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1/2019 | Theorie & Praxis
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Was wir wissen wollen

Investoren sollten sich in ihren Anlageentscheidungen auf die besten strategischen Modelle stützen ­können. Doch wann ist ein neues Modell wirklich State of the Art und wann nur eine Modeerscheinung? Institutional Money hat die wichtigsten Finanztrends seit 1997 erfasst, geordnet und gerankt.

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Sehr, sehr viele Zahlen. Vielleicht am Ende zu viele? Welche Theorien sich tatsächlich bewähren, erweist sich oft erst nach einer gewissen Zeit. Institutional Money hat in Zusammenarbeit mit dem internationalen Wissenschaftsdatenbankbetreiber SSRN eruiert, welche Bereiche der Finanzwissenschaft sich in den vergangenen zwei Jahrzehnten besonders bewährt haben.

© GMF, Gorodenkoff | stock.adobe.com

Wissenschaft sollte – zumindest in der Theorie – „rein“ sein. Das gilt in erster Linie für die Naturwissenschaften. Finanz- und Wirtschaftswissenschaften mit ihrem immer stärker ausgeprägten Drang zur mathematischen Quantifizierung stellen in der Regel denselben Anspruch. In einer ehrlichen Minute muss man sich jedoch eingestehen, dass jegliche Wissenschaft – auch die Ökonomie – Modeströmungen unterworfen ist, von denen sich die eine oder andere durchaus als Irrweg herausstellen kann. Ausgerechnet der aktuelle Träger des Alfred-Nobel-Gedächtnispreises für Wirtschaftswissenschaften ist ja ein vehementer Kritiker von übertriebenen Quantifizierungstendenzen. Er nennt den Hang mancher Kollegen, jeden möglichen und unmöglichen Zusammenhang in Algorithmen zu gießen, „Mathiness“. Legendär folgender Kommentar zu dem Thema: „Mathematik ermöglicht es Makroökonomen, FWUTVs (Facts With Unknown Truth Values) vor ­jeder möglichen Diskussion zu verstecken. Das klingt dann so: ,Wir nehmen A an, wir nehmen B an, … bla, bla, bla, bla, was uns letzten Ende zum Beweis führt, dass unsere Annahme über P zutrifft.‘“ Gerade für institutionelle Investoren ist es aber wichtig herauszufinden, welchen wissenschaftlichen Erkenntnissen zu Makro-Fragen oder Portfoliotheorien sie halbwegs trauen können – und welchen nicht. Eine Möglichkeit, um akademische Eintagsfliegen von echten Visio­nären abzugrenzen, lautet „Schwarmintelligenz“. Also: Welche Themen werden von wirklich vielen informierten Beobachtern verfolgt – und das über einen längeren Zeitraum hinweg und nicht nur für ein paar ­Monate? Ist die eben erschienene Arbeit zu einem neuen ESG-Faktor wirklich relevant oder trägt sie nur zur Überbevölkerung des sprichwörtlichen Faktor-Zoos bei, wird von Schwester und Onkel des Autors gelesen und ist im nächsten Jahr wieder vergessen?

Um diese Frage zu beantworten, braucht man vor allem eines: Daten. Und zwar möglichst viele. Zu diesem Zweck hat sich die Redaktion von Institutional Money mit der US-amerikanischen Wissenschaftsplattform SSRN zusammengetan, um die weltweiten wissenschaftlichen Trends im Bereich Finanzwissenschaften sowohl lang- wie auch kurzfristig zu kategorisieren. Zum Ersten hat uns die Autorenschaft selbst ­interessiert: Welche Regionen beherrschen den akademischen Markt – wie dominant sind die USA? Welche großen Trends waren zuletzt generell zu beobachten? Gregg Gordon, Managing Director von SSRN, kann diese Fragen beantworten. „Besonders auffällig ist die erhöhte Schlagzahl. Der Druck, schneller und früher zu publizieren, ist deutlich intensiver geworden. Dazu hat sich der Anteil an weiblichen wissenschaftlichen Autoren erhöht. Gestiegen ist auch der Anteil von Publikationen, die außerhalb der USA erschienen sind“, wie Gregg zusammenfasst. Es wäre jedoch verfrüht, im geografischen Bereich von einer Wachab­löse zu sprechen. Denn die fünf größten ­europäischen Publikationsländer – Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Italien und die Niederlande – haben 2018 mit rund 10.500 Publikationen nur rund 61 Prozent des US-amerikanischen Outputs erreicht. Immerhin ist aus lokalpatriotischer Sicht ­eine Verbesserung spürbar: Denn vor fünf Jahren schafften dieselben Europäer nur 53 Prozent des US-Pensums.

Doch wie nahm die Community – also Investoren und Akademiker – die angebotenen Themen auf? Was wurde als relevant erfasst, und wo erfolgte Forschung am ­Publikum vorbei? Um das zu eruieren, wurden zunächst die Downloads von finanzwissenschaftlichen Arbeiten über die gesamte Bestandsdauer von SSRN – also seit 1997 – erhoben. So kommt ein wirklich lang­fristiger Querschnitt zustande.

In einem zweiten Schritt haben wir kurzfristigere Trends erfasst und die Downloads der vergangenen zwölf Monate der Vergleichsperiode von vor fünf Jahren gegenübergestellt. Bei Anwendung dieser Methode stellt sich heraus, dass das Thema „Asset Allocation“ beziehungsweise „Portfoliotheorie“ in der jüngeren Vergangenheit deutlich an Relevanz gewonnen hat. Analysiert man nämlich das Top-Ten-Ranking über den gesamten Zeitraum, so stellt Allokation drei Papiere. Vor fünf Jahren waren fünf der Top-Ten-Paper diesem Thema gewidmet, in den vergangenen zwölf Monaten immerhin noch vier. Langfristig beliebt sind auch Arbeiten zum Thema „Verhaltensökonomie“. In diesem Gebiet hat sich vor allem Matthew O. Jackson mit seiner „A Brief ­Introduction to the Basics of Game Theory“ einen Namen gemacht. Von ihm stammt das zweitbeliebteste Paper im Allzeit-Ranking.

Dass die Wissenschaft trotz erhöhten Zeitdrucks eine Weile braucht, um sich mit einem Thema anzufreunden beziehungsweise sich dafür zu interessieren, wird evident, wenn man nach populären Veröffentlichungen zum Thema Digitalisierung und/oder künstliche Intelligenz sucht. In keinem der vergangenen fünf Jahre schaffte es das Thema in die Top Ten.

Popstars

Sehr wohl unter die besten Zehn schafften es die Popstars unter den Vertretern der modernen Portfoliotheorie, Eugene Fama und Kenneth French. „A Five Factor Asset Pricing Model“ stellt die Bibel für ­alle Smart-Beta- und Faktorinvestment-Jünger dar. Ihre Theorie ist natürlich nicht unumstritten, auch deren Auswüchse – Stichwort: Faktor-Zoo – werden immer wieder kritisch kommentiert. Nichtsdestotrotz bugsierte ­Fama mit „Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance“ ein weiteres Thema in die „ewigen Top Ten“. Dass beide Papiere in den Rankings der vergangenen zwölf Monate nicht mehr auftauchen, kann als zunehmende Skepsis gegenüber den beiden Nobelpreisträgern gewertet werden.

Keinen Zweifel an der gegenwärtigen Relevanz seiner Arbeit sollte Meb Faber ­haben. Sein Paper „A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation“ ist in der SSRN-Datenbank die weltweit meist­gelesene Arbeit aller Zeiten. Zwar hat die Zahl der Downloads mit der Zeit abgenommen, das Paper hält sich aber nach wie vor in den Top Ten. Faber beschäftigt sich in der Arbeit mit dem zweiten Heiligen Gral der Investmentstrategie: nein, nicht Alpha, sondern Diversifikation.

Glückskind

In besagtem Paper hat der Co-Gründer, CIO und CEO von Cambria Investments ein quantitatives Modell vorgeschlagen, das risikoadjustierte Erträge quer über verschiedene Assetklassen ermöglichen soll. Die Arbeit entstand zwei Jahre vor der Finanzkrise. Fragt man Faber, warum das Paper so dermaßen viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat, antwortet er bemerkenswert offen: „Das ­Paper war vor allem deshalb so populär, weil das vorgestellte System Investoren während der Finanzkrise eine Menge Geld gespart hätte, da es vor allem in Cash und Bonds investiert. Aber ehrlich gesagt, hatte ich beim Timing auch Glück. Hätte ich das 2010 publiziert, wäre es den meisten Leuten wohl egal gewesen.“

Tatsächlich hat Faber 2013 eine überarbeitete Version seiner Arbeit herausgebracht, die um die Marktdaten von 2008 bis 2012 erweitert wurde. „Wir wollten sehen, inwieweit der ursprüngliche Zweck der Strategie der Realität standgehalten hat. Dabei haben wir herausgefunden, dass das Modell in Echtzeit gut funktioniert hat. Es wurden aktienähn­liche Erträge bei bondähnlichen Volatilitäten erzielt.“ Mit „Relative Strength Strategies for Investing“ und „Global Value: Building Trading Models with the 10 Year CAPE“ konnte Faber übrigens zwei weitere Arbeiten in den Top-Ten-Rankings von SSRN platzieren. Das war dann wohl keine Glückssache mehr.    

Hans Weitmayr


Anhang:

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