Auf dem Radar

Warum funktionieren Bewertungs-kennzahlen auf Basis des Enterprise Value?

Der Value-Effekt bezeichnet das Phänomen, dass günstig bewertete Aktien (Value) langfristig besser abschneiden als populäre und teure Wachstumsaktien (Growth). Ein neues Papier beleuchtet mögliche Gründe dafür.

Sandro Rosa

Auch wenn es in den vergangenen rund zehn Jahren nicht der Fall gewesen war: Über lange Zeitperioden haben Substanzwertaktien (Value) im Durchschnitt deutlich besser abgeschnitten als Wachstumswerte (Growth).

Was der Grund dafür ist, ist unter Akademikern noch immer nicht vollends geklärt. Grundsätzlich gibt es zwei Erklärungsansätze: Die eine Seite meint, die von Value-Aktien abgeworfene Überrendite sei eine Entschädigung für das höhere Risiko, das diese Titel aufweisen. Der Nobelpreisträger Eugene Fama ist ein Verfechter dieses Erklärungsansatzes.

Das andere Lager vermutet eine systematische Fehlbewertung von Value-Aktien, die sich über die Zeit korrigiert – und dadurch zu höheren Renditen für die Investoren führt.

Nun liefern drei Autoren einen neuen Beitrag zu dieser Diskussion. Steven Crawford (Professor an der University of Houston), Wesley Gray and Jack Vogel (beide vom Vermögensverwalter Alpha Architect) gehen in einem Artikel, der im November im «Journal of Portfolio Management» publiziert wird, dieser Frage nach («Why Do Enterprise Multiples Predict Expected Stock Returns?», eine frei zugängliche Version des Artikels ist hier abrufbar).

Weshalb ist das so?

Um zu eruieren, was hinter dem besseren Abschneiden von Value-Titeln steckt, haben sie vier verschiedene Portfolios mit allen an der New Yorker Börse, der American Stock Exchange und an der Nasdaq kotierten US-Unternehmen gebildet. 

Die vier Portfolios umfassen:

  • Value-Aktien (definiert als die jeweils günstigen 20% der Aktien auf Basis des Unternehmenswerts relativ zum operativen Gewinn vor Steuern und Abschreibungen, EV/Ebitda) mit robusten Fundamentaldaten (die Fundamentaldaten werden anhand von elf Kriterien ermittelt),
  • Value-Aktien mit schwachen Fundamentaldaten,
  • Growth-Aktien (definiert als die teuersten 20% der Aktien auf Basis des Unternehmenswerts relativ zum operativen Gewinn vor Steuern und Abschreibungen, EV/Ebitda) mit robusten Fundamentaldaten,
  • Growth-Aktien mit schwachen Fundamentaldaten.

Im nächsten Schritt erstellen die Autoren zwei Long-Short-Strategien:

  1. Value-Aktien mit starken Fundamentaldaten werden gekauft, Growth-Aktien mit schwachen Fundamentaldaten werden verkauft.
  2. Bei der zweiten Strategie werden Value-Aktien mit schwachen Fundamentaldaten gekauft, während Growth-Aktien mit überzeugenden Fundamentaldaten abgestossen werden.

Anschliessend vergleichen sie die Performance der beiden Strategien seit 1972 miteinander.

Ist die Hypothese der Autoren korrekt, dass der Value-Effekt auf Fehlbewertungen basiert, müsste die erste Long-Short-Strategie eine Überrendite erzielen und die zweite nicht.

Systematische Fehlbewertung

Und genau das ist das Ergebnis der Untersuchung. In der ersten Strategie weichen nämlich die Erwartungen – die sich in der Bewertung spiegelt – am stärksten von der ökonomischen Realität ab. In der zweiten Strategie sind diejenigen Aktien günstig bewertet, die auch die schlechtesten Fundamentaldaten aufweisen und umgekehrt.

Das bessere Abschneiden der ersten Strategie ist ein starker Hinweis dafür, dass die Anleger systematische Fehler begehen, wenn sie die künftige Entwicklung eines Unternehmens abschätzen. Bei glamourösen Wachstumswerten sehen sie die Zukunft tendenziell zu optimistisch, derweil sie bei unbeliebten Value-Titeln allzu skeptisch sind.

Wie die Autoren bemerken, ist der Unterschied in der Performance der beiden Long-Short-Strategien in Zeiten, in denen die Anleger zuversichtlich sind, besonders stark.

Um zu überprüfen, ob die Ergebnisse auch «wasserdicht» sind, wenden die Autoren verschiedene Plausiblitätschecks an. So unterteilen sie etwa den Beobachtungszeitraum in zwei Phasen und schauen, ob die Resultate auch in den Subperioden Bestand haben – was sie bestätigen können.

In einem weiteren Test schliessen sie alle Januardaten aus, um die bekannte Januar-Saisonalität auszuschliessen. Auch in dieser Variante werden die Resultate bestätigt.

Schliesslich verwenden sie drei alternative Kapitalmarktmodelle, um die Überschussrenditen zu ermitteln – was ebenfalls nichts am Ergebnis ändert. Die Resultate scheinen nicht dem Zufall zu entspringen.

Schwierige Umsetzung

Wenn der Value-Effekt indes so klar auf eine Fehlbewertung zurückzuführen ist und seit mindestens vierzig Jahren anhält, weshalb haben ihn versierte Anleger dann nicht schon lange gewinnbringend ausgenutzt?

Das Problem: Der Löwenanteil der (risikoadjustierten) Überrendite in den untersuchten Long-Short-Portfolios kommt von den Leerverkaufspositionen. Die Short- sind im Schnitt teurer als die Long-Positionen – und auch riskanter. Zudem schwanken die monatlichen Überrenditen mitunter stark. Diese Kombination macht es für Anleger schwierig, diese Zusatzrendite zu verdienen.

«Das Beobachten des Enterprise-Value-Effekts scheint viel einfacher sein als die tatsächliche profitable Umsetzung des Phänomens in der Praxis», folgern Crawford, Gray und Vogel. Damit könnte der Effekt auch in Zukunft Bestand haben.