19.11.2015 | Research

Fidelity analysiert Smart-Beta-Strategien im Hochzinsmarkt

In einem Forschungspapier zeigt Fidelity, dass im High-Yield-Bereich Smart-Beta-Ansätze eine deutlich bessere Performance erzielen als klassische kapitalisierungsgewichtete Verfahren. Vor allem die Equal-Credit-Risk-Gewichtung nach Regionen überzeugt die Autoren des Papers "Applying a risk-based smart
beta approach to fixed income investing", welches den Zeitraum 1998 bis 2014 umfasst. Auch theoretisch sind kapitalisierungsgewichtete Portfolios bei Anleihen-Investments wenig sinnvoll. Durch die feste Fälligkeit der Bonds entfällt der Vorteil, dass Anpassungen kaum erforderlich sind, wie es bei kapitalisierungsgewichteten Aktienindizes der Fall ist. Weiterhin ist es schon intuitiv unsinnig, gerade in die Unternehmen besonders stark zu investieren, die am stärksten verschuldet sind. Zudem werden Extremrisiken bei klassischer Gewichtung in der Regel zu wenig berücksichtigt.


Quelle: Fidelity

Langfristig zeigen alle alternativen Gewichtungsverfahren eine Outperformance gegenüber der klassischen Benchmark. Insbesondere in der Phase der Finanzkrise 2008/09 wird dies deutlich; doch ändert es qualitativ am Ergebnis nichts, wenn lediglich der Zeitraum ab 2010 betrachtet wird. Dabei geht die höhere Rendite zwar mit einer höheren Volatilität einher, jedoch ist auch die risikoadjustierte Performance besser als die der Benchmark. Die beste Performance – absolut und risikoadjustiert – erzielte ein naiver gleichgewichteter Ansatz. Dennoch favorisieren die Autoren angesichts der Unsicherheiten bei der ex-ante Messung von Korrelationen und Volatilitäten die Risikogewichtung.


Quelle: Fidelity

Der weitgehende Gleichlauf der verschiedenen alternativen Gewichtungsmethoden wird auf die angestiegenen Korrelationen innerhalb des High-Yield-Universums zurückgeführt. Gerade in der jüngeren Vergangenheit scheint sich dieser Trend jedoch umgekehrt zu haben, so dass zukünftig verschiedene Gewichtungsmethoden erheblich abweichende Performances erbringen könnten.

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