Frank Hagenstein Alexander Mertz/Jan Seifert. Aktives Management von Corporate- Bond-Portfolios und Kreditrisiken

Frank Hagenstein Alexander Mertz/Jan Seifert Aktives Management von Corporate- Bond-Portfolios und Kreditrisiken

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Frank Hagenstein/Alexander Mertz/Jan Seifert Aktives Management von Corporate-Bond-Portfolios und Kreditrisiken 2006 Schäffer-Poeschel Verlag Stuttgart

IV Frank Hagenstein ist Abteilungsleiter Corporate Bonds bei Union Investment Privatfonds GmbH in Frankfurt; Alexander Mertz ist Teamleiter Financials (Corporate Bonds) bei Union Investment Privatfonds GmbH in Frankfurt; Jan Seifert ist Senior Corporate Bond Manager bei Union Investment Privatfonds GmbH in Frankfurt. Bibliografische Information Der Deutschen Bibliothek Die Deutsche Bibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über <http://dnb.ddb.de> abrufbar e-book ISBN: 978-3-7992-6158-6 Die Originalausgabe in englischer Sprache erschien 2004 unter dem Titel»Investing in Corporate Bonds and Credit Risk«bei Palgrave Macmillan, einem Unternehmen der Macmillan Publishers Limited. Diese Ausgabe wurde mit der Genehmigung von Palgrave Macmillan übersetzt und veröffentlicht. Frank Hagenstein, Alexander Mertz und Jan Seifert haben die Übersetzung angefertigt und zugestimmt, als Autoren genannt zu werden. der Originalausgabe»Investing in Corporate Bonds and Credit Risk«: Frank Hagenstein, Alexander Mertz und Jan Seifert 2004 der deutschen Übersetzung 2006 Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht GmbH Die Originalausgabe und die deutsche Übersetzung einschließlich aller Teile sind urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Dieses Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. 2010 Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht GmbH www.schaeffer-poeschel.de info@schaeffer-poeschel.de Einbandgestaltung: Willy Löffelhardt Satz: Johanna Boy, Brennberg Schäffer-Poeschel Verlag Stuttgart Ein Tochterunternehmen der Verlagsgruppe Handelsblatt

V Geleitwort Die erfolgreiche Investition in Kreditrisiken stellt eine beträchtliche Herausforderung dar. In den vergangenen Jahren ist dieses Anlagesegment sehr stark gewachsen. Auch die Bandbreite an derivativen Instrumenten und Modellierungstechniken, die das moderne Portfoliomanagement unterstützen sollen, hat stark zugenommen. Doch das tägliche Portfoliomanagement bleibt wegen unerwarteter Leveraged-Buy-Outs, der Tatsache, dass langfristig gültige Beziehungen durch ein bestimmtes Investorenverhalten dauerhaft außer Kraft gesetzt werden können und wegen der temporären Illiquidität der Anlageklasse weiterhin eine große Herausforderung. Dementsprechend scheint ein Großteil der Literatur über das Management von Kreditportfolios zu akademisch, um in der Praxis umgesetzt zu werden. In diesem Buch verbinden Hagenstein, Mertz und Seifert die besten Ideen eines praxisorientierten Managements und der Theorie miteinander. Aufbauend auf ihren langjährigen Erfahrungen als Manager von High-Grade- und High-Yield-Corporate Bond-Portfolios bieten sie mit diesem Buch einen mit vielen Beispielen versehenen Leitfaden zur erfolgreichen Steuerung von Portfolios. Zudem wird ein Einblick in die Funktionsweise derivativer Kreditinstrumente wie Credit-Default-Swaps und CDOs gegeben, die mittlerweile bei den Marktteilnehmern eine große Bedeutung erlangt haben. Ich habe bisher kein vergleichbares Werk gesehen, das einen derart umfassenden Überblick über die Strategien für ein erfolgreiches Investieren in Unternehmensanleihen gibt. Matt King Director, Head of European Quantitative Credit Strategy Citigroup Global Markets Limited

VII Vorwort Die strategische Asset-Allocation für Corporate Bonds sowie der Einsatz von quantitativen Modellen gewinnt immer mehr an Bedeutung, denn die vergangenen Jahre waren von volatilen, aber auch innovativen Kreditmärkten geprägt. Kreditderivate und strukturierte Kreditprodukte leisten sowohl zur Positionierung als auch zur Absicherung von Kreditrisiken einen wichtigen Beitrag. Aus unserer Sicht wird die Herausforderung im modernen Portfoliomanagement für Unternehmensanleihen darin bestehen, Top-down- und Bottom-up-Elemente miteinander zu kombinieren. Ein innovatives und adaptives Risikomanagement kann maßgeblich den Grundstein für eine erfolgreiche, risikoadjustierte Performance legen. Im vorliegenden Buch zeigen wir deshalb einen strukturierten Investmentprozess für Corporate-Bond-Portfolios auf, der die strategische und taktische Asset-Allocation mit der traditionellen Kreditanalyse verbindet. Dieser strukturierte Investmentprozess soll Anleger dabei unterstützen, mit ihren Kreditportfolios über mittel- bis langfristige Zeiträume systematisch eine gute risikoadjustierte Wertentwicklung zu erwirtschaften. Wir bedanken uns für die Unterstützung von Thomas Bossert, Marc Hellingrath und Alexander Ohl, unseren Kollegen von Union Investment. Außerdem gilt unser Dank Viktor Hjort, Credit Strategist bei Morgan Stanley, für seine Anmerkungen zu Kapitel sieben und Matt King, Head of European Quantitative Credit Strategy bei Citigroup, für seine hilfreichen Kommentare und das Geleitwort. Frankfurt am Main, Dezember 2005 Frank Hagenstein Alexander Mertz Jan Seifert

IX Inhaltsverzeichnis Geleitwort.......................................................... V Vorwort............................................................. VII Kapitel 1: Einführung.............................................. 1 1.1 Entwicklung des europäischen Corporate-Bond-Marktes................ 2 1.2 Gliederung des Buches............................................ 3 1.3 Rahmenbedingungen für das Management von Kreditportfolios......... 5 Kapitel 2: Investmentprozess....................................... 7 2.1 Grundstruktur des Investmentprozesses für Kreditportfolios............ 8 2.2 Diversifikation der Ertragsquellen................................... 10 2.3 Quantitative Analysen............................................. 15 2.3.1 Strukturelle Modelle......................................... 15 2.3.2 Reduzierte Modelle.......................................... 20 2.3.3 Faktormodelle.............................................. 22 2.3.4 Fazit...................................................... 22 Kapitel 3: Strategische Asset-Allocation............................ 25 3.1 Struktur der Top-down-Analyse..................................... 26 3.2 Makroökonomisches Umfeld....................................... 27 3.2.1 Gesamtwirtschaftliche Indikatoren............................. 28 3.2.1.1 Wirtschaftsaktivität................................... 28 3.2.1.2 Zinsen............................................. 30 3.2.1.3 Zentralbankpolitik................................... 32 3.2.1.4 Beschäftigung....................................... 34 3.2.2 Unternehmenssektor........................................ 35 3.2.2.1 Finanzwirtschaftlicher Leverage........................ 35 3.2.2.1.1 Verschuldungsgrad.......................... 35 3.2.2.1.2 Zinsdeckungsgrad........................... 38 3.2.2.2 Operativer Leverage.................................. 40 3.2.3 Kreditzyklus................................................ 43 3.3 Bewertung...................................................... 48 3.3.1 Makroökonomische Modelle für Corporate-Bond-Spreads.......... 48 3.3.2 Aktienkursentwicklung und -volatilität.......................... 54 3.3.3 Risikoprämien.............................................. 58 3.4 Technisches Marktumfeld.......................................... 60 3.4.1 Marktstruktur.............................................. 60 3.4.2 Risikoappetit............................................... 62 3.4.3 Emissionstätigkeit........................................... 64 3.4.4 Mittelflüsse................................................ 66

X Inhaltsverzeichnis Kapitel 4: Taktische Asset-Allocation.............................. 69 4.1 Einführung..................................................... 70 4.2 Gewichtung der Risikoklassen..................................... 71 4.2.1 Ratingklassen............................................. 72 4.2.2 Nachrangige Anleihen...................................... 73 4.2.3 Zyklische versus nicht zyklische Branchen..................... 75 4.3 Branchenallokation.............................................. 78 4.3.1 Branchenanalyse........................................... 78 4.3.1.1 Industrielebenszyklus................................ 79 4.3.1.2 Makroökonomisches Umfeld......................... 80 4.3.1.3 Sonstige Risikofaktoren.............................. 87 4.3.2 Relative Value............................................. 90 4.4 Positionierung auf der Kreditkurve................................. 93 4.4.1 Makroökonomische Einflussfaktoren für die Kreditkurve......... 93 4.4.2 Spot- und Forward-Kreditkurven.............................. 97 4.4.3 Positionierung auf der Kreditkurve............................ 99 4.4.3.1 Relative-Value-Trades auf der Kreditkurve (ein Emittent)... 99 4.4.3.2 Relative-Value-Trades auf der Kreditkurve (zwei Emittenten)................................... 100 4.4.4 Kombination von Branchenallokation und Positionierung auf der Kreditkurve......................................... 101 Kapitel 5: Kreditanalyse und Einzeltitelauswahl................... 105 5.1 Einführung..................................................... 106 5.2 Industrieunternehmen........................................... 107 5.2.1 Geschäftsrisiko............................................ 107 5.2.1.1 Wettbewerbsumfeld................................. 108 5.2.1.2 SWOT-Analyse..................................... 110 5.2.1.3 Geschäftsplan des Managements...................... 111 5.2.2 Finanzrisiko............................................... 112 5.2.2.1 Gewinn- und Verlustrechnung........................ 113 5.2.2.2 Bilanzanalyse....................................... 114 5.2.2.3 Kapitalflussrechnung................................ 116 5.2.2.4 Finanzkennzahlen.................................. 119 5.2.2.5 Liquiditätslage..................................... 122 5.2.3 Strategierisiko............................................. 128 5.2.3.1 Kapitalstruktur..................................... 130 5.2.3.2 Ereignisrisiken..................................... 139 5.2.4 Einzeltitelauswahl.......................................... 141 5.2.4.1 Anleihebestimmungen............................... 141 5.2.4.2 Relative Value...................................... 144 5.2.5 Portfoliokonstruktion....................................... 150 5.3 Banken........................................................ 152 5.3.1 Einführung............................................... 152

Inhaltsverzeichnis XI 5.3.2 Regulierung im Bankensektor................................ 152 5.3.2.1 Basel I............................................ 152 5.3.2.2 Einführung in Basel II............................... 156 5.3.2.3 Auswirkungen von Basel II........................... 158 5.3.3 Bankanleihen............................................. 160 5.3.3.1 Charakteristika der verschiedenen Instrumente.......... 160 5.3.3.2 Chancen und Risiken von Bankanleihen................ 164 5.3.3.3 Subordinationsprämien.............................. 170 5.3.3.4 Relative Value bei Bankkapital......................... 174 Kapitel 6: High Yield............................................. 177 6.1 Einführung..................................................... 178 6.2 Marktüberblick.................................................. 178 6.2.1 Korrelation zwischen Ratings und Assetklassen................. 181 6.2.2 Ratingzyklus.............................................. 182 6.3 Treiber des High-Yield-Marktes.................................... 185 6.3.1 Wirtschaftswachstum....................................... 185 6.3.2 Fundamentale Indikatoren.................................. 190 6.3.3 Einfluss des Aktienmarktes.................................. 200 6.4 Relative Value................................................... 202 6.4.1 Risikomanagement in High Yield............................. 209 Kapitel 7: Kreditderivate.......................................... 213 7.1 Einleitung...................................................... 214 7.2 Credit-Default-Swaps............................................. 214 7.2.1 Definition und Erläuterungen................................ 214 7.2.2 CDS-Basis................................................ 216 7.2.3 Einflussfaktoren der Basis................................... 217 7.2.4 Relative-Value-Trades unter Verwendung von CDS............... 219 7.3 Collateralized-Debt-Obligations.................................... 223 7.3.1 Definition eines CDOs...................................... 223 7.3.2 Cash-CDOs............................................... 224 7.3.3 Synthetische CDOs......................................... 225 7.3.3.1 Synthetische CDOs auf liquide Indizes................. 227 7.3.3.2 Gemanagte versus statische, synthetische Pools.......... 227 7.3.3.3 Portfolios von Unternehmensanleihen vs. synthetische CDOs............................................. 228 7.3.3.4 Preisbestimmung und Sensitivitäten synthetischer CDOs.. 229 7.3.3.5 Korrelationen....................................... 232 7.3.3.6 Senior- und Mezzanine-Tranchen synthetischer CDOs.... 235 7.3.3.7 CDO-Equity........................................ 240 7.3.3.8 Turbulenzen um GM und Ford....................... 241

XII Inhaltsverzeichnis Kapitel 8: Kreditindizes........................................... 245 8.1 Kriterien zur Indexauswahl....................................... 246 8.2 Exchange-Traded-Funds.......................................... 249 8.3 CDS-Indexkontrakte............................................ 251 8.4 Portfolio-Drift und Rebalancing................................... 252 Kapitel 9: Die Rolle von Ratings.................................. 255 9.1 Verringerung der Informationsasymmetrie......................... 256 9.2 Konjunkturverlauf und Ratings................................... 260 9.3 Beziehung zwischen Ratings und Credit-Spreads.................... 262 9.4 Perspektive von Buy-and-hold-Investoren........................... 265 9.5 Perspektive eines aktiven Managers................................ 269 9.6 Ratings und Risikomanagement.................................. 271 Kapitel 10: Portfoliokonstruktion.................................. 273 10.1 Einführung.................................................... 274 10.2 Statistische Eigenschaften von Anleiherenditen...................... 276 10.3 Portfoliooptimierung............................................ 278 10.4 Illiquidität und Portfoliokonstruktion.............................. 283 10.5 Out-of-sample-Performance der optimierten Portfolios................ 286 10.6 Corporate Bonds als Langfristanlage............................... 290 Kapitel 11: Total- und Absolute-Return-Strategien mit Unternehmensanleihen............................... 293 11.1 Einführung.................................................... 294 11.2 Chancen von Fremdwährungsinvestments.......................... 294 11.3 Asymmetrisches Risikomanagement für Corporate-Bond-Portfolios..... 298 Kapitel 12: Risikomanagement.................................... 311 12.1 Struktur des Risikomanagements................................. 312 12.2 Management von systematischen Risiken in Kreditportfolios.......... 313 12.3 Steuerung nicht systematischer Risiken............................ 315 12.4 Modellierung von Ausfallrisiken in Kreditportfolios.................. 320 Literaturverzeichnis.................................................. 327 Stichwortverzeichnis................................................. 333

Kapitel 1: Einführung 1.1 Entwicklung des europäischen Corporate-Bond-Marktes 1.2 Gliederung des Buches 1.3 Rahmenbedingungen für das Management von Kreditportfolios

2 Kapitel 1: Einführung 1.1 Entwicklung des europäischen Corporate-Bond-Marktes In den vergangenen zehn Jahren haben sich die Kapitalmärkte grundlegend verändert. Die Aktienhausse in der zweiten Hälfte der 1990er-Jahre, die bei den Privatanlegern einen wahren Aktienboom auslöste, wurde von den Unternehmen überwiegend über Fremdkapital finanziert. Das Kapital für Maßnahmen wie die Einführung neuer Technologien, Fusionen, Übernahmen und Aktienrückkauf programme, die letztendlich alle das Gewinnwachstum und den Shareholder-Value steigern sollten, wurde zu einem erheblichen Teil durch die Emission von Corporate Bonds beschafft. In der Folge vervierfachte sich die Marktkapitalisierung des europäischen Corporate-Bond- Marktes zwischen Ende 1996 und April 2003. Nachdem die Aktienblase geplatzt war, schauten sich die Anleger nach Alternativen um. Mit ihrem Renditeaufschlag gegenüber Staatsanleihen schienen Corporate Bonds als neue Anlageklasse im Niedrigzinsumfeld zu Beginn des neuen Jahrtausends ein attraktives Investment. Doch die Übertreibungen am Aktienmarkt wirkten noch nach. Das Zusammentreffen des Platzens der Aktienblase und der durch die massiven Überinvestitionen des Unternehmenssektors verursachten US-Rezession 2001 führte zu außergewöhnlich hohen Ausfallraten. Bilanzunregel mäßigkeiten und Betrugsfälle wie beispielsweise bei Enron, Worldcom und Ahold trieben die Volatilität am Corporate-Bond-Markt nach oben. Eine gründliche Kreditanalyse und ausreichende Diversifikation waren in diesem Marktumfeld der Schlüssel für die erfolgreiche Anlage in Corporate Bonds. Aufgrund der hohen Ausfallraten und Volatilität stieg die Nachfrage nach Instrumenten zur Absicherung von Kreditrisiken stetig an. Diesem Bedürfnis trug die Entwicklung des Markets für Kreditderivate Rechnung. Indem sie die beiden Formen der Fremdfinanzierung der Unternehmen, nämlich die Kreditaufnahme bei einer Bank und die Emission von Corporate Bonds, miteinander verbinden, fördern Kreditderivate die Effizienz der Unternehmensfinanzierung. Credit-Default-Swaps (CDS) erlauben es, Kreditrisiken in isolierter Form zu bewerten und zu handeln. Durch sie ist es möglich geworden, Short-Positionen an den Kreditmärkten einzugehen. Dies geschieht, wenn durch den Kauf von CDS Absicherung auf einen Emittenten erworben wird, obwohl weder durch die Vergabe eines Bankkredits noch das Halten von Corporate Bonds des entsprechenden Unternehmens ein Kreditrisiko besteht. Der Erfolg strukturierter Kreditprodukte wie Collateralised-Debt-Obligations (CDOs) basiert auch auf der Popularität von Kreditderivaten. Oft dienen CDS als Underlying für CDOs. Die Bewertung synthetischer Kreditderivate erfordert nicht nur die Analyse der Finanzkraft der Unternehmen im Portfolio, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Korrelationen von Zahlungsausfällen (Default-Correlations) verschiedener Unternehmen. Wegen ihrer geringen Korrelation mit anderen Anlageklassen gelten CDOs gerade unter institutionellen Investoren als attraktive Anlageklasse. Das zunehmende Volumen und die bessere Liquidität der Corporate-Bond-Märkte haben neue Anlegergruppen angelockt. Hedge-Fonds und Spekulanten versuchen, Arbitrage-Möglichkeiten zwischen den verschiedenen handelbaren Instrumenten eines Emittenten zu identifizieren und auszunutzen. Fehlbewertungen werden deshalb immer seltener und halten nicht mehr so lange an wie in der Vergangenheit. Diese Marktentwicklung erfordert ein gutes Verständnis der fundamentalen und

Gliederung des Buches 3 technischen Markttreiber der Kreditmärkte. In einem Umfeld niedriger und sehr stabiler Ausfallraten wie beispielsweise zwischen 1994 und 1997 konnten Corporate- Bond-Investoren mit einer einfachen Buy-and-hold-Strategie Zusatzerträge gegenüber Staatsanleihen gleicher Laufzeit verdienen, wenn es ihnen nur gelang, die wenigen Zahlungsausfälle rechtzeitig zu antizipieren. Diese Strategie funktioniert allerdings nur, solange die Ausfallraten auf niedrigem Niveau verharren und sich die Credit-Spreads nicht nachhaltig ausweiten. Das schwierige Marktumfeld für Kreditinstrumente zwischen 1997 und 2002 war jedoch durch steigende Verschuldungsgrade über fast alle Branchen und Unternehmen hinweg, massiv ausweitende Spreads und sprunghaft ansteigende Ausfallraten gekennzeichnet. In einem solchen Marktumfeld kann eine Buy-and-hold-Strategie nicht erfolgreich sein. Gerade in dieser Phase mussten viele Anleger schmerzlich erfahren, dass das Chance-Risiko-Profil von Kreditinstrumenten asymmetrisch ist. Einem nach oben begrenzten Renditepotenzial steht eine geringe Wahrscheinlichkeit substantieller Kapitalverluste gegenüber, wenn ein Unternehmen Zins- und Rückzahlungen nicht mehr leisten kann. Gründliche Analysen des wirtschaftlichen Umfeldes und der Branchenaussichten sind neben der fundamentalen Unternehmensanalyse deshalb Grundbausteine eines aktiven, disziplinierten Investmentprozesses für Kreditportfolios. Qualitative und quantitative Analysen sollten einander ergänzen, um ein umfassendes Bild zu zeichnen. Die Kontrolle der Relevanz und die Gewichtung der Vielzahl an gewonnenen Daten und Informationen liegt letztendlich in den Händen des Portfoliomanagers. Betrugsfälle lassen sich jedoch auch durch diesen gründlichen Analyseansatz in der Regel nicht früh genug erahnen. Professionelle Investoren minimieren den Einfluss unvorhersehbarer Zahlungsausfälle auf die Wertentwicklung ihrer Corporate-Bond-Portfolios durch eine breite Streuung. Die für Kreditinvestoren sehr schweren Jahre 2000 bis 2002 haben bewiesen, dass ein diszipliniertes Risikomanagement unverzichtbarer Bestandteil eines jeden strukturierten Investmentprozesses sein sollte. Da seither die Spreads und die Spreadvolatilität kontinuierlich gesunken sind und mit der Etablierung von Kreditderivaten als Instrument zur Steuerung von Kreditrisiken die Effizienz der Kreditmärkte deutlich zugenommen hat, haben Fehlbewertungen und Marktineffizienzen deutlich abgenommen. Eine Outperformance gegenüber der Benchmark und den Wettbewerbern zu erzielen, ist damit wesentlich schwieriger geworden, unabhängig davon, ob ein absolutes oder ein relatives Performanceziel verfolgt wird. Der strukturierte Investmentprozess, der in diesem Buch beschrieben wird, soll Investoren dabei unterstützen, mit ihren Kreditportfolios über mittel- bis langfristige Zeiträume systematisch eine gute risikoadjustierte Wertentwicklung zu erwirtschaften. 1.2 Gliederung des Buches Kapitel zwei gibt einen Überblick über den strukturierten Investmentprozess, der im Laufe dieses Buches entwickelt wird. In diesem Zusammenhang werden die Grundkonzepte jedes aktiven Managementprozesses aufgegriffen. Zunächst wird das Konzept der Diversifikation erweitert, sodass es neben der Streuung über ver-

4 Kapitel 1: Einführung schiedene Einzeltitel und Branchen auch die Nutzung weiterer Performancequellen wie beispielsweise die Kreditkurve oder Duration und die Verwendung einer Vielzahl von Informationsquellen beinhaltet. Im Anschluss daran werden die Lehren des»fundamental Law of Active Management«für die Steuerung von Kreditportfolios beschrieben. Verschiedene Ansätze der quantitativen Analyse, die den Investmentprozess für Corporate-Bond-Portfolios sinnvoll ergänzen können, werden ebenfalls in Kapitel zwei vorgestellt. Die drei Grundpfeiler des strukturierten Investmentprozesses für Kreditportfolios werden in den Kapiteln drei bis fünf beleuchtet: Die strategische Asset-Allocation basiert auf Top-down-Analysen. Sie resultiert in Empfehlungen für das Portfolio-Beta, das heißt für die Sensitivität des Portfolios gegenüber der Spreadentwicklung des Gesamtmarktes. Bei gemischten Rentenportfolios oder reinen Staatsanleiheportfolios wird zusätzlich eine Einschätzung zur Gewichtung von Corporate Bonds abgegeben. Die Über- und Untergewichtungen von Branchen und Risikoklassen innerhalb von Kreditportfolios werden im Rahmen der taktischen Asset-Allocation bestimmt. Sowohl Top-down- als auch Bottom-up-Analysen tragen hier zur Entscheidungsfindung bei. Letzter Schritt des Investmentprozesses ist die Emittenten- und Anleiheauswahl. Sie basiert auf fundamentalen Unternehmensanalysen und Relative-Value- Ideen. Marktsegmente, die nicht in der Benchmark enthalten sind, aber dennoch als Beimischung für ein Portfolio erlaubt sind, bieten bei ausreichender Streuung gute Gelegenheiten, eine Outperformance zu erzielen. Die Besonderheiten von High- Yield-Bonds, deren Beimischung für viele Investment-Grade-Portfolios bis zu einem bestimmten Anteil möglich ist, erfordern jedoch einen modifizierten Analyseansatz. Deshalb bilden Anlegerschutzklauseln, die im Investment-Grade-Universum eine untergeordnete Rolle spielen, einen Schwerpunkt von Kapitel sechs. In den letzten fünf Jahren hat die Popularität von Kreditderivaten stark zugenommen. Sie bieten nicht nur eine effiziente Möglichkeit, unerwünschte Kreditrisiken temporär oder auch dauerhaft abzusichern, sondern durch den Verkauf von Protectionoder Basis-Trades auch Chancen, Zusatzerträge in Kreditportfolios zu erwirtschaften. Kapitel sieben stellt deshalb die Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von CDS und CDOs vor. In Kapitel acht werden Kriterien zur Auswahl eines geeigneten Corporate-Bond-Index entwickelt, denn bereits mit der Selektion der Benchmark wird das Chance-Risiko- Profil von Corporate-Bond-Portfolios im Wesentlichen vorbestimmt. Exchange-Traded- Funds und Credit-Basket-Produkte sind für Anleger kostengünstige Alternativen, um an der Wertentwicklung der Kreditmärkte zu partizipieren. Die Bedeutung von Ratings für das Management von Kreditportfolios steht im Mittelpunkt von Kapitel neun. Diskutiert werden Themen wie»welche Rolle spielen Ratings für die Investoren an den internationalen Kreditmärkten?«oder»Welchen Einfluss haben Änderungen des Ratings oder des Rating-Outlooks auf die Spreads?«.

Rahmenbedingungen für das Management von Kreditportfolios 5 Quantitative Optimierungsverfahren werden von Portfoliomanagern gerne zur Unterstützung bei der Portfoliokonstruktion eingesetzt. Die bekannteste Methode ist der so genannte Erwartungswert-Varianz-Ansatz, der von Markowitz entwickelt wurde. Kapitel zehn führt zwei alternative Verfahren ein, die in der Lage sind, zwei spezifische Charakteristika von Corporate-Bond-Returns zu berücksichtigen: Linksschiefe und Leptokurtosis. Auch die geringe Liquidität von Teilen des Corporate-Bond-Marktes, wie beispielsweise von High-Yield-Bonds, kann aufgrund von Fehlern bei der Schätzung von Volatilitäten und Korrelationen zu verzerrten Ergebnissen bei der Portfoliooptimierung führen. Auch dieses Problem kann durch die Verwendung eines geeigneten Algorithmus verringert werden. Nach dem Platzen der Blase an den Aktienmärkten und in Anbetracht historisch niedriger Zinsen sind Absolute- und Total-Return-Produkte in den vergangenen Jahren bei den Anlegern auf großes Interesse gestoßen. Breit gestreute Corporate- Bond-Portfolios sind unter diesem Blickwinkel eine sehr interessante Anlageform, denn sie weisen bei mittel- bis langfristig besserer Wertentwicklung eine niedrigere Volatilität auf als Staatsanleiheportfolios mit einer vergleichbaren Laufzeitenstruktur. Wie in Kapitel elf gezeigt wird, eröffnet die Nutzung der Chancen von Fremdwährungsanleihen, unter Umständen auch währungsgesichert, oder die Kombination von Kreditportfolios mit einem dynamischen Wertsicherungskonzept, besonders attraktive Rendite-Risiko-Profile. Wegen des asymmetrischen Chance-Risiko-Profils von Corporate Bonds genießt das Risikomanagement bei Portfolios mit Kreditrisiken einen hohen Stellenwert. In Kapitel zwölf werden zunächst die Anforderungen an ein State-of-the-art-Risikomanagementsystem für Kreditportfolios definiert. Ein solches Modell hilft dabei, Risiken zu quantifizieren und die wichtigsten Risikoquellen innerhalb des Portfolios zu identifizieren. Allein hierdurch lassen sich unerwartete Verluste durch Betrug oder Zahlungsausfall jedoch nicht ausschließen. Deshalb spielt die Diversifikation in Corporate-Bond-Portfolios ebenfalls eine zentrale Rolle. Für Credit-Baskets wie beispielsweise CDOs, sind Mark-to-Market-Risiken zweitrangig. Das Hauptrisiko ist hier der Zahlungsausfall und die Korrelation zwischen den Zahlungsausfällen mehrerer Emittenten. 1.3 Rahmenbedingungen für das Management von Kreditportfolios Der Schwerpunkt dieses Buches befasst sich mit der Entwicklung eines strukturierten Investmentprozesses für Kreditportfolios und verschiedenen Aspekten der praktischen Umsetzung durch den Portfoliomanager. Normalerweise kann der Portfoliomanager die Rahmenbedingungen für ein Mandat kaum beeinflussen, weil die Festlegung des Anlagekonzeptes, der Anlageziele und auch die Benchmarkauswahl in der Konzeptionsphase in der Regel ohne sein Mitwirken erfolgen. Da diese Entscheidungen jedoch die Freiheitsgrade des Portfoliomanagers massiv beeinflussen und später schwer revidierbar sind, ist eine Beteiligung soweit möglich bereits in der Auflegungsphase empfehlenswert. Denn die Weichen stellungen in dieser Phase können sowohl unter

6 Kapitel 1: Einführung Marketing- als auch unter Performancegesichtspunkten bereits über den Erfolg oder Misserfolg eines Produktes entscheiden. Gerade die Festlegung des Anlageuniversums und der Benchmark haben einen erheblichen Einfluss auf das Chance-Risiko-Profil von Kreditportfolios. Weitere Punkte, die den Handlungsspielraum des Portfoliomanagers stark beeinflussen, sind beispielsweise: Anlageziel, Anlagehorizont, Risikotragfähigkeit bzw. Risikobudget und Restriktionen. Wer letztendlich an der Festlegung der Benchmark mitwirkt, ist davon abhängig, ob es sich um einen Publikums- oder Spezialfonds handelt. Bei Publikumsfonds wählt die Investmentgesellschaft einen Index aus, der den Anlagezielen einer möglichst breiten Anlegerschicht entspricht. Institutionelle Kunden, die ein Spezialfondsmandat vergeben, geben dem Portfoliomanager meist den gewünschten Benchmarkindex vor. Zudem sind diese Portfolios oft wesentlich fokussierter und unterliegen aufgrund regulatorischer Anforderungen oft einer Reihe zusätzlicher Restriktionen, die beim Management berücksichtigt werden müssen. Ein Beispiel hierfür wäre eine Obergrenze für die Gewichtung von Bankanleihen oder von nachrangigen Finanzanleihen. Rating- Beschränkungen, die bei Downgrades unter Umständen auch zu Zwangsverkäufen innerhalb einer vorab definierten Zeitspanne führen können, findet man häufig sowohl bei Publikums- als auch bei Spezialfonds. In Kapitel acht wird der Prozess der Benchmarkauswahl aufgegriffen. Deshalb wird hier nur kurz auf die performancerelevanten Aspekte der Benchmarkauswahl eingegangen. In Perioden mit Spreadeinengungen entwickelten sich so genannte Large- Cap-Indizes, die nur die liquidesten Corporate Bonds beinhalten, in der Vergangenheit meist besser als breite Marktindizes. Umgekehrt verhielt es sich in Stressphasen. Wenn sich die Spreads ausweiteten, wie beispielsweise zwischen 1997 und 2002, war die Wertentwicklung der breit gestreuten Indizes besser. Generell führt die Verwendung von Large-Cap-Indizes als Benchmark zu einer volatileren Wertentwicklung von Kreditportfolios. Zurückzuführen ist dies auf die geringere Diversifikation und die bessere Liquidität und Replizierbarkeit von Large-Cap-Indizes.

Kapitel 2: Investmentprozess 2.1 Grundstruktur des Investmentprozesses für Kreditportfolios 2.2 Diversifikation der Ertragsquellen 2.3 Quantitative Analysen 2.3.1 Strukturelle Modelle 2.3.2 Reduzierte Modelle 2.3.3 Faktormodelle 2.3.4 Fazit

8 Kapitel 2: Investmentprozess 2.1 Grundstruktur des Investmentprozesses für Kreditportfolios Der strukturierte Investmentprozess für Kreditportfolios umfasst die folgenden drei Stufen: strategische Asset-Allocation, taktische Asset-Allocation und Kreditanalyse. Im Rahmen der strategischen Asset-Allocation führen Analysen volkswirtschaftlicher Größen wie Verschuldungsgrad und Profitabilität im Unternehmenssektor, Zentralbankpolitik oder Höhe und Trend der Ausfallraten zu einer Einschätzung über das generelle Umfeld für Kreditprodukte. Hinzu kommen Marktvariablen, welche zumindest temporär die Spreads beeinflussen können, wie beispielsweise die Aktienmarktvolatilität und die Zinskurve, und technische Faktoren wie Emissionstätigkeit und Mittelflüsse in Corporate-Bond-Portfolios. In gemischten Rentenportfolios und reinen Staatsanleiheportfolios sollte bei der Gewichtung von Corporate Bonds die relative Attraktivität zu anderen Anlagesegmenten berücksichtigt werden. In reinen Corporate-Bond-Portfolios ist die Steuerung des Beta von zentraler Bedeutung. Das Portfolio-Beta misst die Sensitivität eines Portfolios gegenüber Schwankungen des Marktes. Bei Portfolios, die gegen eine Benchmark gemanagt werden, spiegelt das Beta dementsprechend die Sensitivität gegenüber Änderungen der Spreads des Benchmarkindex wider. Im Rahmen der taktischen Asset-Allocation findet die Gewichtung von Branchen und Risikoklassen statt. Sie beruht auf einer Kombination von Bottom-up- und Topdown-Analysen. Während der Zeithorizont der strategischen Asset-Allocation in der Regel drei bis sechs, bei einigen Asset-Managern auch bis zu zwölf Monate beträgt, liegt er bei der taktischen Asset-Allocation bei ein bis drei Monaten. Neben fundamentalen Analysen fließen bei der taktischen Asset-Allocation auch Relative-Value- Überlegungen in die Entscheidungen ein. Wichtig ist also nicht nur, wie sich die Lage und die Aussichten für eine bestimmte Branche gegenwärtig darstellen, sondern auch, ob die aktuellen Spreads der Branche im historischen Vergleich, relativ zu anderen Branchen und gemessen an fundamentalen Kennzahlen wie Verschuldungs- und Zinsdeckungsgrad billig oder teuer erscheinen. Eine Reihe von empirischen Studien belegt, dass sich das Spreadniveau größtenteils durch die exogenen Variablen Kreditqualität und Restlaufzeit erklären lässt. Demzufolge reflektieren die Spreads selbst die Kreditqualität des Emittenten und das Anlagerisiko über die Restlaufzeit einer Anleihe in geeigneter Weise. Deshalb werden in dem hier vorgestellten Investmentprozess Spreadklassen im Sinne von Risikokategorien verwendet. Spread und Spreadvolatilität reagieren sofort auf eine veränderte Markteinschätzung bezüglich der Kreditqualität eines Emittenten. Ratings hingegen laufen tendenziell der Markteinschätzung und den Änderungen des Kreditrisikos nach, was bei Portfolios, die täglich bewertet werden, zu absoluten Verlusten oder einer Underperformance gegenüber der Benchmark führen kann. Im Zusammenhang mit Anlagerestriktionen spielen Ratings dennoch eine wichtige Rolle beim Management von Kreditportfolios, da oftmals Anleihen nach einem Downgrade in High Yield verkauft werden müssen. Der Wandel der Investorenbasis führt gerade bei den so genannten»fallen Angels«oft zu erhöhter Volatilität, die sich negativ auf die Wertentwicklung des Portfolios auswirken kann.

Grundstruktur des Investmentprozesses für Kreditportfolios 9 Die Anleger am Corporate-Bond-Markt legen traditionell großen Wert auf die fundamentale Analyse der Emittenten. Im Rahmen der Bottom-up-Analyse werden neben der Bilanz, Gewinn- und Verlustrechnung, Kapitalflussrechnung und der Kennzahlenanalyse auch die Geschäftsstrategie, das Wettbewerbsumfeld und die Qualität und Strategie des Unternehmensmanagements untersucht. Ergänzt wird die Fundamentalanalyse durch Relative-Value-Analysen, welche die Spreads der Anleihen eines Emittenten mit denen der Wettbewerber vergleichen. In den Jahren 2000 bis 2003 gewannen zudem aktienbasierte Modelle zur Bewertung von Corporate Bonds immens an Popularität. Dies lag an der hohen Korrelation zwischen der Aktienmarktentwicklung und der impliziten Volatilität der Aktienoptionen auf der einen Seite und den Spreads auf der anderen Seite, die in diesem Zeitraum für viele Branchen und Emittenten festzustellen war. Zudem können quantitative Modelle, die rein auf statistischen Zusammenhängen beruhen, gegenüber der traditionellen Kreditanalyse den Zeitaufwand verringern. Doch Vorsicht: bei der Verwendung quantitativer Methoden halten die erforderlichen Korrelationsannahmen erfahrungsgemäß nicht in allen Phasen des Kreditzyklus. Top-down Strategische Asset-Allocation Bestimmung des Portfoliobetas (und der Gewichtung von Corporate Bonds in gemischten Portfolios) Taktische Asset-Allocation Gewichtung von Spreadklassen und Branchen sowie Positionierung auf der Kreditkurve Bottom-up Kreditanalyse und Einzeltitelauswahl Analyse, Auswahl und Gewichtung von Emittenten und Anleihen unter Berücksichtigung der Liquidität Abb. 2-1: Strukturierter Investmentprozess für das Management von Corporate-Bond-Portfolios (Quelle: Union Investment) Ein umfassendes Risikomanagement ist gerade für Portfolios, die auch oder überwiegend mit Kreditrisiko behaftete Instrumente enthalten, unverzichtbar. Die Zahlungsausfälle von bekannten Unternehmen wie Enron, Worldcom, Swissair und Parmalat führten vielen Anlegern schmerzhaft das asymmetrische Chance-Risiko-Profil von Corporate Bonds vor Augen. Einer hohen Wahrscheinlichkeit, den Spread als Zusatzertrag gegenüber einer Staatsanleihe oder eines Swaps über die Gesamtlaufzeit der Anleihe zu vereinnahmen, steht das Risiko substantieller Verluste bei einem Zahlungsausfall

10 Kapitel 2: Investmentprozess des Emittenten gegenüber. Dieses Downside-Risiko muss gezielt gemanagt werden, damit der Anleger von den Renditevorteilen der Corporate Bonds profitieren kann. Die breite Diversifikation der Investments auf Branchen- und Emittentenebene ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Ergänzend sollte ein disziplinierter Stop-Loss-Prozess Verlustrisiken auf Einzeltitelebene begrenzen. Der allererste Schritt zu einem umfassenden Risikomanagement ist jedoch die effiziente Nutzung der verfügbaren Informationen. Die Kombination von Top-downund Bottom-up-Analysen sowie von qualitativen und quantitativen Ansätzen vermittelt ein umfassendes Bild der Chancen und Risiken der Investmentideen. Diese Vorgehensweise erhöht die Wahrscheinlichkeit, mittel- bis langfristig eine konsistent vorteilhafte risikoadjustierte Wertentwicklung zu erzielen. Jedes Corporate-Bond-Team muss den unterschiedlichen Stufen des Investmentprozesses adäquate Ressourcen zuteilen. Diese richten sich nach der Ausrichtung des entsprechenden Portfolios und den Fähigkeiten der einzelnen Teammitglieder. Handelt es sich beispielsweise um ein Portfolio, das die Wertentwicklung eines Aggregate-Index übertreffen soll, der neben Corporate Bonds auch Staatsanleihen und Pfandbriefe enthält, so liegt besonderes Gewicht auf der von Top-down-Überlegungen bestimmten Asset-Allocation-Entscheidung. Dennoch ist darauf zu achten, dass die Corporate-Bond-Quote ausreichend diversifiziert wird und die Kreditqualität der im Portfolio vertretenen Emittenten ständig beobachtet wird, um Verluste aus Kreditereignissen zu vermeiden. Deshalb bietet sich die Beimischung von Corporate- Bond-Fonds als breit gestreutes Basisinvestment an. Geht es hingegen um ein reines Corporate-Bond-Mandat, das gegenüber einer entsprechenden Benchmark gemanagt werden soll, können Zusatzerträge insbesondere durch eine aktive Branchenrotation sowie die gezielte Selektion von Emittenten und Einzeltiteln generiert werden. 2.2 Diversifikation der Ertragsquellen Die Leistung der meisten Portfoliomanager wird relativ zu einem Benchmarkindex beurteilt. Dabei lässt sich die Wertentwicklung des Portfolios grundsätzlich durch zwei Komponenten erklären. Das Beta misst die Sensitivität des Portfolios gegenüber dem Index, das Alpha den Zusatzertrag, den der Manager durch Können oder Glück erwirtschaftet. Sharpe (1991) stellt fest, dass der Markt als Ganzes aus der Menge aller Marktteilnehmer besteht, und dass deshalb die durchschnittliche Wertentwicklung der Portfolios aller Marktteilnehmer vor Gebühren und Kosten genau der des Marktes entspricht. Nach Abzug der Gebühren und Kosten liegt die durchschnittliche Performance der Marktteilnehmer jedoch unterhalb der Marktentwicklung. Um Alpha zu generieren und den Gesamtmarkt konsistent zu schlagen, benötigt ein Manager dementsprechend besondere Fähigkeiten. Interessant ist, dass in Umfragen gewöhnlich mehr als 90% der Investoren davon ausgehen, die Wertentwicklung des betreffenden Marktes signifikant übertreffen zu können. Dies ist schwer vorstellbar, wenn man davon ausgeht, dass Out- und Underperformance annähernd symmetrisch verteilt sein sollten. Zur Beurteilung der Managementleistung sollten fixe Kosten wie beispielsweise die Verwaltungs vergütung dem Portfoliomanager gutgeschrieben werden.

Diversifikation der Ertragsquellen 11 Risiko Aktives Risiko { Marktrisiko Diversifikationsgrad Abb. 2-2: Evans-Archer-Diagramm: Risiko versus Diversifi kationsgrad (Quelle: Union Investment) Ein guter Ansatzpunkt für die Analyse aktiver Managementprozesse ist das in Abbildung 2-2 dargestellte Evans-Archer-Diagramm. Mit zunehmender Diversifikation sinkt das Risiko asymptotisch bis auf ein Niveau, das im Allgemeinen als nicht diversifizierbares, systematisches oder Marktrisiko bezeichnet wird. Die meisten Portfolios werden relativ zu voll diversifizierten Marktindizes gesteuert, welche die Wertentwicklung und das Risiko des Gesamtmarktes möglichst genau abbilden. Die Wertentwicklung solcher breiten Indizes kann deshalb auch als Entlohnung für die Inkaufnahme des Marktrisikos interpretiert werden. Die Risikokomponente oberhalb der gestrichelten horizontalen Linie in Abbildung 2-2 ist als idiosynkratisches, unsystematisches oder diversifizierbares Risiko bekannt. Hier verwenden wir den Begriff aktives Risiko, weil es das Risiko aufzeigt, das ein aktiver Portfoliomanager in Kauf nimmt, wenn er von der Zusammensetzung des Marktindex abweicht. Aktive Risiken einzugehen, ist also gleichbedeutend damit, über das Marktrisiko hinaus bewusst auch idiosynkratische Risiken in Kauf zu nehmen, um dadurch eine Outperformance zu erzielen. Da das idiosynkratische Risiko durch geeignete Streuung komplett ausgeschaltet werden kann, wird es im Durchschnitt nicht entlohnt. Der Erwartungswert beim Eingehen aktiver Risiken ist also Null. Portfoliomanager, die überdurchschnittliche Fähigkeiten bei der Portfoliokonstruktion besitzen, können die Wertentwicklung des Gesamtmarktes trotz der Gebühren und Kosten des Portfoliomanagements natürlich dennoch übertreffen. Grinold (1989) stellt mit dem»fundamental Law of Active Management«ein Konzept vor, in dem die Outperformance gegenüber der Benchmark ins Verhältnis

12 Kapitel 2: Investmentprozess zum aktiven Risiko gesetzt wird. In Grinolds Ansatz werden die Chancen aktiven Managements durch die ex ante Information-Ratio IR quantifiziert. Sie ist definiert als IR ER A = ( ), σ A wobei R A die aktive Rendite und σ A das aktive Risiko bezeichnet. Handelt es sich bei der Benchmark um die risikolose Verzinsung, so ist die Information-Ratio identisch mit der Sharpe-Ratio. Bei Verwendung eines Marktindex als Benchmark wird das aktive Risiko durch den Tracking Error gemessen. Entsprechend des»fundamental Law of Active Management«gilt IR = IC N. Die Information-Ratio im Sinne einer risikoadjustierten Performance hängt demnach vom Informationskoeffizienten IC und der Anzahl unabhängiger Anlage entscheidungen N ab. Die Abbildungen 2-3 und 2-4 veranschaulichen diesen Zusammen hang. Der Informationskoeffizient ist definiert als Korrelation der Wertentwicklungsprognosen mit den anschließend realisierten Renditen. Um seine Information-Ratio bei gegebenem Tracking Error um 20 Prozent zu verbessern, müsste der Investor seine Prognosegüte um 20 Prozent oder die Anzahl unabhängiger Investmentideen um 44 Prozent steigern. Je mehr unabhängige Anlageentscheidungen getroffen werden, desto geringer ist die zur Erreichung einer bestimmten Information-Ratio erforderliche Prognosegüte. Wenn die Anzahl der aktiven Abweichungen von der Benchmark nur gering ist, wie beispielsweise bei der alleinigen Durationspositionierung, so ist eine besonders hohe Prognosegüte notwendig, um eine attraktive risikoadjustierte Wertentwicklung zu erzielen. 100% 90% 80% 70% jährlich quartalsweise Prognosegüte 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% monatlich zweiwöchentlich wöchentlich täglich 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 Information-Ratio Abb. 2-3: Beziehung zwischen Prognosegüte, Frequenz der Umsetzung unabhängiger Anlageideen und Information-Ratio (Quelle: J.P. Morgan)

Diversifikation der Ertragsquellen 13 75% 65% 55% Prognosegüte 45% 35% 25% 15% IR = 0,25 IR = 0,75 IR = 0,5 5% -5% 0 10 20 30 40 50 Anzahl unabhängiger Anlageentscheidungen Abb. 2-4: Beziehung zwischen Prognosegüte, Frequenz der Umsetzung unabhängiger Anlageideen und Information-Ratio (Quelle: J.P. Morgan) Kombiniert man die beiden Formeln miteinander, so lässt sich die Beziehung zwischen der erwarteten aktiven Rendite und dem aktiven Risiko auch darstellen als ER ( ) = IC Nσ. A A Die erwartete aktive Rendite hängt folglich von der Prognosequalität, der Anzahl unabhängiger Investitionsentscheidungen und der Höhe des aktiven Risikos ab, das der Anleger eingeht. Grinold (1989) und Thomas (2000) betonen den approximativen Charakter des»fundamental Law of Active Management«und seinen Nutzen als strategisches Instrument. Die Diversifikation der Anlageideen und die Güte der Anlageentscheidungen bestimmen wesentlich die Höhe des Alphas, das durch aktives Management erwirtschaftet werden kann. Das Konzept ermutigt Portfoliomanager also dazu, möglichst unterschiedliche Informationsquellen auszuschöpfen. Zwar können auch fokussierte Strategien bei hoher Prognosegüte des Portfoliomanagers eine attraktive erwartete Rendite aufweisen, doch wird diese durch ein höheres aktives Risiko und damit einen höheren Tracking Error gegenüber der Benchmark erkauft. Angenommen der Portfoliomanager verhält sich in einer Weise, die mit dem Erwartungswert-Varianz-Ansatz konsistent ist, dann ist der Zusatzertrag, den er generiert, proportional zur Anzahl unabhängiger Anlageentscheidungen und zum Quadrat des Informationskoeffizienten: VA IC 2 = N. 4λR λ R steht hier für den Risikoaversionsgrad.

14 Kapitel 2: Investmentprozess Nach Clarke, de Silva und Thorley (2002) müssen Portfoliomanager oft Anlagerestriktionen beachten, die verhindern, dass Investmentideen in vollem Umfang in die gewünschten aktiven Abweichungen von der Benchmark umgesetzt werden können. Zu den typischen Anlagerestriktionen für viele institutionelle Investoren gehören beispielsweise das Verbot von Leerverkäufen und eine Obergrenze von 100 Prozent für den Investitionsgrad. Deshalb liegt der in der Praxis beobachtete Transferkoeffizient nur zwischen 0,3 und 0,8. Beträgt der Transferkoeffizient beispielsweise 0,5, dann sind nur 25 Prozent der Varianz der Überrenditen gegenüber der Benchmark auf die Güte der Prognosen zurückzuführen. Die verbleibenden 75 Prozent der Varianz der Überrenditen sind das zufällige Ergebnis der Anlagerestriktionen. Am Beispiel eines Emittenten, der in einem breit gestreuten Corporate-Bond-Index nur mit einem geringen Gewicht vertreten ist, lässt sich dies anschaulich erklären. Hier kann der Anleger zwar durch eine Übergewichtung von einer Outperformance der betreffenden Anleihen profitieren, eine Untergewichtung ist aber aufgrund des geringen Indexgewichtes nur in sehr begrenztem Umfang möglich. Selbst wenn Zweifel an der Kreditwürdigkeit des Emittenten aufkommen, wird die Untergewichtung nur einen minimalen aktiven Performancebeitrag leisten. Die erforderliche Trefferquote oder Prognosegüte zur Erreichung einer gegebenen Information-Ratio nimmt deshalb mit der Anzahl der Anlagerestriktionen zu. Investoren, die sehr viele Restriktionen einhalten müssen, erleben immer wieder Perioden, in denen trotz guter Anlageideen keine Outperformance gegenüber der Benchmark erzielt werden kann. Umgekehrt gibt es auch immer wieder Phasen, in denen die Wertentwicklung trotz nur unterdurchschnittlicher Qualität der Analysen gut ist. In einer besonders ungünstigen Lage befinden sich Portfoliomanager, die nur einseitig von der Benchmark abweichen können. Ein Beispiel hierfür sind Manager von Staatsanleiheportfolios, die temporär Corporate Bonds beimischen dürfen. Zur Erzielung der gleichen Information-Ratio wie ein Investor, der seine Performance gegenüber einer Mischbenchmark mit Staatsanleihen, Pfandbriefen und Corporate Bonds misst, müssen sie eine wesentlich höhere Trefferquote bei ihren Anlageentscheidungen erreichen, weil durch eine Nullpositionierung kein positiver Performancebeitrag gegenüber dem Vergleichsindex erwirtschaftet werden kann. Es ist in der Praxis schwierig, die Prognosegüte oder die Trefferquote der Anlageentscheidungen eines Portfoliomanagers zuverlässig zu schätzen. Aber auch die genaue Anzahl unabhängiger Investmentideen lässt sich in der Regel nicht genau bestimmen. Neue Analysekapazitäten aufzubauen, die technische Infrastruktur oder interne Prozesse zu optimieren erfordert einen hohen zeitlichen und finanziellen Aufwand und ist keine Garantie für treffsicherere Analysen in der Zukunft. Deshalb ist es zumindest kurzfristig oft effizienter und in Bezug auf die risikoadjustierte Performance der Portfolios Erfolg versprechender, das Spektrum der Investmentalternativen und -ideen zu erweitern, um mehr unabhängige Anlageentscheidungen umsetzen zu können.