{"id":2972,"date":"2019-07-05T00:00:25","date_gmt":"2019-07-04T22:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gerd-kommer-invest.de\/?p=2972"},"modified":"2026-05-27T14:27:52","modified_gmt":"2026-05-27T12:27:52","slug":"schwellenlaender-staatsanleihen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gerd-kommer.de\/blog\/schwellenlaender-staatsanleihen\/","title":{"rendered":"Schwellenl\u00e4nder-Staatsanleihen \u2013 eine bedenkenswerte Asset-Klasse?"},"content":{"rendered":"

Von Gerd Kommer<\/a>\u00a0und\u00a0Alexander Weis<\/a><\/em><\/p>\n

Rationales Investieren ist gekennzeichnet von N\u00fcchternheit, wissenschaftlicher Orientierung und dem Prinzip Investment\u00fcberlegungen mit historischen Daten abzugleichen, die weit in die Vergangenheit zur\u00fcckreichen; also nicht nur mit Daten der letzten zw\u00f6lf Monate oder f\u00fcnf Jahre, wie das in der Finanzbranche \u00fcblich ist. In j\u00fcngerer Zeit hat sich die Bezeichnung „evidenzbasiertes Investieren“ f\u00fcr diesen Ansatz verbreitet. Rund 95% all dessen, was die etablierte Finanzbranche und Finanzseiten im Internet propagieren, steht auf die eine oder andere Weise im Widerspruch zu evidenzbasiertem Investieren.<\/p>\n

Eine praktische Implikation evidenzbasierten Investierens besteht darin, von allen Investmentans\u00e4tzen und -ideen konsequent die Finger zu lassen, f\u00fcr deren Funktionieren keine solchen Langfristdaten vorliegen \u2013 Daten, die von unabh\u00e4ngigen Wissenschaftlern kommen m\u00fcssen, nicht von der Finanzbranche.<\/p>\n

Erfreulicherweise hat es in den Wirtschaftswissenschaften in den letzten Jahren viel Fortschritt bei der Beschaffung und Verbreitung weit zur\u00fcckgehender historischer Daten hoher Qualit\u00e4t gegeben. „Hohe Qualit\u00e4t“ bedeutet hier, dass die Daten l\u00e4nder\u00fcbergreifend (idealerweise global) sind und eine Mindestqualit\u00e4t im Sinne von Repr\u00e4sentativit\u00e4t besitzen. Je besser diese Kriterien erf\u00fcllt sind, desto relevanter sind die Daten f\u00fcr die Zukunft. Nur auf der Basis solcher Datenreihen lassen sich gegebene Investmentstrategien wirklich aussagef\u00e4hig validieren.<\/p>\n

Vor diesem Hintergrund war die k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichte Publikation einer Untersuchung zu den historischen Renditen von Schwellenl\u00e4nder-Staatsanleihen in Hartw\u00e4hrung durch ein deutsch-amerikanisches Forscherteam bestehend aus Josefin Meyer, Carmen Reinhart und Christoph Trebesch (nachfolgend „MRT“) ein riesiger Sprung vorw\u00e4rts (Link<\/a>). („Hartw\u00e4hrungen“ sind die f\u00fchrenden W\u00e4hrungen in den Industriel\u00e4ndern \u2013 vor allem USD, EUR, JPY, GBP und CHF \u2013, die im internationalen G\u00fcter- und Dienstleistungsverkehr als Transaktionsw\u00e4hrungen dominieren). Aus der Sicht eines evidenzbasierten Investors ist man sogar fast geneigt, dem 80-Seiten-Aufsatz mit dem Titel „Sovereign Bonds since Waterloo“ (nachfolgend der K\u00fcrze halber „MRT-Studie“) das Attribut bahnbrechend zu verleihen.<\/p>\n

Die drei Autoren und ihre studentischen Hilfskr\u00e4fte haben in akribischer Arbeit die inflationsbereinigten Renditen und das Risiko von Schwellenl\u00e4nder-Staatsanleihen in den gut 200 Jahren von 1815 bis 2016 berechnet und dokumentiert. [1]<\/span><\/strong> Diese Renditen sind erstaunlich hoch und vermutlich h\u00f6her als das, was die herrschende Meinung dar\u00fcber vor der Publikation der MRT-Studie war [2]<\/span><\/strong>; zugleich ist das Risiko eher kleiner als erwartet. Bevor wir zu den interessanten Zahlen kommen, gilt es festzuhalten, dass eine so umfangreiche, repr\u00e4sentative Studie zu Schwellenl\u00e4nderstaatsanleihen bis dato nicht existiert hat.<\/p>\n

Bei der Einsch\u00e4tzung der MRT-Zahlen ist zu ber\u00fccksichtigen, dass sie keine Sch\u00f6nwetterdaten sind, wie sie gerne von der Finanzbranche verwendet werden. Im Gegenteil: Die fraglichen 200 Jahre Renditegeschichte beinhalten die Auswirkungen von zwei Weltkriegen, von unz\u00e4hligen regionalen Kriegen und B\u00fcrgerkriegen im 19. und 20. Jahrhundert, der jahrzehntelangen, oft blutigen Phase der Dekolonisierung in den Entwicklungsl\u00e4ndern nach dem Zweiten Weltkrieg, dutzender Emerging-Markets-W\u00e4hrungskrisen und -Staatskonkurse und mehrere globale Wirtschaftskrisen (z. B. die Weltwirtschaftskrise von 1929 bis 1937 und die gro\u00dfe Finanzkrise ab 2007\/08). Von den 91 L\u00e4ndern im Daten-Set weisen \u00fcber diese 200 Jahre lediglich zehn \u00fcberhaupt keinen Default auf, also keine Schuldenkrise. Man kann durchaus vermerken, dass ein h\u00e4rterer „Stresstest“ kaum denkbar ist. Das ist einer der Gr\u00fcnde, warum diese Daten so aussagekr\u00e4ftig sind.<\/p>\n

Der Umstand, dass man auf global diversifizierter und langfristiger Basis sogar und gerade mit den Anleihen von bonit\u00e4tsm\u00e4\u00dfig sehr schwachen Staaten eine risikoad\u00e4quate Rendite erzielen konnte, d\u00fcrfte f\u00fcr jene Anleger eine neue Erkenntnis sein, die die in gewisser Weise einzigartigen Eigenschaften von Staatsanleihen bisher noch nicht kannten oder verstanden. (Dass Staaten aus strukturellen Gr\u00fcnden nahezu ausnahmslos eine bessere Bonit\u00e4t als die Unternehmen in diesen Staaten haben m\u00fcssen, haben wir in unserem Blog-Beitrag mit dem Titel Das Prinzip der „Sovereign Ceiling“<\/a> gezeigt.)<\/p>\n

Tabelle 1 vergleicht die von MRT ermittelten Schwellenl\u00e4nder-Staatsanleihen-Renditen f\u00fcr den Zeitraum von 1816 bis 2016 (201 Jahre) mit denjenigen anderer Asset-Klassen. Der Renditevergleich legt nahe, dass Schwellenl\u00e4nder-Staatsanleihen in Hartw\u00e4hrung (Hard Currency\/HC) eine attraktive Asset-Klasse sein k\u00f6nnen.<\/p>\n

Tabelle 1: Inflationsbereinigte Rendite und Risiko von Schwellenl\u00e4nder-Staatsanleihen in Hartw\u00e4hrung im Vergleich mit anderen Asset-Klassen von 1816 bis 2016 \u2013 vor Kosten und Steuern (201 Jahre)<\/strong><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u25ba Geometrische Jahresdurchschnittsrenditen vor Kosten und Steuern. \u25ba Volatilit\u00e4t = Standardabweichung der realen Jahresrenditen. \u25ba Sharpe Ratio: Arithmetische „\u00dcberschussrendite“ pro Einheit Risiko (risikoadjustierte Rendite). \u25ba Datenquellen: Meyer\/Reinhart\/Trebesch 2019; Hauspreise: Piet Eichholz bis 1973, danach BIS (Basel). \u25ba Hauspreise: Herengracht-Index (Amsterdam) bis 1973, danach Wohnimmobilien gesamte Niederlande (ohne Nettomietrendite). Volatilit\u00e4t und Sharpe Ratio f\u00fcr den Immobilienindex k\u00f6nnten zwar errechnet werden, w\u00e4ren aber aus strukturellen Gr\u00fcnden im Vergleich mit Kapitalmarktanlagen verf\u00e4lschend (Kommer\/Weis 2018). Hauspreisindizes akzeptabler Qualit\u00e4t, die bis 1816 zur\u00fcckreichen, sind uns ansonsten nicht bekannt. \u25ba Tabelle 2 weiter unten zeigt Daten f\u00fcr die 25 Jahre von 1994 bis 2018. Aus Platzgr\u00fcnden verzichten wir in Tabelle 1 auf die Auflistung von Renditen in zus\u00e4tzlichen Teilzeitr\u00e4umen und verweisen interessierte Leser daf\u00fcr auf den MRT-Originalartikel.<\/span><\/p>\n

Nachfolgend fassen wir die weiteren zentralen Ergebnisse der MRT-Studie knapp zusammen und erl\u00e4utern am Ende dieses Blog-Beitrags, welche Erkenntnisse sich daraus f\u00fcr die Anlagepraxis ergeben k\u00f6nnen:<\/p>\n