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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Betafaktorenzerlegung des "Fidelity Special Situation" Fonds
Organization Unit
Authors
  • Andreas Egger
Supervisors
  • Thorsten Hens
Language
  • German
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Number of Pages 41
Date 2017
Zusammenfassung Mit dieser Arbeit soll die Rendite des Fidelity Special Situation Fonds analysiert werden. Dabei soll der Fokus auf zwei Sachen liegen. Es soll herausgefunden werde, ob Anthony Bolton mit seinem Fonds über eine lange Zeit eine Überrendite erzielt hat. Diese Überrendite soll überprüft werden anhand eines Mehrfaktorenmodelles. Die Theoretische Grundlage bilden dabei die Portfoliotheorie, das CAPM, die APT und die Markteffizienzhypothese. Die Faktoren, die als Kontrollvariablen dienen, werden anhand bekannter Mehrfaktorenmodellen bestimmt. Der zweite Fokus liegt darin, welche dieser Faktoren die Variation der Renditen des Fidelity Special Situation Fonds am besten erklären können. Dabei soll sowohl die Überrendite, als auch die Erklärungskraft der Faktoren auf ihre Zeitliche Robustheit überprüft werden. Vorgehensweise: Zuerst werden die theoretischen Grundlagen geklärt. Mit der Portfoliotheorie werden die Grundsätze der Portfoliodiversifikation erklärt und die daraus folgenden Effekte. Die wichtigste Erkenntnis daraus ist, dass mit einer hohen Anzahl an Titel in einem Portfolio das unsystematische Risiko eliminiert werden kann. Das CAPM nimmt diese Aussagen der Portfoliotheorie auf und Entwickelt sie weiter zu einer Theorie, die die erwartete Rendite einer Aktie mit dem systematischen Risiko verbindet. Das APT erweitert das CAPM insofern, dass mehrere Risikofaktoren zulässig sind und dass gewisse Annahmen gelockert werden. Um Mehrfaktorenmodelle zu entwickeln müssen erst Faktoren bestimmt werden, nach welchen man kontrollieren kann. Dazu werden drei wichtige solcher Modelle vorgestellt, die auf empirischer Evidenz basieren. In diesem 3 Modellen werden insgesamt 6 verschiedene Faktoren identifiziert, die die Rendite von Aktien erklären. Das sind die Markt-, SMB-, HML-, UMD-, CMA-, RMW Faktoren. Im Nächsten Schritt geht es darum entsprechende Daten zu sammeln, die diese Faktoren repräsentieren können. Ich habe Daten aus Datastream zu Rendite, Marktwert usw. zu Firmen aus Grossbritannien gesammelt um entsprechende Portfolios zu bilden, die die Faktoren erfassen. Zu den SMB, HML, UMD Faktoren habe ich zudem auf eine Alternative zurückgegriffen. Diese Stammt von einem Wissenschaftler Team, welches für diese Faktoren bereits Daten zusammengestellt haben für Grossbritannien. Durch alternative Varianten von Faktoren sollen die Resultate verlässlicher werden. (Gregory, Tharyan and Christidis (2013)) Als nächstes werden verschiedene Mehrfaktorenmodelle geschätzt anhand einer multiplen Regressionsanalyse. Zuerst Werden Modelle für den ganzen Zeitraum geschätzt für die genügenden Daten zur Verfügung standen (1983-2007). Danach wird der Zeitraum in 2 Perioden unterteilt, die jeweils 12.5 Jahre lang sind. Für beide Perioden werden wiederrum Modelle geschätzt um zu sehen, ob es beträchtliche Unterschiede gibt. Als drittes werden noch rollierende Modelle geschätzt um die Entwicklung der Koeffizienten genauer zu analysieren. Resultate: Über die ganze Zeitperiode stellt sich heraus, dass Fidelity eine Überrendite erzielt hatte, wenn man nur für den Marktfaktor kontrolliert (CAPM). Wenn man weitere Faktoren hinzufügt zeigen die Resultate, dass der Fidelity Special Situation Fonds keine Überrendite die signifikant verschieden von null ist erwirtschaftet hat. Dies ist fast durchgehend konsistent über die Modelle mit den eigenen und alternativen Faktoren. Die Faktoren die sich als relevant erweisen über den Durchschnitt des ganzen Zeitraums sind: Markt, SMB, HML und CMA. Wobei der Faktor HML nur mit den alternativen Modellen relevant ist. Die Resultate, die überprüfen, ob verschiedene Zeitfenster einen Unterschied machen, liefern teilweise sehr klare Resultate. Der Markt- und SMB Faktor sind über alle Modelle und verschiedene Zeitfenster konstant eine Erklärungskraft für die Variation der Rendite von Fidelity. Weniger klar ist es bezüglich der Alphas. In der zweiten Hälfte steigen die Alphas in beinahe allen Modellen an. Bei den alternativen Modellen sind die Alphas sogar noch signifikant verschieden von null, wenn man für alle Faktoren kontrolliert. Eine Erklärung dafür lässt sich in den rollierenden Modellen finden. Durchgehend gibt es dort ein Knick, nach dem die Alphas kontinuierlich zu steigen beginnen. Dieser Knick geschieht etwa zu der Zeit als die dotcom Blase platzte. Nach der Angabe von Anthony Bolton hatte er sich nach dem Platzen der Blase bei gefallenen Tech-Unternehmen eingekauft. Gut möglich also, dass er dort ein gutes Händchen bewiesen hat. Eine klare Antwort darauf, warum die Alphas sich ab dem Moment sich zu verschieben begonnen haben, kann hier nicht gegeben werden.
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