De precieze analyse van de herkomst van prestatie is voor institutionele beleggers een belangrijke deel van de evaluatie van hun investeringsbeheerders. In het bijzonder, als men een breed gediversifieerd portfolio gecreëerd heeft, is het van belang dat beheerders rigoureus hun beleggingsstijl in stand houden en geen 'stijl drift' vertonen. Kwantitatieve en kwalitatieve methoden voor performance evaluatie bestaan, maar Garth Bregman van Insinger de Beaufort Asset Management beschrijft en verdere methode namelijk turnover attribution style analysis (TASA) die en brugfunctie tussen kwantitatieve en kwalitatieve methoden vertegenwoordigt.

Het onderzoeken van fondsbeheerders (manager research) is een relatief nieuwe discipline. Voor het eerst in de jaren ’70 spanden wiskundige economen zich in op het gebied van performance evaluatie, portefeuille constructie en risico management binnen de vermogensbeheerindustrie. De jonge industrie zal zeker nog veel nieuwe ontwikkelingen en mechanismen tegenkomen, waarvan we er in dit artikel één zullen introduceren. Hieronder geven wij een korte uiteenzetting van algemeen toegepaste vormen van kwantitatieve analyse. Vervolgens wordt een nieuw analyse mechanisme introduceerd dat een nieuwe en nuttige maatstaf voor de stijl van de fondsbeheerder verschaft. Deze maatstaf, die TASA wordt genoemd (Turnover Attribution Style Analysis), biedt naar onze mening één van de beste manieren om middels kwantitatieve methoden goed inzicht te krijgen in de beleggingsstijl die een fondsbeheerder hanteert. Het is een van de weinige kwantitatieve methoden die daadwerkelijk een ‘brugfunctie’ vervult tussen kwantitatieve en kwalitatieve analyse. Om het eenvoudig en duidelijk te houden, richten wij ons in de onderstaande toelichting puur op traditionele aandelenfondsen, hoewel één van de aantrekkelijkste eigenschappen van de nieuwe techniek is dat het toepasbaar is op de hele brede reeks vanbeleggingscategorieën zoals ook vastrentende waarden en hedge fondsen.

Traditionele manager research

Bij het selecteren van fondsbeheerders wordt over het algemeen onderscheid gemaakt tussen kwantitatief en kwalitatief onderzoek. Het kwantitatief onderzoek richt zich op statistische methoden om uiteindelijk de risico/rendementskarakteristieken van een portefeuille te meten en tevens een goed beeld te krijgen van de focus van de portefeuille. Kwalitatieve analyse beoordeelt de fondsbeheerder en zijn filosofie en omvattevens juridische due diligence.

Analyse van historische rendementen is normaal gesproken de eerste stap in het kwantitatieve proces. Dit biedt tal van maatstaven voor de risico/rendementskarakteristieken van een portefeuille, variërend van ratio’s zoals de Sharpe ratio en Information ratio tot ‘drawdown’ analyse en ‘value at risk’ (VAR) analyse. Elk van deze maatstaven heeft zijn eigen sterke en zwakke eigenschappen en niet één ervan zou als enige maatstaf moeten worden gebruikt om het portefeuillerisico te meten.

Stijlanalyses

Een volgende stap in de analyse behelst meerdere vormen van stijlanalyse. De meest gebruikte vorm van stijlanalyse werd ontwikkeld door William Sharpe en wordt ook wel de Returns Based Style Analysis (RBSA) genoemd. RBSA maakt gebruik van regressieanalyse teneinde de historische relatie van een portefeuille ten opzichte van een aantal verschillende benchmarks (meestal de value, growth en small cap indices in de betreffende regio) te meten. Een dergelijke analyse zou bijvoorbeeld kunnen uitwijzen dat een bepaald fonds een historische focus op value aandelen heeft en kan tevens aangeven of de beheerder zijn focus door de tijd heen verschuift (style drift). Deze methode is de meest eenvoudige vorm van stijlanalyseomdat voor de berekeningen slechts de rendementen van het fonds en die van de betreffende benchmarks nodig zijn.

Composition Based Style Analysis (CBSA) duikt wat dieper in de portefeuille en meet de correlaties van de onderliggende aandelen met verschillende factoren. Deze worden vervolgens samengebracht op portefeuille-niveau om de focus van de totaalportefeuille te kunnen bekijken. Vaak worden er bij CBSA meer factoren gebruikt dan bij RBSA,waardoor CBSA iets gecompliceerder is. Daarnaast is voor CBSA inzage nodig in de onderliggende portefeuille van een fonds.

De gemene deler van de beide vormen van stijlanalyse is dat ze proberen de focus van een fondsbeheerder op een specifieke groep aandelen te identificeren, zodat de meest geschikte benchmark kan worden vastgesteld om de performance te kunnen evalueren. In essentie beantwoordt dit dus de vraag waar een beheerder in belegt in plaats van hoe hij belegt. Hoewel deze analyses proberen de specialisatie (bijv. small-cap, value, etc.) van de fondsbeheerder te bepalen, is het op deze wijze vaststellen van specialisatie een beperkte methode. Daarnaast is het opdelen van het totale aandelenuniversum in sub-universa erg willekeurig. Een value beheerder kan bijvoorbeeld ‘style drift’ vertonen wanneer men kijkt naar zijn bewegingen tussen large-cap value, mid-cap value, small-cap value en micro-cap value. Men kan het altijd weer verder opdelen en op verscheidene manieren. Desalniettemin heeft stijlanalyse, met name in de VS, een minibedrijfstak voortgebracht. Dit is gepaard gegaan met een duidelijke segregatie van mandaten, zodat beperkingen kunnen zijn opgelegd aan een beheerder, waardoor hij slechts aandelen kan selecteren uit een specifiek universum (bijvoorbeeld small cap value) om uiteindelijk ‘style drift’ te voorkomen. Het voordeel van deze segregatie is dat de prestaties van de fondsbeheerder gemakkelijker meetbaar zijn ten opzichte van de benchmark.

Het grote nadeel is echter dat er beheerders zijn die enorm succes hebben behaald door ‘style drift’ juist toe te passen, bijvoorbeeld door dan weer in growth en dan weer in value te beleggen. Het is moeilijker voor dit soort beheerders een benchmark tekiezen. Getuige het feit dat beheerders soms worden ontslagen omdat zij van hun stijl afwijken, vereisen sommige multi-managers stijlconsistentie. Toch is er naar onze mening niets aan de hand wanneer het focusgebied van een portefeuille zo nu en dan wijzigt, zo lang het maar toegevoegde waarde heeft.

Turnover Attribution Style Analysis

De nieuwe vorm van analyse die we willen introduceren stamt af van onze overtuiging dat kwantitatieve analyse veel nauwkeurigere antwoorden kan verschaffen op de vraag hoe een beheerder zijn portefeuillebelegt. Dit stelt ons vervolgens in staat om ook de ‘style drifters’ mee te laten tellen.

In onze analyse van fondsbeheerders in het afgelopen decennium zijn we gekomen tot het onderscheiden van vier verschillende beleggingsstijlen, die elk op een andere wijze waarde trachten toe te voegen. Om deze vier stijlen te analyseren is het noodzakelijk eerst een duidelijk beeld te krijgen van de begrippen turnover (omzet) en attributie analyse. Turnover tracht de mate van handelen (trading) te bepalen die binnen een portefeuille plaatsvindt. Een turnover van 100% betekent dat de gehele portefeuille eens per jaar wordt gewijzigd. Een turnover van 50% betekent dat de portefeuille eens per twee jaar wordt gewijzigd. Over het algemeen acht men een turnover van 20% laag en een turnover van 150% hoog. Hoewel sommigen van mening zijn dat een lagere turnover wenselijk is, is de gedachte dat alleen de lange termijn buy & hold beleggers (zoals Warren Buffet) sterke rendementen kunnen behalen onjuist. Er zijn uitzonderlijk goede beleggers wiens filosofieën en processen hebben geleid tot aanzienlijk hogere turnovers, soms zelfs tot boven 200% per jaar. Er zijn zelfs een aantal zeer succesvolle equity trading hedge fondsen die een jaarlijkse turnover hebben van meer dan 10,000%. Turnover verschaft goede inzichten in de manier waarop een beheerder in het verleden alpha heeft gegenereerd, waarbij aan het licht komt of het gaat om Warren Buffet achtige beleggers, zeer actieve prop desk handelaren, of ergens er tussenin. Wanneer we de analyse combineren met attributieanalyse, zal de waarde van deze inzichten verder toenemen.

Attributie analyse probeert de vraag te beantwoorden of de fondsbeheerder waarde heeft toegevoegd dankzij aandelenselectie of dankzij asset allocatie. De outperformance die een beheerder heeft behaald kan worden opgedeeld in deze twee effecten. In de huidige markten beweren veel beheerders stock-pickers te zijn. Echter, de realiteit is dat wanneer de gekozen aandelen leiden tot een grote overweging in een bepaalde sector, er een impliciet asset allocatie risico bestaat. Anders gezegd, attributie analyse verschaft inzichten in de risico’s die een beheerder heeft genomen om alpha of outperformance te behalen.

Figuur 1: Turnover Attribution Style Analysis (TASA)

De twee bovengenoemde maatstaven, we noemen het voor het gemak (TASA), stellen ons in staat om de volgende vier stijlen van aandelenbeleggingen gemakkelijker uit te leggen:

1. Macro beleggen: Macro beleggers voegen waarde toe door succesvol de richting van de economie en de aandelenmarkten te voorspellen en daar hun portefeuilles op in te richten. Aandelenselectie is hierbij minder belangrijk dan het toewijzen naar de beter presterende regio’s of sectoren. Het herstructureren van dergelijke portefeuilles gebeurt vaak maar zelden en derhalve hebben macro beleggers vaak een lage turnover. Interessant is het gegeven dat dit type beleggers vaak ‘style drift‘ vertonen wanneer we dit meten met een traditionele stijlanalyse.

2. Langetermijn stockpicking: Hier komt de toegevoegde waarde van de kundigheid van de beheerder om de juiste aandelen te selecteren die over de lange termijn outperformance zullen leveren. De Warren Buffet-achtige beleggers vallen in deze categorie.

3. Sector rotatie: Deze beheerders switchen in en uit de verschillende marktsectoren en gebruiken hierbij vaak modellen die rekening houden met de drijfveren van de sectoren. De toegevoegde waarde is afkomstig van succesvolle korte en middellange termijn handel, hetgeen leidt tot een hoge turnover.

4. Aandelen trading: De beheerders in deze categorie voegen waarde toe door actief in aandelen te handelen, vaak door het gebruik van relative value en technische modellen die aangeven welke aandelen waarschijnlijk zullen outperformen over de korte totmiddellange termijn. Dit leidt uiteraard tot een hoge turnover.

De bovenvermelde classificatie is niet alleen nuttig om te begrijpen hoe een beheerder toegevoegde waarde biedt, maar ook omdat beheerders over het algemeen meer consistent in een van deze vier categorieën blijven (meer dan de classificaties small cap, large cap, value en growth). Wanneer een beheerder zijn focus volgens de TASA analysewijzigt, is dat veel ingrijpender dan een wijziging van de focus volgens de gewone stijlanalyse, omdat het duidt op een verschuiving naar een fundamenteel andere beleggingsstijl. Dit is bijvoorbeeld voorgekomen toen vele voormalige lange termijn beleggers aandelen traders werden tijdens de technologieluchtbel.

Het hierboven gestelde is nog beter zichtbaar wanneer we het grafisch weergeven. In figuur 1 vertegenwoordigt de x-as turnover. Het snijpunt met de y-as is bepaald op een turnover van 60%. De keuze om 60% te nemen als verdeelpunt tussen lage en hoge turnover is gebaseerd op onze eigen ervaring met een brede reeks van fondsbeheerders. De y-as behelst de verhouding van het allocatie-effect ten opzichte van het selectie-effect. Als deze ratio 1 is, betekent dit dat het allocatie-effect en het selectie-effect even veel waarde hebben toegevoegd.

De figuur is in vier kwadranten opgedeeld, die ieder een specifieke beleggingsstijl vertegenwoordigen zoals hierboven omschreven.

1. Kwadrant links boven: duidt op een relatief lage turnover en het merendeel van de outperformance is te danken aan sector allocatie. Dit komt overeen met de omschrijving van macro beleggen;

2. Kwadrant links onder: duidt op een relatief lage turnover, waarbij het merendeel van de outperformance is behaald dankzij het nemen van risico op individuele aandelen;

3. Kwadrant rechts boven: duidt op een relatief hoge turnover, waarbij het merendeel van de outperformance is te danken aan het aangaan van sectorrisico;

4. Kwadrant rechts onder: duidt op een relatief hoge turnover, waarbij de outperformance voornamelijk te danken is aan aandelenselectie. Dit komt overeen met het beeld van een actieve aandelenhandelaar (stock trading).

Deze weergave verschaft een nuttige ‘lens’ waardoor we fondsbeheerders kunnen bekijken. Zo zou men bijvoorbeeld verwachten dat een fondsbeheerder, die beweert een sterk op value gerichte stock picker te zijn, zich in het kwadrant links onder zou begeven. Als dat niet zo is, dan zou dit mogelijke inconsistentie kunnen aanduiden. Daarnaast is het te verwachten dat beheerders die zich in de twee linkerkwadranten begeven achterblijven op de index/markt gedurende meer speculatieve tijden, omdat beheerders die aandelen voor de langere termijn hebben niet de neiging hebben om korte termijn performance na te jagen. Dit geldt overigens niet alleen voor value-beleggers, het heeft ook betrekking op growth-beleggers die zich richten op non-cyclische growth aandelen. Het combineren van de boven omschreven methode met traditionele stijlanalyse biedt een meer uitgebreid kader waarin we beleggingsfondsen kunnen classificeren. In plaats van bijvoorbeeld alleen RBSA of CBSA te gebruiken om te concluderen dat een fondsbeheerder, gezien zijn variërende focusgebieden, een style-drifter is. Zo zou men ook een combinatie van RBSA of CBSA met TASA kunnen toepassen om te bepalen dat debeheerder meer een pragmatische lange termijn belegger is, die in en uit growth en value aandelen switched gedurende een vier jaar durende bedrijfscyclus, hetgeen hem in het kwadrant linksboven plaatst. Een dergelijke conclusie kan dan al worden gevormd zelfs voordat men de beheerder heeftgesproken.

TASA is niet alleen zinvol in traditionele long-only fondsenonderzoek. Het kwadrant waarin een traditionele aandelenbeheerder zich begeeft kan ook voorspellende waarde hebben voor het succes van deze beheerder als een long/short hedge fondsbeheerder. Zo komt het voor dat handelaren die een hogere turnover vertonen, en dus in de twee rechterkwadranten vallen, soms meer succes hebben bij hedgefondsen dan diegenen met een lagere turnover. Dit zou kunnen worden toegekend aan het feit dat, hoewel fundamenteel research een belangrijke rol kan vervullen bij het selecteren van aandelen waarmee ‘short’ wordt gegaan, succesvol short gaan uiteindelijk toch in grote mate goede handelscapaciteiten vereist. Beheerders die met een langetermijn horizongebaseerd op fundamentele inzichten short gaan in aandelen, kunnen soms pijnlijke verliezen ondervinden of lijden onder het momentum dat de koersen van overgeprijsde aandelen nog verder omhoog drijft.

Wij geloven dat we met de introductie van TASA een nieuw kwantitatief instrument hebben gevonden dat dieper duikt in de kwalitatieve aspecten van een beleggingsstijl dan andere vormen van kwantitatief onderzoek, omdat het werkelijk inzicht verschaft in de filosofie en in het beleggingsproces van een beheerder. Omdat kwalitatieve analyse meer tijd en energie vergt is het enormnuttig dat een makkelijker toepasbaar kwantitatief instrument deze diepere inzichten alvast kan verschaffen. Als zodanig biedt TASA veel toegevoegde waarde voor het manager research proces.

Printbare versie