Beleggen: Dé optimale marktportefeuille

Onderwerp:
Beleggen: Dé optimale marktportefeuille image
Door 'Nattan'

De ‘global market portfolio’ (GMP) is een portefeuille die marktkapitalisatie vertegenwoordigt van alle activaklassen waarin wordt belegd. Door de eigen portefeuille te vergelijken met de GMP ziet de belegger waar hij afwijkt van de ‘wisdom of the crowd’. In dit artikel wordt een weergave gegeven van de GMP per eind 2020 op basis van nieuw onderzoek van zowel publieke als private markten, waaronder ook crypto’s en ‘collectibles’. Tevens wordt bepaald wat de ‘optimal market portfolios’ zouden zijn op basis van verschillende beperkingen, zoals maximale wegingen aan bepaalde beleggingscategorieën.

Introductie

Onderzoek naar de global market portfolio (GMP) heeft nog geen lange, en zeker ook geen uitgebreide, geschiedenis. Sinds eind jaren negentig van de vorige eeuw zijn er slechts enkele wetenschappers mee bezig geweest. De historische perioden en de onderzochte financiële markten verschilden daarbij ook nog eens. Alternatieve en private markten, zoals infrastructuur, bepaalde grondstoffen en obligatiecategorieën, bijvoorbeeld CAT bonds en collectibles (bijvoorbeeld whisky, wijn, oldtimers en kunst) ontbraken. Ook de private vastgoedmarkt werd niet in de beschouwing betrokken.

Dat er relatief weinig onderzoek is en wordt gedaan naar de GMP is bijzonder aangezien het kennen ervan om verschillende redenen belangrijk is. Ten eerste geeft de GMP in een oogopslag weer waar de wereld zijn geld in heeft belegd. Het is dé ultieme ‘wisdom of the crowd’-portefeuille, ofwel de enige passieve portefeuille en daarmee een spiegel voor iedere beleggers om zijn eigen portefeuille mee te vergelijken. Door te kijken waar de eigen portefeuille afwijkt ten opzichte van de GMP kunnen bewust of onbewuste tactische afwijkingen, en de daarmee samenhangende ‘extra’ risico’s, worden geanalyseerd. Iedere afwijking is daarmee een actieve keuze. Verschillende wetenschappers en praktijkmensen stellen dat de GMP inzichten geeft over beleggersbewustzijn, diversificatie, langetermijntrends (Robeco gebruikt bijvoorbeeld de GMP van Doeswijk in een maandelijkse outlook), portefeuilleconstructie en het inschatten van de ‘cost of equity’. Ook kan de GMP gebruikt worden om de ontwikkelingen van de ‘global wealth’ te meten.

De hier geconstrueerde GMP is een aanvulling en uitbreiding op de bestaande wetenschappelijke literatuur, door meer subcategorieën van publieke markten en diverse private markten, waaronder ook infrastructuur, crypto’s en collectibles en direct residentieel vastgoed, te beschouwen.

De GMP verandert constant door de tijd door nieuwe beleggingstrends. Zo toonde McKinsey & Company in 2020 aan dat het belegde vermogen in private markten nieuwe records bereikte door boven de $6,5 biljoen uit te stijgen, met een groei van 170% van het belegde vermogen tussen 2010 en 2020, waar publieke markten over die periode ‘slechts’ 100% groeiden. De populariteit van de private markten kan vooral worden toegeschreven aan de door de belegger gevoelde behoeften aan meer spreiding. Sommige van die markten kennen bovendien een lagere volatiliteit. De populariteit van bijvoorbeeld direct vastgoed is mede te danken aan de relatieve stabiliteit van de prijsontwikkelingen ervan.

Het zo volledig, gedetailleerd en actueel als mogelijk construeren van de GMP is dus om allerlei redenen belangrijk. De hier geconstrueerde GMP is een aanvulling en uitbreiding op de bestaande wetenschappelijke literatuur, door meer subcategorieën van publieke markten en diverse private markten, waaronder ook infrastructuur, crypto’s en collectibles en direct residentieel vastgoed, te beschouwen.

Zoals gezegd vertegenwoordigt de GMP het ‘perfecte’ inzicht van alle beleggers ter wereld. Een interessante vervolgvraag is of deze portefeuille kan worden geoptimaliseerd. Kunnen met behulp van Markowitz-optimalisaties, in verschillende scenario’s, bijvoorbeeld met minimum- en maximumgrenzen per beleggingssegment, portefeuilles worden bepaald met een betere rendements-risicoverhouding dan de GMP? In de portefeuilletheorie wordt de portefeuille met de hoogste rendements-risicoverhouding ook wel de ‘optimal risky portfolio’ genoemd. Dit artikel (en de daarachterliggende research paper) adresseert samengevat de volgende drie vragen: (1) Hoe ziet de GMP eruit, (2) wat zijn op basis van verschillende scenario’s de ‘optimal market portfolios’ (OMP’s) en (3) is er sprake van underperformance of outperformance van die OMP’s versus enerzijds de GMP en anderzijds de klassieke 60/40-aandelen-obligatieportefeuille?

Resultaten onderzoek

Figuur 1 beeldt de GMP per 31 december 2020 uit. Het valt op dat bijna 60% van het wereldwijde vermogen in privaat residentieel vastgoed is belegd. Vervolgens domineren de obligatiemarkten en de beursgenoteerde aandelenmarkt. De belangen van andere beleggingscategorieën vallen, mede door de dominantie van de directe vastgoedmarkt, in het niet. De dominantie van de vastgoedmarkt is bij nader inzien niet verbazingwekkend. Woningen zijn een primaire levensbehoefte; ze worden verder in veel landen fiscaal gesubsidieerd en hypothecair gefaciliteerd, waarmee deze beleggingscategorie het meest ‘gelevered’ (aangekocht met geleend geld) is. De hier gepresenteerde GMP heeft een stabiel trackrecord. Over de onderzoeksperiode van januari 2014 tot en met december 2020 is de index van de GMP opgelopen van 100 naar 161, waarbij de ‘maximum drawdowns’ (maximale procentuele teruggang van tussentop naar tussenbodem) beperkt zijn geweest. 

Figuur 1. De GMP in percentages van de totale marktkapitalisatie per december 2020.


De dominantie van de directe vastgoedmarkt is zo groot dat het eigenlijk een goed inzicht in de rest van de beleggingscategorieën wegneemt. In figuur 2 wordt de GMP afgebeeld zonder residentieel of privaat vastgoed. Uit uitsluiten van privaat vastgoed biedt de mogelijkheid om meer in detail de andere beleggingscategorieën uit te beelden.

Figuur 2. De GMP in percentages van de totale marktkapitalisatie per december 2020 exclusief privaat vastgoed.

Om de OMP’s te bepalen op basis van Markowitz-optimalisaties maken we gebruik van vier scenario’s:

  • P2: De vrije Markowitz OMP;
  • P3: De Markowitz OMP met een minimale allocatie van 1% per subbeleggingscategorie;
  • P4: De Markowitz OMP met een minimale allocatie van 1% en een maximale allocatie van 20% per subbeleggingscategorie
  • P5: De Markowitz OMP met een meer flexibele minimale en maximale allocatie per subbeleggingscategorie (afhankelijk van de grootte ervan).

P1 is de gelijk gewogen portefeuille van alle in het onderzoek betrokken (sub)beleggingscategorieën, 39 om precies te zijn. De gelijk gewogen en Markowitz-portefeuilles, met de daarbij behorende rendements-risicoparameters, P1 tot en met P5, worden tweemaal bepaald: over de totale onderzoeksperiode van 2003 tot en met 2020 en over 2014 tot en 2020. Over de laatste periode zijn data van alle in het onderzoek betrokken beleggingscategorieën meegenomen. De Markowitz-optimalisaties zijn vervolgens nogmaals gedaan na uitsluiting van privaat vastgoed. Het voert te ver om hier alle resultaten tot in detail te bespreken. De algemene conclusie is dat de in de vier scenario’s berekende rendements-risicoverhouding (Sharpe-ratio) aanzienlijk verbetert, bij zowel de volledige dataset als de meer recente subperiode waarin voor alle beleggingscategorieën data beschikbaar is. De statistieken van de OMP’s zijn duidelijk beter dan die van de GMP en de 60/40-obligatie-aandelenportefeuilles, zelfs als deze 60/40-portefeuilles ook Markowitz-optimaal worden gemaakt. Dat de OMP’s betere statistieken leveren dan die van de 60/40-portefeuilles zegt veel over het nut van het toevoegen van private markten. Sterker nog, de uitkomsten van het onderzoek zijn dermate duidelijk dat een statement pró het toevoegen van private markten in de portefeuille kan worden gemaakt. Tabel 1 toont aan dat de OMP’s (P2 tot en P5) statistisch significante outperformance, gemeten met Jensen’s alpha, hebben, op een situatie na, P4 over de hele onderzoeksperiode. De gelijk gewogen alsmede de 60/40-portefeuilles hebben over het algemeen statistisch negatieve alpha’s.

Tabel 1. Jensen’s alphas en hun significantie, per periode, per portefeuille.

Noot: Regressie-alphas (Jensen’s alpha) voor iedere onderzoeksperiode en portefeuilles en significantieniveau (tweezijdige t-test). Significantieniveaus: * = 10%, ** = 5% en *** = 1%.

Er is aanvullend nog een aantal interessante andere bevindingen. P2, de vrije Markowitz OMP levert verreweg de hoogste Sharpe-ratio, maar leidt wel tot een beperkte portefeuille van 10 van de 39 beschikbare subbeleggingscategorieën, met een enorme hoge weging naar commercieel vastgoed. Een andere interessante bevinding is dat in de vergelijking met de eveneens Markowitz-geoptimaliseerde traditionele 60/40-portefeuilles de betere prestaties van de OMP’s vooral het gevolg zijn van de veel lagere risico’s van de OMP’s. De gemiddelde rendementen liggen in de vier scenario’s bij de 60/40-portefeuilles iets hoger (over beide onderzoeksperioden), maar de risico’s, bijvoorbeeld gemeten met standaarddeviatie van de rendementen, Value at Risk of Expected Shortfall, van de 60/40-portefeuilles zijn dermate veel hoger dat ze vanuit rendements-risicoperspectief statistisch significant inferieur worden versus de OMP’s uit dit onderzoek (overigens moet deze conclusie flink worden afgezwakt als normale distributie van rendementen niet wordt verondersteld; voor meer details zie achterliggende research paper). Verder hebben vooral de volgende beleggingscategorieën in alle doorgerekende scenario’s een hoge frequentie op bovengemiddelde (of maximale) allocaties gehad: beursgenoteerde Noord-Amerikaanse aandelen, commercieel vastgoed, residentieel vastgoed, land (agri en hout), private infrastructuur, securitized bonds, CAT bonds, palladium, whisky en hedge funds.

Het is hét doorlopende thema van dit onderzoek: meer andersoortige beleggingscategorieën voegen waarde toe.

Robuustheidstests waarbij de rendementsdata honderdmaal worden ‘geresampled’, leveren geen andere conclusies op. In de slechtste scenario’s dalen de statistieken iets, maar in de betere scenario’s lijken ze zelfs weer veel beter te zijn dan die van de onderzochte ‘live period’. De robuustheidstests leveren dus een bevestiging van de gevonden resultaten.

Maar hoe ziet dan dé OMP er uit? De beantwoording hangt enerzijds af van de outperformance, anderzijds van de gekozen beperkingen en praktische uitvoerbaarheid. P5 lijkt dan de meest voor de hand liggende OMP te zijn. In figuur 3 worden hiervan twee varianten afgebeeld, met en zonder direct vastgoed. Het valt op dat in beide gevallen de allocatie naar alternatieven, deels private markten wat betreft allocatie op de ‘buitengrenzen’ worden gezet: grondstoffen, collectibles, private infrastructuur en private equity. Het is hét doorlopende thema van dit onderzoek: meer andersoortige beleggingscategorieën voegen waarde toe.

Figuur 3. Optimale P5-OMP’s met (links) en zonder (rechts) privaat vastgoed.

Conclusie

Het doel van deze studie is de wereldmarktportefeuille (GMP) verder te actualiseren door meer en nieuwe beleggingscategorieën toe te voegen, aangevuld met een studie naar de optimale allocaties van de beschikbare beleggingscategorieën en subbeleggingscategorieën ten opzichte van de geïdentificeerde wereldmarktportefeuille (GMP) en 60/40 aandelen-obligatieportefeuilles. De GMP is hier zo volledig mogelijk samengesteld, inclusief alle nieuwe beleggingscategorieën als crypto’s en private markten. Daarbij valt in eerste instantie de grote allocatie naar privaat vastgoed op. De onderzoeksresultaten tonen verder aan dat de ‘optimal risky portfolios’ (OMP’s) beter presteren dan zowel de geïdentificeerde GMP als de 60/40 aandelen-obligatieportefeuilles. Dit toont het voordeel aan van het opnemen van private beleggingsvormen in de portefeuille aan. De in de Markowitz-optimalisaties bepaalde ‘gewenste’ wegingen zijn in de praktijk gezien de illiquiditeit van diverse van deze beleggingscategorieën echter niet haalbaar. Toekomstig, vergelijkbaar onderzoek kan wellicht een risicocorrectie toepassen op de rendementen van illiquide beleggingen, zodat deze ‘eerlijker’ in de optimalisaties worden meegenomen. In deze studie is er voor gekozen minimum- en maximumrestricties toe te voegen in de optimalisaties, hetzij in absolute termen, hetzij met betrekking tot het procentuele marktgewicht van de beleggingscategorie. Dit is een goede optie om een gediversifieerde portefeuille samen te stellen die niet slechts bestaat uit enkele illiquide beleggingscategorieën. Bepaalde beleggingsvormen leveren echter steeds weer hoge wegingen op, die interessant kunnen zijn om nader te bestuderen voor beleggingsportefeuilles waar deze nog niet zijn opgenomen. De bevindingen van dit artikel vormen een aanvulling op de bestaande literatuur en hebben een informatieve waarde in termen van een meer gedetailleerde en geactualiseerde ‘proxy’ voor de GMP en het potentiële voordeel van het opnemen van alternatieve, private beleggingscategorieën in de portefeuillesamenstelling.

Het uitgebreide onderzoek en bronvermelding is via SSRN (klik) te downloaden. 

Te citeren als

Harry Geels, Josefine Johannessen, “Beleggen: Dé optimale marktportefeuille”, Me Judice, 3 juni 2022.

Copyright

De titel en eerste zinnen van dit artikel mogen zonder toestemming worden overgenomen met de bronvermelding Me Judice en, indien online, een link naar het artikel. Volledige overname is slechts beperkt toegestaan. Voor meer informatie, zie onze copyright richtlijnen.

Afbeelding
Door 'Nattan'

Downloads

Ontvang updates via e-mail