Institutional Money, Ausgabe 3 | 2021

hensweise, die viele Menschen beim Tref- fen von Anlageentscheidungen an den Tag legen. Bill Sharpe veröffentlichte 1993 eine wegweisende Arbeit, die hier relevant ist. Sie legte dar, dass auf Basis von einfachen und sinnvollen Annahmen das aktive Inves- tieren ein Negativsummenspiel ist. Wenn ich als Investor ein passives, dem Gesamt- markt entsprechendes Portfolio halte, so muss die Gesamtheit der Portfolios aller an- deren Anleger auch dem Marktportfolio ent- sprechen. Daraus folgt, dass meine Rendite vor Kosten der aggregierten Rendite vor Kosten aller anderen Investoren entsprechen muss. Da jedoch die Gesamtheit aller ande- ren Anleger zahlreiche aktive Investoren be- inhaltet – die untereinander bestimmte Wet- ten abschließen – sind die Kosten per inves- tiertem Dollar für die anderen Investoren höher als meine Kosten, und folglich ist ihre aggregierte Rendite nach Kosten geringer als meine. Dies bedeutet, dass Smart Beta Anlegern helfen kann, ihre Risiko-Rendite- Tradeoffs zu verbessern. Doch kann es nicht die Rendite nach Kosten für den durch- schnittlichen aktiven Investor über die Ren- dite nach Kosten eines passiven Investors hinweg erhöhen, der das Marktportfolio hält. Es sei denn, irgendeine Form von Ma- gie ist am Werk. Können Sie anhand eines anschaulichen Beispiels erläutern, was Sie genau meinen? Kenneth French: Nehmen Sie zum Beispiel die Value-Prämie und den Buchwert-Effekt, die Eugene Fama und ich im vergangenen Jahr in einem gemeinsamen Aufsatz unter- sucht haben. Für unsere 1992 veröffentlich- te Arbeit hatten wir Datensätze über einen Zeitraum von Juli 1963 bis Juni 1990 ver- wendet, also 28 Jahre an sogenannten In- Sample-Daten. Im vergangenen Jahr haben wir untersucht, wie sich die realisierte Va- lue-Prämie während der vergangenen 28 Jahre in den sogenannten Out-of-Sample- Daten entwickelt hat und haben entspre- chend den Datenzeitraum zwischen Juli 1990 und Juni 2017 untersucht. Die durch- schnittliche realisierte Value Prämie in den 28 Out-of-Sample-Jahren ist deutlich nied- riger als die durchschnittliche realisierte Prämie in den 28 ursprünglich untersuchten In-Sample-Jahren. Was einen einigermaßen aufmerksamen Be- obachter doch kaum verwundern kann an- gesichts der Tatsache, dass der klassische Value-Faktor schon seit geraumer Zeit nicht mehr funktioniert. Kenneth French: Natürlich, aber jetzt kommt der wirklich interessante Punkt: Die Volati- lität in den Daten ist so hoch, dass die ge- ringere realisierte Out-of-Sample Rendite es uns nicht erlaubt, zu sagen, ob die erwartete Rendite im In-Sample-Zeitraum im Ver- gleich zur Out-of-Sample-Periode gefallen ist. Allerdings können wir auch nicht sagen, dass die erwartete Out-of-Sample-Rendite von Null verschieden ist. Trotz des langen Zeitraums von 28 Jahren an Out-of-Sample- Daten können wir nicht sagen, dass die er- wartete Value-Prämie gesunken ist und auch nicht, ob sie noch immer positiv ist. Das Problem ist der enorm hohe Anteil des „Rauschens“ in den Daten. Aber was genau sagt uns das eigentlich aus Ihrer Sicht? Kenneth French: Dazu müssen wir einen Schritt zurückgehen und uns vergegenwär- tigen, dass realisierte Investmentrenditen zwei Komponenten haben: die ex ante zu erwartende Rendite und einen unerwarteten » Smart Beta bietet Anlegern einen Weg, auf ei- ne organisierte Art und Weise über Renditen und Risiken in ihren Portfolios nachzudenken und zwi- schen diesen abzuwägen. « Kenneth French, Dartmouth College 44 N o. 3/2021 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S | PROF. K ENNE TH F R ENCH | DAR TMOUTH COL L EGE FOTO: © KATHY TARANTOLA