Woher kommen die Renditen?

Was sind Faktorenmodelle? Was bringen Investment-Stile wie Value und Growth? Erkenntnisse aus der Finanzwissenschaft können Privatanlegern Nutzen beim Portfolioaufbau stiften. Und sie sagen viel über die Leistungen aktiver Fonds aus.

Samuel Lee 25.10.2013
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Im ersten Teil des Artikels über die wissenschaftlichen Grundlagen vieler Investmentstrategien haben wir erklärt, warum Erkenntnisse aus der Finanzwissenschaft für Anleger von Nutzen sein können (lesen Sie hier weiter). Heute gehen wir auf einige Grundlagen der Preismodelle für Kapitalgüter ein, die die Grundlage vieler praktischer Portfolio-Konstruktionsansätze darstellen.

Wenn Sie nicht gerade zu denen gehören, die mit Hingabe dicke wissenschaftliche Schinken schmökern, werden Sie nicht viel mit Begriffen wie der Capital Asset Pricing Model-Theorie (CAPM) oder Mehrfaktorenmodelle anfangen können. Aber beruhigen Sie sich, Geldanlagestrategien sind nicht so esoterisch, wie diese Begriffe suggerieren.  

Wenn Sie schon Erfahrungen beim Aktieninvestieren gewonnen haben, dürften Sie davon gehört haben, dass es Strategien gibt mit Schwerpunkt auf großkapitalisierte Standardwerte oder auf Unternehmen mit einem niedrigen Börsenwert. Vielleicht haben Sie auch von Substanz/Value- oder Wachstums/Growth-Aktien gehört. Diese Strategien sind Teil des „Mehrfaktorenmodells“, dessen Bedeutung wir hier skizzieren wollen.

Der Faktor ist die Rendite - und zugleich deren Erklärung

Der Begriff „Faktor” steht nicht nur für die Eigenschaft eines Kapitalguts (hier: Aktien), sondern erklärt auch, warum diese Eigenschaft zugleich der Grund für eine höhere Rendite als die Marktrendite ist. In Faktoren zu investieren bedeutet, dass man eben diese rendite-generierenden Eigenschaften kauft. Das ist etwas anderes als die Entscheidung, in verschiedene Asset-Klassen (Aktien, Renten, Cash) zu investieren oder einzelne Aktien nach unternehmensspezifischen Kriterien auszuwählen.  

Diese Idee ist nicht neu. Sie ist auf das so genannte Capital Asset Pricing Model (CAPM) zurückzuführen. CAPM hebt auf die Bewertung von Risiko-Anlagen ab und wurde in den 1960er Jahren entworfen. Das Modell beschreibt die Abhängigkeit der erwarteten Rendite eines Wertpapiers von der Rendite des Marktes. Das Ausmaß dieser Abhängigkeit wird durch das so genannte „Beta“ ausgedrückt: Ein Beta von 1 besagt beispielsweise, dass der Preis eines Wertpapiers exakt der Marktrendite folgt. Steigt also der DAX um einen Prozentpunkt, folgt ihm die im DAX enthaltenen Aktie mit dem Beta 1 um genau dieselbe Rate. CAPM beschreibt also ein Verhältnis der linearen Abhängigkeit eines Risiko-Assets von seinem Markt.

Kritik an CAPM und seine Weiterentwicklung

Doch diese eindimensionale Annahme erwies sich nicht als tragfähig. In den 1970er Jahren wurde nachgewiesen, dass sich Aktienkurse eben nicht nur in Abhängigkeit des Beta-Faktors bewegen. In zahllosen Studien wurde daraufhin versucht zu erklären, wie effiziente Märkte funktionieren, wenn das CAPM nicht zutrifft.

Letztlich „schafften“ es Eugene Fama und Kenneth French, das CAPM „zu reparieren“, zumindest im Aktienbereich. Die beiden Wissenschaftler führten zwei zusätzliche Faktoren ein: Größe (Size) und Werthaltigkeit (Value). Sie stellten fest, dass Nebenwerte höhere Renditen erwirtschaften als Standardwerte und dass Aktien mit einem niedrigeren Kurs-Buch-Verhältnis höher bewertete Aktien regelmäßig übertreffen. Je kleiner eine Aktie oder je günstiger bewertet sie ist, desto höher ist die Rendite.

Fama und French folgerten daraus, dass der Markt diese Eigenschaften rational preist. Investoren erwarteten eine höhere Rendite von Strategien, die auf den Faktoren Größe und Wert basieren, weil diese riskanter sind, so Fama und French. Nachfolgende Studien brachten weitere Faktoren ins Spiel: Momentum, Qualität und niedrige Volatilität. Und auch hier gilt: Je höher der Faktor, desto höher der Gewinn.

Diese Deutung dieser Faktoren hat sich zur Glaubensfrage entwickelt, aber bis hierher haben wir etliche Erkenntnisse gewonnen, die pragmatische Anleger für sich einsetzen können. Folgt man der Interpretation der Effiziente-Märkte-These, sind die o.g. Faktoren mit Risiken verbunden, weshalb sie Risikoprämien bieten. Wer indes der Meinung ist, dass Märkte nicht vollkommen nach rationalen Prinzipien funktionieren, wird versuchen, die nicht vollkommen effizient Preisbildung mit entsprechenden Strategien auszunutzen. 

Verschiedene Erklärungsansätze für die Natur von Renditen

Ich persönlich bin nicht der Meinung, dass Anlagestrategien nach den Faktoren Value, Qualität, Momentum oder Volatilität deshalb funktionieren, weil sie riskanter sind. Es fällt logisch schwer, diese Strategien als grundsätzlich riskant zu beschreiben. Zudem erzielen sie, wenn man sie miteinander kombiniert, erstaunlich stabile Renditen. Das bedeutet nicht, dass die (Über-)Renditen dieser Faktoren nur auf der Identifikation von Preisineffizienzen basieren. Attribute wie Illiquidität sind eben genau deshalb mit höheren Renditen verbunden, weil sie ein reales Risiko darstellen. Das müssen Anleger wissen! 

Letztlich gibt es zwei unterschiedliche gedankliche Herangehensweisen bei Mehrfaktoren-Investments: Man kann Anhänger der rationalen Faktor-Theorie sein. Demnach bringen unterschiedliche (Faktor-)Risiken unterschiedliche Renditen und werden dementsprechend unterschiedlich vom Markt bewertet. Beim Investieren nach dem Mehrfaktorenmodell muss man daher das optimale Portfolio von Faktorrisiken ermitteln.   

Man kann auch pragmatisch vorgehen und einfach erkennen, dass Mehrfaktorenmodelle die Anwendung einfacher quantitativer Strategien ermöglichen, mit denen man eine Überrendite erzielen kann.

Die Geldanlage nach dem Mehr-Faktoren-Modell ist zwar schon seit Jahrzehnten bekannt, aber sie ist erst in der vergangenen Dekade populär geworden. Erst kürzlich stellten der Staatsfonds von Norwegen - der größte Pensionsfonds in Europa -  und Calpers - der größte Pensionsfonds in den Vereinigten Staaten -  ihre Anlagestrategie um. Den Verantwortlichen war klar geworden, dass viele aktive Fondsmanager sich üppig dafür entlohnen lassen, dass sie eine simple Mehrfaktorenstrategie als außergewöhnliche Fähigkeit (Achtung: Alpha!) verkaufen.

Eine neue Definition von Alpha

Das Mehrfaktorenmodell – egal, wie man es versteht – ermöglicht sehr interessante Schlussfolgerungen über das Wirken aktiver Fondsmanager, die für sich in Anspruch nehmen, durch individuelle Fähigkeiten systematisch Überrenditen, also „Alpha“, erwirtschaften zu können.

Wie sich die Zeiten ändern. So hatten Fondsmanager einiger Hedgefonds in den 1980er und 1990er Jahren Erfolg mit der damals unbekannten Merger-Arbitrage-Strategie. Sie erzielten im Zuge von Unternehmensübernahmen eine gute Rendite, die offenkundig nicht von der Entwicklung des Marktes abhing. Doch nachdem Wissenschaftler hinter ihr „Geheimnis“ gekommen waren, kalkulierten sie das Alpha in ihren Berechnungen als Faktor ein – und so wurden die Outperformance-Fähigkeiten der Manager zu simplen Betas umdeklariert.

Im Zuge dieser Ausleuchtung von vermeintlich überlegenen Fondsstrategien ist es im Laufe der Zeit immer schwieriger für Fondsmanager geworden, sich als Ausnahmetalente zu verkaufen. Die Alphas von gestern werden heute gnadenlos auf die Faktoren Marktkapitalisierung, Value und Momentum abgeklopft. Und wenn man als Fondsmanager das Pech hat, seine Outperformance in einer Zeit zu erzielen, in der Nebenwerte, Value- oder Momentum-Aktien gerade gut laufen, schrumpft die Mehrrendite – das Alpha - gen null – und man wird als untalentiert abgestempelt.

Die meisten Erfolge der meisten Fondsmanager können heute auf einfache Art mit einer Hand voll von Faktoren repliziert werden. Als Fondsmanager ist es nicht mehr einfach, zu glänzen, für Do-it-Yourself-Investoren schon. Selbst ist der (informierte) Anleger von heute!

Die in diesem Artikel enthaltenen Informationen dienen ausschließlich zu Bildungs- und Informationszwecken. Sie sind weder als Aufforderung noch als Anreiz zum Kauf oder Verkauf eines Wertpapiers oder Finanzinstruments zu verstehen. Die in diesem Artikel enthaltenen Informationen sollten nicht als alleinige Quelle für Anlageentscheidungen verwendet werden.

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Über den Autor

Samuel Lee  Samuel Lee is an ETF Analyst with Morningstar.