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Veröffentlichung für professionelle Inves-
toren
Dezember 2015
www.nnip.com
MindScopeDetaillierte Einsichten zu Themen mit Relevanz für Weltwirtschaft und Finanzmärkte
NN Investment Partners untersucht die Nutzung von Wandelanleihen bei der Asset-Allokation.
Asset-Allokation von Wandelanleihen im
Niedrigzinsumfeld
2
MindScope
Asset-Allokation von Wandelanleihen im
Niedrigzinsumfeld
Im Spektrum der Anlageformen, die institutionellen Investoren für die Umsetzung ihrer strategischen bzw. taktischen Asset Allocation
(SAA bzw. TAA) zur Verfügung stehen, besetzen Wandelanleihen eine separate Nische. Unter der Prämisse, dass Asset-
Allokationsentscheidungen in erster Linie auf der Suche nach optimalen risikobereinigten Erträgen beruhen, nutzen wir das Capital
Asset Pricing Model (CAPM) zur Bewertung von Erträgen. Weitere bei der Allokation zu berücksichtigende Faktoren sind Liquidität,
Duration und regulative Maßnahmen zur Risikokontrolle, wie Solvabilitätsanforderungen (SCR) bei Versicherern.
Einleitung
In diesem Mindscope skizzieren wir die Vorteile von Wandelan-
leihen bei der Asset-Allokation.
Investoren können bei der Formulierung ihrer Strategien aus
einem weiten Spektrum an Assetklassen wählen, die jeweils
spezifische Vor- und Nachteile aufweisen. Unsere Analyse
reduziert dieses Universum auf die liquidesten und relevantes-
ten Komponenten, für die wir über angemessene und zuverläs-
sige historische Bewertungen verfügen. Dann bewerten wir den
Beitrag, den die betreffenden Assetklassen in der Vergangen-
heit geleistet haben, und quantifizieren die relativen Vorteile,
die die Beimischung von Wandelanleihen für die Asset-
Allokation hat. Das ermöglicht uns, erste Schlüsse im Hinblick
auf die verschiedenen Arten des Wandelanleihemanagements
zu ziehen und den Stil zu wählen, der den attraktivsten risiko-
bereinigten Beitrag leistet.
Die gegenwärtige Niedrigzinspolitik hat ein völlig neues Umfeld
geschaffen. Das Aufwärtspotenzial ist jetzt bei allen Rentenwer-
ten geringer als früher. Daher sind frühere Entscheidungen zur
Aktienallokation zumindest zu überdenken. Vor diesem Hinter-
grund sind Wandelanleihen (englisch Convertible Bonds bzw.
Convertibles, „CBs“) überlegenswert. Sie sind durchaus als
derivatives Instrument zu sehen; ihre künftigen Erträge können
anhand der stochastischen Streuung von Renditestrukturkurve
sowie Anleihe- und Aktienmärkten eingeschätzt werden. Wir
haben ein Modell konzipiert, das die Ertragstreiber in einem
Portfolio globaler ausgewogener Wandelanleihen erfassen soll
(das sind der Investmentstil und das Anlageuniversum, die wir
bevorzugen). In diesem Mindscope stellen wir die Ergebnisse
unserer Modellberechnungen sowie die Gründe für unsere
Annahmen dar. Zudem gehen wir kurz auf das Modell ein.
Diese Ausgabe des Mindscope beschäftigt sich mit den folgen-
den Themen:
• Bewertung der empirischen Beobachtungen relati-
ver risikobereinigter Erträge von Wandelanleihen
• Überlegungen zu den potenziellen Konsequenzen
des aktuellen Niedrigzinsumfelds: Der Fall Japan
• Analyse der spezifischen Merkmale und Perfor-
mance-Treiber von Convertibles sowie Entwurf ei-
nes prädikativen Convertible-Simulationsmodells
• Kalibrierung von Simulationsmodell, Markterwar-
tungen und Aspekten im Hinblick auf Extremrisiken
bei Aktien
• Ergebnis von Simulation und Bewertung der relati-
ven künftigen Vorteile der Allokation von Wandel-
anleihen
• Performance von CBs bei steigenden Treasury-
Renditen
• Betrachtung alternativer Risikomessgrößen für
Versicherer im Rahmen von Solvency II
Anhänge 1 bis 4 enthalten ergänzende Daten, die die im Zu-
sammenhang mit diesem Mindscope durchgeführten Studien
und Analysen dokumentieren und stützen.
Bewertung der empirischen Beobachtungen relativer
risikobereinigter Erträge von Wandelanleihen
Wandelanleihen kombinieren die Wachstumschance von Aktien
mit der Sicherheit von Anleihen: Steigt der Kurs der Aktie, in
Bezug auf die das Wandelrecht besteht, so profitiert der Inha-
ber der Wandelanleihe. Bei fallenden Märkten kommt es je-
doch im Gegensatz zu Aktien nicht zu massiven Kurseinbrü-
chen: Der Wert der zugrunde liegenden Anleihe stellt eine
Untergrenze dar, die vom Wandelanleihekurs nicht unterschrit-
ten werden kann. Erwiesenermaßen haben Wandelanleihen in
der Vergangenheit besser abgeschnitten als Aktien, Hochzins-
anleihen und Investment-Grade-Bond-Indizes. Die Index-
Familie, die am häufigsten für globale Wandelanleihen heran-
gezogen wird, ist die Thomson Reuters Convertible Index Suite
(vormals UBS Convertible Indices). Diese Indizes messen die
Wandelanleihe-Performance seit 1993. Grafik 1 stellt die relati-
ve Performance globaler Aktien und globaler Anleihen dar. In
beiden Fällen schnitten globale Wandelanleihen besser ab.
3
Dezember 2015
Grafik 1. Gesamtrendite globaler Assetklassen (1993 =
100)
Quelle: Bloomberg, Thomson Reuters Global Focus Index, MSCI World Index,
J.P. Morgan Aggregate Bond Index (1993-2015)
Wenden wir uns nun dem US-Markt zu, der aufgrund seiner
längeren Geschichte weitergehende Einblicke bietet.
Dieses Phänomen lässt sich am besten anhand von Daten ver-
anschaulichen, die die Erträge einer jeder Anlageform von 1973
bis 2015 darstellen. Wie Grafik 2 verdeutlicht, haben Wandel-
anleihen am US-Markt während der letzten 40 Jahre Hochzins-
anleihen und Investment-Grade-Papiere konsequent übertrof-
fen.
Von 1973 bis 1999 waren es vor allem Aktien, die den Anstieg
der Vermögenspreise vorantrieben, weitaus stärker als Fixed-
Income-Werte gleich welcher Art. Und dennoch erreichten
Wandelanleihen immerhin 75 Prozent der Wertentwicklung
von Aktien.
Im darauffolgenden Zeitraum, von 1999 bis 2015, stellte sich
die Situation indes ganz anders dar: Der Aktienmarkt erlebte
zwei schwere Einbrüche – sowie in deren Gefolge Erholungen –
und war insofern weitaus volatiler. Fixed-Income-Werte schnit-
ten in diesem Zeitraum ausgesprochen gut ab. Das lag einmal
am Rückgang der Renditeaufschläge auf Unternehmensanlei-
hen und der Zinsen sowie andererseits an der geringeren Aus-
fallrate. Convertibles, die aufgrund ihrer Anleihekomponente
von diesen Faktoren profitierten, schnitten ebenfalls weitaus
besser als Aktien ab.
Grafik 2. Gesamtrendite von US-Assetklassen (1972 =
100)
Quelle: Bloomberg, BofA Merrill Lynch Indices (1972-2014)
Neben der Fähigkeit, in unterschiedlichen Phasen Rallys sowohl
an den Aktien- als auch den Anleihemärkten zu nutzen, liegt die
Volatilität globaler Wandelanleihen im Durchschnitt nur rund
45 Prozent unter der von Aktien.
Aus Analysen jüngerer Zeit geht hervor, dass die relative Per-
formance von Wandelanleihen u. a. sowohl von den Bonitäts-
merkmalen der zugrunde liegenden Emittenten als auch den
Erträgen der zugrunde liegenden Aktien abhängt. Das gilt ins-
besondere im Hinblick auf die angemessene Vergütung für das
mit einer geringeren historischen Ausfallrate verbundene Kre-
ditrisiko von Emittenten mit moderatem Verschuldungsgrad.
Hinzu kommen die bessere Performance der zugrunde liegen-
den Aktien sowie die stetige positive Wertentwicklung neu
emittierter Convertibles.
Wir können zwar nicht ohne Weiteres davon ausgehen, dass
sich diese Konstellation in Zukunft wiederholen wird, doch
legen andere inhärente Elemente der CB-Assetklasse nahe,
dass die relativen risikobereinigten Erträge in einem Niedrigzin-
sumfeld auch weiterhin solide sein werden. Einerseits ermög-
licht die Beimischung von Wandelanleihen im Asset-
Allokationsprozess den Einbezug der Risiko-/Ertrags-
Charakteristika der einen Komponente. Andererseits ergeben
sich daraus Diversifikationsvorteile sowie die Vorteile asym-
metrischer Renditemerkmale.
Grafik 3 stellt die risikobereinigten Renditen der verschiedenen
im Zeitraum 2005-2015 betrachteten Anlageformen dar.
Grafik 3. „Efficient Frontier“-Analyse (2005-2015)
Quelle: Bloomberg, NNIP Analyse
Da der Markt im Laufe dieser Periode einen noch nie dagewe-
senen Rückgang der Zinssätze erlebte, warfen alle Bond-
Assetklassen solide risikobereinigte Erträge ab und erwiesen
sich dabei als effizienter als Wandelanleihen und Aktien.
Wandelanleihen rentierten dagegen in etwa wie Aktien, aber
nur mit halb so viel Volatilität.
Nach unserer Beobachtung haben Wandelanleihen trotz ihrer
im Vergleich zu Bond-Assetklassen geringeren Effizienz zur
Diversifikation der Portfolios beigetragen. Das zeigt sich an der
hohen Zahl von Portfolios, die in Wandelanleihen allokieren
und dabei an bzw. nahe der Effizienzgrenze agieren. Das folgt
aus den einzigartigen Korrelationen, die Wandelanleihen ge-
Global
Sovereign
Global
Aggregate
Global High
Yield
Global
Equities
Global
Balanced
Convertible
s
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
0% 5% 10% 15% 20%
AnnualisierterErtrag(%)
Durchschn. Volatilität über 52 W.
4
MindScope
genüber den anderen in Anhang 4 aufgeführten Assetklassen
aufweisen:
- Sehr hohe Korrelation mit weniger effizienten Aktien
- Geringfügige oder negative Korrelation ggü. Staatsan-
leihen und IG
- Mittlere Korrelation ggü. Hochzinsanleihen (ca.
60 Prozent)
Im gegenwärtigen Niedrigzinsumfeld werden die Erträge aller
Bond-Assetklassen in den nächsten fünf Jahren zweifellos deut-
lich niedriger ausfallen.
Überlegungen zu den potenziellen Konsequenzen des
aktuellen Niedrigzinsumfelds: der Fall Japan
Perspektivisch lautet der allgemeine Konsens, dass die globale
Wirtschaft von geringem Wachstum sowie niedrigen Zinsen
und engeren Kredit-Spreads geprägt sein wird. Damit stellt sich
die Frage, wie Convertibles in solch einem Umfeld im Vergleich
zu anderen Anlageformen abschneiden werden.
Für die globale Investment-Community besteht die Herausfor-
derung jetzt darin, Renditen im aktuellen Niedrigzinsumfeld zu
generieren, in dem Staatsanleihen im Werte von rund vier
Billionen US-Dollar negative Renditen abwerfen.
Diese Situation ähnelt stark den Verhältnissen, die institutionel-
le Investoren in Japan seit zehn Jahren bei der Investition in
JPY-denominierte Assets vorfinden. Wie aus Grafik 4 hervor-
geht, waren die JPY-Anleihemarktrenditen nur mittelmäßig,
während die Renditen japanischer Aktien eine hohe Streuung
aufwiesen. Grafik 5 stellt die relative Performance von Invest-
ments in JPY-Assetklassen über einen Dreijahreszeitraum dar:
japanische Aktien (TOPIX), Staatsanleihen (JGBs) und Convertib-
les.
Grafik 4. Gesamtrendite von JPY-Assetklassen (2001-
2014)
Quelle: Bloomberg, NN IP
Grafik 5. Annualisierte Renditen über einen dreijährigen
Anlagehorizont in JPY-Assetklassen (2002-2011)
Quelle: Bloomberg, NNIP
Tabelle 1 fasst die Ergebnisse im Hinblick auf den annualisierten
Gesamtertrag zusammen, der aus den Anlageentscheidungen
in den verschiedenen zur Verfügung stehenden Assetklassen
resultiert: japanische Aktien, Staatsanleihen und Convertibles.
Insgesamt erzielten japanische Convertibles die besten Ergeb-
nisse: In 28 Prozent der Fälle (von 108) stellten sie die optimale
Wahl dar, in 72 Prozent der Fälle rangierten sie auf Platz 2. In
keinem Fall stellten Convertibles die schlechteste Wahl dar.
Dieses Ergebnis ist insofern statistisch relevant, als es Qualität
und Stabilität der relativen Wandelanleiheerträge in einem
Kontext zeigt, in dem Bonds eine niedrige Carry aufweisen,
während Aktienerträge volatil und ungewiss sind.
Tabelle 1. Beobachtungen von Investments in JPY-
Assetklassen über einen Dreijahreshorizont
Quelle: Bloomberg, NNIP (2002-2011)
Auf Basis dieser Beobachtungen sind die Argumente für Wan-
delanleihen auch in einem niedrigrentierlichen Umfeld so über-
zeugend – wenn nicht sogar überzeugender – wie bei unserer
vorigen globalen Analyse.
Das bestätigt die alte Weisheit: „Es gibt immer jemanden, der
Grund hat, in Wandelanleihen zu investieren“, sei es ein Anlei-
heinvestor, der höhere Erträge wünscht, oder ein Aktienanle-
ger, dem Sicherheit wichtig ist.
Im Prinzip tun wir es jetzt den Japanern nach. Wir sind ein
bisschen älter, wir erwarten weniger Wachstum (sowohl de-
mografisch als auch wirtschaftlich) und wir machen uns im
aktuellen Niedrigzinsumfeld große Sorgen um die Renditen
unserer Vermögensanlagen. Daher sollten wir uns näher mit
Convertibles als möglicher Lösung für unser Problem befassen.
Observations ofInvestments in JPYAsset Classes with 3YHorizon
Topix JPN CBs 10YJGB
Average Annualized 3Yreturn 2.3% 5.6% 2.1%
Average 36MVolatility 18.5% 8.6% 2.7%
#Obs. % Obs.
CB Best Asset Class 30 28%
CB Second Best Asset Class 78 72%
CB Worst Asset Class 0 0%
Total #3YInvestment Observations 108
5
Dezember 2015
Analyse der spezifischen Merkmale und Performance-
Treiber von Convertibles sowie Entwurf eines prädikati-
ven Convertible-Simulationsmodells
Prognosemodell für Wandelanleiherenditen
Focus-Wandelanleihestrategien konzentrieren ihre Investments
auf ausgewogene Wandelanleihen, die modifizierte Duration
dieses Focus-Universums liegt bei rund 3,8. Seine Aktiensensiti-
vität ändert sich im Laufe der Zeit, bleibt aber überwiegend im
Bereich von 30 bis 50 Prozent. „Busted Convertibles“, also
Wandelanleihen mit einer praktisch wertlosen Wandeloption
aufgrund einer nachteiligen Kursentwicklung der zugrunde
liegenden Aktie, sowie aktienähnliche Convertibles sind ausge-
schlossen, soweit Kursanstiege bzw. -rückgänge bei den ihnen
zugrunde liegenden Aktien sie in diese Kategorien schieben.
Der Markt regeneriert sich durch neue Wandelanleiheemissio-
nen, die im Schnitt eine Aktiensensitivität von 40 Prozent auf-
weisen.
Das Kreditprofil des CB-Markts setzt sich in etwa zu einem
Drittel aus Investment Grade und zu zwei Dritteln aus High
Yield zusammen. Der durchschnittliche Kredit-Spread des Wan-
delanleiheuniversums ist dem gewichteten Durchschnitt des IG-
und des HY-Universums vergleichbar.
Wir haben den Zeitwert des gesamten Wandelanleihe-
Universums als den gewichteten Durchschnitt gemessen. Ab-
gebildet wird dabei der Mindestabstand zum Anlagewert sowie
der Abstand zur Aktienparität aller Komponenten. Dieser Opti-
onswert beträgt bei einer durchschnittlichen Volatilität von 30
im Zeitverlauf durchschnittlich rund 10 Prozent.
Unser Prognosemodell basiert auf der Arbitrage Pricing Theory
(APT) und misst die Kursschwankungen aller Wertpapiere, die
einen perfekten hypothetischen Hedge für die unserem Wan-
delanleihe-Index zugrunde liegenden Convertibles darstellen
würden.
Das mit dem Halten von CBs verbundene Risiko ließe sich theo-
retisch perfekt absichern, indem derselbe Emittent gleichzeitig
eine Wandelanleihe mit gleicher Laufzeit auflegt und die Kauf-
option auf die zugrunde liegende Aktie mit einem Basispreis
und einer Laufzeit verkauft, die dem Wandlungspreis und der
Laufzeit des Convertible entspricht.
Unser Simulationsmodell verarbeitet eine multivariate stochas-
tische Streuung des betreffenden Staatsanleihenindex (BBG
Global Sovereign Developed Index), des Investmentbondindex
(BBG Global Corp Index), des High Yield Bond Index (BBG Global
High Yield Index), der zugrunde liegenden Aktien eines virtuel-
len Global Equity Index und der zugrunde liegenden Aktien
eines virtuellen Focus Convertible Bond Index. Unser virtueller
Convertible Index entspricht vollumfänglich den Regeln des
Focus Index und weist konsistent die gleichen Merkmale auf
(Duration, Gamma, aggregierter Zeitwert und Zusammenset-
zung zu einem Drittel aus Investment Grade und zwei Dritteln
High Yield).
Die Streuung erfolgt in wöchentlichen Schritten. Ebenfalls
wöchentlich erfolgen Tests, bei denen Wandelanleihen heraus-
gefiltert werden, die den Vorgaben an Ausgewogenheit nicht
genügen.
Dabei nehmen wir an, dass ausgenommene Convertibles durch
Neuemissionen mit einer durchschnittlichen Aktiensensitivität
von 40 Prozent ersetzt werden und dass die Zahl der Kompo-
nenten im Convertible Index konstant bleibt. Das Delta einer
jeden Komponente wird wöchentlich neu berechnet. Convertib-
les mit weniger als 20 Prozent Aktiensensitivität werden her-
ausgefiltert; das gilt ebenso für CBs mit einer Aktiensensitivität
von über 80 Prozent.
Unserer Überzeugung nach reichen die Informationen zu all
diesen Variablen, die sich aus der Kursstreuung ergeben, um
die Veränderungen im Wert einer jeden Indexkomponente zu
bewerten und den Index jede Woche neu zu berechnen.
• Die Kursveränderung der Unternehmensanleihe
lässt sich anhand der durationsbereinigten gewich-
teten Preisveränderungen des betreffenden IG-
Unternehmensanleihenindex sowie des HY-Index
schätzen.
• Die Veränderung im Zeitwert unserer Option kann
als die Zeitwertveränderung in unserem Index ge-
schätzt werden, die sich regelmäßig proportional
zur Quadratwurzel der Duration verhält.
• Die Veränderung im Wert unserer Option, die sich
aus der Kursveränderung bei der zugrunde liegen-
den Aktie ergibt, lässt sich anhand der aktuellen
Aktiensensitivität der Wandelanleihe sowie des
Gamma schätzen, das wir als konstant im Zeitver-
lauf und bei den verschiedenen Wandelanleihen
voraussetzen.
Diese Trennung der Kosten- bzw. Ertragstreiber bei Anlagen in
Wandelanleihen zeigt auf, worin der Wert von CB-Investments
im Kern besteht: Indem er das Kreditrisiko akzeptiert, wird der
Investor durch den Zuwachs des Kredit-Spread vergütet (soll
heißen: die Erträge der o.g. Unternehmensanleihe), sozusagen
als Gegenleistung für die Übernahme der Kosten der Option
(der o.g. Zeitwert der Option). Die für dieses solchermaßen
übernommene Kreditrisiko gezahlte Option ist damit ein Ver-
sprechen gegenüber dem Anleger, an höher tendierenden
Aktienmärkten teilzuhaben. Es zeigt sich, dass Wandelanleihen
im Schnitt eine für Optionsmärkte lange Duration aufweisen
und die Zeitwertkosten weniger als die Vergütung (Kredit-
Spread) für das Kreditrisiko ausmachen, jeweils im Verhältnis
zum Durchschnitt des CB-Universums. Die Bonität der Emitten-
ten genau zu prüfen ist für den Investor selbstverständlich
unerlässlich.
Asset-Allokations-Universum
Angesichts der Globalisierung der Finanzmärkte und der Rendi-
tejagd in einem von fallenden Zinsen geprägten Umfeld haben
institutionelle Investoren ihr investierbares Vermögen zuneh-
mend diversifiziert. Das zeigt sich u. a. an den Asset Maps nie-
derländischer institutioneller Investoren, die den Zeitraum vor
Einführung des Euro sowie nach 2010 darstellen (Grafik 6). In
den Niederlanden fristen Convertibles als Mittel zur Vermö-
gensdiversifizierung bislang noch ein Nischendasein. In anderen
Ländern, wie Frankreich zum Beispiel, entfällt auf Wandelanlei-
hen hingegen ein recht ordentlicher Teil der Asset-Allokation.
Im Rahmen unserer Analyse begrenzen wir uns auf fünf liquide
Assetklassen. Dabei setzen wir voraus, dass Anleger ihre Alloka-
6
MindScope
tionsentscheidungen innerhalb dieser fünf Assetklassen treffen:
globale Aktien, Hochzinsanleihen, Investment-Grade-Anleihen,
Staatsanleihen und Wandelanleihen.
Natürlich handelt es sich hier nur um eine begrenzte Auswahl,
da tatsächlich sehr viel mehr Anlageformen zur Verfügung
stehen, wie in der zweiten Asset Map in Tabelle 2 dargestellt.
Auf jeden Fall umfasst unsere Auswahl die liquidesten Asset-
klassen, auf die ein Marktvolumen von 80 Billionen US-Dollar
entfällt. Damit sind sie für unsere Zwecke relevant.
Kalibrierung von Simulationsmodell, Markterwartungen
und Überlegungen im Hinblick auf Extremrisiken bei
Aktien
Kalibrierung
Die komplexeste Aufgabe besteht in der Kalibrierung unseres
Diffusionsmodells. Dabei setzen wir voraus, dass Volatilitäten
und Korrelationen im Zeitverlauf konstant bleiben. Die von uns
kalibrierte Volatilitäts- und Korrelationsmatrix ist in Anhang 1
dargestellt. Der Kalibrierungsprozess ist so konzipiert, dass
unsere fünf Assetklassen entsprechend historischer Beobach-
tungen korrelieren. Dazu war es unerlässlich, das unserem
Aktienindex zugrunde liegende Universum so zu konzipieren,
dass es sich weitgehend von dem Universum unterscheidet, das
unserem Wandelanleiheindex zugrunde liegt. Das entspricht
auch der Realität.
Dennoch behalten wir dieselben Risiko-/Ertragsmerkmale für
die Komponenten bei, auch wenn das zugrunde liegende CB-
Universum in der Vergangenheit stets höhere Renditen und
Volatilitäten aufgewiesen hat.
Der Einbezug dieses Merkmals hätte die relative Performance
unseres simulierten CB-Index noch weiter verbessert. Doch
mangels Beweisen, dass diese Merkmale auch künftig vorhan-
den sein werden, haben wir für eine konservativere Herange-
hensweise optiert.
Grafik 6. Asset-Allokation niederländischer institutio-
neller Investoren
Quelle: NNIP (März 2015)
Tabelle 2. Szenarien zu voraussichtlichen Marktrenditen
bei CB-Modell
Quelle: NN IP (März 2015)
Simulationsszenarien
Per 30.01.2015 lauteten die Kennzahlen „yield to worst case“
und 52-Wochen-Volatilität unserer Anleiheindizes wie folgt:
• Bloomberg Global Sovereign Developed Bonds:
• 0,9 % und 3,5 %
• Bloomberg Global Investment Grade Bonds:
• 2,25 % und 4 %
• Bloomberg Global High Yield: 5,5 % und 6 %
Vor diesem Hintergrund haben wir verschiedene Szenarien
erwogen und die voraussichtlichen annualisierten Renditen
dieser Indizes „geschätzt“. Wir haben vorausgesetzt, dass die
Volatilitäten konstant bleiben würden. Tabelle 2 stellt unsere
Schätzungen der voraussichtlichen Renditen mit ihrer wirt-
schaftlichen Grundlage dar.
Dann wandten wir uns der gesamten Historie des MSCI World
Index zu. Anhang 2 enthält Grafiken, die die Distribution sowie
die kumulative Distribution rollierender Fünfjahreszeiträume
abbilden. Wir verwarfen die Werte an den Rändern und defi-
nierten unsere Distribution der Szenarien für Aktienrenditen.
Die durchschnittliche voraussichtliche Aktienrendite unserer
Szenariodistribution liegt bei 6 Prozent; das entspricht den
aktuellen Marktschätzungen. Ferner gingen wir davon aus, dass
sich die Distribution der Aktienrenditen über einen Fünfjahres-
zeitraum von unseren diversen Renditeszenarien unterscheiden
würde. Im Ergebnis führte dies zu 16 unterschiedlichen und
gleichsam wahrscheinlichen Szenarien. Von den aktuellen
Aktienbewertungsniveaus hielten wir den oberen Rand der
historischen Distribution von Aktienrenditen für äußerst un-
wahrscheinlich, fügten allerdings vier Extremrisikoszenarien
hinzu, die der Historie des MSCI World entsprachen, und ver-
knüpften diese Aktienszenarien mit einer deflationären Rendi-
tehypothese. Im Ergebnis führten wir 20 Simulationen für unser
Modell durch.
Ergebnis der Simulation und Bewertung der relativen
künftigen Vorteile der Wandelanleihe-Allokation
Ferner definierten wir unsere vier Basis-Assetklassen sowie die
daraus resultierende modellberechnete CB-Assetklasse, die von
unseren 21 stochastischen Variablen (Staatsanleiherenditen,
IG-Renditen, HY-Renditen, Aktienindexkomponenten und die
Komponenten, die dem Wandelanleiheindex zugrunde liegen)
definiert ist.
Monte-Carlo Simulation Hypothesis
Yield
Scenario 1
Yield
Scenario 2
Yield
Scenario 3
Yield
Scenario 4
Equity Tail
risk
Deflation ContinuationContinuation Recovery Deflation
Yield
Decline Flat Yield
Mild yield
rise Yield rise
Yield
decline
Low
defaults
Low
defaults
Moderate
Defaults
Moderate
defaults
Moderate
Defaults
Volatility Ann. Ret. Ann. Ret. Ann. Ret. Ann. Ret. Ann. Ret.
Global Developed Government Bond 3,5% 1,50% 0,90% 0,50% 0,00% 1,50%
Global Investment Grade Bonds 4,0% 3,00% 2,25% 1,50% 1,00% 2,00%
Global High Yield 6,0% 6,50% 5,50% 4,25% 3,50% 4,00%
Equity Scenario 1 12,0% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%
Equity Scenario 2 12,0% 4,00% 4,00% 4,00% 4,00% -2,00%
Equity Scenario 3 12,0% 8,00% 8,00% 8,00% 8,00% -4,00%
Equity Scenario 4 12,0% 12,00% 12,00% 12,00% 12,00% -6,00%
Economic Scenario
7
Dezember 2015
Überdies unterzogen wir diese Assetklassen unserer „Monte-
Carlo-Simulation“, wobei wir eine multivariate normale Streu-
ung ansetzten, um unserer kalibrierten Kovarianz-Matrix zu
entsprechen. Diese Simulationen beinhalten eine Reihe von
Projektionen der stochastischen Variablen nach Maßgabe
unserer gewählten statistischen Distribution sowie die Berech-
nung von Durchschnittswerten, um das voraussichtliche Ergeb-
nis auszuwerten.
Diese Simulationen haben wir auf regelmäßig umgeschichtete
Mischportfolios zur Anwendung gebracht, die alle Allokations-
Kombinationen in unseren fünf Assetklassen mit einem Fünf-
jahres-Anlagehorizont repräsentieren. Wir führten diese Simu-
lationen anhand der Daten für die voraussichtlichen in unseren
20 Szenarien definierten Renditen und Volatilitäten durch.
Zunächst werden wir die Ergebnisse unserer 16 Basisszenarien
analysieren und dann die im vorhergehenden Abschnitt be-
schriebenen Extremrisikoszenarien näher untersuchen. Basie-
rend auf der Annahme, dass die Eintrittswahrscheinlichkeit
aller 16 Szenarien gleich ist, bildet Grafik 7 für jedes Mischport-
folio eine durchschnittliche Risiko-Ertrags-Konstellation ab.
Grafik 7. Simulationsergebnis: Durchschnitt von 16
Marktszenarien
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
Wegen der geringeren Erwartungen an Anleiherenditen weisen
Aktien die höchste voraussichtliche Rendite auf. Doch weil das
mit Aktien verbundene Risiko (Volatilität) höher ist, kommen
Hochzinsanleihen und Wandelanleihen der Effizienzgrenze
näher. Wir beobachten, dass sich zahlreiche Portfolios, die
Wandelanleihen enthalten, nahe der Effizienzgrenze befinden.
Daraus schließen wir, dass die Allokation zu CBs offenbar eine
weise Entscheidung ist, wenn es darum geht, das effizienteste
Risiko-Ertrags-Verhältnis zu erreichen.
In denjenigen Szenarien, in denen Aktien schlecht abschnitten,
waren Wandelanleihen natürlich weiter von der Effizienzgrenze
entfernt. Doch in den meisten Fällen erbringen sie absolute
Erträge, die sich im Vergleich zu Staatsanleihen und Invest-
ment-Grade-Anleihen sehen lassen können. Selbst in diesen
Fällen befinden sich zahlreiche Portfolios mit Wandelanleihen
nahe der Effizienzgrenze. Das liegt an der niedrigen bzw. sogar
marginal negativen Korrelation zwischen Wandelanleihen und
FI-Assetklassen.
Anhang 3 stellt die Ergebnisse eines jeden Szenarios mit den
jeweiligen voraussichtlichen Renditen sowie den Ergebnissen
unserer Szenarien zur Abbildung der Extremrisiken bei Aktien
dar. Nur in den Worst-Case-Szenarien für Extremrisiken (in
denen Aktien über einen Zeitraum von fünf Jahren annualisiert
um minus 6 Prozent rentierten) drehten sich die voraussichtli-
chen annualisierten Renditen leicht ins Negative.
Wir beobachten, dass Wandelanleihen selbst in diesen Extrem-
fällen positiv zum Prozess der Portfolio-Diversifizierung beitra-
gen. Tatsächlich befinden sich zahlreiche Portfolios, die Wan-
delanleihen enthalten, an der Effizienzgrenze.
Die Ergebnisse aus unserem Modell entsprechen dem Verhal-
ten, das Convertibles in der Vergangenheit (über einen Fünfjah-
reszeitraum) bei schweren Einbrüchen am Aktienmarkt an den
Tag gelegt haben.
Performance von CBs bei steigenden Treasury-Renditen
Man sollte annehmen, dass sich steigende Renditen auf Con-
vertibles als Bond-Anlagen negativ auswirken. Empirische Da-
ten lassen eine negative Korrelation zwischen Treasury-
Renditen und Convertibles vermuten.
Tatsächlich beobachten wir das genaue Gegenteil: Von steigen-
den Treasury-Renditen geprägte Phasen waren in den vergan-
genen 30 Jahren durchgehend Perioden mit sehr hohen Aktien-
renditen. Grafik 8 bildet die acht Perioden seit 1983 ab, in
denen Treasury-Renditen sich dem rückläufigen Trend wider-
setzten. All diese Perioden, die zusammen insgesamt 48 Quar-
talen entsprachen, wiesen solide Aktienrenditen auf. So betrug
die durchschnittliche jährliche Aktienrendite über diese Serie
von 48 Quartalen 18 Prozent.
Grafik 8. Verhalten von Assetklassen in einem Umfeld
steigender Treasury-Renditen
Quelle: Bloomberg, NNIP (1984-2014)
Infolgedessen performten auch Convertibles außerordentlich
positiv. Während der sechs Perioden bzw. 33 Quartalen stei-
gender Treasury-Renditen, die seit Auflegung des Thomson
Reuter Global Convertible Index stattfanden, lag die annuali-
sierte Rendite dieses Wandelanleiheindex bei 20 Prozent.
Die Allokation zu Wandelanleihen im aktuellen Niedrigzinsum-
feld hat noch einen weiteren Vorteil: die Fähigkeit, robuste
Aktienrenditen zu generieren, wenn die traditionellen Anlei-
hemärkte infolge steigender Renditen deutlich schlechter ab-
schneiden.
Doch unser aktuelles Basisszenario sieht keinen Renditeanstieg
vor. Dennoch können wir diese Option bei diesen Niveaus nicht
8
MindScope
außer Acht lassen. Grafik 9 relativiert unsere gegenwärtige
Situation durch Vergleich mit der Renditeentwicklung in Japan.
Wie auch immer das Ergebnis lauten mag – wir kommen zu
dem Schluss, dass Convertibles beim Asset-Allokationsprozess
definitiv berücksichtigt werden sollten.
Grafik 9. Renditen 10-jähriger japanischer Staatsanlei-
hen ggü. 10-jährigen US Treasuries (nach Zeit skaliert)
Quelle: Bloomberg, NNIP (1992-2014)
Betrachtung alternativer Risikomessgrößen für Versi-
cherer im Rahmen von Solvency II
Unsere jüngste Studie zur Behandlung von Wandelanleihen im
aufsichtsrechtlichen Rahmen von Solvency II hat gezeigt, dass
Convertibles bei Stresstests im Hinblick auf Zinssätze, Bonität
und Eigenkapital immer noch eine solvenzschonende Exponie-
rung gegenüber Aktien bieten. Ein typisches Portfolio aus aus-
gewogenen Wandelanleihen mit moderaten Durations und
einer Aktiensensitivität von 40 bis 50 Prozent wird beim ge-
genwärtigen Level von Aktienstress in Höhe von 46,5 Prozent
mit einem SCR-(Markt-)Abschlag von 16 bis 20 Prozent abge-
straft. Aus der Solvency-II-Studie ergeben sich u. a. die beiden
folgenden Schlussfolgerungen:
• Ein Mischportfolio mit einem Aktienanteil von 40
bis 50 Prozent wird definitionsgemäß ein SCR-
(Markt)-Portfolio von mindestens SCR (Markt) =
(40 % bis 50 %) x 46,5 % = 18,6 % bis 23,25 % bein-
halten. Der SCR (Markt) eines solchen Portfolios
würde durch die SCR-Beiträge aus den restlichen
Investments mit einem Anteil von 50 bis 60 Prozent
in dem betreffenden Portfolio noch weiter erhöht.
Entsprechend sind Wandelanleihen eine solvenz-
schonende Möglichkeit, Exposure zu Aktienrendi-
ten zu erlangen. Hinzu kommen die Vorteile, die
mit der Asymmetrie dieser Erträge verbunden sind:
Bei steigenden Aktienkursen besteht die reale Aus-
sicht auf eine 60-70%ige Teilhabe an den Gewin-
nen. Bei fallenden Aktienmärkten bieten Wandel-
anleihen überdies Schutz vor Wertverfall. Das
ergibt sich auch aus den empirischen Beobachtun-
gen sowie den bereits in diesem Mindscope erläu-
terten Modellergebnissen.
• Die historischen Beobachtungen sowie die Ergeb-
nisse unserer Analyse bei verschiedenen Szenarien
machen deutlich, dass Wandelanleihen und Hoch-
zinsanleihen die effizientesten Assetklassen sind,
d. h. sie sind der Effizienzgrenze am nächsten. Un-
seren Berechnungen zufolge beläuft sich der SCR
des Bloomberg Global High Yield Index, der Hoch-
zinsanleihen im Werte von 1,7 Billionen US-Dollar
widerspiegelt, auf 24 Prozent (sofern das Wechsel-
kursrisiko vollumfänglich abgesichert ist). Diese
Zahl übertrifft unsere Schätzung des SCR für ein
Portfolio aus ausgewogenen Wandelanleihen. Dar-
aus folgern wir, dass Wandelanleihen angesichts
des niedrigeren SCR für vergleichbare risikoberei-
nigte Renditen solvenzschonender sind als Hoch-
zinsanleihen.
Solvency II definiert einen neuen Risikomaßstab, der von Versi-
cherern als Alternative zur Volatilität zu beachten ist. Im fol-
genden Diagramm stellen wir die durchschnittlichen Ergebnisse
unserer Simulationen dar und ersetzen Volatilität als Messgrö-
ße auf der X-Achse durch SCR (Markt).
Außer Staatsanleihen werden in diesem neuen aufsichtsrechtli-
chen Rahmen auch alle anderen Assetklassen abgestraft. Daher
tendieren diese Assetklassen im Vergleich zu unserem vorigen
Rendite-Volatilitäts-Diagramm zur rechten Seite der Grafik,
wobei dieser Trend unterschiedlich stark ausgeprägt ist. Im
Ergebnis sind Staatsanleihen und Wandelanleihen die solvenz-
effizientesten Assetklassen. Bei Investment-Grade-Anleihen ist
das in geringerem Maße der Fall. Effiziente Portfolios weisen
solide Allokationen bei Staatsanleihen und Wandelanleihen auf,
da diese beiden Anlageformen nicht miteinander korrelieren.
Für Investoren, die SCR-Auflagen erfüllen müssen (und das trifft
auf einen großen Teil der Versicherungswirtschaft zu), bedeutet
das neue Anreize, bei ihren Investitionsentscheidungen Conver-
tibles in Erwägung zu ziehen. Zwar spielen Wandelanleihen in
vielen Ländern bereits eine aktive Rolle, doch in anderen fristen
sie nach wie vor ein Nischendasein. Solvency II hat die Argu-
mente für Investments in Wandelanleihen nun gestärkt. Inso-
fern erwarten wir einen zunehmenden Kapitalfluss in dieses
Segment, wenn Solvency II 2016 in Kraft tritt.
Zum Thema Solvency II und ganz allgemein, was den Invest-
ment-Case für Wandelanleihen als Portfoliokomponente für
Versicherer betrifft, gibt es noch Raum für weitere Analyse.
Grafik 10. SCR-Marktrisikoansatz: Durchschnitt von 16
Marktszenarios
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
0% 10% 20% 30% 40% 50%
Voraussichtliche3J-Rendite(annualisiert)
SCR-Markt
Durchschnitt gleichgewichteter Szenarien
Portfolios without CBs Portfolios with CBs Efficiency line
Govt Corp HY
9
Dezember 2015
Eine mögliche Herangehensweise wäre die Allokation der Kapi-
talkosten zum regulatorischen Eigenkapital und die Bewertung
der Beiträge zu den verschiedenen Portfolios, nachdem dieses
Kapital kalkuliert und um etwaige Volatilitäten bereinigt wurde.
Dabei handelt es sich um eine weitaus komplexere Übung, die
nur dann auf der Aktivseite der Gleichung darstellbar ist, wenn
auch die Passivseite berücksichtigt wird.
Ein weiterer interessanter Aspekt, den man untersuchen sollte,
ist die Tatsache, dass Wandelanleihen auf eine Weise Zugang
zu den in Aussicht gestellten Aktienrenditen bieten, die Sol-
venzkapital schont. Und dabei weisen Convertibles im Gegen-
satz zu Aktien eine Duration ungleich null auf. Eine solche Be-
wertung, die zwar technisch korrekt ist, könnte weitere Prüfun-
gen vor dem Hintergrund internationaler und nationaler Versi-
cherungsregelwerke erforderlich machen.
Fazit
Dieser Mindscope hebt das duale Wesen von Wandelanleihen
hervor: Wandelanleihen bilden das Renditepotenzial von Aktien
nach, reagieren allerdings defensiver. Von den üblicherweise
zitierten Vorteilen abgesehen – aktienähnliche voraussichtliche
Renditen mit nur halb so hoher voraussichtlicher Volatilität,
unbegrenzte Partizipation an höher tendierenden Aktienmärk-
ten bei gleichzeitiger Absicherung nach unten sowie konvexe
asymmetrische und an Aktien anknüpfende Renditen –, haben
Wandelanleihen sich mittlerweile eine stabile und wettbe-
werbsfähige Positionierung in der Investmentlandschaft gesi-
chert.
• Wandelanleihen konkurrieren mit Hochzinsanlei-
hen, die ähnliche Merkmale im Hinblick auf den vo-
raussichtlichen Ertrag und die erwartete Volatilität
besitzen. Beide Assetklassen rangieren in puncto
voraussichtlicher Effizienz auf den vorderen Plät-
zen; beide sind nur gering korreliert. Im Ergebnis
ergänzen sie einander mit ihren Diversifikationsvor-
teilen. Durch kombinierte Allokation in beide As-
setklassen lässt sich das Risiko verringern. Zugleich
werden die erwarteten Erträge von High-Yield-
Anlagen verbessert. Investoren, die durch High
Yield höhere Renditen erzielen möchten, aber das
damit verbundene Risiko scheuen, können dieses
Dilemma durch regelmäßig umgeschichtete Expo-
nierung gegenüber beiden Assetklassen lösen.
• Insgesamt lassen sich Portfolios mit Convertibles
sinnvoll abrunden. Im Niedrigzinsumfeld sind CBs
wegen ihres relativen Ertragspotenzials und ihrer
Diversifikationsvorteile besonders attraktiv, gerade
auch weil Anleihen derzeit nur gering rentieren und
Aktien stets mit höherer Unsicherheit verbunden
sind.
Wandelanleihen bieten weit mehr als die bekannte Formel
„Sicherheit von Anleihen und Renditepotenzial von Aktien“. Der
Wert ihrer asymmetrischen Erträge steigt im Zeitablauf; somit
kommt ihnen ein nicht weg zu denkender Platz im Allokations-
arsenal eines jeden institutionellen Investors zu.
Für weitere Informationen zu NNIP’s Convertible Bond-
Strategien kontaktieren Sie bitte christoph.zitt@nnip.com und
oliver.schmitz@nnip.com.
Anhänge
Verzeichnis der Anhänge
Anhang 1. Modellkalibrierte Volatilitäts-Korrelations-Matrix
Anhang 2. MSCI World Index Erträge im Vergleich zur Modell-
hypothese
Anhang 3. Simulationsszenarien: Ergebnis
Anhang 4. Überlegungen im Hinblick auf Modellkalibrierung
und Korrelation
10
MindScope
Anhang 1. Modellkalibrierte Volatilitäts-Korrelations-Matrix
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CB6 CB7 CB8 CB9 CB10
Govt IG HY EQ1 EQ2 EQ3 EQ4 EQ5 EQ6 EQ7 EQ8 EQ9 EQ10
Govt 4% 0,70 0,25 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10-
IG 0,70 4% 0,45 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24
HY 0,25 0,45 6% 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20
EQ1 0,10- 0,24 0,20 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
EQ2 0,10- 0,24 0,20 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
EQ3 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
EQ4 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
EQ5 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
EQ6 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
EQ7 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
EQ8 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
CB1 EQ9 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
CB2 EQ10 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
CB3 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
CB4 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
CB5 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
CB6 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33
CB7 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33
CB8 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33
CB9 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33
CB10 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18%
Simulation Convertible Index Components
Simulation Equity Index Components
11
Dezember 2015
Anhang 2. MSCI World Index Erträge im Vergleich zur Modellhypothese
Historische MSCI World Distribution der Gesamtrendite über Fünfjahreszeitraum (1970-2015) ggü. Modellhypothese
Quelle: MSCI, Bloomberg, NNIP
Historische kumulative MSCI World Distribution der Gesamtrendite über Fünfjahreszeitraum (1970-2015) ggü. Modellhypothese
Quelle: Bloomberg, NNIP
Historische MSCI World Gesamtrendite über Fünfjahreszeitraum (1970-2015) ggü. Extremrisikoszenarien für Aktien
Quelle: NNIP
12
MindScope
Anhang 3. Simulationsszenarien: Ergebnis
Simulationsergebnis: Renditeszenario 1
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
Simulationsergebnis: Renditeszenario 2
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
Simulationsergebnis: Renditeszenario 3
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
Simulationsergebnis: Renditeszenario 4
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
Simulationsergebnis: Analyse des Extremrisikos für Aktien
Quelle: NNIP (Feb. 2015)
Dezember 2015
www.nnip.com
Anhang 4. Überlegungen im Hinblick auf Modellkalibrierung und Korrelation
Historische Korrelationen der Assetklassen sowie ihre durchschn. Korrelationen über einen Fünfjahreszeitraum
Quelle: Bloomberg, NNIP (260D Renditekorrelationen)
Das Modell soll Wandelanleiheerträge als geschätztes Streuungsergebnis der anderen vier Assetklassen bewerten. Uns geht es darum, den
Effekt zu erfassen, den die Dispersion der den Wandelanleihen zugrunde liegenden Aktien hat. Dabei handelt es sich um ein Schlüsselelement
für die Fähigkeit von Wandelanleihen, asymmetrische Erträge zu liefern. Im Ergebnis können weder Aktien noch die Underlyings von Wandelan-
leihen als einzelne stochastische Variablen angesehen werden, sondern als Körbe individueller Wertpapiere (bzw. Körbe von Sub-Indizes).
Unser Modell basiert auf der Annahme stabiler Volatilitäten und Korrelationen der Renditen der verschiedenen Assetklassen.
Die Annahme stabiler Volatilitäten ist für die Bildung von Mittelwerten über lange Perioden historisch gültig. Für stabile Korrelationen trifft das
in geringerem Maße zu: Der jüngste Zinstrend in Richtung null wirkt sich wesentlich auf die Korrelationen von Staatsanleihen und Investment
Grade Bonds zu allen risikoreicheren Assetklassen aus, die deutlich zurückgegangen sind. Die risikoreicheren Assetklassen – High Yield, Aktien
und Convertibles – behalten im Verhältnis zueinander ihre Korrelationseigenschaften bei. Über den Zeitraum von 2010 bis 2015 haben wir die
in der Tabelle oben dargestellten durchschnittlichen 260D-Korrelationen sowohl als Input als auch als Zielwerte genutzt.
Sovereign
Bonds
Investment
Grade
High Yield Equities
Convertible
Bonds
Sovereign
Bonds 1.00
Investment
Grade 0.89 1.00
High Yield 0.38 0.55 1.00
Equities 0.06 0.15 0.63 1.00
Convertible
Bonds -0.06 0.06 0.60 0.91 1.00
0.8
0.9
1
10 11 12 13 14
0
0.5
1
10 11 12 13 14
-0.5
0
0.5
10 11 12 13 14
-0.5
0
0.5
10 11 12 13 14
0
0.5
1
10 11 12 13 14
-0.5
0
0.5
10 11 12 13 14
-0.5
0
0.5
10 11 12 13 14
0
0.5
1
10 11 12 13 14
0
0.5
1
10 11 12 13 14
0.85
0.9
0.95
1
10 11 12 13 14
14
MindScope
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Rechtsberatung dar. Insbesondere handelt es sich hierbei weder um ein Angebot oder
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lisieren. Eine direkte oder indirekte Haftung der NN Investment Partners B.V., NN In-
vestment Partners Holdings N.V. oder anderer zur NN-Gruppe gehörender Gesellschaften
sowie deren Organe und Mitarbeiter für die in dieser Publikation enthaltenen Informati-
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  • 1. Veröffentlichung für professionelle Inves- toren Dezember 2015 www.nnip.com MindScopeDetaillierte Einsichten zu Themen mit Relevanz für Weltwirtschaft und Finanzmärkte NN Investment Partners untersucht die Nutzung von Wandelanleihen bei der Asset-Allokation. Asset-Allokation von Wandelanleihen im Niedrigzinsumfeld
  • 2. 2 MindScope Asset-Allokation von Wandelanleihen im Niedrigzinsumfeld Im Spektrum der Anlageformen, die institutionellen Investoren für die Umsetzung ihrer strategischen bzw. taktischen Asset Allocation (SAA bzw. TAA) zur Verfügung stehen, besetzen Wandelanleihen eine separate Nische. Unter der Prämisse, dass Asset- Allokationsentscheidungen in erster Linie auf der Suche nach optimalen risikobereinigten Erträgen beruhen, nutzen wir das Capital Asset Pricing Model (CAPM) zur Bewertung von Erträgen. Weitere bei der Allokation zu berücksichtigende Faktoren sind Liquidität, Duration und regulative Maßnahmen zur Risikokontrolle, wie Solvabilitätsanforderungen (SCR) bei Versicherern. Einleitung In diesem Mindscope skizzieren wir die Vorteile von Wandelan- leihen bei der Asset-Allokation. Investoren können bei der Formulierung ihrer Strategien aus einem weiten Spektrum an Assetklassen wählen, die jeweils spezifische Vor- und Nachteile aufweisen. Unsere Analyse reduziert dieses Universum auf die liquidesten und relevantes- ten Komponenten, für die wir über angemessene und zuverläs- sige historische Bewertungen verfügen. Dann bewerten wir den Beitrag, den die betreffenden Assetklassen in der Vergangen- heit geleistet haben, und quantifizieren die relativen Vorteile, die die Beimischung von Wandelanleihen für die Asset- Allokation hat. Das ermöglicht uns, erste Schlüsse im Hinblick auf die verschiedenen Arten des Wandelanleihemanagements zu ziehen und den Stil zu wählen, der den attraktivsten risiko- bereinigten Beitrag leistet. Die gegenwärtige Niedrigzinspolitik hat ein völlig neues Umfeld geschaffen. Das Aufwärtspotenzial ist jetzt bei allen Rentenwer- ten geringer als früher. Daher sind frühere Entscheidungen zur Aktienallokation zumindest zu überdenken. Vor diesem Hinter- grund sind Wandelanleihen (englisch Convertible Bonds bzw. Convertibles, „CBs“) überlegenswert. Sie sind durchaus als derivatives Instrument zu sehen; ihre künftigen Erträge können anhand der stochastischen Streuung von Renditestrukturkurve sowie Anleihe- und Aktienmärkten eingeschätzt werden. Wir haben ein Modell konzipiert, das die Ertragstreiber in einem Portfolio globaler ausgewogener Wandelanleihen erfassen soll (das sind der Investmentstil und das Anlageuniversum, die wir bevorzugen). In diesem Mindscope stellen wir die Ergebnisse unserer Modellberechnungen sowie die Gründe für unsere Annahmen dar. Zudem gehen wir kurz auf das Modell ein. Diese Ausgabe des Mindscope beschäftigt sich mit den folgen- den Themen: • Bewertung der empirischen Beobachtungen relati- ver risikobereinigter Erträge von Wandelanleihen • Überlegungen zu den potenziellen Konsequenzen des aktuellen Niedrigzinsumfelds: Der Fall Japan • Analyse der spezifischen Merkmale und Perfor- mance-Treiber von Convertibles sowie Entwurf ei- nes prädikativen Convertible-Simulationsmodells • Kalibrierung von Simulationsmodell, Markterwar- tungen und Aspekten im Hinblick auf Extremrisiken bei Aktien • Ergebnis von Simulation und Bewertung der relati- ven künftigen Vorteile der Allokation von Wandel- anleihen • Performance von CBs bei steigenden Treasury- Renditen • Betrachtung alternativer Risikomessgrößen für Versicherer im Rahmen von Solvency II Anhänge 1 bis 4 enthalten ergänzende Daten, die die im Zu- sammenhang mit diesem Mindscope durchgeführten Studien und Analysen dokumentieren und stützen. Bewertung der empirischen Beobachtungen relativer risikobereinigter Erträge von Wandelanleihen Wandelanleihen kombinieren die Wachstumschance von Aktien mit der Sicherheit von Anleihen: Steigt der Kurs der Aktie, in Bezug auf die das Wandelrecht besteht, so profitiert der Inha- ber der Wandelanleihe. Bei fallenden Märkten kommt es je- doch im Gegensatz zu Aktien nicht zu massiven Kurseinbrü- chen: Der Wert der zugrunde liegenden Anleihe stellt eine Untergrenze dar, die vom Wandelanleihekurs nicht unterschrit- ten werden kann. Erwiesenermaßen haben Wandelanleihen in der Vergangenheit besser abgeschnitten als Aktien, Hochzins- anleihen und Investment-Grade-Bond-Indizes. Die Index- Familie, die am häufigsten für globale Wandelanleihen heran- gezogen wird, ist die Thomson Reuters Convertible Index Suite (vormals UBS Convertible Indices). Diese Indizes messen die Wandelanleihe-Performance seit 1993. Grafik 1 stellt die relati- ve Performance globaler Aktien und globaler Anleihen dar. In beiden Fällen schnitten globale Wandelanleihen besser ab.
  • 3. 3 Dezember 2015 Grafik 1. Gesamtrendite globaler Assetklassen (1993 = 100) Quelle: Bloomberg, Thomson Reuters Global Focus Index, MSCI World Index, J.P. Morgan Aggregate Bond Index (1993-2015) Wenden wir uns nun dem US-Markt zu, der aufgrund seiner längeren Geschichte weitergehende Einblicke bietet. Dieses Phänomen lässt sich am besten anhand von Daten ver- anschaulichen, die die Erträge einer jeder Anlageform von 1973 bis 2015 darstellen. Wie Grafik 2 verdeutlicht, haben Wandel- anleihen am US-Markt während der letzten 40 Jahre Hochzins- anleihen und Investment-Grade-Papiere konsequent übertrof- fen. Von 1973 bis 1999 waren es vor allem Aktien, die den Anstieg der Vermögenspreise vorantrieben, weitaus stärker als Fixed- Income-Werte gleich welcher Art. Und dennoch erreichten Wandelanleihen immerhin 75 Prozent der Wertentwicklung von Aktien. Im darauffolgenden Zeitraum, von 1999 bis 2015, stellte sich die Situation indes ganz anders dar: Der Aktienmarkt erlebte zwei schwere Einbrüche – sowie in deren Gefolge Erholungen – und war insofern weitaus volatiler. Fixed-Income-Werte schnit- ten in diesem Zeitraum ausgesprochen gut ab. Das lag einmal am Rückgang der Renditeaufschläge auf Unternehmensanlei- hen und der Zinsen sowie andererseits an der geringeren Aus- fallrate. Convertibles, die aufgrund ihrer Anleihekomponente von diesen Faktoren profitierten, schnitten ebenfalls weitaus besser als Aktien ab. Grafik 2. Gesamtrendite von US-Assetklassen (1972 = 100) Quelle: Bloomberg, BofA Merrill Lynch Indices (1972-2014) Neben der Fähigkeit, in unterschiedlichen Phasen Rallys sowohl an den Aktien- als auch den Anleihemärkten zu nutzen, liegt die Volatilität globaler Wandelanleihen im Durchschnitt nur rund 45 Prozent unter der von Aktien. Aus Analysen jüngerer Zeit geht hervor, dass die relative Per- formance von Wandelanleihen u. a. sowohl von den Bonitäts- merkmalen der zugrunde liegenden Emittenten als auch den Erträgen der zugrunde liegenden Aktien abhängt. Das gilt ins- besondere im Hinblick auf die angemessene Vergütung für das mit einer geringeren historischen Ausfallrate verbundene Kre- ditrisiko von Emittenten mit moderatem Verschuldungsgrad. Hinzu kommen die bessere Performance der zugrunde liegen- den Aktien sowie die stetige positive Wertentwicklung neu emittierter Convertibles. Wir können zwar nicht ohne Weiteres davon ausgehen, dass sich diese Konstellation in Zukunft wiederholen wird, doch legen andere inhärente Elemente der CB-Assetklasse nahe, dass die relativen risikobereinigten Erträge in einem Niedrigzin- sumfeld auch weiterhin solide sein werden. Einerseits ermög- licht die Beimischung von Wandelanleihen im Asset- Allokationsprozess den Einbezug der Risiko-/Ertrags- Charakteristika der einen Komponente. Andererseits ergeben sich daraus Diversifikationsvorteile sowie die Vorteile asym- metrischer Renditemerkmale. Grafik 3 stellt die risikobereinigten Renditen der verschiedenen im Zeitraum 2005-2015 betrachteten Anlageformen dar. Grafik 3. „Efficient Frontier“-Analyse (2005-2015) Quelle: Bloomberg, NNIP Analyse Da der Markt im Laufe dieser Periode einen noch nie dagewe- senen Rückgang der Zinssätze erlebte, warfen alle Bond- Assetklassen solide risikobereinigte Erträge ab und erwiesen sich dabei als effizienter als Wandelanleihen und Aktien. Wandelanleihen rentierten dagegen in etwa wie Aktien, aber nur mit halb so viel Volatilität. Nach unserer Beobachtung haben Wandelanleihen trotz ihrer im Vergleich zu Bond-Assetklassen geringeren Effizienz zur Diversifikation der Portfolios beigetragen. Das zeigt sich an der hohen Zahl von Portfolios, die in Wandelanleihen allokieren und dabei an bzw. nahe der Effizienzgrenze agieren. Das folgt aus den einzigartigen Korrelationen, die Wandelanleihen ge- Global Sovereign Global Aggregate Global High Yield Global Equities Global Balanced Convertible s 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 0% 5% 10% 15% 20% AnnualisierterErtrag(%) Durchschn. Volatilität über 52 W.
  • 4. 4 MindScope genüber den anderen in Anhang 4 aufgeführten Assetklassen aufweisen: - Sehr hohe Korrelation mit weniger effizienten Aktien - Geringfügige oder negative Korrelation ggü. Staatsan- leihen und IG - Mittlere Korrelation ggü. Hochzinsanleihen (ca. 60 Prozent) Im gegenwärtigen Niedrigzinsumfeld werden die Erträge aller Bond-Assetklassen in den nächsten fünf Jahren zweifellos deut- lich niedriger ausfallen. Überlegungen zu den potenziellen Konsequenzen des aktuellen Niedrigzinsumfelds: der Fall Japan Perspektivisch lautet der allgemeine Konsens, dass die globale Wirtschaft von geringem Wachstum sowie niedrigen Zinsen und engeren Kredit-Spreads geprägt sein wird. Damit stellt sich die Frage, wie Convertibles in solch einem Umfeld im Vergleich zu anderen Anlageformen abschneiden werden. Für die globale Investment-Community besteht die Herausfor- derung jetzt darin, Renditen im aktuellen Niedrigzinsumfeld zu generieren, in dem Staatsanleihen im Werte von rund vier Billionen US-Dollar negative Renditen abwerfen. Diese Situation ähnelt stark den Verhältnissen, die institutionel- le Investoren in Japan seit zehn Jahren bei der Investition in JPY-denominierte Assets vorfinden. Wie aus Grafik 4 hervor- geht, waren die JPY-Anleihemarktrenditen nur mittelmäßig, während die Renditen japanischer Aktien eine hohe Streuung aufwiesen. Grafik 5 stellt die relative Performance von Invest- ments in JPY-Assetklassen über einen Dreijahreszeitraum dar: japanische Aktien (TOPIX), Staatsanleihen (JGBs) und Convertib- les. Grafik 4. Gesamtrendite von JPY-Assetklassen (2001- 2014) Quelle: Bloomberg, NN IP Grafik 5. Annualisierte Renditen über einen dreijährigen Anlagehorizont in JPY-Assetklassen (2002-2011) Quelle: Bloomberg, NNIP Tabelle 1 fasst die Ergebnisse im Hinblick auf den annualisierten Gesamtertrag zusammen, der aus den Anlageentscheidungen in den verschiedenen zur Verfügung stehenden Assetklassen resultiert: japanische Aktien, Staatsanleihen und Convertibles. Insgesamt erzielten japanische Convertibles die besten Ergeb- nisse: In 28 Prozent der Fälle (von 108) stellten sie die optimale Wahl dar, in 72 Prozent der Fälle rangierten sie auf Platz 2. In keinem Fall stellten Convertibles die schlechteste Wahl dar. Dieses Ergebnis ist insofern statistisch relevant, als es Qualität und Stabilität der relativen Wandelanleiheerträge in einem Kontext zeigt, in dem Bonds eine niedrige Carry aufweisen, während Aktienerträge volatil und ungewiss sind. Tabelle 1. Beobachtungen von Investments in JPY- Assetklassen über einen Dreijahreshorizont Quelle: Bloomberg, NNIP (2002-2011) Auf Basis dieser Beobachtungen sind die Argumente für Wan- delanleihen auch in einem niedrigrentierlichen Umfeld so über- zeugend – wenn nicht sogar überzeugender – wie bei unserer vorigen globalen Analyse. Das bestätigt die alte Weisheit: „Es gibt immer jemanden, der Grund hat, in Wandelanleihen zu investieren“, sei es ein Anlei- heinvestor, der höhere Erträge wünscht, oder ein Aktienanle- ger, dem Sicherheit wichtig ist. Im Prinzip tun wir es jetzt den Japanern nach. Wir sind ein bisschen älter, wir erwarten weniger Wachstum (sowohl de- mografisch als auch wirtschaftlich) und wir machen uns im aktuellen Niedrigzinsumfeld große Sorgen um die Renditen unserer Vermögensanlagen. Daher sollten wir uns näher mit Convertibles als möglicher Lösung für unser Problem befassen. Observations ofInvestments in JPYAsset Classes with 3YHorizon Topix JPN CBs 10YJGB Average Annualized 3Yreturn 2.3% 5.6% 2.1% Average 36MVolatility 18.5% 8.6% 2.7% #Obs. % Obs. CB Best Asset Class 30 28% CB Second Best Asset Class 78 72% CB Worst Asset Class 0 0% Total #3YInvestment Observations 108
  • 5. 5 Dezember 2015 Analyse der spezifischen Merkmale und Performance- Treiber von Convertibles sowie Entwurf eines prädikati- ven Convertible-Simulationsmodells Prognosemodell für Wandelanleiherenditen Focus-Wandelanleihestrategien konzentrieren ihre Investments auf ausgewogene Wandelanleihen, die modifizierte Duration dieses Focus-Universums liegt bei rund 3,8. Seine Aktiensensiti- vität ändert sich im Laufe der Zeit, bleibt aber überwiegend im Bereich von 30 bis 50 Prozent. „Busted Convertibles“, also Wandelanleihen mit einer praktisch wertlosen Wandeloption aufgrund einer nachteiligen Kursentwicklung der zugrunde liegenden Aktie, sowie aktienähnliche Convertibles sind ausge- schlossen, soweit Kursanstiege bzw. -rückgänge bei den ihnen zugrunde liegenden Aktien sie in diese Kategorien schieben. Der Markt regeneriert sich durch neue Wandelanleiheemissio- nen, die im Schnitt eine Aktiensensitivität von 40 Prozent auf- weisen. Das Kreditprofil des CB-Markts setzt sich in etwa zu einem Drittel aus Investment Grade und zu zwei Dritteln aus High Yield zusammen. Der durchschnittliche Kredit-Spread des Wan- delanleiheuniversums ist dem gewichteten Durchschnitt des IG- und des HY-Universums vergleichbar. Wir haben den Zeitwert des gesamten Wandelanleihe- Universums als den gewichteten Durchschnitt gemessen. Ab- gebildet wird dabei der Mindestabstand zum Anlagewert sowie der Abstand zur Aktienparität aller Komponenten. Dieser Opti- onswert beträgt bei einer durchschnittlichen Volatilität von 30 im Zeitverlauf durchschnittlich rund 10 Prozent. Unser Prognosemodell basiert auf der Arbitrage Pricing Theory (APT) und misst die Kursschwankungen aller Wertpapiere, die einen perfekten hypothetischen Hedge für die unserem Wan- delanleihe-Index zugrunde liegenden Convertibles darstellen würden. Das mit dem Halten von CBs verbundene Risiko ließe sich theo- retisch perfekt absichern, indem derselbe Emittent gleichzeitig eine Wandelanleihe mit gleicher Laufzeit auflegt und die Kauf- option auf die zugrunde liegende Aktie mit einem Basispreis und einer Laufzeit verkauft, die dem Wandlungspreis und der Laufzeit des Convertible entspricht. Unser Simulationsmodell verarbeitet eine multivariate stochas- tische Streuung des betreffenden Staatsanleihenindex (BBG Global Sovereign Developed Index), des Investmentbondindex (BBG Global Corp Index), des High Yield Bond Index (BBG Global High Yield Index), der zugrunde liegenden Aktien eines virtuel- len Global Equity Index und der zugrunde liegenden Aktien eines virtuellen Focus Convertible Bond Index. Unser virtueller Convertible Index entspricht vollumfänglich den Regeln des Focus Index und weist konsistent die gleichen Merkmale auf (Duration, Gamma, aggregierter Zeitwert und Zusammenset- zung zu einem Drittel aus Investment Grade und zwei Dritteln High Yield). Die Streuung erfolgt in wöchentlichen Schritten. Ebenfalls wöchentlich erfolgen Tests, bei denen Wandelanleihen heraus- gefiltert werden, die den Vorgaben an Ausgewogenheit nicht genügen. Dabei nehmen wir an, dass ausgenommene Convertibles durch Neuemissionen mit einer durchschnittlichen Aktiensensitivität von 40 Prozent ersetzt werden und dass die Zahl der Kompo- nenten im Convertible Index konstant bleibt. Das Delta einer jeden Komponente wird wöchentlich neu berechnet. Convertib- les mit weniger als 20 Prozent Aktiensensitivität werden her- ausgefiltert; das gilt ebenso für CBs mit einer Aktiensensitivität von über 80 Prozent. Unserer Überzeugung nach reichen die Informationen zu all diesen Variablen, die sich aus der Kursstreuung ergeben, um die Veränderungen im Wert einer jeden Indexkomponente zu bewerten und den Index jede Woche neu zu berechnen. • Die Kursveränderung der Unternehmensanleihe lässt sich anhand der durationsbereinigten gewich- teten Preisveränderungen des betreffenden IG- Unternehmensanleihenindex sowie des HY-Index schätzen. • Die Veränderung im Zeitwert unserer Option kann als die Zeitwertveränderung in unserem Index ge- schätzt werden, die sich regelmäßig proportional zur Quadratwurzel der Duration verhält. • Die Veränderung im Wert unserer Option, die sich aus der Kursveränderung bei der zugrunde liegen- den Aktie ergibt, lässt sich anhand der aktuellen Aktiensensitivität der Wandelanleihe sowie des Gamma schätzen, das wir als konstant im Zeitver- lauf und bei den verschiedenen Wandelanleihen voraussetzen. Diese Trennung der Kosten- bzw. Ertragstreiber bei Anlagen in Wandelanleihen zeigt auf, worin der Wert von CB-Investments im Kern besteht: Indem er das Kreditrisiko akzeptiert, wird der Investor durch den Zuwachs des Kredit-Spread vergütet (soll heißen: die Erträge der o.g. Unternehmensanleihe), sozusagen als Gegenleistung für die Übernahme der Kosten der Option (der o.g. Zeitwert der Option). Die für dieses solchermaßen übernommene Kreditrisiko gezahlte Option ist damit ein Ver- sprechen gegenüber dem Anleger, an höher tendierenden Aktienmärkten teilzuhaben. Es zeigt sich, dass Wandelanleihen im Schnitt eine für Optionsmärkte lange Duration aufweisen und die Zeitwertkosten weniger als die Vergütung (Kredit- Spread) für das Kreditrisiko ausmachen, jeweils im Verhältnis zum Durchschnitt des CB-Universums. Die Bonität der Emitten- ten genau zu prüfen ist für den Investor selbstverständlich unerlässlich. Asset-Allokations-Universum Angesichts der Globalisierung der Finanzmärkte und der Rendi- tejagd in einem von fallenden Zinsen geprägten Umfeld haben institutionelle Investoren ihr investierbares Vermögen zuneh- mend diversifiziert. Das zeigt sich u. a. an den Asset Maps nie- derländischer institutioneller Investoren, die den Zeitraum vor Einführung des Euro sowie nach 2010 darstellen (Grafik 6). In den Niederlanden fristen Convertibles als Mittel zur Vermö- gensdiversifizierung bislang noch ein Nischendasein. In anderen Ländern, wie Frankreich zum Beispiel, entfällt auf Wandelanlei- hen hingegen ein recht ordentlicher Teil der Asset-Allokation. Im Rahmen unserer Analyse begrenzen wir uns auf fünf liquide Assetklassen. Dabei setzen wir voraus, dass Anleger ihre Alloka-
  • 6. 6 MindScope tionsentscheidungen innerhalb dieser fünf Assetklassen treffen: globale Aktien, Hochzinsanleihen, Investment-Grade-Anleihen, Staatsanleihen und Wandelanleihen. Natürlich handelt es sich hier nur um eine begrenzte Auswahl, da tatsächlich sehr viel mehr Anlageformen zur Verfügung stehen, wie in der zweiten Asset Map in Tabelle 2 dargestellt. Auf jeden Fall umfasst unsere Auswahl die liquidesten Asset- klassen, auf die ein Marktvolumen von 80 Billionen US-Dollar entfällt. Damit sind sie für unsere Zwecke relevant. Kalibrierung von Simulationsmodell, Markterwartungen und Überlegungen im Hinblick auf Extremrisiken bei Aktien Kalibrierung Die komplexeste Aufgabe besteht in der Kalibrierung unseres Diffusionsmodells. Dabei setzen wir voraus, dass Volatilitäten und Korrelationen im Zeitverlauf konstant bleiben. Die von uns kalibrierte Volatilitäts- und Korrelationsmatrix ist in Anhang 1 dargestellt. Der Kalibrierungsprozess ist so konzipiert, dass unsere fünf Assetklassen entsprechend historischer Beobach- tungen korrelieren. Dazu war es unerlässlich, das unserem Aktienindex zugrunde liegende Universum so zu konzipieren, dass es sich weitgehend von dem Universum unterscheidet, das unserem Wandelanleiheindex zugrunde liegt. Das entspricht auch der Realität. Dennoch behalten wir dieselben Risiko-/Ertragsmerkmale für die Komponenten bei, auch wenn das zugrunde liegende CB- Universum in der Vergangenheit stets höhere Renditen und Volatilitäten aufgewiesen hat. Der Einbezug dieses Merkmals hätte die relative Performance unseres simulierten CB-Index noch weiter verbessert. Doch mangels Beweisen, dass diese Merkmale auch künftig vorhan- den sein werden, haben wir für eine konservativere Herange- hensweise optiert. Grafik 6. Asset-Allokation niederländischer institutio- neller Investoren Quelle: NNIP (März 2015) Tabelle 2. Szenarien zu voraussichtlichen Marktrenditen bei CB-Modell Quelle: NN IP (März 2015) Simulationsszenarien Per 30.01.2015 lauteten die Kennzahlen „yield to worst case“ und 52-Wochen-Volatilität unserer Anleiheindizes wie folgt: • Bloomberg Global Sovereign Developed Bonds: • 0,9 % und 3,5 % • Bloomberg Global Investment Grade Bonds: • 2,25 % und 4 % • Bloomberg Global High Yield: 5,5 % und 6 % Vor diesem Hintergrund haben wir verschiedene Szenarien erwogen und die voraussichtlichen annualisierten Renditen dieser Indizes „geschätzt“. Wir haben vorausgesetzt, dass die Volatilitäten konstant bleiben würden. Tabelle 2 stellt unsere Schätzungen der voraussichtlichen Renditen mit ihrer wirt- schaftlichen Grundlage dar. Dann wandten wir uns der gesamten Historie des MSCI World Index zu. Anhang 2 enthält Grafiken, die die Distribution sowie die kumulative Distribution rollierender Fünfjahreszeiträume abbilden. Wir verwarfen die Werte an den Rändern und defi- nierten unsere Distribution der Szenarien für Aktienrenditen. Die durchschnittliche voraussichtliche Aktienrendite unserer Szenariodistribution liegt bei 6 Prozent; das entspricht den aktuellen Marktschätzungen. Ferner gingen wir davon aus, dass sich die Distribution der Aktienrenditen über einen Fünfjahres- zeitraum von unseren diversen Renditeszenarien unterscheiden würde. Im Ergebnis führte dies zu 16 unterschiedlichen und gleichsam wahrscheinlichen Szenarien. Von den aktuellen Aktienbewertungsniveaus hielten wir den oberen Rand der historischen Distribution von Aktienrenditen für äußerst un- wahrscheinlich, fügten allerdings vier Extremrisikoszenarien hinzu, die der Historie des MSCI World entsprachen, und ver- knüpften diese Aktienszenarien mit einer deflationären Rendi- tehypothese. Im Ergebnis führten wir 20 Simulationen für unser Modell durch. Ergebnis der Simulation und Bewertung der relativen künftigen Vorteile der Wandelanleihe-Allokation Ferner definierten wir unsere vier Basis-Assetklassen sowie die daraus resultierende modellberechnete CB-Assetklasse, die von unseren 21 stochastischen Variablen (Staatsanleiherenditen, IG-Renditen, HY-Renditen, Aktienindexkomponenten und die Komponenten, die dem Wandelanleiheindex zugrunde liegen) definiert ist. Monte-Carlo Simulation Hypothesis Yield Scenario 1 Yield Scenario 2 Yield Scenario 3 Yield Scenario 4 Equity Tail risk Deflation ContinuationContinuation Recovery Deflation Yield Decline Flat Yield Mild yield rise Yield rise Yield decline Low defaults Low defaults Moderate Defaults Moderate defaults Moderate Defaults Volatility Ann. Ret. Ann. Ret. Ann. Ret. Ann. Ret. Ann. Ret. Global Developed Government Bond 3,5% 1,50% 0,90% 0,50% 0,00% 1,50% Global Investment Grade Bonds 4,0% 3,00% 2,25% 1,50% 1,00% 2,00% Global High Yield 6,0% 6,50% 5,50% 4,25% 3,50% 4,00% Equity Scenario 1 12,0% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Equity Scenario 2 12,0% 4,00% 4,00% 4,00% 4,00% -2,00% Equity Scenario 3 12,0% 8,00% 8,00% 8,00% 8,00% -4,00% Equity Scenario 4 12,0% 12,00% 12,00% 12,00% 12,00% -6,00% Economic Scenario
  • 7. 7 Dezember 2015 Überdies unterzogen wir diese Assetklassen unserer „Monte- Carlo-Simulation“, wobei wir eine multivariate normale Streu- ung ansetzten, um unserer kalibrierten Kovarianz-Matrix zu entsprechen. Diese Simulationen beinhalten eine Reihe von Projektionen der stochastischen Variablen nach Maßgabe unserer gewählten statistischen Distribution sowie die Berech- nung von Durchschnittswerten, um das voraussichtliche Ergeb- nis auszuwerten. Diese Simulationen haben wir auf regelmäßig umgeschichtete Mischportfolios zur Anwendung gebracht, die alle Allokations- Kombinationen in unseren fünf Assetklassen mit einem Fünf- jahres-Anlagehorizont repräsentieren. Wir führten diese Simu- lationen anhand der Daten für die voraussichtlichen in unseren 20 Szenarien definierten Renditen und Volatilitäten durch. Zunächst werden wir die Ergebnisse unserer 16 Basisszenarien analysieren und dann die im vorhergehenden Abschnitt be- schriebenen Extremrisikoszenarien näher untersuchen. Basie- rend auf der Annahme, dass die Eintrittswahrscheinlichkeit aller 16 Szenarien gleich ist, bildet Grafik 7 für jedes Mischport- folio eine durchschnittliche Risiko-Ertrags-Konstellation ab. Grafik 7. Simulationsergebnis: Durchschnitt von 16 Marktszenarien Quelle: NNIP (Feb. 2015) Wegen der geringeren Erwartungen an Anleiherenditen weisen Aktien die höchste voraussichtliche Rendite auf. Doch weil das mit Aktien verbundene Risiko (Volatilität) höher ist, kommen Hochzinsanleihen und Wandelanleihen der Effizienzgrenze näher. Wir beobachten, dass sich zahlreiche Portfolios, die Wandelanleihen enthalten, nahe der Effizienzgrenze befinden. Daraus schließen wir, dass die Allokation zu CBs offenbar eine weise Entscheidung ist, wenn es darum geht, das effizienteste Risiko-Ertrags-Verhältnis zu erreichen. In denjenigen Szenarien, in denen Aktien schlecht abschnitten, waren Wandelanleihen natürlich weiter von der Effizienzgrenze entfernt. Doch in den meisten Fällen erbringen sie absolute Erträge, die sich im Vergleich zu Staatsanleihen und Invest- ment-Grade-Anleihen sehen lassen können. Selbst in diesen Fällen befinden sich zahlreiche Portfolios mit Wandelanleihen nahe der Effizienzgrenze. Das liegt an der niedrigen bzw. sogar marginal negativen Korrelation zwischen Wandelanleihen und FI-Assetklassen. Anhang 3 stellt die Ergebnisse eines jeden Szenarios mit den jeweiligen voraussichtlichen Renditen sowie den Ergebnissen unserer Szenarien zur Abbildung der Extremrisiken bei Aktien dar. Nur in den Worst-Case-Szenarien für Extremrisiken (in denen Aktien über einen Zeitraum von fünf Jahren annualisiert um minus 6 Prozent rentierten) drehten sich die voraussichtli- chen annualisierten Renditen leicht ins Negative. Wir beobachten, dass Wandelanleihen selbst in diesen Extrem- fällen positiv zum Prozess der Portfolio-Diversifizierung beitra- gen. Tatsächlich befinden sich zahlreiche Portfolios, die Wan- delanleihen enthalten, an der Effizienzgrenze. Die Ergebnisse aus unserem Modell entsprechen dem Verhal- ten, das Convertibles in der Vergangenheit (über einen Fünfjah- reszeitraum) bei schweren Einbrüchen am Aktienmarkt an den Tag gelegt haben. Performance von CBs bei steigenden Treasury-Renditen Man sollte annehmen, dass sich steigende Renditen auf Con- vertibles als Bond-Anlagen negativ auswirken. Empirische Da- ten lassen eine negative Korrelation zwischen Treasury- Renditen und Convertibles vermuten. Tatsächlich beobachten wir das genaue Gegenteil: Von steigen- den Treasury-Renditen geprägte Phasen waren in den vergan- genen 30 Jahren durchgehend Perioden mit sehr hohen Aktien- renditen. Grafik 8 bildet die acht Perioden seit 1983 ab, in denen Treasury-Renditen sich dem rückläufigen Trend wider- setzten. All diese Perioden, die zusammen insgesamt 48 Quar- talen entsprachen, wiesen solide Aktienrenditen auf. So betrug die durchschnittliche jährliche Aktienrendite über diese Serie von 48 Quartalen 18 Prozent. Grafik 8. Verhalten von Assetklassen in einem Umfeld steigender Treasury-Renditen Quelle: Bloomberg, NNIP (1984-2014) Infolgedessen performten auch Convertibles außerordentlich positiv. Während der sechs Perioden bzw. 33 Quartalen stei- gender Treasury-Renditen, die seit Auflegung des Thomson Reuter Global Convertible Index stattfanden, lag die annuali- sierte Rendite dieses Wandelanleiheindex bei 20 Prozent. Die Allokation zu Wandelanleihen im aktuellen Niedrigzinsum- feld hat noch einen weiteren Vorteil: die Fähigkeit, robuste Aktienrenditen zu generieren, wenn die traditionellen Anlei- hemärkte infolge steigender Renditen deutlich schlechter ab- schneiden. Doch unser aktuelles Basisszenario sieht keinen Renditeanstieg vor. Dennoch können wir diese Option bei diesen Niveaus nicht
  • 8. 8 MindScope außer Acht lassen. Grafik 9 relativiert unsere gegenwärtige Situation durch Vergleich mit der Renditeentwicklung in Japan. Wie auch immer das Ergebnis lauten mag – wir kommen zu dem Schluss, dass Convertibles beim Asset-Allokationsprozess definitiv berücksichtigt werden sollten. Grafik 9. Renditen 10-jähriger japanischer Staatsanlei- hen ggü. 10-jährigen US Treasuries (nach Zeit skaliert) Quelle: Bloomberg, NNIP (1992-2014) Betrachtung alternativer Risikomessgrößen für Versi- cherer im Rahmen von Solvency II Unsere jüngste Studie zur Behandlung von Wandelanleihen im aufsichtsrechtlichen Rahmen von Solvency II hat gezeigt, dass Convertibles bei Stresstests im Hinblick auf Zinssätze, Bonität und Eigenkapital immer noch eine solvenzschonende Exponie- rung gegenüber Aktien bieten. Ein typisches Portfolio aus aus- gewogenen Wandelanleihen mit moderaten Durations und einer Aktiensensitivität von 40 bis 50 Prozent wird beim ge- genwärtigen Level von Aktienstress in Höhe von 46,5 Prozent mit einem SCR-(Markt-)Abschlag von 16 bis 20 Prozent abge- straft. Aus der Solvency-II-Studie ergeben sich u. a. die beiden folgenden Schlussfolgerungen: • Ein Mischportfolio mit einem Aktienanteil von 40 bis 50 Prozent wird definitionsgemäß ein SCR- (Markt)-Portfolio von mindestens SCR (Markt) = (40 % bis 50 %) x 46,5 % = 18,6 % bis 23,25 % bein- halten. Der SCR (Markt) eines solchen Portfolios würde durch die SCR-Beiträge aus den restlichen Investments mit einem Anteil von 50 bis 60 Prozent in dem betreffenden Portfolio noch weiter erhöht. Entsprechend sind Wandelanleihen eine solvenz- schonende Möglichkeit, Exposure zu Aktienrendi- ten zu erlangen. Hinzu kommen die Vorteile, die mit der Asymmetrie dieser Erträge verbunden sind: Bei steigenden Aktienkursen besteht die reale Aus- sicht auf eine 60-70%ige Teilhabe an den Gewin- nen. Bei fallenden Aktienmärkten bieten Wandel- anleihen überdies Schutz vor Wertverfall. Das ergibt sich auch aus den empirischen Beobachtun- gen sowie den bereits in diesem Mindscope erläu- terten Modellergebnissen. • Die historischen Beobachtungen sowie die Ergeb- nisse unserer Analyse bei verschiedenen Szenarien machen deutlich, dass Wandelanleihen und Hoch- zinsanleihen die effizientesten Assetklassen sind, d. h. sie sind der Effizienzgrenze am nächsten. Un- seren Berechnungen zufolge beläuft sich der SCR des Bloomberg Global High Yield Index, der Hoch- zinsanleihen im Werte von 1,7 Billionen US-Dollar widerspiegelt, auf 24 Prozent (sofern das Wechsel- kursrisiko vollumfänglich abgesichert ist). Diese Zahl übertrifft unsere Schätzung des SCR für ein Portfolio aus ausgewogenen Wandelanleihen. Dar- aus folgern wir, dass Wandelanleihen angesichts des niedrigeren SCR für vergleichbare risikoberei- nigte Renditen solvenzschonender sind als Hoch- zinsanleihen. Solvency II definiert einen neuen Risikomaßstab, der von Versi- cherern als Alternative zur Volatilität zu beachten ist. Im fol- genden Diagramm stellen wir die durchschnittlichen Ergebnisse unserer Simulationen dar und ersetzen Volatilität als Messgrö- ße auf der X-Achse durch SCR (Markt). Außer Staatsanleihen werden in diesem neuen aufsichtsrechtli- chen Rahmen auch alle anderen Assetklassen abgestraft. Daher tendieren diese Assetklassen im Vergleich zu unserem vorigen Rendite-Volatilitäts-Diagramm zur rechten Seite der Grafik, wobei dieser Trend unterschiedlich stark ausgeprägt ist. Im Ergebnis sind Staatsanleihen und Wandelanleihen die solvenz- effizientesten Assetklassen. Bei Investment-Grade-Anleihen ist das in geringerem Maße der Fall. Effiziente Portfolios weisen solide Allokationen bei Staatsanleihen und Wandelanleihen auf, da diese beiden Anlageformen nicht miteinander korrelieren. Für Investoren, die SCR-Auflagen erfüllen müssen (und das trifft auf einen großen Teil der Versicherungswirtschaft zu), bedeutet das neue Anreize, bei ihren Investitionsentscheidungen Conver- tibles in Erwägung zu ziehen. Zwar spielen Wandelanleihen in vielen Ländern bereits eine aktive Rolle, doch in anderen fristen sie nach wie vor ein Nischendasein. Solvency II hat die Argu- mente für Investments in Wandelanleihen nun gestärkt. Inso- fern erwarten wir einen zunehmenden Kapitalfluss in dieses Segment, wenn Solvency II 2016 in Kraft tritt. Zum Thema Solvency II und ganz allgemein, was den Invest- ment-Case für Wandelanleihen als Portfoliokomponente für Versicherer betrifft, gibt es noch Raum für weitere Analyse. Grafik 10. SCR-Marktrisikoansatz: Durchschnitt von 16 Marktszenarios Quelle: NNIP (Feb. 2015) 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 0% 10% 20% 30% 40% 50% Voraussichtliche3J-Rendite(annualisiert) SCR-Markt Durchschnitt gleichgewichteter Szenarien Portfolios without CBs Portfolios with CBs Efficiency line Govt Corp HY
  • 9. 9 Dezember 2015 Eine mögliche Herangehensweise wäre die Allokation der Kapi- talkosten zum regulatorischen Eigenkapital und die Bewertung der Beiträge zu den verschiedenen Portfolios, nachdem dieses Kapital kalkuliert und um etwaige Volatilitäten bereinigt wurde. Dabei handelt es sich um eine weitaus komplexere Übung, die nur dann auf der Aktivseite der Gleichung darstellbar ist, wenn auch die Passivseite berücksichtigt wird. Ein weiterer interessanter Aspekt, den man untersuchen sollte, ist die Tatsache, dass Wandelanleihen auf eine Weise Zugang zu den in Aussicht gestellten Aktienrenditen bieten, die Sol- venzkapital schont. Und dabei weisen Convertibles im Gegen- satz zu Aktien eine Duration ungleich null auf. Eine solche Be- wertung, die zwar technisch korrekt ist, könnte weitere Prüfun- gen vor dem Hintergrund internationaler und nationaler Versi- cherungsregelwerke erforderlich machen. Fazit Dieser Mindscope hebt das duale Wesen von Wandelanleihen hervor: Wandelanleihen bilden das Renditepotenzial von Aktien nach, reagieren allerdings defensiver. Von den üblicherweise zitierten Vorteilen abgesehen – aktienähnliche voraussichtliche Renditen mit nur halb so hoher voraussichtlicher Volatilität, unbegrenzte Partizipation an höher tendierenden Aktienmärk- ten bei gleichzeitiger Absicherung nach unten sowie konvexe asymmetrische und an Aktien anknüpfende Renditen –, haben Wandelanleihen sich mittlerweile eine stabile und wettbe- werbsfähige Positionierung in der Investmentlandschaft gesi- chert. • Wandelanleihen konkurrieren mit Hochzinsanlei- hen, die ähnliche Merkmale im Hinblick auf den vo- raussichtlichen Ertrag und die erwartete Volatilität besitzen. Beide Assetklassen rangieren in puncto voraussichtlicher Effizienz auf den vorderen Plät- zen; beide sind nur gering korreliert. Im Ergebnis ergänzen sie einander mit ihren Diversifikationsvor- teilen. Durch kombinierte Allokation in beide As- setklassen lässt sich das Risiko verringern. Zugleich werden die erwarteten Erträge von High-Yield- Anlagen verbessert. Investoren, die durch High Yield höhere Renditen erzielen möchten, aber das damit verbundene Risiko scheuen, können dieses Dilemma durch regelmäßig umgeschichtete Expo- nierung gegenüber beiden Assetklassen lösen. • Insgesamt lassen sich Portfolios mit Convertibles sinnvoll abrunden. Im Niedrigzinsumfeld sind CBs wegen ihres relativen Ertragspotenzials und ihrer Diversifikationsvorteile besonders attraktiv, gerade auch weil Anleihen derzeit nur gering rentieren und Aktien stets mit höherer Unsicherheit verbunden sind. Wandelanleihen bieten weit mehr als die bekannte Formel „Sicherheit von Anleihen und Renditepotenzial von Aktien“. Der Wert ihrer asymmetrischen Erträge steigt im Zeitablauf; somit kommt ihnen ein nicht weg zu denkender Platz im Allokations- arsenal eines jeden institutionellen Investors zu. Für weitere Informationen zu NNIP’s Convertible Bond- Strategien kontaktieren Sie bitte christoph.zitt@nnip.com und oliver.schmitz@nnip.com. Anhänge Verzeichnis der Anhänge Anhang 1. Modellkalibrierte Volatilitäts-Korrelations-Matrix Anhang 2. MSCI World Index Erträge im Vergleich zur Modell- hypothese Anhang 3. Simulationsszenarien: Ergebnis Anhang 4. Überlegungen im Hinblick auf Modellkalibrierung und Korrelation
  • 10. 10 MindScope Anhang 1. Modellkalibrierte Volatilitäts-Korrelations-Matrix Quelle: NNIP (Feb. 2015) CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CB6 CB7 CB8 CB9 CB10 Govt IG HY EQ1 EQ2 EQ3 EQ4 EQ5 EQ6 EQ7 EQ8 EQ9 EQ10 Govt 4% 0,70 0,25 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- 0,10- IG 0,70 4% 0,45 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 HY 0,25 0,45 6% 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 EQ1 0,10- 0,24 0,20 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 EQ2 0,10- 0,24 0,20 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 EQ3 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 EQ4 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 EQ5 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 EQ6 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 EQ7 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 EQ8 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 CB1 EQ9 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 CB2 EQ10 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 CB3 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 CB4 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 CB5 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 CB6 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 0,33 CB7 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 0,33 CB8 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 0,33 CB9 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% 0,33 CB10 0,10- 0,24 0,20 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 18% Simulation Convertible Index Components Simulation Equity Index Components
  • 11. 11 Dezember 2015 Anhang 2. MSCI World Index Erträge im Vergleich zur Modellhypothese Historische MSCI World Distribution der Gesamtrendite über Fünfjahreszeitraum (1970-2015) ggü. Modellhypothese Quelle: MSCI, Bloomberg, NNIP Historische kumulative MSCI World Distribution der Gesamtrendite über Fünfjahreszeitraum (1970-2015) ggü. Modellhypothese Quelle: Bloomberg, NNIP Historische MSCI World Gesamtrendite über Fünfjahreszeitraum (1970-2015) ggü. Extremrisikoszenarien für Aktien Quelle: NNIP
  • 12. 12 MindScope Anhang 3. Simulationsszenarien: Ergebnis Simulationsergebnis: Renditeszenario 1 Quelle: NNIP (Feb. 2015) Simulationsergebnis: Renditeszenario 2 Quelle: NNIP (Feb. 2015) Simulationsergebnis: Renditeszenario 3 Quelle: NNIP (Feb. 2015) Simulationsergebnis: Renditeszenario 4 Quelle: NNIP (Feb. 2015) Simulationsergebnis: Analyse des Extremrisikos für Aktien Quelle: NNIP (Feb. 2015)
  • 13. Dezember 2015 www.nnip.com Anhang 4. Überlegungen im Hinblick auf Modellkalibrierung und Korrelation Historische Korrelationen der Assetklassen sowie ihre durchschn. Korrelationen über einen Fünfjahreszeitraum Quelle: Bloomberg, NNIP (260D Renditekorrelationen) Das Modell soll Wandelanleiheerträge als geschätztes Streuungsergebnis der anderen vier Assetklassen bewerten. Uns geht es darum, den Effekt zu erfassen, den die Dispersion der den Wandelanleihen zugrunde liegenden Aktien hat. Dabei handelt es sich um ein Schlüsselelement für die Fähigkeit von Wandelanleihen, asymmetrische Erträge zu liefern. Im Ergebnis können weder Aktien noch die Underlyings von Wandelan- leihen als einzelne stochastische Variablen angesehen werden, sondern als Körbe individueller Wertpapiere (bzw. Körbe von Sub-Indizes). Unser Modell basiert auf der Annahme stabiler Volatilitäten und Korrelationen der Renditen der verschiedenen Assetklassen. Die Annahme stabiler Volatilitäten ist für die Bildung von Mittelwerten über lange Perioden historisch gültig. Für stabile Korrelationen trifft das in geringerem Maße zu: Der jüngste Zinstrend in Richtung null wirkt sich wesentlich auf die Korrelationen von Staatsanleihen und Investment Grade Bonds zu allen risikoreicheren Assetklassen aus, die deutlich zurückgegangen sind. Die risikoreicheren Assetklassen – High Yield, Aktien und Convertibles – behalten im Verhältnis zueinander ihre Korrelationseigenschaften bei. Über den Zeitraum von 2010 bis 2015 haben wir die in der Tabelle oben dargestellten durchschnittlichen 260D-Korrelationen sowohl als Input als auch als Zielwerte genutzt. Sovereign Bonds Investment Grade High Yield Equities Convertible Bonds Sovereign Bonds 1.00 Investment Grade 0.89 1.00 High Yield 0.38 0.55 1.00 Equities 0.06 0.15 0.63 1.00 Convertible Bonds -0.06 0.06 0.60 0.91 1.00 0.8 0.9 1 10 11 12 13 14 0 0.5 1 10 11 12 13 14 -0.5 0 0.5 10 11 12 13 14 -0.5 0 0.5 10 11 12 13 14 0 0.5 1 10 11 12 13 14 -0.5 0 0.5 10 11 12 13 14 -0.5 0 0.5 10 11 12 13 14 0 0.5 1 10 11 12 13 14 0 0.5 1 10 11 12 13 14 0.85 0.9 0.95 1 10 11 12 13 14
  • 14. 14 MindScope Rechtlicher Hinweis Diese Publikation dient allein Informationszwecken. Sie stellt keine Anlage-, Steuer- oder Rechtsberatung dar. Insbesondere handelt es sich hierbei weder um ein Angebot oder einen Prospekt noch eine Aufforderung zum Erwerb oder Verkauf von Wertpapieren, zur Abgabe eines Angebots oder zur Teilnahme an einer bestimmten Handelsstrategie. Dieses Dokument ist nur für professionelle Anleger im Sinne der MiFID-Richtlinie be- stimmt. Obwohl die hierin enthaltenen Informationen mit großer Sorgfalt zusammenge- stellt wurden, übernehmen wir keine – weder ausdrückliche noch stillschweigende – Gewähr für deren Richtigkeit oder Vollständigkeit. Wir behalten uns das Recht vor, die hierin enthaltenen Informationen jederzeit und unangekündigt zu ändern oder zu aktua- lisieren. Eine direkte oder indirekte Haftung der NN Investment Partners B.V., NN In- vestment Partners Holdings N.V. oder anderer zur NN-Gruppe gehörender Gesellschaften sowie deren Organe und Mitarbeiter für die in dieser Publikation enthaltenen Informati- onen und/oder Empfehlungen ist ausgeschlossen. Die in diesem Dokument enthaltenen Informationen sind nicht als Anlageberatung oder -leistungen zu verstehen. Falls Sie Anlageleistungen wünschen, setzen Sie sich bitte mit unserer Geschäftsstelle in Verbin- dung. Sie nutzen die hierin enthaltenen Informationen auf eigene Gefahr. Investitionen sind mit Risiken verbunden. Bitte beachten Sie, dass der Wert der Anlage steigen oder sinken kann und die Wertentwicklung in der Vergangenheit keine Gewähr für die zukünf- tige Wertentwicklung bietet. Diese Publikation und die darin enthaltenen Informationen dürfen ohne unsere schriftliche Genehmigung weder kopiert, vervielfältigt, verbreitet noch Dritten in sonstiger Weise zugänglich gemacht werden. Für alle Ansprüche im Zusammenhang mit diesem Haftungsausschluss ist niederländisches Recht maßgeblich. Die Informationen in diesem Dokument dienen in Ländern, wo dies gesetzlich oder behördlich untersagt ist, nicht als Einwerbung von Investments oder Aufforderung zur Zeichnung von Anteilen und dürfen nicht zu diesem Zweck genutzt werden.