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Faktorprämien von Obligationen

31.07.2018

Wichtige Erkenntnisse:

  • Faktoren wie Value, Momentum, Carry und Defensive existieren sowohl auf Staatsobligationen als auch auf Unternehmensobligationen.
  • Ein gemischtes long-short Faktorportfolio dieser vier Faktoren weist eine Brutto-Sharpe-Ratio von 0.98 auf Staatsobligationen und 2.52 auf Unternehmensobligationen auf.
  • Diese Faktoren bieten attraktive Diversifikationseigenschaften und weisen geringe makroökonomische Sensitivitäten auf.

Quelle:

Brooks, J., Palhares, D., & Richardson, S. (2018). Style investing in fixed income. The Journal of Portfolio Management, 44 (4), 127-139.
 
Das Forschungspapier kann hier (eventuell kostenpflichtig) bezogen werden.
 
 

Ein Vergleich von zwei Arten des Multi-Faktor-Investierens

Wichtige Erkenntnisse:

  • Beim Faktor-Investieren wird häufig zwischen zwei Ansätzen unterschieden: dem Top-Down Mischen von Einzelfaktorportfolios und der Bottom-Up Integration / Aggregation von Scores zu einem Gesamtportfolio.
  • Zuletzt gab es einige Paper, die die Aggregation von Scores als überlegen angesehen haben.
  • Dieses Forschungspapier zeigt nun, dass es sich bei der Überlegenheit der Aggregation von Scores wahrscheinlich um einen statistischen Fehlschluss handelt.
  • Die Autoren finden allerdings, dass die Aggregation von Scores mit einer höheren Sensitivität zur Low-Risk-Anomalie einhergeht. Die sich ergebende Risikoreduktion verbessert die Rendite allerdings nicht.

Quelle:

Leippold, M., & Rueegg, R. (2017). The mixed vs the integrated approach to style investing: Much ado about nothing? European Financial Management.
 
Das Forschungspapier kann hier (eventuell kostenpflichtig) bezogen werden.
 
 

Factor-Timing-Fähigkeiten von Portfoliomanagern

Wichtige Erkenntnisse:

  • Die Autoren finden keine Anzeichen für erfolgreiches Timing von Faktorprämien durch Portfoliomanager.
  • Stattdessen geht das Timing von Markt-, Size- und Momentum-Faktoren mit zukünftiger Underperformance und unerwünschten Risikoeigenschaften einher.

Quelle:

Ammann, M., Fischer, S., & Weigert, F. (2017). Do mutual fund managers have risk factor timing skills? Unpublished Results.
 
Das Forschungspapier kann hier (eventuell kostenpflichtig) bezogen werden.
 
 

Smart Beta ETFs und Fondsflüsse

Wichtige Erkenntnisse:

  • Aktiv gehandelte Smart Beta ETFs sorgen für intelligentere Fondsflüsse.
  • Damit ist gemeint, dass Fondsflüsse sensitiver auf Alphas von Multi-Faktor-Modellen reagieren und die Dominanz des CAPM abgeschwächt wird.

Quelle:

Cao, J., Hsu, J. C., Xiao, Z., & Zhan, X. (2017). Smart beta, smarter flows. Unpublished Results.
 
Das Forschungspapier kann hier (eventuell kostenpflichtig) bezogen werden.
 
 

Abschwächung von Anomalien nach Publikation

Wichtige Erkenntnisse:

  • Das Forschungspapier von McLean & Pontiff (2016) hat gezeigt, dass sich 97 Anomalien in den USA nach ihrer Publikation deutlich abgeschwächt haben.
  • Dieses Forschungspapier zeigt nun für 241 Anomalien und 39 internationale Aktienmärkte, dass diese Abschwächung nur in den USA und nicht in anderen Ländern ausgeprägt auftritt.

Quelle:

Jacobs, H., & Müller, S. (2018). Anomalies across the globe: Once public, no longer existent? Unpublished Results. 
 
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Wie verschwinden durch Unterbewertung bedingte Alphas?

Wichtige Erkenntnisse:

  • Die konventionelle Denkweise ist, dass sich die Rendite reduziert, wenn Investoren eine Unterbewertung beheben.
  • Dieses Forschungspapier zeigt allerdings, dass der Zusammenhang komplexer ist. Zuerst steigen die Renditen sogar, da sich die Preise erhöhen, um die Unterbewertung zu korrigieren. Erst auf die längere Sicht reduzieren sich die Renditen.
  • Wenn sich eine Anomalie abschwächt, überschätzen die vergangenen Renditen daher die zukünftig zu erwartende Rendite deutlich.

Quelle:

Penasse, J. (2017). Understanding alpha decay. Unpublished Results.
 
Das Forschungspapier kann hier (eventuell kostenpflichtig) bezogen werden.
 
 

Eine Verbesserung des Shiller P/E zur Renditeprognose

Wichtige Erkenntnisse:

  • Langfristig ist das sogenannte (zyklisch adjustierte) Shiller P/E eine gute Erklärungsvariable für Renditen. Es scheitert aber an kurzfristigen Prognosen.
  • Die Autoren finden, dass dies daran liegt, dass das normale Level des Shiller P/E mit dem makroökonomischen Umfeld (reale Zinsen, Inflation) variiert.
  • Wird das P/E um die aktuellen makroökonomischen Bedingungen korrigiert, kann es auch kürzerfristige Renditen vorhersagen.

Quelle:

Arnott, R. D., Chaves, D. B., & Chow, T. (2017). King of the mountain: The Shiller P/E and macroeconomic conditions. The Journal of Portfolio Management, 44 (1), 55-68.
 
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Zinsrisiko als eine Erklärung der Low-Volatility-Anomalie

Wichtige Erkenntnisse:

  • Low Volatility Portfolios sind zinssensitiv und leiden unter steigenden Zinsen.
  • Gleichzeitig scheinen die Zinsrisiken bei Aktien deutlich besser entschädigt als bei Obligationen.
  • Diese Effekte können einen grossen Teil der Low-Volatility-Anomalie erklären.

Quelle:

Driessen, J., Kuiper, I., & Beilo, R. (2017). Does interest rate exposure explain the low-volatility anomaly? Unpublished Results.
 
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Nachhaltigkeit und Fehlbewertungen

Wichtige Erkenntnisse:

  • Unterbewertete Aktien mit schlechter sozialer Performance weisen die höchsten risikoadjustierten Renditen auf, wogegen überbewertete Aktien mit guter sozialer Performance die niedrigsten risikoadjustierten Renditen aufweisen.
  • Dieser Effekt wird vor allem durch nachhaltige institutionelle Investoren getrieben und wird durch Arbitrage von uneingeschränkten Investoren nicht vollständig ausgeglichen.

Quelle:

Zhan, X. E. (2017). Investor preference, corporate social performance, and stock prices. Unpublished Results.
 
 

Auswirkungen von vermehrtem Benchmarking

Wichtige Erkenntnisse:

  • Benchmarking führt zu einer höheren effektiven Risikoaversion, einer reduzierten Spekulationsbereitschaft und der dafür nötigen Informationsbeschaffung.
  • Eine höhere Anzahl von Benchmark-orientierten Investoren reduziert den Informationsgehalt von Marktpreisen, was zu niedrigeren Preisen von risikoreichen Anlagen führen kann und zu einer höheren Volatilität führt.
  • Gleichzeitig schafft es für nicht Benchmark-orientierte Investoren mehr Gelegenheiten, die Benchmark-orientierten Investoren zu übertreffen.

Quelle:

Breugem, M., & Buss, A. (2018). Institutional investors and information acquisition: Implications for asset prices and informational efficiency. Unpublished Results.
 
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Zahlungszyklen und Marktliquidität

Wichtige Erkenntnisse:

  • Der monatliche Zahlungszyklus erzeugt systematische Muster in liquiden Anlagemärkten.
  • Die Kosten von Fremd- und Aktienkapital steigen temporär um die Monatsenden herum an, wenn viele Investoren Liquidität für Auszahlungen benötigen.
  • Investoren leiden unter Verkäufen zu diesen Zeitpunkten.

Quelle:

Etula, E., Rinne, K., Suominen, M., & Vaittinen, L. (2017). Dash for cash: Monthly market impact of institutional liquidity needs. Unpublished Results.
 
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Dynamisches Faktor-Investieren

Wichtige Erkenntnisse:

  • Die Autoren analysieren, wie sich Faktoren ideal dynamisch in einem Portfolio kombinieren lassen. Dabei nutzen sie Zeitreihen- sowie Querschnittsdaten, um Allokationssignale abzuleiten.
  • Während Zeitreihen-Signale keinen signifikanten Mehrwert bieten, können Querschnittssignale die Performance deutlich verbessern.

Quelle:

Dichtl, H., Drobetz, W., Lohre, H., Rother, C., & Vosskamp, P. (2018). Optimal timing and tilting of equity factors. Unpublished Results.
 
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Globale Marktineffizienzen

Wichtige Erkenntnisse:

  • Die Autoren nutzen eine neue Methodik, um die fairen Werte von 25‘000 Aktien in 36 Ländern zu bestimmen.
  • Eine Handelsstrategie, welche die Abweichungen vom fairen Wert nutzt, liefert eine signifikante Outperformance, insbesondere in den Emerging Markets.
  • Die Alphas sind korreliert mit den Transaktionskosten, übertreffen diese allerdings.
  • Die globalen Märkte sind daher ineffizient.

Quelle:

Bartram, S. M., & Grinblatt, M. (2018). Global market inefficiencies. Unpublished Results.
 
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