VIX und Term Spread präzisieren Schätzung des Pricing Kernels
Fed-Ökonom Hyung Joo Kim stellt ein neues semi-nichtparametrisches Modell zur Schätzung des bedingten Pricing Kernels vor. Die Einbindung von VIX und Zinsstrukturkurve verbessert die Vorhersage der Aktienrisikoprämie und Optionspreise deutlich.
VIX und Zinsstruktur treiben Zustandspreise
Die Analyse von Hyung Joo Kim nutzt Optionspreise auf den S&P 500 von 1996 bis 2020, um den stochastischen Diskontfaktor zeitvariabel abzubilden.
Unter zwölf untersuchten Variablen identifiziert das Modell den VIX und den Term Spread als informativste Faktoren.
Im Schnitt fällt der geschätzte Pricing Kernel bis zu einer Rendite von 8,0 Prozent pro Monat strikt monoton ab.
Die geschätzte monatliche Aktienrisikoprämie sinkt durch die Konditionierung von 0,76 Prozent auf 0,63 Prozent und liegt damit nahe am empirischen Wert von 0,67 Prozent.
In Stressphasen wie 2008 erklärt die linke Verteilungsflanke unter minus 30 Prozent Marktrendite die geforderte Risikokompensation zu 99 Prozent vollständig.
Präzisere Bewertung jenseits des Mittelwerts
Methodisch erweitert Kim das Verfahren der Conditional Density Integration um eine exakte Dichtebeschränkung und Euler-Gleichungen via verallgemeinerte Momentenmethode.
In Out-of-Sample-Tests schlägt der bedingte Ansatz herkömmliche Modelle: Für Call-Optionen und Delta-gehedgte Portfolios über verschiedene Deltas von minus 0,70 bis plus 0,70 werden Euler-Gleichungsfehler signifikant reduziert.
Bei unbedingten Schätzern führen Fehlspezifikationen in Krisenzeiten dagegen zu stark überhöhten Risikoprämien.
Mehr Disziplin für Bewertungsmodelle
Das Papier schließt eine methodische Lücke zwischen theoretischen Gleichgewichtsmodellen und empirischer Optionsbepreisung.
Allerdings offenbaren die verbleibenden Fehler bei Puts die Grenzen quadratischer Polynome.
Für quantitative Risikomodelle ist die Korrektur überhöhter Krisenprämien dennoch ein echter Fortschritt.