markus schuller presentation
Post on 13-Jun-2015
772 Views
Preview:
TRANSCRIPT
PANTHERA SOLUTIONS STRATEGIC ASSET ALLOCATION INTELLIGENCE
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION – SHIFTING
TECTONIC PLATES
CITYWIRE WIEN
12.03.2013
2 INTRO CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
Panthera Solutions – mit Sitz im Fürstentum Monaco – ist ein Anbieter von Strategic Asset
Allocation Intelligence für professionelle Anleger in Europa.
Wir bieten SAA-Intelligence für das
Management von Multi-Asset-Portfolios der 3. Generation an.
Innovationsführer in D-A-CH
3 INTRO CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
1950er 1960er 1970er 1980er 1990er 2000er 2010er
MPT
Zeit
Modell- Entwicklung
CAPM Alpha
Option Pricing Financial Futures
EMH
APT Portfolio- Insurance Prospect-
Theory
Behavioural Finance Multi-Factor Return
Models
AMH Structured Products
Tracker Products State Preference
Model
MODERNE MODELLE IM ZEITRAFFER
4 INTRO CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
5 INTRO CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
Dominante Merkmale der 3. Generation
Asset Allokation gemäß
Risikofaktoren-Diversifikation
„Echte“ aktive Manager be-kommen größere Freiheiten
Alternative Assets erweitert um catastrophe bonds, carbon credits, intellectual property rights & longevity swaps
SAA & TAA Unterscheidung ver-liert an Bedeutung – siehe DSAA
Emanzipation von MPT-Familie
1. Generation 2. Generation 3. Generation
1950 - 2000 Traditionelles Beta und langer Anlagehorizont
2000 – 2010 Multi-Asset-Diversifikation
und Globalisierung der Allokation
2010 – Dynamisierung der Multi-Asset-Allokation und Diversifikation
nach Risikofaktoren
Dominante Merkmale der 1. Generation
Quantitative Optimierung
durch Mean-Variance
Überthema Diversifikation – Publikumsfonds gewinnen an Popularität
Diversifikation durch traditionelle Assetklassen – Aktien, Anleihen, Immobilien, Cash
Ein-Faktoren und Ein-Perioden-Modelle
Home Bias
Dominante Merkmale der 2. Generation
Quantitative Optimierung
durch Mean-Variance und Minimum-Variance (für Aktien-Exposure)
Diversifikation durch traditionelle und alternative Assetklassen (leverage- sensitiv: HF, PE, Infrastruktur)
Mehr-Faktoren und Mehr-Perioden-Modelle
SAA & TAA Unterscheidung
Aktives Management – Assetklassen überwiegend von Spezialisten gemanaged
6 INTRO CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
1. Generation Dominante Portfolio-
management Strategien der 1. Generation
Long-Only Portfolio
Buy-Hold Portfolio
Permanent Portfolio
Balanced Portfolio
2. Generation Dominante Portfolio-
management Strategien der 2. Generation
Risk Parity Portfolio
Yale Modell
Most Diversified Portfolio
Best-of-two Portfolio
Portfoliomanagement Strategien der 1. und 2. Generation erzeugen in abnehmendem Maße Diversifikation und Robustheit. Sie verzerren Risiken
und führen zu fehlerhaften Anlageentscheidungen.
7 INTRO CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
Wechsel zur 3. Generation = notwendiger Evolutionsschritt
Eine Erklärung
8 ASSET ALLOCATION HISTORIE CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
BASISANNAHMEN ZU GENERATION 1 & 2
Der US-Amerikanische Ökonom Harry M. Markowitz gilt als Vater der Modernen Portfoliotheorie (MPT). Seine PhD-Publikationen 1952 („Portfolio Selection“) und 1959 („Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments“) gelten auch heute noch als Standardwerke an den führenden Universitäten dieser Welt und brachten ihm 1990 den Nobelpreis ein. Markowitz verfolgte mit der MPT zwei Ziele. Er wollte 1. die Entscheidung zur Diversifikation der Anleger
wissenschaftlich begründen und quantifizieren. 1. ermitteln, welche und wie viele Wertpapiere in ein Portfolio
aufgenommen werden müssen.
MODERN PORTFOLIO THEORY (MPT)
9 ASSET ALLOCATION HISTORIE ALTERNATIVE
PORTFOLIOMANAGEMENT
MPT Annahmen zum Diversifikationseffekt Systematic Risk = non-diversifizierbares Marktrisiko wie zB Leitzinsen, Rezessionen, Kriege.
Unsystematic Risk = spezifisches Risiko = ein spezifisches Wertpapier betreffend. Kann durch Diversifikation minimiert werden.
MODERN PORTFOLIO THEORY (MPT)
10 ASSET ALLOCATION HISTORIE ALTERNATIVE
PORTFOLIOMANAGEMENT
MODERN PORTFOLIO THEORY (MPT) ANNAHMEN
11 ASSET ALLOCATION HISTORIE
Wertpapierrenditen sind normalverteilt A
Korrelationen zwischen Wertpapieren sind konstant B
Alle Investoren maximieren ihre Nutzenfunktion-max Geld, ohne Erwägung alt. Variablen C
Alle Investoren handeln rational und risiko-avers = Mean Variance Optimizers D
Alle Investoren haben jederzeit Zugang zu den gleichen Informationen E
Transaktionskosten und Steuern bleiben unberücksichtigt F
Alle Investoren sind Preisnehmer = deren Aktionen beeinflussen Wertpapierpreis nicht G
Alle Investoren können unlimitiert Kredite zum risikolosen Zinssatz aufnehmen H
Alle Wertpapiere bleiben beliebig geteilt handelbar I
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
OPTIMAL RISKY PORTFOLIO
MPT | MEAN VS MINIMUM VARIANCE
12 ASSET ALLOCATION HISTORIE ALTERNATIVE
PORTFOLIOMANAGEMENT
TRIUMVIRAT
13 ASSET ALLOCATION HISTORIE ALTERNATIVE
PORTFOLIOMANAGEMENT
TRADITIONAL ASSET
ALLOCATION
MPT
EMH CAPM
ASSET MANAGEMENT INDUSTRIE | UPDATE
14 ASSET ALLOCATION HISTORIE ALTERNATIVE
PORTFOLIOMANAGEMENT
ICI Factbook 2012 ASSET MANAGEMENT INDUSTRIE | UPDATE
15 ASSET ALLOCATION HISTORIE ALTERNATIVE
PORTFOLIOMANAGEMENT
16 ASSET ALLOCATION HISTORIE CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
DEKONSTRUKTION VON MYTHEN
Benoit Mandelbrot - “Misbehaviour of Markets”, 2004
Mandelbrot´s ... Falsifikation A: Die Annahme normalverteilter Wertpapierkurse, die um einen festen Mittelwert mit konstanter Varianz schwanken, ist schlichtweg Unsinn. Falsifikation B: Außerdem hängen, entgegen dem ''Random Walk Modell'', das Ausmaß künftiger Preisschwankungen eines Wertpapiers von den Preisschwankungen in der Vergangenheit ab.
MYTHOS A | RENDITEN SIND NORMALVERTEILT
17 MYTHEN DEKONSTRUKTION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
Nassim Taleb
Black Swan Erklärt die Grundidee der Theorie, dass Menschen nicht besonders gut darin sind bestimmte Ereignisse zu berücksichtigen (z.B. sehr unwahrscheinliche Ereignisse bzw. sehr extreme Ereignisse). Essenz: 1. Traue keinen staatlichen und wirtschaftlichen Prognosen! z.B. der Truthahn vor seiner Schlachtung.... 2. Erwarte das Unerwartete (the unknown unknown) - vom schwarzen zum grauen Schwan.... 3. Misstraue der Anwendung der statistischen Normalverteilung (Gauss'sche Glockenkurve) und bewundere Mandelbrot Fooled by Randomness Talebs Vorbringen, dass sich Statistiker als Pseudowissenschaftler herausstellten, sobald finanzielle Risiken auftauchen, weil dann die Statistiker versuchten, ihre mangelnde Kompetenz durch komplizierte mathematische Gleichungen zu verdecken, hat allgemein Kritik von Statistikern hervorgerufen.
MYTHOS A | RENDITEN SIND NORMALVERTEILT
18
LITERATURE BOX
„Fooled by Randomness“ Taleb 2001/2006
„The Black Swan“ Taleb, 2007/2010
Several years before the financial crisis descended on us, I put forward the concept of "black swans": large events that are both unexpected and highly consequential. We never see black swans coming, but when they do arrive, they profoundly shape our world: Think of World War I, 9/11, the Internet, the rise of Google Some made the mistake of thinking that I hoped to see us develop better methods for predicting black swans. Others asked if we should just give up and throw our hands in the air: If we could not measure the risks of potential blowups, what were we to do? The answer is simple: We should try to create institutions that won't fall apart when we encounter black swans—or that might even gain from these unexpected events. http://online.wsj.com/article/SB10001424127887324735104578120953311383448.html
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
Welton Investment Corp.
Empirische Studie auf S&P 500 Welton hat die Daten des S&P500-Index von 1960 bis Juni 2010 untersucht und die effektive Verteilung der Renditen (rollierende Quartalsrenditen) dargestellt. Die dunkelblaue Kurve zeigt die Verteilund der Renditeerwartung bei einer Normalverteilung, während die hellblaue Kurve die effektiv errechneten Renditen darstellt. Klar ersichtlich, dass sehr negative Renditen im Vergleich zu den Erwartungen viel zu häufig auftreten.
MYTHOS A | RENDITEN SIND NORMALVERTEILT
19
LITERATURE BOX
“Tail Risk About 5x Wores Than You May Think“ Welton, 2010
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
Empirische Studie auf S&P 500
Ein Multiple von 5,3x im Vgl zu den Vorgaben der Normalverteilung.
MYTHOS A | RENDITEN SIND NORMALVERTEILT
Welton Investment Corp.
20 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
Wertpapierrenditen sind normalverteilt und random. FALSCH Korrelationen zwischen Wertpapieren sind fix und konstant. FALSCH Alle Investoren streben nach Nutzenmaximierung (dh Maximierung des Einkommens, ohne andere Variablen zu berücksichtigen). FALSCH – Grundannahme der Efficient Market Hypothesis (als Grundpfeiler der MPT) erweist sich, dank Behavioural Finance, als nicht korrekt. Tatsächlich berücksichtigt das Individuum ein Portfolio an Einflussfaktoren zur Zufriedenheitsmaximierung. Alle Investoren agieren rational und risiko-avers. FALSCH – Behavioural Finance zeigt, dass die Kernaussage der Efficient Market Hypothesis (als Grundpfeiler der MPT) nicht gehalten werden kann. Ein Individuum ist kein homo-oeconomicus.
Alle Investoren haben Zugang zu den gleichen Informationen zur gleichen Zeit. FALSCH – kommt auch von EMH. Zumindest die strenge Form der Effizienzmarkthypothese kann als falsifiziert geführt werden. In realen Märkten herrscht Informations-Asymmetry, Insider Trading und simple Ungleichheit bei Informationszugängen..
Es existieren keine Steuern und Transaktionskosten. FALSCH – for obvious reasons.
Alle Investoren sind Preisnehmer, deren Transaktionen beeinflussen nicht die Preisbildung. FALSCH - In realen Märkten kommt es sehrwohl zu Preis-beeinflussungen bei großen Transaktionen – Siehe Dark Pools.
Alle Investoren können unlimitiert zur Risk Free Rate Kredit nehmen. FALSCH – Tatsächlich hat jeder Marktteilnehmer sein Kreditlimit.
Alle Wertpapiere können in unendlich viele Einzelteile zerlegt werden. FALSCH – Tatsächlich gibt es Mindesthandels-Einheiten.
MYTHOS B | DIVERSIFIKATION VIA MPT EINSATZ
21
LITERATURE BOX
“Is Portfolio Theory Harming Your Portfolio?“ Vincent, 2011
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
Benchmakr Emerging Market
VaR bezieht nicht Liquiditätsunterschiede zwischen Wertpapieren mit ein.
VaR basiert auf der Normalverteilung. Unterschätzt dadurch Auftreten von Fat Tails, überhöhten Spitzen (Leptokurtosis) und auch von Schiefen (Skewness) im Vergleich zum indealisierten theoretischen Verlauf der Normalverteilungskurve.
Nicht nur für das VaR Konzept gültig, sondern grundsätzlicher Natur ist der Einwand bzgl der prinzipiellen Schwierigkeit des Rückschlusses von Vergangenheitsdaten in die Zukunft.
Verlust hinter dem VaR Level findet keine Beachtung. Kann zu falschen Anlageentscheidungen führen.
David Einhorn (HF Manager, Greenlight Cap)
“VaR is like an Airbag that works all the time, except when you have a car accident.”
Nassim Taleb
“VaR ignores 2500 years of experience in favor of untested models built by non-traders. It claims to estimate the risk of rare events, which is impossible. As such it gave false confidence.“
MYTHOS C | RISK MANAGEMENT MITTELS VaR
22 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
Joe Nocera (NYT) “VaR was very useful to risk experts, but nevertheless exacerbated the crisis by giving false security to bank executives and regulators. It is easy to misunderstand and dangerous when being misunderstood.”
Benchmakr Emerging Market
MYTHOS C | RISK MANAGEMENT MITTELS VaR
23 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
MYTHOS D | DIVERSIFIKATION DURCH DEVELOPED/EMERGING MARKETS EINTEILUNG
24
LITERATURE BOX
”Seeking Diversification Through Emerging Markets “, MSCI, 2009.
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
MYTHOS D | DIVERSIFIKATION DURCH DEVELOPED/EMERGING MARKETS EINTEILUNG
25 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
MYTHOS D | DIVERSIFIKATION DURCH DEVELOPED/EMERGING MARKETS EINTEILUNG
26 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
Source: ‘ Popular Delusions’
SocGen Oct2011
MYTHOS E | HIGHER RISK = HIGHER RETURN
27 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
28 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
ANTIZIPIEREN VON PHASENWECHSELN IN WIRTSCHAFTS-ZYKLUS FUNKTIONIERT SEIT JAHRZEHNTEN NICHT.
TROTZDEM SIND MARKET-TIMING STRATEGIEN WIE
TAA // SEKTOR-ROTATION // LÄNDER-ROTATION
WEITERHIN FIXER BESTANDTEIL IN VERTRIEBSKANÄLEN.
MYTHOS F | TIMING VON WIRTSCHAFTSZYKLEN
29 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION MYTHEN DEKONSTRUKTION
MYTHOS F | TIMING VON WIRTSCHAFTSZYKLEN
30 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
MARKET TIMING IN ZEITEN SEKTORALER INDIFFERENZ IST NICHT MÖGLICH.
MYTHEN DEKONSTRUKTION
MYTHOS F | TIMING VON WIRTSCHAFTSZYKLEN
31 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
Beispiel. “The Fortune Sellers” William Sherden (1998) Sherden untersuchte die Analyse- und Vorhersagegenauigkeit von Ökonomen punkto Umkehrpunkten in Wirtschaftszyklen zwischen 1970 und 1995. Untersuchungsergebnisse: Ökonomen können Umkehrpunkte im Wirtschaftszyklus nicht
vorhersagen. Von den 48 Vorhersagen ware 46 falsch.
Die Vorhersagequalität entspricht jener von Ratespielen.
Weder einzelne Personen, noch ökonomische Theorien produzierten eine konstante Akkuratesse.
Der Einsatz von komplexeren Methoden erwirkt keine Verbesserung.
Consensus Forecasts bieten keine Verbesserung.
MYTHEN DEKONSTRUKTION
MYTHOS F | TIMING VON WIRTSCHAFTSZYKLEN
32
Source: Behavioural Investing (2007, James Montier)
MYTHEN DEKONSTRUKTION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
MYTHOS F | TIMING VON WIRTSCHAFTSZYKLEN
33
Michael McCracken,“How Accurate are forecasts in a recession”, Federal Reserve Bank of St Louis, 2009 He provided further evidence on the failure of economic forecasts to get it right when it is most important. Using as his database the Survey of Professional Forecasters (SPF), he reviewed 26y of quarterly, one-year-ahead mean SPF forecasts from Q3/1981 until Q3/2007. He found that forecaster errors were 4x larger when the economy was in recession than when it was not.
MYTHEN DEKONSTRUKTION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
MYTHOS F | TIMING VON WIRTSCHAFTSZYKLEN
34 MYTHEN DEKONSTRUKTION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
35 ERGEBNIS CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
“Morningstar Advisor“ Larry Swedroe, 2012
70% der TAA Fonds underperformten Benchmark in einer für Market Timer idealen Marktphase.
PUBLIKUMSFONDS (GENERATION 1 & 2)
DINOSAURIER EINER LÄNGST VERGANGENEN ZEIT
MAC | KRISENERKENNTNISSE 36 ALTERNATIVE
PORTFOLIOMANAGEMENT
SOURCE
Schäfer suchen Herde.
ERGEBNIS
37 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
PUBLIKUMSFONDS (GENERATION 1 & 2)
DINOSAURIER EINER LÄNGST VERGANGENEN ZEIT
ERGEBNIS
Mark Carhart, Jennifer Carpenter, “Mutual Fund Survivorship,” Review of Fin. Studies, 2002 Analyzed the performance of 2071 equity funds for the period 1962-1995. They found that the average actively managed mutual fund underperformed its appropriate passive benchmark on a pretax basis by
about 1.8% per annum.
Mark Carhard, “On Persistence in Mutual Fund Performance,” Journal of Finance, March 1997 Carhard Conclusions:
There was no persistence in performance beyond what would be randomly expected – the past performance of active managers is a poor predictor of their future performance. Expenses both reduce returns on a one-for-one basis and explain much of the persistent long-term under-performance of mutual funds Turnover reduces pretax returns by almost 1% of the value of trade
MAC | KRISENERKENNTNISSE 38 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
Morningstar “FundInvestor”, Nov2009 About its 5 star funds The 2004 class of 5* domestic funds had a five-
year rating of just 3.2, just slightly above average. And, as we have seen. The average fund has underperformed its risk adjusted benchmark by close to 2%.
The 2005 group of 5* funds had a 3y rating of just 3.1
The 2006 group had a 3y rating of just 2.9
Christopher Philips, Francis Kinnery, “Mutual Fund Ratings and Future Performance”, Vanguard Institute, Feb10 They examined the excess returns over the 3y period following a given rating. They chose the 3y rating period because Morningstar requires at least 3y of performance data to generate a rating and investment committees typically use a 3y window to evaluate the perf of their managers. Period covered was June 30, 1992 through August 31, 2009. Their summary: 39% of funds with 5* ratings outperformed their style
benchmarks for the 36 months following the rating, while 46% of 1* funds did.
Most of the star-rating groups produced negative excess returns in the succeeding 3y. Even worse, the 4* and 5* figures were more negative than those of lower-rated groups.
Higher ratings in no way ensure that an investor would increase his or her odds of outperforming a style benchmark in subsequent years.
MAC | KRISENERKENNTNISSE 39 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
Morningstar “FundInvestor”, November 2009 About its 5 star funds The 2004 class of 5* domestic funds had a five-year rating
of just 3.2, just slightly above average. And, as we have seen. The average fund has underperformed its risk adjusted benchmark by close to 2%.
The 2005 group of 5* funds had a 3y rating of just 3.1 The 2006 group had a 3y rating of just 2.9
MAC | KRISENERKENNTNISSE 40
SOURCE
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
Morningstar “FundInvestor”, November 2009 About its 5 star funds The 2004 class of 5* domestic funds had a five-year rating
of just 3.2, just slightly above average. And, as we have seen. The average fund has underperformed its risk adjusted benchmark by close to 2%.
The 2005 group of 5* funds had a 3y rating of just 3.1 The 2006 group had a 3y rating of just 2.9
MAC | KRISENERKENNTNISSE 41
SOURCE
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
Marlena Lee, “Is there skill among active bond managers?”, December 2009 Lee studied the performance of 2353 bond funds over the period 1991-2008, which included investment grade, high-yield and gov bond funds. Her findings:
Actively managed bond funds underperformed by an amount roughly equal to fees Expense ratios were a good predictor of performance
Good past performance did not predict good future performance. There was no evidence of positive after-cost expected alphas, even n the top percentile of funds
Underperformance of loser funds persisted for several years. Most of the persistence in loser returns could be attributed to fees.
Collectively, investors in active bond funds lose about 90 bps per year.
SWENSEN stimmt zu
MAC | KRISENERKENNTNISSE 42 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
MAC | KRISENERKENNTNISSE 43
Abstract: In this paper we examine how the relationship between mutual fund benchmark returns and subsequent net annual flows differs in up and down markets. Using a data set comprised of actively managed, retail, no-load, no-redemption fee mutual funds, we find net flows are significantly lower for funds that outperform their benchmark in down markets as compared to similar outperformance in up markets. We also find that that funds that underperform their benchmark index in down markets have significantly less net flows than similarly underperforming funds do in up markets. [...]
In down markets the incentive for active mutual fund managers is to closet index as the benefits of outperforming the benchmark in terms of net flows are low and the costs of underperforming the benchmark in terms of net flows are high. Conversely, active management makes more sense in up markets as the
benefits of outperforming the benchmark in terms of net flows are large and the costs of underperforming the benchmark in terms of net flows are relatively low. SOURCE
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
MAC | KRISENERKENNTNISSE 44
How to pick outperforming active mutual funds? WSJ SOURCE #1 Start with fees —active funds with the lowest expense ratios have the lowest hurdle to clear to outperform an index. The median actively managed U.S. stock fund charges 1.16% annually, or $116 per $10,000 invested, according to Morningstar. #2 Next, investors should look for managers who are actually trying to beat their benchmark indexes. Most mutual fund managers don't, says Yakov Amihud, a finance professor at New York University's Stern School of Business. Instead, they build portfolios that nearly mimic common benchmarks, possibly because they are afraid of losing their jobs if they trail their peers, he says. To screen out such "closet indexers," Prof. Amihud uses a statistical measure called "R-squared" to observe how much of active fund managers' returns can
be explained simply by the index. A fund with an R-squared of 100% matches an index exactly, while one with an R-squared of 50% has returns that are only half explained by the index. Actively managed funds should have a low R-squared, because portfolio managers are supposedly paid to make index-beating bets. But a paper co-
written by Prof. Amihud, expected to be published this year, finds that the median fund has an R-squared of 93%. "The great majority of funds are closet indexers," he says. "They tell you they are active funds and take
your money but do something close to the index."
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
MAC | KRISENERKENNTNISSE 45
Intro zu „“Active Share“ Wie weit weicht ein Publikumsfonds von Index Allocation ab?
Ergebnisse # Zwischen 1980 und 2003 outperformten Publikumsfonds (US Aktien) mit einem Active Share größer 90% ihre Benchmarks um 1,13% outperformten. # Fonds mit Active Share kleiner 60% underperformten um 1,42%. # Fonds mit konzentrierteren Portfolios tendieren zu höherer Active Share. # Fonds mit AuM größer USD 1 bln tendiereen zu niedrigerer Active Share. # Active Share Kritik Larry Swedroe: "Unfortunately, there is no real evidence that active share is a predictor of returns."
SOURCE
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION ERGEBNIS
46 ERGEBNIS CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
PROZYKLIZITÄT TIEF VERANKERT.
DIE 3. GENERATION BRICHT DAMIT.
MAC | KRISENERKENNTNISSE 47 ERGEBNIS CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
48 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
DIVERSIFIKATION NEU DENKEN
DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
SYSTEMTHEORIE
MAC | KRISENERKENNTNISSE 49 DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
Market Risk Equity Risk Property Risk Interest Rate Risk
Credit Risk Default/Downgrade
Risk Spread Risk Reinsurer Credit Risk
Liability Risk Catastrophe Risk Longevity Risk Business Risk
Volume Risk Expense Risk Pricing Risk Operational Risk
Liquidity Risk Counterparty Risk Structural Risk
DIVERSIFIKATION VON RISIKOFAKTOREN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 50 DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
MAC | KRISENERKENNTNISSE 51 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
DIVERSIFIKATION VON RISIKOFAKTOREN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 52
RISIKOFAKTOR DEFINITION
"Factors are the smallest systematic (or nonidiosyncratic) units that influence investment return and risk characteristics.
They include such elements as
inflation, GDP growth, currency, and convexity of returns,“
(CFA Institute Publication)
Eugene Podkaminer of Callan Associates. "A factor-based investment approach enables the investor theoretically to remix the factors into portfolios that are better diversified and more efficient than traditional portfolios," he says in a paper published by the CFA Institute.
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
MAC | KRISENERKENNTNISSE 53
Eugene Podkaminer of Callan Associates. "A factor-based investment approach enables the investor theoretically to remix the factors into portfolios that are better diversified and more efficient than traditional portfolios," he says in a paper published by the CFA Institute.
Analogie Asset Klasse = Molekül Risikofaktor = Atome
Level II Level III
Atom (griechisch ἄτομος, „das Unteilbare“; 450 v. Chr. Demokrit)
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
MAC | KRISENERKENNTNISSE 54
Erste Konzepte zur Diversifikation von Risikofaktoren reichen rund 40 Jahre zurück (Ross, 1976).
Weshalb der langsame Schwenk?
3 Gründe:
1) Die 80er und 90er waren unüblich generös zu Investoren in konventionellen Assets (Jones, 2011).
2) Durch die Risiko-Faktoren Diversifikation ergeben sich non-triviale analystische Problemstellungen in der Portfoliokonstruktion.
3) Kommunikationsanforderungen an Manager, seine Allokationsentscheidung dem Allokator mit minimalem Finanzjargon zu vermitteln, sind hoch.
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
Andrew Lo, Professor am MIT Sloan School of Management, gab 2004 mit seinem Paper “The Adaptive Markets Hypothesis: Market Efficiency from an Evolutionary Perspective” eine klare Antwort. Um sie mit seinen Worten zu formulieren: "The old model is not wrong, it's just incomplete." Lo vervollständigt den EMH Teil, und führt ein realistisches, evolutionsbasierendes Menschenbild als Grundannahme für Marktteilnehmer ein. Er nennt sie die „Adaptive Market Hypothesis“ (AMH). Die ersten Gehversuche auf diesem Gebiet wurden lange vor Lo von Josef Schumpeter und Gary Becker gewagt, doch Lo´s Kombination aus
Neurowissenschaft, Evolution und Finanzökonometrie ist originell und hat weitreichende Konsequenzen für das Portfolio Management.
ADAPTIVE MARKET HYPOTHESIS
MAC | KRISENERKENNTNISSE 55
LITERATURE BOX
“The Adaptive Market Hypothesis: Market Efficiency from an Evolutionary Perspective“ Lo, 2004
DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
3GEN BAUSTEINE
Efficient Market
Hypothesis
Adaptive Market
Hypothesis
Rational Expectations Adaptive Expectations
Optimizing Behaviour Satisficing Behaviour
No Free Lunch No Free Lunchplans
Risk/Reward Relation Fear/Greed vs Logic
Static Linear Models Dynamic Nonlinear Models
Homogeneous Agents Heterogeneous Agents
Mathematical Rigor Biological Rigor
Empirical Rejections Empirical Confirmations
EMH/AMH VERGLEICH
Traditional Framework New Framework
Long-only constraint Long/short strategies
Diversify across stocks and
bonds
Diversify across more asset classes
and strategies
Market-cap-weighted indexes Passive transparent indexes
Manage risk via asset
allocation
Manage risk via active volatility
scaling algorithms
Alpha vs market beta Alphas = multiple betas
Markets are efficient Markets are adaptive
Equities in the long run
„In the long run we´re all dead“, but
make sure the short run doesn´t kill
you first
AMH RISK MANAGEMENT
ADAPTIVE MARKET HYPOTHESIS
MAC | KRISENERKENNTNISSE 56 DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
3GEN BAUSTEINE
STATE PREFERENCE MODELL
MAC | KRISENERKENNTNISSE 57
LITERATURE BOX
“Investor and Markets: Portfolio Choices, Asset Prices and Investment Advice“ Sharpe, 2007
DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
3GEN BAUSTEINE
STATE PREFERENCE MODELL
MAC | KRISENERKENNTNISSE 58
LITERATURE BOX
“Stating A Preference“ Financial Advisor Magazine, Sharpe Interview, 2007
DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
3GEN BAUSTEINE
59
WHO IS THIS MAN?
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
3GEN BAUSTEINE
60
IT´S ALL ABOUT HAVING SKIN IN THE GAME
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
3GEN BAUSTEINE
61 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
3GEN BAUSTEINE
62
WHERE´S YOUR SKIN IN THE GAME?
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
3GEN BAUSTEINE
UMSETZUNGSFORMEN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 63
LITERATURE BOX
“Long Term Investors And Their Asset Allocation“ IMF, 2011
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
MAC | KRISENERKENNTNISSE 64 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
UMSETZUNGSFORMEN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 65 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
UMSETZUNGSFORMEN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 66
SIMPLE BENCHMARKS
Premia ETF Produkte
Equity Risk Premium SPY – BIL SPY = SPDR S&P 500 ETF BIL = SPDR1-3 Month T-Bill ETF
Bond Premium LQD US – BIL LQD = iShares USD Invest Grade Corp Bond BIL = SPDR1-3 Month T-Bill ETF
EM Equities Premium EEM US – DM Equity ETF EEM = iShares MSCI Emerging Markets ETF DM = MSCI Developed Markets Index ETF
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
UMSETZUNGSFORMEN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 67 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
MAC | KRISENERKENNTNISSE 68 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
UMSETZUNGSFORMEN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 69 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
UMSETZUNGSFORMEN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 70
SOURCE
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
UMSETZUNGSFORMEN
71 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
Dominante Merkmale der 3. Generation
Asset Allokation gemäß
Risikofaktoren-Diversifikation
„Echte“ aktive Manager be-kommen größere Freiheiten
Alternative Assets erweitert um catastrophe bonds, carbon credits, intellectual property rights & longevity swaps
SAA & TAA Unterscheidung ver-liert an Bedeutung – siehe DSAA
Emanzipation von MPT-Familie
Sophistizierte Allokatoren (zB Norwegens SWF) strukturieren Portfolios nach 3. Generation
1. Generation 2. Generation 3. Generation
1950 - 2000 Traditionelles Beta und langer Anlagehorizont
2000 – 2010 Multi-Asset-Diversifikation
und Globalisierung der Allokation
2010 – Dynamisierung der Multi-Asset-Allokation und Diversifikation
nach Risikofaktoren
Dominante Merkmale der 1. Generation
Quantitative Optimierung
durch Mean-Variance
Überthema Diversifikation – Publikumsfonds gewinnen an Popularität
Diversifikation durch traditionelle Assetklassen – Aktien, Anleihen, Immobilien, Cash
Ein-Faktoren und Ein-Perioden-Modelle
Home Bias
Dominante Merkmale der 2. Generation
Quantitative Optimierung
durch Mean-Variance und Minimum-Variance (für Aktien-Exposure)
Diversifikation durch traditionelle und alternative Assetklassen (leverage- sensitiv: HF, PE, Infrastruktur)
Mehr-Faktoren und Mehr-Perioden-Modelle
SAA & TAA Unterscheidung
Aktives Management – Asserklassen überwiegend von Spezialisten gemanaged
DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
MAC | KRISENERKENNTNISSE 72
Bausteine der 3. Generation Risikofaktoren und Risikoprämien-Diversifikation, anstatt
Konstruktion via Assetklassen
Risk Management als multi-dimensionaler Prozess, um Anti-Zyklizität herzustellen (keywords: Prozessregeln, Interessenskongruenz („skin-in-the-game“), Kulturarbeit)
Kombination aus Endowment Model (Fokus auf langfristige Risikoprämien) und Macro Hedge Funds (Fokus auf Tail Risk Management)
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
UNSERE 3GEN LEITLINIEN
MAC | KRISENERKENNTNISSE 73
DIVERSIFIZIERE RISIKOFAKTOREN
NUTZE ILLIQUIDITÄT
VERWENDE SZENARIEN
VERWENDE ETF ALS CORE
VERWENDE MAC
SAA & PRODUKT SELEKTION
PROAKTIVES TAIL RISK MANAGEMENT
VERWENDE ALTERNATIVES ALS
CORE
PRAKTIZIERE REBALANCING
ÄNDERE SAA NUR WENN SICH RISIKO
FAKTOREN ÄNDERN
ALTERNATIVE PORTFOLIOMANAGEMENT DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
74 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
APPENDIX PANTHERA SOLUTIONS ANSATZ
DIVERSIFIKATION DER DRITTEN GENERATION
LONG-TERM STRUCTURAL CHANGES
Long-Term Structural Changes
# Master Trends Subtrends Level I Subtrends Level II
A Technologischer Wandel A.1 Beschleunigung im technologischen Fortschritt A.1.1 Schwarmintelligenz: Neue soziale Organisationsformen
A.1.2 Weltweit steigende Durchdringung an Informations- und Kommunikationstechnologien A.1.3 Web 2.0: Neue Medien erobern den Alltag A.1.4 Digitaler Lebensstil: Virtuelle Realität wird real (auch für virtuelle Business Welten) A.1.3 Transparent Society: Überwachung und Kontrolle (incl Quantifizierung des Individuums durch Self-Tracking)
A.2 Neue Basisinnovationen A.2.1 Graphene A.2.2 Bionik
A.3 Technologische Konvergenz A.3.1 Ambient Intelligence: Neue Schnittstellen und Oberflächen A.3.2 Neurowissenschaften, Kunstliche Intelligenz und Robotik A.3.3 Biologie wird zur Leitwissenschaft (see A.2.2) A.3.4 IT & Nanotechnologie als zentrale Konvergenztreiber (Impulse in Feldern wie Medizin, Energie, Materialien)
A.3.5 NBIC-Konvergenz (NBIC = Nanotech, Biotech, Infotech & Cognitive Science B Ökonomischer Wandel B.1 Wissensbasierte Ökonomie B.1.1 Bildung und Lernen als Fundament für neue, globale Wissenselite - kreative Klasse B.1.2 Innovation als zentraler Treiber und Wettbewerbsfaktor B.1.3 Fortschreitende Automatisierung (Vom Produktions- über den Service- in den Wissenssektor) B.1.4 Dynamisierung der Arbeit (orts- und zeitungebunden); flexible interaktive Arbeitsstrukturen B.2 Business Ökosysteme B.2.1 Offene Systeme und Netzwerke: Grenzen von Branchen, Märkten und Unternehmen lösen sich auf B.2.2 Neue Wertschöpfungsnetze (Kundenintegration, Coopetition) B.2.3 Business Mashups: Schnittstellen produzieren neue Märkte B.2.4 New Power Brokers C Demographischer Wandel C.1 Globales Bevölkerungswachstum C.1.1 Geburtenboom in Entwicklungsländern C.1.2 Bevölkerungsschrumpfung im Westen C.1.3 Steigender Altenquotient in Industrienationen C.1.4 Urbanisierung / Starkes Wachstum von Megacitys / Open Source City C.1.5 Entwicklung angepasster Infrastrukturlösungen C.1.6 Neue Wohn-, Lebens- und Partizipationsformen C.1.7 Anwachsende Migrationsströme C.2 Gesundheit C.2.1 Steigendes Gesundheitsbewusstsein und zunehmende Selbstverantwortung C.2.2 Health Tech - Health Style C.2.3 Neue Nahrungsmittel (Functional Food, Gen Food, Novel Food) C.2.4 Neue Konvergenzmärkte (Ernährung - Pharma - Medizin - Kosmetik)
D Ökologischer Wandel D.1 Green Energy D.1.1 Energieeffizienz-Revolution D.1.2 Dezentrale Energieversorgung D.1.3 Alternative Energiequellen D.2 Endliches Okosystem D.2.1 Wasserknappheit D.2.2 Steigende non-renewable Ressourcenknappheit D.2.3 Umweltschaeden durch wachsenden Rohstoffverbrauch E Globalisierung E.1 Steigende Interdependenz von Volkswirtschaften E.1.1 Integration von Welthandel und Finanzmarkt
E.1.2 Steigende Mobilität von Individuen und Ideen E.1.3 Oekonomische Machtbalance verschiebt sich Richtung EM E.1.4 Abbau von weltweiten Schuldenbergen und Imbalances E.1.5 Global Champions E.1.6 Wachsende Mittelschicht in Entwicklungslaendern E.2 Weltrisikogesellschaft E.2.1 Schwelende soziale/kulturelle Konflikte und gescheiterte Staaten E.2.2 Globaler Terrorismus E.2.3 Verbreitung von Massenvernichtungswaffen E.3 Globalisierter Individualismus E.3.1 Verändertes Beziehungsgeflecht: Wenige starke, viele lose Bindungen E.3.2 Vom Massenmarkt zum Mikromarkt E.3.3 Selbstversorgung und Do-it-Yourself-Ökonomie
75 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
76 ASSET ALLOCATION HISTORIE CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
AKTUALISIERUNG I Langfristige makro-ökonomische Transformationsprozesse
AKTUALISIERUNG II: Selektion der im Portfolio abzubildenden Investment Themen
AKTUALISIERUNG III: Welche globalen Risikofaktoren wirkend auf die Investment Themen
AKTUALISIERUNG IV: Welche spezifischen Risikofaktoren wirken auf Investment Themes
AKTUALISIERUNG V: Akademische Neuigkeiten in vier Anlagegruppen
AKTUALISIERUNG VI: Allokationsprämissen – Rahmengerüst für Allokationsmuster
AKTUALISIERUNG VII: Allokationsmuster – konkret ausformulierte Allokationsbudgets
MONATLICHE AKTUALISIERUNGEN IN 7 BEREICHEN
GLOBALE RISIKOFAKTOREN
FAKTORENREIHUNG
2
HIG
H I
MP
AC
T
LO
W I
MP
AC
T
HIGH LIKELYHOOD LOW LIKELYHOOD
1
2
3
4
5
6
7
8
10
9
11
12
13
14
15
China - Immobilienmarkt Korrektur
Wachstumsdelle Weltwirtschaft
Bank Run Italien
Bank Run Spanien
Fiscal Cliff USA
EUR Austritt Griechenland
Chinesisches Hard Landing
Japan fällt in Rezession zurück
EU17 Austerity Ratifikation stoppt
Rezession in UK hält an
Inflationdynamik in Industrieländern
Zerfall der Eurozone
Kein US Real Estate Market Turnaround
Israel Angriff auf Iran
EUR Austritt Deutschland
N C NEW CHANGED
3
4
1
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
ON
WO
RL
D E
CO
NO
MY
EVENT IN 6 MONTHS
77 CITYWIRE WIEN
3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
78 SAA PRÄMISSEN
STRATEGIC ASSET ALLOCATION | BUILDING BLOCKS
Allocation Building Blocks
SL1 SL2 SL3 SL4 Exposure Style
Equity Listed Equity Indirect Passive Private Equity Seed Financing Indirect Active Venture Capital Indirect Active Buyouts Indirect Active Fixed Income Governmental Bonds Indirect Passive Corporate Bonds Indirect Passive Real Assets Real Estate Residential Direct - Commercial Direct - Farmland Direct - Forrestry Direct - Natural Resources Soft Commodities (Physical) Indirect Passive Hard Commodities (Physical) Oil Gas Metals Minerals Collectibles Art Direct - Antiques Direct - Absolute Return Market Neutral Fixed Income Arbitrage Indirect Active Merger Arbitrage Indirect Active Equity Market Neutral Indirect Active Convertible Arbitrage Indirect Active Directional Global Macro Indirect Active Long/Short Equity Indirect Active Managed Futures Indirect Active Dedicated Short Bias Indirect Active FX Strategies Indirect Active Cash & Equivalents Direct -
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
79 SAA PRÄMISSEN
PRÄMISSEN ZUR STRATEGISCHEN ASSET ALLOKATION
INVESTIERE SO DIREKT AM UNDERLYING ALS MÖGLICH
INVESTIERE SO PASSIV ALS MÖGLICH
INVESTIERE IN LANGFRISTIGE, GLOBALE MAKRO-TRENDS
WENDE SAA UND PRODUKTSELEKTION AN UND …
VERMEIDE MARKET-TIMING
G20+ ALS INVESTMENTUNIVERSUM
KEINE RESTRIKTIONEN BEI ASSETKLASSEN
VERWENDE MULTI-ASSET-CONCEPT ALS GRUNDLAGE
VERWENDE ALTERNATIVES ALS CORE INVESTMENT
VERWENDE ETFs ALS CORE INVESTMENT
DIVERSIFIZIERE RISIKOFAKTOREN
VERWENDE SZENARIEN FÜR E (r)
NUTZE ILLIQUIDITÄT
PRAKTIZIERE PROAKTIVES RISK MANAGEMENT
PRAKTIZIERE REBALANCING
ÄNDERE SAA NUR WENN SICH RISIKOFAKTOREN ÄNDERN
CITYWIRE WIEN 3rd ASSET ALLOCATION GENERATION
top related