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bAV-Prax-Advertorial – Strategie ohne Schranken:

Rentenportfolios mit „unconstrained“ Strategien optimieren

 

Das derzeitige Wirtschaftsumfeld mit anhaltenden niedrigen bis hinzu negativen Zinsen in den großen Volkswirtschaften stellt institutionelle Anleger vor Herausforderungen. Mit welcher Strategie kann heute ein besseres Risiko- und Renditeprofil erzielt werden? Stefan Bauer erläutert.

 

 

Stefan Bauer. Franklin Templeton.
Franklin Templeton.

Die aktuelle Wirtschaftslage lässt darauf schließen, dass die weltweiten Zinsen noch länger niedrig bleiben könnten. Selbst in den USA, deren Konjunkturzyklus als weiter fortgeschritten gilt als in anderen Industrieländern, sind die nächsten Schritte in Richtung einer Zinsnormalisierung noch ungewiss. Traditionell arbeiten viele institutionelle Anleger mit einer strategischen Anlagenmischung, die auf einer der großen Kernbenchmarks wie dem Barclays Global Aggregate Bond Index basiert oder daran angelehnt ist. In der aktuellen Situation zeigt sich jedoch: Investoren, die diesen Ansatz wählen, sind möglicherweise besonders anfällig für Zinsrisiken, denn er ist mit niedrigen Zinsen und einer tendenziell langen Duration verbunden.

 

 

Grenzen benchmarkbasierter Anlagen

 

Duration spielt für den Charakter der aggregierten Benchmark eine entscheidende Rolle – sie ist bei einem benchmarkbasierten Portfolio der wichtigste Performancetreiber.

 

Das Kreditrisiko, der zweite Hauptfaktor für die Rendite von festverzinslichen Anlagen, ist in aggregierten Benchmarks in deutlich geringerem Umfang vorhanden, weil niedriger rentierende, zinssensitive Emissionen von Regierungen und staatlichen Emittenten darin stark vertreten sind.

 

Institutionelle Anleger beschäftigen sich seit geraumer Zeit mit der Fragestellung, welche Auswirkungen in Zukunft steigende Zinsen auf ihre Anleihenbestände haben könnten. Vor allem Strategien, die sich an einer solchen Benchmark orientieren, weisen derzeit ein erhebliches Zinsrisiko aufgrund längerer Duration auf. Zudem ist in den vergangenen Jahren die Gesamtrendite der Benchmark deutlich gesunken, da länger laufende Anleihen mit niedrigeren Zinscoupons emittiert wurden. Weitere Merkmale benchmark-basierter Strategien sind: geringere Diversifikation und hohe Korrelation von US-Schatzanleihen und anderen Indizes aus den Industrieländern.

 

 

Mit „unconstrained“ Strategien das Risikoprofil eines Portfolios verbessern

 

Sie halten Schwellenländeranleihen oder andere Anlageklassen außerhalb der Benchmark, wie etwa High-Yield-Anleihen oder Bankkredite, für zu riskant? Die Researcher des Franklin Templeton Fixed Income Teams haben die Risiko- und Renditeprofile zweier hypothetischer Anlagenmischungen (benchmarkbasiert vs. „unconstrained“) verglichen und kamen zu folgendem Ergebnis:

 

Die Aufnahme von Assetklassen, die nicht in einer aggregierten Benchmark erfasst sind, wie etwa Emerging Markets Staatsanleihen, High-Yield-Anleihen oder Leveraged Bank Loans, führt zu einer kürzeren Duration der „unconstrained“ Anlagenmischung. Auch das Yield-to-Worst-Profil der diversifizierten „unconstrained“ Anlagenmischung verbessert sich, was für ein optimaleres Risiko-/Renditeprofil spricht. Der Value-at-Risk ist bei der diversifizierten, uneingeschränkten Anlagenmischung zwar etwas höher, was jedoch durch die Verbesserungen in anderen wichtigen Aspekten aber mehr als kompensiert wird. Es gilt zu beachten, dass bei dieser hypothetischen diversifizierten Anlagenmischung keine Währungs- oder Derivatestrategien berücksichtigt sind, die ebenfalls Teil einer „unconstrained“ Anleihentrategie sein können.

 

Abb.: Vergleich der Risiko- und Renditeprofile hypothetischer Anlagemischungen: benchmarkbasiert vs.“unconstrained“.

 

Franklin Templeton bAVPrax 6-16

Quelle: Barclays POINT/Global Family of Indices. Stand: 31. März 2016.

© 2016 Barclays. FN 1)

Grafik zur Volldarstellung anklicken.

 

Fazit: Aktives Management eines „unconstrained“ Rentenportfolio kann über Wertpapierauswahl, Durationsmanagement, Kreditanalysen und Währungsmanagement Mehrwert für Ihre Kundenportfolios bieten.

 

Lesen Sie die gesamte Untersuchung in dem Fachartikel „Das Rentenportfolio mit ‚unconstrained‘ Strategien optimieren“ hier.

 

Der Autor ist Head of Institutional Sales bei Franklin Templeton InvestmentsVon ihm beziehungsweise der Franklin Templeton Investments erschienen zwischenzeitlich auf LEITERbAV:

 

Strategie ohne Schranken: Rentenportfolios mit „unconstrained“ Strategien optimieren

20. Juni 2016

 

Soziale Infrastruktur: Eine Anlageklasse, mehrere Gewinne

20. September 2018

 

Wie wird Impact für das Gemeinwohl gemessen und gemanagt?

20. November 2018

 

 

 

 

Advertorial mit freundlicher Unterstützung von:

 

FTI_pos_0114 Franklin Templeton

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kontakt:

Stefan Bauer

Geschäftsführer

Franklin Templeton Investments

Niederlassung Deutschland

Mainzer Landstrasse 16

60325 Frankfurt am Main

 

Tel: +49/69/272 23-502

E-Mail: institutional@franklintempleton.de

 

 

 

 

FN1) Verwendet mit Genehmigung. Hypothetische diversifizierte Anlagenmischung bestehend aus: 70% Barclays Global Aggregate Bond Index, 10% Barclays Global High Yield Index, 10% Barclays Emerging Market Hard Currency Aggregate Bond Index und 10% Barclays Emerging Market Local Currency Government Index. Die vorstehenden Daten zur Wertentwicklung basieren auf den jeweils angegebenen Indizes. Indizes werden nicht gemanagt und sind mit keinerlei Gebühren und Kosten verbunden, die die Wertentwicklung beeinflussen würden. Es ist nicht möglich, in einen Index zu investieren. Die ausgewiesenen Daten zur Wertentwicklung geben nicht die Wertentwicklung eines Produkts oder einer Strategie von Franklin Templeton wieder. Die Wertentwicklung der Vergangenheit ist keine Garantie für die Zukunft. Der Value at Risk (VaR) gehört zu den Standardkennzahlen zur Kontrolle des Marktrisikos. Der VaR bewertet die Wahrscheinlichkeit von Portfolioverlusten auf der Grundlage einer statistischen Analyse der historischen Volatilitäten und Korrelationen unter Berücksichtigung der Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Märkten und Sätze. Die VaR-Schätzung basiert auf verschiedenen, durch das VaR-Modell erzeugten Monte-Carlo-Simulationen. Diese Analyse wurde bei einem Konfidenzintervall von 95% durchgeführt.

 

 

 

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