{"id":9402,"date":"2023-08-04T00:00:42","date_gmt":"2023-08-03T22:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/gerd-kommer.de\/?p=9402"},"modified":"2025-09-05T13:37:10","modified_gmt":"2025-09-05T11:37:10","slug":"marktkapitalisierung-vs-bip","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gerd-kommer.de\/blog\/marktkapitalisierung-vs-bip\/","title":{"rendered":"Aktienportfolio gewichten – Markt­kapitalisierung oder BIP?"},"content":{"rendered":"

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Von Gerd Kommer<\/a>\u00a0und\u00a0Daniel Ganowski<\/a>\u00a0\u00a0<\/em><\/p>\n

Wer ein weltweit diversifiziertes passives Aktienportfolio aufsetzen will, sollte sich die Frage stellen, wie er die Aktien, L\u00e4nder oder Regionen in seinem Portfolio gewichten will. Die folgenden acht Methoden sind die bekanntesten und in der Praxis wichtigsten:<\/p>\n

\u25cb Market Capitalization Weighting („MCW“):<\/span><\/strong> Bei der Gewichtung nach Marktkapitalisierung wird eine Aktie im Index (und damit im ETF, der diesen Index abbildet) nach dem Verh\u00e4ltnis ihrer MC zur MC aller Aktien im relevanten Universum gewichtet. [1]<\/span><\/strong> Indirekt f\u00fchrt MCW auf der Ebene einzelner Aktien auch zum MCW der einzelnen Staaten, zu denen diese Aktien geh\u00f6ren (die L\u00e4nder, in denen die Unternehmen ihr prim\u00e4res B\u00f6rsen-Listing haben). Die MC-Methode ist die am meisten verbreitete Methode und der Marktstandard bei passivem Investieren. Sie ist einfach zu verstehen und basiert auf einer intuitiv plausiblen \u00f6konomischen Logik. Sie stellt die „nat\u00fcrliche“ Gewichtung dar, die sich durch den Markt selbst ergibt. Keine andere Methode produziert einen geringeren Aktienumschlag im Index, was wiederum zu den niedrigen Transaktionskosten (Kosten f\u00fcr Kaufen\/Verkaufen) im ETF beitr\u00e4gt, der einen solchen Index abbildet.<\/p>\n

\u25cb Equal Weighting („EW“):<\/strong><\/span> Alle Aktien im Index werden exakt gleich gewichtet. Die EW-Methode (auch 1\/N-Methode oder Na\u00efve Weighting genannt) funktioniert in der Praxis nur im Large Cap-Aktiensegment (aber dort sehr gut), da sie im Small Cap-Aktien-Segment zu inakzeptabel hohen Transaktionskosten f\u00fchrt. In einem internationalen EW-Index w\u00fcrde das Gewicht der USA deutlich sinken, dasjenige der Schwellenl\u00e4nder w\u00fcrde steigen. In Deutschland werden derzeit 15 EW-ETFs angeboten, die meisten davon auf nationale USA-Indizes.<\/p>\n

\u25cb Price Weighting<\/strong><\/span> („PW“):<\/span> <\/strong>Hier werden die Unternehmen nach den Verh\u00e4ltnissen ihrer Aktienkurse (Preise) zueinander gewichtet \u2013 eine eher logikfreie Gewichtungsmethode, da dieses Verh\u00e4ltnis wirtschaftlich v\u00f6llig willk\u00fcrlich ist. Dennoch wird die PW-Methode aus historischen Gr\u00fcnden z.\u00a0B. im Dow Jones Industrial Average Index („Dow Jones Index“) und dem japanischen Nikkei-Index angewendet. Auf beide Indizes gibt es in Deutschland angebotene ETFs.<\/p>\n

\u25cb<\/strong> Rein fundamentale Gewichtungen: <\/strong><\/span>Hierunter fallen in erste Linie die Gewichtungen nach Unternehmensums\u00e4tzen (Revenue Weighting) oder Unternehmensgewinnen (Profit Weighting). Diese Methoden sind auch als Fundamental Indexation<\/em> bekannt. Wie bei Equal Weighting und Price Weighting fehlt hierbei die Verbindung zu Marktpreisen (Aktienkursen). F\u00fcr Revenue Weighting wurde gezeigt, dass die Aktienrenditen typischerweise h\u00f6her sind als bei der MC-Methode (Cohen u.a. 2019, Hao 2023). Profit Weighting kann wegen der starken Schwankung von Gewinnen von Periode zu Periode zu hohem Portfolioumschlag und damit hohen Kosten auf der Ebene des Fonds f\u00fchren. ETFs, die diese beiden Gewichtungsmethoden umsetzen, werden in Deutschland nicht angeboten.<\/p>\n

\u25cb Factor Premia Weighting\/Factor Investing:<\/strong><\/span> Factor Investing (auch Smart Beta Investing genannt) ist die in der Praxis von passivem Investieren am meisten verbreitete Abweichung von der MC-Gewichtung. Von rund 1.600 Aktien-ETFs, die Ende Juli 2023 in Deutschland angeboten wurden, fielen 283 in die Factor Investing-Kategorie. Bei Factor Investing bestimmt eine Kombination aus zwei Kriterien das Gewicht einer Aktie im Portfolio (und damit auch das Gewicht des Landes, zu dem die Aktie geh\u00f6rt). Das erste Kriterium ist die Intensit\u00e4t der Auspr\u00e4gung eines „Faktors“ \u2013 beispielsweise der Small Size-Faktor, der Value-Faktor oder der Momentum-Faktor \u2013 relativ zu dieser Intensit\u00e4t bei allen anderen Aktien im zugrunde liegenden Aktienuniversum. Nachdem mit Kriterium 1 eine bestimmte Teilmenge von Aktien aus dem Gesamtuniversum vorselektiert wurde, bestimmt im zweiten Schritt die Marktkapitalisierung das Gewicht einer Einzelaktie in dieser Teilmenge (Kriterium\u00a02). Wenn Kriterium 1 durch mehrere Faktorpr\u00e4mien gleichzeitig definiert wird, spricht man von Integriertem Multifactor Investing.<\/p>\n

\u25cb BIP-Gewichtung:<\/strong><\/span> Die Gewichtung nach Bruttoinlandsprodukt (BIP, engl. Gross Domestic Product, GDP). Hier wird das MC-Gewicht der einzelnen Aktien im Index basierend auf einem BIP-Faktor nach oben oder unten angepasst. Spezifisch erfolgt die Anpassung basierend auf dem prozentualen Anteil, den das BIP des Landes dieser Aktie (der Staat der prim\u00e4ren B\u00f6rsennotierung) am globalen BIP hat. Das f\u00fchrt dazu, dass die Gewichte von Aktien aus einem Land, das relativ zu seiner Volkswirtschaft einen gro\u00dfen Aktienmarkt hat (heutiges Beispiel USA) reduziert werden und die Gewichte von Aktien aus einem Land, das relativ zu seiner Volkswirtschaft einen kleinen Aktienmarkt hat (wie die meisten Schwellenl\u00e4nder) steigen. Aktuell wird in Deutschland nur ein Aktien-ETF angeboten, der das Element der BIP-Gewichtung ber\u00fccksichtigt (siehe am Ende dieses Texts). Davon abgesehen ist die BIP-Gewichtung von einem Privatanleger \u00fcber die entsprechende Zusammenstellung mehrerer einzelner konventioneller regionaler ETFs einigerma\u00dfen einfach umzusetzen, wenn auch mit zus\u00e4tzlichem Arbeitsaufwand. Um den Vergleich der BIP-Gewichtungsmethode mit der MC-Methode geht es im zweiten Teil dieses Blog-Beitrags.<\/p>\n

\u25cb Zufallsgewichtung:<\/strong><\/span> Obwohl diese Methode kurios anmutet, ist sie ebenfalls erforscht worden und f\u00fchrt \u2013 vor Kosten \u2013 anscheinend zu ebenso guten Ergebnissen wie die MC-Methode (Levy 2013, Arnott u.a. 2016). Allerdings k\u00f6nnte die Zufallsgewichtung, je nach spezifischer Umsetzung, hohe Transaktionskosten verursachen. So oder so existieren keine ETFs, um diese Methode als Privatanleger umzusetzen.<\/p>\n

\u25cb Mean Variance Optimization<\/strong><\/span> („MVO“): Die MVO-Gewichtungsmethode kommt nur bei Einzelportfolios, nicht bei Indizes zur Anwendung (vielleicht, weil sie so konsistent schlecht funktioniert). Die MVO wurde 1954 vom US-Forscher Harry Markowitz (1927 \u2013 2023) formuliert und war konzeptionell ein wichtiger Meilenstein f\u00fcr die weitere Entwicklung der wissenschaftlichen Finanz\u00f6konomie. Markowitz erhielt f\u00fcr diese Forschung 1990 den Wirtschaftsnobelpreis. MVO-Gewichtung ist mathematisch vergleichsweise anspruchsvoll, performt aber in den meisten wissenschaftlichen Untersuchungen in Bezug auf die absolute und risikoadjustierte Rendite (Sharpe Ratio) schlecht, oft sogar am schlechtesten unter allen analysierten Methoden (Marques Mendes\/Santos 2019). Der Hauptgrund f\u00fcr das empirische Versagen der MVO-Methode: Kaum eine andere Methode basiert st\u00e4rker auf kurz- und mittelfristigen Prognosen von Kursen, Volatilit\u00e4ten und Korrelationen. Prognosebasiertes Investieren funktioniert aufgrund der Fehlertr\u00e4chtigkeit der Prognosen und der hohen Transaktionskosten, die ihre Umsetzung verursacht, bekanntlich schlecht.<\/p>\n

Naturgem\u00e4\u00df lassen sich die hier genannten Methoden auch kombinieren.<\/p>\n

Dass die MC-Gewichtung generell oder auch nur \u00fcberwiegend zu einer besseren Rendite-Risiko-Kombination f\u00fchrt als die hier aufgef\u00fchrten alternativen Gewichtungsmethoden (mit Ausnahme der MVO, die universell schlecht abschneidet), ist von Wissenschaftlern in den letzten 20 Jahren h\u00e4ufig und konsistent widerlegt wurden [2]<\/span><\/strong>. Diese Analysen zeigen, dass die meisten alternativen Gewichtungsmethoden in der Vergangenheit attraktivere absolute Renditen oder Rendite-Risiko-Kombinationen (Sharpe Ratio) produzierten als MCW, sofern der Analysezeitraum hinreichend lang ist. Lediglich bei relativ kurzen Datenserien, die die unmittelbar zur\u00fcckliegende Dekade beinhalten, schneidet MCW im Vergleich tendenziell sehr gut oder sogar am besten ab. Auf die Ursache hierf\u00fcr kommen wir weiter unten zu sprechen.<\/p>\n

Bevor wir zum Renditevergleich MC-Methode versus BIP-Methode kommen, wollen wir jedoch noch kurz auf das Thema „Klumpenrisiko bei der MC-Methode“ eingehen.<\/p>\n

Weil die MC-Gewichtung am wenigsten in Marktentwicklungen eingreift, kann es bei ihr zu besonders starker „Klumpenbildung“ kommen, also \u2013 je nach Perspektive \u2013 unerw\u00fcnscht hohen „Unwuchten“ oder Konzentrationen in Bezug auf Einzelwerte, Branchen und L\u00e4nder. Die nachfolgende Tabelle stellt in dieser Hinsicht die MC-gewichtete und die BIP-gewichtete Alternative zweier bekannter internationaler Aktienindizes einander gegen\u00fcber.<\/p>\n

Tabelle 1: Vergleich zweier Market Cap-gewichteter Aktienindizes mit ihren BIP-gewichteten Alternativen in Bezug auf den Klumpenrisiko-Aspekt (Stand 30. Juni 2023)<\/strong><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u25ba Quelle: Fact Sheets der jeweiligen Indizes. \u25ba Die meisten Prozents\u00e4tze wurden kaufm\u00e4nnisch gerundet.<\/span><\/p>\n

Tabelle 1 zeigt, dass die BIP-gewichteten Indexvarianten (GDP Weighted) generell und speziell in Bezug auf das Gewicht des gr\u00f6\u00dften einzelnen Staates (hier USA) weniger konzentriert sind.<\/p>\n

Wir glauben, dass eine hohe Konzentration in einem einzelnen Land unn\u00f6tiges „Black Swan-Risiko“ mit sich bringt, das man als passiver Langfristanleger vermeiden kann und sollte. Hierzu nachfolgend vier historische Minifallstudien. Diese Fallstudien sollen veranschaulichen, dass auch Staaten mit einem vergleichsweise gro\u00dfen Aktienmarkt in kurzer Zeit „von 100 auf 0“ gehen k\u00f6nnen.<\/p>\n

\u25cb Fallstudie Russland ab 1917:<\/strong><\/span> Der russische Aktienmarkt erlitt im Jahr 1917 \u2013 dem Jahr der russischen Revolution \u2013 innerhalb von weniger als 12 Monaten durch Verstaatlichung aller b\u00f6rsennotierten Unternehmen einen entsch\u00e4digungslosen Verlust von 100%. Danach blieb die russische B\u00f6rse 76 Jahre lang bis ins Jahr 1994 geschlossen. Der Anteil des russischen Aktienmarktes am Weltaktienmarkt betrug 1917 rund 11%.<\/p>\n

\u25cb\u00a0Fallstudie Deutschland ab 1941:<\/span><\/strong> Der deutsche Aktienmarkt erlitt in den sechs Jahren von Ende 1941 bis Ende 1947 einen Verlust von 96%. Der Indexstand von 1941 wurde 1953 wieder erreicht (allerdings nicht f\u00fcr Aktion\u00e4re, die im \u00f6stlichen Teil des vormaligen Deutschen Reiches lebten, also in der DDR und den ehemals deutschen Gebieten in Polen und Russland). Der Anteil des deutschen Aktienmarktes am Weltaktienmarkt belief sich damals auf rund 5%.<\/p>\n

\u25cb\u00a0<\/strong><\/span>Fallstudie China ab 1949:<\/span>\u00a0<\/b>Der chinesische Aktienmarkt erlitt in den Jahren 1937 bis Ende 1949, als die chinesische B\u00f6rse im Kontext der kommunistischen Revolution geschlossen wurde, einen Verlust von 100%. Alle b\u00f6rsennotierten Unternehmen wurden 1949\/1950 entsch\u00e4digungslos verstaatlicht. Die chinesische B\u00f6rse \u00f6ffnete erst wieder 43 Jahre sp\u00e4ter im Jahr 1992. Der Anteil des chinesischen Aktienmarktes am Weltaktienmarkt lag 1949 bei ca. 5%<\/p>\n

\u25cb Fallstudie Japan ab 1989: <\/span><\/strong>Der japanische Aktienmarkt erlitt mit dem Platzen der damaligen Japan-Blase bei Immobilien und Aktien ab M\u00e4rz 1989 einen Zeitlupen-Crash, der erst nach 14 langen Jahren bis Mitte 2003 seinen Maximum Drawdown von minus 74% erreichte (real in USD). Diesen Verlust hat der japanische Aktienmarkt inflationsbereinigt in Dollar oder Euro bis heute, 34 Jahre nach Beginn des Crashs, noch nicht wieder ganz aufgeholt. Der Japan-Anteil am Weltaktienmarkt war damals erstaunliche 44% und \u00fcbertraf den USA-Anteil.<\/p>\n

Zahlreiche andere L\u00e4nder wurden in den letzten 100 Jahren vor\u00fcbergehend zu „Failed States“, deren Wirtschaft und Aktienb\u00f6rse (wenn es eine solche gab) deswegen schwere und schwerste Sch\u00e4den erlitten, darunter auch \u00d6sterreich ab 1914 mit einem damals kleinen Aktienmarkt.<\/p>\n

Vor diesem Hintergrund eine rhetorische Frage an die Leser dieses Blog-Beitrags: Welche renditem\u00e4\u00dfigen Auswirkungen h\u00e4tte es, wenn das Gewicht eines solchen „Failed States“ im eigenen Aktienportfolio vorher 65% betragen h\u00e4tte?<\/p>\n

Dass die USA von einem derartigen Risiko grunds\u00e4tzlich ausgenommen sind, leuchtet nicht ein. Kein Land ist davon grunds\u00e4tzlich ausgenommen. Den „Sturm auf das Capitol“ (das Parlamentsgeb\u00e4ude) in den USA im Januar 2021 konnte man in dieser Hinsicht als besorgniserregend betrachten. Die T\u00f6tung des Vizepr\u00e4sidenten (Mike Pence) und der Parlamentspr\u00e4sidenten (Nanci Pelosi) lagen im Bereich des M\u00f6glichen. Damals sprachen f\u00fchrende Politiker in den USA von der Gefahr eines B\u00fcrgerkrieges.<\/p>\n

Derartiges Schwarzer-Schwan-Risiko gilt es f\u00fcr das eigene Portfolio zu reduzieren, soweit das mit vertretbaren Kosten und Aufwand umsetzbar ist. Die BIP-Methode stellt daf\u00fcr eine mit ETFs rationale, gut umsetzbare M\u00f6glichkeit dar.<\/p>\n

In der Praxis wird die BIP-Methode tendenziell zu ausgeglicheneren L\u00e4ndergewichtungen durch die Absenkung des Gewichtes von Staaten im Portfolio f\u00fchren, bei denen die B\u00f6rse den volkswirtschaftlichen Anteil des Staates an der Weltwirtschaft deutlich \u00fcbersteigt. Dieses freigewordene Gewicht wird dann auf die Staaten umgeschichtet, deren B\u00f6rsen relativ zur Gr\u00f6\u00dfe der Volkswirtschaft unterdurchschnittlich gro\u00df sind und Aufholpotenzial haben.<\/p>\n

In Tabelle 2 vergleichen wir die historischen Renditen der MC- und der BIP-Gewichtung anhand der l\u00e4ngsten verf\u00fcgbaren Datenreihen f\u00fcr zwei globale Aktienmarktregionen.<\/p>\n

Tabelle 2: Vergleich der Renditen zweier regionaler Aktienindizes: Index mit L\u00e4ndergewichtung nach Marktkapitalisierung versus Index mit Gewichtung nach Bruttoinlandsprodukt \u2013 in USD, inflationsbereinigt<\/strong><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u25ba „EAFE“ = Abk\u00fcrzung f\u00fcr Europe, Australasia, Far East = der Nicht-Nordamerika-Teil des MSCI-World Index. \u25ba Gezeigt werden jeweils die l\u00e4ngsten Datenreihen f\u00fcr die zwei Indexpaare. \u25ba Weiter als bis 1970 zur\u00fcckreichende BIP-gewichtete Indizes sind nicht verf\u00fcgbar. \u25ba Inflationsbereinigte Renditen in USD ohne Kosten und Steuern. \u25ba Die Umsetzung via ETF w\u00fcrde bei der BIP-Methode aufgrund des Rebalancing-Bedarfs zu geringf\u00fcgig h\u00f6heren Transaktionskosten f\u00fchren, die von den Indexrenditen abzuziehen w\u00e4ren.<\/span><\/p>\n

Die Tabelle zeigt, dass die BIP-Gewichtungsmethode f\u00fcr den Gesamtzeitraum von 53,5 Jahren ab 1970 global in den Industriel\u00e4ndern (MSCI World Index) eine geringf\u00fcgig h\u00f6here Rendite als die MCW erzeugte. Teilt man den Gesamtzeitraum in zwei H\u00e4lften, lag die BIP-Methode in der ersten leicht vorne, in der zweiten leicht hinten. W\u00fcrde man nur die letzten zehn Jahre bis Juni 2023 zeigen, w\u00fcrde sich ein deutlicher Vorsprung der MC-Methode zeigen, da die USA in diesem Zeitraum nahezu alle anderen nationalen Aktienm\u00e4rkte der Welt outperformte und weil die USA aufgrund ihres gro\u00dfen Aktienmarktes bei der MC-Methode besonders hoch gewichtet werden.<\/p>\n

Die separate Betrachtung nur der Industriel\u00e4nder exklusive <\/em>USA und Kanada anhand des MSCI EAFE-Index (siehe Tabelle) liefert eine interessante Informationsnuance: Es ist der Einzelfall USA unter den 23 Developed Markets-L\u00e4ndern (nach MSCI-Definition), der zum leichten Vorsprung der Market Cap-Methode im MSCI World in der zweiten H\u00e4lfte des Zeitraums f\u00fchrte. Unter den 21 EAFE-L\u00e4ndern lag die BIP-Methode auch im zweiten Teilzeitraum vorne.<\/p>\n

F\u00fcr Emerging Markets reichen die Daten des MSCI EM GDP Weighted Index<\/em> nur bis Juni 2000 zur\u00fcck. In den 23 Jahren von damals bis Juni 2023 produzierte der BIP-gewichtete Index eine um fast einen Prozentpunkt per annum h\u00f6here Durchschnittsrendite als der MC-Index.<\/p>\n

Die Statistiken f\u00fcr die drei betrachteten Indizes illustrieren, dass die BIP-Methode renditem\u00e4\u00dfig gute Ergebnisse liefert.<\/p>\n

Da die Risikokennzahlen Volatilit\u00e4t<\/em> (Schwankung der Monats- oder Jahresrenditen) und Maximum Drawdown<\/em> (maximaler kumulativer Verlust) in allen hier gezeigten Perioden f\u00fcr die beiden Indexvarianten (die beiden Gewichtungsmethoden) sehr nahe beieinander lagen, verzichten wir aus Platzgr\u00fcnden darauf, diese Risikozahlen auszuweisen.<\/p>\n

Unsere historische Betrachtung zeigt einen Renditevorteil der BIP-Methode, der aber insgesamt nicht gro\u00df genug ist, um sie allein deswegen der MC-Methode vorzuziehen.<\/p>\n

Unser Hauptmotiv f\u00fcr die Bevorzugung der BIP-Methode liegt darin, dass sie weniger wahrscheinlich zu „nationalen Klumpenrisiken“ im Depot f\u00fchrt und damit zu weniger Schwarzer-Schwan-Risiko in Bezug auf die Staaten, in denen diese Unternehmen angesiedelt sind.<\/p>\n

Ein erfreulicher Nebeneffekt der BIP-Methode ist, dass sie auch das Klumpenrisiko in Bezug auf die f\u00fcnf oder zehn gr\u00f6\u00dften Einzelwerte eines Portfolios senkt.<\/p>\n

Aktuell (Stand 30.06.2023) ist ein nach BIP gewichtetes Portfolio \u00fcberdies auch noch deutlich g\u00fcnstiger bewertet als ein Portfolio nach MC-Gewichtung (siehe unterste Zeile in Tabelle 1), was sich positiv auf die erwartete Rendite eines Portfolios auswirkt.<\/p>\n

Dass die BIP-Methode der MC-Methode bez\u00fcglich Rendite und Risiko ebenb\u00fcrtig und vielleicht sogar \u00fcberlegen ist, haben wir oben anhand von Zahlen gezeigt. Dass sie weniger Black Swan Risk in sich birgt, haben wir durch unseren historischen Exkurs zu argumentieren versucht.<\/p>\n

Bleibt zum Schluss noch die Widerlegung vier schwacher Argumente gegen die BIP-Gewichtung, denen wir von Zeit zu Zeit begegnen.<\/p>\n

\u25cb Anti-BIP-Methode-Argument 1:<\/strong><\/span> „Die weltweit gr\u00f6\u00dften b\u00f6rsennotierten Unternehmen haben die besten Wachstumsaussichten und sollten in einem passiven Portfolio deswegen am h\u00f6chsten gewichtet werden. Das erzielt man nur mit der MC-Methode.“<\/em><\/p>\n

Es gibt, soweit wir sehen, keinerlei wissenschaftliche Unterst\u00fctzung f\u00fcr diese These, allenfalls f\u00fcr ihr Gegenteil (Dimensional Fund Advisors 2020). Auch die in der Forschung weitgehend unstrittige Tatsache, dass fast alle Gewichtungsmethoden einschlie\u00dflich des radikalen Gegenteils dieses Arguments \u2013 der Equal-Weight-Methode \u2013 zu langfristig gleich guten oder besseren Rendite-Risiko-Zahlen f\u00fchren als die MC-Methode widerlegt das Argument. Die These von den besonders attraktiven Renditen der Mega-Large-Caps ist das Ergebnis des verbreiteten Denkfehlers Recency Bias<\/em>, also irrt\u00fcmlich das, was in der j\u00fcngeren Vergangenheit geschah, f\u00fcr besonders repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Zukunft zu halten. Anders formuliert: Die j\u00fcngere Vergangenheit wird mehr oder weniger linear in die Zukunft extrapoliert. Unter den \u00fcber 50 Kognitionsfehlern<\/a>, die das Forschungsgebiet Behavioral Finance in den letzten Jahrzehnten erforscht hat, d\u00fcrfte der Recency Bias der gravierendste sein, weil er am meisten finanziellen Schaden anrichtet.<\/p>\n

\u25cb Anti-BIP-Methode-Argument 2:<\/strong><\/span> „Die wachstumstr\u00e4chtigsten, besten Unternehmen der Welt lassen sich tendenziell in den USA listen, weil die USA die attraktivsten B\u00f6rsen der Welt bieten“ (NYSE, Nasdaq). <\/em><\/p>\n

Hier handelt es sich um eine Abwandlung des vorgenannten falschen Anti-BIP-Arguments, doch Argument Nr. 2 ist noch wackeliger. Zun\u00e4chst einmal krankt es genauso am Recency Bias wie Argument\u00a01. Bis Ende der 1980er Jahre h\u00e4tte man Argument\u00a02 auf die B\u00f6rse Tokyo anwenden k\u00f6nnen mit unerfreulichen Renditefolgen.\u00a0[3]<\/span><\/strong> Dass die USA heute besonders attraktive B\u00f6rsen besitzen, muss nicht so bleiben und wird es auch langfristig nicht, weil es daf\u00fcr zu viel Wettbewerb zwischen den 195 Staaten der Erde und ihren B\u00f6rsen gibt. Hinzukommt, dass eine Tendenz, sich dort listen zu lassen, wo das Unternehmen die h\u00f6chsten Bewertungen erwartet (wenn es diese Tendenz g\u00e4be), aus Aktion\u00e4rssicht renditesch\u00e4dlich w\u00e4re. Hohe Bewertungen reduzieren die erwartete Rendite.<\/p>\n

Im \u00dcbrigen stimmt die Aussage „die wachstumstr\u00e4chtigsten, besten Unternehmen der Welt lassen sich tendenziell in den USA listen“<\/em> sowieso nicht mit den Fakten \u00fcberein. Die Zahl der b\u00f6rsennotierten Unternehmen in den USA sinkt seit Jahren, w\u00e4hrend sie in anderen L\u00e4ndern, besonders in den Emerging Markets, steigt. Hauptgrund f\u00fcr die Abnahme in den USA sind die diesbez\u00fcglichen scharfen US-Regulatorien, die anderswo weniger streng, weniger rechtlich risikoreich und weniger kostentr\u00e4chtig sind. Dass ein bereits gro\u00dfes erfolgreiches Unternehmen sein prim\u00e4res Listing in die USA verlegt, hat Seltenheitswert.\u00a0[4] <\/span><\/strong>Wir sch\u00e4tzen, dass 98% aller Unternehmen in Industriel\u00e4ndern ihr prim\u00e4res B\u00f6rsen-Listing in dem Land haben, wo auch ihr Konzernsitz liegt. Dem politischen, steuerlichen, regulatorischem und makro\u00f6konomischen Risiko dieses Landes sind sie damit besonders stark ausgesetzt. Schwellenl\u00e4nder-Firmen, die ihr prim\u00e4res Listing im Ausland haben, sind h\u00e4ufiger in London und an andere B\u00f6rsen gelistet als in New York.<\/p>\n

Ferner kann ein Unternehmen im Wege eines „sekund\u00e4ren Listings“ an mehreren B\u00f6rsen notiert sein, was bei vielen Gro\u00dfunternehmen auch der Fall ist. Wenn also ein gro\u00dfes, florierendes Nicht-US-Unternehmen Zugang zum liquiden US-Aktienmarkt haben will, gen\u00fcgt daf\u00fcr bereits ein vergleichweise preisg\u00fcnstiges „nicht prim\u00e4res Listing“ in den USA. (Die L\u00e4nderzuordnung in einem Aktienindex erfolgt jedoch \u00fcber das prim\u00e4re Listing, das fast immer im Land des Firmensitzes ist.)<\/p>\n

\u25cb Anti-BIP-Methode-Argument 3: <\/strong><\/span>„Das Internet und der technische Fortschritt, einschlie\u00dflich des „Netzwerkeffekts“ haben die Spielregeln auf allen wichtigen M\u00e4rkten grunds\u00e4tzlich ver\u00e4ndert. Daher sind Erkenntnisse und Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten zum Investieren, die bis vor einigen Jahren noch galten, heute obsolet.“<\/em><\/p>\n

Dieses „neue“ Argument ist in seiner Grundthematik in Wirklichkeit so alt wie der Aktienmarkt selbst. Beispielsweise wurde es Ende der 1990er Jahre im Run-Up zur Dot.Com-Blase in fast exakt gleicher Form vorgebracht. Was dann ab Anfang 2000 (Platzen der Dot.Com-Blase) mit den Aktien der „New Economy“ geschah, wissen die Leser dieses Blogs.<\/p>\n

Generell liefern die Advokaten des uralten „this-time-it’s-different“-Arguments stets viele Geschichten kombiniert mit einer ordentlichen Portion „Stammtisch-VWL“, aber wenig harte Zahlen oder etablierte wissenschaftliche Erkenntnisse. Die High-Tech-Branche hat historisch keine h\u00f6heren Aktienrenditen als der Gesamtmarkt geliefert, jedoch mehr Risiko (siehe hier<\/a>).<\/p>\n

Die „disruptive“ \u00d6konomie hat im \u00dcbrigen nicht Frank Thelen entdeckt, es gibt sie seit 250 Jahren. Sie begann mit der industriellen Revolution um 1770. Disruptive „High Tech“ existierte vor 150 oder 75 Jahren genauso wie heute \u2013 also neue, „revolution\u00e4re“ Technologien, die den Zeitgenossen oft regelrecht als Wunder erschienen, oftmals den Marktf\u00fchrer aufgrund von Skalen- oder Netzwerkeffekten strukturell beg\u00fcnstigten [5]<\/span><\/strong> und den wirtschaftlichen Strukturwandel vorantrieben. Aber auch strukturelle Beg\u00fcnstigung hilft nicht dauerhaft gegen die Kr\u00e4fte des Wettbewerbs, „Sklerosis“ von Gro\u00dfunternehmen („Komplexit\u00e4tskosten“) und Antimonopolma\u00dfnahmen des Staates.<\/p>\n

Ohnehin hat sich der technologische Wandel seit ungef\u00e4hr 1970 eher verlangsamt als beschleunigt, was von vielen Medienschaffenden und YouTubern aber offenbar noch nicht bemerkt wurde. Diese Verlangsamung wird von Makro\u00f6konomen als ein ma\u00dfgeblicher Grund f\u00fcr den R\u00fcckgang des globalen Wirtschaftswachstums in den letzten Jahrzehnten gesehen (Gordon 2018).<\/p>\n

\u25cb Anti-BIP-Methode-Argument 4: <\/strong><\/span>„Weil die nach MC gr\u00f6\u00dften Unternehmen der Welt \u2013 Beispiel Apple \u2013 bekanntlich in viele andere L\u00e4nder exportieren, ist es gar nicht notwendig, jedes Land oder jede Region im Portfolio zu haben, es gen\u00fcgen die gr\u00f6\u00dften Unternehmen der USA oder weltweit.“ <\/em><\/p>\n

Dieses Argument wird zwar h\u00e4ufig gegen die BIP-Methode angef\u00fchrt, richtet sich aber, wenn man genau hinsieht, gar nicht gegen diese, sondern gegen globale Diversifikation schlechthin. (Das scheinen allerdings die Advokaten dieses Arguments nicht immer zu bemerken.) Generell ist das Argument so schwach, dass es kaum lohnt, viel Platz f\u00fcr seine Widerlegung aufzuwenden. Folgte man ihm konsequent, h\u00e4tte man schon immer nur in die zehn, 20 oder 50 gr\u00f6\u00dften Unternehmen der Welt investieren sollen. Das Ergebnis w\u00e4re ein Portfolio, das in den meisten Zehnjahresperioden der letzten 50 oder 100 Jahre und im Gesamtzeitraum eine schlechtere risikoadjustierte Rendite (Sharpe Ratio) sowie \u00fcberwiegend auch eine schlechtere absolute Rendite erzeugt h\u00e4tte als ein besser diversifiziertes Weltaktienmarktportfolio. Ja, in den letzten rund zehn Jahren h\u00e4tte ein Mega-Large-Cap-Portfolio gut ausgesehen, womit wir wieder beim Grundirrtum des Recency Bias w\u00e4ren.<\/p>\n

 <\/p>\n

Fazit<\/strong><\/span><\/h2>\n

Wer sein Depot „ultrastabil“ machen will, der denkt auch an Schwarze-Schwan-Risiken, die vielleicht nur alle 20 bis 40 Jahre auftreten und die nicht kalkuliert oder prognostiziert werden k\u00f6nnen. Eines dieser „Tail Risks“ besteht darin, dass ein Land mit einem besonders gro\u00dfen Aktienmarkt aus eigenem innerem Versagen oder aus \u00e4u\u00dferen Gr\u00fcnden in eine pl\u00f6tzliche oder allm\u00e4hliche Malaise ger\u00e4t, die die anderen 194 Staaten der Erde nicht in gleicher Weise trifft. Dieses Risiko k\u00f6nnte f\u00fcr einen passiven Aktienanleger heute in Bezug auf die USA bestehen, weil das Land in einem Market-Cap-gewichteten Portfolio ein Gewicht von ca. 65% einnimmt. Eine rationale Methode, dieses Risiko und andere Auspr\u00e4gungen von Klumpenrisiko im Portfolio abzumildern, besteht in der BIP-Gewichtung oder in einer Kombination von BIP- und MC-Gewichtung \u2013 so wie wir das im L&G Gerd Kommer Multifactor ETF<\/em> (WKN WELT0A) umsetzen.<\/p>\n

 <\/p>\n

Endnoten<\/strong><\/span><\/h2>\n

[1]<\/strong> Die Marktkapitalisierung bei Aktien entspricht dem Marktwert des im Streubesitz befindlichen Eigenkapitalanteils des Unternehmens (nicht dem Marktwert des Gesamtkapitals, wie manche meinen). Rechnerisch gilt: MC = Anzahl der umlaufenden Aktien \u00d7 Aktienkurs.<\/p>\n

[2]<\/strong> Siehe z. B. DeMiguel u.a. 2009, Chow u.a. 2011, Clare u.a. 2013, Taljaard\/Mare 2020, Dai\/Saito 2022, Swedroe 2023.<\/p>\n

[3]<\/strong> In den 15 Jahren von M\u00e4rz 1989 (als die Japan-Aktienblase zu platzen begann) bis Februar 2004 hatte der MSCI World GDP Weighted eine um 1,4 Prozentpunkte p.a. h\u00f6here Rendite als der konventionelle MSCI World.<\/p>\n

[4]<\/strong> Der Wechsel der ehemaligen DAX-Aktie Linde zur NYSE-B\u00f6rse Anfang 2023 war kein Beispiel f\u00fcr einen solchen „Umzug“, obwohl das gelegentlich behauptet wird. Vielmehr war er das Ergebnis einer Fusion von Linde und dem US-Unternehmen Praxair. Das fusionierte Unternehmen wollte verst\u00e4ndlicherweise die hohen Kosten eines Doppel-Listings senken. Im \u00dcbrigen hatte Linde schon vier Jahre vor der Streichung des Listings in Frankfurt seinen Firmensitz von Deutschland nach Dublin verlegt, um den aus Linde-Sicht zu restriktiven Vorschriften des deutschen Mitbestimmungsgesetztes zu entgehen.<\/p>\n

[5]<\/strong> Man denke z. B. an die im ersten Drittel des 19. Jahrhunderts zuerst in Gro\u00dfbritannien und einige Zeit sp\u00e4ter in anderen L\u00e4ndern entstandenen dampfgetriebenen Eisenbahnen, die alle privaten Unternehmen (nicht dem Staat) geh\u00f6rten.<\/p>\n

 <\/p>\n

Literatur<\/strong><\/span><\/h2>\n

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Swedroe, Larry (2023): „Is a Naive 1\/N Diversification Strategy Efficient?“ 31 March 2023; Internet-Fundstelle: https:\/\/alphaarchitect.com\/2023\/03\/naive-diversification\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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