Kürzlich veröffentlichte Researchergebnisse von Robeco betreffen die Frage, wie viele Faktoren erforderlich sind, um den „Faktor-Zoo“ einzugrenzen. Das Hauptziel besteht darin, die Anzahl der Faktoren deutlich zu reduzieren, ohne dabei auf spezifische Alpha-Quellen zu verzichten. Durch Untersuchung dieser Fragestellung wollen die Researcher die Lücke schließen, die zwischen den akademischen Faktormodellen, die meist nur eine Handvoll Faktoren enthalten, und dem berichteten „Faktor-Zoo“, der aus mehr als 150 Faktoren umfasst.

Die Zahl der Faktoren, denen der Querschnitt der Aktienrenditen zugeschrieben wird, ist im Lauf der Zeit stetig gewachsen. Bei der Analyse, wie stark dieser „Faktor-Zoo“ reduziert werden kann, legten die Researcher den Fokus auf die Erklärung des erzielbaren Alpha und nicht auf die Kovarianz-Matrix der Faktorrenditen. Ihre Ergebnisse zeigen, dass rund 15 Faktoren ausreichen, um den gesamten „Faktor-Zoo“ abzudecken. Dies spricht dafür, dass viele Faktoren verzichtbar sind, aber auch dafür, dass die Verwendung von nur einer Handvoll Faktoren, wie in gängigen Modellen zur Bewertung von Assets, nicht ausreicht.

Demnach kann ein Faktormodell, das aus nur 15 ausgewählten Faktoren besteht, die vielfältige Faktorgesamtheit vollständig abbilden. Diese 15 Faktoren stammen aus acht der 13 Faktorstil-Cluster, was die Heterogenität der jeweiligen Faktoren unterstreicht. Wenden die Researcher diese Faktorauswahl an und berücksichtigen dabei nur die zu jedem Zeitpunkt veröffentlichten Faktoren, stellen sie fest, dass die ausgewählten Faktorstile beständig bleiben. Die für den Stil jeweils repräsentativen Faktoren variieren jedoch im Zeitverlauf. Das unterstreicht die Bedeutung ständiger Innovation und Anpassungsfähigkeit bei der Faktorauswahl.

Bei einer breiteren Anwendung der Faktormodelle ergeben sich diverse unterschiedliche Ausprägungen. Bei einer Gleichgewichtung von Faktoren ist eine umfangreichere Auswahl von über 30 Faktoren erforderlich, um die gleiche Abdeckung zu erreichen. Dies deutet auf eine größere Vielfalt der Alphas hin. Auch die Anwendung der Faktorauswahl auf globale Daten bestätigt nicht nur die Robustheit der ausgewählten Faktoren, sondern zeigt auch, dass sie in den USA besonders erfolgreich sind. Das ist ein Hinweis darauf, dass Faktoren auf internationaler Ebene größere und vielfältigere Alpha-Möglichkeiten bieten.

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