Gute Nachrichten für Aktienanleger:innen und Finanzinstitute: Vier Bremer Wissenschaftler haben ein neues Verfahren entwickelt, das die Genauigkeit von Indexfonds deutlich verbessert – und das, ohne die Kosten zu erhöhen. Ihre englischsprachige Studie ist jetzt im European Journal of Operational Research (EJOR) erschienen – einem der renommiertesten wirtschaftswissenschaftlichen Fachjournals weltweit.
Worum geht es genau? Bei passiven Investmentfonds wie ETFs (Exchange Traded Funds) geht es darum, einen Index, wie den Deutschen Aktienindex (DAX), möglichst genau nachzubilden. Kauft ein Aktienanleger einen ETF kann es passieren, dass der Wert seines Fonds nach einem Jahr um 1,5 Prozent vom echten DAX abweicht. Warum? Weil die Replikation – also die Methode, mit der ein ETF die Wertentwicklung eines bestimmten Aktienindex nachbildet – nicht perfekt war. Mit einem neuen cleveren mathematischen Trick verbessert die wissenschaftliche Studie derProfessoren Christian Fieberg, Armin Varmaz (Hochschule Bremen, HSB), Dr. Carlos Osorio und Prof. Dr. Thorsten Poddig (Universität Bremen) die Genauigkeit von ETFs.
Warum das Problem so wichtig ist
„Klassische Methoden sind oft anfällig für sogenannte `Schätzfehler` – etwa, weil zu viele Aktien berücksichtigt werden oder weil die Daten ungenau sind`“, erklärt Prof. Dr. Armin Varmaz. „Das führt zu Abweichungen, die sich über Jahre summieren und den Anleger:innen Geld kosten können. Ein ETF, der den DAX verfolgt, sollte wirklich den DAX abbilden – nicht nur annähernd. „Unser Ansatz nutzt charakteristische Merkmale der Unternehmen – wie Größe, Wachstum oder Wert –, um die Auswahl der Aktien intelligenter zu gestalten“, so der Wissenschaftler.
Die vier Forscher entwickelten einen neuartigen Optimierungsansatz, der nicht nur präziser ist, sondern auch die Anzahl der Aktien im Fonds kontrolliert. So bleibt die Transparenz und die Handhabbarkeit erhalten. „Wir haben gezeigt: Unser Modell schneidet in allen Tests – von verschiedenen Indizes über verschiedene Zeiträume bis hin zu unterschiedlichen Transaktionskosten – konsistent besser ab“, betont Prof. Dr. Christian Fieberg (HSB).
Studie ist öffentlich zugänglich
Die englischsprachige Studie mit dem Titel „Enhancing Index-Tracking Performance: Leveraging Characteristic-Based Factor Models for Reduced Estimation Errors“ ist als Open-Access-Publikation frei zugänglich und kann unter folgendem Link abgerufen werden.
„Unsere Arbeit zeigt: Auch in der Finanzwelt kann Forschung direkt zur besseren Praxis beitragen“, betonen die beiden Wissenschaftler des Forschungs- und Transferclusters „Dynamics, Tension and Xtreme Events“ der HSB. „Wenn ein ETF wirklich den Index nachbildet, profitieren alle – Anleger:innen, Fondsmanager und die gesamte Finanzwelt.“
Weitere Informationen:
HSB-Forschungs- und Transfercluster „Dynamics, Tension and Xtreme Events
Hochschule Bremen
Worum geht es genau? Bei passiven Investmentfonds wie ETFs (Exchange Traded Funds) geht es darum, einen Index, wie den Deutschen Aktienindex (DAX), möglichst genau nachzubilden. Kauft ein Aktienanleger einen ETF kann es passieren, dass der Wert seines Fonds nach einem Jahr um 1,5 Prozent vom echten DAX abweicht. Warum? Weil die Replikation – also die Methode, mit der ein ETF die Wertentwicklung eines bestimmten Aktienindex nachbildet – nicht perfekt war. Mit einem neuen cleveren mathematischen Trick verbessert die wissenschaftliche Studie derProfessoren Christian Fieberg, Armin Varmaz (Hochschule Bremen, HSB), Dr. Carlos Osorio und Prof. Dr. Thorsten Poddig (Universität Bremen) die Genauigkeit von ETFs.
Warum das Problem so wichtig ist
„Klassische Methoden sind oft anfällig für sogenannte `Schätzfehler` – etwa, weil zu viele Aktien berücksichtigt werden oder weil die Daten ungenau sind`“, erklärt Prof. Dr. Armin Varmaz. „Das führt zu Abweichungen, die sich über Jahre summieren und den Anleger:innen Geld kosten können. Ein ETF, der den DAX verfolgt, sollte wirklich den DAX abbilden – nicht nur annähernd. „Unser Ansatz nutzt charakteristische Merkmale der Unternehmen – wie Größe, Wachstum oder Wert –, um die Auswahl der Aktien intelligenter zu gestalten“, so der Wissenschaftler.
Die vier Forscher entwickelten einen neuartigen Optimierungsansatz, der nicht nur präziser ist, sondern auch die Anzahl der Aktien im Fonds kontrolliert. So bleibt die Transparenz und die Handhabbarkeit erhalten. „Wir haben gezeigt: Unser Modell schneidet in allen Tests – von verschiedenen Indizes über verschiedene Zeiträume bis hin zu unterschiedlichen Transaktionskosten – konsistent besser ab“, betont Prof. Dr. Christian Fieberg (HSB).
Studie ist öffentlich zugänglich
Die englischsprachige Studie mit dem Titel „Enhancing Index-Tracking Performance: Leveraging Characteristic-Based Factor Models for Reduced Estimation Errors“ ist als Open-Access-Publikation frei zugänglich und kann unter folgendem Link abgerufen werden.
„Unsere Arbeit zeigt: Auch in der Finanzwelt kann Forschung direkt zur besseren Praxis beitragen“, betonen die beiden Wissenschaftler des Forschungs- und Transferclusters „Dynamics, Tension and Xtreme Events“ der HSB. „Wenn ein ETF wirklich den Index nachbildet, profitieren alle – Anleger:innen, Fondsmanager und die gesamte Finanzwelt.“
Weitere Informationen:
HSB-Forschungs- und Transfercluster „Dynamics, Tension and Xtreme Events
Hochschule Bremen
