Financial Markets and the Macroeconomy: Cross-Sectional Returns, Time-Variation of Risk Premia, and Forecasting

Abstract

Diese Dissertation setzt sich zusammen aus drei separaten Aufsätzen, welche sich aus empirischer Sicht mit verschiedenen Aspekten der Zusammenhänge zwischen Finanzmärkten und der Makroökonomie beschäftigen. Kapitel 1 ("Long Horizon Consumption Risk and the Cross-Section of Returns: New Tests and International Evidence") untersucht den Erklärungsgehalt des langfristigen konsum-basierten Asset Pricing Modells (LH-CCAPM) für die Querschnittsvariation von Renditen in internationalen Aktienmärkten. Wie die Resultate dieses Kapitels zeigen, ist das LH-CCAPM nicht in der Lage den Querschnitt von Aktienrenditen auf zufriedenstellende Art und Weise zu erklären, wenn die starke Faktorstruktur der (nach Marktkapitalisierung und Buchwert Marktwertverhältnis geordneten) Test-Portfolios berücksichtigt wird. Allerdings ergeben sich jedoch typischerweise niedrigere geschätzte Werte für den Risikoaversionsparameter, sofern Konsumrisiken über längerfristige Horizonte gemessen werden. Somit kann festgehalten werden, dass plausiblere Schätzergebnisse für die strukturellen Parameter -- im Gegensatz zu einem verbesserten Erklärungsgehalt für den Querschnitt -- als der zentrale Erfolg des langfristigen konsum-basierten Asset Pricing Modells angesehen werden können. Während der Fokus des ersten Aufsatzes auf der Variation von Risikoprämien im Querschnitt der Aktienrenditen liegt, untersucht Kapitel 2 ("International Stock Return Predictability under Model Uncertainty") die Variation von Risikoprämien im Zeitverlauf. Speziell untersucht dieses Kapitel die Frage der Renditeprognostizierbarkeit, wenn der Investor Unsicherheit über die Wahl der richtigen Prognosevariablen (d.h. sogenannter Modellunsicherheit) ausgesetzt ist. Ein neues Merkmal des in diesem Kapitel verwendeten Model Averaging Ansatzes ist, dass die Koeffizienten in den Prognoseregressionen für möglicherweise in kleinen Stichproben auftretende Verzerrungen korrigiert werden. Substanzielle Unterschiede im Grad der in-sample bzw. out-of-sample Prognostizierbarkeit zwischen unterschiedlichen Aktienmärkten werden in diesem Aufsatz dokumentiert. Generell lässt sich auf Basis der empirischen Resultate des Kapitels 2 schlussfolgern, dass Renditeprognostizierbarkeit weder als ein gleichförmiges, noch als ein universelles Merkmal internationaler Aktienmärkte betrachtet werden kann. Mit Fragen der Prognostizierbarkeit beschäftigt sich ebenfalls Kapitel 3 ("A Reappraisal of the Leading Indicator Properties of the Yield Curve in the Presence of Structural Instability"). In diesem Kapitel wird eine umfassende Neubewertung der Vorlaufeingeschaften der Zinsstrukturkurve vorgenommen. Das zentrale Ziel besteht darin zu untersuchen, ob der Term Spread in einer von Modellinstabilität charakterisierten Umgebung als eine nützliche Prognosevariable für das Outputwachstum angesehen werden kann. Auf Basis von Tests auf multiple Strukturbrüche ergeben sich deutliche Hinweise auf Modellinstabilität und es werden die mit den Brüchen verbundenen Zeitpunkte bestimmt. Ferner, werden Methoden zur optimalen Selektion des Schätzfensters eingesetzt, auf deren Basis die Prognosequalität im Kontext von Modellinstabiltität verbessert werden kann. Generell weisen die Resultate des Kapitels 3 darauf hin, dass die Zinsstrukturkurve einiges ihres einstigen Informationsgehalts für die künftige Konjunkturentwicklung eingebüsst hat.

This dissertation contains three separate essays which empirically investigate various aspects of the relationship between financial markets and the real economy. Chapter 1 ("Long-Horizon Consumption Risk and the Cross-Section of Returns: New Tests and International Evidence") investigates the explanatory power of the long-horizon Consumption CAPM (LH-CCAPM) to explain size and value premia in major international stock markets (United States, United Kingdom and Germany). The findings of this chapter suggest that the LH-CCAPM falls short of providing an accurate description of the cross-section of returns under a modified empirical approach which takes the strong commonalities in size and book-to-market sorted portfolios into account. At the same time, however, measuring consumption risks over longer horizons typically yields lower risk-aversion estimates. Thus, our results suggest that more plausible parameter estimates -- as opposed to lower pricing errors -- can be regarded as the main achievement of the long-horizon Consumption CAPM. While the focus of the first essay is on understanding risk premia in the cross-section of stock returns, Chapter 2 ("International Stock Return Predictability under Model Uncertainty") deals with the evolution of risk premia over time. In particular, the essay examines return predictability when the investor is uncertain about the right state variables. A novel feature of the model averaging approach used in this chapter is to account for finite-sample bias of the coefficients in the predictive regressions. Most importantly, notable differences in the degree of in-sample and out-of-sample predictability across different stock markets are detected. Overall, the findings suggest that return predictability cannot be considered as a uniform and a universal feature across international capital markets. Similar to the second essay, Chapter 3 ("A Reappraisal of the Leading Indicator Properties of the Yield Curve in the Presence of Structural Instability") focuses on forecasting aspects. More specifically, this chapter provides an extensive reexamination of the leading indicator properties of the yield curve. The goal of the essay is to study whether the yield spread still qualifies as a useful predictor in the presence of model instability and forecast breakdowns. Multiple break tests provide strong evidence for structural change and allow us to pin down the exact dates associated with these breaks. The results of this chapter suggest that window selection methods newly developed for forecasting in the presence of structural change generally improve forecast accuracy. Overall, the results strongly suggest, however, that the yield curve has been losing its edge as a predictor of real activity in recent years.