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Risikoprämien am Aktienmarkt Was steckt hinter Value, Momentum & Co?

Foto: DieterMeyrl / iStock
Keine Rendite ohne Risiko. Dieser Grundsatz gilt als Leitlinie an den Kapitalmärkten. Die wenigen und zunehmend kleinen Ausnahmen, die echte Arbitrage-Möglichkeiten darstellen, werden heute überwiegend von Algorithmen verdient. Was den genauen Zusammenhang von Rendite und Risiko angeht, gibt es aber besondere Effekte, die in wissenschaftlichen Studien quantifiziert und von Anlegern zunehmend wahrgenommen werden. Dieser Artikel gibt einen Überblick zu den bekanntesten Faktoren, Erklärungsansätzen und Umsetzungsideen.

Equity Risk Premium
Die erste Risikoprämie ist zugleich die am längsten bekannte: Die Equity Risk Premium (Aktienrisikoprämie). Sie besagt, dass das dauerhafte Halten eines diversifizierten Portfolios höhere Renditen bringt als der risikolose Zins bzw. kurzlaufende Anleihen. Fama und French (2018) kamen in ihren Untersuchungen zum Ergebnis, dass die damit erzielbare Risikoprämie in den USA zwischen 1963 bis 2016 bei 0,51 Prozent pro Monat lag.

Wie bei jedem Risikofaktor gibt es diese Mehrrendite natürlich nicht umsonst, denn Anleger müssen gleichzeitig höhere Risiken in Kauf nehmen. Dazu zählen insbesondere die von Robert Shiller im Jahr 1981 quantifizierte Übervolatilität sowie das Risiko erheblicher zwischenzeitlicher Kursverluste (Drawdowns). Der Begriff Übervolatilität beschreibt die Beobachtung, dass die Kurse viel stärker schwanken als fundamental gerechtfertigt. Shillers Berechnungen zufolge fiel die Volatilität gemessen an den tatsächlichen späteren Dividendenveränderungen um das 5- bis 13-Fache zu hoch aus. Mit anderen Worten: Die Märkte werden dominiert von Überreaktionen und starken Trends, die früher oder später durch Mean-Reversion-Effekte wieder korrigiert werden.

Eine denkbar einfache Erklärung für die zusätzlichen Risiken könnte sein, dass die Märkte irrational und ineffizient sind. Doch damit gibt sich die Forschung nicht zufrieden. Ein rationaler Ansatz zur Erklärung ist, von einer permanent hohen Unsicherheit über künftige Dividendenveränderungen auszugehen und damit die hohe Volatilität zu rechtfertigen. Dies lässt sich durch ausreichend extreme Erwartungen für die zukünftige Entwicklung abbilden, die dann aber in der Realität (fast) nie eintreten, so dass die zuvor hohe Unsicherheit im Nachhinein nicht mehr nachvollziehbar ist und irrational erscheint. Anders ausgedrückt: Die hohe Volatilität wäre bei einem alternativen, extrem positiven oder negativen Verlauf der Geschichte tatsächlich gerechtfertigt gewesen. Mit diesem „Trick“ lässt sich das Ganze quasi durch die Hintertür mit der Forderung nach Markteffizienz vereinbaren.

Neben dem rationalen Modell gibt es verschiedene verhaltensbasierte Erklärungsansätze. So könnte Übervolatilität durch das Handeln großer Marktteilnehmer in (zeitweise) illiquiden Märkten, durch Zwangskäufe und -verkäufe sowie durch Herdenverhalten begründet sein. Eines steht allerdings fest: Mit einer Standardabweichung von 4,42 Prozent pro Monat ist die Prämie sehr volatil und kann auch über Jahre negativ sein. Zwar kann man versuchen, die entsprechenden Risiko- und Renditephasen zu antizipieren, doch an dieser Aufgabe hat sich schon so mancher Fondsmanager die Zähne ausgebissen. Aus langfristiger Sicht gilt deshalb die Prämisse, dass die Risiken immer da sind und am Markt zu zuvor unbekannten Zeiten realisiert werden.

Value
Value Investing ist ein Lieblingsthema vieler Anleger. Allerdings sind sich nur wenige bewusst, welche Schwierigkeiten zu überwinden sind, um die Value-Prämie wirklich zu erzielen. Laut den Untersuchungen von Fama und French (2018) lieferten die 30 Prozent der Aktien mit dem niedrigsten Buchwert in den USA im Zeitraum von 1963 bis 2016 eine Überrendite von 0,29 Prozent pro Monat im Vergleich zum Gesamtmarkt – allerdings mit einer Standardabweichung von 2,19 Prozent. Langfristig schneiden Value-Investoren also durchaus besser ab, aber dafür sind auch lange Durststrecken zu überstehen, in denen es so aussieht, als würde das Konzept nicht mehr funktionieren. Und genau dann wirft so mancher Anleger die Flinte ins Korn.Value Investing wurde erstmals im Jahr 1934 in dem Buch „Security Analysis“ von Benjamin Graham und David Dodd dokumentiert, die später Lehrer und Vorbilder von Warren Buffett waren. In diesem Buch wurden Value-Titel als unterbewertete, aber profitable Unternehmen mit intaktem Geschäftsmodell charakterisiert. Die Grundidee besteht nun darin, diese Aktien systematisch unter ihrem fundamentalen Wert zu kaufen und später die Differenz als Prämie zu vereinnahmen. Dafür ist es notwendig, dass der Kurs und der Wert einer Aktie zunächst ausreichend weit voneinander abweichen (Margin of Safety). Eine Erklärung, warum dies passieren kann, ist die langfristige Mean-Reversion-Tendenz von Gewinnmargen und Aktienbewertungen, die temporäre Über- und Unterbewertungen hervorruft.

Auf dem Papier klingt die Value-Idee überzeugend, aber es gibt Herausforderungen in der praktischen Umsetzung. Das größte Problem lässt sich treffend mit „zu früh rein, zu früh raus“ zusammenfassen. Wenn ein Value-Investor Aktien bei Erreichen einer gewissen Unterbewertung kauft, erzielt er damit zwar einen attraktivem Preis, aber der Kurs kann im Anschluss trotzdem noch tiefer fallen. Das führt dazu, dass die erwartete Prämie für noch nicht investierte Marktteilnehmer weiter zunimmt, während sich im Portfolio des bereits investierten Value-Investors ein Drawdown abzeichnet. Das gleiche Problem offenbart sich bei einer beginnenden Überbewertung von im Portfolio befindlichen Aktien, die entsprechend verkauft werden. Auch hier kann der Markt noch weiter steigen, ohne dass der Value-Investor davon profitiert.

In der Praxis lässt sich das Timing-Problem durch regelmäßige Rebalancings, stufenweise Ein- und Ausstiege oder die Kombination mit dem Momentum-Effekt abschwächen, aber kaum vollständig umgehen. Alternativ besteht die Möglichkeit, einen höheren Wert für die Margin of Safety zu verwenden (Deep Value), was die Problematik des verfrühten Einstiegs verringert. Allerdings steigen dadurch die Opportunitätskosten, indem attraktive Value-Aktien verpasst werden, die bereits nach nur moderater Unterbewertung wieder durchstarten. Es besteht also ein Trade-off zwischen der Höhe der Margin of Safety und dem Risiko, Gelegenheiten zu verpassen.

Insgesamt ist Value Investing ein Geduldsspiel und erfordert hohes Durchhaltevermögen. Neben zermürbenden Drawdowns und dem erhöhten Insolvenzrisiko einzelner Aktien besteht das Risiko möglicher Fehleinschätzungen (Value Traps). Hierbei sind die Bewertungskennzahlen scheinbar attraktiv, aber nicht nachhaltig, da besser informierte Marktteilnehmer bestimmte Probleme des Unternehmens bereits erkannt und eingepreist haben, was sich jedoch noch nicht in den öffentlichen Fundamentaldaten zeigt (Kok/Ribando/Sloan 2017). Das Risiko von Value Traps lässt sich reduzieren, indem neben rein quantitativen Kennzahlen ein besonderer Fokus auf qualitatives Value Investing gelegt wird. Denn letztlich entscheidet nicht die bloße Bewertung, sondern vor allem das künftige Ertragspotenzial eines Unternehmens darüber, wie sich die Aktie entwickelt.

Size & Quality
Im Jahr 1981 zeigte Rolf Banz, dass Aktien mit geringer Marktkapitalisierung im Zeitraum von 1936 bis 1977 überdurchschnittliche risikobereinigte Renditen erzielten. In den darauffolgenden Jahren wurden weitere Untersuchungen durchgeführt, bei denen sich allerdings herausstellte, dass in den 80er und 90er Jahren kein nachhaltiger Size-Effekt mehr auftrat. Man sprach deshalb schon vom Verschwinden des Effekts, bevor dieser anschließend ein überraschendes Comeback feierte.

Diese Beschreibung zeigt bereits, dass der Size-Effekt zyklisch auftritt. Die Prämie besteht vor allem in und nach wirtschaftlich schlechten Zeiten (Zakamulin 2011), tritt verstärkt im Januar auf und kann je nach Marktphase von Aktien aus den Bereichen Small Value oder Small Growth getrieben sein (Switzer 2010). Fama und French (2018) ermittelten eine Prämie von 0,27 Prozent pro Monat für Aktien mit einer Marktkapitalisierung unterhalb des NYSE-Medianwerts im Vergleich zum Gesamtmarkt (Zeitraum: 1963–2016). Aber auch hier fällt die Standardabweichung im Vergleich dazu mit 2,82 Prozent pro Monat sehr hoch aus.

Mögliche Erklärungen für den Size-Effekt sind die höhere Volatilität, geringere Liquidität vor allem bei Micro Caps sowie höhere Pleiterisiken kleiner Aktien (Aretz 2011). Auch Verhaltenseffekte der Marktteilnehmer können zur höheren Volatilität und geringeren Liquidität beitragen, indem beispielsweise schnell und heftig auf negative Nachrichten reagiert wird. Eine andere Erklärung für die Size-Prämie sind die besseren Wachstumsoptionen kleiner Unternehmen bei zugleich höheren Geschäftsrisiken. Was die Rückrechnungen zum Size-Effekt angeht, ist es hier besonders wichtig, einen sauberen, um den Survivorship Bias bereinigten Datensatz zu verwenden, der auch Aktien beinhaltet, die einst im Datenzeitraum existierten, aber inzwischen etwa aufgrund einer Pleite oder Übernahme delistet wurden (Shumway/Warther 1999).

Clifford Asness (2018) weist darauf hin, dass der Size-Faktor um den Fokus auf Qualitätsmerkmale erweitert werden sollte. Demnach lassen sich wesentliche Kritikpunkte wie die starke Variation der Prämie im Zeitablauf, die bloße Illiquiditätsentschädigung bei Micro Caps oder das verstärkte Auftreten im Januar weitgehend vermeiden. Hierfür schlägt Asness einen Quality-Minus-Junk-Faktor vor, der Small Caps mit niedrigem Beta auszuwählt, die profitabel sind, wachsen und gut gemanagt werden. Damit sollen sehr kleine, illiquide Aktien mit hohem Pleiterisiko und schwachen Renditen aussortiert werden. Den in der Studie gezeigten Untersuchungen zufolge lässt sich auf diese Weise ein stabiler und robuster Renditeeffekt erzeugen.

Low Volatility
Low Volatility ist ein empirisch ermittelter Faktor, der erstaunlicherweise genau der klassischen Kapitalmarkttheorie widerspricht. Laut dem bekannten, aber inzwischen veralteten Capital Asset Pricing Model (CAPM) sollten Aktien mit einem höheren Marktrisiko auch höhere Renditen bringen. Studien zeigten allerdings genau das Gegenteil: Aktien mit niedrigem Beta bzw. Risiko erzielten systematisch höhere Renditen (Frazzini/Pedersen 2014). Dieser Effekt wird auch als Betting Against Beta bezeichnet und ist ein eigener, vom Value-Faktor unabhängiger Effekt (Blitz 2016). Warren Buffett ist ein gutes Beispiel dafür, wie Anleger davon profitieren können. Denn über viele Jahre setzte er systematisch auf Low-Beta-Value-Aktien und hebelte diese moderat, wodurch er den entscheidenden Grundstein für seine Überrenditen legte.

Eine rationale Erklärung für den Low-Volatility-Effekt ist die Marktstruktur. Da die meisten institutionellen Marktteilnehmer an Benchmarks gebunden sind und keine Hebel einsetzen können, neigen sie dazu, Aktien mit hohem Beta stärker zu gewichten, um so ihren Tracking Error gegenüber der Benchmark und damit ihr „Karriererisiko“ zu minimieren (Baker/Bradley/Wurgler 2011). Entsprechend untergewichtete Low-Beta-Aktien haben dann höhere erwartete Renditen. Und tatsächlich scheint an diesem Zusammenhang etwas dran zu sein, da empirisch beobachtet wurde, dass Anleger mit Hebelbeschränkungen dazu neigen, Aktien mit höheren Betas zu halten.

Eine alternative, verhaltensbasierte Erklärung liefert der Favorite Longshot Bias. Demnach entspricht der Kauf einer hochvolatilen Aktie einer Art Lottoschein, mit dem wenige große Erfolgsstorys möglich sind, die Anleger fälschlicherweise als repräsentativ erachten. Tatsächlich besteht bei hochvolatilen Aktien dagegen ein beträchtliches Risiko für eine Niete, die mit entsprechenden Verlusten verbunden ist.

Momentum
Viele Anleger glauben intuitiv, dass Aktien, die besonders stark gefallen oder gestiegen sind, zu einem Reversal neigen. Im Durchschnitt ist aber zumindest mittelfristig das Gegenteil der Fall. Dies wird durch den Momentum-Effekt (Querschnittsmomentum) beschrieben, der auf dem prozyklischen Verhalten der größten Gewinner- und Verliereraktien auf Sicht von einem bis zwölf Monaten basiert (Jegadeesh/Titman 2001). Kurzfristig, also unterhalb eines Monats, sowie langfristig oberhalb eines Jahres neigen die Kurse aber tatsächlich zur Mean Reversion.

Der klassische Momentum-Effekt lässt sich durch zusätzliche Kriterien optimieren. So können Anleger etwa Aktien mit besonders konsistenter Renditeentwicklung auswählen. Studien zeigten, dass Momentum Winner höhere nachfolgende Renditen erzielen, wenn die vergangene Momentum-Bewegung durch eine Serie gleichmäßig positiver Monate geprägt war (Da/Gurun/Warachka 2014). Erkennbar ist dies durch einen hohen Anteil positiver, aber nur moderat hoher Renditen. Zudem zeigte sich, dass der Fluss kontinuierlicher, kleiner Informationen zu einer Momentum-Bewegung führte, die im Mittel acht Monate anhielt und anschließend kein Reversal aufwies. Im Gegensatz dazu hielt das Momentum nach wenigen großen Nachrichten im Durchschnitt nur zwei Monate an.

Die heute favorisierte Erklärung für Momentum ist die langsame Informationsdiffusion im Sinne einer Unterreaktion, die daraus resultiert, dass die einzelnen Informationen unterhalb der Wahrnehmungsschwelle vieler Marktteilnehmer liegen und entsprechend verzögert eingepreist werden. Daneben existiert der risikobasierte Erklärungsansatz, der die Überrenditen als Kompensation für die sehr seltenen, aber extremen Drawdowns bei Momentum betrachtet. Zuletzt kam es im Jahr 2009 zu einem solchen Momentum Crash im Zuge der Panikphase am Ende des Bärenmarktes, als die starke Gegenbewegung nach oben einsetzte.


Fazit
Die beschriebenen Risikoprämien sind in der wissenschaftlichen Literatur gut dokumentiert und finden zunehmend Anwendung in Faktorstrategien bzw. Smart-Beta-Produkten. Bei richtiger Konstruktion sollten sie langfristig eine Überrendite im Vergleich zum Gesamtmarkt erzielen. Allerdings ist zu beachten, dass es dabei sich keineswegs um ein „Free Lunch“ handelt, sondern dass die einzelnen Faktoren mit entsprechenden Risiken verbunden sind. Die Risikoprämien können nur verdient werden, wenn die Positionen im Zeitablauf gehalten werden – und im Vorfeld ist nicht bekannt, wann die Prämien und wann die Risiken realisiert werden. Zudem fallen in den Portfolios Transaktionskosten an, wobei letztlich vergleichsweise wenige Aktien für einen Großteil der Renditeeffekte verantwortlich sind (Aretz 2016). Aufgrund der hohen Standardabweichungen der Überrenditen ist weiterhin mit langen Durststrecken zu rechnen, wie die Underperformance von Value in den vergangenen zehn Jahren verdeutlichte. Von einem „Verschwinden“ dieses Effekts zu sprechen, wäre aber sicherlich voreilig – denn wie damals beim Size-Faktor ist vielleicht gerade jetzt mit einem Comeback zu rechnen.

Dr. Marko Gränitz ist Finanzjournalist und macht Themen der Kapitalmarktforschung für jeden verständlich. Auf seinem Blog schreibt er über die zentralen Erkenntnisse wissenschaftlicher Studien. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Risikoprämien und insbesondere auf der Momentum-Forschung.

www.marko-momentum.de

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