Welche Style-Indices treiben die Fondsperformance?

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1 Welche Style-Indices treiben die Fondsperformance? Ergebnisse für das Stoxx-Universum IDS - Analysis and Reporting Services München, 18. Februar 2010

2 1. Motivation 2. Investment-Styles 3. Performance-Modell 4. Europäische Fonds 5. Zeitvariable Betas und Faktortiming 6. Fazit und Ausblick 2

3 Motivation - Welche Risiken bzw. Styles holt sich ein Investor ins Portfolio? - Investment-Style: nicht immer eindeutig erkennbar War die Anlageentscheidung korrekt? Kann Diversifikation erreicht werden? - Beurteilung der Performance eines Fonds vor dem Hintergrund der Style-Ausrichtung Wie hoch ist die risikoadäquate Out-Performance ( Alpha )? Erfolgt zudem geschickte Style-Gewichtung ( Factor Timing )? 3

4 Motivation Was ist die tatsächliche Style-Ausrichtung eines Fonds? Wie stabil ist diese? Was ist ein gutes Modell für Fondsperformance? Welche Komponenten tragen zur Performance eines Fonds bei? 4

5 Investment Styles: Dow Jones Stoxx 600 Universum Zeitraum: Oktober 2002 bis September 2009, täglich Style Indizes free-float- oder gleichgewichtet Markt + weitere Style-Indices ( European Equity Style Indices, ESIs ) Free-float weighted MARKET SIZE VALUATION MOMENTUM ALPHA IDIOS. RISK ILLIQU. Mean p.a. 3.18% 3.83% 3.30% 0.99% 2.48% 1.92% 6.20% T-stat ** P-value (t-stat.) ** Median 0.06% 0.02% 0.02% 0.03% 0.03% 0.02% 0.02% Std. Dev. p.a % 7.30% 18.64% 20.16% 13.95% 16.88% 8.15% 5

6 Size*): Small Cap Large Cap *) Indices: Free-float-weighted 6

7 Valuation: Value Growth 7

8 Momentum: High Momentum Low Momentum 8

9 Alpha*): High Alpha Low Alpha *) aus Einfaktormodell, Indices: Free-float-weighted 9

10 Unsystematisches Risiko: High Idios. Risk Low Idios. Risk 10

11 Illiquidität: High Illiquidity Low Illiquidity 11

12 Performancemodelle Multifaktormodelle, die die Risiken der Fondsstrategie berücksichtigen Multifaktor-Alpha Weiterentwicklung von bestehenden Performancemodellen; z. B. Sharpe (1992), Fama und French (1993), Carhart (1997) Auswahl aufgrund möglichst geringer Korrelation Illiquidität mit allen anderen Styles gering korreliert (1) (2) (3) 12

13 Fonds Europäisches Anlageuniversum, September 2002 bis Mai Fonds (EndeFebruar 2009 in Deutschland,Österreich und der Schweiz registriert) Untersuchung: Gleichgewichtetes Fondsportfolio (558 Fonds) Fallstudie: Auswahl individueller Fonds (10 Fonds) 13

14 Total Returns *) Mutual fund ISIN Mean p.a. T-stat. Prob. (t-stat.) Jensen's Alpha Std. Dev. p.a. Equally-weighted fund portfolio 7.28% % Dow Jones Stoxx % % AriDeka DE % % Dexia Equities L Europe C Cap LU % % Fidelity Funds - European Growth A EUR LU % % Franklin Mutual European A Acc EUR LU % ** 0.000* (+) 9.91% GLG European Equity A IE % % Industria - A - EUR DE % % JPM Europe Strategic Growth A Dist EUR LU % % JPM Europe Strategic Value A Dist EUR LU % % Pioneer Funds European Research E LU % *** (-) 17.24% UniEuropa LU % % *) Tägliche Gesamtrenditen unter Berücksichtigung von Gebühren, aber ohne Berücksichtigung des Ausgabeaufschlages. 14

15 Ergebnisse *) Mutual fund α i p.d. MARKET EXCESS RETURN SIZE ILLIQUIDITY VALUATION Adjusted R-squared Equally-weighted fund portfolio *** 0.443*** ** AriDeka *** 0.806*** Dexia Equities L Europe C Cap *** 0.681*** ** Fidelity Funds - European Growth A EUR *** 0.399*** 0.055* ** Franklin Mutual European A Acc EUR *** 0.297*** 0.038* ** GLG European Equity A *** 0.213*** 0.079* Industria - A - EUR *** 0.731*** ** JPM Europe Strategic Growth A Dist EUR *** 0.886*** ** JPM Europe Strategic Value A Dist EUR *** 0.754*** Pioneer Funds European Research E 0.000*** (-) 1.012*** *** UniEuropa *** 0.727*** *) Modell (1), OLS-Schätzung. 15

16 Zeitvariable Betas *) MARKET (DOW JONES STOXX 600) EQUALLY-WEIGHTED FUND PORTFOLIO *) Modell (1), sv = state variable, geschätzt mit Hilfe eines Kalman Smoother Ansatzes, siehe z.b. Swinkels und Van der Sluis (2006). 16

17 Zeitvariable Betas JPM Europe Strategic Value A Dist EUR JPM Europe Strategic Growth A Dist EUR 17

18 Zeitvariable Betas Pioneer Funds European Research E Franklin Mutual European A Acc EUR 18

19 Faktortiming Aktive Gewichtung von k individuellen Wertpapieren i im Portfolio *) : k E R = E [ ω R ] = pt it it i= 1 k k [, ] [ ] [ ] = Cov ω R + E ω E R δ + ν it it it it p p i= 1 i= 1 Aktive Timingkomponente Passive Komponente Der Erfolg von Investmententscheidungen hängt auch von der Kovarianzkomponente ab: Aktives Timing! *) siehe Lo (2008), S. 172ff. 19

20 Faktortiming Aktive Timingkomponente: δ k p Cov it it i= 1 [ ω, R ] Übertragbar auf m Faktoren / Styles im Portfolio: m δ Cov β, F p jt jt j= 1 zeitvariables Beta *) siehe Lo (2008), S. 172ff. 20

21 Faktortiming Active Ratio : θ p δ p δ p + ν p Fragestellung: Welchen Anteil haben aktive Wertpapier-/ Faktorgewichtungen an der gesamten Portfoliorendite? dynamische Kennzahl benchmarkfrei, maßeinheitfrei von den entsprechenden Gewichtungen über die Zeit abhängig 21

22 Fazit I: Investment-Styles - Fonds reagieren hauptsächlich auf Styles wie Markt und Size - die anderen Faktoren sind für Subgruppen der Fonds relevant - im Mittel mehr Fokus auf Growth als auf Value - Style-Betas sind zum Teil stark schwankend - idiosynkratisches Risiko und Illiquidität spielen eine ähnlich wichtige Rolle wie Valuation und Momentum 22

23 Fazit II: Fondsperformance - statische Outperformance ( Alpha ) ist benchmark- und modellabhängig - Großteil der Fonds besitzt neutrale risikoadjustierte Performance nach Kosten - weitere, große Gruppe von Fonds mit negativer abnormaler Rendite - Timing neben Alpha wichtige, dynamische Erfolgskomponente - Timing ist benchmarkfrei analysierbar - Faktortiming ist wichtige Erfolgsquelle, kann hier auch ohne Kenntnis der Fondsgewichte gemessen werden 23

24 Ausblick - Selektion von Assets (Fonds, Portfolios, Aktien & Bonds) - Selektion setzt Verständnis der Asset-Charakteristika voraus Identifikation treibender Styles (und Flows) - Veränderungen in der Dynamik der Märkte dynamische Bewertung und Beurteilung - Performance, die hält was sie verspricht Bestimmung und Optimierung der Style-Exposures Outperformance durch Selektion und durch taktische Allokation 24

25 Literatur Carhart, M. (1997): On Persistence in Mutual Fund Performance, Journal of Finance 52: Fama, E. F. and French, K. (1993): Common Risk Factors in the Return on Stocks and Bonds, Journal of Financial Economics 33: 3-56 Lo, A.W. (2008): Hedge Funds: An Analytic Perspective, Princeton University Press, Princeton Sharpe, W. F. (1992): Asset Allocation: Management Style and Performance Measurement, Journal of Portfolio Management 18: 7-19 Swinkels, L. and Van der Sluis, P.J. (2006): Return-Based Style Analysis with Time-Varying Exposures, European Journal of Finance 12: Wagner, N. and Stocker, E. (2010): A new Family of Equity Style Indices and Mutual Fund Performance: Do Illiquidity and Idiosyncratic Risk Matter?, Arbeitspapier, Januar

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