Vorbereiten auf das Unvorhersehbare

Institutionelle Investoren haben in den vergangenen Jahren ­wiederholt schmerzhafte Bekanntschaft mit schwarzen Schwänen ­gemacht – in den meisten Fällen resultierten daraus enorme Schäden an den Kapitalanlagen. Nach den Erfahrungen, die etwa die An­schläge vom 11. September 2001, die Lehman-Pleite (2008) oder die an­schließende Finanzkrise mit sich gebracht haben, beschäftigen sich die Profianleger heute verstärkt mit Fragen der Risikoprävention. ­Viele Akteure betrachten Risikomanagement inzwischen als „essenziell“, wenn es darum geht, die ­Investmentstrategie zu entwickeln, zu implementieren und Fondsmanager zu selektieren. Das zeigt eine Untersuchung von bfinance vom April 2013. 45 repräsentative In­vestoren mit 482 Milliarden Dollar an Assets räumen darin insbesondere der ­Messung von Extremrisiken einen hohen Stellenwert ein.

Schwarze Schwäne stellen Extrem­ereignisse dar, die alle Erwartungsparameter sprengen, nicht wiederholbar sind und zudem die Gauß’sche Normalverteilung konterkarieren. Denn das vergleichs­weise einfach gestrickte Modell mit der ­Glockenkurve blendet ­extreme Renditen, man spricht hier auch von Fat Tails, und damit auch „­Fat-Tail-Risiken“ weitgehend aus. Deshalb greift man in der Risikomodellierung verstärkt auf Extremwertverteilungen zurück, mit ­denen sich die berüchtigten Fat Tails, etwa bei den erwarteten ­Renditen, ­besser abschätzen lassen.

Wer seine Kapitalanlagen und die mit ihnen einhergehenden Schwankungen anhand der ­Normalverteilungsannahme steuert, kommt an dieser Stelle nicht weit. Das zeigt sich beispielsweise ­daran, dass ein Crash, wie er im September und Oktober 2008 bei euro­päischen Unternehmensanleihen schlechter Bonität vorkam, nur alle 247.000.000 Jahre erwartet wird, wie Allianz Global Investors ­vorrechnet. Auch der zeitgleiche Absturz des S&P 500 käme so ­betrachtet nur alle circa 600.000 Jahre vor. Hinzu kommt: Nicht ­vorhergesehene Ereignisse wie diese sind wahrscheinlicher und schwerwiegender, als das traditionelle Prognose- und Risikomanagementmodelle indizieren.

Nassim Taleb zufolge kann man schwarze Schwäne ausschalten, indem man für alle Möglichkeiten offen ist. „Das Unbekannte werde ich nie erfahren können. Ich kann aber Vermutungen darüber ­anstellen, welche Auswirkungen es haben könnte, und sollte mich bei meinen Entscheidungen darauf stützen“, schreibt er in seinem 2007 erschienenen Bestseller „Der Schwarze Schwan“. Darin verweist er auf die herausragende Bedeutung nahezu unvorhersehbarer Einzel­ereignisse. Im Unterscheid zu Mandelbrots „grauen Schwänen“, wie Erdbeben oder Börsencrashs, seien sie „Ausreißer“, weil sie außerhalb des üblichen Bereichs der ­Erwartungen liegen, da in der Vergangenheit nichts Vergleichbares beobachtet wurde. „Da derartige Ausreißer-Ereignisse nicht vorhersehbar sind, bleibt als einzige ­Strategie, sich auf ihre Existenz einzustellen, also Vorbereitungen zu treffen für mögliche Auswirkungen ­einer im Detail unbekannten ­Extrementwicklung.“ Dieses Fazit ziehen Dr. Werner Gleißner, Vorstand der Future Value Group, und Dr. Jochen Papenbrock vom Think Tank Firamis in einem Fach­artikel, der 2012 im Magazin „Risiko ­Manager“ erschienen ist. Darin heißt es: Aus den pessimistischen ­Äußerungen ­Talebs, die die Grenzen von Prognosen aufzeigen, dürfe nicht die Schlussfolgerung gezogen werden, auf Prognosen und Risiko­quantifizierungen zu verzichten. Die Möglichkeit noch nicht einge­tretener Extremsituationen zeige, dass perfekte Prognose­modelle und sicher korrekte Risikoquantifizierungen nicht erreichbar sind, erläutern die Autoren.
Fakt ist: Institutionelle Investoren wollen Extrem­risiken vermeiden. Das zeigt auch die Studie „Pension Risk Management und ­Anlage von Pensionsvermögen“ der Unternehmens­beratung Towers Watson vom Mai 2013, die die Investmentprozesse von Pensionsver­mögen multi­nationaler Konzerne aus Deutschland analysiert. 68 Prozent der befragten In­vestoren, die zusammen 100 Milliarden Euro an Planvermögen halten (das entspricht etwa 52 Prozent der gesamten Plan Assets aller Dax-Konzerne),­ legen Wert auf die Einschätzung, ­Beurteilung und den Schutz vor Extremrisiken.

Im Hinblick auf Tail-Risiken weist man bei dem Consultant ­darauf hin, dass die Anleger ihre Aufmerksamkeit im Zuge der Finanz- und Eurokrise genauer auf Extremrisiken richten. Derzeit ziehen aber erst 32 Prozent explizite Änderungen und Umstrukturierungen im Port­folio zum Schutz vor Tail-Risiken bei der Festlegung der Strategie in Betracht, wie die Grafik auf Seite 48 zeigt. Interessanterweise haben sich mehr als die Hälfte der Investoren nicht gegen ­Tail-Risiken abgesichert, wie die Tabelle auf Seite 49 angibt. Nur 38 Prozent beziehen die aktuelle Marktsituation in ihre Überlegungen ein. Gleichwohl sollten ­In­vestoren mögliche ­Extremszenarien nach Ansicht der ­Berater von ­Towers ­Watson unbedingt ­prüfen.

Doch woran liegt es, dass sich die Protagonisten bei der ­Umsetzung von Absicherungsmaßnahmen zurückhalten? Ein Grund könnte sein, dass Investoren diese Maßnahmen als Geldverschwendung ­betrachten. Nigel Cresswell, Leiter Investment-Consulting bei Towers Watson und Autor der Studie, berichtete, dass viele Unternehmen die Absicherung von Tail-Risiken aufgrund der geringen Eintrittswahrscheinlichkeiten schlicht für zu teuer ­halten. Der deutschsprachige Brite gibt ­jedoch zu bedenken, dass Tail-Risiken, wenn sie eintreten, einen übermäßigen Schaden in der ­Kapitalanlage verursachen können.
Mit ­seinem Standpunkt reiht sich Cresswell ein in eine Reihe mit Vordenkern, die dem Thema „Tail-­Risiken“ erhebliche Bedeutung bei­messen. Einer davon ist Dr. Ron Dembo, der im vergangenen Jahr das Fach­forum von portfolio ­institutionell mit einem bemerkenswerten Vortrag bereicherte. ­Besonders interessant war die Bemerkung Dembos, dass im Portfoliomanagement zwar Bewusstsein darüber herrscht, beispielsweise über Terrorrisiken: „Wir wissen aber nicht, wann, wo und wie sich diese ereignen werden. Vielleicht wird die Art und Weise völlig neu sein. Es besteht also Zufälligkeit, aber auch ­Sicherheit, dass es zu ­einem Anschlag kommt.“

Diversifikation und Diversität

Was die Berücksichtigung von Tail-Risiken in der Kapitalanlage betrifft, verfolgt Dieter Lehmann von der Volkswagen-Stiftung eine möglichst breite Risikodiversifizierung. „Eine echte und konsequente Diversifizierung schließt die Absicherung von Einzelrisiken aus, da dies logischerweise den Diversifizierungsgrad jeweils verringern würde“,­ sagt Lehmann. Die Diversifizierung selbst sei die Absicherungsstrategie. „Das schließt für den Investor die Notwendigkeit ein, positive und negative Teilergebnisse in seinem Portfolio zu akzeptieren und vor allem aushalten zu können. Treten dagegen positive und negative Teilergebnisse nicht parallel ­zueinander auf, liegt kein diversifiziertes Portfolio vor. Dementsprechend würde die Absicherung von Einzelrisiken, egal ob als extrem oder normal eingestuft, der ­Anlagephilosophie widersprechen. Deshalb findet sie grundsätzlich in unserem Haus auch nicht statt“, so Lehmann.

Auch die Bayerische Versorgungskammer setzt seit geraumer Zeit auf mehr ­Diversifikation, wie André Heimrich, Leiter der ­Kapitalanlage und Vorstandsmitglied, gegenüber portfolio institutionell hervorhob: „Konkret bedeutet dies, dass der Anteil der Renten­anlagen zugunsten einer breiten Streuung der Anlagen zurückgefahren wurde. Durch die Einbeziehung von weiteren Anlageklassen wurde das Portfolio robuster.“ Man achte bereits bei der Optimierung durch die Berück­sichtigung eines sogenannten Krisenregimes darauf, dass auch in ­Extremsituationen die Verluste den Rahmen des ­Risikobudgets nicht sprengen. Von Produkten mit Absicherungs­charakter verspricht sich Heimrich einen positiven Beitrag.

Um sich für extreme Situationen zu rüsten, setzen Investoren auf eine stärkere Diversität im Portfolio, wie Towers Watson erläutert. Während das Konzept der Diversifizierung die Korrelationen der ­einzelnen Asset-Klassen untereinander betrachtet, beschäftigt sich Diversität gewissermaßen mit einem „Out-of-Model-Ansatz“, um die Kapitalanlagen über verschiedene Risikotreiber zu streuen, die Ver­teilung der Renditen zu verändern und das Portfolio auf diese Weise robuster zu gestalten. Investoren müssen demnach analysieren, ob ­eine gute Streuung über unterschiedliche Arten von Risikoprämien zu finden ist. Die Vielfalt in diesem Bereich ist beeindruckend. Neben den klassischen Prämien bieten diverse Risikoquellen Zugang zu ­alternativen Risikoprämien, wie zum Beispiel „Inflation“ (inflations­gelinkte­ Anleihen versus nominale Anleihen), „Unternehmensgröße“ (Small Caps versus Large Caps), „Katastrophen“ (Cat Bonds), „­Akquisitionen“ (Deal-Spreads) oder auch „Volatilität“ (Vix-Futures, Varianz-Swaps).

Schwarze Schwäne nicht auszuschließen

In Anbetracht der mannigfaltigen Risiken war der Bedarf noch nie ­größer als heute, genauer hinter modellgetriebene Ansätze zu ­blicken. In der Vergangenheit wurden Risiken oft aus quantitativen und ­mathematischen Modellen abgeleitet und gemessen. Auch heute ­setzen die meisten Unternehmen zur Messung und Betrachtung von Risiken überwiegend mathematische Modelle (52 Prozent), Stresstests (62 Prozent) und Szenarioanalysen (67 Prozent) ein, wie die ­Berater von Towers Watson herausgefunden haben. Vor diesem Hintergrund weist der Consultant darauf hin, dass Risiko mehr ist als eine­ Zahl, welche die Volatilität oder den Tracking Error darstellt. ­Daher komme es bei der Steuerung und Messung von Risiken auf ­einen ganzheitlichen Ansatz an, der neben der Größe und der Eintrittswahrscheinlichkeit auch die Auswirkungen für die Bilanz und die Signifikanz in Bezug auf die Investmentzielsetzung umfasst.

Neben den erwähnten Instrumenten haben übrigens 24 Prozent der befragten Unternehmen ein sogenanntes Risk-Dashboard ­umgesetzt. 14 Prozent greifen auf ein Risikoregister zurück. Die Risiko­beurteilung erfolgt dabei auf qualitativer Basis, indem alle ­Risiken, die sowohl die Kapitalanlage als auch die Verpflichtungsseite beeinflussen, in dem Register aufgelistet werden. Die bedeutendsten Risiken werden dabei identifiziert und in das Risiko-Dashboard ­aufgenommen. Dieses beinhaltet die wichtigsten Risiken für die ­Institution, kommentiert diese knapp und bestimmt die entspre­chende Bewertungsmethode. Weiterhin gibt es an, wie ­signifikant die ­identifizierten Risiken aus Investorensicht sind und bei welchen ­Risikoniveaus Maßnahmen zu ergreifen sind.

Empirische Extremverteilungen

Mit innovativen Modellierungsansätzen wird in zunehmendem Maße versucht, hochdimensionale Marktdaten vereinfacht darzustellen, um Extremrisiken auf die Schliche zu kommen. Wie der Risikoexperte Dr. Jochen Papenbrock (PPI AG, Firamis) erläutert, ist es in vielen Branchen schon lange üblich, mit hochdimensionalen Datenmengen umzugehen und so den empirischen Tatsachen ins Auge zu sehen. Papenbrock beschäftigt sich seit 2005 mit der Quantifizierung von Tail-Risiken und berät Finanzinstitute.

Im Gespräch mit portfolio institutionell plädierte er dafür, die von Investoren herangezogene Diversifizierung der Kapitalanlagen ­differenzierter zu betrachten. Es gehe darum, Upside- und Downside-Potenzial der Assets getrennt voneinander zu betrachten. „Nach ­unten hin möchte ich mich absichern, damit keine koordinierten extremen Verluste auftreten“, sagte Papenbrock. Er erläuterte das Dilemma: „Wenn die Märkte allerdings im Kollektiv steigen, habe ich schon das Bestreben, daran zu partizipieren.“
Wie Papenbrock skeptisch ausführte, ließen sich Tail-Risiken zwar mit Hilfe von Finanzinstrumenten­ hedgen, die ein ähnliches Tail-Verhalten zeigen, wie das abzu­sichernde Basisinstrument. Gleichwohl sprach sich der Risikoforscher dafür aus, Finanz­instrumente schlichtweg zu vermeiden, die bestimmte Tail Exposures­ aufweisen: „Ich bin eher für die Vermeidung von ­Finanzinstrumenten, die individuell und im Verbund Tail-Risiken aufweisen.“ Man müsse den Investmentprozess so gestalten, dass man eben nicht in Bündel von Finanzinstrumenten und Märkten ­investiert, die gemeinsam abstürzen können. Auf diese Weise würden nicht nur Extremrisiken abgeschwächt, zugleich sei auch eine Outperformance möglich.

Network-Mining auf dem Vormarsch

Neben der Analyse empirischer Extremverteilungen beschäftigt sich Papenbrock auch mit dem sogenannten Network-Mining, das er als sein Steckenpferd bezeichnet. Hier gehe es darum, zu unter­suchen, wie sich Risiken, Märkte und Asset-Klassen gemeinsam ­verhalten. Papenbrock verweist auf den zunehmenden Gleichlauf von Märkten, diese würden beispielsweise durch Indexbildung und ­ETF-Produkte zusammengeschaltet, das bringe sie dazu, verstärkt zu korrelieren. Um die Abhängigkeiten von Asset-Klassen, Märkten und Risikoprämien zu modellieren, greifen Risikomanager auf Netzwerkmodelle und -darstellungen zurück. Den Ausgangspunkt bildet dabei die Messung der paarweisen Korrelationen der Eingangszeitreihen. Gleichwohl können auch Randabhängigkeiten, man spricht dabei von Tail Correlations, als Netzwerk dargestellt werden.

Was die Modellierung von Finanzmärkten so komplex macht, liegt an Phänomenen wie Herdenverhalten, plötzlichen Verwerfungen (Tipping Points, Regime Switches) oder multiplen Gleichgewichts­zuständen. Gründe dafür sieht Papenbrock in psychologischen Effekten, aber auch institutionellen, aufsichtsrechtlichen und modellierungstechnischen Wirkmechanismen. Wie der Experte beobachtet hat, ­haben sich sogenannte explorative Methoden wie die erwähnten Netzwerkmodelle bereits weit verbreitet, und das in einer erstaun­lichen Bandbreite in der gesamten Finanzbranche. Die Netzwerk­technologie kommt unter anderem bei der Asset-Allokation, der Portfolio­optimierung oder auch bei der Managerselektion zum Einsatz. ­Finanzinstitute nutzen Netzwerke beispielsweise im Marktrisiko­management, für Frühwarn- und Limitsysteme, für Stresstests oder zur Analyse der Risikotragfähigkeit.
Basierend auf den Netzwerk­modellen wurden mittlerweile auch Verfahren entwickelt, die aus den Korrelationsdaten von Märkten automatisch bestimmte Abhängigkeitszustände herausarbeiten. Diese auch als Korrelationsregime ­bezeichneten Zustände erlauben die Frühwarnung vor Struktur­brüchen an Märkten, entsprechende Korrelationsprognosen und ­valide Korrelationsstresstests. Zudem lassen sich damit die Markt­risikomodelle realitätsnäher kalibrieren. Die Nutzung von Netzwerktechnologien zeigt nach Ansicht Papenbrocks eine nachhaltige ­Entwicklung hin zu einem etablierten und ausgereiften Instrument der metrischen Risikoanalyse und des Investmentmanagements.

Abseits von Modellen hilft auch der gesunde Menschenverstand dabei, Krisen zu begegnen. Wie so etwas aussehen kann, erläuterte Stefan Degen, ­Leiter Fondsmanagement Aktien bei der Bayern Invest, beim portfolio Roundtable zum Thema „Risiko-Overlay“ im Oktober 2012: „Ich habe das Gefühl, dass es bei den klassischen Risiko­parametern, die sehr stark geprägt werden durch den Blick in den Rückspiegel, viele Strukturbrüche gibt oder zumindest die Gefahr ­dafür.“
Degen plädiert daher für ein sogenanntes Chancen-Overlay: „Wir starten ein Portfolio mit einem bewusst defensiveren Profil, um sozusagen für den Fall der nächsten Krise – und die Krisen kommen ja immer kürzer getaktet auf uns zu – Risikokapital für ­interessante Assets vorrätig zu haben. Entscheidend ist natürlich, dass man in so einer Krise wirklich handlungsfähig ist. Wir versuchen also, nicht den klassischen Weg des Risiko-Overlay zu gehen, das uns sozusagen zur Unzeit aus dem Risiko drängt, weil wir Risiko reduzieren müssen.“ So positioniert, kann man der Begegnung mit dem nächsten ­schwarzen Schwan fast schon freudig entgegenfiebern.

portfolio institutionell, Ausgabe 6/2013 

• Dynamische Korrelation: Wegweiser für Managed Futures