Accounting und Controlling

Marktrisikoprämie in der Schweiz – Alternative Herleitungsmethode ergänzt traditionelles Vorgehen – Beispiele für die Praxis Teil 2/2

05. Oktober 2015

Im ersten Teil des Beitrags wurde aufgezeigt, weshalb der Ermittlung der erwarteten Marktrisikoprämie im Rahmen von Investitionsentscheiden besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden sollte. Zudem wurde ein Prognosemodell vorgestellt, welches als Ergänzung zur traditionellen Vorgehensweise dienen kann (siehe Marktrisikoprämie in der Schweiz – Alternative Herleitungsmethode ergänzt traditionelles Vorgehen – Beispiele für die Praxis Teil 1/2). Nachstehend zeigen zwei konkrete Beispiele, welche Implikation dieser ergänzende Ansatz im Rahmen von Investitionsentscheiden hat. [1]

Die Verwendung dynamischer Marktrisikoprämien führt zu effizienterer Kapitalallokation

Das vorgestellte Prognosemodell zeigt, dass die aktuell erwartete Marktrisikoprämie über die Zeit schwankt. Daraus folgt, dass eine konstante, auf historischen Durchschnitten basierende Marktrisikoprämie die aktuell erwartete Marktrisikoprämie je nach Szenario über- bzw. unterschätzt und dadurch die im Rahmen des CAPM ermittelten Kapitalkosten verfälschen kann. Die zwei folgenden Beispiele zeigen, wie die durch das Modell ermittelte erwartete Marktrisikoprämie einen Investitionsentscheid beeinflusst.
Die beiden Fallbeispiele sind folgendermassen aufgebaut: Ein Investor hat die Möglichkeit, seine Mittel entweder in ein Projekt oder ins Marktportfolio zu investieren. Die Rendite des Marktportfolios wird durch das CAPM ermittelt. Der Einfachheit halber wird für das jeweilige Investitionsprojekt ein Beta-Faktor von 1 angenommen [2].

Überschätzung der erwarteten Marktrisikoprämie

Wie in nachfolgender Tabelle 1 abgebildet, erreicht das Investitionsprojekt eine IRR von 5.5%. Die auf Basis historischer Durchschnitte ermittelte, konstante Marktrisikoprämie führt zu einer Marktrendite bzw. zu Eigenkapitalkosten von 6.5%. Folglich sollte das Projekt abgelehnt und stattdessen ins Marktportfolio investiert werden.

Annahmen Marktrisikoprämie.mittels.....
historischer Rendite
Aktuell erwartete
Marktrisikoprämie mittels Regressionsmodell
.
Marktrisikoprämie 5% 3%
Risikolose Anlage 1.5% 1.5%
Erwartete Marktrendite
gemäss CAPM
6.5% 4.5%
IRR des Investitionsprojekts..... 5.5% 5.5%
IRR – Erwartete Marktrendite -1.0% +1.0%
Investitionsentscheid NEIN JA.

.
Tabelle 1: Fallbeispiel 1
Wird die erwartete Marktrendite jedoch unter Verwendung der aktuell erwarteten Marktrisikoprämie berechnet, resultieren Eigenkapitalkosten von 4.5%, was die Entscheidung zugunsten des Projekts beeinflusst.
Die historisch ermittelte, konstante Marktrisikoprämie führt in diesem Fall zu einer Überschätzung der zukünftig erwarteten Marktrendite bzw. der Eigenkapitalkosten. Durch diese Überschätzung wird das potenziell wertschaffende Projekt nicht realisiert und stattdessen ins vermeintlich besser rentierende Marktportfolio investiert. Grafisch dargestellt bildet die Fläche unter der IRR-Kurve den zusätzlich geschaffenen Wert bei einer Investition in das Projekt gegenüber der Investition ins (korrekt bewertete) Marktportfolio.
 Grafik 1: Mehrwert durch Projektrealisation

Unterschätzung der erwarteten Marktrisikoprämie

Das zweite Beispiel zeigt den umgekehrten Fall. Das Investitionsprojekt erwirtschaftet einen IRR von 7%. Die auf Basis der aktuell erwarteten Marktrisikoprämie ermittelten Kapitalkosten ergeben eine Hurdle Rate von 7.5%. Das Projekt sollte daher zugunsten einer Investition ins Marktportfolio nicht realisiert werden.

Annahmen Marktrisikoprämie.mittels.... historischer Rendite Aktuell erwartete Marktrisikoprämie mittels Regressionsmodell
.
Marktrisikoprämie 5% 6%
Risikolose Anlage 1.5% 1.5%
Erwartete Marktrendite gemäss CAPM 6.5% 7.5%
IRR des Investitionsprojekts.... 7.0% 7.0%
IRR – Erwartete Marktrendite 0.5% -0.5%
Investitionsentscheid JA NEIN.

.
Tabelle 2: Fallbeispiel 2
Werden die Kapitalkosten aber mittels Marktrisikoprämien basierend auf historischen Durchschnitten ermittelt, fällt die Entscheidung zugunsten des Projekts aus, da die erwartete Marktrendite aufgrund der fixen historischen Marktrisikoprämie unterschätzt wird. Grafisch dargestellt bildet die Fläche unter der IRR-Kurve den entgangenen Wert bei einer Investition in das Projekt gegenüber der Investition ins Marktportfolio.
 Grafik 2: Mehrwert durch Investition ins Marktportfolio

Zusammenfassung

  • Das vorgestellte Prognosemodell ermöglicht die Bestimmung der erwarteten Marktrisikoprämie basierend auf aktuell beobachtbaren Fundamentaldaten und liefert somit einen ergänzenden Ansatz zur traditionellen Methode, welche auf historischen Überschussrenditen abstützt.
  • Die Ergebnisse der Analyse des Schweizer Marktes zeigt, dass das Prognosemodell einen grossen Teil der Variabilität der erwarteten Marktrisikoprämie erklärt und somit als Prognoseinstrument zur Bestimmung der aktuell erwarteten Marktrisikoprämie dienen kann [3].
  • Die aufgeführten Beispiele verdeutlichen, wie die Verwendung des Prognosemodells als Ergänzung zur traditionellen Methode hilft, Investitionsentscheide auf ein breiteres Fundament abzustützen.
  • Durch die Variabilität der mittels des Prognosemodells bestimmten erwarteten Marktrisikoprämie können weitere Schlüsse auf das aktuelle konjunkturelle Umfeld und die damit verbundenen zukünftigen Renditeerwartungen gezogen werden.

Co-Autor
David Zürrer, MA B&F UZH
Consultant bei Binder Corporate Finance AG (Zürich, Bern, Basel).
david.zuerrer@binder.ch
 
Quellen

  • Brown, Stephen J. and Goetzmann, William N. and Ross, Stephen A., Survival (March 1995). NYU Working Paper No. FIN-94-021.
  • Campbell, J., and Shiller, R. (1998). Valuation ratios and the long-run stock market outlook. Journal of Portfolio Management 24(2), 11–26.
  • Estrada, J. (2013). The enhanced risk premium factor model and expected returns. Journal of Investment Strategies 2(3), 3-21.
  • Fama, E. F., French, K. R. (1989). Business conditions and expected returns on stocks and bonds. Journal of financial economics 25(1), 23-49.
  • Hassett, S. (2010). The RPF model for calculating the equity market risk premium and explaining the value of the S&P with two variables. Journal of Applied Corporate Finance 22(2), 118–130.
  • Janos, J., Tracia, R. (2013). : Unternehmensbewertung in der Praxis – aktuelle Herausforderungen. M&A Review, 22. Jahrgang, 04/2012, S. 165-172.
  • Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance 7(1), 77–91.
  • Rubinstein, M.(1976).The valuation of uncertain income streams and the pricing of options. Bell Journal of Economics 7(2), 407–425.
  • Samuelson, P. (1965). Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. Industrial Management Review 6(2), 41–49.
  • Tracia, R., Zürrer, D. (2015). Die aktuell erwartete Marktrisikoprämie in der Schweiz – Robuste Ergebnisse mit einem Modell zur Ergänzung der traditionellen Methode. Der Schweizer Treuhänder, 2015 (4), 296-304.

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[1] Der Beitrag basiert auf dem Artikel von R. Tracia und D. Zürrer: Die aktuell erwartete Marktrisikoprämie in der Schweiz – Robuste Ergebnisse mit einem Modell zur Ergänzung der traditionellen Methode. Der Schweizer Treuhänder, 2015 (4), 296-304.
[2] In der Praxis muss dem systematischen bzw. projektspezifischen Risiko bei der Analyse und Bewertung mit der nötigen Sorgfalt begegnet werden, da der Beta-Faktor ebenfalls erheblichen Einfluss auf die Berechnung der Kapitalkosten hat. Zuschläge für Projekt- und/oder Unternehmensgrösse bzw. branchenspezifische Risiken sind in die Bestimmung des Beta-Faktors einzubeziehen. Hinzu können weitere spezifische Komponenten wie etwa Breite der Kundenbasis, Abhängigkeit von Lieferanten, besondere Wettbewerbssituation usw. kommen.
[3] Die Binder Corporate Finance ermittelt monatlich anhand des vorgestellten Prognosemodells die aktuell erwartete Marktrisikoprämie für die Schweiz: http://www.binder.ch/publikationen/marktrisikopraemie/

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