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Die langfristig erwartete Gesamtrendite für den Global Market Index (GMI) ist im Juni den dritten Monat in Folge gestiegen und liegt nun bei annualisierten 7,3 % – etwas höher als die Schätzung von 7,2 % aus dem Vormonat. Damit bleibt die aktuelle Prognose zwar leicht hinter der realisierten 10-Jahres-Performance des GMI zurück, ist aber weiterhin solide.
Die Schätzung basiert auf dem Durchschnitt von drei Modellen (siehe unten) und bezieht sich auf eine nicht verwaltete globale Benchmark, die eine nach Marktwert gewichtete Mischung der wichtigste Anlageklassen (ohne Barmittel) abbildet.
Auch die aktuelle Prognose setzt den Trend der letzten Monate fort: Alle bisherigen Schätzungen lagen über 7 %. Dennoch bleibt der aktuelle Ausblick leicht unter der annualisierten Rendite von 8,2 %, die der GMI in den vergangenen zehn Jahren erzielt hat.
Auffällig bleibt, dass US-Aktien bei der erwarteten Rendite weiterhin am unteren Ende liegen – ein Kontrast zu ihrer vergleichsweise starken Entwicklung in der letzten Dekade. Für alle anderen Anlageklassen werden dagegen Renditen prognostiziert, die über ihrer 10-Jahres-Performance liegen. Gleichzeitig wird erwartet, dass der GMI insgesamt etwas unter seinem 10-Jahres-Höchstwert performen dürfte.
Der GMI dient als theoretische Benchmark für das „optimale“ Portfolio – ein Portfolio, das für den durchschnittlichen Anleger mit einem unendlichen Zeithorizont geeignet wäre. Als solche ist der GMI ein hilfreicher Ausgangspunkt, um die eigene Vermögensallokation und Portfoliokonstruktion an persönliche Erwartungen, Ziele und die individuelle Risikotoleranz anzupassen.
Die Historie des GMI zeigt außerdem, dass diese passive Benchmark in vielen Fällen mit aktiven Asset-Allocation-Strategien mithalten kann – insbesondere dann, wenn man Risiko, Handelskosten und Steuern berücksichtigt.
Natürlich ist es wahrscheinlich, dass einige, die meisten oder vielleicht sogar alle der oben genannten Prognosen in gewissem Maße von der Realität abweichen werden. Dennoch gelten die Schätzungen für den GMI insgesamt als etwas verlässlicher als die Prognosen für die einzelnen Anlageklassen. Letztere – etwa für US-Aktien oder Rohstoffe – unterliegen in der Regel einer höheren Volatilität und einem größeren Tracking Error. Die Aggregation dieser Einzelprognosen zur GMI-Schätzung kann dazu beitragen, einige dieser Fehler im Zeitverlauf zu reduzieren.
Eine andere Sichtweise auf die Prognosen: Sie lassen sich als Ausgangsbasis für feinere Anpassungen der Erwartungen nutzen. So können die Punktprognosen etwa durch zusätzliche Modelle ergänzt werden, die weitere Faktoren berücksichtigen. Ebenso empfiehlt es sich, Portfolios immer individuell auf Anleger abzustimmen – je nach Risikoneigung, Anlagehorizont und weiteren persönlichen Parametern.
Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie sich die reale Gesamtrendite des GMI im Zeitverlauf entwickelt hat, lohnt ein Blick auf die Historie der Benchmark: Auf gleitender, annualisierter 10-Jahres-Basis zeigt sich eine klare Erfolgsbilanz.
Die folgende Grafik vergleicht die Wertentwicklung des GMI mit US-Aktien und US-Anleihen bis einschließlich letzten Monat. Der GMI erzielte in den vergangenen zehn Jahren eine annualisierte Rendite von 8,2 % – eine solide Performance.
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.