Institutional Money, Ausgabe 3 | 2022

Wenig überraschende Übergewichtung Fondsmanager mit ausländischen Wurzeln gewichten Heimataktien signifikant über. D ie Tabelle zeigt die Ergebnisse unterschiedlicher OLS-Schätzungen (Anwendung der Methode der kleinsten Quadrate) auf Basis der folgen- den Regressiongleichung: ω i,c,t = βMgrHmCountry i,c,t + δMorningstarBMWt i,c,t + Г′Controls i,c,t ϵ i,c,t ω i,c,t ist dabei die abhängige Variable. Sie steht für das Gewicht der Firmen im Fonds i im Monat t mit Hauptsitz im Land c . MgrHmCountry i,c,t ist eine Dummy- Variable, die den Wert 1 annimmt, wenn der Manager des Fonds i im Monat t aus dem Land c stammt, und ansonsten den Wert 0 annimmt. MorningstarBMWt i,c,t entspricht der durchschnittlichen Gewich- tung des Landes c in allen Fonds der- selben Morningstar-Fondskategorie wie Fonds i während des Monats t . Г′Con- trols i,c,t steht für einen Vektor von Kon- trollvariablen. Die Stichprobe inkludiert 2.421.400 monatliche Fonds-Länder-Be- obachtungen und deckt 1.677 Fonds ab. MFHQCountry i,c,t ist eine Dummy-Vari- able, die den Wert 1 annimmt, wenn der Asset Manager des Fonds i seinen Sitz in Land c im Monat t hat, ansonsten ist der Wert 0 (siehe Tabelle „Klarer Befund“) . Wenn Fondsmanager das Heimatland ihrer Wurzeln im Non-US-Portfolio übergewich- ten, sollte das β in der Re- gressionsgleichung positiv und statistisch signifikant sein. In Spalte 1 werden nur MgrHmCountry und eine Konstante in die Regression einbezogen. Die Summe von MgrHmCountry und dem Intercept (entspricht dem y- Achsenabschnitt bei der linea- ren Regression) entspricht der durchschnittlichen Gewichtung des Nicht-US-Portfolios, das ein Fondsmanager im Land seiner Vorfahren anlegt. Die Autoren schätzen, dass im Durchschnitt 7,81 Prozent der Non-US-Portfolios von Invest- mentfonds in Unternehmen mit Hauptsitz im ursprüngli- chen Herkunftsland des Managers inves- tiert sind. Dieser Wert errechnet sich als Summe aus dem Wert des Intercept von 2,37 und dem Wert der Variablen MgrHmCountry von 5,44. Weitere Regressionsvarianten Durch Hinzufügen der Variable Mor- ningstarBMW t in Spalte 2 kontrolliert man die Ergebnisse im Hinblick auf die durchschnittliche Portfoliogewichtung des bestimmten Landes innerhalb der be- treffenden Morningstar-Kategorie. Der MorningstarBMWt -Koeffizient ist 1 und hoch signifikant. Bei Einbeziehung dieser Benchmark wird der Intercept statistisch nicht mehr von 0 zu unterscheiden sein, und man kann einen Großteil der Schwankungen der Portfoliogewichte der Fonds erklären. Dieses Ergebnis bestätigt, dass die richtige Benchmark verwendet wird. Der (geschätzte) Koeffizient für MgrHmCountry schrumpft auf 1,32, bleibt aber auf dem 99-%-Konfidenz- niveau signifikant. Innerhalb der Nicht-US- Portfolios der Fonds übergewichtet der durchschnittliche Fondsmanager Aktien aus seinem Herkunftsland um 132 Basis- punkte (bps) im Vergleich zu anderen Ma- nagern, die Fonds in derselben Morning- star-Kategorie verwalten. Zusammenge- nommen zeigen die Spalten 1 und 2, dass die erwartete Ländergewichtung ohne Home Bias 6,49 Prozent (i.e. 7,81 Prozent – 1,32 Prozent) beträgt, was be- deutet, dass der durchschnittliche Fonds- manager sein Herkunftsland um 20,34 Prozent (=132/649) übergewichtet. Finessen Obwohl sich die Autoren auf in den USA domizilierte Fonds konzentrieren, haben nicht alle Fondsgesellschaften ihren Hauptsitz in den USA. Wenn Fondsgesell- schaften mit größerer Wahrscheinlichkeit Manager einstellen, die dem Hauptsitz der Fondsgesellschaft kulturell nahe ste- hen, könnte ein Teil der Übergewichtung des angestammten Heimatlandes auf die Präferenz lokaler Aktien zurückzuführen sein, wie Coval und Moskowitz 1999 in „Home Bias at Home: Equity Preference in Domestic Portfolios“ für die USA fest- hielten. Um dies zu kontrollieren, wird der Standort des Fondsunternehmens in Spalte 3 als Dummy-Variable MFHQ Country einbezogen, die gleich 1 ist, wenn die Firma von Fonds i im Monat t ihren Hauptsitz in Land c , dem Abstammungsland des Fondsmanagers, hat, und an- sonsten den Wert 0 annimmt. Dabei zeigt sich, dass der geschätzte Koeffizient für MgrHmCountry nur gering- fügig auf 131 bps sinkt und statistisch hoch signifikant ist. In Spalte 4 fügt man dem Mo- dell fondsfixe Effekte hinzu. Der geschätzte Koeffizient für MgrHmCountry ist fast un- verändert und bleibt statistisch signifikant. In Spalte 5 führt man fixe Fonds-Länder-Effekte ein. So kontrolliert man in Be- zug auf das durchschnittliche Gewicht jedes Fonds in jedem Land. Der Koeffizient MgrHmCountry sinkt auf 86 bps, bleibt aber auch statis- tisch signifikant. Klarer Befund Fünf Regressionsrechnungen, ein Ergebnis: signifikante Übergewichtung Abhängige Variable: Ländergewichtung ω i,c,t MgrHmCountry 5,44*** 1,32*** 1,31*** 1,32*** 0,86** (0,46) (0,30) (0,30) (0,30) (0,39) MFHQCountry 4,04 (4,35) MorningstarBMWt 1,00*** 1,00*** 1,00*** 0,87*** (0,01) (0,01) (0,01) (0,02) Intercept 2,37*** –0,02 –0,02 –0,02 0,30*** (0,02) (0,02) (0,02) (0,02) (0,39) Fixe Effekte nein nein nein Fonds Fonds-Land Adj. R² 0,01 0,33 0,33 0,33 0,33 Anz.d. Fonds 1.677 1.677 1.677 1.677 1.677 Beobachtungen 2.421.400 2.421.400 2.421.400 2.421.400 2.421.400 Die Koeffizienten der Variable „MgrHmCountry“ sind unabhängig von der Berech- nungsmethode signifikant positiv. Das bedeutet eine signifikante Übergewich- tung der Aktien von Firmen, die im ursprünglichen Heimatland des Fondsmana- gers beziehungsweise seiner Vorfahren ihren Sitz haben. Standardfehler stehen in Klammern und sind auf Fondslevel geclustert. Signifikanzniveaus von 99/95/90 Prozent sind mit */**/*** gekennzeichnet. Quelle: Studie FOTO: © WHU – OTTO BEISHEIM SCHOOL OF MANAGEMENT 116 N o. 3/2022 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S | ANC E S TRAL B I AS