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Low risk anomalies?
(2016)
This paper shows theoretically and empirically that beta- and volatility-based low risk anomalies are driven by return skewness. The empirical patterns concisely match the predictions of our model which generates skewness of stock returns via default risk. With increasing downside risk, the standard capital asset pricing model increasingly overestimates required equity returns relative to firms' true (skew-adjusted) market risk. Empirically, the profitability of betting against beta/volatility increases with firms' downside risk. Our results suggest that the returns to betting against beta/volatility do not necessarily pose asset pricing puzzles but rather that such strategies collect premia that compensate for skew risk.
Using the pandemic as a laboratory, we show that asset markets assign a time- varying price to firms' disaster risk exposure. In 2020 the cross-section of realized and expected stock returns reflected firms' different exposure to the pandemic, as measured by their vulnerability to social distancing. Realized and expected return differentials initially widened and then narrowed, but disaster exposure still commanded a risk premium in December 2020. When inferred from market outcomes, resilience correlates not only with social distancing, but also with cash and environmental ratings. However, vulnerability to social distancing is the only characteristic that identifies persistently scarred firms.
Non-standard errors
(2021)
In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in sample estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: non-standard errors. To study them, we let 164 teams test six hypotheses on the same sample. We find that non-standard errors are sizeable, on par with standard errors. Their size (i) co-varies only weakly with team merits, reproducibility, or peer rating, (ii) declines significantly after peer-feedback, and (iii) is underestimated by participants.
Die optimale Nutzung vorhandener Potentiale von Beschäftigten sowie die bestmögliche Unterstützung von Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Beschäftigten sind wichtige Stellschrauben
für eine gezielte und innovative Fachkräftesicherung. Allerdings bedarf solch eine Strategie zunächst einer Transparenz, die Orientierung darüber schafft, in welchem Maße sogenannte unter- und überwertige Beschäftigung stattfindet und in welchen Branchen und Berufsgruppen dies der Fall ist.
Unterwertige Beschäftigung liegt vor, wenn der formale Berufsabschluss höher als die tatsächlich ausgeführte Tätigkeit ist. In diesen Fällen wird davon ausgegangen, dass sich noch weitere Potentiale der Beschäftigten erschließen lassen. Die Umkehrung findet sich bei der überwertigen Beschäftigung. Hier liegen die formalen Qualifikationsabschlüsse deutlich unter den Anforderungen der aktuellen Beschäftigung. Entsprechend sind Qualifizierungsprozesse notwendig, um den höheren Anforderungen gerecht werden zu können. Dabei sind innerbetriebliche, auch informelle Lernprozesse von großer Bedeutung. Neben diesen beiden Formen des vertikalen (formalen) Qualifikationsmismatches können zudem horizontale Mismatches vorliegen. Dies trifft zu, wenn Kompetenzen, häufig Softskills, nicht im Arbeitsvollzug eingesetzt werden können. Auch hier kann von noch zu erschließenden Potentialen ausgegangen werden. Auf Basis von Daten sozialversicherungspflichtig Beschäftigter ist ein Abgleich zwischen dem formalen Berufsabschluss sowie dem formalen beruflichen Anforderungsniveau möglich. Anhand des Abgleichs lässt sich formale unter- und überwertige Beschäftigung ermitteln. Einschätzungen zur Art und zum Umfang horizontaler Mismatches können derzeit auf der Basis von Primärdaten stattfinden.