Schwäche der Portfoliotheorie: Warum Diversifikation in extremen Marktphasen versagen kann

• Diversifikation stabilisiert Portfolios vor allem in normalen Marktphasen mit moderaten Korrelationen
• In schweren Krisen steigen die Korrelationen zwischen Märkten oft sprunghaft an
• Historische Durchschnittsmodelle unterschätzen deshalb häufig das Risiko gleichzeitiger Verluste mehrerer Anlageklassen

Was Korrelation bedeutet und warum sie in ruhigen Phasen funktioniert

Diversifikation beruht auf einem einfachen Gedanken: Verlieren nicht alle Anlagen gleichzeitig an Wert, federt der eine Teil des Portfolios den Einbruch des anderen ab. Die Kennzahl, die beschreibt, wie stark sich zwei Märkte oder Anlageklassen gemeinsam bewegen, heißt Korrelation. Ein Wert nahe null bedeutet, die Kursentwicklungen verlaufen weitgehend unabhängig voneinander; ein Wert nahe eins bedeutet, sie bewegen sich im Gleichschritt. In normalen Marktphasen lässt sich mit einer Mischung aus verschiedenen Regionen, Sektoren oder Anlageklassen tatsächlich eine stabilisierende Wirkung erzielen, weil die Korrelationen zwischen diesen Bestandteilen moderat und stabil bleiben.

Tail-Events: Wenn Korrelationen sprunghaft steigen

Als Tail-Events bezeichnet man Ereignisse, die am äußersten Rand der statistischen Wahrscheinlichkeitsverteilung liegen, also Marktbewegungen, die in normalen Modellen kaum vorkommen sollten, in der Praxis aber immer wieder auftreten. Genau hier zeigt sich ein grundlegendes Problem der klassischen Portfoliotheorie. In einer einflussreichen Studie, die im Journal of Finance veröffentlicht wurde, untersuchten die Finanzökonomen François Longin und Bruno Solnik die Korrelationsstruktur internationaler Aktienmärkte auf Basis von Monatsdaten über einen Zeitraum von fast vier Jahrzehnten. Ihr zentrales Ergebnis: Die Korrelation zwischen großen Aktienmärkten steigt in Abschwungphasen deutlich an, nicht aber in Aufschwungphasen. Während sich bei stark positiven Renditen die Gleichlaufwerte auf einem niedrigen Niveau bewegen und mit zunehmender Extremität sogar gegen null tendieren, verhält es sich bei stark negativen Renditen genau umgekehrt: Je ausgeprägter der Kursrückgang, desto enger ziehen die Märkte an einem Strang. Die Annahme, dass internationale Streuung auch in schweren Krisen schützt, erweist sich damit als trügerisch. Es ist nicht die Volatilität an sich, die diesen Effekt auslöst, sondern die Richtung des Marktes.

Warum gängige Modelle diese Gefahr unterschätzen

Die meisten Standardmodelle der Portfoliotheorie setzen eine sogenannte multivariate Normalverteilung voraus. Darunter versteht man die Annahme, dass Renditen einer bestimmten Glockenkurve folgen und extreme gemeinsame Verluste entsprechend selten sind. Longin und Solnik wiesen in einer Studie jedoch nach, dass diese Annahme für die negativen Extrembereiche der Verteilung statistisch klar abgelehnt werden muss. Die Wahrscheinlichkeit, dass mehrere große Märkte gleichzeitig stark einbrechen, ist demnach erheblich größer, als Normalverteilungsmodelle es vorhersagen würden. Ergänzend dazu hat die Europäische Zentralbank (EZB) in ihrer Analyse zu Korrelationen unter inflationären Bedingungen darauf hingewiesen, dass sich Korrelationen zwischen Anlageklassen verschieben können, wenn sich das wirtschaftliche Umfeld grundlegend verändert. Für Anleger bedeutet das: Wer sein Risikomanagement ausschließlich auf historischen Durchschnittskorrelationen aufbaut, unterschätzt systematisch das Verlustpotenzial in Extremphasen.

Was Anleger daraus ableiten können

Das beschriebene Phänomen hat praktische Konsequenzen. Ein Portfolio, das in ruhigen Phasen gut diversifiziert wirkt, kann in einem schweren Bärenmarkt plötzlich stark konzentriert reagieren, weil sich die bis dahin als unabhängig geltenden Bestandteile synchronisieren. Morningstar-Analyst Ali Masarwah wies in einem Gespräch mit DAS INVESTMENT darauf hin, dass Anleger nicht nur auf die Korrelationen selbst achten sollten, sondern auch auf die Renditeniveaus der einzelnen Anlageklassen. Ein einseitiger Blick auf Korrelationskennzahlen reicht also nicht aus. Ergänzende Ansätze, die explizit das Verhalten in Extremszenarien berücksichtigen, darunter Stresstests oder Modelle, die auf der sogenannten Extremwerttheorie beruhen, können ein realistischeres Bild der tatsächlichen Portfoliorisiken liefern. Das grundlegende Problem bleibt jedoch bestehen: Der Schutz durch Streuung setzt genau dann aus, wenn er am dringendsten gebraucht wird.

Jonas Vogt, Redaktion finanzen.net