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Bärenbulle

Faktor-Renditeerwartungen - "Forward Looking"

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Bärenbulle
· bearbeitet von Bärenbulle

Hier möchte ich zwei Dinge diskutieren:
1) Wie kann man die Renditeerwartung von Faktoren abschätzen (i.e. Methoden, Berechnungsmöglichkeiten, Studien ... ) und wie valide sind solche Renditeerwartungen (z.B. belegt durch Studien?)?
2) Wie hoch sind Eurer Meinung nach die aktuellen Renditeerwartungen von Faktoren (und wie kann man Sie vereinnahmen?)
3) Resultiert aus 1) und 2) ein höhere Wahrscheinlichkeit für eine Persistenz des jeweiligen Faktors oder nicht?

 

Bei Research Affiliated kann man sich ja schnell eine Übersicht verschaffen. Z.B. nachfolgend für die Emerging Markets. Aber wie wird diese berechnet und ist wie valide ist das?

Bild2.thumb.jpg.d0a9bdb10a8461630e4c02ab0e3366e9.jpg

 

 

Bei Value z.B. ist die Ermittlung ja auch recht einfach. Man nimmt die aktuellen Bewertungen (Multiples) und ermittelt über Regression der 5 Jahres-Folgerenditen den aktuellen Erwartungswert. Das ist sofern man die Historiendaten hat, kein Hexenwerk. Diese Berechnung hab ich selbst schon oft gemacht. Z.B. anhand der Shillerdaten ist das in Excel eine kurze Fingerübung. Präziser müßte man um die um das beta bereinigte Faktorrendite natürlich noch die Abweichung zur Renditeerwartung des Largecaps abziehen, die aber genauso ermittelbar ist. RA scheint dies auch so oder so ähnlich zu machen (sieht man unten rechts an der grünen Punktewolke und der zugehörigen Regressionslinie).
 

 

Bild1.thumb.jpg.4203da64f66e02e81893891f68b76a14.jpg

 

Bei Small ist es vermeintlich einfach, da man nur die Historenrenditen der jeweiligen Größenordung auflisten muss und schon sieht man die höhere Rendite, die aber idR. auch mit höherem beta einhergeht. Der Faktor selbst ist aber eigentlich riskiadjustiert und somit komplizierter zu berechnen, weil er auch bei normierten beta noch eine Überrendite erzielen soll. Hier stellt sich schon bei der RA-Sicht die Frage, ob mit dem SC-Faktor die Überrendite zu Large Cap gemeint ist oder die Überrendite zu einem beta-normierten Large Cap. Relevant als Faktor ist ja nur die letzeres und das finde ich dann schon schwer zu prognostizieren. Wie macht RA das bzw. wie ist das überhaupt möglich?

 

Weitere Faktoren: Auch bei anderen Faktoren Low Vola, Momentum kann man zwar z.B. die Standardabweichungen von der Norm ermitteln, aber wie will man daraus eine Prognose ableiten und warum sollte die funktionieren, denn man müßte ja den Kurswert irgendwie einfliessen lassen?

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Bärenbulle
· bearbeitet von Bärenbulle
vor 59 Minuten von EPHBEH:

 

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Wie du schon schreibst, gewichten die Anbieter ihre Multifaktor ETFs komplett unterschiedlich. Zu Lyxor wird geschrieben: "Bei Lyxor unterstreicht man etwa die Problematik des richtigen Timings der einzelnen Zyklen. Dabei könnten sich Trends relativ rasch drehen. Und da kann der rechtzeitige Wechsel in eine andere Strategie schwierig sein. Aus diesem Grund seien sämtliche Faktoren in einem Multi-Faktor-Portfolio gleich gewichtet." ishares scheint da durch die o.g. Ausführung eher auf den Markt zu reagieren und gewichtet momentan die beiden defensiven Faktoren "Quality" und "Low Vola" über. 

 

Kleine Übersicht unterschiedlicher Portfolios: (Ich recherchiere mal weiter und ergänze)

 

Scalable Capital: Momentum - Size - Value

Vemögensaufbau: Defensiv: Value - Low Vol - Quality / Offensiv: Momentum - HY - Quality - Size

Blackrock: z.Z: Übergewichtung von Quality - Low Vol 

Lazard Invest: 30% Value - 30 % Momentum - 30% Growth + Size - 10% Quality

Gute Übersicht. Ich klau Sie mir daher mal für diesen Faden.

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EPHBEH
· bearbeitet von EPHBEH

Ok, macht Sinn die Diskussion in diesem Thema weiterzuführen. Daher aktualisiere ich die Liste auch dann hier:

 

Nutzung Faktor-Investing Vermögensverwalter: Stand 13.04.2020

 

  • Blackrock: Quality (übergewichtet) | Low Beta (übergewichtet) | Momentum | Value
  • Scalable Capital: Momentum | Value | Size
  • Institut für Vemögensaufbau Defensiv: Quality | Low Beta | Value
  • Institut für Vemögensaufbau Offensiv: Momentum | Quality | Size | HY
  • Lazard Invest: Momentum 30% | Value 30% | Growth + Size 30% | Quality 10%
  • Ginmon: Value | Size
  • FranklinTempleton: Quality 50% | Value 30% | Momentum 10% | Low Beta 10% 
  • Lyxor: Momentum 20% | Value 20% | Size 20% | Quality 20% | Low Beta 20%
  • Quirion: Value | Size
  • Kommer: Value | Size

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DST

Dass EM SC mit die niedrigste Renditeerwartung haben soll finde ich ehlich gesagt etwas schwer zu glauben, wenn man bedenkt, dass deren Kurse seit rund 10 Jahren nicht mehr so niedrig waren [MSCI, 2020].

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Bärenbulle
vor 8 Stunden von DST:

Dass EM SC mit die niedrigste Renditeerwartung haben soll finde ich ehlich gesagt etwas schwer zu glauben, wenn man bedenkt, dass deren Kurse seit rund 10 Jahren nicht mehr so niedrig waren [MSCI, 2020].

SC haben normalerweise  im Schnitt dauerhaft niedrigere PE, PB, PC, PS Werte als LC, weil Sie riskanter sind. Deswegen haben Sie - auch wenn der marktneutrale Faktor von SC ständig null ist - trotzdem eine höhere Rendite als LC.

 

Vergleichen darf man daher auch nicht die Kursentwicklung sondern nur die Entwicklung der Multiples bzw. den Spread der Multiples von LC zu SC, um den marktneutralen Faktor abschätzen zu können.

Ein PE von 13 (SC) zu 15 (LC) deutet z.B. zwar auf die durch höheres Risiko bedingte Überrendite hin, aber Risikoadjustiert eben auf eine Unterrendite für den marktneutralen Faktor "Small".

 

Wie hier bei RA genau verfahren wird weiß ich nicht. Es gibt die Möglichkeit auf den Spread zwischen den Multiples von SC und LC eine Renditeerwartung für den marktneutralen Faktor zu errechnen oder auf Basis von absoluten Bewertungsniveauf ggf. unter Berücksichtigung des FED Modells. Alle drei Wege dürften zum Ziel führen.

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Bärenbulle

Womit wohl auch folgende Frage beantwortet sein dürfte:

Am 12.4.2020 um 13:21 von Bärenbulle:

... Hier stellt sich schon bei der RA-Sicht die Frage, ob mit dem SC-Faktor die Überrendite zu Large Cap gemeint ist oder die Überrendite zu einem beta-normierten Large Cap. Relevant als Faktor ist ja nur die letzeres und das finde ich dann schon schwer zu prognostizieren. ...

Es wird ergo der marktneutrale SC Faktor im Chart dargestellt, d.h. die Unterrendite im Vergleich zu einem beta-normierten Large Cap. Anders ist die bessere Bewertung der SC und die Notation des Faktors im negativen Bereich nicht zu erklären.

 

Was ich aber seltsam finde ist, das EW dann so stark im Positiven Bereich notiert, denn ich meine mich zu erinnern das EW eigentlich nur funktioniert, weil es ein "verkapptes" Small ist. Ist das wirklich ein eigener Faktor?

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Der Heini
Am 12.4.2020 um 13:21 von Bärenbulle:

Auch bei anderen Faktoren Low Vola, Momentum kann man zwar z.B. die Standardabweichungen von der Norm ermitteln, aber wie will man daraus eine Prognose ableiten und warum sollte die funktionieren, denn man müßte ja den Kurswert irgendwie einfliessen lassen?

Wenn ich mir die Bestimmung des Minimum Volatility Faktors ansehe

Zitat

The Minimum Volatility simulation employs a constrained optimization on the Developed Large + Mid Cap universe to minimize volatility. Constraints include minimum and maximum constituent, country, and sector weights, and turnover. The optimization is recomputed semi-annually.

woher kommt die Definition? Von RA so selber festgelegt? MSCI gibt ja seine genaue Berechnung des Minimum Volatility Index nicht exakt preis, sozusagen Betriebsgeheimnis. Wie soll man die vergleichen und wissen ob der wirklich so schlecht läuft.

 

 

Hier sieht das anders aus, da läuft der Faktor besser als der Markt:

https://de.extraetf.com/etf-comparison?etf=IE00B8FHGS14,IE00B4L5Y983

 

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Bärenbulle
· bearbeitet von Bärenbulle
vor 2 Stunden von Der Heini:

Wenn ich mir die Bestimmung des Minimum Volatility Faktors ansehe

woher kommt die Definition? Von RA so selber festgelegt? MSCI gibt ja seine genaue Berechnung des Minimum Volatility Index nicht exakt preis, sozusagen Betriebsgeheimnis. Wie soll man die vergleichen und wissen ob der wirklich so schlecht läuft

Es gibt unterschiedliche Varianten wie die Faktoren abgebildet werden. Das ist aber auch bei akademischen Studien so. Die Faktorenvarianten sind jedoch vergleichsweise robust untereinander. Wobei teilweise extremere Ausprägungen und manchmal eher moderate genutzt werden. In Studien werden oft recht extreme Definitionen eingesetzt. Dies kann dann z.B. zu extremen Value-Konzentrationen führen die man so aus Diversifikationsgründen nicht haben will.

 

Hier sind die Definitionen der Faktoren für die RA die Forward Looking Einschätzungen publiziert (die sind schon recht aussagekräftig). Dabei handelt es sich immer um verschiede Varianten zu dem Faktor:

Zitat

------------------------ Value Factor

 

The Gen-1 Value simulation selects stocks  from  the  starting  universe  according  to  a  composite  value  score calculated using Book/Price, five-year sales per share growth, and two-year earnings per share growth. Stocks are weighted by the product of this score and market capitalization, and rebalanced annually.

 

The Concentrated Value simulation selects companies from the Large + Mid Cap universe based on a value score, calculated using Price/Book, Price/Earnings, and Enterprise Value/ Cash Flow from Operations. Stocks are weighted by market cap times value score and are rebalanced semi-annually.

 

The Fundamentally Reweighted simulation weights all companies in the starting universe according to four fundamental measures of company size: book value, sales, earnings, and cash earnings. The index is rebalanced semi-annually

 

The RAFI™ Fundamental Index™ simulation selects and weights companies according to four fundamental measures of company size: book value, cash flow, divi-dends + buybacks, and adjusted sales. Four tranches are each rebal-anced annually for a quarterly stag-gered rebalance

 

The  RAFI  Value  Factor  simulation  selects  the  top  quarter  of  large  companies by fundamental-to-price ratios and weights by fundamental measures  of  company  size.  Four  tranches are each rebalanced annually for a quarterly staggered rebalance.

 

------------------------------- Yield Factor

 

The High Dividend simulation selects 100 stocks by dividend yield from the US Large + Mid + Small Cap universe, after applying screens for dividend growth and dividend coverage. Stocks are weighted by indicated dividend yield and rebalanced annually

 

The Dividend Growth simulation selects all stocks from the top 1,500 by market cap that had stable or increas-ing dividends every year for the last 20 years. The stocks are weighted by indi-cated dividend yield, and the portfolio is rebalanced quarte

 

The RAFI Equity Income simulation selects the top 50% of stocks by dividend yield from the top 98% of stocks by fundamental weight, screening out the bottom quintiles by growth (return on assets), distress (debt coverage ratio), and conser-vative accounting (net operating assets). Stocks are weighted by the product of fundamental weight and dividend yield, and are rebalanced annually

 

 

-------------------  Min Vola Factor

 

The Minimum Volatility simulation employs a constrained optimiza-tion on the Large + Mid Cap universe to minimize volatility. Constraints include minimum and maximum constituent, country, and sector weights, and turnover. The optimi-zation is recomputed semi-annually

Maximum weight of individual stock can be lower of 1.5% or 20 times the weight in starting universe.

Minimum weight can be 0.05%.ii.Country and sector weights cannot differ from the starting universe by more than 5%.

Etc.

 

The Low Volatility simulation selects the 100 lowest-volatility stocks from the top 500 by market cap, where volatility is defined as the standard deviation of daily returns over the prior year. Stocks are weighted by 1/volatility and rebalanced quarterly

 

The Defensive simulation reweights stocks by market cap according to a stability score, which captures low five-year and one-year volatility, low earnings  variability  and  leverage,  and high return on assets. The port-folio  is  reconstituted  annually  and  reweighted quarterly

 

The RAFI Low Volatility™ simulation selects companies from the starting universe with low valuations and low global, country, and industry betas. Stocks are weighted by fundamental weights. Four tranches are each rebal-anced annually for a quarterly stag-gered rebalance.

 

The RAFI LV Factor simulation selects the bottom quarter of large compa-nies by systematic risk (defined by global, country, and indus-try betas) and weights by funda-mental measures of company size. Four tranches are each rebalanced annually for a quarterly staggered rebalance.

 

----------------------- Quality Factor

 

The Quality simulation selects companies from the starting universe based on a quality score. Quality score combines high return on equity with low debt to equity and low earnings variability. Stocks are weighted by market cap times quality score and are rebalanced semi-annually.

 

The Sector Neutral Quality simulation selects companies from the starting universe based on a quality score. Quality score combines high return on equity with low debt to equity and low earnings variability. Stocks are weighted by market cap times qual-ity score times parent index sector weight (to achieve sector neutrality) and are rebalanced semi-ann

 

The Growth and Stability simulation selects stocks by quality score from the starting universe. Quality score combines high return on equity with low accruals and low debt to equity. Stocks are weighted by market cap times quality score, and are rebal-anced semi-annually.

 

The RAFI Quality Factor simula-tion selects the top quarter of large companies with high profitabil-ity (operating profitability, ROE, and ROA) and with low investment (asset growth and book growth), and weights by fundamental measures of company size. Four tranches are each rebalanced annually for a quarterly staggered rebalanc

 

 

----------------------------   Momentum Factor

 

The Sharpe Momentum simulation selects companies from the start-ing universe based on momentum score. Momentum score combines prior 6-month and 12-month Sharpe ratios. Stocks are weighted by market cap times momentum score, and are rebalanced semi-annually, with addi-tional rebalances triggered by volatil-ity spike

 

The Standard Momentum simulation selects the top third of companies by momentum from the starting universe, where momentum is defined as prior-year return, skipping the most recent month. Stocks are weighted by market cap and are rebalanced quarterly.

 

The RA Momentum Factor simulation selects the top half of the large company universe having the highest momentum score. Momentum score combines standard momen-tum (prior-year return, skipping most recent month), beta-adjusted momentum, and fresh momentum that adjusts for the previous-year return. Stocks are weighted by market cap and rebalanced quarterly

 

 

------------------------------ Multi Factor

 

The Mathematical Beta 4 simula-tion equally weights four factor indi-ces: value (top half by Book/Price), momentum (top half by prior-year return, skipping most recent month), mid-cap (bottom half by market cap), and low volatility (bottom half by prior two-year standard deviation of weekly returns). Stocks within each factor are diversified via five diver-sification methods. The portfolio is rebalanced quarterly.

 

The Mathematical Beta 6 simulation equally weights six factor indices: value (top half by Book/Price), momentum (top half by prior-year return, skipping most recent month), mid-cap (bottom half by market cap), low volatility (bottom half by prior two-year standard deviation of weekly returns), profitability (top half by Gross Profits/Assets), and investment (bottom half by asset growth). Stocks within each factor are diversified via five diversification methods. The portfolio is rebalanced quarterly

 

The Quality/Value/Low Vol simu-lation equally weights the Quality Index, the Fundamentally Reweighted Index, and the Minimum Volatility Index.

 

The RAFI Dynamic Multi-Factor simu-lation dynamically weights the RAFI Value Factor, RAFI LV Factor, RAFI Quality Factor, RA Momentum Factor, and RAFI Size Factor indices based on long-term reversal and short-term momentum. Dynamic allocations are adjusted quarterly.

 

---------------------------------- Size Factor

 

The Small Cap simulation selects stocks from the small cap starting universe, weights by market cap, and rebalances semi-annu

US: The 1,001–3,000 companies ranked by market capii.

Developed and EM: Small cap

 

The Equal Weight simulation equally weights all stocks in the starting universe and rebalances quarterly

 

The Equal Sector Equal Weight simu-lation equally weights each sector within the starting universe, then equally weights each stock within the sector. The portfolio is reconstituted annually and rebalanced quarterly.

 

The RAFI Size Factor simulation equally weights RAFI Value Factor, RAFI LV Factor, RAFI Quality Factor, and RA Momentum Factor indices within the small cap universe, defined as the 86th to 98th percentile by cumulative weight

 

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Der Heini

 

vor 39 Minuten von Bärenbulle:

Dabei handelt es sich immer um verschiede Varianten zu dem Faktor:

Das ist ja mein Problem, so wie die die Definieren sind die Low Volatility und die Minimum Vola sehr ähnlich, aber dennoch leicht verschieden in der "Optimization" zu den MSCI Indizes, auf die es ETFs gibt.

Ob man das so richtig vergleichen kann, kann ich nicht erklären.

Daher kommen wohl die oben von mir genannten Unterschiede, da laut RA Minimum Vola / Low Vola schlechter als der Parentindex laufen sollen, aber die ETFs selber sind besser gelaufen die letzten Jahre.

 

Komisch ist auch (ohne RA was zu unterstellen), daß die RAFI Indizes immer am besten laufen. Daher ist es schwer sich an RA zu halten, um Forward-Looking zu betreiben, wenn selbt in den historischen Daten das schlecht nachzuvollziehen ist. Das kann os laufen, kann aber völlig anders laufen.

 

Minimum Volatility: laut MSCI.com

Zitat

The indexes aim to reflect the performance characteristics of a minimum variance strategy focused on absolute returns as well as volatility with the lowest absolute risk. Each Minimum Volatility Index is calculated by optimizing a parent MSCI index to produce an index with the least volatility for a given set of constraints and to ensure index replicability and investability.

[...]

The MSCI Minimum Volatility Index is constructed using the Barra Optimizer in combination with the relevant Barra Equity Model.

 

Zitat

The Minimum Volatility simulation employs a constrained optimiza-tion on the Large + Mid Cap universe to minimize volatility. Constraints include minimum and maximum constituent, country, and sector weights, and turnover. The optimi-zation is recomputed semi-annually

[...]

The RAFI Low Volatility™ simulation selects companies from the starting universe with low valuations and low global, country, and industry betas. Stocks are weighted by fundamental weights. Four tranches are each rebal-anced annually for a quarterly stag-gered rebalance.

 

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Bärenbulle
· bearbeitet von Bärenbulle

Zur Frage der Abschätzung der Renditeerwartungen habe ich folgendes in dem oben verlinkten Methoden-PDF gefunden:

Zitat

We deconstruct the returns of long/short factors and the excess returns of smart beta strategies into two compo-nents: Structural Alpha and Revaluation Alpha.Revaluation Alpha is the component of return that comes from changing valuations. It is defined as the trend in valu-ation ratio over the sample, computed as the coefficient according toaccording towhere t is measured in years. Structural Alpha is then simply the excess return net of Revaluation Alpha.

Die Über-/Unterrenditeerwartung wird in zwei Komponenten zerteilt:

1) Zunächst geht RA bei allen Faktoren so vor wie ich es eben oben bei der Abschätzung der Value-Forward-Renditen beschrieben hatte. Daraus ergibt sich eine Über-/Unterbewertung zu frühren Durchschnittsbewertungen dieser Faktor-Mixe.

2) In der zweiten davon unabhängigen Komponente wird auch die Ausprägung des eigentlichen Faktors berücksichtigt (also z.B. wie niedrig ist die Vola im Vergleich zu früheren Volaausprägungen und welche Überrendite brachte dies bezogen auf die neutrale LC Performance)

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Bärenbulle

Ausführlicher Artikel zum Thema:

Zitat

Reports of Value's Death May Be Greatly Exaggerated

 

Many narratives purport to explain why “this time is different,” why value may be structurally impaired. These narratives include the new-normal interest rate environment, growth of private markets, crowding, and technological change, among others. We examine these explanations and find insufficient evidence to declare a structural break.

We offer a simple model that decomposes the returns of value relative to growth. The framework attributes the relative performance to three components: migration, profitability, and change in relative valuation. Our evidence suggests that migration (e.g., individual value stocks becoming growth stocks) and profitability are not materially changed over the pre- and post-2007 periods. These two components are a net positive contributor to the value premium and we refer to them as structural alpha. The reason HML value has suffered a -50.0% drawdown is the collapse of relative valuations. Over the drawdown period, relative valuations have moved from the 23rd to the bottom percentile.

Our analysis focuses on another explanation—bad luck, in the form of an out-of-favor market becoming cheaper and of oversampling a period of negative residuals. Our initial bootstrap analysis, which does not account for changes in valuations, suggests that the current drawdown is 5% probable given the historical data. While this 1-in-20 outcome is relatively improbable, it seems insufficiently improbable to declare a structural break. And when we modify the bootstrap to account for the changes in relative valuations, this probability increases 25.6%; a very ordinary amount of bad luck seems to suffice to explain why value has underperformed growth.

We also address the important issue of the measurement of value. The classic measure of value, which uses the book value of equity, was designed at a time when the economy was much less reliant on intellectual property and other intangibles. In today’s economy, intangible investments play a crucial role, yet these investments when internally created are ignored in book value calculations. We capitalize intangibles and show that this measure of value outperforms the traditional measure, particularly after 1990. Nevertheless, this improved measure of value has also recently suffered a sharp drawdown.

Overall, relative valuations are in the far tail of the historical distribution. If, as history suggests, there is any tendency for mean reversion, the expected future returns for value, by almost any definition, are elevated. Indeed, we show that even if the relative valuation remains in the current bottom percentile, the other contributors (migration and profitability) should offer a positive overall return. That said, we would like to emphasize two important points. First, the percentiles are backward looking; it is possible to cross into unexplored territory. Second, returns are very noisy. While expected returns of value relative to growth are high, the role of luck (both good and bad outliers, not explained by our simple model) creates a wide distribution of outcomes over shorter spans, even over the next five years. Although value strategies seem (almost) as attractive as they have ever been, an elevated expected return is not a guarantee that value must outperform growth in the short run.

Quelle

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Bärenbulle
· bearbeitet von Bärenbulle

Die "old-school" Faktoren (SC + Val) forward-looking mit hohen Renditechancen. SC in US chancenreich im Gegensatz zu LC (schwarz). Eine Investition in US Large Cap wird hier praktisch als unsinnig angesehen. Die "Mode"-Faktoren daggegen haben gegenüber dem normalen LCs (schwarz) kaum Vorteile.

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Bei EMs siehts anders aus. Hier kann man gemäß Forward-Looking Renditeerwartung auf SC verzichten. Value hat überall eine hohe Erwartungsrendite (grün).

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Aus meiner Sicht alles plausibel. Interessant ist ansonsten noch, dass die Multifaktoren eher schwach aussehen.

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Bigwigster
vor 45 Minuten von Bärenbulle:

Aus meiner Sicht alles plausibel. Interessant ist ansonsten noch, dass die Multifaktoren eher schwach aussehen.

Schöne Übersicht, woher stammt die?

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The Statistician
vor 5 Minuten von Bigwigster:

Schöne Übersicht, woher stammt die?

Von dieser Seite: 

Smart Beta Interactive

 

Wurde im Eingangspost auch verlinkt ;)

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Bigwigster
vor 10 Minuten von The Statistician:

Von dieser Seite: 

Smart Beta Interactive

 

Wurde im Eingangspost auch verlinkt ;)

Dankeschön :thumbsup:

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Bärenbulle

Es ist mal wieder soweit:

 

Bild11.jpg.59e8fd2d212db0cfbc212d944bc0f131.jpg

 

Das legen wir uns jetzt mal schön auf Wiedervorlage ...

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The Statistician

Der Spread zwischen Growth und Value ist wirklich sehr groß geworden. Habe die vergangene Woche aufgrund einer größeren Anlage die Gelegenheit genutzt um mir u.a. einen Anteil Value ins Depot zu packen. Mal schauen, ob sich die Entscheidung die kommenden 10 Jahre lohnen wird, bin da aber recht zuversichtlich :-*

 

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DST
· bearbeitet von DST

Euch ist aber bewusst, dass das hohe G/V-Ratio im Jahr 2000 noch auf der Dot-Com-Blase basiert hatte während das wachsende G/V-Ratio der letzten 15 Jahre die logische Konsequenz der tatsächlichen Dot-Com-Erfolgsstory ist? Der starke Anstieg in diesem Jahr ist auf den Corona-Virus zurückzuführen und damit ebenfalls logisch und effizient. Natürlich lässt sich darüber streiten, ob das G/V-Ratio vielleicht etwas über seinen fairen Wert hinausgeschossen ist, aber um eine eindeutige Übertreibung oder gar eine ernsthafte Blase handelt es sich dabei meines Erachtens nicht.

 

Warum sollte Value zukünftig also besser perfomen als Growth? Nur wegem einem hohen G/V-Ratio, das im Endeffekt nichts weiter als eine Zahl ist, die den Status Quo wiedergibt? Es ist eigentlich eher davon auszugehen, dass Growth-Werte auch weiterhin überdurchschnittlich performen werden, u. A. wegen der wachsenden Zahl an (digitalen) Konsumenten in Schwellenländern.

 

Trotz allem könnte ich mir vorstellen, dass Value zukünftig ein Comeback feiern wird und es zumindest mal besser als die letzten 15 Jahre perfomen düfte. Das wäre allerdings auch keine große Kunst und das Mindeste was ich von dieser Anlageklasse erwarten würde, wenn Sie ihren Ruf nicht total begraben möchte. Außerdem muss man als ETF-Investor hoffen, dass die MSCI Value Strategie auch wirklich in potenziell wertvolle und nicht nur in zurecht billige Werte investiert. Ich kenne mich nicht gut genug mit dieser aus, um dies beurteilen zu können.

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The Statistician
Am 23.7.2020 um 22:09 von DST:

aber um eine eindeutige Übertreibung oder gar eine ernsthafte Blase handelt es sich dabei meines Erachtens nicht.

Es brauch auch keine Blase sein, damit man in Value ein höheres Potential sieht. Derzeit denkt kaum jemand auch nur ansatzweise daran, dass die derzeit beliebten Unternehmen vielleicht doch mal nicht mehr so überdurchschnittlich laufen könnten. Dabei müssen die Unternehmen auch nicht gleich ins bodenlose stürzen oder Umsatzeinbrüche erleiden, sondern können einfach paar Jahre mal keine 30% p.a. hinlegen. In den 1960er gab es ebenso sehr beliebte Unternehmen, wo die meisten nicht erwartet haben, dass diese mal nicht so gut laufen könnten. Kam dann eben doch anders.

Am 23.7.2020 um 22:09 von DST:

...während das wachsende G/V-Ratio der letzten 15 Jahre die logische Konsequenz der tatsächlichen Dot-Com-Erfolgsstory ist?

Das ist nicht nur auf die gute Performance der Growth-Aktien zurückzuführen, sondern eben auch auf die schlechte Performance der Value-Aktien, welche derzeit extrem günstig sind (MSCI World Value: KGV von ~10 und KBV von unter 0.9). Das liegt natürlich auch daran, dass Value in einer Rezession wie sie derzeit vorliegt nicht sonderlich beliebt ist. Doch im Anschluss ist die Performance meist sehr ansprechend. 

Am 23.7.2020 um 22:09 von DST:

Es ist eigentlich eher davon auszugehen, dass Growth-Werte auch weiterhin überdurchschnittlich performen werden, u. A. wegen der wachsenden Zahl an (digitalen) Konsumenten in Schwellenländern.

Das Paper könnte ggf. ganz passend sein: Identifying Expectation Errors in Value/Glamour Strategies: A Fundamental Analysis Approach Aber wer weiß schon was die Zukunft bringt...

Am 23.7.2020 um 22:09 von DST:

...dass die MSCI Value Strategie auch wirklich in potenziell wertvolle und nicht nur in zurecht billige Werte investiert. Ich kenne mich nicht gut genug mit dieser aus, um dies beurteilen zu können.

MSCI Value Index Methodology

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Livesey
vor 10 Stunden von The Statistician:

Hab mir das Paper und ein paar ähnliche durchgelesen - eine Kernaussage scheint mir, dass der Fokus auf growth vs. value falsch ist und stattdessen auf die financial fundamentals zu schauen ist, nur jeweils unter unterschiedlichen Vorzeichen weil die Erwartungen jeweils andere sind.

Gibt es hier jemanden, der sich nach FSCORE richtet?

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Bärenbulle

Im Westen nichts Neues, außer das der Outlier Punkt von Value die Forward-Renditekurve weiter hochwandert.

 

 

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Der Heini
· bearbeitet von Der Heini
vor 17 Stunden von Bärenbulle:

Im Westen nichts Neues, außer das der Outlier Punkt von Value die Forward-Renditekurve weiter hochwandert.

Versteh ich nicht, wenn doch Value schon so gut gelaufen ist seit November, dann wird erwartet, daß es noch besser läuft die kommenden Monate?

 

Zitat

We find that valuation ratios are inversely proportional to subsequent excess returns of equity factors and smart beta strategies.

[...] Our expected returns model assumes a continuation of that relationship, forming expectations based on historical returns and valuations.

https://www.researchaffiliates.com/documents/smart-beta-methodologies.pdf?v=5

 

Value hat zuletzt höhere Renditen erzielt, damit müssen die Bewertungskennzahlen gestiegen sein und dennoch werden höhere Renditeerwartungen erzielt als zuvor?

Für mich liest sich das wie "mean reversion" quantitativ bewertet von RA, das passt dann aber nicht so ganz zu noch höherer Renditeerwartung.

 

Ich sehe zwar weiterhin ein Aufholen von Value zu Growth, aber wie lange noch? Wann kippt das ganze wieder in Richtung Growth? Ist wieder ein bischen wie Markettiming, kann funktionieren, aber auch so schnell drehen, daß man Renditevorteile dann wieder abgibt.

 

Dazu noch interessant, da schön einfach erklärt:

https://get.ycharts.com/value-vs-growth-stocks-funds-etfs-investing/

 

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Bärenbulle
· bearbeitet von Bärenbulle
vor 18 Minuten von Der Heini:

Versteh ich nicht, wenn doch Value schon so gut gelaufen ist seit November, dann wird erwartet, daß es noch besser läuft die kommenden Monate?

Hohe expected Returns sind zwar scheinbar niedrige Prozentsätze, aber auf 10 Jahre gerechnet (zumindest bei RA). Eine 10%ige Looking-Forward Rendite baut sich so z.B. erst durch ein 100%-ige Aufwertung ab, um dann auf dem bei allen Assetklassen derzeit äusserst beliebten Nullzins zu notieren.

Will sagen vermeintlich kleine Prozensätze können uU. eine große Wirkung haben. Außerdem sind die Multiples nach Krisen immer recht dynamisch. Veränderungen finden dann nicht nur durch Kursveränderungen (Zähler) sondern auch mit vglw hoher Dynamik im Nenner statt. Value ist zudem zyklischer als andere Styles, was diesen Effekt noch verstärkt. Außerdem ist das alles relativ, denn es liegt vor allem im Auge des Betrachters ob Value nun gut gelaufen ist oder Growth doch eher schlecht.

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oktavian

Allein die steigenden Zinsen können schon den Aufstieg von value vs growth erklären. Value Werte haben zeitnahe, positive cash flows. Für manche growth Werte wird ein positiver erst ab 2030 prognostiziert. Wenn man das nun abzinst trifft ein steigender Zins die growth Werte überproportional. In den letzten Dekaden war immer das Gegenteil der Fall mit nur immer fallenden Zinsen.

 

Allgemein kann man zur Berechnung von Renditeerwartungen ein

  1. DCF Model nehmen und nach cost of equity auflösen oder
  2. historische Daten nutzen z.B. aus dem Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook (ignoriert aktuelle Bewertung)
  3. Risk premium basiertes Model (historisch und auch vorrausschauend wie hier im thread diskutiert)

Super simples DCF Model wäre zum beispiel Grinold-Kroner. Die erwartete Rendite entspricht der

Dividendenrendite

+%-Änderung Gewinn (%-delta Gewinn-%-delta Anzahl Aktien)

+%-delta KGV.

 

Das kann man dann auf einen ganzen Markt/Index anwenden. Also zum Beispiel auch auf das value oder growth universe.

 

Da manche growth Werte eben keine Dividende bringen, keinen Gewinn haben und sogar noch Aktien ausgeben, kann man da nicht mit einem DCF kommen. Das ginge nur wenn der growth index insgesamt Gewinn erzielen würde. So könnte man zu Erwartungen kommen,

 

Risk premium basierte Ansätze werden schnell komplex, wenn man mehr Faktoren als beta berücksichtigt. Bei den historischen Daten ist immer die Frage, ob die factor returns bzw. risk premia konstant bleiben. Ich bevorzuge DCF.

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