Webinar-Aufzeichnung: Die Korrelation zwischen Aktien und Anleihen: Eine globale Perspektive
Noah Weisberger und Bruce Phelps von PGIM IAS erörterten die historischen Muster der Aktien-Anleihen-Korrelation rund um den Globus.
Rezessionen sind ein regelmäßiges Phänomen. Sie treten jedoch mit einer gewissen Verzögerung auf, so dass CIOs, Asset Allokatoren und Marktteilnehmer häufig auf Schätzungen der Rezessionswahrscheinlichkeit zurückgreifen, um das aktuelle und zukünftige Rezessionsrisiko zu bewerten. Diese Schätzungen basieren auf ökonomischen Modellen. Dabei kann es vorkommen, das verschiedene Modelle widersprüchliche Signale liefern.
In einem früheren Research Paper (Juni 2023), das sich ausschließlich auf Daten aus den USA stützt, haben wir dies bereits gezeigt:
Mit Frankreich, Deutschland, Italien und Großbritannien haben wir unsere US-Analyse auf vier weitere große Industrieländer ausgedehnt. Das Ziel bleibt das gleiche. Wir wollen zeigen, wie CIOs Modelle zur Rezessionswahrscheinlichkeit bewerten, interpretieren und nutzen können, und nicht ein besseres Modell zur Rezessionsvorhersage entwickeln.
(Stand Februar oder März 2023)
Anmerkung: Die geschätzte Wahrscheinlichkeit einer aktuellen (zukünftigen) Rezession basiert auf einer logistischen Regression; die abhängige Variable ist gleich 1, wenn sich der aktuelle Monat (jederzeit innerhalb der nächsten 1-12 Monate) in einer Rezession befindet (Definition des Economic Cycle Research Institute/ECRI). Ansonsten ist sie gleich 0. Regressoren sind die gleichzeitigen Werte von EQTY (prozentuale Veränderung des MSCI-Aktienkurses in den letzten 12 Monaten), YC (Renditekurve), IP (prozentuale Veränderung der Industrieproduktion in den letzten 12 Monaten) und CCI (prozentuale Veränderung eines Indikators für das Verbrauchervertrauen in den letzten 12 Monaten). Die Modelle werden anhand monatlicher Daten bis 2019 geschätzt (das Anfangsdatum variiert je nach Land). Quelle: Bank of England, Bank of France, Bank of Italy, Deutsche Bundesbank, ECRI, Federal Reserve Bank of New York, Federal Reserve Bank of St. Louis, Federal Reserve Board, französisches Nationales Institut für Statistik/Wirtschaft, Haver Analytics, italienisches Nationales Institut für Statistik, MSCI, NBER, OECD, Standard & Poor's, UK Office for National Statistics, US Bureau of Labor Statistics und PGIM IAS. Nur zu Illustrationszwecken.
Wir untersuchen die Rolle von Markt- und Makrodaten bei der Bewertung des Rezessionsrisikos, bewerten die Qualität von Rezessionssignalen und untersuchen die Marktreaktion auf das Rezessionsrisiko, wie sie durch die geschätzte Rezessionswahrscheinlichkeit repräsentiert wird.
Betrachtet man die vier neu in die Analyse aufgenommen Länder, so tragen eine flachere Zinsstrukturkurve, niedrigere Aktienrenditen, ein schwächeres Wachstum der Industrieproduktion und eine Verschlechterung des Verbrauchervertrauens tendenziell signifikant zur Erhöhung der Rezessionswahrscheinlichkeit bei. Wie in den USA führt die Kombination von Markt- und Makrovariablen zu den besten Schätzungen der Rezessionswahrscheinlichkeit, obwohl dieser Effekt in Großbritannien und Italien schwächer ist als in anderen Ländern.
Die Auswirkungen der Rezessionswahrscheinlichkeiten auf die Märkte der einzelnen Länder sind weniger eindeutig. In den USA ist die Veränderung der Rezessionswahrscheinlichkeit - und nicht ihre Höhe - für die voraussichtlichen Überschussrenditen von Aktien am aussagekräftigsten, während in Frankreich und Deutschland sowohl die Höhe als auch die Veränderung von Bedeutung zu sein scheinen. Dagegen sind die Renditeentwicklungen in Großbritannien und in Italien weniger einheitlich.
Rezessionen und Rezessionswahrscheinlichkeitsmodelle in den USA, Europa und Großbritannien weisen gemeinsame Merkmale auf, die weitreichende Auswirkungen auf Entscheidungen über die Portfolioallokation und den Portfolioaufbau haben. Für CIOs ist die Bewertung des Rezessionsrisikos nicht nur eine makroökonomische Frage. Das Verständnis der Rezessionswahrscheinlichkeit und der ihr zugrunde liegenden Faktoren kann Aufschluss über die potenzielle Marktperformance geben und zu einer besseren Positionierung eines Multi-Asset-Portfolios beitragen.
Das IAS-Team bietet speziell auf die Kundenbedürfnisse abgestimmte Research-Dienstleistungen für Anlageallokation und Portfolioanalytik.
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Noah Weisberger und Bruce Phelps von PGIM IAS erörterten die historischen Muster der Aktien-Anleihen-Korrelation rund um den Globus.
Die Korrelationen zwischen DM-Aktien und DM-Anleihen sind in hohem Maße synchronisiert und werden durch gemeinsame Faktoren bestimmt.
Die Aktien-Anleihen-Korrelationen sind stark synchronisiert. Positiven Korrelation hätte wahrscheinlich weitreichende Auswirkungen.