Quant-Methoden im Portfoliomanagement „Man sollte sich mehr auf das stützen, was ökonomisch plausibel ist“

Alexander Raviol, Lupus Alpha (l.), und Martin Hellmich, Professor an der Frankfurt School of Finance & Management | © Markus Kirchgessner, Martin Kämper

Alexander Raviol, Lupus Alpha (l.), und Martin Hellmich, Professor an der Frankfurt School of Finance & Management Foto: Markus Kirchgessner, Martin Kämper

Quantitative Methoden werden im Portfoliomanagement immer breiter eingesetzt und suggerieren Investoren Verlässlichkeit. Zu Recht?

Alexander Raviol: Im Asset Management finden quantitative Methoden Anwendung bei der Bewertung von Wertpapieren, im Risikomanagement und für die Renditeprognose. Bei der Bewertung macht das offensichtlich viel Sinn. Doch dann lässt mein Vertrauen in die Mathematik nach. Im Risikomanagement läuft man Gefahr, das eigentliche Risiko zu übersehen. Das Schwierigste scheint mir die Renditeprognose zu sein. Ich habe viele Dinge gesehen, die auf dem Papier oder auf dem Rechner sehr gut funktionieren, in der Realität aber oft nicht. Mein Fazit: Man sollte sich mehr auf das stützen, was ökonomisch plausibel und begründbar ist.

Martin Hellmich: Mit dem Einsatz von Mathematik bei der Bewertung von Finanzinstrumenten beschäftigen wir uns auch. Doch da steckt der Teufel oft im Detail. Renditeprognosen abzugeben, ist eine fast unmögliche Aufgabe, da teile ich Ihre Skepsis. Möglich ist dies allenfalls noch bezüglich relativer Bewegungen.

Was das Risikomanagement angeht, ist wohl deutlich geworden, dass man von den klassischen Methoden weg muss. Es macht keinen Sinn, Finanzinstitutionen auf Einzelbasis zu untersuchen. Das Finanzsystem ist vielmehr ein komplexes Netzwerk mit Ansteckungseffekten. Da kommt als ein Aspekt die Spieltheorie mit sehr vielen Spielern zum Tragen. Die Subprime-Krise ist hierfür ein sehr gutes Beispiel: Es gab ein Ungleichgewicht im Netzwerk. In den USA, wo die Risikoauslagerung üblicher ist als hierzulande, wurden die Kredite verbrieft. In Deutschland fehlte vielen Finanzinstituten das Geschäftsmodell. So standen Verkäufer in einem sehr effizienten Markt Käufern gegenüber, die die Risiken nicht wirklich verstanden.

Die rein quantitative Betrachtung reicht gerade im Risikomanagement also nicht aus?

Raviol: Genau, nur auf quantitative Daten zu schauen, halte ich für falsch. In den Daten kann man die größten Risiken oft nicht erkennen. Auch der ehemalige Fed-Chef Alan Greenspan hat während der Finanzkrise geäußert, dass es so etwas noch nie gegeben habe. Es muss eine qualitative Komponente dazukommen.

Hellmich: Man ist im Risikomanagement dabei, die Methoden zu ändern, das dauert aber. Allerdings: Was die Finanzkrise angeht, hätte man anhand der Daten durchaus Risikofaktoren ausmachen können. So hat die HSBC schon 2006 Verluste von 11 Milliarden US-Dollar in Subprime-Krediten gemeldet. Der Markt hat das nicht zur Kenntnis genommen, es wurde weiter investiert.

Heute ist man viel weiter. Datenlage, IT-Leistung und die quantitativen Methoden sind besser als vor zehn Jahren. So könnten die Aufsichtsbehörden bei entsprechender Verwertung der von ihnen erhobenen Daten recht gut erkennen, ob Anleger nervös werden und sich von illiquiden Asset-Klassen trennen. Die Datenfülle erlaubt es, relative Preisbewegungen zu erkennen. Künftig könnten uns zudem auch beim Risikomanagement künstliche Intelligenz und Big Data einen großen Schritt weiterbringen.