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2/2019 | Theorie & Praxis
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Kompasssuche

Gibt es zuverlässige Indikatoren, die Fondskäufern künftige Outperformance anzeigen? ­Immer wieder stellen sich Forscher der herausfordernden Suche danach. Auch eine aktuelle Studie findet solche Hinweise – deutlich einfacher ist es aber scheinbar, Kontraindikatoren zu erkennen.

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Anhaltspunkte, wohin die Reise bei der künftig zu erwartenden Fondsperformance geht, liefert quasi als Kompass die Information Ratio. Bei den meisten anderen Indikatoren gibt es nur eine schwache Persistenz, und hier vor allem im negativen Bereich.

© GMF, Ravil Sayfullin | stock.adobe.com

Trotz des Erfolgs passiver ­Investments darf man nicht vergessen, dass auch in den angelsächsischen Ländern noch immer drei Viertel aller Investments in aktive, diskretionär gemanagte Fonds fließen. Allem Anschein nach glauben die meis­ten Anleger und ihre Consultants nach wie vor daran, dass aktives Management Mehrwert schaffen kann. Es mag auch daran liegen, dass es manchem schwer fällt, die infolge der Kosten „garantierte“ Underperformance von Indexprodukten zu akzeptieren. Fest steht jedoch, dass jeder Investor, der aktive Ansätze wählt, auf der Suche nach Produkten ist, deren Chancen, ihre Benchmark zu schlagen, gut sind. Dass es dafür niemals eine hundertprozentig zuverlässige Methode geben wird, ist klar, denn dies wäre nur möglich, wenn die Zukunft bereits feststünde, was nach aktuellem Wissensstand nicht der Fall ist. Gelänge es doch, wären die betreffenden Fonds bald so teuer, dass eben keine Outperformance mehr möglich wäre. Wer daher Indikatoren mit Prognosewert für Fonds sucht, beschäftigt sich mit der Frage von Wahrscheinlichkeiten. Und auf diese Suche haben sich einmal mehr Andrew und Mariana Clare von der City University of London ­beziehungsweise dem Imperial College gemacht. Grundlage der ­Untersuchung war eine Stichprobe von Morningstar-Daten über 2.159 aktive US-Aktienfonds für den Zeitraum 2000 bis 2017. Dabei wurden sowohl bestehende als auch bereits geschlossene Produkte berücksichtigt.

Untersucht wurden mehrere mögliche Kandidaten, die sich als aussagekräftige Indikatoren für zukünftige Erfolge anbieten. Ausgangspunkt Nummer eins war naturgemäß die historische Performance, darüber hinaus wurden aber auch andere Kenngrößen untersucht. Um zu evaluieren, welche Indikatoren letztlich von Nutzen sein können, bedienten sie sich der rekursiven Methode. Dabei wird der Wert jedes einzelnen Indikators am Ende jedes Jahres dafür benutzt, Fonds zu ranken und dann gleichgewichtete Dezile zu bilden. Die monatliche Performance dieser Dezil-Portfolios wurde dann über das Folgejahr beobachtet und am Jahresende gemäß des Werts des Indikators ein neues Ranking vorge­nommen. Nach diesem Schema wurde Jahr für Jahr verfahren. Dadurch ergaben sich schlussendlich Zeitreihen monatlicher Portfoliorenditen für den gesamten Untersuchungszeitraum.

Die Aussagekraft dieser Analyse wurde anhand des durchschnittlichen benchmark­adjustierten Ertrags nach Kosten jedes Portfoliodezils ermittelt. Weiters wurden das ­Alpha und seine Signifikanz (t-Wert) für jedes Portfoliodezil sowohl auf Basis des Ein-Faktor-­Modells (Capital Asset Pricing Model, CAPM) als auch auf Basis des Vier-Faktor-Modells (Modell nach Carhart mit den Faktoren Markt, Size, Value und Momentum) berechnet.

Im ersten Schritt untersuchten die Studienautoren die Aussagekraft der historischen Wertent­wicklung. Dazu wurde jeder Fonds erstens einer der drei Kategorien „Large Caps“, „Mid Caps“ und „Small Caps“ und zweitens den drei Stilkategorien „Value“, „Growth“ und „Blend“ zugeordnet. Auf Basis dieser Einteilung war die Zuordnung passender Benchmarks möglich. Bei der Analyse der Anlageergebnisse wurden zuerst die Überschussren­dite über Cash (einmonatige US-Treasury Bills) und die risikoadjustierte Rendite gemäß dem Ein-Faktor-Modell – also die Überschussrendite über den S&P 500 ­Index – und dann auch die Überschussrendite gemäß dem Vier-Faktor-Modell nach Carhart errechnet. Gegenüber dem risi­kofreien Ertrag der Ein-Monats-Treasury-Bills lag der Mehrertrag brutto (vor Kosten) über alle 2.159 Fonds bei 0,48 Prozent pro Monat, nach Kosten blieben davon 0,38 Prozent. Die monatlichen Brutto- und Netto-Alphas bei Anwendung des Ein-Faktor-Modells lagen vor und nach Kosten bei 0,27 beziehungsweise 0,17 Prozent pro Monat.

Der Anteil der Fonds, die während des Untersuchungszeitraums ein statistisch signifikantes positives Netto-Alpha an den Tag legten, betrug 13,4 Prozent. Gemessen an den Ergebnissen ähnlicher älterer Studien, ist das ein relativ hoher Anteil. Dafür gibt es einen Grund: Das Ein-Faktor-Modell mit dem S&P 500 Index als Stellvertreter für die Marktrendite sollte mit ­anderen Faktoren wie „Value“, „Size“ und „Momentum“ angereichert werden, um dem Umstand gerecht zu werden, dass viele Fonds spezifische Investmentstile verfolgen. Schließt man die Fondsteilgruppen aus, für deren Stil eine andere Benchmark als der S&P 500 Index die passende ist, so bleiben nur 653 Fonds übrig, die fairerweise am S&P 500 gemessen werden können. Hier liegt der Anteil der Fonds mit einem statistisch signifikanten positiven Alpha nur mehr bei 8,9 Prozent.

Betrachtet man die anderen Teilgruppen, so zeigt sich in einigen Fällen ein sehr hoher Anteil an signifikant positiven Netto-Alphas, etwa bei jenen Fonds, die mit dem Russell 2000 Index verglichen werden können. Hier sind es 28,6 Prozent der insgesamt 175 Fonds dieser Teilgruppe. Dafür gibt es mehrere plausible Erklärungen. Es könnte einmal sein, dass die Fonds, für die andere Benchmarks als der S&P 500 Index zutreffen, von talentierteren Managern verwaltet werden, es könnte aber auch sein, dass der S&P 500 nicht dazu in der Lage ist, die in diesem Fonds vorhandenen Risiken adäquat einzufangen. 2.133 der berücksichtigten Fonds verfügten über eine Morningstar-Benchmark. Hier ergab der Vergleich einen Anteil von Fonds, die ein statistisch signifikant ­positives Brutto-Alpha aufweisen, von 17,6 Prozent. Stellt man auf das Netto-Alpha ab, fällt der Wert auf 7,5 Prozent.

Bei einzelnen Untergruppen zeigt sich ­eine sehr hohe Streuung der signifikant posi­tiven Alphas: Während nur 3,4 Prozent der Fonds, die sich mit dem Russell 1000 Growth vergleichen, ein solches erreichen, sind es beim Russell 3000 Value Index 23,1 Prozent, deren Manager ­besonderes Geschick zeigen, wenn man diesen eben am Alpha gemäß dem Ein-Faktor-Modell festmacht.

Diese ersten Ergebnisse auf Basis der Wertentwicklungen bestätigen, was man ­ohnedies vermuten würde: Anlagetalent ist unter aktiven US-Aktien-Fondsmanagern nicht gleichmäßig verteilt. Bestätigt werden dabei auch frühere Arbeiten, die zur Erkenntnis gelangten, dass der kleine Anteil an Fonds, die ein positives Brutto-Alpha erzielen, um die Hälfte geringer wird, wenn man die Gebühren in die Rechnung miteinbezieht. Daraus könnte man schließen, dass die Anbieter ihren Kunden zu hohe Gebühren für das Ausmaß an vorhandenem Managementgeschick in Rechnung stellen. Die Ergebnisse legen aber auch nahe, dass Fondsmanager Schwierigkeiten damit haben, signifikant positive Netto-Alphas zu produzieren, wenn man benchmarkadjustierte Renditen zugrunde legt.

Ranking-Indikatoren

Diese stellen die Basis für die rekursive Portfoliobewertungstechnik dar und umfassen den durchschnittlichen benchmarkadjustierten Ertrag, also die Überschussrendite gegenüber der Benchmark, den Tracking Error – und somit die Standardabweichung dieser Überschussrenditen –, die Information Ratio, die minimale monatliche Rendite jedes Fonds während eines Kalenderjahres und den t-Wert des Alphas gemäß dem Ein-Faktor-Modell. Klugerweise verwenden die Autoren nicht das Alpha selbst als Indikator, sondern den t-Wert des Alphas, denn ein hoher t-Wert lässt vermuten, dass das betreffende Alpha mit einer gewissen Nachhaltigkeit erzielt wird und daher einen besseren Maßstab darstellt als das Alpha selbst. Hohes Alpha kann nämlich auch durch Glück erzielt werden. Die minimale monatliche benchmark­adjustierte Rendite jedes Fonds während ­eines Kalenderjahres ist deswegen im Indikatorenset enthalten, weil Fonds, die einen im Vergleich zu ihrer Peergroup relativ hohen Monatsverlust erleiden, unter Umständen über ein schlechtes Risikomanagement verfügen und ihr Fondsmanager geringere Fähigkeiten aufweist als seine Wettbewerber.

Andere Indikatoren

Eine zweite Gruppe potenzieller Perfor­manceindikatoren besteht aus der Fonds­größe, den jährlichen Nettozuflüssen, dem jährlichen Portfolioumschlag und der durchschnittlich vom Fonds gehaltenen Aktien­anzahl. Diese Indikatoren hält Morningstar bereit, und es spricht einiges dafür, dass sie einen Einfluss auf die künftige Fondsper­formance ausüben könnten. Die Höhe der Assets under Management könnte insofern Auswirkungen auf die zukünftige Performance haben, als es groß gewordenen Fonds Schwierigkeiten bereitet, ihre Strategien aufgrund von Kapazitätsgrenzen im gewünschten Umfang umzusetzen, was sich als Performancebremse erweist. Was die Flows anbelangt, so sind Zuflüsse in einem gesunden Ausmaß wahrscheinlich als performanceförderlich einzustufen, weil sie dem Fondsmanager die Liquidität an die Hand geben, seine Strategien zu adaptieren und zu entwickeln, während ein Zuviel an Zuflüssen dazu führen dürfte, dass Fondsmanager zu stark mit dem Aufspüren neuer Investments beschäftigt sind und darüber die bereits getätigten vernachlässigen. Ein hoher Portfolioumschlag wiederum bedeutet höhere Transaktionskosten und kann ein sichtbares Zeichen einer zu wenig fokussierten Strategie beziehungsweise eines häufigen Strategiewechsels sein. Auch die Anzahl der Aktien im Fonds könnte performancerelevant sein. Schließlich sollte eine Fokussierung des Fondsmanagements auf eine geringere Anzahl von Titeln ein Hinweis auf einen „Strong Conviction“-Ansatz sein. Auf der anderen Seite bedeuten zu wenige Aktien einen hohen Tracking Error und eine schlechtere Performance in Ermangelung einer ausreichenden Diversifikation.

Keine Prognosegüte

In der Grafik „Kaum positive Persistenz“ sind die in Dezile gegliederten benchmarkadjus­tierten Renditen sowie die Top-20-(T20)- und die Bottom-20- (B20)-Fonds mit ihren Überschussrenditen auf Basis der rekursiven Methode dargestellt. Es finden sich in der Datenlage zwar Hinweise darauf, dass eine positive benchmarkadjustierte Performance eines Jahres zu einer ebensolchen im Folgejahr führt – so produziert das erste Dezil im Folgejahr eine durchschnittliche benchmarkadjustierte Outperformance von 0,32 Prozent pro Jahr. Die folgenden acht Dezile weisen eine kaum von null unterscheidbare Out- beziehungsweise Underperformance auf, während das letzte Dezil im Schnitt eine Underperformance von immerhin 1,09 Prozent pro Jahr bringt. Etwas dichter ist die Indizienlage ­also bei den Underperformern. Betrachtet man B20, so liegt die benchmarkadjustierte Underperformance hier bei 4,08 Prozent. Mit dieser ist eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 12 Prozent verbunden, die das Ergebnis somit knapp an der 90-prozentigen Signifikanzschwelle vorbeischrammen lässt.

Wenn man die Untersuchung für den Tracking Error als Indikator künftiger benchmarkadjustierter Outperformance durchführt, sieht man, dass ein sehr hoher Tracking Error sehr wahrscheinlich mit schwa­chen zukünftigen Renditen einhergeht. Während neun Tracking-Error-Dezile kaum von null zu unterscheidende Renditen generieren, produziert das erste Dezil der Fonds mit dem höchsten Tracking Error eine annualisierte Underperformance von 1,07 Prozent. Sieht man sich in diesem Dezil die Top 20 näher an, so weisen diese eine Underperformance von 6,88 Prozent im Jahr auf. Dieses Ergebnis ist auf einem 95-Prozent-Niveau signifikant. Für Investoren bedeutet das, sie sollten sich von Fonds mit sehr hohen Tracking Errors verab­schieden. Die Fonds mit dem geringsten Tracking Error, die im zehnten Dezil zusammengefasst sind, lassen ebenfalls eine magere Per­formance im Folgejahr erwarten, deren Underperfomance fällt aber nicht so dramatisch aus wie beim ersten Dezil. Die Alphas dieser Dezile sind samt und sonders statistisch nicht signifikant.

Information Ratio

Die konsistentesten Ergebnisse liefert die Information Ratio: Je höher sie in der Vergangenheit ausgefallen ist, desto besser sind die Ergebnisse der benchmarkadjustierten Rendite in der Zukunft. Die Ordnung der Performance nach diesem Kriterium ist signifikant auf einem Konfidenzniveau von 99 Prozent. Das impliziert, dass dieser Indikator für den Investor doch von einigem Wert ist. Das Portfolio der Top 20 schafft eine annualisierte benchmarkadjustierte Rendite von 0,59 Prozent, das erste Dezil eine solche von 0,41 Prozent jährlich (siehe Grafik „Brauchbare Information Ratio“). Am anderen Ende der Skala liefern die ­Dezile acht bis zehn und insbesondere die Bottom 20 negative annualisierte adjus­tierte Renditen. Die Alphas unterscheiden sich nicht statistisch signifikant von null, obwohl sie an den Rändern, ökonomisch betrachtet, der Höhe nach nicht zu vernachlässigen sind. Ein Signifikanztest der Renditedifferenz zwischen dem ersten und zehnten ­Dezil ergab eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 13 Prozent, also 87-prozentige Konfidenz. Führt man diesen Test für die Renditedifferenz zwischen den Durchschnittswerten der T20 und B20 aus, kommt man auf eine statistische Signifikanz von 95 Prozent.

Ein Indiz dafür können einzelne deutlich negative Monatsrenditen sein. Um zu tes­ten, ob dies tatsächlich der Fall ist, wird für jeden Fonds in jedem Kalenderjahr die schlechteste benchmarkadjustierte Performance berechnet, danach werden die Fonds gerankt und in Dezile zusammengefasst. Die besten zehn Prozent mit den – noch relativ am besten ausgefallenen – schlechtes­ten Monaten bilden hier das erste Dezil. Wie die Tabelle „Kaum geeignet“ zeigt, ist diese Form des Fonds-Rankings nicht sehr effektiv, da die annualisierten benchmark­adjustierten Renditen alle nahe null liegen. Nur die schlechtesten 20 Fonds (B20) liefern eine deutlich negative annualisierte Rendite von 4,97 Prozent. Das dort produzierte negative Alpha sowohl nach dem Ein- als auch dem Vier-Faktor-Modell ist auf einem Konfidenzniveau von 95 Prozent statis­tisch signifikant. Zusammenfassend gesagt, deuten die Resultate darauf hin, dass ein Fonds mit einer sehr schlechten Monatsrendite im Folgejahr gemieden werden sollte.

Skill oder Glück?

Um zu klären, ob eine Outperformance auf die Fähigkeiten des Managers oder bloß auf Glück zurückzuführen sind, empfiehlt es sich, nicht auf das Alpha eines Fonds selbst nach Durchführung einer Regressionsanalyse abzustellen, sondern sich die t-Statistik dieses Alphas anzusehen. Somit werden zehn Dezile auf Basis des t-Werte-Rankings der Fonds-Alphas gebildet und die benchmarkadjustierte Rendite je Dezil im Folgejahr betrachtet (siehe Grafik „Höhere ­Alphas bedingen mehr Performance“). Dabei erkennt man einen ziemlich monotonen Fall der Performances von T10 bis zu den B10. Das bedeutet, dass Fonds, die einen hohen t-Wert des Alphas aufweisen, dazu tendieren, im Folgejahr eine benchmarkadjus­tierte Überrendite zu produzieren und Fonds mit niedrigen Alpha-t-Werten zu schlagen. Die fast monoton fallende Performance im Folgejahr ist hoch signifikant (Konfidenz: 99 Prozent), sodass man daraus ableiten kann, dass der Indikator „t-Wert des Alphas“ für die Fondsauswahl von einigem Wert sein dürfte. Die Portfolios aus dem zehnten ­Dezil erreichen im Schnitt eine ­annualisierte benchmarkadjustierte Performance von minus 1,12 Prozent, die schlechtesten 20 Fonds nach dem Alpha-t-Wert eine solche von minus 1,95 Prozent. Obwohl diese Alphas nicht signifikant sind und auch die Performancedifferenz zwischen dem ers­ten und zehnten Dezil unterhalb der Signi­fikanz bleibt, ist zumindest der Performanceunterschied zwischen den T20- und den B20-Fonds mit 90 Prozent statistisch abgesichert.

Andere Fondscharakteristika

Betrachtet man die Fondsgröße im Vorjahr, so zeigt sich im Folgejahr eine negative benchmarkadjustierte Rendite bei den Top 20 und vom ersten bis zum sechsten Dezil. Das legt den Schluss nahe, dass größere Fonds dazu neigen, hinter ihrer Benchmark zurückzubleiben. Das siebente, achte und zehnte Dezil produziert hingegen eine positive Rendite. Kurios mutet hier an, dass das zehnte Dezil im Schnitt zwar eine ­positive Rendite zeigt, die Bottom-20-Fonds hingegen eine negative Überschussrendite produzieren. Das heißt nichts anderes, als dass die kleinsten Fonds sehr schlecht performen, und zwar in ziemlich ­genau dem gleichen Ausmaß wie die allergrößten T20. Leiden etwa beide Ränder an der mangelnden Aufmerksamkeit des Fondsma­nage­ments? Die kleinen vielleicht, weil sie zu wenige Gebühren generieren, die großen, weil die Fondsmanager hier nichts bei den Gebühren generierenden Schlachtschiffen riskieren wollen.

Auch bei dem Indikator der ­genetteten jährlichen Fondsflüsse kann man bezüglich der nächstjährigen Performance Bemerkenswertes finden. Mit abnehmenden Zuflüssen verbessert sich die Rendite mit hoher Signifikanz. In den Dezilen eins bis fünf werden negative annualisierte Renditen im Folgejahr produziert, diese sind wirtschaftlich, aber nicht statistisch signifikant. Die negativen durchschnittlichen Renditen der Fonds mit den größten Zuflüssen fallen mit 1,18 Prozent jährlich relativ hoch aus. Hohe Zuflüsse schaden also der Performance in den nachfolgenden Monaten. Die Portfolios in den Dezilen sechs bis neun produzieren alle positive Renditen, diese sind jedoch interessanterweise nur im sechs­ten Dezil wirtschaftlich signifikant – das sind solche, die weder hohe Zu- noch Abflüsse zu gewärtigen haben. Das Randdezil zehn wiederum erzielt leicht negative Renditen ohne Signifikanz, während die Bottom 20 wiederum eine positive Überschussrendite von durchschnittlich 0,64 Prozent liefern, die noch dazu statistisch signifikant ist. Auch die Differenz wischen den T20 und B20 ist hoch signifikant (Konfidenz: fast 95 Prozent). Es erscheint also plausibel, dass hohe Zuflüsse eine Art Ablenkung für das Fondsmanagement von der eigentlichen Investmentstrategie darstellen. Sie erschweren es den Fondsmanagern, ihre Strategie beizubehalten.

Performancebremse Umsatz

Hier wird eine ziemlich gleichförmige Verbesserung der Performance sichtbar, wenn man sich von Fonds mit hohem Portfolioumschlag in Richtung jener mit geringerem Turnover bewegt. Dieser Perfor­mancefortschritt ist wiederum statistisch hoch signifikant. Am Anfang stehen die Top-20-Portfolios in Bezug auf einen hohen Portfolioumschlag, sie schaffen negative Renditen von im Schnitt 1,01 Prozent pro Jahr. Die Portfolios der Dezile sieben bis zehn, also jene mit weniger Umschlag, erreichen eine Überschussrendite zur Benchmark von 0,21, 0,20, 0,40 und 0,09 Prozent. Verblüffenderweise legen aber gerade die 20 Portfolios mit dem geringsten Turnover (B20) wiederum eine negative benchmark­adjustierte Rendite von im Schnitt 0,05 Prozent per annum an den Tag. Dass viel Umsatz im Fonds als Kostentreiber die Rendite gemäß dem alten Spruch „Hin und her macht die Taschen leer“ (siehe gleichnamige Grafik) verdirbt, ist einsichtig. Auch die Behavioral Finance springt hier mit Argumenten, nämlich dem „Overtrading“ als Folge eines übersteigerten Selbstvertrauens (Overconfidence), bei. Was aber der Grund dafür sein könnte, dass es auch eine Underperformance bei Fonds mit geringem Umsatz gibt? Hier setzten Clare und Clare auf Ideenarmut als Erklärungsmöglichkeit oder auch schlichte Vernachlässigung dieser Fonds durch die Manager.

Die Gruppierung in Dezile nach der ­Aktienanzahl im Fonds zeigt beim Performancevergleich im Folgejahr kein klares Muster, weswegen dieser Parameter für eine Fondsauswahl ungeeignet erscheint. Das einzige Resultat, das zwar ökonomisch, nicht aber statistisch bedeutsam ist, betrifft die B20, also Fonds mit den wenigsten ­Aktien im Bestand: Hier ist im Schnitt eine annualisierte Underperformance von 1,45 Prozent – wohl mangels ausreichender Diversifikation – anzutreffen.

Prognosecharakter haben leider nur die wenigsten Indikatoren. Eine gewisse Performancepersistenz lässt sich zwar feststellen, allerdings vornehmlich im negativen Bereich. Schwache Performer heute werden mit hoher Wahrscheinlichkeit auch morgen noch schwächeln. Die robustesten Ergebnisse liefert die Information Ratio, denn hier gilt: Je höher dieser Quotient aus aktiver Rendite und aktivem Risiko in der Vergangenheit aus­gefallen ist, desto besser sollte es um die zukünftige Fondsrendite bestellt sein. Fondsselektoren sollten also in ihrer Due Diligence ­besonderes Augenmerk auf die ­Information Ratio legen.

Dr. Kurt Becker


Anhang:

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