Fonds-Anbieter- M.M. Warburg & Co: KONJUNKTUR UND STRATEGIE

18. Januar 2017 von um 11:00 Uhr
Anbieter. Berichten.Wie beurteilen FondsAnbieter ihre Anlagerreigionen ? Wie fällt die Analyse der Kapitalanlagegesellschaften (KAG) über Fundamentaldaten, Währungen und Kapitalflüsse aus? Informationen direkt aus dem Research Centern der FondsBranche finden SJB FondsBlogger in der Kategorie "Anbieter. Berichten."

unabhaengigkeitFonds-Anbieter- M.M. Warburg & Co: Risikomanagement bei Aktien: Teil I

In jedem Portfolio finden sich Aktien, die rückblickend betrachtet überdurchschnittlich große Verluste oder zumindest unterdurchschnittlich hohe Gewinne aufweisen. Diese (relativen) Verluste durch Verkäufe zu begrenzen, mag zwar auf den ersten Blick einleuchtend erscheinen, stößt jedoch in der Praxis auch auf Hürden. So sind ja gerade Aktien mit einer unterdurchschnittlichen Wertentwicklung nicht selten attraktiver bewertet als vergleichbare Aktien, und es stellt sich für den Investor in einer solchen Situation immer die Frage, ob nicht die Gefahr besteht, ein „Schnäppchen“ bei Tiefstkursen zu verkaufen. Zudem muss die unterdurchschnittliche Wertentwicklung einer Aktie nicht immer auf unternehmensspezifische Faktoren zurückzuführen sein. Beispielsweise entwickeln sich nicht selten fast alle Aktien eines Sektors deutlich schlechter als der Gesamtmarkt; Aktien werden somit in „Sippenhaft“ genommen, obwohl keine unternehmensspezifisch schlechten Nachrichten vorliegen. Es sind oft „Modeerscheinungen“ an den Märkten, die solche Kurstrends verursachen.

Da diese „Modeerscheinungen“ aber auch schnell wieder in das Gegenteil umschlagen können, ist der Verkauf nur auf dieser Basis nicht ratsam. Derartige Trends gelten auch für fundamentale oder technische Eigenschaften von Aktien. Beispielsweise wiesen Aktien zum Höhepunkt der Eurokrise im Jahr 2012 eine extrem unterdurchschnittliche Wertentwicklung auf, wenn sie sich durch eine unterdurchschnittliche Bilanzqualität auszeichneten. Mit dem Tag der schon fast legendären Rede von EZB-Präsident Draghi in London („whatever it takes“) kehrte sich dieses Bild aber um 180 Grad um: Nun zeigten diejenigen Aktien eine unterdurchschnittliche Wertentwicklung, die über eine hohe Bilanzqualität verfügten.

Ein Risikomanagement, das nur auf die Wertentwicklung von Aktien abstellt, ohne verstehen zu wollen, warum die Wertentwicklung so ist wie sie ist, erscheint uns daher wenig zielgerichtet. Vor allem aber ist sie nicht geeignet, unternehmensspezifische Risiken von allgemeinen Trends zu trennen. Ein leistungsfähiges Risikocontrolling auf der Ebene von Einzelaktien sollte aber genau das tun, da es sonst nur unreflektiert wechselnden und unstetigen Trends hinterherläuft, statt selektiv Schieflagen auf der Ebene von Einzelwerten erkennen zu können.

Wir haben zu diesem Zweck eine ökonometrische Vorgehensweise entwickelt, mit der zumindest konzeptionell allgemeine Trends von unternehmensspezifischen Entwicklungen getrennt werden können. Die Grundüberlegung ist dabei die, dass es verschiedene Werttreiber geben sollte, mit denen über einen bestimmten Zeitraum die Wertentwicklung von Aktien erklärt werden kann. Im einfachsten anzunehmenden Fall ist ein wichtiger Werttreiber das Beta der Aktie; wenn das Beta über eins liegt und der Aktienmarkt fällt, ist auch bei der Aktie mit einem überdurchschnittlichen Kursrückgang zu rechnen. Tritt dieser Fall ein, ist zunächst nichts passiert, was auf ein unternehmensspezifisches Problem hinweist. Erst ein Kursrückgang, der vor dem Hintergrund des Betas deutlich über das zu erwartende Maß hinausgeht, könnte als Hinweis auf ein unternehmensspezifisches Problem gewertet werden. Allerdings sollte schon intuitiv erkennbar sein, dass das Beta einer Aktie nicht ausreicht, um die tatsächliche Wertentwicklung hinreichend gut erklären zu können. Nicht erst seit der vielzitierten Veröffentlichung von Eugene Fama und Kenneth French ist klar, dass weitere Faktoren die Wertentwicklung von Aktien bestimmen.1 Zu diesen Faktoren gehören primär die Bewertung von Aktien, ebenso wie die Größe von Unternehmen. Allerdings lassen sich diese Faktoren um weitere Themen ergänzen, die ebenfalls signifikant dazu beitragen, die Wertentwicklung von Aktien besser zu verstehen und erklären zu können. Dazu gehört die Profitabilität, die Bilanzqualität, die Volatilität und beispielsweise auch das Gewinnwachstum. Zudem darf die Sektorzugehörigkeit von Aktien als Werttreiber über einen bestimmten Zeitraum nicht unterschätzt werden.

1 vgl. Eugene F. Fama, Kenneth R. French: The Cross-Section of Expected Stock Returns. In: Journal of Finance. 47, Nr. 2, 1992, S. 427–465 oder Eugene F. Fama, Kenneth R. French: Size, value,and momentum in international stock returns. In: Journal of Financial Economics. 105, Nr. 3, 2012.

Wir haben vor einigen Jahren ein Modell entwickelt, das die oben genannten Faktoren nutzt, um im Querschnitt die Wertentwicklung der Aktien im STOXX 600 zu erklären. Da nicht a priori eindeutig herzuleiten wäre, welcher Betrachtungszeitraum hier der richtige ist, führen wir die Berechnung für verschiedene Zeiträume durch, wobei der kürzeste Zeitraum eine Woche beträgt und der längste bei 16 Wochen liegt. Unsere Überlegung ist nun wie folgt: Wenn eine Aktie innerhalb eines bestimmten Zeitraumes z.B. 20% verliert, während der Gesamtmarkt nur einen Rückgang von 15% aufweist, dann ist das aus einer unternehmensspezifischen Sicht nicht kritisch, wenn unser Modell auf Basis der Sektorzugehörigkeit und der Faktorausstattung des Unternehmens einen Rückgang von 25% erwartet hätte. Kritisch wird es erst, wenn bei sonst gleichen Annahmen die Aktie einen Rückgang von z.B. 30% aufweisen würde.

Ähnliches gilt für den Fall, in dem eine Aktie um 15% steigt, obwohl der Gesamtmarkt nur um 10% nach oben tendiert. Wenn nun unser Modell aufgrund der Faktorausstattung und der Sektorzugehörigkeit des Unternehmens einen Wertzuwachs von 20% erwartet hätte, ist vermutlich Gefahr in Verzug, obwohl oberflächlich keine Auffälligkeiten vorliegen. Wir stellen also letztlich auf die Differenz zwischen der tatsächlichen und der erwarteten Wertentwicklung ab und legen unser Augenmerk auf die Unternehmen, die hier relativ schlecht abschneiden, auch wenn sie absolut gesehen vollkommen unauffällig sind.

Auf diese Weise gelingt uns ein Blick „hinter die Kulissen“, der deutlich differenzierter und aussagekräftiger ist als eine Analyse der reinen Kursbewegung. Wir bezeichnen diese Differenz zwischen tatsächlicher und erwarteter Wertentwicklung als residuelle Wertentwicklung, da es sich hier letztlich um den „Fehler“ handelt, der nicht von dem Modell erklärt werden kann. Wenn das Modell aber prinzipiell in der Lage ist, die Wertentwicklung der Aktien im Durchschnitt sehr gut zu erklären (und das ist definitiv der Fall), dann wäre ein solcher „Fehler“ ein ernstzunehmender Hinweis auf eine unternehmensspezifische Fehlentwicklung. Dieser Indikator wäre dann u.U. für das Risikocontrolling gut geeignet und müsste derart umgesetzt werden, dass Aktien mit einer besonders negativen residuellen Wertentwicklung verkauft werden müssen, selbst wenn die absolute Performance unauffällig ist.

Die ökonomische Überlegung dahinter wäre leicht zusammenzufassen. Wenn ein Unternehmen einfach nur deswegen an Wert verloren hat, weil es in „Sippenhaft“ genommen wurde, da auch andere Unternehmen mit sehr ähnlichen Eigenschaften abgestraft wurden, dann hat unternehmensspezifisch vermutlich kein kritisches Ereignis stattgefunden. Die Frage ist nun aber die, wie sich dieser Sachverhalt empirisch darstellt. Wir haben vor einiger Zeit schon versucht, zu dieser Fragestellung einen Backtest zu erstellen, jedoch ist diese Vorgehensweise mit Problemen behaftet. Das liegt vor allem an der nur bedingten Zuverlässigkeit von vermeintlich historischen Datenbanken. Erst wenn man sich zu 100% darauf verlassen könnte, dass Daten aus der Vergangenheit exakt auch in Echtzeit so veröffentlicht wurden, wie sie sich heute in Datenbanken finden, dann wären solche Rückrechnungen aussagekräftig. Das ist aber leider nicht immer der Fall. Aus diesem Grund schreiben wir seit einigen Jahren diverse Echtzeit- Auswertungen Tag für Tag in unsere eigenen Datenbanken, so dass wir nun im Nachhinein sehr aussagekräftige Berechnungen mit Echtzeitdaten durchführen können.

Vor diesem Hintergrund war unsere Fragestellung nun die, welche Entwicklung Aktien eingeschlagen haben, die eine hohe oder auch ein niedrige residuelle Wertentwicklung zu einem bestimmten Zeitpunkt aufgewiesen haben. Vor zwei Jahren haben wir zu diesem Thema schon einmal eine Auswertung vorgenommen, jedoch war zum damaligen Zeitpunkt die Datenbasis noch so klein, dass die Ergebnisse mit Vorsicht betrachtet werden mussten. Das ist nun anders: Uns liegen nun insgesamt über 2.500.000 Datenpunkte vor, die wir auswerten können. Unser Versuchsaufbau ist dabei nun wie folgt. Wir haben für mehrere Jahre für die jeweils im STOXX 600 enthaltenen Aktien und dem damit jeweils einhergehenden residuellen Momentum geprüft, welche Wertentwicklung (relativ zur Benchmark) in Abhängigkeit von der Haltedauer beobachtet werden konnte. Es gibt letztlich eine Vielzahl von Möglichkeiten, diesen Sachverhalt auszuwerten. Wir haben uns dafür entschieden, die Korrelation zwischen dem residuellen Momentum und der dann folgenden Wertentwicklung (relativ zur Benchmark) zu berechnen, und zwar in Abhängigkeit von dem zeitlichen Abstand nach der jeweiligen Bestimmung des residuellen Momentums.

Im Ergebnis zeigt sich, dass unsere Hypothese, wonach ein negatives residuelles Momentum zu einer unterdurchschnittlichen Wertentwicklung führt, nur zum Teil gehalten werden kann. Konkret lässt sich beobachten, dass der Zusammenhang zwischen dem residuellen Momentum und der dann folgenden Wertentwicklung nur wenige Tage lang positiv ist. Schon kurze Zeit danach setzt eine Gegenbewegung ein, die dann über eine vergleichsweise lange Zeit von fast 80 Handelstagen anhält. Die Konsequenz daraus ist wie folgt: Wenn ein negatives residuelles Momentum beobachtet werden kann, sollte man als Investor noch einige Tage abwarten, um zu überprüfen, ob der Wert noch negativer wird oder aber eine Stabilisierung eintritt. Spätestens dann spricht aber einiges dafür, das zuvor eingetretene negative Momentum und damit die „wahre“ unternehmensspezifische Wertentwicklung – bereinigt um Sektoreffekte und sog. Faktorrenditen – für mögliche zukünftige Kursgewinne zu nutzen.

Leider legen schon die in der obigen Grafik aufgezeigten sehr niedrigen Korrelationskoeffizienten nahe, dass mit dieser Art des Timings keine Wunder zu erwarten sind. Die geringen Werte von -0,05 bis +0,03 sind letztlich als Hinweis darauf zu werten, dass hier eine extreme Streuung von Daten und Zusammenhängen vorliegt. Eine systematische Nutzung dieser Informationen ist damit vergleichsweise schwer. Im Prinzip müsste man Jahr für Jahr hunderte von Transaktionen auf Basis einer solchen Strategie durchführen, um mit hinreichender Sicherheit die Performancevorteile „vereinnahmen“ zu können. Und es wird noch ein wenig komplizierter: Die obige Abbildung suggeriert indirekt, dass es zu einem gegebenen Zeitpunkt einen linearen Zusammenhang zwischen residuellem Momentum und relativer Performance geben könnte. Das ist aber gar nicht der Fall. Vielmehr sind die Mean-Reversion-Eigenschaften und Mean-Reversion-Wahrscheinlichkeiten und deren zeitlicher Verlauf auch davon abhängig, wie ausgeprägt das residuelle Momentum zu einem gegebenen Zeitpunkt war. Dies macht den Sachverhalt sehr schwer einschätzbar, zeigt aber auch, wie unglaublich effizient Märkte inzwischen sind. Denn die zu beobachtende und sehr schnell einsetzende Mean Reversion in der Wertentwicklung nach dem Eintreten eines sehr negativen residuellen Momentums ist letztlich auch ein Beweis dafür, wie schnell der Markt unternehmensspezifische Übertreibungen in den Börsenkursen wieder korrigiert. Das spricht auch dafür, bei Timingentscheidungen nicht in Hektik zu verfallen. Aufgeben wollen wir aber nicht: In den kommenden Wochen werden wir uns in einer zweiten Veröffentlichung mit einer weiteren Methode beschäftigen, Timing und das Risikomanagement von Aktienpositionen zu verbessern.

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