Herausforderungen des Factor Investing bei Anleihen begegnen

1) Einzeltitelauswahl versus Emittentenauswahl

Bei der Modellierung einzelner Titel besteht die Herausforderung, dass ihr Risiko im Zeitverlauf abnimmt. Faktorladung und Risiko lassen sich mit der Zeit immer schwerer auf Einzeltitelebene herunterbrechen. Das Faktor-Portfolio würde wiederum zeitlich variierende Risikoeigenschaften aufweisen.

Die Herausforderung bei der Modellierung von Emittenten besteht darin, dass man mit einer Unternehmensprognose beginnt, aus der die Prognosen für einzelne Anleihen abgeleitet werden müssen. Das Modell ist somit komplexer.

Wir nutzen einen angepassten Ansatz bei der Modellierung von Investment-Grade-Emittenten. Dabei wird für jedes Unternehmen eine synthetische Anleihe mit gleicher Laufzeit gebildet, die einem CDS-Kontrakt ähnelt. Auf diese Weise lassen sich Unterschiede in der Fälligkeit zwischen den Unternehmen ausgleichen und die Unternehmen sind leichter zu vergleichen. Schließlich übertragen wir das bereinigte Signal auf die einzelnen Anleihen, indem wir es mit der Duration der jeweiligen Anleihe skalieren.

2) Nicht börsennotierte Gesellschaften und Konglomerate

Hier verwenden wir ein separates Value-Modell, das die Mehrzahl der nicht börsennotierten Investment-Grade-Unternehmensanleihen abdeckt. Wir nutzen Bilanzdaten von Ratingagenturen als Input-Variablen. Anschließend berechnen wir den Fair Value des Instituts und prognostizieren die Fehlbewertung bzw. den Wert des Unternehmens.

Da Bilanzdaten nur quartalsweise aktualisiert werden, nutzen wir weitere, aktuellere Quellen für unternehmensspezifische Daten. Anstelle von (nicht vorhandenen) Aktienkursen nehmen wir zwei Datenpunkte als Näherungswerte: a) die Aktienvolatilität börsennotierter Vergleichsunternehmen zur Erfassung von Sektoreffekten, und b) die Spread-Volatilität als Näherungswert für die Aktienvolatilität. Das Equity Momentum wird bei Null angesetzt. Bei Konglomeraten ziehen wir das börsennotierte Aktienkapital des am höchsten gerankten Unternehmens in der Konzernstruktur heran.

3) Nachrangige Anleihen

Bei vorrangigen und nachrangigen Anleihen arbeiten wir mit separaten Value-Faktor-Modellen. Wir bestimmen die ValueKomponente einer nachrangigen Anleihe, indem wir ihren Spread modellhaft auf eine vorrangige Anleihe abbilden. Die Variablen des nachrangigen ähneln denen des vorrangigen Value-Modells.

Die Eigenschaften von nachrangigen Anleihen haben sich im Zeitverlauf geändert, zum Teil wegen Änderungen im regulatorischen Umfeld. Daher berücksichtigen wir Ratingunterschiede zwischen der vorrangigsten Anleihe einer Bank und ihren nachrangigen Anleihen als erklärende Variable. Unter Basel III haben die einzelnen Länder die TLAC-Regeln unterschiedlich umgesetzt, also die Regelungen zur Aufnahmefähigkeit der gesamten Verbindlichkeiten eines Instituts (Total Loss Absorbing Capacity). So ist in Deutschland und anderen Staaten bei vorrangigen Anleihen ein Bail-in möglich und Anleiheinhaber müssen unter Umständen einen Abschlag auf ihren Nominalbestand hinnehmen. Andere Länder hingegen haben neue Kategorien wie Tier-III-Anleihen eingeführt, bei vorrangigen Anleihen aber keine Änderungen vorgenommen. Diese Abweichungen erfassen wir über die Berücksichtigung von Ratingunterschieden, denn die Ratingagenturen haben die Unterschiede in den Risiken der verschiedenen Anleiheklassen in ihren Bewertungssystemen am besten eingepreist.

4) Finanzwerte

Unser Value-Modell bestimmt den fairen Spread durch Schätzung der Risikoprämien der bekannten Risikofaktoren eines Unternehmens. Dabei nehmen wir an, dass eine Einheit Risiko für jeden Titel im jeweiligen Universum gleich bepreist wird. Diese Annahme gilt jedoch nicht für ein Universum, in dem sowohl Finanzwerte als auch Nicht-Finanzwerte vertreten sind. Eine Einheit Leverage heißt für eine Bank etwas anderes als für ein Industrieunternehmen – so ist auch die Risikoprämie eine andere. Wir teilen das Universum in mehrere homogene Stichproben auf und schätzen den ValueFaktor separat für jede Stichprobe. Unter anderem unterscheiden wir Investment Grade und Hochzinsanleihen, verschiedene Währungen innerhalb Investment Grade, vorrangige und nachrangige Anleihen sowie Finanz- und Nicht-Finanzwerte.

5) Wertschöpfung top-down

Unser Modell enthält keine Top-down-Komponente. Unser Ansatz besteht darin, das Risiko potenzieller aktiver Positionen, welches sich aus unserer Bottom-up-Herangehensweise ergibt, zu begrenzen. Wir setzen jedoch Grenzen für Dimensionen wie aktives Exposure in Sektoren und Ländern, Gesamtduration, Key Rate Duration (Kurvenpositionierung), DTS (Duration Times Spread) und Spread.

6) Transaktionskosten

Unser Prozess ist vollautomatisch von der Datenerhebung über die Prognoseberechnung bis zur Optimierung mit einer Handelsliste als Endergebnis. Schätzungen zu Liquiditäts- und Transaktionskosten passieren automatisch und werden in den Optimierungsprozess eingespeist, wo sie eine Komponente unter mehreren (Alphaprognose, Risiko etc.) sind. Auf dieser Basis wird das finale Portfolio festgelegt.

Fixed Income Factor Investing bei Quoniam

Wir haben 15 Jahre Erfahrung in der Anwendung eines systematischen faktorbasierten Ansatzes bei der Investition in Unternehmensanleihen. Wir sind in der Lage, bei allen Mandaten kundenspezifische Einschränkungen vorzunehmen, etwa ein Portfolio ohne Finanzwerte, bestimmte Durations- und Rating-Anforderungen sowie ESG-Gesichtspunkte.

Zu den Meilensteinen unserer Erfahrung zählt das Management von

• Euro-denominierten Unternehmensanleihen mit Investment Grade Rating (seit 2005)
• Globalen Investment-Grade-Unternehmensanleihen ohne Währungssicherung (seit 2009)
• USD-Investment-Grade-Unternehmensanleihen (seit 2015)
• Globalen Hochzinsanleihen (seit 2016)

Die meisten Asset Manager im quantitativen Fixed Income haben weniger als drei Jahre Track Record.* Unsere Modelle und Prozesse spiegeln die Lernkurve über verschiedene Marktzyklen wider, einschließlich der globalen Finanzkrise von 2007/2008 bis hin zur Corona-Krise im Jahr 2020.

* Quelle: bfinance, The Rise of Fixed Income Factor Investing, August 2020