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1/2020 | Theorie & Praxis
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In den Drift gehen

Können breit aufgestellte Investoren von technischer Innovation profitieren, oder schöpfen ­spezialisierte Investoren den Rahm ab, bevor der Rest des Marktes reagieren kann? Eine neue Studie, die die Effekte von Patentanmeldungen längerfristig untersucht, macht der breiten Masse Hoffnung.

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Unter „Drift“ verstehen die Autoren einer neuen Studie zu technischer Innovation die Erträge, die sich zeitverzögert nach einem kapitalmarktrelevanten Ereignis einstellen. In diesem Fall geht es um den Drift nach einer Patentanmeldung oder einer FDA-Freigabe. Laut Effizienter-Markt-Theorie dürfte ein solches Phänomen nicht bestehen – die Autoren behaupten das Gegenteil.

© TOA555 | STOCK.ADOBE.COM
Technische Innovationen wie Cloud Computing, Digitalisierung oder künstliche Intelligenz und die damit einhergehende immer stärkere Vernetzung lassen in der realen Ökonomie keinen Stein mehr auf dem anderen. Dementsprechend verstärkt sich auf der einen Seite die Kritik an bewähr­ten Indikatoren wie dem KGV, während auf der anderen Seite intensiv nach neuen Messzahlen gesucht wird. So hat ­Institutional Money über Vorschläge berichtet, Firmen wie Amazon oder andere Tech-Giganten nicht mehr über den Gewinn, sondern anhand ihrer Innovationskraft zu bewerten. So könnten immaterielle Vermögenswerte oder Investitionsvolumina zum Kurswert der Aktie ins Verhältnis gesetzt und anhand dieser Kennzahl Portfolios mit – zumindest im erfolgten Testlauf – beeindruckenden Ergebnissen zusammengestellt werden.
 
Auch Thomas J. Chemmanur von der Carroll School of Management des Boston College hat sich die Frage gestellt, wie man die Innovationskraft von Unternehmen messen kann. Der recht ausführliche Titel der einschlägigen Arbeit lautet: „ What is the value of an innovation? Theory and evidence on the stock market’s reaction to inno­vation announcements“. Mit seinen Co-Autoren Dongmei Li, Kevin Tseng und Yu Wang hat der Bostoner Professor aber nicht Firmenkennzahlen, sondern auch die Effekte, die eine Patentzulassung und die zeitlich verzögerte Zulassung durch die US-Behörde FDA haben, untersucht. 
 
Die damit verbundene Intuition ist relativ einleuchtend: Je mehr markttaugliche Pa­ten­­te, desto erfolgreicher sollte das Unternehmen in der Zukunft sein. Das Hauptproblem: Im Einzelfall ist es schlicht nicht möglich, sicher zu prognostizieren, ob ein Patent zu einem erfolgreichen Produkt oder ein desaströser Rohrkrepierer wird – somit sind die damit verbundenen Risiken ebenso unübersichtlich. Chemmanur will diese Problematik umschiffen, indem er Einzelanalysen vermeidet und versucht, mit statistischen Mitteln zu einer Lösung zu kommen. Er baut dabei auf Erkenntnissen von Kogan, Papanikolaou, Seru und Stoffman in ihrer 2017 erschienenen Arbeit „Technological innovation, resource allocation, and growth“ auf. Demnach „korreliert der ökonomische Wert eines Patents mit der Höhe der Kursgewinne unmittelbar nach der Ankündigung“. Die Betonung liegt dabei auf unmittelbar. Chemmanur und seine Kollegen ­haben sich aber gefragt, ob sich die Effekte einer ökonomisch wertvollen Patentanmeldung nicht doch länger manifestieren und entsprechend genützt werden könnten. 
 
Den Drift nützen
 
Zum Zeitpunkt der Patentzulassung ist ein Unternehmen laut Chemmanur entweder unter- oder überbewertet, je nachdem, als wie wertvoll sich diese Innovation herausstellt. Außerdem stellt Chemmanur die Annahme von „aufmerksamen“ und „weniger aufmerksamen“, aber in jedem Fall risikoaversen Marktteilnehmern auf. Die aufmerksamen Teilnehmer, die die mediale ­Berichterstattung rund um die mögliche ­Patentvergabe verfolgt haben, reagieren sofort und setzen Handelsaktivitäten. Da es sich jedoch um risikoaverse Akteure handelt, bleibt ein Rest des Marktungleichgewichts bestehen. Die Informationen über das neue Patent sickern nun zu den weniger gut informierten Marktteilnehmern durch, die entsprechend zeitverzögert reagieren, wodurch es zu einem Drift in der Kurs­entwicklung kommt. Stimmt diese These, sollte es möglich sein, aus einer Nachricht Profit zu schlagen, selbst wenn diese schon einige Zeit bekannt ist. 
 
Der Autor stellt sich mit diesem Verdacht ganz klar gegen die Theorie der perfekten Märkte mit vollkommener und symmetrischer Information. 
 
Mathematisches Modell 
 
Stattdessen hält er sich an behavioristische Erkenntnisse sowie die Methoden maschineller Textauswertung und entwirft ein mathematisches Modell, das der bereits erwähnten Kernannahme folgt, wonach „aufmerksame“ und „weniger aufmerksame“ Marktteilnehmer existieren. Diese werden über den Zeitpunkt ihres Markteintritts definiert. Aus Sicht der Autoren gibt es in der Zeitreihe des Modells fünf relevante Punkte: Bei t = 0 investiert ein Pharmaunternehmen in ein neues Medikament. Zum Zeitpunkt t = 1 wird bekannt, ob ein Patent gewährt oder nicht gewährt wurde. „Aufmerksame Marktteilnehmer“ reagieren, „weniger aufmerksame“ verpassen diesen Moment, da die Nachrichten erst bei t = 2 zu ihnen durchsickern. Sie adaptieren ihre Erwartungen an die Aktie und reagieren. Nun vergeht eine gewisse Zeit, bis t = 3 eintritt und die FDA entschieden hat, ob sie das neue Medikament zulässt oder nicht. Mittlerweile ist die Nachrichtenlage so stark, dass sowohl die aufmerksamen als auch die weniger aufmerksamen Marktteilnehmer handeln und es zum Zeitpunkt t = 4 zur finalen Auszahlung im Modell kommt.
 
Unter diesen Rahmenbedingungen kommen Chemmanur und sein Team zu einer Reihe von Thesen. Demnach hängt die ­Höhe der außerordentlichen Erträge zu t = 1 davon ab, wie viele aufmerksame Beobachter im Markt sind. Dasselbe gilt für den Drift, also die verzögerten Erträge, die zum Zeitpunkt t = 2 eintreten. Daraus lässt sich folgender Verdacht ableiten: Je mehr aufmerksame Investoren vorhanden sind, desto höher die Erträge zu t = 1 und desto niedriger der Drift zum Zeitpunkt t = 2, weil ein Großteil der Marktineffizienz zum Zeitpunkt t = 1 aufgelöst wird. 
 
Nachdem der Großteil der Investoren zu den „weniger aufmerksamen“ gehört, weil sie weltweit über viele Assetklassen und Sektoren investieren, sind also tatsächlich für die Mehrheit der Marktteilnehmer die Drift-Erträge die interessanteren, weil sie über einen längeren Zeitpunkt auftreten und somit leichter zu lukrieren sind.
 
Der Knackpunkt liegt also nicht darin, zu identifizieren, welche Patentmeldungen die höchsten unmittelbaren Erträge, sondern welche den höchsten Drift erzielen. 
 
Das geschieht laut Modell, wenn möglichst wenige gut informierte Investoren im Markt sind. Chemmanur geht nun davon aus, dass sich der Anteil von gut informierten Marktteilnehmern über die Auswertung der Medienaufmerksamkeit beziehungsweise das Ausmaß der Berichterstattung abschätzen lässt. Auch hier ist die Intuition auf den ersten Blick naheliegend: Je mehr fundierte Berichte über ein mögliches Patent publiziert werden, desto leichter ist es für einen Marktteilnehmer, so gut informiert zu sein, dass er eine Patentzulassung eben nicht übersieht und direkt bei t = 1 handelt. 
 
Im Umkehrschluss bedeutet das: Je geringer die Aufmerksamkeit in Form von Berichterstattung, desto höher der Drift, weil eben weniger eingepreist wurde und mehr Ineffizienzen im Markt über einen längeren Zeitraum abgeschöpft werden können.
Ein weiteres Resultat des Modells ist, dass sowohl die außerordentlichen Erträge als auch der Drift direkt mit der zukünftigen Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens im Zusammenhang stehen. Auch diese Tatsache würde darauf hindeuten, dass „die Märkte einige Zeit brauchen, um die Nachrichten einer Patentverleihung inhaltlich zu verarbeiten“, wie Chemmanur meint.
 
Empirische Prüfung
 
In einem nächsten Schritt haben die Autoren die beschriebenen Ergebnisse ihres Modells empirisch überprüft. Sie greifen dabei auf die US-Patentdatenbank von Medtrack zurück, die im Jahr 1980 beginnt, und filtern die Patentanträge heraus, die von börsennotierten Unternehmen eingebracht wurden. Dann vergleichen sie die Reaktionen des Marktes in verschiedenen Zeiträumen rund um das Bekanntwerden einer ­Patentvergabe. Die unmittelbaren Reaktionen – also t = 1 – umfassen ein Dreitagesintervall, das einen Tag vor der Publikation beginnt und einen Tag danach endet. Der Drift wird vom zweiten bis zum 22. Tag nach der Publikation gemessen. Unter den selben Voraussetzungen werden auch die Geschehnisse rund um die tatsächliche Zulassung des patentierten Medikaments durch die FDA untersucht.
 
Die Daten bestätigen das mathematische Modell im Großen und Ganzen. Bemerkenswert sind die Ergebnisse rund um die Patentvergabe (siehe Tabelle „Charakteris­tika & Marktreaktionen“). Zur besseren Vergleichbarkeit wollen wir uns an dieser Stelle vor allem auf gekoppelte Daten beziehen – also solche, bei denen der direkte Zusammenhang zwischen Patentvergabe und FDA-Zulassung für dasselbe Medikament hergestellt wird. Diese zeigen auf, dass die Märkte unterschiedlich auf diese beiden Ereignisse reagieren. Während bei der Patentierung ein relativ geringer Ertrag im Ankündigungszeitraum von durchschnittlich einem Prozent erzielt wird, erreicht der Drift-Ertrag in den drei folgenden Wochen 2,1 Prozent. Bei der mitunter Jahre später erfolgten Zulassung desselben Medikaments durch die FDA treten zwar wieder Gewinne ein, die Verteilung ist jedoch umgekehrt. Mit knapp 1,7 Prozent erfolgt ein Großteil der Profite rund um den Tag, an dem das Ereignis eintritt, nur 0,3 Prozent werden in den 21 Tagen danach lukriert. Ein Blick auf die mediale Erwähnung erklärt das Phänomen: Über die Patentvergabe werden nur halb so viele Artikel veröffentlicht wie bei der FDA-Zulassung. 
 
Folgt man nun den Studienautoren und sieht die Berichterstattung als Näherungs­variable für die Anzahl der aufmerksamen Investoren, bestätigt sich das grundlegende Gedankenmodell der Studie: Bei der Patentvergabe schöpft nur eine geringe Zahl an ­risikoaversen aufmerksamen Investoren die Marktineffizienz aus, die große Zahl der weniger aufmerksamen Investoren zieht nach, schließt die relative große Effizienzlücke in den folgenden drei Wochen und kann entsprechend vom Drift profitieren. Rund um die FDA-Zulassung ist das Medieninteresse höher, mehr Investoren reagieren noch am selben Tag, der Drift fällt entsprechend gering aus. 
 
Guter Indikator
 
Der Drift selbst lässt auch Schlüsse auf die zukünftige Wirtschaftlichkeit des jeweiligen Pharmaunternehmens zu (siehe Tabelle „Wirtschaftlichkeit & Effizienz“). Hier ist die statistische Relevanz der Korrelation zwischen Ertragshöhe des Drifts und positiver Entwicklung von Profitabilität (ROA & OIBDA), Produktivität und Wachstum stärker ausgeprägt als bei der Ertragshöhe, die unmittelbar nach der Ankündigung auftritt. 
 
Das kann damit erklärt werden, dass während des Drifts immer mehr Informationen über die Qualität des Patents bekannt werden. Das bedeutet also, dass die weniger aufmerksamen Beobachter über fundiertere Informationen verfügen als die aufmerksamen, deren Entscheidungen also auch eine höhere Prognosekraft für die zukünftige Entwicklung des Unternehmens besitzen.
 
Ermutigt von diesen Daten, haben sich die Autoren angesehen, ob die Ergebnisse auch auf andere Branchen umlegbar sind. Wie zu erwarten war, gelingt das aber eher nicht. Die kumulierten Erträge sind in anderen Sektoren sowohl unmittelbar nach der Patenterteilung als auch während des Drifts vernachlässigbar, was an der geringeren ­Relevanz von Patenten für die meisten Nicht-Pharmabranchen liegt.
 
Die Strategie
 
Für den Pharmasektor selbst lässt sich ­jedoch das Drift-Phänomen in eine Investmentstrategie gießen: Die Autoren sortieren die Portfolios nach Aufmerksamkeitsniveau beziehungsweise Berichterstattung rund um die Patentvergabe in Terzile. Wie erwartet, erreicht das Terzil mit der geringsten Aufmerksamkeit den höchsten Drift. Die Überrenditen im Vergleich zu T-Bills und Peergroup sowie das Alpha gegenüber einem Fama-French-Fünf-Faktor-Portfolio und einem Q-Faktor-Portfolio sind in fast allen Strategien vorhanden und fallen mit steigender Aufmerksamkeit ebenso wie mit der Größe des Unternehmens. Das ergibt Sinn: Je kleiner das Unternehmen, desto geringer ausgeprägt ist in der Regel die Berichterstattung. Generiert man jetzt ein Long-Short-Portfolio mit niedrig minus hoch, so kommt man auf eine statistisch relevante Überrendite von knapp 0,5 Prozent pro Monat gegenüber T-Bills und einem statisch relevanten Alpha von monatlich 0,3 Prozent gegenüber Fama-French.
 
Mittels multivariater Regression haben die Autoren getestet, ob Drift-Effekte auch in anderen Branchen messbar sind, „statis­tisch signifikant sind sie jedoch nur im ­Bereich Computer und Elektronik“, so die Autoren. 
 
Angesichts der geringen Erträge, die die Strategie abseits der Pharmaindustrie erzielt, ist die Patent-Drift-Strategie flächendeckend also nicht sinnvoll anwendbar. Das gilt umso mehr, als Transaktionskosten nicht berücksichtigt werden. Die Strategie stellt aber jedenfalls einen interessanten ­Ansatz für all jene dar, die ein Exposure Richtung Pharmasektor suchen, aber von den Unwägbarkeiten rund um die Forschungs-Pipeline verunsichert werden. 
 
Der Ansatz von Chemmanur und seinem Team isoliert genau diesen Aspekt und macht ihn zum Motor seiner Erträge. Nachzuliefern wäre jedenfalls noch, ob die Strategie auch nach Transak­tions- und Researchkosten wirtschaftlich tragfähig bleibt.
 
Hans Weitmayr 

Anhang:

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