Rohstoffe sind die Basis der industriellen Wertschöpfung und von zentraler Bedeutung für die Weltwirtschaft. Trotz ihrer hohen Relevanz haben Rohstoffe oft nur einen geringen Anteil am Wert des Endprodukts. Daraus ergeben sich eine entsprechend unelastische Nachfrage sowie als Folge starke Preisschwankungen an Rohstoffmärkten. Dazu trägt bei Rohstoffen auch die Eigenschaft bei, dass sie fungibel, also aufgrund ihrer Homogenität und Standardisierung leicht austauschbar sind. In Folge der volatilen Preise und der einfachen Handelbarkeit von börsengehandelte Rohstoffen, sind Rohstoffe nicht nur ein Produktionsfaktor und Konsumgut, sondern ebenso Investitions- und Spekulationsobjekt. In diesem thematischen Spannungsfeld beschäftigt sich die Arbeitsgruppe um Prof. Dr. Andreas Rathgeber im Rahmen von internen als auch interdisziplinären Forschungsprojekten mit vielfältigen Fragestellungen im Bereich Commodity Finance.

Dazu zählen zum einen unternehmensorientierte Forschungsfragen. Hierbei liegt der Fokus neben der Analyse von rohstofforientierten Branchen auf dem Management von Rohstoffpreisrisiken. Eine Vielzahl von Marktteilnehmern ist von steigenden und volatilen Rohstoffpreisen betroffen, u. a. rohstoffproduzierende bzw. –weiterverarbeitende Unternehmen, aber auch Zwischenhändler und Endverbraucher. Aus diesem Grund wird unternehmerisches Risikomanagement als zentraler Baustein in der Unternehmensplanung angesehen, um fundierte Investitions- und Finanzierungsentscheidungen zu ermöglichen. Dazu zählen neben dem Hedging mit Finanzderivaten auch Maßnahmen im operativen Risikomanagement, wie die Reduzierung des Rohstoffbedarfs durch Recycling oder die Minimierung von Umweltrisiken durch den Einsatz umweltfreundlicher Technologien.

Zum anderen beschäftigt sich die Arbeitsgruppe mit kapitalmarktorientierten Forschungsthemen. Mit Einführung strukturierter Finanzprodukte auf Rohstoffe ist den Investoren auch der Zugang zu bis dato verschlossenen Märkten möglich. Dies wiederum wirft Fragen hinsichtlich der Bewertung von strukturierten Finanzprodukten, der Analyse von Marktpreisen, als auch den Auswirkungen des Handels von Finanzderivaten auf den eigentlichen Rohstoffpreis sowie den Informationsgehalt von Rohstoffoptionspreisen auf. Mit der damit einhergehenden fortschreitenden Finanzialisierung der Rohstoffmärkte und damit verbundener Erhöhung der Handelsvolumina geht aber auch eine Vielzahl von Nebenwirkungen einher. So wird in den vergangenen Jahren verstärkt über von Investoren getriebene Preise und Preisblasen diskutiert. Dies gilt nicht nur für Agrarrohstoffe; auch bei Industrie- und Edelmetallen stellt dies ein Risiko für Gesellschaft, Unternehmen und Anleger dar. Darüber hinaus bedarf es für die umfassende Investierbarkeit in Rohstoffe auch einer Weiterentwicklung bestehender Ansätze zur Konstruktion und Zusammensetzung von Rohstoffindizes auf Basis fundamentaler Ressourcenbestandsbewertung.

• The three co's to jointly model commodity markets: co-production, co-consumption and co-trading
  Schischke, A.; Papenfuß, P.; Rathgeber, A.
  Empirical Economics, 66, 2024, pp.883-925.
• Sustainable energy transition and its demand for scarce resources: insights into the German Energiewende through a new risk assessment framework
  Schischke, A.; Papenfuß, P.; Brem, M.; Kurz, P.; Rathgeber, A.
  Renewable & Sustainable Energy Review 176, 2023
• The Impact of Speculation on Commodity Prices: A Meta-Granger Analysis
  Wimmer, T.; Geyer-Klingeberg, J.; Hütter, M.; Schmid, F.; Rathgeber, A.
  Journal of Commodity Markets, 2020
• Economic development matters: A meta-regression analysis on the relation between environmental management and financial performance
  Hang, M.; Geyer-Klingeberg J.; Rathgeber, A.W.; Stöckl, S.
  Journal of Industrial Ecology, 2018, 22(4), pp. 720-744.
• Financialization of metal commodity markets: Does futures trading influence spot prices and volatility?
  Mayer, H.G.; Rathgeber, A.W.; Wanner, M.
  Resources Policy, 53, 2017, pp. 300-316.
• Metals: resources or financial assets? A multivariate cross-sectional analysis
  Lutzenberger, F.; Gleich, B.; Mayer, H.G.; Stepanek, C.; Rathgeber, A.W.
  Empirical Economics, 53(3), 2017, pp. 927-958.
• The predictability of aggregate returns on commodity futures
  Lutzenberger, F.
  Review of Financial Economics, 23(3), 2014, pp. 120-130.
• The route to rescource-efficient novel materials
  Krohns S.; Lunkenheimer P.; Meissner S.; Reller A.; Gleich B.; Rathgeber A. W.; Gaugler T.; Buhl H. U.; Sinclar D.; Loidl A.
  Nature Materials, 10(12), 2011, pp. 899-901.

Neben der Untersuchung von rohstoffspezifischen Themen, werden im Rahmen des Forschungsbereichs Corporate Finance vielfältige unternehmensbezogene Fragestellungen der Finanzwirtschaft untersucht. Schwerpunktmäßig befasst sich die Forschungsgruppe hierbei mit Fragen des unternehmerischen Risikomanagements, der Kapitalstruktur und der Ermittlung der Kapitalkosten. Untersuchungsgegenstand sind Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen, vor allem aber aus rohstofforientierte Industrien wie Energieerzeuger und Rohstoffproduzenten.

• Corporate Financial Hedging and Firm Value: A Meta-Analysis
  Geyer-Klingeberg, J.; Hang, Markus; Rathgeber, A.
  The European Journal of Finance, 2020, forthcoming.
• Interaction Effects of Corporate Hedging Activities for a Multi-Risk Exposure: Evidence from a Quasi-Natural Experiment
  Hang, M.; Geyer-Klingeberg, J.; Rathgeber, A.; Alasseur, C.; Wichmann, L.
  Review of Quantitative Finance and Accounting, 2020, forthcoming.
• Rather Complements than Substitutes: Firm Value Effects of Capital Structure and Financial Hedging Decisions
  Hang, M.; Geyer-Klingeberg, J.; Rathgeber, A.; Stöckl, S.
  International Journal of Finance and Economics, 2020, forthcoming.
• Measurement matters - A meta-study of the determinants of corporate capital structure
  Hang M., Geyer-Klingeberg J., Rathgber A.W., Stöckl S.
  Quarterly Review of Economics and Finance, 68, 2018, pp. 211-225.
• Determinants of corporate hedging: A (statistical) meta-analysis 
  Arnold, M.; Rathgeber, A.W.; Stoeckl, S. 
  Quarterly Review of Economics and Finance, 54(4), 2014, pp. 443-458.

Die Forschungsgruppe Rathgeber beschäftigt sich neben der Commodity und Corporate Finance auch mit dem Bereich der Capital Markets. Hierbei werden schwerpunktmäßig derivative Finanzinstrumenten wie Optionen und angrenzenden Themen wie Zinsmodellen aufgegriffen. Die Fragestellungen umfassen sowohl das Pricing von Finanzinstrumenten mit Basiswerten, wie Aktien, Indizes oder Rohstoffe, als auch Untersuchungen von Markt-Einflussfaktoren, wie der Marktmikrostruktur auf Basis von Handels- und Orderbuchdaten.

• Do stock markets react to soccer games? A meta-regression analysis.
  Geyer-Klingeberg J.; Hang M.; Walter M.; Rathgeber A.W.
  Applied Economics, 2018, 50(19), pp. 2171-2189.
• Market Pricing of Credit Linked Notes - The Influence of the Financial Crises
  Walter, M.; Häckel, B.; Rathgeber, A.W.
  Journal of Credit Risk, 12(1), 2016, pp. 43-74.
• Pricing anomaly at the first sight: same borrower in different currencies faces different credit spreads – an explanation by means of a quanto option
  Rathgeber, A.W.; Rudolph, D.; Stöckl, S.
  Review of Derivatives Research, 18(2), 2015, pp. 107-143.
• Pricing fx forwards in OTC markets – new evidence for the pricing mechanism when faced with counterparty risk
  Leonhardt, A.; Rathgeber, A.W.; Stadler, J.; Stöckl, S.
  Applied Economics, 47(27), 2015, pp. 2860-2877

Eine weitere Gruppe von verwendeten Methoden ist die Meta-Analyse als übergeordnete „Analyse der Analysen“. Ursprünglich aus der medizinischen Forschung mit dem Ziel der Steigerung der Teststärke von Medikamentenstudien mit wenigen Probanden entstanden, stellt die Meta-Analyse eine statistische Zusammenfassung von Primäruntersuchungen dar. Aufgrund der rasanten Zunahme empirischer Publikationen und der Heterogenität der Ergebnisse in vielen Forschungsbereichen, wächst auch die Bedeutung von Ansätzen zur Aggregation der Befunde aus unterschiedlichen Primärstudien. Die Meta-Analyse erlaubt eine solche systematische Sekundärdatenanalyse sowie eine Identifikation und statistische Quantifizierung der Stärke des Einflusses von Unterschieden im Studiendesign auf die Studienergebnisse. Ferner ermöglicht sie die Messung und Korrektur verzerrender Effekte, wie der sogenannten Publication Bias oder der Missspezifikation der Modelle der Primärstudien. Innerhalb der Meta-Analyse werden verschiedene Methoden, darunter univariate/multivariate Meta-Verfahren, Meta-Regressionen und meta-analytische Strukturgleichungsmodelle angewendet.

Die Arbeitsgruppe um Prof. Rathgeber überträgt die Methodik der Meta-Analyse auf Kernfragestellungen der empirischen Finanzwirtschaft und der Commodity Finance, wie zum Beispiel die Treiber des unternehmerischen Risikomanagements, die Determinanten von Kapitalstrukturentscheidungen oder den Einfluss von Rohstoffpreisschocks auf Aktienkurse.

Im Rahmen dieses Forschungsbereichs kooperiert das Team mit internationalen Wissenschaftlern des Meta-Analysis of Economics Research Networks ( MAER-Net).

• Meta-analysis in Finance Research: Opportunities, Challenges, and Contemporary Applications
  Geyer-Klingeberg, J.; Hang, M.; Rathgeber, A.W.
  International Review of Financial Analysis, 71, 101524, 2020.
• Global Climate Impacts of Agriculture: A Meta-Regression Analysis of Food Production
  Gaugler, T.; Stoeckl, S.; Rathgeber, A.W.
  Journal of Cleaner Production, 2020, forthcoming.
• Reporting Guidelines for Meta-Analysis in Economics
  Havranek, T.; Stanley, T.D.; Doucouliagos, H.; Bom, P.; Geyer-Klingeberg, J.; Iwasaki, I.; Reed, R.W.; Rost, K.; Aert, R.C.M.
  Journal of Economic Surveys, 34(3), 2020, pp. 469-475.
• Measurement matters - A meta-study of the determinants of corporate capital structure
  Hang M., Geyer-Klingeberg J., Rathgber A.W., Stöckl S. 
  Quarterly Review of Economics and Finance, 68, 2018, pp. 211-225.
• What do we really know about corporate hedging? A meta-analytical study
  Geyer-Klingeberg, J.; Hang, M.; Rathgeber, A.W.; Stoeckl, S.; Walter, M. 
  Business Research, 2018, 11(1), pp. 1-31.

Lévy Prozesse, benannt nach Paul Lévy, sind stochastische Prozesse, wie zum Beispiel der Wiener Prozess, die stationäre und unabhängige Zuwächse aufweisen. Diese beim Wiener Prozess normalverteilten Zuwächse sind beim Lévy-Prozess unendlich teilbar. Eng verbunden mit dieser Eigenschaft der Lévy-Prozesse ist die Tatsache, dass die charakteristische Funktion der Randverteilung von Lévy-Prozessen durch die Lévy-Chintschin-Formel beschrieben werden kann. Diese enthält mit einer Drift-, Diffusions- und Sprungkomponente das sogenannte Lévy-Triple. Somit ist der die ersten beiden Komponenten umfassende Wiener-Prozess ebenso ein Lévy-Prozess wie der Poisson-Prozess, der nur die Sprungkomponente besitzt. Letztere führen dazu, dass die Randverteilung von Lévy-Prozessen schwere Ränder enthalten kann und damit die Kurtosis der Randverteilung deutlich größer als drei ist. Somit eignen sich Lévy-Prozesse, um das Verhalten von Renditen nicht-normalverteilter Zeitreihen abzubilden. Das trifft für Aktienrenditen zu, aber vielmehr noch für Rohstoffpreiszeitreihen. Gerade Energierohstoffe oder verschiede Getreidearten zeichnen sich durch stark leptokurtische Randverteilungen aus, während tierische Rohstoffe eher platykurtisch sind. Lévy-Prozesse werden seit einigen Jahren benutzt, um das Verhalten von Zinsen oder Aktienrenditen zu modellieren. Die Anwendung im Bereich von Rohstoffen ist dagegen nur teilweise erforscht. Das ist eines von drei Forschungsschwerpunkten der Professur. Der zweite liegt im Bereich der Anpassung von Lévy-Prozessen an Zeitreihen und die Simulation von Prozessen, um damit Risiken messbar machen zu können. Der dritte Bereich liegt in der Bewertung von Derivaten, falls Renditen Lévy-Prozessen folgen. Mit Hilfe solcher Modelle kann etwa der Inverse Leverage Effect bei Rohstoffoptionen erklärt werden.

• Financial modelling applying multivariate Lévy processes: New insights into estimation and simulation
  Rathgeber, A.W.; Stadler, J.; Stöckl, S.
  Physica A, 2019, 532, 121386.
• Fitting generalized hyperbolic processes - new insights for generating initial values
  Rathgeber, A.W.; Stadler, J.; Stöckl, S. 
  Communications in Statistics - Simulation and Computation, 46(7), 2017, pp. 5752-5762.
• Modeling share returns - An empirical study on the Variance Gamma model
  Rathgeber, A.W.; Stadler, J.; Stöckl, S. 
  Journal of Economics and Finance, 40(4), 2016, pp. 653-682.
• Optionsbewertung unter Lévy-Prozessen: eine Analyse für den deutschen Aktienindex
  Rathgeber, A.W.
  Kredit und Kapital, 40(3), 2007, pp. 451-484.