To know is to grow | CFA Society VBA Netherlands

Factorbeleggen voor bedrijfsobligaties

Terug naar laatste publicaties
in VBA Journaal door

Inleiding

De laatste jaren is factorbeleggen sterk in opkomst: het op een systematische manier samenstellen van beleggingsportefeuilles om blootstelling naar een of meer maatstaven (“factoren”) te verkrijgen. Volgens een onderzoek van StateStreet4 groeide het beheerd vermogen in Europese factorfondsen met 39% in 2014, terwijl Russell5 rapporteert dat wereldwijd inmiddels 46% van de grote institutionele beleggers allocaties heeft naar factoren. Bekende factoren zijn Size (klein presteert beter dan groot), Low Risk (veilig vs. risicovol), Value (ondergewaardeerd vs. overgewaardeerd) en Momentum (recente winnaars vs. verliezers). Er is veel empirisch bewijs dat factorportefeuilles over de langere termijn een hogere Sharpe ratio behalen dan de traditionele marktwaarde-gewogen index. Bovendien verklaren factoren een substantieel deel van de alfa van succesvolle beleggingsfondsen. Veel fondsen hebben echter impliciete en tijdsvariërende blootstellingen aan de factoren, in plaats van expliciete, systematische blootstellingen. Daarom verschuiven steeds meer beleggers factorbeleggen van de manager selectie-fase naar de strategische asset allocatie-fase.

De aandacht van de meeste beleggers is tot nu toe uit gegaan naar factorbeleggen in aandelenmarkten. Ook de meeste academische studies over factorbeleggen analyseren aandelendata. Aangezien de verklaringen voor het bestaan van factorpremies universeel zijn, zoals menselijk gedrag, beloningen, of institutionele restricties, is het te verwachten dat factorbeleggen ook op andere markten toepasbaar is. In dit artikel laten wij zien dat factorbeleggen binnen bedrijfsobligaties vergelijkbare voordelen biedt als binnen aandelen.6 Wij vinden voor Size, Low Risk, Value en Momentum hogere rendementen en Sharpe ratio’s dan de traditionele marktwaarde-gewogen index. Individuele factoren kunnen echter voor langere perioden boven- of ondermaats presteren. Dit komt tot uiting in hoge tracking errors ten opzichte van de marktindex. Hierdoor zijn individuele factoren minder aantrekkelijk voor beleggers die ieder jaar hun benchmark, meestal de marktwaarde-gewogen index, moeten verslaan. Echter, door te beleggen in meerdere factoren wordt de tracking error sterk gereduceerd, terwijl de hoge rendementen en Sharpe ratio’s behouden blijven. Verder laten wij in dit artikel zien dat factorbeleggen voor bedrijfsobligaties 0,82% rendement toevoegt aan een multi-asset portefeuille zonder extra risico, ook als het aandelenstuk al is ingevuld met aandelenfactoren. Tot slot bespreken we hoe deze academische inzichten gebruikt kunnen worden voor het opzetten van realistische beleggingsstrategieën.

 

Definitie van de factoren voor bedrijfsobligaties

In vergelijking met aandelen, waarvoor factoren al sinds de jaren ’70 van de vorige eeuw gedocumenteerd zijn, is het bewijs voor bedrijfsobligaties recenter en beperkter. Low Risk en Momentum zijn het best gedocumenteerd, maar studies over Value en Size zijn er nog nauwelijks. Door het beperktere aantal studies bestaat er nog niet voor iedere factor een standaarddefinitie, zoals bijvoorbeeld de bookto-market ratio voor Value in de aandelenmarkt. Hieronder bespreken wij de definities voor de factoren in onze studie. De definities zijn zo gekozen dat ze (1) overeenkomen met bestaande literatuur, voor zover beschikbaar, (2) intuïtief zijn voor een obligatiebelegger, en (3) alleen gebruik maken van obligatiekarakteristieken (bijvoorbeeld spread, rating, looptijd). Dit betekent bijvoorbeeld dat wij in deze studie geen gebruik maken van boekhouddata of aandelendata. Onze ervaringen met factorbeleggen in de praktijk laten zien dat zulke additionele data zeker meerwaarde hebben.

Size

Veel beleggers hebben als doel om een zo groot mogelijk deel van de markt te volgen met een beperkt aantal analisten. Vanuit dat perspectief is het efficiënter om te beleggen in de bedrijven met het grootste gewicht in de index en de kleinere bedrijven te negeren. Wij definiëren de Size van een obligatie als het totale gewicht van het uitgevende bedrijf in de bedrijfsobligatie-index. We sorteren alle obligaties op basis van dit gewicht van laag naar hoog. De Size portefeuille belegt iedere maand in de bovenste 10% van deze lijst.

Low Risk

Over het Low Risk effect binnen bedrijfsobligaties bestaat een aantal studies.7 Deze studies concluderen dat laag-risico obligaties hogere risicogecorrigeerde rendementen behalen dan hoogrisico obligaties. Als maatstaven voor risico worden meestal rating en looptijd gebruikt. Om de Low Risk portefeuille te construeren beperken wij ons voor investment grade tot obligaties met een rating van AAA to A-, waardoor we BBB+, BBB en BBBobligaties uitsluiten. Daarbinnen selecteren wij iedere maand de kortstlopende obligaties. Voor high yield volgen wij dezelfde procedure, waarbij we obligaties met een rating van BB+ tot B- selecteren in de eerste stap. Obligaties met de ratings CCC, CC en C worden dus uitgesloten. Net als bij de Size portefeuille zorgen we ervoor dat de Low Risk portefeuille 10% van alle obligaties in de index bevat.

Value

Over Value is ons maar één studie bekend.8 Deze vindt dat ondergewaardeerde bedrijfsobligaties beter renderen dan de markt, en vice versa. Om de mate van onder- of overwaardering te bepalen wordt in deze studie de ‘fair’ credit spread van een bedrijfsobligatie vergeleken met de credit spread in de markt. De fair credit spread kan geschat worden met behulp van diverse risicomaatstaven, zoals de schuldenratio en winstgevendheid van het bedrijf. In ons onderzoek beperken wij ons tot rating en looptijd, in lijn met de risicomaatstaven voor de Low Risk factor. Een obligatie is ondergewaardeerd als de credit spread in de markt substantieel hoger is dan op basis van de rating en looptijd verwacht mag worden. De Value portefeuille bestaat uit de 10% meest ondergewaardeerde obligaties.

Momentum

Eerdere studies over Momentum binnen bedrijfsobligaties laten zien dat er wel een Momentum effect is binnen high yield, maar niet binnen investment grade.9 Momentum is het effect dat winnaars uit het verleden over het algemeen ook winnaars zijn in de toekomst, en vice versa. Hoogstwaarschijnlijk is de asymmetrische rendementsverdeling binnen investment grade (zeer beperkt aantal faillissementen en downgrades naar High Yield) de reden dat het Momentum effect in die markt niet aanwezig is. We definiëren Momentum op basis van de rendementen over de afgelopen zes maanden. De obligaties met de 10% hoogste rendementen worden geselecteerd voor de Momentum-portefeuille.

Data

De factoren zijn getest op 20 jaar maandelijkse data van 1994 tot en met 2013 van de Barclays US Investment Grade en US High Yield indices. De tests zijn gescheiden uitgevoerd voor investment grade en high yield. Dit is in lijn met zowel de academische literatuur als de praktijk waarin deze twee marktsegmenten als aparte asset classes worden gezien. Naast portefeuilles voor de individuele factoren construeren wij ook een multi-factorportefeuille die 25% belegd is in iedere factor. Gelijke weging van de factoren leidt niet per sé tot de portefeuille met de hoogste Sharpe ratio, maar is wel een robuuste keuze die onafhankelijk is van de historische prestaties van de factoren. Het wegingsschema dat daadwerkelijk de hoogste Sharpe ratio geeft, is alleen achteraf te bepalen. Belangrijk om op te merken is dat wij gebruik maken van rendementen van bedrijfsobligaties ten opzichte van staatsobligaties met dezelfde duratie. Deze worden voor elke bedrijfsobligatie berekend door Barclays. Hiermee halen wij rente-effecten uit de resultaten. Wij hebben twee redenen om dit te doen, namelijk (1) de meeste institutionele beleggers sturen de rentegevoeligheid van hun portefeuille top-down door middel van rente-derivaten en (2) beleggers kopen bedrijfsobligaties om de kredietrisicopremie te verdienen bovenop de rente-termijn premie, welke zelf efficiënt verdiend kan worden door te beleggen in staatsobligaties. Het factorbeleggen in bedrijfsobligaties gaat dus om het verdienen van additionele premies bovenop de kredietrisicopremie.

 

Factorportefeuilles laten hoge risicogecorrigeerde rendementen zien

Investment Grade

Figuur 1 laat het risico en rendement van iedere factor zien voor investment grade bedrijfsobligaties over de onderzochte periode. Alle factoren hebben over deze periode een hoger rendement gehaald dan de markt, variërend van 0,37% extra rendement per jaar voor Low-Risk en Momentum tot 1,92% voor Value. In de grafiek is ook duidelijk te zien dat de factoren verschillende risicoprofielen hebben. Low Risk heeft inderdaad een beduidend lager risico dan de markt, terwijl Value een veel hogere volatiliteit heeft. Momentum en Size laten een vergelijkbaar risico zien als de markt. Ondanks de verschillende risico-rendementsprofielen, hebben alle factoren een hogere Sharpe ratio gerealiseerd dan de marktwaarde-gewogen investment grade index: 0,32 voor Size, 0,42 voor Low Risk, 0,31 voor Value en 0,22 voor Momentum vs. 0,13 voor de index. De verschillen met de markt zijn statistisch significant op 95% betrouwbaarheidsniveau, met uitzondering (zoals verwacht) van Momentum. Voor de multifactorportefeuille vinden wij een Sharpe ratio van 0,33. Deze is opgebouwd uit een rendement dat 0,85% per jaar hoger is dan de markt, maar zonder extra risico. Naast statistisch significant is dit hogere rendement ook economisch significant te noemen in verhouding tot het marktrendement van 0,59%.

Op basis van figuur 1 is het echter niet duidelijk waarom een belegger de factoren zou moeten combineren, Low Risk behaalt immers de hoogste Sharpe ratio. Het maakt echter veel uit of je kijkt naar absoluut risico (volatiliteit) of naar risico ten opzichte van de markt (tracking error). Figuur 2 laat dezelfde factoren zien als Figuur 1, maar dan in termen van relatief rendement en relatief risico. Het valt op dat alle factoren, maar vooral Low Risk en Value, een hoog relatief risico hebben. Value compenseert dat nog met een hoge outperformance, maar Low Risk heeft maar een licht hoger rendement dan de markt. De verhouding van de outperformance tot de tracking error, de informatie ratio, is dan ook laag, slechts 0,12. Aan de andere kant is Low Risk wel de factor met de hoogste Sharpe ratio. Dit laat zien dat factorbeleggen een lange horizon vereist. Op de korte termijn zijn de factoren riskant voor gebenchmarkte beleggers vanwege het hoge relatieve risico. Een factor kan meerdere jaren achter elkaar hogere of lagere rendementen dan de markt laten zien. Echter, door factoren te combineren in een multi-factorportefeuille wordt er gediversifieerd over de factoren, waardoor het relatieve risico afneemt. De gemiddelde outperformance blijft echter behouden, waardoor de multi-factorportefeuille niet alleen een hoge Sharpe ratio heeft, maar ook een hoge informatie ratio van 0,70.

High yield

Figuur 3 laat het risico en rendement zien van de vier factoren en de multi-factorportefeuille in de high yield markt. Net als bij investment grade zien we variatie in de risico-rendementsprofielen van de factoren. Low Risk heeft een lager risico dan de markt, met een rendement dat met 3,91% wat hoger ligt dan het marktrendement van 2,46%. Value heeft een ruim hoger risico dan de markt, maar met 7,85% ook een flink hoger rendement. Momentum en Size zijn qua volatiliteit vergelijkbaar met de markt, maar bieden wel een outperformance van 2,16% respectievelijk 4,02% per jaar. De Sharpe ratio’s van de factoren variëren van 0,44 (Momentum) tot 0,57 (Size en Low Risk), substantieel hoger dan de 0,24 van de high yield index. De multi-factorportefeuille heeft een Sharpe ratio van 0,52, meer dan twee keer zo groot als die van de markt. Figuur 4 laat de factoren zien in termen van relatief rendement en risico. Opnieuw heeft Low Risk de laagste informatie ratio, namelijk 0,28. Door de factoren te combineren wordt de tracking error gereduceerd, terwijl de outperformance met 3,25% hoog blijft. Dit leidt tot een aantrekkelijke informatie ratio van 0,86.

Robuuste resultaten

In onze studie hebben wij diverse robuustheidsanalyses uitgevoerd om te controleren of onze resultaten geen toeval zijn. Zo hebben wij onder andere gekeken naar de exacte definitie van de factoren. Maakt het bijvoorbeeld uit welke ratings worden uitgesloten bij Low Risk, of hoe lang wordt teruggekeken voor Momentum? Wij concluderen dat onze resultaten overeind blijven, of zelfs sterker worden, als we alternatieve definities hanteren. Ook andere keuzes binnen het onderzoek hebben we gevarieerd, zoals het percentage obligaties in een factorportefeuille of de beleggingshorizon. Ook hebben we gekeken naar Euro obligaties.10 Alle analyses laten zien dat onze resultaten robuust zijn. Een andere belangrijke analyse is om transactiekosten mee te nemen. Immers, om de blootstelling aan de factoren mogelijk te maken moet er meer gehandeld worden dan om passief te beleggen in de marktwaarde-gewogen marktportefeuille.11 Om hier voor te corrigeren hebben wij ook rendementen berekend na transactiekosten.12 De multi-factor Sharpe ratio’s dalen daardoor van 0,33 naar 0,26 voor investment grade en van 0,52 naar 0,46 voor high yield. Dit is nog steeds significant groter dan de Sharpe ratio van de markt.

 

Factorbeleggen binnen bedrijfsobligaties voegt waarde toe aan multi-asset portefeuille

Uit de vorige analyses is duidelijk gebleken dat factorbeleggen toegevoegde waarde heeft binnen bedrijfsobligaties. Beleggers hebben echter ook andere beleggingscategorieën in hun portefeuille, zoals aandelen, en hebben mogelijk een deel daarvan al belegd in factoren. Een logische vraag is daarom: wat is de toevoegde waarde van factorbeleggen binnen bedrijfsobligaties ten opzichte van aandelen? Wij vinden over het algemeen een licht positieve correlatie tussen de prestaties van een factor in de aandelenmarkt en diezelfde factor binnen bedrijfsobligaties, maar verre van perfect. Er is dus sprake van diversificatie over de beleggingscategorieën heen.

Om dit verder te onderbouwen, bekijken we een voorbeeld multi-assetportefeuille die 20% belegt in staatsobligaties, 20% in investment grade, 20% in high yield en 40% in aandelen.13 Voor alle beleggingscategorieën gebruiken we het rendement ten opzichte van de 1-maands risicovrije rente.14 Dit geldt dus ook voor de bedrijfsobligaties, waarvoor we tot nu toe rendementen gebruikten ten opzichte van staatsobligaties. We doen dit om de bedrijfsobligaties vergelijkbaar te maken met aandelen en staatsobligaties. We testen vier mogelijke samenstellingen van de voorbeeldportefeuille: (1) alloceer alleen naar marktindices (de “traditionele” portefeuille); (2) alloceer het aandelenstuk naar factoren; (3) alloceer de bedrijfsobligatieportefeuilles (investment grade en high yield) naar factoren; en (4) alloceer zowel aandelen als bedrijfsobligaties naar factoren.

Figuur 5 laat de Sharpe ratio van de markt en de multi-factorportefeuille per asset class zien. De verbetering van de factorportefeuilles ten opzichte van de marktportefeuilles zijn substantieel. De Sharpe ratio’s stijgen met 0,16 (investment grade), 0,28 (high yield) en 0,26 (aandelen). Figuur 6 laat de vier multi-asset portefeuilles zien. Het is duidelijk dat factorbeleggen de Sharpe ratio’s verhoogt. Factorbeleggen in aandelen zorgt voor een stijging van 0,70 naar 0,89; factorbeleggen binnen bedrijfsobligaties zorgt voor een stijging naar 0,81. Factorbeleggen in beide markten zorgt voor een verdere stijging naar 0,97. In beide gevallen waar voor bedrijfsobligaties belegd wordt in factoren in plaats van passief in de marktindex, stijgt het rendement met 0,82%, terwijl de volatiliteit nauwelijks verandert. Dit laat zien dat factorbeleggen in bedrijfsobligaties meerwaarde heeft voor beleggers, ook als zij dit al doen in hun aandelenportefeuille. Dit is het gevolg van de diversificatiemogelijkheden die te halen zijn door in meerdere markten in factoren te beleggen.

 

Factorbeleggen in de praktijk

Ons academische onderzoek laat zien dat factorbeleggen binnen bedrijfsobligaties aantrekkelijk is. Echter, om deze resultaten naar de praktijk te vertalen moet er zorgvuldig nagedacht worden over de daadwerkelijke implementatie. Zo is het niet altijd mogelijk om alle obligaties in de praktijk direct te kopen of te verkopen vanwege de beperktere liquiditeit van bedrijfsobligaties in vergelijking met aandelen. Het is niet gebruikelijk in de academische literatuur daar rekening mee te houden, maar liquiditeit is uiterst relevant in de praktijk. Intern onderzoek bij Robeco laat zien dat de voordelen van factorbeleggen overeind blijven, als we rekening houden met realistische aankoop- en verkoopkansen voor individuele obligaties.

De implementatie in de praktijk biedt ook kansen om de resultaten te verbeteren. Wij geven enkele voorbeelden: 

Vermijd onnodige omzet

In voorgaande analyses verkopen we een obligatie zodra deze buiten de top 10% volgens de factordefinitie valt. Dit zorgt echter voor een onnodig hoge omzet, waardoor veel transactiekosten gemaakt worden. Het is beter om pas later te verkopen, en zo transactiekosten te besparen, zelfs als hierdoor wat bruto alfa verloren gaat. Deze afweging tussen bruto alfa enerzijds en transactiekosten anderzijds kan voor elke factor anders uitvallen. Een zorgvuldige analyse per factor is daarom nodig om het optimale verkooppunt te bepalen.

Voorkom onnodige risico’s

Als belegger is het belangrijk om alleen risico’s te nemen die daadwerkelijk beloond worden en onbeloonde risico’s te vermijden. De factordefinities in bovenstaande academische analyses zijn bewust simpel gehouden, maar bevatten daardoor wel een aantal onnodige risico’s. Zo is bekend dat een naïeve Momentum strategie een sterk tijdsvariërend risicoprofiel heeft, doordat hoog-risico obligaties worden geselecteerd in stijgende markten, en vice versa. Door bedrijfsspecifieke rendementen te gebruiken kan dit nadeel van Momentum weggenomen worden.15 Een ander voorbeeld betreft de Value factor, die tot doel heeft ondergewaardeerde obligaties te selecteren. Een naïeve Value definitie kan echter ook obligaties kiezen waarvan de credit spread terecht hoger is dan verwacht kan worden op grond van de rating en de looptijd (de zogenoemde ‘value trap’). Door gebruik te maken van additionele risicomaatstaven, naast rating, kan dit nadeel van de academische Value factor sterk gereduceerd worden. Ook zijn de resultaten in de academische studie verkregen zonder rekening te houden met bijvoorbeeld sector- en regioconcentraties. Zo koopt de Value factor in 2008 veel obligaties van financiële instellingen, omdat deze voor hun rating en looptijd een hoge credit spread hebben. Dit leidt tot grote concentratierisico’s. Het is echter niet nodig deze risico’s te lopen om de Value premie binnen te halen. Een factorstrategie zal hier rekening mee moeten houden in de portefeuille constructie-fase.

Vermijd negatieve blootstellingen naar andere factoren

Een simpele één-factorportefeuille houdt geen rekening met correlaties tussen factoren, waardoor de kans bestaat dat deze tegen andere factoren in gaat. Zo bevat een Low Risk portefeuille relatief veel obligaties met lage credit spreads, maar dit kunnen juist de obligaties zijn die de Value factor duur vindt. Het verwachte rendement van een pure Low Risk portefeuille wordt daardoor gedrukt, omdat deze in gaat tegen de Value factor. Bij het construeren van een één-factorstrategie in de praktijk is het daarom raadzaam ook andere factoren mee te nemen bij de selectie van de obligaties.

Combineer meerdere factordefinities

Vraag tien (aandelen-)waardebeleggers om hun favoriete waarderingsmaatstaf en grote kans dat je net zo veel verschillende antwoorden krijgt. Door meerdere maatstaven te combineren ontstaat er een completer beeld van een obligatie. In onze academische studie hebben wij de factoren gedefinieerd door uitsluitend gebruik te maken van data uit de obligatiemarkt. Echter, door bijvoorbeeld ook de schuldenratio van een bedrijf mee te nemen in de bepaling van het risico kan een Low Risk factor verder verbeterd worden. Hetzelfde geldt voor de andere factoren: door andere bronnen te gebruiken, bijvoorbeeld de balans van een bedrijf of de aandelenmarkt, verbetert de Sharpe ratio.

 

Conclusies

In ons onderzoek zien we duidelijk bewijs voor het bestaan van factorpremies in de bedrijfsobligatiemarkt voor de factoren Size, Low Risk, Value en Momentum. Alle factoren laten hogere rendementen zien dan de marktindex, ook na correctie voor risico. Door deze hoge Sharpe ratio’s is het aantrekkelijk voor beleggers om factoren op te nemen in hun strategische asset allocatie. Het nadeel van de individuele factoren is dat deze over het algemeen een hoge tracking error hebben ten opzichte van de marktindex. Door te diversifiëren over de factoren en te beleggen in een multi-factorportefeuille vermindert de tracking error en worden de periodes van underperformance korter, terwijl de hoge rendementen en Sharpe ratio’s behouden blijven. Binnen investment grade stijgt de Sharpe ratio van 0,13 naar 0,33 door factorbeleggen en binnen high yield van 0,24 naar 0,52. In een multi-asset context voegt factorbeleggen binnen bedrijfsobligaties waarde toe aan de gehele portefeuille. De Sharpe ratio stijgt met 0,1 en het rendement met 0,82%, ongeacht een eventuele allocatie naar factoren in het aandelenstuk van de portefeuille.

De resultaten zijn op papier aantrekkelijk, maar dit wil niet automatisch zeggen dat implementatie in de praktijk de gewenste resultaten op zal leveren. Zo moet er onder andere rekening worden gehouden met de beperktere liquiditeit van bedrijfsobligaties in vergelijking met aandelen. De praktijk biedt echter ook kansen om de academische resultaten te verbeteren. Door bruto alfa en omzet beter te balanceren, negatieve blootstellingen aan andere factoren tegen te gaan, hoge sector- en regio-concentraties te vermijden en de factoren slimmer en breder te definiëren kan er veel gewonnen worden.

Een veel gehoord tegenargument van factorbeleggen is dat de premies wellicht historisch hebben bestaan, maar zullen verdwijnen in de toekomst. Dit gaat echter voorbij aan mogelijke redenen van het bestaan van de premies zoals menselijk gedrag, beloningen, of institutionele restricties. Deze redenen verdwijnen niet zomaar. Ervaringen in de aandelenmarkt, waar bijvoorbeeld Value-beleggen al vele tientallen jaren wordt toegepast en Low Risk al in de jaren ‘70 is gedocumenteerd, leren ons dat de premies niet verdwijnen. Er is geen reden om aan te nemen dat dit voor bedrijfsobligaties anders zal zijn.

Wij verwachten dat factorbeleggen binnen bedrijfsobligaties de komende tijd in toenemende belangstelling van beleggers zal komen te staan. Daarnaast verwachten wij dat er meer academische studies naar bedrijfsobligaties zullen verschijnen, onder andere omdat de beschikbaarheid van data toeneemt. Door deze toenemende belangstelling van beleggers en het toenemende academische bewijs, zullen factorstrategieën voor bedrijfsobligaties, net als voor aandelen, gemeengoed worden.

 

Literatuur

  • Blitz en de Groot, 2014, Strategic Allocation to Commodity Factor Premiums, The Journal of Alternative Investments, vol. 17:103-115
  • Blitz, Huij en Martens, 2011, Residual Momentum, Journal of Empirical Finance, vol. 18:506-521
  • Chen, Lesmond en Wei, 2007, Corporate Yield Spreads and Bond Liquidity, Journal of Finance, vol. 62:119-149
  • Correia, Richardson en Tuna, 2012, Value Investing in Credit Markets, Review of Accounting Studies, vol. 17:572-609
  • Frazzini en Pedersen 2014, Betting Against Beta, Journal of Financial Economics, vol. 111:1-25
  • Houweling en van Zundert, 2014, Factor Investing in the Corporate Bond Market, ssrn. com/abstract=2516322
  • Ilmanen, Byrne, Gunasekera en Minikin, 2004, Which Risks Have Been Best Rewarded?, The Journal of Portfolio Management, vol. 30, nr. 2:53-57
  • Jostova, Nikolova, Philipov en Stahel, 2013, Momentum in Corporate Bond Returns, Review of Financial Studies, vol, 20: 1649-93
  • Pospisil en Zhang, 2010, Momentum and Reversal Effects in Corporate Bond Prices and Credit Cycles, The Journal of Fixed Income, vol. 20, nr. 2:101-115

Noten

  1. Dit artikel is gebaseerd op onze studie “Factor Investing in the Corporate Bond Market” (SSRN working paper 2516322) en is op persoonlijke titel geschreven. We bedanken David Blitz, Bas Eestermans, Alan van der Kamp, Erik van Leeuwen, Maurice Meijers en twee anonieme reviewers van het VBA Journaal voor feedback op een eerdere versie van dit artikel.
  2. Drs. Jeroen van Zundert is Quantitative Researcher bij Robeco.
  3. Dr. Patrick Houweling is Quantitative Researcher en Portfolio Manager bij Robeco.
  4. “Beyond Active and Passive: The State of Advanced Beta in Europe”, StateStreet (2014)
  5. “Smart Beta, A Deeper Look at Asset Owner Perceptions”, Russell (2014)
  6. Zie ook het artikel “Strategic Allocation to Commodity Factor Premiums” van Blitz en de Groot (2014) voor een toepassing van factorbeleggen op grondstoffen.
  7. Zie bijvoorbeeld “Which Risks Have Been Best Rewarded?” van Ilmanen, Byrne, Gunasekera en Minikin (2004) en “Betting Against Beta” van Frazzini en Pedersen (2014).
  8. Namelijk “Value Investing in Credit Markets” van Correia, Richardson en Tuna (2012).
  9. Zie bijvoorbeeld “Momentum and Reversal Effects in Corporate Bond Prices and Credit Cycles“ van Pospisil en Zhang (2010), en “Momentum in Corporate Bond Returns “ van Jostova, Nikolova, Philipov en Stahel (2013).
  10. Wij testen primair op USD obligaties vanwege de veel langere periode waarover data beschikbaar is en het veel grotere aantal obligaties per maand.
  11. Merk op dat de samenstelling van een marktindex van bedrijfsobligaties ook aan veranderingen onderhevig is, bijvoorbeeld door aflossingen, nieuwe uitgiftes, rating veranderingen en faillissementen. Hierdoor brengt ook het beleggen in de marktindex al substantiële kosten met zich mee.
  12. We gebruiken hiervoor de transactiekostenschattingen van het artikel “Corporate Yield Spreads and Bond Liquidity” van Chen, Lesmond en Wei (2007). De transactiekosten hangen af van de rating en looptijd van de verhandelde obligatie. Voor high yield obligaties worden dus substantieel hogere kosten in rekening gebracht dan voor investment grade obligaties.
  13. Deze wegingen zijn slechts ter illustratie.
  14. Zie onze academische paper voor details over de gebruikte aandelen- en staatsobligatiedata.
  15. Zie bijvoorbeeld het artikel “Residual Momentum” van Blitz, Huij en Martens (2011).

 

Download