Matija Kontrec-Goedecke
Erklärungsansätze für Performance-Persistenz bei Investmentfonds
ISBN: 978-3-8366-4398-6
Herstellung: Diplomica® Verlag GmbH, Hamburg, 2010
Zugl. Universität zu Köln, Köln, Deutschland, Diplomarbeit, 2009
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© Diplomica Verlag GmbH
http://www.diplomica.de, Hamburg 2010
Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
I
Abbildungsverzeichnis
II
Abkürzungsverzeichnis
III
Symbolverzeichnis
V
1.Einleitung
1
2.Definition der Performance-Persistenz
3
3.Messung der Performance-Persistenz
5
3.1 Verzerrungen im Datensatz
5
3.1.1 Das Survivorship-Bias
6
3.1.2 Verschleißeffekte
8
3.2 Messmethoden
9
3.2.1 Die Portfoliomethode
9
3.2.2 Der Spearman Rangkorrelationskoeffizient als Persistenzmaß
11
3.2.3 Kontingenztabellen
12
3.2.4 Der Regressionsansatz
14
3.3 Fazit
15
4.Erklärungsansätze für Performance-Persistenz in Aktienfonds
15
4.1 Der Momentum-Effekt
16
4.1.1 Definition und Erklärungsansätze des Momentum-Effekts
16
4.1.2 Erklärungsbeitrag des Momentum-Effekts zur Performance-Persistenz
19
4.2 Die individuellen Fähigkeiten der Fondsmanager
27
4.3 Der Einfluss von Kosten und Gebühren
33
4.3.1 Transaktionskosten
34
4.3.2 Gebühren und Ausgabeaufschläge
35
4.4 Strategisches Verhalten der Fondsfamilien
36
4.5 Fazit
39
5. Erklärungsansätze für Performance-Persistenz in Rentenfonds
40
5.1 Performancemessung und Attribution in Rentenfonds
40
5.2 Das Können der Fondsmanager
44
5.3 Der Einfluss der Kosten
47
5.4 Die Übertragung des Momentum-Effekts
51
5.5 Fazit
53
6.Zusammenfassung und Ausblick
54
Anhang
56
A1 Ratingtabellen der wichtigsten Ratingagenturen
56
A2 Darstellung von Sharpes stilbasierten Benchmarks
57
Literaturverzeichnis
VIII
Lebenslauf
XV
I
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Ratingtabellen der wichtigsten Ratingagenturen
S.56
II
Abbildungverzeichnis
Abbildung 1: Konditionale Übergangswahrschinlichkeiten
Seite 21
III
Abkürzungsverzeichnis
AR (j)-Prozess
Autoregressiver Prozess der j-ten Ordnung
BMOM
Buy Momentum, Maß für die Tendenz der Fondsmanager,
Aktien zu kaufen, die kürzlich eine gute Performance
verzeichnet haben
BP
Basispunkte
bzgl.
Bezüglich
bzw.
Beziehungsweise
CAPM
Capital Asset Pricing Model
CS
Characteristic Selectivity, Maß für das Können der Manager, die
Aktien nach Eigenschaften auszuwählen
d.h.
das heißt
et al.
et alteri, und andere
IG
Investment Grade
i.i.d.
Independently identically distributed, unabhängig
gleichverteilt
IPO
Initial Public Offering, Börsengang eines Unternehmens
L
Loser
L0M
Lag Zero Momentum, Maß für Aktives Momentum
Handeln
LL
Wiederholter Verlierer
LW
Verlierer, die zu Gewinnern werden
MA (j)-Prozess
Moving Average-Prozess j-ter Ordnung
IV
o.g.
oben genannte
OR
Odds Ratio
p.a.
per annum, pro Jahr
SG
Speculative Grade
Small Cap
Aktienmarktsegment der Unternehmen mit kleiner
Marktkapitalisierung
sog.
sogenannter
TABMOM
Turnover Adjusted Buy Momentum, Anpassung des
BMOM-Maßes an den Umsatz eines Fonds
TER
Total Expense Ratio, Gesamtkosten eines Fonds in Prozent
ausgedrückt
u. A.
unter Anderem
Vgl.
vergleiche
W
Winner
WL
Gewinner, die zu Verlierern werden
WW
Wiederholter Gewinner
z.B.
zum Beispiel
ZSK
Zinsstrukturkurve
V
Symbolverzeichnis
Vektor der Reaktionskoeffizienten bei bedingten Alphas
Vektor der Reaktionskoeffizienten bei bedingten Betas
Rendite eines Index` zur Abbildung des Anleihemarktes
Rendite eines Index` zur Abbildung des Anleihemarktes
Couponzahlung zum Zeitpunkt t
Duration einer Anleihe oder eines Anleiheporfolios
Rendite eines Portfolios zur Erfassung der Differenz zwischen
Speculative Grade Anleihen und Staatsanleihen
(.) Unbedingter Erwartungswert einer Variablen
(.|..) Bedingter Erwartungswert einer Variablen
Face Value, Gegenwartswert einer Anleihe zum Zeitpunkt t
Rendite eines Index` der Staatsanleihen
Rendite eines Index` der Hypothekenbesicherten Anleihen
Rendite eines Index` zur Erfassung einer Substanzwert, bzw.
Wachstumswert-Strategie
Index zur Erfassung des Risikos der Rentenfonds
Rendite eines Index` der Investment Grade-Anleihen
Unerwartete Änderung der Inflationsrate zum Zeitpunkt t
Anzahl der Parameter in einem Regressionsmodell
Anzahl der Beobachtungen
Optionsprämie im Monat t
VI
Kurs einer Anleihe
1 Rendite eines Index` zur Erfassung der Momentum-Strategie
,
Rendite des Wertpapiers i zum Zeitpunkt t
,
Risikofreier Zins zum Zeitpunkt t
Durchschnittsrendite der Wertpapierklasse j
Marktrendite zum Zeitpunkt t
,
Rendite eines Benchmarkportfolios über die Wertpapierklasse j,
gebildet zum Zeitpunkt t-1
Anteil der Erklärten Varianz in einem REgressionsmodell
Rendite eines Aktienmarktindex zum Zeitpunkt t
Überrendite eines Aktienmarktindex` zum Zeitpunkt t
Rendite eines Index` der Speculative Grade-Anleihen
Rendite eines Index` zur Erfassung der Größenstrategie
Rendite eines Aktienmarktindex` zum Zeitpunkt t
Maximale Laufzeit einer Beobachtung oder einer Anleihe
. Varianz einer Variablen
Gewichtung einer Anleihe in einem Portfolio
Informationsvektor zum Zeitpunkt t
Differenz in den Rängen zwischen zwei Beobachtungen
Zinssatz
Überrendite eines Fonds zum Zeitpunkt t
Zukünftige Rendite eines Fonds
VII
Zukünftige Rendite eines Benchmarks
Zeitindikator
,
Gewichtung einer Aktie in einem Portfolio
Vektor der Abweichungen
's von dessen unbedingten
Erwartungswert zum Zeitpunkt t
Risikoadjustierte Überrendite eines Fonds zum Zeitpunkt t
Sensitivität der Rendite eines Portfolios bezüglich eines Faktors
Präzision des Schätzers
,
Nullpunkt der Regressionsgeraden, die den Zusammenhang
zwischen vergangenen und zukünftigen Renditen misst
,
Steigungsparameter der Regressionsgeraden, die den
Zusammenhang zwischen vergangenen und zukünftigen Renditen
misst
i.i.d.-verteilter Störterm, dessen Bildung, falls nicht näher
spezifiziert, einem White Noise-Prozess unterläuft
Korrelationskoeffizient,
Spearman Rangkorrelationskoeffizient
² Varianz einer Variablen
Schätzer über das Können eines Fondsmanagers
Bayesianischer Update über das Können eines Fondsmanagers
Präzision der Schätzung des Könnens eines Fondsmanagers anhand
der Rendite des Fonds
1
1.
Einleitung
In der Praxis werden Anlageentscheidungen von Fondsinvestoren häufig aufgrund der
vergangenen Performance der Fonds getroffen.
1
Diese wird auch oftmals von
Fondsgesellschaften als Verkaufsargument aufgeführt. Aus wissenschaftlicher Sicht ist
diese Vorgehensweise jedoch äußerst umstritten. Auf Wertpapierebene widerspricht die
Annahme, vergangene Renditen enthielten Informationen über künftige Entwicklungen
eines Wertpapiers der von Fama (1970, 1991) postulierten Effizienzmarkthypothese in
ihrer schwachen Form. Die Frage, wie viel Informationen über künftige Überrenditen
von Fonds aus deren vergangener Performance gewonnen werden kann, bzw. ob die
Überrenditen persistent sind, ist Gegenstand zahlreicher wissenschaftlicher Studien und
Diskurse.
Frühe Studien zur Persistenz der Performance, wie z.B. Carlson (1970), Ippolito (1989)
und Hendricks et al. (1993) konnten zwar die Persistenz der Performance empirisch
belegen. Brown et al. (1992) weisen jedoch darauf hin, dass diese Befunde durch eine
Verzerrung im Datensatz, dem Survivorship Bias, hervorgerufen sein können, da diese
,,einen Anschein von Persistenz bewirkt, obwohl keine vorhanden ist". Die Studien von
Carhart (1997), Elton et al. (1996) oder Wermers (1997) berücksichtigen das
Surviviorship Bias und belegen eine geringe, jedoch signifikante positive Persistenz der
Fondsperfromance.
Die Frage nach der Existenz der Performance-Persistenz ist eng mit der Frage verbunden,
ob aktives Fondsmanagement sinnvoll ist. Jensen (1968) kommt in seiner Studie, in der
er ein weit verbreitetes Maß für den Erfolg des aktiven Managements entwickelt, das
Jensen-Alpha, zu dem Schluss, dass Aktives Fondsmanagement keinen Mehrwert schafft.
Das Jensen-Alpha ist definiert als der Punkt in dem die Regressionsgerade mit der
Fondsrendite als abhängige Variable und die Überrendite des Marktes als unabhängige
Variable die y-Achse schneidet. Somit gibt dieses eine Rendite wieder, die bereinigt ist
um das Risiko des Marktes.
Gruber (1996) hingegen argumentiert, dass das Investieren in aktive Fonds durchaus
sinnvoll sein kann, da die Managementleistung im Preis der Fondsanteile nicht
inbegriffen ist. Fondsanteile werden, unabhängig vom Können des Fondsmanagers, zum
Net Aggregate Value, zum aggregierten Preis der im Fonds enthaltenen Wertpapiere
1
Vgl. Sirri, Tufano 1998 S. 1590
2
verkauft. Somit sind zukünftige mögliche Preissteigerungen im Preis nicht einkalkuliert.
Sollte es möglich sein, die Performance einiger Fonds aufgrund ihrer vergangenen
Performance zu prognostizieren, dann sind durch die Anlage in aktiv verwaltete Fonds
risikolose Wertsteigerungen möglich, die die Anlage in aktive Fonds plausibel machen.
Damit definiert Gruber (1996) zwei Funktionen der Performance-Persistenz. Zum einen
definiert er die Persistenz der positiven Performance, Alphas größer Null, als das raison
d'être, die Daseinsberechtigung, der aktiven Fonds. Zum anderen zeigt er, dass die
Performance-Persistenz ein Proxy ist für das Können eines Fondsmanagers.
Jegadeesh und Titman (1993) belegen, dass Aktien, die in Vorjahr eine positive
Überrendite erzielt haben, diese im auch Folgejahr erzielen. Dieses Phänomen
bezeichnen sie als den Momentum-Effekt. Carhart (1997) zeigt, dass diese Persistenz in
den Aktienerträgen sich auch auf die Fonds überträgt und einen großen Teil der
Performance-Persistenz der Fonds erklärt. Insgesamt befindet Carhart (1997) jedoch,
dass in der bestehenden Literatur die Persistenz zwar ,,gut dokumentiert, aber schlecht
erklärt wird"
2
Das Ziel dieser Arbeit ist, Erklärungsansätze für die Persistenz der Performance von
Fonds zu erläutern und zu diskutieren. Die Erläuterung erfolgt dabei jeweils für Aktien-
und Rentenfonds, da deren zugrunde liegenden Wertpapiere sich grundlegend
hinsichtlich ihrer Risikotreiber und der zeitlichen Struktur unterscheiden. Aktien tragen
ein hohes Ausmaß an unsystematischem Risiko, Anleihen hingegen werden in erster
Linie durch das systematische Risiko beeinflusst. Während Aktien theoretisch eine
unbegrenzte Laufzeit haben, ist die Laufzeit der Anleihen begrenzt und häufig auch
bekannt.
Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut: Kapitel 2 beinhaltet die Definition der Performance-
Persistenz, Kapitel 3 befasst sich mit der Messung derselben. In Kapitel 4 erfolgt die
Darstellung und Diskussion der Erklärungsansätze der Performance-Persistenz der
Aktienfonds. In Kapitel 5 werden die Erklärungsansätze der Performance-Persistenz der
Rentenfonds dargestellt und diskutiert. Kapitel 6 fasst die Ergebnisse der Arbeit
zusammen und liefert einen abschließenden Ausblick.
2
Vgl. Carhart (1997) S. 57
3
2.
Definition der Performance-Persistenz
Unter Performance-Persistenz versteht man dass Fonds, die in der Vorperiode eine
positive (negative) Überrendite erzielt haben, dies in der Folgeperiode wiederholen. Die
zentrale Fragestellung ist, wie viele Informationen über die künftige Performance eines
Fonds in dessen vergangenen Performance beinhaltet sind
3
, bzw. welche Prognosegüte
die Performance der Vorperioden für die Performance der künftigen Perioden hat.
Unter Ausschluss von Strukturbrüchen, wie z.B. Blasen oder Börsencrashs, kann die
Persistenz zur Prognose zukünftiger Fondsrenditen herangezogen werden. Dies bedeutet,
dass der Erwartungswert der heutigen Rendite von der Rendite der Vorperiode
beeinflusst wird. In diesem Fall lässt sich der Renditebildungsprozess durch einen
AR(1)-Prozess abbilden:
= + ,
wobei den Persistenzparameter, und somit den Erklärungsbeitrag der Performance der
Vorperiode darstellt, der auf die heutige Performance wirkt. Das kann beispielsweise die
Nachhaltigkeit einer erfolgreichen Investitions-Strategie wiederspiegeln. Ein signifikant
von Null verschiedenes impliziert dass Erfolgsfaktoren, die in der Vergangenheit
Überrenditen erzielt haben in heute ebenfalls einen positiven Einfluss besitzen. Ist
größer Null deutet dies auf positive Persistenz hin. Fonds, die kürzlich erfolgreich waren,
werden diesen Trend fortsetzen. Ein kleiner Null deutet auf negative Persistenz, eine
Trendumkehr von erfolgreich zu erfolglos und umgekehrt, hin.
Der Störterm
stellt den Anteil der Renditeentwicklung dar, der nicht durch die
Überrendite der Vorperiode erklärt wird. Über die Entwicklung, bzw. den zugrunde
liegenden Prozess des Residuums
wird im Normalfall ein White Noise-Prozess
angenommen. Dieser beschreibt einen identisch und unabhängig verteilten stochastischen
Prozess mit:
( | , ,..., )=0, = ²,
wobei
² die Varianz des zugrunde gelegten Parameters beschreibt. Aus der Annahme
~ (0, ) folgt, dass die Residuen keine Informationen über die zukünftige
Renditeentwicklung beinhalten.
3
Vgl. Grinblatt, Titman (1992), S. 1978
4
Die Verwendbarkeit von vergangenen Renditen zur Erzielung für die Erzielung von
risikoadjustierten Überrenditen widerspricht jedoch der von Fama (1970, 1991)
postulierten Informationseffizienz.
4
Grossmann und Stiglitz (1980), fortan GS, beweisen
jedoch, dass im Falle kostenintensiver Informationssuche der Kapitalmarkt nur dann im
Gleichgewicht ist, wenn am Markt unterschiedlich informierte Investoren agieren. GS
gehen von einer Verzerrung im Preissystem aus, die nicht alle Informationen sofort
einpreist, sondern diese mit einer Zeitverzögerung in den Wertpapierkurs einfließen
lässt.
5
Die Kosten der Informationssuche, bewirken dass es im Gleichgewicht zwei
Sorten von Investoren gibt,
6
die Informierten und die Uninformierten. Erstere nehmen
die Kosten der Informationssuche auf sich, um sich einen Vorteil auf dem Markt zu
verschaffen gegenüber den Uninformierten, die lediglich die Kurse der risikobehafteten
Wertpapiere beobachten. Anhand des heutigen Kurses bilden die uninformierten Anleger
ihre Einschätzungen über dessen künftige Entwicklung. Bleiben alle Anleger
uninformiert, so kann jeder, der die Kosten der Informationssuche in Kauf nimmt, sofort
risikolose Überrenditen erzielen. Nehmen alle Akteure die Informationssuche auf, so
werden sie keine Entlohnung dafür erhalten, da alle Informiert sind und sich dadurch
niemand besser stellen kann. Die Kosten der Informationssuche werden nicht
kompensiert. Ein Gleichgewicht ist nur dann stabil, wenn beide Sorten von Investoren
auf dem Kapitalmarkt tätig sind und der Erwartungswert der Informationssuche dem
Erwartungswert der Nicht-Suche entspricht.
7
Somit ist es denkbar, dass besser
informierte
Investoren,
beispielsweise
Fondsmanager,
8
anhand
ihres
Informationsvorsprungs Überrenditen erzielen können. Diese Überrenditen werden im
Gleichgewicht gerade so hoch sein, dass sie die Kosten der Informationssuche decken.
Da es keine einheitliche ,,Information" gibt, sondern nur Fragmente des Gesamtbilds,
werden die Fondsmanager persistent besser performen, die einen persistent besseren
Zugang zu relevanten Informationen haben, bzw. diese besser Verarbeiten.
4
Vgl. Christopherson et al (1998), S. 131f
5
Grossmann (1976) beweist, dass keine Informationseffizienz vorliegen kann, wenn die
Informationssuche Kosten verursacht.
6
Vgl. Grossmann, Stiglitz (1980), S. 403f
7
Vgl. Grossmann, Stiglitz (1980) S. 396ff
8
Vgl. Elton et al. (2007) S. 426f
5
3.
Messung der Performance-Persistenz
Um ein besseres Verständnis für die Ergebnisse der Persistenzmessung zu erlangen,
werden in diesem Kapitel die gängigen Verfahren zur Messung der Performance-
Persistenz vorgestellt und diskutiert. Dabei wird erörtert, welche Methode am besten
geeignet ist, Persistenz zu messen und zu erklären. Zunächst wird jedoch auf mögliche
Fehlerquellen und Verzerrungen, die im Datensatz enthalten sein können, sowie deren
Behebung eingegangen.
3.1.
Verzerrungen im Datensatz
Die Quelle der Verzerrungen ist das Sterben bzw. das Überleben von Fonds und die
Einbeziehung der Lebensdauer der Fonds in den Datensatz. Enthält ein Datensatz nur die
Fonds, die bis zum Ende der Beobachtung überlebt haben, so unterliegt dieser Datensatz
dem Survivorship Bias. Dieser Datensatz gibt nicht die Gesamtheit der Fonds des
entsprechenden Beobachtungszeitraums wieder und ist damit verzerrt. Die darin erfassten
Renditen werden höher sein, als die tatsächlich realisierten Renditen über den
beobachteten Zeitraum, da in erster Linie Fonds mit kontinuierlich schlechter
Performance in der Vergangenheit aufgelöst werden.
9
Dadurch wird die gemessene
durchschnittliche Performance höher sein, als sie tatsächlich gewesen ist. Angaben zur
Performance-Persistenz aus diesem Datensatz werden nicht valide sein, da die Persistenz
der überlebenden Fonds überschätzt und persistente Schlechtleistung der aufgelösten
Fonds nicht berücksichtigt wird. Doch selbst wenn der Datensatz die nichtüberlebenden
Fonds berücksichtigt, verzerrt das Sterben der Fonds und deren Verschwinden aus dem
Datensatz, die sog. Verschleißeffekte,
10
die Ergebnisse der Persistenzmessung, da sich
die Zusammensetzung des Datensatzes verändert. Das Survivorship Bias stellt somit ein
Problem der Auswahl des Datensatzes dar, während sich die Verschleißeffekte auf die
Bearbeitung desselben beziehen.
9
Vgl. Brown, Goetzmann (1995) S. 684
10
Vgl. Brown, Goetzmann (1995) S. 681
6
3.1.1.
Das Survivorship Bias
Das Survivorship Bias und dessen Auswirkungen auf die Persistenzmessung sind ein viel
diskutiertes Thema in der wissenschaftlichen Debatte. Die Existenz des Survivorship
Bias stellt die Befunde zahlreicher Studien zum Thema Persistenz in Frage, wie z.B. die
Studie von Hendricks et al. (1993), die kurzfristige Persistenz belegen können, da ihre
Methodik zur Messung und Belegung der Performance-Persistenz, die Portfolio-
Methode, anfällig ist für Verzerrungen durch das Survivorship Bias.
11
Eine detaillierte
Darstellung der Portfolio-Methode wird weiter unten angeführt.
Zunächst stellt sich die Frage nach den Überlebenskriterien der Fonds. Brown und
Goetzmann (1995), fortan BG, identifizieren in ihrer Studie, dass das Überleben der
Fonds von deren relativer Rendite, der relativen Größe sowie anfallender Kosten und
Alter abhängt.
12
Zum gleichen Ergebnis kommen auch Elton et al. (1996b), die
feststellen, dass Fonds die aufgelöst werden bzw. in anderen Fonds aufgehen kleiner
sind, in der Vergangenheit schlechter performt haben und höhere Kosten aufweisen als
der Durchschnitt der Fonds. Ferner belegen sie, dass die Kosten, gemessen im Anteil des
verwalteten Vermögens, die Total Expense Ratio, fortan TER, eines Fonds mit der Größe
des Fonds monoton fallen.
13
Eine ähnliche Beobachtung machen auch BG (1995), die
von fixen Kosten von Fonds berichten, die die Wahrscheinlichkeit der Fusion kleinerer
Fonds erhöhen. BG (1995) sind darüber hinaus nicht in der Lage, die Bedeutung der
Größe von der vorherigen Performance zu trennen, da eine gute Performance
Kapitalzuflüsse in den Fonds bewirkt. Somit identifizieren sie die Performance über
mehrere Perioden als den zentralen Erklärungsfaktor für das Überleben der Fonds.
Malkiel (1995) stellt fest, dass der Survivorship Bias im Zeitraum von 1982 bis 1991 140
Basispunkte, fortan BP, Renditeunterschied zwischen einem verzerrten und einem nicht
verzerrten Fonds ausmacht.
14
Wermers (1997) hingegen beziffert den Effekt des
Survivorship Bias über einen ähnlichen Zeitraum (1983-1994) auf lediglich 53
Basispunkte.
15
Der Unterschied erklärt sich dadurch, dass Malkiel (1995) seine Erträge
nach Kosten und Wermers (1997) vor Kosten kalkuliert. Dies ist ein Indiz dafür, dass der
Unterschied in den Kosten zwischen dem Ausschnitt der überlebenden Fonds und dem
11
Vgl. Brown et al. (1992) S. 570f
12
Vgl. Brown, Goetzmann (1995) S. 684ff
13
Vgl. Elton et al. (1996b) S. 1111f
14
Vgl. Malkiel (1995) S. 553
15
Vgl. Wermers (1997) S. 11f
7
gesamten Datensatz deutlich ausgeprägt ist. Damit wird die Bedeutung der Kosten für
das Überleben der Fonds unterstrichen.
Der Effekt des Survivorship Bias` ist, wie Brown et al. (1992) zeigen wesentlich subtiler,
aber umso mächtiger in seiner Auswirkung auf die Persistenzmessung. Die Herausnahme
eines geringen Anteils an Fonds aus dem Datensatz bewirkt eine Verzerrung, mit dem
Anschein von Persistenz, wo keine vorhanden ist. Die Idee von Brown et al. ist die
folgende:
Angenommen es werden zwei Datensätze mit gleicher Durchschnittsrendite, aber
unterschiedlicher Volatilität beobachtet. Wird in einer beliebigen Periode ein Anteil der
Fonds, die am schlechtesten performt haben aus den Datensätzen entfernt, dann wird in
der neuen, bedingten Verteilung der Schwerpunkt der Renditeverteilung des Datensatzes
mit der höheren Volatilität weiter rechts liegen, als der des Datensatzes mit der
niedrigeren Volatilität.
16
Dies bedeutet, dass in jedem Datensatz, aus dem ein Anteil
schlecht performender Fonds entfernt wird, der Anteil überlebender Fonds mit relativ
höherer Volatilität in jeder Periode eine höhere durchschnittliche Rendite aufweisen wird
als die weniger volatilen Fonds. Dies ist lediglich auf die Volatilität der Fonds und nicht
auf deren Renditen zurückzuführen. Dadurch wird Persistenz angedeutet, obwohl keine
vorhanden ist.
Zur Korrektur des Bias schlagen Brown et al. (1992) vor, die Fonds nicht mehr auf Basis
von Alphas, sondern aufgrund der von Treynor und Black (1973) entwickelten Appraisal
Ratio,
, zu beurteilen, die das Alpha eines Fonds in Relation zum nicht-
systematischen Risiko setzt. Somit wird der Effekt der Volatilität bereinigt, wodurch die
Vergleichbarkeit von Fonds verbessert wird. Dadurch lässt sich ein Teil der Verzerrung
durch das Survivorship Bias, jedoch nicht die gesamte Verzerrung beseitigen.
Carhart (1997) bereinigt seinen Datensatz um das Survivorship Bias, indem er Fonds, die
im Verlauf der Beobachtungsdauer geschlossen werden im Datensatz berücksichtigt und
bis zum Monat ihres Ausscheidens in die Berechnung der Portfoliorenditen einfließen
lässt. Beim Ausscheiden der Fonds gewichtet er die jeweiligen Portfolios neu, indem er
die Gewichtung des Ausscheidenden Fonds auf die verbleibenden Fonds aufteilt, wobei
Carhart mit gleichgewichteten Portfolios arbeitet.
16
Vgl. Brown et al. (1997) S. 167f
Ende der Leseprobe aus 78 Seiten
- nach oben
Details
- Arbeit zitieren
- , 2009, Erklärungsansätze für Performance-Persistenz bei Investmentfonds, Hamburg, Bedey Media GmbH, https://www.diplom.de/document/227670
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