Institutional Money, Ausgabe 4 | 2020

U m das Ziel einer benchmark- adjustierten Outperformance zu erreichen, hat ein Fonds- manager zwei Möglichkei- ten: Zum einen kann er durch Stockpicking von der Benchmark abweichen, indem er in mutmaßliche Outperformer-Aktien inves- tiert, zum anderen kann er bestimmten Fak- toren, die eine Risikoprämie erwarten las- sen, höher gewichten. Geht man davon aus, dass Value in der Zukunft eine höhere Risikoprämie zahlt, wird in Va- lue-Aktien umgeschichtet, erwartet man von Momentum eine Underperfor- mance, wird dieser Faktor konsequen- terweise geringer gewichtet. Wie sich eine solche vom Fondsma- nager bewusst veränderte Faktorge- wichtung langfristig auswirkt, ist Ge- genstand einer aktuellen Forschungs- arbeit, die 2020 publiziert wurde. Erstellt wurde sie von Manuel Ammann, Professor für Finanzen an der Universität St. Gallen und Direktor am Schweizerischen Institut für Banken und Finanzen, Sebastian Fi- scher, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität St. Gallen, sowie von Florian Weigert, Professor für Finanzrisikoma- nagement an der Universität Neuchâtel in der Schweiz. Die Finanzmarktforscher entwickelten dazu eine neue Kennzahl, mit deren Hil- fe man die Veränderung der Faktor-Ex- posures eines Fondsmanagers in umfas- sender Weise analysieren kann. Dabei gingen sie folgendermaßen vor: Zuerst schätzten sie für jede Woche das dyna- mische Exposure eines Fonds zu den Faktoren nach Carharts Vier-Faktor-Mo- dell. Dabei handelt es sich um die Fak- toren Markt, Size, Value und Momen- tum über einen rollierenden Zeithorizont von 156 Wochen, sprich drei Jahren, wobei sie einen Kalman-Filter und Kal- man-Glättungstechniken einsetzten. Ver- einfacht ausgedrückt, handelt es sich dabei um einen Filter zur Beseitigung von Rauschen, um Fehler aus Daten zu entfer- nen. Der Filter dient der Datenglättung. In einem zweiten Schritt maß das Autorentrio die Veränderung des Faktor-Exposures eines Fonds anhand der Volatilität der Factor-Loa- dings der einzelnen Faktoren während des Schätzzeitraums. Um das Gesamtniveau der Veränderung des Faktor-Exposures zu er- mitteln, wurde ein aggregierter Gesamtindi- kator für die Faktor-Exposure-Variation, kurz FEV genannt, berechnet, indem die Teilmessgrößen für Markt, Size, Value und Momentum standardisiert und Mittelwerte gebildet wurden. Die Autoren halten sich zugute, dass sie die Ersten sind, die solch einen umfassenden Ansatz verfolgen, der sich noch dazu konzeptionell stark von zu- standsabhängigen Markt-Timing-Messgrö- ßen unterscheidet, wie sie Jack Treynor und Kay Mazuy 1966 („Can mutual funds out- guess the market?“) und Roy Henriksson und Robert Merton 1981 („On Market Timing and Investment Performance. II. Statistical Procedures for Evaluating Fore- casting Skills“) vorstellten. Nun ging man daran zu untersuchen, ob Performanceunterschiede zwischen Fonds mit hoher Faktor-Exposure-Variation und Fonds mit niedriger FEV bestehen; getestet Faktor-Exposure. Mithilfe einer dynamischen Version des Vier-Faktor-Modells nach Carhart zeigen Kapitalmarktforscher, wie wichtig ein stabiles Faktor-Exposure für Fonds ist. Faktor-Exposure-Variation (FEV) im Zeitablauf Die Variation des Value-Faktors ist wesentlich höher als die der anderen Faktoren. Die FEV der Faktoren Markt, Size und Momentum ist relativ stabil, während die Variation des Value-Faktors wesentlich stärker schwankt. Insbesondere fallen zwei Spitzen auf: die erste in den Jahren vor der Finanz- und Wirtschaftskrise 2008/09 und die zweite nach 2013. Auswertung über alle untersuchten US-Aktienfonds zwischen 2000 und 2016. Quelle: Studie 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,3 % 0,4 % I 2016 I 2015 I 2014 I 2013 I 2012 I 2011 I 2010 I 2009 I 2008 I 2007 I 2006 I 2005 I 2004 I 2003 I 2002 I 2001 I Size-Faktor Value-Faktor Markt-Beta Momentum-Faktor Durchschnittliche Standardabweichung » Eine hohe Faktor-Exposure-Variation im Fonds geht mit künftiger Underperformance einher. « Prof. Dr. Manuel Ammann, Universität St. Gallen Teurer Wankelmut FOTO : © UN I V E R S I T Ä T S T. GA L L EN, I R K I NGWE R | S TOCK . ADOB E . COM 114 N o. 4/2020 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S | FAK TOR- E X POSUR E