Heteroskedastizität: Ein Zungenbrecher, der aber im Bereich der Geldanlage für Anleger doch eine recht wichtige Rolle spielen kann. Und den wir deshalb an dieser Stelle vorstellen und in einfachen Worten beschrieben besser nachvollziehbar erklären wollen.
Aber dennoch am Anfang zum Fachchinesisch: Unter Heteroskedastizität ist ein Konzept aus dem Bereich der Statistik. Es beschreibt, wenn die Varianz der Störterme in einer Regressionsanalyse nicht konstant ist, also ungleichmäßig verteilt. Entsprechend liegt Homoskedastizität vor, wenn die Varianz der Störterme sich nicht signifikant unterscheidet.
Soweit, so (vermutlich) unverständlich. In einfacheren Worten erklärt bedeutet Heteroskedastizität also, dass sich innerhalb eines Vorhersagemodells Abweichungen oder Fehler verändern können, abhängig vom Wert der unabhängigen Variablen.
Heteroskedastizität an den Finanzmärkten
Auf die Finanzmärkte übertragen bedeutet dass, das dort viele verschiedene Faktoren einander gegenseitig beeinflussen und miteinander verwoben sind. wie ein riesiges Geflecht aus Entscheidungen und Ereignissen innerhalb eines komplexen Organismus. Wenn sich nun eine Variable wie die Volatilität verändert, verändern sich auch ganz viele andere mit ihr verbundene Faktoren und damit verändern sich auch die Abweichungen bzw. Fehler bisheriger Vorhersagen.
Für Anleger ist das wichtig, da sich Muster bzw. Regelmäßigkeiten, nach denen Anleger mithilfe von statistischen Modellen suchen, bei Veränderungen verändern oder unvorhersehbar sein können. Mit den entsprechenden Auswirkungen auf die:
- Prognosegenauigkeit: Hat ein statistisches Modell heteroskadistische Fehler, dann kann sich die Genauigkeit von Vorhersagen situativ verändern.
- Risikobewertungen und Risikoeinschätzungen: Heteroskedastizität zeigt außerdem an, dass Risiken innerhalb eines Marktsegments variieren. Ist die berechnete Heteroskedastizität in einem Markt sehr hoch, kann das erhöhte Risiken anzeigen, da mögliche Schwankungen und deren Ausprägung schwerer (oder gar nicht) vorhersagbar sind.
- Auswahl der Prognosemodelle: Bei der Auswahl von statistischen Prognosemodellen muss die korrekte Heteroskedastizität berücksichtigt werden, um verlässlichere Ergebnisse zu erhalten.
- Erkennung von Markteffizienzen bzw. -ineffizienen: Heteroskedastizität kann auch Anomalien anzeigen oder auf ineffiziente Märkte hinweisen. Das liefert Marktteilnehmer Informationen, die diese in ihre Anlageentscheidungen mit einfließen lassen können.
Die Berücksichtigung von Heteroskedastizität an der Börse ist also wichtig, um beim Einsatz statistischer Modelle die Genauigkeit von Prognosen korrekt einzuschätzen und damit auf deren Basis auch fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.