Professur für Finanzwirt­schaft und Finanzdienst­leistungen an Finance Crowd Analysis Project (#fincap) beteiligt

Was passiert, wenn 164 Forscherteams aus über 30 Ländern unabhängig voneinander die gleichen Hypothesen am selben Datensatz testen? Dieser Frage ist das von der Vrije Universiteit Amsterdam, der Stockholm School of Economics und der Leopold-Franzens-Universität Innsbruck koordinierte #fincap Projekt auf den Grund gegangen. Mit Dr. Thomas Walther (Research Fellow), Tom Dudda (Doktorand), and Dr. Tony Klein (Alumni, jetzt Queen’s University Belfast) waren Forscher der Professur für BWL, insb. Finanzwirtschaft und Finanzdienstleistungen an diesem besonderen Projekt beteiligt. 

Die Forscherteams (jeweils bestehend aus 1-2 Personen) erhielten einen einzigartigen von der Deutschen Börse gesponserten Datensatz, der aus 720 Millionen Handelsdatensätzen in den EuroStoxx 50 Index-Futures besteht. Über einen Zeitraum von sechs Monaten testeten die Teams sechs Hypothesen zur Markteffizienz und -liquidität und reichten ein kurzes Papier mit ihren Ergebnissen bei den Organisatoren von #fincap ein.

Neben den Standardfehlern, die sich aus den Schätzungen zur Überprüfung der Hypothesen ergeben, zeigen die Ergebnisse, dass es zwischen den Forschungsteams beträchtliche Unterschiede in den Ergebnissen gibt. Diese "Nicht-Standardfehler" werden nur in geringem Maße durch die Qualität der Forschungsteams, die Reproduzierbarkeit ihrer Testverfahren und die Bewertung ihrer Paper durch Fachkolleginnen und Fachkollegen erklärt. Die Projektergebnisse deuten also darauf hin, dass Nicht-Standard-Fehler zu Unsicherheiten bei der Gewinnung von Erkenntnissen in der empirischen Finanzwissenschaft beitragen. Die Ergebnisse zeigen auch, dass Peer-Reviews das Auftreten von Nicht-Standard-Fehler verringern können.

Das entstandene Arbeitspapier ist auf SSRN zu finden. Mehr Informationen zum Projekt gibt es auf der #fincap Projektwebsite, in einem kurzen Video Trailer und in einem Bericht in der ZEIT.