Active Share. Wie wählt man am besten Investmentfonds aus?


Fachbuch, 2018

74 Seiten


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Aktive vs. Passive Anlagephilosophie

3 Aktives Management
3.1 Instrumente zur Messung des aktiven Managements
3.2 Kombination von Tracking Error und Active Share
3.3 Risiken des aktiven Managements
3.4 Aktueller Forschungsstand und Kritik

4 Empirische Analyse
4.1 Methodik und Daten
4.2 Ergebnisse zum Active Share und Tracking Error
4.3 Idiosynkratisches Risiko
4.4 Performance

5 Zusammenfassung der Ergebnisse
5.1 Wesentliche Erkenntnisse der empirischen Untersuchung
5.2 Vergleich zu anderen Studien

6 Fazit und Schlussbetrachtung

7 Anhang

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Veränderung der Active Shares von 1980-2009

Abbildung 2: Unterschiedliche Kategorien des aktiven Managements

Abbildung 3: Portfoliorisiko in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Portfolio

Abbildung 4: Verteilung der Investmentfonds anhand der 4 Kategorien des aktiven Managements

Abbildung 5: Entwicklung des weltweit in ETFs verwalteten Vermögens

Abbildung 6: Annualisierte Performance Differenz zwischen High und Low Active Share Fonds von verschiedenen Benchmarks von 1990-2009

Abbildung 7: Durchschnittliche Active Shares von Investmentfonds bei verschiedenen Benchmark

Abbildung 8: Verteilung der Kostenquote für All-Equity Investmentfonds in 2002

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Verteilung der Investmentfonds anhand von Active Share und Tracking Error, 2009

Tabelle 2: Verteilung der durschnittlichen monatlichen Active Shares von 2010-2016

Tabelle 3: Auswirkungen der Dimensionen des aktiven Managements auf das idiosynkratische Risiko

Tabelle 4: Zusammenhang zwischen Active Share, Tracking Error und dem idiosynkraritschen Risiko

Tabelle 5: Zweidimensionale Verteilung der Investmentfonds

Tabelle 6: Performance Ergebnisse für unterschiedliche Fondsgruppen

1 Einleitung

Der von niedrigen Zinsen und volatilen Aktienkursen geprägte Finanzmarkt stellt für den privaten Anleger nach wie vor eine große Herausforderung dar, insofern als er sich hier mit der Entscheidung konfrontiert sieht, wie sein Geld am lukrativsten anzulegen sei.

Hinsichtlich einer eindeutigen Handlungsempfehlung herrscht Uneinigkeit im Diskurs zwischen Medien, Wissenschaftlern und Praktikern der Branche. Insgesamt lassen sich hier zwei Investmentstrategien herausstellen, die in diesem Kontext als Lösungsvorschlag zur Diskussion stehen. Auf der einen Seite wird hier der Ansatz der aktiven Vermögensverwaltung ins Feld geführt. Kennzeichnend für diesen sind aktiv gemanagte Investmentfonds, die eine hohe Rendite versprechen und den Privatanleger somit zu vermeintlich schnellem Reichtum führen sollen. Ziel des Ansatzes ist es, eine Rendite zu erwirtschaften, die größer ist als die der zugrundeliegenden Benchmark. Der Umstand, dass dies in der Vergangenheit nur den wenigsten Investmentfonds geglückt ist, schlägt sich in dem negativen Ruf nieder, der der Branche seither zunehmend anhaftet.

Gründe für diese Entwicklung sind meist in dem fehlenden Manager Skill zu sehen oder in zu hohen Kosten, aber auch der Trend zu Finanzprodukten, die einen genau gegenteiligen Ansatz verfolgen, so genannte Indexprodukte. Dieser Ansatz wird auch als „passives Investieren“ oder „Indexing“ bezeichnet, wobei hier im Allgemeinen das Replizieren eines Indexes z.B. in Form eines ETFs gemeint ist. Diese Finanzprodukte sind vergleichsweise günstig und erzielen eine Rendite knapp unterhalb der Benchmark. Studien belegen, dass passive Indexprodukte den meisten aktiven Investmentfonds überlegen sind und dass der Privatanleger nicht in der Lage ist, die wenigen Investmentfonds ausfindig zu machen, die eine Überrendite erwirtschaften können. Dennoch profitieren viele Privatanleger nach wie vor von den aktiv gemanagten Investmentfonds (Evensky, Pfeiffer 2011).

Doch wieso ist das so? Wieso investieren so viele private Anleger immer noch überwiegend in Investment- statt in Indexfonds? Eine mögliche Antwort hierauf liefert Grubers „Investment Puzzle“, das sich mit dem vermeintlich irrationalen Verhalten von Privatanlegern befasst. Grubers Argumentation liegt hier im Wesentlichen der These zugrunde, dass sich die zukünftige Performance zum Teil aus der vergangenen prognostizieren lässt. Dies sei möglich, da der Preis, zu welchem Investmentfonds ge- und verkauft werden, gleich dem Nettoinventarwert (NAV) ist und sich nicht ändert, um überdurchschnittliches Management zu reflektieren. Dieser Umstand scheint einer Gruppe von erfahrenen Investoren bekannt zu sein, was sich aus der Tatsache ergibt, dass der Cashflow des neuen Geldes aus den Investmentfonds den Prädiktoren der zukünftigen Performance folgt. Dementsprechend ist Manager Skill nicht eingepreist und Investoren können ein Schnäppchen durch die Auswahl von unterbewerteten Fonds machen, die eine Überrendite versprechen (Gruber 1996).[1]

Da viele Anleger weiterhin auf aktives Management setzen, stellt sich hier die Frage nach der optimalen Fondsselektion, also der Frage danach, welche Fonds auszuwählen seien, die die Benchmark zu übertreffen in der Lage sind. Eben solche Fonds werden oft von Fondsmanagern versprochen. Anleger müssten dementsprechend diese Versprechen einschätzen können, da auf Grundlage dieser sowie aller anderen ihnen zur Verfügung stehenden Informationen wie z.B. Style, Kosten, Turnover, etc. zu einer wohlfundierten Entscheidung gelangt werden soll (Ingersoll et al. 2007). Ob ein Fonds überhaupt die entsprechende Benchmark übertrifft, ist von verschiedenen Faktoren abhängig, wie beispielsweise davon, ob man Aktien hält, die nicht im Marktportfolio enthalten sind (Morningstar 2016).

Aufsichtsbehörden und Verbraucherschützer warnen bereits seit mehreren Jahren davor, dass viele Aktienfonds zu einem großen Teil den heimischen Standard Index abbilden könnten. Dies geschehe vor allem zu Lasten der Anleger, die sich ein aktiv gemanagtes Finanzprodukt anschaffen, für das sie zum Teil hohe jährliche Gebühren zahlen. In den Medien wird dies als „verkappte Index-Tracker“ oder – wissenschaftlich ausgedrückt – als „Closet Indexing“ bezeichnet. Dieses Vorgehen vieler Investmentfonds wird durch zahlreiche Studien gestützt, die herausstellen, dass aktive Fondsmanager im Allgemeinen nicht die Fähigkeit besäßen, eine Überrendite gegenüber der jeweilig zu Grunde liegenden Benchmark zu erzielen (Uleer 2015).

Abhilfe konnte das im Jahr 2006 von Cremers und Petajisto eingeführte Maß „Active Share“ schaffen, welches den Aktivitätsgrad eines aktiv gemanagten Fonds misst. Auf diese Weise können Anleger feststellen, ob es sich bei einem Fonds um einen verkappten Index-Tracker (Fondspositionen haben große Überlappungen mit dem Benchmark Index) oder um einen „echten“ aktiv gemanagten Fonds handelt (Cremers, Petajisto 2009). Cremers und Petajisto kommen zu dem Ergebnis, dass Fonds mit einem hohen Active Share ihre Benchmark signifikant und persistent, nach Abzug von Kosten und Gebühren, schlagen, während Fonds mit einem niedrigen Active Share ihre Benchmark underperformen. Dieses Ergebnis von Cremers und Petajisto und damit auch der Active Share im Allgemeinen ist in der Literatur auf Widerstand gestoßen. Zwar wird der Active Share zunehmend von Anlegern bei der Auswahl von Managern für den aktiven Teil ihrer Aktienallokation herangezogen. Jedoch sind sich Experten mittlerweile darüber uneinig, inwieweit das Maß Active Share im Rahmen der Portfolioallokation und als Prädiktor für zukünftige Performance überhaupt einen Nutzen hat (Franzen, Georgiou 2015).

Auf dieser Grundlage soll die vorliegende Arbeit untersuchen, inwieweit die Ergebnisse von Cremers, Petajisto (2009) replizierbar sind. Hierzu wird eine Stichprobe von 867 zufällig ausgewählten US-amerikanischen Investmentfonds einer Analyse nach dem Framework von Cremers, Petajisto (2009) unterzogen. Im späteren Verlauf dieser Analyse werden verschiedene Fondsgruppen, die nach der Höhe des Active Shares und des Tracking Error eingeteilt wurden auf die Performance hin untersucht und mit Cremers, Petajisto (2009) und anderen Studien verglichen. Zusätzlich untersucht die vorliegende Arbeit das idiosynkratische Risiko und soll schließlich die Frage beantworten, ob die Fonds mit dem höchsten Active Share auch eine risikoadjustierte Rendite erzielen.

Gemäß dieser Zielsetzung ergibt sich der Aufbau der vorliegenden Arbeit wie folgt: Zunächst wird eine Abgrenzung zwischen aktiver und passiver Investmentphilosophie vorgenommen. In einem nächsten Schritt wird sich diese Arbeit mit dem Konzept des aktiven Managements befassen sowie in diesem Rahmen insbesondere damit, wie dieses gemessen bzw. evaluiert werden kann. Sodann wird auf die mit dem aktiven Management verbundenen Risiken eingegangen, gefolgt von dem aktuellen Forschungsstand hinsichtlich des Active Shares. Kapitel 4 enthält die empirische Analyse der Arbeit. Eine Darstellung der Ergebnisse und ein Vergleich mit anderen Studien erfolgt in Kapitel 5. Das Ende der vorliegenden Arbeit bildet schließlich ein Fazit, welches die Kerngedanken der hiesigen Ausführungen zusammenfassend darstellt.

2 Aktive vs. Passive Anlagephilosophie

Gegenstand des vorliegenden Kapitels ist zunächst eine Erläuterung der beiden grundlegenden Anlagephilosophien. In diesem Rahmen werden insbesondere Vor- und Nachteile der jeweiligen Strategie kenntlich gemacht sowie die diesbezüglich vorherrschende Ansicht der Literatur.

Wie bereits angedeutet, lassen sich zwei verschiedene Möglichkeiten der Investition voneinander differenzieren: der passive und der aktive Investmentansatz. Der passive Ansatz, das „Indexing“, verfolgt die Strategie, einen Index (Marktportfolio) zu replizieren und eine Rendite zu erzielen, die abzüglich der Kosten, nur knapp unterhalb der Rendite des Marktes liegt (Fama, French 2010). Die bekanntesten Indexprodukte sind ETFs (Exchanged-Traded Funds), die einen Aktienindex nachbilden und zumeist mit dem Ansatz des passiven Investierens assoziiert werden. Daneben gibt es noch weitere Indexprodukte, die andere Anlageklassen replizieren, wie z. B. Anleihen (ETNs) oder Rohstoffe (ETCs), denen private Anleger aus Gründen der geringeren Popularität zumeist weniger Beachtung schenken (Weiss 2014).

ETFs sind dementsprechend ein Korb von Wertpapieren (Aktien), der wie einzelne Aktien über einen Broker an der Börse gehandelt werden kann. Anteile von ETFs werden mit anderen Anlegern gehandelt, die auch über einen Broker am Handel teilnehmen, was zu einer möglichen Reduzierung der Transaktionskosten führen kann. Zudem macht ein ganztägiger Handel die ETFs flexibler, als dies vergleichsweise bei Open-End-Investmentfonds der Fall ist, bei denen Anleger bis zum Ende des Tages warten müssen, um Aktien direkt von einer Investmentgesellschaft kaufen oder Aktien an diese verkaufen zu können (Ferri 2009).[2] Bei der Anlagestrategie beim passiven Investieren handelt es sich zumeist um eine klassische Buy-and-Hold Strategie, die im Allgemeinen einen langfristigen Anlagehorizont seitens des Anlegers suggeriert (Poterba, Shoven 2002). Nach Kommer (2015 a) ist passives Investieren nicht gleichzusetzen mit der Verwendung von Indexfonds. Vielmehr sei es eine approximative Nachbildung des Marktes. Eine vollständige Nachbildung des Marktes unter Einbeziehung der Transaktionskosten sei hierbei nicht sinnvoll. Vor allem die Kosten sind es, in denen ein Vorteil gegenüber dem aktiv gemanagten Fonds zu sehen ist. Studien von Gruber (1996) und Malkiel (2003 a) beispielsweise zeigen, dass die Kostenquote bei aktiv gemangten Fonds im Durchschnitt bei 113 bzw. 120 Basispunkten pro Jahr liegt. ETFs hingegen sind durch ihren Verzicht auf ein aktives Fondsmanagement deutlich günstiger (Dentlinger 2015). Jedoch zeigen anderen Studien wiederum, dass Privatanleger, die sich für ein Indexprodukt entscheiden, oftmals nach Selektionsmerkmalen der Kosten und Diversifizierung, nicht in der Lage sind, die besten ETFs auszuwählen (Bhattacharya et al. 2014).

Die wesentlichen Unterschiede zwischen ETFs und Investmentfonds hat Ferri (2008) in vier Punkten zusammengefasst.

1. Im Falle von Investmentfonds ist einzig die Investmentgesellschaft Käufer und Verkäufer. Einzelne ETF-Anteile werden hingegen von anderen Investoren an einer Börse gekauft und verkauft.

2. Investmentfondsanteile werden einmal pro Tag zu ihrem NAV berechnet, der Intraday-Wert eines ETFs hingegen wird alle 15 Sekunden geschätzt. Dies ist nicht der Preis, zu dem der Handel eines ETFs erfolgt. Vielmehr werden hierfür darüber hinaus Angebot und Nachfrage des Fonds zum Zeitpunkt des Handels als ausschlaggebend erachtet.

3. Das Settlement von Investmentfondsanteilen ist der nächste Geschäftstag, während die Abwicklung der ETF-Anteile drei Geschäftstage dauert.

4. Die Marktbezeichnung für Investmentfonds (hier Open-End-Fonds) sind immer fünf Buchstaben, mit einem X als letzten Buchstaben, während ein ETF in der Regel durch drei oder – abhängig von der jeweiligen Börse – gelegentlich auch durch vier Buchstaben gekennzeichnet wird.

In den letzten Jahren haben ETFs in der Finanzwelt stark an Zuwachs und Bekanntheit gewonnen. Dennoch sind der ETF Markt und die damit verbundenen „Assets under Management“ vergleichsweise klein gegenüber den aktiv gemanagten Investmentfonds (Hunter et al. 2013). Ende des Jahres 2014 sind beispielsweise weltweit 33,4 Billionen US-Dollar in Investmentfonds investiert worden (Investment Company Institute 2015). ETFs hingegen konnten zwar ein rasantes Wachstum hinlegen, wonach im Zeitraum von 2004 bis 2014 mehr als 1,4 Billionen US-Dollar in ETF-Anteile investiert wurden (Investment Company Institute 2015), dennoch betrug das verwaltete Vermögen in ETFs nur ca. 2,6 Billionen US-Dollar (siehe Abbildung 5 im Anhang). Diese Relation suggeriert nach wie vor den weltweiten Stellenwert von aktiv gemangten Investmentfonds, obwohl hinlänglich Belege dafür bestehen, dass die meisten Investmentfonds es nachweislich nicht schaffen, ihre Benchmark nach Kosten zu schlagen (siehe z. B. Jensen 1968; Elton et al. 1993; Carhart 1997; Malkiel 2003 a; Fama, French 2010). Das bedeutet, dass die Nettorenditen der allermeisten Investmentfonds niedriger sind als die der passiven Fonds. Dementsprechend kann die Underperformance das schnelle Wachstum der aktiven Investmentfondsindustrie in den vergangenen Jahrzehnten nicht rechtfertigen und erst recht nicht erklären. Doch weshalb investieren immer noch so viele Anleger in Investmentfonds, wenn diese im Durchschnitt im Vergleich zu passiven Anlagevehikel bzw. ETFs underperformen?

In der Literatur ist dieses Verhalten bereits hinlänglich untersucht worden. Insbesondere hat man eine Erklärung für dieses zu geben versucht. Hierfür scheinen allem voran die diesbezüglichen Ausführungen von Gruber (1996) einschlägig zu sein. Grubers zentrales Argument lässt sich wie folgt rekonstruieren: Wenn Investmentfonds zum NAV gekauft werden, ist der Management Skill nicht eingepreist, und dies sei letztlich der Grund dafür, weshalb Anleger sich für die Investition in Investmentfonds entscheiden. Ferner geht Gruber hier von einer gewissen Prognostizierbarkeit aus: Aus der Vorhersehbarkeit der Performance lässt sich durch die gleichen Metriken wiederum eine Vorhersehbarkeit von Cashflows in und aus Investmentfonds ableiten. Falls Prädiktoren existieren und zumindest einige Anleger ihr Investitionsverhalten nach diesen Prädiktoren ausrichten, dann sollte die Rendite in Bezug auf neue Investitionsströme besser sein, als die durchschnittliche Rendite für alle Anleger in diesem Fonds. Dass dies zum Teil theoretisch möglich ist, zeigte unter anderem auch die Studie von Zheng (1999).

Es gibt daneben auch weitere Erklärungen für diese beobachtete Tendenz zu Investmentfonds. Sun et al. (2009) bspw. setzten sich mit der Frage auseinander, ob aktivere Fonds, die eine Absicherung gegen das Down Side Risiko bieten, eine bessere Rendite während eines Abwärtsmarktes erzielen. Ihre Untersuchungen stützten eben jene These: Sie fanden heraus, dass die aktivsten Fonds, die am wenigsten aktiven Fonds um 4,5 bis 6,1 Prozent pro Jahr in einem Abwärtsmarkt, nach Bereinigung von Gebühren und Risiken, übertreffen (Sun et al. 2009).[3] Die Autoren vermuten, dass Investoren bereit sind, höhere Gebühren zu zahlen, um eine solche Absicherung zu erhalten, die wiederum eine leichte Underperformance während einer normalen Marktlage haben. Eine weitere mögliche Erklärung könnte schlicht darin zu sehen sein, dass immer noch viele Anleger ETFs nicht kennen. Das liegt vor allem daran, dass die Finanzbranche und zum Teil auch die Medien das Thema „kostengünstiges Investieren durch passive Produkte“ systematisch abblocken, da sich mit ETFs im Gegensatz zu aktiv gemanagten Fonds nur sehr wenig Geld verdienen lässt. Schätzungsweise würde die komplette Finanzindustrie 500 Mrd. € an risikolosen Einnahmen verlieren (Kommer 2015b).

Vor diesem Hintergrund wird nicht selten die allgemeine Rationalität und insbesondere die finanzielle Intelligenz privater Anleger in Frage gestellt. Insgesamt lässt sich ein etwaiges Fehlverhalten an folgenden Merkmalen ausmachen: Privatanleger tendieren nicht nur weiterhin eher zu aktiv gemanagten Fonds anstatt zu passiven Fonds, sie handeln auch zum Nachteil ihrer Performance (Barber, Odean 2000), sie handeln zyklisch (kaufen wenn es teuer ist und verkaufen wenn es günstig ist)[4], haben schlechtes Market Timing bzgl. ihrer Investitionsentscheidungen (Friesen, Sapp 2007) und sie können, falls sie sich für passive Indexprodukte entscheiden, nicht die besten und kostengünstigsten Produkte auswählen (Bhattacharya et al. 2014).[5]

Anleger sind allerdings durchaus in der Lage, aus diesem Fehlverhalten zu lernen und somit künftig eine bessere Investmentperformance zu erzielen (Nicolosi et al. 2008).

Aus den bisherigen Ausführungen wird deutlich, dass, auch wenn aktiv gemanagte Investmentfonds durchschnittlich schlechter als passive Indexprodukte sind, Investmentfonds nach wie vor diejenige Anlagestrategie sind, für die sich Anleger überwiegend entscheiden. Dieser Entscheidung liegt die Intention zugrunde, einen der wenigen aktiv gemanagten Investmentfonds auszuwählen, die ihren Benchmark Index übertreffen. Das Schlagwort der Fondsselektion spielt in diesem Zusammenhang folglich eine entscheidende Rolle.[6] Es werden Fondsmanager gesucht, die es persistent durch Skill, und nicht etwa durch Glück, schaffen, eine positive risikoadjustierte Überrendite zu erzielen, was sich bekanntlich als ziemlich schwierig herausgestellt hat (Fama, French 2010).[7]

Nach der Markteffizienztheorie von Fama (1970) ist eine Überrendite, also das Schlagen des Marktes nur möglich, wenn die Märkte nicht effizient bzw. nicht vollkommen effizient sind und dementsprechend nicht alle verfügbaren öffentlichen Informationen unmittelbar in die Aktienkurse einfließen. Nach Ansicht von Malkiel wird es stets zu rationalem Fehlverhalten der Anleger kommen. Es können also stets Preisfehler, Unregelmäßigkeiten bzw. Anomalien und sogar vorhersehbare Aktienrenditemuster im Laufe der Zeit auftreten und auch für kurze Zeit bestehen bleiben (Malkiel 2003 b). Darüber hinaus kann der Markt nicht vollkommen effizient sein, sonst gäbe es keinen Anreiz für Profis, die Informationen, die sich so schnell in den Marktpreisen widerspiegeln, aufzudecken, was vor Jahrzehnten bereits von Grossmann und Stiglitz (1980) betont wurde. Denn obwohl die Investmentfonds im Durchschnitt enttäuschende risikoadjustierte Renditen liefern, dokumentiert die Literatur eine große Querschnittsvariation bei der Fondsperformance. Kacperczyk et al. (2005) argumentieren, dass sich Fondsmanager entscheiden können, von einem gut diversifizierten Portfolio bzw. indexnahen Portfolio abzuweichen und ihre Bestände in Branchen zu konzentrieren, in denen sie über informative Vorteile verfügen, um so eine Überrendite zu erzielen.

Dies suggeriert, dass Fondsmanager eine aktive Strategie wählen müssen, um eine Überrendite zu erzielen. Jedoch ist in den letzten Jahren bekannt geworden, dass eine wachsende Zahl an Fondsmanagern passive Strategien verfolgen und ihre Investitionen mit einem bestimmten Index verknüpfen. Die Mehrheit behauptet jedoch immer noch, dass sie den Anlegern einen Mehrwert verschaffen können, indem sie ihre Portfolios aktiv verwalten (Hunter et al. 2013). Abhilfe für diese Problematik hat die Kennzahl Active Share geschaffen, welche auch für die Fondsselektion herangezogen werden kann. Bei Betrachtung der aufgeführten Arbeiten, die eine kleine Gruppe von outperformenden Fonds identifizieren[8], kann eine gemeinsame Überlegung abgeleitet werden, nämlich dass die Fonds, die ihre Benchmark übertreffen, im Wesentlichen andere Positionen in ihrem Portfolio haben als die zugrunde liegende Benchmark (Cremers, Pareek 2016). Demnach scheint besonders die Arbeit von Cremers und Petajisto (2009) darauf hinzudeuten, dass Investmentfonds, deren Positionen sich am meisten von ihren Benchmarks unterscheiden, dazu neigen, ihre Benchmarks nach Abzug von Kosten zu übertreffen. Diese Aussage beschreibt das Konstrukt des Active Shares, welches unter anderem als eine Kennzahl des aktiven Managements im nächsten Kapitel näher erläutert werden wird.

3 Aktives Management

Im nachfolgenden Kapitel sollen das aktive Management und dessen verschiedene Werkzeuge zur Evaluation sowie die Risiken, die mit dem aktiven Management verbunden sind, dargestellt werden. Dabei wird zunächst auf den Tracking Error und anschließend besonders auf den Active Share eingegangen werden, gefolgt von alternativen Möglichkeiten, die eine Bewertung des aktiven Managements ermöglichen. Der darauffolgende Abschnitt wird sich mit den Zusammenhängen und Wechselwirkungen der beiden genannten Maße, Tracking Error und Active Share, befassen. Kapitel 2.3 setzt sich sodann mit den Risiken auseinander, die bei Investitionen in Investmentfonds auftreten können, speziell bei Fonds, die einen besonders hohen oder aber einen besonders niedrigen Active Share aufweisen. Abschließend wird der wissenschaftliche Kenntnisstand zum Active Share dargestellt und Stellungnahmen von Praktikern und Wissenschaftlern hinsichtlich des Nutzens bzw. der Kritik herausgestellt und der Interpretationswert dieser Kennzahl diskutiert.

3.1 Instrumente zur Messung des aktiven Managements

Aktives Management wird gewöhnlich durch den Tracking Error im Verhältnis zu einem Benchmark Index definiert. Diese Bestimmung ist allerdings nicht in der Lage, den unterschiedlichen Ebenen des aktiven Managements, der Stock Selection und dem Factor Timing, in ausreichendem Maße Rechnung zu tragen. Das von Cremers und Petajisto (2009) entwickelte Maß des Active Shares soll diesem Problem begegnen, indem hier gerade auch jene Ebenen Berücksichtigung finden. Im Folgenden soll auf die hinter diesen jeweiligen Begrifflichkeiten stehenden Ideen eingegangen werden.

3.1.1 Tracking Error

Der Tracking Error, auch Tracking Error Volatilität genannt, ist die traditionelle Methode, um das aktive Management zu messen. Es stellt die Volatilität der Differenz zwischen einer Portfolio Rendite und ihrer Benchmark Index Rendite dar (Cremers, Petajisto 2009). Dementsprechend kann es auch als Maß für das passive Management, z. B. bei der Auswahl von ETFs, genutzt werden. Es misst in diesem Sinne die Qualität der Indexreplikation, d. h. wie gut ein Fondsmanager die Performance eines bestimmten Indexes nachbildet (Johnson et al. 2013).

Der Tracking Error spiegelt hingegen für das aktive Management das Risiko wieder, welches ein Fondsmanager bewusst eingeht, um eine Rendite zu erzielen, die höher ist als die des Benchmark Indexes. Das bedeutet, dass nur dann eine Überrendite erzielt werden kann, wenn ein Fondsmanager ein höheres Risiko eingeht, was wiederum einen höheren Tracking Error implizieren würde. Jedoch missfällt einigen Anlegern diese Art des eingegangen Risikos, um die Rendite zu erhöhen, so dass oftmals ein maximaler Tracking Error Wert für das Portfolio gesetzt wird. Somit kann der Tracking Error entweder ein Investmentziel oder eine Investitionsbeschränkung sein (El-Hassan, Kofman 2003). Insbesondere da Fondsmanager oftmals von einer leistungsbezogenen Vergütung profitieren und dem Anreiz ausgesetzt sind, mehr Risiken einzugehen, werden durch den Tracking Error Volatilitätsbegrenzungen gesetzt (Jorion 2003). El-Hassan und Kofman (2003) haben zwei separate Interpretationen des Tracking Errors für die beiden entgegengesetzten Investmentansätze erarbeitet:

1. Auf der einen Seite steht hier eine passive Strategie, die so weit wie möglich ein Index- oder Benchmark-Portfolio durch Minimierung des Tracking Errors des replizierenden Portfolios reproduzieren will.

2. Auf der anderen Seite steht hier eine aktive Strategie, die einen Index- oder Benchmark- Portfolio übertreffen will, während sie innerhalb bestimmter Risikogrenzen liegt, die durch die Benchmark definiert sind.

Die übliche mathematische Definition des Tracking Errors, so wie sie auch Cremers, Petajisto (2009) verstehen, lautet

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wonach die zeitliche Standardabweichung der Renditen auf die aktiven Positionen ( ) gemessen wird.

Intuitiv misst der Tracking Error die Volatilität des Fonds, die nicht durch Bewegungen der zugrunde liegenden Benchmark des Fonds erklärt wird (Petajisto 2013). Ein niedriger Tracking Error deutet auf eine stärkere Kontinuität in den periodischen Abweichungen zwischen der Rendite des Fonds und dem seiner Benchmark hin. Anders ausgedrückt: Je höher der Tracking Error eines Fonds ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Fonds in jeder Periode seine Benchmark out- oder underperformt (Johnson et al. 2013). Aus dem Tracking Error lässt sich auch die Information Ratio berechnen, mit dessen Hilfe der Skill eines Managers beurteilt werden kann, indem man die Differenz der Überrendite und Benchmarkrendite auf den Tracking Error bezieht (Söhnholz et al. 2010). Zusammenfassend zielt der typische aktive Fondsmanager auf eine erwartete Rendite ab, die höher als die der Benchmark ist, aber gleichzeitig einen niedrigeren Track Error haben soll, um das Risiko einer signifikanten Underperformance gegenüber der Benchmark zu minimieren (Backman et al. 2015).

Traditionell wurde lange Zeit der Tracking Error verwendet, um die Aktivität eines Fondsmanagers zu messen. Wie bereits oben angedeutet, bedeutet ein niedriger Tracking Error eine kleine Differenz zwischen Fonds und Benchmark, wohingegen ein hoher Tracking Error ein bewusstes Abweichen von der Benchmark seitens des Fondsmanagers suggeriert (Masarwah 2014). In diesem Zusammenhang weist der Tracking Error einige Limitationen bzw. Probleme auf. Für Investoren ist ein wesentliches Problem die mit dem Tracking Error verbundene Akzeptanz, dass die Benchmark der richtige Referenzpunkt für die Messung der Volatilität ist (Stabler 2015). Zudem ist der Tracking Error nur ein eindimensionales Maß, wenn es um die Erfassung des aktiven Managements geht, da Investmentfonds, die nur die aktive Strategie des Stock Pickings verfolgen, typischerweise einen niedrigeren Tracking Error aufweisen als Investmentfonds, die versuchen, mit „Sektor-Wetten (Factor Bets)“ ihren jeweiligen Vergleichsindex zu schlagen. Diese Limitation des Tracking Errors führt dazu, dass aktive Manager einen niedrigen Tracking Error erzeugen und somit hinsichtlich einer Bewertung des aktiven Managements zu Fehleinschätzungen kommen (Masarwah 2014). Aus diesem Grund rückt ein relativ neues Messverfahren, das gleichermaßen einfach wie naheliegend ist, zunehmend in den Vordergrund, welches im nächsten Teilabschnitt ausführlich erläutert wird: der Active Share.

3.1.2 Active Share

Wie eingangs bereits erwähnt, wurde der Active Share von Cremers und Petajisto im Jahr 2006 als neues Maß zur Bewertung des aktiven Portfoliomanagements eingeführt. Als solches gibt er den Anteil des Bestandes eines Portfolios an, der von der Benchmark bzw. vom Index abweicht (Cremers, Petajisto 2009). In ihrer ersten Publikation aus dem Jahr 2006 berechneten die beiden Forscher den Active Share für US amerikanische Investmentfonds im Zeitraum von 1980 bis 2003. Sie kategorisierten Active Shares anhand von Fondseigenschaften wie Größe, Kosten und Turnover im Querschnitt und prüften die Ergebnisse über die genannte Periode.

Nach den Erkenntnissen von Cremers und Petajisto (2009) kann der Active Share als Prognoseinstrument für die Fondsperformance herangezogen werden. Demnach outperformen Fonds mit den höchsten Active Shares signifikant ihre Benchmark, sowohl vor als auch nach Kosten, und sollen zudem eine hohe Performance Persistenz besitzen. Die keinen Index replizierenden Fonds mit den geringsten Active Shares underperformen hingegen ihre Benchmark. Die Ergebnisse von Cremers und Petajisto sind bis heute Gegenstand der aktuellen Debatte. Detaillierter wird hierauf in Kapitel 2.4 eingegangen werden.

Im Allgemeinen gilt, dass ein Manager die Benchmark eines Fonds nur dann übertreffen kann, wenn er Portfoliopositionen einnimmt, die sich von der Benchmark unterscheiden. Die Fondsbeteiligungen bzw. Positionen können sich von den Benchmark Positionen auf zwei verschiedene Arten unterscheiden: Entweder durch die Aktienauswahl, also durch das so genannte Stock Picking oder durch Faktor Timing (oder schließlich auch durch beides). Die Aktienauswahl beinhaltet das Selektieren einzelner Aktien, von denen der Fondsmanager erwartet, dass sie nicht berücksichtigte Aktien (Positionen in der Benchmark) übertreffen (Cremers, Petajisto 2009). Faktor Timing, auch hinlänglich bekannt als taktische Asset Allokation, beinhaltet zeitveränderliche Wetten auf breite Faktor Portfolios, wie zum Beispiel die Übergewichtung bestimmter Sektoren der Wirtschaft, mit einer vorübergehenden Präferenz für Value Titel, und sogar die Wahl, einige Assets in bar zu halten anstatt in Aktien zu investieren (Petajisto 2013). Da viele Fondsmanager einen der Ansätze einem anderen gegenüber bevorzugen, ist nicht klar, wie man das aktive Management über alle Fonds quantifiziert (Cremers, Petajisto 2009).

Um die Idee des Active Shares nachzuvollziehen, sollte als Ausgangspunkt ein Long Short Portfolio angenommen werden. Da Investmentfonds fast niemals Short Positionen einnehmen, liegt deren Active Share immer zwischen Null und 100%.[9] Das bedeutet, dass der Active Share als der Teil bezeichnet werden kann, der sich vom Benchmark Index unterscheidet (Cremers, Petajisto 2009).[10] Für die Berechnung des Active Shares werden zunächst die Differenzen des absoluten Wertes zwischen den Gewichtungen der Wertpapiere in einem Portfolio und die Gewichtungen von Wertpapieren in der Benchmark berechnet. Danach werden alle Differenzen der im Portfolio befindlichen Titel aufsummiert und anschließend halbiert (Franzen, Georgiou 2015).[11]

Die formale Definition des Active Shares nach Petajisto und Cremers (2009) lautet

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Interpretieren lässt sich der Active Share gemeinhin wie folgt: Nimmt er einen Wert von Null an, repräsentiert das Portfolio eine genaue Replikation des Vergleichsindexes.

Wenn der Active Share hingegen einen Wert von 100 Prozent annimmt, befindet sich im zu Grunde liegenden Portfolio und im Vergleichsindex kein identisches Wertpapier bzw. Bestandsposition (Franzen, Georgiou 2015).

Cremers und Petajisto arbeiten verschiedene Gründe für den Gebrauch des Active Shares heraus: Zunächst gibt er Informationen über das Potenzial eines Fonds an, seine Benchmark schlagen zu können. Schließlich kann ein aktiver Fondsmanager nur einen Mehrwert relativ zum Index schaffen, wenn er von diesem abweicht. Ein hoher Active Share ist dementsprechend als eine Art Bedingung für eine Outperformance der Benchmark anzusehen.

Zum anderen, da der Active Share ein eigenständiges Maß ist, kann er auch zusammen mit dem Tracking Error dafür verwendet werden, ein möglichst umfassendes Bild des aktiven Managements zu erhalten, sodass zwischen Aktienauswahl und Faktor Timing unterschieden werden kann. Der wesentliche konzeptionelle Unterschied zwischen den beiden Maßen besteht darin, dass der Tracking Error die Kovarianz Matrix der Renditen einbezieht und damit wesentlich mehr Gewicht auf korrelierte aktive Wetten setzt, während beim Active Share unabhängig von der Diversifizierung ein gleiches Gewicht auf alle aktiven Wetten gesetzt wird (Cremers, Petajisto 2009).

Um das aktive Management für alle Investmentfonds in den USA zu charakterisieren, haben Cremers und Petajisto (2009) jedem Fonds und jedem Zeitpunkt eine passive Benchmark separat zugewiesen, indem die Benchmark zugeordnet wurde, die den niedrigsten Active Share erzeugt. Zuerst bestimmten Cremers und Petajisto, wie viel und welche Art von aktivem Management jeder Fonds praktiziert. Sodann untersuchten sie, wie dies mit anderen Fondsmerkmalen wie Größe, Gebühren, Geldflüssen und vorherigen Renditen zusammenhängt.

Um die Entwicklung des aktiven Managements über einen gewissen Zeitraum hinweg zu erfassen, generierten sie Werte im Zeitraum von 1980 bis 2003 (Cremers, Petajisto 2009). Abbildung 1 zeigt diese Entwicklung zuzüglich der 6 Jahre, die Petajisto (2013) in seiner Studie ergänzt hat.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Veränderung der Active Shares von 1980-2009

Quelle: Vgl. Petajisto (2013), S. 81.

Demnach haben viele Investmentfonds ihre Aktivität im Durchschnitt in den letzten Jahren gesenkt. Gemessen an den Assets hatten die meisten Fonds einen Active Share von 80 bis 100%. Dieser Zustand hat sich bis 2009 extrem verändert. Die Gruppe der Active Share Fonds von über 80% macht nur ungefähr 20% der Fonds aus gemessen an den Assets. Die stärkste Entwicklung bzw. das größte Wachstum haben die Fonds mit einem Active Share zwischen 0 bis 20% zu verbuchen. Dies könnte auf die Popularität der Indexfonds oder aber auch auf vergangene Finanzmarktkrisen zurückzuführen sein. Zum Beispiel ist der Active Share in allen Gruppen nach der Dotcom Krise zurückgegangen, außer in der niedrigsten Gruppe. Dies lässt vermuten, dass Fondsmanager als Folge von Krisen vorsichtiger am Finanzmarkt agieren.

[...]


[1] Es sei an dieser Stelle zu erwähnen, dass diese Erklärung nur gelten kann, wenn es Beweise für Persistenz in der Performance gibt (vergangene Performance sollte prädiktiv für zukünftige Performance sein). Die Frage nach Performance Persistenz ist bis heute nicht eindeutig geklärt.

[2] Für die vorliegende Arbeit werden die Begriffe Investmentfonds bzw. ETFs stellvertretend für den aktiven bzw. passiven Investmentansatz stehen, um eine bessere Stringenz der Argumentation zu gewährleisten. Dabei ist anzumerken, dass mit der Verwendung des Begriffes Investmentfonds „Open-End Mutual Funds“, zu Deutsch „Publikumfonds“ gemeint sind.

[3] Für einen Aufwärts- bzw. Bullenmarkt zeigen die Ergebnisse, dass die aktivsten Fonds underperformen. Zudem sei an dieser Stelle erwähnt, dass der Aktivitätsgrad der Fonds mit dem Active Share berechnet wurde, auf den in Kapitel 3 noch näher eingegangen wird.

[4] Odean (1998) und Barber, Odean (1999) fanden heraus, dass einzelne Investoren eher in Aufwärtsmärkte als in Abwärtsmärkte investieren.

[5] An dieser Stelle wurde nur beispielhaft auf einige Investmentfehler von privaten Anlegern eingegangen.

[6] Jüngere Studien zeigen, dass es eine kleine Gruppe von Fondsmanagern gibt, die Stock Picking Skills haben (siehe Baks et al. 2001; Cohen et al. 2005; Kacpercyzk et al. 2005; Kosowski et al. 2006; Avramov, Wermers 2006; Kacperczyk, Seru 2007; Mamaysky et al. 2008; Cremers, Petajisto 2009).

[7] Es gibt einige Studien, die Persistenz in Bezug auf die Performance feststellen (z. B. Grinblatt, Titman 1992; Hendricks et al. 1993; Brown, Goetzmann 1995; Elton et al. 1996), dennoch existieren viele Studien, die keine bzw. nur schwache Performance Persistenz nach Einbezug von „Momentum“ finden und dessen Ergebnisse empfindlich auf die angewandte Methodik reagieren (z. B. Carhart 1997; Busse et al. 2010; Fama, French 2010).

[8] Siehe z. B. Cohen et al. 2005; Kacperczyk et al. 2005; Mamaysky et al. 2008; Cremers, Petajisto 2009.

[9] Während Long-Only Portfolios einen Active Share von maximal 100% aufweisen können, wäre es bei Portfolios mit Short Positionen möglich, ein Active Share größer als 100% zu erreichen (Franzen, Georgiou 2015).

[10] Da Investmentfonds in der Regel keine Short Positionen einnehmen, wird im Folgenden in Bezug auf den Active Share nur von Portfolios mit Long Positionen ausgegangen.

[11] Wenn man den absoluten Wert der Gewichtungsdifferenzen des Fonds außer Acht lassen würde, wäre diese Formel die einfache durchschnittliche Abweichung der Gewichtung des Fonds von seinem Benchmark Index. Untergewichtete Fonds würden durch übergewichtete Fonds aufgehoben werden, was zu einer durchschnittlichen Abweichung oder einem Active Share von Null für Long-Only Fonds führt. Die Verwendung des absoluten Wertes der Formel korrigiert dies, aber da die Übergewichte durch die Untergewichte ausgeglichen werden, könnte der Active Share bis zu 200% für einen Fonds mit Nullüberlappung gegenüber seiner Benchmark führen. Das Teilen durch zwei beseitigt die Wirkung dieses Doppelzählens (Schlanger et al. 2012).

Ende der Leseprobe aus 74 Seiten

Details

Titel
Active Share. Wie wählt man am besten Investmentfonds aus?
Autor
Jahr
2018
Seiten
74
Katalognummer
V432085
ISBN (eBook)
9783960953722
ISBN (Buch)
9783960953739
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Active Share, Investmentfonds, Performance, Benchmark, Tracking Error, Outperformance, Investmentfonds Auswahl, Fonds, Privatanleger, Geldanlage, aktives Management
Arbeit zitieren
Marcel Kiesé (Autor), 2018, Active Share. Wie wählt man am besten Investmentfonds aus?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/432085

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