Der Fed-Faktor

Manche in Hollywood geprägte Sätze schaffen den Sprung ins allgemeine Sprachgut. Jerry McGuires „Show me the money“, ein wenig krude in „Führ mich zum Schotter“ übersetzt, ist so ein Satz. Diesen haben sich die beiden Fed-Ökonomen Ali Ozdagli und Mihail ­Velikov für den Titel ihrer Studie „Show Me the Money: The Monetary Policy Risk Premium“ geliehen. Ziel der Studie war es, herauszufinden, wie sich Geldpolitik auf erwartete Kursentwicklungen am Aktienmarkt auswirkt. De facto machen sie sich dabei auf die Suche nach einem weiteren Faktor, beziehen sich in ihrer Arbeit aber strikt auf die Sensitivität, die Einzeltitel gegenüber der Geldpolitik ausweisen. Es geht ihnen nicht da­rum, allfällige Überraschungen seitens der Notenbanken zu antizipieren, sondern zu identifizieren, welche Art von Aktie sich nach einer überraschenden Lockerung positiv entwickelt, welche negativ – und daraus die entsprechenden Risikoprämien abzuleiten.

Zu diesem Zweck haben Ozdagli, der für das Research Department der Bos­toner Fed tätig ist, und Velikov, der für die Fed von Richmond als Finanzwissenschaftler unter anderem die Bereiche Regulierung und Supervision abdeckt, eine Reihe von Unternehmenscharakteristika herausgefiltert, nach denen sich definieren lässt, ob ein Papier stark auf eine Lockerung der Geldpolitik reagiert oder nicht. Die Autoren nehmen dabei für sich in Anspruch, die erste wissenschaftliche Arbeit über einen Geldpolitikindex vorzulegen, der auf Unternehmenscharakteristika beruht. Wir werden in weiterer Folge darauf eingehen, um welche Charakteristika es sich konkret handelt. Das Resultat lautet jedenfalls dahin­gehend, dass Aktien, die stark positiv auf ­einen expansiven Notenbankkurs reagieren, langfristig geringere Renditen abwerfen, als das bei nichtsensitiven Papieren der Fall ist. Aus diesem Identifikationsprozess heraus haben die Autoren über einen Testzeitraum, der von 1975 bis 2015 reicht, eine Long/Short-Strategie abgeleitet, die bei einer Sharpe Ratio von 0,93 einen annualisierten wertgewichteten Return von 9,96 Prozent per annum erwirtschaftete. Die Strategie wurde gegen die üblichen Standardfaktoren getestet. Ihr Resultat ließ sich laut Studienautoren nicht durch diese geläufigen Faktoren erklären, ist also der Ausrichtung auf geldpolitische Effekte geschuldet.

Aus den Ergebnissen haben die beiden Finanzwissenschaftler schließlich den „Monetary Policy Exposure Index“, errechnet, den wir in der Folge kurz MPE-Index nennen wollen. Je höher der Index, desto ­stärker die Korrelation zwischen Lockerung der Geldpolitik und kurzfristiger Performance. „Weist eine Aktie einen hohen MPE-Wert aus, kann man diese also als Hedge gegen schlechte Zeiten einsetzen“, erklärt Ozdagli.

Fed-Strategie als Basis
Die Autoren identifizieren vor diesem Hintergrund zwei gegensätzliche Notenbankmodi – die eines „Drivers“ und die ­eines „Stabilizers“ von konjunkturellen Zyklen. Schaltet die Fed in den „Driver-Modus“, beispielsweise zur Zeit des Dotcom-Booms, profitieren riskantere Aktien. Ein hohes MPE-Exposure setzt hier entsprechend ­höhere Risikoprämien frei. Im „Stabilizer-Modus“ wiederum wird versucht, einem Abschwung entgegenzuwirken. Das sind Zeiten, in denen der Grenzwert von Kapital und Konsum hoch ist. Unternehmen, die hier profitieren, weisen in normalen oder hochkonjunkturellen Zyklen und somit grosso modo geringere Erträge aus und wirken, wie bereits erwähnt, als natürlicher Hedge. Die Funktion des Stabilizers stand in den vergangenen Jahren ganz klar im Vordergrund und wurde als solche auch von der aktuellen Fed-Präsidentin Janet Yellen ausdefiniert: „Indem wir die Zinsen einem Abwärtsdruck aussetzen, versuchen wir die finanziellen Rahmen­bedingungen zu verbessern. Wir unterstützen den Wert von Assets und verringern die Kreditkosten für Haushalte und Unternehmen, wodurch wir Ausgaben und Investitionen ermutigen wollen, die ihrerseits Jobs schaffen und für eine ro­bustere wirtschaftliche Erholung sorgen sollen.“

Wie kann man nun aber die Sensitivität von börsennotierten Unternehmen auf die Geldpolitik identifizieren? Genau diese Frage haben sich die Autoren gestellt, dabei bestehende Einzelerkenntisse kombiniert und neu ausgewertet. So ­beziehen sie sich beispielsweise auf Bernanke und Kuttner (2005), nach deren Erkenntnissen ­zyklische Aktien stärker auf geldpolitische Über­raschungen reagieren als andere Werte. Ehrmann und Fratzscher haben 2004 wiederum postuliert, dass Unternehmen mit geringer Marktkapitalisierung, schwachem Cash­flow, schlechten Kreditratings, geringem Leverage und niedriger Bewertung besonders sensibel auf Änderungen in der Geldpolitik performen.

Konkret haben Ozdagli und Velikov jedenfalls fünf Charakteristika herausgearbeitet, von denen abhängen soll, inwieweit ein Unternehmen mit überraschenden Zinsschritten interagieren:

1. Bestand an Cash und cashähnlichen Assets.
Je höher der reine Cash-Bestand, desto nega­tiver die Reaktion auf eine Verschärfung der Geldpolitik, da steigende Zinsen die Opportunitätskosten für das Halten von Cash erhöhen. Differenzierter sehen es die Autoren. „Wenn die Firma ihr Cash in kurzfristig verzinsten Instrumenten deponiert hat, dann kann ein Anheben der Zinsen ­dazu beitragen, den Bestand an liquiden Mitteln zu erhöhen“, wie Koautor Mihail Velikov erklärt.

2. Cashflow-Duration. Unternehmen, die verstärkt von Cashflows in einer ferneren Zukunft ausgehen und deshalb über eine ­höhere Aktienduration verfügen, reagieren ebenfalls überdurchschnittlich stark auf Zinsveränderungen.

3. Cashflow-Volatilität. Wie ausgeprägt hier die Schwankung ist, kann sich in mehrfacher Hinsicht auf die Anfälligkeit eines Aktienkurses auswirken. Unternehmen mit niedriger Volatilität sind eher in der Lage, ihre Cashflow-Duration zu erhöhen, indem etwa in cashnahe Instrumente oder andere ver­zins­te Produkte investiert wird, um so in der Zukunft zusätzlichen Cashflow zu generieren. Ist die Cashflow-Volatilität jedoch hoch, kann das ein Indiz dafür sein, dass das betreffende Unternehmen stärker von externen Refinanzierungen abhängt, deren Kosten wiederum mehr oder weniger unmittelbar von der Geldpolitik abhängen.

4. Refinanzierungsrestriktionen. Der Zusammenhang von Geldpolitik und Refinanzierungseinschränkungen gehört zu den umstritteneren Themen der Finanzwissenschaft. Die Ergebnisse reichen von starken Einflüssen monetärer Maßnahmen auf kleine Unternehmen mit entsprechend limitiertem Zugang zu Refinanzierungsmöglichkeiten bis hin zur These, dass es keine statis­tisch signifikanten Zusammenhänge gibt. Jüngere Arbeiten wie die von Bernanke und Kuttner (2015) gehen davon aus, dass ­Änderungen in der Geldpolitik überraschend erfolgen müssen, um Effekte auf Einzelunternehmen haben zu können. Ozdagli und Velikov greifen bei der Bestimmung, inwieweit ein Unternehmen bei der Refinanzierung eingeschränkt ist, auf die Arbeit von Whited und Wu aus dem Jahr 2006 zurück, die unter dem Titel „Financial Constraints Risks“ einen „Financial Constraint Index“ errechnet haben. Sie gehen außerdem von der Annahme aus, dass hohe Einschränkungen bei der Refinanzierung dazu führen, dass solche Unternehmen weniger stark auf Zinsschritte reagieren. Anhand des im Hintergrund laufenden Whited WU Constraint Index teilen die Autoren die untersuchten Firmen in stark eingeschränkte und weniger eingeschränkte Unternehmen ein. Je eingeschränkter das Unternehmen, desto höher der Indexwert. Ergo: Je höher der Whited-Wu-Index-Wert, desto niedriger die Auswirkung von Notenbankaktionen.

5. Operative Profitabilität. Interessant wäre es aus Sicht der Autoren, die Rigidität von Input-Preisen, und hier im speziellen Löhne, für einzelne Unternehmen zu analysieren. Setzt eine Notenbank eine expansivere Geldpolitik um und verfügt ein Unternehmen über rigide, also recht unveränderliche Löhne, so sind die Auswirkungen auf den Gewinn ­eines solchen Unternehmens deutlich höher als bei nicht rigiden, also flexibler ausgestalteten Löhnen, was sich als entsprechend positiver Input auf den Aktienkurs niederschlagen sollte. Prozentuell besonders profitieren sollten – auf den ersten Blick paradox – Aktien von Unternehmen, bei denen Umsatz und Kosten relativ nahe beisammen liegen, also relativ wenig pro­fitabel sind. Die dahinter stehende Ratio: Hier wirkt sich die positiv wirkende Diskrepanz zwischen expansiver Geldpolitik und rigiden Kosten/Löhnen prozentuell am stärksten aus. „Daten zur Kosten-Rigidität sind auf einzelunternehmerischer Ebene aber kaum zu bekommen. Wir haben deshalb die operative Profitabilität als Annäherung an die Effekte von Preis-Rigidität herangezogen“, so die Autoren.

Die konkreten Daten haben die Autoren aus den Sets des Centers for Research in Security Prices (CRSP) und von COMPUSTAT gezogen. Zeitlich beziehen sie sich auf die Periode von Februar 1994 bis Juni 2008. Der Beobachtungszeitraum endet 2008, weil die Fed dort ihre Nullzinspolitik begonnen hat. Das Ausmaß der Überraschung MPS (Monetary Policy Surprise) wird analog zu den Berechnungen erstellt, wie sie Kenneth Kuttner bereits 2001 im Papier „Monetary policy surprises and ­interest rates: Evidence from the Fed funds futures market“ angestellt hat und sie 2005 in einem Folgepapier von Bernanke und Kuttner weiterentwickelt wurde. Errechnet wurde also der Aktiengewinn rund um die Fed-Zinstreffen im Beobachtungszeitraum. Einkalkuliert wurden die eben diskutierten Firmenspezifika, das Überraschungsmoment sowie diverse Kontrollvariablen.

In der unten angeführten Tabelle „Welche Rolle Firmencharakteristika bei Zinsschritten spielen“ werden die Renditeentwicklungen in den ersten beiden Tagen nach einem Zinsentscheid ausgewertet. Die erste Spalte bildet die Entwicklung ohne Charakteristika ab und zeigt, dass eine überraschende einprozentige Zinssenkung zu einem rund fünfprozentigen Plus der Aktie führen würde, das ergibt also ein MPS von 5,39. Nimmt man nun die einzelnen Firmencharakteristika und regressiert sie unter Berücksichtigung von MPS, bilden die Ergebnisse der einzelnen Spalten die Reaktionen der ­jeweiligen Charakteristika auf überraschende Aktionen der Notenbank ab. Spalte 2 zeigt, dass hohe Cashbestände eine niedrige Sensitivität auf Geldpolitik haben, eine hohe Cashflow-Duration zeigt hingegen stark ausgeprägte Reaktionen. Spalte 7 weist die einzelnen Charakteristika inklusive aller anderen Variablen aus. Aus dem Datensatz, der sich aus den CSRP-Schlusskursen an 115 FOMC-Meetings zwischen Januar 1994 und Juni 2008 zusammensetzt und bis ins Jahr 1975 zurückgerechnet wurde, ergeben sich Multiplikatoren von minus 4,99 bis minus 11,84. Diese lassen sich wiederum in eine simple Formel gießen, aus der sich die Anfälligkeit einer Aktie gegenüber der Geld­politik, also das MPE, errechnen lässt: MPE = –4,99 × Cash + 1,75 × CF Duration Rang – 2,10 × Whited-Wu Rang + 9,26 × CF Volatilität – 11,84 × Operative Profitabilität.

Stellt sich aus europäischer Sicht die Frage, ob die Ergebnisse auch in Zeiten einer Nullzinspolitik Relevanz haben. Vergessen wir nicht: Die FOMC-Meetings konnten nur bis 2008 ausgewertet werden, schlicht weil es danach nur Nullzinsen und somit keine Zinsentscheidung gab. Allerdings gibt es die sogenannten „Forward Guidances“, also die Ankündigungen bezüglich der zukünftigen Geldpolitik. Also haben die Autoren die Auswirkungen von überraschenden Forward Guidances untersucht. Denn: „Wenn unser Index irgendeinen Wert haben soll (...), muss er auch auf überraschende Forward Guidances der Notenbank, und nicht nur auf überraschende Zinsschritte anwendbar sein“, ­erklärt Koautor Velikov. Tatsächlich sind die Verfasser zu dem Resultat gekommen, dass Titel mit einem hohen MPE-Wert auch deutlich auf überraschende Ankündigungen der Notenbank reagiert haben. Je länger­fristig dabei die Auswirkungen auf die ­Politik waren, desto höher war die Interaktion zwischen MPE und ZLB (Zero Lower Bound), wie die Autoren den Hilfsindex ­genannt haben.

Doch wie sieht es eigentlich mit den Ertragschancen einer Strategie aus, die auf die Risikoprämien der Notenbank ausgerichtet ist? Hierzu haben die Autoren das Sample in Quintile eingeteilt und diese von Januar 1975 bis Dezember 2005 long traden lassen. Ein sechstes Portfolio wurde long/short aufgestellt, wobei Titel mit einem hohem MPE short und Titel mit einem niedrigen MPE long gehandelt wurden. Wie erwartet, erzielte das Long-Portfolio den mit Abstand höchsten monatlichen Ertrag und das Long/ Short-Portfolio immerhin noch einen Jahresertrag von rund zehn Prozent. Im ­Vergleich zu diversen Faktor-Modellen blieb in jedem Fall eine mehr oder weniger deutliche Überrendite bestehen. Gegenüber dem 5-Faktor-Modell von Fama/French betrug diese bei der Long/Short-Strategie 34 Basispunkte pro Monat.

Fazit
Nach eigenen Angaben sind die Autoren die Ersten, die die Auswirkung von Geldpolitik auf Aktien untersucht haben, indem sie die einzelnen börsennotierten Unternehmen auf diverse Einzelcharakteristika aufschlüsselten. Das ist nicht unspannend, da sie in diesem Prozess einen eigenen MPE-Index vorstellen, der die Anfälligkeit von Einzelaktien gegenüber überraschenden Zinsschritten (und in weiterer Folge anderer geldpolitischer Überraschungen) ausweist. Dabei gilt: Je höher der MPE-Wert, desto höher die Sensibilität gegenüber Zinssenkungen. Unternehmen, die überdurchschnittlich stark auf eine überraschende Lockerung der Geldpolitik reagieren, weisen tendenziell strukturelle Schwächen wie zum Beispiel eine geringere Profitabilität aus, sollten also im Vergleich zu langfristigen Unternehmen, die auf die Zinspolitik weniger stark reagieren, eine Underperformance ausweisen. Stimmt diese Annahme, könnte man aus diesen Vorgaben eine Long/Short-Strategie entwickeln, um sich so gegen unvorhergesehene Notenbankaktionen abzusichern. Tatsächlich bringt die entsprechende Long/Short-Strategie eine langfristige Rendite von rund zehn Prozent per annum. Soweit die durchwegs positive und interessante Theorie.

Für die Praxis stellen sich jedoch ein paar Fragen. Zuallererst die nach den Kosten. Überlebt die Überrendite die Performance Fees eines aktiven Long/Short-Ansatzes, wenn ein passiver Hold-only-Ansatz auf den S&P 500 eine historische jährliche ­Rendite von neun Prozent bringt? Hinzu kommt die Frage nach der tatsächlichen Realitätsnähe. So haben die Studienautoren den 18. März 2008 aus dem Datensatz genommen. Damals stieg der S&P 500 um vier Prozent, nachdem J.P. Morgan bekanntgegeben hatte, Bear Stearns zu übernehmen. Am selben Tag gab es jedoch eine geld­politische Überraschung, die eigentlich ­negativ zu werten gewesen wäre. Diese Entwicklung hätte die Wechselwirkungen der MPE-Variablen drastisch durcheinandergewirbelt und wurde deshalb eliminiert – was aus mathematischer und wissenschaftlicher Sicht ja durchaus verständlich ist, die Frage für Investoren lautet jedoch: Wie zuverlässig ist eine Methode, die die Realität, wenn auch nur in Einzelfällen, ausblenden muss?

Auf der Positivseite bleibt aber ein spannender neuer, noch akademischer Index, der helfen könnte, die Auswirkungen von Notenbankpolitik besser zu verstehen und so die Abschöpfung der damit verbundenen Risikoprämien zu ­erleichtern.

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