Institutional Money, Ausgabe 3 | 2021

„Wettbewerb“ als auch „Qualität“ definiert werden. Bei Ersterem bedienen sich die Autoren des klassischen Herfindahl-Hirsch- man Index (HHI). Dieser weist bei null ein Monopol ohne jegliche Art von Konkurrenz und bei eins einen vollkommen freien Markt aus. Die Autoren haben die Methode nur insofern abgeändert, als sie das jeweili- ge Messergebnis von eins abgezogen haben – die Formel zur Konkurrenz sieht dann so aus: Comp = 1 – HHI. Dadurch steigt der Index bei steigendem Wettbewerb, was im vorliegenden Fall die Interpretation der Resultate erleichtert. Die wesentlichen Peergroups, für die der Wettbewerb gemessen wird, entnehmen die Autoren den Bloomberg Industry Sub- groups wie zum Beispiel Telekom, Emer- ging Market Equity oder aber auch Asset- Backed Securities. Diese Einteilung könnte als oberflächlich eingeschätzt werden, wes- halb die Autoren einen Robustheitstest nachreichen, mit dem sie die Korrelationen innerhalb der Subgruppen messen. Dies ge- schieht auf täglicher Basis und für jedes Jahr. Weist ein ETF zu den anderen Mitglie- dern der Subgruppe eine geringere Korre- lation als 0,90 auf, wird er eliminiert. Die Resultate der so entstehenden – deutlich kleineren – Kontrollgruppen sind denen der Gesamtgruppe „in überwältigendem Maße ähnlich, was den Schluss zulässt, dass un- sere Definition der Wettbewerbsgruppen va- lide ist“, so Kharma. Qualitätskriterien Die Qualität des Marktes machen die Autoren an drei Kriterien fest: am täglichen durchschnittlichen Bid-Ask Spread, an der Liquidität und der Umschlagshäufigkeit. Die zugrunde liegenden Daten wurden den Datenbanken von „Trades and Quotes“ so- wie Bloomberg entnommen. Der Spread ist dabei selbsterklärend. In Fünf-Minuten-In- tervallen werden die Differenzen zwischen den jeweils höchsten Kauf- und den nied- rigsten Verkaufsangeboten gemessen. „Ein hoher Bid-Ask Spread lässt auf Illiquidität schließen. Erhöht der Wettbewerb die Qua- lität des Marktes, ist also von einer negati- ven Korrelation zwischen Wettbewerb und Spread auszugehen“, erklärt Kharma. Die Illiquidität selbst messen die Autoren anhand der Methode von Yakov Amihud aus dem Jahr 2002, wonach der tägliche Ertrag eines Papiers mit dem Volumen und dem Schlusspreis ins Verhältnis gesetzt wird. „Der Einfluss des Preises stellt im Vergleich zu anderen niedrigfrequenten Ma- ßen einen hervorragenden Indikator für Illi- quidität dar“, begründen die Autoren die Wahl des Amihud-Ansatzes. Wirkt sich mehr Wettbewerb also positiv auf die Qua- lität des Marktes aus, so ist laut Eugster „ein inverses Verhältnis zwischen Wettbewerb und Illiquidität zu erwarten“. Das dritte und abschließende Kriterium, die Umschlags- häufigkeit, ergibt sich aus dem Verhältnis zwischen täglichem Handelsvolumen und der Anzahl der Papiere, die am Ende des Tages noch ausständig sind. Die Autoren logarithmieren nun zum bes- seren Vergleich die Ergebnisse, wodurch ein interessanter erster Blick auf die qualitative Wo es auf die Größe ankommt ETF-Qualitätskriterien werden auf ihr Wechselspiel zur Größe (Size) des Fonds und Konkurrenz im Markt untersucht. 1 2 3 4 5 6 Abhängige Variable Spread Illiquidität Turnover 1 Spread Illiquidität Turnover 1 Ohne Größen-Dezile Mit Größen-Dezilen Konkurrenz -0,3440*** -1,2956*** 0,4192*** -0,3283*** -1,2003*** 0,3628*** (0,00) (0,01) (0,01) (0,010) (0,01) (0,01) Konkurrenz x Dezil 1 0,4209 *** 1,0616*** 0,0078 (0,01) (0,02) (0,01) Konkurrenz x Dezil 2 0,2501*** 0,9008*** 0,0065 (0,01) (0,02) (0,01) Konkurrenz x Dezil 3 0,1914*** 0,6789*** 0,0899*** (0,01) (0,02) (0,01) … … … … Konkurrenz x Dezil 8 -0,0576*** -0,2316*** 0,2451*** (0,01) (0,02) (0,01) Konkurrenz x Dezil 9 -0,0835*** -0,5003*** 0,3449*** (0,01) (0,02) (0,01) Konkurrenz x Dezil 10 -0,1385*** -0,5857** 0,0922*** (0,01) (0,02) (0,01) Dezil 1 0,4843*** 2,0273*** 0,9509*** (0,00) (0,01) (0,01) Dezil 10 -0,2725*** -1,9985*** -0,2133*** (0,00) (0,01) (0,01) Anz.d. Beobachtungen 2'353'558 2'305'050 2'353'828 2'353'558 2'305'050 2'353'828 R 2 Bestimmtheitsmaß 0,77 0,72 0,57 0,78 0,75 0,58 Klärt man mittels Regression den Zusammenhang zwischen den ETF-Qualitätskriterien Spread, (inverse) Illiquidität und Umschlagshäufigkeit (Turnover) sowie Größe der einzelnen ETFs ab, so wird aus den Ergebnissen der Spalten 1–3 klar, dass über das gesamte Sample ein negativer Zusammenhang zwischen Konkurrenz und Spread sowie Illiquidität, aber ein positiver Zusammenhang zwischen Konkurrenz und Umschlagshäufigkeit besteht. Aus den Spalten 4–5 ist ersichtlich, dass diese Qualitätsverbesserung für kleine ETFs nicht besteht. Hier steigen Spreads und Illiquidität mit der Konkurrenz – man kann von Kannibalisierungseffekten sprechen. Große ETFs profitieren hingegen deutlich von Neuzu- gängen und der dadurch ausgelösten Marktbelebung. 1 Umschlagshäufigkeit | ***/**/* Konfidenzniveau respektive 99/95/90 Prozent | Quelle: Studie » Auf große ETFs mit hoher Markttiefe hat ver- stärkter Wettbewerb positive Effekte, während bei kleineren Produkten das Gegenteil der Fall ist. « Céline Kharma, Universität St. Gallen 90 N o. 3/2021 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S | E T F - KONKURR ENZ