Das Hoch und Nieder des Stiftungskapitals auf dem Weg nach oben

Eine neue Studie zu den langfristigen Effekten von Assetallokation und Auszahlungsregeln auf Wachstum und Verluste des Stiftungskapitals in den USA – unter besonderer Berücksichtigung von vier US-Universitätsstiftungen.

James Tobin war ein sehr vielseitiger und produktiver Wirtschaftswissenschaftler, der von 1918 bis 2002 lebte. 1981 wurde ihm der Alfred-Nobel-Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften (kurz: Nobelpreis) verliehen. Mit seinem Namen sind viele Fachkonzepte verbunden. Eines ist die “Tobin spending rule”, eine Formel zur Berechnung der jährlichen Auszahlungen für den Stiftungszweck.

Gerade kleinere deutsche Stiftungen dürften es langsam satt haben, dass ihnen immer wieder die riesengroßen US-Stiftungen als Thema und Vorbild aufgetischt werden. Sie sagen vielleicht: „Thema verfehlt, warum schreibt ihr nicht über uns?“ Die Antwort ist einfach: es kommt auf das Thema an. Wenn man nach neuesten Erkenntnissen in der Stiftungsforschung sucht, kommt man häufig nicht um die US-Stiftungslandschaft herum. Und dabei spielen die großen, transparenten Universitäts-Stiftungen immer noch eine Hauptrolle. Das gilt auch für das Thema „Simulation der Wirkung der Auszahlungspolitik und Assetallokation von Stiftungen auf die langfristige Performance über 20 Jahre“. Davon handelt die frisch erschiene Studie „The Effects of Spending Rules and Asset Allocation on Non-Profit Endowments“ (Link zur Studie am Ende dieses Artikels). Im Mittelpunkt der Untersuchung stehen die vier Stiftungen der Universitäten Yale, Harvard, Stanford sowie des Massachusetts Institute of Technology (MIT). Einen Teil der Ergebnisse dieser sehr dichten Simulationsstudie möchten wir vorstellen. Allerdings müssen wir weit mehr weglassen als wir berücksichtigen können. Wir beschränken uns auf das Wachstum des Stiftungsvermögens und die Verlustgefahren in Abhängigkeit von Assetallokation und Auszahlungs-Regeln.

Auszahlungsregeln

Wie groß sollte die regelmäßige Auszahlung für den Stiftungszweck sein, so dass der Stiftungsbestand nicht gefährdet ist, aber der Zweck laufend erfüllt werden kann? Eine Antwort darauf geben Auszahlungs-Regeln. Die Studienautoren stellen fünf Regeln vor, die unter US-Stiftungen weit verbreitet sind: 3 Varianten der Tobin-Regel – die originale Tobin-Regel und zwei Modifikationen – und 2 davon unabhängige Regeln.

Auszahlungs-Regel 1: Die (originale) Tobin-Regel 80/20 besagt kurz gesagt: Auszahlungsbetrag A = (0,8X+0,2Y)Infl.

X ist der Auszahlungsbetrag aus dem Vorjahr. Y basiert auf einer vorab festgelegten Langfrist-Auszahlungs-Rate (Studienautoren geben 5,25% an), die auf das aktuelle Stiftungskapital bezogen wird. X wird mit  80, Y wird mit 20 Prozent gewichtet und beide Betrags-Komponenten um die erwartete Inflation angepasst. Die Auszahlungsrate ist der Anteil des so errechneten Auszahlungsbetrags am aktuell zugrunde gelegten Stiftungskapital. Diese Regel wendet etwa Yale an.

Bei den zwei modifizierten Tobin-Regeln besteht der Hauptunterschied zur originalen Tobin-Regel darin, dass nur die erste Komponente X eine Inflationsanpassung erhält, nicht jedoch Y, die zweite.

Auszahlungs-Regel 2: Die erste der modifizierten Tobin-Regeln behält die Komponenten-Gewichtung bei: A=(0,8X)Infl.+0,2Y. Dieser Regel folgt das MIT (mit Langfristrate (LR) von 5,1% in Y)

Auszahlungs-Regel 3: Bei der zweiten modifizierten Tobin-Regel verändert sich die Gewichtung in 70/30, so dass gilt: A=(0,7X)Infl.+0,3Y. Die Studienautoren vermuten, dass diese Regel Harvard anwendet (LR 5%).

Auszahlungs-Regel 4: Eine weitere Auszahlungsregel ist das akzeptierte Band möglicher Auszahlungsraten. Die Bandbreite kann z.B. zwischen 4 und 6,5 Prozent liegen. Man geht dann wie folgt vor: Der Auszahlungsbetrag des Vorjahres wird übernommen, um die Inflation angepasst und als Anteil am zugrunde gelegten Stiftungskapital, also als Rate, berechnet. Liegt diese Rate innerhalb der Bandbreite, dann wird sie übernommen. Liegt sie außerhalb, dann legen die Stiftungsverantwortlichen eine Rate fest, die innerhalb des Bandes liegt.  

Auszahlungs-Regel 5: Viele Stiftungen nutzen einfach eine konstante Auszahlungsrate, die nur um die erwartete Inflation angepasst wird. Stanford z.B. verwendet eine 5-Prozent-Rate.

Die Studienautoren untersuchten nun per Monte-Carlo-Simulation, wie sich die fünf Auszahlungs-Regeln sowie Unterschiede der Assetallokation auf das Wachstum des Stiftungskapitals und auf Kapitalverluste über einen Zeitraum von 20 Jahren auswirken. Als Startwert des Kapitals legten sie 100M (100 Millionen) USD fest. Sie unterstellten zudem durchgehend 2 Prozent Inflation. Per Simulation untersuchten sie zuerst zwei stiftungstypische Assetklassen-Universen, sodann die Performance der vier genannten Universitätsstiftungen.

Stiftungstypische Assetklassen, Auszahlungsregeln und Kapitalwachstum

Den Simulationen liegen zwei Assetklassen-Datenbanken zugrunde: „SBBI“ und „Common“. Die SBBI-Datenbank repräsentiert die für US-Stiftungslandschaft generell typischen Assetklassen. Die Common-Datenbank enthält die für die großen Universitäts-Stiftungen typischen Assetklassen.

„SBBI“ unterscheidet sechs Assetklassen (wir lassen sie unübersetzt, im „Deutschen“ ist sowieso ein Mischmasch verbreitet): Large Caps; Small Caps; Long-term Corporate Bonds; Long-term Government Bonds; Intermediate Government Bonds; U.S.-30-Day Treasury Bills.

“Common” enthält (zum Teil mehrere) Indizes für: Domestic Equity; International Equity; Emerging Markets Equity; Fixed Income; Hedge Funds; Private Equity; Real Estate; Real Assets.

Die Autoren simulierten auf der Basis dieser beiden Asset-Universen zunächst nur die Grenzfälle einer Stiftungskapitalanlage in nur eine Assetklasse sowie eine Allokation mit Gleichverteilung auf die verfügbaren Assetklassen.

Allokation: Grenzfälle und Gleichverteilung im SBBI-Universum

Bei den Mono-Assetklassen-Portfolios aus „SBBI“ erzielten Small Caps die höchste Performance. Das Stiftungsvermögen wuchs hier in 20 Jahren von 100M auf 800M USD; das entsprach einer annualisierten mittleren Rendite von 16,1%. Der Effekt der Auszahlungsregeln war, wenn man vom Fall der konstanten Rate über 5% (Endstand etwa: 620M) absieht, relativ gering – ein Muster, das sich generell zeigte.

Deutlich geringer war die Wertentwicklung der „Large Caps“: maximal 400M nach 20 Jahren. „Long-term Corporate Bonds“ kamen auf bis zu 125M USD, „Long-term Government Bonds“ maximal auf 115M (im Fall der 5%-Konstante: 105M).

Allerdings gab es auch Assetklassen, bei denen die Simulationen negatives Wachstum generierten. Wurden die 100M USD Startkapital in „Intermediate Government Bonds“ und insbesondere in „U.S.-30-Day Treasury Bills“ investiert, führte dies bei jeder Auszahlungsregel zu permanenten Kapitalverlusten im 20-Jahreszeitraum und schließlich auch zum Ruin. Der Grund: die annualisierten mittleren Erträge waren geringer als die Auszahlungen pro Jahr.

Eine gleichgewichtete Allokation auf alle Assetklassen des „SBBI“-Universum führte maximal zu einem Wert von 180M USD.

Allokation: Grenzfälle und Gleichverteilung im „Common“-Universum

Im „Common“-Universum, das die Geldanlage großer Universitätsstiftungen repräsentiert, war das Kapitalwachstum im 20-Jahres-Zeitraum bei „Real Assets“ (bis zu 4000M) sowie „Private Equity“ (bis zu 1600M) mit Abstand am kräftigsten (Allerdings ist in diesen Segmenten die Verlässlichkeit von Return-Angaben unter Experten hoch umstritten).  Andere „reine“ Assetklassen blieben dahinter weit zurück: So etwa „Real Estate“ (maximal 240M), „International Equity“ (220M), „Hedge Funds“ (180M) oder „Fixed Income“ (130M). Im Fall der gleichgewichteten Assetallokation lag der Endwert bei maximal 430 M. Zu einem Ruin kam es in keinem Fall.

Wie im SBBI-Universum waren die Differenzen der Endwerte, die auf die Auszahlungsregeln zurückzuführen sind, auch im Common-Universum nicht allzu groß – sieht man von der 5%-Konstante ab, die beim Endwert etwas abfiel.  Dieses generelle Muster werden wir auch bei den vier Universitätsstiftungen sehen.

Effekte der Assetallokation und der Auszahlungsregeln auf das Kapitalwachstum der 4 Universitätsstiftungen

Die Portfolios der vier Universitätsstiftungen Yale, Harvard, Stanford und MIT sind über verschiedene Assetklassen des Common-Universums diversifiziert, aber sie allokieren unterschiedlich.

Die Simulationen ließen das Stiftungsvermögen von Harvard im 20-Jahres-Zeitraum von 100M USD auf Werte zwischen 375M USD (5%-Konstante) und 425M USD (akzeptiertes Band) ansteigen. Die Endstände der vier variablen Regeln lagen zwischen 425M und etwa 415 M.

Beim MIT lag das Spektrum der Schlusswerte des Stiftungskapitals zwischen 375M (5%-Konstante) und 425M (modifizierte Tobin 80/20), die Bandbreite der vier variablen Regeln zwischen 415M und 425M.

Stanford kam auf Werte zwischen 400M (5%-Konstante) und 475M (mod. Tobin 80/20), die variablen Regeln lagen zwischen etwa 455M und 475M.

Bei Yale waren die Endstände zwischen 450M (5%-Konstante) und 525M (mod. Tobin 80/20), die vier variablen Regeln lagen zwischen 505M und 525M.

Wir sehen also auch hier: Die Endwerte des Kapitals einer Universitätsstiftung lagen nach 20 Jahren bei den vier variablen Regeln relativ nah beieinander, wobei meist die modifizierte Tobin 80/20 die Nase vorn hatte. Demgegenüber führte die 5%-Konstante jeweils zu einem deutlich niedrigeren Endergebnis.

Die Spielbank von Monte Carlo um 1900. Nach dieser legendären Einrichtung wurde die Monte-Carlo-Simulation benannt. Eine einfache Einführung in dieses Verfahren bietet datascience

Mögliche Kapitalverluste der vier Universitätsstiftungen

Zur Messung des Abwärtsrisikos der Stiftungsgeldanlagen verwenden die Studienautoren ein Maximum-Verlust-Maß und den Maximum Drawdown. Zum besseren Verständnis des Folgenden ist vorweg anzumerken: Im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation werden sehr viele mögliche Verläufe bzw. Simulationspfade (beispielsweise 1.000 oder noch mehr) der Kapitalentwicklung über den gewählten 20-Jahres-Zeitraum unter Einsatz von Zufallszahlen berechnet.

Größte Jahresverluste und Worst Case

Für jeden einzelnen Pfad der Simulation des Stiftungskapitals über 20 Jahre kann ein größter Jahresverlust festgestellt werden. Darauf aufbauend verwenden die Autoren zwei Verlustmaße: Erstens ermitteln sie den Maximalverlust  unter allen simulierten Pfaden (also z.B. 1.000). Dieses Maximum der größten Verluste ist der Worst-Case-Fall. Zweitens berechnen sie den Durchschnitt der größten Jahresverluste pro Pfad über alle simulierten Pfade.

Der Maximalverlust über alle Simulationspfade ist bei der 5-%-Konstante am geringsten, während er bei den Tobin-Regeln am höchsten ist.

Yale hatte die größten Maximalverluste (MV), sie lagen, je nach Regel, zwischen 500M (Konstante) und etwa 670M USD (mod. Tobin 80/20). Bei den drei anderen Stiftungen sind sowohl die Verluste wie auch die Effekte der verschiedenen Auszahlungs-Regeln geringer; der größte MV bei Harvard lag um die 240M USD.

Yale verlor also im Worst-Case-Szenario weit mehr als Harvard. Das passe, so die Studienautoren, dazu, dass Harvard eine weniger riskante Assetallokation bevorzugt als Yale und auch die anderen beiden Stiftungen. Dafür erzielt aber Yale, wie gezeigt, nach 20 Jahren einen deutlich höheren Endwert.

Die Verluste beim zweiten Maß, dem Durchschnitt der Maximalverluste, sind naturgemäß geringer. Yale erlitt aber auch hier den größten Verlust mit 50M USD, gefolgt von Stanford (40M), MIT (30M) und Harvard (25M).

Maximum Drawdown

Der Maximum Drawdown ist der größte Rückgang des Stiftungskapitals hier im 20-Jahres-Zeitraum, gemessen als die Differenz zwischen dem Spitzenwert und dem Tiefstwert. Auch hier unterscheiden die Autoren den höchsten Wert unter allen Maximum Drawdowns aller 20-Jahres-Simulationspfade sowie den Durchschnittswert aller Maximum Drawdowns pro Pfad.

Den größten Maximum Drawdown (MD) sah wieder Yale mit 700M USD. Harvards größter MD lag bei 300M USD. Allerdings hatte Harvard hier eine MD-Dauer von 6 Jahren, während Yale, Stanford und MIT im Spitzenfall nur auf MD-Phasen von 3 und 4 Jahren Länge kamen.

Beim Durchschnitt der Maximum Drawdowns führte gleichfalls Yale mit 65M USD, während Harvard mit 32M den geringsten Wert hatte. Die zugehörigen Dauern lagen zwischen knapp über 2 Jahren (Harvard) und 3 Jahren (Yale).

Zwar mussten alle Stiftungen partiell mit erheblichen Kapitaleinbrüchen rechnen und auch mit mehrjährigen Durststrecken, bei denen der Trend nach unten zeigt. Aber bei keiner der vier Universitätsstiftungen führten die Simulationen einen Ruin im 20-Jahres-Zeitraum herbei. Die Studienautoren erklären dies mit der Diversifikation und der Risikovorsorge gegen katastrophale Verluste. Allerdings konnten sie auf Basis der Verteilungsannahmen ihres Simulations-Modells die extremsten Markteinbrüche oder Black-Swan-Ereignisse nicht simulieren. Zwar erachten die Autoren einen Ruin aufgrund solcher Ereignisse eher als unwahrscheinlich – ausschließen möchten sie ihn aber nicht.  

Schluss

Das langfristige Wachstum des Stiftungskapitals ist u.a. von den Auszahlungsregeln und von der Assetallokation abhängig. Die Simulationen über einen Zeitraum von 20 Jahren insbesondere der Mono-Assetklassen-Portfolios – aber auch der Universitätsstiftungs-Portfolios – zeigten, dass die Assetallokation in der Regel die wichtigere Komponente ist. Die Anlage in nur eine Assetklasse kann, wie sich beim SBBI-Universum erwies, bei Stiftungen, die jährlich Gelder für den Stiftungszweck nach in den USA gängigen Regeln bereitstellen, in den Ruin führen. Bezeichnenderweise sind dies nicht die schwankungsstärksten Portfolios, sondern die schwankungsschwächsten, die „risikoärmsten“ also. Denn die Simulationen einer Investition ausschließlich in Geldmarktpapiere und in Staatsanleihen mit mittlerer Laufzeit (i. d. R. zwischen 2 und 10 Jahren) führten zu permanenten Kapitalverlusten und die Stiftungen in den Ruin. Das besagt, dass in den USA die Anlage nur (und eventuell weit überwiegend) in Anleihen mit ultrakurzer bis mittlerer Laufzeit den Kapitalbestand der Stiftungen aufzehrt, wenn sie zugleich Auszahlungen in Größenordnungen zwischen 4 und 5 Prozent für den Stiftungszweck tätigen. Paradox formuliert scheint demnach zu gelten: Wer temporäre Kapitalverluste in gewissem Grade nicht in Kauf zu nehmen bereit ist, führt den terminalen Kapitalverlust, den Ruin einer Stiftung herbei. Mehr Sicherheit für das Stiftungskapital und die zweckbezogenen Auszahlungen garantieren offenbar eher, wenn man die Simulationsergebnisse zugrunde legt, höhere Erträge in der längeren Frist und eine geeignete Diversifikation, was jedoch eine gewisse Toleranz für temporäre Verluste erforderlich macht. Dass diese erheblich sein können, zeigt das Beispiel der Universitätsstiftungen, die überwiegend in ein „Sachwerte“-Universum investierten. Allerdings scheint es im Hinblick auf die „richtige“ Assetallokation im Bereich der großen Universitätsstiftungen, die die Studienautoren näher untersuchten, keine Patentrezepte zu geben. Zum einen wenden die Stiftungen unterschiedliche Auszahlungsregeln an, auf deren Eigenschaft, Vorteile und Nachteile wir kaum eingegangen sind (siehe aber Studie selber, Link unten). Zum anderen, und das ist hier wichtiger, kann man ihre Assetallokationen durchaus als „eigen“ bezeichnen. Die vier Universitäts-Stiftungsportfolios weichen beispielsweise von standardoptimierten Portfolios teils massiv ab (siehe Studie, Link unten). Wir sehen auch, dass Yale risikogeneigter ist als etwa Harvard. Das wirkt sich bei Yale in stärkerem Wachstum des Stiftungskapitals nach 20 Jahren aus. Aber Yale hat auch höhere Verluste hinzunehmen. Alle Stiftungen müssen mit kräftigen Kapitalverlusten auch über mehrere Jahre rechnen, aber keine Stiftung wurde per Monte-Carlo-Simulation über 20 Jahre in den Ruin getrieben.

Sicher können die Ergebnisse, die für US-Riesenstiftungen gelten, nicht beliebig „herunterskaliert“ werden, weil irgendwann die Absolutbeträge der Geldanlage eine wichtige Rolle als Schranken spielen, ab der sich mit dem „Quantitativen“ das „Qualitative“ verändert. Die Frage ist dann, wo diese Schranken liegen und speziell wie die Ergebnisse von ähnlichen Simulationen für kleinere Stiftungen aussehen. Diese Fragen lässt die Studie offen.

Damit sind wir ganz am Schluss wieder bei unserer Einleitung angelangt: Es wäre sicher wünschenswert und sollte eigentlich auch nicht unmöglich sein, solche Studien auch für kleinere Stiftungen in Deutschland durchzuführen. Zwei Vorteile wären: Wir müssten nicht immer mit den großen US-Stiftungen oder der US-Stiftungslandschaft nerven. Und die Wahrscheinlichkeit, dass sich Vertreter der Mehrheit der deutschen Stiftungen im Geschriebenen unmittelbarer wiedererkennen, wäre größer.       

Link zur Studie: „The Effects of Spending Rules and Asset Allocation on Non-Profit Endowments“