Lade Inhalt...

Performance Attribution im Immobilienportfolio

Bachelorarbeit 2010 135 Seiten

BWL - Sonstiges

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

II. Abbildungsverzeichnis

III. Formelverzeichnis

IV. Abkürzungsverzeichnis

V. Vorwort

1 Performance Attribution im Immobilienportfolio

2 Performance Attribution
2.1 Einordnung der Performance Attribution im Asset Managementprozess
2.2 Definition der Performance Attribution
2.3 Die Entwicklung der Performance Attribution
2.4 Die unterschiedlichen Ansätze der Performance Attribution
2.4.1 Performance Attribution nach Brinson/Hood/Beebower
2.4.2 Performance Attribution nach Fischer
2.4.3 Performance Attribution nach Buhl et al.
2.4.4 Risikoadjustierte Performance Attribution nach Ankrim
2.4.5 Performance Attribution nach Liang et al.
2.5 Welcher Performance Attributionsansatz ist der richtige im Immobilienportfolio?

3 Benchmark
3.1 Investment-Benchmark als unabdingbarer Bestandteil einer Performance Attribution
3.2 Investment-Benchmark zur Performance Attribution im Immobilienportfolio
3.2.1 Der Deutsche Immobilien Index DIX von IPD
3.2.2 Der German Property Index GPI von BulwienGesa

4 Risiko
4.1 Definition
4.1.1 Das unsystematische Risiko im Immobilienportfolio
4.1.2 Das systematische Risiko im Immobilienportfolio
4.2 Risikoquantifizierung
4.2.1 Die Volatilität
4.2.2 Lower Partial Moments als Risikomaß im Immobilienportfolio
4.3 Eine RAPA auf Basis eines LPM-CAPM

5 Von der Anlagepolitik zur Performance Attribution

VI. Anhang
Anhang 1
Anhang 2
Anhang 3
Anhang 4

VII. Literaturverzeichnis

VIII. Quellenverzeichnis

II. Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Vorgehen und Ziele der Arbeit

Abb. 2: Der Asset-Managementprozess als Regelkreis

Abb. 3: Top-down- und Bottom-up-Ansatz der Asset-Allokation

Abb. 4: Zieltriade der Performanceanalyse

Abb. 5: Spannungsfeld einer Performance Attribution

Abb. 6: Vereinfachte Darstellung des Attributionsansatzes

Abb. 7: Rechnerische Lösung der Ertragsattribution

Abb. 8: Berechnung der aktiven Ertragsverteilung

Abb. 9: Die annualisierten Erträge von 91 Pensionskassenportfolien

Abb. 10: Aufteilung in Portfolio- und Benchmarkparameter

Abb. 11: Gewichtete Rendite eines Portfolios

Abb. 12: Gewichtung/Renditewerte eines Portfolios/Benchmark

Abb. 13: Komponenten der Performance Attribution

Abb. 14: Benchmark- und Portfoliostrukturdaten

Abb. 15: Attribution der Selektions- und Allokationsbeiträge

Abb. 16: Der Interaktionseffekt graphisch

Abb. 17: 2-Segmentportfolio

Abb. 18: Verdeutlichung des Interaktioneffekts in der Attribution

Abb. 19: Additive und multiplikative Ermittlung der aktiven Rendite

Abb. 20: Performance Attribiution für i Sektoren und auf Portfolioebene

Abb. 21: Ein Weg zum individuellen PA-Ansatz

Abb. 22: DIX Datenbankstruktur 2009

Abb. 23: DIX Segmentierung 2009

Abb. 24: Ergebnisse des Telefoninterviews mit Dr. Eglitis IPD

Abb. 25: Die 127 Marktstädte des GPI

Abb. 26: Vergleich der Spitzenmieten im Büromarkt Frankfurt a.M. 2009

Abb. 27: Ergebnisse des Telefoninterview mit Hampe/Steininger BulwienGesa

Abb. 28: Risikominimierung durch Diversifikation

Abb. 29: Standardnormalverteilung

Abb. 30: PA im Wertpapierportfolio vs. PA im Immobilienportfolio

Abb. 31: Graphische Zusammenfassung der Thesis

III. Formelverzeichnis

Formel 1: Allgemeine Renditeberechnung

Formel 2: Gewichtete Gesamtportfoliorendite

Formel 3: Gewichtete Benchmarkrendite

Formel 4: Berechnung Differenzrendite

Formel 5: Die Differenzrendite nach Fischer

Formel 6: Additiv ermittelte Differenzrendite

Formel 7: Multiplikativ ermittelte Differenzrendite

Formel 8: Zerlegung der Portfoliorendite

Formel 9: Zerlegung der aktiven Rendite

Formel 10: Erfolgskomponenten der Gattungen

Formel 11: CAPM nach Ankrim

Formel 12: Berechnung der Benchmarkrendite je Sektor

Formel 13: Risikoadjustierter Allokationseffekt

Formel 14: Risikoadjustierter Selektionseffekt

Formel 15: Risikoadjustierter Interaktionseffekt

Formel 16: Risikoadjustierte Gesamtrendite

Formel 17: GPI Total Return auf Sektorebene

Formel 18: Die Varianz und die Standardabweichung

Formel 19: Das LPM-Beta

Formel 20: Das LPM-CAPM

IV. Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

V. Vorwort

Mein besonderer Dank an dieser Stelle gilt zuerst Prof. Dr. Carsten Lausberg für seine Hilfestellung und die Übernahme der Erstkorrektur meiner Thesis. Besonderer Dank gilt auch Prof. Dr. Thomas Kinateder für die Übernahme der Zweitkorrektur dieser Arbeit.

Für ihre Bereitschaft und die hilfreiche Unterstützung bei meiner Befragung zum GPI von BulwienGesa bin ich zu Dank verpflichtet Frau Dipl.-Geographin Sonja Hampe und Herr Dipl.-Volkswirt Martin Steininger.

Des Weiteren möchte ich mich für die professionelle Unterstützung meiner Befragung zum DIX bei Herrn Dr. Andri Eglitis von IPD bedanken.

Geislingen an der Steige, im August 2010

Tobias C. Moser

1 Performance Attribution im Immobilienportfolio

Das weite Themengebiet der Performance Attribution (im Folgenden auch mit PA abgekürzt) bekam erstmals tiefergehende Aufmerksamkeit in der Finanzwelt durch die Veröffentlichung eines ersten Performance Attributionsansatzes von Brinson/Hood und Beebower, erschienen im Financial Analysts Journal aus dem Jahr 1986.

Diese Veröffentlichung wurde von zahlreichen Forschern und Praktikern bis heute diskutiert, empirisch untersucht und weiterentwickelt.

Ziel der folgenden Arbeit mit dem Titel „Performance Attribution im Immobilienportfolio“ ist es, das „Tool“ Performance Attribution umfassend in seinen verschiedenen Ansätzen darzustellen, diese zu erklären und die unterschiedlichen Funktionsweisen zu analysieren. Die Ausarbeitung geht von der Anwendung der PA im Wertpapierportfolio aus, stellt unterschiedliche Modifizierungen vor und betrachtet schließlich die Anwendung in unterschiedlichen Immobilienportfolios.

Hierfür werden fünf Performance Attributionsansätze ausführlich erörtert und auf ihre Besonderheiten hin untersucht. Jedes dieser Modelle steht exemplarisch für ein diskutiertes Schwerpunktthema im Bereich der Performance Attribution.

Der Leser erfährt die Vor- und Nachteile der einzelnen PA-Modelle und kann dadurch die Tauglichkeit dieser für eine Anwendung im eigenen Wertpapier- oder Immobilienportfolio prüfen.

Ein unabdingbares Kernstück der Performance Attribution stellen Benchmarks dar, sie müssen sorgfältig ausgewählt oder konstruiert werden. Daher werden sie in dieser Arbeit besonders berücksichtigt und der Leser bekommt eine Hilfestellung bei der Auswahl von möglichen Immobilienbenchmarks im deutschen Immobilienmarkt. Weiterhin erfolgt eine Verknüpfung der Performance Attribution mit verschiedenen Risikomaßen, die sowohl in Wertpapier- als auch in Immobilienportfolios ihre Anwendung finden. Diese notwendige Risikoverknüpfung ermöglicht nicht nur eine Analyse eines Portfolios hinsichtlich erzielter Performance, sondern lässt auch Rückschlüsse auf die eingegangenen Risiken im Portfolio zu.

Folgende Abbildung zeigt die stufenähnlich aufeinander aufbauenden Kapitel und dazugehörenden Fragestellungen dieser Arbeit. Mit ihr werden das systematische Vorgehen und die Ziele der Arbeit graphisch dargestellt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung.

Abb. 1: Vorgehen und Ziele der Arbeit

Die Arbeit kann als Treppe verstanden werden, welche beim Begehen den Leser vom Allgemeinen (beginnend mit dem Asset Managementprozess) zum Speziellen (eine Performance Attribution/RAPA im Immobilienportfolio) führt. Abgeschlossen wird mit einer graphischen Zusammenfassung der Arbeit unter der Berücksichtigung zukünftiger Herausforderungen einer Performance Attribution im Immobilienportfolio.

Eingrenzung der Kapitel:

Kapitel 2 Performance Attribution

Da das Werkzeug Performance Attribution noch nicht einheitlich definiert ist, existieren in der Fachliteratur eine Vielzahl von gleichartigen und unterschiedlichen Modellen. Aus diesem Grund beschränkt sich diese Arbeit auf fünf unterschiedliche PA-Ansätze, die jeweils exemplarisch für ein aktuell diskutiertes Schwerpunktthema stehen.

Kapitel 3 Benchmark

Dieses Kapitel beschränkt sich auf eine Auswahl von zwei möglichen Immobilienindizes. Diese Indizes beschränken sich auf den deutschen Immobilienmarkt und werden auf ihre Tauglichkeit für die PA überprüft.

Kapitel 4 Risiko

Es existieren zahlreiche Risikomaße, um die verschiedenen Risiken von Wertpapier- und Immobilienportfolien zu messen oder zu prognostizieren. Dieses Kapitel beschränkt sich jedoch auf Risikomessinstrumente für einen möglichen Einsatz in einer Performance Attribution im Immobilienportfolio.

2 Performance Attribution

„Börsenerfolg ist eine Kunst und keine Wissenschaft.“ (André Kostolany)

2.1 Einordnung der Performance Attribution im Asset Managementprozess

Die Performance Attribution ist ein fester Bestandteil im Asset Managementprozess eines Portfolios und stellt ein Instrument der Performanceanalyse dar. Sie kann als Werkzeug zur Messung und Analyse von Performancegrößen gesehen werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Thomas, M./Piazolo, D., Performancemessung, 2007,

S. 209 und Wittrock, C./Mielke, R., Präsentation der Performance, 2002, S. 604.

Abb. 2: Der Asset-Managementprozess als Regelkreis

Damit der in Abbildung 2 dargestellte Asset Managementprozess näher durchleuchtet werden kann, wird das Asset Management als Finanzdienstleistung[1] wie folgt definiert:[2] „Asset Management bedeutet die Steuerung eines Anlageportfolios (zum Beispiel aus Aktien, verzinslichen Wertpapieren und/oder Immobilien) nach Risiko- und Ertragsgesichtspunkten. Zu dieser Dienstleistung gehören die Vorbereitung und Umsetzung von Anlageentscheidungen hinsichtlich des Geldvermögens Dritter.“

Der Asset Manager oder auch Vermögensverwalter kann nun auf der Grundlage des in Abbildung 2 dargestellten Asset Managementprozesses sein Anlageportfolio steuern und Anlageentscheidungen treffen.[3]

Der in Abbildung 2 aufgezeigte Asset Managementprozess beginnt mit der Analyse des Anlageziels unter Berücksichtigung von Risikovorgaben, der Renditeerwartung sowie gesetzlicher Restriktionen. Ebenfalls muss sich der Anlagezeitraum, also die Dauer der Liquiditätsbindung, in dieser Analyse wiederfinden.[4]

Auf dieser Grundlage wird die langfristige Anlagepolitik anhand einer geeigneten Soll-Strukturierung des Anlagevermögens in verschiedene Asset-Klassen festgelegt.

Diese Soll-Strukturierung oder Soll-Gewichtung des Vermögens hat das Ziel einer möglichst guten Risikoabsicherung gegenüber ungünstigen Marktentwicklungen bei einer gleichzeitigen Chance auf langfristig hohe Renditen.[5]

Verfolgt man mit der Asset-Allokation in diesem Schritt also eine langfristige Perspektive (long-term policy[6] ) und werden dabei Eigenschaften berücksichtigt, welche die Assets auf lange Sicht haben, so wird auch von strategischer Asset-Allokation gesprochen. Im Gegensatz dazu kann die Asset-Allokation auch auf die aktuelle Kapitalmarktsituation ausgerichtet sein, zum Beispiel in Phasen von Krisen oder offensichtlichen Kursübertreibungen kann das Portfoliomanagement auf augenblickliche Kundenwünsche eingehen. In diesem Fall wird von taktischer Asset-Allokation gesprochen.[7]

Als Methode zur Soll-Strukturierung steht dem Portfoliomanagement unter anderem das Gegenstromverfahren (Top-down und Bottom-up) zur Verfügung.

Beim Top-down-Ansatz gelangt die Entscheidungsfindung der Portfoliostrukturierung von einer initialen Zielfestlegung über die Marktanalyse zur Strategieformulierung. Diese erfolgt zunächst auf Portfolioebene und führt dann zur Einzeltitelauswahl. Das heißt, die Sichtweise des Portfoliomanagers fällt von großen Aggregaten zu kleinen Betrachtungseinheiten. Im Gegensatz dazu richtet sich die Blickweise des Portfoliomanagements beim Bottom-up-Ansatz von der Einzeltitelauswahl über die Allokation verschiedener Anlageklassen bis hin zur Zielfestsetzung:[8]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Burik, P., Assetmanagement-Prozess, 2002, S. 545.

Abb. 3: Top-down- und Bottom-up-Ansatz der Asset-Allokation

Diese zwei Ansätze ergänzen sich gegenseitig und können deshalb nicht strikt voneinander getrennt werden, da eine durchgehende Wechselwirkung zwischen diesen Systemen besteht. Zudem korrigieren sich diese Systeme auch gegenseitig, sodass sie mittels des iterativen Gegenstromverfahrens in mehreren Planungsrunden zusammengeführt werden.[9]

Eine Umfrage unter 37 Immobilien-Fondsmanagern von Baum und Key aus dem Jahr 2000 ergab, dass 44% der Fondsmanager angaben ein Bottom-up Manager zu sein. 36% hingegen gaben an, dass sie sich einem kombinierten Stil aus Bottom-up und Top-down zurechnen würden.[10]

Die Konkretisierung der Anlagepolitik innerhalb einer Anlageklasse findet sich im Managementstil des Portfoliomanagers wieder. Dieser Managementstil kann einerseits schriftlich fixiert und definiert werden, andererseits, und dies gilt es besonders hervorzuheben, impliziert er auch das intuitive Verhalten des Managers, welches vielmehr stark von dessen Fähigkeiten, Erfahrungen sowie von seiner persönlichen Einstellung abhängt.[11]

Die Benchmark[12] kann dem Portfoliomanager als Messlatte dienen, um die Umsetzung seiner Anlagepolitik zu kontrollieren und zu überwachen. Diese Umsetzung der Anlagepolitik erfolgt entweder durch das „tracking“ der zuvor bestimmten Benchmark, d.h. der Manager versucht nicht die augenblickliche Kapitalmarktsituation auszunutzen, sondern gestaltet sein Portfolio entsprechend dem Benchmark-Portfolio (= passives Management). Alternativ dazu kann er durch seine Taktik, d.h. die Berücksichtigung aktueller Informationen über Opportunitäten, einer Beurteilung der aktuellen Marktsituation und der Wahrnehmung von Stimmungen und Trends eine überdurchschnittliche Rendite (gemessen an der Benchmark) versuchen zu erzielen (aktives Management).[13]

Die in der weiteren Ausarbeitung erläuterte Performance Attribution erfordert jedoch ein aktives Management des Portfolios[14], aus diesem Grund wird in der folgenden Ausarbeitung immer von einem aktiven Portfoliomanagement ausgegangen.

Der nächste Schritt im Regelkreis des Asset-Managementprozesses ist die Performanceanalyse. Der Schwerpunkt hier ist die Messung, Analyse, Attribution sowie die Kontrolle des erzielten Anlageerfolgs oder eines Anlageverlusts.[15]

Folgende Zieltriade verdeutlicht diese Stellung der Performanceanalyse im Asset-Managementprozess:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Wittrock, C., Messung und Analyse, 2000, S. 11.

Abb. 4: Zieltriade der Performanceanalyse

Die in Abbildung 4 dargestellten Beziehungen besitzen sowohl im internen Bereich einer Fondsgesellschaft Gültigkeit als auch im externen Bereich also aus der Sichtweise der Anleger und Investoren.

Die externe Performanceanalyse erfolgt aus der Sicht von Investoren und ist damit auf eine erheblich reduzierte Datenbasis angewiesen.[16] Ihr primäres Ziel ist es, Rückschlüsse über die Qualität der Fondsmanager zu ziehen, ebenfalls wird eine transparente Darstellung der Performance durch die Veröffentlichung aller entscheidungsrelevanten Informationen gewährleistet. Dadurch wird dem Anleger auch ein Vergleich verschiedener Vermögensverwaltungsgesellschaften ermöglicht.[17]

In der Regel erwarten Investoren ebenfalls Informationen bezüglich des Gesamtrisikos ihrer Investition. Diese Informationen sollten vom Asset Management dem Kunden zur Verfügung gestellt werden.

Ausschlaggebend für die Fondsgesellschaft oder den Immobilienbestandshalter ist jedoch die interne Sichtweise der Performanceanalyse, welche die Leistungen des Portfoliomanagements, des Handels sowie anderer Bereiche bewertet. Die in diesem Prozess erstellten Analysen dienen sowohl der Korrektur von Fehlentwicklungen im Investmentprozess als auch der Gestaltung zukünftiger Entwicklungen und Prozesse. Die primäre Aufgabe der Performanceanalyse besteht somit darin, die einzelnen Komponenten die maßgeblich zur Portfolioperfomance beitragen quantitativ darzustellen.[18]

Die durch Informationsasymmetrien auftretende Principal-Agent-Problematik, also der Informationsvorsprung des Portfoliomanagements (Agent) gegenüber den Anlegern/Investoren (Principal), kann unter anderem durch erfolgsorientierte Entlohnungsstrukturen und Vergütungssysteme des Managements abgebaut werden. Die Performanceanalyse ist somit auch ein geeignetes Werkzeug zur objektiven Kontrolle der Leistungen des Portfoliomanagements.[19]

Die in Abbildung 2 nun folgenden Rückkopplungen ermöglichen es dem Portfoliomanagement, verschiedene Ebenen des Asset Managements systematisch zu steuern und gewährleisten eine regelmäßige Optimierung der Kapitalanlageentscheidungen. Diese Rückkopplungen geben ebenfalls Hilfestellung bei der Entwicklung von Prioritäten, bei der Informationssuche sowie bei der Formulierung der Anlagepolitik durch das Management.[20]

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die Performanceanalyse und die darunter zu subsumierende Performance Attribution ein notwendiger Bestandteil im Regelkreis eines Asset Managementprozesses darstellen und dem Portfolio-management als ein wichtiges Werkzeug zur Kontrolle, Analyse, Messung und Planung zukünftiger und gegenwärtiger Asset Managemententscheidungen dienen.

2.2 Definition der Performance Attribution

Um eine Definition der Performance Attribution herleiten zu können, müssen zuvor die in der Literatur verwendeten unterschiedlichen Begrifflichkeiten gleichgestellt werden, d.h. die in den folgenden Kapiteln verwendete Literatur verwendet die Begriffe Performance Attribution, Return Attribution, Renditeattribution und Attributionsanalyse synonym.[21]

Diese Arbeit baut auf dem Begriff der Performance Attribution auf und verwendet ausschließlich diesen Terminus in der Ausarbeitung.

Zur Berechnung der Performance (oder Gesamtrendite) gibt es keine einheitlich definierten Standards, jedoch sollte nach Empfehlung der GIPS (Global Investment Performance Standards) die zeitgewichteten Renditen verwendet werden, welche zuvor um externe Mittelflüsse bereinigt wurden.[22]

Die Performance Attribution wurde von Brinson, Singer und Beebower erstmals wie folgt beschrieben: „The process of attributing actual portfolio return to those investment management activities that contribute to the return-investment policy, active asset allocation and security selection“.[23]

Diese Beschreibung zeigt die Grundmethodik der PA, beschränkt sich jedoch auf die in diesem Ansatz verwendeten Komponenten.[24] Aus diesem Grund sollte eine allgemein gültige Definition hergeleitet werden.

Auf obiger ersten Beschreibung der PA nach Brinson/Singer und Beebower aufbauend, kann die Performance Attribution wie folgt zusammengefasst und definiert werden:

„Unter einer Performance Attribution versteht man im Allgemeinen die Erfassung, die Beschreibung und die Quantifizierung von Einflussfaktoren auf Renditeergebnisse[25] von Anlageportfolios“.[26] Diese Renditeergebnisse werden relativ an einer zuvor definierten Benchmark gemessen. Die PA ist somit die Aufspaltung einer generierten Performance in die sie erklärenden Komponenten wie Allokation, Selektion, (Interaktion), Timing und Währungseffekte.[27]

Anders formuliert, beantwortet die PA u.a. folgende Frage: Auf welche Komponenten eines Portfolios ist die Differenzrendite, welche über einen bestimmten Zeitraum hinweg generiert und relativ zur Benchmark gemessen wurde, zurückzuführen?

Diese Frage kann durch das Heranziehen folgender Checkliste beantwortet werden:[28]

- Allokation: Welchen Beitrag zur Differenzrendite lieferte eine gewählte Gewichtung der Portfoliosegmente (gemessen relativ zur gewählten Benchmark)?
- Selektion: Welchen Beitrag zur Differenzrendite lieferte eine Auswahl von Einzeltiteln innerhalb der gewählten Segmentierung?
- Timing der Allokation: Wurde ein gegebenes Investitionsvolumen in den gewählten Segmenten gewinnbringend variiert?
- Timing der Selektion: Wurde ein gegebenes Investitionsvolumen in den gewählten Einzeltiteln gewinnbringend variiert?
- Währungseffekte: Welchen Beitrag zur Differenzrendite lieferten Veränderungen an den Devisenmärkten? (Währungseffekte spielen nur dann eine Rolle, wenn das Portfolio auch in Fremdwährungen diversifiziert ist)
- Interaktionseffekt[29] (rechnerische Komponente): Wurde der Interaktionseffekt in der PA mit berücksichtigt, wenn ja welchen (Beitrag)[30] zur Differenzrendite lieferte dieser?
- Risiko: In welcher Form fand das systematische und unsystematische Risiko[31] in der generierten Differenzrendite seine Berücksichtigung? (Das Risiko findet zumindest in Form der gewählten Benchmark[32] seine Berücksichtigung aber nicht alle PA-Ansätze untersuchen obige Risiken explizit.)

Wird auf die oben aufgeführten Fragen der Checkliste eingegangen und werden diese beantwortet, so können dadurch nicht nur Rückschlüsse auf die Allokation und Selektion des Portfolios gemacht werden, sondern die PA kann dann auch als Leistungskontrolle und als Grundlage für die Entlohnung des Portfoliomanagers herangezogen werden.[33] Somit kann die PA eines der in Abbildung 4 dargestellten Portfolioanalyseziele, nämlich die „Basis organisatorischer und personalpolitischer Entscheidungen“ erfüllen.

Die PA ist ein Instrument zur Ex-Post-Betrachtung und dient dem Portfoliomanagement zur Analyse einer erreichten Portfolioperformance in einer bestimmten Periode. Durch sie lassen sich wichtige Rückschlüsse auf vergangene Investmententscheidungen ziehen.[34] Auf dieser Grundlage der ermittelten Ergebnisse, kann das Portfoliomanagement, wie in Abbildung 2 graphisch dargestellt, auch künftige politische Diversifikationsentscheidungen[35] planen und treffen.

Abbildung 5 verdeutlicht die Abhängigkeit der PA von den ihr zugrundeliegenden Faktoren. Die meisten, der in der Literatur diskutierten Performance Attributionsmodelle operieren auf der Basis von Bestands- und Umsatzdaten.[36] Die Aufbereitung dieses komplexen und großen Datenpools erfordert einen enormen Aufwand von betrieblichen Ressourcen und ist abhängig von dem gewünschten Detaillierungsgrad und Umfang der PA.[37] Ein weiterer die PA beeinflussender Faktor ist der (subjektive) Managementstil des Portfoliomanagers, welcher ebenfalls maßgeblich zur Effektivität der Attribution beitragen kann:[38]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 108 und Pieper, H. G., PA in der Praxis, 2002, S. 1003.

Abb. 5: Spannungsfeld einer Performance Attribution

Allen in dieser wissenschaftlichen Arbeit diskutierten Modellen zur Performance Attribution ist zumindest die Aufspaltung der Rendite (Performance) in die Komponente Allokation und in die Einzeltitelauswahl (Selektion) gemein.[39]

Je nach Modell werden diese Komponenten z.B. um Währungseffekte, um eine Risikoadjustierung oder um einen Interaktionseffekt erweitert.[40]

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die Performance Attribution ein Werkzeug zur Analyse (d.h. wie erfolgreich war die Allokation/Selektion) eines Wertpapier- oder Immobilienportfolios ist. Des Weiteren können durch sie Rückschlüsse auf die Qualität des Portfoliomanagements gewonnen werden und sie ermöglicht außerdem einen Vergleich mit einem definierten (Teil-) marktdurchschnitt in Form einer Benchmark.

Der Unterschied zwischen der Performanceanalyse (-messung) und der Performance Attribution, lässt sich folgendermaßen zusammenfassen: „Performance Measurement is <How well did we do?> and performance attribution is <How did we do well?>.“[41]

2.3 Die Entwicklung der Performance Attribution

Harry Markowitz legte im Jahr 1952 die theoretischen Grundlagen[42] für eine spätere Performance Attribution in seiner Studie „Portfolio Selection“, erschienen im Journal of Finance.[43]

Darauf aufbauend wurden in den letzten Jahrzehnten verschiedene Theorien entwickelt, welche Portfoliomanager mit verschiedenen Strategien beim Managen ihrer Portfolios unterstützen.[44]

Das erste Modell einer Performance Attribution (siehe hierzu Kapitel 2.4.1) beschrieben Brinson, Hood und Beebower im Jahr 1986.[45] Sie untersuchten in ihrer Studie die Daten von 91 großen U.S. Pensionskassen und stellten unter anderem fest, dass die Investmentpolitik die Investmentstrategie (also das Martktiming und die Titelauswahl) dominiert. Diese Studie fokussiert sich speziell auf die Attribution der Performance von Pensionskassen und bietet den Investoren sowie den Investmentmanagern ein Instrument, mit welchem die generierten Renditen in ihre verschiedenen Komponenten (Investment Politik, Markttiming und Einzeltitelauswahl) zerlegt werden können.[46]

Im Jahr 1991 haben Brinson, Singer und Beebower ihre Forschung wieder aufgegriffen und die Komponenten Einzeltitelauswahl und Allokation um das Portfoliorisiko sowie um das Risiko verschiedener Assetklassen erweitert.[47]

Eine zweite Gruppe von Attributionsanalysen beinhaltet nicht nur die bisher erwähnten Komponenten (Allokation, Selektion und Interaktionseffekt) der PA, sondern auch einen Ansatz zur Messung des Risikos in der Performance Attribution.[48]

Eugene F. Fama entwickelte 1972 als erster ein Modell, welches explizit ein der Anlage zugrunde liegendes Risiko (systematisches Risiko) relativ zu einer Benchmark mit einbezieht. Dieses Modell setzt voraus, dass die Benchmarkportfoliorendite denselben Risikolevel wie die Portfoliorendite des eigenen (aktiven) Portfolios aufweist.[49]

Aufbauend auf diesen Erkenntnissen beschrieb Ankrim 1992 ein Modell der PA, welches unter anderem Risikoeffekte misst, aber dem Portfoliomanagement die Möglichkeit einer Abweichung von der Zusammensetzung des Bechmarkportfolios und somit des Bechmarkrisikos gewährleistet.[50]

1992 beschreibt Singer in der Studie „Evaluation of Portfolio Performance: Aggregate Return and Risk Analysis“ unter anderem die Risikoanalyse einer generierten Überschussrendite anhand der „Portfolio Sharp Ratio“, der „Portfolio Treynor Ratio“ sowie der „Fama Decoposition“. Diese von ihm beschriebenen Risikomaße werden dagegen nicht in einen direkten Zusammenhang mit der Performance Attribution (z.B. wie in Kapitel 2.4.1 dargestellt) gebracht. Viel mehr entwirft Singer in seiner Studie Modelle, um die risikogewichtete Performance eines Portfolios mit der risikogewichteten Performance einer zuvor ausgewählten „Peer Group“[51] zu vergleichen: „The most common method of performance evaluation focuses on the peer group performance comparisons.“[52]

Die Studie nach Brinson/Hood und Beebower, die in Kapitel 2.4.1 vorgestellt wird, nahmen Hamilton und Heinkel 1995 auf und wandten erstmalig die Performance Attribution speziell auf ein Immobilienportfolio an. Die Studie beruht auf Quartalsdaten von 16 Immobilienportfoliomanagern. Als Benchmark wurde der Russell Canadian Property Index (RCPI) herangezogen. Zur Attribution wurden der „property type“ (Immobilienart z.B. Logistik, Büro, Einzelhandel, etc.) und die „property location“ (Lage der Immobilie/des Grundstücks) verwendet. Die Immobilienauswahl, also die Auswahl einzelner Objekte, wird hier analog zur Einzeltitelauswahl von z.B. Aktien im Wertpapierportfolio gesehen.[53]

Weitere Variationen der Performance Attribution in Immobilienportfolios und Wertpapierportfolios wurden u.a. von Higgs/Goode 1993, von Liang/Hess/Bradford und McIntosh 1999, von Baum/Key/Matysiak/Franson ebenfalls 1999 und von Fischer 2001 beschrieben und publiziert.[54]

Das im Jahr 2000 von Buhl/Huther/Reitwiesner/Schroeder/Schneider/Tretter erschienene Diskussionspapier beschreibt eine Variation der PA, die ebenfalls auf den Grundgedanken[55] von Brinson/Hood und Beebower fußt, aber unter anderem den Interaktionseffekt ausschließt und stattdessen die Komponente Währungserfolg beinhaltet.[56]

Einen chronologischen Überblick, über die meisten in der Fachliteratur publizierten Performance Attributions-Ansätze, bietet die Tabelle im Anhang 1 dieser Arbeit.

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass sich die Performance Attribution nach Brinson/Hood und Beebower als State of the Art etabliert hat und von allen in dieser Arbeit erwähnten Ansätzen/Modellen in seinen Grundzügen angewendet wurde.

Die Hauptunterschiede der einzelnen Ansätze liegen meist in der Definition (oder dem Weglassen) des Interaktioneffekts, einer Währungskomponente und einer Risikoadjustierung.

Aus diesen Gründen kann festgehalten werden, dass für eine Performance Attribution bisher noch keine normierten Standards gelten, diese vielmehr vom subjektiven Anwender definiert werden müssen.

2.4 Die unterschiedlichen Ansätze der Performance Attribution

Im Folgenden soll nun die PA als praktisches Werkzeug der Performancezerlegung anhand der verschiedenen in der Literatur diskutierten Ansätze erörtert werden.

Da wie schon erwähnt alle in dieser Arbeit aufgeführten Ansätze in ihrem Grundprinzip (Allokation und Selektion) auf dem Modell der PA nach Brinson/Hood und Beebower basieren, ist es nicht notwendig, auf alle in der Literatur diskutierten Ansätze im Detail einzugehen. Vielmehr ist eine Auswahl an Modellen sinnvoll, die mehrere mögliche Komponenten einer PA behandeln sowie eine Übertragung der PA auf ein Immobilienportfolio erörtern.

Die folgende Auswahl ist nicht chronologisch, sondern orientiert sich vordergründig an der Wichtigkeit der Interaktionseffektproblematik und beschränkt sich auf eine Darstellung der folgenden Ansätze von:[57]

1. Brinson/Hood und Beebower 1986, als erstes Werk in der Fachliteratur zur PA und in seinen Grundzügen immer noch State of the Art. Hier wird erstmals kurz auf die Interaktionseffektproblematik eingegangen.
2. Fischer 2001, dieses Modell verdeutlicht unter anderem die Priorität des Interaktionseffekts als wichtige Komponente einer PA und hält diese für notwendig.
3. Buhl/Huther/Reitwiesner/Schroeder/Schneider/Tretter 2000, dieser Ansatz lehnt die Einbeziehung eines Interaktioneffekts ab und beschreibt stattdessen die Wichtigkeit einer Währungskomponente unter der Verwendung eines multiplikativen PA-Ansatzes.
4. Ankrim 1992, dieses Modell zeigt eine mögliche Risikoadjustierung (mit Hilfe des Beta-Faktors und eines CAPM-Modells) der PA im Wertpapierportfolio auf.
5. Liang/Hess/Bradford/McIntosh 1999 beschreiben einen Zwei-Komponenten-ansatz (lediglich Zerlegung in Selektion und Allokation) der PA, nun am Beispiel eines Immobilienportfolios.

Diese Auswahl an Modellen geht nicht nur auf die verschiedenen Komponenten einer PA ein, sondern berücksichtigt auch adäquat die in der Literatur diskutierte Interak- tionseffekt-Problematik. Schließlich wird die PA ebenfalls auf verschiedene Immobilienportfolios übertragen.

Die Berücksichtigung einer Währungskomponente, wie sie oben unter 3. erwähnt wird, setzt ein international diversifiziertes Wertpapier-/Immobilienportfolio voraus. Denn nur eine international diversifizierte Anlage in Wertpapiere oder Immobilien in Verbindung mit einer dafür notwendigen Fremdwährung bietet dem Portfoliomanagement die Chance eines zusätzlichen Performancebeitrags durch Währungseffekte. Selbstverständlich könnte sich dieser Performancebeitrag auch negativ auf die Gesamtperformance des Portfolios auswirken.

Wird in dem jeweiligen Kapitel nicht explizit die Ermittlung der jeweiligen Rendite beschrieben, so dient folgende Ermittlung der Rendite über eine Periode ohne Mittelzu- oder Mittelabflüsse als Grundlage:

mit:

: Rendite des Portfolios für den Zeitraum t

: Wert des Portfolios P am Ende der Bewertungsperiode

: Wert des Portfolios am Anfang der Bewertungsperiode

Formel 1: Allgemeine Renditeberechnung[58]

2.4.1 Performance Attribution nach Brinson/Hood/Beebower

Brinson/Hood und Beebower 1986 untersuchten Daten von 91 großen amerikanischen Pensionskassen über den Zeitraum von 1973 bis 1983. Ziel dieser Studie ist unter anderem den Investmentmanagern ein Instrument an die Hand zu geben, welches klar und relevant die Attribution, also die Aufspaltung eines generierten Ertrages[59] aufzeigt. Der Ertrag des Investment-Managementprozesses setzt sich in diesem Ansatz aus den Komponenten „investment policy“, „market timing“ und „security selection“ zusammen.[60]

Das hier untersuchte Portfolio setzt sich aus 62,9 % „Common Stock“, 23,4 % „Bonds“[61] und 13,6 % „Cash Equivalents“[62] zusammen. Diese Allokation entspricht dem untersuchten Zehnjahresdurchschnitt der 91 untersuchten Pensionskassen.

Wie aus der Definition in Kapitel 2.2 ersichtlich, ist die Wahl einer adäquaten Benchmark unabdingbar.

Als Benchmark für die Common Stocks wurde der S&P 500 Total Return Index (S&P 500) herangezogen, bei den Bonds diente der Shearson Lehman Government/Corporate Bond Index (SLGC) als Benchmark und den Cash Equivalents dienten die 30-Day Treasury Bills[63] als Benchmark.

Das Ziel dieses Performance Attributionsansatzes von Brinson/Hood und Beebower wird wie folgt von den Autoren beschrieben:

„Our task is to rank in order of importance the decisions made by investment clients and managers, and then to measure the overall importance of these decisions to actual plan performance”.[64]

Folgendes Glossar erklärt und definiert die in diesem Ansatz verwendeten Begrifflichkeiten:[65]

- Investment Policy: identifiziert die geplante Langzeit-Asset Allokation (inklusive den Asset Klassen und ihrer Normalgewichtungen) des Portfoliomanagements. Sie kontrolliert das Gesamtrisiko des Portfolios und legt Fondsgrundsätze fest, kurz die Investment Policy identifiziert das geplante Normalportfolio (Benchmark).
- Policy Benchmark: Eine Konsequenz der Investment Policy ist die vom Portfoliomanagement gewählte Benchmark.

Um einen aussagekräftigen, passiven Policy Return zu bekommen, muss dem Portfoliomanagement die Benchmarkallokation/-selektion bekannt sein. Anhand der bekannten Gewichtung des Benchmarkportfolios kann nun eine Über-/Untergewichtung einer Asset Klasse im aktiv gemanagten Portfolio vorgenommen werden.

- Investment Strategy: beinhaltet das Markt Timing, die Security (oder Manger) Selection, sowie die Effekte eines „cross-product term“. Die in diesem Ansatz ermittelten Daten und Erkenntnisse zeigen, dass die Investment Strategy von der Investment Policy dominiert wird.
- Market Timing (Timing): ist die strategische Über-/Untergewichtung einer Asset Klasse relativ zu ihrer Normalgewichtung (im Vergleich zur Benchmarkgewichtung). Durch sie versucht der Portfoliomanager den Ertrag des Portfolios zu steigern oder aber eine Risikominimierung des Portfolios zu erreichen.
- Security Selection (Selection): ist die aktive Auswahl von einzelnen Investitionen (Einzeltitelauswahl) in einer Asset Klasse.

Nachdem nun die zur Attributionsberechnung notwendigen Begriffe definiert wurden, wird deren Interaktion in Abbildung 6 verdeutlicht und dargestellt.

Die Bezeichnung „Actual“ in diesem Kapitel bezieht sich immer auf das aktiv zu managende Portfolio, also nicht auf das Benchmarkportfolio. „Actual“ kann hier mit „Ist“ übersetzt werden, ist also von einer „actual security selection“ die Rede, so versteht man darunter die Ist-Selektion (Ist-Einzeltitelauswahl) des aktiv gemanagten Portfolios:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 40.

Abb. 6: Vereinfachte Darstellung des Attributionsansatzes

Die vier Quadranten in Abbildung 6 zeigen die notwendigen Komponenten dieser PA nämlich den „Policy Return“ (passiver Benchmarkertrag), den „Policy and Timing Return“ (Ertrag einer Über-/Untergewichtung), den „Policy and Security Selection

Return“ (Ertrag der gewählten Einzeltitelauswahl) und deren Ergebnis der „Actual Portfolio Return“ (also der Ist-Ertrag des aktiv gemanagten Portfolios).

Die in dieser Abbildung aufgezeigten Erträge, werden in Abbildung 7 um die jeweilige Gewichtung ergänzt, damit nun eine Performance Attribution durchgeführt werden kann.

Quadrant I: zeigt den Benchmarkportfolioertrag, welcher dem Portfoliomanagement als Vergleichsmaßstab dient.

Dieser gewichtete Benchmarkertrag ergibt sich rechnerisch aus der Gewichtung der passiven Asset Klassen multipliziert mit dem passiven Ertrag dieser Asset Klassen.

Quadrant II: spiegelt die Ertragseffekte von Policy und Timing wieder. Das Portfoliomanagement setzt das Timing ein, um im Idealfall wachsende Erträge relativ zum gewählten Benchmark zu generieren.

Rechnerisch ergibt sich der gewichtete Timingertrag aus der Ist-Gewichtung der Asset Klasse multipliziert mit dem passiven Ertrag der Asset Klasse.

Quadrant III: Er zeigt die von der Policy und Security Selection (Einzeltitelauswahl) abhängigen Erträge. Diese werden von Brinson/Hood und Beebower auch als „portfolio`s actual asset class returns“ definiert (z.B. aktuelle Erträge der Segmente „common stocks“ und „bonds“).

Rechnerisch ergibt sich der gewichtete Selektionsertrag aus der passiven Gewichtung der Asset Klasse multipliziert mit dem aktiven Ertrag der Asset Klasse.

Quadrant IV: repräsentiert den Ist-Ertrag des gesamten Portfolios für eine bestimmte Periode. Dieser Ist-Ertrag ist das Ergebnis der Gewichtung der Ist-Portfoliosegmentierung und deren Ist-Ertrag.

Rechnerisch ergibt sich der Ist-Ertrag aus der Ist-Gewichtung der Asset Klasse multipliziert mit dem aktiven Ertrag der Asset Klasse:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 40.

Abb. 7: Rechnerische Lösung der Ertragsattribution Mit:

Wpi = policy (passive) weight for asset class i

Wai = actual weight for asset class

Rpi = passive return for asset class i

Rai = active return for asset class i

Abbildung 7 zeigt also die Berechnung der aktiven Ertragsverteilung, d.h. welchen Ertrag steuert das Timing zum Ist-Ertrag des Portfolios bei oder welcher Ertrag ist auf die Selektion durch den Manager zurückzuführen?

Im Folgenden (Abbildung 8) werden nun die Erträge bedingt durch die Investment Strategie berechnet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 41.

Abb. 8: Berechnung der aktiven Ertragsverteilung

Exkurs zur korrekten Berechnung von „ Other “ in Abbildung 8:

Die in Abbildung 8 angegebene Formel zur Berechnung des Ertrags durch „Other“ entspricht exakt der Darstellung nach Brinson/Hood und Beebower 1986. Diese Darstellung wiederspricht jedoch der Rechenmethodik unter Abbildung 6 (hier ebenfalls als „Other“ bezeichnet) und dem 1991 erschienen Update von Brinson/Singer und Beebower.

„Other“ ist das „Cross Product“ und wird im Folgenden auch als Interaktion bezeichnet.

Das Cross-Product misst die Interaktion der Security Selection und der aktiven Asset Allocation[67].

Kurz: die in Abbildung 8 aufgezeigte Formel für „Other“ ist nicht korrekt und muss für eine korrekte Berechnung der Interaktion durch folgende ersetzt werden[68]:

Other = [Quadrant IV – (Quadrant II + Quadrant III) + Quadrant I]

Eine Ausführliche Berechnung zur Bestätigung des Fehlers findet sich im Anhang 2.

Abbildung 9 wiederholt die Rahmenbedingungen, wie sie in Abbildung 6 erstmals beschrieben wurden. Jedoch ist jetzt der auf zehn Jahre annualisierte Ertrag der 91 Pensionsportfolien eingetragen. Dieser annualisierte Ertrag ist aufgrund der Datenlage gegeben:[69]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung, in Anlehnung an Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 41.

Abb. 9: Die annualisierten Erträge von 91 Pensionskassenportfolien

In obiger Abbildung ist deutlich zu erkennen, dass der „Total Active Return“ (also die Differenzrendite) negativ ist. D.h. durch das aktive Management des Portfolios ist in diesem Fall eine negative Performance in Höhe von -1,10 % generiert worden. Das vom Portfoliomanagement getroffene Timing und die gewählte Selection haben bewirkt, dass die passive Benchmarkperformance mit der aktiven Performance unterschritten wurde.

In der weiteren Ausarbeitung ihres Modells zur PA haben Brinson/Hood und Beebower anhand einer „Return Variation“ gezeigt: „[…] the total return to a plan is domiated by investment policy decisions. Active management, while important, describes far less of a plan`s returns than investment policy“.[70] Dieses Ergebnis ist eine essentielle Erkenntnis dieses Ansatzes, d.h. dass die Investmentpolitik/Anlagepolitik (= u.a. die Auswahl einer adäquaten Benchmark) das aktive Management (also die Allokations- und Selektionsentscheidungen des Portfoliomanagers) deutlich dominieren.[71]

Nach Brinson/Hood und Beebower sind vier grundlegende Schritte zum Portfoliodesign notwendig:[72]

1. Die Entscheidung, welche Asset Klasse das Portfolio enthalten soll und welche nicht muss getroffen werden.
2. Die Entscheidung muss getroffen werden, ob man eine „Durchschnitts-gewichtung“ (oft auch als Long-Term-Gewichtung bezeichnet) oder eine „Short-Term-Gewichtung“ (kurzzeitige Gewichtungsänderung) der möglichen Asset Klassen im Portfolio wählt.
3. Die Entscheidung muss getroffen werden, ob eine strategische Änderung des Investmentmixes lohnend ist, um eine kurzfristige Überrendite durch das Ausnutzen von „short-term fluctuations“ der Asset Klassenpreise zu erreichen (Markt Timing).
4. Die Entscheidung muss getroffen werden, ob durch eine individuelle Einzeltitelauswahl in einer Asset Klasse versucht wird, Überrenditen relativ zur Benchmark zu generieren (Security Selection).

Die Entscheidungen 1 und 2 obiger Auflistung sind fester Bestandteil der Investment Policy. Dem gegenüber befinden sich die 3. und 4. Entscheidung in der Sphäre der Investment Strategy wieder.

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass sich dieser Ansatz der Performance Attribution in der Branche weitgehend als State of the Art etabliert hat.[73]

Als ein Nachteil dieses Ansatzes kann jedoch angeführt werden, dass sich eine Risikoadjustierung lediglich in der subjektiven Investment Strategie des Protfoliomanagements wiederspiegelt, d.h. der Portfoliomanager versucht die Risiken mit seinen Allokations- und Selektionsentscheidungen sowie durch die Wahl einer geeigneten Benchmark zu minimieren und dadurch eine gewisse Risikokopplung zu erreichen. Bei diesem Ansatz werden also keine risikogewichteten Renditen als Kennzahlen (z.B. CAPM, etc.) herangezogen.

Diese hier fehlende Risikoadjustierung versuchten Brinson/Hood und Beebower dann in ihrem Update von 1991 zu beheben.[74]

Ebenfalls werden in der Literatur die Vorteilhaftigkeit oder die Notwendigkeit des Cross-Products heftig diskutiert.[75] Auf diese Problematik wird jedoch in Kapitel 2.4.2 detailliert eingegangen.

Bei dem hier aufgezeigten Ansatz werden keine Währungskomponenten berücksichtigt. Dies bedeutet: Ist ein Portfolio international (d.h. verschiedene Währungen müssen berücksichtigt werden) diversifiziert, können zusätzliche Erträge durch Devisen erzielt werden et vice versa. Detailliert wird auf diese Problematik dann in Kapitel 2.4.3 eingegangen.

Des Weiteren wird in der Literatur die Problematik der hier verwendeten additiven Differenzrendite diskutiert:[76].

Total active Return = IV – I (siehe Abbildung 9)

anders ausgedrückt

Differenzrendite = Portfoliorendite – Benchmarkrendite (additiver Ansatz).

Auf diese Problematik wird ebenfalls in Kapitel 2.4.3 detaillierter eingegangen.

Es gilt in den nun folgenden Kapiteln unter anderem herauszufinden, ob dieses Modell der Performance Attribution (hier auf Wertpapierportfolios angewendet) auch auf die Asset Klasse Immobilien angewendet werden kann.

[...]


[1] Vgl. Helm, S., Dienstleistungsmanagement, 2001, S. 69.

[2] O.V. Asset Management, Internet (04.08.2010).

[3] Je nach betriebsinternen Strukturen, können die hier genannten Aufgaben des Asset Managements/Asset Manager auch vom Portfoliomanagement/Portfoliomanager wahrgenommen werden.

[4] Vgl. Wittrock, C., Messung und Analyse, 2000, S. 12.

[5] Vgl. Thomas, M./Piazolo, D., Performancemessung, 2007, S. 209.

[6] Diese Terminologie wird speziell in Kapitel 2.4.1 verwendet.

[7] Vgl. Spremann, K., Portfoliomanagement, 2008, S. 15.

[8] Vgl. Ropeter-Ahlers, S.-E./Vollrath J., Instrumente des Portfoliomanagements, 2007, S. 165.

[9] Vgl. Ropeter-Ahlers, S.-E./Vollrath J., Instrumente des Portfoliomanagements, 2007, S. 165.

[10] Vgl. Baum, A./Key, T., ERES II, 2000, S. 8, Internet (12.04.2010).

[11] Vgl. Wittrock, C., Messung und Analyse, 2000, S. 12 und Burik, P., Assetmanagement-Prozess, 2002, S. 536.

[12] Das Benchmark ist hier ein an Marktgrößen ausgerichtetes Ziel eines Portfolios, welches auch als Vergleichsindex bestimmt wird und an dem ebenfalls der Erfolg eines Portfoliomanagers gemessen werden kann. Ab Kapitel 3.1 wird explizit auf das Investment-Benchmark eingegangen.

[13] Vgl. Spremann, K., Portfoliomanagement, 2008, S. 41-42.

[14] D.h. nach der Methodik der unterschiedlichen PA-Ansätze in den Kapiteln 2.4.1 bis 2.4.5 wird immer ein aktives Portfoliomanagement für eine PA vorausgesetzt.

[15] Vgl. Bruns, C./Meyer-Bullerdiek, F., Portfoliomanagement, 2000, S. 429.

[16] Vgl. Pieper, H. G., PA in der Praxis, 2002, S. 1002.

[17] Vgl. Wittrock, C./Mielke, R., Präsentation der Performance, 2002, S. 603.

[18] Vgl. Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 6.

[19] Vgl. Wittrock, C., Messung und Analyse, 2000, S. 13-14.

[20] Vgl. Wittrock, C./Mielke, R., Präsentation der Performance, 2002, S. 604.

[21] Vgl. hierzu die Kapitel 2.4.1 bis 2.4.5.

[22] Vgl. CFA Institute Board of Governors, GIPS, 2005, S. 10 (im 2. Kapitel), Internet (09.11.2009).

[23] Vgl. Brinson, G. P./Singer, B. D./Beebower, G. L., Portfolio Performance II, 1991, S. 41; diese Definition folgt einer erstmaligen Beschreibung von: Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 39 ff.

[24] Die Komponenten sind hier: investment policy, active asset allocation und security selection.

[25] Meist wird nicht die absolute Rendite zur Berechnung herangezogen, sondern mit einer relativ zu einer Benchmark erzielten Rendite (Differenzrendite) gerechnet. Performance, Rendite und Ertrag basieren auf obiger GIPS Definition und können synonym verwendet werden. Differenzrendite = Portfoliorendite – Benchmarkrendite (additiver Ansatz).

[26] Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 106.

[27] Vgl. u.a. Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 106; Buhl, H. U./Huther, A./Reitwiesner, B./ Schroeder, N./Schneider, J./Tretter, B., Konzepte Renditeattribution, 1999, S. 2, Internet (18.02.2010); Steiner, M./Bruns, C., Wertpapiermanagement, 2000, S. 586; Young, M. S./Annis, S., Pure Theory, 2002, S. 1; Thomas, M., Immo. Assetmanagement, 2002, S. 713; Ankrim, E. M., Risk-Adjusted PA, 1992, S. 75/76; et al.

[28] Vgl. Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 106 et al.

[29] In der Literatur werden für den Interaktionseffekt u.a. folgende Begriffe synonym verwendet: Kreuzprodukt, Cross-Product, Interaction Effect oder Restbeitrag. Die Begriffswahl ist Abhängig vom Verfasser aber beschreibt im Grund dieselbe (rechnerische) Komponente der PA.

[30] Der Beitrag des Interaktionseffekt zur Differenzrendite ist rein rechnerischer Natur und bedeutet keinen wirklichen Mehrwert an Cash. Dieser wird im Kapitel 2.4.2 detailliert beschrieben.

[31] Vgl. hierzu ausführlich Kapitel 4.1.1 und 4.1.2.

[32] Vgl. hierzu ausführlich Kapitel 3.1 ff.

[33] Vgl. Bruns, C./Meyer-Bullerdiek, F., Portfoliomanagement, 2000, S. 452.

[34] Vgl. Bacon C. R., Performance Measurement, 2008, S. 117 et al.

[35] Hierbei können notwendige Änderungen der Allokation und Selektion einen direkten Einfluss auf die Anlagepolitik des Portfoliomanagements haben, also eine Anpassung der Anlagepolitik initiieren.

[36] Vgl. hierzu u.a. die PA-Ansätze, welche in den Kapiteln 2.4.1 bis 2.4.5 erörtert werden.

[37] Vgl. Steiner, M./Bruns, C., Wertpapiermanagement, 2000, S. 590. Ebenfalls wird diese Behauptung von den verwendeten, großen Datenpools und den langen Betrachtungszeiträumen u.a. bei Brinson/Hood/Beebower, Brinson/Singer/Beebower, Youg/Annis, Hamilton/Heinkel et al. bestärkt.

[38] Vgl. Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 108.

[39] Vgl. hierzu die Kapitel 2.4.1 bis 2.4.5 und die aufgeführten Attributionsansätze in der Tabelle in Anhang 1.

[40] Vgl. u.a. Brinson, G. P./Singer, B. D./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 44; Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 106; Buhl H. U./Huther, A./Reitwiesner, B./Schroeder, N./Schneider, J./Tretter, B., Performanceattribution, 2000, S. 2; Ankrim, E. M., Risk-Adjusted PA, 1992, S. 76 et al.

[41] Pieper, H. G., PA in der Praxis, 2002, S. 1003.

[42] So z.B. durch Beschreibung des Prozesses der Portfolioselektion sowie der Portfoliodiversifikation und das Investorenverhalten.

[43] Vgl. Markowitz, H., Portfolio Selection, 1952, S. 77 ff und Young, M. S./Annis, S., Pure Theory, 2002, S. 2.

[44] Vgl. hierzu die Tabelle in Anhang 1

[45] Vgl. u.a. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 39; Young, M. S./Annis, S., Pure Theory, 2002, S. 2; Thomas, M., Immobilienperformancemessung, 2002, S. 710; Liang, Y./Hess, R./Bradford, D./McIntosh, W., Return Attribution, 1999, S. 23.

[46] Vgl. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 39 ff.

[47] Vgl. Brinson, G. P./Singer, B. D./Beebower, G. L., Portfolio Performance II, 1991, S. 40 – 48.

[48] Vgl. Young, M. S./Annis, S., Pure Theorie, 2002, S. 3.

[49] Vgl. Fama, E. F., Components of IP, 1972, S. 551 ff.

[50] Vgl. Ankrim, E. M., Risk-Adjusted PA, 1992, S. 75/76.

[51] Peer Group = gleichartig oder möglichst vergleichbar zusammengestelltes Vergleichsportfolio (möglichst starke Konformität in Allokation und Selektion).

[52] Singer, B., Return/Risk Analysis, 1996, S. 6.

[53] Vgl. Hamilton, S. W./Keinkel, R. L., Canadian Real Estate, 1995, S. 57 ff.

[54] Vgl. Higgs, Peter J./Goode, Stephen, Active Returns, 1993, S. 77-80; Liang, Y./Hess, R./Bradford, D./McIntosh, W., Return Attribution, 1999, S. 23-30 und Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 106-171; Baum, A./Key, T./Matysiak, G./Franson, J., ERES I, 1999, S. 2-20, Internet (21.10.2009).

[55] D.h. Attribution mindestens nach Allokation und Selektion.

[56] Vgl. Buhl, H. U./Huther, A./Reitwiesner, B./Schroeder, N./Schneider, J./Tretter, B., Performance-attribution, 2000, S. 3.

[57] Vgl. hierzu den jeweiligen Ansatz der Verfasser.

[58] Vgl. u.a. Pieper, H. G., PA in der Praxis, 2002, S. 1004 und Fischer, B., Performanceanalyse, 2001, S. 8.

[59] Ist in dieser Arbeit vom „Return“ (=Ertrag) die Rede, so impliziert dieser auch ein eventuelles Negativ-Ergebnis eines Portfolios relativ zu einer Benchmark. Ist die Rede von „Rendite“ oder „Performance“, so beinhalten auch diese Formulierungen ein eventuelles negatives Ergebnis eines Portfolios, d.h. eine Differenzrendite kann selbstverständlich auch negative Werte annehmen.

[60] Vgl. Brinson, G. P./ Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 39 ff; Dieses Kapitel wird auf der Grundlage dieser Quelle verfasst. Andere Quellen werden entsprechend gekennzeichnet.

[61] Hier: festverzinsliche Wertpapiere mit einer Mindesthaltedauer von einem Jahr, ohne private Platzierungen und ohne Mortgage-Backed Securities.

[62] Hier: festverzinsliche Obligationen mit einer Mindesthaltedauer von weniger als einem Jahr.

[63] 30-Day Treasury Bills sind grundsätzlich eine Form amerikanischer Staatsanleihen. Die Rückzahlung der Anleihe erfolgt unter einem Jahr, in diesem Fall nach 30 Tagen. Somit wird die Verzinsung einer amerikanischen Staatsanleihe als Benchmark für die „Cash Equivalents“ herangezogen.

[64] Vgl. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 40.

[65] Vgl. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 40.

[66] Siehe hierzu ausführlich Kapitel 2.4.3.

[67] Vgl. Brinson, G. P./Singer, B. D./Beebower, G. L., Portfolio Performance II, 1991, S. 42.

[68] Vgl. Brinson, G. P./Singer, B. D./Beebower, G. L., Portfolio Performance II, 1991, S. 42.

[69] Vgl. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 42.

[70] Vgl. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 43 ff.

[71] Vgl. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 39 ff. Siehe zur näheren Beschreibung der Investment-/Anlagepolitik auch Kapitel 2.1.

[72] Vgl. Brinson, G. P./Hood, L. R./Beebower, G. L., Portfolio Performance I, 1986, S. 43 ff.

[73] Vgl. zu dieser Behauptung alle in dieser Arbeit erörterten Attributionsansätze und auch die chronologische Tabelle in Anhang 1.

[74] Vgl. Brinson, G. P./Singer, B. D./Beebower, G. L., Portfolio Performance II, 1991, S. 40 ff.

[75] Vgl. Baum, A./Key, T./Matysiak, G./Franson, J., ERES I, 1999, S. 4, Internet (21.10.2009); Buhl, H. U./Huther, A./Reitwiesner, B./Schroeder, N./Schneider, J./Tretter, B., Performanceattribution, 2000, S. 321; Spremann, K., Portfoliomanagement, 2008, S. 347; et al.

[76] Buhl, H. U./Huther, A./Reitwiesner, B./Schroeder, N./Schneider, J./Tretter, B., Performance-attribution, 2000, S. 321; et al.

Details

Seiten
135
Jahr
2010
ISBN (eBook)
9783668518407
ISBN (Buch)
9783668518414
Dateigröße
1.9 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v373948
Institution / Hochschule
Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen; Standort Nürtingen
Note
1,3
Schlagworte
Performance Attribution Risiko Attribution Immobilienportfolio Performancemessung Benchmark

Autor

Teilen

Zurück

Titel: Performance Attribution im Immobilienportfolio