Institutional Money, Ausgabe 3 | 2017

102 N o. 3/2017 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S : A L PHA BE I FONDS D ie intensive Beschäftigung mit dem Thema Smart Beta in den letzten Jahren hat auch ein Problem ans Tages- licht gebracht, das davor vielen Marktteil- nehmern entgangen sein dürfte. Lukrieren aktive Manager Faktorprämien wie Value, Size oder Momentum, dann verkaufen viele von ihnen den Investoren nicht ihre beson- deren Fähigkeiten als Fondsmanager (Skill) und somit Alpha, sondern schlicht und ein- fach Beta. Das erklärt auch, warum immer wieder Fondsmanager, die jahrelang besser als ihr Markt per- formten, plötzlich ans Fußende der Rankings rutschen. Wenn der Fak- tor, auf den sie – aus welchen Gründen auch immer – gesetzt ha- ben, nicht mehr funktioniert, sind die fetten Jahre vorbei. Echte Alpha- Manager würden im Idealfall nicht versuchen wollen, mit gutem Ti- ming von einem Faktor zum anderen zu wechseln, um Faktor-Betas abzugrasen. Das Thema ist vor allem deshalb heikel, weil sich die Industrie dieses Beta im Alpha- Mantel ebenso gut honorieren lässt wie „echtes“ Alpha. Allerdings dürfte das in Zukunft schwieriger werden, denn nachdem die Forschung das Phäno- men unter die Lupe genommen hat, werden auch immer mehr Investoren dafür sensibilisiert. Marliese Uhrig- Homburg, Inhaberin des Lehrstuhls für Financial Engineering und Deri- vate am Karlsruher Institut für Tech- nology (KIT), ihr wissenschaftlicher Mitarbeiter Marcel Müller und KIT- Student Tobias Rosenberger beschäf- tigten sich vor Kurzem in einer Stu- die mit der Frage, woran es eigent- lich liegt, dass Anleger bisher nicht kritischer waren. Eugene Fama und Kenneth French fanden in ihrer Arbeit „Luck versus Skill in the Cross-Section of Mutual Fund Returns“ aus dem Jahr 2010 im Schnitt negative risiko- adjustierte Renditen bei aktiv gemanagten Aktienfonds. Erklärbar wäre das damit, dass der durch- schnittliche Käufer aktiver Fonds bei der Quantifizierung des Risikos systematisch falschliegt. Wäre dies der Fall, müsste er zwangsläufig auch die Performance falsch bewerten – ob sie auf Alpha oder Beta zu- rückzuführen ist, wäre für ihn nicht feststell- bar. Und genau das ist der Fall, meinen die KIT-Wissenschaftler Uhrig-Homburg, Mül- ler und Rosenberger. In ihrer Analyse erwei- terten sie das von Berk und Green 2004 vor- geschlagene Modell um Investoren, die we- niger detaillierte Informationen besitzen als die Fondsmanager und daher außerstande sind, Risiken richtig zu quantifizieren. Dabei gelingt es dem Autorentrio zu zeigen, dass Investoren negative Überschussrenditen im Gleichgewichtszustand erhalten. Im Einklang mit dem Modell kann an- hand empirischer Daten demonstriert wer- den, dass das durchschnittliche Netto-Al- pha, gemessen am CAPM (Capital Asset Pricing Model), im Gleichgewichtszustand signifikant negativ ausfällt. Was die Defini- tion des Gleichgewichtszustands für einen spezifischen Fonds anbelangt, nehmen die Autoren nicht jeden beliebigen Zeitpunkt, wie das die Literatur in aller Regel tut, son- dern folgen Berk und Green. Sie unterstel- len, dass ein Investor durch Bayes’sches Lernen, eine Form des adaptiven Lernens bei Unsicherheit, Informationen über die Fähigkeiten des Fondsmanagers er- hält und sich dadurch die Größe des Fonds langsam einem langfristigen Gleichgewichtszustand annähert. Um diese Zustände zu finden und zu analysieren, stellen die Autoren einen neuen Weg zur Messung der Fonds- größe vor, indem sie die absolute Größe eines Fonds ins Verhältnis zu seiner durchschnittlichen Größe über die gesamte Beobachtungsperiode setzen. Dadurch wird nicht nur die Querschnittsvariation in der Größe zwischen den Fonds verringert, sondern dieser Ansatz erleichtert auch die Identifikation von Gleich- gewichtszuständen verschiedener Fonds zu verschiedenen Zeitpunk- ten. Aufbauend auf dieser Standardi- sierung können die Wissenschaftler Warum geben sich Investoren von aktiven Fonds mit negativen Überschussrenditen zufrieden? Und warum erhalten sie statt echtem Alpha oft nur Faktorprämien und somit falsches Alpha? FOTO : © GMF, K I T » Fehler bei der Bewertung des Fonds- risikos können im Gleichgewicht zu negativen Investoren-Alphas führen. « Prof. Dr. Marliese Uhrig-Homburg, Inhaberin des Lehrstuhls für Financial Engineering und Derivate, Karlsruher Institut für Technology Fake Alpha Analysiertes Fondsuniversum Nicht alle aktiven US-Aktien-Fonds offerieren die nötige Informationstiefe. Um in den Regressionsgleichungen als Fonds vorzukommen, sind umfassende Datensätze nötig, etwa auch zu Managementgebühren und Expense Ratios. Renditezahlen genügen nicht. Auffällig ist, dass es zwischen 1995 und 2005 einen steilen Anstieg der Fondsanzahl gab, während diese in der Folgedekade nahezu stagnierte. Quelle: Studie 500 1.000 1.500 2.000 0 1995 2000 2005 2010 2015 Anzahl der Fonds Fonds mit vorhandenen Renditen Fonds in der Regressionsrechnung