Fachbeitrag der BayernInvest für das Fachmagazin "Portfolio Institutionell", Ausgabe Nr. 8.
Wer aktuell konkrete Renditevorgaben erreichen möchte bzw. muss, kommt an Investments in risikoreichere Assets nicht vorbei. Anlagekonzepte mit risikobehafteten Assetklassen erfordern eine robuste Asset Allokation und ein umfangreiches Risikomanagement. Ziel dabei ist, in allen Marktphasen durch aktives Management und konsequente Risikosteuerung einen positiven Ertrag zu erzielen. Wie lassen sich solche Portfolios in einer Total Return Strategie umsetzen?
Ausgangspunkt ist eine langfristige Vermögensaufteilung, die bestimmte Rendite- und Risikoanforderungen, regulatorische Rahmenbedingungen sowie kundenindividuelle Anlagerestriktionen erfüllt. Daraus lässt sich ein Risikobudget ableiten, das mögliche Verluste begrenzen und gewährleisten soll, dass das individuelle Risikoprofil des institutionellen Investors bei allen Entscheidungen im Fonds stets beachtet wird. Ausgehend vom ermittelten Risikobudget wird ein Value-at-Risk als Zielgröße ermittelt, der das maximal zulässige Risikopotenzial im Portfolio definiert. Der Value-at-Risk sowie die vereinbarte Zielrendite setzen die Rahmenbedingungen für die strategische Asset Allokation.
Optimierungsverfahren auf der Basis von Korrelationsnetzwerken
Zur Ermittlung bzw. Optimierung einer konkreten Multi Asset Allokation in einem Total Return Ansatz gibt es zahlreiche Methoden, die sich in der Finanzmarkttheorie wiederfinden. Hierzu zählt beispielsweise die klassische Optimierung nach einem von Harry M. Markovitz entwickelten Verfahren, das aber in der Regel zu einer wenig ausgewogenen Portfolioallokation führt. Einen anderen Weg beschreibt ein Optimierungsverfahren auf der Basis von Korrelationsnetzwerken, das in der BayernInvest favorisiert wird und das auf maximale Portfolio-Diversität zielt. Ausgehend von einem umfassenden Ausblick auf globale makroökonomische Kennzahlen, Ereignisse und Zusammenhänge wird jede Assetklasse in einem Scoring-Verfahren bewertet. Die Scores werden verwendet, um für alle erfassten und betrachteten Assetklassen mittelfristige Renditeerwartungen abzuleiten. Sie fließen dann in eine quantitative Portfolio-Optimierung ein, bei der als Risikomaß die Portfolio-Diversität sowie der potenzielle Drawdown, also der maximale Verlust des Portfolios, verwendet wird.
Diese Methode ersetzt klassische Korrelationsmatrizen durch Korrelationsgrafen, die auf die Identifikation von Korrelationsclustern zielen. Der Vorteil ist, dass die Robustheit des Portfolios in Marktstress-Phasen – beispielsweise bei stark fallenden Aktienmärkten oder einem signifikanten Zinsanstieg – deutlich gestärkt ist. Das neue Verfahren generiert robuste Portfolios, die mögliche Drawdowns in der Wertentwicklung reduzieren. Die Vermögensaufteilung wird ständig überprüft und bei Bedarf den Marktgegebenheiten angepasst.
Permanentes Risikomanagement
Elementarer Bestandteil des Anlagekonzepts ist eine fortschrittliche Portfoliokonstruktion und ein aktives Risikomanagement, das das Portfolio vor nicht akzeptablen Verlusten schützt. Der entscheidende Punkt dabei ist, dass bereits das Portfolio derart optimiert wird, das seine daraus resultierende Robustheit potenzielle Sicherungskosten deutlich verringert. Sollte es in Zeiten extremer Marktphasen dennoch zu einem weiteren Sicherungsbedarf für das Portfolio kommen, so greift ein aktives Risikomanagement korrigierend ein. Diese Maßnahmen können bei Bedarf auch dann zum Einsatz kommen, wenn dies kundenindividuelle Vorgaben bzw. Restriktionen erfordern, wie beispielsweise die Einhaltung bestimmter Risikobudgets.
Alternative Investments und passive Produkte
Das Konzept kann in seinem Anlageuniversum neben globalen Renten und globalen Aktien beispielsweise auch Alternative Investments zur weiteren Diversifizierung und Optimierung der Rendite- und Risikostruktur des Portfolios berücksichtigen. Hierzu zählen Infrastrukturinvestments, Private Equity, Real Estate oder Rohstoffe. Auch passive Produkte können dem Portfolio beigemischt werden. Dies kann dann sinnvoll sein, wenn beispielsweise innerhalb eines Kern-Portfolios effiziente Umschichtungen zwischen verschiedenen Assetklassen umgesetzt werden sollen.