Asymmetrische Verteilung
Was ist asymmetrische Verteilung?
Asymmetrische Verteilung ist eine Situation, in der die Werte von Variablen bei unregelmäßigen Frequenzen auftreten und der Mittelwert, der Median und der Modus an verschiedenen Punkten auftreten. Eine asymmetrische Verteilung weist eine Schiefe auf. Im Gegensatz dazu hat eine Gauß- oder Normalverteilung, wenn sie in einem Diagramm dargestellt wird, die Form einer Glockenkurve und die beiden Seiten des Diagramms sind symmetrisch.
Die zentralen Thesen
- Eine asymmetrische Verteilung tritt auf, wenn die Verteilung der Anlagerenditen eines Vermögenswerts ein verzerrtes oder verzerrtes Muster aufweist.
- Eine asymmetrische Verteilung ist das Gegenteil einer symmetrischen Verteilung, bei der die Anlagerenditen einem regelmäßigen Muster folgen, das oft als Glockenkurve dargestellt wird.
- Eine Glockenkurve ist ein gängiger Diagrammtyp beim Investieren, der die Datenverteilung anzeigt und den Anlegern helfen kann, die historischen Renditen eines Vermögenswerts zu analysieren.
- Während volatiler Marktaktionen kann die Wertentwicklung einer Anlage verzerrt sein, was zu asymmetrischen Verteilungsmustern führt.
Asymmetrische Verteilung verstehen
Die Glockenkurve ist eine gängige Art von Diagramm, das die Datenverteilung zeigt. Aktienmarktrenditen ähneln manchmal Glockenkurven, was es für Anleger bequem macht, sie auf Wahrscheinlichkeitsverteilungsmuster der Renditen eines Vermögenswerts zu analysieren.
Eine asymmetrische Verteilung tritt auf, wenn die Verteilung der Anlagerenditen nicht symmetrisch mit einer Schiefe von Null ist. Eine negativ verzerrte Verteilung wird als linksverzerrt bezeichnet, da sie im Diagramm einen längeren linken Schwanz aufweist. Im Gegensatz dazu wird eine positiv schiefe Verteilung als rechtsschief bezeichnet und hat einen längeren rechten Rand.
Anleger sollten sich darum kümmern, wie die Daten zur Kapitalrendite verteilt werden. Anlageklassen (Aktien, Anleihen, Rohstoffe, Währungen, Immobilien usw.) unterliegen verschiedenen Renditeverteilungen. Dies gilt auch für Sektoren innerhalb dieser Anlageklassen (z. B. Technologie, Gesundheitswesen, Basiskonsumgüter usw.) sowie für Portfolios, die Kombinationen dieser Anlageklassen oder Sektoren umfassen.
Empirisch folgen sie asymmetrischen Verteilungsmustern. Dies liegt daran, dass die Anlageperformance oft durch Phasen hoher Marktvolatilität oder ungewöhnliche Finanz- und Geldpolitiken, in denen die Renditen ungewöhnlich hoch oder niedrig sein können, beeinflusst wird.
Asymmetrische vs. symmetrische Verteilung
Im Gegensatz zur asymmetrischen Verteilung tritt eine symmetrische Verteilung auf, wenn die Werte der Variablen mit vorhersagbaren Häufigkeiten auftreten und der Mittelwert, Median und Modus an denselben Punkten auftreten. Die Glockenkurve ist ein klassisches Beispiel für eine symmetrische Verteilung. Wenn Sie eine Linie in der Mitte der Kurve zeichnen würden, wären die linke und die rechte Seite Spiegelbilder voneinander. Ein Kernkonzept des technischen Handels, die symmetrische Verteilung, geht davon aus, dass sich die Kursbewegung eines Vermögenswerts im Laufe der Zeit dieser Verteilungskurve anpasst.
Blue-Chip-Aktien weisen in der Regel ein vorhersehbares Glockenkurvenmuster auf und weisen oft eine geringere Volatilität auf.
Beispiele für asymmetrische Verteilung
Die Abkehr von „normalen“ Renditen wurde in den letzten zwei Jahrzehnten immer häufiger verursacht, beginnend mit der Internetblase Ende der 1990er Jahre. Diese Volatilität fortgesetzt während andere bemerkenswerte Ereignisse auf, wie die Terroranschläge vom 11. September der Immobilienblase Zusammenbruch und die anschließende Finanzkrise, und in den Jahren der quantitativen Lockerung, die im Jahr 2017 zu Ende ging das Abwickeln von der Federal Reserve Board Die beispiellose lockere Geldpolitik könnte das nächste Kapitel volatiler Marktbewegungen und einer asymmetrischeren Verteilung der Anlagerenditen sein.
Besondere Überlegungen
Da disruptive Ereignisse und außergewöhnliche Phänomene häufiger als erwartet auftreten, können Anleger ihre Asset-Allocation-Modelle durch die Einbeziehung asymmetrischer Verteilungsannahmen verbessern. Die von Harry Markowitz entwickelten traditionellen Mean-Varianz-Frameworks basierten auf der Annahme, dass die Renditen der Anlageklassen normalverteilt sind. Herkömmliche Asset-Allocation-Modelle funktionieren gut in anhaltend „normalen“ Marktumgebungen.
Herkömmliche Asset-Allocation-Modelle schützen Portfolios jedoch möglicherweise nicht vor schwerwiegenden Abwärtsrisiken, wenn die Märkte abnormal werden. Die Modellierung mit asymmetrischen Verteilungsannahmen kann dazu beitragen, die Volatilität in Portfolios und das Risiko von Kapitalverlusten zu reduzieren.