Norges untersucht Quality-Faktor

Norges Bank, der Asset Manager des norwegischen Staatsfonds, hat in einem Forschungspapier die empirische Evidenz des Quality-Faktors untersucht, verschiedene Definitionen für Qualitätsunternehmen aufgezeigt und Gründe für die Existenz der Quality-Prämie analysiert. Für die Beurteilung der Qualität von Unternehmen stehen eine Reihe von Maßzahlen zur Verfügung, üblich ist hier eine Mischung aus hoher Profitabilität, gemessen etwa am Return on Equity oder Return on Assets, geringer Leverage und Qualität der Gewinne, also die Stabilität der Gewinne im Zeitverlauf. Diese Vielzahl an Definitionen erschwert die genaue Quantifizierung der Quality-Prämie. In der eigenen Untersuchung, die den Zeitraum 1994 bis 2015 umfasst, fokussieren die Autoren sich auf sechs gleichgewichtete Qualitäts-Proxys, darunter Cashflow to Assets, Leverage, Netto-Verschuldung, und EPS-Stabilität. Im Mittel erzielten auf diesen Maßzahlen basierende Portfolios positive Renditen, die allerdings im Zeitverlauf stark schwankten. Eine Kombination dieser Portfolios zeigt sich vor allem in Krisenzeiten sehr robust, was als „Flucht in Qualität“ interpretiert wird. In der Finanzkrise konnte das kombinierte Qualitätsportfolio beispielsweise eine annualisierte Rendite von 24 % erzielen.


Quelle: Norges

Auf der anderen Seite steht eine Underperformance im Bullen-Markt 2001 bis 2006. Angesichts dieser antizyklischen Eigenschaften kann Quality als sinnvolles Diversifikationselement in einem Long-Only-Portfolio eingesetzt werden. Die Outperformance eines Großteils der Quality-Faktoren kann nicht durch das Exposure zu Faktoren wie Size oder Value erklärt werden, beispielsweise weisen alle Quality-Proxys ein negatives Size Exposure auf. Auch geographisch ergeben sich keine Anomalien, da die Quality-Prämie in allen untersuchten Regionen nachgewiesen werden kann. Angesichts der Heterogenität des Quality-Faktors kann als Grund des Phänomens kein einzelner systematischer Risikofaktor benannt werden. Vielmehr scheint es so, als ob Quality eine Mischung aus einer Vielzahl von Risikofaktoren und Verhaltens-Biases ist. Dabei reichen die Erklärungsansätze von der Annahme eines rein statistischen Artefakts durch Datamining über risikoorientierte Gründe bis hin zu rein verhaltensbedingten Begründungen wie Overconfidence bei der Aktienselektion oder der Überschätzung zukünftiger Wachstumsperspektiven.

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