learning-implied stock risk premia

We assess financial theory-based and machine learning-implied measurements of stock risk premia by comparing the quality of their return forecasts. In the low signal-to-noise environment of a one month horizon, we find that it is preferable to rely on a theory-based approach instead of engaging in the computerintensive hyper-parameter tuning of statistical models. The theory-based approach also delivers a solid performance at the one year horizon, at which only one machine learning methodology (random forest) performs substantially better. We also consider ways to combine the opposing modeling philosophies, and identify the use of random forests to account for the approximation residuals of the theory-based approach as a promising hybrid strategy. It combines the advantages of the two diverging paths in the finance world

Non-Standard Errors

In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants

Non-Standard Errors

In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants