Sonderausgabe Newsletter Wissenschaftspreis 2015
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Sonderausgabe Newsletter Wissenschaftspreis 2015
Sonderausgabe 2015 Newsletter zum BAI-Wissenschaftspreis 2015 LUKAS F. GABRIEL Portfolio Enhancement Using Methods of Volatility Arbitrage JULIAN HESS Relative-Value Arbitrage in European Energy Commodity Markets DANIEL MAUL, MARTIN FISCHER UND PROF. DR. DIRK SCHIERECK Spekulation am Terminmarkt und die PROF. DR. DIRK ZETZSCHE Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen INHALT S V ER ZEICHNIS Leitartikel________________________________________________________________________ 3 - 4 Impressionen der Preisvergabe ______________________________________________________ 5 - 6 Das Gremium_____________________________________________________________________ 7 - 9 Portfolio Enhancement Using Methods of Volatility Arbitrage von Lukas F. Gabriel______________________________________________________________ 10 - 14 Relative-Value Arbitrage in European Energy Commodity Markets von Julian Hess__________________________________________________________________ 15 - 18 Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen von Daniel Maul, Martin Fischer und Prof. Dr. Dirk Schiereck______________________________ 19 - 23 Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage von Prof. Dr. Dirk Zetzsche_________________________________________________________ 25 - 30 Impressum ________________________________________________________________________ 31 Inhaltsverzeichnis 2 LEITAR T IK EL Sehr geehrte Damen und Herren, vor nunmehr fünf Jahren entschloss sich der Bundesverband Alternative Investments e. V. (BAI), wissenschaftliche Arbeiten im Bereich der Alternativen Investments zu fördern und hat damals zu diesem Zweck den BAI-Wissenschaftspreis ins Leben gerufen. Einer der damaligen Hauptgründe für diese Förderung war, dass das Wissen über Alternative Investments sowohl in der Breite als auch in der Tiefe nicht ausreichend ist. In weiten Teilen der Öffentlichkeit, der Politik, der Medien aber auch auf Seiten der Investoren herrschen oftmals Missverständnisse hinsichtlich Nutzen und Risiken von Alternative Investments. Mit dem Wissenschaftspreis will der BAI einen Anreiz für Studenten und Wissenschaftler in Deutschland schaffen, Forschungsarbeit in diesem für Investoren wichtigen Bereich zu leisten. Am 17. September 2015 wurde der fünfte BAI-Wissenschaftspreis für exzellente wissenschaftliche Arbeiten im Bereich Alternative Investments vergeben. Die Preise wurden in Frankfurt von dem für das Ressort Weiterbildung zuständigen BAI-Vorstandsmitglied Herrn Prof. Dr. Rolf Tilmes sowie dem Gremiumsmitglied Herrn Prof. Dr. Mark Mietzner von der Zeppelin Universität Friedrichshafen an die Gewinner überreicht. In der Kategorie Bachelorarbeiten überzeugte die Arbeit von Lukas Fabian Gabriel zum Thema „Portfolio Enhancement using methods of Volatility arbitrage“. In der Arbeit geht es um die Entwicklung, Analyse und Diskussion einer Overlay-Portfolio-Strategie, die das Ziel hat, die Renditen gemischter Portfolios mit Hilfe einer Short-Volatility Position im S&P 500 langfristig zu steigern. Besonders in einem Marktumfeld mit geringen oder negativen Geldmarktrenditen besteht eine hohe Nachfrage nach renditesteigernden Overlays, um die historisch-niedrigen Fixed-Income Renditen auszugleichen. Die Thesis betont, dass die Markterwartung zukünftiger Volatilität im Index (Implied Volatility) durchschnittlich deutlich höher als die tatsächlich realisierte Volatilität ist (Volatility Spread). Ferner wird gezeigt, dass dieser Spread sich verringert bzw. nicht vorhanden ist, wenn sich der S&P 500 unterhalb seines 100-Tage-Durchschnitts befindet – eine Eigenschaft, von der Investoren ebenfalls profitieren können. Bei den Masterarbeiten setzte sich Julian Hess mit dem Thema „Relative-Value Arbitrage in European Energy Commodity Marktes“ durch. Die Arbeit befasst sich mit der Profitabilität einer statistischen Arbitragestrategie auf den europäischen Energiemärkten. Mittels mathematischer Testverfahren werden Abweichungen von langfristigen Gleichgewichtsbeziehungen zwischen den Commodities identifiziert und gehandelt. Die Ergebnisse zeigen signifikante, risikoadjustierte Renditen, welche zudem auf einem stabilen energiewirtschaftlichen Fundament basieren. Leitartikel 3 LEITAR T IK EL In der Kategorie Sonstige Wissenschaftliche Arbeiten gewann die Arbeit „Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen“ von Herrn Prof. Dr. Dirk Schiereck, Daniel Maul und Martin Fischer. Die Studie ist eine Analyse der von der CFTC veröffentlichten Daten zu den offenen Positionen der Agrarrohstoffe Weizen, Mais und Sojabohnen. Resultat ist, dass Spekulanten kurzfristig nur preissensitives Verhalten zeigen. Langfristig liegt eine schwache Einflussnahme der offenen Positionen auf den Rohstoffpreis nur für Sojabohnen vor. Insgesamt lässt sich hieraus keine Empfehlung zur Beschränkung von Termingeschäften auf Agrarrohstoffe ableiten. Zusätzlich zu den genannten Preisen wurde diesmal in einer neuen Sonderkategorie „Recht“ der Wissenschaftspreis an Herrn Prof. Dr. Dirk Zetzsche für seine Habilitation zum Thema „Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage“ vergeben. Die Arbeit behandelt das Privatrecht der Investmentfonds unter historischer, rechtsvergleichender, rechtsökonomischer, rechtsethischer und teilweise steuerlicher Perspektive und bezieht neben den neuesten deutschen und europäischen Fondsgesetzen (AIFM-Richtlinie/ KAGB / Kleinanlegerschutzgesetz) die weltweit wichtigsten Fondsrechtsordnungen (u.a. USA, Luxemburg, England, Frankreich, Irland) ein. Kernerkenntnis der Arbeit ist ein gemeinsamer Bestand von Ordnungsprinzipien jenseits von Rechtsform (Vertrag, Trust, Personen- oder Kapitalgesellschaft), Herkunft, Anlegerschaft, Struktur, Fondsverwalter und Anlagestrategie der Investmentfonds. Die Arbeit legt damit wichtige Grundlagen für die praktische Handhabung grenzüberschreitender Investmentbeziehungen und komplexer Anlagebeziehungen (z.B. für Infrastrukturfonds und andere Fonds für illiquide Anlagen). Der BAI dankt herzlich allen Bewerbern und den Gremiumsmitgliedern, ohne deren Mithilfe die Realisierung dieses Preises nicht möglich gewesen wäre. Zusammenfassungen der Gewinnerarbeiten, Informationen zum Gremium und einige Fotos der Preisvergabe finden Sie in dieser Sonderausgabe des BAI Newsletters. Wir möchten an dieser Stelle noch darauf hinweisen, dass Arbeiten für den Wissenschaftspreis 2016 ab sofort bis zum 29. Februar 2016 beim BAI eingereicht werden können. Wir wünschen dem Leser eine spannende Lektüre! Bundesverband Alternative Investments e. V. Leitartikel 4 IMPR E SSI O NEN D ER PR EIS V ERG ABE BAI-Wissenschaftspreis 2015 BAI-Wissenschaftspreis Awards BAI-Vorstandsmitglied Prof. Dr. Rolf Tilmes Gremiumsmitglied Prof. Dr. Mark Mietzner In der Mitte Preisträger Lukas Gabriel In der Mitte Preisträger Julian Hess Impressionen der Preisvergabe 5 IMPR E SSI O NEN D ER PR EIS V ERG ABE Prof. Dr. Mark Mietzner Prof. Dr. Rolf Tilmes, Prof. Dr. Dirk Schiereck, Martin Fischer, Daniel Maul, Prof. Dr. Mark Mietzner Prof. Dr. Rolf Tilmes, Prof. Dr. Dirk Zetzsche, Frank Dornseifer Prof. Dr. Dirk Zetzsche, Frank Dornseifer Alle Preisträger, die Laudatoren sowie ganz rechts der Betreuer des BAI-Wissenschaftspreises Roland Brooks Impressionen der Preisvergabe 6 GR E MIUM Der Wissenschaftspreis wird vom BAI gesponsert und verliehen. Über die Gewinner entscheidet jedoch allein und unabhängig ein Gremium, welches sich aus sechs anerkannten Experten aus Wissenschaft und Praxis zusammensetzt. Die Mitglieder des Gremiums sind: Dajana Brodmann Head of Alternative Investments & Public Equity WPV im Lande NRW Dajana Brodmann arbeitet seit Januar 2012 als Abteilungsleiterin Alternative Investments und Aktien beim Versorgungswerk der Wirtschaftsprüfer und der vereidigten Buchprüfer im Lande NRW (WPV). Zu ihren Aufgabenschwerpunkten zählen neben der Identifikation interessanter Investmentopportunitäten und externer Manager, die Due Diligence, das Monitoring sowie die Integration Alternativer Investments und Aktienstrategien in das Gesamtportfolio des WPVs. Zuvor war Dajana Brodmann über 6 Jahre bei der Bayerischen Versorgungskammer (BVK) maßgeblich am Auf- und Ausbau des international ausgerichteten Alternativen-Investment-Portfolios (Hedgefonds, Rohstoffe, Währungen, Private Equity, Infrastruktur, Timber) beteiligt und leitete 4 Jahre stellvertretend das Alternative-Investment-Team. Dajana Brodmann ist Diplom Betriebswirtin und Chartered Alternative Investment Analyst (CAIA). Gremium Prof. Dr. Martin Eling Universität St. Gallen Prof. Dr. Martin Eling ist Direktor des Instituts für Versicherungswirtschaft und Professor für Versicherungsmanagement an der Universität St. Gallen (Schweiz). Zuvor war er Direktor des Instituts für Versicherungswissenschaft und Professor für Versicherungswirtschaft an der Universität Ulm sowie als Visiting Professor an der University of Wisconsin Madison (USA) tätig. Er hat zu Fragen der Performancemessung und des Risikomanagement in führenden wissenschaftlichen Zeitschriften (etwa Journal of Banking and Finance, Journal of Risk and Insurance, Financial Analysts Journal) publiziert. Seine Promotionsschrift "Hedgefonds-Strategien und ihre Performance im Asset Management von Finanzdienstleistungsunternehmen" (Dr. rer. pol., Universität Münster) wurde mit dem Acatis-Value-Preis 2006 ausgezeichnet. Er berät zahlreiche Institutionen der Finanzdienstleistungsbranche im In- und Ausland. 7 GR E MIUM Dr. Ivan Herger Dr. Lars Jaeger Head of Quantitative Research Dr. Ivan Herger war Managing Director bei Capital Dynamics und leitete das Team Solutions, was die Bereiche Portfolio- und Risikomanagement, Research und Structuring umfasst. Zuvor war er Dozent und Projektmanager an der Universität Zürich. Dr. Herger studierte an der Universität Basel sowie an der Staatsuniversität St. Petersburg (Russland) und hält einen Doktortitel in Theoretischer Physik von der Universität Utrecht (Niederlande), wo er seine Doktorarbeit über Elementarteilchen-Physik und Stringtheorie verfasst hat. Gremium GAM Zuvor war er Gründer und Chief Executive Officer der Alternative Beta Partners AG in Zug. Davor war er seit Januar 2002 Partner der Partners Group AG, wo er das Hedge Fonds- und Alternative Beta Geschäft aufgebaut hat. Nach seinem Studium der Physik und Philosophie an der Universität Bonn und der Ecole Polytechnique in Paris promovierte Lars Jaeger 1997 am Max-Planck-Institut für Physik komplexer Systeme in Dresden im Bereich Theoretische Physik (Nichtlineare Dynamik/Chaostheorie), wo er anschliessend auch als Post-Doktorand auf dem Gebiet nichtlinearer Dynamik tätig war. Seine Berufskarriere begann er als Wissenschaftler bei der Olsen & Associates AG in Zürich, wo er sich mit der ökonometrischen und mathematischen Modellierung von Finanzmärkten beschäftigte. Nach zwei Jahren wechselte er zur Credit Suisse Asset Management als Verantwortlicher für das Risikomanagement und die quantitative Hedge-Fonds Analyse in den Bereich nichttraditioneller Anlagen. Im Juli 2000 gründete er mit Partnern die saisGroup AG, eine auf alternative Anlagestrategien spezialisierte Investmentgesellschaft, die sich im Dezember 2001 der Partners Group anschloss. Lars Jaeger ist „Chartered Financial Analyst“ (CFA) und zertifizierter „Financial Risk Manager“ (FRM). Er ist Autor der vier Bücher „Risk Management of Alternative Investment Strategies” (Financial Times/Prentice Hall), „The New Generation of Risk Management for Hedge Funds and Private Equity“ (2003),“Through the Alpha Smokescreens – A guide to hedge fund return sources” (2005), „Alternative Beta Strategies and Hedge Fund Replication” (2008), sowie Verfasser verschiedener wissenschaftlicher Artikel und regelmässiger Sprecher auf diversen Fachtagungen. 8 GR E MIUM Prof. Dr. Mark Mietzner Prof. Dr. Mark Mietzner ist seit 2012 Juniorprofessor für Finanzierung am Friedrichshafener Institut für Familienunternehmen sowie Habilitand am Fachgebiet für Unternehmensfinanzierung der Technischen Universität Darmstadt. Von 2010 bis 2012 war er Inhaber der Juniorprofessur für Alternative Investments und Corporate Governance an der Zeppelin Universität in Friedrichshafen. Nach dem Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Johann Wolfgang Goethe-Universität in Frankfurt promovierte er an der European Business School (EBS) in Oestrich-Winkel mit der Dissertation „Changes in Corporate Governance and Corporate Valuation“. Im Rahmen seiner Forschung befasst er sich u.a. mit Fragestellungen zur Corporate Finance & Governance von Unternehmen, Entrepreneurial Finance, Private Equity, Venture Capital sowie Familienunternehmen. Prof. Dr. Denis Schweizer Associate Professor at Concordia University John Molson School of Business Prof. Dr. Schweizer studierte Betriebswirtschaftslehre an der Johann Wolfgang Goethe-Universität in Frankfurt am Main. Nach Abschluss seines Studiums promovierte er im April 2008 am Stiftungslehrstuhl für Asset Management an der European Business School (EBS) in Oestrich-Winkel zum Thema Alternative Investments. Während der Zeit arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am PFI Private Finance Institute / EBS Finanzakademie in Oestrich-Winkel und verantwortete die Konzeption von Executive Education Programmen. Weiterhin sammelte er in dieser Zeit Lehrerfahrungen im Bereich der Executive Education und erhielt die Auszeichnung zum Financial Risk Manager (FRM) and Certified Financial Planner (CFP). Im August 2008 wurde Denis Schweizer zum Assistant Professor of Alternative Investments an die WHU – Otto Beisheim School of Management berufen. Er veröffentlichte zahlreiche Artikel im Bereich Alternative Investments und Corporate Finance in renommierten Journals und Handbüchern. Viele seiner Artikel wurden mit Forschungspreisen ausgezeichnet und er gewann dreimal den WHU Best Teacher Award für exzellente Lehre. Von September 2011 bis Januar 2012 war Denis Schweizer an der New York University (USA) als Visiting Scholar. Im August 2014 wurde er als Associate Professor of Finance an die Concordia University - John Molson School of Business (Kanada) berufen. Jurymitglieder, die in ihrer beruflichen Praxis bzw. wissenschaftlichen Tätigkeit in Bezug auf eine eingereichte wissenschaftliche Arbeit in Kontakt mit dem Autor standen, waren von der Bewertung dieser Arbeit ausgeschlossen. Gremium 9 K ATEGORIE: BACHELORARBEITEN PORTFOLIO ENHANCEMENT USING METHODS OF VOLATILIT Y ARBITRAGE von Lukas F. Gabriel Abstract The paper develops, analyzes, and discusses an overlay portfolio strategy that shall enhance long-term portfolio yields using derivatives to profit from a net short volatility position in the S&P 500. Given that current money and credit market rates are close to zero or negative, investors are likely to welcome yield-enhancing approaches to counterbalance low fixed-income yields in a mixed portfolio. The investment approach presented is backtested for the last fourteen years in regards to historical index performance and respective SPX option prices. The thesis emphasizes that the market’s perception of future volatility (implied volatility) is on average higher than actual realized volatility over the same period (volatility spread). In addition, it is shown that the distinct spread is smaller when the underlying is below its 100-day moving average. Several short option strategies (based on strangles) are developed and tested using diversified performance measurement tests. Summary Within finance, volatility is the annualized standard deviation of the logarithmic returns of a time series and can be described as a measure for “speed” (Natenberg, 1994) or risk of an asset or market. This measure further indicates uncertainty about future returns and its dispersion around a mean value. As volatility became tradable using a variety of derivatives, manifold implied specifications make it an attractive investment for professional investors: Time series analysis of volatility in the S&P 500 index suggests that there is strong evidence for mean-reversion and autoregression (volatility clustering). As a result, Huang (2011) shows that models such as ARCH (AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity, Engle, 1982) and GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Bollerslev, 1986) lead to better estimates of actual future volatility than random walk models. With respect to tradable volatility in the market, Ilmanen (2012) shows that’s there is on average a significant gap between implied and realized volatility of the S&P 500 for the same period from an ex-post perspective. Over a fifteen-year horizon, this gap has a mean as large as 4.02%. In other words, market expectations of what volatility will be like in the future are usually too high. As a result, derivatives are overpriced. Figure 1: Average volatility gap of the S&P 500 (Ilmanen, 2012) Portfolio Enhancement Using Methods of Volatility Arbitrage 10 The performed analysis suggests that selling SPX strangles is a method to statistically arbitrage this volatility spread. Given that dynamic-hedging is a rather limited concept due to market frictions, the initially approximately delta-neutral strangle may serve as a trade-off between entering delta-risk and avoiding extensive transaction costs. However, as markets fluctuate, there are predefined cutoff points where readjustments to the strategy need to be made. The returns of this investment depend on the market's pricing of skewness. “Economics of Insurances and Lotteries” suggest that selling out-of-the-money options (strangles) may in fact abnormally profit from the market’s asymmetric preference for buying OTM puts as portfolio protection strategy or OTM calls as a “lottery” ticket on strongly appreciating prices. To further quantify these findings, four managed strangle strategies with different strike levels are backtested over a fourteen year horizon. The table below indicates how strike levels were set: Strikes Portfolio A.1 C: Underlying + 5%, P: Underlying -5% Portfolio A.2 C: Underlying + 10%, P: Underlying -10% Portfolio A.3 C: Underlying +0.5 P: Underlying -0.5 Implied volatility as expressed through VIX levels Portfolio A.4 C: Underlying +0.5, P: Underlying -0.5 90D Historic volatility Table 1: Overview on short strangle portfolios with different strike levels Figure 2: Performance of sample portfolios A.1 – A.4 The paper highlights that the intuitive approach to calculate short strategy returns based on price development of the short option positions is not appropriate given its leveraged risk profile. Instead, a proprietary concept based on Murray (2013) to compute log-returns accounting for real world margin requirements is introduced. As per the analysis, investors who traded portfolio A.4 performed best, earning an annualized return of 12.76% and a Sharpe Ratio of 0.97 over a historic fourteen year period. Besides computing other traditional and CAPM performance measures, the analysis accounts for the non-normally distributed returns of short option strategies, calculating Leland’s alpha. In the case of portfolio A.4, annualized Leland’s alpha versus the S&P 500 is as large as 11.98%. Portfolio Enhancement Using Methods of Volatility Arbitrage 11 Figure 3: Detailed performance of portfolio A.4 vs. S&P 500 As the threat of trading gaps or sudden spikes in volatility shall be decreased, the base strategy then is extended with a protective put, which is bought more far OTM than the strangle. Given this protection, price risk on the left tail of the return distribution is limited. The portfolio B yielded 24.87% p.a. over a historic five year period and reached a Sharpe Ratio of 1.02. Annualized Leland’s alpha for portfolio B was 21.73%. Portfolio Enhancement Using Methods of Volatility Arbitrage 12 Delta Gamma Vega Figure 4: Payoff and Greek exposure of a short strangle with protective put As the below HSBC (2013) analysis shows, there is empiric evidence that the spread between implied and realized volatility is smaller when the S&P 500 is below its 100-day moving average. A net volatility short position may in fact not be beneficial any more. Therefore, a portfolio where Vega exposure is changed once the market crosses its average downwards may further increase profitability of the strategy. % of occurence Ave. IV Ave. HV Spread Above MA 59.3% 16.9% 14.7% 2.3% Below MA 40.7% 24.7% 25.2% -0.6% Figure 5: S&P 500 volatility spread distributions above / below moving average (HSBC, 2013) This was achieved by buying front month futures on the S&P 500’s volatility index VIX. All futures will be sold once the S&P turns back above the average. Portfolio C earned on average 25.26% p.a. over a five year period, exhibited a Sharpe Ratio of 1.01 and a Leland’s Alpha of 22.13%. Portfolio Enhancement Using Methods of Volatility Arbitrage 13 Figure 6: Detailed performance of Vega-hedged portfolio C In the end of the thesis, manifold advantages and disadvantages of a portfolio strategy with negatively skewed returns are discussed. The analysis introduces the historic case of the hedge fund LTCM and concludes that appropriate leverage, riskand liquidity management are crucial for a successful trading strategy. This reinforced the importance of protected strategies such as B & C, where risks due to trading gaps or spikes in volatility are limited. References Bollerslev, T. (1986). "Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity." Journal of econometrics 31.3, 307-327. Engle, R. (1982). "Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation." Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987–1007. HSBC. (2013). "Analyse impliziter Volatilitäten und Volatilitätsspreads." Unpublished presentation. Huang, K. (2011). "Modeling Volatility of S&P 500 Index Daily Returns: A comparison between model based forecasts and implied volatility." Hanken School of Economics. Retrieved in January 2013 from https://helda.helsinki.fi/bitstream/handle/10138/26125/huang.pdf Ilmanen, A. (2012). "Do Financial Markets Reward Buying or Selling Insurance and Lottery Tickets?" Financial Analysts Journal, 68(5). Murray, S. (2013). "A margin requirement based return calculation for portfolios of short option positions." Managerial Finance, 39.6, 550-568. Natenberg, S. (1994). "Option Volatility & Pricing: Advanced Trading Strategies and Techniques". McGraw Hill Professional, 469. Contact Lukas F. Gabriel Phone: +49 (0)173 616 8805 E-Mail: [email protected] Portfolio Enhancement Using Methods of Volatility Arbitrage 14 K ATEGORIE: DIPLOM-/MASTERARBEITEN RELATIVE-VALUE ARBITRAGE IN EUROPEAN ENERGY COMMODIT Y MARKETS von Julian Hess Abstract Is an investor able to benefit from stable equilibrium relationships between related commodities within a strategy based on exchange traded future contracts? In contrast to the stock market, the commodity market exhibits special characteristics with respect to when and where a good is available for processing or consumption. For instance, due to insufficient and cost-intensive possibilities of storing natural gas and an increased demand for heating purposes during the winter, prices usually show a large seasonality with higher gas prices during the winter months. Hence it is natural to think of an equilibrium relationship between summer and winter prices determined by physical circumstances. Inspired by a popular statistical arbitrage strategy on the equity markets, the so called “pairs trading” strategy we examine its profitability on the European energy commodity markets. Based on the mathematical fundament of a weak version of the Law of One Price, we analyze profits of a cointegration based statistical arbitrage strategy with futures price data among a wide range of European energy sectors. To capture possible arbitrage opportunities, we estimate stable equilibrium relationships with Johansen's Maximum Likelihood Method (JMLE). Subsequently, any deviation from the pair`s long-run equilibrium level is interpreted as a trading signal. In contrast to the existing literature which is mainly focused on equity markets, we extend the study for analyzing the effect of trading cointegrated triples (positions with three different contracts at the same time). Additionally, we investigate the most traded combinations for plausibility from an energy economic perspective and test whether the returns can be explained by known risk-factors. Introduction Hedge funds, investment banks as well as proprietary trading divisions have always been interested in investment strategies generating significant positive risk-adjusted returns, the so called “alphas'”. One popular concept “relative-value arbitrage” tries to profit from price differentials between related instruments. The strategy identifies instruments such as stocks, bonds or commodities that are relatively over- or underpriced to another related instrument. If such a mispricing is detected, the trader will sell short the overvalued and buy the undervalued security. Once the relative price reverts to the statistical “true value”, a positive return can be observed [Bock2008]. One of the first academic papers examining relative-value arbitrage is the famous work of Gatev, Goetzmann, and Rouwenhorst [Gatev2006]. Gatev et al. find significant positive abnormal returns applying a pairs trading strategy in the U.S equity market. First, a formation procedure is carried out where two assets with similar price history are matched. In the second stage a trading rule based on a simple sigma strategy is performed. Although the formation procedure is carried out in the notion of cointegrated prices, the matching of pairs is done by a minimum distance rule which finds a partner that minimizes the sum of squared Euclidean distances between the two normalized price series. Considering the realized excess returns, Gatev et al. point out that the profitability of the pairs trading strategy can be ascribed to the compensation to arbitrageurs for enforcing the Law of One Price (LOP). Furthermore the authors link the profitability of pairs trading to a common latent risk factor that is not captured by conventional measures of systematic Relative-Value Arbitrage in European Energy Commodity Markets 15 3 Empirical Study Given a huge basket of historical price series across different European energy commodity sectors (coal, natural gas, oil, emission allowances, electricity), we first estimate stable equilibrium relationships, which is equivalent to the evidence for cointegrated portfolios. In the following, the best cointegrated portfolios based on an innovative insample profitability metric are traded over a given time horizon. This means, having proven a long-run equilibrium for our commodity futures, we rank all remaining pairs by their number of historical spread crossings during the formation period. A crossing is defined as the situation of crossing the mean after a previous deviation by one historical standard deviation. The intuition behind this method is a raising profitability by increasing the spread frequency. The threshold serves as an in-sample entry level at which we take a spread position. At the mean, prices are in equilibrium and we consecutively close the spread positions. The number of crossings can thus be interpreted as an insample profitability. To guarantee comparable results to existing literature, we follow practice, and base our rules for opening and closing positions on a simple standard deviation metric. In particular, we enter a spread position whenever the spread diverges by more than a multiple of its historical standard deviation and unwind the position when the spread crosses the long-run equilibrium. If we have an opened position at the end of the trading period, we force closure. Figure 1 shows the equilibrium relationship between the 2nd front-month contract of Brent Crude Oil and the 3rd front-month contract of Heating Oil during the one year 1.33 x BRENTM2 - 0.15 x HELM3 + 2.68 (pValue<0.01, Crossings=31) +1 STD -1 STD Mean 2 1 STD risk. Being relatively dormant in the second period (1988 to 2002), this factor might account for a decrease in the pairs trading raw returns. This stands in contrast to the accepted view that the lower profitability in the post-1988 period was simply due to the growing number of hedge funds activities followed by higher competition. Nevertheless, risk adjusted returns have maintained constantly over time with the result that relative-value arbitrage is currently the most popular instrument in the hedge fund industry [HFR2013]. 0 -1 -2 -3 0 50 100 150 Formation Period 03/01/2006 - 09/02/2007 200 250 Figure 1: Brent Crude Oil vs. Heating Oil Equilibrium Relationship The figure shows the equilibrium relationship and short-term deviations of a weighted Figureposition 1: BrentofCrude vs. Heating Oil Equilibrium Relationship long/short Brent Oil Crude Oil 2-month contract and Heating Oil 3-month contract during formation period. Thethe figure shows the equilibrium relationship and short-term deviations of a weighted long/short position of Brent Crude Oil 2-month contract and Heating Oil 3-month contract during the formation period. Departing from several previous studies, we do not determine strategy's parameters arbitrarily. Instead, we analyze a great variety of strategies with different formation and trading periods. Furthermore, we test the influence of the entry threshold on the profitability of our strategy. Given representative transaction costs, our results show that--albeit the significance depends on the chosen parameter setting---all strategies earn positive excess returns. Table 1 reports the average monthly excess returns of the Top 5 pairs portfolios for different formation and trading horizons. The formation of pairs is unrestricted in the sense that they do not necessarily belong to the same energy sector. The right part of the table reports results inclusive transactions costs. The returns to all strategies are positive even after accounting for transaction costs, indicating robustness of our strategy. Obviously, strategies with short trading periods perform best since they are able to cut losses caused by further diverging spread positions. Moreover, a shorter trading period implies a higher frequency of model re-calibration and thus a better dealing with new information by adjusting the cointegration weights. Furthermore, our study reveals a decline in excess returns by increasing the threshold for entering a spread position. Thus, high out-of-sample spreads are likely to be an indication for both---a structural break and missing arbitrageurs who enforce the LOP. formation period. Relative-Value Arbitrage in European Energy Commodity Markets 16 Table 1: Returns of different J-month/K-month strategies Table 1: Returns of different J-month/K-month strategies A Threshold = 1 standard deviation excl. TCs K 1 3 6 9 12 J= incl. TCs 6 9 12 0.0129 (5.39)** 0.01 (4.64)** 0.006 (3.04)** 0.0048 (2.58)* 0.0047 (2.82)** 0.0132 0.0123 (4.82)** (4.55)** 0.0088 0.008 (3.77)** (3.22)** 0.0064 0.007 (2.94)** (3.28)** 0.0061 0.0064 (3.31)** (3.39)** 0.006 0.006 (3.95)** (3.61)** J= 6 9 12 1 0.0063 (2.78)** 0.0063 (3.00)** 0.0036 (1.86) 0.0028 (1.6) 0.003 (1.89) 0.0072 (2.78)** 0.0053 (2.41)* 0.0039 (2.02)* 0.004 (2.36)* 0.0041 (2.93)** 0.0066 (2.59)* 0.0048 (2.02)* 0.0046 (2.27)* 0.0044 (2.42)* 0.0042 (2.6)* 3 6 9 12 The average monthly excess returns of the five best pairs portfolios are presented in the table. The matching of pairs is unrestricted in the sense that the pairs not Thenecessarily averagecontain monthly excessfutures returns bestThe pairs are commodity from of thethe sameve sector. pairsportfolios are formed on the basis in of athe J-month period and K months. In the presented table.formation The matching oftraded pairs for is unrestricted in formation the sense all possible combinationscontain of pairs are tested for cointegration withthe JMLE. thatperiod, the pairs not necessarily commodity futures from same Pairs rejecting the null of “no cointegration” at the one percent significance level are sector. The pairs are formed on the basis of a J-month formation period traded based on their number of in-sample crossings.Returns are calculated based on andthe traded for K months. the formation period, possible combinaf ully invested weightingInscheme. The t-statistics are all reported in parentheses on of thepairs basis of Newey-West standard errors with with lag correction equal to the average tions are tested for cointegration JMLE. Pairs rejecting the of overlapping trading periods. ** (*) denotes statistical significance at the nullnumber of "no cointegration" at the one percent signicance level are traded 1% (5%) level. TCs=transaction costs and STD=standard deviation. based on their number of in-sample crossings. Returns are calculated based on the fully invested weighting scheme. The t-statistics are reported in parentheses on the basis of Newey-West standard errors with lag correction equal to the average number of overlapping trading periods. ** (*) denotes statistical significance at the 1% (5%) level. TCs=transaction costs and STD=standard deviation. Analyzing the returns on each commodity sector, we find that the oil and electricity sector are most profitable. Especially trading the gasoil-brent “crack-spreads” in the oil market as well as “base-peak” price spreads in the electricity market offer profitable arbitrage opportunities. This is not a great surprise since there is an economic fundament supporting a co-movement of brent crude oil and gasoil. Gasoil is a refined product extracted from crude oil. Thus, refiners' contribution margin is strongly tied to the input costs of crude oil and the output prices of refined products like gasoil. Thus, it is expected that at least in the long-run, price movements in crude oil affect the prices of gasoil. Since our formation procedure bases on the JMLE we are not restricted to only trade cointegrated pairs. Instead, it is even possible to form trios, quadruples, and so on of commodities, which might yield better profits. Thus, as an extension to previous studies, Table 2 shows that trading trios of cointegrated commodities enhances the strategy's performance. Generally, trading the ten best trios enhances the monthly performance by 19 bp compared to trading the five best pairs. The monthly Adjusted for Skewness Sharpe Ratio increases from 0.36 (1.25 annualized) for the Top 5 pairs strategy to 0.45 (1.56 annualized) for trading the five best trios. The improved performance is supported by a higher percentage of profitable trios and a higher percentage of multiple convergences during the trading period. However, the added value of trading portfolios of trios seems to be limited due to the increased amount of transaction costs induced by a higher number of spread components. Trading trios instead of pairs entails 50% more transactions per spread position. Table 2: Returns of trading pairs vs. trios Table 2: Returns of trading pairs vs. trios incl. TCs Pairs A. Excess return distribution Average excess return Standard error (Newey-West) Newey-West t-Statistic Geometric average excess return Median Standard deviation Skewness Kurtosis Minimum Maximum Observations with excess return < 0 Sharpe Ratio Adjusted Sharpe Ratio (ASSR b=1) VAR(1 month. 1%) VAR(1 month. 5%) VAR(1 month. 10%) C. Convergence behavior Never Open Never converged One convergence Multiple convergences Trios Top 5 Top 10 Top 5 Top 10 0.0046 0.002 (2.27)* 0.0046 0.0048 0.0129 0.27 5.53 -0.0312 0.0502 30% 0.36 0.36 -0.0312 -0.0198 -0.01 0.0039 0.0017 (2.24)* 0.0038 0.0048 0.0108 -0.58 4.24 -0.0287 0.0305 28% 0.36 0.35 -0.0287 -0.0197 -0.0106 0.0058 0.0024 (2.46)* 0.0057 0.0042 0.0148 0.82 4.73 -0.0316 0.0532 32% 0.39 0.41 -0.0316 -0.0169 -0.0126 0.0065 0.0025 (2.57)* 0.0064 0.0042 0.0156 1.02 4.53 -0.028 0.059 34% 0.42 0.45 -0.028 -0.0156 -0.0132 1% 19% 14% 67% 1% 22% 14% 64% 0% 20% 9% 71% 0% 18% 12% 71% Pairs and trios are formed on the basis of the 12-month/6-month strategy. In the formation period all possible combinations of pairs and trios are tested for cointegration with JMLE. The t-statistics are reported in parentheses on the basis of Newey-West Pairs and trioswith arelag formed on the basis ofaverage the 12-month/6-month stratestandard errors correction equal to the number of overlapping trading periods. ** (*) denotes statistical significance the 1% (5%) level. Adjusted Skewgy. In the formation period all possibleatcombinations of pairs andfortrios ness Sharpe Ratios (ASSR) are calculated in the sense of Zakamouline and Koekebakker are testedwith for cointegration with JMLE. to The t-statistics areinreported in pa[Zaka2009] exponential utility function account for bias Sharpe Ratios due to positive or skewness in excess returns. rentheses onnegative the basis of Newey-West standard errors with lag correction equal to the average number of overlapping trading periods. ** (*) denotes statistical significance at the 1% (5%) level. Adjusted for Skewness Sharpe Ratios (ASSR) are calculated in the sense of Zakamouline and Koekebakker [Zaka2009] with exponential utility function to account for bias in Sharpe Ratios due to positive or negative skewness in excess returns. Finally, to study the influence of systematic risk factors on the profitability of our pairs trading strategy, we estimate risk-adjusted returns within a multi-factor regression model. In analyzing equities it is common to regress the returns against the three factors of Fama and French which account for the fractions of returns due to known sources of risk namely the overall market return, market capitalization and book-to-market ratio [Fama1996]. However, since our strategy differs from a long-only equity investment, we adjust the factor model and instead base our analysis on several other factors might influencing the performance of our strategy, for instance a momentum and reversal factor. The motivation for the new factors is that pairs trading is an investment strategy on the basis of relative price movements. It is therefore possible that it simply exploits price anomalies in the commodity market which are known to earn positive, abnormal returns for the equity market. Relative-Value Arbitrage in European Energy Commodity Markets 17 Table 3: Systematic risk of pairs trading strategies Cumulative excess return Equity Premium GSCI Energy ER EWC 12−month/6−month incl. TCs 12−month/6−month excl. TCs 1 Average excess return Standard error (Newey-West) Newey-West t-Statistic Geometric average excess return Median Standard deviation Skewness Kurtosis Minimum Maximum Observations with excess return < 0 Sharpe Ratio Adjusted Sharpe Ratio (ASSR b=1) Top 5 Pairs GSCI Energy Momentum Reversal Pound Dollar Equity Premium 0.0046 0.002 (2.27)* 0.0046 0.0048 0.0129 0.27 5.53 -0.0312 0.0502 30% 0.36 0.36 0.0005 0.0123 (0.04) -0.0031 0.0061 0.0826 -0.75 5.36 -0.3093 0.2024 43% 0.01 0.01 0.0102 0.0039 (2.63)* 0.0095 0.0087 0.0365 0.04 2.66 -0.0866 0.0822 46% 0.28 0.28 -0.001 0.0041 (-0.24) -0.0015 0.0027 0.0323 -0.16 2.51 -0.0754 0.0627 49% -0.03 -0.03 0.0038 0.0028 (1.34) 0.0034 0.0023 0.0267 0.58 3.88 -0.0643 0.0869 45% 0.14 0.14 0.0006 0.0039 (0.15) 0 0.0024 0.0331 -0.4 3.39 -0.0887 0.0879 45% 0.02 0.02 0.0039 0.0082 (0.47) 0.0015 0.0183 0.0686 -0.76 4.27 -0.2305 0.1356 43% 0.06 0.06 B. Factor model: Market, Momentum, Reversal, FX, Equity Premium Intercept 0.0046 (2.95)** GSCI Energy ER -0.0121 (-0.43) Momentum 0.0397 (1.17) Reversal 0.0668 (1.93) Euro/Pound -0.0964 (-1.45) Euro/Dollar 0.1346 (1.73) Equity Premium -0.0034 (-0.21) 0.1377 adj. R2 The table presents the monthly risk exposures for portfolios of pairs formed on the basis of the 12-month/6-month strategy with entry threshold of one historical standard deviation. Spot exchange rates were taken by Reuters. Equity premium is calculated as the excess return of the German leading index DAX above the EONIA overnight interest. The other factors are calculated as discussed in the text. The t-statistics are reported in parentheses on the basis of Newey-West standard errors with lag correction equal to the average number of overlapping trading periods. ** (*) denotes statistical significance at the 1% (5%) level. Adjusted for Skewness Sharpe Ratios (ASSR) are calculated in the sense of Zakamouline and Koekebakker [Zaka2009] with exponential utility function to account for bias in Sharpe Ratios due to positive or negative skewness in excess returns. The table presents the monthly risk exposures for portfolios of pairs formed on the basis of the 12-month/6-month strategy with entry threshold of one historical standard deviation. Spot exchange rates were taken by Reuters. Equity premium is calculated as the excess return of the German leading index DAX above the EONIA overnight interest. The other factors are calculated as discussed in the text. The t-statistics are reported in parentheses on the basis of Newey-West standard errors with lag correction equal to the average number of overlapping trading periods. ** (*) denotes statistical significance at the 1% (5%) level. Adjusted for Skewness Sharpe Ratios (ASSR) are calculated in the sense of Zakamouline and Koekebakker [Zaka2009] with exponential utility function to account for bias in Sharpe Ratios due to positive or negative skewness in excess returns. Table 3 summarizes the results from the multi factor framework. Overall, the low coefficient of determination (adj. R² = 13.8%) and the insignificant coefficient estimates show that pairs trading is indeed market neutral, meaning that it is not significantly related to the systematic risk of commodity market returns. Moreover, it shows to be different to a simple contrarian strategy. Figure 2 plots the performance and volatility of the pairs trading strategy and several benchmarks. During the recent financial and economic crisis (2008-2010) all benchmarks as well as the 12-month/6-month strategy performed poorly. However, the losses of the 12-month/6-month strategy were moderate compared to the S&P GSCI Energy ER and the equity premium. The lower part of the figure shows that the pairs trading strategy exhibits the lowest risk measured as the rolling historical 21-day volatility, outperforming the S&P GSCI Energy ER as a general benchmark for a buy-and-hold commodity investment. 0.5 0 −0.5 Apr2008 Aug2009 Dec2010 May2012 Sep2013 Date Annualized historical 21−days volatility 1.2 Equity Premium GSCI Energy ER EWC 12−month/6−month incl. TCs 1 0.8 Volatility A. Excess return distribution Cumulative Return Table 3: Systematic risk of pairs trading strategies 0.6 0.4 0.2 0 Apr2008 Aug2009 Dec2010 May2012 Sep2013 Date Figure 2: Cumulative excess return and volatility of 12-month/6-month strategy Figure 2: Cumulative excess return and volatility of 12-month/6-month and several benchmarks The upperand panel of the benchmarks. figure plots theThe cumulative excess return the 12-month/6-month strategy several upper panel of theoffigure plots the strategy, the excess GSCI Energy the12-month/6-month equity premium and an equal-weighted long cumulative returnER, of the strategy, the GSCI En-portfolio (EWC) composed of all commodities from this study. Each performance benchmark is meaergy ER, the equity premium and an equal-weighted long portfolio (EWC) sured in euro. The lower panel shows the volatility of the pairs trading strategy inclusive composed of alland commodities this study. EachVolatility performance benchtransaction costs the volatilityfrom of the benchmarks. is annualized within a mark measured in euro. The lower panel shows the volatility of the rolling is window of 21-days. pairs trading strategy inclusive transaction costs and the volatility of the benchmarks. Volatility is annualized within a rolling window of 21-days. References Bock, Michael, and Roland Mestel, 2008, A Regime-Switching Relative Value Arbitrage Rule, in Operations Research Proceedings 2008. B. Fleischmann et al. (Eds.) Fama, E., and K. French, 1996, Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies, The Journal of Finance 51, 131-155. Gatev, Evan, Willian N. Goetzmann, and K. Geert Rouwenhorst, 2006, Pairs Trading: Performance of a Relative-Value Arbitrage Rule, The Review of Financial Studies 19. Hedge Fund Research, Inc., 2013, Relative Value Arbitrage leads Hedge Fund Capital to New Record, Internet Resource: http://www.hedgefundresearch.com/pdf/pr_20130118.pdf [16/03/2014]. Zakamouline, Valeri, and Steen Koekebakker, 2009, Portfolio performance evaluation with generalized Sharpe ratios: Beyond the mean and variance, Journal of Banking and Finance 33, 1242-1254. Contact [email protected] Relative-Value Arbitrage in European Energy Commodity Markets 18 KATEGORIE: SONSTIGE WISSENSCHAFTLICHE ARBEITEN SPEKULATION AM TERMINMARKT UND DIE PREISENTWICKLUNG VON AGRARROHSTOFFEN AM KASSAMARKT: EINE ZEITREIHENANALYSE DER CFTC BERICHTE FÜR WEIZEN, MAIS UND SOJABOHNEN von Daniel Maul, Martin Fischer und Prof. Dr. Dirk Schiereck 1. Einleitung Seit Beginn der 1990er Jahre sind auf Terminmärkten für Rohstoffe tiefgreifende Veränderungen im Gange, da sich Rohstoffe als Vermögensklasse immer größerer Beliebtheit erfreuen. Mit der technologischen Weiterentwicklung der Rohstoffbörsen nahm der Handel von Rohstoffderivaten deutlich zu, ebenso wie die Präsenz von Finanzinvestoren. Zwar sind deren Auswirkungen auf die Preisbildung von Rohstoffen an den Spotmärkten umstritten (Domanski/ Heath 2007), jedoch lässt sich institutionell insgesamt verstärkt eine Entwicklung im Rohstoffbereich hin zur Struktur von klassischen Finanzmärkten beobachten. Letztendlich führt dies zu der immer noch aktuell geführten Debatte über den Einfluss von Finanzspekulationsgeschäften an Terminmärkten auf den Agrarrohstoffkassamarkt. Nichtregierungsorganisationen (NGO) machen Rohstoffspekulationen für den Hunger auf der Welt verantwortlich und fordern Beschränkungen von spekulationsmotiviertem Handel (Frenk/Turbeville 2011; Will et al. 2012). Wirtschaftswissenschaftler geben hier eine differenziertere Bewertung und stimmen dieser Kausalität bestenfalls bedingt zu (vgl. Pies 2013). Die bislang vorliegende empirische Evidenz divergiert stark, ein einheitlicher Konsens konnte bis heute nicht identifiziert werden. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel dieser Untersuchung, einen Beitrag zur gegenwärtig sehr emotional geführten Diskussion zu erbringen, indem empirische Evidenz zu den Auswirkungen verstärkter Terminmarktaktivitäten auf die Kassapreisentwicklung der Agrarrohstoffe Mais, Weizen und Sojabohnen vorgestellt wird. Insgesamt soll diese Studie durch den gewählten Untersuchungsrahmen eine Antwort auf die Frage liefern, ob ein statistisch signifikanter Einfluss offener Händlerpositionen auf den Terminkurs der drei Agrarrohstoffe existiert und inwiefern dieser als schädlich eingestuft werden kann. 2. Grundlagen des Rohstoffhandels und Literaturüberblick Finanzinvestoren und Spekulanten bevorzugen bei Engagements in Agrarrohstoffen den Handel an Terminmärkten, an denen die Transaktionskosten allein schon deshalb ungleich niedriger sind, weil keine Lagerhaltungskosten für physische Bestände zu berücksichtigen sind. Die an Terminmärkten gehandelten Future-Kontrakte auf Rohstoffindices und Einzelrohstoffe haben eine endliche Laufzeit mit besonders liquiden Kontrakten von selten länger als einem Jahr. Aus diesem Grund sind langfristig orientierte Investoren, die an einem Abbau ihrer Position nicht interessiert sind, zum Laufzeitende gezwungen, ihre Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen 19 Long- bzw. Short-Positionen zu verkaufen bzw. zu kaufen und neue Kontrakte abzuschließen. Die amerikanischen Terminbörsen für Rohstoffhandel werden von der U.S. Commodity Futures Trading Commission (CFTC) kontrolliert. Die CFTC veröffentlicht in ihrer Funktion als überwachendes Organ der Future-Märkte regelmäßig Daten zu den offenen Positionen. Diese werden im Futures-and-Options-Combined Commitments of Traders (COT) Bericht jeden Freitag veröffentlicht (Irwin/Sanders 2012). Die offenen Positionen (Open Interest) beinhalten alle bereits abgeschlossenen Future-Positionen, die noch nicht durch Kauf einer gegenläufigen Transaktion bzw. durch Lieferung der Ware aufgelöst wurden. Die Summe der Kaufpositionen (Long-Position Open Interest) muss gleich der Summe der Verkaufspositionen (Short-Position Open Interest) sein (CFTC 2012). Die Anzahl der offenen Positionen gibt Aufschluss über die Entschlossenheit der Rohstoffverkäufer und der Rohstoffkäufer an ihren Shortbzw. Long-Positionen festzuhalten. Die offenen Kontrakte sind in „Reporting“ und „NonReporting“ kategorisiert. Händler, die eine gewisse Anzahl an Kontrakten überschreiten, verpflichten sich, diese der CFTC mitzuteilen. Diese meldepflichtigen Positionen nehmen 70-90% des Gesamtvolumens der offenen Future-Kontrakte ein. Die Kategorie der „Reporting“Händler kann weiter in die Gruppen „Commercial“ und „Non-Commercial“ unterteilt werden. Unter der Kategorie „Commercial“ werden Absicherer (Hedger) zusammengefasst, die Risikominimierung betreiben. RohstoffFonds und von Spekulanten verwaltete Future-Portfolien werden zu den „Non-Commercial Reportables“ gezählt und sind nachfolgend von besonderem Interesse (Sanders et al. 2004). Die Handelsvolumina der „Non-Reporting“ -Händler sind klein genug, um sie durch die Broker direkt melden zu lassen (Gilbert 2012). „Non-Commercial“ offene Positionen können in „Long“-, „Short“- und „Spreading“Positionen unterteilt werden, während „Commercial“ und die gesamte Kategorie „Non-Reporting“ nur in „Long“und „Short“-Positionen unterschieden werden (Irwin/ Sanders 2012). Seit dem 4. September 2009 publiziert die CFTC wöchentlich einen zusätzlichen DCOT-Bericht, dessen Zeitreihen rückwirkend bis auf den 13.06.2006 veröffentlicht werden. Die zusätzliche Veröffentlichung des DCOT-Berichts war eine Reaktion der CFTC aufgrund zunehmender Kritik, dass die Klassifizierung einiger Swap-Händler und Banken in die Kategorie „Commercial“ faktisch nicht einer Hedging-Aktivität entsprechen. 3. Datengrundlage und Untersuchungsmethodik Weizen ist das wichtigste Getreide in den gemäßigten Breiten und dient gleichzeitig als Nahrungsmittel für Menschen und Tiere. Der in Chicago gehandelte Weizen ist aufgrund seiner geringen Qualität am preiswertesten und wird für Tierfutter sowie für die Produktion von billigen Lebensmitteln verwendet. Aufgrund seines Preises wird der Chicago-Weizen auch häufig in Dritte-Welt-Länder exportiert, was ihn für die Untersuchung der ethischen Vertretbarkeit von Rohstoffspekulationen besonders interessant macht (Geman 2005). Mais hat die besondere Eigenschaft, dass er sowohl in den gemäßigten als auch in den tropischen Klimazonen angebaut werden kann. In Ost- und Südafrika ist Mais das wichtigste Grundnahrungsmittel (Gilbert/Morgan 2010). In den USA und Europa dient Mais vorwiegend als Tierfutter und wird zunehmend auch zur Produktion von Biogas eingesetzt. Soja wird in Form von Bohnen, Mehl und Öl gehandelt. Dabei gilt es zu beachten, dass 75-80% aller Sojabohnen zu Mehl verarbeitet werden. Sojamehl wird als Tierfutter verwendet und steht in direkter Konkurrenz zu Mais und Fischmehl. Sojaöl kann lediglich als Speiseöl verwendet werden. Der hier untersuchte Zeitraum vom 01.01.2006 bis zum 13.11.2012 umfasst 358 wöchentliche Beobachtungen. Letztendlich werden drei unterschiedliche Datensätze analysiert, um die Einflussnahme von Spekulanten auf die Rohstoffpreise zu untersuchen. Den ersten Datensatz bilden die „Non-Commercials“ der COT-Berichte, da diese von Spekulanten verwaltete Portfolien beinhalten. Im zweiten Datensatz wird zwischen Managed Money- (MM-) und Swap-Händlern unterschieden. Bei der ersten Gruppe handelt es sich um eine Untergruppe der „Non-Commercials“, während die Swap-Händler zwar ursprünglich zu den „Commercials“ gezählt wurden, deren reine HedgingAktivitäten aber mittlerweile in Frage gestellt werden. Der dritte und letzte Datensatz hat den Vorteil, dass er aus täglichen statt wöchentlichen Zeitreihen besteht, wodurch möglicherweise kurzfristige Effekte aufgedeckt werden können. Allerdings ist hier nicht mehr die Unterscheidung nach Händlergruppen möglich. 4. Vorgehensweise bei der Analyse der Daten Um einen Zusammenhang zwischen offenen Positionen der Händlergruppen und den Rohstoffpreisen zu erfassen, muss an erster Stelle ein geeignetes Modell gefunden Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen 20 werden. Im Rahmen dieser Studie sollen Mehrgleichungssysteme, d.h. Vektorautoregressive (VAR) oder Vektorfehlerkorrekturmodelle (VECM), zur Anwendung kommen, um auf diese Weise mögliche neue Erkenntnisse zum Händlereinfluss zu erhalten. Bevor allerdings die Prozesse näher analysiert werden, gilt es zunächst, diese auf Stationarität zu überprüfen. Die Anwendung des Augmented-DickeyFuller-Tests führt zu dem Ergebnis, dass weder die logarithmierten Rohstoffpreise noch der Großteil der Händlerpositionen stationär sind. Lediglich die Swap-Händler des Rohstoffs Mais weisen Stationarität auf. Anders ist es dagegen bei den ersten Differenzen der logarithmierten Positionen (D_Ln(Pos)) und der logarithmierten Preise (D_Ln(Preis)). Hier kann Instationarität durchweg abgelehnt werden. Bei der späteren Modellformulierung hat die Anzahl der Lags Einfluss auf die Schätzgüte. Die ideale Anzahl an Schätzparametern lässt sich durch das Informationskriterium ermitteln, wobei unterschiedliche Ausprägungen dieses Kriteriums vorliegen. Wir orientieren uns bei der Wahl der Lag-Struktur am Akaike Informationskriterium (AIC). Mögliche Fehlspezifikationen durch Autokorrelation können nicht festgestellt werden. 5. Ergebnisse Da die stochastischen Prozesse für offene Händlerpositionen und Rohstoffpreise integriert in 1. Ordnung sind, testen wir zuerst, ob Linearkombinationen dieser Zeitreihen existieren, die stationär sind. In diesem Fall sind die Zeitreihen kointegriert und entsprechende Fehlerkorrekturmodelle können zur Analyse der Wechselwirkungen herangezogen werden. In den Fällen mit einer solchen Langzeitbeziehung kommen entsprechende Fehlerkorrekturmodelle zum Einsatz. Sind diese auszuschließen, können die Daten mittels Vektorautoregressiven Modell (VAR) auf statistisch haltbare Effekte in der kurzen Frist untersucht werden. Im Folgenden Abschnitt werden die Zeitreihen durch VAR oder VECM analysiert, je nachdem ob im Rahmen des Johansen-Tests Kointegration festgestellt werden konnte. Für die COT-Daten der Rohstoffklassen Weizen und Mais fällt die Anzahl der Lags mit zwei (Weizen) bzw. einem (Mais) überschaubar aus. Von besonderem Interesse sind die Koeffizienten, welche die Einflussnahme von vergangenen Positionsveränderungen auf den Rohstoffpreis aufführen, signifikante Werte folglich einen Hinweis für spekulationsgetriebene Preissteigerungen darstellen können. Für Weizen kann hier allerdings kein Zusammenhang festgestellt werden. Alle Koeffizienten fallen insignifikant aus. Ein statistisch signifikanter, allerdings schwacher Einfluss kann zumindest für die um eine Periode versetzte Positionsveränderung des Rohstoffs Mais bestimmt werden. So zeigt sich hier tatsächlich, dass ein Ausbau dieser zu steigenden Preisen führt. Aufgrund der niedrigen Signifikanz interpretieren wir dieses Ergebnis nur als einen ersten Hinweis für diese Wechselbeziehung. Für die umgekehrte Wirkungsbeziehung können hingegen belastbarere Ergebnisse bestimmt werden. So zeigt sich für beide Rohstoffarten eine eindeutige Auswirkung von vergangenen Preis- und Positionsveränderungen auf die aktuellen Händlerpositionen. Da für die COT-Daten von Sojabohnen, abweichend zu den übrigen Rohstoffen, eine Kointegrationsbeziehung festgestellt wurde, werden diese nachfolgend mittels VECM untersucht. Es zeigt sich, dass für den Agrarrohstoff zwischen der Anzahl der offenen Positionen und dem verzögerten Preisniveau ein langfristiges Gleichgewicht existiert. Der Fehlerkorrekturterm ist negativ und auf dem 1% Niveau statistisch signifikant. Dagegen ist der Korrekturterm für die umgekehrte Wechselwirkung positiv und insignifikant. Der dazugehörige Kointegrationsvektor weist einen hochsignifikanten Koeffizienten für die Variable Ln(Pos) auf. Der negative Wert des Koeffizienten macht deutlich, dass sich die beiden Zeitreihen grundsätzlich nicht gegenläufig, sondern gleichgerichtet bewegen. Kommt es aber zu Abweichungen vom langfristigen Gleichgewicht, wird durch systemimmanente Rückbildung der Abweichungen die erwartete Langfristbeziehung erneut etabliert. Allerdings geschieht dies nur durch Anpassung des Preisniveaus, nicht durch Veränderung der Anzahl an offenen Positionen. Betrachtet man die kurzfristigen Zusammenhänge zwischen den beiden Variablen, so kann keine signifikante Einflussnahme der vorangegangenen Positionsveränderungen auf den Sojapreis festgestellt werden. Die umgekehrte Wirkungsbeziehung, also das der Preis von Soja aus Vorperioden die Anzahl an offenen Positionen beeinflusst, kann dagegen bestätigt werden. Zusammenfassend bedeutet dies für Sojabohnen, dass kurzfristig die gleiche Wirkungsbeziehung wie für die übrigen Rohstoffklassen vorliegt, d.h. Preisänderungen beeinflussen die von Händlern eingegangenen Positionen, und nicht umgekehrt. Längerfristig erfolgt die Anpassung zum Gleichgewicht dagegen über den Rohstoffpreis. Das heißt, ein Ausbau Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen 21 der Händlerpositionen sorgt für ein höheres Preisniveau. Die Höhe der Korrektur fällt in den folgenden Perioden allerdings numerisch eher schwach aus. Für die folgenden Analysen der DCOT-Daten muss erneut zwischen Weizen und Mais auf der einen Seite sowie Sojabohnen auf der anderen Seite differenziert werden. Wiederholt kann für die ersten beiden Agrarrohstoffe keine Kointegrationsbeziehung bestimmt werden, während diese für Sojabohnen durch VECM analysiert werden können. Betrachtet man die Auswirkungen vergangener Werte auf den Preis, so zeigt sich, dass für beide Rohstoffarten keine oder eine nur statistisch schwache Wechselwirkungen zwischen den vorangegangenen Positionsveränderungen und dem Rohstoffpreis vorliegen. Darüber hinaus beeinflussen auch Vorperiodenwerte des Rohstoffpreises nicht den aktuellen Preis. Die Informationen nach Unterteilung der Händlergruppen sind dagegen, wie schon bei den COT-Daten, aufschlussreicher. So sind zwar die Positionsveränderungen der Swap-Händler für Weizen nur von ihren eigenen um eine Periode verschobenen Ausprägungen abhängig, für Mais kann hingegen neben diesem auch ein stabiler signifikanter Zusammenhang der beiden anderen Variablen festgestellt werden. Positionsveränderungen der SwapHändler von Mais zeigen demnach andere, differenziertere Wechselbeziehungen als solche von Weizen. Auffällig ist, dass die Swap-Daten negative Wechselwirkungen zwischen Preisen und Positionen aufweisen, die für Weizen insignifikant und für Mais statistisch signifikant sind. Für beide Rohstoffarten positiv ist der Koeffizient für die um eine Periode versetzte Preisvariable der MM-Händler. Während aber für Weizen hauptsächlich der Rohstoffpreis die Positionsveränderungen beeinflusst, spielen bei Mais erneut sämtliche Variablen eine signifikante Rolle. Für Sojabohnen können mittels VECM neben den kurzauch die langfristigen Effekte untersucht werden. Der Kointegrationsvektor verdeutlicht, dass auf der einen Seite die MM-Händler-Positionen gleichgerichtet, die für die Swap-Händler dagegen entgegengesetzt zu den Rohstoffpreisen verlaufen. Das heißt, grundsätzlich nehmen die offenen Positionen der Swap-Händler bei sinkenden Preisen zu, während die der MM-Händler zurückgehen. Durch statistische Signifikanz unterlegt ist allerdings nur die Wechselwirkung zwischen MM-Händler und Sojabohnenpreisen. Der positive Koeffizient der Swap-Händler fällt dagegen deutlich insignifikant aus. Dieses Ergebnis deckt sich mit den Werten der anderen Fehlerkorrekturterme. Erneut zeigt sich ein dynamischer Anpassungsprozess an ein langfristiges Gleichgewicht, wobei die Anpassungsstärke wiederholt schwach ausfällt. Kurzfristig sind dagegen keine der Variablen signifikant. Für die offenen Positionen der Swap-Händler existieren nur kurzfristige Wirkungszusammenhänge, wie der insignifikante Fehlerkorrekturterm deutlich macht. So nehmen die offenen Positionen bei steigenden Vorperiodenwerten der Rohstoffpreise wie auch der offenen Positionen für Swap- und MM-Händler zu. Für die offenen Positionen der MM-Händler kann dagegen wieder ein signifikanter und Abweichungen vom langfristigen Gleichgewicht korrigierender Fehlerkorrekturterm bestimmt werden. Im Gegensatz zur Analyse der Sojapreise zeigen sich für die MM-Händler neben der langfristigen Wechselwirkung auch kurzfristige Einflussnahmen aller drei vorperiodischen Variablenwerte. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass für Sojabohnen ein langfristiges Gleichgewicht zwischen dem Preis des Rohstoffs und den eingegangenen Positionen der MM-Händler besteht, die Preise aber im Gegensatz zu den Positionsveränderungen der beiden Händlergruppen nicht von kurzfristigen Anpassungen der analysierten Variablen abhängen. Abschließend erfolgt noch die Analyse der täglichen Positions- und Preisdaten. Da diesmal, abweichend zu den COT- und DCOT-Daten, für keine der drei Rohstoffarten Kointegration festgestellt wird, werden alle mittels VAR untersucht. Grund für die fehlende Kointegration könnte sein, dass nicht nur als Spekulanten gekennzeichnete Gruppen analysiert werden. Möglicherweise liegen nur für diese Gruppen langfristige Gleichgewichte vor. Für die Wirkungsbeziehung vergangener Preis- und Positionswerte auf den aktuellen Rohstoffpreis zeigen sich kaum signifikante Werte. So hat eigentlich nur der um einen Handelstag verschobene Rohstoffpreis einen Einfluss auf den Weizenpreis. Zwar weist auch die um zwei Perioden versetzte Positionsveränderung sowohl für Weizen als auch für Mais einen statistisch signifikanten Koeffizienten auf, allerdings kann die Nullhypothese nicht durch den Granger-Wald-Test abgelehnt werden. Insgesamt können kaum stabile signifikante Effekte festgestellt werden. Anders zeigen sich dagegen die Variablen bei umgekehrter Wechselwirkung. Aktuelle Positionsveränderungen werden nicht nur von vergangenen Rohstoffpreisen sondern auch von vergangenen Rohstoffpositionen Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen 22 beeinflusst. Dabei fällt jeder durch das Modell geschätzte signifikante Koeffizient positiv aus. Ein Ausbau der Händlerpositionen und eine Zunahme der Preise in Vorperioden lässt die offenen Positionen steigen. 6. Schlussfolgerungen Ausgehend von diesen Ergebnissen stellt sich die Frage, wie diese Wirkungszusammenhänge zu bewerten sind. Kurzfristig kann im Rahmen dieser Studie kein Effekt von Positionsveränderungen auf den Preis der Agrarrohstoffe festgestellt werden. Hier zeigt sich eindeutig ein umgekehrter Kausalzusammenhang. Preissteigerungen (-senkungen) führen dazu, dass „Non-Commercial“ bzw. MM-Händler ihre Positionen ausbauen (verringern). Insofern kann kurzfristig kein schädigendes, sondern nur preissensitives Verhalten nachgewiesen werden, welches der von Spekulanten zu erwartenden Verhaltensweise entspricht. Swap-Händler verhalten sich dagegen exakt entgegengesetzt. Langfristig ergibt sich im Gegensatz dazu eine zwar numerisch schwache, aber statistisch signifikante Einflussnahme der offenen Positionen auf den Rohstoffpreis, allerdings nur für Sojabohnen. Da die Korrektur zum langfristigen Gleichgewicht über den Rohstoffpreis erfolgt, zeigt sich hier, dass ein Ausbau der Positionen durch MM-Händler die Preise steigen lässt. Die Tatsache, dass dieser Wirkungszusammenhang nicht für die täglichen Daten festgestellt werden kann, stellt keinen Widerspruch dar. Dies ist offensichtlich dem Umstand geschuldet, dass die täglichen Daten keine Unterteilung in die unterschiedlichen Händlergruppen ermöglichen und so der spekulative Anteil nicht gesondert analysiert werden kann. Hieraus aber eine uneingeschränkte Empfehlung zur Beschränkung oder gar ein Verbot von Termingeschäften auf Agrarrohstoffe abzuleiten, wird dem Sachverhalt wohl nicht gerecht. Dafür ist die prozentuale Ausprägung der Korrekturen, welche für wöchentliche Frequenz im niedrigen einstelligen Bereich liegen, eindeutig zu niedrig. Das Händlerverhalten sorgt demnach nicht für drastische Preisänderungen in folgenden Perioden und die kurzfristigen preissensitiven Wirkungsbeziehungen sind als deutlich stärker einzuschätzen. Domanski, D., A. Heath (2007), Financial Investors and Commodity Markets. BIS Quarterly Review March: 53-67. Frenk, D., W. Turbeville (2011), Commodity Index Traders and the Boom/Bust Cycle in Commodities Prices. Better Markets. Erhältlich unter: http://emploi.letemps.ch/rw/Le_ Temps/Quotidien/2011/10/24/Finance/Images/Better%20 Markets%20report.pdf Geman, H. (2005), Commodities and Commodity Derivatives – Modeling and Pricing for Agriculturals, Metals and Energy. West Sussex. Gilbert, C.L. (2012), Speculative impacts on grains price volatility. Paper prepared for the 123rd EAAE Seminar, Dublin, 23-24. Februar 2012. Erhältlich unter: http://ageconsearch. umn.edu/bitstream/122540/2/Gilbert.pdf Gilbert, C.L., C.W. Morgan (2010), Food price volatility. 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Erhältlich unter: http://wcms.uzi. uni-halle.de/download.php?down=27388&elem=2633683 Kontakt Fachgebiet Unternehmensfinanzierung Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften Technische Universität Darmstadt Literatur [email protected] [email protected] Commodity Futures Trading Commission CFTC (2012), Commitments of Traders. Explanatory Notes. Erhältlich unter: http://www.cftc.gov/ucm/groups/public/@commitmentsoftraders/documents/file/disaggregatedcotexplanatorynot.pdf Der vollständige Artikel ist von der Zeitschrift „Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik“ zur Publikation angenommen und wird dort in Kürze erscheinen. Spekulation am Terminmarkt und die Preisentwicklung von Agrarrohstoffen am Kassamarkt: Eine Zeitreihenanalyse der CFTC Berichte für Weizen, Mais und Sojabohnen 23 Bundesverband Alternative Investments e. V. BAI WISSENSCHAFTSPREIS Prämiert werden Arbeiten im Bereich alternativer Investments mit Schwerpunkt Absolute Return Fonds, Private Equity, Infrastruktur sowie Rohstoffe insbesondere aus den Disziplinen: Betriebswirtschaftslehre | Volkswirtschaftslehre | Rechtswissenschaften (Wirtschafts-) Mathematik | Physik Wissenschaftspreis 2016 Das Preisgeld von insgesamt € 10.000,- wird an die Gewinner folgender Kategorien ausgelobt: Bachelorarbeiten Diplom-/Masterarbeiten Dissertationen/Habilitationen Sonstige wissenschaftliche Arbeiten Teilnehmen können Studierende, Doktoranden sowie wissenschaftliche Mitarbeiter deutscher Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Die Jury besteht aus hochrangigen Wissenschaftlern und Experten aus der Praxis. Abgabetermin 29. Februar 2016 Informationen Detaillierte Informationen und Teilnahmebedingungen finden Sie unter: w w w.bvai.de Rubrik Wissenschaf t s förderung SONDERK ATEGORIE: RECHT PRINZIPIEN DER KOLLEK TIVEN VERMÖGENSANLAGE von Prof. Dr. Dirk Zetzsche I. Gegenstand Die Habilitationsschrift befasst sich mit den „Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage.“ Der Volksmund bezeichnet solche Anlageorganisationen als „(Investment-)Fonds“. Die Untersuchung behandelt die gemeinsamen Regelungsgrundsätze für z.B. Wertpapierfonds, offene und geschlossene Immobilienfonds, kollektive Anlagemodelle, Private Equity- und Venture Capital-Fonds, Infrastruktur-, Hedgeund Spezialfonds. Das europäische Recht reguliert diese u.a. als Organismen für die gemeinsame Anlage in Wertpapieren (OGAW/UCITS) und Alternative Investmentfonds (AIF). 1. Untersucht werden das Recht der Investmentfonds aus rechtsform-, regulierungsübergreifender und rechtsökonomischer Perspektive auf der Grundlage eines Rechtsvergleichs von acht Rechtsordnungen (Deutschland, USA, Luxemburg, Frankreich, England, Schweiz, Liechtenstein und die Niederlande; gelegentliche Bezüge zum irischen Recht). Neben dem Privat-, Gesellschafts-, Bilanz- und Finanzmarktrecht werden z.B. die Vermögensverwaltung, die Spekulation und Sonderanlageformen auch steuerrechtlich behandelt. Die Arbeit ist interdisziplinär angelegt und greift neben der Ökonomie auf Erkenntnisse der Sprachwissenschaften, Ethik und Philosophie sowie der Rechtsgeschichte zurück. 2. Im Fokus stehen – im Gegensatz zu dem bislang verbreiteten informationsrechtlichen Ansatz mittels Vertriebs- oder Prospekthaftung – die Organisationsund Verhaltenspflichten der beteiligten Intermediäre. Schwerpunkt ist das Binnenverhältnis der Fondsorganisation. Das Außenverhältnis – z.B. der Einfluss auf Zielgesellschaften und die Corporate Governance – werden am Rande einbezogen. 3. Ziel der Arbeit ist es, das Recht der Personenmehrheiten und der Geschäftsbesorgung / Treuhand, das Kapitalanlagegesetzbuch, die Diskussion um Publikumspersonengesellschaften sowie das Recht der anlageverwaltenden Personen- und Kapitalgesellschaft zusammenzuführen. Im Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage Fokus stehen die Besonderheiten fiduziarischer Mehrpersonenverhältnisse. Inwiefern die rechtsformspezifische Zuordnung von Vermögen und Rechten zu einer juristischen Person, Gesamthand oder Gemeinschaft Modifikationen erfährt, der Konflikt zwischen sowie das Ausmaß von Individualität und Kollektivität sind zentrale Fragestellungen. Das Paradoxon der Kollektivanlage ist einer Lösung zuzuführen, wonach sich die Anleger für ausschließlich individuelle, gleichsam egoistische Zwecke kollektiver Organisationsformen bedienen. Der Anlegerschutzgedanke für Kollektivanlageformen steht in Kontrast zum klassischen Gesellschaftsrecht mit seinem Fokus auf dem durch Treupflichten beschränkten Mehrheitsprinzip und effektiver Verwaltung der Gesellschaftsangelegenheiten. Die Arbeit zielt auf die rechtlichen Verbindungslinien zwischen den für kollektive Anlagen eingesetzten Rechtsformen: Trust, Personengesellschaft, Vertrag und Körperschaft. II. Grundlagen. 1. Vf. definiert die Kollektivanlage auf Grund diverser nationaler und europäischer Rechtsquellen (insbesondere der AIFM-RL 2011/61/EU) als Bindung von Vermögenswerten für eine gewisse Dauer im Wege der Vermögensfremdverwaltung auf gemeinschaftliche Rechnung mehrerer Anleger mit dem Ziel der Erzielung von Einnahmen oder Wertzuwächsen. Diese Definition schärft die Erkenntnisse zum Anwendungsbereich z.B. des deutschen Kapitalanlagegesetzbuchs. a) Zu den Typusmerkmalen, die nicht immer erfüllt sind, zählen die Funktion als Informations-, Markt- oder Finanzintermediär, Vorgaben zur Anlagestrategie und – wegen Art. 4 Abs. 1 a) AIFM-RL - das Gebot der Risikomischung. 25 Ein-Anleger-Fonds, in denen in Deutschland das Vermögen von Versicherungsunternehmen und Betriebsrentenkassen verwaltet werden, zählt Vf. grds. zu den Kollektivanlagen, wenn und weil dahinter eine Vielzahl an Anlegern steht. b) Die kollektive Vermögensanlage lässt sich mit dem Kriterium der Risikoübernahme von Versicherungen unterscheiden. Versicherungsunternehmen übernehmen Risiken, die bei der Anlageorganisation der Investor trägt, z.B. bei Leibrenten / Rentenversicherungen das Langlebigkeitsrisiko. c) Zu der für die Praxis wichtigen, aber sehr umstrittenen Unterscheidung zwischen Anlage und Unternehmen wird nach Auseinandersetzung mit dem Unternehmensbegriff das Merkmal der doppelten Zweckfreiheit herausgearbeitet: Das geltende Recht kennt keine eindeutige definitorische Abgrenzung der Unternehmung von der Vermögensverwaltung; man flüchtet sich etwa im Steuerrecht in eine typisierende Betrachtung oder setzt willkürliche nummerische Grenzen. Undeutlich ist auch die Unterscheidung auf der Ebene der Finanziers (i.e. Anleger vs. Gesellschafter / Unternehmer). Die Unklarheiten lassen sich abstrakt mit dem Zweck der Organisation eindämmen. Eine Analyse von Rechtsprechung und Bilanzrecht zeigt als Kern der Kollektivanlage, dass der alleinige Zweck von Anleger und Verwalter des Fondsvermögens die Vermögensmehrung ist. Solange der Verwalter z.B. 20 Titel aus einem definierten Aktienindex erwirbt, ist es irrelevant, welchen Unternehmenszweck die Emittenten verfolgen. Weder Anleger, noch Verwalter wollen diesen Zweck fördern. An die Stelle des Unternehmenszwecks tritt die Einhaltung der Anlagerichtlinien. 2. Der zweite Teil erforscht die Ursachen der sozialen Disqualifikation bestimmter kollektiver Anlagemodelle. Die angedeutete These, wonach Fonds eine spezielle rechtliche Behandlung erfahren (sollen), wird - vor dem historischen Beleg im 3. Teil - philosophisch-ethisch gestützt. a) Unter Einbeziehung des Alten und Neuen Testaments sowie der antiken Philosophie (Platon, Aristoteles, Cato, Cicero, Seneca und Epkikur) begründet Vf. die soziale Disqualifikation mit der Dominanz der tendenziell kapitalfeindlichen aristotelischen Ethik bis zur Spätscholastik, die in weiten Teilen Kontinentaleuropas noch heute fortwirkt. Die für Fonds typische Kapitalvermehrung aus Sicht selbst heraus erfährt in diesen Regionen keine Hochachtung. Zudem rufen in einer ethisch divergenten Welt Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage ethisch-eindimensionale Anlagestrategien Widerstände hervor. b) Staaten streben (neben rechtlichen und ökonomischen lokalen Optima) auch nach ethischen lokalen Optima. Sie werden ihre regionalen Werte über lokale Regeln durchzusetzen suchen (Beispiel: Arbeitnehmerschutz bei Unternehmensübernahmen). Wo dies nicht gelingt, wird auf grenzüberschreitende Regeln gedrängt. So erklärt sich die AIFM-RL auch mit der Suche nach einem Ausgleich zwischen den unterschiedlichen in Europa vorherrschenden Wertvorstellungen. 3. Die Merkmale moderner Fonds vereinen sich erstmals in der niederländischen Negotiatie des 16. bis 18. Jahrhunderts. Nachfolger in der Schweiz und in der zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts in England und Schottland übernehmen zunächst die zwischen Vertrag und Trust angesiedelte Rechtsform. Ein später aufgehobenes englisches Urteil führt zur Umwandlung der englischen Fonds in „Companies“, der Name „Investment Trust“ belegt indes noch die Trust-rechtlichen Wurzeln. Bis nach dem ersten Weltkrieg sind nur wenige deutsche Anlageorganisationen bekannt, was Vf. mit dem Rückstand bei der industriellen Entwicklung erklärt. Drei Entscheidungen des Reichsfinanzhofs aus den 1920er Jahren zur Besteuerung von Anlagemodellen sind jedoch grundlegende Erkenntnisse zum Kern der Kollektivanlage zu entnehmen. a) Erst ca. 400 Jahren nach ihrem ersten bekannten Auftreten wird das Fondswesen öffentlich-rechtlich reguliert, beginnend in den USA nach dem Crash von 1929 mit der New-Deal-Gesetzgebung und in England mit dem Prevention of Fraud (Investments) Act Ende der 1930er Jahre. Seit den 1970er Jahren sind die Anlageorganisationen Gegenstand der europäischen Richtlinien zum Gesellschafts-, Bank- und Kapitalmarktrecht. Mit der Herausnahme der „Organismen für die gemeinsame Anlage“ aus den europäischen Richtlinien erhärtet sich die These vom Fondsrecht als rechtsformunabhängiger Sonderrechtsmaterie. Die Bereichsausnahme wird zunächst für den Teilbereich der offenen Wertpapier-Publikumsfonds durch die OGAW I-RL 85/611/EWG ausgeschöpft, bevor im Jahr 2011 mit der AIFM-RL ein allgemeiner Teil des europäischen Fondsrechts geschaffen wird. b) Für das Fondsrecht sind vier Entwicklungsstadien auszumachen. Zuerst entwickeln sich die Anlage- und Beteiligungstechniken in anderem Kontext (Tontine, Commenda, Staatsanleihen). Bis zum 16. Jahrhundert 26 entstehen Rechts- und Organisationsformen, Anteilsverbriefung und Handelbarkeit, die allesamt Voraussetzung für ein erfolgreiches Fondswesen sind. In den ersten Fonds bildet sich ohne regulatorischen Zwang die Arbeitsteilung zwischen dem Träger der Anlageentscheidung (Verwalter) und dem Verwahrer der Anlagegegenstände heraus, die heute als Anlagedreieck anerkannt ist. Die zweite Phase ab dem Börsencrash von 1929 bis zum Anfang der 1980er Jahre unterwirft die auf der Grundlage des Vertrags-, Trusts- und Gesellschaftsrechts strukturierten Produkte einem Sonderrecht zum Schutz der Anleger. Nach der umfassenden US-Regelung folgen die europäischen Flächenstaaten, was sich mit der Größe von Absatzmarkt und potentiellem Anlegerschaden erklärt. Die Initiatorenstaaten Schweiz, Luxemburg, Liechtenstein kommen unter Ausnutzung von Externalitäten zunächst ohne Spezialregelungen aus. Erst nach Skandalen in der zweiten Hälfte der 1960er kommt es auch hier zu einer (moderaten) Regulierung. Internationalisierung sowie Optimierung und Intensivierung des Anlegerschutzes prägen die dritte Entwicklungsphase. Die drei Aspekte hängen zusammen: Die grenzüberschreitende Tätigkeit kompensiert Größennachteile des Heimatmarktes. Es bilden sich Finanzzentren als Manager- und Produktionsstandort einerseits und Flächenstaaten als Vertriebsstaaten heraus. Die heutigen Finanzzentren Luxemburg, Irland und Liechtenstein sowie Offshore-Domizile erlangen Bedeutung, indem sie unter Ausnutzung von Externalitäten neben einem günstigen Steuerrecht flexible, auf die Bedürfnisse der Initiatoren und Anleger angepasste Spezialregelungen anbieten. Dort entwickeln sich spezialisierte Dienstleister, die Produktinnovationen vorantreiben. Die Intensivierung der rechtlichen Vorschriften ist die Gegenreaktion der Vertriebsstaaten. Auf europäischer Ebene wird eine Grundlagenregulierung durch Richtlinie zu einer Detail- und Maximalregulierung durch Ausführungsbestimmungen der Europäischen Kommission und der Aufsichtsbehörden im Rahmen des sog. LamfalussyVerfahrens. Der auf Wertpapiere beschränkte Anwendungsbereich der OGAW-RL wird zunächst um liquide Anlagegegenstände ergänzt, sodann der Richtlinieninhalt mit der AIFM-RL auf alle anderen Anlagegenstände und Rechtsformen (Vertrag, Trust, Personengesellschaft, Kapitalgesellschaft) erstreckt. Die gleiche Tendenz zeigt sich in den USA mit der Regulierung der Private Funds Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage und der Regelsetzung durch die SEC für „pooled vehicles“ jenseits des Investment Company Acts 1940 und des Investment Adviser Acts 1940. In der vierten Phase rückt die Sorge um die Stabilität des Finanzsystems in den Fokus. Systemschutz wird zum gleichwertigen Ziel neben dem Anlegerschutz. Alle Verwalter, die eine gewisse Größe und Bedeutung erreichen (de minimis-Schwelle), werden reguliert. Trotz intensiver öffentlich-rechtlicher Regulierung bleibt ein Betätigungsfeld für das Privatrecht, über dessen Dimension und Rechtsfolgen besteht jedoch wenig Klarheit. 4. Die Entwicklung der Investmentfonds bringt drei Einsichten: Erstens suchen lange vor einer staatlichen Intervention die ehrlichen Parteien nach einem optimalen Interessenausgleich zwischen Initiator- und Anlegerinteresse. Es ist anzunehmen, dass die privaten Akteure sich in nahezu 500 Jahren der idealen Fondsorganisation angenähert haben. Die Bestandteile dieser idealen Organisation gilt es zu identifizieren. Zweitens sind Fonds nicht nur Privatanlegerprodukte. Kollektivanlagen mit wenigen Anlegern und geringen Anlagebeträgen, später dann von professionellen und institutionellen Anlegern sind von der Fondsregulierung zunächst ausgenommen. Diese Befreiung kompensiert die zunehmend strengeren und umfangreicheren Anlegerschutzbestimmungen für Publikumsfonds. Sie findet ein Ende mit der rechtlichen Berücksichtigung der Systemrisiken zu Beginn des 21. Jahrhunderts. Drittens hat sich das Fondsrechts zu einem vollständigen Kapitalmarktrecht mit seinen Komponenten Anlegerund Funktionsschutz entwickelt. Dabei sind die durch die AIFM-RL insbesondere adressierten Systemrisiken als Teil des Funktionsschutzes einzuordnen. Kollektivanlagen sind nicht gefährliche Güter, die es einzudämmen gilt, sondern volkswirtschaftlich nützliche Institutionen. Nicht deren Beseitigung, sondern die Exzesskontrolle ist Aufgabe des Rechts. III. Grundprinzipien der Fondsorganisation 1. Das Kollektivanlagenrecht ist keine Variante der Unternehmung oder individuellen Vermögensverwaltung, es nimmt eine Sonderstellung ein. 27 a) Die optimale Fondsstruktur (sog. „Idealanlage“) beschreibt ein Organisationsstatut, welches wohlmeinende Beteiligte in Kenntnis der berechtigten Interessen des jeweils anderen Teils vereinbaren würden. Diese Optimalstruktur kann in allen vier für Fonds eingesetzten Rechtsformen (Trust, Personengesellschaft, Korporation und Vertrag) erreicht werden. Die konkrete Gestaltung des Fonds ist immer weniger Ausdruck einer Rechtsformwahl, jedoch immer mehr Ausdruck einer Funktionswahl, die unter dem Eindruck des Steuer- und Aufsichtsrecht getroffen wird. b) Für die optimale Fondsstruktur befriedigt die bislang nahezu ausschließlich im Schrifttum diskutierte Informationshaftung nicht: Als Folge der Bündelung vieler Einzelvermögen kann es zu enormen Schäden kommen. Übersteigt die Haftsumme – wie regelmäßig – das Eigenkapital des Intermediärs, geht die Abschreckungswirkung von Ersatzpflichten ins Leere. Deshalb kommt der Prävention durch Organisation und Verhaltenspflichten besondere Bedeutung zu. Dies rechtfertigt die Pflicht zur Organisation in einem Dreieck aus Verwalter (Kapitalanlagegesellschaft), Verwahrer (Depotbank) und Anleger. In diesem Dreieck trifft ein Intermediär (der Verwalter) die Anlageentscheidungen, während der zweite Intermediär (der Ver- oder Bewahrer) zum Schutz der Anleger eingebunden ist (strukturelle Äquivalenz). c) Das Anlagedreieck begründet Rechte und Pflichten zwischen den Parteien Verwalter, Verwahrer und Anleger. Diese Pflichten substituieren intrakorporative Schutzmechanismen und den Selbstschutz der Anleger. An Stelle des Anlegers übt ein kundiger und in die Geschäftsabläufe eingebundener Intermediär – die Verwahrstelle oder Depotbank – die Kontrolle gegenüber dem Verwalter aus. Die derart sortierte Organisations- und Verhaltensordnung ermöglicht einen Mindestschutz während des Anlagezeitraums, so dass der Privatanleger – der gesetzlichen Vermutung entsprechend – während des ganzen Anlagezeitraums passiv bleiben kann. d) Das Anlagedreieck lässt sich für alle Rechts- und Organisationsformen von Kollektivanlagen nachweisen; so etwa auch für kollektive Anlagevehikel, die heute jenseits des KAGB anzutreffen sind. Es ist Teil des wahren Vertragswillens der Anleger, dem die Rechtsprechung regelmäßig zur Durchsetzung verhilft. Ausdrücklich statuiert die AIFM-RL für alle Anlageorganisationen ein Anlagedreieck. Die Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage natürliche Wirksamkeitsgrenze des Anlagedreiecks liegt in der Kollusion von Verwalter und Verwahrer. Ihr ist rechtlich durch eine im Verhältnis zur Normalsituation verbesserte Stellung des Anlegers gegenüber den Intermediären zu entsprechen. Mit der Präventionsaufgabe verknüpft ist das Recht zum Einschreiten des Fondsmanagers resp. Verwahrstelle gegen den jeweils anderen Intermediär. In dem jeweils anderen Intermediär als Prozessstandschafter werden die Anlegeransprüche gebündelt und so die Ersatzansprüche bei Streuschäden durchsetzbar. 2. Die ideale Fondsanlage ähnelt im Verhältnis zum Fondsmanager und der Verwahrstelle einem um bestimmte individuelle Rechte entkleideten Geschäftsbesorgungsvertrag. Dagegen soll sich die Vermögensordnung im Verhältnis zu den anderen Anlegern am Aktienrecht orientieren. Die derart zu konstatierende Rechtsquellenspaltung erklärt das Dilemma von Praxis und Wissenschaft bei der Suche nach dem sachgerechten Recht. Insbesondere die Binnenbeziehung zwischen Anleger, Verwalter und Verwahrer ist auf die vertragliche Ordnung (contractual governance) gegründet; als Schutzinstrumente des Anlagedreiecks sind einige Kardinalpflichten auszumachen, insbesondere die Pflicht zur anlegerorientierten Vermögensverwaltung, die Bindung an Anlagevorschriften und eine vertragstypische Transparenz. 3. In einer Fondsbeziehung muss die Gleichbehandlungspflicht besonders akzentuiert sein, weil ohne Gleichbehandlung niemand sein Vermögen mit dem anderer Anleger vermischen würde. Der Grundsatz der Anlegergleichbehandlung hat jedoch keinen mitgliedschaftlichen, sondern einen vertragsrechtlichen Geltungsgrund, er wirkt damit nur inter partes. Ersatz- und sonstige Ansprüche sind jeweils im Leistungsdreieck rückabzuwickeln. 4. Ein weiteres Grundprinzip ist die Unterscheidung zwischen Klein- und professionellen Anlegern. Den gesetzlichen Vorschriften liegt die gesetzliche Vermutung zugrunde, dass Privatanleger passiv, unkundig und risikoscheu sind, während professionelle Anleger kraft gesetzlichen Auftrags aktiv, kundig und risikoneutral sein müssen. Entsprechend unterscheiden sich Anlageverträge in Abhängigkeit von dem Status der beteiligten Anleger. Die mit dem Status verknüpfte Verhaltenserwartung setzt sich in der Anlagekaskade fort: Wird dem professionellen Anleger Aktivität und Kundigkeit unterstellt, kann er sich 28 im Verhältnis zu seinen Anlegern nicht auf Passivität und Unverständnis berufen. Die mit dem Status verknüpfte Verhaltenserwartung setzt sich in der Anlagekaskade fort. IV. Konkretisierung und Anwendung Die Leistungsfähigkeit der erarbeiteten Prinzipien lässt sich anhand einiger Beispiele aufzeigen. 1. Die Vertragsanalogie ist tauglicher Ansatz zur Lösung zahlreicher Streitfragen im Innenverhältnis des Fonds. So lässt sich die bislang schon befürwortete Inhaltskontrolle von Fonds-Gesellschaftsverträgen von Publikumsgesellschaften mittels der Vertragsanalogie überzeugend begründen. Aufgrund der Einordnung als Vertrag ist die Inhaltskontrolle Rechtsfolge der mehrfachen Verwendung gleicher Vertragsbedingungen gegenüber einer Anlegermehrzahl. Dem Privatanleger als Verbraucher hilft die AGB-Kontrolle vollumfänglich, dem professionellen / institutionellen Anleger als Unternehmer nur mit Abstrichen: Soweit sich professionelle Anleger bei vermutungsgerechtem Verhalten (aktiv, kundig, risikotragfähig) selber schützen können, ist die Inhaltskontrolle außer Kraft. Als gesetzliches Leitbild für die Inhaltskontrolle der Publikumsanlage sind die Vorschriften des Kapitalanlagegesetzbuchs respektive dessen europäischer Kern (AIFMRL und OGAW-Richtlinie) heranzuziehen. Dies stellt die Inhaltskontrolle bei Publikumspersonengesellschaften auf eine gesicherte Grundlage und führt den Streit um die Reichweite der Ausnahme gem. § 310 Abs. 4 BGB einer neuen, aber konsistenten Lösung zu. 2. Quelle der Weisungsbindung des Anlageverwalters sind die Anlageleitlinien. Statt eines teilweise bislang postulierten Diversifikationsgebots besteht nur die Pflicht zur Vermeidung renditeloser Risiken. Dies hat Konsequenzen für Objektgesellschaften und Fonds ohne Anlagevorgaben, die danach durchaus zulässig und zugleich Anlagegegenstand in einer sinnvollen Portfoliobeimischung sind. Geboten ist zudem eine Verfahrenshaftung (statt wie bislang Ergebnishaftung) für die Abweichung von Weisungen heraus, welche bei unvorhersehbaren Anlageverlusten den Verwalter privilegiert, der alles vorhersehbar Notwendige getan hat. Kardinalpflichten des Verwahrers sind die Überwachung des Verwalters und Verwahrung der Assets. Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage 3. Aus den Prinzipien ergeben sich Detailvorgaben zur Intermediärsvergütung. Das Fondsrecht setzt in der Frage der Angemessenheit der Gebühren grundsätzlich auf Anlegerinformation statt materielle Gebührenregulierung. Vf. begründet – u.a. rechtsvergleichend und mit ökonomischen Bezügen - eine zivilrechtliche Exzessgrenze unter Heranziehung der Sittenwidrigkeit. Sittenwidrig ist eine Gebührenabrede mit Privatanlegern, wenn die Gebührenhöhe die Erreichung des Anlageziels (Kapitalerhalt oder Ertrag) unter keinem realistischem Ergebnisszenario als aussichtsreich erscheinen lässt (absoluter Standard) oder wenn ein Mehrfaches der marktüblichen Verwaltergebühren für den Fonds gleichen Typs verlangt wird (relativer Standard). 4. Für die Lastenverteilung bei Teilfonds und Anteilsklassen ergibt sich, dass Anteilsklassen eines Fonds keine Differenzierung im Verhältnis zu den übrigen Anlegern desselben Fonds rechtfertigen. Unzulässig ist die Abwälzung von Gemeinkosten einer Klasse z.B. für professionelle Anleger auf die Privatanleger einer anderen Anlageklasse. Im Verhältnis verschiedener Teilvermögen ist ebenfalls Gleichbehandlung geschuldet. Die Gleichbehandlung ist indes nicht grenzenlos gewährt. Weil jeder Anleger zum Verwalter einen eigenen Anlagevertrag schließt, kann jeder Anleger mit dem Verwalter (z.B.) eine individuelle Regelung in Bezug auf die Verwaltergebühren treffen. 5. Weil an die Stelle des korporativen Mehrheitsprinzips innerhalb der Anlageorganisation das vertragliche Zustimmungsprinzip tritt, sind Änderungsvorbehalte für Fondsverträge in geringem Umfang zulässig. Als Kompensation ist jedoch zur Erhaltung der Flexibilität und Praktikabilität des Fonds als Massenorganisation die Kontinuität der Anlagebeziehung reduziert. Im Vergleich zur Mitgliedschaft, aber auch im Vergleich zu üblichen Dauerschuldverhältnissen, wo die Kündigung – soweit diese nicht vorbehalten ist – eines Grundes bedarf (§ 314 Abs. 1 BGB), ist der Kollektivanlagevertrag ein Rechtsverhältnis mit reduziertem Bestandsschutz. Dies zeigt sich in einem erleichterten einseitigen Kündigungsrecht beider Seiten; es gibt keinen Anspruch auf eine ewige Fondsanlage. Der Fondsverwalter darf den Fonds liquidieren, der Anleger darf kündigen oder seinen Anteil verkaufen. 29 6. Aus der im Außenverhältnis wirksamen Korporationsanalogie ist für Publikumsanlagen eine Haftungsbeschränkung abzuleiten. Dieser Grundsatz kann durch Vereinbarung mit professionellen Anlegern eingeschränkt werden. VI. Folgewirkungen für die Corporate und Public Governance Folge einer sachgerechten Fondsorganisation sollte der Abschied des Privatanlegers aus der am UnternehmerAktionär orientierten Stellung in der unternehmerischen Organisation (AG) sein. Die Anlageorganisation respektive der Investmentfonds ist auf passive, unkundige Anleger zugeschnitten. Würde sich der Anlegerkreis in der börsennotierten AG auf professionelle Anleger beschränken, könnte man bei der unternehmerischen AG im Gegenzug die aktienrechtliche Satzungsstrenge lockern. Von der politisch häufig zu bemerkenden Aufgabenüberfrachtung des Fonds ist Abstand zu nehmen. Das sorgfältig austarierte Gefüge im Fonds gerät aus den Fugen, wenn Fondsmanager für den Arbeitnehmerschutz, die Einkommenssicherung für den Staatshaushalt oder die Sicherung der Finanzmarktstabilität in Anspruch genommen werden. Allzu leicht lässt sich ein pflichtwidriges Handeln des Managers im Verhältnis zu seinen Anlegern hinter der vermeintlichen Wahrnehmung unkonturierter Pauschalziele verbergen. Wer zu vielen Zielen dient, dient in Wahrheit keinem. Kontakt Universität Liechtenstein Institut für Finanzdienstleistungen Fürst-Franz-Josef-Strasse, 9490 Vaduz, Liechtenstein Prof. Dr. Dirk Zetzsche [email protected] Prinzipien der kollektiven Vermögensanlage 30 IMPR E SSUM Haftungsausschluss Impressum Die Informationen des BAI-Newsletters stellen keine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren, Terminkontrakten oder sonstigen Finanzinstrumenten dar. Sonderausgabe 1/2015 Eine Investitionsentscheidung sollte auf Grundlage eines Beratungsgespräches mit einem qualifizierten Anlageberater erfolgen und auf keinen Fall auf der Grundlage dieser Dokumente/Informationen. Alle Angaben und Quellen werden sorgfältig recherchiert. Für Vollständigkeit und Richtigkeit der dargestellten Informationen kann keine Gewähr übernommen werden. Verantwortliche Redakteure: Roland Brooks Erscheinungsweise: jährlich BAI e.V. Poppelsdorfer Allee 106 D-53115 Bonn Tel. +49 - (0) 228 - 969870 Fax +49 - (0) 228 - 9698790 www.bvai.de [email protected] Satz & Layout VANAMELAND UG (haftungsbeschränkt) Wiesenstraße 4 47906 Kempen Tel. +49 - (0) 2152 - 8971241 Fax +49 - (0) 2152 - 8971244 www.VANAMELAND.de [email protected] Impressum 31