Institutional Money, Ausgabe 2 | 2019

T rotz 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 flie- ßen. Allem Anschein nach glauben die meisten Anleger und ihre Consultants nach wie vor daran, dass aktives Ma- nagement Mehrwert schaffen kann. Es mag auch daran liegen, dass es manchem schwer fällt, die infolge der Kosten „garantierte“ Underper- formance von Indexprodukten zu akzeptieren. Fest steht jedoch, dass jeder Investor, der aktive Ansätze wählt, auf der Suche nach Produk- ten ist, deren Chancen, ihre Bench- mark zu schlagen, gut sind. Dass es dafür niemals eine hundertprozentig zuver- lässige Methode geben wird, ist klar, denn dies wäre nur möglich, wenn die Zukunft bereits feststünde, was nach aktuellem Wis- sensstand nicht der Fall ist. Gelän- ge es doch, wären die betreffenden Fonds bald so teuer, dass eben kei- ne Outperformance mehr möglich wäre. Wer daher Indikatoren mit Prognosewert für Fonds sucht, be- schäftigt sich mit der Frage von Wahrscheinlichkeiten. Und auf die- se 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 Perfor- mance, darüber hinaus wurden aber auch andere Kenngrößen untersucht. Um zu eva- luieren, 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-Port- folios wurde dann über das Folgejahr beob- achtet und am Jahresende gemäß des Werts des Indikators ein neues Ranking vorge- nommen. Nach diesem Schema wurde Jahr für Jahr verfahren. Dadurch ergaben sich schlussendlich Zeitreihen monatlicher Port- foliorenditen für den gesamten Untersu- chungszeitraum. Die Aussagekraft dieser Analyse wurde anhand des durchschnittlichen benchmark- adjustierten Ertrags nach Kosten jedes Port- foliodezils ermittelt. Weiters wurden das Alpha und seine Signifikanz (t- Wert) für jedes Portfoliodezil so- wohl 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 Momen- tum) berechnet. Im ersten Schritt untersuchten die Studienautoren die Aussage- kraft der historischen Wertent- wicklung. 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“ zugeord- net. Auf Basis dieser Einteilung war die Zuordnung passender Benchmarks möglich. Bei der Ana- lyse der Anlageergebnisse wurden 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. Kaum positive Persistenz Überschuss des Vorjahres schwacher Indikator für gute Renditen im Folgejahr Das erste Dezil im Folgejahr erreicht eine durchschnittliche benchmarkadjus- tierte Outperformance von 0,32 Prozent pro Jahr. Die folgenden acht Dezile wei- sen eine kaum von null unterscheidbare Out- beziehungsweise Underperformance auf, während das letzte Dezil im Schnitt eine Underperformance im Folgejahr von 1,09 Prozent pro Jahr bringt. Die 20 schlechtesten Fonds zeigen im Schnitt eine Underperformance von 4,08 Prozent. Zeitraum: 2000–2017. Quelle: Studie -5 % -4 % -3 % -2 % -1 % 0 % 1 % Bottom 20 Dezil 10 Dezil 9 Dezil 8 Dezil 7 Dezil 6 Dezil 5 Dezil 4 Dezil 3 Dezil 2 Dezil 1 Top 20 Outperformance p.a. Benchmarkadjustierte Renditen Trendkurve der benchmarkadjustierten Renditen I FOTO : © GMF, R AV I L S AY F U L L I N | S TOCK . ADOB E . COM » Leider besitzen nur die wenigsten Indikatoren eine Prognosegüte für die künftige Fondsperformance. « Andrew Clare, Professor of Asset Management an der Cass Business School, City University of London Kompass suche 118 N o. 2/2019 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S : P E R FORMANC E I ND I KATOR EN