Eine Möglichkeit der Aktienkursprognose am Beispiel der USA und Japan

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1 Eine Möglichkeit der Aktienkursprognose am Beispiel der USA und Japan Eine Werbemitteilung der Metzler Asset Management GmbH 1. Mai 18 Lassen sich Aktienkurse überhaupt mithilfe von Fundamentaldaten prognostizieren? Jeden Tag wirken (gefühlt) tausende Einflussfaktoren auf die Aktienmärkte ein, sodass eine Prognose auf den ersten Blick unmöglich erscheint. Selbst wenn es gelingen sollte, wenige dominante Einflussfaktoren zu identifizieren, gibt es noch einige Fallstricke, die umgangen werden müssen. So ist es nicht ratsam, zu versuchen, ein angemessenes Aktienkursniveau zu schätzen. Bei Niveaugrößen mit einem steigenden Trend ist es nämlich einfach, eine hohe Korrelation zu finden auch wenn kein Zusammenhang besteht. So liegt der Korrelationskoeffizient zwischen dem US-Aktienmarkt und der Holzproduktion in Südkorea seit 197 bei sehr hohen,95. Die US-Aktienkurse scheinen mit der Entwicklung der Holzproduktion in Südkorea prognostizierbar zu sein Kursindex des MSCI USA und Holzproduktion in Südkorea in Bio. KRW MSCI USA Korrelationskoeffizient:,95 Quellen: Thomson Reuters Datastream, Metzler; Stand: Holzproduktion in Südkorea Die Antwort auf die Frage nach dem angemessenen Aktienkursniveau ist jedoch für Anleger viel weniger wichtig als die Antwort darauf, ob die Aktienkurse im nächsten Quartal steigen oder fallen also ob sie sich verändern. Ein Blick darauf zeigt sehr schnell, dass wie erwartet kein Zusammenhang zwischen der Holzproduktion in Südkorea und dem US-amerikanischen Aktienmarkt besteht. Der Korrelationskoeffizient liegt bei -, Den genauen Prozentsatz einer Kursänderung prognostizieren zu wollen ist illusorisch, da jederzeit viele nicht prognostizierbare Einflüsse auf die Aktienmärkte einwirken. Daher ist es wahrscheinlich der bessere Weg, eine Prognose mit dem richtigen Vorzeichen der Kursänderung anzustreben. Dagegen kann man in Szenarioanalysen durchaus mit Prozentänderungen arbeiten. Wir haben uns dazu entschieden, für unser Prognosemodell Quartalsdaten zu nutzen und nicht etwa auf Monatsdaten zurückzugreifen: Manche wichtigen Fundamentaldaten werden nur quartalsweise veröffentlicht; auch dürften fundamentale Faktoren über einen Zeitraum von drei Monaten einen größeren Einfluss auf die Aktienkursentwicklung haben als der tägliche Noise. Dazu haben wir auch den Prognoseprozess konzeptionell vereinfacht. Eine Kursänderung lässt sich nämlich in zwei Bestandteile zerlegen: Kurse können steigen oder fallen, wenn sich die Unternehmensgewinne und/oder die Bewertung ändern. Dabei gilt immer folgender Zusammenhang für Daten in Logarithmus: d* (Aktienkurs) = d* (Unternehmensgewinne) + d* (Bewertung) Die Unternehmensgewinne 1 entwickeln sich in der Regel im Einklang mit der Konjunktur. Somit lassen sich Frühindikatoren für die Konjunkturentwicklung gut nutzen, um das Gewinnwachstum im nächsten Quartal zu prognostizieren. In den USA ist beispielsweise die Auftragseingangskomponente des Einkaufsmanagerindex ISM schon seit den 198er-Jahren ein zuverlässiger Indikator für die Entwicklung der Unternehmensgewinne. Vergangene, schon veröffentlichte Werte des ISM-Index lassen sich dabei zur Prognose der Wachstumsrate der Unternehmensgewinne ein Quartal im Voraus einsetzen. Tatsächlich besteht jedoch kein Zusammenhang in % ggü. Vj. 6 5 Korrelationskoeffizient: -,1 Holzproduktion in Südkorea MSCI USA Quellen: Thomson Reuters Datastream, Metzler; Stand: * d = delta = Veränderung zur Vorperiode 1 Für unsere Analysen verwenden wir anstatt der Unternehmensgewinne den Cashflow und anstatt des Kurs-Gewinn-Verhältnisses das Kurs-Cashflow- Verhältnis aufgrund der besseren statistischen Eigenschaften 1

2 Unternehmensgewinne lassen sich gut mithilfe von Frühindikatoren für den Konjunkturverlauf prognostizieren in % ggü. Vorquartal Die untere Grafik zeigt den Zusammenhang zwischen US-Inflation und geschätztem angemessenen Kurs- Cashflow-Verhältnis für die US-Aktienmärkte laut Prognosemodell. Eine höhere Inflation könnte somit zu einem Belastungsfaktor für die Aktienmärkte werden. Derzeit rechnen wir damit, dass die Inflation in den kommenden Monaten moderat bis auf,5 % steigen und dann aufgrund von Basiseffekten wieder etwas fallen könnte. Bei einer Inflationsrate von,5 % läge die angemessene Bewertung der US-Aktienmärkte laut Prognosemodell bei 1, also mehr als 1 % unter dem Referenzwert von Ende April von 1,. Mit anderen Worten: Sogar eine nur moderat steigende Inflation könnte demnach die Aktienkurse etwas unter Abwärtsdruck setzen. Quellen: EViews, Thomson Reuters Datastream, Metzler; Stand: Viel schwieriger ist es dagegen zu prognostizieren, ob und wie stark sich die Bewertung von Aktien verändern wird. Unsere Analysen zeigen jedoch, dass die Bewertung nahezu immer von den gleichen Faktoren beeinflusst wird unabhängig vom jeweils betrachteten Aktienmarkt. Der wichtigste Faktor ist dabei die Inflation : Je niedriger die Inflation desto höher die Bewertung. Für Dezember 17 schätzten wir beispielsweise in unserem Prognosemodell für die USA, dass bei einer Inflation von 1,7 % ein Bewertungsniveau (Kurs-Cashflow-Verhältnis) von 16 angemessen sei. Tatsächlich lag damals die Bewertung bei 15. Somit war eine Prämisse des Modells, dass die Bewertung im ersten Quartal 18 einen Teil der Lücke zwischen 16 und 15 korrigieren, also in Richtung des angemessenen Niveaus von 16 steigen und damit die Aktienmärkte positiv beeinflussen wird. Tatsächlich sank die Bewertung im ersten Quartal moderat, weil der von Trump angezettelte Handelskrieg außerhalb des Modellrahmens lag und damit nicht prognostizierbar war. Auch wenn solche exogenen Ereignisse jederzeit auf den Prognoseerfolg einwirken können historisch gesehen kommt das eher selten vor. Inflation ist ein wichtiger Einflussfaktor für die Bewertung Zusammenhang: Kurs-Cashflow-Verhältnis des MSCI USA und Inflation in % ggü. Vj. 3 Kurs-Cashflow-Verhältnis 5 15 Laut Modell ist bei einer Inflationsrate von 1,7 % ein Bewertungsniveau von 16 angemessen 1 Im Dezember 17 lag das Kurs-Cashflow-Verhältnis des MSCI USA bei 15 bei einer 5 Inflationsrate von 1,7 % Inflation 1 1 1, Quellen: Thomson Reuters Datastream, Metzler Neben der Inflation beeinflussen vergangene Änderungen der Zinsen, der Erzeugerpreise und der Geldmenge die Bewertung. Insgesamt scheint es in den USA seit 1977 einen stabilen Zusammenhang zwischen Bewertungsänderungen und den Fundamentaldaten zu geben. Dabei ist es wichtig zu betonen, dass wir Fundamentaldaten ausgewählt haben, die keinen größeren Revisionen unterliegen, sodass nicht die Gefahr besteht, sich nachträglich die Ergebnisse schön zu rechnen. Die Beziehung zwischen Inflation und Bewertung ist eine Kointegrationsbeziehung im Rahmen eines Fehlerkorrekturmodells

3 Veränderung der Bewertung mit fundamentalen Faktoren erklärbar in % ggü. Vorquartal Das Prognosemodell für den US-Aktienmarkt scheint somit so robust zu sein, dass es sich gut für Szenarioanalysen nutzen lässt. Für Szenarioanalysen kann man zwar auf die Prognosen für ein Quartal im Voraus zugreifen, ab zwei Quartalen im Voraus sind jedoch die Fundamentaldaten selbst zu schätzen, um die erforderlichen Eingabeparameter für Aktienkursprognosen über einen längeren Zeitraum zu erzeugen. Quellen: EViews, Metzler; Stand: Neben den gängigen statistischen Tests haben wir die ökonomische Relevanz des Modells untersucht. Da immer zu Quartalsanfang alle Daten zur Verfügung standen und sie in der Vergangenheit kaum revidiert wurden, konnten wir eine Out-of-Sample-Berechnung für ein Quartal im Voraus erstellen. Dabei haben wir unterstellt, dass bei einer Prognose mit positivem Vorzeichen zu 1 % in US-Aktien investiert wird und bei negativem Vorzeichen zu -1 %, sodass Anleger auch von Kursverlusten profitieren können. Als Ergebnis zeigte das Modell für den Stichtag 31. März 18 einen durchschnittlichen Kursertrag von etwa 1,3 % pro Jahr bei einer durchschnittlichen Volatilität von 1,5 % pro Jahr seit 199, während der MSCI USA im selben Zeitraum einen Kursertrag von durchschnittlich 7,5 % pro Jahr bei einer Volatilität von 15,3 % lieferte. In diesem Zusammenhang ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Modell in Phasen steigender Aktienkurse oft dazu neigt, eine schlechtere Wertentwicklung zu signalisieren als die dann tatsächlich am Gesamtmarkt erreichte, weil es in einzelnen Quartalen immer wieder auf Kursverluste setzt, die dann nicht eintreten. So tendierte die prognostizierte Wertentwicklung des Modells vom zweiten Quartal 3 bis zum dritten Quartal 7 unter Schwankungen seitwärts, während die Kurse der im MSCI USA enthaltenen Titel in dieser Zeit um knapp 58 % zulegten (siehe Anhang). Auch die Kursentwicklung am japanischen Aktienmarkt konnten wir auf Basis dieses Ansatzes gut mit Fundamentaldaten erklären: Zur Prognose der Unternehmensgewinne 3 verwenden wir dabei den Geschäftsklimaindex des Cabinet Office und für die Prognose der Bewertung die Inflation, die Erzeugerpreise, Zinsen und Geldmengen. Damit folgen die Prognosemodelle für den japanischen Aktienmarkt dem Aufbau der Modelle für den US-Aktienmarkt jedoch mit dem Unterschied, dass hierfür nur Daten zu Japan verwendet werden. Der von 1989 bis 9 andauernde Abwärtstrend des japanischen Aktienmarktes ließ sich somit einerseits durch die zurückgehende Bewertung erklären und andererseits durch die sich bis dahin aufgrund der Deflation schwach entwickelnden Unternehmensgewinne der japanischen Unternehmen. Der Ansatz scheint also auch gut in längeren Seitwärts- und Abwärtsphasen an den Aktienmärkten zu funktionieren. Die verwendeten Daten hätten schon damals in der jetzigen Form zur Verfügung gestanden, sodass eine Out-of-Sample-Berechnung mit einer Prognose für ein Quartal im Voraus möglich ist. Bei einer positiven Kursprognose wird zu 1 % in den japanischen Aktienmarkt investiert und bei einer negativen Kursprognose zu -1 %. Das Ergebnis zeigt, dass ein Anleger mit dieser Strategie vom 31. Dezember 1989 bis zum 31. März 18 einen Kursertrag von durchschnittlich 9, % pro Jahr hätte erreichen können gegenüber einer durchschnittlichen Entwicklung des Gesamtmarktes von -1,7 % p. a. im selben Zeitraum. Sowohl die statistischen Tests als auch die Ergebnisse der Out-of-Sample-Berechnung zeigen eine große ökonomische Signifikanz des Ansat- 3 Auch für die Modelle für den japanischen Aktienmarkt verwenden wir den Cashflow und das Kurs-Cashflow-Verhältnis aufgrund der besseren statistischen Eigenschaften Auch für die Modelle für den japanischen Aktienmarkt verwenden wir den Cashflow und das Kurs-Cashflow-Verhältnis aufgrund der besseren statistischen Eigenschaften 3

4 zes, der sich somit gut für den Einsatz in Szenarioanalysen eignet. Natürlich besteht trotz aller Sorgfalt immer das Risiko, dass ein Modell plötzlich nicht mehr funktioniert oder dass ein Modell über einen längeren Zeitraum oft Fehlsignale liefert. Auch sind Prognosemodelle nie fertig: So sind beispielsweise nicht mehr veröffentlichte Zeitreihen durch neue zu ersetzen, oder es werden neu veröffentlichte Forschungsergebnisse zu Zusammenhängen in der Wirtschaft dazu genutzt, um das Prognosemodell weiter zu verbessern. Für den Ausblick für den US-Aktienmarkt bis Ende 18 haben wir unterstellt, dass der ISM-New-Orders-Index im Durchschnitt des zweiten und dritten Quartals bei etwa 6 verharren und der Aufschwung damit dynamisch bleiben wird. Laut dem Prognosemodell wird der Cashflow aller im MSCI USA enthaltenen Unternehmen im Jahre 18 insgesamt um etwa 11 % steigen. Für das Modell der Bewertung haben wir angenommen, dass die Inflation zwischenzeitlich auf,5 % steigen und danach aufgrund von Basiseffekten wieder sinken wird. Darüber hinaus ist unsere Annahme von drei weiteren Leitzinserhöhungen der US-Notenbank in das Modell eingeflossen. Interessanterweise ergibt sich daraus ein Rückgang der Bewertung um etwa 1 % für das Gesamtjahr 18. Daraus folgt eine prognostizierte Kursentwicklung von US-Aktien von -1, %. Bei einer geschätzten Dividendenrendite von etwa, % ergibt sich daraus ein prognostizierter Gesamtertrag von etwa 1, % für US-Aktien im Jahr 18. Anhang: Out-of-Sample-Berechnungen Prognosemodell für US-Aktien = 1; in Logarithmus Quellen: Thomson Reuters Datastream, Metzler; Stand: Prognosemodell für japanische Aktien = 1; in Logarithmus Prognosemodell: Kursertrag: 1,3 % p. a. Volatilität: 1,5 % p. a. MSCI-USA-Kursindex: Kursertrag: 7,5 % p. a. Volatilität: 15,3 % p. a Prognosemodell: Kursertrag: 9, % p. a. Volatilität:,6 % p. a. MSCI-Japan-Kursindex: Kursertrag: -1,7 % p. a. Volatilität: 1, % p. a Quellen: Thomson Reuters Datastream, Metzler; Stand: In den kommenden Wochen werden wir Ihnen die Schätzungen für die anderen Aktienmärkte im Rahmen unseres Wochenausblicks erläutern. Edgar Walk Chefvolkswirt Metzler Asset Management Auf Basis damals verfügbarer Daten und ohne eigene Prognosen; immer ein Quartal im Voraus

5 Metzler Asset Management Metzler Asset Management GmbH Untermainanlage Frankfurt am Main Telefon ( 69) Telefax ( 69) asset_management@metzler.com Rechtliche Hinweise Diese Unterlage der Metzler Asset Management GmbH (nachfolgend zusammen mit den verbundenen Unternehmen im Sinne von 15 ff. AktG Metzler genannt) enthält Informationen, die aus öffentlichen Quellen stammen, die wir für verlässlich halten. Metzler übernimmt jedoch keine Garantie für die Richtigkeit oder Vollständigkeit dieser Informationen. Metzler behält sich unangekündigte Änderungen der in dieser Unterlage zum Ausdruck gebrachten Meinungen, Vorhersagen, Schätzungen und Prognosen vor und unterliegt keiner Verpflichtung, diese Unterlage zu aktualisieren oder den Empfänger in anderer Weise zu informieren, falls sich eine dieser Aussagen verändert hat oder unrichtig, unvollständig oder irreführend wird. Ohne vorherige schriftliche Zustimmung von Metzler darf/dürfen diese Unterlage, davon gefertigte Kopien oder Teile davon nicht verändert, kopiert, vervielfältigt oder verteilt werden. Mit der Entgegennahme dieser Unterlage erklärt sich der Empfänger mit den vorangegangenen Bestimmungen einverstanden. 5