Institutional Money, Ausgabe 2 | 2020

das ursprüngliche Signal abschwächt. Ein gutes Beispiel dafür ist Value: Hier führen hohe Kapitalzuflüsse zwar auch zu einer kurzfristigen Outperformance, allerdings nehmen dabei die fundamentalen Bewer- tungsdifferenzen immer weiter ab, was den Anwendern der Strategie ein Signal für das Abebben der erwarteten Prämie gibt (siehe Grafik „Konvergenzprämien“) . In der Folge nimmt der Portfolioumschlag zu – die Anwender der Strategie allokieren also zunehmend aus den entsprechenden Titeln heraus in neue Bewertungsdifferenzen. Dieser Prozess kann gerade bei hohen Zuflüssen nachhaltig sein, da er einer anti- zyklischen, stabilisierenden Dynamik folgt. Der Studienautor weist darauf hin, dass ein starkes Crowding in Konvergenzprä- mien langfristig dazu führen kann, dass sich die Bewertungen in der Querschnitts- betrachtung auf ähnlichem Niveau ein- pendeln. Allerdings ist es auch möglich, dass die stärksten und schwächsten Kon- vergenztitel infolge ihrer Kursveränderun- gen auf Seite der Divergenzprämien auftau- chen und sich dann vom fundamentalen Anker wegentwickeln. Hieraus könnte letztlich ein Konvergenz-Divergenz-Zyklus resultieren. Untersuchungsmethodik In der Studie wurden Aktien (Global Developed Markets im Zeitraum September 2004 bis Mai 2018), Rohstoffe (S&P GSCI Mitglieder im Zeitraum Januar 1999 bis Mai 2018) und Währungen (26 verschiede- ne Paare aus Developed und Emerging Markets im Zeitraum Januar 2000 bis Mai 2018) betrachtet. Dabei untersuchte der Autor für Aktien die Faktoren Value (Kurs- Buchwert-Verhältnis), Size (Market Cap), Momentum (zwölf Monate), Quality (Re- turn on Assets) und Low Beta (vs. MSCI World). Bei Rohstoffen lag der Fokus auf dem Faktor Momentum (zwölf Monate) und bei Währungen auf Value (Kaufkraftpa- rität) und Momentum (zwölf Monate). Alle Faktoren wurden als Long-Short-Variante konstruiert, bei Aktien als Dezile und im Fall von Rohstoffen und Währungen auf- grund des kleineren Universums als Terzile. Zur Messung der Crowding-Stärke ver- wendet der Autor paarweise Korrelationen faktorbereinigter Renditen. Diese berechnet er auf wöchentlicher Basis für Titel der jeweils gleichen Peergroup, also innerhalb der entsprechenden faktorspezifischen Long- und Short-Portfolios. Hinter diesem Proxy-Maß für das Crowding steckt die Annahme, dass synchrone Kapitalflüsse einer großen Gruppe von Marktteilnehmern mit ähnlichen Anlageprämissen zu höheren Korrelationen der entsprechenden Werte führen sollten. Baltas verweist auch auf frühere Studien, aus denen hervorging, dass Der Begriff „Herdenverhalten“ löst bei erfahrenen Investoren im Regelfall eine Abwehrhaltung aus. Wer die Ergebnisse der Verhaltensökonomie kennt, unterstellt fast automatisch, dass zu hohe Zuflüsse in Assetklassen oder Strategien gefährliche Fehlbewertungen verursachen. Nick Baltas’ Arbeit zeigt, dass dies nicht unter allen Umständen so sein muss. N o. 2/2020 | www.institutional-money.com 133 T H E O R I E & P R A X I S : HE RDENVE RHA LT EN