Fachhochschule Aschaffenburg
Fachbereich Wirtschaft und Recht

Asset Allocation Modell
Outperformance durch taktische Gewichtung

Diplomarbeit

von

Alexander Knuppertz

1. August 2002

Vorwort

„Wer gut essen will, kauft Aktien; wer gut schlafen will, kauft Anleihen.“

André Kostolany, ungarischer Börsenspekulant (1908-1999)

 

Kostolany zielt mit seiner Aussage auf die höhere Volatilität von Aktien und die gleichzeitig höhere Rendite gegenüber Anleihen ab. Wer jedoch zu jedem Zeitpunkt die höchste Performance will, braucht stets die richtig gewichtete Mischung aus Aktien und Anleihen.

„Aktien schlagen Renten auf lange Sicht“ war bis März 2000 ein beliebter Werbeslogan in der Finanzwelt. Die These ließ sich durch historische Performancewerte wunderbar untermauern. Der Börsencrash hat vielen Marktteilnehmern die Augen geöffnet. Es wurde erkannt, dass stures Festhalten an einer Assetklasse zu herben Verlusten führen kann.

Ziel dieser Diplomarbeit ist die Entwicklung eines Asset Allocation Modells, das unter Berücksichtigung geeigneter Indikatoren einen Hinweis auf die kurzfristig richtige Gewichtung der Anlageklassen gibt. Das Bedürfnis nach einem solchen Modell entstand bei den meisten Kapitalanlagegesellschaften nach dem Börsencrash im März 2000.

Die vorliegende Arbeit wurde während eines Praktikums bei der Investmentgesellschaft Frankfurt-Trust GmbH erstellt, die mit der Gründung eines Asset Allocation Teams gegen Ende des vergangenen Jahres auf die neue Situation reagierte.

Das Modell wurde für die vier wichtigsten Kapitalmärkte (Eurozone, Großbritannien, Japan, USA) entwickelt. Es besteht aus einer technischen, makro- und mikroökonomischen Komponente.

Es wurden unterschiedliche Investmentstrategien untersucht, die mit plausiblen Handelsregeln Marktanomalien ausnutzen und so durch taktische Gewichtung Outperformance erreichen.

[...]

Alexander Knuppertz

Inhaltsverzeichnis

MANAGEMENT SUMMARY ... VIII
BILDVERZEICHNIS ... IX
TABELLENVERZEICHNIS ... X
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS ... XI
FORMELVERZEICHNIS ... XII

1 ASSET ALLOCATION ... 14
1.1 Begriffsbestimmung ... 14
1.2 Strategische Asset Allocation ... 14
1.3 Taktische Asset Allocation ... 15
1.4 Zusammenfassung ... 15

2 CAPITAL ASSET PRICING MODELL (CAPM) ... 17
2.1 Einordnung ... 17
2.2 Modelldarstellung ... 18
2.3 Strategische Asset Allocation mit dem CAPM ... 23
2.4 Anwendungsprobleme in der Praxis ... 25

3 BEHAVIORAL FINANCE ... 26
3.1 Irrationalität auf Kapitalmärkten ... 27
3.2 Verhaltensmuster bei irrationalem Handeln ... 28

4 ÜBERBLICK ÜBER DAS ASSET ALLOCATION MODELL ... 32
4.1 Modellannahmen ... 32
4.2 Modelldarstellung ... 32

5 DER INDIKATOR-POOL ... 34
5.1 Double-Moving-Average-System ... 34
5.2 Der Fundamental Indikator ... 40
5.3 Das Fed-Modell ... 52

6 QUANTITATIVE ANALYSE ... 59
6.1 Testergebnisse ... 59
6.2 Interpretation der Testergebnisse ... 73

7 EXOGENE EREIGNISSE UND DER FONDSMANAGER ... 76

8 KONKLUSION UND AUSBLICK ... 78

LITERATUR- UND QUELLENVERZEICHNIS ... 80

Management Summary
Schwerpunkt der vorliegenden Diplomarbeit ist die ausführliche Darstellung des entwickelten Asset Allocation Modells und die Interpretation der empirischen Testergebnisse.

Zunächst wird dem Leser zum Einfinden ins Thema eine Begriffsbestimmung geliefert. Dabei werden taktische und strategische Asset Allocation voneinander abgegrenzt und Unterschiede aufgezeigt. Anschließend wird kurz Sharpes Capital Asset Pricing Modell (CAPM) vorgestellt. Dabei beschreibt der Autor Beispiele für strategische Asset Allocation im CAPM und erörtert Probleme in der Anwendung.

Sharpe geht im CAPM von effizienten Märkten aus. Er unterstellt, dass  risikoadjustierte Outperformance durch taktische Gewichtung verschiedener Assets nicht möglich ist. Dem Leser wird im Anschluss gezeigt, wie im Rahmen der neuen Finanzmarktforschungsrichtung Behavioral Finance nachgewiesen werden kann, dass Märkte ineffiziente Phasen haben. Darauf aufbauend werden drei unterschiedliche Investmentstrategien vorgestellt, die das risikoadjustierte Marktportfolio von Sharpe nachweislich outperformen.

Bei der Darstellung des Asset Allocation Modells wird zunächst ein Indikatorpool beschrieben und die Ergebnisse der quantitativen Analyse interpretiert. Zudem werden wichtige Einflussfaktoren auf die Asset Allocation-Entscheidung genannt.

Ein Ausblick, wie das Modell erweitert werden könnte und wo noch Forschungspotenzial besteht, rundet die Arbeit schließlich ab.

1 Asset Allocation
1.1 Begriffsbestimmung
In der Literatur herrscht ein uneinheitliches Verständnis des Begriffs „Asset Allocation“. Angloamerikanische Autoren verwenden eine äußerst enggefasste Definition. So verstehen Alexander, Radcliffe und Sharpe unter Asset Allocation die strukturierte und zielgerichtete Kombination (Allocation) von Kapitalanlagen (Assets). Absicht der Asset Allocation ist das Erzielen einer angemessenen Portfolioperformance. Dieses Ziel soll durch die Bildung risikoeffizienter Portfolios verwirklicht werden¹.

Die deutschsprachige Literatur untergliedert die Asset Allocation in eine strategische und eine taktische Komponente. Bei der Definition von „strategisch“ und „taktisch“ scheiden sich jedoch die Geister. Eines haben sie gemeinsam: Asset Allocation im Sharpeschen Sinne wird lediglich als Bestandteil des Gesamtbegriffs verstanden². Die folgenden beiden Gliederungspunkte behandeln ausführlich die Unterschiede bei den einzelnen Autoren. Anschließend werden die unterschiedlichen Auffassungen kritisch betrachtet und an Hand einer eigenen Skizze auf einen Nenner gebracht.

1.2 Strategische Asset Allocation

„Es gibt keinen günstigen Wind für den, der nicht weiß, wohin er segeln will“ 

chinesisches Sprichwort

Damit der Portfolio-Manager weiß, wohin er „segeln“ wird und so ein festes Ziel vor Augen hat, muss er eine Anlagestrategie konzipieren und diese konsequent verfolgen.

Dabei kommt die strategische Asset Allocation ins Spiel. Bruns und Steiner sprechen ihr eine höhere Bedeutung als der taktischen Asset

Allocation zu³. Sie basiert auf einer langfristigen Anlagepolitik mit einem Zeithorizont von mehreren Jahren. Dadurch wird der Rahmen für zentrale Assetklassen abgesteckt. Das Risiko-Rendite-Profil der einzelnen Assets entspricht langfristig den Zielvorgaben und Präferenzen des Investors oder einer Anlegergruppe und gibt die Gewichtung der Anlagemittel im Portfolio vor⁴.

Das bedeutet in der Praxis, dass der Investor zusammen mit dem Portfolio-Manager ein Fondsprofil erstellt. Inhaltlich wird dabei die Gewichtung der Benchmark und der maximal erlaubte Anteil an bestimmten Assetklassen, Währungen und Ländern vereinbart. Die Benchmark ist dabei Ausdruck des Risiko-Rendite-Profils des Investors. Für Garz und Günther besteht die strategische Asset Allocation ausschließlich in der Festlegung der Benchmark. Dabei soll keine aktuelle Einschätzung der Kapitalmärkte einfließen. Ziel sei eine „strategische Neutralposition“ ⁵.

Bruns und Steiner gliedern strategische Asset Allocation in die Aufteilung von Vermögen in Assetklassen, Länder und Währungen⁶. Dies spiegelt sich alles in der Benchmark wider.

1.3 Taktische Asset Allocation
Die effektive Umsetzung der Anlagepolitik bezeichnen Garz und Günther als taktische Asset Allocation ⁵. Es wird davon ausgegangen, dass kurzfristige Abweichungen in den Renditeerwartungen existieren. Der Port-folio-Manager versucht den Trade-off zwischen Ertrag und Risiko im Vergleich zur Benchmark zu verbessern. Dabei wird von den Benchmark-Prognosen nur abgewichen, wenn Informationsvorsprünge bestehen.

Für Kleeberg und Rehkugler besteht die Aufgabe der taktischen Asset Allocation in der weiteren Zerlegung der Assetklassen bis zur konkreten Auswahl einzelner Titel und der Bestimmung der Kauf- und Verkaufszeitpunkte⁴. Bruns und Steiner beschreiben taktische Asset Allocation als Selektion von Branchen, Schuldnerklassen, Laufzeiten, Einzeltiteln und Emittenten³.

[...]

1 Vgl. Radcliffe (1987), S.710; Sharpe (1991), S.7; Sharpe/Alexander (1990), S.722ff

2 Vgl. Bruns/Steiner (1998), S.88; Garz/Günther (1997), S.120ff; Schmidt-von-Rhein (1996), S.58

3 Vgl. Bruns/Steiner (1998), S.88

4 Vgl. Kleeberg/Rehkugler (1998), S.18f

5 Vgl. Garz/Günther (1997), S.120f

6 Vgl. Bruns/Steiner (1998), S.88