This doctoral thesis comprises one essay on the risk management of momentum strategies and three essays on the implications of skewness preferences on financial markets. Chapter 1 provides an extensive summary and links all projects within the framework of behavioral finance.In Chapter 2 (co-authored with Maik Dierkes), we investigate momentum in stock returns and propose a novel approach to manage the downside risk of momentum strategies.Across markets, momentum is one of the most prominent anomalies and leads to high risk-adjusted returns. However, these returns come at the cost of substantial tail risk as there are short but persistent periods of highly negative returns. Momentum crashes occur in rebounding bear markets, when the momentum portfolio exhibits a negative beta and momentum volatility is high. Based on ex-ante estimates of these risk measures, we construct a crash indicator that effectively isolates momentum crashes. Subsequently, we propose an implementable trading strategy that combines both systematic and momentum-specific risk and more than doubles the Sharpe ratio of the original momentum strategy. Moreover, it outperforms existing risk management approaches over the 1928-2020 period, in sub-samples, and internationally.In Chapter 3 (co-authored with Maik Dierkes and Sebastian Schroen), we address the effects of time-varying skewness preference, referred to as lottery demand, on first-day returns and the long-term performance of initial public offerings (IPOs).Following the identification approach of Dierkes (2013), we measure lottery demand in terms of option-implied probability weighting functions and find a significantly positive impact on first-day returns, tantamount to higher IPO underpricing and more money left on the table. Furthermore, disentangling the effects of lottery demand and cross-sectional expected skewness reveals that IPO returns are particularly driven by the interaction of market-wide lottery demand and asset-specific lottery characteristics. In the long run, firms that went public during periods of high lottery demand perform poorly for up to five years after the IPO. In Chapter 4 (co-authored with Maik Dierkes, Sebastian Schroen, and Philipp Sibbertsen), we perform a simulation-based approach to estimate volatility-dependent probability weighting functions and investigate the impact of probability weighting on the pricing kernel puzzle.We first obtain risk neutral and physical densities from the Pan (2002) stochastic volatility and jumps model and then estimate probability weighting functions according to the identification strategy presented in Chapter 3. Across volatilities, we find pronounced inverse S-shapes. Hence, small (large) probabilities are overweighted (underweighted), and probability weighting almost monotonically increases in volatility, suggesting higher skewness preferences in volatile markets. Moreover, by estimating probabilistic risk attitudes, equivalent to the share of risk aversion related to probability weighting, we shed further light on the pricing kernel puzzle. While pricing kernels estimated from the Pan (2002) model display the typical U-shape documented in the literature, adjusted pricing kernels are monotonically decreasing and thus in line with economic theory. As a result, risk aversion functions are positive throughout wealth levels.Finally, in Chapter 5 (co-authored with Maik Dierkes), we employ idiosyncratic skewness as a proxy for firm-specific mispricing and investigate the impact of market timing on capital structure decisions. Consistent with the market timing theory, idiosyncratic skewness is significantly positively related to equity issues, while the impact on debt issues is negative and less important. Moreover, we find equity issues to be accompanied by debt retirement programs. Challenging the market timing theory, effects are not persistent and vanish after about three years. In line with Alti (2006), our results are therefore consistent with a modified version of the trade-off theory, including market timing as a short-term factor.
Diese Dissertation umfasst einen Aufsatz zum Risikomanagement vonMomentum-Strategien und drei Aufsätze über die Auswirkungen vonSchiefepräferenzen auf Finanzmärkte. Kapitel 1 enthält eine ausführlicheZusammenfassung und ordnet die Forschungsprojekte in den Rahmender verhaltensorientierten Finanztheorie ein.In Kapitel 2 (gemeinsam mit Maik Dierkes verfasst) untersuchen wirdas Momentum von Aktienrenditen und entwickeln einen neuartigenAnsatz zur Risikosteuerung von Momentum-Strategien. Die Momentum-Anomalie ist eine der bekanntesten Finanzmarkt-Anomalien und erzielthohe risikobereinigte Renditen. Diese sind jedoch mit einem erheblichenVerlustrisiko verbunden, da sich wiederholt mehrmonatige Phasen starknegativer Renditen ereignen. Momentum-Crashes treten insbesondere insich erholenden Bärenmärkten auf, wenn das Momentum-Portfolio zeitgleichein negatives Beta und eine hohe Momentum-Volatilität aufweist.Auf Grundlage von ex-ante Schätzungen dieser Risikomaße konstruierenwir einen Crash-Indikator, welcher Momentum-Crashes erfolgreichisoliert. Infolgedessen stellen wir eine implementierbare Handelsstrategievor, die systematisches und momentumspezifisches Risiko kombiniertund die Sharpe-Ratio der ursprünglichen Momentum-Strategie mehr alsverdoppelt. Darüber hinaus übertrifft sie bestehende Risikomanagement-Strategien im Zeitraum von 1928-2020 sowie in Subperioden und iminternationalen Kontext.In Kapitel 3 (gemeinsam mit Maik Dierkes und Sebastian Schrönverfasst) untersuchen wir die Auswirkungen von zeitlich variierendenSchiefepräferenzen, im Folgenden als Lotterienachfrage bezeichnet, aufkurz- und langfristige Renditen nach Börsengängen (IPOs). Aufbauendauf der Identifikationsstrategie von Dierkes (2013) messen wir die Lotterienachfrageanhand optionsimplizierter Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfunktionenund stellen einen signifikant positiven Einfluss auf die Renditen am ersten Handelstag fest. Dieses Resultat ist gleichbedeutendmit einer stärkeren Unterbewertung der Emittenten (bezüglich desEröffnungspreises) sowie höheren Opportunitätskosten. Darüber hinauswerden IPO-Renditen insbesondere durch die Interaktion von marktweiterLotterienachfrage und firmenspezifischer Lotteriecharakteristikagetrieben. Abschließend stellen wir fest, dass Unternehmen, deren Börsengangin Zeiten starker Lotterienachfrage erfolgt, über einen Zeitraum vonbis zu fünf Jahren nach dem Börsengang schlechtere Renditen aufweisen.In Kapitel 4 (gemeinsam mit Maik Dierkes, Sebastian Schrön undPhilipp Sibbertsen verfasst) nutzen wir stattdessen einen simulationsbasiertenAnsatz, um volatilitätsabhängige Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfunktionenzu schätzen und deren Auswirkungen auf das PricingKernel Puzzle zu untersuchen. Zunächst elizitieren wir risikoneutraleund physische Dichtefunktionen auf Basis des stochastischen VolatilitätsundSprungmodells von Pan (2002) und schätzen damit Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfunktionengemäß der in Kapitel 3 vorgestelltenIdentifikationsstrategie. Über alle Volatilitätsniveaus hinweg weisen dieseeine ausgeprägte inverse S-Form auf, gleichbedeutend mit der Übegewichtung(Untergewichtung) kleiner (großer)Wahrscheinlichkeiten. Bemerkenswerterweisenimmt die Wahrscheinlichkeitsgewichtung mit derVolatilität beinahe monoton zu, was auf ausgeprägtere Schiefepräferenzenin volatilen Märkten hinweist. Darüber hinaus schätzen wir die probabilistischeRisikoeinstellung, also den Anteil der Risikoaversion, derdurch Wahrscheinlichkeitsgewichtung hervorgerufen wird, und untersuchendamit das Pricing Kernel Puzzle. Während die mit Pan (2002)geschätzten Pricing Kernel, übereinstimmend mit der Literatur, U-förmigsind, weisen die um die probabilistische Risikoeinstellung bereinigtenKernel-Funktionen einen monoton fallenden Verlauf auf und stehensomit im Einklang mit der ökonomischen Theorie. Infolgedessen istdie Risikoaversion über alle Vermögensniveaus hinweg positiv.Abschließend verwenden wir in Kapitel 5 (gemeinsam mit MaikDierkes verfasst) die idiosynkratische Schiefe als einen Proxy für unternehmensspezifische Fehlbewertungen und untersuchen anhand dessen die Auswirkungen von Market Timing auf Kapitalstrukturentscheidungen.Im Einklang mit der Market-Timing-Theorie hat die idiosynkratischeSchiefe einen signifikant positiven Effekt auf die Emission von Aktien,während der Einfluss auf die Emission von Schuldtiteln negativ und vongeringerer Bedeutung ist. Zudem stellen wir fest, dass Aktienemissionenin der Regel durch den Abbau von Schulden begleitet werden. Entgegender Market-Timing-Theorie sind diese Effekte jedoch nicht von Dauerund verschwinden nach etwa drei Jahren. In Übereinstimmung mit Alti(2006) unterstützen unsere Ergebnisse daher eine modifizierte Versionder Trade-Off-Theorie, welche Market Timing als kurzfristigen Faktoreinbezieht.