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3/2018 | Theorie & Praxis
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Gute Zeiten, schlechte Zeiten

Auch langfristig erfolgreiche Fonds durchleben Phasen, in denen ihr Ansatz nicht die gewünschten ­Ergebnisse liefern kann. Wie lange solche Dürreperiode dauern, war Gegenstand einer Analyse.

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Auch gut performende Fonds sitzen phasenweise wesentlich länger auf dem Trockenen, als vielen Investoren klar sein dürfte. Dies weist nun eine aktuelle Morningstar-Studie nach. Wer als Fondsselektor aktive Manager auswählt, muss sich unter Umständen auf längere Underperformance-Zeiträume gefasst machen. Ohne eine gehörige Portion Geduld geht es jedenfalls nicht.

GMF, Morningstar Canada

Jeder, der mit der Fondsselektion befasst ist, weiß, dass selbst die ­erfolgreichsten unter den aktiven Fonds Phasen durchlaufen, in ­denen sie vom Markt nur die Rücklichter sehen. Auch nach jahrelanger Outperformance kann jederzeit eine Underperfor­mance-Periode einsetzen, die die Geduld der Anleger und die Nerven des Fondsmanagements strapaziert. Weil man aber auch weiß, dass ­viele Fondsmanager nach solchen Durchhängern zu alten Erfolgen ­zurückfinden, stellt sich in jedem Einzelfall die Frage, ob man es nur mit einer solchen vorübergehenden „Dürreperiode“ zu tun hat oder ob die Suche nach einem Alternativprodukt die bessere Idee ist. Eine eindeutige Antwort auf diese Frage kann es nicht geben, eine Entscheidung wäre aber einfacher zu treffen, wenn man wüsste, wie lange man im Durchschnitt Geduld beweisen muss, bevor man Konsequenzen zieht.

Ab wann ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fonds auch in weiterer Folge schwach bleiben wird, größer als die Chance auf eine Rückkehr auf den Erfolgspfad? Genau dieser Frage gingen Paul Kaplan, Director of Research bei Morningstar Canada, und Maciej Kowara, Senior Manager Analyst bei Morningstar in den USA, in einer kürzlich vorgestellten Analyse nach. Erstaunlicherweise gab es bisher noch gar keine sys­tematische Untersuchung zu diesem Thema. Dabei stellt sich hier nicht nur die Frage, wie lange ein Fondsinvestor in einer Perio­de der Underperformance zuwarten soll, sondern auch jene nach der wahrscheinlichen Dauer einer Underperformance-Perio­de – innerhalb welchen Zeitrahmens muss ein Investor, der einen bis zuletzt erfolgreichen Fonds gekauft hat, vernünftigerweise damit rechnen, dass sein Fondsmanager beziehungsweise dessen Ansatz schwächelt? Denn wenn praktisch kein Fonds immer gut funktioniert, wird mit zunehmender Dauer der Erfolgsstrecke die Wahrscheinlichkeit einer Trockenzeit größer. Hier Licht ins Dunkel zu bringen, haben sich Kaplan und Kowara vorgenommen.

Im ersten Schritt auf der Suche nach Antworten haben die Autoren zwei neue per­formancebezogene Messgrößen entwickelt, die längste Underperformance-Periode „LUP“ und die längste Outperformance-­Periode „LOP“. Beide werden in Monaten beziehungsweise Jahren angegeben, ihre Definition und jene ihrer Subvarianten finden sich im Kasten auf Seite 134. Grundsätzlich lautet die Definition von LUP so: Unter der Annahme, dass ein Fonds innerhalb eines bestimmten Zeitraums – hier sind es 15 Jahre oder 180 Monate – seinen Vergleichsindex schlägt, ist LUP die längste Subperiode in Monaten, innerhalb derer die Benchmark nicht erreicht wird. Das heißt, die kumulative Rendite dieser Subperiode ist geringer als die der Benchmark.

Um zu zeigen, wie sich das Konzept von LUP und LOP in der Praxis bewährt, haben die beiden Morningstar-Researcher aktive Aktienfondsrenditen über 15 Jahre (2003 bis 2017) für eine Analyse herangezogen. Zwecks besserer Vergleichbarkeit wurde auf Bruttorenditen (Renditen vor Kosten) abgestellt, und es wurden nur Fonds verwendet, die ihren Sitz in den USA, Kanada, Großbritannien, der Eurozone, Europa ex Eurozone und in Developed Asia, Japan und Aus­tralien haben. Berücksichtigt wurde stets die älteste Fondsklasse. Zusätzlich mussten die Fonds mindestens 180 Monate alt sein und über den gesamten Untersuchungszeitraum hinweg Bestand haben. Produkte, die durch Fusionen oder Liquidation vor dem Dezember 2017 ausschieden, wurden nicht berücksichtigt. Um Währungseffekte auszuschließen, wurden nur Klassen, die ungehedgt sind, verwendet. Monatsweise wurde für jeden Fonds eine historische Kategorisierung im Hinblick auf die geeignete Benchmark vorgenommen; dies deshalb, weil so mancher Fonds seine Charakteristika etwa in Bezug auf den Anlagestil (wie etwa Value-Growth-Blend oder das Anlage­universum) ändert, was eine Neukategorisierung notwendig macht. Datenquelle ist die Morningstar Research Database. Am Ende standen dann zirka 5.500 Fonds und fondskategorieadjustierte Indexhistorien für die Benchmarks zur Berechnung der längs­ten Under- beziehungsweise Outperfor­mance-Perioden zur Verfügung.

Wie der obere Teil der Tabelle „LUP und LOP über 15 Jahre“ zeigt, haben etwas mehr als zwei Drittel der 5.500 untersuchten Aktienfonds vor Kosten ihre Benchmarks zwischen Januar 2003 und Dezember 2017 geschlagen. Das klingt aufs Erste sensationell, relativiert sich aber, wenn man berücksichtigt, dass von diesen 3.790 Brutto-Outperformern die nicht komplette längste Underperformance-Periode im Schnitt 133 Monate – und damit etwas mehr als elf Jahre – ausmachte. Die durchschnittliche komplette LUP dieser 3.790 Fonds liegt bei 106 Monaten, was nur etwas weniger als neun Jahre bedeutet. Das bedeutet nicht mehr und nicht weniger, als dass Investoren, die darauf hofften, outperformende Aktienfonds über diese 15 Jahre zu halten, nicht nur die richtigen Fonds auswählen mussten, sondern auch noch innerhalb dieses Zeitfensters Perioden der Underperformance zwischen neun und elf Jahren in Kauf nehmen mussten, um schlussendlich belohnt zu werden.

Die Kehrseite der Medaille sieht man im unteren Teil der Tabelle „LUP und LOP über 15 Jahre“. Denn Fonds, die letztlich über das gesamte 15-jährige Zeitfenster underperformen, können durchaus auch lange Perioden der Outperformance aufweisen. Die Morningstar-Untersuchung zeigt, dass von den 1.710 Aktienfonds, die über besagte 15 Jahre hinter ihrer Benchmark liegen, 1.164 Fonds eine komplette LOP von im Durchschnitt 132 Monaten oder elf Jahren besitzen, während die restlichen 546 Fonds eine nicht komplette langfristige Outper­formance-Periode von 145 Monaten – und damit mehr als zwölf Jahren – aufwiesen. Daraus lässt sich ableiten, dass es falsch wäre, einen Fonds aufgrund seiner Outperformance gegenüber der Benchmark von elf Jahren zu selektieren. Denn dieser kann dann durchaus über 15 Jahre ein Underperformer sein, wie die Morningstar-Unter­suchung eindrucksvoll belegt.

Die im Wesentlichen gleichen Ergebnisse finden sich für Aktienfonds aus unterschiedlichen Regionen der Welt, auch wenn es bei den 15-jährigen Out-(Under)-Performern ­Perioden der LUP (LOP) gibt, die um zwei Jahre von den oben geschilderten abweichen.

Beziehung Outperformance-LUP

In der Hoffnung, zusätzliche Hilfsmittel zur Bestimmung aussichtsreicher Fonds zu finden, wurde von den Studienautoren auch versucht, Zusammenhänge zwischen erfolgreichen Fonds und der Länge ihrer Schwächephasen zu finden – leider erfolglos. Anzunehmen, dass Fonds, die ihre Benchmark schlagen, auch kürzere Underperformance-Perioden (LUP) aufweisen, wäre nämlich falsch. Stellt man die Überrendite der Outperformer und ihre LUPs einander gegenüber, so zeigt sich nur eine sehr lose inverse Beziehung zwischen Mehrertrag und LUP. Bei geringeren Überschussrenditen streut LUP sehr weit, wie der linke Teil der Doppelgrafik „Unliebsame Überraschungen“ aufzeigt.

Auch im umgekehrten Fall ist kein statis­tischer Zusammenhang erkennbar. Fonds, die ihre Benchmark über 15 Jahre nicht schlagen konnten, weisen nicht notwendigerweise kürzere Outperformance-Perioden auf. Der Zusammenhang zwischen annualisierter Underperformance und der LOP-Dauer ist nur sehr schwach ausgeprägt. Bei bescheidenen Niveaus der Underperfor­mance zwischen null und minus vier Prozent gibt es eine weite Streuung der längs­ten Outperformance-Perioden (LOPs), wie der rechte Teil der Doppelgrafik „Unlieb­same Überraschungen“ illustriert.

Teilt man die annualisierten Out-(Under)-Performances versus der Dauer von LUPs (LOPs) jeweils in Dezile auf Basis der ­Performance ein und vergleicht jeweils das durchschnittliche Gesamtergebnis je Dezil mit der Dauer der durchschnittlichen Schwäche- und Stärkephasen, sieht man, dass die Länge der Underperformance-Phasen mit zunehmender Performance abnimmt. Aber selbst im Fall der Auswahl des bestperformenden Dezils und einer kompletten LUP muss ein Investor im Schnitt noch immer mit 71 Monaten – und damit fast sechs Jahren – an schmerzvoller Underperformance rechnen. Im Fall der Auswahl des besten Dezils und einer nicht kompletten LUP ist die annualisierte Outperfor­mance nicht nur um fast zwei Prozent pro Jahr geringer, sondern das Durchschreiten des Tals der Tränen dauert hier mit mehr 100 Monaten um zirka die Hälfte länger als beim kompletten LUP.

Betrachtet man hingegen den Schnitt des Dezils mit der höchsten Underperformance über 15 Jahre und einem kompletten LOP, so weist dieses noch immer eine durchschnittliche Outperformance-Periode von 90 Monaten oder 7,5 Jahren auf. Im Fall der Variante des Dezils mit der höchsten Underperformance und einem nicht kompletten LOP verlängert sich die durchschnittliche Outperformance-Periode im 15-jährigen Zeitraum um zirka ein Viertel auf mehr als neun Jahre. All dies visualisiert die Doppelgrafik „Dezil-Analyse“.

LUP- und LOP-Verteilung

Um die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der längsten Perioden der Under- beziehungsweise Out-Performances besser zu verstehen, simu­lieren die Autoren die geometrische Differenz zwischen monatlichen Fondsrenditen und Benchmarkrenditen mithilfe einer Log­normalverteilung. Diese hat zwei Parameter, den logarithmischen Durchschnitt und die logarithmische Standardabweichung. Die logarithmische Standardabweichung wird mit dem Durchschnitt der logarithmischen Standardabweichungen der geometrischen Überschussrenditen der Fonds aus der Studie gleichgesetzt und entspricht einem Wert von 1,98 Prozent. Der logarithmische Durchschnitt wird dergestalt festgelegt, dass die Wahrscheinlichkeit einer Underperformance über 180 Monate auf einem bestimmten Niveau liegt. In einer ersten Simulationsrunde wird diese Wahrscheinlichkeit mit 25 Prozent festgelegt.

Diese 25 Prozent bedeuten, dass nur eine Wahrscheinlichkeit von ­einem Viertel besteht, dass der Fondsmanager seine Benchmark ­underperformt und er somit Skill ­besitzt. In weiteren Rechenrunden wird diese Marke auf 50 Prozent (kein Skill vorhanden) und 75 Prozent (nega­tiver Manager-Skill) verändert und jeweils 10.000 Monte-Carlo-Simulationen über 180 Monate durchgerechnet.

Die Grafik „Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulationen“ zeigt den Durchschnitt der nicht kompletten und der kompletten längsten Underperformance-Perioden (LUPs) unter der Bedingung, dass über den ­gesamten Zeitraum von 15 Jahren eine Outperformance erzielt wird. Für den Manager mit Geschick liegt die komplette LUP im Schnitt bei 115 Monaten, der Medianwert beträgt 114 Monate. Somit kann also ein Fondsmanager, der es mit 75-prozentiger Wahrscheinlichkeit schafft, über 15 Jahre seine Benchmark zu schlagen, mit einer Underperformance von 9,5 Jahren rechnen. Was das fünfte und zehnte Perzentil der Verteilung anbelangt, so sieht man, dass eine fünf- bis zehn­prozentige Chance auf eine vier bis fünf Jahre andauernde Underperformance-Pe­riode existiert. Für die niedrigeren Skill-­Niveaus ist diese Dürreperiode noch länger. In der Praxis ist es allerdings nicht leicht festzustellen, ob eine Phase der Underperformance auf Glück oder Skill beruht.

Diese Schwierigkeit lässt sich anhand der Verwendung des Bayes’schen Theorems ­(Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten) zeigen. Ausgangspunkt ist hier ein Manager mit Skill, der über 15 Jahre seine Benchmark geschlagen hat und auf die – durchschnittliche – längste Underperfor­mance-Periode (LUP) von 114 Monaten kommt. Wenn man keine weiteren Infor­mationen über den Manager hat, muss man mit einer Wahrscheinlichkeit von jeweils ­einem Drittel kalkulieren, dass er Geschick (Skill) besitzt, kein Geschick (keinen Skill) besitzt beziehungsweise sogar ungeschickt (negativer Skill) ist. Die Bedingung lautet hier also: „Der Manager outperformt über 15 Jahre mit einem kompletten LUP von 114 Monaten.“

Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Manager mit Skill diese Bedingung erfüllt, liegt laut Simulation bei 50 Prozent, für einen Manager ohne Skill bei 37 Prozent und für einen Manager mit negativem Skill bei 25 Prozent. Daraus lässt sich dann ­mithilfe des Bayes’schen Satzes errechnen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei so einem LUP-Ergebnis um einen Manager mit (ohne, negativem) Skill handelt, bei 45 (32, 22) Prozent liegt. Diese ­Werte zeigen, dass es marginal wahrscheinlicher ist, dass besagtes Resultat von einem Manager ohne oder mit einem negativen Skill (in Summe 54 Prozent) als von einem Manager mit Skill kommt (45 Prozent Wahrscheinlichkeit). Dieses ­Ergebnis ist alles andere als ver­trauensstiftend und stellt eine große Herausforderung für Aktienfonds­selektoren dar.

Hundertjähriger Horizont

Eine letzte Reihe von 10.000 Monte-Carlo-Simulationen stellt darauf ab, dass der 15-jährige Horizont jeweils um ein Jahr auf 100 Jahre verlängert wird. Zusätzlich wird für Manager mit Skill lediglich eine fünfprozentige Fehlerrate (statt vorhin 25 Prozent) sowie eine für Manager mit negativem Skill von 95 Prozent (bisher 75 Prozent) eingeführt. Für den Manager ohne Skill bleiben 50 Prozent stehen. Die Grafik „Drei Skill-Levels: Entwicklung der LUPs über 100 Jahre“ zeigt für den Manager mit Skill, jenen ohne Skill sowie den Manager mit ­negativem Skill die Entwicklung der durchschnittlichen längsten Underperformance-Periode (LUP) über ein Jahrhundert, im linken Teil für nicht komplette LUPs, im rechten für komplette LUPs.

Während in beiden Fällen nach 15 Jahren die LUPs der Manager mit positivem Skill mit 132 für nicht komplette beziehungsweise 115 Monaten für komplette LUPs deutlich geringer sind als ­jene von Managern ohne Skill, so diese outperformen – hier liegen die Werte bei 152 respektive 140 Monaten –, so sind ­diese Zeiträume doch wesentlich länger als jene üblicherweise bei der Fondsmanagerselektion herangezogenen von 36 beziehungsweise 60 Monaten. Nur wenn man weit über die besagten 15 Jahre hinausgeht, tut sich eine Schere zwischen den durchschnittlichen LUPs der Manager mit Skill gegenüber ihren Kollegen ohne beziehungsweise mit negativem Skill auf. Bei den Managern mit Skill ist eine Konvergenz in Richtung 300 Monaten LUP zu beobachten, doch da ist noch immer eine Subperiode von 25 Jahren, die diese Underperformance währt.

Keine statistische Kuriosität

Auf den ersten Blick sehen die Ergebnisse aus der Realität wie aus den stilisierten Simulationsrechnungen für Fondsselektoren mehr als ernüchternd aus. Wer wie üblich auf einen drei- bis fünfjährigen Analyse­horizont abstellt, hat, so könnte man aus der Arbeit schließen, nur geringe Chancen, brauchbare Ergebnisse zu bekommen. Kaplan und Kowara relativieren die Aussagen ihres Papers allerdings, indem sie zu bedenken geben, dass die LUPs der outperformenden Fonds keinesfalls eine kontinuier­liche Verschlechterung über viele Jahre in der Performance relativ zur Benchmark bedeuten, sondern dass es sich dabei meist um eine Abfolge von Ups und Downs handelt.

Wenn man wie die Autoren den Anteil der dreijährigen rollierenden Outperfor­mance-Perioden der outperformenden Fonds in besagten 15 Jahren der Dauer von LUPs (komplette und nicht komplette zusammengenommen) gegenüberstellt, so zeigt sich beispielsweise, dass Fonds mit ­einem durchschnittlichen LUP von 119 ­Monaten in zirka 65 Prozent aller rollierenden Dreijahreszeiträume ihre Benchmark schlagen. Daraus kann man schließen, dass in den langen Underperformance-Perioden immer wieder kürzere Outperfor­mance-Perioden enthalten sein müssen.

Des Weiteren stellen die Autoren fest, dass das Ausmaß der längsten Underperformance bei outperformenden Fonds der LUP-Definition entsprechend typischerweise gering ausfällt und die Drawdowns auch niedrig sind. Würde man zu der LUP nur einen Monat vor deren Beginn oder nach deren Ende hinzufügen, würde das schon zu einer Periode mit Outperformance führen. Man kann also sagen, dass die kumulierte Underperformance der LUP in der Größenordnung von einem Monat Outperformance liegt.

Ist also wieder „Business as usual“ an­gesagt? Die Studienergebnisse sind doch ­etwas mehr als eine statistische Kuriosität und sollten dazu beitragen, dass Investoren ihre Erwartungshaltung in Bezug auf outperformende, aber auch underperformende Fonds ändern. Aktives Investieren braucht einen langen Atem – länger, als den meisten vielleicht bis zur Kenntnis der Studie bewusst war. Auch Consultants tun sich und ihren Klienten nicht unbedingt einen Gefallen, wenn sie nach drei oder fünf Jahren Underperformance einen Managerwechsel herbeiführen wollen. Aktive Fondsmanager sollten längere Underperformance-Zeiträume entsprechend argumentieren und Fondsgesellschaften sich Bonusvergütungsformen für ihre Fondsmanager überlegen, die diesen langen Horizonten zur effektiven Leis­tungsbeurteilung gerecht werden. Investoren wiederum sollten sich, so sie sich einmal für einen aktiven Manager entschieden haben, in Geduld üben und nicht von einer länger andauernden relativen Schwäche verrückt machen lassen.    

DR. KURT BECKER


Anhang:

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