Wir haben kürzlich beschrieben, wie einige Vermögensverwalter ihre Produktverteilung mit künstlicher Intelligenz (KI) transformieren.

Wir nennen dies Verteilungsanalyse. Die Transformation erfordert die Bewältigung von drei zentralen Herausforderungen: ineffiziente Qualifizierung der potenziellen Kunden, inkonsistente Verkaufsprozesse und isolierte Prognosen. Dort lag der Schwerpunkt auf der Priorisierung und Qualifizierung der Ziele. Hier betrachten wir die zweite Herausforderung: die Bewertung der Verkaufsleistung.

Es wurde viel darüber geschrieben, wie man Glück von Fähigkeiten im Investment Management trennen kann. Aber wie können wir feststellen, ob das Verkaufsteam gute Arbeit leistet? Wir könnten uns natürlich einfach ihre Provisionen ansehen, aber das scheint nicht ganz zufriedenstellend zu sein. In den Grundsätzen rät uns Ray Dalio: „[Pay] mehr Aufmerksamkeit auf den Schwung als auf den Schuss “, um sich mehr auf den Prozess als auf das Ergebnis zu konzentrieren.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie gehören zum Verkaufsteam von Bridgewater Associates. Es ist April 2020, COVID-19 tobt und Ihr Flaggschiff-Fonds hat gerade 20% verloren. Dalio gibt zu, dass er von der Pandemie „blind“ war. Möglicherweise können Sie im zweiten Quartal überhaupt keine Zuflüsse anziehen. In der Tat sind Abflüsse wahrscheinlicher. Aber was Sie tun und was Sie den Kunden im kommenden Quartal sagen, kann immer noch einen großen Unterschied machen.

Wie sollte Ihr Unternehmen Ihre Leistung im zweiten Quartal bewerten? Sicher nicht nur, indem Sie sich Ihre Provisionen ansehen.

Eine Mischung von Faktoren treibt den Vermögensfluss in ein Anlageprodukt an:

  • Umsatz- und Beziehungsstärke
  • Marketing und Markenstärke
  • Produktleistung
  • Glück

Viele Vermögensverwalter haben Schwierigkeiten, diese Faktoren zu trennen. Und es ist ein Kampf mit hohen Einsätzen. Diejenigen, die sich auf Ergebnisse wie Provisionen oder verwaltete Vermögenswerte (AUM) konzentrieren, haben es schwer, Teams zur Rechenschaft zu ziehen. Der Vertrieb beschwert sich darüber, dass das Marketing schlechte Aussichten bietet. Das Marketing beschwert sich darüber, dass die Produktleistung nicht wettbewerbsfähig genug ist. In der Zwischenzeit beschweren sich Portfoliomanager, vom Markt missverstanden zu werden.

Durch das Aussortieren dieser Einflüsse können Kunden bewerten, welche Teile ihres Geschäfts funktionieren und welche nicht. Sie können dann den Kurs korrigieren und Verbesserungen vornehmen. Bei Genpact beginnt unser Rahmen mit der Bilanzgleichung: Ende AUM = Beginn AUM + Anlagerendite + Vermögensflüsse.

Lassen Sie uns vorerst Verteilungen und nicht organisches Wachstum ignorieren.

Auf der linken Seite der folgenden Tabelle teilen wir die Gesamtrendite eines Produkts in drei Komponenten auf: Markt-, Kategorie- und Produktrendite und verwenden ein konkretes Beispiel: PIMCOs Active Bond Exchange Traded Fund (ETF) (Ticker: BOND) ab 13. Juli 2020:

Entität YTD Return
Markt Bloomberg / Barclays Gesamtrendite USD 5,82%
Kategorie Intermediate Core-Plus Bond 5,11%
Produkt PIMCO Active Bond ETF 5,28%

Quelle: Morningstar. Zugriff am 14. Juli 2020.

Aus diesen Zahlen berechnen wir die „Kategorie vs. Marktrendite“ als -0,71%. Da dies negativ ist, war Core-Plus im Jahr 2020 nicht der richtige Ort auf dem Anleihemarkt. Andererseits beträgt die Rendite „Produkt vs. Kategorie“ + 0,17%, was darauf hinweist, dass sich das PIMCO-Portfoliomanagementteam innerhalb der Grenzen gut behauptet hat seines Mandats. Die Geschäftsleitung von PIMCO sollte die Leistung dieses Teams wahrscheinlich anhand von “Produkt vs. Kategorierendite” und nicht “Kategorie vs. Marktrendite” bewerten. Schließlich bezahlt PIMCO dieses Team dafür, das bestmögliche Core-Plus-Portfolio zu bilden und keine Gewinnkategorien auszuwählen.

Wir führen eine ähnliche Analyse der Vermögensflüsse durch, die auf der rechten Seite der folgenden Tabelle dargestellt ist. Wir können sie jedoch nicht direkt mit den Anlagerenditen vergleichen, da sie unterschiedlich groß sind.

Entität YTD Flow zum 13. Juli 2020 AUM zum 1. Januar 2020
Markt Bloomberg / Barclays Gesamtrendite USD – 44.183 Mio. USD 9.597.750 Mio. USD
Kategorie Intermediate Core-Plus Bond – 2.345 Mio. USD 959.775 Mio. USD
Produkt PIMCO Active Bond ETF 507 Mio. USD 2.925 Mio. USD

Quellen: ETFdb.com, Baird, SIFMA. Category Flow und AUM sind Platzhalter. Siehe Anmerkungen unten.

Es hilft, in Marktanteilen zu denken:

  • Kategorie vs. Marktflüsse: In diesem Faktum wurden zu Beginn des Berichtszeitraums 10% des Rentenmarktes der Kategorie Core-Plus zugeordnet. Wenn sein Marktanteil konstant geblieben wäre, hätte die Core-Plus-Kategorie 10% der Marktabflüsse oder 4.418 Mio. USD erlitten. Tatsächlich hat es besser abgeschnitten, daher sind die „Kategorie vs. Marktflüsse“ positiv: -2.345 – (-4.418) = 2.073 Millionen US-Dollar.
  • Produkt- / Kategorieflüsse: Der ETF eroberte zu Beginn des Berichtszeitraums 0,30% der Core-Plus-Kategorie. Wenn sein Anteil konstant geblieben wäre, hätte der ETF 0,30% der Kategorieabflüsse oder ungefähr 7 Mio. USD erlitten. Es hatte tatsächlich Zuflüsse von 507 Millionen US-Dollar, so dass seine „Produkt- und Kategorieflüsse“ 507 – (-7) = 514 Millionen US-Dollar betrugen.

Die Zusammenfassung unserer Analyse für den ETF von PIMCO für den Zeitraum vom 1. Januar bis 12. Juli 2020 lautet wie folgt:

Kategorie vs. Markt Produkt vs. Kategorie
Rückkehr -0,71% 0,17%
Fließt 2.073 Mio. USD 514 Mio. USD

Das Ziel unseres Frameworks ist es, jedes dieser Elemente einem anderen Team zuzuordnen. Natürlich ist kein Team eine Insel, aber dieser Ansatz hilft dabei, einige nützliche Unterscheidungen zu treffen.

Kategorie vs. Markt Produkt vs. Kategorie
Rückkehr Feste Führung Portfolio-Management
Fließt Marketing + Unternehmensführung Vertrieb + Portfoliomanagement

Rückgaben sind relativ einfach zuzuordnen:

  • Portfoliomanager sind am meisten für die „Produkt- und Kategorierendite“ verantwortlich.
  • Führungskräfte, die die Produktpalette des Unternehmens festlegen, sind am meisten für die Metrik „Kategorie vs. Marktrendite“ verantwortlich. Je besser sie in Gewinnkategorien eintreten und nacheilende Kategorien verlassen können, desto höher ist diese Metrik.

Flüsse sind schwieriger zu beschaffen:

  • Der Vertrieb ist am meisten für die Metrik „Produkt- und Kategorieflüsse“ verantwortlich, aber auch Portfoliomanager beeinflussen sie. Da viele Anleger der Performance nachjagen, werden die Renditen der Vergangenheit die aktuellen Ströme beeinflussen.
  • Das Marketing ist am meisten für die Metrik „Kategorie vs. Marktflüsse“ verantwortlich, da sie die Produktpalette des Unternehmens in eine attraktive Marke umsetzen müssen. Dies wirkt sich jedoch auch auf die Unternehmensführung aus. Kategorien mit guter Performance in der Vergangenheit sind leichter zu verkaufen. Um eine Poker-Metapher zu verwenden, gibt die feste Führung die Hand, die das Marketing spielen muss.

Um den Umsatz von der Produktleistung zu isolieren, verwenden wir die folgende Regression:

Produkt vs. Kategorie fließt im Strom
Periode = β * Produkt- / Kategorierenditen in der vergangenen Periode + α

In dieser Gleichung ist β der Regressionskoeffizient und α ist ein Maß für die Wertschöpfung des Verkaufsteams, ähnlich wie α in einem Capital Asset Pricing Model (CAPM). Anders ausgedrückt, α ist der tatsächliche Fluss im Vergleich zu denjenigen, die angesichts der historischen Produktleistung zu erwarten wären.

Nach der gleichen Logik isolieren wir Marketing von der Kategorie
Leistung unter Verwendung dieser Regression:

Kategorie vs. Marktflüsse im Strom
Periode = β * Kategorie vs. Marktrendite in der vergangenen Periode + α

Die obigen Gleichungen sind einfache Regressionen mit einem Faktor: Leistung in einem vergangenen Zeitraum, beispielsweise in den letzten 12 Monaten. In der Praxis erweitern wir sie um:

  • Mehrere vergangene Perioden
  • Andere vergangene Leistung
    Maßnahmen, z. B. Volatilität, Drawdown usw.
  • Flexibleres Modell
    Formen, die nichtlineare Beziehungen unterstützen

Wenn wir Faktoren und Flexibilität hinzufügen, passen wir die Daten besser an und machen das α zu einem reineren Maß für die Verkaufs- bzw. Marketingfähigkeiten. Dies wäre ähnlich wie bei den verschiedenen Erweiterungen von CAPM für Renditen, was α zu einem reineren Maß für die Anlagefähigkeit macht. Nach dieser Literatur verwenden wir mehrere Tests, um sicherzustellen, dass wir die Daten nicht überanpassen.

Mit diesen Methoden gewinnen Kunden
Einblick in die Leistung ihrer Verkaufsteams und wo sie sich möglicherweise befinden
verbessert.

Anmerkungen

Wir sind Jan Jaap Hazenbergs „Ein neuer Rahmen für die Analyse der Marktanteilsdynamik unter Fondsfamilien“ aus dem Financial Analysts Journal für einen Großteil des Rahmens und der Analyse zu Dank verpflichtet.

Hazenberg verwendet relative Ströme und AUM-gewichtete Renditen, um Marktanteilsänderungen zu zerlegen. Wir präsentieren eine vereinfachte Version, die relative Ströme durch Dollarflüsse und gewichtete Renditen durch einfache Renditen ersetzt. Wir möchten Hazenberg für seine Hilfe bei der Überprüfung seines Rahmens und seiner Ergebnisse danken.

Bei der Analyse der Ströme des PIMCO ETF haben wir die folgenden Quellen verwendet:

  • Die ETF-Ströme erfolgen bis zum 13. Juli 2020 von ETFdb.com.
  • Die Anleihemarktströme reichen von Baird bis Mai 2020.
  • Der historische Nettoinventarwert (NAV) des ETF stammt aus dem Halbjahresbericht von PIMCO zum 31. Dezember 2019.
  • Die Größe des Rentenmarktes stammt von SIFMA. Wir weisen ausstehende Unternehmensschulden ab dem 4. Quartal 2019 aus.
  • Kategorieflüsse und AUM sind Platzhalter, die zur Veranschaulichung dieser Berechnung verwendet werden. Die tatsächlichen Zahlen stammen aus verschiedenen Quellen wie Lipper, dem Investment Company Institute (ICI), Broadridge und MarketMetrics.

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Alle Beiträge sind die Meinung des Autors. Als solche sollten sie weder als Anlageberatung ausgelegt werden, noch spiegeln die geäußerten Meinungen notwendigerweise die Ansichten des CFA-Instituts oder des Arbeitgebers des Autors wider.

Bildnachweis: © Getty Images / vpopovic

Alon Bochman, CFA

Alon Bochman, CFA, ist Partner in der Kapitalmarktberatungspraxis von Genpact (NYSE: G) mit Sitz in New York. Er arbeitet mit Vermögensverwaltern und Banken zusammen, um ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen mit Daten zu treffen. Zuvor verwaltete er zwei Jahre lang ein Aktienportfolio für SC Fundamental. Bochman begann seine Karriere als Programmierer mit der Gründung einer Social-Networking-Softwarefirma, die schließlich von Thomson-Reuters übernommen wurde. Er hat einen MBA von der Columbia Business School und einen BA von der University in Albany.