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1/2022 | Theorie & Praxis
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In vino performitas

Wenn softe Information, die ein Fondsmanager von seinem Gegenüber nach dem dritten Glas Wein erhält, einen Beitrag zur Performance liefert, dann müssten Strategien, die auf solchen Informationen beruhen, unter den Lockdowns gelitten haben. Stellt sich die Frage: War das wirklich so?

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Nachdem der Champagner geflossen ist, fließen auch die Informationen leichter. Die Pandemie hat jedoch genau diesen soften Informationsfluss abreißen lassen. Eine aktuelle NBER-Studie untersucht, inwiefern sich die Performance von soft-getriebenen Strategien vor und nach der Pandemie unterscheidet. Die Resultate sind bemerkenswert eindeutig.

© sonyachny | stock.adobe.com
Der neue Gedanke, den man beim informellen Dinner mit einem Kollegen oder Kunden austauscht, die Insiderinformation, die dem Konkurrenten nach dem dritten Martini an der Bar her­ausrutscht, die tiefere Einsicht, die man beim Mittagessen mit dem CFO in ein Unternehmen gewinnt – wie ist diese Art von softer Information zu bewerten? Ist sie tatsächlich relevant oder eher anekdotisch zu verstehen? 
 
Genau dieser Frage gingen die beiden NBER-Autoren Jennie Bai und Massimo Massa in ihrer jüngsten Arbeit „Is Hard and Soft Information Substitutable? Evidence from Lockdown“ nach. Wie der Titel verrät, nützen die beiden Wirtschaftsforscher das Umfeld der Pandemie als eine Art natürliches Labor, um zu untersuchen, ob es softe Faktoren gibt, und, wenn ja, wie sich der Wegfall derartiger Informationen auf Erfolg und Strategie von Fondsmanagern auswirken. Doch zunächst muss natürlich eruiert werden, was „softe“ Information überhaupt ist. „Generell wird darunter die Information verstanden, die durch persönlichen Kontakt entsteht“, erklärt Co-Autorin Bai – was in präpandemischen Zeiten wahrscheinlich ­eine ausreichende Definition war. 
 
Doch wie sind dann die inzwischen proverbial gewordenen Zoom-Meetings einzuordnen? Zählt die im Rahmen eines Streams gewonnene Information als „soft“, oder braucht es tatsächlich neben dem persönlichen auch den physischen Kontakt? Die Autoren gehen davon aus, dass Letzteres der Fall ist – was tendenziell Sinn ergibt, denn wer öffnet sich in einem Zoom-Meeting wirklich? Zu groß ist die Sorge, das Meeting könnte aufgezeichnet oder gehackt werden. Das würde bedeuten, dass bei virtuellen Treffen eher harte Informationen weitergegeben werden – die soften Zwischentöne fallen tendenziell aus. 
 
In der Isolation
Wenn dem tatsächlich so ist, dann müssten Asset Manager, deren Strategie merklich von soften Einflüssen abhängt, vom Wegfall dieser Information beeinflusst werden – und zwar, indem ihre Performance nachlässt. Dies müsste unabhängig davon geschehen, ob sie ihre Strategie anpassen oder nicht, da auch eine strategische Neuausrichtung mit Einschleifkosten und geringeren Skills verbunden ist: Ein Asset Manager, der einen guten Teil seiner Information aus informellen Dinnerveranstaltungen zieht, wird nicht über Nacht zum Excel-oder Big-Data-Star.
 
Geografische Annäherung
Um nun Asset Manager herauszufiltern, die vermehrt auf softe Informationen zurückgreifen, bedienen sich die Autoren eines Kunstgriffs: Sie machen das Ausmaß der soften Information von der Distanz zwischen Asset Manager und investiertem Unternehmen abhängig. Das heißt, je näher das Büro des Managers an seinen Investmentobjekten liegt, desto höher die angenommene Abhängigkeit von soften Informa­tionen.
 
Der Ansatz, geografische Distanz als Näherungsvariable für das Ausmaß informeller Informationen her­anzuziehen, ist nicht neu, hatte bislang aber einige argumentatorische Schwachstellen: Was, wenn der Manager verstärkt in lokale Unternehmen investiert, weil er die lokalen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen besser kennt? Dann würde er in Wirklichkeit nicht auf lokale softe, sondern vielmehr auf lokale harte Fakten zurückgreifen. Eine weitere Möglichkeit wäre, dass der Manager behavioristisch-emotionale Strategien verfolgt, also etwa aus Verantwortungs­bewusstsein in lokale Unternehmen in­vestiert. 
 
Wenn dem so wäre, wenn also lokale Manager nicht auf softe Informationen zurückgreifen, sondern aus anderen Gründen lokal investieren, dann dürfte es mit Ausbruch der Pandemie weder eine Veränderung in der Performance dieser Fonds noch eine Änderung der Strategie geben, verändert sich doch die Kenntnis harter lokaler Makro-Faktoren nicht mit dem Ausbruch einer Pandemie. Sind softe Informationen jedoch eine relevante Entscheidungsgrundlage, dann müsste sich nach Wegfall dieser Information die Performance verschlechtern. Allenfalls passen die Manager auch ihre Strategien an.
 
Zweifel dieser Art haben sich die Autoren angenommen, indem sie die Performance aktiver US-Fondsmanager von Januar 2019 bis Juni 2020 untersucht haben. 
 
Datenlage
Anhand der CRSP-Datenbank wurden zunächst die aktiven Manager herausge­filtert. Als „aktiv“ wurden Fondsmanager kategorisiert, wenn der passive Anteil ihres Portfolios maximal 50 Prozent ausmacht. Diese aktiven Fonds wurden dann gemäß der durchschnittlichen Distanz (im Folgenden: AD; Average Distance) zwischen ihrem Standort und den Hauptniederlassungen der investierten Firmen sortiert. Anschließend wurden zwei Lockdown-Faktoren eruiert: zunächst die binäre Dummy-Variable „Lockdown“, deren Wert 1 ist, wenn das Büro des Managers von einem behördlichen Lockdown erfasst wurde. Hinzu kommt die ebenfalls binäre Dummy-Variable „Footprint“ beziehungsweise „Aktivität“. Diese nimmt einen Wert von 1 an, wenn die vom mobilen Trackingdienst SafeGraph ausgewerteten Mobilfunkdaten ergeben, dass die Mobilitätsaktivitäten in einer Region um zumindest 30 Prozent zurückgegangen sind. 
 
Wenn man nun die Performancedaten vor Ausbruch der Pandemie mit denen während der Pandemie vergleicht, erkennt man zunächst einen allgemeinen Rückgang der Rohperformance von 2,22 auf minus 1,21 Prozent. Das ist nun wenig überraschend, interessanterweise steigt aber die AD von 1.159 Meilen (1.865 km) auf 1.186 Meilen (1.908 km) (siehe Chart „Fußabdruck und Fernweh“) .
 
Strategiewechsel
Teilt man nun die Fondsmanager gemäß ihrer AD in Quintile, wobei AD_1 den Fondsmanagern entspricht, die am lokalsten investieren, und untersucht ihr geografisches Engagement vor und nach Ausbruch der Pandemie, so ergibt sich ein enorm aufschlussreiches Bild (siehe Chart „Das Weite suchen“). Im ersten Quintil hat sich die Distanz zwischen Asset Manager und Firmen bei den Neuinvestitionen um knapp 13 Prozent vergrößert. Die Unternehmen, bei denen aufgestockt wurde, waren im Schnitt ­sogar um rund 24 Prozent weiter vom Asset Manager entfernt, als das vor dem Ausbruch der Krise der Fall war. Derartige Anstiege werden in keinem anderen Quintil erreicht – zuvor lokal agierende Fondsmanager haben ihre geografische Strategie also deutlich verändert. Auch die Größe der investierten Firmen hat im Schnitt zugenommen. 
 
Wenn wir uns nun an die Annahme erinnern, dass geografische Nähe eine Proxy-Variable für Strategien darstellt, die verstärkt auf soften Informationen beruhen, so lässt das tatsächlich den Schluss zu, dass Asset Manager, deren Trading merklich auf softer Information beruht, ihre Strategie geändert haben. Doch warum haben sie das getan? Der logische Verdacht: Der softe ­Ansatz funktioniert nicht mehr. Diesem Verdacht nachgehend haben die Autoren die Performance im Zusammenhang mit Lockdown und geografischer Entfernung ana­lysiert (siehe Tabelle „Verschwindendes ­Alpha“) und bei der Variable „Rückgang der Aktivität“ (oder Footprint) eine statistisch hoch signifikante negative Korrelation mit dem Alpha nachgewiesen. Gleichzeitig gibt es einen leicht positiven Zusammenhang zwischen steigender Distanz und Alpha. Das Ergebnis ist weniger eindeutig, wenn man die einzelnen Fama-French-Faktoren untersucht.
 
Vergleicht man aber das Alpha der bereits erwähnten geografischen Quintile AD_1 bis AD_5, werden die Daten wieder klarer: ­Statistisch relevant schlittert das Alpha der hoch regionalen Fonds in den negativen ­Bereich. Distant investierte Fonds aus der Gruppe AD_5 steigern sich von einem negativen in ein positives Alpha. Der P-Wert von 0,39 indiziert jedoch statistische Insignifikanz – was laut Massa aber an sich eine relevante Aussage beinhaltet: „Dass das ­Alpha der distant investierenden Manager plötzlich positiv wird, ist kein aktives Verdienst, sondern liegt an der negativen Performance der lokal agierenden Manager“, es handelt sich also um eine indirekte, passive Auswirkung.
 
Softe Stärke
Um die Beweisführung, wonach softe ­Informationen relevant sind, zu vervollständigen, haben die Autoren nun mittels Regressionsgleichung die Erträge von Fondsmanagern mit den wirtschaftlichen Aktivitäten in Verbindung gesetzt und nach Sektoren unterteilt (siehe Tabelle „Cocktail-Research“). „Wir untersuchen also den Einfluss, den das Schließen verschiedener Aktivitäten auf die lokale Fondsperformance hat, und können so genauer herausfiltern, aus welchen Quellen Informationen für Fondsmanager stammen“, erklärt Bai. 
 
Zwar zeichnet der erste Regressionsfilter ein nur sehr allgemeines Bild, aber bereits in der erste Verfeinerungsstufe ergeben sich relativ klare Aussagen: Demnach gibt es nur im Sektor „Unterhaltung und Erholung“ ­eine negative Korrelation zwischen einem verstärkten Rückgang der Aktivitäten und den durchschnittlichen Fondserträgen. Die Autoren splitten diesen Sektor ein drittes Mal auf und kommen auf eine Reihe von relevanten Ergebnissen, wobei sich die Schließung von Trinklokalen bei den statistisch relevanten Sektoren mit Abstand am stärksten auswirkt. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass der Austausch von softer Information bei einem guten Glas Wein enorm positive Auswirkungen auf die Performance lokal agierender Fondsmanager hat und ein steriles Zoom-Meeting den Fluss von soften Informationen eher nicht begünstigt. 
 
Folgt man diesen Erkenntnissen, so ließe sich aus ihnen wohl auch eine Strategie gießen, die ein Deinvestment von lokal fokussierenden Fonds bei Einschränkung informeller Kommunikationsflüsse nahelegt. Auf der anderen Seite sollten dieselben Fonds nach einem Ende solcher Beschränkungen wieder Performance gutmachen. Ob sich ­eine derartige Strategie nach Berücksichtigung der Handelskosten rechnet, wäre wohl ein interessantes Forschungsobjekt für allfällige Folgestudien.
 
Hans Weitmayr 

Anhang:

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