Gibt es Beständigkeit bei Private-Equity-Renditen?

Unsere neue Studie zeigt, dass 36 % der Private-Equity-Fonds, die sich in einem Jahr im obersten Quartil befanden, auch im nächsten Jahr im obersten Quartil für die General Partner (GPs) waren. 64 % gehörten zu den oberen zwei Quartilen. Und nur 16 % lagen ganz unten.

Das ergab unsere Analyse von 3.512 Private-Equity-Fonds, die seit 1980 aufgelegt wurden (es werden nur GPs mit mindestens zwei Fonds und nur Fonds, die mindestens sieben Jahre alt sind, berücksichtigt, da die Wertentwicklung jüngerer Fonds noch schwankt und nicht endgültig ist).

Wie Sie in Haftungsausschlüssen oft lesen, bietet die Wertentwicklung der Vergangenheit keinen Hinweis auf die Zukunft und kann möglicherweise nicht wiederholt werden. Und das stimmt auch. Gibt es hier jedoch einen Unterschied zwischen Public- und Private-Equity-Fonds?

Unsere Analyse deutet darauf hin, dass die vergangene Wertentwicklung von Private-Equity-Fonds einige nützliche Hinweise dazu liefern kann, wie sie sich in Zukunft entwickeln könnten.

Es ergibt sich ein völlig anderes Bild als bei Public-Equity-Fonds. Eine kürzlich durchgeführte Studie ergab, dass es wahrscheinlicher ist, dass ein Public-Equity-Fonds, der sich in einem Fünfjahreszeitraum im obersten Quartil befand, im nächsten Fünfjahreszeitraum in das unterste Quartil rutscht, als dass er seine Position behauptet.

Ähnlich verhält es sich mit den am schlechtesten abschneidenden Private-Equity-Fonds. GPs mit einem Fonds im unteren Quartil haben in der Regel auch ihren nächsten im unteren Quartil. Relativ wenige Fonds schaffen es bis nach oben.

Eine genauere Analyse zeigt, dass dies besonders für Fonds gilt, die sowohl in Nordamerika als auch in Europa investieren, und sowohl für Buyouts als auch für Wagniskapital. Wichtig ist, dass dieser Trend statistisch signifikant ist (siehe Beschreibung unserer Analyse am Ende für weitere Details).

Dies gilt auch für Fonds, die in Asien investieren, aber nicht mit der gleichen statistischen Signifikanz – das hängt unter anderem damit zusammen, dass es in dieser Kategorie weniger Fonds gibt, sodass wir hier weniger fundierte Schlussfolgerungen ziehen können.

Grosse Fonds waren seltener in der Lage, eine gute Wertentwicklung fortzusetzen, als kleine und mittelgrosse

Als wir die Fonds nach Grösse analysierten, waren die Ergebnisse bemerkenswert. Die Beständigkeit einer guten Wertentwicklung ist bei kleinen Fonds am grössten, bei mittelgrossen Fonds stark und statistisch signifikant, bei grossen jedoch schwach.

Die schlechte Wertentwicklung ist jedoch über alle Grössen hinweg beständig. Das heisst, ein Manager mit einem Fonds im unteren Quartil wird wahrscheinlich mit seinem nächsten Fonds im unteren Quartil bleiben.

Dies ist ein wichtiges Ergebnis für Private-Equity-Investoren, insbesondere angesichts der Tatsache, dass viele in grosse Fonds investieren, die von grossen Managern verwaltet werden. Die Analyse der bisherigen Wertentwicklung kann sich weniger lohnen, als Sie denken – der Haftungsausschluss stimmt einfach. Es kann jedoch nützlicher sein, wenn man sich den „Long Tail“ kleiner und mittelgrosser Fonds ansieht, die (gemessen an der Anzahl der Fonds) den Grossteil der Branche ausmachen.

Fazit

Unsere Analyse belegt die Beständigkeit der Wertentwicklung von Private Equity – in allen wichtigen Bereichen ausser bei grossen Fonds. Top-Performer erzielen mit grösserer Wahrscheinlichkeit auch mit ihrem nächsten Fonds eine gute Wertentwicklung. Leistungsschwache Fonds werden wahrscheinlich auch weiterhin enttäuschen.

Sie sollten niemals eine Anlageentscheidung allein aufgrund der bisherigen Wertentwicklung treffen. Ganz ignorieren sollten Sie sie jedoch auch nicht.

Beschreibung unserer Analyse:

Die in dieser Studie verwendeten Daten stammen aus der Preqin Performance-Datenbank für Private Capital. Sie unterliegt einer gewissen Selektionsverzerrung, da freiwillige Beiträge von Fondsmanagern für Fonds mit einer schwachen Wertentwicklung unwahrscheinlich sind. Preqin versucht jedoch, diese durch verschiedene Ansätze zu beschränken, unter anderem mithilfe des Freedom of Information Act (FOIA) und der systematischen Berücksichtigung von Zulassungsanträgen, Pressemitteilungen, Nachrichten und Websites.

Es gibt 9.834 Fonds in der Preqin-Datenbank. Um in unsere Analyse aufgenommen zu werden, müssen Fonds entweder „geschlossen“ (das Fundraising ist abgeschlossen) oder „liquidiert“ sein. Es werden nur Fonds analysiert, die älter als sieben Jahre sind. Damit soll vermieden werden, Fonds zu analysieren, deren Wertentwicklung noch schwankt und nicht endgültig ist. Es werden nur Fonds mit Jahrgang nach 1980 analysiert. Entweder der Netto-IRR oder der Netto-MOIC jedes Fonds muss verfügbar sein (idealerweise beides). Fonds, die aus einem einzigen Vermögenswert bestehen, und GPs mit weniger als zwei Fonds werden nicht berücksichtigt. Die Anwendung dieser Filter reduziert die Anzahl der Fonds in unserem Universum auf 3.512.

Unser Universum unterliegt Verzerrungen, da die Wahrscheinlichkeit, dass ein GP einen zweiten Fonds auflegt, von einer ausreichend guten Wertentwicklung seines ersten Fonds abhängt („Survivorship Bias“). Da wir nur GPs mit mindestens zwei Fonds berücksichtigen, sind die Fonds in unserem Universum wahrscheinlich von höherer Qualität als das Universum insgesamt.

Fonds werden Quartilen der Wertentwicklung basierend auf der Kombination ihres IRR- und MOIC-Rankings im Vergleich zu Benchmarks (Regionen, Strategien, Fondsgrössen oder alle zusammen) zugeordnet. Bei Fonds, die das Ende ihrer Laufzeit erreicht haben, basiert dies auf realisierten Renditen. Bei noch laufenden Fonds basiert sie teilweise auf nicht realisierten Renditen, die auf geschätzten Werten basieren.

Wir erstellen Kontingenztabellen und führen Chi-Quadrat-Tests durch, um die statistische Signifikanz für verschiedene Teile der Daten (Regionen, Strategien, Fondsgrössen oder alle zusammen) zu testen. Die Nullhypothese besagt, dass die Wertentwicklung eines Fonds in keinem Zusammenhang mit der Wertentwicklung des nächsten Fonds steht. P-Werte werden als Mass für die statistische Signifikanz berechnet.