Auswahl- und Timing-Fähigkeiten der Investmentfondsanleger in Deutschland

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2.. Die Performance von Investmentfonds
2.1. Performancemessung
2.1.1... Performancemaße basierend auf dem CAPM
2.1.2. Mehrfaktormodelle
2.2. Performanceattribution
2.3. Performancepersistenz
2.4. Fähigkeiten des Fondsmanagements

3... Erfolgsfaktoren für Investmentfondsanleger
3.1. Auswahlfähigkeiten
3.2. Timing-Fähigkeiten
3.3. Zwischenfazit

4 Empirische Untersuchung deutscher Investmentfondsanleger
4.1. Daten
4.2. Auswahlfähigkeiten
4.2.1. Untersuchungsmethode
4.2.2. Ergebnisse
4.2. Timing-Fähigkeiten
4.2.1. Untersuchungsmethode
4.2.2. Ergebnisse

5... Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Deskriptive Statistik

Tabelle 2: Durchschnittliche absolute Renditen des Vormonats (Tabelle 2a) und durch­schnittliches 4-Faktor-Alphas des Folgemonats (Tabelle 2b) pro Dezil mit den zugehörigen Korrelationskoeffizienten

Tabelle 3: Durchschnittliche Renditen und Alphas (in % pro Monat) von Portfolios auf Basis der Kapitalflüsse des Vormonats. Die korrespondierenden t-Werte sind in den Klammern vermerkt

Tabelle 4: Anzahl der untersuchten Fonds, durchschnittliche passive Renditen, durch­schnittliche kapitalgewichtete Renditen und durchschnittliche Performance Gaps für die drei Untersuchungszeiträume (in % pro Jahr). Die korrespon­dierenden t-Werte sind in Klammern angegeben

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Investmentfonds sind eine beliebte und weitverbreitete Anlagemöglichkeit für Kapitalanleger auf der ganzen Welt und haben für diese eine große Bedeutung. Der Stellenwert, den Investmentfonds bei Anlegern haben, wird an dem weltweit verwalteten Vermögen deutlich. Ende des Jahres 2012 waren weltweit US$ 26,8 Billionen in Investmentfonds investiert. Der US-amerikanische Markt macht dabei mit US$ 13,0 Billionen (49%) den größten Anteil aus, auf den der europäische Markt mit einem Volumen von US$ 8,3 Billionen (31%) folgt.¹ Auf Deutschland entfällt ein Volumen von insgesamt US$ 327,6 Milliarden.² Die enorme Bedeutung, die Investmentfonds im Bereich der Kapitalmärkte zukommt, steht außer Zweifel. Eine Frage, die sich jedoch häufig stellt, lautet, ob Investmentfonds ein sinnvolles Anlageinstrument für private Anleger darstellen und ob diese von einer Anlage in Investmentfonds profitieren. Die zentrale Größe für die Beantwortung dieser Frage sind die risikoadjustierten Renditen, die erzielt werden. Investmentfondsanleger wollen vom professionellen Fondsmanagement profitieren und mit einer weit diversifizierten Anlage eine möglichst große risikoadjustierte (Über)Rendite, nach Abzug der Kosten für das Fondsmanagement, erzielen. In der Literatur wird seit Jahrzehnten kontrovers diskutiert, ob Fondsmanager risikoadjustierte Überrenditen erzielen können, und ob sie eine höhere Rendite erzielen können als die passive Benchmark eines Marktindizes. Nach der herrschenden Meinung in der Literatur können Fonds im Aggregat nach Abzug von Kosten keine risikoadjustierten Überrenditen erzielen und weisen niedrigere Renditen als die passive Benchmark aus. Demnach wäre die Investition in Indexfonds, wie zum Beispiel Exchange Traded Funds, eine bessere Alternative für Anleger, da hier deutlich niedrigere Kosten anfallen. Trotzdem sind Investmentfonds nach wie vor ein sehr beliebtes Anlageinstrument von privaten Anlegern und es stellt sich die Frage, warum dies so ist und welchen Mehrwert Investmentfonds den Anlegern bieten. Dabei sollte in Betracht gezogen werden, dass für Investmentfondsanleger nicht nur die aggregierten Renditen aller Investmentfonds entscheidend sind, sondern die von ihnen aufgrund der Anlageentscheidungen tatsächlich realisierten Renditen die viel wichtigere ist. Haben Investmentfondsanleger Fähigkeiten überlegene Investmentfonds zu identifizieren, die in der Zukunft überdurchschnittliche Renditen erzielen, wären für diese Anleger Investmentfonds die bessere Anlagealternative. Darüber hinaus sind die Zeitpunkte der Investitionen beziehungsweise Desinvestitionen wichtig für die seitens der Investmentfondsanleger tatsächlich realisierten Renditen. Investmentfondsanleger mit guten Timing-Fähigkeiten erhöhen ihren Kapitaleinsatz in Zeiten von steigenden Kursen und reduzieren diesen in schwächeren Marktphasen. Die Auswahl- und Timing­Fähigkeiten von Investmentfondsanlegern sind somit von zentraler Bedeutung für den Erfolg der Investitionen - deren Analyse ist Thema dieser Arbeit. Insbesondere soll die Frage beantwortet werden, ob deutsche Investmentfondsanleger Auswahl- und Timing­Fähigkeiten besitzen und ob sie durch diese die von ihnen realisierten Renditen verbessern können.

In der vorliegenden Arbeit wird in einem einleitenden Teil die Performance von Investmentfonds behandelt (Kapitel 2). Dabei wird zunächst auf die Performancemessung von Investmentfonds (Kapitel 2.1) anhand von Performancemaßen, die auf dem CAPM basieren, und auf Mehrfaktormodelle eingegangen. Darauf aufbauend wird die Attribution der Performance von Investmentfonds (Kapitel 2.2) behandelt und ein Modell vorgestellt, mit dem sich die erzielten Renditen der Asset Allocation und der Security Selection zuordnen lassen. Anschließend wird die Performancepersistenz von Investmentfonds (Kapitel 2.3) vorgestellt und eine Auswahl von Studien dargestellt, die dieses Thema untersuchen. Das anschließende Kapitel befasst sich mit den Fähigkeiten des Fondsmanagements (Kapitel 2.4), die von zentraler Bedeutung für den Anlageerfolg der Investmentfondsanleger sind. Hierfür werden sowohl theoretische Modelle, als auch empirische Arbeiten beschrieben, die sich mit der Frage beschäftigen, ob Investmentfonds risikoadjustierte Überrendite erzielen können, und ob Investmentfonds die passive Benchmark schlagen können. Nach diesem einleitenden Teil wird der Schwerpunkt auf die Erfolgsfaktoren für Investmentfondsanleger (Kapitel 3) gelegt. Wie bereits oben erwähnt, können Investmentfondsanleger aufgrund bestimmter Fähigkeiten die von ihnen realisierten Renditen - im Vergleich zu einem passiven Anlageverhalten - verbessern. Um diese Fähigkeiten zu beschreiben und zu evaluieren, wird die Literatur sowohl zu den Auswahl-Fähigkeiten (Kapitel 3.1), als auch zu den Timing-Fähigkeiten (Kapitel 3.2) vorgestellt und kritisch diskutiert. Die durchaus große Anzahl an empirischen internationalen Studien erlaubt es, in einem Zwischenfazit (Kapitel 3.3) die Auswahl- und Timing-Fähigkeiten von internationalen Investmentfondsanlegern zusammenzufassen und zu beurteilen. Im anschließenden Teil wird der Fokus auf die Fähigkeiten von deutschen Investmentfondsanleger gelegt. Auf Basis einer eigenen empirischen Untersuchung werden die Auswahl- und Timing- Fähigkeiten von deutschen Investmentfondsanlegem (Kapitel 4) untersucht und dargestellt. Hierfür wird zunächst der zugrundeliegende Datensatz (Kapitel 4.1) beschrieben und die Vorbereitung beziehungsweise Aufbereitung der Daten erklärt. Darauf aufbauend werden die Untersuchungsmethoden und Ergebnisse der empirischen Untersuchungen der Auswahl-Fähigkeiten (Kapitel 4.2) und der Timing-Fähigkeiten (Kapitel 4.3) deutscher Investmentfondsanleger vorgestellt und bewertet. Abschließend werden die Ergebnisse und Erkenntnisse dieser Arbeit in einem Fazit (Kapitel 5) zusammengefasst.

2. Die Performance von Investmentfonds

In Deutschland werden Fonds von Kapitalanlagegesellschaften aufgelegt und entweder direkt oder mittels verschiedener Vertriebskanäle an Investoren ausgegeben. Das Investmentgesetzt definiert Kapitalgesellschaften als „Unternehmen, deren Geschäftsbereich darauf gerichtet ist, inländische Investmentvermögen oder EU- Investmentvermögen zu verwalten [...]“.

Im Grunde bieten Kapitalanlagegesellschaften für private Anleger zwei Typen von Fonds an, die sich insbesondere im Hinblick auf die Rücknahme von Anteilsscheinen unterscheiden: Offene Fonds, die bei der Rücknahme von Anteilen nach dem „Open- End-Prinzip“ verfahren, und geschlossene Fonds, die nach dem „Closed-End- Prinzip“ vorgehen.^{3 4} Offene Fonds erlauben es den Investoren jeden Tag neue Anteilsscheine zu kaufen beziehungsweise Anteilsscheine zurückzugeben. Dafür treten die Anleger in direkten Kontakt mit der Kapitalanlagegesellschaft.⁵ Gegenstand dieser Arbeit sind ausschließlich offene Fonds - auch Investmentfonds genannt -, da diese für das zu untersuchende Retail-Segment die größte Bedeutung haben. Darüber hinaus werden Investmentfonds typischerweise auch nach den Anlageinstrumenten klassifiziert, in die sie primär investieren. Aktien, Anleihen und Geldmarktinstrumente sind die meist verbreiteten Anlageformen, wobei Aktien den größten Anteil ausmachen.⁶ Im US- amerikanischen Fondsmarkt beträgt der Anteil von Aktienfonds 45%.⁷ Aufgrund dieser großen Bedeutung und auch der Fokussierung der Wissenschaft auf Aktienfonds, wird sich diese Arbeit auf Aktienfonds beschränken.

Für Anleger von Aktienfonds ist zudem die Wahl des favorisierten Managementansatzes von zentraler Bedeutung, da dieser die Erwartungen und Annahmen der Anleger an beziehungsweise über den Kapitalmarkt widerspiegelt. Es gibt zwei grundlegend verschiedene Managementansätze: den aktiven und den passive Managementansatz.⁸ Beide Ansätze unterscheiden sich maßgeblich darin, ob die Anleger von der Gültigkeit der Effizienzmarkthypothese ausgehen. Diese besagt, dass Wertpapierpreise zu jedem Zeitpunkt alle verfügbaren Informationen vollständig widerspiegeln.⁹ Danach gilt ein Markt als effizient, wenn alle verfügbaren Informationen sich bis zu dem Punkt in den Wertpapierpreisen widerspiegeln, an dem die marginalen Kosten für die Informationsbeschaffung beziehungsweise -auswertung genau dem marginalen Nutzen entsprechen, die ein Anleger aus dem Einsatz dieser Information ziehen kann.¹⁰ Der passive Managementansatz basiert auf der Annahme, dass die Effizienzmarkthypothese gilt und Kapitalmärkte informationseffizient sind.

Demnach können Aktienanalysen keine zusätzlichen Informationen bieten, die kostendeckend in einer Handelsstrategie eingesetzt werden können. Der passive Managementansatz hat nicht das Ziel, eine bessere Rendite als der Markt zu erreichen, vielmehr wird das Ziel verfolgt, das Rendite-Risiko-Profil einer ex-ante definierten Benchmark möglichst genau nachzubilden, und somit die Rendite der Benchmark zu erzielen. Zum Großteil wird hierfür ein breiter Marktindex, wie beispielsweise der S&P 500 oder auch der DAX verwendet.¹¹ Der aktive Managementansatz hat das Ziel, eine bessere Rendite als der Markt zu erzielen, indem von den Portfoliogewichten des Marktes abgewichen wird. Hierbei sollen mittels Aktienanalyse unter- beziehungsweise überbewertete Aktien identifiziert werden und diese Informationen mittels einer Handelsstrategie gewinnbringend umgesetzt werden. Ein aktiver Fondsmanager ist demnach erfolgreich, wenn die zusätzlichen Erträge, die aus dem Informationsvorsprung resultieren, größer sind, als die Kosten für die Aktienanalyse. ¹² Der aktive Managementansatz steht im direkten Widerspruch zur oben genannten Effizienzmarkthypothese, weshalb ein aktiver Managementansatz nur sinnvoll sein kann, wenn die Annahme besteht, dass Märkte nicht effizient sind.

2.1. Performancemessung

Es ist sinnvoll und wichtig die Performance der durchgeführten Anlage ex-post zu evaluieren, um den Erfolg der Investition zu bewerten. Dabei stellt die Rendite der Investition die zentrale Kennzahl dar, an der der Erfolg gemessen wird. Lediglich die absolute Rendite einer Investition zu betrachten ist allerdings nicht sehr aussagekräftig, da sie das mit der Rendite verbundene Risiko vernachlässigt. Vielmehr muss eine geeignete Vergleichszahl gefunden werden, die die erzielte Rendite mit dem eingegangenen Risiko in Bezug setzt, damit es möglich ist, die Renditen von Portfolios mit unterschiedlich hohem Risiko zu vergleichen.¹³ Hierzu werden im Folgenden sowohl Performancemaße, die auf dem CAPM gründen, als auch Mehrfaktormodelle vorgestellt.

2.1.1. Performancemaße basierend auf dem CAPM

Jack L. Treynor, William F. Sharp und Michael C. Jensen veröffentlichten parallel zur Publikation des Capital Asset Pricing Models (CAPM) drei bis heute relevante Performancemaße, die auf das CAPM zurückzuführen sind. Diese ermöglichen es, die Rendite einer Investition um den Einfluss von Risiken zu adjustieren und dadurch Renditen mit unterschiedlichem Risikoprofil vergleichbar zu machen.¹⁴

Das Treynor-Maß [Ti] wird auch als Reward-to-Volatility Ratio bezeichnet, da sie erzielte Renditen mit dem eingegangenen systematischen Risiko ins Verhältnis setzt.¹⁵ Das Treynor-Maß entspricht der Steigung der Wertpapiermarktlinie des CAPMs. Die Steigung gibt das Verhältnis zwischen der erwarteten Rendite eines Portfolios i und der korrespondierenden Volatilität an. Die Volatilität - in Form eines Betafaktors - zeigt, wie empfindlich die Rendite eines Portfolios auf Schwankungen im Gesamtmarkt reagiert.¹⁶ Es wird also lediglich das systematische Risiko des Portfolios in Betracht gezogen und nicht das Gesamtrisiko, das zusätzlich das unsystematische Risiko beinhaltet.¹⁷ Im Zähler des Treynor-Maßes steht die Differenz aus der erwarteten Rendite eines Portfolios [R¿] und dem risikolosen Zinssatz [Rf]. Im Nenner wird die Volatilität in Form des Betafaktors des Portfolios [ßj dargestellt.^[18] Anleger bevorzugen Portfolios mit einer möglichst großen Treynor Ratio, weil sie die höchste zu erwartende Rendite pro Einheit systematischen Risikos angibt. Die Treyno Ratio berechnet sich anhand von Formel (1):

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten ¹⁹

Im Gegensatz zum Treynor-Maß gründet das Sharpe-Maß [Si] auf der Kapitalmarktlinie des CAPMs und wird aufgrund der Konzeption auch als Reward-to-Variability Ratio bezeichnet. Die Kapitalmarktlinie beschreibt die erwartete Rendite eines effizienten Portfolios als Linearkombination von risikolosem Zinssatz und individueller Risikoprämie. Für alle effizienten Portfolios gilt, dass eine höhere erwartete Rendite mit einem höheren Risiko verbunden ist. Daher befinden sich alle effizienten Portfolios auf einer steigenden Linie, der Kapitalmarktlinie. Der Steigungsfaktor der Kapitalmarktlinie wird mit den konzeptionell gleichen Sharpe-Maßen anderer Portfolios verglichen. Der Steigungsfaktor der Kapitalmarktlinie und die Sharpe-Maße geben dabei an, mit welcher Renditejede Einheit Gesamtrisiko vergütet wird. Das Sharpe-Maß ist in Formel (2) dargestellt. Im Zähler des Quotienten wird der risikolose Zinssatz [Rf] von der Rendite eines Portfolios i [Rj] abgezogen und die Differenz gebildet. Das zum Portfolio i gehörende Gesamtrisiko [oj] wird im Nenner in Form der Standardabweichung der Portfoliorendite dargestellt. Im Vergleich zum Treynor-Maß wird bei Sharpe also nicht nur das systematische Risiko einbezogen, sondern das Gesamtrisiko, in dem sich auch Risikoelemente befinden, die sich durch Diversifikation nicht eliminieren lassen. Anleger können nun diesen Quotienten (Sharpe-Maß) verschiedener Portfolios vergleichen. Sie bevorzugen jenes Portfolio, bei dem das Sharpe-Maß den höchsten Wert annimmt, da bei diesem Portfolio die Kompensation des eingegangenen Gesamtrisikos in Form von Rendite am größten ist.²⁰ Das Sharpe-Maß berechnet sich wie folgt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten²¹

Ein weiteres Performancemaß, das auf dem CAPM beruht, ist das Jensen-Alpha [J¡], welches wie das Treynor-Maß auf der Wertpapiermarktlinie des CAPMs basiert²². Die Wertpapiermarktlinie beschreibt die erwartete Rendite eines beliebigen Portfolios oder eines einzelnen Wertpapieres als Kombination aus dem risikolosen Zinssatz und der Marktrisikoprämie multipliziert mit dem systematischen Risiko der Anlage. Um von der Wertpapiermarktlinie auf das Jensen-Alpha zu kommen, muss auf beiden Seiten der Gleichung der risikolose Zinssatz [RFt] subtrahiert werden. Dadurch steht auf der linken Seite des Gleichheitszeichens die Überrendite der Anlage in Bezug auf den risikolosen Zinssatz[Rit — RFt]. Danach wird eine Zeitreihenregression durchgeführt, bei der diese Überrendite die abhängige Variable darstellt, die durch die unabhängige Variable Marktrisikoprämie [RMt — RFt] erklärt werden soll. Die Regressionsgleichung ist in Formel (3) dargestellt. Wird nicht die gesamte den risikolosen Zinssatz übersteigende Rendite durch den Faktor Marktrisikoprämie erklärt, so ergibt sich in der Regression ein Achsenabschnitt α (Jensen-Alpha), der die Überrendite der Anlage in Bezug auf die vom CAPM erklärte Rendite angibt. Ist das Alpha positiv, so wurde eine risikoadjustierte Überrendite in Bezug auf den Faktor Marktrisikoprämie erzielt. Das Jensen-Alpha ermöglicht es den risikoadjustierten Investmenterfolg von Portfolios und Wertpapieren zu vergleichen. ²³ Das Portfolio oder das Wertpapier mit dem höchsten Alpha liefert den Anlegern die höchste risikoadjustierte Rendite und wird daher bevorzugt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

(3)

2.1.2. Mehrfaktormodelle

Die auf dem CAPM basierenden Performancemaße und damit auch das Jensen-Alpha beziehen lediglich einen Risikofaktor - die Marktrisikoprämie - mit ein; das Jensen- Alpha stellt somit ein 1-Faktormodell dar. Die Mehrfaktormodelle bauen auf dem Jensen-Alpha auf und erweitern dies, indem sie neben der Marktrisikoprämie noch weitere Risikofaktoren berücksichtigen. Diverse empirische Untersuchungen zeigten bereits kurze Zeit nach Veröffentlichung des Jensen-Alphas, dass es statistisch signifikante Korrelationen zwischen der Aktienrendite undUntemehmenscharakteristika, wie zum Beispiel Untemehmensgröße, -Wachstum und -liquidität, gibt.²⁴

Das Fama-French 3-Faktormodell baut auf diesen Erkenntnissen auf und bezieht neben der Marktrisikoprämie [RM — Rf] auch Risikofaktoren mit ein, die den Größeneffekt (SMB = small minus big) und den Buchwert-Marktwert-Effekt (HML =high minus low) adjustieren. Das Vorgehen zur Berechnung der Überrendite [a¿] erfolgt analog zu der des Jensen-Alphas mithilfe einer Zeitreihenregression. Die Regressionsgleichung ist in Formel (4) dargestellt. SMB und HML sind die jeweiligen Risikoprämien, die als Renditedifferenzen zwischen jeweils zwei Portfolios berechnet werden. Für den Größeneffekt wird die Renditedifferenz zwischen einem Portfolio aus kleinen Unternehmen und einem Portfolio aus großen Unternehmen - jeweils gemessen an der Marktkapitalisierung - berechnet. Für den Buchwert-Marktwert-Effekt wird analog dazu vorgegangen, indem die Renditedifferenz zwischen einem Portfolio aus Unternehmen mit hohem Buchwert-Marktwert-Verhältnis und einem Portfolio bestehend aus Unternehmen mit niedrigem Buchwert-Marktwert-Verhältnis berechnet wird. Die Risikoprämien werden jeweils mit den korrespondierenden Sensitivitätsfaktoren (b¿, s¿,hi ) des Wertpapiers für diesen Risikofaktor multipliziert.²⁵

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

(4)

Das Carhart 4-Faktormodell gilt als Erweiterung des Fama-French 3-Faktormodells, da es einen vierten Risikofaktor - den Momentumfaktor - einbezieht. Der Momentumeffekt, der unter anderem von Jegadeesh und Titman (1993) dokumentiert wird, sagt aus, dass ein Portfolio aus Aktien, die in den vergangen zwölf Monaten überdurchschnittliche Renditen erzielt haben, auch in den folgenden drei bis zwölf Monaten

überdurchschnittliche Renditen erzielen werden. Der gleiche Effekt existiert auch mit umgekehrten Vorzeichen, das heißt, dass ein Portfolio aus Aktien, die im vergangenem Jahr unterdurchschnittliche Renditen erzielt haben, auch in den folgenden drei bis zwölf Monaten unterdurchschnittliche Renditen erzielen werden. In dem 4-Faktormodell werden Renditen auch in Bezug auf den Momentumfaktor risikoadjustiert.²⁶ Formel (5) zeigt, dass der Momentumeffekt als zusätzlicher Risikofaktor in die Regression aufgenommen wird. Die Risikoprämie für den Momentumeffekt (PR1YR) wird bei Carhart analog zum Vorgehen von Fama und French als Renditedifferenz zwischen zwei Portfolios berechnet. Das erste Portfolio besteht dabei aus den Aktien, die in den vergangenen elf Monaten die 30% höchsten Renditen erzielt haben. Von dieser gleichgewichteten Portfoliorendite wird nun die gleichgewichtete Rendite eines Portfolios subtrahiert, das aus Aktien besteht, die in den vergangenen elf Monaten die 30% geringsten Renditen realisiert haben. Diese Risikoprämie wird mit dem Sensitivitätsfaktor ( pi ) des Wertpapiers für diesen Faktor multipliziert. Das bei Durchführung einer Zeitreihenregression entstehende Alpha ist bei Carhart, wie bei Fama und French, als risikoadjustierte Überrendite in Bezug auf die vier respektive drei Faktoren zu interpretieren.²⁷

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(5)

2.2. Performanceattribution

Die ex-post Betrachtung der risikoadjustierten Rendite einer Anlage ermöglicht es den Erfolg einer Investition zu evaluieren. Allerdings beinhaltet diese Zahl keine Informationen darüber, was genau die Treiber für diese Rendite sind und durch welches Handeln eine besonders gute beziehungsweise schlechte Rendite erzielt wurde. Für Fondsmanager und Anleger ist es jedoch wichtig zu wissen, wovon die realisierte Unter- beziehungsweise Überrendite abhängt, um aus der Vergangenheit für die Zukunft zu lernen. Diese Information liefert die Performance Attribution, die von Brinson et al. (1991) beschrieben wird. Bei der Performanceattribution wird die erzielte Rendite auf die folgenden drei Bereichen aufgeteilt: Asset Allocation, Security Selection und eine nicht zuzuordnende Performance. Für die Attribution ist zunächst notwendig im Rahmen der Asset Allocation Policy eine Benchmark zu definieren, deren Gewichtung der Assetklassen als Vergleichswert dient. Als Benchmarkportfolio wird in den meisten Fällen ein breiter Marktindex verwendet. Die Asset Allocation beschreibt die bewusste Unter- beziehungsweise Übergewichtung von Assetklassen im Vergleich zur vorher definierten „normalen Gewichtung“ im Benchmarkportfolio. Eine Abweichung von dieser Gewichtung kann zum einen auf die Antizipation von Kursentwicklungen (Market Timing) oder auch auf die Reaktion auf Marktungleichgewichte (Fundamentalanalyse) zurückzuführen sein. Im Rahmen der Security Selection werden innerhalb jeder Assetklasse bestimmte Wertpapiere aktiv ausgewählt, was zu einer Portfoliozusammensetzung innerhalb der Assetklassen führt,die vom passiven Benchmarkportfolio verschieden ist. Daraus folgt, dass sich die Renditen der Assetklassen im aktiven Portfolio von der Rendite der Assetklassen im Benchmarkportfolio unterscheiden. Die nicht zuzuordnende Performance beinhaltet den Anteil der Rendite, der weder der Asset Allocation noch der Security Selection zugeordnet werden kann. Die aktiven Investitionsentscheidungen im Rahmen der Asset Allocation und der Security Selection haben zur Folge, dass die Rendite des aktiven Portfolios von der Rendite des Benchmarkportfolios abweicht, wie in der nachfolgende Formel (6) veranschaulicht wird. Diese Renditedifferenz kann mittels Formel (7) den vorgenannten Bereichen zugeordnet werden.²⁸

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

(6)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

(7)

Der erste Summand in Formel (7) ermittelt den Beitrag zur Renditedifferenz, der auf die Asset Allocation zurückzuführen ist. Hierfür werden für alle Assetklassen jeweils die Differenzen zwischen der Gewichtung im aktiven Portfolio und im Benchmarkportfolio mit der Rendite der jeweiligen Assetklasse im Benchmarkportfolio multipliziert, wodurch sich die Renditedifferenz ermitteln lässt, die auf die Unter- beziehungsweise Übergewichtung von Assetklassen zurückzuführen ist. Der zweite Summand berechnet den Beitrag, den die Security Selection zur Renditedifferenz leistet. Dabei werden die Differenzen der Renditen des aktiven Portfolios und des Benchmarkportfolios in den jeweiligen Assetklassen mit der Gewichtung der jeweiligen Assetklassen im Benchmarkportolio multipliziert. Dadurch kann der Teil der Renditedifferenz zwischen aktivem Portfolio und Benchmarkportfolio ermitteln werden, der auf die aktive Auswahl von Wertpapieren innerhalb einer Assetklasse zurückzuführen ist. Der dritte Summand beschreibt die nicht zuzuordnende Performance und ergibt sich als Residualgröße aus der Umformung von Formel (6) zu Formel (7).²⁹

2.3. Performancepersistenz

Die Betrachtung der risikoadjustierten Renditen von Investmentfonds und die Performanceattribution dieser Renditen sind zentrale Elemente der Bewertung des Investmenterfolges. Darüber hinaus stellen sie eine wichtige Grundlage für die Auswahlvon zukünftigen Investitionen dar, weil Investoren davon ausgehen, dass von vergangener Performance auf zukünftige Performance geschlossen werden kann, was als Performancepersistenz bezeichnet wird. Wegen der Annahme der Anleger, die Performance von Investmentfonds sei persistent, wählen sie häufig ihre zukünftige Investmentfondsanlage auf Basis der vergangenen Renditen der Investmentfonds aus. ³⁰ Aufgrund der großen Bedeutung, die die vergangene Performance für die Auswahl von zukünftigen Investitionen hat, ist das Phänomen der Performancepersistenz ein in der wissenschaftlichen Literatur häufig untersuchtes Thema.

Grinblatt und Titman (1992) untersuchen die Performancepersistenz von 279 US- amerikanischen Investmentfonds im Zeitraum von Dezember 1974 bis Dezember 1984.³¹ Hierfür wird der zehnjährige Untersuchungszeitraum in zweijeweils fünfjährige Unterperioden unterteilt und die erzielten Renditen für alle Investmentfonds für beide Unterperioden ermittelt. Darauf folgend wird eine Querschnittsregressionsanalyse durchgeführt, bei der die abhängigen Variablen die Renditen in der zweiten Unterperiode und die unabhängigen Variablen die Renditen in der ersten Unterperiode darstellen. Liegt ein statistisch signifikanter t-Wert für den Regressionskoeffizienten vor, so kann die Nullhypothese widerlegt werden, nach der zukünftige Renditen nicht von vergangenen Renditen abhängen. ³² In ihrer Untersuchung widerlegen Grinblatt und Titman (1992) die Nullhypothese. Der Regressionskoeffizient beträgt 0,281 und ist statistisch signifikant auf dem 1%-Niveau. Das bedeutet, dass für jeden Prozentpunkt Rendite, den ein Investmentfonds in der ersten Unterperiode erzielt hat, die Rendite dieses Investmentfonds in der zweiten Unterperiode um 0,281%-Punkte ansteigt. Danach hat eine positive vergangene Rendite einen positiven Einfluss auf die zukünftige Rendite.³³

Carhart (1997) greift den von Jegadeesh und Titman (1993) auf Aktienebene identifizierten Momentum-Effekt auf und verwendet diesen zur Erklärung der Performancepersistenz von Investmentfonds. Dafür untersucht Carhart einen Datensatz von Investmentfonds, der keinem Survivorship-Bias ausgesetzt ist, für den Zeitraum von Januar 1962 bis Dezember 1993.³⁴ Fürjedes Jahr werden alle Investmentfonds nach der im Vorjahr realisierten Rendite sortiert und in Dezile eingeteilt, wobei sich die Renditen abzüglich Gesamtkostenquote und Transaktionskosten verstehen. Auf dieser Basis werden für jedes Jahr zehn gleichgewichtete Portfolios gebildet und deren zukünftige Performance miteinander verglichen. Unter Berücksichtigung des Risikofaktors des CAPMs ergibt sich für das oberste Dezil ein Alpha von 2,6% p.a. und für das unterste Dezil ein jährliches Alpha von - 5,4%. Die Renditedifferenz von 8%- Punkten p.a. wird allerdings nicht durch den Marktrisikofaktor erklärt, da alle zehn Dezile ein sehr ähnliches Beta aufweisen. Werden die Alphas allerdings auf Basis des 4- Faktormodells von Carhart berechnet, so reduziert sich die jährliche Renditedifferenz zwischen dem obersten und dem untersten Dezil auf 4,28%-Punkte. Betrachtet man nur die Renditedifferenz zwischen dem obersten und dem vorletzten Dezil, so schrumpft sie auf 0,96%-Punkte pro Jahr. Abgesehen von dem untersten Dezil, kann das 4- Faktormodell also fast die gesamte kurzfristige Persistenz erklären. Sie lässt sich auf den Momentum-Effekt der Aktien zurückführen, die von den Investmentfonds gehalten werden.³⁵ Auch bei einer langfristigen Betrachtung gibt es eine signifikante Renditedifferenz zwischen dem obersten und dem untersten Dezil. Wird ein dreijähriger Zeitraum für die Einteilung der Investmentfonds in die Dezile zugrunde gelegt, so beträgt die aus 4-Faktor-Alphas berechnete Renditedifferenz jährlich 5,4%-Punkte. Das 4-Faktormodell verliert bei Betrachtung der langfristigen Performancepersistenz somit den Erklärungsgehalt. Erklärt das 4-Faktormodell bei der einjährigen Persistenz noch etwa die Hälfte der Renditedifferenz, so nimmt dieser Anteil stark ab, wenn die Zeitspanne, auf deren Basis die Investmentfonds in die Dezile eingeteilt werden, erweitert wird. Wird eine Periode von fünf Jahren zugrunde gelegt, so beträgt der Erklärungsgehalt sogar Null.³⁶ Carhart zeigt sowohl die Existenz von kurzfristiger Performancepersistenz, als auch eine langfristige Performancepersistenz bei Investmentfonds, was mit Grinblatt und Titman übereinstimmt. Die kurzfristige Performancepersistenz von Investmentfonds kann auf den Momentum-Effekt der Aktien, die von den Investmentfonds gehalten werden, zurückgeführt werden. Die Ursache für die langfristige Performancepersistenz kann hingegen nicht abschließend begründet werden.

2.4. Fähigkeiten des Fondsmanagement

Die Performancepersistenz von Investmentfonds könnte ein Hinweis darauf sein, dass es Fondsmanager gibt, die über Fähigkeiten verfügen eine bessere Rendite als der Markt zu erzielen. Diese Fähigkeit ist einer der Hauptgründe, warum Investoren Investmentfonds kaufen - sie wollen eine bessere Rendite als der Markt erzielen. Aufgrund der fundamentalen Bedeutung dieses Themas für Investmentfondsanleger gibt es hierzu eine Vielzahl von wissenschaftlichen Arbeiten, die untersuchen, ob Fondsmanager in der Lage sind eine höhere Rendite als der Markt zu realisieren.

Berk und Green (2004) stellen ein theoretisches Modell vor, das sich mit der ökonomischen Intuition dieser Fragestellung befasst. Dabei zeigen sie, dass Investmentfondsanleger keine bessere Rendite als der Markt erzielen können, sondern lediglich die durchschnittliche Marktrendite nach Kosten realisieren. In dem Modell investieren Anleger ihr Kapital auf Basis der vergangenen Performance der Investmentfonds, weil sie davon ausgehen, dass von vergangener Rendite auf zukünftige Rendite geschlossen werden kann.³⁷ Investmentfonds, die in der Vergangenheit Überrenditen erzielt haben, haben daher eine größere Anziehungskraft für das Kapital von Investoren. Von Investmentfonds, die in der Vergangenheit negative Alphas generiert haben, ziehen Investoren demzufolge ihr Kapital ab und investieren dieses in Investmentfonds, die positive Alphas in der Vergangenheit erzielt haben.³⁸ Investmentfonds, die genau die Marktrendite (a = 0) realisieren, sind weder von Kapitalzuflüssen noch von Kapitalabflüssen betroffen.³⁹ Ein Kapitalzufluss führt bei den Investmentfonds - wegen des abnehmenden Grenzertrages des investierten Kapitals - zu einer Minderung der Nettorendite, die die Investoren erhalten. Der abnehmende Grenzertrag des investierten Kapitals ist auf zwei Effekte zurückzuführen. Zum einen ist es für Fondsmanager schwieriger bei wachsendem Kapital eine ausreichende Menge an geeignete Anlageideen zu entwickeln, zum anderen möchten Fondsmanager, die die Urheber der erzielten Überrenditen und des daraus resultierenden Kapitalzuflusses sind, für diese Erfolge gebührend entlohnt werden. Als Resultat dessen steigen die Managementgebühren der Investmentfonds an, was die Nettorenditen der Anleger mindert.⁴⁰ Dieser Vorgang wiederholt sich, bis der Markt im Gleichgewicht ist. Das heißt, dass Kapitalzuflüsse beziehungsweise -abflüsse gleich Null sind. Im Marktgleichwicht ergibt sich somit eine Nettoüberrendite von Null.⁴¹ Dieses Modell ist konsistent mit der Annahme, dass es Fondsmanager gibt, die über Fähigkeiten verfügen Überrenditen zu generieren. Allerdings werden diese Überrenditen durch den abnehmenden Grenzertrag des investierten Kapitals und der steigenden Managementgebühren vermindert, bis sie im Marktgleichgewicht einer Nettoüberrendite von Null entsprechen.⁴²

Jensen (1968) beschäftigt sich als einer der ersten mit der empirischen Untersuchung der Fähigkeiten des Fondsmanagements. In seiner Studie untersucht er die jährlichen Renditen von 115 Investmentfonds im Zeitraum von 1945 bis 1964 und berechnet mittels Regression für alle Fonds die risikoadjustierte Rendite in Form des Jensen- Alphas.⁴³ Im Durchschnitt erzielen die untersuchten Fonds ein jährliches Jensen-Alpha von -1,1% nach Abzug von Kosten, was bedeutet, dass die Fondsmanager nicht in der Lage waren, eine bessere Rendite als der Markt zu erzielen. Selbst das mit Abstand größte Jensen-Alpha in dieser Untersuchung (5,8% p.a.) liefert nur begrenzt Hinweise darauf, dass einzelne Investmentfonds eine signifikant bessere Rendite als der Markt realisieren können. Die Vermutung liegt nahe, dass ein solcher Ausreißer mehr auf Glück als auf Können zurückzuführen ist.⁴⁴ Diese Ergebnisse verändern sich nur minimal, wenn anstelle von Nettorenditen die Bruttorenditen betrachtet werden, die vor Abzug von Kosten erzielt werden. Das durchschnittliche jährliche Alpha erhöht sich von -1,1% auf -0,4%, was nicht auf überlegene Fähigkeiten von Fondsmanagern hinweist.⁴⁵ Jensen findet zwar Investmentfonds, die risikoadjustierte Überrenditen erzielen, allerdings geben diese Ausreißer nicht Anlass zur Annahme, dass Fondsmanager über überlegene Fähigkeiten verfügen. Sowohl in der Nettobetrachtung, als auch in der Bruttobetrachtung erzielen die untersuchten Investmentfonds im Durchschnitt ein negatives Alpha. Dies lässt den Schluss zu, dass Fondsmanager nicht in der Lage sind eine bessere Rendite als der Markt zu erzielen.

[...]

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¹ Vgl. Investment Company Institute (2013), S. 25.

² Vgl. Investment Company Institute (2013), S. 201.

³ Vgl. § 6 Abs.1, S. 1 InvG.

⁴ Vgl. Perridon, Steiner und Rathgeber (2012), S. 303.

⁵ Vgl. Levy und Post (2005), S. 108.

⁶ Vgl. Bodie, Kane und Marcus (2011), S. 96 ff.

⁷ Vgl. Investment Company Institute (2013), S. 25.

⁸ Vgl. Perridon, Steiner und Rathgeber (2012), S. 306.

⁹ Vgl. Fama (1970), S. 383.

¹⁰ Vgl. Jensen (1978), S. 96 f.

¹¹ Vgl. Bodie, Kane und Marcus (2011), S. 350f.

¹² Vgl. Bodie, Kane und Marcus (2011), S. 10f.

¹³ Vgl. Perridon, Steinerund Rathgeber (2012), S. 309.

¹⁴ Vgl. Bodie, Kane und Marcus (2011), S. 822.

¹⁵ Vgl. Perridon, Steinerund Rathgeber (2012), S. 310.

¹⁶ Vgl. Treynor (1965), S. 66 ff.

¹⁷ Vgl. Treynor (1965), S. 63.

¹⁸ Vgl. Treynor (1965), S. 70.

¹⁹ Vgl. Perridon, Steinerund Rathgeber (2012), S. 310.

²⁰ Vgl. Sharpe (1966), S. 122 ff.

²¹ Vgl. Perridon, Steinerund Rathgeber (2012), S. 310.

²² Vgl. Jensen (1968), S. 390.

²³ Vgl. Jensen (1968), S. 393 f.

²⁴ Vgl. Beaver, Kettler und Scholes (1970), S. 668 f.

²⁵ Vgl. Fama und French (1996), S. 55 f.

²⁶ Vgl. Jegadeesh und Titman (1993), S. 67.

²⁷ Vgl. Carhart (1997), S. 61.

²⁸ Vgl. Brinson, Singer und Beebower (1991), S. 40 f.

²⁹ Vgl. Brinson, Singer und Beebower (1991), S. 40 f.

³⁰ Vgl. Sirri und Tufano (1998), S. 1590 f.

³¹ Vgl. Grinblatt und Titman (1992), S. 1978.

³² Vgl. Grinblatt und Titman (1992), S. 1979 f.

³³ Vgl. Grinblatt und Titman (1992), S. 1980 f.

³⁴ Vgl. Carhart (1997), S. 58 f.

³⁵ Vgl. Carhart (1997), S. 62 ff.

³⁶ Vgl. Carhart (1997), S. 74.

³⁷ Vgl. Berk und Green (2004), S. 1270 f.

³⁸ Vgl. Berk und Green (2004), S. 1276.

³⁹ Vgl. Berk und Green (2004), S. 1284.

⁴⁰ Vgl. Berk und Green (2004), S. 1271.

⁴¹ Vgl. Berk und Green (2004), S. 1275.

⁴² Vgl. Berk und Green (2004), S. 1293.

⁴³ Vgl. Jensen (1968), S. 396.

⁴⁴ Vgl. Jensen (1968), S. 400.

⁴⁵ Vgl. Jensen (1968), S. 403 f.