Die langfristige Renditeprognose für den Global Market Index (GMI) ist im April zum dritten Mal in Folge gestiegen. Die heutige revidierte Schätzung (auf der Grundlage von drei unten definierten Modellen) deutet auf eine annualisierte Rendite von 7,0 % für die nicht verwaltete Benchmark hin, die alle wichtigen Anlageklassen (mit Ausnahme von Cash) entsprechend der Marktgewichtung über eine Reihe von ETF-Proxies umfasst. Die heutige Prognose stellt eine leichte Anhebung gegenüber der im Vormonat veröffentlichten Prognose dar.
US-Aktien sind weiterhin der Ausreißer bei den Renditeerwartungen unter den verschiedenen Anlageklassen. Die Durchschnittsprognose für US-Aktien liegt deutlich unter der 10-Jahres-Performance, die im historischen Vergleich hoch erscheint. Folglich wird für US-Aktien eine deutlich schwächere Performance im Vergleich zur realisierten Rendite der letzten zehn Jahre erwartet. Im Gegensatz dazu liegen die Performanceprognosen für die anderen wichtigen Anlageklassen immer noch über ihren 10-Jahres-Durchschnittswerten.
Diese Unterschiede bieten eine Grundlage für die Anpassung von Asset-Allocation-Strategien im Vergleich zum passiven GMI-Mix. Als Basisannahme wird für den GMI derzeit eine langfristige annualisierte Rendite von 7,0 % prognostiziert, was leicht über der durchschnittlichen Rendite der letzten 10 Jahre von 6,4 % liegt.
Der GMI stellt eine theoretische Benchmark für das optimale Portfolio eines durchschnittlichen Anlegers mit unendlichem Zeithorizont dar. Auf dieser Grundlage ist der GMI ein nützlicher Ausgangspunkt für die Anpassung der Vermögensallokation und des Portfoliodesigns an die Erwartungen, Ziele, Risikotoleranz usw. eines Anlegers. Die Historie des GMI deutet darauf hin, dass die Performance dieser passiven Benchmark mit den meisten aktiven Asset-Allocation-Strategien konkurrieren kann, insbesondere nach Berücksichtigung von Risiko, Handelskosten und Steuern.
Einige, die meisten oder möglicherweise alle der oben genannten Prognosen dürften bis zu einem gewissen Grad über das Ziel hinausschießen. Es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass die Prognosen von GMI etwas zuverlässiger sind als die Schätzungen der einzelnen Komponenten. Die Prognosen für die einzelnen Märkte (US-Aktien, Rohstoffe usw.) unterliegen einer größeren Volatilität und einem größeren Tracking Error im Vergleich zur Aggregation der Prognosen zur GMI-Schätzung, ein Prozess, der einige der Fehler im Laufe der Zeit verringern kann.
Eine andere Möglichkeit, die obigen Projektionen zu betrachten, besteht darin, sie als Instrument zur Entwicklung von Erwartungen für den GMI zu verwenden. Die Prognosen für die zugrunde liegenden Anlageklassen sind ein notwendiger Bestandteil für die Entwicklung der Ex-ante-Daten für den GMI, aber weniger zuverlässig als die Aggregation der Schätzungen.
Um zu verstehen, wie sich die realisierte Gesamtrendite des GMI im Laufe der Zeit entwickelt hat, betrachten Sie die Performance der Benchmark auf einer rollierenden 10-Jahres-Basis. Die folgende Grafik vergleicht die Performance des GMI mit der Performance von US-Aktien und US-Anleihen bis zum letzten Monat. Die aktuelle Rendite des GMI über die letzten zehn Jahre beträgt 6,4 % und liegt damit leicht über dem jüngsten Tiefststand in diesem Zeitraum.
Im Folgenden finden Sie eine kurze Zusammenfassung, wie die Prognosen erstellt werden, sowie Definitionen der sonstigen Kennzahlen in der obigen Tabelle:
BB: Das Building-Block-Modell verwendet als Näherungswert für die Schätzung der Zukunft historische Renditen. Der Stichprobenzeitraum beginnt im Januar 1998 (dem frühesten verfügbaren Datum für alle oben aufgeführten Anlageklassen). Das Verfahren besteht darin, die Risikoprämie für jede Anlageklasse zu berechnen, die annualisierte Rendite zu ermitteln und dann einen erwarteten risikofreien Zinssatz hinzuzufügen, um eine Prognose der Gesamtrendite zu erstellen. Für den erwarteten risikofreien Zinssatz verwenden wir die aktuelle Rendite der 10-jährigen amerikanischen Inflationsanleihen (TIPS). Diese Rendite gilt als Marktschätzung einer risikofreien, realen (inflationsbereinigten) Rendite für einen "sicheren" Vermögenswert - dieser "risikofreie" Zinssatz wird auch für alle nachstehend beschriebenen Modelle verwendet. Beachten Sie, dass sich das hier verwendete BB-Modell (lose) auf eine ursprünglich von Ibbotson Associates (einer Abteilung von Morningstar) entwickelten Methodik stützt.
EQ: Beim Gleichgewichtsmodell (Equilibrium Model) wird die erwartete Rendite durch das Risiko umgekehrt. Anstatt zu versuchen, die Rendite direkt zu prognostizieren, stützt sich dieses Modell auf die etwas zuverlässigere Verwendung von Risikokennzahlen zur Schätzung der künftigen Performance. Das Verfahren ist insofern relativ robust, als die Risikoprognose etwas einfacher ist als die Renditeprognose. Die drei Inputgrößen:
- Eine Schätzung des erwarteten Marktrisikopreises des Gesamtportfolios, definiert als Sharpe-Ratio, d. h. das Verhältnis von Risikoprämien zur Volatilität (Standardabweichung). Hinweis: Das "Portfolio" ist hier und im Folgenden als GMI definiert
- Die erwartete Volatilität (Standardabweichung) jedes Vermögenswerts (Marktkomponenten de GMI)
- Die erwartete Korrelation für jeden Vermögenswert im Verhältnis zum Portfolio (GMI)
Dieses Modell zur Schätzung von Gleichgewichtsrenditen wurde ursprünglich in einem Aufsatz von 1974 von Professor Bill Sharpe vorgestellt. Eine Zusammenfassung findet sich in Gary Brinsons Erklärung in Kapitel 3 von The Portable MBA in Investment. Ich bespreche das Modell auch in meinem Buch Dynamic Asset Allocation. Dabei ist zu beachten, dass diese Methode zunächst eine Risikoprämie schätzt und dann einen erwarteten risikofreien Zinssatz hinzufügt, um zu Prognosen für die Gesamtrendite zu gelangen. Der erwartete risikofreie Zinssatz ist im Absatz BB oben beschrieben.
ADJ: Diese Methode ist identisch mit dem oben beschriebenen Gleichgewichtsmodell (EQ) , mit einer Ausnahme: Die Prognosen werden auf der Grundlage von kurzfristigen Momentum- und längerfristigen Mean-Reversion-Faktoren angepasst. Das Momentum ist definiert als der aktuelle Kurs im Verhältnis zum gleitenden 12-Monats-Durchschnitt. Der Mean-Reversion-Faktor wird als aktueller Kurs im Verhältnis zum gleitenden Durchschnitt der letzten 60 Monate (5 Jahre) geschätzt.
Die Gleichgewichtsprognosen werden auf der Grundlage der aktuellen Preise im Verhältnis zu den gleitenden 12-Monats- und 60-Monats-Durchschnitten angepasst. Wenn die aktuellen Kurse über (unter) den gleitenden Durchschnitten liegen, sinken (steigen) die unbereinigten Risikoprämienschätzungen. Die Formel für die Anpassung ist einfach die Umkehrung des Durchschnitts zwischen dem aktuellen Kurs und den beiden gleitenden Durchschnitten.
Ein Beispiel: Liegt der aktuelle Kurs einer Anlageklasse 10 % über ihrem gleitenden 12-Monats-Durchschnitt und 20 % über ihrem gleitenden 60-Monats-Durchschnitt, wird die nicht bereinigte Prognose um 15 % (den Durchschnitt aus 10 % und 20 %) reduziert. Die Logik dabei ist, dass die Gleichgewichtsprognosen reduziert werden, wenn die Preise im Vergleich zur jüngsten Vergangenheit relativ hoch sind. Auf der anderen Seite werden die Gleichgewichtsprognosen erhöht, wenn die Preise im Vergleich zur jüngsten Vergangenheit relativ niedrig sind.
Avg: Diese Spalte ist ein einfacher Durchschnitt (Average) der drei Prognosen für jede Zeile (Anlageklasse)
10-Jahres-Renditen: Zur Veranschaulichung der tatsächlichen Renditen zeigt diese Spalte die annualisierte 10-Jahres-Gesamtrendite für die Anlageklassen bis zum aktuellen Zielmonat.
Spread: Prognose nach dem Durchschnittsmodell abzüglich der 10-Jahres-Rendite.