„Graham und Dodds paraphrasierend kann man sagen, dass Asset Management immer systematisch ist, sonst ist es einfach ‚Zocken‘ “

Diesen Artikel drucken ( Interview - Dr. Carsten-Patrick Meier, Kiel Economics, 15.01.18)

Makroökonomie, Value Investing, Konjunkturprognosen und Asset Management werden bei institutionellen Investoren in der DACH-Region häufig als getrennte Bereiche betrachtet. Portfolio Management, Big Data, Erwartungen und Risikobetrachtung bilden hier ein interessantes Diskussionsfeld. Markus Hill sprach für IPE Institutional Management mit Dr. Carsten-Patrick Meier, Geschäftsführer von Kiel Economics. Als ehemaliger Leiter der Forschungsgruppe „Deutsche Konjunktur“ und der Forschungsbereich „Risiken im Bankensektor“ beim Kieler Institut für Weltwirtschaft (IfW) besteht denkt er bereichsübergreifend. Themen wie Kapitalmarkstrategie, Schönheitswettbewerbe, Bewertungskennzahlen bei Value Investoren und der Einsatz statistischer Methoden werden genauso angesprochen wie auch Mythen im Bereich von regelgebunden und nicht-regelgebundenen Anlageprozessen.


Dr. Carsten-Patrick Meier

Hill: Welche Funktion erfüllt Asset Management in einer Volkswirtschaft?
Meier: Professionelle Vermögensverwalter lenken, ähnlich wie Banken, Kapital von den Sparern zu den Investoren, also von dort, wo es im Überschuss vorhanden ist, dorthin wo es knapp ist. Sie beschaffen sich laufend Informationen und entscheiden auf deren Grundlage darüber, welche Investitionsvorhaben Kapital erhalten bzw. behalten und welche nicht. Außerdem stellen Vermögensverwalter dem Markt Liquidität zur Verfügung: Wollen sich Anleger beispielsweise nach einem Kurseinbruch von Wertpapieren trennen, um das Risiko ihres Portfolios an die eigene Risikopräferenz oder regulatorische Vorgaben anzupassen, so nehmen Vermögensverwalter die „andere Seite“ des Geschäfts ein und kaufen diese Papiere und ermöglichen es, dass die gewünschte Transaktion durchgeführt werden kann. Für diese Liquiditätsbereitstellung werden sie am Markt durch im Mittel höhere Erträge entschädigt. Gesamtwirtschaftlich kann so zum einen mehr Kapital eingesetzt und damit produktiver gearbeitet werden, zum anderen kann Vermögen gewinnbringend, diversifiziert und liquide in die Zukunft überführt werden.

Hill:
Hat man als angewandter Konjunkturforscher einen anderen Blick auf die Industrie?
Meier: Gesamtwirtschaft und Kapitalmarkt hängen natürlich zusammen, und zwar über die Unternehmensgewinne. Langfristig können die Aktienkurse nur im Umfang des nominalen Wirtschaftswachstums steigen. Kurzfristig ergibt sich das Kursniveau am Aktienmarkt der modernen Kapitalmarkttheorie zufolge aus Gewinnen der Unternehmen multipliziert mit dem „vom Zustand der Welt abhängigen Barwertfaktor“. Die Konjunktur wirkt auf beides, Gewinne und Barwertfaktor. In Konjunkturprognose und in der Kapitalmarktstrategie geht es wesentlich um die Prognose eines gesamtwirtschaftlichen Phänomens und um die Entscheidungen, die aus diesem Prognosen folgen. In der angewandten Makroökonomik sind dies die Aktionen von Notenbanken und anderen Trägern der Wirtschaftspolitik, in der aktiven Vermögensverwaltung sind dies Handelsstrategien und -regeln. Das eingesetzte theoretische Grundgerüst ist in beiden Disziplinen weitgehend dasselbe, die statistischen Methoden sind es sowieso, die Daten unterscheiden sich etwas, aber nicht grundlegend. Ein wesentlicher Unterschied ist, dass Überlegungen zum Risikomanagement in der Vermögensverwaltung viel weiter entwickelt sind und eine viel größere Rolle spielen als in der angewandten Makroökonomik.

Hill: Ist ein guter Konjunkturforscher also automatisch ein guter Kapitalmarktstratege?
Meier: Nicht unbedingt. Konjunkturforscher mit akademischem Hintergrund sind immer auch Quants. Die Methodenkenntnis, die frisch ausgebildete Ökonometriker heute für Google und Facebook als Data-Scientists interessant macht, ist natürlich auch im klassischen Big-Data-Umfeld der Kapitalmarktanalyse gut einsetzbar. Außerdem kennt man sich als Konjunkturforscher mit den Feinheiten der gesamtwirtschaftlichen Daten aus; welche Daten gibt es, wie und seit wann werden sie erhoben, wie häufig und in welchem Rhythmus werden sie veröffentlicht und gegebenenfalls revidiert.

Hill: Warum tendieren Sie eher zu dieser kritischen Ansicht?
Meier: Das schmutzige kleine Geheimnis des Makro-Investierens lautet: Aus einer makroökonomischen Sicht auf die Welt folgt nicht automatisch ein treffsicheres Urteil über die Dynamik am Kapitalmarkt. Das schreiben schon Graham und Dodds im achten Kapitel ihrer „Security Analysis“ von 1934 und in den soeben erschienen „Principles“ von Bridgewater-Gründer Ray Dalio können Sie es ebenso nachlesen. Zum einen laufen die Märkte der Konjunktur typischerweise voraus. Künftige Marktdynamik, die noch nicht eingepreist ist, lässt sich deshalb nur aus einer weiter in die Zukunft reichenden Konjunkturprognose ableiten, doch ist die noch unsicherer als die kurzfristige. Zum anderen ist der Zusammenhang zwischen Konjunktur und Aktienkursen gar nicht so eng, andere Faktoren können ebenfalls eine Rolle für das Kursniveau spielen. In Deutschland liegt die höchste Korrelation zwischen der jährlichen Veränderung des DAX und dem Zuwachs des (nominalen) Bruttoinlandsprodukts, im Durchschnitt seit 1950 gemessen, bei einem Vorlauf des DAX von einem Jahr, mit einem Koeffizienten von nur einem Drittel.

Hill: Wieso ist das so?
Meier: Keynes hat das mit einer spieltheoretischen Parabel über einen „Schönheitswettbewerb“ erklärt. Bei einem Preisausschreiben erhält derjenige einen Preis, der aus einer Anzahl von Fotos dasjenige auswählt, das von den meisten anderen Teilnehmern als das schönste ausgewählt wurde. Die Gewinnstrategie besteht bei diesem Spiel darin, das Foto nicht nach dem eigenen Geschmack auszuwählen, sondern nach dem vermuteten Geschmack der Mehrheit der Teilnehmer. Ähnlich ist es beim Zusammenhang zwischen Konjunktur- und Kapitalmarktprognose: Zur Prognose der Marktentwicklung ist es wichtiger zu ahnen, was die Mehrheit der Marktteilnehmer glaubt, wie sich gesamtwirtschaftliche Produktion, Preisniveau, Unternehmensgewinne etc. entwickeln werden, als die Kenntnis der tatsächlichen künftigen Entwicklung dieser Größen. Kurz: Erwartung schlägt Realität bei der Kursprognose. Hier liegt der subtilere Unterschied zwischen Konjunkturforschung und gesamtwirtschaftlich orientierter Kapitalmarktanalyse.

Hill: Was folgt daraus für den die Marktstrategie?
Meier: Der Fokus muss auf Größen liegen, die die Erwartungen der verschiedenen Kapitalmarktakteure abgreifen. Als direkte Indikatoren lassen sich Umfragen unter Marktteilnehmern sein wie die Sentix-Umfrage in Deutschland oder Gallup oder der CFO-Survey der Duke University in den USA nutzen. Hinzu kommen breitere Umfragen zur Konjunktur sein, wie beispielsweise die von ifo, DIHK oder GfK. Und auch Konjunkturprognosen – wobei der Marktmeinung aber eben mehr Gewicht zukommt als der eigenen Einschätzung. Außerdem eignen sich die klassischen Bewertungskennzahlen wie das Gewinn-Kurs-Verhältnis, das Buchwert-Kurs-Verhältnis und andere aus Bilanz- und Investitionsdaten gebildete Kennzahlen, berechnet für den Markt insgesamt, gut für das Market Timing.

Hill: Das sind doch genau die Kennzahlen, die auch Value Investoren, also eher langfristig orientierte Anleger, seit jeher benutzen. Diese eignen sich ebenfalls für die Festlegung der optimalen Markteintritts- und Austrittszeitpunkte?
Meier: Die moderne nicht-verhaltensorientierte Kapitalmarkttheorie interpretiert diese Kennzahlen als Träger von Erwartungen über die Cash-Flows der Unternehmen – also die Konjunktur – sowie Erwartungen über den ominösen „vom Zustand der Welt abhängigen Barwertfaktor“. Dabei muss man aber wissen, dass die moderne „rationale“ Theorie Marktübertreibungen aus theoretischen Gründen für unmöglich hält. Möglicherweise indizieren die Bewertungsindikatoren aber gerade das Ausmaß solcher Übertreibungen und sind deshalb so wertvoll für die Marktprognose. Als Praktiker muss man auf die Klärung der „wahren“ Interpretation nicht warten. Wichtig ist, an möglichst vielen unterschiedlichen Stellen, Informationen und Erwartungen über den Markt abzugreifen.

Hill: Wie kommen Sie denn ich von Bewertungskennzahlen und Erwartungsindikatoren zu einem Urteil über die Marktdynamik?
Meier: Hierfür sind Zeitreihen hilfreich. Wenn ich beispielsweise über viele Jahre oder gar Jahrzehnte beobachte, dass die Dividendenrendite des Aktienmarktes dessen Ertragsrate vorausläuft, dann kann ich den mittleren Zusammenhang zwischen Dividendenrendite und Ertragsrate durch den partiellen Korrelationskoeffizienten schätzen. Ein bestimmter Stand der Dividendenrendite in der laufenden Periode impliziert dann einen bestimmten statistischen Erwartungswert für die Ertragsrate in der Folgeperiode. Da ich außerdem sehen kann, wie stark die Ertrags-„Prognosen“ dieses Ansatzes für die Vergangenheit gestreut haben, kann ich zudem auf dieser Basis ein Intervall angeben, in dem die Ertragsrate mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit, zum Beispiel 95%, voraussichtlich liegen wird. Auf dieser Information kann ich dann ein Risikomanagement-System aufbauen.

Hill: Sie brauchen also, außer der Methodenkenntnis, vor allem Zeitreihen der relevanten Größen?
Meier: So ist es! Idealerweise hätte ich gerne Daten, die über viele Jahrzehnte vorliegen, also möglichst viele Markt- und Konjunkturzyklen umfassen. Die sind aber für Deutschland gar nicht so leicht zu finden. Die Daten der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung für Gesamtdeutschland beginnen 1991, der DAX wurde 1987 erstmals berechnet. Viele Konjunkturforscher begnügen sich mittlerweile mit diesem Zeitfenster. Das ist aber gefährlich, denn aus nur zwei oder drei Konjunkturzyklen lassen sich nur bedingt robuste Schlussfolgerungen ableiten. Es ist auch nicht notwendig, denn statistische Daten werden in Deutschland schon viel länger erhoben und Aktienmärkte gab es auch schon vor 1987. Mit einer guten Kenntnis der Konzepte und manchmal auch etwas Detektivarbeit können sie jedoch weitaus längere Zeitreihen konstruieren. Die Zeitreihen in unseren Datenbanken beginnen typischerweise in den 1950er Jahren, manche gehen sogar bis zur vorletzten Jahrhundertwende zurück.

Hill: Besteht bei Analysezeiträumen von 60 und mehr Jahren nicht die Gefahr, dass die Beziehungen nicht stabil sind?
Meier: Erst einmal ist es erstaunlich, wie stabil viele gesamtwirtschaftliche Zusammenhänge im Zeitablauf sind. Die Gefahr von Strukturbrüchen besteht allerdings tatsächlich immer. Deshalb auf die Verwendung möglichst langer Datenreihen zu verzichten, hieße aber das sprichwörtliche Kind mit dem Bade auszuschütten. Instabilitäten im Analysezeitraum lassen sich durch Tests aufdecken und dann berücksichtigen, etwa durch Verkürzung des Analysezeitraums oder Abbildung des Bruchs im Modell. Gefährlicher sind Instabilitäten im Prognosezeitraum, da diese sich nicht voraussehen lassen. Es handelt es sich, in der Diktion von US-Verteidigungsminister Donald Rumsfeld, um die „unbekannten Unbekannten“, also den Teil des Systems, von dem man nicht weiß und nicht wissen kann, dass man ihn nicht kennt. Wir mindern dieses Risiko auf klassische Weise: durch Diversifikation. Das bedeutet, wir verlassen uns nicht auf einen einzigen Indikator und auf einen einzigen Zusammenhang, sondern auf ein großes Bündel von Indikatoren, Kennzahlen und Zusammenhängen. Die Wahrscheinlichkeit dürfte gering sein, dass alle Zusammenhänge im Prognosezeitraum brechen – genau kann man das aber eben nicht wissen.

Hill: Da sind wir ja schon mitten im Thema Risikomanagement. Welche Faktoren erscheinen Ihnen im Bereich Portfoliomanagement besonders wichtig?
Meier: Ein großer Vorteil eines streng regelbasierten quantitativen Analyseansatzes besteht darin, dass sich das Risiko weitgehend quantifizieren lässt – mit Monte-Carlo-Methoden und unter der Annahme, dass es durch die oben skizzierte Vorgehensweise gelingt, den Einfluss der „unbekannten Unbekannten“ zu marginalisieren. Die so ermittelte multivariate Prognoseverteilung kann dann für Optimierungsverfahren wie etwa den Markowitz-Ansatz verwendet werden. Wohlgemerkt: die Erwartungswerte, Varianzen, Kovarianzen basieren dann auf einer prognostizierten Verteilung, nicht auf Durchschnitten der Vergangenheit. Markowitz fußt allerdings auf der Annahme, dass die Varianz ein geeignetes Risikomaß darstellt, was sich bezweifeln lässt. Zum einen dürften die meisten Anleger mit Abweichungen vom Ertragsmittel nach oben deutlich besser zu Recht kommen als mit Abweichungen nach unten. Zum anderen bildet die Varianz das Risiko eines Investments nur dann korrekt ab, wenn die Erträge normalverteilt sind, was bekanntlich nicht der Fall ist, dafür kommen schwere Verluste zu häufig vor. Es macht daher durchaus Sinn, bei der Portfoliokonstruktion auf Risikomaße abzustellen, die solche Extremverluste besser berücksichtigen als die Varianz. Das gilt analog auch bei Verwendung des Kelly-Kriteriums.

Hill: Anlagestrategien nach dem Kelly-Kriterium gelten als sehr risikoreich. Ist diese Kritik für Sie nachvollziehbar, oder gibt es hier zusätzliche Aspekte zu beachten?
Meier: In der Diskussion um das Kelly-Kriterium geht zuweilen einiges durcheinander. So wird häufig nicht unterschieden zwischen einmaligen Investitionen, etwa den Kauf einer Option, die an einem bestimmten Stichtag verfällt und zeitlich unbegrenzten Investments, also beispielsweise den Kauf oder Verkauf einer Aktie oder eines Aktienindex-ETF. Im letzteren Fall entspricht die Aufteilung des Vermögens auf risikobehaftete und risikoloses Asset nach Kelly exakt der nach Markowitz – bei gegebener Risikoneigung und unter der, zweifelhaften, Annahme normalverteilter Renditen. Dies ist auch deshalb bemerkenswert, weil die beiden Ansätze ja aus unterschiedlichen Denkschulen kommen. Harry Markowitz hat seinen Ansatz als langfristige, statische Strategie entwickelt, während Kelly ausdrücklich von sich dauernd ändernde Opportunitäten ausging, also eine dynamische Strategie beschreibt. Vielleicht ist das der Grund, warum Nassim Taleb das Kelly-Kriterium als „antifragil“, Markowitz hingegen als „fragil“ bewertet. Wie dem auch sei: Die rechnerische Gleichheit von Kelly- und Markowitz-Aufteilung für stetige Investments macht klar, dass die Orientierung an einem der beiden Kriterien per se keine risikoreichere oder –ärmere Strategie impliziert. Genauso wie Sie ein Markowitz-Portfolio mehrfach leveragen können oder eben auch nicht, so können Sie Kelly-Strategien zu 100% oder 200% oder eben auch nur mit 50%, 25% oder noch weniger implementieren, das hängt am Ende nur von Ihrer Risikobereitschaft ab. Allerdings lässt sich theoretisch zeigen, dass Kelly-Strategien mit mehr als 100% ineffizient sind, d. h. das zusätzliche Risiko wird nicht durch Renditezuwächse belohnt.

Hill: Sie sprachen oben von den Vorteilen eines regelgeleiteten Asset Managements für das Risikomanagement. Ich gehe mal davon, dass das nicht die einzigen Vorteile der Regelorientierung sind?
Meier: Graham und Dodds paraphrasierend kann man sagen, dass Asset Management immer systematisch ist, sonst ist es einfach „Zocken“. Grundlage ist muss eine Systematik sein. Die oft getroffene Unterscheidung in „regelgebundene“ und „nicht-regelgebundene“ Anlagestrategien ist insofern nicht treffend. Eher müsste von „explizit regelgebundenen“ Strategien und von solchen, die weniger expliziten Regeln folgen, gesprochen werden. Die explizite Regelbindung hat in der Tat weitere Vorteile, neben dem Risikomanagement. Der wichtigste ist: Sie bringt Disziplin in den Anlageprozess. Die ersetzt Gefühle durch einen rationalen Prozess. Und zwar genau an der Stelle wo, wie Psychologen gezeigt haben, dass sie nicht hilfreich sind, sondern zu Anlagefehlern führen. Im Kern geht es darum, dass auch wenn es brenzlig wird, nicht in Einzelfällen gedacht wird, sondern in Prozessen. Darüber hinaus bewirkt die Disziplinierung durch Regeln, dass nichts vergessen oder „verschusselt“ wird. Das mag trivial klingen. Aber in vielen Berufen, in denen Risiken eine Rolle spielen, haben sich Regeln bewährt, um ein systematisches Vorgehen zu gewährleisten, von der Chirurgie über die Verkehrsfliegerei bis hin zu Autowerkstätten. Über all das hinaus hat die explizite Regelbindung den Vorteil, dass sie das Entwickeln von neuen Anlagestrategien und Risikomanagementsystemen mithilfe von Backtests erlaubt.

Hill: Vielen Dank für das Gespräch.


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Dr. Carsten-Patrick Meier ist Geschäftsführer von Kiel Economics, einem privaten Wirtschaftsforschungsinstitut, das 2009 als Ausgründung aus dem Kieler Institut für Weltwirtschaft (IfW) gegründet wurde und sich mit Fragen der Konjunktur- und Kapitalmarktentwicklung beschäftigt. Website: www.kieleconomics.de

Markus Hill ist unabhängiger Asset Management Consultant in Frankfurt am Main. Kontakt: info@markus-hill.com; Website: www.markus-hill.com


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