Asset Management: Entwicklung einer Smart Beta Branchen-Strategie 15 Seiten + Präsentationsfolien

Seminarthema: Entwicklung einer Smart Beta Branchen-Strategie

Ziel der Seminararbeit ist es, eine dynamische am amerikanischen Aktienmarkt historisch zu untersuchen (Backtest mit monatlichen Daten von 1963 bis 2018, sollte im Aufgabenteil die Historie der Zustandsvariablen später beginnen, dann passen Sie den Backtest entsprechend an), deren Erklärungsansätze zu diskutieren und deren Performance zu evaluieren.

Zu erbringende Leistungen:

 Vortrag und Diskussion: 45 Minuten

 Seminararbeit (15 bis 20 Seiten)

 kommentierte Vortragsfolien

Aufgabenstellung

Datengrundlage: 49 Industry Returns, Faktorrenditen zum Marktfaktor M, SMB, HML, MOM auf Homepage von Kenneth French, Data Library

Entwickeln Sie eine dynamische Branchenstrategie für den US-Aktienmarkt auf Basis des folgenden Mehrfaktorenmodells

EtRi,t1 Rf,t1i,t EtRM,t1 Rf,t1si,t EtRSMB,t1hi,t EtRHML,t1 mi,t EtRMOM,t1zi,t EtZt1

Lassen Sie sich hierbei von den folgenden Aufgabenteilen leiten.

Hinweis: Bestimmung der Faktorsensitivitäten: Univariate Regression für jeden Faktor über die vergangenen 60 Monate.

1. Aufgabenteil: Erstellung von Prognosen

a) Wenden Sie die 2-stufige Methode nach Fama/MacBeth für das oben genannte Mehrfaktorenmodell an.

Bestimmen Sie die durchschnittlichen Risikoprämien, die zugehörigen t-Werte für den

 Aktienmarkt M

 Size Faktor SMB

 Value Faktor HML

 Momentum Faktor MOM

 Zustandsvariable TERM (10 jähriger-2 jähriger Zins einer US Staatsanleihe)

b) Führen Sie die 2-stufige Methode nach Fama/MacBeth für das Mehrfaktorenmodell ohne Zustandsvariable durch. Vergleichen Sie die Risikoprämien

und das durchschnittliche R2 der Querschnittsregressionen mit dem durchschnittlichen R2 aus Aufgabenteil a).

c) Bestimmen Sie zu jedem Jahr t (jeweils Jahresmitte) mit Hilfe des Mehrfaktorenmodells die erwarteten Renditen für das kommende Jahr über den Stichprobenzeitraum.

Hinweis: Bestimmen Sie hierzu die erwarteten Faktorprämien für das nächste Jahr mit Hilfe von 3 Alternativen

1. Alternative: Die Faktorprämie für jeden Faktor wird als Durchschnitt der vergangenen jährlichen Prämienschätzungen der 2. Stufe (Fama/MacBeth) aus Aufgabenteil a) über einen expanding Stichprobenzeitraum.

2. Alternative: Die Faktorprämie für jeden Faktor wird mit Hilfe eines linearen Modells bestimmt (beispielhaft für Aktienmarkt M):

Schätzen Sie die Regressionsarameter mit Hilfe einer linearen

Regression, Zustandsvariable TERM.

3. Alternative: Wählen Sie eine aus Ihrer Sicht geeignete

Zustandsvariable (entweder faktorspezifisch oder für alle Faktoren die gleiche) Zustandsvariable aus. Begründen Sie Ihre Auswahl.

Bestimmen Sie für die drei Alternativen die durchschnittliche Korrelation zwischen prognostizierter und der realisierten Rendite (sogenannter Information Coefficient, IC).

2. Aufgabenteil: Umsetzung der Prognosen in eine Portfoliostrategie (dynamische Branchenallokation)

Untersuchen Sie in einer historischen Simulation (Backtest) die Auswirkung der Prognosen in einer dynamischen Branchenallokation auf die Portfolioperformance. Untersuchen Sie hierzu zwei Spezifikationen:

1. Spezifikation: Wählen Sie die 10 bzw. 20 Branchen mit den höchsten erwarteten Renditen aus und fassen Sie die jeweiligen Branchen gleichgewichtet in ein Portfolio zusammen. Adjustieren Sie die Portfoliogewichte jedes Jahr zur Jahresmitte neu.

2. Spezifikation: Bestimmen Sie die Portfoliogewichte für die 10 Branchen mit den höchsten erwarteten Renditen durch Minimierung der Portfoliovarianz

(Leerverkäufe sind nicht zugelassen). Adjustieren Sie die Portfoliogewichte jedes Jahr zur Jahresmitte neu. Vereinfachung: Bestimmen Sie die notwendigen Varianzen und Korrelationen über den gesamten Stichprobenzeitraum auf Basis von monatlichen Renditen (1963 bis 2018).

Um Ihre Branchenstrategie zu beurteilen, berechnen Sie für jede Portfoliostrategie (insgesamt gibt es acht Strategien, vier Alternativen für Renditeprognosen und zwei Spezifikationen für Portfoliogewichte) mindestens folgende Kennzahlen

 Jensen Alpha

 Fama/French Alpha

 Carhart Alpha

 Sharpe Ratio

 Information Ratio

 Sortino Ratio

 Turnover (Anzahl der Aktien, die bei einer Strategie pro Jahr ausgetauscht

warden)

 Maximum Drawdown (über 12 Monate)

 %-Anteil der Verlustjahre

Für Performancemaße, die nicht benchmarkorientiert sind, geben Sie das entsprechende Maß auch für die Benchmark an. Als Benchmark verwenden Sie je nach Gewichtung folgende Zusammensetzung:

 Gleichgewichtung: Alle Aktien in der Benchmark werden gleichgewichtet

 Minimum-Varianz-Portfolio: Marktwertgewichtung

Nehmen Sie eine abschließende Bewertung aus allen Performancemaßen vor und beurteilen Sie die Attraktivität der Anlagestrategie für einen Investor.

Wichtig bei der Seminararbeit und Präsentation sind eine korrekte Berechnungsweise der Kennziffern, die ökonomische und statistische Beurteilung der Ergebnisse sowie eine Diskussion der ökonomischen Gründe für die realisierte Performance Ihrer Strategie. Achten Sie auf eine strukturierte Darstellung, eine logische Nachvollziehbarkeit Ihrer Argumente und Lesbarkeit Ihrer Seminararbeit.

Erstellen Sie ihre Seminararbeit und Präsentation vor dem Hintergrund, dass Sie einen institutionellen Anleger über die Strategie beraten wollen.

Legen Sie Ihre Berechnungen mit nachvollziehbaren Erklärungen als CD/USB-Stick bei.

Hinweise:

Die notwendigen Renditedaten finden Sie  auf der Homepage von Kenneth French. Die Excel Sheets mit den Daten und die Aufgabenstellung werden in der Vorlesung besprochen und an verschiedenen Stellen werden beispielhaft Lösungsansätze skizziert. Bei Unklarheiten sprechen Sie ihren Dozenten bitte in den Vorlesungen an. Daten, die die Zustände im Renditemodell modellieren, finden Sie bspw. auf https://fred.stlouisfed.org/ oder in Datenbanken wie Bloomberg im FinanceLab.