BELEGGINGSFONDSEN EN BEHAVIOURAL FINANCE

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "BELEGGINGSFONDSEN EN BEHAVIOURAL FINANCE"

Transcriptie

1 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR BELEGGINGSFONDSEN EN BEHAVIOURAL FINANCE Scriptie voorgedragen tot het bekomen van de graad van licentiaat in de economische wetenschappen Michaël De Man onder leiding van Prof. Dr. Jan Annaert

2

3 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR BELEGGINGSFONDSEN EN BEHAVIOURAL FINANCE Scriptie voorgedragen tot het bekomen van de graad van licentiaat in de economische wetenschappen Michaël De Man onder leiding van Prof. Dr. Jan Annaert

4 Permission

5 Woord Vooraf Een scriptie schrijf je niet alleen. Daarom wil ik vooraf een aantal personen bedanken zonder wie deze scriptie nooit tot stand was gekomen. Eerst en vooral wil ik mijn dank betuigen aan mijn promotor: Prof. Dr. Jan Annaert. Zijn snelle antwoorden op mijn vragen, zijn tips, zijn verbeteringen en de aanbreng van nuttige literatuur waren voor mij een zeer grote hulp. Mijn ouders bedank ik voor hun steun en motivatie in de voorbije vier jaar. Ik wil Freija bedanken voor haar permanente aanmoedigingen. Mijn dank gaat ook uit naar de commissarissen voor het lezen van deze scriptie.

6 Inhoudstafel Woord Vooraf...I Inhoudstafel... II Lijst van tabellen... V Lijst van figuren...vii Inleiding Overzicht De gedragsanomalieën en gedragsafwijkingen Anchoring Overconfidence Self-attribution bias Hindsight bias Confirmation bias Representativeness (heuristic) De conjunction fallacy De law of small numbers / Gambler s fallacy effect Base rate fallacy (base rate neglect) Conservatisme/Status quo bias Availability bias (saliency heuristic) Prospect theory De waardefunctie is gebaseerd op relatieve winst en verlies t.o.v. een referentiepunt Zowel de winstfunctie als de verliesfunctie vertonen afnemende gevoeligheid Loss aversion Disposition effect Framing Mental accounting Narrow framing Niet-lineare waarschijnlijkheidstransformatie Kuddegedrag ( herd behaviour ) Overreactie, onderreactie, reversal en momentum II

7 2.9. Besluit Beperkingen op arbitrage Fundamenteel risico Noise trader risico Implementatiekosten Praktijk Besluit Beleggingsfondsen Traditionele beleggingsfondsen Beheer van traditionele beleggingsfondsen Prestaties van traditionele beleggingsfondsen Behavioural finance fondsen Strategie van behavioural finance fondsen Prestaties van behavioural finance fondsen Besluit Prestatie analyse van BF-fondsen Problemen Populatie en steekproef Gegevensverwerving BF-fondsen identificeren Databases identificeren Koersinformatie verwerven De methodologie Het overzicht van het model De prestatiemaatstaf (overzicht) De methode: stijlanalyse Fonds der referentie-indexen ( mimicking portfolio ) Prestatie-analyse Additionele maatstaven Portfolio Change Measure (PCM) Lagged Momentum Measure (LMM) Resultaten en interpretatie van de analyse Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund (UBRLX) Undiscovered Managers Behavioral Value Fund (UBVLX) III

8 LSV Value Equity Fund (LSVEX) Janus Contrarian Fund Scudder-Dreman High Return Equity Fund Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Scudder Focus Value + Growth Fund Scudder-Dreman Financial Services Fund Liontrust First Exempt Fund Liontrust First Growth Fund Liontrust First Income Fund Liontrust Prime Exempt Fund ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Fortis Obam Contrarian Work De Behavioural Finance Fondsen De BF-fondsen: gemiddelden en mediaan De BF-fondsen: stijlanalyse voor de periode van 1/1/94 tot 1/8/ De BF-fondsen: stijlanalyse voor de periode van 1/1/99 tot 1/8/ De BF-fondsen: de strategie Besluit Conclusie Bibliografie...IX IV

9 Lijst van tabellen Tabel 1: Voorbeeld van de hindsight bias... 8 Tabel 2: Overzicht fondsen Tabel 3: Hulpmiddel bij verwerken van dividenden Tabel 4: Overzicht van de geografische regio s voor elk fonds Tabel 5: Afkortingen en codes (Datastream) eigen analyse Tabel 6: Kerngegevens van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Tabel 7: De PCM en LMM van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Tabel 8: Kerngegevens van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Tabel 9: De PCM en LMM van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Tabel 10: Kerngegevens van het LSV Value Equity Fund Tabel 11: De PCM en LMM van het LSV Value Equity Fund Tabel 12: Kerngegevens van het Janus Contrarian Fund Tabel 13: De PCM en LMM van het Janus Contrarian Fund Tabel 14: Kerngegevens van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Tabel 15: De PCM en LMM van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Tabel 16: Kerngevens van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Tabel 17: De PCM en LMM van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Tabel 18: Kerngevens van het Scudder Focus Value + Growth Fund Tabel 19: De PCM en LMM van het Scudder Focus Value + Growth Fund Tabel 20: Kerngegevens van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Tabel 21: De PCM en LMM van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Tabel 22: Kerngegevens van het Liontrust First Exempt Fund Tabel 23: De PCM en LMM van het Liontrust First Exempt Fund Tabel 24: Kerngegevens van het Liontrust First Growth Fund Tabel 25: De PCM en LMM van het Liontrust First Growth Fund Tabel 26: Kerngegevens van het Liontrust First Income Fund Tabel 27: De PCM en LMM van het Liontrust First Income Fund Tabel 28: Kerngegevens van het Liontrust Prime Exempt Fund Tabel 29: Kerngegevens van het ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund Tabel 30: Kerngegevens van het KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Tabel 31: De PCM en LMM van het Equity Fund Fallen Angels Kap Tabel 32: Kerngegevens Fortis Obam V

10 Tabel 33: De PCM en de LMM van Fortis Obam Tabel 34: Kerngegevens van het Contrarian Work fonds Tabel 35: De PCM en LMM van het Contrarian Work fonds Tabel 36: Een overzicht van de prestaties van de BF-fondsen Tabel 37: Een overzicht van de strategieën en de effectiviteit ervan VI

11 Lijst van figuren Figuur 1: Value function v Figuur 2: Waarschijnlijkheids-gewichtenfunctie π Figuur 3: De gewichten van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Figuur 4: De alpha s van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Figuur 5: De gewichten van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Figuur 6: De alpha s van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Figuur 7: De gewichten van het LSV Value Equity Fund Figuur 8: De alpha s van het LSV Value Equity Fund Figuur 9: De gewichten van het Janus Contrarian Fund Figuur 10: De alpha s van het Janus Contrarian Fund Figuur 11: De gewichten van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Figuur 12: De alpha s van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Figuur 13: De gewichten van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Figuur 14: De alpha s van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Figuur 15: De gewichten van het Scudder Focus Value + Growth Fund Figuur 16: De alpha s van het Scudder Focus Value + Growth Fund Figuur 17: De gewichten van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Figuur 18: De alpha s van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Figuur 19: De gewichten van het Liontrust First Exempt Fund Figuur 20: De alpha s van het Liontrust First Exempt Fund Figuur 21: De gewichten van het Liontrust First Growth Fund Figuur 22: De alpha s van het Liontrust First Growth Fund Figuur 23: De gewichten van het Liontrust First Income Fund Figuur 24: De alpha s van het Liontrust First Income Fund Figuur 25: De gewichten van het Liontrust Prime Exempt Fund Figuur 26: De alpha s van het Liontrust Prime Exempt Fund Figuur 27: De gewichten van het KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Figuur 28: De alpha s van het KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Figuur 29: De gewichten van Fortis Obam Figuur 30: De alpha s van Fortis Obam Figuur 31: De gewichten van Contrarian Work fonds VII

12 Figuur 32: De alpha s van Contrarian Work fonds Figuur 33: De alpha s van het fonds der BF-fondsen voor de periode van 1/1/94 tot 1/8/ Figuur 34: De alpha s van het fonds der BF-fondsen voor de periode van 1/1/99 tot 1/8/ VIII

13 Inleiding De beurs oefent een sterke aantrekkingskracht uit op mensen. Velen hopen er snel rijk te worden. De realiteit is echter vaak anders. Soms gaan mensen collectief in de fout. Wie herinnert zich de grote technologiezeepbel niet? Dat is een voorbeeld van kuddegedrag. Maar er zijn nog talrijke andere fouten ( behavioural biases ) die mensen kunnen maken. Deze fouten zijn interessant want door er op in te spelen kunnen we geld verdienen. Het is dan ook niet te verwonderen dat ook de fondsenindustrie hiervoor interesse heeft. Deze industrie beheert meer dan 10 triljoen dollar. Hoe krijgen ze hun fondsen aan de man? Hoe worden ze groot? Goede reclamecampagnes, sterke naambekendheid van de fondsenaanbieder en een goed uitgebouwd distributienetwerk kunnen hierbij zeker helpen. De prestaties van het fonds blijven echter het doorslaggevende argument. Al kan er wel opgemerkt worden dat de presentatie van de resultaten vaak belangrijker is dan de resultaten zelf. Handige fondsenbeheerders kunnen soms de meest erbarmelijke resultaten nog gunstig voorstellen. Dit even terzijde. Fondsen moeten goede rendementen neerzetten om (heel veel) geld aan te trekken. Hiervoor worden allerlei technieken gebruikt. Eén van de nieuwe technieken is de behavioural finance. Hierbij tracht men de psychologie van de belegger uit te buiten om hogere rendementen te bekomen. Dit klinkt op het eerste gezicht wel goed. Maar hoe en waarom gaan beleggers in de fout? Hoe kunnen deze fouten uitgebuit worden? En werken deze technieken ook in de praktijk? Dit zijn de vragen waarop we in deze scriptie een antwoord willen geven. Deze scriptie wil een inzicht geven in het gebruik van behavioural finance in beleggingsfondsen. We beginnen met een kort overzicht van wat behavioural finance (BF) inhoudt (Hoofdstuk 1). In dit eerste hoofdstuk leggen we echter eerst het traditionele financiële framework van marktefficiëntie uit. Dit vormt immers het denkkader waartegen BF zich afzet. In het tweede hoofdstuk geven we een overzicht van de gedragsanomalieën/gedragsafwijkingen ( behavioural anomalies en behavioural biases ) die aan de basis liggen van de BF. Dit is de theoretische onderbouw van de BF. Het derde hoofdstuk behandelt de theorie van de beperkingen op arbitrage. Gedragsanomalieën en gedragsafwijkingen kunnen er dan wel voor zorgen dat koersen (irrationeel) afwijken van hun fundamentele waarde. De aanwezigheid van (rationele) arbitrageanten zou deze afwijking 1

14 echter (onmiddellijk) moeten tenietdoen. De theorie van de beperkingen op de arbitrage zal echter aantonen dat dit niet (noodzakelijk) het geval is. In het vierde hoofdstuk zullen we het hebben over de beleggingsfondsen. Eerst leggen we uit hoe beleggingsfondsen traditioneel beheerd worden. Daarna gaan we de prestaties van deze traditionele fondsen (t.o.v. hun referentie-indexen) bekijken. Dat doen we aan de hand van een beknopt literatuuroverzicht. Tot slot bespreken we in dit hoofdstuk het gebruik van BF in beleggingsfondsen. We kijken naar de manier waarop BF-fondsen beheerd worden. Een gedetailleerde analyse van de prestaties van de BF-fondsen komt aan bod in het laatste hoofdstuk. Hierin vergelijken we de prestaties van de BF-fondsen t.o.v. hun referentieindexen (en t.o.v. gewone beleggingsfondsen). Indien BF-fondsen erin slagen om betere rendementen neer te zetten dan zowel hun benchmarks als gewone beleggingsfondsen, dan zou dit een bewijs zijn dat BF inderdaad praktisch nut heeft. Hiertoe voeren we een eigen onderzoek uit dat gebaseerd is op stijlanalyse. De uitwerking hiervan wordt uitvoerig beschreven in dit hoofdstuk. Dat moet ons toelaten een oordeel te vellen over de effectiviteit van BF. In deze scriptie is het dus niet de bedoeling om een gedetailleerde (mathematische) onderbouw voor de BF-theorie te geven. Verder zullen we ons ook niet in detail inlaten met de felle discussies tussen de aanhangers van de klassieke theorieën ( efficient market theory ) en de aanhangers van de behavioural finance. Ook de theoretische onderbouw van de gedragsanomalieën/gedragsafwijkingen valt buiten het bestek van deze scriptie. 2

15 1. Overzicht In dit eerste hoofdstuk willen we duidelijk uitleggen wat behavioural finance (BF) inhoudt. Verder verklaren we waarom BF beter in staat is om de financiële markten te verklaren dan het traditionele financiële paradigma. Voordat we de BF gaan uitwerken, zullen we eerst een korte uitleg geven over het traditionele financiële kader. Deze theorie domineerde immers de financiële wereld tot het einde van de jaren 80 en heeft nog steeds een zeer belangrijke invloed (Cunningham, 2002, blz. 769). De theoretische onderbouw van deze theorie valt echter buiten het bereik van deze scriptie. Het traditionele financiële framework gaat uit van marktefficiëntie (Barberis N en Thaler R., 2003, blz.1054). Er wordt verondersteld dat de economische agenten volledig rationeel zijn, dat er geen fricties voorkomen en dat de prijzen van financiële instrumenten steeds gelijk zijn aan hun fundamentele waarde 1 (Barberis N en Thaler R., 2003, blz.1054). Dit kader houdt dus in dat alle beschikbare informatie verrekend is in de prijzen van financiële instrumenten (Fama E.F., 1998, blz. 284). De prijzen zullen te allen tijde correct zijn en er zal geen free lunch zijn. Dit houdt in dat er geen investeringstechniek is die (risicoloos) extra rendementen kan bekomen bovenop het normale rendement dat een vergoeding is voor het risico. Op dit traditionele financiële kader (van marktefficiëntie) kwam er echter kritiek (Fama E.F., 1998, blz. 284). Zo zullen we in het tweede hoofdstuk een aantal afwijkingen bekijken die de assumptie van rationele economische agenten sterk in twijfel trekken. In het derde hoofdstuk zien we dat er beperkingen zijn op arbitrage. Verder zijn de prijzen van de financiële activa niet (altijd) gelijk aan hun fundamentele waarde. Al deze factoren leiden ertoe dat het traditionele financiële framework in het gedrang komt. Hieruit kunnen we concluderen dat modellen die veronderstellen dat economische agenten niet perfect rationeel zijn, mogelijk beter in staat zijn om bepaalde financiële fenomenen te verklaren (Barberis N en Thaler R., 2003, blz.1053). De kritiek op het traditionele framework was zeker één van de redenen die tot het ontstaan van de behavioural finance leidde (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1053). Maar wat is BF nu eigenlijk? Om dit goed te begrijpen geven we een kort overzicht van definities: 1 De fundamentele waarde is de verdisconteerde som van alle verwachte toekomstige cash-flows. Hierbij rekening houdend met alle beschikbare informatie (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1054). 3

16 Behavioral finance is the integration of classical economics and finance with psychology and the decision-making sciences (Fuller R.J., 2000, blz.1). Behavioral finance is an attempt to explain what causes some of the anomalies that have been observed and reported in the finance literature (Fuller R.J., 2000, blz.1). Behavioral finance is the study of how investors systematically make errors in judgement, or mental mistakes (Fuller R.J., 2000, blz.1). Behavioral finance argues that some features of asset prices are most plausibly interpreted as deviations from fundamental value, and that these deviations are brought about by the presence of traders who are not fully rational (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1054). A theory stating that there are important psychological and behavioral variables involved in investing in the stock market that provide opportunities for smart investors to profit (WebFinance, 2005). Behavioral finance is the paradigm where financial markets are studied using models that are less narrow than those based on Von Neumann-Morgenstern expected utility theory and arbitrage assumptions. Specifically, behavioral finance has two building blocks: cognitive psychology and the limits to arbitrage (Ritter R.J., 2003, blz. 429). The premise of behavioural finance is that conventional financial theory ignores how real people make decisions and that people make a difference. A growing number of economists have come to interpret the anomalies literature as consistent with several irrationalities individuals exhibit when making complicated decisions. These irrationalities stem from two main premises: first, that investors do not always process information correctly and therefore infer incorrect probability distributions about future rates of return; and second, that even given a probability distribution of returns, investors often make inconsistent or systematically suboptimal decisions (Bodie Z. et al., 2005, blz. 396). Behavioural finance applies the discoveries of psychology to investment decision-making. It says investors are not rational they have many irrational biases that influence intuitive decision-making (Cox H., 2004, blz. 80). 4

17 2. De gedragsanomalieën en gedragsafwijkingen. In dit hoofdstuk bespreken we de gedragsanomalieën en gedragsafwijkingen ( behavioural biases ). Deze anomalieën en afwijkingen vormen de theoretische basis voor de BF-theorie (Shiller R.J., 1998, blz. 1). Ze hebben tot gevolg dat de prijzen van beleggingen zullen afwijken van hun fundamentele waarde. Ook de veronderstelling van rationele individuen zal niet langer opgaan. Kortom heel het traditionele financiële denkkader van marktefficiëntie komt hierdoor op de helling (Shiller R.J., 1998, blz. 1-2). In dit hoofdstuk beperken we ons niet tot het opsommen van deze anomalieën en afwijkingen. Voor elk van de anomalieën en afwijkingen zullen we een korte definitie geven. Daarnaast geven we ook steeds een (experimenteel) voorbeeld. Deze voorbeelden moeten de lezer een beter inzicht geven in de anomalieën en afwijkingen. Verder bespreken we ook de effecten op de financiële markten. We geven nu een overzicht van deze (systematische) gedragsanomalieën en (systematische) gedragsafwijkingen: 2.1. Anchoring Door anchoring zullen mensen bij het vormen van schattingen (verwachtingen) vertrekken van een initiële (vaak arbitraire) waarde ( het anker ). Daarna zal men gaan afwijken van deze initiële waarde. Het probleem hierbij is echter dat men veel te sterk vasthangt aan deze initiële waarde. Men zal er slechts in beperkt mate van (durven) afwijken (Kahneman D. en Tversky A., 1974, blz ). Als initiële waarde zal men vaak de suggesties van anderen nemen (Shiller R.J., 1998, blz.8). Een belangrijk experiment hierover werd uitgevoerd door Kahneman en Tversky (Kahneman D. en Tversky A., 1974, blz ). Ze vroegen aan een groep mensen om het percentage van Afrikaanse landen in de VN te schatten. Dan draaide men aan een rad en elke deelnemer zag een cijfer van 1 tot 100. Iedereen wist natuurlijk dat dit cijfer niets te maken had met de vraag. Vervolgens vroeg men aan de deelnemers of hun percentage hoger of lager was dan dat cijfer. Daarna moesten ze het percentage opgeven. De gemiddelde schatting voor dit percentage was 25% voor de mensen die 10 als startwaarde kregen en 45% voor de mensen die 60 als startwaarde kregen (Kahneman D. en Tversky A., 1974, blz ). Dit is dus een mooi bewijs dat mensen onvoldoende durven afwijken van hun initiële waarde. Zelfs al weten ze dat de initiële waarde totaal niet relevant is (Shiller R.J., 1998, blz.9). 5

18 Anchoring heeft ook belangrijke effecten op de prijsbepaling in de (financiële) markten. Een experiment van Northcraft en Neale (Northcraft G.B. en Neale M.A., 1987, blz ) toont aan dat zelfs experts zich laten beïnvloeden door anchoring. Dit experiment had betrekking op de prijsbepaling van woningen. De initiële waarde was hier de biedprijs van de woning. Experts die een veel te hoge biedprijs kregen, schatten de waarde van de woning zo n 11 à 14% hoger in dan experts die een veel te lage biedprijs kregen. Dit is zeer opmerkelijk omdat beide groepen van experts persoonlijk het huis geïnspecteerd hadden. Verder kreeg iedereen ook dezelfde informatie over het huis en over de huizen uit de omgeving (Northcraft G.B. en Neale M.A., 1987, blz ). Ook in de aandelenmarkten zou anchoring een belangrijke rol kunnen spelen. In deze context betekent anchoring dat de prijzen uit het verleden als referentie worden gebruikt voor de prijzen van vandaag (en voor de prijzen in de toekomst) (Shiller R.J., 1998, blz.10). Deze stelling lijkt echter in contradictie met de empirisch vastgestelde lage correlatie in de veranderingen van aandelenprijzen. Deze veranderingen blijken immers een random walk te vertonen (Shiller R.J., 1998, blz.10). Maar recente modellen van Shiller bekomen resultaten die zowel de lage seriële correlatie in de veranderingen van aandelenprijzen bevestigen als de sterke impact van anchoring op het niveau van de aandelenprijzen (Shiller R.J., 1990, blz ). De lage seriële correlatie betekent dus niet dat anchoring niet voorkomt bij het vormen van aandelenprijzen (Shiller R.J., 1998, blz.10). Anchoring zal er voor zorgen dat mensen te weinig reageren op nieuwe informatie. Het leidt dus tot onderreactie. (Fuller R.J., 1998, blz.14) Overconfidence Overconfidence (te veel zelfvertrouwen) is het fenomeen dat mensen sterk de neiging hebben om hun eigen capaciteiten en kennis te overschatten (Taylor N., 2000, blz. 17). Dit fenomeen is zelfs van toepassing op mensen met een negatief zelfbeeld (Taylor N., 2000, blz. 17). Verder komt overconfidence ook sterk voor bij experten (Barber B.M. en Odean T., 2001, blz ) (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1063) (Cox H., 2004, blz. 80). Overconfidence uit zich op twee manieren: Enerzijds zal men veel te nauwe betrouwbaarheidintervallen hebben voor zijn schattingen (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1063). Zo vroeg men in een experiment (Alpert M. en Raiffa H., 1982, blz ) om een 98% betrouwbaarheidinterval op te stellen voor de 6

19 koers van de Dow Jones over een jaar. Uiteindelijk bleek dat slechts in 60% van de gevallen de werkelijke waarde ook binnen het betrouwbaarheidsinterval lag. Anderzijds zullen mensen vaak ten onrechte denken dat gebeurtenissen totaal onmogelijk zijn of dat gebeurtenissen altijd voorkomen (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz ). Een experiment van Fichhoff, Slovic en Lichtenstein toont dit aan (Fischhoff B. et al., 1977, blz ). Van de gebeurtenissen die men totaal onmogelijk achtte, kwamen er in werkelijkheid toch 20% voor. Gebeurtenissen die men daarentegen als zeker beschouwde, kwamen slechts in 80% van de gevallen voor (Fischhoff B. et al., 1977, blz ). Overconfidence kan er enerzijds toe leiden dat mensen zullen onderreageren op nieuwe informatie (Fuller R.J., 1998, blz.13) (Cutler D.M. et al., 1989, blz.4-12) (Cutler D.M. et al., 1991, blz ). Anderzijds kan overconfidence ook leiden tot overreactie op nieuwe informatie (Shiller R.J., 1979, blz ) (Shiller R.J., 1981a, blz ) (Shiller R.J., 1981b, blz ) (LeRoy S. F. en Porter R.D., 1981, blz ). Het is dus moeilijk om uit te maken wat nu de overhand heeft (Shiller R.J., 1998, blz.13). Aan de basis van overconfidence liggen drie fenomenen: de self-attribution bias, de hindsight bias en de confirmation bias (Taylor N., 2000, blz. 18) (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1064). Deze worden hieronder uitgelegd Self-attribution bias Deze bias verwijst naar de neiging die mensen hebben om hun succes toe te schrijven aan hun eigen talenten. Tegenslagen daarentegen zal men toeschrijven aan het hebben van pech en dus niet aan zijn onbekwaamheid (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1064). Door dit herhaaldelijk te doen zal men het (foutieve) idee krijgen dat men zeer getalenteerd is (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1064) Hindsight bias Dit is de neiging die mensen hebben om nadat een bepaalde gebeurtenis zich heeft voorgedaan, te geloven dat zij deze gebeurtenis van tevoren voorspeld hebben. Dit zal ertoe leiden dat men zijn capaciteiten om de toekomst te voorspellen veel te rooskleurig zal inschatten (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1064). Deze bias werd voor het eerst experimenteel bewezen door Thaler (Taylor N., 2000, blz ). Hij vroeg op de eerste schooldag aan zijn studenten om de waarschijnlijkheid op te geven dat een bepaalde gebeurtenis zich voordoet tussen 1 februari en 1 april Deze cijfers staan in kolom 1. Na deze periode werd dan aan de studenten gevraagd om op te geven of de 7

20 gebeurtenis zich voorgedaan had of niet. Dit vinden we terug in kolom 3. Verder werd hen ook gevraagd om de waarschijnlijkheid die men oorspronkelijk (dus op de eerste schooldag) aan deze gebeurtenis had toegekend op te geven (kolom 2). De volgende waarschijnlijkheden werden opgegeven (dit zijn steeds de gemiddelden): Tabel 1: Voorbeeld van de hindsight bias Bron: Taylor N., 2000, blz Deze resultaten bevestigen dus de hindsight bias (Taylor N., 2000, blz ). Bij de aanvang van de periode geven de studenten een waarschijnlijkheid van 37% op dat de Dow Jones boven de 1600 punten zal stijgen. Na de periode is het overgrote deel van de studenten (93%) ervan overtuigd dat deze stelling uitgekomen is. Dit leidt ertoe dat wanneer men na de periode naar de (oorspronkelijk) opgegeven waarschijnlijkheden vraagt, de studenten een gemiddelde waarschijnlijkheid van 61% opgeven. Deze 61% is veel hoger dan de werkelijk opgegeven 37%. Ook wat betreft de tweede stelling zien we een gelijkaardig fenomeen. Al is het hier minder uitgesproken. Bij de aanvang van de periode geven de studenten op dat er 49% kans is dat de Dow Jones onder de 1500 punten zal zakken. Na de periode is het overgrote deel van de studenten (89%) ervan overtuigd dat deze stelling niet uitgekomen is. Wanneer men dan na de periode peilt naar de oorspronkelijk opgegeven waarschijnlijkheden, dan bekomt men een gemiddelde waarschijnlijkheid van 36%. Deze 36% is lager dan de werkelijk opgegeven 49%. Dus wanneer men denkt dat een gebeurtenis zich voorgedaan heeft (respectievelijk niet voorgedaan heeft), denkt men ook dat men dit voorspeld heeft (Taylor N., 2000, blz ) Confirmation bias De confirmation bias is de neiging die mensen hebben om actief te zoeken naar gegevens die hun bestaande verwachtingen bevestigen (Wason, P. C., 1966, blz ) (Mynatt C. R. et al., 1977, blz ). Ambigue informatie zal dan weer zodanig geïnterpreteerd en 8

21 gebruikt worden dat het een bevestiging vormt van de reeds bestaande verwachtingen en hypothesen. Aan informatie die de gevormde verwachtingen tegenspreekt, zal men geen aandacht schenken. Of men zal deze informatie compleet misinterpreteren zodat ze toch een bevestiging vormt van de verwachtingen (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1066). In een minder uitgesproken geval van confirmation bias zal men enkel meer gewicht geven aan bevestigende informatie en minder gewicht aan informatie die de verwachtingen tegenspreekt. Het resultaat is dus duidelijk: eenmaal mensen hun opinie gevormd hebben, zullen ze deze niet gauw meer veranderen! 2.3. Representativeness (heuristic) Dit is de neiging die mensen hebben om gebeurtenissen te classificeren onder een bepaalde categorie (stereotype), regel of patroon. Dit wordt typisch gebruikt bij technische analyse. Mensen zullen vaak gebruik maken van de representativeness (heuristic) wanneer ze de waarschijnlijkheid trachten te bepalen dat een object A behoort tot een klasse B (of dat een dataset A gegenereerd wordt door een model B). Volgens de representativeness heuristic zal men deze waarschijnlijkheid bepalen via de graad waarin A de essentiële karakteristieken van B bevat. (Kahneman D. en Tversky A., 1974, blz ). In vele gevallen is de representativeness heuristic een goed hulpmiddel. Maar in sommige gevallen kan het leiden tot zware afwijkingen (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1064). Men zal zo bijvoorbeeld patronen ontdekken die er in werkelijkheid niet zijn (Shiller R.J., 1998, blz.13). Verder kan de representativeness heurististic ervoor zorgen dat beleggers zullen overreageren op nieuwe informatie (infra blz. 22) (Fuller R.J., 1998, blz.13) (Stevens D.E. en Arlington W.W., 2004, blz. 89). Wat betreft representativeness hebben we te maken met verschillende biases. Een overzicht: De conjunction fallacy Een conjuntion fallacy wordt begaan wanneer men gelooft dat de combinatie van twee eigenschappen vaker kan voorkomen dan elk van deze eigenschappen apart (Tentori K. et al., 2004, blz. 470). De conjunction fallacy kan het best geïllustreerd worden door een voorbeeld uit een studie van Kahneman en Tversky (Kahneman D. en Tversky A., 1983, blz.294). 9

22 Linda is 31 jaar oud, alleenstaand, openhartig en zeer verstandig. Ze is licentiaat in filosofie. In haar studententijd was ze zeer begaan met discriminatie en sociale rechtvaardigheid. Verder nam ze ook deel aan antinucleaire demonstraties. De opdracht: Rangschik de volgende keuzes volgens waarschijnlijkheid. Keuze 1: Linda is een lerares. Keuze 2: Linda werkt in een boekenwinkel en neemt Yogales. Keuze 3: Linda is een actieve feministe. Keuze 4: Linda is een sociale werkster Keuze 5: Linda is een lid van Women Against Rape Keuze 6: Linda is een bankbediende. Keuze 7: Linda is een verzekeringsmakelaar. Keuze 8: Linda is een bankbediende en een activiste in een feministische beweging. Als meest waarschijnlijk antwoord werd keuze 3 opgegeven. Dit is echter niet belangrijk voor ons. Wel belangrijk is het feit dat bijna 90% van de ondervraagden antwoordden dat keuze 8 meer waarschijnlijk is dan keuze 6! Het zou echter duidelijk moeten zijn dat dit totaal onmogelijk is, vermits keuze 6 immers keuze 8 bevat (Kahneman D. en Tversky A., 1983, blz ) De law of small numbers / Gambler s fallacy effect De law of small numbers is de neiging om te denken dat kleine steekproeven dezelfde eigenschappen vertonen dan hun populatie (Tversky A. en Kahneman D., 1971, blz ). De law of small numbers leidt tot het gambler s fallacy effect (Rabin M., 2002, blz ). Dit laatste houdt in dat mensen verwachten dat een (reeks van een) bepaalde gebeurtenis, gevolgd zal worden door een andere gebeurtenis (Rabin M., 2002, blz. 777). Een voorbeeld (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1064) zal dit verduidelijken. Stel dat een ( eerlijke ) munt vijf keer na elkaar kop bekomt. Vele mensen zullen dan zeggen dat het waarschijnlijker is om de zesde keer munt te bekomen. Dit is onjuist! Maar mensen verwachten dat deze reeks doorbroken zal worden. Of anders gezegd, mensen verwachten dat er ook in een kleine steekproef evenveel kop als munt moet voorkomen (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1064). 10

23 Base rate fallacy (base rate neglect) Door de base rate fallacy (ook base rate neglect genoemd) gaan mensen irrationele besluiten maken omdat ze geen rekening houden met de relevante a-priori distributie ( base rate information ). Men zal echter zijn besluiten baseren op irrelevante informatie zoals de mate van representativeness (Tversky A. en Kahneman D., 1973, blz ) (Bar-Hillel M., 1980, blz ). Een experiment van Tversky en Kahneman (Tversky A. en Kahneman D., 1973, blz ) bood hiervoor een bewijs: Aan een eerste groep van proefpersonen werd het volgende verteld. Een aantal psychologen interviewden en testten 30 ingenieurs en 70 advocaten. Op basis van deze informatie werd voor elk van deze personen een korte persoonsbeschrijving neergeschreven. Elke proefpersoon kreeg 5 persoonsbeschrijvingen. Deze waren willekeurig gekozen. Men moest nu de waarschijnlijkheid bepalen dat een persoonsbeschrijving van een ingenieur afkomstig was. Dit moest uitgedrukt worden op een schaal van 0 tot 100. Een tweede groep van proefpersonen kreeg exact dezelfde opgave. Enkel de base rates werden omgekeerd (70% ingenieur en 30 % advocaten) De persoonsbeschrijvingen waren echter zodanig gekozen dat ze ofwel een stereotype beschrijving van een ingenieur gaven, ofwel een stereotype beschrijving van een advocaat, ofwel een neutrale beschrijving. Beide groepen gaven zeer hoge percentages aan de stereotype ingenieursbeschrijvingen (men was dus erg zeker dat het een ingenieur was). Men hield dus geen rekening met de base rate. Voor de neutrale beschrijving was dit zelfs nog duidelijker. Immers beide groepen gaven hiervoor een percentage van 50%. Het was dus duidelijk dat er in beide gevallen totaal geen rekening gehouden werd met de base rate. Nochtans was deze base rate de enige relevante informatie. Men hield echter alleen maar rekening met de mate waarin de persoonsprofielen overeenstemden met hun stereotypen ( representativeness ) (Tversky A. en Kahneman D., 1973, blz ) Conservatisme/Status quo bias Conservatisme ( Status quo bias ) is het fenomeen waarbij men te veel gewicht hecht aan de base rate (vroegere veronderstellingen en/of oudere data). Nieuwe data zullen hier een te klein gewicht krijgen. Door conservatisme zal men zich zeer traag aanpassen aan veranderingen en dus onderreageren op nieuwe informatie (Edwards W., 1968, blz ). Het is dus duidelijk dat achoring (supra blz. 5) een belangrijke onderliggende reden is voor 11

24 conservatisme. Men zal zich in dit geval vastankeren aan de status quo. Verder dragen o.a. risico-aversie en luiheid ook bij tot conservatisme. Conservatisme is dus juist het tegenovergestelde van base rate neglect waar men juist te weinig rekening houdt met de base rate (Brav A. en Heaton J.B., 2002, blz. 581). Een mooi voorbeeld dat mensen vasthouden aan hun veronderstellingen (preferenties) vinden we bij Belsky en Gilovich (Belsky G. en Gilovich T., 1999, blz ). Een groep van individuen werd het volgende probleem voorgelegd: Een rijk familielid laat jou een grote som geld na. Dit geld ga je nu investeren. Er zijn vier beleggingsmogelijkheden waartussen je kunt kiezen. 1. Aandelen van XYZ Inc. Dit is een aandeel met een gemiddeld risico. Er is 50% kans dat deze aandelen het komende jaar met 30% zullen stijgen, 20% kans dat het aandeel onveranderd zal blijven en 30% kans dat het aandeel zal dalen met 20%. 2. Aandelen van ABC Inc. Dit aandeel is risicovoller dan XYZ Inc. Er is 40% kans dat het aandeel in prijs zal verdubbelen, 30% kans dat het aandeel onveranderd zal blijven en 30% kans dat het aandeel zal dalen met 40%. 3. US Treasury Bills met een zeker rendement van 9% voor het komende jaar. 4. Municipal bonds met een zeker en belastingsvrij rendement van 6% voor het komende jaar. Welke belegging prefereer je? Men bekwam de volgende resultaten: Optie 1: 32%, Optie 2: 18%, Optie 3: 18% en Optie 4: 32%. Hetzelfde probleem werd ook voorgelegd aan een andere groep van mensen. Er was evenwel een belangrijk verschil. In dit geval vertelde men de mensen dat de schenking reeds op een bepaalde manier belegd was. Hier werd gevraagd of men deze beleggingen wou behouden of dat men van belegging wou veranderen. Het resultaat was zeer opmerkelijk. Ongeacht welke optie men als uitgangspositie koos, het was steeds deze optie die de populairste keuze was (Belsky G. en Gilovich T., 1999, blz ). Kortom mensen hebben dus sterk de neiging om alles bij het oude te laten ( status quo ) (Taylor N., 2000, blz. 24). 12

25 2.5. Availability bias (saliency heuristic) Bij het vormen van een idee over de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis zal men vaak in zijn eigen herinneringen gaan kijken. Dit is een logische redenering maar het kan tot belangrijke afwijkingen leiden (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1066). Men gaat immers waarschijnlijkheden schatten op basis van het gemak waarmee herinneringen naar boven komen. Hierbij zullen recentere gebeurtenissen, meer in het oog springende (opvallende) gebeurtenissen en gebeurtenissen waarbij men zelf betrokken was (of waarbij familie of vrienden betrokken waren) beter bijblijven. Deze gebeurtenissen zal men een te hoog gewicht geven waardoor de schattingen vervormd worden (Kahneman D. en Tversky A., 1974, ). Dit is dus de availability bias (ook saliency heuristic genoemd). De availabity bias kan ertoe leiden dat mensen zullen overreageren op nieuwe informatie (Fuller R.J., 1998, blz.14). Een voorbeeld van deze bias (Combs B. en Slovic P., 1979, blz ): Men vroeg aan en aantal proefpersonen op te geven welke de belangrijkste doodsoorzaak was in de VS: longkanker of auto-ongevallen. Slechts 43% dacht dat het longkanker was. Dit resultaat stemt evenwel niet overeen met de werkelijkheid. Er zijn immers 3 keer meer doden in de VS door longkanker dan door auto-ongevallen. Maar doden t.g.v. auto-ongevallen zijn dramatischer en de kranten zullen er veel meer over schrijven. Er waren immers 42 keer meer krantenberichten daarover. Beide zaken zorgen ervoor dat doden t.g.v. auto-ongevallen veel beter in het geheugen blijven. En daarom overschat men het belang ervan (Combs B. en Slovic P., 1979, blz ). We wensen echter op te merken dat er veel kritiek is op deze availability bias. Veel economen geloven dat expertise en herhaling ervoor zorgen dat de bias verdwijnt. Ook het verhogen van de incentieven zou ervoor zorgen dat de bias verdwijnt (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1066). Dit blijkt echter niet uit de vele studies die hierover uitgevoerd werden. Deze factoren zullen er vermoedelijk wel voor zorgen dat de bias vermindert, maar ze zullen er zeker niet toe leiden dat de bias verdwijnt (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1066) (Camerer C. en Hogarth R., 1999, blz.7). 13

26 2.6. Prospect theory De prospect theory (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz ) (Tversky A. en Kahneman D., 1992, blz ) is de belangrijkste BF theorie voor het modelleren van de preferenties van beleggers (Shiller R.J., 1998, blz.10). Ondanks de grote invloed van deze theorie, maken de meeste economische modellen echter (nog steeds) gebruik van het expected utility framework (Von Neumann J. en Morgenstern O., 1944, blz ). Dit geldt ongetwijfeld als de dominante theorie voor het modelleren van preferenties (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1067). Het grote probleem is echter dat vele experimenten aantonen dat mensen in de praktijk systematisch de expected utility theory overtreden (Allais M., 1953, blz ) (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz ) (Laibson D., 1997, blz ) (Thaler, 1987, blz ). Als reactie hierop kwamen de nonexpected utility theories. De belangrijkste hiervan is de prospect theory (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1067). De prospect theory beschrijft de manier waarop mensen keuzes maken onder onzekerheid over de uitkomst van hun keuzes (Moyersoen J., 2004, blz.48). Kahneman en Tversky ontwierpen de prospect theory voor loterijen. Daarvoor werden de volgende weergaven gebruikt 2 : (x; p en y; q) met p de kans op een winst/verlies x en q de kans op een winst/verlies y (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 263). Onder de prospect theory zullen mensen zich bij nemen van beslissingen bij onzekerheid gedragen alsof ze de waardefunctie maximaliseren (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 264) en niet alsof ze hun totale welvaart maximaliseren zoals beweerd door de expected utility function. 2 Kahneman en Tversky gebruiken (x,p;y,p) als notatie (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 263). Voor geen verwarring te veroorzaken met kommagetallen kozen we echter voor de bovenstaande notatie. 14

27 Figuur 1: Value function v Bron: Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 279 De eigenschappen van de waardefunctie ( value function ): De waardefunctie is gebaseerd op relatieve winst en verlies t.o.v. een referentiepunt (Thaler R.H., 1999, blz.185) Mensen zullen hun nut definiëren over winsten en verliezen (Markowitz H., 1952, blz ). Dit betekent dat men bij beslissingen (onder onzekerheid) geen rekening houdt met de uiteindelijke welvaartspositie. Men zal daarentegen enkel rekening houden met toenames (winst) of afnames (verlies) van de welvaart (Thaler R.H., 1999, blz.185). De huidige welvaart dient dus enkel als referentiepunt (ook status quo genoemd) (Moyersoen J., 2004, blz. 48). Deze eigenschappen kunnen we ook op de figuur 1 terugvinden. De oorsprong stelt hier het referentiepunt voor. Op de X-as vinden we respectievelijk verlies (op het negatieve deel) en winst (op het positieve deel). Op de Y-as staat de waarde. We zien ook dat winsten samengaan met een positieve waarde en verliezen met een negatieve waarde. Verder zien we dat de waardefunctie door de oorsprong gaat. Het geval van noch winst, noch verlies stemt dus overeen met een waarde van 0. Dit geeft ons een waardefunctie die enkel in het NO- en ZW-kwadrant gelegen is Zowel de winstfunctie als de verliesfunctie vertonen afnemende gevoeligheid (Thaler R.H., 1999, blz.185) Anders gezegd, de winstfunctie is concaaf en de verliesfunctie is convex. De waardefunctie vertoont dus een S-vormig verloop (zie figuur 1) (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1069). Dit komt omdat het verschil tussen 10$ en 20$ groter lijkt dan het verschil tussen 1000$ en 1010$ (ongeacht het teken) (Thaler R.H., 1999, blz.185). De winstfunctie en de 15

28 verliesfunctie zijn respectievelijk het positieve en het negatieve deel van de waardefunctie. Door de concave vorm van de winstfunctie leidt een toename van de winst slecht tot een minder dan evenredige toename van de waarde. De convexe verliesfunctie zorgt er dan weer voor dat een afname van het verlies tot een meer dan evenredige stijging van de waarde leidt. De vorm van de winstfunctie weerspiegelt dus het feit dat mensen risico-avers zijn bij winst en risico-zoekend zijn bij verlies (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1069). Een voorbeeld kan dit verduidelijken. Wanneer men mensen laat kiezen tussen loterij A = (1000; 0,5 en 0; 0,5) en loterij B = (500; 1). Dan kozen de meeste mensen voor loterij B (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 273). Wanneer men echter de keuze kreeg tussen loterij C = (-1000; 0,5 en 0; 0,5) en loterij D = (-500; 1). Dan kozen de meeste mensen voor loterij C (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 273). Dit bevestigt dus de risico-aversie bij winst en het risico zoekend gedrag bij verlies (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1069) Loss aversion Loss aversion (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 279) is de grotere gevoeligheid die mensen zullen hebben voor verlies dan voor winst (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1069). Mensen zullen dus het vermijden van verlies prefereren op het bekomen van winst (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz ). Zo zal een daling van de waarde t.g.v. een verlies van 100$ groter zijn dan de stijging van de waarde t.g.v. een winst van 100$ (Thaler R.H., 1999, blz.185). De loss aversion komt grafisch tot uiting in de knik die de waardefunctie vertoont in de oorsprong (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1069). Het positieve gedeelde van de curve is veel vlakker dan het negatieve deel (zie figuur 1). Verder zullen we een aantal andere fenomenen/afwijkingen bespreken die verband houden met de prospect theory : Disposition effect Dit is de neiging die beleggers hebben om verliezers 3 te lang te behouden en winnaars te vroeg te verkopen (Shefrin H. en Statman M., 1985, blz ) Deze bias is rechtstreeks het gevolg van enerzijds de loss aversion en anderzijds de S- vormige waardefunctie (Odean T., 1998, blz ). De aversie voor verliezen zorgt ervoor dat beleggers graag hun winsten willen veiligstellen. Er is immers steeds de vrees dat 3 Met verliezer bedoelen we aandelen waarop beleggers verlies maken (analoog voor winnaars). 16

29 beleggingen weer in waarde gaan dalen, waardoor men geen winst meer heeft en mogelijk zelfs op verlies komt te staan. Verder is er ook die concave winstfunctie. Beleggers zullen dus steeds minder waarde hechten aan bijkomende winsten. Deze twee factoren zorgen ervoor dat men zijn winstgevende beleggingen te vroeg zal verkopen (Kyle A.S. et al., 2003, blz. 3-4). Het omgekeerde geldt voor verlieslatende beleggingen. Beleggers hebben een zeer sterke aversie voor verlies. Ze zullen daarom niet snel geneigd zijn om een belegging met verlies te verkopen. Vooral omdat steeds de kans bestaat dat de belegging in waarde gaat stijgen en men dus geen verlies meer zal hebben. Daarbovenop komt nog het feit dat beleggers niet zo zwaar tillen aan een verdere toename van het verlies. Dit is te wijten aan de convexe verliesfunctie. Daarom zullen beleggers hun verliezers te lang houden (Kyle A.S. et al., 2003, blz. 3-4). Voor het disposition effect zijn er ook empirische bewijzen. Een studie van Odean (Odean T., 1998, blz ) over beleggers van 1987 tot 1993 wees uit dat beleggers gemiddeld op jaarbasis slechts 9.8% van hun verliezers verkopen. Daarentegen verkopen ze 14.8% van hun winnaars per jaar. Het verschil tussen beide is met een t-waarde van 36 ook statistisch significant. De nulhypothese van deze test was de hypothese dat het verschil tussen het percentage verkochte verliezers en het percentage verkochte winnaars gelijk is aan 0. Verder vond hij ook dat de verkochte winners een extra rendement behalen bovenop hun referentie-index (CRSP value weighted index) van 0.47% op 4 maanden en 2.35% op 1 jaar. Daarentegen was het extra rendement (bovenop de referentie-index) van de niet verkochte verliezers 0.56% op 4 maanden en 1.06% op 1 jaar. De verschillen in extra rendement tussen de verkochte winnaars en de niet verkochte verliezen waren met p-waarden van resp en zeer significant. Dit is dus een duidelijke bevestiging dat beleggers hun winnaars te vroeg verkopen en hun verliezers te lang houden (Odean T., 1998, blz ) Framing Framing refereert naar de manier waarop een probleem wordt voorgesteld. De manier waarop een probleem voorgesteld wordt, kan immers heel belangrijke gevolgen hebben voor de resultaten (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1069). Een voorbeeld voor framing is het volgende probleem (Tversky A. en Kahneman D., 1981, blz ): De VS bereidt zich voor op de uitbraak van een ongewone Aziatische ziekte die 600 mensen zal doden. Groep 1 kreeg de keuze tussen de volgende twee programma s: 17

30 Programma A: Indien programma A toegepast wordt zullen er 200 mensen gered worden. Programma B: Indien programma B toegepast wordt is er een kans van 1/3 dat er 600 mensen gered zullen worden. En er is een kans van 2/3 dat er niemand gered zal worden. Welk programma verkiest u? 72% van de mensen koos hierbij voor programma A en slechts 28% koos voor programma B. In het geval van een positieve formulering is de meerderheid risico-avers. Aan groep 2 werden dezelfde programma s voorgelegd. Alleen de formulering (de framing ) was aangepast. Programma C: Indien programma C toegepast wordt zullen er 400 mensen sterven. Programma D: Indien programma D toegepast wordt is er kans van 1/3 dat niemand sterft en een kans van 2/3 dat er 600 mensen zullen sterven. Welk programma verkies u? In dit geval koos slecht 22% voor programma C en 78% voor keuze D. Dit is totaal tegengesteld t.o.v. de eerste groep. In het geval van een negatieve formulering is de meerderheid risiconemend. We zien hier dus duidelijk dat een andere formulering leidt tot andere resultaten. Framing is dus van belang omdat mensen risico-avers staan t.o.v. winsten (positieve formulering) en risiconemend t.o.v. verliezen (negatieve formulering) (supra blz. 15) (Tversky A. en Kahneman D., 1981, blz ) Mental accounting Mental accounting is de reeks van cognitieve operaties die mensen gebruiken om een (financiële) activiteit voor zichzelf te formuleren, organiseren en evalueren (Thaler R.H., 1999, blz.184). Het heeft dus betrekking op de manier waarop beslissingen gemaakt en geëvalueerd worden. We verduidelijken dit aan de hand van een voorbeeld (Tversky A. en Kahneman D., 1981, blz. 459): Aan proefpersonen worden twee situaties voorgelegd. Hierin verschillen enkel de prijzen van elkaar. De getallen zonder haakjes zijn van de eerst situatie, die met haakjes zijn van de tweede situatie. Stelt u zich voor dat u van plan bent om een jas te kopen voor 125$ (15$) en een rekenmachine voor 15$ (125$). De verkoper vertelt u dat de rekenmachine die u wilt kopen 18

31 voor 10$ (120$) te koop is in een ander filiaal van de winkelketen. Dit filiaal is gelegen op 20 minuten rijafstand. Bent u bereidt om de tocht naar het andere filiaal te maken? Men kwam tot de volgende resultaten. De meeste mensen waren bereid om 20 minuten te rijden om 5$ te besparen op een rekenmachine van 15$. Maar voor de rekenmachine van 125$ wou men dit niet doen (Tversky A. en Kahneman D., 1981, blz. 459). Nochtans gaat het in beide gevallen om besparing van 5$ waarvoor men een tocht van 20 minuten moet maken. Het resultaat dat hierboven bekomen werd, is dus niet logisch (Thaler R.H., 1999, blz.186). Om hiervoor een verklaring te vinden, moeten we doordringen in de menselijke psychologie. 5$ lijkt een belangrijke besparing op een bedrag van 15$. Op een bedrag van 125$ lijkt 5$ maar een kleinigheid. Dit betekent dat we het nut 4 van de besparing moeten associëren met het verschil in waarde 5 en niet met de waarde van het verschil (Thaler R.H., 1999, blz.186). Men zal dus de besparing van 5$ niet twee keer zien als v(5) maar als respectievelijk v(-10) - v(-15) en v(-120) - v(-125) (Thaler R.H., 1999, blz.186). Vermits de waardefunctie v een S- vorm vertoont, zullen deze verschillen een ander nut opleveren. Voor kleine bedragen bekomen we een groter nut dan voor grote bedragen. Dit verklaart waarom men bereid is naar een ander filiaal te gaan voor een besparing op een klein bedrag en waarom men hiertoe niet bereid is voor dezelfde besparing op een groot bedrag (Thaler R.H., 1999, blz.186). Mental accounting steunt dus zowel op paragraaf (supra blz. 15) als op paragraaf (supra blz. 15) Narrow framing Een belangrijk kenmerk van mental accounting is narrow framing. Hierbij gaan mensen de lange termijn over het hoofd zien en zich (te veel) focussen op de onmiddellijke toekomst. Dit kan het eenvoudigst uitgelegd worden aan de hand van een voorbeeld (Redelmeier D. en Tversky A., 1992, blz ). Men vroeg aan een groep mensen of ze bereid waren om loterij E = (2000; 0,5 en -500; 0,5) één maal te spelen. 57% van de participanten weigerden deze loterij. Wanneer men daarentegen vroeg of men deze loterij 6 keer wou spelen, dan ging 70% van de participanten hiermee akkoord. Uiteindelijk vroeg men aan de participanten het volgende: veronderstel dat 4 Het begrip nut bij Thaler stemt overeen met het begrip waarde bij Tversky en Kahneman. 5 Het begrip waarde bij Thaler stemt overeen met het begrip winst/verlies bij Tversky en Kahneman. 19

32 u 5 keer loterij E gespeeld hebt, maar u weet het resultaat niet, zou u dan nog een zesde keer willen spelen? In dit geval waren er 60% die weigerden. Dit wijst erop dat vele participanten bij deze zesde loterij aan narrow framing deden. Het weigeringsniveau van 60%, in dat geval, is immers zeer gelijkaardig aan het weigeringsniveau van 57% bij één loterij (Redelmeier D. en Tversky A., 1992, blz ) Niet-lineare waarschijnlijkheidstransformatie Dit omvat enerzijds de neiging die mensen hebben om kleine waarschijnlijkheden een te groot gewicht toe te kennen en anderzijds de neiging om relatief meer gewicht toe te kennen aan zekere gebeurtenissen dan aan gebeurtenissen die bijna zeker zijn. Dit laatste wordt ook het certainty effect genoemd (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1070). Een voorbeeld van het eerste vinden we in het volgende experiment. Hierbij worden steeds twee loterijen met eenzelfde te verwachten waarde vergeleken. Mensen prefereren echter loterij (5000; 0,001) boven loterij (5; 1) en prefereren loterij (-5; 1) boven loterij (-5000; 0,001) (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 281). Dit is dus het gevolg van het relatief te grote gewicht dat men toekent aan kleine waarschijnlijkheden (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1070). Grafisch vertaalt dit zich in het feit dat de waarschijnlijkheids-gewichten functie π boven de diagonaal gelegen is voor kleine gewichten (zie figuur 2). De interpretatie van deze figuur is het volgende. Voor alle punten op de diagonaal is de waarschijnlijkheid gelijk aan het beslissingsgewicht dat eraan toegekend wordt. Voor kleine waarschijnlijkheden is dat gewicht echter hoger dat de waarschijnlijkheid. Een voorbeeld van het certainty effect vinden we bij de volgende keuze (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1070). Mensen prefereren loterij (3000; 1) boven loterij (4000; 0,8) (Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 266). Hoewel deze laatste loterij een hogere te verwachten waarde heeft. Men geeft echter een relatief groter gewicht aan zekere gebeurtenissen (Barberis N. en Thaler R.H., 2001, blz. 1070). Dit zien we in figuur 2 in het feit dat de functie π voor grote(re) waarschijnlijkheden onder de diagonaal gelegen is. Voor de waarschijnlijkheid van 1 vallen de twee curven samen. Men heeft dus een voorkeur voor zekere gebeurtenissen. 20

33 Figuur 2: Waarschijnlijkheids-gewichtenfunctie π Bron: Brown G.D.A. en Qian J., 2004, blz. 30) (naar Kahneman D. en Tversky A., 1979, blz. 283) 2.7. Kuddegedrag ( herd behaviour ) Kuddegedrag houdt in dat beleggers en analisten zich niet lekker voelen met het innemen van meningen of met gedrag dat in tegenspraak is met de visie of het gedrag van de meerderheid (Hirshleifer D., Teoh S.H., 2001, blz. 2). Dit zorgt ervoor dat analisten niet geneigd zijn om voorspellingen te doen die sterk verschillen van het marktgemiddelde. Hun adviezen zullen hierdoor zeer sterk op elkaar gelijken (Hirshleifer D., Teoh S.H., 2001, blz. 3). Beleggers zullen zich op hun beurt ook als een kudde gedragen. Ook hun gedrag zal dus zeer sterk op elkaar gelijken (Hirshleifer D., Teoh S.H., 2001, blz. 3). Kuddegedrag wordt beschouwd als één van de oorzaken die prijsfluctuaties zal versterken. Dit zorgt ervoor dat prijzen sterk van hun fundamentele waarde kunnen afwijken (Stracca L., 2002, blz. 22). Trends zullen door kuddegedrag versterkt worden. Kuddegedrag leidt dus tot overreacties. Dit kan uiteindelijk zelfs uitmonden in ware bubbles en crashes (Lux T.,1995, blz. 881). Verder is ook vastgesteld dat jonge(re) fondsenbeheerders veel meer onderhevig zijn aan kuddegedrag dan oude(re) fondsenbeheerders (Hong et al., 2000, blz.123). 21

34 2.8. Overreactie, onderreactie, reversal en momentum Overreactie en onderreactie zijn zeer belangrijke behavioural biases. We zagen reeds dat over- en onderreactie vaak het gevolg zijn van andere behavioural biases. Zo leiden representativeness, availability bias ( saliency heuristic ) en kuddegedrag ( herd behavior ) tot overreactie. Anchoring en conservatisme ( status quo bias ) leiden dan weer tot onderreactie. Verder merken we nog op dat overconfidence zowel over- als onderreactie kan veroorzaken. De vraag is natuurlijk of het overreactie dan wel onderreactie is die de bovenhand heeft? Verschillende studies vonden dat op lange termijn overreactie op significante gebeurtenissen dominant is. Deze overreactie lijdt tot reversal op lange termijn. (Poterba J. en Summers L., 1988) (DeBondt W. en Thaler R., 1985, blz ) (Chopra N. et al., 1992, blz ) (Lakonishok J. et al., 1994, blz ) (Fama E. en French K., 1988, blz ) (Hong H. en Stein J.C., 1999, blz ). Reversal is de tendens tot omkering van een trend. DeBondt en Thaler vonden in hun studie over de returns van aandelen over een periode van 3 tot 5 jaar dat de verliezers (slecht presterende aandelen) uit het verleden de neiging vertoonden om de toekomstige winnaars te worden (en omgekeerd) (DeBondt W. en Thaler R., 1985, blz ). Ook een studie van Fama en French bevestigde deze resultaten. Zij bekwamen immers een negatieve autocorrelatie in de returns voor een tijdsperiode van 3 tot 5 jaar (Fama E. en French K., 1998, blz ). Op korte termijn vond men evenwel het omgekeerde. Hier hebben we te maken met onderreactie op significante gebeurtenissen. Dit zal leiden tot momentum op korte termijn. Dit betekent dat er een positieve autocorrelatie is tussen de rendementen. Op korte termijn zullen de winnaars uit het verleden verder stijgen en de verliezers verder dalen (Jegadeesh N. en Titman S., 1993, blz ) (Chan L. et al., 1997, blz ) (Hong H. en Stein J.C., 1999, blz ). Meer speciefiek: aandelen die gedurende de voorbij 3-12 maanden het best (slechtst) presteerden zullen ook in de komende 3-12 maanden het best (slechtst) presteren (Jegadeesh N. en Titman S., 1993, blz. 67). Er is dus op korte termijn een tendens tot momentum en op lange termijn een tendens is tot reversal (Shiller R.J., 1998, blz. 14). Maar we kunnen nog verder gaan. Voor de heel korte termijn (enkele dagen tot een week) hebben we weer te maken met overreactie en reversal (Atkins A. en Dyl E., 1990, blz ) (Lehmann B., 1990, blz. 1-28) (Lo A. en MacKinlay C., 1990, blz ) (Bremer M. en Sweeney R.J., 1991, blz ) (Jegadeesh N. en Titman S., 1993, blz. 67) (Cooper M., 22

35 1999, blz ). Er zijn echter ook afwijkende meningen. Zo stelt een studie van Bloomfield, Thaler en Zhou (Bloomfield R. et al., 2004, blz.1-49) dat er helemaal geen overreactie is op zeer korte termijn op significante gebeurtenissen. Zij hebben het over een correcte reactie. Hun studie komt echter ook tot de vaststelling dat er reversal is. Waar de bovenstaande werken stellen dat de overreactie op zeer korte termijn gecorrigeerd wordt door de reversal, zal deze studie stellen dat de reversal juist de oorzaak van de prijsafwijkingen van de fundamentele waarde is (Bloomfield R. et al., 2004, blz.2). De reversal wordt gedreven door het disposition effect. Men zal immers snel winst nemen, maar lang zijn verlieslatende posities behouden (Bloomfield R. et al., 2004, blz.2). Algemeen wordt aangenomen dat er op lange termijn overreactie ( reversal ) is, op korte termijn onderreactie ( momentum ) en op zeer korte termijn weer overreactie (reversal). Het is dus wel duidelijk dat onderreactie en overreactie zeer geschikte biases zijn voor beleggingsfondsen om te proberen uit te buiten (infra blz. 33) Verder wensen we nog op te merken dat de begrippen overreactie en onderreactie genuanceerd moeten worden. Wanneer we bv. zeggen dat er op korte termijn een onderreactie is, dan bedoelen we niet dat alle beleggers zullen onderreageren, wel dat een meerderheid van de beleggers zal onderreageren. In deze context is het interessant om in te zien dat beleggers compleet irrationeel kunnen over- en onderreageren. Wanneer deze onder- en overreacties elkaar uitvlakken zullen de markten zich toch efficiënt gedragen (Fama E.F., 1998, blz. 284) Besluit In dit hoofdstuk hebben we een overzicht gegeven van de belangrijkste behavioural biases. Het bestaan van deze biases in specifieke (laboratorium) omstandigheden levert ons echter weinig nuttige informatie i.v.m. de opportuniteiten voor beleggers. De meeste behavioural biases 6 kunnen immers niet (nauwelijks) rechtstreeks uitgebuit worden door beleggers. Het is enkel door ze in verband te brengen met overreactie en onderreactie dat beleggers deze biases kunnen uitbuiten. We moeten dit hoofdstuk vooral zien als een overzicht van de factoren die leiden tot overreactie en onderreactie. Dit zijn immers de ( afgeleide ) biases die wel uit te buiten zijn door beleggers (fondsenbeheerders). 6 We rekenen in dit geval overreactie en onderreactie niet mee als behavioral biases. Maar we beschouwen deze twee als afgeleide biases. 23

36 3. Beperkingen op arbitrage In het eerste hoofdstuk vertelden we dat onder de theorie van de marktefficiëntie de actuele prijzen steeds gelijk zijn aan de fundamentele prijzen. In het tweede hoofdstuk toonden we echter aan dat de marktefficiëntie in de praktijk niet (altijd) opgaat. Er zijn immers een groot aantal (psychologische) heuristieken en afwijkingen die kunnen zorgen voor een afwijking tussen de actuele en de fundamentele prijzen. Voor de theorie van de marktefficiëntie zijn deze afwijkingen echter geen probleem. Het gedrag van irrationele beleggers kan dan wel zorgen voor afwijkingen tussen de actuele en de fundamentele prijzen (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz ). Dit betekent dus dat er interessante beleggingsopportuniteiten ontstaan. Deze afwijkingen zullen echter onmiddellijk gecorrigeerd (uitgebuit) worden door arbitrage door rationele beleggers (Friedman M., 1953, blz ). Strikt gesproken is arbitrage een beleggingstechniek waarbij men winst kan maken zonder dat hieraan risico s of kosten verbonden zijn (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1055). Het is dus het benutten van een free lunch. Arbitrage zal dus de actuele prijzen onmiddellijk terug naar de fundamentele prijzen drijven. De prijzen zouden hierdoor te allen tijde correct zijn (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1054). Zelfs wanneer niet alle beleggers rationeel zijn, dan nog zal dit geen effect hebben op de efficiëntie van de financiële markten (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1054). Verschillende onderzoeken leken de traditionele theorie van efficiënte markten te staven. Men stelde immers dat het onvermogen van fondsenmanagers om beter te presteren dan de markt, een duidelijk bewijs is van de marktefficiëntie (Rubenstein M., 2001, blz ) (Ross S., 2001). Hierbij veronderstelt men echter dat omwille van het feit dat er geen free lunch is, de prijzen correct zijn. De BF-aanhangers gaan echter niet akkoord met deze redenering (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz ). Zij zullen evenwel niet betwisten dat wanneer er een free lunch is, deze onmiddellijk uitgebuit zal worden. Zij stellen echter dat afwijkingen tussen de fundamentele waarde van een belegging en de actuele waarde van een belegging geen free lunch is (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1055). Anders geformuleerd, deze afwijkingen kunnen niet teniet gedaan worden door arbitrage. De beleggingsmethodes die nodig zijn om deze afwijkingen teniet te doen zullen immers (absoluut) niet zonder risico en kosten zijn. (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1055). 24

37 Er zijn immers 3 redenen (risico s en kosten) die ervoor zorgen dat de prijsafwijkingen niet zomaar via arbitrage tenietgedaan worden: 3.1. Fundamenteel risico Het fundamenteel risico slaat op het risico dat de fundamentele waarde van een aandeel zal veranderen (door de publicatie van nieuws over het aandeel) voordat de actuele prijs van het aandeel geconvergeerd is naar zijn (oorspronkelijke) fundamentele waarde (Mitchell M., Pulvino T., Stafford E., 2002, blz. 561). Zowel positief als negatief nieuws kunnen negatieve effecten inhouden. Wanneer een arbitrageant een overgewaardeerd aandeel (actuele waarde > fundamentele waarde) verkoopt, dan draagt hij het risico dat positief nieuws de fundamentele waarde (en meestal ook de actuele waarde) van het aandeel doet toenemen (Shleifer A. en Summers L., 1990, blz. 21). Omgekeerd geldt hetzelfde. Wanneer een arbitrageant een ondergewaardeerd aandeel (actuele waarde < fundamentele waarde) koopt, dan loopt hij het risico dat de publicatie van slecht nieuws de fundamentele waarde van het aandeel aantast. Hierdoor zal (meestal) ook de actuele waarde van het bedrijf verder dalen (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1056). Arbitrageanten zijn zich natuurlijk bewust van dit risico. Via short selling 7 tracht men dit risico te vermijden (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz ). Men zal dus een substituut voor het gekochte aandeel shorten. Dit substituut is een aandeel dat zeer nauw verwant is met het gekochte aandeel. Meestal is dit een sectorgenoot. Via het shorten van sterk verwante sectorgenoten kan men dus wel het sectorspecifieke risico elimineren. Het bedrijfsspecifieke risico kan echter nooit volledig geëlimineerd worden. Dit volgt uit het feit dat het onmogelijk is om een perfect substituut te vinden. Hierdoor is het onmogelijk om alle fundamenteel risico te elimineren (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1056). Verder bestaat er ook de mogelijkheid dat het substituut zelf misprijst is. Het is zelfs mogelijk dat een hele sector misprijst is (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1054). 7 Short selling ( shorten ) is een beleggingstechniek waarbij men aandelen verkoopt die men niet bezit. Men zal hiervoor aandelen lenen. Zo ontstaat een short positie. De bedoeling van short selling is deze aandelen later tegen een lagere koers terug te kopen. (Bodie Z., 2005, blz. 1056). 25

38 3.2. Noise trader risico Voor we dit risico uitleggen, verklaren we eerst het onderscheid tussen information traders en noise traders. Information traders zijn beleggers die handelen op basis van informatie, noise traders daarentegen zijn beleggers die handelen op basis van geruchten (Black F., 1986, blz. 531). Het noise trade risico is het risico dat de prijsafwijking die de arbitrageant tracht uit te buiten op korte termijn verslechtert (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz.1056). Wanneer we veronderstellen dat er afwijkingen mogelijk zijn tussen de actuele waarde en de fundamentele waarde, dan bestaat natuurlijk ook de mogelijkheid dat deze afwijkingen (op korte termijn) kunnen toenemen. Zo kunnen de pessimistische noise traders (die dus voor een negatieve afwijking zorgen) nog pessimistischer worden door meer negatieve geruchten. Hierdoor zal de actuele waarde verder dalen. Omgekeerd kunnen de optimistische ( bullish ) noise traders nog optimistischer worden door meer positieve geruchten. Hierdoor zal de positieve afwijking tussen de actuele en fundamentele waarde (op korte termijn) toenemen (De Long B.J. et al., 1990, blz. 705) (Cox H., 2004, blz. 80). Dit is gevaarlijk vermits we te maken hebben met een agency probleem. In vele gevallen is er immers een scheiding tussen degenen die het geld beheren en degenen die het geld verschaffen. De geldbeheerders (arbitrageanten) zijn immers veelal professionele fondsenbeheerders (Shleifer A. en Vishny R., 1997, blz ). Zij zullen niet hun eigen geld beheren. Maar wel het geld van hun klanten. Wanneer een arbitrageant (fondsenbeheerder) tracht om een prijsafwijking uit te buiten, dan kunnen noise traders ervoor zorgen dat de prijsafwijking toeneemt. Dit leidt tot slechte resultaten voor het beleggingsfonds. Investeerders (klanten) kunnen hieruit concluderen dat de fondsmanager incompetent is. Zij zullen hierop reageren door hun geld weg te trekken. Hierdoor wordt de fondsenbeheerder verplicht om zijn posities vroegtijdig te liquideren, waardoor hij (mogelijk grote) verliezen moet incasseren (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz ). De fondsenbeheerder heeft dus steeds de vrees dat hij zijn posities moet liquideren voordat de prijzen hersteld zijn (dus voordat de actuele prijs teruggekeerd is naar de fundamentele waarde). Hierdoor zal hij niet bereidt zijn om agressief de prijsafwijkingen te bestrijden (De Long B.J. et al., 1990, blz.705). Verder wensen we nog op te merken dat het niet eenvoudig is om de fundamentele waarde in de praktijk te berekenen. Bij deze berekening (supra blz. 3) zullen er ongetwijfeld afwijkingen optreden door onnauwkeurigheden. Hierdoor is het niet mogelijk om exact te 26

39 weten hoe ver de actuele prijs afwijkt van de fundamentele prijs (Black F., 1986, blz. 533). Dit vormt een bijkomende moeilijkheid voor arbitrage Implementatiekosten Onder de implementatiekosten verstaan we transactiekosten, shortingsrestricties, informatiekosten en opportuniteitskosten (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz. 1057). Deze kosten leiden tot beperkingen op de arbitrage. Men zal immers enkel aan arbitrage doen wanneer de opbrengsten van de arbitrage de kosten ervan overtreffen. We gaan nu elk van deze implementatiekosten verder uitleggen: De transactiekosten bevatten commissies, vraag-aanbod kloof ( bid-ask spread ) en de prijsimpact van transacties (Barberis N. en Thaler R., 2003, blz. 1057). De opname van shortingsrestricties volgt uit het feit dat vele arbitragetechnieken gebruik maken van shorting. Eerst en vooral zijn er de wettelijke restricties. Voor ongeveer 70% van de Amerikaanse fondsen zijn shortposities wettelijk niet toegestaan (Almazan A. et al., 2002, blz. 49). De fee die aangerekend wordt voor het lenen van aandelen vormt een tweede restrictie. Voor grote internationale aandelen is deze fee beperkt tot gemiddeld 17 basispunten (D Avolio G., 2002, blz. 273). Dit vormt slechts een kleine belemmering op het shorten. Voor minder liquide aandelen ( small caps ) kunnen de fees echter hoog oplopen en soms is het zelfs onmogelijk om een ontlener te vinden (Jones M.C. en Lamont O.A., 2001, blz. 209). Verder kan ook de borg die noodzakelijk is voor het aanhouden van short-posities een restrictie vormen. Wanneer de geshorte aandelen in waarde stijgen, moet men immers een hogere borg verschaffen. Men is dus verplicht om steeds een buffer van liquiditeiten aan te houden. Anders loopt men het risico dat men verplicht wordt om zijn short-posities (met verlies) af te sluiten (Mitchell M.et al., 2002, blz. 559). Naast de shortingsrestricties zijn er ook de informatiekosten. Dit zijn de kosten die voortvloeien uit het zoeken naar prijsafwijkingen (Merton R., 1987, blz. 486). Een laatste soort van implementatiekosten zijn de opportuniteitskosten. Dit zijn de kosten die verbonden zijn aan de financiële middelen die noodzakelijk zijn om de prijsafwijkingen uit te buiten (De Jong et al., 2003, blz. 2). 27

40 3.4. Praktijk Hoe zit het met de beperkingen op arbitrage in de praktijk? Verschillende studies hebben aangetoond dat significante prijsafwijkingen gedurende vele jaren kunnen bestaan (Rosenthal L. en Young C., 1990, blz ) (Froot K.A. en Dabora E.M.,1999, blz ). Deze studies bevestigen de beperkingen op arbitrage Besluit In dit hoofdstuk hebben we gezien hoe fundamenteel risico, noise trader risico en implementatiekosten ervoor zorgen dat er beperkingen zijn op arbitrage. Hierdoor kunnen de afwijkingen tussen de marktwaarde en de fundamentele waarde blijven bestaan. 28

41 4. Beleggingsfondsen 4.1. Traditionele beleggingsfondsen Beheer van traditionele beleggingsfondsen Bij de (traditionele) beleggingsfondsen onderscheiden we twee grote groepen. Enerzijds de actieve fondsen en anderzijds de passieve fondsen. Actieve fondsen trachten de markt te outperformen. Hierbij zal men gebruik maken van fundamentele analyse. Fundamentele analyse maakt op zijn beurt gebruik van winst- en dividendvooruitzichten van een bedrijf, verwachtingen over de toekomstige rentevoeten en risico-evaluatie. Op basis hiervan probeert men de fundamentele waarde van een aandeel te bepalen. Dit is de huidige verdisconteerde waarde van alle (toekomstige) betalingen die de aandeelhouders per aandeel zullen ontvangen. De fundamentele analist zal een aandeel kopen (of overwegen in zijn portefeuille) wanneer de fundamentele waarde van een aandeel de prijs van het aandeel overtreft (Bodie Z. et al., 2005, blz. 377). Passieve fondsen daarentegen zullen zo goed mogelijk de markt trachten te volgen. Zij doen dus geen enkele poging om de markt te outperformen omdat zij ervan uit gaan dat markten efficiënt zijn en dat actief management dus enkel tot lagere returns zal leiden omwille van de hogere kosten die daaraan verbonden zijn (Bodie Z. et al., 2005, blz. 378). Passieve fondsen worden ook indexfondsen genoemd. Wanneer we het over beleggingsfondsen hebben, dan hebben we het hoofdzakelijk over actieve beleggingsfondsen Prestaties van traditionele beleggingsfondsen In dit deel bekijken we de prestaties van de traditionele beleggingsfondsen. Hiertoe bespreken we een aantal belangrijke onderzoeken over dit onderwerp. Een eerste belangrijk onderzoek over de performance van beleggingsfondsen werd uitgevoerd door Jensen (Jensen M.C., 1968, blz ). Het ging over de periode van 1945 tot 1964 en sloeg op 115 Amerikaanse fondsen (Jensen M.C., 1968, blz. 389). Jensen maakte daarbij gebruik van een één-factormodel. De ene factor die gebruikt werd was de marktfactor (Jensen M.C., 1968, blz ). Op deze manier vond hij dat fondsen een jaarrendement behaalden dat 1,1% lager was dan het rendement dat ze op basis van hun (markt)risico hadden moeten 29

42 behalen, kortom, ze behaalden een alpha van -1,1% (Jensen M.C., 1968, blz. 403). Slecht 39 van de 115 fondsen slaagden erin de markt te outperformen. (Jensen M.C., 1968, blz. 404). Na Jensen volgden nog verscheidene studies die eveneens de underperformance (na kosten) van fondsen t.ov. hun benchmark bevestigden. Op het einde van de jaren tachtig en het begin van de jaren negentig kwamen er een aantal studies die Jensen tegenspraken (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz ) (Ippolito R., 1989, blz. 1-23). Deze stelden dat fondsenbeheerders over genoeg private informatie beschikten om de kosten die ze maken teniet te doen (Otten R. en Bams D., 2002, blz. 76). Grinblatt en Titman bestudeerden Amerikaanse aandelenfondsen over de periode Hun resultaten waren afhankelijk van de gebruikte benchmark. Ze bekwamen positieve alpha s voor de VW index 8 en de P8 portfolio 9 benchmark. Daarentegen voor de EW index 10 en voor de 10 factor 11 benchmark bekwamen ze negatieve alpha s (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 401). De voorkeur van de auteurs gaat wel uit naar de P8 portfolio (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 395). Ippolito onderzocht 143 Amerikaanse fondsen over de periode van 1965 tot 1984 (Ippolito R., 1989, blz. 4). Hij maakte hierbij gebruik van een één-factormodel. Voor deze factor werd een marktindex gebruikt: respectievelijk de S&P 500 en de NYSE. De bekomen alpha s waren in tegenstelling tot Jensen positief, respectievelijk 0,81% en 0,87% (Ippolito R., 1989, blz. 8). Ippolito vond ook dat fondsen die hogere kosten hebben en hogere fees vragen, ook hogere returns behalen. Kortom fondsen zijn dus efficiënt (Ippolito R., 1989, blz. 21). Maar het werken met het één-factormodel bleek niet de ideale methode te zijn. Elton, Gruber en Blake toonden in hun studie duidelijk aan dat de resultaten (en de besluiten) sterk kunnen verschillen afhankelijk van het model dat gebruikt wordt (Elton E. et al., 1996, blz ). Zij berekenden enerzijds de alpha gebruik makend van het één-factormodel en 8 CRSP value weighted index (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 395). 9 Deze benchmark bestaat uit 4 portefeuilles voor size, 3 portefeuilles voor dividend yield en 1 portefeuille voor rendementen uit het verleden (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 395). 10 CRSP equally weighed index (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 395) factor portfolio uit Lehmann en Modest (Lehmann B. en Modest D., 1988, blz ). 30

43 anderzijds gebruik makend van een 3-factormodel. Dit 3-factormodel bevat als factoren zowel een marktindex als een small cap index en een obligatie-index (Elton E. et al., 1996, blz. 1104). Voor de verschillende voor survivorship bias gecorrigeerde samples vonden zij bijna steeds positieve alpha s gebruik makend van het één-factor model. Gebruik makend van het 3-factormodel werden daarentegen steeds negatieve alpha s bekomen. Zo vonden zij bv. een alpha van 0,61% voor het één-factor model, en een alpha van 0,87% voor het 3- factormodel (Elton E. et al., 1996, blz. 1106). Gebruik makend van het 3-factormodel vond deze studie een survivorship bias van 0,7% tot 0,9% (afhankelijk van de sample) (Elton E. et al., 1996, blz ). Daarna volgden er studies (Malkiel B., 1995, blz ) (Gruber M., 1996, blz ) (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz ) die claimden dat het grootste deel van de vroegere studies onderhevig waren aan de survivorship bias (infra blz. 37). Malkiel kwam tot de conclusie dat (bijna) alle vroegere studies geen rekening hielden met de survivorship bias of deze bias sterk onderschatten (Malkiel B., 1995, blz ). Malkiel vond in zijn studie een bias van 1,4% (Malkiel B., 1995, blz. 553). Deze studie behandelde 239 Amerikaanse aandelenfondsen over de periode Deze fondsen werden vergeleken met twee benchmarks : de Wilshire 5000 en de Standard & Poor s 500. Ten opzichte van de eerste benchmark vond hij een alpha van +0,18% wanneer er gebruik gemaakt wordt van de bruto returns 12 van de fondsen en een alpha van -0,93 voor de netto returns 13 (Malkiel B.G., 1995, blz. 557). Beide resultaten zijn echter statistisch niet significant. Wanneer deze fondsen vergeleken werden met de tweede benchmark, dan vond hij een alpha van -2,03% voor de bruto returns en een alpha -3,2% voor de netto returns. Deze cijfers zijn wel statistisch significant (Malkiel B.G., 1995, blz. 557). Verder is er ook de studie van Gruber (Gruber, 1996, blz ). Deze geeft een mooi overzicht van de verschillen in resultaten die bekomen worden door gebruik te maken van verschillende benchmarks. Gruber bekeek 270 fondsen over de periode (Gruber, 1996, blz. 786). Hij vond dat beleggingsfondsen de markt met 1,94% underperformden. Hierbij werd geen rekening gehouden met het risico (Gruber, 1996, blz. 787). Wanneer er wel 12 Bruto return = return voor kosten 13 Netto return = return na kosten 31

44 naar het risico gekeken werd daalde de underperformance. Gebruik makend van het single (market) index model bekwam Gruber een underperformance van 1,56%. Gebruik makend van het 4 factor index model 14, was de underperformance slechts 0,65% (Gruber, 1996, blz. 787). Deze 4 factoren waren respectievelijk een marktindex (S&P 500), een size index (SMB factor 15 ), een groei index 16 en een obligatie index (Gruber, 1996, blz ). Hiertegenover staat dat de kosten van deze fondsen gemiddeld 1,13% bedragen. Dit betekent dat fondsen bruto de markt outperformen, maar deze outperformance is onvoldoende om de kosten te dekken (Gruber, 1996, blz. 789). Er is ook een zeer uitgebreide studie van Blake en Timmermann (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz ). De studie behandelt 2305 Britse beleggingsfondsen over een periode van 281 maanden (van 1972 tot 1995). De steekproef van beleggingsfondsen bevat 1402 overlevende fondsen en 973 dode fondsen. Deze laatsten zijn fondsen die het einde van de sample niet haalden. Deze studie maakt gebruik van een 3-factor model met respectievelijk een marktindex 17, een small cap index 18 en een overheidsobligatie index (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 66). Blake en Timmermann vonden dat de Britse beleggingsfondsen hun benchmarks met ongeveer 1.8% per jaar underperformen (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 58). Ook hier is het belangrijk om op te merken dat deze underperformance statistisch niet significant is (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 68). De studie bekomt een survivorship bias van 0.8%. Verder vond men ook dat er een persistentie in de prestaties zit (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 58). Kortom algemeen kunnen we stellen dat goed (slecht) presterende fondsen goed (slecht) blijven presteren. Ik wil wel opmerken dat zeker niet alle studies die rekening houden met de survivorship bias een underperformance voor beleggingsfondsen uitkomen. 14 Deze werkwijze wordt geprefereerd boven de twee andere methoden. 15 SMB ( Small minus Big ) = Retuns van small cap aandelen de returns op large cap aandelen (Gruber, 1996, blz. 786). 16 Groei index ( growth index ) = Return op groei-aandelen de return op value aandelen (Gruber, 1996, blz. 786). 17 De marktindex was de FT-A All Share Index (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 66). 18 Als small cap index werd de Hoare-Govett Small-Cap Index gebruikt (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 66). 32

45 Zo hebben we bijvoorbeeld een studie van Otten en Bams (Otten R. en Bams D., 2002, blz ). Dit is één van de weinig uitgebreide studies over Europese aandelenfondsen. Deze studie maakt gebruik van een database met 506 beleggingfondsen die gecontroleerd is voor de survivorship bias (Otten R. en Bams D., 2002, blz ). De out-/underperformance wordt hier berekend met behulp van een 4 factor model 19. De 4 factoren zijn hier respectievelijk een marktfactor, een size factor (SMB factor), een book-to-market factor (HML factor 20 ) en een momentum factor (Otten R. en Bams D., 2002, blz. 81). Deze studie levert de volgende alpha s op: voor Frankrijk: 0,22%, voor Duitsland: -1,2%, voor Italië: 0,84%, voor Nederland: 1,8% en voor UK: 1,33%. Hierbij is enkel de laatste waarde statistisch significant 21 (Otten R. en Bams D., 2002, blz. 85). Aan de andere kant hebben we ook studies die een zeer aanzienlijke (bruto en netto) underperformance bekomen. Een voorbeeld daarvan in het Sandler rapport (HM Treasury, 2002, blz. 1-52). Dit rapport werd opgesteld in opdracht van de Britse Overheid en kwam tot het besluit dat de Britse beleggingsfondsen de markt met -2,5% underperformen. Dit is het gevolg van een combinatie van kosten en onsuccesvol actief management (HM Treasury, 2002, blz. 10). Globaal kunnen we dus besluiten dat beleggingsfondsen er niet in slagen om (na kosten) de markt te outperformen. Het is zelf niet duidelijk of dat beleggingsfondsen er wel in slagen om de markt voor kosten te outperformen. We stellen ook vast dat er een hele waaier aan methodes bestaat om de prestaties van fondsen te onderzoeken Behavioural finance fondsen Strategie van behavioural finance fondsen De strategieën van BF-fondsen zijn er allemaal op gericht om psychologische fouten ( behavioural biases ) uit te buiten. Een overzicht van enkele BF strategieën: 19 Dit 4 factor model werd origineel geïntroduceerd door Carhart (Carhart M.M., 1997, blz.61) 20 HML (High minus low) = Retuns van aandelen met een hoge book-to-market ratio de return op aandelen met een lage book-to-market ratio (Otten R. en Bams D., 2002, blz. 81). 21 Voor een significantieniveau van 5% 33

46 Een eerste behavioural stategy is het kopen ( overwegen ) van winners en het verkopen ( onderwegen ) van losers. Het idee hierachter vinden we bij het momentum effect. Indien winners (losers) inderdaad winners (losers) blijven, dan zou deze strategie tot extra rendementen kunnen leiden. De behaviouristische achtergrond van het momentum effect werd reeds in hoofdstuk 2 gegeven (supra blz. 22). De basis voor het momentum effect is de neiging die beleggers hebben om winners te vroeg te verkopen en losers te lang te houden. Verder speelt ook het feit dat analisten niet graag hun ongelijk toegeven een rol. Analisten zullen hierdoor slechts langzaam (en laat) hun verwachtingen aanpassen. Dit zorgt ervoor dat bedrijven waarvan de (winst) verwachtingen verhoogd worden, verdere opwaartse bijstellingen van hun (winst) verwachtingen kunnen verwachten. Het omgekeerde geldt voor bedrijven die negatieve bijstellingen krijgen (Liontrust, 2004b, blz.5). Fondsen die hievan gebruik maken zijn o.a. Liontrust First Large Cap. Fund, Liontrust Prime Exempt Fund, Liontrust Active 350 Fund, Liontrust Large Cap Fund. Maar wanneer we over behavioural finance fondsen spreken dan denken we vooral aan fondsen die het reversal effect trachten uit te buiten ( contrarian funds ). Dit zijn fondsen die tegen de stroom ingaan, dus fondsen die overreacties trachten uit te buiten. De behavioristische oorzaken van overreacties (zoals kuddegedrag) zijn reeds besproken (supra blz. 22). Beheerders van deze fondsen kopen ( overwegen ) slecht-presterende aandelen, ervan uitgaande dat deze aandelen een positieve correctie zullen hebben. Een voorbeeld hiervan is het kopen fallen angels. Dat zijn (grote) solide bedrijven die zwaar afgestraft zijn na negatief nieuws. Ook het kopen van niet modieuze/saaie aandelen valt hieronder. Dit zijn aandelen waarvoor analisten en beleggers weinig interesse hebben. Goed presterende (populaire) aandelen worden dan weer verkocht ( onderwogen ). Voorbeelden van fondsen die deze strategie toepassen zijn: Liontrust First Income fund, Fortis Obam, KBC Equity Fund Fallen Angels, Contrarian Work. De aandachtige lezer zal al opgemerkt hebben dat deze beleggingsstrategieën totaal in contradictie zijn met elkaar. Maar zoals reeds gezien (supra blz. 22) speelt de tijdshorizon waarop men deze strategieën toepast een belangrijke rol. Reversal is eerder iets voor de langere (en zeer korte) termijn, momentum is eerder iets voor de korte termijn. Er zijn ook BF-fondsen die beide strategieën combineren. Bijvoorbeeld: ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund, ABN AMRO Behavioural Finance Fund. 34

47 BF-fondsen gebruiken dus verschillende strategieën. Maar psychologische afwijkingen vormen steeds de basis Prestaties van behavioural finance fondsen Om de prestaties van de BF-fondsen na te gaan, hebben we een eigen onderzoek uitgevoerd. De uitwerking en de resultaten van dit onderzoek volgen in hoofdstuk Besluit In dit hoofdstuk hebben we gezien dat de traditionele beleggingsfondsen op te delen zijn in twee groepen: enerzijds de actieve beleggingsfondsen die door middel van fundamentele analyse trachten om de markt te outperformen, anderzijds de passieve beleggingsfondsen die trachten om een benchmark (meestal een beursindex) zo goed mogelijk te volgen. Wanneer we naar de prestaties van de traditionele (actieve) beleggingsfondsen kijken, dan vinden we dat hierover geen overeenstemming bestaat in de literatuur. Ook wat betreft de te gebruiken methodologie is er geen overeenstemming in de literatuur. Algemeen kunnen we besluiten dat de traditionele beleggingsfondsen (licht) hun benchmark underperformen. Zelfs bruto (voor kosten) is het niet duidelijk of beleggingsfondsen erin slagen om even goed te presteren als hun benchmark. We merken hierbij wel op dat er een grote spreiding is in de resultaten van de verschillende studies. Sommige bekomen heel grote underperformances, andere bekomen zelfs outperformances. Tegenover de traditionele beleggingsfondsen staan de behavioural finance fondsen. Deze fondsen trachten om psychologische fouten uit te buiten. Ook hierin hebben we twee (drie) groepen. Enerzijds fondsen die het momentum effect trachten uit te buiten, anderzijds fondsen die het reversal effect proberen uit te buiten. Deze laatste worden ook contrarian funds genoemd. Er bestaan ook fondsen die beide BF strategieën combineren. 35

48 5. Prestatie analyse van BF-fondsen We hebben reeds vermeld dat de traditionele beleggingsfondsen er globaal genomen niet in slagen om een hoger rendement te bekomen dan hun benchmarks. Daarentegen hebben we gezien dat BF-fondsen proberen om hogere rendementen te bekomen door de psychologie van de beleggers uit te buiten. In hoofdstuk 2 hebben we reeds uitvoerig de theoretisch onderbouw van BF uitgewerkt. Hierin vonden we dat beleggers (systematisch) psychologische fouten maken. BF-fondsen gaan zich toespitsen op het uitbuiten van deze fouten. Indien fondsenbeheerders hierin zouden slagen, dan verwachten we dat BF-fondsen beter presteren dan traditionele beleggingsfondsen (en misschien zelfs beter dan hun benchmark). Deze stelling willen we nu ook eens in de praktijk gaan testen. Daarom bekijken we de prestaties van BF-fondsen 22. Dit zullen we doen aan de hand van een stijlanalyse (infra blz. 49). In de eerste paragraaf van dit hoofdstuk overlopen we een aantal problemen die we in ons achterhoofd moeten houden bij de gegevensverwerving en de analyse. In de tweede paragraaf zullen we de populatie en de steekproef afbakenen. In de derde paragraaf bespreken we de gegevensverwerving en in paragraaf vier de analyse zelf. De resultaten van de analyse en de interpretatie ervan zijn voorbehouden voor paragraaf vijf. Hierbij zal eerst voor elk fonds afzonderlijk de analyse uitgevoerd worden en nadien zal de analyse toegepast worden op alle fondsen samen. In de laatste paragraaf volgt het besluit Problemen Voor we beginnen met de stijlanalyse gaan we eerst een aantal problemen bespreken. Het lijkt ons immers aangewezen dat men deze bemerkingen in het achterhoofd heeft bij het lezen van de bronverwerving en de analyse zelf. Indien mogelijk zullen we in dit deel ook oplossingen voor de problemen aanreiken. Een overzicht van de problemen Een eerste probleem is het feit dat het testen van de prestaties van BF-fondsen niet hetzelfde is als het testen van de prestaties van BF. We hebben immers de fondsenbeheerders die als tussenpersoon dienen. Deze fondsenbeheerders passen BF toe. Maar we hebben weinig zicht 22 BF-fondsen zijn fondsen die beheerd worden door fondsenmanagers die gebruik maken van BF bij het beheren van hun fonds. 36

49 op de manier waarop ze dat precies doen en meer bepaald of ze de theorie succesvol kunnen omzetten in de praktijk. Ook de mate waarin ze BF toepassen in hun fonds is vaak niet duidelijk. Hiermee bedoelen we dat het helemaal niet zeker is dat een BF-fonds uitsluitend aandelen selecteert op basis van BF. Vermits de antwoorden op deze vragen niet vrijgegeven worden door de fondsenbeheerders, is het niet mogelijk om deze problemen te verhelpen. Een tweede probleem is het toeval. Het is best mogelijk dat BF-fondsen toevallig beter presteren dan hun benchmarks (en dan traditionele fondsen). Het feit dat BF-fondsen beter presteren dan hun benchmark kan mogelijkerwijze niets te maken hebben met BF. Dit probleem is afhankelijk van het aantal fondsen dat opgenomen wordt. Hoe groter het aantal fondsen, hoe kleiner de kans dat toeval een belangrijke rol speelt. Econometrisch betekent dit dat naarmate de steekproef kleiner is, de betrouwbaarheid van de resultaten lager is. Het aantal BF-fondsen dat we konden identificeren was echter zeer beperkt (infra blz. 39). Dit probleem is dus zeker relevant. Ten derde is er de survivorship bias (Carhart M.M. et al., 2000, blz..6). De survivorship bias houdt het effect in dat men in een steekproef enkel de fondsen opneemt die minstens tot het einde van de steekproefperiode overleefd hebben (Carhart M.M. et al., 2000, blz. 6). Algemeen mogen we ervan uitgaan dat de prestaties van fondsen een zeer belangrijk effect hebben op hun voortbestaan. Dit houdt in dat het voornamelijk slecht presterende fondsen zijn die zullen verdwijnen 23 (Brown S.J. et al., 1992, blz ). Wanneer men geen rekening houdt met deze fondsen, zal de analyse een opwaartse afwijking vertonen (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 61) (Carpenter J.F. en Lynch A., 1999, blz ). De omvang van deze bias is niet te onderschatten. Een kort overzicht van de bestaande literatuur omtrent dit onderwerp. Voor beleggingsfondsen werd een survivorship bias gevonden van: 0,4% 24 (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 401), 0,7% tot 0,9% (Elton E. et al., 1996, blz. 1106), 0,8% (Blake D. en Timmermann A., 1998, blz. 63), 0,8% (Brown S. J. en Goetzmann W., 1995, blz. 683), 1.4% (Malkiel B., 1995, blz. 553). De survivorship bias voor hedge funds is zelfs hoger: 2.24% 23 Verdwijnen kan zowel betekenen dat een fonds ophoudt te bestaan als het feit dat een fonds samengevoegd wordt met een ander fonds. 24 In deze paper wordt afhankelijk van de benchmark een bias van 0,1% tot 0,4% vooropgesteld (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 401). De 0,4% is echter het resultaat voor de benchmark die geprefereerd wordt door de auteurs (supra blz.30) (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 401). 37

50 (Liang B., 2000, blz. 313), 3% (Fung W. en Hsieh D., 2000, blz. 297) en 3% (Brown S.J. et al., 1999, blz. 103). De survivorship bias kan vermeden worden door de opname van de fondsen die reeds verdwenen zijn. De rendementen van deze fondsen moeten dan opgenomen worden tot op het moment van hun verdwijnen. Dit lijkt eenvoudig maar dat is het evenwel niet. Het is namelijk zeer moeilijk om nog informatie te vinden over fondsen die niet langer bestaan. Het construeren van een steekproef die niet onderhevig is aan de survivorship bias is dus niet eenvoudig. In vele gevallen zal men enkel de survivorship bias kunnen beperken in een steekproef, maar niet volledig kunnen elimineren. Een vierde probleem dat nauw verwant is aan het vorige is de liquidation bias. De liquidation bias houdt in dat fondsen die verdwijnen, vaak stoppen met het rapporteren van hun resultaten voordat ze hun activiteiten stopzetten (Anson M., 2003, blz. 20). De laatste (niet gerapporteerde) resultaten zijn vaak erg slecht. Hierdoor zal de liquidation bias er ook toe leiden dat de resultaten van een analyse een opwaartse afwijking zullen hebben (Koh F. et al., 2002, blz. 9). Een vijfde probleem is de selection bias. Deze bias (afwijking) volgt uit het feit dat fondsen die goede resultaten boeken veel meer publiciteit zullen maken dan fondsen die slecht presteren. Hierdoor zijn deze laatste fondsen veel moeilijker op te sporen. Het gevaar bestaat dan ook dat een dataset overwegend uit goed presterende fondsen zal bestaan (Kothari S.P. et al., 1995, blz. 203). We hebben dan te maken met een dataset die niet representatief is voor de populatie (dus voor alle bestaande BF-fondsen). De selection bias leidt dus ook tot een opwaartse afwijking. Net zoals de survivorship bias kan ook de selection bias beperkt (of zelfs vermeden worden) door een zeer degelijke bronverwerving. Verder hebben we nog het probleem van te sterk gecorreleerde referentie-indexen (infra blz. 50) enerzijds en een onvolledige set van referentie-indexen anderzijds (infra blz. 50). Een laatste probleem betreft fouten in de data. Hierdoor kan de stijlanalyse verbanden leggen tussen het rendement van het fonds en het rendement van een referentie-index die eigenlijk niet bestaan. Of omgekeerd kan de stijlanalyse hierdoor verbanden over het hoofd zien die er evenwel zijn 25. Tegen dit laatste probleem kan men zich (voor een groot deel) behoeden door zo betrouwbaar mogelijke databases te gebruiken. 25 De precieze werking van de stijlanalyse wordt uitgelegd in deel (supra blz. 49). 38

51 Rekening houdend met deze problemen verzamelen we onze gegevens en testen we de prestaties van BF-fondsen Populatie en steekproef In deze paragraaf gaan we de populatie en de steekproef van onze analyse afbakenen. We vertrekken voor onze analyse bij alle BF-fondsen. We zullen echter niet al deze fondsen gebruiken. We leggen immers de restrictie op dat we in onze analyse enkel de BF-fondsen zullen behandelen die minstens 3 jaar bestaan (of bestaan hebben). Deze restrictie hebben we opgelegd omdat een betrouwbare analyse twijfelachtig is voor fondsen met een kortere looptijd (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz.13) (Chen Y., 2004, blz.12). Met andere woorden, de populatie die we in onze analyse beschouwen bevat enkel BF-fondsen die aan deze restrictie voldoen. A priori verwachten we dat we slechts een beperkt aantal fondsen zullen vinden. Het invullen van de populatie met fondsen volgt in de volgende paragraaf. Hierin schuilt echter een groot probleem. In de literatuur is er volgens mij nog geen enkel onderzoek uitgevoerd op BF-fondsen. Dit betekent dan ook dat we geen gebruik kunnen maken van één (of meerdere) reeds bestaande BF-fondsen database(s). Vermits we dus zelf onze populatie moeten samenstellen, zullen we er (vermoedelijk) nooit in slagen om de hele populatie van BF-fondsen te identificeren. Daarom werken we eigenlijk met een steekproef van een onbekende populatie. In het vervolg van de tekst gaan we de groep van BF-fondsen die minstens 3 jaar bestaan (hebben) dan ook de steekproef noemen (en niet de populatie). Hierbij hopen we dat onze steekproef representatief is voor de werkelijke populatie Gegevensverwerving In deze paragraaf gaan we op zoek naar de noodzakelijke informatie voor onze analyse. Deze gegevensverwerving bestaat uit twee fasen. Eerst moeten de BF-fondsen geïdentificeerd worden, daarna moeten we geschikte databases voor koersinformatie vinden. Uiteindelijk moeten we uit deze databases de relevante gegevens halen BF-fondsen identificeren Vermits er dus geen databases van BF-fondsen bestaan, zijn we zelf op zoek gegaan naar deze fondsen. Dit hebben we op de volgende manier gedaan. 39

52 Voor het identificeren van de BF-fondsen zijn we begonnen met via het internet fondsen te zoeken die behavioural finance in hun naam hadden. Op deze manier hebben we 2 BFfondsen gevonden (met name: ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund, ABN AMRO Behavioural Finance Fund). Hierna hebben we een aantal financiële instellingen 26 gecontacteerd voor informatie. Jammer genoeg leverden deze mails en telefoontjes geen bruikbare resultaten op. Uiteindelijk zijn we de (populaire) literatuur omtrent BF beginnen doornemen. In deze artikels vonden we (zoals verwacht) verwijzingen naar financiële instellingen die BF-fondsen aanbieden. Onder andere via 3 bedrijven (Liontrust Asset Management, Fuller & Thaler Asset Management Inc en Dreman Value Management LLC) die zich gespecialiseerd hebben in het aanbieden van BF-fondsen, hebben we 18 BF-fondsen gevonden. Bij elk van deze fondsen werd duidelijk vermeld dat ze BF gebruiken. Deze fondsen zijn: Janus Contrarian Fund, Liontrust Active 350, Liontrust First Exempt Fund, Liontrust First Growth Fund, Liontrust First Income Fund, Liontrust First Large Cap Fund, Liontrust Prime Exempt Fund, LSV Value Equity Fund, Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund, Undiscovered Managers Behavioral Value Fund, JPMF Europe Strategic Value Fund, JPMF Premier Equity Growth Fund, JP Morgan Fleming US Fund, Scudder-Dreman High Return Equity Fund, Scudder-Dreman Small Cap Value Fund, Scudder Focus Value + Growth Fund, Scudder- Dreman Financial Services Fund, Heritage Series Trust Value Equity Fund. Verder vonden we indirect 27 nog 3 BF-fondsen (met name Contrarian Work, Fortis Obam, KBC Equity Fund Fallen Angels Kap). Uiteindelijk identificeerden we 23 BFfondsen die in aanmerking konden komen voor onze analyse. We hebben evenwel enkel de fondsen die langer dan 3 jaar bestaan opgenomen in onze analyse (supra blz. 39). Dit had tot gevolg dat er 3 fondsen uit de boot vielen (nl. Liontrust Active 350, JP Morgan Fleming US Fund, ABN AMRO Behavioural Finance Fund). Dit laatste fonds is trouwens een interessant geval. Dit fonds werd opgericht op 27/04/00. Op 19/11/01 werd de naam van dit fonds veranderd in ABN AMRO Behavioural Finance Europe Fund. En uiteindelijk verdween het fonds op 27/04/02. Het fonds werd toen ondergebracht bij het ABN AMRO Europe Equity Growth Fund. Het was dan ook niet mogelijk om 26 ABN AMRO, Fortis, KBC, SG De Maertelaere. 27 Met indirect bedoelen we fondsen waarover niet expliciet gezegd wordt dat ze BF gebruiken, maar die gebruik maken van methoden die onder de BF vallen. 40

53 koersgegevens over dit fonds te bekomen. Dit is dus een mooi voorbeeld van een fonds dat het einde van de observatieperiode 28 niet gehaald heeft. Het over het hoofd zien van zo n fondsen kan dus leiden tot de survivorship bias (supra blz. 37). Dit fonds heeft evenwel geen drie jaar (onafhankelijk) bestaan. Hierdoor kwam het niet in aanmerking voor opname. Het ontbreken van gegeven hierover is dan ook niet erg. Nadat we de geschikte BF-fondsen geïdentificeerd hebben, zijn we systematisch de jaarverslagen van deze fondsen gaan doornemen. De bedoeling hiervan was het controleren of de geïdentificeerde fondsen wel degelijk gebruik maken van BF. Voor de 5 Liontrust fondsen, het KBC fonds, het fonds en het ABN AMRO fonds vonden we in de jaarverslagen een duidelijk bewijs van het gebruik van BF. We wensen wel op te merken dat we zeker zijn dat deze 23 fondsen in 2004 gebruik maakten van BF. Wanneer ze er precies met begonnen zijn, is echter niet steeds duidelijk. We zijn wel zeker dat het Heritage Series Trust Value Equity Fund slechts vanaf 1/6/03 begonnen is met BF. Hoewel het fonds reeds opgericht is in juli 95, werd dit fonds niet opgenomen in onze steekproef. Het fonds is immers nog geen 3 jaar een BF fonds. Voor de 19 overblijvende fondsen zijn we op zoek gegaan naar koersinformatie Databases identificeren We zijn hier begonnen met het zoeken in zeer betrouwbare databases. Daarna zijn we afgezakt naar minder betrouwbare databases. De eerste database die we aangesproken hebben voor koersinformatie was de database van Datastream. Hier vonden we koersinformatie voor 14 fondsen 30. Daarna zijn we het internet gaan afzoeken naar (gratis) databases. Zo vonden we de database van Yahoo (Yahoo, 2005). Dit is ongetwijfeld de grootste 31 (en vermoedelijk ook meest betrouwbare) database op het 28 Onze observatieperiode eindigt in augustus Een duidelijk overzicht met de opgenomen en niet opgenomen fondsen volgt in paragraaf Met name: Contrarian Work, Fortis Obam, KBC Equity Fund Fallen Angels Kap, Janus Contrarian Fund, Liontrust First Exempt Fund, Liontrust First Growth Fund, Liontrust First Income Fund en Liontrust Prime Exempt Fund, LSV Value Equity Fund, Scudder-Dreman High Return Equity Fund, Scudder-Dreman Small Cap Value Fund, Scudder Focus Value + Growth Fund, Scudder-Dreman Financial Services Fund, Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund (UBRLX). 31 Er zijn meer dan 8 miljoen verwijzingen in Google naar de deze database. 41

54 internet. In deze database vonden we koersinformatie over 2 Amerikaanse fondsen 32. Na verder zoeken op internet vonden we in de database van Finanzpartner (Finanzpartner, 2005) ook gegevens voor het ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund. Zo bleven er nog 3 fondsen 33 over. We hebben dan de fondsenaanbieders aangeschreven. Deze gaven wel informatie over het fonds. Maar niet de gevraagde koersgegevens. Deze fondsen werden dan ook noodgedwongen weggelaten uit de analyse wegens het ontbreken van gegevens. In onderstaande tabel vatten we kort de geselecteerde en niet geselecteerde fondsen samen. Verder geven we ook de reden voor niet selectie aan. Tabel 2: Overzicht fondsen Fondsen opgenomen/ niet opgenomen Reden: niet opname ABN AMRO Behavioural Finance Fund niet opgenomen looptijd < 3 jaar ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund opgenomen Contrarian Work opgenomen Fortis Obam opgenomen Heritage Series Trust Value Equity Fund niet opgenomen looptijd < 3 jaar 34 Janus Contrarian Fund opgenomen JPMF Europe Strategic Value fund niet opgenomen geen data JPMF Premier Equity Growth Fund niet opgenomen geen data JP Morgan Fleming US Fund niet opgenomen looptijd < 3 jaar KBC Equity Fund Fallen Angels Kap opgenomen Liontrust Active 350 niet opgenomen looptijd < 3 jaar Liontrust First Exempt Fund opgenomen Liontrust First Growth Fund opgenomen Liontrust First Income Fund opgenomen Liontrust First Large Cap Fund niet opgenomen geen data Liontrust Prime Exempt Fund opgenomen LSV Value Equity Fund opgenomen Scudder-Dreman High Return Equity Fund opgenomen Scudder-Dreman Small Cap Value Fund opgenomen Scudder Focus Value + Growth Fund opgenomen Scudder-Dreman Financial Services Fund opgenomen Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund opgenomen Undiscovered Managers Behavioral Value Fund opgenomen 32 Met name: Undiscovered Managers Behavioral Value Fund (UBVLX), LSV Value Equity Fund (LSVEX). 33 Het Liontrust First Large Cap fund, JPMF Europe Strategic Value fund en JPMF Premier Equity Growth Fund 34 Dit fonds is evenwel opgericht in september 1995, maar dit fonds is slechts sinds 1/6/03 een BF-fonds. 42

55 Koersinformatie verwerven We identificeerden nu voor (bijna) elk fonds een database waarin we de noodzakelijke koersinformatie kunnen vinden. Nu moeten we uit elk van deze databases nog de geschikte (en dus vergelijkbare) data halen. De relevante gegevens voor onze analyse zijn de rendementen van de beleggingsfondsen. Wat betreft de rendementen zijn er twee factoren van belang: enerzijds de periodiciteit en anderzijds de behandeling van dividenden. De periodiciteit van onze rendementen zal maandelijks zijn. De keuze voor maandelijkse rendementen in stijlanalyses is immers algemeen gangbaar (Sharpe W.F., 1995, blz. 5). Dit komt omdat dagelijkse data (en in mindere mate ook wekelijkse data) te veel noise (ruis) bevatten. Dit betekent dat er een veel grotere kans zal zijn op niet-systematische fouten. Het gebruik van deze data zal dan ook leiden tot minder betrouwbare analyse-resultaten (Sharpe W.F., 1995, blz. 5). Het gebruik van maandelijkse data daarentegen zal deze problemen sterk reduceren. (Sharpe W.F., 1995, blz. 5). Ook het gebruik van jaarlijkse data zou de noise sterk beperken. Maar hier stuiten we op het probleem van een zeer beperkte hoeveelheid jaarlijkse data. Het verwerven van deze maandelijkse data is geen enkel probleem op Datastream. Hier kan men immers de periodiciteit van de data instellen. Zo kunnen we onmiddellijk de maandelijkse koersen afhalen. Het rendement voor maand t bekomen we door het verschil te nemen tussen de koers van maand t + 1 en de koers van maand t 35 en dit geheel te delen door de koers van maand t. In de twee andere databases kan men evenwel geen maandelijkse data downloaden. Hier moeten we manueel de dagkoersen van de eerste beursdag van de maand downloaden. Op deze data zullen we dan de net vermelde formule toepassen. Op die manier bekomen we maandrendementen voor de fondsen die we niet van Datastream afgehaald hebben. Onze maanden zijn in beide gevallen gedefinieerd als de periode tussen de eerst beursdag van de maand en de eerst beursdag van de volgende maand. We hebben hier dus vergelijkbare data. 35 De koers van maand t is de koers op de eerste beursdag van deze maand. 43

56 Naast de periodiciteit van de gegevens, wensen we ook een woordje uitleg te geven over het behandelen van de dividenden. Wanneer we het hebben over het rendement van een fonds dan slaat dat zowel op de koersevolutie als de uitgekeerde dividenden. Het zou immers een grote fout zijn om dividenden niet in rekening te brengen. Dividenden zijn namelijk een bron van inkomsten voor de eigenaars van fondsen. Het is evenwel onvoldoende om gewoon de dividenden bij de koersen te tellen. Dit zou immers betekenen dat dividenden op hun beurt geen opbrengsten meer kunnen genereren. Om een goed beeld te krijgen van het rendement van een fonds moeten we de dividenden (onmiddellijk) opnieuw beleggen in het betrokken fonds. Dit betekent dus dat we de dividenden zullen kapitaliseren. Dit probleem is niet van toepassing op fondsen die geen dividenden uitkeren. Voor zo n kapitalisatie-fondsen zal de koersevolutie immers samenvallen met het rendement. We zijn dit dividend kapitalisatie-principe gaan toepassen op onze data. Voor de gegevens uit Datastream vormde dit weer geen enkel probleem. U moet gewoon kiezen voor het datatype total return. Op deze manier bekom je vanzelf de aangepaste (maandelijkse) koersgegevens. De 2 andere databases bevatten deze optie echter niet. Van de 3 fondsen die we uit deze databases gehaald hebben waren er 2 fondsen die geen dividenden uitkeren. Voor deze fondsen waren er dus geen problemen. Maar voor het andere fonds 36 hebben we zelf de voor dividenden aangepaste rendementen moeten berekenen. De werkwijze die we hierbij volgden is de volgende. De rendementen voor de maanden zonder dividenduitkering berekenen we gewoon volgens de standaard methode (supra blz. 43). Voor de maanden met dividenduitkering zullen we een andere methode moeten gebruiken. Deze methode zullen we nu symbolisch uitwerken: Tabel 3: Hulpmiddel bij verwerken van dividenden Aan de hand van deze tabel gaan we de werkwijze uitleggen voor een fonds dat op 15 jan een dividend (D 1 ) uitkeert. Voor deze maand met dividenduitkering hebben we enkel 4 koersen 36 Undiscovered Managers Behavioral Value Fund (UBVLX). 44

57 nodig: de koers van de dag juist voor de dividenduitkering (K 2 ), de koers van de dag van de dividenduitkering zelf 37 (K 3 ) en verder ook de beginkoers van de maand (K 1 ) en de beginkoers van de volgende maand (K 4 ). Het rendement voor een maand met dividenduitkering kunnen we op de volgende manier berekenen: We berekenen hiertoe de drie (deel)rendementen voor de maand januari. Dit zijn R 1, R 2, R 3 voor respectievelijk de periode 1 jan-14 jan, 15 jan, 15 jan-1 feb. De formules hiervoor zijn: R R R = K K 2 1 K D 3 1 2= = K K 3 K Wanneer we nu het rendement voor de maand januari willen vinden moeten we de volgende formule gebruiken: [(1+R 1 )(1+R 2 )(1+R 3 )] - 1. Zo vinden we dus het rendement voor een maand met dividenduitkering. Deze methode zal toegepast worden op alle maanden met dividenduitkering De methodologie Nu we alle gegevens vergaard hebben, kunnen we beginnen met de analyse zelf. Hierbij zijn er twee keuzes die gemaakt moeten worden. Enerzijds moeten we een model kiezen. Anderzijds moeten we een prestatiemaatstaf kiezen Het overzicht van het model Wat betreft de eerste keuze hebben we reeds gezien dat de literatuur vele mogelijkheden aanreikt (supra blz. 29). Zo kunnen we o.a. gebruik maken van het één (markt) factor model (Jensen M.C., 1968, blz ), het 3-factormodel van Fama en French (Fama E.F. en French K.R., 1993, blz. 3-56), het 4-factormodel van Carhart 38 (Carhart M.M., 1997, blz. 61), het 4- factormodel van Gruber (Gruber, 1996, blz. 787), P8 portfolio (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz. 395),. De gebruikte factoren waren o.a. een marktindex, een size index 37 In deze koers is het dividend dus niet meer inbegrepen. 38 Carhart inspireerde zich hiervoor op het 3-factormodel van Fama en French (Fama E.F. en French K.R., 1993, blz. 3-56) en de momentum anomalie van Jegadeesh en Titman (Jegadeesh N. en Titman S., 1993, blz ) 45

58 (SMB index of small cap index), een book to market index (HML index of groei index), een dividend yield index, een momentum index, een obligatie index, (supra blz. 29). Zowel wat betreft het model (als dus wat betreft de te gebruiken indexen/factoren) is er geen overeenstemming in de literatuur. Door deze grote verscheidenheid aan modellen (en factoren) ligt de keuze eerder bij de onderzoeker. Eén ding mogen we wel zeggen, het één (markt) factor model wordt door vele auteurs beschouwd als te beperkt (Elton E. et al., 1996, blz. 1104) (Gruber, 1996, blz. 786). Zo n model zou immers onvoldoende de rendementen van beleggingen kunnen verklaren. In ons empirisch deel gaan we echter geen gebruik maken van één van bovenstaande modellen en factoren. Vermits er geen overeenstemming in de literatuur is omtrent het te gebruiken model, gaan wij de data voor zichzelf laten spreken. Daarom maken we gebruik van de stijlanalyse (infra blz. 49). In de stijlanalyse worden een aantal indexen (stijlbenchmarks 39 ) vooropgesteld. De analyse zal dan gewichten toekennen aan elk van deze stijlbenchmarks. Op deze manier wordt voor elk fonds een (fonds der) benchmark(s) samengesteld. De stijlanalyse is de laatste jaren trouwens uitgegroeid tot een zeer populair instrument voor het analyseren van de rendementen van fondsen (Ter Horst et al., 2004, blz. 29) (Bodie Z. et al., 2005, blz. 886) De prestatiemaatstaf (overzicht) Ook wat betreft de prestatiemaatstaven biedt de literatuur verschillende mogelijkheden. We zouden eenvoudigweg kunnen stellen dat de rendementen van fondsen een maatstaf zijn voor de prestatie. Dit zou echter een zeer gebrekkige methode zijn omdat we dan geen rekening houden met risico (Bodie Z. et al., 2005, blz. 866). Vermits beleggers risico-avers zijn, zullen zij naarmate het risico stijgt ook een hogere return eisen (Bodie Z. et al., 2005, blz. 144). We zien dit ook in het Capital Asset Pricing Model (CAPM). In het CAPM zal het vereiste rendement van een belegging immers toenemen naarmate het (systematisch) risico van een belegging toeneemt (Womack K. L. en Ying Z., 2003, blz. 1-4). Vandaar dat we nood hebben aan een maatstaf die zowel rekening houdt met het rendement als met het risico. In de literatuur zijn er vier maatstaven die frequent gebruikt worden: De Sharpe ratio 40 (infra blz. 56), Treynor s measure, Jensen s alpha (Jensen s measure) (infra blz. 54), de information 39 bv. S&P 500, MSCI EMU, Russell 3000, 3 month T bills, US Government Bonds, 40 Oorspronkelijk werd deze ratio de reward to variability ratio genoemd (Sharpe W.F., 1966, blz. 123) 46

59 ratio (appraisal ratio) (Bodie Z. et al., 2005, blz. 868). De meest geschikte maatstaf is vanuit theoretisch oogpunt afhankelijk van hetgeen waarin we geïnteresseerd zijn. De Sharpe ratio werkt immers met het totale risico en is dus de gepaste maatstaf wanneer we maar naar één fonds kijken (Bodie Z. et al., 2005, blz. 872). Treynor s measure en Jensen s alpha werken met het systematische (niet diversifieerbare) risico en zijn dus geschikt wanneer we naar een portefeuille van fondsen kijken (Bodie Z. et al., 2005, blz. 872). De information ratio (appraisal ratio) is dan weer geschikt wanneer we geïnteresseerd zijn in het diversifieerbare risico (Bodie Z. et al., 2005, blz. 872). Vermits wij in onze studie kijken naar individuele fondsen, lijkt de Sharpe ratio de meest aangewezen maatstaf. Wanneer we echter in de literatuur kijken, zien we dat Jensen s alpha zonder twijfel de meest gebruikte maatstaf is. Een volledig overzicht geven om dit te staven is natuurlijk onmogelijk. Daarom sommen we kort de gebruikte prestatiemaatstaven op in de door ons reeds besproken werken. Jensen s alpha werd o.a. gebruikt in de volgdende werken: (Jensen M.C., 1968, blz ) (Grinblatt M. en Titman S., 1989, blz ) (Ippolito R., 1989, blz. 1-23) (Brown S. J. en Goetzmann W., 1995, blz ) (Malkiel B.G., 1995, blz ) (Elton E. et al., 1996, blz ) (Carhart M.M., 1997, blz ) (Gruber M., 1996, blz ) (Brown S.J. et al., 1999, blz ) (Otten R. en Bams D., 2002, blz ). Voor de volledigheid merken we nog op dat (Brown S.J. et al., 1999, blz ) ook gebruik maakte van de Sharpe ratio en (Brown S. J. en Goetzmann W., 1995, blz ) ook gebruik maakte van de appraisal ratio. Het is dus duidelijk dat Jensen s alpha zeer populair is in de literatuur. Een belangrijke reden hiervoor is ongetwijfeld de eenvoud waarmee deze maatstaf berekend kan worden. Jensen s alpha is immers niets meer dan de constante uit een regressie (met excess returns ) (infra blz. 54). Verder kunnen we ook opmerken dat het onderscheid tussen het totale risico en het niet diversifeerbaar risico beperkt is bij beleggingsfondsen. Beleggingsfondsen zijn immers (tamelijk) goed gediversifeerd, waardoor het diversifeerbaar risico (zeer) beperkt is. Dit zwakt het theoretische voordeel van de Sharpe ratio dus wat af. Daarbovenop komt nog dat er specifieke problemen zijn met de Sharpe ratio. De meest relevante in ons geval is het feit dat negatieve Sharpe ratio s niet interpreteerbaar zijn. Wanneer je immers negatieve Sharpe ratio s bekomt, dan is de gewone verklaring (hoe hoger de Sharpe ratio, hoe beter) niet langer geldig. Bij negatieve rendementen zou dit immers inhouden dat fondsen met veel risico (en dus een grote noemer in de Sharpe ratio), een betere (minder negatieve) Sharpe ratio zouden hebben. Het spreekt vanzelf dat fondsen met veel 47

60 risico helemaal niet als goed bestempeld mogen worden (Rode E., 2003, blz. 14). Beleggers zijn immers risico-avers. Een alternatief zou kunnen zijn dat men in het geval van negatieve Sharpe ratio s zou werken met de absolute waarde van de Sharpe ratio. De interpretatie is dan de volgende. Fondsen die een hoge absolute waarde hebben, zijn fondsen die met grote zekerheid (dus met weinig risico) een zeer negatieve return behalen. Deze fondsen zijn zeer interessant als short sell opportuniteiten (Sharpe W.F., 1994, blz ). Deze verklaring klinkt theoretisch wel goed. Maar praktisch gezien slaat het op niet veel om te stellen dat je werkt met fondsen die negatieve verwachte returns hebben. Aandelen(fondsen) (net zoals o.a. obligaties) hebben een positieve verwachte return. De verwachte return is immers gelijk aan de (positieve) risicovrije rente 41 plus een risicopremie. Vermits beleggers risico-avers zijn, is deze risicopremie ook steeds positief 42 (Bodie Z. et al., 2005, blz. 144). Kortom, (aandelen)fondsen zullen nooit een negatieve verwachte return hebben. We benadrukken wel dat het feit dat de verwachte returns steeds positief zijn, niet betekent dat de gerealiseerde returns ook steeds positief zijn. Aandelen (en obligaties) zijn immers risicovolle beleggingen (vandaar de risicopremie). Dit houdt in dat er een aanzienlijke spreiding (volatiliteit) in returns mogelijk is rond de verwachte return (Bodie Z. et al., 2005, blz. 185). Zo is het mogelijk dat aandelen(fondsen) gedurende bepaalde periodes negatieve returns neerzetten. Wanneer men een negatieve Sharpe ratio uitkomt, moet men eigenlijk concluderen dat de gebruikte steekproef onvoldoende is om tot conclusies te komen. In het geval van negatieve returns geeft de Sharpe ratio geen goede interpretatie (Rode E., 2003, blz. 14). Vermits (bijna) alle fondsen in de periode negatieve rendementen optekenden, zou het gebruik van de Sharpe ratio ertoe leiden dat we voor deze periode geen uitspraken kunnen doen. Gezien het massale gebruik van Jensen s alpha in de literatuur en de problemen die verbonden zijn aan de Sharpe ratio, zullen we gebruik maken van Jensen s alpha in onze analyse. 41 Hiervoor neemt men (in de praktijk) de rente op (Amerikaans, Duits) overheidspapier met korte looptijd vermits dit als risicoloos wordt beschouwd (Bodie Z. et al., 2005, blz. 144). 42 Voor de S&P 500 aandelen bedroeg de gemiddelde risicopremie 8,22% voor de periode van 1926 tot 2002 (Bodie Z. et al., 2005, blz. 145) 48

61 De methode: stijlanalyse Zoals reeds vermeld zullen we gebruik maken van een stijlanalyse. Die werd voor het eerst uitgevoerd door Sharpe 43. De stijlanalyse is een statistische techniek. Ze identificeert (voor een bepaalde tijdsperiode) de constante combinatie van lange termijn gewichten in passieve referentie-indexen 44 zodanig dat de prestaties van dit fonds der referentie-indexen 45 (portefeuille der referentie-indexen/mimicking portfolio/benchmark) zo nauw mogelijk aansluiten bij de prestaties van het fonds (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz.5). Een voorbeeld kan deze definitie verduidelijken. Stel nu dat we voor een bepaalde tijdsperiode een stijlanalyse willen uitvoeren voor een bepaald fonds. We geven dit fonds 3 referentie-indexen: één voor Amerikaanse, één voor Europese en één voor Japanse aandelen. We voeren nu de analyse uit (infra blz. 49) en bekomen het volgende resultaat: 50 % Amerikaanse aandelen, 30 % Europese aandelen en 20 % Japanse aandelen. De interpretatie van de resultaten verloopt als volgt. Ons fonds gedroeg zich als het ware alsof het een gewicht (allocatie) had van 50% in de Amerikaanse referentie-index, 30% in de Europese referentieindex en 20% in de Japanse referentie-index. En dit natuurlijk steeds voor de beschouwde tijdsperiode. De R² van de analyse geeft aan in welke mate de constante allocatie de prestaties van het fonds weergeeft (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz.5). Hoe hoger de R², hoe beter de rendementen van de mimicking portfolio aansluiten bij de rendementen van het fonds, dus hoe beter de stijlanalyse (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz.5). Deze R² wordt berekend als 1-var(ε t )/var(r t ). Hierbij is ε t de storingsterm en r t het rendement van het fonds op tijdstip t (Sharpe W.F., 1992, blz. 8). Stijlanalyses kunnen voor twee doeleinden gebruikt worden. Enerzijds worden ze gebruikt om een fonds van referentie-indexen te creëren voor een fonds (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz.5). Anderzijds laten ze toe om de prestaties van een fonds te evalueren (prestatie-analyse) (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). 43 Return based style analysis werd geïntroduceerd door W.F. Sharpe in 2 artikels: Determing a Fund s Effective Asset Mix (Sharpe W.F., 1988, blz ) en Asset allocation: Management Style and Performance Measurement (Sharpe W.F., 1992, blz. 7-19). 44 Deze referentie-indexen worden ook style factors genoemd (Fung W. en Hsieh D.A., 2000, blz. 197) 45 Met het fonds der indexen bedoelen we dat we de verzameling van referentie-indexen kunnen bekijken als één fonds dat belegt in elk van deze referentie-indexen (volgens de berekende gewichten). 49

62 Fonds der referentie-indexen ( mimicking portfolio ) De eerste toepassing van stijlanalyse is het creëren van een fonds van referentie-indexen ( mimicking portfolio ) (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz.5). Met andere woorden: het bepalen van de gewichten voor de potentiële referentie-indexen. Zoals hierboven reeds vermeld, moeten we voor het uitvoeren van een stijlanalyse een groep van (potentiële) referentie-indexen ( benchmarks ) vooropstellen. Vaak zal men voor elke groep van financiële instrumenten een index opnemen. Zo kan men een index opnemen voor cash, middellange-termijnobligatie, lange-termijnobligatie, aandelen, (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz. 13). Wat betreft aandelen gaat men vaak nog vele onderverdelingen maken. Dit kan men o.a. doen volgens de grootte van de bedrijven ( small cap, large cap ), volgens soort ( growth, value ), volgens sector, volgens land, volgens regio, (Sharpe W.F., 1992, blz. 7-19). Het kiezen van de juiste referentie-indexen is van cruciaal belang voor de stijlanalyse. Er zijn immers twee belangrijke fouten die gemaakt kunnen worden: De eerste fout die men kan maken is het gebruik van referentie-indexen die (te) sterk met elkaar gecorreleerd zijn. In dit geval zal het voor de stijlanalyse zeer moeilijk zijn om correcte gewichten aan de referentie-indexen toe te kennen (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz ). Een tweede fout die men kan maken is het gebruik van een onvolledige set van referentieindexen. In dit geval zal de stijlanalyse het erg moeilijk hebben om de rendementen van het fonds te verklaren aan de hand van een gewogen set van rendementen van de referentieindexen (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz. 19), vooral wanneer we aan de gewichten van de referentie-indexen opleggen dat ze moeten sommeren tot 1 (infra blz. 51). Hierdoor moet de stijlanalyse een fit (passende gewichten) vinden met één of meerdere van de referentieindexen, ondanks het feit dat deze eigenlijk niet adequaat zijn. Deze fout zal normalerwijze resulteren in een lage R² (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz. 19). De R² geeft dus de mate aan waarin het rendement van het fonds verklaard kan worden aan de hand van de gewogen rendementen van de referentie-indexen (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz. 23). Maar het is ook belangrijk om op te merken dat een hoge R² niet noodzakelijk betekent dat we een goede stijlanalyse hebben (Kaplan P.D., 2005, blz. 1). Vervolgens gaan we de mathematische technieken overlopen waarop de stijlanalyse gebaseerd is. Hierbij bespreken we ook welke restricties we zullen opleggen en waarom we dit doen. 50

63 We beginnen met de zwakke stijlanalyse ( weak style analysis 46 ). Bij de zwakke stijlanalyse worden er geen restricties aan het model opgelegd (Ter Horst et al., 2004, blz. 30). De basisvergelijking (de stijlvergelijking) is de volgende (Ter Horst et al., 2004, blz. 31): r t = α + b r + b r b r + ε 1 1t 2 2t n nt t met: E(ε t ) = 0 en Eε ( ) = 0 t r kt r t = de rendementsvector (m rijen) voor het te onderzoeken fonds b 1, b 2,..., b n = de (te berekenen) gewichten voor de verschillende referentie-indexen r 1t, r 2t,..., r nt = de rendementsvectoren (m rijen) van de verschillende referentieindexen ε t = de storingsterm α = de constante m = het aantal tijdsperiodes n = het aantal referentie-indexen In dit model zijn de α en de b s (en ε t ) de onbekenden. De andere waarden zijn dus gegeven. Verkort kunnen we deze vergelijking ook schrijven als (Fung W. en Hsieh D.A., 2000, blz. 190): rt= α + bk rkt+ ε t k Voor dit model berekenen we de waarden voor de constante (α) en voor de gewichten (de b s) zodat de som van de kwadraten van de storingstermen minimaal is (Ter Horst et al., 2004, blz. 31): min E( ε α, β 2 t ) = min E ( rt α bk r α, β k kt ) 2 De eerste restrictie die we op dit model kunnen opleggen is de portefeuille-restrictie. Deze restrictie houdt in dat de som van de gewichten gelijk moet zijn aan 1 ( b = 1). Een k k 46 Weak style analysis wordt ook generalized style analysis genoemd (Agarwal V. en Naik N.Y., 2000, blz ). 51

64 stijlanalyse met deze restrictie wordt een semi-strong style analysis genoemd (Ter Horst et al., 2004, blz. 31). Wanneer we nu naast de portefeuille-restrictie ook de restrictie opleggen dat alle gewichten positief moeten zijn (b k 0), dan spreken we van een strong style analysis (Ter Horst et al., 2004, blz. 32). Samengevat is het probleem dat we oplossen 47 (Ter Horst et al., 2004, blz. 32): min E( ε α, β 2 t ) = min E ( rt α bk r α, β k k b k =1 kt ) 2 b k 0 De vraag is natuurlijk of er voordelen verbonden zijn aan het opleggen van deze restricties. Voor fondsen waarvan de werkelijke 48 gewichten voldoen aan zowel de portefeuille-restrictie als de positieve-restrictie, zal het opleggen van deze twee restricties leiden tot een aanzienlijke toename van de efficiëntie van de analyse (Ter Horst et al., 2004, blz. 36). Door deze restricties op te leggen, kunnen de betrouwbaarheidsintervallen immers fors 49 gereduceerd worden (Ter Horst et al., 2004, blz. 30). Een empirisch bewijs hiervan werd geleverd door Ter Horst, Nijman en De Roon (Ter Horst et al., 2004, blz ). Hieruit blijkt dat de betrouwbaarheidsintervallen steeds het kleinst zijn (en de efficiëntie dus het grootst is) voor de strong style analysis (Ter Horst et al., 2004, blz. 34). Zij schatten er de volgende vergelijking: rt= α + bk rkt+ ε t Er worden hierbij 3 referentie-indexen vooropgesteld voor een bepaald fonds. De correlatie (ρ) tussen deze referentie-indexen is respectievelijk 0.00, 0.33, Verder is α = 0, stdev(r kt ) = 3%, stdev(ε t ) = 2.5%. Voor elk van deze correlaties worden de gemiddelde 95% betrouwbaarheidsintervallen van de geschatte coëfficiënten b k berekend op basis van 1000 simulaties. Hierbij wordt gebruik gemaakt van maandelijkse resultaten over een periode van k 47 Naast het minimaliseren van de som der kwadraten van de storingstermen wordt soms ook het minimaliseren van de variantie van de storingstermen gebruikt (Sharpe W.F., 1988, blz ). 48 De werkelijke gewichten mogen niet verward worden met de (bekomen) gewichten. Deze laatste zijn het resultaat van de stijlanalyse. 49 Reducties tot 90% zijn mogelijk voor deze fondsen (Ter Horst et al., 2004, blz. 30). 52

65 60 maand. Voor de strong style analysis wordt nog een onderverdeling gemaakt. De betrouwbaarheidintervallen die gerapporteerd worden, zijn gebaseerd op Kim-, Stone-, White betrouwbaarheidsintervallen met pretest levels van respectievelijk 5%, 10% en 50% (Ter Horst et al., 2004, blz. 35). De betrouwbaarheidsintervallen zijn hierbij steeds het kleinst (en de efficiëntie dus het grootst) voor de strong style analysis. Wanneer de werkelijke gewichten van een fonds echter niet voldoen aan deze restricties, dan kunnen we biased resultaten bekomen (Ter Horst et al., 2004, blz. 36). Een voorbeeld van dergelijke fondsen zijn fondsen die short-posities aanhouden (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). Het niet opleggen van restricties zorgt er echter voor dat de gewichten quasi alle waarden kunnen aannemen. Dit is absoluut niet gewenst. Daarnaast mogen we het belang van short-posities in stijlanalyses niet overdrijven. We kijken in stijlanalyses immers naar referentie-indexen en niet naar individuele aandelen. De kans dat een fonds short gaat in een aandeel is niet te verwaarlozen, maar de kans dat een fonds short gaat voor een hele referentie-index is zeer klein (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). Zowel op empirische als theoretische gronden besluiten we om in deze scriptie steeds gebruik te maken van de strong style analysis. Daarnaast moeten we nog een keuze maken over de gebruikte tijdsperiode. Het meest eenvoudige is gewoon voor elk fonds één (sterke) stijlanalyse uit te voeren voor de totale periode waarin we geïnteresseerd zijn. Dit is echter niet aangewezen omdat de gewichten van een fonds der referentie-indexen kunnen (zullen) veranderen in de tijd (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz. 23). Daarom zullen we voor onze stijlanalyse gebruik maken van een 36 maand moving average (36 maand voortschrijdend gemiddelde). Deze werkwijze laat ons toe de veranderingen van de gewichten over de verschillende benchmarks over de tijd waar te nemen. De keuze voor een moving average van 36 maand is zeer gangbaar in de literatuur (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz. 12), hoewel ook andere tijdsperiodes kunnen gebruikt worden. Het 36 maand moving average is enerzijds kort genoeg om veranderingen in de samenstelling van het fonds vast te stellen, maar anderzijds ook lang genoeg om de hoeveelheid noise te beperken (Lucas L. en Riepe M.W., 1996, blz. 12). 53

66 Prestatie-analyse Naast het gebruik van stijlanalyses voor het bepalen van (de gewichten van) referentieindexen voor fondsen, kan men stijlanalyses ook gebruiken voor prestatie-analyses (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). Dit gebeurt door de rendementen van een fonds te vergelijken met de rendementen van zijn fonds der referentie-indexen (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). Voor deze prestatie-analyse grijpen we terug naar onze vereenvoudigde basisvergelijking maar we vervangen de gewone rendementen door excess returns 50 (supra blz. 51): R t = α + bk Rkt+ ε k t Hierbij is R t de excess return van het fonds en b R k kt de excess return van het fonds der k referentie-indexen. Het gevolg hiervan is dat de constante α het verwachte meer/minderrendement aangeeft van het fonds ten aanzien van zijn fonds der referentie-indexen ( mimicking portfolio ) (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). In de literatuur wordt deze constante meestal Jensen s alpha genoemd. Dit is dus ook de maatstaf die we in onze stijlanalyses gaan gebruiken. De werking van de stijlanalyse met excess returns is volledig analoog aan de stijlanalyse met gewone rendementen (supra blz. 49). We gaan in onze stijlanalyses echter niet werken met excess returns. De reden hiervoor is een praktisch probleem. In onze stijlanalyses zullen we de gewichten van onze fondsen in cash benchmarks nagaan. De excess returns van cash zijn echter (per definitie 51 ) 0. Het is dus onmogelijk om gebruik makend van excess returns, gewichten voor cash benchmarks te bekomen. Vandaar dat we in onze analyses met cash benchmarks gebruik maken van (gewone) rendementen. De constante die we uitkomen bij stijlanalyses met gewone rendementen mogen we strikt gezien niet Jensen s alpha noemen. Vermits deze maatstaf steeds met excess returns werkt. 50 De excess return is de return van een fonds min de risicovrije rente. Voor deze laatste gebruiken we de 1 maand interbankenrente (de cash rendementen). 51 Je trekt immers van de cashrendementen de cashrendementen opnieuw af. 54

67 Maar de interpretatie van deze constante is juist dezelfde als de interpretatie van Jensen s alpha. Deze constante geeft ook de out- /underperformance aan van het fonds ten opzicht van zijn mimicking portfolio. In het vervolg van deze scriptie zullen we steeds spreken over de alpha. Ongeacht we gewone of excess returns gebruiken. Voor de volledigheid wensen we toch nog een bemerking bij de alpha te geven. Ter Horst, Nijman en De Roon stellen dat de alpha geen goede maatstaf is voor de prestatie-analyse (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). Enkel indien we in staat zijn om een perfect fonds van referentieindexen te construeren (dit is een fonds van referentie-indexen waarvoor de var(ε t ) = 0), dan zou een positieve waarde van de alpha (zeker) betekenen dat we het fonds strikt moeten prefereren boven het fonds der referentie-indexen (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). Maar dit zal in de praktijk (bijna) nooit voorkomen. Een (normale) stijlanalyse zal immers steeds opleveren dat de var(ε t ) > 0. In dat geval zal een positieve waarde voor alpha niet noodzakelijk betekenen dat het fonds strikt te prefereren is boven het fonds der referentieindexen. Het fonds kan immers ook risicovoller zijn dan het fonds der referentie-indexen (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). Hiermee zal de alpha geen rekening houden. De verklaring hierachter is de volgende. De variantie van de rendementen van het fonds wordt weergegeven door de volgende formule: Var[r i,t ] = Var[b i R t + ε i,t ] = Var[b i R t ] + Var[ε i,t ] + 2Cov[b i R t + ε i,t ] In deze formule zal de term 2Cov[b i R t + ε i,t ] niet langer 0 zijn bij de strong style analysis. Dit is het gevolg van het opleggen van de restricties. Door deze restricties kan de storingsterm gecorreleerd zijn met de rendementen van het fonds der referentie-indexen (Ter Horst et al., 2004, blz. 39). Hierdoor kan er een vertekening optreden. Een positieve alpha betekent dan niet noodzakelijk dat het fonds zijn benchmark outperformt en een negatieve alpha betekent niet noodzakelijk dat het fonds zijn benchmark underperformt. Een maatstaf die geen last ondervindt van het bovenstaande probleem is de Sharpe ratio. Daarom zou men volgens Ter Horst, Nijman en De Roon het best de Sharpe ratio gebruiken bij prestatie analyses met restricties (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). 55

68 De Sharpe-ratio is de verhouding van het verwachte meerrendement van een fonds (of een fonds der referentie-indexen) bovenop de risicovrije rente tot de standaardafwijking 52 van dit fonds (of dit fonds der referentie-indexen) (Sharpe W.F.,1966, blz. 123): SharpeRatio i = r i, t R σ i, t f De Sharpe ratio hangt dus af van 3 elementen: het rendement (r i,t ), de risicovrije rente (R f ) en de standaardafwijking (σ i,t ) (Sharpe W.F.,1966, blz. 123). Wanneer we bij een prestatie-analyse willen uitmaken of een fonds strikt te prefereren is boven zijn fonds der referentie-indexen, dan berekenen we voor beiden de Sharpe ratio. Degene met de hoogste Sharpe ratio wordt strikt geprefereerd (Ter Horst et al., 2004, blz. 40). We merken hierbij op dat de risicovrije rente zowel voor het fonds als het fonds der referentie-indexen hetzelfde is. De verschillen in de Sharpe ratio worden dus enkel veroorzaakt door verschillen in het rendement en de standaardafwijking. Een fonds met een hoger rendement dan zijn fonds der referentie-indexen zal een hogere Sharpe ratio hebben, behalve wanneer het rendementsvoordeel tenietgedaan wordt door een meer dan evenredig hogere standaardafwijking (Ter Horst et al., 2004, blz ). We kunnen hier ook de link naar de constante α leggen. Een positieve α voor een fonds houdt in dat dit fonds een hoger rendement heeft dan zijn fonds der referentie-indexen. Een positieve α zal dus tot uiting komen in een grotere teller (Ter Horst et al., 2004, blz. 38). We gaan echter niet verder ingaan op deze bemerkingen van Ter Horst, De Roon en Nijman. In onze stijlanalyses gaan we toch gebruik maken van de alpha. En dit enerzijds op basis van het massale gebruik van de Jensen s alpha in de literatuur (supra blz. 47) en anderzijds omdat er geen vertekening zal zijn wanneer onze restricties relevant zijn. De restricties zijn relevant wanneer de fondsen niet short kunnen gaan (dus alle gewichten inderdaad groter zijn dan 0) en de keuze van de benchmarks volledig is (dus dat de som van de gewichten werkelijk 1 is). Deze twee restricties zullen zeker bij benadering kloppen. De vertekeningen zullen alleszins beperkt blijven De standaardafwijking is een maatstaf voor risico (Rosenberg J.V. en Schuermann T., 2004, blz. 8). 53 Het beperkt blijven van short posities (supra blz. 53) 56

69 Additionele maatstaven Naast de prestatiemaatstaven, zullen we nog twee additionele maatstaven toevoegen. Dit betreft een market timing maatstaf (de portfolio change measure ) en een momentum maatstaf (de lagged momentum measure ). We gaan deze maatstaven opnemen omwille van de extra inzichten die ze ons kunnen verschaffen in het beheer van fondsen Portfolio Change Measure (PCM) De portfolio change measure is een maatstaf die onderzoekt of fondsenbeheerders de markt kunnen timen (Grinblatt M. en Titman S., 1993, blz ). Deze maatstaf heeft de volgende formule (Grinblatt M. en Titman S., 1993, blz. 51): PCM= T N t= 1 i= 1 r i, t ( x x ) i, t T i, t k met: x i,t = het gewicht in activa i bij het begin van periode t r i,t = de return van activa i over periode t k = de vertraging ( lag ) T = het aantal observaties/periodes N= het aantal activa In de literatuur wordt meestal gekozen voor een lag van één kwartaal (Grinblatt M. en Titman S., 1993, blz. 54) (Annaert J. et al., 2005, blz. 670) of vier kwartalen (Grinblatt M. en Titman S., 1993, blz. 54). In onze analyse zullen we de PCM dan ook berekenen voor lags van respectievelijk één en vier kwartalen. We zullen echter ook de PCM berekenen voor een lag van één maand en een lag van een half jaar. Het berekenen van een PCM met deze lags lijkt ons een nuttige aanvulling op de literatuur. De redenering achter deze maatstaf is de volgende. Men veronderstelt dat de verwachte rendementen constant zijn voor niet-geïnformeerde beleggers. Zij zullen dan ook geen incentive (aanmoediging) hebben om hun portefeuille (gewichten) aan te passen. Fondsenmanagers die superieure eigenschappen ( skills ) en/of toegang tot private informatie hebben, zullen daarentegen hun portefeuille verschuiven doorheen de tijd. Zo trachten ze een positieve market timing te bekomen. Wanneer de verwachtingen correct zijn en de beheerder dus correct uitgemaakt heeft welke activa hogere en lagere rendementen zullen bekomen, dan zal de portefeuille een positieve covariantie tussen de rendementen van de 57

70 activa en de portefeuilleveranderingen vertonen. Een positieve PCM dient dus als bewijs voor market timing (Grinblatt M. en Titman S., 1993, blz ). We kunnen de statistische significantie van de bekomen waarden voor de PCM eenvoudig nagaan door het berekenen van de t waarde. Deze berekenen we aan de hand van volgende formule (Grauer R.R., 2000, blz. 13): t= ( PCM / σ( PCM) ) T met: σ(pcm) = de standaardafwijking (van de tijdreeks) van de PCM Lagged Momentum Measure (LMM) De lagged momentum measure (Grinblatt M. et al., 1995, blz ) is een maatstaf die meet of fondsenbeheerders een momentum strategie aanhouden (Grinblatt M. et al., 1995, blz. 1090). De LMM meten we aan de hand van de volgende formule (Grinblatt M. et al., 1995, blz. 1090): LMM met: 1 T N ( wi, t wi, t 1) Ri, t + 1 = k T t= 1 i= 1 T = aantal observaties/periodes N = het aantal activa R i,t-k+1 = het rendement van activa i over de periode van t k tot t k + 1 w i,t = het gewicht in activa i op tijdstip t k = de lag Deze maatstaf wordt in de literatuur vooral gebruikt met een lag van één kwartaal (Grinblatt M. et al., 1995, blz. 1090) (Annaert J. et al., 2005, blz. 670). Maar uit de literatuur weten we ook dat het momentum effect (vooral) relevant is voor een periode van 3 tot 12 maand (Jegadeesh N. en Titman S., 1993, blz. 67). Daarom zullen we in onze analyse zowel de LMM berekenen met een lag van één, twee als vier kwartalen. Voor de volledigheid zullen we ook de LMM berekenen voor een lag van één maand. De LMM meet de mate waarin een fondsenmanager zijn portefeuille verschuift in de richting van aandelen met hoge rendementen en weg van aandelen met lage rendementen. Een positieve LMM houdt dus in dat de nieuwe portefeuille een hoger rendement behaalde dan de 58

71 oude portefeuille (dus de portefeuille indien er geen veranderingen in de gewichten waren aangebracht) zou behaald hebben (Grinblatt M. et al., 1995, blz. 1090). Maar de LMM is meer dan enkel een maatstaf voor momentum. Deze maatstaf kan ook gebruikt worden als een maatstaf voor reversal. Hiervoor moeten we negatieve waarden voor de LMM uitkomen. Een negatieve waarde van deze maatstaf houdt immers in dat fondsenbeheerders hun portefeuille verschuiven weg van aandelen die goed presteren en naar aandelen die slecht presteren. Hoewel de LMM in de literatuur gebruikt wordt als momentum maatstaf, kan deze maatstaf echter ook als reversal maatstaf dienst doen Resultaten en interpretatie van de analyse In de vorige paragraaf hebben we besproken welke methodologie we gebruiken. In deze paragraaf gaan we deze methodologie toepassen. Bij onze analyse zullen we echter steeds beginnen met een kort overzicht van enkele kerngegevens van de fondsen. De kerngegevens omvatten: Het gemiddelde rendement van het fonds De standaardafwijking van het fonds. De standaardafwijking wordt gebruikt als een maatstaf voor het risico van het fonds (Bodie Z. et al., 2005, blz. 143). De excess kurtosis 54 van het fonds. Dit is een maatstaf voor de puntigheid van de verdeling. Een excess kurtosis van 0 komt overeen met een normale verdeling. Een positieve excess kurtosis betekent dikke staarten, een negatieve excess kurtosis houdt dunne staarten in. Dikke staarten houden een grotere kans tot extreme waarden in. Beleggers (die risico-avers zijn) willen een grote(re) kans op extreme negatieve waarden vermijden. Daarom prefereren ze een negatieve excess kurtosis. De scheefheid van het fonds. Dit is een maatstaf voor de mate van asymmetrie van een verdeling. Hierbij is het van belang om te weten dat beleggers een positieve scheefheid prefereren op een negatieve scheefheid. Een positieve scheefheid houdt immers een grote kans in op een klein verlies en een kleine kans op een grote winst. 54 De excess kurtosis is de kurtosis

72 Een negatieve scheefheid betekent een kleine kans op een groot verlies en een grote kans op een kleine winst. Omwille van de risico aversie van beleggers zullen ze zeer afkering staat ten opzichte van een groot verlies. Zelfs al is de kans daartoe slechts klein. Hierdoor prefereren beleggers een positieve scheefheid (Bodie Z. et al., 2005, blz ). De value at risk van het fonds 55. Dit is net zoals de standaardafwijking een maatstaf voor het risico van het fonds. Deze maatstaf heeft echter als voordeel dat er niet uitgegaan wordt van de normale verdeling. Wij zullen in onze analyse de value at risk voor het 95% significantieniveau opgeven. Deze value at risk stelt een percentage voor en 5% van de (maand) rendementen van het fonds zijn kleiner dan dit percentage (Bodie Z. et al., 2005, blz. 153). Daarnaast geven we ook het gemiddelde rendement en de standaardafwijking van de benchmark. We gebruiken hier een logisch benchmark voor het fonds. Wanneer we dus bv. lezen (op Morningstar of in de jaarverslagen) dat dit fonds momenteel voornamelijk in Amerikaanse aandelen belegt, dan nemen we de MSCI USA als benchmark (analoog voor andere landen/regio s). Het is hierbij niet de bedoeling om reeds een perfecte benchmark voorop te stellen, maar gewoon een relevant vergelijkingspunt te hebben. Het zal immers via de stijlanalyse zijn dat we op zoek gaan naar de meest geschikte benchmark. Bij onze stijlanalyses streven we de volgende werkwijze na. We zijn eerst begonnen met het selecteren van de relevante benchmarks. Hiervoor zijn we gaan kijken naar de verschillende activa en de geografische zones waarin de fondsen beleggen. Hiertoe hebben we de jaarverslagen en de beschrijvingen van Morningstar van deze fondsen doorgenomen. Wat betreft de verdeling over activa vonden we dat de meeste fondsen uitsluitend in aandelen beleggen. Er waren wel enkele fondsen die ook (beperkte) gewichten in cash hadden. De gewichten in obligaties en andere activa 56 waren steeds 0 of verwaarloosbaar. Daarom werken we in onze stijlanalyse enkele met benchmarks voor aandelen en cash. Verder zijn we gaan kijken naar de geografische zones (landen) waarin de fondsen beleggen. In onderstaande tabel geven we een overzicht: 55 Zowel de kurtosis, de scheefheid als de value at risk worden gewoon ter informatie opgegeven. In de besprekingen gaan we er verder niet op in. 56 Opties, warrants, futures, 60

73 Tabel 4: Overzicht van de geografische regio s voor elk fonds ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund Japanse aandelen (100%) 57 Contrarian Work Europese/Wereld aandelen 58 Fortis Obam Amerikaanse/Wereld aandelen 59 Heritage Series Trust Value Equity Fund Amerikaanse aandelen 60 Janus Contrarian Fund Amerikaanse aandelen KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Amerikaanse/Wereld aandelen Liontrust First Exempt Fund Britse aandelen Liontrust First Growth fund Britse aandelen Liontrust First Income fund Britse aandelen Liontrust Prime Exempt Fund Britse aandelen LSV Value Equity Fund Amerikaanse aandelen Scudder-Dreman High Return Equity Fund Amerikaanse aandelen Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Amerikaanse aandelen Scudder Focus Value + Growth Fund Amerikaanse aandelen Scudder-Dreman Financial Services Fund Amerikaanse aandelen Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Amerikaanse aandelen Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Amerikaanse aandelen Na het opgeven van de kerngegevens van een fonds, gaan we een stijlanalyse (met 36 maand voortschrijdend gemiddelde) met aandelen- en cash benchmarks op het fonds toepassen. Aanvankelijk hadden we het idee om als aandelenbenchmark enkel de MSCI EMU, MSCI Japan, MSCI UK en MSCI USA te gebruiken. Dit zijn immers de grote blokken waarin belegd kan worden. Maar gezien de grote aanwezigheid van Amerikaanse en Britse aandelenfondsen in onze analyse, leek het ons aangewezen om voor deze landen verdere onderverdelingen te maken. Hier dachten we dan aan een opsplitsing volgens grootte ( large cap, mid cap en small cap ) en volgens soort ( value, growth ). Voor de Amerikaanse aandelen vonden we de volgende 6 benchmarks: MSCI US Small Cap Growth, MSCI US Small Cap Value, MSCI US 57 De toevoeging 100% betekent dat dit fonds beweert uitsluitend in de opgegeven categorie te beleggen. 58 Dit fonds belegt overwegend in Europese aandelen, maar het fonds heeft ook belangrijke gewichten in andere regio s. Het streeft eigenlijk een mondiale portefeuille na, maar met overwegend Europese aandelen. 59 Idem vorige maar dan met overwegend Amerikaanse aandelen. 60 Deze fondsen beleggen voor het grootste deel in Amerikaanse aandelen. Maar nergens wordt beweerd dat ze niet in andere activa of landen mogen beleggen (analoog voor Britse aandelen). 61

74 Mid Cap Growth, MSCI US Mid Cap Value, MSCI US Large Cap Growth, MSCI US Large Cap Value. Voor de Brits aandelen vonden we geen benchmarks die zowel een opdeling naar grootte als naar soort lieten zien (en voldoende ver teruggaan in de tijd). Daarom beperkten we ons hier tot een opdeling naar grootte. De gebruikte Britse benchmarks zijn: FTSE 100 (Large Cap), FTSE 250 (Mid Cap), FTSE Small Cap. Daarnaast kozen we er ook voor om de MSCI Asia ex. Japan op te nemen als benchmark, vermits verscheidene fondsen duidelijk vermeldden dat ze (sterk) in Azië (exclusief Japan) belegden. Als cashbenchmarks gebruiken we de Britse, de Amerikaanse, de Duitse en de Japanse 1- maand interbancaire rente. Deze rentes gebruiken we trouwens niet alleen als cashrendementen maar ook als proxi van de risicovrije rente. Bij een stijlanalyse gaan we er steeds voor zorgen dat de (rendementen van de) benchmarks uitgedrukt zijn in dezelfde munt als (de rendementen van) het fonds. Indien we de (rendementen van de) benchmarks niet kunnen downloaden in de gewenste munt, dan zullen we ze zelf omrekenen. We hebben er bij de selectie van de benchmarks ook op gelet dat er geen (zo weinig mogelijk) overlapping is tussen de verschillende benchmarks. We hebben immers gezien dat sterk gecorreleerde (en dus overlappende) benchmarks niet aangewezen zijn (supra blz. 50). Op basis van de uit de stijlanalyse bekomen resultaten gaan we verder. We gaan dan deze resultaten afwegen tegen hetgeen we verwachten uit de jaarverslagen en de opgegeven fondsensamenstellingen die we vinden op de sites van Morningstar (en Yahoo). Deze werkwijze lijkt ons aangewezen om te controleren of de resultaten uit de stijlanalyse overeenstemmen met hetgeen opgegeven wordt. Het zou onvoorzichtig zijn om zonder meer de resultaten van de stijlanalyse aan te nemen. Immers, indien de ingegeven benchmarks niet geschikt zijn, dan zullen de resultaten uit de stijlanalyse ook niet correct zijn. Door het vergelijken met de jaarverslagen en opgegeven samenstellingen proberen we dit soort fouten op te sporen. Ook foutief uitgevoerde stijlanalyses zouden op deze manier aan het licht moeten komen. Dit betekent echter niet dat we verwachten om exact de gewichten uit te komen die in de jaarverslagen en de opgegeven samenstellingen staan. Dit zijn immers maar 62

75 momentopnames, terwijl onze stijlanalyse een hele periode bestrijkt. Verder kunnen de opgegeven samenstellingen ook onnauwkeurig zijn. De data uit jaarverslagen en opgegeven fondsensamenstellingen werden afgehaald op 2/03/05 maar hebben betrekking op de samenstelling op 30/06/2004. We geven eerst nog een overzicht van de gebruikte benchmarks, hun datastream codes en gebruikte afkortingen in onze stijlanalyse. Tabel 5: Afkortingen en codes (Datastream) eigen analyse Tenslotte geven we voor elk fonds de waarden voor de PCM en de LMM op en bespreken we de toegepaste strategie. We gaan eerst elk fonds individueel bespreken 61. Daarna gaan we de BF-fondsen in hun geheel bekijken en algemene besluiten proberen trekken. 61 We wensen ons hierbij bij de lezer te verontschuldigen voor de weinig afwisselende lectuur die deze herhaling tot gevolg zal hebben 63

76 Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund (UBRLX) Het eerste fonds dat we bespreken is het Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund. Dit fonds wordt beheerd door R.J. Fuller. Dit fonds zou momenteel hoofdzakelijk in Amerikaanse aandelen investeren. In het bijzonder in mid cap growth aandelen (Morningstar, 2005). Voor dit fonds hebben we data van 1/3/99 (de oprichting) tot 1/8/04. We geven eerst een kort overzicht van een aantal belangrijke gegevens over dit fonds: Tabel 6: Kerngegevens van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Op basis van een eenvoudige vergelijking met een marktindex (de MSCI USA) vinden we dat dit fonds duidelijk die marktindex outperformt. Het fonds behaalde immers een gemiddeld rendement dat 8,4% hoger was dan dat van de marktindex. Maar we zien echter ook dat het risico (de standaardafwijking) van het fonds veel hoger is dan het risico van de marktindex. Een risico-rendementsanalyse is hier dus zeker op zijn plaats. Het uitoefenen van een 36 maand moving average stijlanalyse geeft ons de volgende gewichten voor dit fonds: 64

77 Figuur 3: De gewichten van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Volgens onze stijlanalyse belegt dit fonds inderdaad hoofdzakelijk in Amerikaanse aandelen. Gemiddeld bevat dit fonds 93,9% Amerikaanse aandelen. We zien ook duidelijk dat dit fonds hoofdzakelijk in growth aandelen belegt (92,8%). Maar in tegenstelling tot hetgeen we verwachten zijn dit niet hoofdzakelijk mid caps maar small caps. Dit fonds belegt immers gemiddeld 50,3% in US small cap growth aandelen en slechts 25,9% in US mid cap growth aandelen. We zien verder het steeds toenemend belang van de small cap growth aandelen gedurende de periode. Het is nog interessant om op te merken dat dit fonds in het begin van de periode enige Aziatische aandelen (exclusief Japan) aanhield en tegen het einde van de periode cash in Japanse yen aanhield. Wat betreft de alpha s bekwamen we de volgende resultaten: 65

78 Figuur 4: De alpha s van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We zien dat dit fonds in het eerste deel van de periode (beperkt) negatieve rendementen optekende. In het tweede deel van de periode waren de rendementen echter duidelijk positief. Gemiddeld gezien bekwam dit fonds een alpha van 0,09% (op maandbasis). Dit komt dus overeen met een outperformance van 1,1% per jaar ten opzichte van de stijlbenchmark. Dit is duidelijk een stuk minder dan de outperformance van 8,4% bekomen via een eenvoudige vergelijking met de marktindex. Wanneer we rekening houden met de 1,3% beheerskosten die aan dit fonds verbonden zijn, bekomen we een bruto outperformance van 2,4%. De R² van onze stijlanalyse is gemiddeld 88,7%. Dit betekent dat 88,7% van de rendementen van het fonds verklaard kunnen worden door onze stijlanalyse. Dit is tamelijk veel. Verder zijn we ook gaan kijken of dit fonds de markt kan timen en of dit fonds een momentum of reversal strategie aanhield. Wat betreft de PCM en LMM bekomen we de volgende resultaten: 66

79 Tabel 7: De PCM en LMM van Undiscovered Managers Behavioral Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We zien dat geen enkele waarde voor de PCM statistisch significant 62 is. De fondsenbeheerder was dus niet in staat om de markt te timen. Dit fonds bleek wel een momentum strategie aan te houden voor een periode van 1 kwartaal. De positieve waarde van de LMM is significant op het 90% significantie niveau. De goede prestaties van deze korte termijn momentum strategie zijn volledig in overeenstemming met de BF-theorie. Daar werd immers uitgegaan van een onderreactie in de korte periode (supra blz. 22) Undiscovered Managers Behavioral Value Fund (UBVLX) Het Undiscovered Managers Behavioral Value Fund is een fonds dat hoofdzakelijk in Amerikaanse aandelen belegt. Binnen de Amerikaanse aandelen wordt er overwegend in small cap belegd (Morningstar, 2005). Ook dit fonds wordt beheerd door R.J. Fuller. Voor dit fonds hebben we gegevens voor de periode van 1/3/00 (de oprichting) tot 1/8/04. Een kort overzicht van een aantal kerngegevens: Tabel 8: Kerngegevens van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance 62 We spreken hierbij over statistische significantie vanaf een significantieniveau van 90%. 67

80 Dit Amerikaans fonds vergelijken we met de MSCI USA. We zien hier dat dit fonds een ongelooflijke (jaarlijkse) outperformance heeft van 18,8% op de marktindex. Hiertegenover staat wel dat het risico (standaardafwijking) van het fonds hoger is dan het risico van de marktindex. De stijlanalyse met een voortschrijdend gemiddelde van 36 maanden geeft ons de volgende gewichten: Figuur 5: De gewichten van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance We zien hier inderdaad dat dit fonds quasi uitsluitend in small cap aandelen belegt. Van deze small caps zijn er 74,5% Amerikaans en 25% Brits. De samenstelling van het fonds verandert slechts beperkt gedurende de periode. We zien enkel een lichte stijging van de Britse small caps in het begin van de periode en een lichte stijging van de Amerikaanse small cap growth aandelen op het einde van de periode. En dit steeds ten koste van Amerikaanse small cap value aandelen. Onze stijlanalyse levert de volgende alpha s op: 68

81 Figuur 6: De alpha s van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance De alpha s van dit fonds zijn uitmuntend. Gemiddeld behaalt dit fonds een alpha van 0,45% op maandbasis. Dit fonds presteert dus per jaar 5,5% beter dan zijn stijlbenchmark. We merken evenwel op dat de outperformance op basis van de stijlanalyse maar liefst 13,3% lager is dan de outperformance t.o.v. de MSCI USA. Dit fonds heeft 1,4% beheerskosten. Dus de bruto outperformance ten opzichte van de stijlbenchmark is 6,9% per jaar! Kortom we hebben hier te maken met een zeer goed beleggingsfonds. De R² van deze stijlanalyse is gemiddeld 83,8%. Wat betreft market timing, momentum en reversal strategieën vonden we de volgende resultaten. 69

82 Tabel 9: De PCM en LMM van Undiscovered Managers Behavioral Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance Voor dit fonds vinden we zowel voor de PCM als de LMM geen significante waarden. Er is dus geen aanwijzing voor market timing en de strategie van de fondsenbeheerder valt ook niet (duidelijk) onder een momentum of een reversal strategie LSV Value Equity Fund (LSVEX) Ook het LSV Value Equity Fund belegt overwegend in Amerikaanse aandelen. Hier zouden het evenwel hoofdzakelijk Amerikaans large cap value aandelen zijn (Morningstar, 2005). Het fonds wordt beheerd door J. Lakonishok. We hebben voor dit fonds data van 1/10/99 (oprichting) tot 1/8/04. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 10: Kerngegevens van het LSV Value Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance Het LSV Value Equity fonds presteert duidelijk beter dan MSCI USA. De outperformance is 9,2%. En zelfs de standaardafwijking (het risico) van dit fonds is lager dan de standaardafwijking van de marktindex. 70

83 Op basis van onze stijlanalyse met voortschrijdend gemiddelde van 36 maand vinden we de volgende gewichten: Figuur 7: De gewichten van het LSV Value Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance Deze gewichten zijn zeer interessant. Hoewel we verwachten dat dit fonds hoofdzakelijk in Amerikaanse large cap value aandelen belegt, geeft de stijlanalyse iets compleet anders. De stijlanalyse geeft immers aan dat dit fonds verruit voor het grootste deel (72,2%) in Amerikaanse mid cap value aandelen belegt. Het gewicht in deze categorie is ook tamelijk constant doorheen de periode. Er wordt gemiddeld slecht 9,7% in Amerikaanse large cap growth aandelen belegt. We kunnen dus stellen dat de vooropgestelde samenstelling van dit fonds misleidend is. Verder bevat dit fonds ook een aanzienlijke hoeveelheid cash (10,6%): met name 7,6% US dollar en 3% yen. Verder gaf de stijlanalyse ons de volgende alpha s: 71

84 Figuur 8: De alpha s van het LSV Value Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance De alpha s van dit fonds zijn een totale verrassing. In alle deelperiodes behaalde dit fonds een negatieve alpha! Daartegenover staat dat dit fonds zijn marktindex (de MSCI USA) met 9,2% outperformt. En zelfs het risico van het fonds was lager (supra blz. 70). Dit is een mooi voorbeeld van hoe een eenvoudige vergelijking met de marktindex tot verkeerde conclusies kan leiden. Wanneer we op dit fonds een stijlanalyse toepassen, dan zien we dat dit fonds een alpha (op maandbasis) heeft van -0,22%. Dit komt overeen met een jaarlijkse underperformance van 2,6% per jaar. Deze underperformance is te wijten aan het feit dat de stijlbenchmark veel beter presteert dan de MSCI USA. Dit fonds outperformt dus wel sterk de markt, maar binnen de categorie van aandelen waarin dit fonds belegt, presteert dit fonds slecht. Wanneer we rekening houden met de kosten (0,7%) dan bekomen we een bruto underperformance van 1,9%. De kostenstructuur van dit fonds is zeer laag. Ongeveer de helft van hetgeen gangbaar is voor deze categorie van fondsen (Morningstar, 2005). De R² van de stijlanalyse is gemiddeld 87,3%. Wat betreft de market timing en de strategie van de manager vonden we de volgende resultaten: 72

85 Tabel 11: De PCM en LMM van het LSV Value Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Yahoo Finance Ook deze cijfers zijn zeer interessant. De LMM voor 1 kwartaal is significant negatief op het 95% significantieniveau. Deze significante negatieve waarde houdt in dat het fonds een reversal strategie toepast. En dit voor een periode van 1 kwartaal. Vanuit de theorie zagen we echter dat voor deze tijdspanne een momentum strategie toegepast moet worden. De reversal strategie is voor de lange termijn (3 jaar of meer). We verwachten dan ook vanuit de theorie dat dit fonds een slechte performance zal neerzetten. En dit blijkt ook uit de praktijk. Voor de PCM bekomen we geen significante resultaten Janus Contrarian Fund Het Janus Contrarian Fund zou een fonds zijn dat overwegend in Amerikaanse large cap growth aandelen belegt (Morningstar, 2005). Dit fonds wordt beheerd door D.C. Decker. Voor dit fonds behandelen we de periode vanaf zijn oprichting op 1/4/2000 tot 1/8/2004. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 12: Kerngegevens van het Janus Contrarian Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 73

86 Het Janus Contrarian Fund slaagt erin om een positief rendement neer te zetten over de periode, en dit in tegenstelling tot zijn benchmark (de MSCI USA). Dit fonds presteert zelfs 7,4% beter dan zijn marktindex. Verder zien we wel dat het risico van het fonds hoger is dan het risico van de marktindex. Met behulp van de stijlanalyse met 36 maand voortschrijdende gemiddelde vinden we de volgende gewichten voor dit fonds: Figuur 9: De gewichten van het Janus Contrarian Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds zou een US large cap growth fonds zijn, maar dit blijkt helemaal niet uit de stijlanalyse. Volgens onze stijlanalyse belegt dit fonds gemiddeld slechts 1,4% in Amerikaanse large cap growth aandelen. De stijlanalyse bevestigt wel dat het overwegend in Amerikaanse aandelen belegt (70%). De dominante activaklassen zijn respectievelijk de Amerikaanse mid cap value aandelen (29,9%) en de Amerikaanse small cap growth aandelen (27,8%). Verder zien we ook belangrijke gewichten in Aziatische aandelen (exclusief Japan) (13,8%) en Britse small cap aandelen (11,4%). De R² van de stijlanalyse is hoog (91,4%). De stijlanalyse gaf ons verder de volgende alpha s: 74

87 Figuur 10: De alpha s van het Janus Contrarian Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Ook voor dit fonds zijn de alpha s verassend. In tegenstelling tot de sterke outperformance op basis van de vergelijking met de marktindex, geeft de stijlanalyse een totaal ander beeld. Enkel voor de laatste periodes kan het fonds zijn stijlbenchmark outperformen, maar al de andere periodes presteert het duidelijk slechter dan zijn stijlbenchmark. Dit resulteert in een gemiddelde alpha van -0,27% per maand en komt overeen met een (netto) underperformance van 3,2% per jaar. Rekening houdend met de relatief lage kosten (1%) is de bruto underperformance 2,2%. We vonden voor de market timing en de strategie van de manager de volgende resultaten: Tabel 13: De PCM en LMM van het Janus Contrarian Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 75

88 Voor dit fonds vonden we zowel voor de PCM als de LMM geen significante waarden 63 op het 90% significantieniveau. Er zijn dus geen aanwijzingen voor market timing, noch voor een momentum of reversal strategie Scudder-Dreman High Return Equity Fund Het Scudder-Dreman High Return Equity Fund is een fonds dat beheerd wordt door D.N. Dreman. Dit fonds belegt overwegend in Amerikaanse large cap value aandelen (Morningstar, 2005). Voor dit fonds hebben we data voor de periode van 1/2/93 tot 1/8/04. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 14: Kerngegevens van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We zien dat dit fonds een zeer kleine outperformance behaalt ten opzichte van de MSCI USA (zijn marktindex). We merken echter wel op dat het risico van het fonds iets hoger is dan het risico van de marktindex. Op basis van de stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde bekomen we de volgende gewichten: 63 Dit is het gevolg van de zeer beperkte hoeveelheid waarnemingen (en dus ook vrijheidsgraden) die we voor dit fonds hebben. 76

89 Figuur 11: De gewichten van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Uit de stijlanalyse blijkt dat dit fonds inderdaad hoofdzakelijk in Amerikaanse large cap value aandelen belegt (65,4%). We zien echter ook dat voor de periodes 64 van 1999 tot begin 2002 het grootste deel van dit fonds belegd was in Amerikaanse mid cap value aandelen. Verder zien we in de eerste jaren nog een belangrijk gewicht in Amerikaanse large cap growth aandelen. Daarnaast zijn er nog een aantal benchmarks die kleine gewichten krijgen (voor beperkte periodes). De R² van deze stijlanalyse is gemiddeld 77,8%. Deze stijlanalyse geeft ons de volgende alpha s: 64 Dit zijn de periodes die eindigen in 2001 en begin

90 Figuur 12: De alpha s van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We zien hier dat voor het eerste deel van de periode de prestaties van het fonds weinig afwijken van de prestaties van de stijlbenchmark. Voor het tweede deel ( ) underperformt dit fonds zijn stijlbenchmark aanzienlijk. In het laatste deel van de periode ( ) outperformt dit het zijn stijlbenchmark. Ruw gezien presteert dit fonds aanzienlijk slechter dan zijn benchmark in goede beursjaren ( ) en aanzienlijk beter in slechte beurstijden ( ). Gezien de lage(re) R² is het misschien mogelijk dat dit fonds minder risicovol is dan zijn stijlbenchmark en hierdoor kleinere stijgingen (dus een underperformance) vertoont in goede perioden, respectievelijk kleinere dalingen (dus een outperformance) vertoont in slechte perioden. Gemiddeld behaalde dit fonds een alpha van -0,07% per maand. Dit fonds underperformt dus zijn stijlbenchmark met gemiddeld 0,8% per jaar. Het fonds heeft wel een bruto outperformance van 0,7% per jaar. Wat betreft de market timing en de strategie van de manager vonden we de volgende resultaten: 78

91 Tabel 15: De PCM en LMM van het Scudder-Dreman High Return Equity Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We bekomen een significante waarde (90%) voor de PCM voor een half jaar. Deze fondsenbeheerder slaagt er dus in om voor een periode van een half jaar de markt te timen. Voor LMM vonden we geen significante resultaten. Er zijn dus geen aanwijzingen voor een momentum of reversal strategie Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund is een fond dat hoofdzakelijk in Amerikaanse small caps belegt. Het wordt beheerd door D.N. Dreman (Morningstar, 2005). Voor dit fonds hebben we gegevens voor de periode van 1/12/93 tot 1/8/2004. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 16: Kerngevens van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds presteert iets slechter (1,1%) dan de MSCI USA. Ook het risico van dit fonds is hoger dan dat van de MSCI USA. De stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde geeft ons de volgende gewichten voor dit fonds: 79

92 Figuur 13: De gewichten van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds belegt inderdaad hoofdzakelijk in Amerikaanse small caps (75,7%). Wanneer we dit iets gedetailleerder bekijken dan belegt dit fonds gemiddeld 58,2% in US small cap value aandelen en gemiddeld 17,5% in US small cap growth aandelen. We zien wel dat dit fonds in het begin van de periode een groot gewicht had in Amerikaanse mid cap growth aandelen. Verder blijkt ook dat voor de meest recente periode de gewichten in de US small cap value aandelen dicht bij de 100% zitten. Deze stijlanalyse heeft een R² van gemiddeld 85,6%. Verder levert de stijlanalyse ons de volgende alpha s op: 80

93 Figuur 14: De alpha s van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We zien dat de alpha s voor de deelperioden van 2000 tot het einde van de periode 65 dicht bij de 0 zitten. Voor de periode daarvoor behaalt dit fonds echter aanzienlijk negatieve alpha s. Enkel voor de beginperiode zijn de alpha s positief. Gemiddeld behaalt dit fonds een alpha van -0,36% per maand. Dit fonds presteert dus (netto) 4,2% slechter dan zijn stijlbenchmark. Wanneer we rekening houden met de zeer hoge kosten (2%), dan bekomen we een bruto underperformance van 2,2%. Wat betreft de market timing en de strategie van de fondsenbeheerder vonden we de volgende resultaten: Tabel 17: De PCM en LMM van het Scudder-Dreman Small Cap Value Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 65 Dus de 36 maand periodes eindigend in 2003 en

94 Voor de PCM vonden we geen significante resultaten. We vinden dus geen aanwijzing dat deze fondsenbeheerder de markt kan timen. Voor de LMM vonden we een significant positieve waarde op het 90% significantieniveau voor de jaarlijkse data. Dit betekent dat de fondsenbeheerder een momentum strategie aanhoudt op jaarbasis. Vanuit de theorie zagen we dat een momentum strategie op jaarbasis inderdaad de gepaste strategie is. De negatieve alpha s van dit fonds zijn dan ook verassend en in tegenspraak met hetgene we verwachten vanuit de theorie Scudder Focus Value + Growth Fund Het Scudder Focus Value + Growth Fund wordt beheerd door D.N. Dreman. Dit fonds zou hoofdzakelijk beleggen in Amerikaanse large cap growth aandelen (Morningstar, 2005). Voor dit fonds hebben we gegevens van 1/1/96 tot 1/8/04. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 18: Kerngevens van het Scudder Focus Value + Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds presteert duidelijk slechter dan de MSCI USA. De underperformance ten opzichte van de marktindex is 6,7%. Daarbovenop is het risico van dit fonds hoger dan het risico van de MSCI USA. De stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde geeft ons de volgende gewichten voor dit fonds: 82

95 Figuur 15: De gewichten van het Scudder Focus Value + Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Uit de stijlanalyse blijkt dat dit fonds inderdaad hoofdzakelijk in Amerikaanse large caps belegt (67,9%). Het blijkt echter niet duidelijk dat dit hoofdzakelijk US large cap growth aandelen zijn. Gemiddeld belegt dit fonds 34,7% in US large cap value aandelen en 33,2% in US large cap growth aandelen. Daarnaast belegt dit fonds ook nog een aanzienlijk deel in Amerikaanse mid caps en small caps (samen 20,7%). Verder zijn ook de gewichten in dollars (3,9%) en yen (3,5%) te vernoemen. Al zijn deze cash gewichten wel hoofdzakelijk geconcentreerd in het middendeel van de periode. De R² van de stijlanalyse is gemiddeld 84,8%. Deze stijlanalyse gaf ons verder de volgende alpha s: 83

96 Figuur 16: De alpha s van het Scudder Focus Value + Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream De alpha s van dit fonds zijn over heel de periode (fors) negatief. Voor de laatste jaren zien we een wel aanzienlijke verbetering van alpha s. Gemiddeld behaalt dit fonds een alpha van -0,64%. Dit betekent een jaarlijkse (netto) underperformance van 7,4%. Bruto is de underperformance 5%. We zien dat dit fonds zeer hoge kosten (2,4%) aanrekent voor erbarmelijke prestaties. Voorts zijn we ook gaan kijken of deze manager de markt kan timen en welke strategie deze manager aanhield: Tabel 19: De PCM en LMM van het Scudder Focus Value + Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 84

97 Voor dit fonds vinden we geen indicatie dat de manager de markt kan timen. De waarden van de PCM zijn steeds niet significant. Voor de LMM vinden we een significante negatieve waarde op kwartaalbasis (op het 95% significantie niveau). Deze negatieve waarde houdt in dat het fonds een reversal strategie uitvoert op kwartaalbasis. Maar zoals reeds vermeld moet men volgens de theorie op kwartaalbasis een momentum strategie uitvoeren. De zeer negatieve alpha s zijn dus logisch op basis van de theorie Scudder-Dreman Financial Services Fund Dit is het vierde (en laatste fonds) beheert door D.N. Dreman dat we gaan bespreken. Het Scudder-Dreman Financial Services Fund is een fonds dat hoofdzakelijk in Amerikaanse large cap value aandelen belegt. Voor dit fonds hebben we data vanaf 1/4/98 (de oprichting) tot 1/8/04. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 20: Kerngegevens van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Het Scudder-Dreman Financial Services Fund presteert 3,7% beter dan zijn marktindex (de MSCI USA). Dit fonds heeft echter ook een hoger risico dan de MSCI USA. Op basis van de stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde vinden we de volgende gewichten voor dit fonds: 85

98 Figuur 17: De gewichten van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds belegt inderdaad voor het grootste deel in US large cap value aandelen. Gemiddeld is dit voor 78,1%. We zien wel dat de gewichten in de eerste helft van de periode dicht bij (en op) de 100% liggen. Voor de tweede helft van de periode liggen de gewichten echter rond de 50%. Verder zien we dat dit fonds gemiddeld voor 10,9% belegt in US mid cap value aandelen. In de tweede helft van de periode zien we ook een noemenswaardig gewicht in EMU aandelen en in Britse pond. De R² van deze stijlanalyse is gemiddeld 73%. Dit is (zeer) laag. 86

99 Figuur 18: De alpha s van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Uit de stijlanalyse blijkt dat dit fonds zeer goede prestaties neerzet. Over quasi heel de periode zijn de alpha s positief. Gemiddeld behaalt dit fonds een alpha van 0,24% per maand. Dit fonds presteert dus 3% beter dan zijn stijlbenchmark (op jaarbasis). We zien ook dat de outperformance duidelijk het grootst is voor het middendeel van de periode. Voor de eerste en laatste perioden zien we zelfs licht negatieve alpha s. De bruto outperformance van dit fonds in 4,4%. Ook voor dit fonds bekijken we de market timing kwaliteiten van de fondsenmanager en de gevolgde strategie. Tabel 21: De PCM en LMM van het Scudder-Dreman Financial Services Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 87

100 Zowel voor de PCM als de LMM vonden we geen significante waarden. We vonden dus geen indicatie voor market timing noch voor een momentum of reversal strategie Liontrust First Exempt Fund Nadat we een hele reeks van Amerikaanse fondsen besproken hebben gaan we nu vier Britse fondsen bespreken. Deze vier fondsen zijn allemaal producten van Liontrust Asset Management. Het eerste fonds is het Liontrust First Exempt Fund. Dit fonds belegt hoofdzakelijk in Britse aandelen en wordt beheerd door J. Lang (Liontrust, 2005). Voor dit fonds hebben we data van 1/1/99 (de oprichting) tot 1/8/2004. Verder heeft dit fonds de volgende kerngegevens: Tabel 22: Kerngegevens van het Liontrust First Exempt Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Wie zien dat dit fonds 5,9% beter presteert dan zijn marktindex. Voor deze overwegend in Britse aandelen beleggende fondsen, gebruiken we de MSCI UK als marktindex. Maar ook hier gaat dit (veel) hogere rendement gepaard met een (iets) hoger risico. Gebruik makend van de stijlanalyse met 36 maand moving average bekomen we de volgende gewichten voor dit fonds: 88

101 Figuur 19: De gewichten van het Liontrust First Exempt Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We stellen vast dat dit fonds inderdaad overwegend in Britse aandelen belegt (66,7%): gemiddeld 49% UK large caps en 17,7% UK mid caps. Dit fonds belegt niet in Britse small caps. We zien verder ook aanzienlijke gewichten in cash (gemiddeld 20,8%). We zien ook dat wat betreft cash dit fonds in de eerste helft van de periode vooral in euro (en yen) belegde. In het tweede deel van de periode zijn het vooral ponden. Deze gewichten in cash zijn zeer hoog voor een aandelenfonds. We wensen echter wel op te merken dat de fondsenbeheerder zelf benadrukt dat hij een belangrijk gewicht in cash aanhoudt. Hij streeft immers een gemiddelde hoeveelheid cash van 7,5% na. Hij wil wanneer hij interessante aandelen ziet, niet gedwongen worden om andere aandelen te verkopen. Het lijkt ons dan ook niet aangewezen om deze cashbenchmarks uit onze analyse weg te laten. Dit is trouwens van toepassing op alle Liontrust fondsen. Verder merken we nog op dat dit fonds in de eerste helft van de periode een aanzienlijk gewicht had in EMU aandelen en Amerikaanse mid cap growth aandelen. De R² van deze stijlanalyse is gemiddeld 79,4%. Deze stijlanalyse geeft ons verder de volgende alpha s: 89

102 Figuur 20: De alpha s van het Liontrust First Exempt Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit Liontrust First Exempt Fund presteert veel beter dan zijn stijlbenchmark. De alpha s zijn in bijna heel de periode (duidelijk) positief. Gemiddeld behaalt dit fonds een alpha van 0,25% (op maandbasis). Op jaarbasis outperformt het zijn stijlbenchmark met 3,1%. Verder heeft dit fonds 1,5% beheerskosten. De bruto outperformance is dus 4,6%. Vervolgens kijken we of deze fondsenbeheerder de markt kan timen en welke strategie hij aanhoudt: Tabel 23: De PCM en LMM van het Liontrust First Exempt Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Voor de PCM bekomen we geen significante resultaten. Ondanks de goede resultaten van dit fonds vinden we toch geen indicatie voor market timing. 90

103 Voor de LMM vinden we een significant negatieve waarde op het 90% significantieniveau. En dit voor een periode van een maand. Dit fonds voert dus op maandbasis een reversal strategie uit. We kunnen evenwel geen uitspraak doen of de goede prestaties die voortvloeien uit de reversal strategie in overeenstemming zijn met de theorie. De theorie stelt immers dat een momentum strategie voor kwartaal, half jaar en jaarbasis is. De reversal strategie is voor de lange termijn (3 jaar of meer) en de zeer korte termijn (een dag tot een week). Er wordt echter niets gezegd over de geschikte strategie op maandbasis Liontrust First Growth Fund Ook het Liontrust First Growth Fund is een fonds dat onder het beheer van J. Lang staat en hoofdzakelijk in Britse aandelen belegt (Liontrust, 2005). Voor dit fonds hebben we data voor de periode van 1/4/1993 tot 1/8/2004. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 24: Kerngegevens van het Liontrust First Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Het Liontrust First Growth Fund outperformt zijn marktindex (de MSCI UK) met 2,6% per jaar. Bovendien is het risico van dit fonds lager dan dat van de marktindex. Een grondige analyse voor dit fonds deden we aan de hand van een stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde. Zo bekomen we de volgende gewichten: 91

104 Figuur 21: De gewichten van het Liontrust First Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Het Liontrust First Growth Fund belegt zoals verwacht voor het grootste deel in Britse aandelen (gemiddeld 72,3%). Dit betreft gemiddeld 39,8% in Britse large caps, 7,7% in Britse mid caps en 25,8% in Britse small caps. We zien wel dat er gedurende de periode een verschuiving was van overwegend Britse small caps naar overwegend Britse large caps. Daarnaast zien we ook nog een belangrijk gewicht in Britse pond (gemiddeld 15,9%). De R² van deze stijlanalyse is gemiddeld 83,2%. Deze stijlanalyse geeft ons de volgende alpha s: 92

105 Figuur 22: De alpha s van het Liontrust First Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Het Liontrust First Growth Fund heeft een gemiddelde alpha van 0,25% per maand. Dit fonds presteert dus op jaarbasis gemiddeld 3% beter dan zijn stijlbenchmark. Ondanks deze goede gemiddelde performance zien we wel dat voor de meest recente jaren, duidelijk negatieve alpha s worden neergezet. De gemiddelde bruto outperformance van dit fonds is 4,5%. Wat betreft market timing en de gevolgde strategie vonden we het volgende: Tabel 25: De PCM en LMM van het Liontrust First Growth Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 93

106 Zowel voor de PCM als voor de LMM vinden we geen significante waarden. Er zijn dus geen aanwijzingen voor market timing, noch voor een momentum of reversal strategie Liontrust First Income Fund Het Liontrust First Income Fund is wederom een fonds dat hoofdzakelijk in Britse aandelen belegt en beheerd wordt door J. Lang (Liontrust, 2005). We hebben gegevens voor de periode 1/6/92 tot 1/8/04. Dit fonds heeft volgende kerngegevens: Tabel 26: Kerngegevens van het Liontrust First Income Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds presteert 4,1% beter dan de MSCI UK. We zien wel dat het risico van het fonds iets hoger is dan het risico van de MSCI UK. Gebruik makend van de stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde vinden we de volgend gewichten voor dit fonds: 94

107 Figuur 23: De gewichten van het Liontrust First Income Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Het Liontrust First Income Fund belegt gemiddeld 66,6% in Britse aandelen. We zien dat de samenstelling van de Britse aandelen grondig verschuift doorheen de periode. Aanvankelijk zijn het vooral Britse small caps. In het middendeel van de periode domineren de Britse large caps. In het laatste deel zijn het dan weer de Britse mid caps die het best vertegenwoordigd zijn. Gemiddeld wordt 26,4% belegd in Britse large caps, 24,3% in Britse small caps en 15,9% in Britse mid caps. We zien recent ook een belangrijk gewicht in Amerikaanse mid cap value aandelen. Wat betreft cash zien we aanzienlijke gewichten in euro (7,4%) en in ponden (6,5%). De R² van de stijlanalyse is gemiddeld 80,8%. Deze stijlanalyse leverde ons de volgende alpha s op: 95

108 Figuur 24: De alpha s van het Liontrust First Income Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream De stijlanalyse wijst uit dat dit een zeer goed fonds is. De gemiddelde alpha van het Liontrust First Income Fund is 0,22% (per maand). Dit komt overeen met een jaarlijkse outperformance van 2,7%. Het is zeer sterk voor een fonds om over een periode van meer dan 12 jaar, gedurende elk jaar 2,7% beter te presteren dan de stijlbenchmark. Verder zien we dat de prestaties de laatste jaren zelfs nog een stuk beter zijn dat het gemiddelde van dit fonds. Rekening houdend met de 1,5% kosten, presteert dit fonds bruto 4,2% beter dan zijn stijlbenchmark. Ook voor dit fonds bekijken we of deze fondsenmanager de markt kan timen en ofdat er misschien een momentum of reversal strategie aangehouden wordt. Tabel 27: De PCM en LMM van het Liontrust First Income Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 96

109 Voor dit fonds vinden we geen significante waarden voor de PCM en de LMM. De fondsenmanager kan de markt niet timen en de gevoerde strategie stemt niet overeen met een momentum of reversal strategie Liontrust Prime Exempt Fund Het Liontrust Prime Exempt Fund is het laatste fonds in de rij dat hoofdzakelijk in Britse aandelen belegt en beheerd wordt door J. Lang (Liontrust, 2005). Hiervoor hebben we data van 1/4/01 tot 1/8/04. De kerngegevens van dit fonds zijn de volgende: Tabel 28: Kerngegevens van het Liontrust Prime Exempt Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Gedurende deze periode presteert het Liontrust Prime Exempt Fund 2,5% beter dan zijn benchmark (de MSCI UK). Het risico van dit fonds is daarbovenop nog eens lager dan het risico van de MSCI UK. We voeren nu een stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde uit op dit fonds. Gezien de korte looptijd van dit fonds hebben we slechts 5 voortschrijdende gemiddelden. Aan de hand van deze stijlanalyse vinden we de volgende gewichten: 97

110 Figuur 25: De gewichten van het Liontrust Prime Exempt Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds belegt gemiddeld 68,7% in Britse large caps en 3,9% in Britse mid caps. Het fonds belegt evenwel niet in Britse small caps. Maar met 72,6% Britse aandelen is dit inderdaad een overwegend Brits fonds. Verder zien we wel dat 10,9% belegd wordt in US small cap value aandelen. Daarnaast wordt 9,4% in Britse pond en 6,1% in euro belegd. Over deze korte tijdsperiode veranderen de gewichten slechts heel beperkt. De R² van deze stijlanalyse is gemiddeld 95,9%. Dit is zeer hoog! De stijlbenchmark die we gevonden hebben, sluit dus zeer goed aan bij dit fonds. Naast de gewichten leverde deze stijlanalyse ons de volgende alpha s op: 98

111 Figuur 26: De alpha s van het Liontrust Prime Exempt Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Voor het Liontrust Prime Exempt Fund hebben we slechts 5 alpha s. Van deze alpha s zijn er 4 positief en 1 negatief. De gemiddelde alpha van dit fonds op maandbasis is 0,05%. Op jaarbasis levert dit een netto outperformance van 0,6% op. Bruto presteert dit fonds 2,1% beter dan zijn stijlbenchmark. Wegens het beperkt aantal waarnemingen, heeft het geen zin om de PCM en de LMM te berekenen ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund Naast de vele Amerikaanse en Britse fondsen, bekijken we ook 1 Japans fonds. Het ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund is een fonds dat uitsluitend in Japanse aandelen belegt (Morningstar, 2005). Het fonds is uitgedrukt in Japanse yen en wordt beheerd door Patrick Ho (Morningstar, 2005). Voor dit fonds hebben we enkel gegevens voor de periode van 1/7/2001 tot 1/8/2004. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: 99

112 Tabel 29: Kerngegevens van het ABN AMRO Behavioural Finance Japan Fund Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream en Finanzpartner Voor dit fonds gebruiken we vanzelfsprekend de MSCI Japan als (markt)index. Dit fonds presteert 4,6% slechter dan de MSCI Japan. Tegenover deze grote underperformance staat wel een iets kleiner risico. Op dit fonds gaan we geen stijlanalyse met voortschrijdend gemiddelde toepassen. We hebben immers maar 37 waarnemingen 66. We gaan gewoon één stijlanalyse uitvoeren voor de hele periode. We gebruiken hierbij dezelfde 16 benchmarks als hierboven. Deze stijlanalyse geeft ons een gewicht van 71,3% in Japanse aandelen en 28,7% in yen (dus in Japanse cash). Al de andere gewichten zijn gelijk aan 0. De stijlanalyse bevestigt dus dat dit fonds uitsluiten in Japan belegt. De stijlanalyse geeft ons verder een alpha van -0,42% per maand. Dit fonds presteert dus 5,2% per jaar slechter dan zijn benchmark. Vermits dit fonds enkel in Japanse aandelen belegt hadden we hier ook een één-marktfactor model kunnen toepassen. Ook in dat geval bekomen we een alpha van ook -0,42 per maand en een gewicht (beta 67 ) van 71,3%. We wensen wel op te merken dat het niet altijd zo is dat een sterke stijlanalyse die enkel maar in aandelen en cash (van hetzelfde land) belegt 68, dezelfde resultaten oplevert als een éénmarktfactor model. Bij de sterke stijlanalyse leggen we immers restricties aan de gewichten op (supra blz. 52). Bij het één marktfactor model zullen er geen restricties op de beta 66 We kunnen hier maar 2 voortschrijdende gemiddelden van 36 maand uithalen. 67 De beta geeft de blootstelling aan de (ene) marktfactor weer. 68 Dus een sterke stijlanalyse met 2 benchmarks: een aandelenindex en de (bijhorende) cashindex. 100

113 opgelegd worden. Het is enkel omdat de restricties hier geen belang hebben, vermits de beta toch tussen de 0 en de 1 ligt, dat we dezelfde resultaten uitkomen. Dit fonds rekent 1,7% kosten aan, dus de bruto underperformance is 3,5%. De R² van deze analyse is slechts 65,4%. Dit is zeer laag. Maar dat is begrijpelijk vermits we maar met 1 (relevante) benchmark (twee benchmarks 69 ) werken. Ook voor dit fonds hebben we onvoldoende waarnemingen om de PCM en de LMM te berekenen KBC Equity Fund Fallen Angels Kap We ronden ons eigen onderzoek af met nog 3 Europese beleggingsfondsen. In tegenstelling tot de behandelde Amerikaanse en Britse beleggingsfondsen, zullen die niet zo dominant in het eigen land (regio) beleggen. Deze Europese beleggingsfondsen gaan eerder een goed gespreide wereldportefeuille trachten na te streven. We gaan deze fondsen dan ook vergelijken met de MSCI World. Het eerste Europese fonds is het KBC Equity Fund Fallen Angels Kap. Dit fonds streeft een goede spreiding over heel de wereld na. Het zou overwegend in Amerikaanse aandelen beleggen, maar ook andere regio s zouden sterk vertegenwoordigd zijn (KBC, 2005). We hebben gegevens vanaf de oprichting op 1/5/99 tot 1/8/2004. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 30: Kerngegevens van het KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 69 Wanneer we ook de Japanse cash meetellen als benchmark. 101

114 We bemerken dat dit fonds 0,5% slechter presteert dan de MSCI World. Het risico van het fonds is daarbovenop groter dan dat van de MSCI World. De stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde geeft ons de volgende gewichten: Figuur 27: De gewichten van het KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Dit fonds belegt overwegend in Amerikaanse aandelen (gemiddeld 42%). Dit zijn hoofdzakelijk US large cap value (13,4%) en US small cap growth (10,7%) aandelen. Daarnaast belegt dit fonds ook gemiddeld 35,1% in EMU aandelen. Voor de meest recente periodes belegt het fonds zelfs quasi evenveel in EMU aandelen als in Amerikaanse aandelen. Verder belegt het ook gemiddeld 16,3% in Britse aandelen en 6,7% in Aziatische aandelen (exclusief Japan). Dit fonds belegt niet in Japanse aandelen, noch in cash. De R² van deze stijlanalyse is 95,6%. De stijlbenchmark slaagt er zeer goed in om de prestaties van het fonds te verklaren. Deze stijlanalyse geeft ons verder de volgende alpha s: 102

115 Figuur 28: De alpha s van het KBC Equity Fund Fallen Angels Kap Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream De alpha s van dit fonds zijn beroerd. In geen enkele deelperiode slaagt dit fonds erin om een positieve alpha neer te zetten. Dit fonds behaalt een gemiddelde alpha van -0,26% op maandbasis. Dit stemt overeen met een underperformance van 3,1% per jaar. Bruto underperformt dit fonds zijn stijlbenchmark met 1,9%. Ook voor dit fonds kijken we naar de market timing en de gevolgde strategie: Tabel 31: De PCM en LMM van het Equity Fund Fallen Angels Kap Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Voor de PCM (dus de market timing ) vinden we geen significante waarden. 103

116 Voor de LMM vinden we zowel een significante negatieve waarde voor de periode van een half jaar (op het 95% significantieniveau) als voor de periode van een jaar (op het 90% significantieniveau) 70. We stellen dus vast dat dit fonds een reversal strategie volgt i.p.v. de geschikte momentum strategie (supra blz. 22). De (duidelijk) negatieve rendementen zijn dus in overeenstemming met de theorie Fortis Obam Ook Fortis Obam is een fonds dat belegt in aandelen over heel de wereld. In dit fonds zouden Amerikaanse aandelen het sterkst vertegenwoordigd zijn. Daarnaast zou het ook een (relatief) zeer grote blootstelling hebben aan Aziatische aandelen. Het wordt beheerd door R. Stout (Fortis, 2005). Voor dit fonds hebben we gegevens van 1/1/94 a tot 1/8/2004. Dit fonds heeft de volgende kerngegevens: Tabel 32: Kerngegevens Fortis Obam Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We zien dat Fortis Obam 3,5% beter presteert dan zijn marktindex (de MSCI World). We zien echter ook dat het risico van Fortis Obam duidelijk hoger is dan het risico van de marktindex. Vermits we ook rekening willen houden met het risico voeren we op dit fonds een stijlanalyse met 36 maand moving average uit. 70 We hebben slechts 3 waarnemingen (dus twee vrijheidsgraden) voor de jaarcijfers. a Dit fonds werd reeds opgericht in Maar toen was er natuurlijk nog geen sprake van een BF strategie. Vermits we niet exact weten wanneer men begonnen is met een BF strategie, hebben we als startdatum voor de periode, de datum gekozen voor dewelke we al onze benchmarks hadden (dus de datum vanaf dewelke de MSCI Asia ex Jap. beschikbaar was) 104

117 Figuur 29: De gewichten van Fortis Obam Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Uit de stijlanalyse blijkt echter niet dat dit fonds overwegend in Amerikaanse aandelen belegt. Het zijn duidelijk de EMU aandelen die dominant zijn. Gemiddeld belegt dit fonds 37,8% in EMU aandelen. We zien wel dat dit in de eerste helft van de periode veel minder was. In de meest recente periodes bedragen de gewichten in EMU aandelen reeds meer dan 50%. Dit fonds belegt ook gemiddeld 27,7% in Amerikaanse aandelen en 11,9% in Aziatische aandelen exclusief Japan. Dit gewicht in Aziatische aandelen (exclusief Japan) is dus inderdaad relatief hoog. Verder belegt het fonds gemiddeld 15,7% in Britse aandelen en 6,1% in Japanse aandelen. We zien echter dat voor de meest recente periodes de gewichten in deze laatste twee landen 0 geworden zijn. Daarnaast merken we nog op dat dit fonds nauwelijks in cash belegt (gemiddeld 0,8%). De R² van deze stijlanalyse is 88,7%. Daarnaast geeft deze stijlanalyse ons de volgende alpha s: 105

118 Figuur 30: De alpha s van Fortis Obam Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Fortis Obam behaalt een gemiddelde alpha van 0,055% per maand. Dit komt overeen met een jaarlijkse outperformance van 0,7%. Belangrijk is wel dat deze positieve alpha vooral te danken is aan zeer hoge alpha s in de eerst helft van de periode. Voor de tweede helft van de periode zijn de alpha s overwegend (licht) negatief. De beheerskosten van dit fonds zijn slecht 0,84%. Dit geeft een gemiddelde bruto outperformance van 1,5%. Verder bekijken we de mate van market timing en de strategie van dit fonds: Tabel 33: De PCM en de LMM van Fortis Obam Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream 106

119 We vonden geen indicatie voor market timing, noch voor een momentum strategie of een reversal strategie. De waarden voor de PCM en de LMM waren steeds niet significant Contrarian Work Het Contrarian Work fonds is het laatste Europese fonds dat we bespreken. Ook dit fonds streeft een mondiaal goed gespreide portefeuille na. Hierbij zou dit fonds wel vooral in EMU aandelen beleggen. Dit fonds wordt beheerd door I. Nyssen 2005). We hebben data voor de periode van 1/1/99 tot 1/8/04. Dit fonds heeft verder de volgende kerngegevens: Tabel 34: Kerngegevens van het Contrarian Work fonds Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream We zien dat dit fonds maar liefst 10,4% beter presteert dan de MSCI World. Het risico van dit fonds is wel groter dan het risico van de MSCI World. Gebruik makend van een stijlanalyse met 36 maand voortschrijdend gemiddelde bekomen we de volgende gewichten: 107

120 Figuur 31: De gewichten van Contrarian Work fonds Bron: eigen berekeningen op basis van gegevens uit Datastream Op basis van de stijlanalyse zien we inderdaad dat het Contrarian Work fonds momenteel hoofdzakelijk in EMU aandelen belegt. Voor de meest recente periodes belegt dit fonds immers rond de 50% in EMU aandelen. Maar wanneer we naar heel de periode kijken domineren de Amerikaanse aandelen. Het fonds belegt immers gemiddeld 43,1% in Amerikaanse aandelen en slechts 22,9% in EMU aandelen. Bij de Amerikaanse aandelen zijn het vooral large caps (gemiddeld 26,9%). Verder zien we ook een belangrijk gewicht van 21,5% in Aziatische aandelen (exclusief Japan) en 10,4% in Britse aandelen. De R² van deze stijlanalyse is gemiddeld 80%. De stijlanalyse geeft ons de volgende alpha s: 108

Samenvatting (Summary in Dutch)

Samenvatting (Summary in Dutch) Samenvatting (Summary in Dutch) In de afgelopen twintig jaar zijn patronen in rendementen van aandelen gevonden die niet vanuit de neo-klassieke economische theorie kunnen worden verklaard. Modellen als

Nadere informatie

Onderzoek naar de verbanden tussen beleggersvertrouwen, handelsvolume en prijsvolatiliteit op de Europese aandelenmarkten

Onderzoek naar de verbanden tussen beleggersvertrouwen, handelsvolume en prijsvolatiliteit op de Europese aandelenmarkten FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2003 2004 Onderzoek naar de verbanden tussen beleggersvertrouwen, handelsvolume en prijsvolatiliteit op de Europese aandelenmarkten SCRIPTIE VOORGEDRAGEN

Nadere informatie

Participantenvergaderingen AHPF

Participantenvergaderingen AHPF Welkom op de participantenvergadering van het Alpha High Performance Fund (AHPF); Datum: 30 mei 2014 1 Agenda: Opening door de voorzitter; Algemene ontwikkelingen Managed Futures-markten Ontwikkelingen

Nadere informatie

Participantenvergaderingen AHPF

Participantenvergaderingen AHPF Welkom op de participantenvergadering van het Alpha High Performance Fund (AHPF); Datum: 30 mei 2014 1 Agenda: Opening door de voorzitter; Algemene ontwikkelingen Managed Futures-markten Ontwikkelingen

Nadere informatie

studiekiezers Cilia Witteman Behavioural Science Institute Radboud Universiteit Nijmegen

studiekiezers Cilia Witteman Behavioural Science Institute Radboud Universiteit Nijmegen studiekiezers Cilia Witteman Behavioural Science Institute Radboud Universiteit Nijmegen Een studie (of iets anders) kiezen: Hoe doen mensen dat - snel, op gevoel of na goed nadenken? Wat is beter? Hoe

Nadere informatie

Over Plantinga s argument voor de existentie van een noodzakelijk bestaand individueel ding. G.J.E. Rutten

Over Plantinga s argument voor de existentie van een noodzakelijk bestaand individueel ding. G.J.E. Rutten 1 Over Plantinga s argument voor de existentie van een noodzakelijk bestaand individueel ding G.J.E. Rutten Introductie In dit artikel wil ik het argument van de Amerikaanse filosoof Alvin Plantinga voor

Nadere informatie

ETF s als bouwblokken voor een goed gespreide portefeuille Kant-en-klaar indexbeleggen

ETF s als bouwblokken voor een goed gespreide portefeuille Kant-en-klaar indexbeleggen ETF s als bouwblokken voor een goed gespreide portefeuille Kant-en-klaar indexbeleggen Vrijdag 22 april 2016 Wie geeft deze presentatie? Martijn Rozemuller Voormalig arbitrage handelaar bij Optiver Oprichter

Nadere informatie

Nieuwsbericht. Threadneedle valt drie keer in de prijzen, Delta Lloyd wint Nederlandse Aandelen. FD Morningstar Awards 2010 uitgereikt

Nieuwsbericht. Threadneedle valt drie keer in de prijzen, Delta Lloyd wint Nederlandse Aandelen. FD Morningstar Awards 2010 uitgereikt /fdmorningstar Threadneedle valt drie keer in de prijzen, Delta Lloyd wint se Aandelen. FD Morningstar Awards 2010 uitgereikt AMSTERDAM, 9 maart 2010 Op een druk bezochte avond zijn in Hotel Krasnapolsky

Nadere informatie

Risk Management. "Don't focus on making money; focus on protecting what you have." - Paul Tudor Jones

Risk Management. Don't focus on making money; focus on protecting what you have. - Paul Tudor Jones Risk Management "Don't focus on making money; focus on protecting what you have." - Paul Tudor Jones Inleiding Het doel van dit document is het introduceren van wat, denken wij, de belangrijkste factor

Nadere informatie

Stichting Pensioenfonds Huntsman Rozenburg Beleggingsplan 2011

Stichting Pensioenfonds Huntsman Rozenburg Beleggingsplan 2011 Stichting Pensioenfonds Huntsman Rozenburg Beleggingsplan 2011 April 2011 ING Investment Management / ICS Inleiding Jaarlijks stelt het Bestuur van de Stichting Pensioenfonds Huntsman Rozenburg (Huntsman)

Nadere informatie

Ruilverhouding fondsen

Ruilverhouding fondsen Ruilverhouding fondsen Dit document dient enkel ter informatie en is 1) geen voorstel of aanbod tot het aankopen of verhandelen van de financiële instrumenten hierin beschreven en 2) geen beleggingsadvies.

Nadere informatie

Behavioral Finance: Crisis en de menselijke natuur

Behavioral Finance: Crisis en de menselijke natuur Docentendag Economie 24 oktober 2012 (10.15-11.00, E2.12) Behavioral Finance: Crisis en de menselijke natuur Dr. Adrian de Groot Ruiz Assistant Professor of Finance Nijmegen School of Management a.grootruiz@fm.ru.nl

Nadere informatie

The influence of market imperfections on the recovery strategies of pension funds

The influence of market imperfections on the recovery strategies of pension funds 13-7-2009 1 The influence of market imperfections on the recovery strategies of pension funds Laura Spierdijk (RUG) en Jaap Bikker (DNB, USE) Den Haag 29 juni 2009 13-7-2009 2 Netspar thema Gestart in

Nadere informatie

Het Belang van Behavioural Risk Management

Het Belang van Behavioural Risk Management Het Belang van Behavioural Risk Management Monitoring Commissie Governance Principes Verzekeraars 12 juni 2012, Philip Stork Opzet De rationele Homo Economicus? Opkomst Behavioural Finance in: Beleggingen

Nadere informatie

Beleggingsfondsanalyse door Morningstar

Beleggingsfondsanalyse door Morningstar Beleggingsfondsanalyse door Morningstar Trends Finance Day Brussel, 24 mei 2014 Ronald van Genderen, CFA Fund Analyst Morningstar Benelux 2013 Morningstar, Inc. Alle rechten voorbehouden. Overzicht Morningstar

Nadere informatie

Stop met het gebruik van de methode van Kinney als kwantitatieve risicoevaluatiemethode

Stop met het gebruik van de methode van Kinney als kwantitatieve risicoevaluatiemethode Stop met het gebruik van de methode van Kinney als kwantitatieve risicoevaluatiemethode : De methode van Kinney is geen kwantitatieve doch een kwalitatieve risicoevaluatiemethode Hierbij wil ik aantonen

Nadere informatie

Onderzoek Indextrackers. Samenvatting

Onderzoek Indextrackers. Samenvatting Onderzoek Indextrackers Samenvatting 1. Inleiding De stichting Autoriteit Financiële Markten (AFM) houdt toezicht op correcte, duidelijke en niet misleidende informatieverstrekking aan consumenten. Het

Nadere informatie

Beleggen op uw eigen tempo.

Beleggen op uw eigen tempo. Flexinvest Beleggen op uw eigen tempo. FINTRO. GAAT VER, BLIJFT DICHTBIJ. 2 De voordelen van beleggen en het gemak van sparen Flexinvest is een beleggingsplan waarmee u maandelijks een klein bedrag opzij

Nadere informatie

Equitisation and Stock-Market Development

Equitisation and Stock-Market Development Samenvatting In deze dissertatie worden twee belangrijke vraagstukken met betrekking tot het proces van economische hervorming in Vietnam behandeld, te weten de Vietnamese variant van privatisering (equitisation)

Nadere informatie

http://www.vectorvest.be/beblog/?p=25

http://www.vectorvest.be/beblog/?p=25 http://www.vectorvest.be/beblog/?p=25 Succes op Lange Termijn Ik heb onlangs de Angie s Angels strategie besproken tijdens 1 van onze wekelijkse Strategie van de week video s, die enkel toegankelijk zijn

Nadere informatie

GLOBAL ANALYZER HANDLEIDING

GLOBAL ANALYZER HANDLEIDING HANDLEIDING GLOBAL ANALYZER RAPPORTS 1 Het Identificatie blok 1 Het Diagnose blok 1 Het Conclusies blok 1 Het bedrijfsprofiel 2 De verschillende Onderdelen 2 DE WAARDERING 2 Koop laag, verkoop hoog! 2

Nadere informatie

Pesten onder Leerlingen met Autisme Spectrum Stoornissen op de Middelbare School: de Participantrollen en het Verband met de Theory of Mind.

Pesten onder Leerlingen met Autisme Spectrum Stoornissen op de Middelbare School: de Participantrollen en het Verband met de Theory of Mind. Pesten onder Leerlingen met Autisme Spectrum Stoornissen op de Middelbare School: de Participantrollen en het Verband met de Theory of Mind. Bullying among Students with Autism Spectrum Disorders in Secondary

Nadere informatie

Gender: de ideale mix

Gender: de ideale mix Inleiding 'Zou de financiële crisis even hard hebben toegeslaan als de Lehman Brothers de Lehman Sisters waren geweest?' The Economist wijdde er vorige maand een artikel aan: de toename van vrouwen in

Nadere informatie

COGNITIEVE DISSONANTIE EN ROKERS COGNITIVE DISSONANCE AND SMOKERS

COGNITIEVE DISSONANTIE EN ROKERS COGNITIVE DISSONANCE AND SMOKERS COGNITIEVE DISSONANTIE EN ROKERS Gezondheidsgedrag als compensatie voor de schadelijke gevolgen van roken COGNITIVE DISSONANCE AND SMOKERS Health behaviour as compensation for the harmful effects of smoking

Nadere informatie

Uitkomen voor de beste resultaten. DB Star Performer

Uitkomen voor de beste resultaten. DB Star Performer Uitkomen voor de beste resultaten DB Star Performer Gestimuleerd rendement Voordelen Hoe het werkt Simulatie aan de hand van historische gegevens geeft consistente resultaten op lange termijn Voordelen

Nadere informatie

Participantenvergadering AHPF

Participantenvergadering AHPF Participantenvergadering AHPF Welkom op de participantenvergadering van het Alpha High Performance Fund (AHPF); Datum: 26 juni 2015 1 Agenda: Opening door de voorzitter; Algemene ontwikkelingen Managed

Nadere informatie

Waarom indexbeleggen?

Waarom indexbeleggen? Waarom indexbeleggen? Grip op je vermogen Utrecht, 25 april 2014 Door: Koen Hoogenhout, Senior Sales Executive Vanguard Asset Management Ltd Amsterdam Branch 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000

Nadere informatie

Slechts 1 antwoord is juist, alle andere zijn fout (en bevatten heel vaak onzin)!

Slechts 1 antwoord is juist, alle andere zijn fout (en bevatten heel vaak onzin)! Slechts 1 antwoord is juist, alle andere zijn fout (en bevatten heel vaak onzin)! Vragen aangeduid met een * toetsen in het bijzonder het inzicht en toepassingsvermogen. Deze vragenreeksen zijn vrij beschikbaar.

Nadere informatie

Robeco Emerging Conservative Equities

Robeco Emerging Conservative Equities INVESTMENT OPPORTUNITY oktober 2013 Voor professionals INTERVIEW MET PORTFOLIO MANAGER PIM VAN VLIET Robeco Emerging Conservative Equities Beleggen in opkomende markten met een lagere kans op grote koersdalingen.

Nadere informatie

Relationele Databases 2002/2003

Relationele Databases 2002/2003 1 Relationele Databases 2002/2003 Hoorcollege 4 8 mei 2003 Jaap Kamps & Maarten de Rijke April Juli 2003 Plan voor Vandaag Praktische dingen 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5. SQL Aantekeningen 2 Tabellen. Theorie

Nadere informatie

Bijlage. Hoe stel ik mijn beleggersprofiel vast? Mutatieformulier

Bijlage. Hoe stel ik mijn beleggersprofiel vast? Mutatieformulier Bijlage Hoe stel ik mijn beleggersprofiel vast? Mutatieformulier Hoe stel ik mijn beleggersprofiel vast? Aan de hand van onderstaande vragenlijst kunt u in ca. 10 minuten het beleggersprofiel vaststellen.

Nadere informatie

De contrarian en de momentum strategie op grondstoffenmarkten

De contrarian en de momentum strategie op grondstoffenmarkten UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2011 2012 De contrarian en de momentum strategie op grondstoffenmarkten Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master

Nadere informatie

Relationele Databases 2002/2003

Relationele Databases 2002/2003 Relationele Databases 2002/2003 Hoorcollege 4 8 mei 2003 Jaap Kamps & Maarten de Rijke April Juli 2003 1 Plan voor Vandaag Praktische dingen Huiswerk 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5. SQL Aantekeningen 2 Tabellen.

Nadere informatie

Samenvatting (Summary in Dutch)

Samenvatting (Summary in Dutch) Samenvatting (Summary in Dutch) Elke dag nemen mensen talrijke beslissingen. Belangrijk voor het maken van keuzen is dat men weet wat de gevolgen van de verschillende mogelijkheden zijn. Het verzamelen

Nadere informatie

Evaluatie en beoordeling: Een psychologische blik op de valkuilen

Evaluatie en beoordeling: Een psychologische blik op de valkuilen Evaluatie en beoordeling: Een psychologische blik op de valkuilen Prof. dr. Frederik Anseel Universiteit Gent Contact: frederik.anseel@ugent Een goed uitgebouwd prestatiebeoordelingssysteem is de ideale

Nadere informatie

Over Oase-Investors http://www.oase-investors.com Oase-Investors: Beleggen met Respect

Over Oase-Investors http://www.oase-investors.com Oase-Investors: Beleggen met Respect Over Oase-Investors Oase-Investors is een onafhankelijk platform in vermogensbegeleiding. Portfolio monitoring is onze specialiteit. We bespreken ook vrijblijvend uw vragen betreffende fiscale vermogens-

Nadere informatie

Terug naar de kern Bob Hendriks

Terug naar de kern Bob Hendriks Terug naar de kern Bob Hendriks Oktober 2013 Waarom nog beleggen? 2 Agenda BlackRock? Sparen & beleggen We leven langer/pensioen Inkomsten uit beleggen Conclusie 3 BlackRock is opgericht voor deze nieuwe

Nadere informatie

CONTASSUR. POWERBEL Beleggingsopties

CONTASSUR. POWERBEL Beleggingsopties I. Inleiding II. Waarvoor kan u voor een nieuwe beleggingsstrategie kiezen? III. Hoe worden de patronale premies belegd en welke keuzes heeft u? IV. Welke zijn de historische rendementen sinds het ontstaan

Nadere informatie

Emotioneel Belastend Werk, Vitaliteit en de Mogelijkheid tot Leren: The Manager as a Resource.

Emotioneel Belastend Werk, Vitaliteit en de Mogelijkheid tot Leren: The Manager as a Resource. Open Universiteit Klinische psychologie Masterthesis Emotioneel Belastend Werk, Vitaliteit en de Mogelijkheid tot Leren: De Leidinggevende als hulpbron. Emotional Job Demands, Vitality and Opportunities

Nadere informatie

OEFENINGEN HOOFDSTUK 6

OEFENINGEN HOOFDSTUK 6 OEFENINGEN HOOFDSTUK 6 1 OEFENING 1 EEN INDIVIDU NEEMT EEN BELEGGING IN OVERWEGING MET VOLGENDE MOGELIJKE RENDEMENTEN EN HUN WAARSCHIJNLIJKHEDEN VAN VOORKOMEN: RENDEMENTEN -0,10 0,00 0,10 0,0 0,30 WAARSCHIJNLIJKHEID

Nadere informatie

Marktwaarde per aandeel. Winst per aandeel (WPA)

Marktwaarde per aandeel. Winst per aandeel (WPA) Wat betekent k/boekwaarde (koers/boekwaarde)- of K/B-ratio? Een ratio die de marktwaarde van een aandeel vergelijkt met zijn boekwaarde. De ratio wordt berekend door de actuele slotkoers van het aandeel

Nadere informatie

S e v e n P h o t o s f o r O A S E. K r i j n d e K o n i n g

S e v e n P h o t o s f o r O A S E. K r i j n d e K o n i n g S e v e n P h o t o s f o r O A S E K r i j n d e K o n i n g Even with the most fundamental of truths, we can have big questions. And especially truths that at first sight are concrete, tangible and proven

Nadere informatie

EEN SIMULATIESTUDIE VAN DE SCHEDULE CONTROL INDEX

EEN SIMULATIESTUDIE VAN DE SCHEDULE CONTROL INDEX EEN SIMULATIESTUDIE VAN DE SCHEDULE CONTROL INDEX Universiteit Gent Faculteit economie en bedrijfskunde Student X Tussentijds Rapport Promotor: prof. dr. M. Vanhoucke Begeleider: Y Academiejaar 20XX-20XX

Nadere informatie

Samenvatting (Summary in Dutch)

Samenvatting (Summary in Dutch) Samenvatting (Summary in Dutch) De Islam beperkt de mogelijkheden voor Moslims om te beleggen in aandelen. Zij kunnen namelijk alleen in zogenoemde Shariah compliant aandelen beleggen (hierna, Islamitische

Nadere informatie

De povere prestaties van beleggingsfondsen

De povere prestaties van beleggingsfondsen De povere prestaties van beleggingsfondsen Auteur(s): Horst, J. ter (auteur) Nijman, T. (auteur) Roon, F. de (auteur) Ter Horst en Nijman: Katholieke Universiteit Brabant, De Roon: Erasmus Universiteit

Nadere informatie

De LifeCycle Mix bij Mijn Pensioen. LifeCycle Mix (LCM): online oplossing met maximale transparantie en gemak

De LifeCycle Mix bij Mijn Pensioen. LifeCycle Mix (LCM): online oplossing met maximale transparantie en gemak De LifeCycle Mix bij Mijn Pensioen LifeCycle Mix (LCM): online oplossing met maximale transparantie en gemak Gespecialiseerd team onderhoudt en ontwikkelt LCM WWW.INGIM.COM 2 ING INVESTMENT MANAGEMENT

Nadere informatie

Fout van CPB bij berekening remgeldeffect eigen risico

Fout van CPB bij berekening remgeldeffect eigen risico Fout van CPB bij berekening remgeldeffect eigen risico Wynand van de Ven en Erik Schut Wederreactie op Douven en Mannaerts In ons artikel in TPEdigitaal (Van de Ven en Schut 2010) hebben wij uiteengezet

Nadere informatie

We illustreren deze werkwijze opnieuw a.h.v. de steekproef van de geboortegewichten

We illustreren deze werkwijze opnieuw a.h.v. de steekproef van de geboortegewichten Hoofdstuk 8 Betrouwbaarheidsintervallen In het vorige hoofdstuk lieten we zien hoe het mogelijk is om over een ongekende karakteristiek van een populatie hypothesen te formuleren. Een andere manier van

Nadere informatie

Infosessie Datastream Handleiding

Infosessie Datastream Handleiding Infosessie Datastream Handleiding In onderstaande handleiding worden enkele basisprincipes van het zoeken naar gegevens in Datastream geïllustreerd. Voor meer achtergrond informatie over de software wordt

Nadere informatie

Samenvatting. (Summary in Dutch)

Samenvatting. (Summary in Dutch) (Summary in Dutch) Impulsieve keuzes voor aantrekkelijke opties zijn doorgaans geen verstandige keuzes op de lange termijn (Hofmann, Friese, & Wiers, 2008; Metcalfe & Mischel, 1999). Wanneer mensen zich

Nadere informatie

ONDERZOEK NAAR DE RENDEMENTSPERSISTENTIE BIJ ICB S

ONDERZOEK NAAR DE RENDEMENTSPERSISTENTIE BIJ ICB S UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2002-2003 ONDERZOEK NAAR DE RENDEMENTSPERSISTENTIE BIJ ICB S Scriptie voorgedragen tot het bekomen van de graad van : Licentiaat in de

Nadere informatie

OVERGANGSREGELS / TRANSITION RULES 2007/2008

OVERGANGSREGELS / TRANSITION RULES 2007/2008 OVERGANGSREGELS / TRANSITION RULES 2007/2008 Instructie Met als doel het studiecurriculum te verbeteren of verduidelijken heeft de faculteit FEB besloten tot aanpassingen in enkele programma s die nu van

Nadere informatie

Scriptie Behavioural Finance

Scriptie Behavioural Finance Scriptie Behavioural Finance De motivatiepsychologie van de belegger Stagebegeleider: Carine Allaer Student: Dorien Robberechts Stage-instelling: DVV Peter Lamberts VOF Opleiding: Bedrijfsmanagement Stagementor:

Nadere informatie

STUDIE (F)050908-CDC-455

STUDIE (F)050908-CDC-455 Commissie voor de Regulering van de Elektriciteit en het Gas Nijverheidsstraat 26-38 1040 Brussel Tel. : 02/289.76.11 Fax : 02/289.76.09 COMMISSIE VOOR DE REGULERING VAN DE ELEKTRICITEIT EN HET GAS STUDIE

Nadere informatie

Wat is realiteit? (interactie: vraagstelling wie er niet gelooft en wie wel)

Wat is realiteit? (interactie: vraagstelling wie er niet gelooft en wie wel) Wat is realiteit? De realiteit is de wereld waarin we verblijven met alles wat er is. Deze realiteit is perfect. Iedere mogelijkheid die we als mens hebben wordt door de realiteit bepaald. Is het er, dan

Nadere informatie

Algemene inleiding Reclame is vandaag de dag niet meer weg te denken uit onze maatschappij. Bekende producenten brengen hun producten en diensten onder de aandacht van het grote publiek via verschillende

Nadere informatie

NN First Class Return Fund

NN First Class Return Fund NN First Class Return Fund Fonds onder de loep Alle cijfers zijn per 30/09/015 Het NN First Class Return Fund verloor in het derde kwartaal 9,6% Het kwartaal werd gekenmerkt door winstnemingen na een positieve

Nadere informatie

Implementations of Tests on the Exogeneity of Selected Variables and Their Performance in Practice M. Pleus

Implementations of Tests on the Exogeneity of Selected Variables and Their Performance in Practice M. Pleus Implementations of Tests on the Exogeneity of Selected Variables and Their Performance in Practice M. Pleus Dat economie in essentie geen experimentele wetenschap is maakt de econometrie tot een onmisbaar

Nadere informatie

Kosten en baten van lokale gezondheidspromotie

Kosten en baten van lokale gezondheidspromotie Kosten en baten van lokale gezondheidspromotie Prof. Dr. Lieven Annemans Ghent University, Brussels University Lieven.annemans@ugent.be Lieven.annemans@vub.ac.be VIGeZ April 2013 1 Growth 7% Eén van de

Nadere informatie

Monte Carlo-analyses waarschijnlijkheids- en nauwkeurigheidsberekeningen van

Monte Carlo-analyses waarschijnlijkheids- en nauwkeurigheidsberekeningen van Waarom gebruiken we Monte Carlo analyses? Bert Brandts Monte Carlo-analyses waarschijnlijkheids- en nauwkeurigheidsberekeningen van gebeurtenissen kunnen een bruikbaar instrument zijn om de post Onvoorzien

Nadere informatie

DE INVLOED VAN GELUK, PECH, BIED- EN SPEELTECHNIEK OP DE SCORE BIJ BRIDGE

DE INVLOED VAN GELUK, PECH, BIED- EN SPEELTECHNIEK OP DE SCORE BIJ BRIDGE DE INVLOED VAN GELUK, PECH, BIED- EN SPEELTECHNIEK OP DE SCORE BIJ BRIDGE Versiedatum: 30-8-2008 Jan Blaas Blz. 1 van 7 Versiedatum: 30-8-08 INHOUDSOPGAVE Inleiding... 3 Hoe groot is de invloed van pech

Nadere informatie

BELEGGINGSPROFIEL. Naam cliënt: Cliëntnummer: Rekening nummer: Datum: Referentie:

BELEGGINGSPROFIEL. Naam cliënt: Cliëntnummer: Rekening nummer: Datum: Referentie: BELEGGINGSPROFIEL Naam cliënt: Cliëntnummer: Rekening nummer: Datum: Referentie: Beleggingsadvies impliceert in de eerste plaats dat wij een voldoende inzicht krijgen in uw risico-profiel, uw kennis en

Nadere informatie

Een stevig fundament voor de weloverwogen belegger met scherp inzicht

Een stevig fundament voor de weloverwogen belegger met scherp inzicht Een stevig fundament voor de weloverwogen belegger met scherp inzicht HET FUNDAMENT VOOR BELEGGERS VERSTEVIGEN MET KENNIS EN INZICHT Inhoud 3 4 6 8 10 incomeiq: slimmer nadenken over uw inkomensbehoeften

Nadere informatie

Betekenis manipuleren via framing

Betekenis manipuleren via framing Wegwijzer: Betekenis manipuleren via framing Maakt het een verschil als je zegt: Dit glas is halfvol of Dit glas is halfleeg? Strikt genomen zeg je hetzelfde, maar reageren mensen ook hetzelfde op beide

Nadere informatie

Participantenvergaderingen AHPF

Participantenvergaderingen AHPF Welkom op de participantenvergadering van het Alpha High Performance Fund (AHPF); Datum: 12 september 2013 1 Agenda: Opening door de voorzitter; Ontwikkelingen All Markets Fund; Ontwikkelingen Alpha Global

Nadere informatie

Non Diffuse Point Based Global Illumination

Non Diffuse Point Based Global Illumination Non Diffuse Point Based Global Illumination Karsten Daemen Thesis voorgedragen tot het behalen van de graad van Master of Science in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen Promotor: Prof. dr.

Nadere informatie

WWW.VANDESANDEINLEZINGEN.NL DE KIEZENDE PATIENT. SYMPOSIUM ZorgVallei

WWW.VANDESANDEINLEZINGEN.NL DE KIEZENDE PATIENT. SYMPOSIUM ZorgVallei WWW.VANDESANDEINLEZINGEN.NL DE KIEZENDE PATIENT SYMPOSIUM ZorgVallei 30 october 2008 GEFELICITEERD! Het webportal ZorgVallei is af Hierdoor wordt het mogelijk een rationelere keuze te doen uit een breed

Nadere informatie

Effecten van contactgericht spelen en leren op de ouder-kindrelatie bij autisme

Effecten van contactgericht spelen en leren op de ouder-kindrelatie bij autisme Effecten van contactgericht spelen en leren op de ouder-kindrelatie bij autisme Effects of Contact-oriented Play and Learning in the Relationship between parent and child with autism Kristel Stes Studentnummer:

Nadere informatie

'Communicatie over cardiovasculair risico management'

'Communicatie over cardiovasculair risico management' 'Risicocommunicatie over cardiovasculair risico management' 1. Toelichting Deze module is gebaseerd op de NHG-Standaard M84 van 20. Beslissingen over het aldan niet starten van preventieve behandeling

Nadere informatie

Verder zien. Meer weten.

Verder zien. Meer weten. Verder zien. Meer weten. 1 EEN SOLIDE LANGETERMIJN BELEGGING Dankzij de gebundelde expertise van topbeleggers 2 De beste beleggers voor de beste resultaten Toegang tot de meest exclusieve fondsen ter wereld

Nadere informatie

Magische beleggingsformule?

Magische beleggingsformule? Magische beleggingsformule? Een test van Joel Greenblatt s formule op Nederlandse aandelen ERASMUS UNIVERSITEIT ROTTERDAM Erasmus School of Economics Capaciteitsgroep Bedrijfseconomie Sectie Finance Dhr.

Nadere informatie

Fundamental Analyser (Bron: Reuters)

Fundamental Analyser (Bron: Reuters) (Bron: Reuters) Deze informatie is afkomstig van derden in de zin van artikel 24.8 en 24.9 van de Algemene Voorwaarden van BinckBank en is dus niet afkomstig van BinckBank. Deze informatie is indicatief

Nadere informatie

Verhoog het rendement en verlaag het risico met ETF s. Hoe bouwt u eenvoudig een gespreide beleggingsportefeuille tegen lage kosten

Verhoog het rendement en verlaag het risico met ETF s. Hoe bouwt u eenvoudig een gespreide beleggingsportefeuille tegen lage kosten Verhoog het rendement en verlaag het risico met ETF s Hoe bouwt u eenvoudig een gespreide beleggingsportefeuille tegen lage kosten 8 oktober 2015 Wie geeft deze presentatie? Martijn Rozemuller Oprichter

Nadere informatie

Maatschappelijke meerwaarde creëren

Maatschappelijke meerwaarde creëren Maatschappelijke meerwaarde creëren Impactvol aan de slag met je vereniging 24 september 2015 Je hebt beslist om je meest waardevolle bezittingen - je tijd, je geld, je kennis in te zetten om anderen te

Nadere informatie

Verdringing op de Nederlandse arbeidsmarkt: sector- en sekseverschillen

Verdringing op de Nederlandse arbeidsmarkt: sector- en sekseverschillen 1 Verdringing op de Nederlandse arbeidsmarkt: sector- en sekseverschillen Peter van der Meer Samenvatting In dit onderzoek is geprobeerd antwoord te geven op de vraag in hoeverre het mogelijk is verschillen

Nadere informatie

PERFECTIONISME. www.berenvanjouwweg.nl info@berenvanjouwweg.nl Boomstraat 127A, 5038 GP Tilburg, 06-154 08 602

PERFECTIONISME. www.berenvanjouwweg.nl info@berenvanjouwweg.nl Boomstraat 127A, 5038 GP Tilburg, 06-154 08 602 PERFECTIONISME overgenomen uit; Teaching gifted kids in the regular classroom. Susan Winebrenner, free spirit, 2001. Vertaald en aangepast door Marita van den Hout, 2011, Beren van jouw weg. Het zal u

Nadere informatie

Persbericht. Jaarcijfers 2012 Triodos Investment Management. Triodos Beleggingsfondsen groeien met 7% in 2012

Persbericht. Jaarcijfers 2012 Triodos Investment Management. Triodos Beleggingsfondsen groeien met 7% in 2012 Persbericht Jaarcijfers 2012 Triodos Investment Management Triodos Beleggingsfondsen groeien met 7% in 2012 Zeist, 28 februari 2013 Het totaal aan vermogen van de door Triodos Investment Management beheerde

Nadere informatie

Toelichting bij de Korte Verhandeling van Spinoza Nummer 1

Toelichting bij de Korte Verhandeling van Spinoza Nummer 1 Toelichting bij de Korte Verhandeling van Spinoza Nummer 1 Deel 1, Hoofdstuk 1 - Dat er iets buiten ons bestaat. Rikus Koops 8 juni 2012 Versie 1.1 In de inleidende toelichting nummer 0 heb ik gesproken

Nadere informatie

Research Note Prestatie-analyse met behulp van box plots

Research Note Prestatie-analyse met behulp van box plots Research Note Prestatie-analyse met behulp van box plots Inleiding Voortdurend worden er wereldwijd enorme hoeveelheden beursdata gegenereerd en verzameld. Dit is mede te danken aan de opkomst van internet

Nadere informatie

Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur

Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur Invloed van het aantal kinderen op de seksdrive en relatievoorkeur M. Zander MSc. Eerste begeleider: Tweede begeleider: dr. W. Waterink drs. J. Eshuis Oktober 2014 Faculteit Psychologie en Onderwijswetenschappen

Nadere informatie

Oefenopgaven Hoofdstuk 8A

Oefenopgaven Hoofdstuk 8A Oefenopgaven Hoofdstuk 8A Opgave 1 1. Welke vormen van dividend kunnen worden onderscheiden? 2. Een NV heeft in 2013 in maanden januari, april en juli per keer 0,34 aan dividend uitgekeerd. Het totale

Nadere informatie

Testattitudes van Sollicitanten: Faalangst en Geloof in Tests als. Antecedenten van Rechtvaardigheidspercepties

Testattitudes van Sollicitanten: Faalangst en Geloof in Tests als. Antecedenten van Rechtvaardigheidspercepties Testattitudes van Sollicitanten: Faalangst en Geloof in Tests als Antecedenten van Rechtvaardigheidspercepties Test-taker Attitudes of Job Applicants: Test Anxiety and Belief in Tests as Antecedents of

Nadere informatie

Standaard Eurobarometer 80. DE PUBLIEKE OPINIE IN DE EUROPESE UNIE Najaar 2013 NATIONAAL RAPPORT BELGIË

Standaard Eurobarometer 80. DE PUBLIEKE OPINIE IN DE EUROPESE UNIE Najaar 2013 NATIONAAL RAPPORT BELGIË Standaard Eurobarometer 80 DE PUBLIEKE OPINIE IN DE EUROPESE UNIE Najaar 2013 NATIONAAL RAPPORT BELGIË Opiniepeiling besteld en gecoördineerd door de Europese Commissie, Directoraat-generaal Communicatie.

Nadere informatie

De Relatie tussen Werkdruk, Pesten op het Werk, Gezondheidsklachten en Verzuim

De Relatie tussen Werkdruk, Pesten op het Werk, Gezondheidsklachten en Verzuim De Relatie tussen Werkdruk, Pesten op het Werk, Gezondheidsklachten en Verzuim The Relationship between Work Pressure, Mobbing at Work, Health Complaints and Absenteeism Agnes van der Schuur Eerste begeleider:

Nadere informatie

RISICOMANAGEMENT BIJ GROTE PROJECTEN STIJNVAN DEVONDER, PHD. IPMA SIG Risicomanagement Amersfoort, 10 januari 2011

RISICOMANAGEMENT BIJ GROTE PROJECTEN STIJNVAN DEVONDER, PHD. IPMA SIG Risicomanagement Amersfoort, 10 januari 2011 RISICOMANAGEMENT BIJ GROTE PROJECTEN STIJNVAN DEVONDER, PHD IPMA SIG Risicomanagement Amersfoort, 10 januari 2011 1 WAAROM RISICOMANAGEMENT? Elke projectuitvoering is onzeker (= truïsme) Mede door deze

Nadere informatie

Hedging strategies. Opties ADVANCED. Member of the KBC group

Hedging strategies. Opties ADVANCED. Member of the KBC group Hedging strategies Opties p. 2 Index 1. Hedging met opties 3 2. Hedging met put opties 4 3. Hedgen met valutaopties 6 Twee valutaoptiecontracten 6 p. 3 Hedging met opties Hedging komt van het Engelse to

Nadere informatie

Samenvatting. Tabel 8.1. Een olifant is groter dan een koe Een koe is groter dan een muis Een olifant is groter dan een muis

Samenvatting. Tabel 8.1. Een olifant is groter dan een koe Een koe is groter dan een muis Een olifant is groter dan een muis 149 150 Ongeveer negentien procent van de Nederlandse bevolking krijgt in zijn leven een angststoornis. Mensen die lijden aan een angststoornis ervaren intense angsten die van invloed zijn op het dagelijks

Nadere informatie

Hoe cashflow te interpreteren. Volgens de lesgever <> begin liquiditeit einde liquiditeit hoewel alle reporting modellen wel zo

Hoe cashflow te interpreteren. Volgens de lesgever <> begin liquiditeit einde liquiditeit hoewel alle reporting modellen wel zo Hoe cashflow te interpreteren. Volgens de lesgever begin liquiditeit einde liquiditeit hoewel alle reporting modellen wel zo zijn opgemaakt (ook onder IFRS) IAS 7 maakt gebruik van cashstroom tabellen,

Nadere informatie

Inhoudstafel. Winstdelingsreglement Allianz Invest V896 NL Ed. 04/13 2

Inhoudstafel. Winstdelingsreglement Allianz Invest V896 NL Ed. 04/13 2 Inhoudstafel HOOFDSTUK I WINSTDELINGSREGLEMENT...3 1. Doel van het reglement...3 2. Quotiteit van de verzekerde prestaties gebonden aan elk van de gekantonneerde fondsen...3 3. Bepaling van het globaal

Nadere informatie

Keuzeformulier beleggingsfondsen Pensioenen

Keuzeformulier beleggingsfondsen Pensioenen De Verzekeringen Stadsring 15, postbus 42 3800 AA Amersfoort Tel. (033) 464 29 11 Fax (033) 464 29 30 Keuzeformulier beleggingsfondsen Pensioenen (is alleen te gebruiken voor pensioencontracten ingegaan

Nadere informatie

How to present online information to older cancer patients N. Bol

How to present online information to older cancer patients N. Bol How to present online information to older cancer patients N. Bol Dutch summary (Nederlandse samenvatting) Dutch summary (Nederlandse samenvatting) Goede informatievoorziening is essentieel voor effectieve

Nadere informatie

Vermogensbeheerder institutioneel - Informatievoorziening

Vermogensbeheerder institutioneel - Informatievoorziening Vermogensbeheerder institutioneel - Informatievoorziening Beschrijving Rens Vos is vermogensbeheerder bij de Veerbank. Hieronder staan vijf situaties rondom informatievoorziening die hij heeft meegemaakt.

Nadere informatie

De psychologie van de wanbetaler

De psychologie van de wanbetaler 07-10-2015 De psychologie van de wanbetaler Dr. Martijn Keizer Rijksuniversiteit Groningen m.keizer@rug.nl Deze presentatie Deze presentatie Hoe motiveren we debiteuren om actie te ondernemen? Overzicht

Nadere informatie

Linking the Customer Purchase Process to E-commerce

Linking the Customer Purchase Process to E-commerce Samenvatting Elektronische handel verandert fundamenteel de manier waarop consumenten goederen en diensten kopen. E-commerce is het kopen en verkopen van producten of diensten via elektronische systemen

Nadere informatie

Bridging the Gap between what science knows and what business does

Bridging the Gap between what science knows and what business does Bridging the Gap between what science knows and what business does ERM = BRM Het framework & de psychologie ERM = BRM: invulling aan soft controls Enterprise risk management is gebaat bij methodische maatregelen

Nadere informatie

Uw vermogen verdient een veilig rendement

Uw vermogen verdient een veilig rendement Uw vermogen verdient een veilig rendement Welkom André Brouwers Oprichter & Fondsmanager Mijn naam is André Brouwers, graag vertel ik u meer over onze innovatieve beleggingsstrategie. U heeft uw vermogen

Nadere informatie

Verder zien. Meer weten. 1 EEN SOLIDE LANGETERMIJN BELEGGING Dankzij de gebundelde expertise van topbeleggers 2 De beste beleggers voor de beste resultaten Toegang tot de meest exclusieve fondsen ter wereld

Nadere informatie

Belangrijk nieuws van de Raad van Bestuur van uw Fonds

Belangrijk nieuws van de Raad van Bestuur van uw Fonds JPMORGAN FUNDS 10 JULI 2015 Belangrijk nieuws van de Raad van Bestuur van uw Fonds Geachte Aandeelhouder, Hierbij informeren wij u dat de aandelenklasse B waarin u belegd hebt, gaat fuseren met aandelenklasse

Nadere informatie

Alle opgaven tellen even zwaar, 10 punten per opgave.

Alle opgaven tellen even zwaar, 10 punten per opgave. WAT IS WISKUNDE (English version on the other side) Maandag 5 november 2012, 13.30 1.30 uur Gebruik voor iedere opgave een apart vel. Schrijf je naam en studentnummer op elk vel. Alle opgaven tellen even

Nadere informatie

LYNX Masterclass: Technische Analyse Trefzekere Antwoorden op al uw Technische Analyse vragen

LYNX Masterclass: Technische Analyse Trefzekere Antwoorden op al uw Technische Analyse vragen LYNX Masterclass: Technische Analyse Trefzekere Antwoorden op al uw Technische Analyse vragen Edward Loef CFTe 24 maart 2016 Sprekers Edward Loef Tycho Schaaf Zelfstandig technisch analist Beleggingsspecialist

Nadere informatie