Resilienzfragen

In den letzten 25 Jahren vollzog sich in institutionellen Portfolios ausgehend von den USA und Großbritannien eine deutliche Verlagerung vom öffentlichen Markt hin zu privaten Marktanlagen. Institutionelle Anleger integrieren insbesondere Private Equity (PE) und Venture Capital (VC) in ihre Portfolios und erhoffen sich davon ­Diversifikationsvorteile aufgrund der geringen Korrelation mit traditionellen Anlageklassen. Dass dieses geänderte ­Anlageverhalten in Richtung illiquider Anlagen mit besonderen Risiken einhergeht, wurde spätestens in der Finanz- und Wirtschaftskrise 2008/09 offensichtlich, als einige der ­zuvor ob ihrer Anlagestrategie gepriesenen Ivy-League-Universitäten in die Kritik gerieten, da speziell bei PE und VC die Korrelationen zu Aktien in die Höhe schnellten und die ­Märkte komplett austrockneten, sodass man um ­heftige Wert­berichtigungen und einen Performanceabsturz nicht herumkam.

Grundsätzlich entspricht die Diversifikation in zusätzliche, wenig korrelierte Anlageklassen dem fundamentalen Prinzip, dass Diversifikation für die Optimierung des Risiko-­Rendite-Profils entscheidend ist, wie François Longin und Bruno Solnik 2001 in „Extreme Correlation of International Equity Markets“, publiziert im Journal of ­Finance, schrieben. Ungefähr zur gleichen Zeit hielten aber schon Paul A. ­Gompers und Josh Lerner in „Money Chasing Deals: The Impact of Fund Inflows on Private Equity Valuations“ fest, dass die ­Diversifizierung im Bereich Private Equity (PE) ­eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringt. Darunter sind systematische Liquiditätsschocks und der Ermessensspielraum der General Partner (GPs) in Bewertungsfragen. Trotz dieser Herausforderungen bleibt das Potenzial von Private Equity, die Gesamtperformance des Portfolios zu steigern, erheblich, insbesondere im Kontext der makro­ökonomischen Volati­lität und ihrer Auswirkungen auf die Renditen.

Die jüngsten Krisen auf den Finanzmärkten, darunter die globale Finanz- und Wirtschaftskrise und Covid-19, haben viele Investoren dazu gezwungen, die Widerstands­fähig­keit und langfristige Beständigkeit ihrer Portfolios angesichts von Schocks zu hinterfragen und herauszufinden, ob bestimmte Schocks strukturelle oder strategische Auswirkungen auf die langfristige Persistenz haben. Dies wirft die Frage nach der Wirksamkeit der Diversifikation bei ­institutionellen Anlagen auf.

Teurerer Leverage

Darüber hinaus herrscht nun ein strukturell verändertes Zinsumfeld, das den von Private-Equity-Unternehmen in ­ihren Anlagestrategien häufig eingesetzten Leverage verteuert. In einem expansiven Zinsumfeld befürchten Investoren zunehmend, dass ein Mangel an Leverage die hohe Performance der letzten zwei Jahrzehnte infrage stellen könnte. Motiviert durch das wachsende Interesse an den Diversifi­kationsvorteilen von Private-Equity- und Venture-Capital-­Investments untersucht diese Studie von Michelle Mi und Rumi Masih von der University of Queensland, wie widerstandsfähig die Renditen von Private-Equity- und Venture-­Capital-Investments gegenüber realen Schocks sind. Die Stichprobe umfasst dabei den Zeitraum 1990 bis 2022. ­Unter realen Schocks verstehen sie solche bei traditionellen Vermögenswerten und jenen aus der Makroökonomie, die von verschiedenen Faktoren herrühren, die Renditen von Private-Equity- und Venture-Capital-Investments mehr oder weniger nachhaltig beeinflussen. Die Persistenz von Schocks auf das Verhalten einer Anlageklasse zeigt, wie anfällig die Anlageklasse für Volatilität ist – entweder direkt als Funktion eines exogenen Schocks oder indirekt über eine liquide ­Anlageklasse, die eine Auswirkung im Hinblick auf die ­Finanzierung von Private Equity und Venture Capital zeigt. Konkret verwenden die Autoren ein Vektorautoregressionsmodell (VAR, ein statistisches Modell, das die linearen Beziehungen zwischen mehreren Zeitreihen analysiert und modelliert), um die Reaktions­- und Anpassungsfähigkeit von Private Equity und Venture Capital angesichts von Schwankungen traditioneller Anlageklassen und makroökonomischen Indikatoren zu bewerten. Da der Konjunktur­zyklus verschiedene Phasen durchläuft, was ein im Zeitablauf unterschiedliches Profil für solche Schocks impliziert, verwenden sie Modelle, die eine gleichmäßige Veränderung des Schockprofils im Zeitverlauf ermöglichen. Die zeitliche Variabilität dieser Schocks und ihre Auswirkungen auf die Renditen bleiben unter der Annahme einer stets gleich verlaufenden Wirtschaftsentwicklung im Dunkeln. Daher wird die Behandlung der Nichtstationarität alternative Ansätze zur Modellierung und Prognose der Auswirkungen dieser Anlageklassen nach einem Schock aufzeigen. Ein Modell, das die nichtstationäre Natur der Daten berücksichtigt, ist für eine sinnvolle Einschätzung solcher Schocks unerlässlich, da die Annahme, dass das Verhalten einer Zeitreihe langfristig stabil ist, unrealistisch ist.

Modellvielfalt

Angesichts der Sensitivität von Anlagerenditen gegenüber verschiedenen Schocks beschäftigen sich Mi und Masih mit verschiedenen Modellierungsansätzen und den damit verbundenen Annahmen. Dabei generieren sie Impulsantwortfunktionen aus den folgenden Modellen: (1) Unbeschränktes Vektorautoregressionsmodell oder offenes VAR-Modell (Unrestricted Vector Autoregressive Model, UVAR): Dieses ist eine Erweiterung des klassischen VAR. Es erlaubt die simul­tane Analyse mehrerer Zeitreihen, wobei jede Variable sowohl von ihren eigenen vergangenen Werten als auch von den vergangenen Werten aller anderen Variablen des Modells beeinflusst werden kann. UVAR ist ein Standardmodell, bei dem Anlagerenditen und alle Variablen in ihren Differenzen auftreten. Das Problem hierbei ist, dass die langfristigen Ko-Bewegungen ignoriert werden, da die erste Differenzfilterung die zugrunde liegenden langfristigen Eigenschaften und Beziehungen ignoriert. (2) Kointegriertes Vektorautoregressionsmodell (CVAR): Dieses ist ein multivariates Zeitreihenmodell, das nichtstationäre Variable analysiert, indem es ihre langfristigen Gleichgewichte, kointegrierende Beziehungen, von ihren kurzfristigen stationären Abweichungen trennt. Es erweitert das Standard-VAR-Modell um die Idee, dass einzelne nichtstationäre Variablen zwar aus­einanderdriften können, aber oft eine stabile, langfristige ­Beziehung aufweisen, also kointegriert sind. Dies ermöglicht es Ökonomen, sowohl die kurzfristige Dynamik als auch die langfristigen Kräfte zu untersuchen, die die Daten beein­flussen, und ermöglicht so eine umfassendere Analyse als herkömmliche Vektorautoregressionsmodelle allein. (3) Das Vektor-Fehlerkorrekturmodell (VECM): Es ermöglicht die Koexistenz von kurzfristigen und langfristigen Renditen im selben System. Der Fehlerkorrekturterm wird aus dem ­zugrunde liegenden kointegrierten Modell abgeleitet, in das Modell eingebettet, und es werden Impulsantwortfunk­tionen (Generalized Impulse Response Functions, GIRFs) generiert.

Resultate

Mi und Masih beginnen mit Unit-Root-Tests, um die Stationaritätseigenschaften der Daten zu untersuchen. Dies ist eine Voraussetzung für die Validität der nachfolgenden Analysen. Sie führen mehrere Unit-Root-Tests durch, um zu prüfen, ob das Niveau und die Rendite von PE und VC und verschiedener Indizes stationär sind. Die Ergebnisse zeigen, dass das Niveau von PE, VC, S&P 500, Staatsanleihen, Rohstoffen und Hedgefonds im Allgemeinen nicht stationär ist. Dies deutet darauf hin, dass ihre Bewegungen stärker von langfristigen Faktoren als von kurzfristigen Schwankungen beeinflusst werden. Diese Nichtstationarität deutet darauf hin, dass Prognosen, die ausschließlich auf Daten aus der Ver­gangenheit basieren, möglicherweise nicht zuverlässig sind. Im Gegensatz dazu zeigen die Liquidität und der Einkaufsmanagerindex (PMI) Stationarität und kehren häufig zu ­historischen Durchschnittswerten zurück, was mit etablierten Finanztheorien übereinstimmt. Betrachtet man jedoch die Quartalsrenditen, scheinen die Indizes stationär zu sein. Es benötigt weitere Analysen mit VAR-Modellen, um zu verstehen, wie PE und VC mit anderen Anlageklassen und wirtschaftlichen Faktoren interagieren.

Auf Basis eines UVAR-Modells mit vier Lags (vier Zeiteinheiten Verzögerung) nutzen Mi und Masih verallgemeinerte Impulsantwortfunktionen (GIRFs), um die Auswirkungen eines Schocks bei den PE- und VC-Renditen als Reaktion auf einen Standardabweichungsschock bei den PE- und VC-Renditen auf andere Anlageklassen, die Marktliquidität und das Wirtschaftswachstum langfristig zu ermitteln.

Die Ergebnisse zeigen, dass die PE-Renditen zwar von ­unmittelbaren Markt- und Konjunkturveränderungen beeinflusst werden, aber dennoch eine solide Fähigkeit zur Wiedererlangung der Stabilität aufweisen. Dies deutet auf ­eine grundlegende Robustheit von PE gegenüber langfris­tigen Marktschwankungen hin und zeigt, dass PE und VC gegenüber diesen Schocks an den Kapitalmärkten wider­stands­fähig sind (siehe die Grafiken „Impulsantwortfunktionen von PE und VC auf Schocks“). Im Rahmen der UVAR verwenden die Autoren die Generalized Forecast Error ­Variance Decomposition (FEVD), auf Deutsch Prognose­fehlervarianzzerlegung. Das ist eine Technik, die in der Zeitreihenanalyse verwendet wird, um zu bestimmen, wie viel der Prognosefehlervarianz einer Variablen auf Schocks in ­anderen Variablen zurückzuführen ist. Mit dieser Methode will man die Ursachen von Prognosefehlern verstehen und die Interdependenzen zwischen Variablen analysieren. Ziel ist es, einen detaillierten Einblick in die Auswirkungen von Schocks bei den PE- und VC-Renditen auf andere Finanzdatenreihen zu erhalten. Die FEVD zeigt eine anhaltende Korrelation zwischen PE-Renditen und Hedgefonds, was auf einen gemeinsamen Einfluss oder eine gemeinsame Marktstrategie hindeutet. Darüber hinaus deutet die FEVD auf ­einen zunehmenden Einfluss des S&P 500 auf PE über ­längere Zeiträume hin, was die Sensitivität von PE gegenüber breiteren wirtschaftlichen Mustern widerspiegelt.

PE und VC sind keine Zwillinge

Obwohl auch Hedgefonds und der S&P 500 Einfluss auf VC haben, zeigt Venture Capital seine eigene ausgeprägte Reaktionskurve. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von Hedgefonds als Proxy für alternative Anlagen und die Rolle des S&P 500 bei der Erfassung langfristiger Markttrends, die die PE- und VC-Renditen beeinflussen.

Das CVAR (Cointegration Vector Autoregressive Model) kombiniert Variablen in ihren langfristigen Niveaus und kurzfristigen Dynamiken und ermöglicht so eine umfassende Analyse wirtschaftlicher Zusammenhänge. Dieser Ansatz adressiert die Einschränkungen des UVAR-Modells, das sich traditionell auf einzelne Zeitreihen konzentriert, ohne langfristige Gleichgewichtsbeziehungen zu berücksichtigen. Die CVAR-Ergebnisse zeigen eine unmittelbare und signifikante Reaktion auf Schocks im PE/VC-Indexniveau. Diese Indizes können sich jedoch schnell an veränderte Marktbedingungen anpassen und stabilisieren sich typischerweise innerhalb von zehn Quartalen, wobei der anfängliche Schock nur ­einen dauerhaften Effekt auf das Preisniveau hat. Das CVAR-Modell konzentriert sich auf unmittelbare Auswirkungen und langfristige Markteffekte. Insgesamt deutet die verall­gemeinerte Impulsantwortfunktion (GIRF) darauf hin, dass sowohl PE als auch VC von unmittelbaren Schocks in ­Finanzindikatoren beeinflusst werden, aber eine hohe Fähigkeit aufweisen, langfristig das Gleichgewicht wiederher­zustellen.

Darüber hinaus erstellen Mi und Masih Persistenzprofile (siehe Grafik „Persistenzprofile“) für die Auswirkungen systemweiter Finanzschocks auf PE und VC. Das veranschaulicht die unmittelbaren und langfristigen Auswirkungen hypothetischer zentraler Störungen im Finanzsystem auf PE- und VC-Indizes. PE zeigt eine intensive, aber kurze Reaktion und erholt sich aufgrund seiner Verbindung mit reiferen, diversifizierten Unternehmen und der Nutzung von Leveraged Buy-outs rasch. Diese schnelle Stabilisierung spiegelt die ­Widerstandsfähigkeit von PE wider.

Im Gegensatz dazu zeigt VC eine weniger intensive ­anfängliche Reaktion, erleidet aber über einen längeren Zeitraum erhöhte Auswirkungen, was seinen Investitionsschwerpunkt auf junge, wachstumsstarke Unternehmen (Early ­Stage) widerspiegelt. Die längere Erholungsphase von VC wird durch den begrenzten Einsatz von Fremdkapital, die hohe Risikobereitschaft der Anleger und die Abhängigkeit von Growth- und Exit-Strategien beeinflusst, wodurch VC empfindlicher auf Markt- und Regulierungsänderungen ­reagiert.

Schließlich führen Mi und Masih die GIRF-Analyse im Rahmen des Vektor-Fehlerkorrekturmodells (VECM) durch. Diese Analyse verfolgt die Auswirkungen eines Schocks von einer Standardabweichung auf jede der kointegrierten Variablen im System und berücksichtigt dabei sowohl die kurzfristige Dynamik als auch den Fehlerkorrekturmechanismus. In Übereinstimmung mit den vorherigen Ergebnissen zeigt die VECM-Analyse, dass PE- und VC-Märkte relativ widerstandsfähig gegenüber Schocks sind.

Praktische Auswirkungen

Diese Studie bietet mehrere praktische Implikationen für ­institutionelle Anleger. Mittels autoregressiver Ansätze werden sowohl kurzfristige Reaktionen als auch langfristige Gleichgewichtsanpassungen analysiert. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sowohl Private Equity als auch Venture Capital eine inhärente Widerstandsfähigkeit gegenüber ­makroökonomischen und marktbasierten Schocks aufweisen, was für strategische Asset-Allocation-Überlegungen wertvoll ist. Für Investoren ist die Fähigkeit von Private Equity und Venture Capital, sich nach anfänglichen Schocks schnell zu stabilisieren, besonders wichtig. Dabei reagieren die beiden Assetklassen unterschiedlich. Zwar reagieren PE und VC kurzfristig sensibel auf Schocks, insbesondere ­gegenüber Aktienmärkten, Hedgefondsrenditen, Anleihenrenditen und Liquidität. PE weist dabei aber eine stärkere unmittelbare Reaktion auf als Venture Capital, ist jedoch gleichzeitig in der Lage, rasch wieder ein Gleichgewicht zu erreichen, was ein Zeichen langfristiger Resilienz von Private Equity darstellt. Erklärt wird dies unter anderem mit der Reife der PE-Portfoliofirmen und der Nutzung von Leverage bei PE. VC hingegen reagiert schwächer auf kurzfristige Marktbewegungen, benötigt aber eine längere Anpassungsphase, was insofern verständlich ist, als sich die Portfolio­firmen in einem frühen Stadium ihrer Entwicklung befinden und diese stärker von Wachstum und Exit-Szenarien ­abhängig sind. Auf lange Sicht erweisen sich beide Asset-­Kategorien als robust gegenüber externen Schocks. Die ­Resultate der Varianzzerlegung zeigen, dass über mehrere Jahre US-Aktien und Hedgefonds einen wachsenden Anteil der Renditeentwicklung von PE und VC erklären. Andere Variablen wie Renten, Rohstoffe oder makroökonomische Indikatoren haben einen vergleichsweise geringen, wenngleich nicht vernachlässigbaren Einfluss auf die Renditen von Private Equity und Venture Capital. Den Ivy-League-Universitäten mit ihren hohen PE- und VC-Allokationen kommen diese Studienergebnisse argumentativ sicher gelegen.

Dr. Kurt Becker

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