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Das Shiller-KGV und die Frage: Sind Aktien überbewertet?

Anleger suchen gerne nach Signalen, die ihnen den richtigen Zeitpunkt zum Kaufen oder Verkaufen anzeigen. Als gängige Indikatoren für Veränderungen in den erwarteten Aktienrenditen gelten Bewertungsindikatoren wie das zyklisch bereinigte Kurs-Gewinn-Verhältnis, auch als Shiller-KGV bekannt (Englisch: CAPE)1, das im Jahr 1998 von Campbell und Shiller entwickelt wurde. Doch trotz ihrer anhaltenden Beliebtheit finden wir keine stichhaltigen Beweise dafür, dass Bewertungsindikatoren für Asset-Allokationsentscheidungen nützlich sind.

Bewertungskennzahlen: ein Blick unter die Haube

Wie theoretische und empirische Untersuchungen belegen, enthalten Bewertungskennzahlen Informationen über Unterschiede in den erwarteten Renditen zwischen verschiedenen Aktien. Sortieren wir Aktien nach ihrem Kurs-Buchwert-Verhältnis, erkennen wir zum Beispiel eine Value-Prämie. Vieles deutet darauf hin, dass Anleger mit Value-Aktien, also Aktien mit niedrigem Kurs-Buchwert-Verhältnis, langfristig ziemlich verlässlich Mehrrenditen gegenüber dem Markt erzielen konnten.2

Wenn nun Differenzen in den Bewertungskennzahlen auf Unterschiede in den erwarteten Renditen schließen lassen, warum eignen sie sich dann nicht zum Timing der Aktien-Prämie? Um diese Frage zu beantworten, muss man zunächst wissen, was Kursveränderungen über eine Aktie aussagen. Der Kurs einer Aktie stellt den Wert der erwarteten zukünftigen Cashflows eines Unternehmens dar, abgezinst auf heute. Niedrige Bewertungen sind also entweder das Ergebnis niedriger zukünftiger Cashflow-Erwartungen oder hoher Diskontsätze – oder einer Kombination aus beidem.

Wenn sinkende Diskontsätze das Kurs-Buchwert-Verhältnis des gesamten Aktienmarkts steigen lassen, sinken die erwarteten Renditen. Doch in den Daten lassen sich Cashflow- und Diskontsatzeffekte leider nicht sauber voneinander trennen – eine schlechte Nachricht für jeden, der Änderungen in den erwarteten Renditen anhand von Bewertungskennzahlen identifizieren will.

Trotz dieser Einschränkung behaupten einige Studien, aus aktuellen Bewertungskennzahlen ließen sich langfristige Renditen ableiten. Eine solche Bewertungskennzahl ist das Shiller-KGV, das in der Vergangenheit negativ mit Aktienrenditen korreliert war. Eine Regression der 10-Jahres-Realrenditen am US-Aktienmarkt auf das Shiller-KGV zwischen 1871 und 2020 ergibt beispielsweise einen Steigungskoeffizienten von -0,004. Das bedeutet: Steigt das Shiller-KGV um 0,1, sinkt die erwartete zehnjährige Realrendite um 0,04%. .

Abbildung 1 zeigt die Prognosen für die 10-Jahres-Realrenditen für den Zeitraum zwischen 1871 und 2020, die sich aus dem Shiller-KGV ableiten.3 Aktuell lässt das Shiller-KGV für die nächsten zehn Jahre eine negative annualisierte Realrendite erwarten – und scheint damit die Sorgen um überzogene Bewertungen zu bestätigen. Geht man jedoch zurück zum Januar 2018, gerät diese Prognose von damals schnell ins Wanken, denn in den ersten dreieinhalb Jahren (bis Juni 2021) lag die jährliche Realrendite bei durchschnittlich 11,75%.4

Die Wertentwicklung in der Vergangenheit, inklusive hypothetischer Wertentwicklung, stellt keine Garantie für zukünftige Entwicklungen dar.

Die tatsächlichen Renditen lassen sich nicht mit Sicherheit vorhersagen, die erwarteten Renditen können jedoch wohl kaum negativ sein. Aktienanleger tragen höhere Risiken als die Käufer von Anleihen – und erwarten dafür eine Prämie. Man kann Bewertungskennzahlen also eventuell für Kauf- und Verkaufsentscheidungen nutzen, sofern diese Prämie gerade relativ hoch oder niedrig ist. Doch selbst diese Anwendung ist fragwürdig. In Experimenten, die einen Zusammenhang zwischen Bewertungen und Marktrenditen herstellen, werden in der Regel die Schwankungen der tatsächlichen Aktienrisikoprämien verwendet. Anlageentscheidungen sollten sich jedoch an den erwarteten Prämien orientieren, und Aktienrenditen sind einfach zu volatil, als dass sich die erwarteten zukünftigen Prämien aus den tatsächlichen vergangenen Prämien ableiten ließen.

Ein Beispiel verdeutlicht die geringe Aussagekraft realisierter Renditedaten: Zwischen 1927 und 2020 betrug die Risikoprämie für US-Aktien5 im Durchschnitt robuste 8,7% pro Jahr. Der Standardfehler betrug jedoch 2,1%, die „echte“ erwartete Prämie lag also wahrscheinlich irgendwo zwischen 4,5% und 12,9%. Aktienprämien innerhalb dieser Spanne würden – selbst wenn sie vom langfristigen Durchschnitt abweichen – nicht die Hypothese stützen, dass sich die Aktienprämie verändert hat. Zwar sind Schwankungen in der erwarteten Aktienrendite im Laufe der Zeit wahrscheinlich. Dass wir diese Schwankungen anhand der Daten zuverlässig vorhersagen können, ist jedoch zweifelhaft.

Sinn und Unsinn von Bewertungskennzahlen

Selbst wenn wir unsere Zweifel an der Aussagekraft von Renditeschätzungen6 einmal beiseitelassen, bleibt die Frage, wie relevant eine Schätzung der langfristigen Aktienprämie für Anleger sein kann, die Kauf- und Verkaufsentscheidungen für deutlich kürzere Zeiträume treffen wollen. In diesem Zusammenhang reicht eine Korrelation zwischen einem Bewertungsindikator wie dem Shiller-KGV und zukünftigen Renditen nicht aus; die Kennzahl muss auch Schwankungen in den zukünftigen Renditen so gut vorhersagen können, dass Markt-Timing-Entscheidungen eine höhere Erfolgsquote haben als ein Münzwurf.

Davis (2015) geht dieser Frage nach und ermittelt dazu zunächst anhand von Bootstrap-Simulationen den notwendigen Schwellenwert für die Prognosekraft der Renditen, die eine ausreichende Timing-Erfolgsquote gewährleistet. Das Ergebnis: Ein R-Quadrat von 90% aus einer Regression der 10-Jahres-Renditen auf eine Timing-Regel, die die Asset-Allokation jährlich dynamisch anpasst, ergibt eine Erfolgsquote von gerade einmal 52%. Zum Vergleich: Eine Regression der realen 10-Jahres-Aktienrenditen in den USA auf das Shiller-KGV7 mit Daten aus den Jahren 1871 bis 2020 ergibt ein R-Quadrat von nur 29%. Nach Davis (2015) leitet sich daraus eine Erfolgswahrscheinlichkeit von etwa 18% ab, dass Anleger eine Buy-and-Hold-Strategie übertreffen. Auch andere Studien haben sich mit der Frage befasst, ob sich Bewertungskennzahlen für Timing-Strategien eignen8, doch die Ergebnisse sind ernüchternd. Außerdem kann signalbasiertes Markt-Timing die Renditevolatilität eines Portfolios erhöhen und unnötig die Investmenterfahrung unsicherer machen.9

Ein Wort der Vorsicht

Erwartete Renditen richtig einzuschätzen ist schwierig – so schwierig, dass Merton (1980) es als Irrweg bezeichnete. Ob sich der Aufwand lohnt, hängt davon ab, wie ein Anleger die Informationen einsetzen will.

Insgesamt sprechen die Forschungsergebnisse nicht dafür, Renditeprognosen als Grundlage für Asset-Allokationsentscheidungen zu verwenden, denn um durch Markt-Timing höhere Renditen zu erzielen, müssten Anleger negative Aktienrisikoprämien richtig vorhersagen. Sind Aktien korrekt bewertet, sollte die erwartete Risikoprämie natürlich immer positiv sein. So gesehen sind Anleger wahrscheinlich am besten aufgestellt, wenn sie ihre Asset-Allokation auf ihre Anforderungen, Ziele und Risikotoleranz abstimmen und an dieser festhalten, anstatt sich an Renditeprognosen zu versuchen.

Renditeprognosen können allerdings nützlich sein, um Fortschritte bei der Umsetzung der eigenen Anlageziele zu bewerten. Kapitalmarktprognosen dienen in der Regel als Eingangsvariable für Simulationen zukünftiger Renditeverteilungen des Ist-Portfolios. Eine Anpassung prognostizierter Aktienrenditen aufgrund aktueller Bewertungen kann die Informationsgrundlage für Anlageentscheidungen ergänzen. Gehen Anleger zum Beispiel aufgrund eines relativ hohen Shiller-KGV von einer niedrigeren Wachstumsrate ihres Portfolios aus, können sie ihre Sparquote erhöhen und so ihre Chancen verbessern, ihre Ziele tatsächlich zu erreichen.

Bewertungskennzahlen sind in gewisser Weise mit Sonnenuhren vergleichbar: Sie eignen sich als grober Anhaltspunkt; verwendet man sie jedoch als Ofen-Timer, könnte es passieren, dass der Kuchen verbrennt.

FOOTNOTES

  1. 1Für die Berechnung des Shiller-KGV wird der inflationsbereinigte Durchschnitt der Betriebsgewinne der vergangenen zehn Jahre verwendet.

  2. 2Siehe u. a. Fama und French (2015 und 2017).

  3. 3Die Renditevorhersage entspricht dem Achsenabschnitt der Regression plus dem Steigungskoeffizient, multipliziert mit dem Shiller-KGV.

  4. 4Jährliche Realrendite, entspricht der Rendite des S&P 500 abzüglich der Veränderung des Verbraucherpreisindex von Januar 2018 bis Juni 2021. Datenquellen der Website von Robert Shiller: http://www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm

  5. 5Die Prämie entspricht der Renditedifferenz zwischen dem Fama/French Total US Market Index und einmonatigen Treasury Bills. Renditedaten von Ken French, abrufbar unter mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html

  6. 6Siehe u. a. Boudoukh, Richardson und Whitelaw (2008) sowie Welch und Goyal (2008).

  7. 7Die Daten für die Regression der Realrenditen auf das Shiller-KGV stammen von der Website von Robert Shiller, abrufbar unter www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm

  8. 8Dai (2016).

  9. 9Schneller (2017).

GLOSSAR

Asset-Allokation: Aufteilung des Anlagevermögens auf verschiedene Assetklassen, in der Regel abgestimmt auf die Ziele, die Risikotoleranz und den Anlagehorizont des Anlegers.

Bootstrap-Simulation: Analysemethode zur annähernden Bestimmung der Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse; dabei werden unter Verwendung historischer Renditen mehrere Testläufe, sogenannte Bootstrap Samples, durchgeführt.

Diskontsatz: Interner Zinsfuß zur Angleichung des Barwerts der erwarteten zukünftigen Cashflows eines Wertpapiers an seinen aktuellen Marktpreis.

Aktienrisikoprämie: Renditedifferenz zwischen Aktien und kurzfristigen Staatsanleihen.

Erwartete Rendite: Prozentualer Wertzuwachs, den ein Anleger von einem Wertpapier aufgrund der mit diesem verbundenen Risiken erwarten kann; berechnet als Mittelwert der Wahrscheinlichkeitsverteilung möglicher Renditen.

Kurs-Buch-Verhältnis: Verhältnis zwischen dem Marktwert eines Unternehmens und seinem Buchwert, wobei der Marktwert dem Kurs multipliziert mit der Anzahl der im Umlauf befindlichen Aktien und der Buchwert dem buchhalterischen Wert des Eigenkapitals entspricht.

R-Quadrat (R2): Anteil der Variation einer Variablen, der durch eine andere Variable erklärt wird.

Realrendite: Rendite einer Anlage nach Abzug der Inflationsrate.

Standardfehler: Maß für die Genauigkeit eines geschätzten Wertes; entspricht der Standardabweichung geteilt durch die Quadratwurzel aus der Anzahl der Beobachtungen, die zur Berechnung der Schätzung verwendet wurden.

Value-Prämie: Renditedifferenz zwischen Aktien mit niedrigem relativen Preis (Value) und Aktien mit hohem relativen Preis (Growth).

INDEX DESCRIPTIONS

Fama/French Total US Market Research Index: Januar 1927 – Dezember 2020: Fama/French Total US Market Research Factor + einmonatige US-Staatsanleihen. Quelle: Website von Ken French. Die Ergebnisse, die für Zeiträume vor dem Auflegungsdatum des jeweiligen Index gezeigt werden, stellen nicht die tatsächlichen Renditen des jeweiligen Index dar. Andere ausgewählte Zeiträume können andere Ergebnisse, einschließlich Verluste, aufweisen. Die im Wege des Backtestings ermittelte Performance des Index ist hypothetisch und dient nur zu Informationszwecken, um die historische Wertentwicklung aufzuzeigen, wenn der Index über die entsprechenden Zeiträume berechnet worden wäre. Die Ergebnisse der Backtesting-Performance gehen von der Wiederanlage von Dividenden und Kapitalgewinnen aus. Die Rentabilität wird gemessen als Betriebsergebnis vor Abschreibungen und Amortisationen abzüglich der Zinsaufwendungen, gewichtet nach Buchwert. Eugene Fama und Ken French sind Mitglieder des Verwaltungsrats des Komplementärs von Dimensional Fund Advisors LP und erbringen für diesen Beratungsleistungen.

REFERENZEN

Boudoukh, Jacob, Matthew Richardson und Robert Whitelaw. 2008. „The Myth of Long-Horizon Predictability.“ Review of Financial Studies 21, Nr. 4: 1577 – 1605.

Dai, Wei. 2016. „Premium Timing with Valuation Ratios.“ White Paper von Dimensional Fund Advisors.

Davis, James L. 2015. “Long-Term Predictability and Short-Term Asset Allocation.” Artikel von Dimensional Fund Advisors Research Matters.

Fama, Eugene F. und Kenneth R. French. 2015. “A Five Factor Asset Pricing Model.” Journal of Financial Economics 116, Nr. 1: 1 – 22.

Fama, Eugene F. und Kenneth R. French. 2017. „International Tests of a Five-Factor Asset Pricing Model.“ Journal of Financial Economics 123, Nr. 3: 441 – 463.

Welch, Ivo und Amit Goyal. 2008. „A Comprehensive Look at the Empirical Performance of Equity Premium Prediction.“ Review of Financial Studies 21, Nr. 4: 1455 – 1508.

Merton, Robert C. 1980. „On Estimating the Expected Return on the Market: An Exploratory Investigation.“ Journal of Financial Economics 8, Nr. 4: 323 – 361.

Schneller, Warwick. 2017. „Market Timing: The Built-in Hurdle.“ Artikel von Dimensional Fund Advisors Research Matters.

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