18. FEBRUAR 2010 KONJUNKTUR UND STRATEGIE Aktives Stockpicking zahlt sich aus Vor einigen Wochen haben wir in einer Ausgabe von Konjunktur und Strategie analysiert, inwieweit in einem Portfolio aus Aktien und Renten eine aktive taktische Asset Allokation notwendig ist, um nach Kosten überhaupt die Chance zu haben, einen Mehrwert für den Kunden in Form einer positiven zu erzielen. Im Ergebnis zeigt sich, dass sich aktives Management in einem Mischmandat aus Aktien und Renten nach Kosten nur lohnt, wenn bei einer unterstellten Trefferquote von 55% oder 60% zeitweise recht deutliche Wetten gegenüber der Benchmarkallokation vorgenommen werden. Ist man zu diesem erhöhten Aktivitätsgrad gegenüber der Benchmark bereit (was nicht zu verwechseln ist mit einem zwangsläufig hohen Turnover im Portfolio), dann zahlt sich dies langfristig in Form von einer überdurchschnittlichen Rendite bei gleichzeitig leicht reduziertem absoluten Risiko aus. Im Rahmen der heutigen Ausgabe von Konjunktur und Strategie prüfen wir, ob man bei einem reinen Aktienportfolio zu ähnlichen Ergebnissen kommt wie bei den Analysen zum gemischten Mandat. Um dieser Frage unter realitätsnahen Bedingungen nachzugehen, unterstellten wir ein Aktienmandat, in dem die Benchmark und auch das investierbare Universum aus dem STOXX 50 in seiner jeweils historischen Zusammensetzung der letzten 10 Jahre bestand. In das Portfolio konnte der Portfoliomanager alle 50 Aktien kaufen, die jeweils zu einem gegebenen Zeitpunkt in der Benchmark enthalten waren, mindestens jedoch musste das Portfolio aus 30 Aktien bestehen. Hinsichtlich der Gewichtung der einzelnen Aktien gab es keine Restriktionen; auch auf der Seite der Sektorallokation wurden im Rahmen der Simulation, in der viele Tausend denkbare Portfolios durchgerechnet wurden, keine Vorgaben gemacht. Um den Turnover in der Nähe typischer Werte eines Publikumsoder Spezialfonds zu halten, musste eine einmal gewählte Gewichtung für eine Aktie mindestens 6 Monate beibehalten werden. Wir unterstellten zudem in den Simulationen, dass der Portfoliomanager im Durchschnitt eine Trefferquote von 60% aufweist. Die Trefferquote bezieht sich auf die Einschätzung des Alphas einer Aktie für die nächsten 6 Monate und beschreibt damit die um das Beta der Aktie korrigierte Performance der Aktie relativ zur Benchmark und damit auch zum investierbaren Universum. Um die Simulationen so realitätsnah wie möglich zu gestalten, unterstellten wir zudem fixe und variable Kosten, so wie sie typischerweise in Fonds zu beobachten sind. Außerdem berücksichtigten wir mit einer sehr konservativen Schätzung auch den sog. Market Impact, so wie er entsteht, wenn größere Volumina einer Aktie gehandelt werden. Insgesamt kann davon ausgegangen werden, dass alle von uns simulierten Portfolios exakt genauso mit den unterstellten Kosten auch in der Realität hätten existieren können. Die Ergebnisse sind prinzipiell vergleichbar mit den Ergebnissen, die wir schon vor einigen Wochen für ein aus Aktien und Renten bestehendes Portfolio gerechnet hatten, doch gibt es im Detail auch Unterschiede. Setzt man Tracking Error und die für die simulierten Portfolios in ein Verhältnis, dann zeigt sich, dass ein niedriger von z.b. einem Prozent fast zwangsläufig zu einer negativen führt, und auch bei einem von 2% ist die Wahrscheinlichkeit noch recht hoch, keinen dauerhaften Mehrwert für den Kunden zu erzielen, obwohl die Trefferquote bei beachtlichen 60% liegt. 2,0 und in 10000 simulierten Da der als Maß für die Volatilität der Differenzperformance aus Benchmark und Portfolio vergleichsweise abstrakt ist, haben wir die gleiche Berechnung für eine Betrachtung durchgeführt, in der statt des Tracking Errrors die durchschnittliche Abweichung einzelner Aktiengewichte von der Benchmarkgewichtung in Prozentpunkten dargestellt ist. 2,0 und durchschnittliche Abweichung von der Benchmarkgewichtung in Prozentpunkten in 10000 simulierten % % % % 2,0% 2,5% 3,0% durchschnittliche Abweichung einer Aktie von der Benchmarkgewichtung in Prozentpunkten Hier zeigt sich, dass in dem konkreten Fall die durchschnittlichen Abweichung von der Benchmarkgewichtung mindestens bei einem Prozentpunkt liegen sollte, um langfristig 1
und systematisch eine Chance auf eine Outperformance zu haben. Diese Abweichung in Prozentpunkten hört sich auf den ersten Blick wenig ambitioniert an. Bedenkt man allerdings, dass die durchschnittliche Gewichtung einer Aktie im STOXX 50 2% beträgt, bedeutet eine durchschnittliche Abweichung von einem Prozentpunkt, dass das Gewicht einer gegebenen Aktie relativ zu Benchmarkgewichtung im Schnitt um 50% erhöht oder halbiert werden muss, damit überhaupt der Hauch einer fairen Chance besteht, nach realistischen Kosten eine systematische Outperformance gegenüber der Benchmark zu erzielen. Erst ab einer abweichenden Gewichtung von zwei Prozentpunkten (dies kommt im Schnitt einer Veränderung der Gewichtung von +/- 100% gegenüber der Benchmark gleich) ergibt sich kein Vorteil durch eine weitere Erhöhung der Aggressivität im Vergleich zur Benchmarkgewichtung. Auch die sektorale Allokation sollte deutlich von der Benchmarkgewichtung abweichen, wenn nach Kosten eine Outperformance erzielt werden soll. Im Durchschnitt hat ein Sektor (bei Verwendung der ICB Level 1 Klassifizierung) ein Gewicht von 10% im Portfolio. Unsere Simulationen zeigen, dass die zu erwartende Outperformance langfristig maximiert wird, wenn bei einer Trefferquote von etwa 60% auf der Ebene der Einzelaktien die tatsächlichen Sektorgewichtungen um +/- 5 Prozentpunkte um die Benchmarkgewichtung schwanken, was einer Über- oder Untergewichtung von im Durchschnitt 50% gegenüber der Benchmarkgewichtung entspricht. Da die wenigsten Fonds langfristig im Durchschnitt derartige Werte erreichen, ist es auch nicht überraschend, dass die meisten Fonds langfristig nicht die Benchmark schlagen. Dies ist dann nicht notwendigerweise ein Beleg für die fehlende Fähigkeit des Fondsmanagers, interessante Aktien zu identifizieren, sondern oftmals nur Ausweis der mangelnden Bereitschaft, diese Meinung auch deutlich im Portfolio zum Ausdruck zu bringen. aktive Rendite p.a. 9,0% 7,0% 5,0% 3,0% % % -3,0% -5,0% Mittelwert aktive Rendite p.a. und durchschnittliche Abweichung von der Sektorgewichtung der Benchmark in Prozentpunkten in 10000 simulierten Aktienportfolios 2000-2010 auf Basis des STOXX 50 bei einer % % 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% durchschnittliche Abweichung der Sektorgewichtung von der Benchmarkgewichtung in Prozentpunkten Besonders problematisch sind in diesem Zusammenhang oftmals einschränkende Nebenbedingungen hinsichtlich Sektorgewichten oder anderen Kennzahlen, die es dem Portfoliomanager fast unmöglich machen, nach Kosten systematisch einen Mehrwert für den Kunden zu generieren. So sind Leitplanken in den Anlagerichtlinien, die oftmals unter Risikogesichtspunkten vorgegeben werden und durchaus gut gemeint sind, in vielen Fällen kontraproduktiv. Auch die Vorstellung, dass höhere Wetten gegenüber der Benchmark zu einem absolut höheren Risiko führen, ist nicht aufrechtzuerhalten, so lange eine Trefferquote von über 50% beim Portfoliomanager unterstellt wird. Unsere Berechnungen zeigen, dass eine Erhöhung des Tracking Errors den maximalen Draw Down eher reduziert, und erst bei einem von etwa 5% eine weitere Erhöhung der Aktivität gegenüber der Benchmark zu keiner weiteren Reduzierung der Draw Downs führt. Maximaler Draw Down -20% -25% -30% -35% -40% -45% -50% und max. Draw Down in 10000 simulierten Selbst die Vorstellung, dass eine hohe Anzahl von Aktien erforderlich ist, um eine ausreichende Diversifizierung und damit eine maximale Reduktion des absoluten Risikos zu erlangen, erweist sich als nur bedingt richtig. So zeigt sich bei unseren Berechnungen nur ein ganz schwacher Zusammenhang zwischen absolutem Risiko des Portfolios und der Anzahl an Aktien im Portfolio. Während bei einer Anzahl von 30 Aktien das Risiko (gemessen in Volatilität) im Durchschnitt bei 19% lag, führte eine Erhöhung auf 50 Aktien im Durchschnitt nur zu einer marginalen Reduzierung auf 18,7%. Volatilität des Musterportfolios 22% 21% 20% 19% 18% 17% 16% Volatilität des Musterportfolios sowie Anzahl der Aktien im Portfolio in 10000 simulierten Aktienportfolios 2000-2010 auf Basis des STOXX 50 bei einer 30 35 40 45 50 Anzahl der Aktien im Portfolio 2
Unterstellt man, dass ein Portfoliomanager grundsätzlich die Fähigkeit besitzt, Prognosen mit einer Trefferquote von z.b. 60% zu erzielen, dann führt eine Erhöhung der im Portfolio enthaltenen Aktien letztlich ab einem gewissen Punkt zu einer Verwässerung in der Meinung, da mit einer erhöhten Anzahl an Aktien auch die Gewichtungsstruktur immer mehr Ähnlichkeit mit der Benchmarkstruktur erhält. Da aber diese zunehmende Ähnlichkeit mit der Benchmarkgewichtung fast keinen Vorteil im absoluten Risiko eines Portfolios bringt, spricht auch aus dieser Perspektive nichts gegen ein gezieltes Stockpicking. Nun ließe sich argumentieren, dass die von uns unterstellte Hit-Ratio (Trefferquote) von 60% zu hoch sei und nur von absoluten Spitzen-Portfoliomanagern erzielt werden kann. Aus diesem Grund haben wir sämtliche Berechnungen auch für einen Portfoliomanager mit einer durchschnittlichen Trefferquote von 55% durchgeführt. Vom Prinzip sind auch hier die Aussagen die gleichen, jedoch sind die Konsequenzen bei den von uns unterstellten Kosten noch drastischer. Bei einer kleineren Trefferquote muss der Grad an Aktivität eher noch erhöht werden, damit systematisch die Chance auf eine positive besteht. und in 10000 simulierten "Trefferquote" von 55% Eine positive aktive Rendite ist langfristig erst zu erwarten, wenn im Durchschnitt über lange Zeiträume die Abweichung zwischen Aktiengewichtung im Portfolio und Aktiengewichtung in der Benchmark zwei Prozentpunkte deutlich übersteigt! In der Praxis bedeutet dies, dass Aktien bei negativer Einschätzung entweder gar nicht in das Portfolio aufgenommen werden sollten oder aber bei positiver Einschätzung im Gewicht gegenüber der Benchmark verdoppelt werden müssten. Dies schlägt sich selbstverständlich auch in einer recht deutlichen Abweichung von der sektoralen Benchmarkallokation nieder, was unter Risikoaspekten viele Portfoliomanager davon abschrecken könnte, derartige Wetten im Portfolio umzusetzen. Aber auch hier können unsere Simulationen Entwarnung geben: Selbst eine Sektorgewichtung im Portfolio, die im Durchschnitt zu einem gegebenen Zeitpunkt für einen gegebenen Sektor um 5 Prozentpunkte von der Benchmarkgewichtung abweicht (die Sektorgewichtung unterscheidet sich damit für einen Sektor im Durchschnitt zu 50% von der Benchmarkgewichtung), führt zu keinem höheren absoluten Risiko im Portfolio. aktive Rendite p.a. Volatilität des Musterportfolios 5,0% 4,0% 3,0% 2,0% % % % % -3,0% -4,0% -5,0% 22% 21% 20% 19% 18% 17% 16% Mittelwert aktive Rendite p.a. und durchschnittliche Abweichung von der Benchmarkgewichtung in Prozentpunkten in 10000 simulierten "Trefferquote" von 55% % % % % 2,0% 2,5% 3,0% durchschnittliche Abweichung einer Aktie von der Benchmarkgewichtung in Prozentpunkten Volatilität des Musterportfolios sowie Abweichung von der Sektorgewichtung der Benchmark in Prozentpunkten in 10000 simulierten Aktienportfolios 2000-2010 auf Basis des STOXX 50 bei einer "Trefferquote" von 55% 7% durchschnittliche Abweichung der Sektorgewichtung von der Benchmarkgewichtung in Prozentpunkten Insgesamt legen die hier durchgeführten Berechnungen nahe, dass auch im Rahmen des klassischen Stockpicking ein hoher Aktivitätsgrad von großem Vorteil sein kann. Dabei drückt sich der hohe Aktivitätsgrad weniger durch einen hohen Turnover aus, sondern durch Gewichtungen, die deutlich von der Benchmarkstruktur abweichen. Eines aber zeigen die Berechnungen auch: ab einem gewissen Punkt führt eine weitere Erhöhung des Aktivitätsgrades zu keiner Verbesserung im Portfolio mehr; lineare Zusammenhänge dürfen also nicht unterstellt werden. Es ist aber anzunehmen, dass sich die Mehrzahl der existierenden Portfolios unterhalb eines optimalen Grades an Aktivität befindet und dadurch Performancepotential verschenkt wird. 3
Wochenausblick für die Zeit vom 22. bis 26. Februar 2010 Okt Nov Dez Jan Feb Mär Veröffentlichung D: Ifo Geschäftsklima 91,9 93,9 94,7 95,8 96,6 23. Februar D: GfK Konsumklima 4,2 4,0 3,7 3,3 3,2 3,0 24. Februar D: Arbeitslose, Veränderung sa -26 1-3 6 13 25. Februar D: Arbeitslosenzahl, nsa 3229 3215 3276 3618 3712 25. Februar D: Arbeitslosenquote, sa 8,1% 8,1% 8,1% 8,2% 8,2% 25. Februar D: vorl. Lebenshaltungskosten, m/m 0,1% -0,1% 0,8% -0,6% % 26. Februar D: vorl. Lebenshaltungskosten, y/y % 0,4% 0,9% 0,8% 0,7% 26. Februar E-16: Auftragseingang, m/m -2,2% 2,7% % 24. Februar E-16: Auftragseingang, y/y -14,5% -3,1% +7,6% 24. Februar E-16: Geldmenge M3, y/y 0,3% -0,2% -0,3% 25. Februar E-16: Industrievertrauen -21-19 -16-14 -12 25. Februar E-16: Verbrauchervertrauen -18-17 -16-16 -15 25. Februar E-16: Konsumentenpreise, m/m 0,2% 0,1% 0,3% -0,7% 26. Februar E-16: Konsumentenpreise, y/y -0,1% % 0,9% 1,1% 26. Februar MMWB-Schätzungen in rot. Chart der Woche: US-Industrieproduktion und Kapazitätsauslastung besser Niveau weiter niedrig USA: Kapazitätsauslastung in verschiedenen Sektoren 110 85 100 83 90 80 80 70 60 50 78 75 73 40 70 30 68 20 65 Jan 90 Jan 92 Jan 94 Jan 96 Jan 98 Jan 00 Jan 02 Jan 04 Jan 06 Jan 08 Jan 10 Autos Maschinenbau Eisen und Stahl Gesamt (r.s.) Die Erholung im verarbeitenden Gewerbe setzt sich fort. Nachdem bereits die Frühindikatoren einen Zuwachs bei den Auftragseingängen signalisierten, hat sich die Industrieproduktion zuletzt weiter stabilisiert: Im Januar wurde ein Produktionszuwachs von 0,9% gemeldet, nach einem Plus von 0,7% im Dezember und 0,6% im November. Positiv zu bewerten ist, dass alle Bereiche des verarbeitenden Gewerbes zuletzt die Produktion ausweiteten. Auch die Kapazitätsauslastung ist im Januar angestiegen und erreichte ein Niveau von 69,2%. Den größten Zuwachs verzeichnete die Automobilbranche: Hier stieg der Auslastungsgrad von 52,2% im Vormonat auf 55,0% an. Auch wenn diese Verbesserungen aus unserer Sicht positiv zu beurteilen sind, bleibt das Auslastungs-Niveau im historischen Kontext äußerst niedrig. In den letzten 30 Jahren Rezessionen und die Finanzkrise eingerechnet betrug die durchschnittliche Kapazitätsauslastung rund 81% im verarbeitenden Gewerbe und etwa 76% in der Automobilindustrie. Bei den Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes liegen folglich weiterhin Produktionskapazitäten brach. Vor diesem Hintergrund erachten wir es als unwahrscheinlich, dass die Preise gegenüber Kunden deutlich erhöht werden können, und der Margendruck dürfte zunächst bestehen bleiben. Für die US- Unternehmen bleibt die Situation trotz der jüngsten Erholung daher weiterhin angespannt. 4 M.M.WARBURG INVESTMENT RESEARCH
Stand Veränderung zum 17.02.2010 11.02.2010 15.01.2010 17.11.2009 31.12.2008 Aktienmärkte -1 Woche -1 Monat -3 Monate YTD Dow Jones 10.309 1,6% -2,8% -1,2% 17,5% S&P 500 1.100 2,0% -3,2% % 21,7% Nasdaq 2.226 2,2% -2,7% % 41,2% Wilshire 5000 11.398 2,2% -2,7% 0,1% 25,4% DAX 5.648 2,6% -3,9% -2,3% 17,4% MDAX 7.531 2,5% -4,0% 2,3% 34,4% TecDAX 813 4,2% -3,3% 4,3% 6% EuroStoxx 50 2.762 3,1% -6,1% -5,0% 12,9% Stoxx 50 2.495 2,9% -3,7% -1,7% 19,7% Nikkei 225 10.307 3,4% -6,1% 5,9% 16,3% Topix 905 2,4% -6,4% 5,6% 5,3% Brasilien BOVESPA 67.284 1,7% -2,5% -0,2% 79,2% Russland RTS 1.422 2,2% -8,8% -3,4% 125,0% Indien BSE 30 16.429 1,7% -6,4% -3,6% 70,3% China Shanghai Composite 3.018 1,1% -6,4% -8,1% 65,8% Zinsen und Rentenmärkte Finanzmärkte im Überblick Bund-Future 123,51 36 94 127-133 3 Monats Euribor 0,66 0-2 -5-223 3 Monats Treasury Bill 0,10-1 4 4-1 10-jährige US Treasuries 3,73 2 5 41 148 10-jährige Bunds 3,19-4 -7-4 25 10-jährige JGB 1,32 0 0 1 14 US Treas 10Y Performance 416,94-0,1% -0,1% -2,5% -8,2% Bund 10Y Performance 392,88 0,4% 0,9% % 2,5% Hypothekenzinsen USA 4,97-4 -9 6-17 IBOXX AAA, 3,52-4 6-2 -165 IBOXX BBB, 4,82-1 12-19 -395 ML US High Yield 9,31-17 60-50 -1023 JPM EMBI+, Index 494 % -0,7% % 26,1% Wandelanleihen Exane 25 4.702 % -3,5% 0,7% 21,3% Rohstoffmärkte CRB Index 476,58 1,2% -2,6% 1,2% 31,3% MG Base Metal Index 348,50 6,9% -4,3% 5,6% 103,7% Rohöl Brent 74,76 4,0% -3,9% -3,8% 89,1% Gold 1115,95 2,9% % -2,1% 29,4% Silber 16,21 5,5% -12,5% -10,4% 50,2% Aluminium 2.094,5 4,1% -8,2% 4,6% 44,1% Kupfer 7.119,3 6,7% -3,9% 5,3% 145,4% Frachtraten Baltic Dry Index 2.661 3,3% -19,3% -39,3% 243,8% Devisenmärkte EUR/ USD 1,3726 0,1% -4,5% -7,7% -1,4% EUR/ GBP 0,8684-0,4% -1,8% -1,7% -10,2% EUR/ JPY 124,69 1,3% -4,6% -6,1% -1,1% EUR/ CHF 1,4679 0,1% % -2,9% -1,2% USD/ JPY 91,37 1,8% 0,6% 2,3% 0,7% Quelle: Thomson Financial Carsten Klude Dr. Christian Jasperneite Matthias Thiel +49 40 3282-2572 +49 40 3282-2439 +49 40 3282-2401 CKlude@mmwarburg.com CJasperneite@mmwarburg.com MThiel@mmwarburg.com Den Berichten, Tabellen und Grafiken liegen vertrauenswürdige Informationen aus öffentlichen Quellen zugrunde. Für die Richtigkeit können wir jedoch keine Gewähr übernehmen. Der Inhalt ist urheberrechtlich geschützt. M.M.WARBURG INVESTMENT RESEARCH 5