Hintergrundinformationen für institutionelle Anleger 2. Quartal Inform Modellbasierte Aktienanalyse

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1 Hintergrundinformationen für institutionelle Anleger 2. Quartal 2012 Inform Modellbasierte Aktienanalyse

2 Swisscanto ein führender Asset Manager In der Schweiz ist Swisscanto einer der führenden Anlagefondsanbieter, Vermögensverwalter und Anbieter von Lösungen der beruflichen und privaten Vorsorge. Das Gemeinschaftsunternehmen der Schweizer Kantonalbanken verwaltet Kundenvermögen von CHF 52,8 Mia. und beschäftigt 390 Mitarbeitende in Zürich, Bern, Basel, Pully, London, Frankfurt am Main, Mailand und Luxemburg (Stand 31. März 2012). Als ausgewiesener Spezialist entwickelt Swisscanto qualitativ hochstehende Anlage- und Vorsorgelösungen für private Anleger, Firmen und Institutionen. Als Fondsanbieter wird Swisscanto national und international regelmässig ausgezeichnet. Weiter ist Swisscanto für seine Vorreiterrolle bei nachhaltigen Anlagen sowie für die jährlich publizierte Studie "Schweizer Pensionskassen" bekannt.

3 Modellbasierte Aktienanalyse Durch systematisches Investieren anhand einer Vielzahl von Daten können Anlageentscheide emotionsfrei erfolgen. Die effiziente Nutzung solcher Modelle hat sich in der Praxis bewährt. In der letzten Ausgabe des Inform beschäftigten wir uns mit der Frage, ob passives Investieren nach kapitalisierungsgewichteten Indizes das Mass aller Dinge ist. Diese Frage liesse sich nur dann mit einem Ja beantworten, wenn die Aktienmärkte tatsächlich so effizient wären wie in der Theorie beschrieben. Da es in der Praxis aber immer wieder zu Übertreibungen und damit zu Fehlbewertungen von Unternehmen kommt, hat diese Methode des Indexierens Mängel. Die Alternative dazu sind regelbasierte Indizes. Trotz unbestrittener Vorteile der passiven Strategien hat die aktive Verwaltung von Portfolios weiterhin ihre Berechtigung. Analysten und Portfolio Manager prüfen die Kennzahlen einer Firma, befragen das Management, beschäftigen sich mit der Situation in der betreffenden Branche und bilden sich dadurch eine Meinung zu der entsprechenden Aktie. Durch diese klassische Analyse kennen sie die Firmen zwar sehr gut, können aber nur eine sehr begrenzte Anzahl analysieren. Das Gegenstück dazu ist die modellbasierte Analyse (Grafik 1). Obwohl sich hier die Methoden im Detail unterscheiden können, ist die grosse Zahl analysierter Firmen und Kennzahlen ein wichtiges Merkmal solcher Strategien. Quantitative Aktienstrategien existieren seit den Anfängen der modernen Finanztheorie in den Fünfzigerjahren. Doch erst seit Anfang der Neunzigerjahre haben sie an Bedeutung gewonnen. Dies liegt unter anderem an den gesunkenen Kosten der notwendigen technischen Infrastruktur und der zunehmenden Standardisierung in der Datenverfügbarkeit. Die modellbasierte Aktienanalyse von Swisscanto ist eine Weiterentwicklung bestehender quantitativer Modelle und zeichnet sich durch eine starke Automatisierung und eine daraus resultierende gute Skalierbarkeit aus. Die bisherigen Erfahrungen mit diesem Modell zeigen klar, dass damit bessere Prognosen bezüglich der zukünftigen Performance von Aktien abgegeben werden können. Die modellbasierte Aktienanalyse kann zudem nicht nur die Ineffizienzen von passiven Produkten vermeiden, sondern diese auch zu ihrem Vorteil verwenden. Die Basis dieser Analysemethode ist die Identifikation von Marktineffizienzen beispielsweise durch irrationales Verhalten von Anlegern. Grafik 1: Modellbasierte Analyse eine Form der aktiven Verwaltung Aktienmärkte sind vollkommen effizient es gibt keine Über- und Unterbewertungen nicht vollkommen effizient es kann Über- und Unterbewertungen geben kapitalgewichteter Index aktive Verwaltung regelbasiertgewichteter Index klassische Analyse modellbasierte Analyse 3

4 Mehr Klarheit über das "Wetter" an den Märkten Beim Vergleich der klassischen mit der modellbasierten Aktienanalyse ist die Analogie zur Wettervorhersage hilfreich. Während mit der klassischen Analyse sehr viele Informationen über das Mikroklima in einem geografisch sehr begrenzten Raum gesammelt werden, eignen sich modellbasierte Analysen sehr gut zur Einschätzung der Grosswetterlage. In der Meteorologie würde man sagen: Die Windrichtung hängt hauptsächlich von der grossräumigen Verteilung der Hochdruck- und der Tiefdruckgebiete ab. Die Luft fliesst von Gebieten mit hohem Luftdruck in Gebiete mit niedrigem Luftdruck. Kurzfristig können aber lokale Faktoren die Windrichtung bestimmen. Auch an den Aktienmärkten gibt es Grosswetterlagen in Form der verschiedenen Styles. So kennen wir zum Beispiel Phasen, in denen Growth-Titel sich überdurchschnittlich entwickeln, wie in der zweiten Hälfte der Neunzigerjahre, und Phasen, in denen mit Value-Titeln mehr Geld zu verdienen ist, was zwischen 2003 und 2008 der Fall war (Grafik 2). Auch in Bezug auf die Grösse der Unternehmen existieren solche "Stilunterschiede". So gibt es Zeiten mit einer Outperformance von Small Caps gegenüber Large Caps und umgekehrt. Grafik 2: Grosswetterlagen (Styles) an den Aktienmärkten Genau wie Meteorologen versuchen auch Ökonomen und Analysten herauszufinden, woher der Wind weht. Um Prognosen und Einschätzungen vorzunehmen, stützt man sich auf verschiedene Faktoren. Ein Faktor zur Bestimmung der zu erwartenden Temperatur ist zum Beispiel die Intensität der Sonneneinstrahlung, die sich aus dem Sonneneinstrahlwinkel und der Dauer der Sonneneinstrahlung ergibt. Einer von mehreren Faktoren zur Bestimmung der Kursentwicklung von Aktien ist das Kurs-Buchwert-Verhältnis. Grafik 3 zeigt die langfristige Entwicklung dieser Kennzahl für den globalen Aktienmarkt insgesamt und die beiden Teilbereiche Value und Growth. Grafik 3: Entwicklung des Kurs-Buchwert- Verhältnisses seit MSCI World CHF Growth MSCI World CHF Value MSCI World CHF /MSCI MSCI World CHF Value TR MSCI World CHF Growth TR MSCI World CHF TR /MSCI 4

5 Viele Faktoren höhere Prognosegenauigkeit So wie für eine möglichst genaue Wetterprognose eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigt wird (z.b. aktuelle Verteilung der Hoch- und Tiefdruckgebiete), ist dies auch für die Einschätzung der künftigen Marktentwicklung nötig. Swisscanto berücksichtigt in der modellbasierten Aktienanalyse fünf Hauptfaktoren: Wachstum Risiko Qualität Momentum Bewertung Jeder dieser Hauptfaktoren setzt sich wiederum aus Teilfaktoren zusammen. So fliessen zum Beispiel nicht nur die zuletzt erzielten Gewinnwachstumsraten in die modellbasierte Aktienanalyse ein, sondern es spielt auch eine Rolle, wie stabil die Wachstumsraten zuletzt waren. Der Grad der Fremdfinanzierung wiederum ist ein Hinweis darauf, wie hoch die Risiken im Fall einer Zinserhöhung sind (Grafik 4). Diese Teilfaktoren sind ökonomisch erklärbar und basieren auf empirisch nachweisbaren Effekten. Die systematische Berücksichtigung all dieser Faktoren ist ein wichtiger Bestandteil der Analyse. Dadurch lässt sich die Prognosekraft in Bezug auf die künftige Kursentwicklung von Aktien erhöhen, wie auch die Performance eines derart gemanagten Portfolios in der Praxis zeigt (Grafik 10 Seite 9). Das Prinzip der vielen kleinen "Wetten" Da quantitative und somit auch modellbasierte Aktienanalysen sich auf eine sehr grosse Zahl von Daten abstützen, die manuell gar nicht zu bewältigen wären, lassen sich auch viel mehr Unternehmen analysieren als mit der klassischen Methode. Typischerweise halten quantitative Fonds deutlich mehr Titel als Produkte, die nach der fundamentalen Methode gemanagt werden. Auch in diesem Bereich lässt sich wieder eine Analogie zu den Wetterprognosen herstellen. Ein Beispiel: Meteorologe A kennt die lokalen Wetterverhältnisse in einer Gegend aufgrund seiner intensiven Analysen sehr gut. Als Folge des hohen Aufwands kann er aber nur 100 Prognosen pro Jahr abgeben. Pro richtige Prognose erhält er einen Betrag von CHF 100. Seine Prognosefähigkeit ist 80%. Mit seinen 80 richtigen Prognosen kann er somit CHF 8000 verdienen. Meteorologe B hat weniger gute lokale Wetterkenntnisse, verfügt aber über Daten von Wetterstationen und kann pro Jahr 1500 Prognosen abgeben. Seine Prognosefähigkeit liegt bei 53,33%. Seine 800 korrekten Prognosen (53,33% von 1500) bringen ihm bei einem Ansatz von CHF 10 pro richtige Prognose denselben Betrag von CHF 8000 ein. Grafik 4: Eine Vielzahl von Faktoren Alternativ gewichtetes Indexieren Für Aktien können die Faktoren wie folgt kategorisiert werden Anzahl Faktoren Faktor Beispiel Für eine genauere Wetterprognose werden weitere Faktoren herangezogen. Wachstum ~10 Stabilität des Wachstums Risiko ~10 Fremdfinanzierungsgrad Beim Wetter sind das Faktoren wie z.b. die aktuelle Verteilung der Hoch- und Tiefdruckgebiete Qualität ~20 Veränderung der Marge Momentum ~10 Gewinnrevisionen Bewertung ~20 Kurs-Buchwert-Verhältnis 5

6 Bei modellbasierten Anlagestrategien spielt der Grundsatz des "Law of Active Management" eine grosse Rolle. Demnach ist es grundsätzlich möglich, mit einer Vielzahl guter Prognosen mindestens so erfolgreich zu sein wie mit einer kleineren Zahl Prognosen, die dafür sehr gut sind (Grafik 5). Der risikobereinigte Erfolg eines Anlageentscheids (Information Ratio) lässt sich annäherungsweise berechnen, indem man die Prognosefähigkeit (Information Coefficient) mit der Wurzel aus der Anzahl Prognosen pro Jahr (Breadth) multipliziert. Grafik 5: Law of Active Management Erprobter Swisscanto Ansatz Die Erfahrungen, die Swisscanto bei der Verwaltung von Aktienvermögen machte, fliessen ebenso ins Management der quantitativen Fonds ein wie die neusten Erkenntnisse aus dem Portfolio Management. Der Anlageprozess besteht aus fünf Phasen (Grafik 6). Bei der modellbasierten Aktienanalyse von Swisscanto erfolgt die Datenbeschaffung als Bestandteil des Anlageprozesses über verschiedenste Informationsquellen wie Worldscope, die Schätzungen der Finanzanalysten (IBES), Brokerdaten usw. Alle diese Daten ermöglichen es uns, ins gesamt rund Unternehmen zu beurteilen. IR IC * BR IR = Information Ratio (risikobereinigter Erfolg) IC = Information Coefficient (Prognosefähigkeit) BR = Breadth (Anzahl Prognosen pro Jahr) Beispiel Aktienprognosen Kauf 10 Aktien pro Jahr: BR = 10 Sehr gute Prognosefähigkeit: IC = Kauf 300 Aktien pro Jahr: BR = 300 Gute Prognosefähigkeit: IC = IR * IR * Das Beispiel zeigt: Grundsätzlich kann eine Strategie mit sehr vielen etwas weniger fundierten Anlageentscheiden ebenso erfolgreich sein wie eine Strategie mit weniger Entscheiden, die dafür sehr fundiert sind. Ein wichtiger Unterschied liegt jedoch beim Risiko von Fehlentscheiden. Diese fallen bei der Variante mit sehr vielen, aber kleinen "Wetten" auf die Entwicklung der Aktienkurse nicht so stark ins Gewicht. Grafik 6: Anlageprozess als wichtige Grundlage Alpha-Quellen Effizienter Transfer ins Portfolio Erfolgskontrolle Datenbeschaffung Aktienselektion Portfoliokonstruktion Trading Kontrolle 6

7 Grafik 7: Weltweites Aktienuniversum Grafik 8: Attraktivitätskennzahlen Schweiz Asien 36% 8% Europa 1% 16% Emerging Markets 19% Nordamerika 20% Japan Nach der Erhebung der Daten folgt in einer zweiten Phase die Identifikation von Aktien, die sich voraussichtlich besser entwickeln werden als der Gesamtmarkt. Die Grundlage des Titelauswahlprozesses ist eine umfassende Datenanalyse des zur Verfügung stehenden Aktienuniversums (Grafik 7). Nebst Kursdaten und Bewertungskennzahlen werden auch fundamentale Daten wie Kennzahlen aus Bilanz und Erfolgsrechnung für die erfassten Unternehmen monatlich berechnet und analysiert. Um Chancen auf eine Selektion zu haben, müssen die Titel bestimmte Vorgaben bei den schon erwähnten Hauptkriterien Wachstum, Risiko, Qualität, Momentum und Bewertung erfüllen. Da sich die Bedeutung dieser Faktoren immer wieder verändert, passt das Modell die Gewichte der einzelnen Faktoren an. Mit dieser Systematik lässt sich monatlich die Attraktivität sämtlicher analysierter Unternehmen neu bestimmen. Konkret steht am Schluss einer Auswertung eine Liste mit Firmen und der jeweiligen Attraktivitäts-Kennzahl (Grafik 8). Beispiel: Nordamerikanische Versicherungsgesellschaften 02/2011 Reinsurance Group 71.6 CNA Financial 69.2 Berkshire Hathaway 69.1 Lincoln National nn W. R. Berkley 31.1 Sun Life 27.9 Cincinnati Financial 25.1 Die gemäss Modell attraktivsten Titel eines Sektors sind Kaufkandidaten, die am Schluss dieser Rangliste liegenden Titel eignen sich nicht für das Portfolio und sind deshalb zu meiden, zu verkaufen oder, je nach Fonds, für einen Leerverkauf geeignet. In einer dritten Phase erfolgt die Portfoliokonstruktion, d.h., die Titel sowie deren Gewichtungen werden festgelegt. Dabei steht die Attraktivität einer Aktie natürlich im Vordergrund. Grafik 9 zeigt schematisch die Positionierung verschiedener Titel im Vergleich zur Benchmark (waagrechte Achse) sowie in Bezug auf ihre Attraktivität (senkrechte Achse). Es werden keine "Wetten" auf bestimmte Sektoren eingegangen. Zu berücksichtigen ist auch die Tatsache, dass es im gesamten Aktienuniversum mehr Small und Mid Caps als Large Caps gibt und somit auch mehr kleinere Titel eine hohe Attraktivitätskennzahl erhalten. Damit das Portfolio sektorneutral bleibt und kein zu hohes Gewicht an Small und Mid Caps aufweist, sind entsprechende Anpassungen im Rahmen der Portfoliokonstruktion nötig. 7

8 Grafik 9: Portfoliokonstruktion Attraktivitätsindikator % 0.5% 0.0% 0.5% 1.0% Relative Gewichtung (in%) Lesebeispiel: Die roten Punkte rechts aussen im oberen rechten Quadranten sind Titel, die aufgrund ihrer Attraktivität ein höheres Gewicht haben als in der Benchmark. Das Gegenstück dazu bilden jene Titel mit einer tiefen Attraktivitätskennzahl und entsprechender Untergewichtung im unteren linken Quadranten. Aus den Abweichungen vom Index geht klar hervor, wie aktiv diese Strategie ist. Durch die Streuung über eine grössere Zahl von Titeln lässt sich das unternehmensspezifische Risiko verkleinern. Die mithilfe der modellbasierten Analyse gemanagten Aktienfonds von Swisscanto investieren denn auch in deutlich mehr Titel als klassisch gemanagte Aktienfonds. Da bei modellbasierten Aktienstrategien die Zahl der Transaktionen markant höher ist, spielen auch die Kosten bei der Portfoliokonstruktion eine wesentliche Rolle. Die Umsetzung und die Kontrolle der Anlageentscheide bilden die beiden letzten Phasen des Anlageprozesses. 8

9 Praxistest bestanden Es bleibt eine Tatsache, dass es vorkommen kann, dass basierend auf dem Modell auch einzelne falsche Signale gesandt werden und sich Aktien nicht so entwickeln wie erwartet. Solche Fehlentscheide wirken sich zwar kurzfristig aus, langfristig aber werden sie durch die dynamische Anpassung des Modells wieder korrigiert. Deshalb ist mit Aktienportfolios, die aufgrund eines nachvollziehbaren Modells zusammengesetzt werden, langfristig eine Mehrrendite möglich. So konnte zum Beispiel der Swisscanto (LU) Equity Fund Selection North America seit Lancierung seine Benchmark übertreffen (Grafik 10). Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass modellbasierte Aktienstrategien eine valable Alternative zwischen herkömmlichen passiven Strategien und klassischen aktiven Strategien mit Fundamentalanalyse darstellen. Grafik 10: Outperformance mit einer modellbasierten Aktienanalyse Indexierte Performance nach Kosten seit Lancierung in USD MSCI North America Swisscanto (LU) Equity Fund Selection North America J Quelle: Lipper 9

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11 Impressum Herausgeber Redaktionsteam Autoren dieser Ausgabe Erscheinung Internet Abonnemente und Bestellungen Swisscanto Asset Management AG, Waisenhausstrasse 2, 8021 Zürich Andreas Fuchs (Redaktion) Peter Bänziger (Chief Investment Officer) Thomas Härter (Chief Strategist) Dr. Thomas Liebi (Chefökonom) Michael Bretscher / René Buchs Quartalsweise Die Publikation ist im pdf-format verfügbar unter sales_services@swisscanto.ch Swisscanto Asset Management AG, Zürich Die Publikation dient ausschliesslich zu Ihrer Information und ist keine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Finanzprodukten. Obwohl die Informationen und Meinungen aus zuverlässigen Quellen stammen, kann die Swisscanto Asset Management AG die Richtigkeit, Vollständigkeit sowie Aktualität der gemachten Angaben nicht garantieren. Die Informationen in dieser Publikation dienen lediglich zu Informationszwecken. Im Weiteren können die Informationen und Ansichten sowie die Preis- und Kursangaben laufend ändern. Ebenfalls stellen die in dieser Publikation erwähnten historischen Performancedaten für Swisscanto Fonds keinen Indikator für die laufende oder zukünftige Entwicklung dar; die Performancedaten lassen zudem die bei Ausgabe oder Rücknahme erhobenen Kommissionen und Kosten unberücksichtigt. Kostenloser Bezug von Verkaufsprospekten, Jahres- oder Halbjahresberichten von Swisscanto Fonds bei den Vertriebsträgern, der Swisscanto Asset Management AG, Nordring 4, 3000 Bern 25, für Fonds mit Luxemburger Domizil beim Vertreter in der Schweiz, Basler Kantonalbank, Spiegelgasse 2, 4002 Basel, und unter neutral Drucksache No myclimate The Climate Protection Partnership

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