Benchmarking und Anreizstrukturen im aktiven Asset Management
Anil Kashyap und Jian Li von der University of Chicago, Natalia Kovrijnykh von der Arizona State University sowie Anna Pavlova von der London Business School haben in einem Research Paper die Folgen von Benchmarking im aktiven Asset Management auf die ökonomische Wohlfahrt untersucht. Hierzu konstruieren die Autoren ein Modell mit endogenem Benchmarking. Hintergrund ist, dass es für Asset Manager mit Aufwand verbunden ist, Alpha zu erzielen, etwa durch Wertpapierleihgeschäfte oder die Einsparung von Transaktionskosten z.B. durch Crossing von Orders. Unter der Annahme, dass der Aufwand für das Management mit der Größe des risikobehafteten Portfolios wächst, besteht ein Anreiz für das Management, nicht voll investiert zu sein. Aus Sicht der Investoren ist es somit sinnvoll, die Anreizstruktur dahingehend auszugestalten, dass die Manager optimal investiert sind, was Benchmarking erfordert.
Setzen alle Investoren Benchmarking ein, verändert dies die Gesamtnachfrage nach Assets: Manager werden verstärkt in Assets investieren, die kompatibel mit der Benchmark sind und höhere Renditen versprechen, was deren Preise steigert und damit deren erwartete Renditen senkt. In Kürze führt exzessives Benchmarking also zu Crowding. Hierbei handelt es sich um eine Externalität, die von den Investoren als solche nicht erkannt bzw. unterschätzt wird. Ein sozialer Planer, der diesen Effekt internalisiert, würde Benchmarking in geringerem Maße einsetzen. Weiterhin wird gezeigt, dass das Portfolio des sozialen Planers anders gewichtet ist als im individuell optimalen Fall.
Zuletzt untersuchen die Autoren die optimale Anreizstruktur für Asset Manager, um ihr Portfolio verstärkt auf nachhaltige Aktien auszurichten. Im optimalen Fall umfasst dies die Nutzung einer entsprechenden ESG-Benchmark. Dies steht im Widerspruch zur derzeit verbreiteten Praxis, stattdessen ein bestimmtes ESG-Scoring im Portfolio vorzugeben.
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