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4/2021 | Produkte & Strategien
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Die glorreichen Drei

Wenn es um China geht, haben zuletzt selbst Starmanager enerviert das Handtuch geworfen. Ein Robeco-Forscherteam hat sich nun mit den Eigenheiten des Marktes auseinandergesetzt. Das Resultat ist ein hochspezifisches Faktormodell, das dem wohltuenden Prinzip „Weniger ist mehr“ folgt.

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Es muss nicht immer gleich eine ganze Armee sein. Da herkömmliche an den USA orientierte Faktormodelle für den chinesischen A-Aktienmarkt nicht gut funktionieren, wurde in einer neuen Studie nach einem spezifischen Faktoransatz für diesen Markt gesucht. Es stellt sich heraus: Eine Kombination aus nur drei Faktoren schlägt sich nach Kosten am besten.

© Elke Mayr, Lukas Hlavac | stock.adobe.com

Die Turbulenzen rund um den chinesischen Immobilienkonzern Evergrande und die Folgen für den chinesischen Aktienmarkt werfen einmal mehr eine Frage auf, die man flapsig folgendermaßen stellen könnten: „Was ist da eigentlich los?“ Die Antwort ist offenbar nicht so simpel wie die Frage und hat selbst hartgesottene Manager wie DWS-Legende Klaus Kaldemorgen zu einem drastischen Schritt geführt: „Ich habe alle chinesischen Aktien in meinem Fonds verkauft“, erklärte der Manager des nach ihm benannten Fonds Anfang Oktober dieses Jahres. Kaldemorgen und andere Marktteilnehmer wie Tilmann Galler, Kapitalmarktstratege bei J.P. Morgan Asset Management, gehen zwar davon aus, dass das Unternehmen nicht fallengelassen, sondern in letzter Konsequenz vom chinesischen Staat gerettet wird, insgesamt seien aber „die Risiken in China nur noch schwer ­abzuschätzen, weswegen ich dort zurzeit nicht investiere“, so Kaldemorgen.


Erklärungsbedarf
Tatsächlich kann man den chinesischen Markt nicht erst seit Evergrande und einer gewissen Antipathie der Politik gegenüber den eigenen Großkonzernen vor allem im ­Bereich sozialer Plattformen als „schwierig“ bezeichnen (siehe auch Chart „China: Ein schwieriger Markt“). Sieht man sich die Performance von Chinas A-Aktien seit der Finanzkrise an, gab es zwar 2015 einen Goldrausch, seither war die Entwicklung im Vergleich zu generellen Emerging-Markets- und Weltindizes aber eher enttäuschend. 

Das hat nicht nur mit den erwähnten ­politischen Unsicherheiten, sondern auch mit den Marktteilnehmern zu tun, die sich viel stärker aus risikofreudigen Privatanlegern rekrutieren, als das im Westen der Fall ist, was wiederum zu entsprechend höheren Volatilitäten und Übertreibungen führt. Nichtsdestotrotz wird man es sich auf lange Sicht nicht leisten können, den Aktienmarkt der zweitgrößten Volkswirtschaft der Welt einfach links liegen zu lassen – weshalb ­gerade angesichts der jüngsten Schwierigkeiten jeder Zugewinn an Information willkommen ist.

Zu einem solchen Zugewinn hat ein vierköpfiges Forscherteam von Robeco International mit seiner Studie „Factor models for Chinese A-shares“ beigetragen. Matthias ­Hanauer und Laurens Swinkels, die zudem an der Technischen Universität München respektive der Erasmus-Universität Rotterdam wirken, haben gemeinsam mit den ­Robeco-Spezialisten Maarten Jansen und Weili Zhou einen objektiv-mathematischen Blick auf diesen schwierigen Markt geworfen. Im Mittelpunkt ihrer Arbeit steht de facto die Frage, ob China für westliche ­Investoren vielleicht nicht auch deshalb so schwierig ist, weil man das Land aus einer zu westlichen Perspektive betrachtet. Denn neben den erwähnten Unterschieden bei den Marktteilnehmern „neigen chinesische Unternehmen selbst dazu, andere Corporate-­Finance-Strukturen auszuweisen, was zu anderen Agency-Problemen führt.“

Wenn das wiederum zur Folge hat, dass sich A-Aktien generell anders verhalten als ihre westlichen Konterparts, müsste man deutlich differenzierter an diesen Markt her­angehen. An dieser Hypothese arbeiten sich die Autoren über die diversen bekannten Faktormodelle von Fama French, das Q4-Faktormodell von Hou, Xue und Zhang und das SY4-Modell von Liu und Stambaugh ab. All diesen Modellen ist gemein, dass sie prinzipiell für den US-Markt entwickelt wurden – was angesichts der bereits umrissenen Unterschiede nicht bedeuten muss, dass sie auch für China funktionieren. Deshalb stellen sie diesen US-Modellen ein ­relativ neues chinaspezifisches Faktormodell von Liu, Stambaugh und Yuan gegenüber (Anm: Faktorzusammensetzung der einzelnen Portfolios siehe Tabelle „Wissenschaft vs. Praxis“ am Ende des Artikels). 

Um herauszufinden, welche Faktoren bei chinesischen A-Aktien nun besonders gut funktionieren, bedienen sie sich eines streng datenbasierten Bayes’schen Ansatzes, in dessen Rahmen sie die einzelnen Faktoren aus den eben aufgezählten Portfolios her­aussezieren und unter Berücksichtigung der Sharpe Ratio auf ihre Relevanz prüfen (siehe Chart „‚Size‘-Faktor de facto unvermeidlich“). 

Das geschieht – so wie auch alle folgenden Auswertungen – von Juli 2000 bis ­Dezember 2019. Erst ab diesem Zeitpunkt befanden sich genügend Aktien am Markt, um zu aussagekräftigen Daten zu kommen. 


Faktoranalyse
Die Resultate sind relativ verblüffend. Denn aus der Analyse ergibt sich, dass der Size-Faktor unter den zwölf ausgewerteten Faktoren mit einem Wert von 0,34 nur das siebenthöchste Alpha ausweist (der Markt-Faktor ist ausgenommen, weil er per definitionem kein Alpha erzielen kann), aber den mit Abstand relevantesten Einzelfaktor darstellt. Es folgt der monatlich berechnete Sentiment-Faktor PMO_m, Pessimists and Optimists, der sich über außergewöhnliche Trading-Volumina errechnet. An dritter Stelle folgt der herkömmliche – aber ebenfalls monatlich erhobene – buchwert-basierte Value-Faktor HML_m, der erst kürzlich den alternativen  ertragsbasierten monatlich erhobenen Value-Faktor HML_EP_m vom dritten Platz verdrängen konnte. 


China-Portfolio CZZ
In einem zweiten Schritt werden nun alle Faktoren in jeder möglichen Kombination zusammengeführt (siehe Chartbild „Das mathematisch beste Faktorportfolio für China“) und auf ihre Relevanz geprüft. 

Als besonders wirkungsmächtig hat sich ein Sieben-Faktor-Modell erwiesen, das aus folgenden Einzelfaktoren besteht: Markt (RMRF). Dazu die bereits erwähnten Faktoren Size (SMB), der monatlich erhobene buchwertbasierte Value-Faktor HML_m, der monatlich errechnete ­ertragsbasierte Value-Faktor HML_EP_m sowie Pessimistic and Optimistic (PMO_m). Hinzu kommen die monatlich kalkulierte Profitabilität, gemessen am ROE (RMW_ROE_m), und die beiden monatlich kalibrierten Sentiment-Faktoren Winners and Losers (WML_m). Dieses Erfolgsportfolio wird als CZZ-Portfolio bezeichnet, ­benannt nach Chib, Zeng und Zhao, auf deren Bayes’schem Ansatz die Berechnung des Portfolios erfolgt ist. 


Höchster Ertrag
Von den sieben Faktoren kommen vier auch in dem älteren chinaspezifischen Vier-Faktor-Portfolio von Liu, Stambaugh und Yuan (LSY4) vor. Neu ist die Hereinnahme des buchwertbasierten monatlichen Value-Faktors, des monatlich erhobenen auf dem Return on Equity basierenden Profitabilitäts-Faktors und des monatlich berechneten Winner-and-Loser-Faktors.

Wertet man nun die risikodajustierten Erträge gemäß der Squared Sharpe Ratio (SSR) aus, scheint sich die erhöhte Komplexität bezahlt zu machen, erzielt das CZZ- Sieben-Faktor-Modell hier doch mit 0,43 den höchsten Wert (siehe abermals Tabelle „Wissenschaft vs. Praxis“). Bemerkenswert ist auch, dass die klassischen Fama-French- Portfolios – egal ob mit drei, fünf oder sechs Faktoren geladen – nicht nur die geringste SSR ausweisen, sondern statistisch sogar irrelevant sind. Erst wenn man die auf dem ROE basierende Profitabilität durch ­einen cashbasierten Profitabilitäts-Faktor ­ersetzt, werden die Modelle statistisch relevant.


Die Extrameile
Auffällig ist, dass die Portfolios, die im chinesischen Markt gut funktionieren – also in der Tabelle ab dem Q4-Modell –, sehr stark von monatlich rekalibrierten Faktoren getragen sind. Genau an dieser Stelle gehen die Autoren aber die viel zitierte Extrameile, indem sie sich fragen, ob diese relativ hohe Handelsfrequenz praktische Auswirkungen hat. Also kalkulieren sie die Transaktionskosten der jeweiligen Portfolios, die für ­monatlich getriebene Faktorgewichtungen natürlich höher ausfallen, und siehe da: Die um die Kosten adjustierte SSR (Anm.: in der Tabelle „Squared Sharpe (net)“) reduziert sich um sage und schreibe 69 Prozent. Sie fällt damit hinter die bestehenden Drei- und Vier-Faktor-Modelle LSY3 und LSY4 zurück. LSY3, das im Gegensatz zu LSY4 auf den monatlichen Faktor Pessimisten/ Optimisten verzichtet, weist jetzt mit 1,45 den höchsten SSR-Wert auf. Als die Kosten noch nicht berücksichtigt wurden, lag das erfolgreiche LSY3-Modell noch hinter der nicht chinaspezifischen FF6_ROE-Fama-French-Faktor-Strategie zurück.

Mit ihrer Arbeit liefern die Autoren einige enorm hilfreiche Erkenntnisse zum Verständnis des chinesischen A-Share-Aktienmarktes. Erstens ist der Markt tatsächlich „anders“: Die monatlichen Value-Faktoren, die den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg einer Strategie auszumachen scheinen, kommen in den herkömmlichen Faktoransätzen, die in den USA erfolgreich waren, schlicht nicht vor. 

Gleichzeitig führt aber gerade die mathematisch erfolgreiche monatliche Rekalibrierung von Faktoren zu Zusatzkosten, die die risikoadjustierten Erträge in der Realität zu einem Großteil auslöschen. Aus diesem Grund lohnt es sich in der Praxis, eine simplere Strategie mit nur drei Faktoren zu fahren. Die glorreichen Sieben des mathematisch-theoretisch erfolgreichen CZZ-Portfolios sind also letzten Endes um vier zu viel.

 
Hans Weitmayr

Anhang:

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