Institutional Money, Ausgabe 3 | 2020
O ft ist es nur ein undefinierba- res Gefühl, das viele Inves- toren beschleicht, wenn sie sehen, dass Smart-Beta-An- sätze in letzter Zeit nicht das Erwartete er- brachten – oder wenn sie mit ihresgleichen darüber philosophieren, wie lange Value ge- genüber Growth bereits das Nachsehen hat, und an der Value-Prämie, die neben Size, Momentum, Low Volatility, Profitabili- tät und Investition als wissenschaftlich abgesichert gilt, zu zweifeln beginnen. Smart-Beta-Indexentwickler und EDHEC-Tochter Scientific Beta hat na- turgemäß ein großes Interesse daran zu klären, warum es in den letzten Jahren zu teilweise enttäuschenden Entwicklun- gen kam. Schließlich waren per Jahres- ultimo 2019 fast 60 Milliarden US-Dol- lar, die Scientific-Beta-Indizes nachbilde- ten, investiert, was im Jahresabstand einem beachtlichen Zuwachs von 37 Prozent ent- spricht. So haben Daniel Aguet, Noël Amenc und Felix Goltz die Zeitspanne zwischen Juni 2016 und Juni 2019 unter die Lupe ge- nommen, um die Entwicklung zu verstehen. Sie fanden heraus, dass in den USA in die- sen drei Jahren gleich drei der sechs Long/ Short-Faktoren negativ performten, denn mit Size, Value und Momentum verlor man Geld, die Faktoren Low Volatility, Profitabi- lität und Investition hingegen lieferten positi- ve Erträge. Dabei entwickelten sich die Fak- toren Size, Value und Momentum allerdings weit schlechter, als es die historischen Daten erwarten ließen – und die Analysen von Scientific Beta reichen immerhin bis in den Juni 2002 zurück. Grundlegende Erkenntnis war, dass diese Zeithorizonte zu kurz grei- fen, um Aussagen über das Vorhandensein einer Risikoprämie treffen zu können. Nun legen Noël Amenc, Giovanni Bruno und Felix Goltz noch einmal nach und un- tersuchen, ob der vielfach geäußerte Ver- dacht, die Popularität von Smart Beta – und damit Crowding – würde den Ansätzen den Garaus bereiten und die gejagten Prämien verschwinden lassen, wissenschaftlich halt- bar ist. Das Problem beginnt schon mit der Frage der Definition: Was ist Crowding eigentlich, und wie misst man es korrekt? Die Grundidee hinter dem viel beschwore- nen Crowding-Risiko ist hingegen klar: Wenn viel Geld etwa in Momentum-Strate- gien fließt, könnte es sein, dass die Beloh- nung, die historisch gut dokumentiert ist, für die Übernahme dieses speziellen Risikos letztendlich verschwindet. Das Autorentrio geht in seiner aktuellen Untersuchung wie Bedenken, dass populär gewordene Smart-Beta-Strategien unter hohen Zuflüssen so stark leiden, dass die zugrunde liegenden Risikoprämien verschwinden, sind offensichtlich nicht gerechtfertigt. FOTO : © EDHEC , S K ROTOV | S TOCK . ADOB E . COM » Für ein Crowding-Risiko bei Smart-Beta-Strategien finden sich keine hinreichenden Belege. « Dr. Noël Amenc, Professor of Finance and der EDHEC Business School und Gründer-CEO von Scientific Beta, Nizza Gibt es ein Nachfrageproblem ? Irreführung Eine Stichprobe entscheidet, ob ein Small-Cap-Effekt nachweisbar ist oder nicht. Dargestellt ist die annualisierte Size-Faktor-Prämie über rollierende 15-jährige Zeiträume in den USA über 93,5 Jahre sowie die dazugehörigen t-Werte. Quelle: SciBeta -6 % -4 % -2 % 0 % 2 % 4 % 6 % 8 % 10 % 5 4 3 2 1 –3 –2 –1 0 Annualisierte Rendite Annualisierte Rendite t-Wert t-Werte 2019 2010 2000 1990 1980 1970 1960 1950 1941 104 N o. 3/2020 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S : SMAR T BE TA
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