FACTOR INVESTINGmffev.de/wp-content/uploads/MFF_Dichtl_Hubert_2018_07.pdf · 2018-07-09 · dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite

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FACTOR INVESTING

5. Juli 2018

Münchner Finance Forum e.V.

Ein wirklich sinnvoller Investmentansatz fürinstitutionelle Anleger?

dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 2

Agenda

● historische Meilensteine des Factor Investings● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing

● Rendite-/Risikopotenzial

● Factor Investing in der Managerauswahl

● Implementierung

● aktuelle Fragestellungen

● Fazit


Grundlegende Idee

Capital Asset Pricing Model(CAPM): 𝑅𝑅𝑖𝑖 = 𝑟𝑟𝑓𝑓 + 𝛽𝛽 � (𝑅𝑅M − 𝑟𝑟𝑓𝑓)

Market Model (ex post) : 𝑅𝑅𝑖𝑖 − 𝑟𝑟𝑓𝑓 = 𝛽𝛽 � (𝑅𝑅M − 𝑟𝑟𝑓𝑓) + 𝛼𝛼

Fama/French3-Faktorenmodell: 𝑅𝑅𝑖𝑖 − 𝑟𝑟𝑓𝑓 = 𝛽𝛽0 � (𝑅𝑅M − 𝑟𝑟𝑓𝑓) + 𝛽𝛽1 � 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉 + 𝛽𝛽2 � 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑉𝑉 + 𝛼𝛼

Rendite lässt sich durch weitere systematische Risikofaktoren erklären


Wichtige Entwicklungsstufen

viele Faktoren sind wissenschaftlich fundiert und weisen eine lange Historie auf

Risikofaktor Quelle AnwendungMarktrisikoprämie Sharpe, JF, 1964 CAPM – Sharpe, JF, 1964Low Volatility Haugen / Heins, JFQA, 1975 -Value Basu, JF, 1977 3-Faktorenmodell – Fama / French, JFE, 1993Small Size Banz, JFE, 1981 3-Faktorenmodell – Fama / French, JFE, 1993Momentum Jagadeesh / Titman, JF, 1993 4-Faktorenmodell – Carhart, JF, 1997Investment Titman / Wei / Xie, JFQA, 2004 5-Faktorenmodell – Fama / French, JFE, 2015Profitability Novy-Marx, JFE, 2013 5-Faktorenmodell – Fama / French, JFE, 2015… … …


Ökonomische Erklärung

Markt-ineffizienzen

„Echte“Risikoprämien

Vergütung für eingegangene Risiken

Ausnutzen irrationalen Verhaltens der Marktteilnehmer


Agenda

● historische Meilensteine des Factor Investings

● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing● Rendite-/Risikopotenzial


● Implementierung


● Fazit


Beta (Coefficient)Statistical

Significance(t-Statistic)

Alpha 0,03 0,25

Mkt-rf 0,93 29,86

Value -0,09 -1,02

Size 0,16 2,09

Momentum 0,49 4,98

R-Squared 0,842Adj. R-Squared 0,840

R-Squared 0,910Adj. R-Squared 0,905

Beta (Coefficient)Statistical

Significance(t-Statistic)

Alpha 0,30 2,51

Mkt-rf 0,84 21,87

Beispiel: Performance-Analyse eines europäischen Aktienfonds

Faktorprämien „erklären“ das ursprüngliche Alpha

Datenquelle: Thomson Reuters, 06/2011-06/2018


Gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing

● passive Anleger → investieren gemäß der Idee des CAPMs (als 1-Faktormodell)

● aktive Anleger → investieren zumeist gemäß der Idee eines Multi-Faktorenmodells

● sowohl passive als auch aktive Anleger verfolgen jeweils eine spezifische Form des Factor Investings

● entscheidend: wird Factor Investing bei einem aktiven Ansatz gezielt oder unbewusst umgesetzt


Agenda


● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing

● Rendite-/Risikopotenzial● Factor Investing in der Managerauswahl

● Implementierung


● Fazit


3,32%

6,31%

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%

10%

MSCIEurope

MinimumVolatility

Value SmallCaps

gesamtje 1/3

Rendite p.a.

15,10% 14,68%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

20%

MSCIEurope

MinimumVolatility

Value SmallCaps

gesamtje 1/3

Volatilität p.a.

Steigerung der Rendite-/Risikoeffizienz durch Factor Investing (MSCI Europe)

Datenquelle: Thomson Reuters, Monatsrenditen 01/2001-06/2018


Renditen über 3 Jahre rollierend

2001-2003 2002-2004 2003-2005 2004-2006 2005-2007 2006-2008 2007-2009 2008-2010

-5,60% 4,41% 24,90% 25,95% 16,57% -11,07% -8,12% -3,75%

-12,28% -3,23% 18,21% 19,70% 16,25% -11,98% -9,11% -5,64%

2009-2011 2010-2012 2011-2013 2012-2014 2013-2015 2014-2016 2015-2017 2016-2018 YTD

13,90% 8,30% 11,21% 17,62% 15,78% 8,53% 9,53% 6,36%

11,06% 6,87% 9,59% 15,19% 12,08% 6,44% 7,58% 5,58%

kontinuierlich höhere Renditen des Faktorportfolios

Faktorenportfolio MSCI Europe



Grenzen marktkapitalisierungs-gewichteter Indizes

● keine „Mean-Variance“-Effizienz *

● konstruktionsbedingt hohe Konzentrationsrisiken

● systematische Allokation in „teure“ Firmen

● hoher Anteil an „unrewarded risks“ *

Erklärung aktiver Renditen gegenüber cap-weighted Benchmarks

Chancen zur Erzielung höherer risiko-adjustierter Renditen

* siehe auch: Amenc et al. JPM, 2014 & Arnott et al. FAJ, 2005


Korrelationen der Faktorprämien

Value Size Low Vol

Value 1 0,08 -0,39

Size 0,08 1 -0,13

Low Vol -0,39 -0,13 1


Risikoreduktion durch Diversifikation der Faktorprämien


Ökonomische Erklärung des Diversifikationspotenzials

-0,94%

-0,55%

0,18% 0,18%

1,18%

-1,0%

-0,5%

0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

1 2 3 4 5Aktienmarkt-Umfeld

Value-Prämie2,23%

0,67%

0,11%

-0,38%

-1,64%-2,0%

-1,5%

-1,0%

-0,5%

0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

2,0%

2,5%

1 2 3 4 5Aktienmarkt-Umfeld

Low Vol-Prämie

unterschiedliches Verhalten der Risikofaktoren in verschiedenen Marktphasen



Agenda




● Factor Investing in der Managerauswahl● Implementierung


● Fazit


● Vorauswahl (Screening) der näher zu analysierenden Fonds basiert auf historischen Renditen

● klassisches Vorgehen: Analyse der aktiven Rendite (Renditedifferenz zwischen Fonds und Benchmark) über die letzten 3 Jahre

● aktuelle wissenschaftliche Studie (Cornell et al., 2017):

− über 3 Jahre berechnete aktive Renditen weisen ein starkes „Mean reversion“-Verhalten auf; d.h., die „besten“ Fonds der letzten 3 Jahre sind die „schlechtesten“ der nächsten 3 Jahre (et vice versa)

− analoge Ergebnisse auch über 2 Jahre

● gewähltes Performance-Maß ist entscheidend für Persistenz-Eigenschaft

unbefriedigendes Auswahlergebnis ist vorprogrammiert

Klassischer Fehlerin der Managerauswahl


Wertentwicklung eines aktiven europäischen Aktienfonds

auf den ersten Blick attraktive Wertentwicklung

80

100

120

140

160

180

200

05.2011 05.2012 05.2013 05.2014 05.2015 05.2016 05.2017 05.2018

MSCI Europe aktiver europäischer Aktienfonds



systematisches Screening nach „echtem“ Alpha und kleinem R2

Mkt-rf Value Size Momentum

Alpha t-Stat. Beta t-Stat. Beta t-Stat. Beta t-Stat. Beta t-Stat. R2

Fonds 1 0,16 1,53 0,90 29,61 -0,52 -5,96 0,29 1,96 0,23 2,63 0,92

Fonds 2 -0,01 -0,08 1,06 29,15 -0,38 -4,84 0,79 8,31 0,51 8,44 0,94

Fonds 3 0,27 1,94 0,79 14,70 -0,56 -6,25 0,49 4,88 0,06 0,70 0,89

Fonds 4 0,06 0,53 0,99 35,84 -0,44 -6,20 0,73 6,21 0,28 3,86 0,93

Fonds 5 0,09 0,89 0,94 32,59 -0,22 -3,37 0,70 5,97 0,13 1,81 0,94

Fonds 6 -0,01 -0,10 0,88 19,79 0,14 2,00 1,00 10,89 0,35 5,52 0,93

Fonds 7 0,16 1,31 0,87 24,46 0,14 1,54 0,48 4,78 0,12 1,69 0,91

Fonds 8 0,09 0,62 1,01 20,27 -0,63 -6,07 0,91 7,03 0,22 2,28 0,87

Fonds 9 0,75 4,77 0,95 26,96 -0,33 -2,49 1,13 6,41 0,10 1,42 0,89

… … … … … … … … … … … …

Faktor-basierte Rendite-Attribution bereits im Screening-Prozess

Datenquelle: Thomson Reuters; Monatsrenditen von 06/2011 bis 06/2017


● Problem: Asset Manager ändern ihre Faktor-Allokation im Zeitablauf

● Attraktivität von Faktorprämien ist ebenfalls zeitabhängig

● dynamische Analyse liefert detailliertere Einsichten

● Ansatz: dynamische Regressionsanalyse mit einem rollierenden 36-Monats-Zeitfenster

Weitergehende Einsichten durch eine dynamische Analyse


0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

05.2012 11.2012 05.2013 11.2013 05.2014 11.2014 05.2015 11.2015 05.2016 11.2016 05.2017 11.2017 05.2018

1-Faktormodell: Dynamische Analyse der alpha-Rendite

durchweg positive alpha-Rendite die größtenteils signifikant war

alpha-Rendite


Signifikanz alpha-Rendite0,0%

0,1%

0,2%

0,3%

0,4%

0,5%

0,6%

0,7%


-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

05.2012 11.2012 05.2013 11.2013 05.2014 11.2014 05.2015 11.2015 05.2016 11.2016 05.2017 11.2017 05.2018

-0,2%

-0,1%

0,0%

0,1%

0,2%

0,3%

4-Faktorenmodell: Dynamische Analyse der alpha-Rendite

keine statistisch signifikante alpha-Rendite

alpha-Rendite


Signifikanz alpha-Rendite


0,1%

0,2%

0,3%

0,4%

0,5%

0,6%

0,7%

05.2012 11.2012 05.2013 11.2013 05.2014 11.2014 05.2015 11.2015 05.2016 11.2016 05.2017 11.2017 05.2018

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

variierende Faktor-Exposures mit jeweils positiver Prämie

Momentum- und Size-Faktor: Exposures und Prämien

Prämien

Exposures


Size Momentum


Vorteile für die Beurteilung von Asset Managern bzw. Fonds

● bewusste Nutzung von und Investition in Faktor-Prämien

● mehrdimensionale Messung des Risikos

● Nutzung von Performance-Kennzahlen mit höherer Persistenz im Vergleich zur klassischen aktiven Rendite (Amihud/Goyenko, 2013)

● Abbau der Informationsasymmetrie zwischen Asset Manager und Anleger sowie Verbesserung der Kostentransparenz


Agenda





● Implementierung● aktuelle Fragestellungen

● Fazit


● Koedijk et al. (2016) unterscheiden drei unterschiedliche Ansätze zur Umsetzung:

− Risk Due Diligence

− Factor Tilts

− Factor Optimization

● Stufe 1: Risk Due Diligence

− klassische Implementierung der strategischen Asset Allocation auf Assetklassen-Ebene

− tiefer gehende Analyse des bestehenden Portfolios hinsichtlich Robustheit, Risiken und Performance-Treiber mithilfe einer Faktorenanalyse, z.B. Identifikation ungewünschter Faktor-Konzentration im Portfolio

− Grenzen: volles Diversifikationspotenzial wird nicht ausgeschöpft

Alternative Stufen zur Umsetzung von Factor Investing (1)


Risk Due Diligence

Fakt

or 1

Fakt

or 2

… … … …Anpassung der Asset Allocation zur Vermeidung ungewollter Faktorkonzentration

alteAsset Allocation

angepassteAsset Allocation

Assetklasse 1

Assetklasse 2

…


● Stufe 2: Factor Tilts

− klassische Implementierung der strategischen Asset Allocation auf Assetklassen-Ebene

− gezielte Ergänzung von einzelnen Faktorprämien zur Verbesserung der Rendite-/Risikobeziehung

− zwei Umsetzungswege: echte Ergänzung und alternative Indexkonstruktion

− Vorteil: bestehender Portfoliomanagement-Prozess bleibt weitgehend intakt

● Stufe 3: Factor Optimization

− Implementierung der strategischen Asset Allocation auf Faktor-Ebene

− Vorteil: Korrelationen zwischen Faktoren sind möglicherweise stabiler als jene zwischen Assetklassen

− Grenzen: grundlegende Umstellung des Portfoliomanagement-Prozesses; mögliches Akzeptanzproblem

Alternative Stufen zur Umsetzung von Factor Investing (2)


Agenda





● Implementierung

● aktuelle Fragestellungen● Fazit


Long only- vs. Long/Short-Implementierung

● viele Faktoren ursprünglich als marktneutrale Long/Short-Portfolios konstruiert (z.B. Value-Aktien long und Growth-Aktien short)

● Asset Management-Industrie: Einführung von Long only-Indizes und ETF‘s, die ‚Tilt‘ gegenüber den jeweiligen Faktoren aufweisen

● Überlegenheit des einen oder anderen Ansatzes hängt vom Einzelfall ab:

− auch Short-Seite kann Mehrwert generieren (z.B. Israel/Moskowitz, 2013)

− Vorteile von Long/Short verschwinden häufig bei Berücksichtigung praxis-relevanter Aspekte (z.B. höhere Kosten und ggf. Illiquidität auf der Short-Seite)

− evtl. deutliche Vorteile eines Long/Short-Ansatzes für Solvency II-Anleger

● attraktiv: ‚approximative‘ Umsetzung eines Long/Short-Ansatzes durch Long-Position im Faktorindex und Short-Position im Marktindex (Blitz et al., 2014)


● hinsichtlich positiver Diversifikationseffekte unterschiedlicher Faktoren besteht weitgehend Konsens

● Korrelationseigenschaften lassen sich ökonomisch plausibel erklären → z.B. negative Korrelation zwischen Value und Momentum

● Factor Timing: Investition in „günstig“ bewertete Faktoren und Vermeiden von „teuren“ Faktoren

● Erfolgspotenzial eines Factor Timings wird unterschiedlich bewertet (z.B. Arnott et al., 2017 vs. Asness et al., 2017)

● aktuell: diverse wissenschaftliche Studien, die sich mit Factor Timing beschäftigen→ abschließende Beurteilung noch schwierig

Factor Timing vs. Factor Diversification


Agenda





● Implementierung


● Fazit


Factor Investing ist ein sinnvoller Ansatz für institutionelle Anleger

● Factor Investing weist Potenzial zur Steigerung der Rendite-/Risikoeffizienz auf

● Implementierung ist in verschiedenen Stufen möglich

● Factor Investing-Ansatz liefert wertvolle Einsichten für Beurteilung und Auswahl von Asset Managern bzw. Fonds

Fazit


Ausgewählte Literatur

Amenc / Goltz / Lodh / Martellini: Towards Smart Equity Factor Indices: Harvesting Risk Premia withoutTaking Unrewarded Risks, in: The Journal of Portfolio Management, 2014

Amihud / Goyenko: Mutual Fund‘s R2 as Predictor of Performance, in Review of Financial Studies, 2013

Arnott / Hsu / Moore: Fundamental Indexation, in: Financial Analysts Journal, 2005

Cornell / Hsu / Nanigian: Does Past Performance Matter in Investment Manager Selection, in: The Journal of Portfolio Management, 2017

Dichtl / Drobetz / Schad: Factor Investing: Implementierung in der institutionellen Kapitalanlage, in: Absolut report, 06/2017

Koedijk / Slager / Stork: A Trustee Guide to Factor Investing, in: Journal of Portfolio Management, 2016


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