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dichtl research & consulting GmbH | PD Dr. Hubert Dichtl |VERTRAULICH
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
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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
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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… … …
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Ökonomische Erklärung
Markt-ineffizienzen
„Echte“Risikoprämien
Vergütung für eingegangene Risiken
Ausnutzen irrationalen Verhaltens der Marktteilnehmer
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Agenda
● historische Meilensteine des Factor Investings
● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing● Rendite-/Risikopotenzial
● Factor Investing in der Managerauswahl
● Implementierung
● aktuelle Fragestellungen
● Fazit
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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
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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
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Agenda
● historische Meilensteine des Factor Investings
● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing
● Rendite-/Risikopotenzial● Factor Investing in der Managerauswahl
● Implementierung
● aktuelle Fragestellungen
● Fazit
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3,32%
6,31%
0%
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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
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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
Datenquelle: Thomson Reuters, Monatsrenditen 01/2001-06/2018
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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
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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
Datenquelle: Thomson Reuters, Monatsrenditen 01/2001-06/2018
Risikoreduktion durch Diversifikation der Faktorprämien
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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
Datenquelle: Thomson Reuters, Monatsrenditen 01/2001-06/2018
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Agenda
● historische Meilensteine des Factor Investings
● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing
● Rendite-/Risikopotenzial
● Factor Investing in der Managerauswahl● Implementierung
● aktuelle Fragestellungen
● Fazit
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● 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
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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
Datenquelle: Thomson Reuters, 06/2011-06/2018
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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
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● 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
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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
Datenquelle: Thomson Reuters, 06/2012-06/2018
Signifikanz alpha-Rendite0,0%
0,1%
0,2%
0,3%
0,4%
0,5%
0,6%
0,7%
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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
Datenquelle: Thomson Reuters, 06/2012-06/2018
Signifikanz alpha-Rendite
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0,1%
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0,3%
0,4%
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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
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2,0
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5,0
6,0
variierende Faktor-Exposures mit jeweils positiver Prämie
Momentum- und Size-Faktor: Exposures und Prämien
Prämien
Exposures
Datenquelle: Thomson Reuters, 06/2012-06/2018
Size Momentum
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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
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Agenda
● historische Meilensteine des Factor Investings
● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing
● Rendite-/Risikopotenzial
● Factor Investing in der Managerauswahl
● Implementierung● aktuelle Fragestellungen
● Fazit
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 25
● 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)
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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
…
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 27
● 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)
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 28
Agenda
● historische Meilensteine des Factor Investings
● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing
● Rendite-/Risikopotenzial
● Factor Investing in der Managerauswahl
● Implementierung
● aktuelle Fragestellungen● Fazit
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 29
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)
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 30
● 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
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 31
Agenda
● historische Meilensteine des Factor Investings
● gezieltes vs. unbewusstes Factor Investing
● Rendite-/Risikopotenzial
● Factor Investing in der Managerauswahl
● Implementierung
● aktuelle Fragestellungen
● Fazit
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 32
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
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 33
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
dichtl research & consulting GmbH I PD Dr. Hubert Dichtl I 5. Juli 2018 I VERTRAULICH Seite 34
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