Institutional Money, Ausgabe 3 | 2017

dann traden, wenn sie einen positiven risi- koadjustierten Ertrag erwarten. Risikoprä- mien hingegen haben einen negativen Ef- fekt auf True Alpha, wenn sie signifikant sind, mit Ausnahme der Momentum-Risiko- prämie beim Morningstar-True-Alpha. Fake Alpha Die Ergebnisse der Regressionsrechnun- gen für Fake Alpha als abhängige Variable zeigt die Tabelle „Fake Alpha fällt mit der Fondsgröße“ . In jeder Modellspezifikation ist die Fondsgröße signifikant negativ mit Fake Alpha korreliert. Dabei nehmen die Regressionskoeffizienten Werte zwischen – 0,10 und –0,03 an, während die t-Werte zwischen –6,42 und –2,08 schwanken. Bei- spielsweise im Fall des Carhart Fake Alphas über alle Fonds (Spalte 4) bedeutet der Stei- gungskoeffizient von minus 0,06, dass bei einem Anstieg des standardisierten Fonds- vermögens von null auf 100 Prozent das monatliche Fake Alpha um sechs Basis- punkte pro Monat fällt. Auch das Ergebnis steht im Einklang mit der These, dass eine negative Beziehung zwischen Fake Alpha und der Fondsgröße besteht. Die Relation Fake Alpha zu Größe der aktiven Asset-Ma- nagement-Industrie ist nur im Fall des Carhart Fake Alpha signifikant positiv. Wirtschaftlich bedeutet das, dass im Fall eines einpro- zentigen Anstiegs der Assets der aktiven Fondsindustrie das durchschnittliche Fake Alpha um acht Basispunkte pro Monat zunimmt. Wie die Tabelle „Summarische Statistik“ zeigt, hat die In- dustriegröße eine Standard- abweichung von 1,63 Pro- zent, sodass eine Erhöhung des Asset-Management-In- dustrie-Volumens um eine Standardabweichung eine durchschnittliche Steigerung des Fake Alphas nach Car- hart um 13 Basispunkte be- deutet. Zu beobachten ist des Weiteren eine generell positive Beziehung zwi- schen Industriegröße und al- len Fake-Alpha-Spezifika- tionen, während die Bezie- hung zwischen Industrie- größe und True Alphas eher negativ ist (ver- gleiche Tabelle „Wovon CAPM- und True Alphas abhängen“). Das Fondsalter ist negativ mit Fake Alpha korreliert, ähnlich den Fällen der Beziehung zwischen CAPM- und True Alphas sowie dem Fondsalter, doch nur im Fall des Fake Alpha ist keine Signifikanz gegeben. Auch eine signifikante Relation zwischen Fake Alpha und den Managementgebühren sucht man vergeblich. Der Portfolioumschlag und Fake Alpha stehen in einer positiven, wenn- gleich im Fall des Morningstar-Fake-Alpha nicht signifikanten Beziehung. Das könne man wiederum als Hinweis interpretieren, so die Autoren, dass Fondsmanager nur dann Veränderungen im Portfolio vorneh- men, wenn sie eine positive Bruttorendite daraus erwarten. Die Risikoprämien sind generell signifikant positiv mit Fake Alpha korreliert, was plausibel erscheint, denn wenn sich die Faktorexposures zu den Stil- prämien nicht ändern, bedeutet das den- noch, dass dieses Faktorexposure direkt zu höheren Fake Alphas führt. Nichtsdestotrotz beobachtet das Autorentrio gegen jede Er- wartung eine signifikant negative Bezie- hung zwischen der Momentum-Prämie und dem Morningstar-Fake-Alpha. Laut den Verfassern der Studie deute das daraufhin, dass die Morningstar-Benchmark Schwie- rigkeiten dabei hat, Veränderungen im Risi- kofaktor-Exposure einzufangen. Operationale Kosten Die Regressionsresultate liegen hier auf der Linie der Alpha-Regressionen. Die Auto- ren beobachten eine signifikant negative Be- ziehung zwischen Fondsgröße und operatio- nalen Kosten. Die Höhe des Regressions- koeffizienten suggeriert, dass bei einer Stei- gerung des standardisierten Fondsvolumens von null auf 100 Prozent die operationalen Kosten um einen Basispunkt pro Monat zu- rückgehen. Die signifikant positive Relation zwischen der Asset-Management-Industrie- Größe und den operationalen Kosten ist zwar relativ klein, bedeutet aber doch, dass eine Erhöhung der Assets der Industrie um eine Standardabweichung zu einer Steige- rung der operationalen Kosten von 23 Ba- sispunkten pro Monat führt. Das deckt sich mit dem Narrativ, dass verstärkter Wettbe- werb unter aktiven Managern höhere Kosten der Alpha-Generierung bedeutet. Vergleicht man die Steigungskoeffizien- ten von True und Fake Alphas, so sieht man, dass die Beziehung zwischen den Risikoprä- mien und den True Alphas eher insignifikant und nega- tiv ist, während jene zwi- schen Risikoprämien und Fake Alphas positiv ausfällt. Nimmt man beides zusam- men, kann man das wie folgt interpretieren: Fonds- manager betrachten Alpha- und Faktorstrategien als Substitute. Wird das Faktor- exposure erhöht, erhöhen sich auch die Vorteile aus diesen Strategien, abzulesen an den positiven Risikoprä- mien-Koeffizienten der Ta- belle „Fake Alpha fällt mit der Fondsgröße“ . Deshalb fokussieren sich Manager dann weniger auf den akti- ven Part, und True Alpha geht zurück. Das entspricht den negativen Risikoprä- mien-Koeffizienten der Ta- belle „Wovon CAPM- und True Alphas abhängen“. 108 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 Fake Alpha fällt mit der Fondsgröße In allen Modellen ist die Fondsgröße signifikant negativ mit Fake Alpha korreliert. Fake Alpha FF3 Fake Alpha CH4 Fake Alpha MS (1) (2) (3) (4) (5) (6) Std. Size –0,10 –0,08 –0,08 –0,06 –0,04 –0,03 (–6,42) (–5,51) (–5,42) (–4,35) (–2,65) (–2,08) Ind. Size 3,89 4,42 7,86 8,28 4,21 4,77 (1,21) (1,38) (2,25) (2,40) (0,95) (1,09) Age –0,03 –0,02 –0,03 –0,03 –0,03 –0,01 (–0,78) (–0,81) (–0,77) (–1,02) (–0,56) (–0,48) Mngt. Fee 6,68 –0,83 3,65 –0,03 –5,06 –4,63 (1,14) (–0,10) (0,63) (–0,003) (–0,79) (–0,47) Turn. Ratio 0,03 0,02 0,04 0,03 0,01 0,01 (2,25) (2,06) (2,82) (2,50) (1,38) (1,11) HML prem. 4,02 3,53 4,16 3,73 2,32 2,04 (2,61) (2,21) (3,06) (2,65) (1,17) (1,03) SMB prem. 13,47 12,70 12,52 11,66 13,09 12,71 (7,58) (7,19) (6,79) (6,39) (5,70) (5,62) MOM prem. 0,81 1,04 2,16 2,63 –2,48 –2,18 (1,13) (1,48) (2,54) (3,00) (–2,63) (–2,36) Excl. Age < 4 no yes no yes no yes Observations 292.836 242.716 292.836 242.716 289.256 239.376 Adjusted R 2 0,09 0,08 0,07 0,06 0,06 0,05 Im Fall des Carhart Fake Alphas über alle Fonds (Spalte 4) bedeutet der Steigungskoeffizient von minus 0,06, dass bei einem Anstieg des standardisierten Fondsvermögens von null auf 100 Prozent das monatliche Fake Alpha um sechs Basispunkte pro Monat zurückgeht. Quelle: Studie