Alternative Investmentfonds: eine umfassende Performance-Analyse
- Eine neue Studie von Dimensional untersucht die Wertentwicklung von 6.000 Buyout-, Venture-Capital-, Private Credit- und Immobilienfonds in dem Zeitraum von 1980 bis 2022.
- Wir analysieren die Streuung der absoluten Renditen, die Abhängigkeit ihrer relativen Performance von der Wahl der Benchmark und ihre Korrelationen mit öffentlichen Märkten.
- Alternative Investmentfonds können eine Asset-Allokation aus öffentlich gehandelten Vermögenswerten sinnvoll ergänzen, allerdings unter erheblichen Vorbehalten.
Außerbörsliche Investments werden immer beliebter, weshalb auch die Zahl relevanter Veröffentlichungen von Wissenschaftlern, Vermögensverwaltern und Journalisten steigt. Warum hat sich Dimensional entschieden, diesen Publikationen dennoch eine weitere hinzuzufügen? Weil wir eine umfassende, datengestützte und sachliche Vertiefung des Themas für angezeigt halten, die Antworten auf die Fragen liefert, die für Anleger am wichtigsten sind.
In unserer Studie (auf Englisch) werten wir Daten für den Zeitraum von 1980 bis 2022 von mehr als 6.000 Fonds für die vier wichtigsten Assetklassen – Buyout, Venture Capital, Private Credit und Immobilien – aus und werfen so neues Licht auf die Wertentwicklung alternativer Investmentfonds. Die Daten stammen direkt von externen Investoren (Kommanditisten, auf Englisch „Limited Partners“) und sind aus unserer Sicht sowohl umfassender als auch qualitativ hochwertiger als andere Datensätze.1 Neben den absoluten Ergebnissen untersuchen wir auch die Performance relativ zu öffentlichen Benchmarks und die Korrelationen zwischen öffentlichen und außerbörslichen Assetklassen. Die Ergebnisse unserer Analyse sollen Anlegern helfen, die historische Ergebnisbandbreite alternativer Investmentfonds zu verstehen, ihre relative Performance richtig einzuordnen und potenzielle Diversifizierungsvorteile einer Kombination öffentlicher und außerbörslicher Investments in einer Asset-Allokation zu quantifizieren.
Bandbreite der Anlageergebnisse
Ein gängiges Maß für die absolute Wertentwicklung eines alternativen Investmentfonds über die gesamte Fondslaufzeit ist der Gesamtwert im Verhältnis zum eingezahlten Kapital (TVPI), also der Wert der Ausschüttungen und des verbleibenden Nettoinventarwerts (NAV) im Verhältnis zum eingebrachten Kapital. Der TVPI ist ein „Kapitalmultiplikator“ (Money Multiple); ein Wert über 1 zeigt an, dass Ausschüttungen plus NAV den Wert der Kapitaleinzahlungen übersteigen. Der Zeitwert des Geldes wird dabei nicht berücksichtigt, außerdem lässt sich der TVPI nicht ohne Weiteres auf ein Jahr umrechnen; seine Berechnung ist jedoch einfach und umgeht die zahlreichen Probleme, die mit der anderen beliebten Kennzahl für die absolute Wertentwicklung eines Fonds verbunden sind: dem internen Zinsfuß (IRR).2
Abbildung 1 zeigt die Ergebnisbandbreite des TVPI, aufgeschlüsselt nach Assetklassen (nach Abzug der Gebühren). Zwar liegt der TVPI des durchschnittlichen Fonds in allen Assetklassen über der Marke von 1, die Streuung innerhalb jeder Assetklasse ist jedoch beachtlich. Das 95. Perzentil liegt zwischen 2,08 (Private Credit) und 4,24 (Venture Capital), das 5. Perzentil reicht von 0,81 (Private Credit) bis 0,36 (Venture Capital). Das bedeutet, dass die Fonds mit der schwächsten Wertentwicklung einen Verlust auf das eingebrachte Kapital erzielt haben. Bei dem internen Zinsfuß ist die Streuung ähnlich.
Streuung des TVPI über die gesamte Fondslaufzeit nach Assetklassen
Diese Streuung verschärft das Problem der Managerauswahl. An öffentlichen Märkten können Anleger ihre Abhängigkeit von Managern reduzieren, indem sie einfach in den gesamten Markt investieren. In privaten/außerbörslichen Märkten ist diese Möglichkeit insbesondere bei kleineren Investitionsvolumen kaum gegeben, sodass Anleger sich für einen Manager alternativer Fonds entscheiden müssen – was kostspielig sein kann. Da es in der wissenschaftlichen Literatur nur wenige Belege für die Performance-Beständigkeit einzelner Manager gibt, ist sorgfältige Managerauswahl von entscheidender Bedeutung für jeden Anleger, der eine Allokation in alternative Investments in Erwägung zieht.3
Wertentwicklung von alternativen Investmentfonds gegenüber vergleichbaren Investitionen an öffentlichen Märkten
Im Hinblick auf die Opportunitätskosten alternativer Investmentfonds stellt das in der akademischen Literatur behandelte „Public Market Equivalent“ von Kaplan und Schoar (KS-PME, 2005) einen wichtigen Meilenstein dar. Es ist ein um die Rendite einer bestimmten Benchmark (in der Regel ein Index für einen öffentlichen Markt) bereinigter TVPI. Ein KS-PME über 1 zeigt an, dass der Fonds bei Berücksichtigung von Zeitpunkt und Umfang der Cashflows Mehrrenditen gegenüber der gewählten Benchmark erzielt hat.
Durchschnittliches Kaplan-Schoar Public Market Equivalent (KS-PME) nach Assetklasse und Benchmark
Abbildung 2 zeigt das KS-PME gegenüber mehreren öffentlichen Benchmarks für den durchschnittlichen Fonds, aufgeschlüsselt nach Assetklasse. Wenig überraschend sinkt der Kapitalmultiplikator, der sich aus dem TVPI ableitet (Abbildung 1), deutlich, wenn man den Wert um die Rendite einer öffentlichen Benchmark bereinigt. Noch interessanter ist jedoch, dass die relative Rendite in hohem Maße davon abhängt, welche Benchmark man wählt. Buyout- und Venture-Capital-Fonds haben im Durchschnitt Mehrrenditen gegenüber dem S&P 500 Index abgeworfen (KS-PME: 1,19 bzw. 1,15), in etwa die Rendite von Small-Cap-Value-Aktien erreicht (1,02 bzw. 1,04) und geringfügige Minderrenditen gegenüber Small-Cap-Growth-Aktien erzielt (0,96 bzw. 0,97). Private Credit hat im Durchschnitt höhere Renditen abgeworfen als Investment-Grade-Unternehmensanleihen, jedoch geringfügig niedrigere Renditen als Hochzinsanleihen (1,09 bzw. 0,97). Immobilien haben im Durchschnitt geringfügig niedrigere Renditen abgeworfen als das Fama/French Real Estate Industry Research Portfolio („RE-Industrie“) und sind deutlich hinter der Rendite von Real Estate Investment Trusts („REITs“) zurückgeblieben (0,97 bzw. 0,81).
Da die relative Rendite von der Wahl der Benchmark abhängt, bildet ein einzelner Vergleichswert die Opportunitätskosten wahrscheinlich nur unvollständig ab. Die Ergebnisse unserer Studie legen vielmehr nahe, dass Anleger die Ergebnisse alternativer Investmentfonds mit mehreren Benchmarks vergleichen und dabei auch vom Markt abweichende Stil-Benchmarks berücksichtigen sollten, um sich einen umfassenderen Überblick zu verschaffen.
Diversifizierungsvorteile alternativer Investmentfonds
Da nicht börsennotierte Vermögenswerte das Anlageuniversum öffentlicher Märkte erweitern, können Anleger mit alternativen Investmentfonds Diversifizierungsvorteile ausschöpfen, sofern die Korrelationen zwischen öffentlichen und außerbörslichen Vermögenwerten nicht perfekt sind. Eine solche Korrelation lässt sich bekanntermaßen nur schwer messen, da die Zwischenergebnisse alternativer Investmentfonds (also die Ergebnisse vor Abschluss aller Transaktionen) anhand von Cashflows und Veränderungen im Nettoinventarwert des Fonds geschätzt werden müssen. Da Marktpreise für laufende Beteiligungen fehlen, unterliegen diese Zwischenergebnisse im Vergleich zu den Renditen börsennotierter Vermögenswerte häufig Verzögerungen (Lagging) und sind weniger volatil (Smoothing), was zu einer deutlichen Unterschätzung der Korrelationen führen kann.
Bereinigtes R2 mit dem 95%-Konfidenzintervall nach Assetklasse und Zeitraum
Mit der Regressionsmethode, die wir in dieser Studie verwenden, können wir Korrelationen mit wenigen Variablen schätzen und gleichzeitig „Lagging“- und „Smoothing“-Effekte korrigieren. Konkret regressieren wir die aggregierten vierteljährlichen Renditen alternativer Investmentfonds auf die vierteljährlichen Renditen von Faktoren, die die vergleichbare öffentliche Assetklasse darstellen, oder auf Differenzen zwischen den durchschnittlichen Renditen innerhalb dieser öffentlichen Assetklasse. Als Beispiel für Buyout- und Venture-Capital-Fonds verwenden wir die fünf Faktoren von Fama und French (2015): Markt, Größe, Value, Profitabilität und Investitionen. Wir beheben Smoothing-Effekte in den aggregierten Renditen alternativer Investmentfonds, indem wir ihre serielle Korrelation korrigieren, und Lagging-Effekte, indem wir verzögerte Faktorrenditen als erklärende Variablen einbeziehen.4
Abbildung 3 zeigt den Anteil der Schwankungen (also das R2) der Gesamtrenditen alternativer Investmentfonds, der durch die Faktoren öffentlicher Märkte erklärbar ist, sowie die 95%-Konfidenzintervalle.5 Höhere R2-Werte zeigen eine höhere Korrelation zwischen öffentlichem und außerbörslichem Markt an. Wir zeigen zwei Gruppen von Ergebnissen für jede Assetklasse: eine für den Zeitraum bis zum vierten Quartal 2007 (die „erste Phase“, „pre-FVA“) und eine für den Zeitraum ab dem ersten Quartal 2008 (die „zweite Phase“, „post-FVA“). Die zweite Phase unterscheidet sich aufgrund der Verabschiedung von Rechnungslegungsvorschriften (in den USA) mit speziellen Mark-to-Market-Vorgaben für die Fair-Value-Messung.6
Für die erste Phase liegen die Punktschätzungen für R2 zwischen 14,4% (für Immobilien) und 43,5% (für Venture Capital). Die Konfidenzintervalle für R2 reichen von unter 0 (für Buyout, Private Credit und Immobilien) bis 48,2% (für Venture Capital). Das bedeutet: Wir finden keine Hinweise auf eine perfekte Korrelation zwischen öffentlichen und außerbörslich gehandelten Assetklassen in der ersten Phase. In der zweiten Phase sind die Punktschätzungen für R2 in jeder Assetklasse deutlich höher und liegen zwischen 34,7% (für Immobilien) und 81,5% (für Private Credit). Die Konfidenzintervalle reichen von unter 0 (für Immobilien) bis 88,3% (für Private Credit), so dass es trotz der höheren Punktschätzungen noch immer erhebliche Renditeschwankungen gibt, die sich nicht durch Faktoren öffentlicher Märkte erklären lassen. Zusammenfassend können wir feststellen, dass die Korrelationen nach 2007 zwar erheblich gestiegen sind, die Diversifizierung durch alternative Investmentfonds jedoch auch danach nicht zu vernachlässigen ist.
Gehören alternative Investmentfonds in jede Asset-Allokation?
Die Demokratisierung außerbörslicher Märkte hat eine wachsende Zahl an Anlageinstrumenten hervorgebracht, mit der Anleger in entsprechende Assetklassen investieren können. Außerbörsliche Investments sind jedoch von Natur aus mit speziellen Fondsstrukturen, Mindestkapitalanforderungen, Illiquidität und relativ hohen Gebühren verbunden. Und wie andere alternative Strukturen sind auch alternative Investmentfonds nicht für jeden geeignet.
Wer sich davon nicht abhalten lässt, kann, so das Ergebnis unserer Studie, seine Asset-Allokation durch alternative Investmentfonds sinnvoll ergänzen, allerdings mit einigen gewichtigen Einschränkungen. Erstens deutet die große Streuung der Fondsergebnisse darauf hin, dass die Renditen in hohem Maße abhängig davon sind, welchem Manager Anleger ihr Geld anvertrauen: Das Gewinnpotenzial ist hoch, die Verlustrisiken jedoch auch. Zweitens entspricht die Wertentwicklung alternativer Investmentfonds im Durchschnitt der von einigen börsennotierten Vermögenswerten, wobei Letztere häufig über breit diversifizierte, kosteneffiziente und liquide Optionen investierbar sind. Drittens sprechen die Ergebnisse unserer Analyse generell für die Vorteile einer Diversifizierung. Die höheren Korrelationen der letzten Jahrzehnte legen jedoch nahe, dass Anleger, die bereits in öffentliche Märkte investieren, ihre Erwartungen an diese Vorteile zurückschrauben sollten, insbesondere wenn die Transparenz und die Vergleichbarkeit der Bewertungsverfahren weiter zunimmt.
Die vollständige Studie ist hier (auf Englisch) abrufbar.
Footnotes
- 1. Siehe z. B. Harris, Jenkinson, Kaplan und Stucke (2023) sowie Korteweg und Nagel (2023).
- 2. Die IRR ist der Break-even-Diskontierungssatz für den Netto-Cashflow (Ausschüttungen abzüglich Einlagen) und den verbleibenden NAV. Wie wir in der Studie erörtern, gibt es mehrere Vorbehalte bei der Interpretation der IRR als „Kapitalrendite“, vor allem die Annahme, dass Ausschüttungen zu einem IRR-äquivalenten (positiven oder negativen) Zinssatz reinvestiert werden können. Darüber hinaus kann die IRR durch hohe, frühzeitige Ausschüttungen (gegebenenfalls durch den Einsatz von Leverage) aufgebläht werden, da spätere Cashflows in der IRR-Berechnung stärker diskontiert werden.
- 3. So stellen Harris, Jenkinson, Kaplan und Stucke (2023) fest, dass es, abhängig von der zwischenzeitlichen Wertentwicklung eines bestehenden Fonds zum Zeitpunkt der Auflegung eines neuen Fonds, „insbesondere ab dem Jahr 2000 wenig Anhaltspunkte für Beständigkeit in Buyout-Fonds“ und eine gewisse „Beständigkeit bei Venture-Capital-Fonds gibt, die jedoch ab dem Jahr 2000 abnimmt“ (Zusammenfassung).
- 4. Wir schätzen die nicht geglätteten Renditen als Residuen eines autoregressiven Modells, das an die „Rohrenditen“ außerbörslicher Assetklassen angepasst wird. Um Verzögerungen (lagging) zu berücksichtigen, berechnen wir das Exposure auf einen bestimmten Faktor als Summe der Regressionskoeffizienten für die gleichzeitigen und verzögerten Renditen dieses Faktors. Einzelheiten zur Auswahl der autoregressiven Modelle und der Anzahl der Verzögerungen in den Regressionen finden sich in der Studie.
- 5. Die R2-Werte werden um die Freiheitsgrade der Regressionen bereinigt, um zu vermeiden, dass sie durch eine größere Anzahl von erklärenden Variablen mechanisch aufgebläht werden. Das bereinigte R2 kann bei hinreichend niedrigem Erklärungsgehalt negativ sein, wie aus den Konfidenzintervallen in Abbildung 3 hervorgeht.
- 6. Der US-Rechnungslegungsstandard zur Bewertung des beizulegenden Zeitwerts (Fair Value) ist FASB GAAP ASC 820, ehemals SFAS 157, der am 15. November 2007 in Kraft trat. Die entsprechenden internationalen Standards sind der geänderte IAS 39, der am 15. November 2005 in Kraft trat (inzwischen durch IFRS 9 ersetzt), und IFRS 13, der am 1. Januar 2013 in Kraft trat. Die IPEV-Richtlinien (International Private Equity and Venture Capital Valuation) wurden im November 2006 aktualisiert, um sowohl mit IAS 39 als auch mit SFAS 157 in Einklang zu stehen. Die Richtlinien wurden zuletzt im Dezember 2022 aktualisiert (siehe www.privateequityvaluation.com).
ANHANG: INDEX-DEFINITIONEN
Dimensional US Large Cap Value Index
Januar 1975 bis heute: Erstellung durch Dimensional auf Grundlage von Daten von CRSP und Compustat. Der Index besteht aus Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung des zulässigen Marktes, deren relativer Preis zu den untersten 30% der Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung gehört, wobei Versorgungsunternehmen, Unternehmen mit unvollständigen Finanzdaten und Unternehmen mit negativem relativem Preis ausgeschlossen werden. Unternehmen mit höherer Profitabilität, niedrigerem relativen Preis und kleinerer Marktkapitalisierung sind in dem Index übergewichtet. Profitabilität ist definiert als das Betriebsergebnis vor Abschreibungen und Amortisierung abzüglich der Zinsaufwendungen geteilt durch das Buchkapital. Der zulässige Markt setzt sich aus Wertpapieren von US-Unternehmen zusammen, die an der NYSE, der NYSE MKT (zuvor AMEX) und dem Nasdaq Global Market gehandelt werden. Ausgeschlossen sich Nicht-US-Unternehmen, REITs, UITs und Investmentgesellschaften. Der Index wurde von Dimensional rückwirkend berechnet und existierte nicht vor März 2007. Dementsprechend stellen die Ergebnisse für die Zeiträume vor dem März 2007 keine tatsächlichen Indexrenditen dar. In anderen ausgewählten Zeiträumen können die Ergebnisse abweichen und auch Verluste enthalten. Die Berechnungsmethodik für den Index wurde im Januar 2014 geändert, um Profitabilität als Faktor bei der Auswahl von Wertpapieren für die Aufnahme in den Index zu berücksichtigen. Vor Januar 1975: Erstellung durch Dimensional auf Grundlage von Daten von CRSP und Compustat. Der Index besteht aus Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung des zulässigen Marktes, deren relativer Preis zu den untersten 25% der US-Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung gehört, wobei Versorgungsunternehmen, Unternehmen mit unvollständigen Finanzdaten und Unternehmen mit negativem relativem Preis ausgeschlossen werden. Der zulässige Markt setzt sich aus Wertpapieren von US-Unternehmen zusammen, die an der NYSE, der NYSE MKT (zuvor AMEX) und dem Nasdaq Global Market gehandelt werden. Ausgeschlossen sich Nicht-US-Unternehmen, REITs, UITs und Investmentgesellschaften.
Dimensional US Large Cap High Profitability Index
Erstellung durch Dimensional auf Grundlage von Daten von CRSP und Compustat. Der Index besteht aus Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung oberhalb des tausendgrößten Unternehmens, dessen Profitabilität zu den obersten 35% aller Unternehmen mit großer Marktkapitalisierung gehört, wobei Versorgungsunternehmen, Unternehmen mit unvollständigen Finanzdaten und Unternehmen mit negativem relativem Preis ausgeschlossen werden. Unternehmen mit höherer Profitabilität, niedrigerem relativen Preis und kleinerer Marktkapitalisierung sind in dem Index übergewichtet. Profitabilität ist definiert als das Betriebsergebnis vor Abschreibungen und Amortisierung abzüglich der Zinsaufwendungen geteilt durch das Buchkapital. Der zulässige Markt setzt sich aus Wertpapieren von US-Unternehmen zusammen, die an der NYSE, der NYSE MKT (zuvor AMEX) und dem Nasdaq Global Market gehandelt werden. Ausgeschlossen sich Nicht-US-Unternehmen, REITs, UITs und Investmentgesellschaften. Der Index wurde von Dimensional rückwirkend berechnet und existierte nicht vor Dezember 2016. Dementsprechend stellen die Ergebnisse für die Zeiträume vor dem Dezember 2016 keine tatsächlichen Indexrenditen dar. In anderen ausgewählten Zeiträumen können die Ergebnisse abweichen und auch Verluste enthalten.
Dimensional US Small Cap Value Index
Januar 1975 bis heute: Erstellung durch Dimensional auf Grundlage von Daten von CRSP und Compustat. Die Zusammensetzung des Index entspricht einer Teilmenge des US Small Cap Index. Die Untergruppe ist definiert als Unternehmen, deren relativer Preis in den unteren 35% des US Small Cap Index liegt, nachdem Versorgungsunternehmen, Unternehmen mit unvollständigen Finanzdaten und Unternehmen mit negativem relativem Preis ausgeschlossen wurden. Der zulässige Markt setzt sich aus Wertpapieren von US-Unternehmen zusammen, die an der NYSE, der NYSE MKT (zuvor AMEX) und dem Nasdaq Global Market gehandelt werden. Ausgeschlossen sind: Nicht-US-Unternehmen, REITs, UITs, Investmentgesellschaften und Unternehmen mit der geringsten Profitabilität innerhalb des Small-Cap-Value-Universums. Ebenfalls ausgeschlossen sind die Unternehmen mit dem höchsten Bilanzwachstum innerhalb des Small-Cap-Universums. Profitabilität ist definiert als das Betriebsergebnis vor Abschreibungen und Amortisierung abzüglich der Zinsaufwendungen geteilt durch das Buchkapital. Bilanzwachstum ist definiert als die Veränderung der Bilanzsumme zwischen dem vorangegangenen und dem laufenden Steuerjahr. Der Index wurde von Dimensional rückwirkend berechnet und existierte nicht vor März 2007. Dementsprechend stellen die Ergebnisse für die Zeiträume vor dem März 2007 keine tatsächlichen Indexrenditen dar. In anderen ausgewählten Zeiträumen können die Ergebnisse abweichen und auch Verluste enthalten. Die Berechnungsmethodik für den Index wurde im Januar 2014 geändert, um Profitabilität als Faktor bei der Auswahl von Wertpapieren für die Aufnahme in den Index zu berücksichtigen. Die Berechnungsmethodik für den Index wurde im Dezember 2019 geändert, um Bilanzwachstum als Faktor bei der Auswahl von Wertpapieren für die Aufnahme in den Index zu berücksichtigen. Vor Januar 1975: Erstellung durch Dimensional auf Grundlage von Daten von CRSP und Compustat. Die Zusammensetzung des Index entspricht einer Teilmenge des US Small Cap Index. Die Untergruppe ist definiert als Unternehmen, deren relativer Preis in den unteren 25% des US Small Cap Index liegt, nachdem Versorgungsunternehmen, Unternehmen mit unvollständigen Finanzdaten und Unternehmen mit negativem relativem Preis ausgeschlossen wurden. Der zulässige Markt setzt sich aus Wertpapieren von US-Unternehmen zusammen, die an der NYSE, der NYSE MKT (zuvor AMEX) und dem Nasdaq Global Market gehandelt werden. Ausgeschlossen sich Nicht-US-Unternehmen, REITs, UITs und Investmentgesellschaften.
Dimensional US Small Cap Growth Index
Erstellung durch Dimensional auf Grundlage von Daten von CRSP und Compustat. Der Index besteht aus Unternehmen, deren Marktkapitalisierung zu den unteren 8% der Gesamtmarktkapitalisierung des zulässigen Marktes und deren relativer Preis zu den oberen 50% aller Unternehmen mit kleiner Marktkapitalisierung gehört, wobei Versorgungsunternehmen, Unternehmen mit unvollständigen Finanzdaten und Unternehmen mit negativem relativem Preis ausgeschlossen werden. Die Unternehmen mit der niedrigsten Profitabilität innerhalb des Small-Cap-Universums sind aus dem Index ausgeschlossen. Ebenfalls ausgeschlossen sind die Unternehmen mit dem höchsten Bilanzwachstum innerhalb des Small-Cap-Universums. Profitabilität ist definiert als das Betriebsergebnis vor Abschreibungen und Amortisierung abzüglich der Zinsaufwendungen geteilt durch das Buchkapital. Bilanzwachstum ist definiert als die Veränderung der Bilanzsumme zwischen dem vorangegangenen und dem laufenden Steuerjahr. Der zulässige Markt setzt sich aus Wertpapieren von US-Unternehmen zusammen, die an der NYSE, der NYSE MKT (zuvor AMEX) und dem Nasdaq Global Market gehandelt werden. Ausgeschlossen sich Nicht-US-Unternehmen, REITs, UITs und Investmentgesellschaften. Der Index wurde von Dimensional rückwirkend berechnet und existierte nicht vor Dezember 2012. Dementsprechend stellen die Ergebnisse für die Zeiträume vor dem Dezember 2012 keine tatsächlichen Indexrenditen dar. In anderen ausgewählten Zeiträumen können die Ergebnisse abweichen und auch Verluste enthalten. Die Berechnungsmethodik für den Index wurde im Dezember 2019 geändert, um Bilanzwachstum als Faktor bei der Auswahl von Wertpapieren für die Aufnahme in den Index zu berücksichtigen.
Bloomberg US Credit Index
Der Bloomberg US Credit Index misst die Wertentwicklung der Märkte für auf US-Dollar lautende, festverzinsliche, steuerpflichtige Unternehmens- und Staatsanleihen mit Investment-Grade-Rating. Er setzt sich zusammen aus dem US Corporate Index und einer „Noncorporate“-Komponente, die Anleihen von nicht-amerikanischen Behörden, Staaten, supranationalen Organisationen und Gebietskörperschaften umfasst. Der US Credit Index hieß bis Juli 2000 US Corporate Index und wurde anschließend umbenannt, um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass sowohl Unternehmens- als auch Nicht-Unternehmensemittenten im Index enthalten sind. Der US Credit Index ist eine Teilmenge des US Government/Credit Index und des US Aggregate Index. Der Index kann bis 1973 zurückverfolgt werden. Bloomberg-Daten von Bloomberg Finance L.P.
Bloomberg US Corporate High Yield Indices
Der Bloomberg US Corporate High Yield Bond Index misst die Wertentwicklung des Marktes für hochverzinsliche, festverzinsliche, auf USD lautende Unternehmensanleihen. Wertpapiere werden als hochverzinslich eingestuft, wenn das mittlere Rating von Moody's, Fitch und S&P Ba1/BB+/BB+ oder niedriger ist. Anleihen von Emittenten mit Schwellenmarktrisiko (gemäß der Schwellenmarktdefinition der Indizes) sind ausgeschlossen. Der US Corporate High Yield Index ist eine Komponente der US Universal und Global High Yield Indizes. Der Index wurde 1998 erstellt, wobei die Historie bis zum 1. Juli 1983 zurückverfolgt werden kann. Der Teilindex „Intermediate“ entspricht der Teilmenge der Komponenten mit Laufzeiten von 1 bis 10 Jahren. Der Teilindex „Long“ entspricht der Teilmenge der Komponenten mit Laufzeiten von 10 bis 30 Jahren. Bloomberg-Daten von Bloomberg Finance L.P.
Dow Jones US Select REIT Index
Gesamtrendite in USD. Januar 1987 bis heute: Dow Jones US Select REIT Index; Quelle: Dow Jones-Indizes. Januar 1978 bis Januar 1987: Dow Jones Wilshire REIT Index; Quelle: Dow Jones Wilshire. Zusammensetzung: US-amerikanische börsennotierte Real Estate Investment Trusts, gewichtet nach der um den Streubesitz bereinigten Marktkapitalisierung. © 2024 S&P Dow Jones Indices LLC, eine Unternehmenssparte von S&P Global. Alle Rechte vorbehalten.
Fama/French-Faktoren (2015)
Die Markt-, Größen-, Value-, Profitabilitäts- und Investitions-Forschungsfaktoren auf Grundlage von 2x3 Sortierungen für die USA. Aufbau auf Grundlage der sechs wertgewichteten Portfolios, die nach Größe und Buchwert/Marktwert gebildet wurden, den sechs wertgewichteten Portfolios, die nach Größe und operativer Profitabilität gebildet wurden, und den sechs wertgewichteten Portfolios, die nach Größe und Investitionen gebildet wurden. Abrufbar auf der Website von Ken French: https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html.
Fama/French US Real Estate Industry Research Portfolio
Basierend auf den Fama/French 49 US Industry Research Portfolios. Jede NYSE-, AMEX- und NASDAQ-Aktie wird Ende Juni des Jahres t auf der Grundlage ihres zu diesem Zeitpunkt gültigen vierstelligen SIC-Codes einem Branchen-Forschungsportfolio zugeordnet. Wenn möglich, basiert dies auf den Compustat SIC Codes für das im Kalenderjahr t-1 endende Geschäftsjahr. Wenn keine Compustat SIC Codes verfügbar sind, werden stattdessen die CRSP SIC Codes für Juni des Jahres t verwendet. Die monatlichen wertgewichteten Renditen werden von Juli t bis Juni t+1 berechnet. Die Immobilienbranche entspricht den SIC Codes 6500, 6510, 6512-6515, 6517-6519, 6520-6532, 6540-6541, 6550-6553, 6590-6599, 6610-6611. Abrufbar auf der Website von Ken French: https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html.
LITERATURVERZEICHNIS
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Gompers, P. A. und S. N. Kaplan. 2022. Advanced Introduction to Private Equity. Cheltenham, UK; Northampton, MA: Edward Elgar Publishing.
Harris, R. S., T. Jenkinson, S. N. Kaplan und R. Stucke. 2023. „Has Persistence Persisted in Private Equity? Evidence from Buyout and Venture Capital Funds.“ Journal of Corporate Finance 81, Artikel 102361: 1–16.
Kaplan, S. N. und A. Schoar. 2005. „Private Equity Performance: Returns, Persistence, and Capital Flows.“ Journal of Finance 60, Nr. 4: 1791–1823.
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Korteweg, A. „Risk and Return in Private Equity.“ 2023. Kapitel 8 im Handbook of the Economics of Corporate Finance: Private Equity and Entrepreneurial Finance. North Holland: Elsevier.
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Sørensen, M. und R. Jagannathan. 2015. „The Public Market Equivalent and Private Equity Performance.“ Financial Analysts Journal 71, Nr. 4: 43–50.
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