De ‘factor-wirwar’ voor aandelen ontrafeld

In de jaren 80 en 90 van de vorige eeuw werd aangetoond dat factoren zoals size, value en momentum een rendement genereren dat niet verklaard kan worden met het Capital Asset Pricing Model (CAPM). Sindsdien zijn in de literatuur honderden andere ‘factoren’ opgedoken, waardoor een wirwar aan aandelenfactoren is ontstaan. Dat heeft geleid tot een levendig debat over hoeveel afzonderlijke factoren er nou echt bestaan.

In een nieuw artikel leggen we uit wat ons standpunt is in dit debat. De laatste tijd werden in verschillende wetenschappelijke tijdschriften zorgen geuit dat de honderden factoren die de afgelopen decennia zijn voorgesteld het resultaat zijn van datamining. Wij delen die zorgen, maar vinden niet dat de hele factor-wirwar teruggebracht kan worden tot slechts een handvol factoren.

Het kleine aantal factoren in wetenschappelijke asset-pricingmodellen is in onze ogen een goed startpunt, maar daar houdt het wat ons betreft niet op. In ons onderzoek hebben we namelijk bewijs gevonden voor tientallen factoren. Daar zitten factoren bij die onterecht zijn verworpen of afgewezen, meerdere factoren die nodig zijn om één groter verschijnsel te vatten, factoren op basis van niet-standaard databronnen of met een korte geschiedenis, en ‘volgende generatie’-factoren, op basis van big data, machinaal leren of kunstmatige intelligentie.

Toch is het, met het oog op de praktische implementatie, gangbaar om factoren te bundelen in een klein aantal samengestelde, strategische factoren. Zo bevat de low risk-factor niet alleen maatstaven als volatiliteit en beta, gemeten over verschillende periodes en met verschillende datafrequenties, maar ook indicatoren voor faillissementsrisico, zoals distance-to-default en creditspreads.

De value-factor bestaat uit alle variabelen die de koers afzetten tegen de fundamentals, zoals boekwaarde, winst en cashflow. De ratio’s kunnen worden aangepast voor bijvoorbeeld faillissementsrisico of milieuvoetafdruk.

De quality-factor is in feite een mix van bedrijfsfundamentals, zoals winstgevendheid, winstkwaliteit en investeringspatronen. We zijn het ermee eens dat dit vanuit wetenschappelijk oogpunt afzonderlijke, onderscheidende factoren lijken te zijn, maar volgen toch de conventie in de beleggingsindustrie en combineren ze onder de factor quality.

Voor de factor momentum is eigenlijk precies het omgekeerde het geval. Academici en aanbieders van smartbeta-indices zien momentum doorgaans als één afzonderlijke factor (koersmomentum), maar uit ons onderzoek blijkt dat die beter opgevat kan worden als een hele familie verschillende sentimentgerelateerde factoren. Daarvan springen koersmomentum en herzieningen van analisten het meest in het oog.

Tot slot is er ook nog een groep kortetermijnfactoren. Academici en indexaanbieders laten deze meestal links liggen, maar in onze ogen zijn ze heel effectief om de timing te verbeteren. Tot deze factoren behoren onder meer verschillende omslagverschijnselen, signalen op basis van de korte rente en signalen op basis van patronen in het handelsvolume.

Kortom, we beginnen met een wirwar van honderden vermeende factoren, die we terugbrengen tot enkele tientallen die echt werken. Die bundelen we vervolgens in een klein aantal samengestelde factoren.