Institutional Money, Ausgabe 3 | 2020

tenz und Ausmaß des Backfill Bias ermit- telt, indem das annualisierte Netto-Alpha der einzelnen Separate Accounts auf ver- schiedene Dummy-Variablen regressiert wird. Die Variable Backfill etwa nimmt bei einem „ja“ den Wert eins an, ansonsten jenen von null. Ähnlich verhält es sich bei den Variablen „Befüllung vor Februar 2010“, „Hinzufügung 2007 bis 2009“, „Hinzufügung Januar 2010“ und „Hinzufü- gung nach Januar 2010“. Be den drei Letzteren nimmt die Dummy-Variable den Wert von eins an, wenn der Separate Account in diesem spezifischen Zeitfens- ter hinzugefügt wurde. Auch Stil- sowie jahr- und monatsfixe Effekte wurden be- rücksichtigt. Dazu blieben alle Renditen vor Juli 2007 außer Ansatz, da sie nach- träglich eingetragen wurden. Verwendet wurde für jeden Separate Account das Sieben-Faktor-Modell von Cremers, Pe- tajisto und Zitzewitz (CPZ7), das auch auf die vier Faktoren Markt, Size, Value und Momentum abstellt, dabei aber das klassi- sche Carhart-Vier-Faktor-Modell insofern korrigiert, als dieses einen inhärenten Large Cap Bias und einen Anti Small Cap Bias aufweist. Der Clou dieses Set-ups: Es findet sich kein Backfill Bias. Untersucht man jedoch einzelne Zeitfenster auf Backfill Biases (Spalte (2) der Tabelle), dann ergibt sich ein anderes Bild. Vor dem Februar 2010 ist nämlich der Backfill Bias sehr stark und signifikant, das annualisierte Alpha ist um 3,04 Prozent höher und dazu mit einem t-Wert von 3,52 statistisch signi- fikant, während in allen anderen Perioden die Alphadifferenz nur 0,64 Prozent beträgt und insignifikant ist. Spalte (3) zeigt, dass ein signifikanter Backfill Bias nur bei Sepa- rate Accounts auftritt, die nach dem Januar 2010 hinzugekommen sind. Verwendet man Renditen, die um die Minimum-Active-Share-Benchmark adjus- tiert sind, kommt man zum gleichen Schluss: Der Backfill Bias ist hauptsächlich auf jene Separate Accounts beschränkt, die spät in die Datenbank eingetreten sind. Daher eliminiert das Autorentrio jene nach- träglich ausgefüllten Renditen jener Sepa- rate Accounts, die nach dem Januar 2010 dazugestoßen sind. Das betrifft nur 2,3 Pro- zent aller Accounts. Gearbeitet wurde daher mit einer adaptierten Stichprobe von Juli 2007 bis inklusive Juni 2016 mit 1.602 Monatsrenditebeobachtungen im Monats- schnitt. Ergebnisse Eine Sortierung nach dem Active Share ohne zusätzliche Bedingungen sei sinnlos, merkte Cremers schon 2017 an, da ein Manager keine besonderen Management- fähigkeiten aufweisen muss, um eine hohe Abweichung zur Benchmark zu bewerk- stelligen. Jedoch braucht ein Manager sehr wohl Talent, um es auf längere Sicht zu schaffen, Outperformance in einem Port- folio mit hohemActive Share zu generieren. Daher müssen die Autoren den Nutzen des Active Share unter der Bedingung der Vergangenheitsperformance prüfen. Wenn die Vergangenheitsperformance zumindest teilweise Management Skill widerspiegelt und dieser Skill nachhaltig vorhanden ist, würde man annehmen, dass Portfolios mit einem hohen Active Share und einer starken Performance in der Vergangenheit auch in der Zukunft stark performen werden. Wenn man also diese Bedingung der starken Per- formance in der Vergangenheit in die Un- tersuchung einführt, zeigt sich, dass das Portfolio der Separate Accounts auch in der Zukunft gut performt. Ohne diese Zusatz- bedingung zeigt das Portfolio der Separate Accounts im Topquintil, das aufgrund der Vergangenheitsperformance gebildet wird, in der Folgezeit ein nicht signifikantes Al- pha – der t-Wert liegt bei bloß 0,53 – von lediglich 25 Basispunkten. Jenes Portfolio hingegen, das sich aus dem Topquintil des Active Share und dem Topquintil der Ver- gangenheitsperformance zusammensetzt, zeigt ein annualisiertes Alpha von 1,48 Pro- zent mit einer gewissen Signifikanz (t-Wert: 1,86). Dieses Ergebnis legt die Vermutung nahe, dass eine gute Vergangenheitsper- formance allein nicht für die Erzielung einer nachfolgenden Outperformance ausreicht – ein Manager muss auch hoch aktiv sein. In anderen Worten, die wichtigste Erkenntnis der vorliegenden Arbeit ist, dass es starke Belege dafür gibt, dass eine nachhaltig star- FOTO : © UN I V. DAY TON » Die Prognosegüte des Active Share ist, isoliert betrachtet, begrenzt. « Jon A. Fulkerson, Assistant Professor of Finance an der University of Dayton, Ohio Verhältnis zwischen Backfill und Performance Anhand des Sieben-Faktor-Alphas lässt sich kein Backfill (nachträgliche Befüllung mit Renditen) Bias nachweisen. Abhängige Variable Netto-Sieben-Faktor-Alpha Benchmarkadjustierte Rendite netto (1) (2) (3) (4) (5) (6) Backfill 0,44 3,04 0,49 1,01 (nachträgl. Renditeeinträge) [0,83] [3,52] [1,75] [2,25] Backfill x Konto -3,68 0,74 vor Februar 2010 [-3,57] [-1,30] Backfill x neue Konten -0,85 -0,78 2007–09 [-1,37] [-1,66] Backfill x neue Konten -0,35 0,22 im Januar 2010 [-0,64] [0,61] Backfill x neue Konten 2,36 1,51 nach Januar 2010 [3,20] [4,36] Stil x Jahr-Monat Fixe Effekte Ja Ja Ja Ja Ja Ja Beobachtungen 68.668 68.668 68.668 113.381 113.381 113.381 Bestimmtheitsmaß R² 13,4 % 13,4 % 13,4 % 13,1 % 13,1 % 13,2 % Die nachträglich ausgefüllten Renditen weisen ein annualisiertes Alpha von 0,44 Prozent gegenüber den gleich gemeldeten Renditen auf, doch ist diese Differenz statistisch nicht signifikant, wie man anhand des t-Werts von 0,83 sehen kann. Es lässt sich daher kein Backfill Bias in Spalte (1) nachweisen. t-Werte in Klammern. Quelle: Studie 114 N o. 3/2020 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S : AK T I VE S MANAGEMENT