Die wichtigsten Erkenntnisse

• Qualitativ hochwertige Unternehmen sind weniger riskant als Unternehmen mit geringer Qualität
• Die von Wissenschaftlern nachgewiesene Outperformance von Qualitätsunternehmen im Laufe der Zeit ist nicht das Ergebnis eines versteckten Risikos, sondern einer falschen Bewertung durch Anleger und Analysten
• Diese wissenschaftlichen Erkenntnisse zeigen, dass Qualität als Anlagestrategie eine dauerhafte, langfristige Outperformance bieten kann (aufgrund von verhaltensbedingten Ursachen, die sich nicht durch Arbitrage erzielen lassen), während sie gleichzeitig ein defensives Verhalten bietet
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WisdomTree ist der festen Überzeugung, dass qualitativ hochwertige Unternehmen – definiert als Unternehmen mit hoher Rentabilität – eine sehr wichtige Rolle in Anlegerportfolios spielen. Der Erfolg von zwei unserer Flaggschiff-Aktienstrategien – Quality Dividend Growth, die Portfolios aus qualitativ hochwertigen, dividendenstarken Unternehmen aufbaut, und Quality Growth, die Wachstumsportfolios aus qualitativ hochwertigen Unternehmen zusammenstellt – ist ein Beweis für diese Überzeugung.

Robert Novy-Marx¹ ist dafür bekannt, die Anomalie der hohen Rentabilität bzw. den Qualitätsfaktor zu beschreiben (d. h. die Tatsache, dass Unternehmen mit hoher Rentabilität den Markt im Laufe der Zeit immer wieder übertreffen), ist damit aber nicht allein. Marktteilnehmer beziehen häufig Qualitätskriterien in ihren Anlageprozess ein, unabhängig davon, welchen Anlagestil sie letztendlich verfolgen. Warren Buffett zum Beispiel achtet bei der Auswahl von Unternehmen, in die er investiert, bekanntlich mindestens ebenso sehr auf Qualität wie auf Wert. Darüber hinaus belegen immer mehr wissenschaftliche Arbeiten, dass Rentabilität ein Indikator für künftige Erträge ist: Fama und French 2006²; Ball et al. 2015, 2016³.

Der Faktor Qualität ist gut dokumentiert, doch die Gründe für diesen Effekt geben immer noch Rätsel auf. Unter Wissenschaftlern wird viel darüber diskutiert, ob versteckte Risiken die Ursache für die Qualitätsprämie sind oder ob das Verhalten der Anleger und eine falsche Bewertung verantwortlich sind. Oberflächlich betrachtet ist das zwar eine wissenschaftliche Debatte, sie hat aber wichtige Auswirkungen für Anleger wie WisdomTree, die die Qualitätsprämie ausschöpfen wollen:

• Ein risikobestimmter Faktor schafft eine Outperformance, da ein zusätzliches Risiko eingegangen wird – und ist aus Sicht der Portfolioallokation generell etwas weniger interessant. Außerdem lässt er sich technisch besser arbitrieren, sodass er mit größerer Wahrscheinlichkeit verschwinden wird.
• Ein verhaltensorientierter Faktor liefert eine zusätzliche Rendite ohne zusätzliches Risiko, was für Anleger natürlich viel interessanter ist. Er ist auch „hartnäckiger“, da Gruppenverhalten schwer zu ändern und schwer zu arbitrieren ist.

Vor Kurzem haben Ahmed, Anwer S. und Neel, Michael und Safdar, Irfan⁴ eine sehr detaillierte Analyse der Quelle dieser Rentabilitätsprämie dargelegt, die zu zwei sehr wichtigen Schlussfolgerungen führt:

• Erstens zeigen sie, dass Qualitätsverhalten eher mit Fehlbewertungen als mit Risiken in Verbindung steht.
• Zweitens belegen sie, dass Qualität negativ mit der Wahrscheinlichkeit hoher negativer zukünftiger Renditen, aber positiv mit der Wahrscheinlichkeit hoher positiver zukünftiger Renditen korreliert, weshalb Qualität eine einzigartige Investition mit „Allwettereigenschaften“ ist.

Schauen wir uns diese Ergebnisse genauer an. In ihrem Whitepaper testen die Autoren fünf wichtige Hypothesen, die die oben genannten Ergebnisse hervorbringen:

Hypothese 1 (widerlegt): Rentabilität steht in einem positiven Zusammenhang mit dem Ex-ante-Abwärtsrisiko

Aus dieser ersten Reihe von Analysen geht hervor, dass rentablere Unternehmen in der Tat seltener von künftigen Aktiencrashs betroffen sind. Das bedeutet, dass die Rentabilitätsprämie wahrscheinlich keine Entschädigung für Anleger ist, die ein Abwärtsrisiko tragen, wenn sie gewinnstarke Unternehmen besitzen. Es bestätigt jedoch die Erkenntnisse von WisdomTree, dass qualitativ hochwertige Unternehmen in Krisenzeiten oder bei hoher Unsicherheit eher ein defensives Profil aufweisen.

Hypothese 2 (widerlegt): Rentabilität ist gleichermaßen positiv mit Preissprüngen und -einbrüchen verbunden

Die Analysen der Autoren widerlegen auch diese Hypothese. Sie zeigen, dass Rentabilität negativ mit der Wahrscheinlichkeit großer negativer zukünftiger Renditen, aber positiv mit der Wahrscheinlichkeit hoher positiver zukünftiger Renditen verbunden ist. Sie demonstrieren, dass Unternehmen mit hoher Rentabilität an Tagen mit extrem hohen negativen Marktrenditen und an Tagen mit hohen positiven Tagesrenditen besser abschneiden als Unternehmen mit niedriger Rentabilität. Betrachtet man das Risiko auf einer Ex-post-Basis, erweist sich hohe Qualität erneut als defensiv.

Hypothese 3 (erwiesen): Die abnormale Drift bei den Prognoserevisionen geht in die gleiche Richtung wie die vergangene Rentabilität und Hypothese 4 (erwiesen): Die Rentabilitätsprämie konzentriert sich auf (i) Unternehmen mit hohen Gewinnen und einer anschließenden Aufwärtsdrift der Prognosen und (ii) Unternehmen mit niedrigen Gewinnen und einer Abwärtsdrift

Untersuchungen ergeben, dass Analysten unmittelbar nach der Bekanntgabe von Gewinnzahlen zu Pessimismus gegenüber Unternehmen mit hohen Gewinnen und zu Optimismus gegenüber Unternehmen mit niedrigen Gewinnen neigen. Ausgehend von einer Schwankungsbreite von 1,5 % bzw. 1,2 % des Aktienkurses schwächt sich dieser Effekt in den folgenden zwölf Monaten tendenziell ab, was zu einer Outperformance von Aktien hoher Qualität und einer Underperformance von Aktien niedriger Qualität führt.

Abbildung 1: Branchenbereinigte Prognosefehler für Unternehmen mit niedriger und hoher operativer Rentabilität

Quelle: Ahmed, Anwer S. und Neel, Michael und Safdar, Irfan. Diese Abbildung zeigt die branchenbereinigten jährlichen Prognosefehler für Unternehmen mit niedrigen und hohen Gewinnen in den zwölf Monaten nach der Ergebnisbekanntgabe für das Vorjahr. Als Unternehmen mit niedrigen bzw. hohen Gewinnen werden Unternehmen bezeichnet, die sich im untersten bzw. obersten Dezil der jährlichen Betriebsrentabilität befinden. Wir definieren den monatlichen Prognosefehler als das tatsächliche Ergebnis je Aktie abzüglich der IBES-Konsensprognose (Median) für diesen Monat, dividiert durch den Kurs am Ende des ersten Monats der Reihe (d. h. Monat 1). Wir bereinigen jeden monatlichen Prognosefehler durch Abzug des durchschnittlichen Fehlers für die Unternehmen mit dem entsprechenden zweistelligen SIC-Branchencode. Dieser Ansatz führt zu einem Maß für den Optimismus bzw. Pessimismus der Unternehmensprognosen im Vergleich zu denen ihrer Branchenkollegen. Um in die Stichprobe aufgenommen zu werden, muss ein Unternehmen im ersten Monat dieser Reihe (d. h. im Monat 1) eine Prognose vorlegen. Wir stellen die Mittelwerte der Zeitreihen der monatlichen (1-12) Querschnittswerte für jedes Rentabilitätsportfolio dar.

Hypothese 5 (erwiesen): Rentabilität steht in einem positiven Zusammenhang mit der späteren institutionellen Nachfrage nach Aktien

In diesen abschließenden Analysen zeigen die Autoren, dass institutionelle Anleger, ebenso wie Analysten, unterdurchschnittlich auf gute Rentabilitätsinformationen reagieren. In den folgenden Monaten holen sie dann auf, was zu einer Verbesserung der Kurse der Unternehmen führt.

Schlussfolgerung

Die Autoren bestätigten in ihrer Studie die Überzeugung von WisdomTree von Qualitätsinvestitionen:

1. Qualitätsunternehmen bieten eine langfristige und stabile Outperformance.

2. Qualitätsunternehmen verhalten sich allwettertauglich, sie reagieren defensiv auf Krisen, sind aber auch in der Lage, bei Aufwärtsbewegungen Renditen zu erzielen.

Quellen
¹ Novy-Marx, R. (2013). The other side of value: The gross operating profitability premium. Journal of Financial Economics, 108(1), 1-28.
² Fama, E. F., and French, K. R. (2006). Operating profitability, investment, and average returns. Journal of Financial Economics, 82(3), 491-518.
³ Ball, R., Gerakos, J., Linnainmaa, J. T., and Nikolaev, V. V. (2015). Deflating operating profitability. Journal of Financial Economics, 117(2), 225-248. Ball, R., Gerakos, J., Linnainmaa, J. T., and Nikolaev, V. (2016). Accruals, cash flows, and operating profitability in the cross section of stock returns. Journal of Financial Economics, 121(1), 28-45
⁴ Ahmed, Anwer S. and Neel, Michael and Safdar, Irfan, Why Does Operating Profitability Predict Returns? New Evidence on Risk versus Mispricing Explanations (9. September 2023).