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1/2020 | Produkte & Strategien
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Ganz normale Durststrecke

Es ist kein Geheimnis: In den letzten drei Jahren liefen Faktorstrategien – meist als Smart-Beta-­Ansätze vermarktet – alles andere als berauschend. Scientific Beta geht daher auf Spurensuche.

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Dass man auch mit Faktorinvestments nicht Jahr für Jahr eine stabile Outperformance erwarten darf, ist nicht weiter überraschend. Die massive Underperformance einiger Faktoren über die letzten drei Jahre weckt aber doch Zweifel am Gesamtkonzept. Eine Untersuchung von Scientific Beta zeigt jedoch, dass man damit durchaus zu rechnen hatte.

© EDHEC, GMF
Das Thema der mauen Faktorperformance ist nicht nur für Smart-Beta-Fondsanbieter und institutionelle Fondskäufer ein Problem, sondern auch für Smart-Beta-Indexentwickler wie die EDHEC-Tochter Scientific Beta (SciBeta). Naturgemäß haben die Franzosen ein großes Interesse an der Aufklärung der Gründe für die enttäuschende Entwicklung. Per 31. Dezember 2019 waren es bereits 59,2 Milliarden US-Dollar, die Scientific-Beta-Indizes nachbildeten, im Jahresvergleich entsprach dies einem mehr als beachtlichen Zuwachs um rund 37 Prozent. 
Um die Entwicklung zu verstehen, wurde die Zeitspanne zwischen Juni 2016 und Juni 2019 von Daniel Aguet, Noël Amenc und Felix Goltz unter die Lupe genommen, wobei sie das US-Universum sowie die entwickelten Volkswirtschaften außerhalb der USA getrennt betrachteten. In den USA performten in diesen drei Jahren gleich drei der sechs Long-/Short-Faktoren negativ: Mit Size, Value und Momentum verlor man  Geld. Die Faktoren Low Volatility, Profitabilität und Investition lieferten hingegen positive Erträge. Dabei entwickelten sich die Faktoren Size, Value und Momentum allerdings weit schlechter, als es die historischen Daten erwarten ließen – und die Analysen von Scientific Beta reichen immerhin bis in den Juni 2002 zurück. Momentum etwa schnitt in allen früheren rollierenden Dreijahresperioden schlechter ab. Nur leicht besser gestaltet sich das Bild bei Value: Hier lag die jüngste Dreijahresentwicklung geringfügig über den schlechtesten fünf Prozent aller rollierenden Dreijahresrenditen. Bei Size lag der Verlust nahe am Durchschnittswert der negativen Dreijahresperformances.
 
Betrachtet man die Märkte der Industriestaaten ohne USA, präsentiert sich ein ähnliches Bild: Auch hier kam es bei drei der sechs Faktoren zu einer Underperformance. Allerdings lag hier nur der Investitionsfaktor unter den schlechtesten fünf Prozent aller rollierenden Dreijahresfaktorrenditen seit 2002. Bei diesem Faktor wird der Umstand genutzt, dass Firmen mit geringeren Inves­titionen besser abschneiden als Firmen mit hohen Investitionen. Das ganze Ausmaß des Performancedurchhängers mancher Faktoren für den US-Markt und die entwickelte Welt ex USA zeigt die Tabelle „Schonungslose Faktoranalyse“.
 
Die erste Frage, die man sich stellen muss, speziell wenn man die US-Ergebnisse analysiert, lautet, ob diese beobachtete Underperformance über die letzten drei Jahre eine einzigartige Entwicklung darstellt oder ob es das schon früher gab. Was die US-­Daten anbelangt, so kann man diese sechs Faktorperformances dank der vorliegenden Daten für die Zeit von 1977 bis 2017 untersuchen. Und dabei kamen die Autoren zu dem Ergebnis, dass die Wahrscheinlichkeit für den Eintritt solch schlechter Performancewerte bei den Faktoren Size, Value und ­Momentum keineswegs null ist. Tatsächlich liegt die Eintrittswahrscheinlichkeit sogar bei 25,1, 37,1 Prozent beziehungsweise 30,6 Prozent. Das über die letzten drei Jahre beobachtete Performancephänomen ist somit nicht abnormal, sondern tritt ganz im Gegenteil sogar ziemlich häufig auf. Dies steht im Einklang mit der Natur eines bepreisten Risikofaktors, der durch eine Zyklizität seiner Renditen charakterisiert ist. Das Autorentrio führte noch eine detailliertere Analyse zur Zyklizität der Faktorrisikoprämien in Bezug auf den 40-jährigen Zeitraum in den USA durch, denn dieses ist das einzige Universum, für das man über ausreichend weit zurückreichende Daten verfügt. Die Grafik „Ewiges Auf und Ab“ illustriert eindrücklich, dass die Schwankungen in den einzelnen Risikoprämien durchaus stark ausfallen können. Auch große Performanceswings vom positiven in negatives Terrain und wieder zurück sind zu beobachten. Zu nennen ist hier etwa der Low-Volatility-Faktor im Nachgang der Dotcom-Blase, wo er herausragende Renditen generierte, doch auf diese Periode folgte die rollierende Dreijahresperiode mit der schlechtesten in diesem 40-jährigen Stichprobenzeitfenster jemals beobachteten Rendite. 
 
Verteilungen analysiert
 
Das Autorentrio sah sich auch die Verteilung der rollierenden Dreijahresrenditen der sechs Faktoren genauer an, da Long/Short-Faktorrenditen durchaus längere Negativphasen aufweisen können – auch wenn sie auf lange Sicht positive Renditen erwarten lassen, die von 1,26 Prozent im Fall von ­Value bis zu beachtlichen 11,74 Prozent für Low Volatility reichen. 
Diese Ergebnisse stimmen mit jenen ­wissenschaftlichen Arbeiten überein, die zeigen, dass diese Faktoren wichtig für die Erklärung der Querschnittsvariation von Aktienrenditen sind und robuste Risiko­prämien darstellen. Natürlich liefern diese Durchschnittsrenditewerte nur eine Teilin­for­mation bezüglich der Verteilungseigenschaften dieser Faktorrenditen, da daraus keine Information betreffend extremer Renditen ableitbar ist.
 
Investoren interessieren sich aber speziell für den linken Ast der Verteilung und hier insbesondere für die Extremereignisse. ­Daher haben die Autoren eine Kennzahl ­errechnet, die die schlechtesten fünf Prozent aller rollierenden Dreijahresrenditen umfasst. Diese Messzahl kann mit dem Value at Risk (VaR) verglichen werden. Sie beantwortet die Frage, wie hoch der Verlust eines bestimmten Long/Short-Faktors ausfällt, wenn man sich in einer der Dreijahresperioden befindet, die zu den fünf Prozent der ungünstigsten Fälle zählt. Die Autoren betonen, dass diese Kennzahl durchaus hoch ausfallen kann, wobei der Durchschnitt in der Nähe von minus fünf Prozent liegt. Die Bandbreite reicht von minus 1,52 Prozent für Low Volatility bis zu minus 7,73 Prozent für Value. 
 
Mit welchen Maximalverlusten Investoren unterhalb der Schwelle der schlechtesten fünf Prozent rechnen müssen, ermittelten die EDHEC-Experten anhand einer weiteren neuen Kennzahl. Diese Kennzahl ähnelt dem CVaR (Conditional Value at Risk). Der Low-Vol-Faktor, dessen Extremwert bei der VAR-ähnlichen Kennzahl bei 1,52 Prozent liegt, erreicht minus 5,13 Prozent. Die Spannweite der CVaR-ähnlichen Messgrößen reicht von minus 2,52 Prozent für den Investitionsfaktor bis zu minus 9,12 Prozent für den Value-Faktor. Die Grafik „Extreme Verlusterwartungen je Faktorprämie“ visualisiert diese Zusammenhänge.
 
In einem weiteren Schritt haben die Kapitalmarktforscher die Wahrscheinlichkeit des Eintritts negativer rollierender Dreijahresrenditen ermittelt – oder anders formuliert: Wie oft ist bei einem Long/Short-Faktor über 36 Monate mit einer negativen Rendite zu rechnen? Dazu wurde auch die zu erwartende Dauer der Catch-up-Phase ermittelt, also jener Zeitraum, bis wieder eine positive Dreijahresperformance erreicht wird. Es gibt keine Null-Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein Faktor eine negative Dreijahresperformance liefert. Die geringste Wahrscheinlichkeit (7,87 %) für negative Dreijahresrenditen weist Low Vola­tility auf, bei Value ist sie hingegen am höchsten (37,06 %). Nur wenig darunter liegen die Eintrittswahrscheinlichkeiten für negative Dreijahresrenditen bei den Faktoren Profitabilität (36,85 %) und Momentum (30,64 %), gefolgt vom Small-Cap-Faktor, bei dem die Wahrscheinlichkeit immerhin auch noch 25,05 Prozent beträgt. Diese Werte sind weit davon entfernt, Marginalien zu sein. Von einer Fak­tor­underperformance über einen Dreijahreshorizont sollte daher niemand überrascht sein, finden die Autoren. Sie betonen, dass die Performance der Faktoren Size, Value und Momentum in den letzten drei Jahren nicht so extrem ausfalle. Wenn man die analog zum VaR ermittelten Werte berücksichtigt, so wurden diese nicht erreicht. Den Autoren ist auch noch wichtig darauf hinzuweisen, dass der Durchschnittszeitraum bis zum Erreichen positiver Dreijahresrenditen je nach Long/Short-Faktor dramatisch unterschiedlich ausfällt, so eine negative Rendite unterhalb der Schwelle von fünf Prozent aller Fälle eingetreten ist. Dieser Catch-up-Zeitraum in Extremverlustfällen reicht von sechs Monaten bei Low Volatility bis hin zu 38 Monaten bei Value. Ebenfalls lang dauert es beim Profitabilitätsfaktor (33 Monate), gefolgt vom Small-Cap-Faktor (26 Monate).
 
Unkorrelierte Faktoren helfen
 
Eines der Ziele einer Multi-Faktor-Strategie ist es, sich auf Faktoren zu verlassen, die kaum miteinander korreliert, am besten unkorreliert sind. Dadurch sollte die Wahrscheinlichkeit sinken, dass mehrere Faktoren gleichzeitig underperformen. Tatsächlich liegt in der US-Stichprobe über 40 Jahre die durchschnittliche Korrelation der Faktoren zueinander in einer relativ engen Bandbreite von minus 0,2 bis plus 0,1. Nun haben aber zuletzt immerhin drei Faktoren simultan negativ performt. Es gilt daher, Folgendes abzuklären: Handelt es sich um ein abnormales Phänomen, das besagt, dass die angepeilte Faktordiversifikation nicht mehr hält, oder ist dieses Phänomen in der Geschichte der Faktorperformance bereits öfter beobachtet worden? Die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten simultan auftretender negativer Dreijahresfaktorperformances ergab, dass in 83 Prozent aller Monate zumindest ein Faktor negative Renditen erzielt. In fast der Hälfte aller Monate sind es zwei von sechs Faktoren, die eine negative rollierende Dreijahresperformance produzieren. Für drei Faktoren gilt dies für ­immerhin fast 18 Prozent der Zeit. Die Wahrscheinlichkeit, dass vier Faktoren gleichzeitig negative Dreijahresrenditen liefern, ist mit weniger als drei Prozent deutlich geringer, für fünf oder sechs Faktoren ist sie null (siehe Grafik „Simultan auftretende negative Faktorrenditen“).
 
Damit nicht genug, wurden bedingte ­Faktorkorrelationen untersucht. Nur so kann ein Verständnis für die wirtschaftlichen Gründe der Schwankungen von Risikoprämien erzeugt werden. Diese Variablen beinhalten Erwartungen über die künftige wirtschaft­liche Entwicklung, SciBeta verwendet fünf: kurzfristige Zinsen – sie reflektieren das ­Niveau der Zinskurve, die Steilheit der Zinskurve, den Credit Spread, die aggregierte Dividendenrendite und die systema­tische Volatilität des Aktienmarktes. Dabei zeigte sich, dass etwa die Low-Volatility-Risikoprämie um 30 Prozentpunkte niedriger ausfällt, wenn unerwarteterweise die kurzfristigen Zinsen steigen, als in ­Zeiten, wo sie unerwartet fallen. Diese Differenz ist sowohl statis­tisch als auch wirtschaftlich hoch signifikant und ist in Überein­stimmung mit dem bondähnlichen Charakter von Low-Volatility-Aktien zu sehen. Der Value-Faktor wiederum schätzt eine positive Überraschung bei der Steilheit der Zinskurve und performt bei ­einer Versteilerung der Kurve ­wesentlich besser. Das stimmt mit der Idee überein, dass Value-Firmen eine niedrigere Duration besitzen als Wachstumsfirmen, was sie ­weniger empfindlich für Ände­rungen in Bezug auf die Steilheit der Zinskurve macht. Der Size-Faktor wiederum ist besonders ­negativen Schocks der Dividendenrendite ausgesetzt. Generell lässt sich ­sagen, dass alle Faktoren eine Abhängigkeit in ­Bezug auf zumindest eine Zustandsvariable zeigen. Wer glaubt, das Zusammenmischen von Einzelfaktor-Exposures zu einem Multi-Faktor-Ansatz genügt aufgrund der Diver­sifikationsvorteile, der irrt gewaltig. Denn neben dem Verständnis dafür, wie sich ­bestimmte Faktoren in welchen Makro­regimes verhalten, ist es wichtig sicher­zustellen, dass die Marktrisikoprämie, also das klassische Beta, auch vollumfänglich bei Multi-Faktor-Indexkonstruktionen mitgenommen wird. Tatsächlich stand das Markt-Beta in den letzten Jahren bei vielen Ansätzen zu wenig im Fokus. Und das rächte sich gewaltig, da der allergrößte Teil der Multi-Faktor-Indizes am Markt von der wichtigen Marktrisikoprämie nicht voll profitieren konnte. Das zu geringe Beta, das nicht kontrolliert wurde, ist in diesem Zeitraum der Hauptgrund für die enttäuschende Performance der Faktorrenditen in Long-only-Faktorportfolios. 
 
Das Index- und Strategiedesign in einem Long-only-Umfeld berücksichtigt nur selten die Nicht-Faktor-Risiken, die aus der Wahl der Faktor-Exposures implizit entstehen. ­Innerhalb dieser Risiken ist das Beta-Risiko beziehungsweise Beta-Gap jenes, das mit einem defensiven Bias in der Konstruktion von Faktorstrategieportfolios einhergeht und die größte Auswirkung auf Ertrag und Vola­tilität dieser Strategien aufweist. Und es wird wenig kontrolliert.
 
Die durchschnittliche Long/Short-Faktor-Risikoprämie ist nach wie vor positiv. Im Gegensatz zu dem, was viele glauben, sind die schlechten Performancewerte der Multi-Faktor-Strategien nicht das Resultat einer starken und abnormalen Verschlechterung der Faktorrenditen. Zwar zeigten manche Faktoren eine signifikante Underperfor­mance, mit anderen Faktoren konnte man diesen Nachteil aber wieder ausgleichen.
 
 Letztendlich ist die durchschnittliche ­Risikoprämie der sechs wissenschaftlich ­abgesicherten marktneutralen Long/Short-Faktoren positiv. Viel mehr Augenmerk ist auf die Multi-Faktor-Indexkonstruktion zu legen, um hier nicht strukturell zu wenig Beta in den Büchern zu haben, das sich als Performancebremse entpuppt. 
 
Dr. Kurt Becker

Anhang:

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