Leistungszuordnung

Performance-Attribution, auch Anlageperformance-Attribution genannt , ist eine Reihe von Techniken, mit denen Performanceanalysten erklären, warum die Wertentwicklung eines Portfolios von der Benchmark abweicht . Diese Differenz zwischen Portfoliorendite und Benchmark-Rendite wird als aktive Rendite bezeichnet . Die aktive Rendite ist der Anteil der Portfolio-Wertentwicklung, der sich aus dem aktiven Management des Portfolios ergibt .

Unterschiedliche Arten der Performanceattribution bieten unterschiedliche Möglichkeiten, die aktive Rendite zu erklären.

Die Attributionsanalyse versucht zu ermitteln, welcher der verschiedenen Faktoren, die die Portfolio-Performance beeinflussen, die Quelle der Gesamtperformance des Portfolios ist. Konkret vergleicht diese Methode die Gesamtrendite der tatsächlichen Anlagen des Managers mit der Rendite eines vorab festgelegten Benchmark-Portfolios und zerlegt die Differenz in einen Selektionseffekt und einen Allokationseffekt .

Betrachten wir ein Portfolio, dessen Benchmark aus 30 % liquiden Mitteln und 70 % Aktien besteht. Die folgende Tabelle enthält konsistente Gewichtungen und Renditen für dieses Beispiel.

Die Portfolio-Performance betrug 4,60 %, verglichen mit einer Benchmark-Rendite von 2,40 %. Somit übertraf das Portfolio die Benchmark um 220 Basispunkte . Die Aufgabe der Performance-Attribution besteht darin, die Entscheidungen des Portfoliomanagers zu erläutern, die zu diesem Mehrwert von 220 Basispunkten geführt haben.

Nach dem gängigsten Paradigma der Performanceattribution gibt es zwei verschiedene Arten von Entscheidungen, die der Portfoliomanager treffen kann, um einen Mehrwert zu erzielen:

1. Vermögensaufteilung: Der Manager könnte sich dafür entscheiden, 90 % des Vermögens in Aktien anzulegen (und nur 10 % in bar zu belassen), in der Annahme, dass Aktien eine höhere Rendite als Bargeld erzielen werden.
2. Aktienauswahl: Insbesondere im Aktiensektor kann der Manager versuchen, Wertpapiere zu halten, die eine höhere Rendite als der allgemeine Aktienindex erzielen. Im Beispiel erzielten die vom Aktienmanager ausgewählten Wertpapiere eine Gesamtrendite von 5 %, während die Benchmark-Rendite für Aktien lediglich 3 % betrug.

Die Attributionsanalyse zerlegt den Mehrwert in drei Komponenten:

• Die Vermögensallokation entspricht dem Mehrwert, der durch die Untergewichtung von liquiden Mitteln [(10 % − 30 %) × (1 % Benchmark-Rendite für liquide Mittel)] und die Übergewichtung von Aktien [(90 % − 70 %) × (3 % Benchmark-Rendite für Aktien)] erzielt wird. Der Gesamtwertzuwachs durch die Vermögensallokation betrug 0,40 %.
• Die Aktienauswahl ist der Mehrwert, der durch Entscheidungen innerhalb jedes Sektors des Portfolios entsteht. In diesem Fall trug die überlegene Aktienauswahl im Aktiensektor 1,40 % zur Rendite des Portfolios bei [(5 % − 3 %) × 70 %].
• Die Interaktion erfasst den Mehrwert, der nicht allein auf die Vermögensallokation und die Aktienauswahl zurückzuführen ist. Sie ist positiv, wenn eine Outperformance mit einer Übergewichtung einhergeht und wenn eine Underperformance mit einer Untergewichtung einhergeht. In diesem speziellen Fall ergab sich ein Mehrwert von 0,40 % aus der Kombination, dass das Portfolio übergewichtet war und der Aktiensektor zudem seine Benchmark übertraf [(90 % − 70 %) × (5 % Portfoliorendite für Aktien − 3 % Benchmarkrendite für Aktien)].

Die drei Attributionsfaktoren (Vermögensaufteilung, Aktienauswahl und Interaktion) ergeben in ihrer Summe exakt die aktive Rendite, ohne dass Korrekturfaktoren erforderlich sind .

Einige andere Versionen der Entscheidungsanalyse lassen den Interaktionseffekt außer Acht. Im Gegensatz zur Bestimmung des Beitrags unkontrollierbarer Marktfaktoren zur aktiven Rendite zielt die hier beschriebene Analyse darauf ab, den Einfluss jeder (Art von) kontrollierbaren Entscheidung auf die aktive Rendite zu bewerten, wobei „Interaktion“ keine klar definierte kontrollierbare Entscheidung darstellt.

Bei der Zuordnung von Entscheidungen muss auch der kombinierte Effekt mehrerer Perioden berücksichtigt werden, über die sich die Gewichtungen ändern und die Renditen sich aufsummieren.

Darüber hinaus müssen in der Regel strukturiertere Investitionsprozesse berücksichtigt werden, damit die Analyse für die tatsächliche Fondskonstruktion relevant ist.

Solche ausgefeilten Investitionsprozesse könnten auch solche umfassen, die Sektoren innerhalb von Anlageklassen und/oder Branchen innerhalb von Sektoren verschachteln, was die Bewertung der Auswirkungen der Festlegung der relativen Gewichtung dieser verschachtelten Komponenten innerhalb der jeweiligen Anlageklassen erfordert.

Dazu gehören beispielsweise Analysen der Auswirkungen von Länder- und/oder Währungsentscheidungen im Kontext der unterschiedlichen risikofreien Zinssätze verschiedener Währungen oder der Entscheidungen zur Festlegung von Fonds- oder Bucket-Werten für kontinuierliche Eigenschaften wie Kapitalisierung oder Duration.

Darüber hinaus ermöglichen fortschrittliche Systeme den Entscheidungsprozess innerhalb von Anlageklassen, wie beispielsweise nach einer Vermögensallokation, wenn Kapitalisierungsentscheidungen nur für die Aktienanlagen, Duration-Entscheidungen aber nur für die festverzinslichen Anlagen getroffen werden.

Die robustesten Attributionsmodelle berücksichtigen all diese Aspekte der Entscheidungsattribution präzise und ohne Residuen.

Darüber hinaus erfordert die moderne Portfoliotheorie , dass jede Renditeanalyse mit einer Risikoanalyse verknüpft wird, da sonst gute Performanceergebnisse ihren Zusammenhang mit einem deutlich erhöhten Risiko verschleiern können. Daher muss ein praktikables Performance-Attributionssystem stets parallel zu einer präzise abgestimmten Risikoanalyse interpretiert werden.

Ein gültiger Benchmark weist eine Reihe von Merkmalen auf . Nachfolgend eine Liste dieser Eigenschaften. ^{[ 1 ]}

• Eindeutig
• Investierbar
• Messbar
• Geeignet
• Spiegelt die aktuellen Anlagemeinungen wider
• im Voraus festgelegt
• Im Besitz

Peter Dietz etablierte 1966 mit seinem Artikel „Pensionsfonds: Messung der Anlageperformance“ die zeitgewichtete Rendite als wichtigstes Maß für die Performance von Fonds. ^{[ 2 ]}

Die Studie des Bank Administration Institute aus dem Jahr 1968 mit dem Titel „ Measuring the Investment Performance of Pension Funds for the Purpose of Inter-Fund Comparison“ schlug gängige Methoden zum Vergleich der Performance von Pensionsfonds vor, um die Fähigkeiten ihrer jeweiligen Manager zu differenzieren. Sie empfahlen Folgendes:

• Die Renditeberechnung sollte auf dem Marktwert und nicht auf den Kosten basieren.
• Es sollten die Gesamtrenditen verwendet werden.
• Renditen sollten zeitgewichtet werden.
• Die Leistungsmessung sollte sowohl Rendite als auch Risiko berücksichtigen.
• Fonds sollten nach ihren Anlagezielen klassifiziert werden.

Der Bericht empfahl außerdem, Portfolios mit den Renditen verschiedener Sektoren zu vergleichen. ^{[ 3 ]}

Eugene Fama schlug 1972 in seinem Werk „ Components of Investment Performance“ vor, die beobachteten Renditen in Renditen aus „Selektivität“ (der Fähigkeit von Managern, die besten Wertpapiere unter Berücksichtigung eines bestimmten Risikoniveaus auszuwählen) und „Timing“ (der Fähigkeit, allgemeine Marktpreisbewegungen vorherzusagen) zu zerlegen. Der „Timing“-Effekt bzw. der Einfluss der Marktrendite war das erste Beispiel für einen Faktor, der bei der Performance-Attribution verwendet wurde. ^{[ 4 ]}

Die auf Portfoliobeständen basierende Renditeattribution wurde nach den 1970er Jahren als eine Gruppe von Attributionsmethoden entwickelt; diese Attributionsmethoden benötigten Portfoliobestandsdaten, um die Performanceattribution durchzuführen. ^{[ 5 ]}

1972 veröffentlichte eine Arbeitsgruppe der britischen Society of Investment Analysts die Studie „The Measurement of Portfolio Performance for Pension Funds“ . Darin wurde die Idee eingeführt, dass die Performance aktiver Anlagen durch den Vergleich der Renditen verschiedener fiktiver Portfolios analysiert werden kann. Insbesondere lässt sich durch die Untersuchung der Performance eines Portfolios, das jeden Sektor mit der entsprechenden aktiven Gewichtung hält und gleichzeitig innerhalb jedes Sektors eine passive Rendite erzielt, der durch Entscheidungen zur Vermögensallokation generierte Mehrwert exakt messen. Die Studie geht davon aus, dass die Performance eines Fonds von der Auswahl der Anlageklassen (heute als Vermögensallokation bezeichnet ) und der Auswahl der Wertpapiere innerhalb einer Anlageklasse abhängt. ^{[ 6 ]}

1985 und 1986 führten Brinson und Fachler (1985) sowie Brinson, Hood und Beebower (1986) die Brinson-Modelle als Grundlage für die Performance-Attribution von Anlageportfolios ein . ^{[ 7 ]} Diese Modelle unterteilen die Renditen aus aktivem Management in Wertpapierauswahl – Rendite durch Auswahl anderer Wertpapiere als der Benchmark – und Asset-Allokation – Rendite durch abweichende Gewichtung der Anlageklassen im Portfolio. ^{[ 8 ]} Die Brinson-Fachler-Methodik bildet die Basis vieler öffentlicher Performance-Attributionsanalysen. Morningstar beispielsweise veröffentlicht ein Whitepaper ^{[ 9 ]} zur Anwendung der Brinson-Fachler-Methodik. Morningstar ist bekannt für seine Analysen von Long-Only-Investmentfonds, die Brinson-Fachler-Analyse ist aber auch auf Hedgefonds anwendbar. ^{[ 10 ]}

Die Performance-Attribution nach dem Brinson-Modell kann als „arithmetische Attribution“ bezeichnet werden, da sie die Differenz zwischen der Portfoliorendite und der Benchmark-Rendite beschreibt. Beträgt die Portfoliorendite beispielsweise 21 % und die Benchmark-Rendite 10 %, so erklärt die arithmetische Attribution 11 % des Mehrwerts. ^{[ 11 ]} Die arithmetische Attribution stößt jedoch bei der Performance-Attribution über mehrere Perioden an ihre Grenzen, da die Summe der Renditedifferenzen zwischen einem Portfolio und einer Benchmark nicht der Differenz ihrer kumulierten Renditen entspricht, obwohl sich Benchmark- und Portfoliorenditen über mehrere Perioden kumulieren. ^{[ 12 ]} Bacon (2002) schlug als Lösung für dieses Problem die geometrische Überrendite im Rahmen einer geometrischen Attribution vor und argumentierte, dass geometrische Attributionen vorzuziehen seien, da sie kumuliert, währungsübergreifend konvertierbar und proportional (zwischen verschiedenen Anlagebasen von Periode zu Periode) sind. ^{[ 13 ]}

In Europa und Großbritannien ist ein anderer Ansatz (die sogenannte geometrische Attribution) weit verbreitet. Betrug die Portfoliorendite 21 % und die Benchmark-Rendite 10 %, würde die geometrische Attribution eine aktive Rendite von 10 % erklären. Die Begründung hierfür ist, dass 10 % aktive Rendite, multipliziert mit 10 % Benchmark-Performance, eine Gesamtrendite des Portfolios von 21 % ergeben. Ein Vorteil der geometrischen Attribution ist die konsistente Umrechnung der Ergebnisse zwischen verschiedenen Währungen. Dies erklärt vermutlich die Popularität geometrischer Ansätze in Europa. Ein weiterer Grund für die Verwendung der geometrischen Attribution ist ihre theoretische Fundiertheit sowohl für Ein- als auch für Mehrperiodenanalysen. Die arithmetische Attribution erfordert hingegen eine zusätzliche Glättung, um sie auf Mehrperiodenanalysen anwenden zu können. ^{[ 9 ]}

Nach den 1970er Jahren wurden auch rendite- bzw. faktorbasierte Attributionsmethoden entwickelt. Diese Methoden benötigen Zeitreihenrenditedaten eines Portfolios und gegebenenfalls auch Zeitreihenrenditedaten der darin enthaltenen Wertpapiere sowie von Portfolios erklärender Faktoren, um die Performance-Attribution durchzuführen. Sie benötigen keine Bestandsdaten, sind relativ einfach anzuwenden und können andere Attributionsmethoden ergänzen. Allerdings setzen sie eine angemessene Definition der Faktoren voraus. ^{[ 14 ]}

Von 1988 bis 1992 schlug William F. Sharpe vor, mithilfe eines 12-Faktoren-Modells, das auch die Marktrendite berücksichtigte, die passive Rendite eines Portfolios zu bestimmen, das dem Anlagestil eines bestimmten aktiven Managers entsprach. Anschließend sollte die Differenz zwischen dieser passiven Rendite und der tatsächlichen Rendite des Portfolios des aktiven Managers dessen Selektionsfähigkeit ermitteln. Diese passiven Portfolios bildeten die Grundlage für spätere Stil-Benchmarks. ^{[ 15 ]}

1993 schlugen Eugene Fama und Kenneth French das Fama-French-Drei-Faktoren-Modell vor , das aus der Marktrendite und Faktoren in Bezug auf Größe und Wert besteht. ^{[ 16 ]}

1997 schlug Mark Carhart vor, den Momentum-Faktor in das Fama-French-Drei-Faktoren-Modell im Carhart-Vier-Faktoren-Modell einzuführen . ^{[ 17 ]}

Methoden zur Performance-Attribution von Rentenportfolios entwickelten sich als Variationen von bestands- und renditebasierten Methoden, da deren Weiterentwicklung von Aktienportfolios bestimmt war und sich im Allgemeinen nicht für Rentenportfolios eignete . 1977 ersetzten Wagner und Tito die Marktrendite in der Fama-Renditezerlegung durch das Zinsänderungsrisiko . Darüber hinaus wurde die Kategorie der Selektions-Attribution um die Kategorien Carry-, Zinsstrukturkurven- und Spread-Attribution erweitert. ^{[ 18 ]}

Methoden zur Performance-Attribution von Währungen wurden als Ergänzung zu den auf Beständen basierenden Methoden zur Performance-Attribution in Multiwährungsportfolios entwickelt. 1991 führte Gregory Allen geometrische Renditen und neutralisierte Portfolios als Instrumente zur Performance-Attribution in einem Multiwährungskontext ein. Allen nahm das Portfolio eines Managers und erstellte neutralisierte Portfolios, in denen die Renditeeffekte einer bestimmten Klasse aktiver Entscheidungen herausgerechnet wurden. Anschließend ermittelte er die Differenz zwischen dem Portfolio des Managers und diesen neutralisierten Portfolios zur Performance-Attribution. Allens Verwendung geometrischer Renditen ermöglichte es zudem, nicht-währungsbezogene Renditeattributionen zwischen Währungen umzurechnen und zu einer Gesamtportfolio-Attribution zu summieren. ^{[ 19 ]} Zwischen 1992 und 1994 integrierten Ernest Ankrim und Chris Hensel die Forward-Prämie und die Währungsüberraschung in die Brinson-Modelle, um die Berücksichtigung unterschiedlicher Zinssätze bei Währungsentscheidungen in der Performance-Attribution zu ermöglichen. ^{[ 20 ]} Denis Karnosky und Brian Singer zeigten 1994, dass die Verwaltung von Portfolios mit mehreren Währungen suboptimal ist, wenn die Währung nicht unabhängig von Allokations- und Selektionseffekten verwaltet wird. ^{[ 21 ]}

Eine Einschränkung der Portfolio-Attribution liegt in der Abhängigkeit von einer vorgegebenen Benchmark. Die gewählte Benchmark ist möglicherweise nicht mehr angemessen oder kann sich im Laufe der Zeit ändern („ Style Drift “). ^{[ 9 ]} Es ist schwierig, aussagekräftige Vergleiche zwischen Fonds mit unterschiedlichen Benchmarks anzustellen. Befürworter des adaptiven Benchmarking argumentieren, dass sie durch das Verständnis der Portfolioeigenschaften zu jedem Zeitpunkt Überrenditen besser dem Können des Managements zuordnen können. ^{[ 22 ]}

Die risikobasierte Performance-Attribution zerlegt die Performance eines Portfolios anhand verschiedener Risikofaktoren oder Risikopositionen (siehe Faktorenanalyse ). Bei komplexen oder dynamischen Portfolios kann die risikobasierte Gewinnattribution Vorteile gegenüber Methoden bieten, die sich ausschließlich auf die realisierte Performance stützen. Dies trifft möglicherweise auf einige Hedgefonds -Strategien zu . ^{[ 23 ]}

Die risikobasierte Gewinnzuordnung sollte nicht mit der Risikozuordnung verwechselt werden, bei der das Gesamtrisiko eines Portfolios in kleinere Einheiten zerlegt wird. ^{[ 24 ]}

• Überblick über die Finanzwirtschaft § Portfoliotheorie und § Leistungsmessung
• Investmentmanagement
• Portfolio (Finanzen)
• Fama-French-Drei-Faktoren-Modell
• Modifizierte Dietz-Methode
• Zuordnung von festverzinslichen Wertpapieren
• Finanzrisikomanagement § Investitionsmanagement

• Society of Investment Analysts, „The Measurement of Portfolio Performance for Pension Funds“, 1972, überarbeitet 1974, verfügbar in der National Library of Australia, Signatur p 332.6725 S678-2
• Bacon, Carl, Praktische Portfolio-Performance-Messung und -Attribution, 2. Auflage, Wiley 2008, ISBN 978-0-470-05928-9
• Brinson, Gary P. , und Nimrod Fachler, „Measuring Non-US Equity Portfolio Performance“, Journal of Portfolio Management, Frühjahr 1985, S. 73-76.
• Brinson, Gary P. , Randolph Hood und Gilbert Beebower, „Determinanten der Portfolio-Performance“, Financial Analysts Journal, 1986, Bd. 42, Nr. 4 (Juli–August), S. 39–44.
• Bacon, Carl, „Überrenditen – Arithmetisch oder geometrisch?“, Journal of Performance Measurement, Frühjahr 2002, S. 23-31.
• Cariño, David, „Kombination von Attributionseffekten im Zeitverlauf“, Journal of Performance Measurement, Sommer 1999, S. 5-14.
• Laker, Damien, „Was ist dieses Ding namens Interaktion?“ Journal of Performance Measurement, Herbst 2000, S. 43-57.
• Laker, Damien, „Arithmetische Performance-Attribution“ (Kapitel) in Bacon, Carl, Erweiterte Portfolio-Attributionsanalyse: Neue Ansätze für Rendite und Risiko London: Risk Books, 2007.
• Spaulding, David, Investment Performance Attribution: A Guide to What it is, How to Calculate it, and How to Use it, New York: McGraw-Hill, 2003.
• Attributionsformeln von Riordan Consulting