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Anleger sollten ihre Kapitalanlagen breit diversifizieren, um überproportionale Einzelrisiken zu vermeiden. Dieser Grundsatz ist den meisten Kapitalmarktteilnehmern bekannt. Diversifikation kann jedoch auf unterschiedlichste Weisen vorgenommen werden, zum Beispiel indem die zur Verfügung stehenden Anlageklassen zu gleichen Teilen allokiert werden (beispielsweise jeweils 50 Prozent Aktien und Anleihen). Diese Anlagestrategie wird auch „naive Diversifikation“ genannt und ist in den wenigsten Fällen optimal, da sie nicht die Risikopräferenzen des Investors berücksichtigt.
Im Jahr 1952 berücksichtigte Harry Markowitz erstmals Renditeerwartungen, die damit einhergehenden Risiken sowie das Zusammenspiel dieser Risiken, die sogenannte Korrelation, um optimale Portfolio-Allokationen zu identifizieren. Er legte damit die Grundlage für die Moderne Portfoliotheorie und wurde dafür 1990 mit dem Wirtschaftsnobelpreis ausgezeichnet.
Und obwohl sich der Kapitalmarkt seitdem sehr verändert hat und es heute genauere Methoden gibt, Risiken zu messen, bilden Markowitz’ Erkenntnisse auch über ein halbes Jahrhundert später nach wie vor die Grundlage einer professionellen Strategischen Asset Allocation (SAA). Angesichts der Tatsache, dass die SAA gemäß empirischen Untersuchungen über zirka 90 Prozent des Anlageerfolgs entscheidet, stellt sie somit einen Schlüsselfaktor für institutionelle Investoren dar, ihren langfristigen Verpflichtungen nachzukommen.
Mehrwert durch eine SAA
In der Strategischen Asset Allocation wird die langfristige Aufteilung der Kapitalanlagen festgelegt. Die SAA kombiniert dabei die Kapitalmarkterwartungen zu verschiedenen Anlageklassen mit den Risiko-, Rendite- und Anlagebeschränkungen eines Anlegers, um so ein individuelles Zielportfolio zu bestimmen.
Sie ist der primäre Faktor für den Erfolg einer Anlagestrategie. Bereits 1986 untersuchten Brinson und seine Co-Autoren die Auswirkungen der SAA auf die Rendite von Pensionsplänen und stellten fest, dass die Asset-Allocation-Strategie 90 Prozent der Renditevariabilität eines Portfolios erklärt, wobei die Auswahl der Wertpapiere und das Market Timing (zusammen aktives Management) eine untergeordnete Rolle spielen. Mehrere Studien haben seitdem diese Ergebnisse bestätigt. Investoren ist demnach dazu geraten, sich insbesondere mit der Strategischen Asset Allocation intensiv auseinanderzusetzen und diese richtig aufzustellen.
Dies bedeutet jedoch nicht, dass ein aktives Management keinen Mehrwert liefern kann. Ein Investor, der die Fähigkeit besitzt, taktisch richtig von der SAA abzuweichen, oder gute aktive Manager selektiert, kann durchaus eine Überrendite durch aktives Management erzielen.
Viel wichtiger ist jedoch festzulegen, zu welchem Anteil das Portfolio in bestimmte Asset- und Sub-Asset-Klassen investiert sein soll. Denn vorteilhafte Korrelationseffekte zwischen verschiedenen Anlagen führen zu einer Steigerung des Renditepotentials bei gleichem Risiko. Dieser Effekt würde dem Investor zum Beispiel in einer naiven Allokation entgehen. Andersherum würde ein Investor zu hohe Risiken eingehen, um ein feststehendes Renditeziel zu erreichen.
Durchführung einer SAA
Das Ziel einer SAA besteht darin, das Portfolio effizient aufzustellen, um das Renditeziel mit dem geringstmöglichen Eingang von Risiken zu erreichen oder bei einem gegebenen Risiko die maximale Rendite zu erwirtschaften. Dies baut auf der Annahme auf, dass Investoren generell risikoavers sind und bei gleichem Erwartungswert ein geringeres Risiko bevorzugen.
Das Renditeziel muss dabei im Einklang mit der Bereitschaft und der Fähigkeit des Anlegers stehen, Risiken einzugehen. Die SAA ermittelt somit die optimale langfristige Risiko-Rendite-Kombination, welche die Anlagerestriktionen und die Risikotoleranz des Anlegers berücksichtigt.
Harry Markowitz entwickelte 1952 die Mean-Variance-Optimierung (MVO, teilweise auch als Markowitz-Optimierung bekannt), welche noch heute einen weit verbreiteten Ansatz für die Berechnung einer SAA darstellt. In Anbetracht einer Vielzahl zur Verfügung stehender Anlageklassen, ihrer zu erwartenden Renditen und Volatilitäten sowie deren Korrelation untereinander identifiziert die MVO eine Reihe von Portfolio-Allokationen, welche die Rendite für jedes Risikomaß maximieren.
Je nach Risikoaffinität und/oder Tragfähigkeit kann so die optimale Portfolio-Allokation berechnet werden. Im Rahmen dieses Prozesses lassen sich auch individuelle Anlagerestriktionen wie Asset-Klassen-Limite berücksichtigen, indem die Möglichkeit der Kombinationen eingeschränkt wird.
Qualität der Input-Parameter
Die Mathematik, die sich hinter der hier angewendeten Optimierung verbirgt, ist vergleichsweise einfach. Die Input-Daten stellen hingegen eine erhebliche Herausforderung dar. Die Ergebnisse der Optimierung sind dabei stark abhängig von der Qualität der Eingabeparameter (das heißt erwartete Renditen, Volatilitäten und Korrelationen).
Folglich können selbst kleinste Veränderungen der Input-Daten die Ergebnisse einer SAA deutlich beeinflussen. Man spricht auch von dem „Garbage-In-Garbage-Out“-Problem. Niemand kann die Zukunft vorhersehen – wie sind dementsprechend erwartete Rendite, Volatilität und Korrelation zwischen Anlageklassen zu bestimmen?
Obwohl stets darauf hingewiesen wird, dass frühere Wertentwicklungen kein verlässlicher Indikator für künftige Wertentwicklungen sind, wird häufig auf historische Daten zurückgegriffen, um zukünftige Renditen zu approximieren. Historische Mittelwerte können jedoch maßgeblich von dem zukunftsgerichteten Erwartungswert abweichen.
Als gutes Beispiel hierfür sind europäische Anleihen zu nennen. Seit 1999 erwirtschaftete diese Anlageklasse (iBoxx Euro Overall Index) durchschnittlich 4,2 Prozent p. a. Verwendet man diese Kennzahl als Basis für eine Optimierung, würden europäische Anleihen jedoch angesichts ihrer aktuell deutlich niedrigeren Renditen fälschlicherweise zu hoch allokiert.