Multi-Asset-Attribution: Gewichtungsschemata, Top-down und Bottom-up, Währungen und Overlays

Advanced12 min read · updated 12 October 2026 · 15 sources

Multi-Asset-Attribution erklärt die aktive Rendite eines Portfolios, das Aktien, Anleihen, Währungen und Derivate mischt. Die Grundformeln nach Brinson stehen im Artikel Performance-Attribution; hier geht es um die Praxis: Mit welchen Gewichten rechnest du, wenn Futures das Exposure verschieben? Wie trennst du die Entscheidung für eine Anlageklasse von der Auswahl innerhalb einer Region? Und wie passen Währungen und Anleihen in dasselbe Bild?

Worum es geht

Eine häufige Frage aus der Praxis lautet: Bei der Attribution gibt es mehrere Gewichtungsschemata, aber welche gibt es überhaupt? Dahinter steht ein echtes Problem. Das Gewichtungsschema muss zwei Sichten versöhnen: die Top-down-Entscheidung über Anlageklassen und Regionen und die Bottom-up-Auswahl einzelner Wertpapiere, und das über verschiedene Regionen und Anlagearten hinweg. Bei einem reinen Aktienfonds ist das Gewicht einfach der Marktwertanteil. Bei einem gemischten Portfolio mit Futures, Währungsabsicherung und Anleihen unterschiedlicher Duration ist es das nicht mehr.

In institutionellen Häusern rechnen das Risiko- und Attributionssysteme wie BarraOne von MSCI. MSCI nennt sein Modell „Multi-Asset Class (MAC) Performance Attribution Model“ und stützt es auf das Faktormodell für mehrere Anlageklassen MSCI (2020). Ein Attributionsmodell mit dem Namen „MACS“ konnten wir in den öffentlichen Unterlagen von MSCI nicht finden; das Kürzel verwenden einzelne Vermögensverwalter für Multi-Asset-Class-Strategien, also für Anlagestrategien, nicht für ein Rechenverfahren. Die Ideen dahinter lassen sich unabhängig vom Anbieter erklären, und zwar entlang von drei Fragen: Was zählt als Gewicht? In welcher Reihenfolge werden Entscheidungen gemessen? Und welche Renditequellen bekommen eine eigene Zeile?

Gewichtungsschemata im Überblick

Welches Schema du auch wählst: Die Summe der Effekte muss die tatsächliche Renditedifferenz treffen. Was übrig bleibt, oft Residuum oder Timing-Effekt genannt, ist eine Kontrollgröße. Bei der Buy-and-hold-Rechnung kann dieser Rest nach der Übersicht von Bacon (2019) erheblich sein, ohne dass er mit dem Umschlag zusammenhängen muss; transaktionsbasierte Rechnungen erfassen Handelseffekte und Kosten auf Wertpapierebene. Monatliche Perioden mit Gewichten zum Monatsbeginn sind ein verbreiteter Kompromiss.

Beispiel: Futures-Overlay mit Marktwert- und Exposure-Gewichten

Ein Portfolio von 100 Mio. € hält 50 % Aktien und 50 % Anleihen. Zusätzlich kauft der Manager Aktienindex-Futures über 10 Mio. € Nominalwert. Dieses Overlay hebt das Aktienexposure auf 60 %, ohne Anleihen zu verkaufen. Die Benchmark besteht aus 60 % Aktien und 40 % Anleihen. Im Jahr bringt der Aktienindex 8 %, die Aktien im Portfolio 9 %, der Anleihenindex 2 %, die Anleihen im Portfolio 2,5 %, der Geldmarkt 2 %. Vereinfacht bringt der Future die Indexrendite minus den Geldmarktzins; die Sicherheitsleistung lassen wir weg.

Mit Marktwertgewichten hat der Future fast keinen Wert; sein Gewinn landet dort, wo die Sicherheiten liegen, hier bei den Anleihen. Deren Rendite steigt scheinbar auf (1,25 + 0,6) / 50 = 3,7 %. Mit Exposure-Gewichten zählt der Future mit seinem Nominalwert zu den Aktien, und eine Finanzierungszeile von −10 % zum Geldmarktzins gleicht die Gewichte auf 100 % aus. Die Aktien haben dann 60 % Gewicht und (0,5 × 9 + 0,1 × 8) / 0,6 = 8,83 % Rendite. Die Benchmark hält keine Finanzierung; für diese Zeile gilt deshalb die Portfoliorendite auch als Benchmarkrendite.

Für Optionen nimmt man das Delta-gewichtete Exposure, für Swaps den Nominalwert des Zahlungsstroms, den sie wirtschaftlich abbilden. Bacon (2019) beschreibt, wie sich die Brinson-Zerlegung mit nominalen Beständen und Renditen auf Futures, Optionen, Swaps und Leerverkäufe übertragen lässt.

Top-down und Bottom-up

Wohin die Interaktion gehört, hängt am Entscheidungsprozess. Bei Top-down entscheidet das Komitee zuerst über Anlageklassen, dann über Regionen, zuletzt wählen die Manager die Titel. Die Allokation wird mit Benchmarkrenditen gemessen, die Selektion mit den tatsächlichen Gewichten. Die Interaktion gehört dann zur Selektion. Bei Bottom-up steht die Titelauswahl am Anfang, die Gewichte der Segmente ergeben sich aus ihr; dann misst man die Selektion mit Benchmarkgewichten und schlägt die Interaktion der Allokation zu. Bacon (2019) fasst die Literatur so zusammen: Bottom-up setzt voraus, dass die Titelauswahl Vorrang hat; folgt die Selektion auf eine Top-down-Allokation, lässt sie sich ohne Interaktion ableiten.

Zweistufige Attribution: erst Anlageklasse, dann Region

In einer mehrstufigen Attribution wird jede Entscheidung auf ihrer eigenen Ebene gemessen. Ein Beispiel mit zwei Anlageklassen und zwei Regionen im Aktienteil:

Rechnest du dieselben Zahlen flach mit drei Segmenten (Europa, USA, Anleihen) nach Brinson-Fachler, ergibt sich Allokation 0,32, Selektion 0,20 und Interaktion 0,09. Die Summe stimmt, aber die Allokation vermischt zwei Entscheidungen: das Übergewicht der Aktien und die Verschiebung zwischen den Regionen. Bottom-up gerechnet wären es auf Stufe 1 Allokation 0,53 und Selektion 0,08. Erst die Hierarchie in der Reihenfolge des tatsächlichen Prozesses trennt die Entscheidungen sauber. Bacon (2019) beschreibt die mehrstufigen Modelle als Folge von Zwischenportfolios, von denen jedes genau eine Entscheidung isoliert.

Währungen: Karnosky und Singer

In einem internationalen Portfolio hat jede Auslandsrendite zwei Teile: die Rendite im lokalen Markt und die Wechselkursbewegung. Karnosky und Singer (1994) zerlegen die lokale Rendite in den lokalen Geldmarktzins und eine Prämie darüber und zählen den Zinsunterschied zur Währung. Dann wenden sie die Brinson-Logik zweimal an: für die Märkte auf Basis der lokalen Prämien und für die Währungen auf Basis der Währungsrenditen einschließlich Zinsdifferenz. Ankrim und Hensel (1994) trennen den Währungseffekt zusätzlich in die Terminprämie aus der Zinsdifferenz und die unerwartete Kursbewegung. Mehr zum Karnosky-Singer-Modell im Glossar.

Für die Entscheidung über die Absicherungsquote ist diese Trennung wichtig: Die Marktprämie belohnt die Wahl des Aktienmarkts, die Währungszeile die Wahl der Währung. Grundlagen zu Kosten und Nutzen der Absicherung stehen im Artikel Währungsrisiko.

Anleihen: Einkommen, Zinskurve, Spread, Auswahl

Bei Anleihen passen Sektorgewichte schlecht, denn die Rendite hängt vor allem an Zinsänderungen und Duration. Campisi (2000) zerlegt die Rendite eines Rentenportfolios in das Einkommen, den Treasury-Effekt aus der Änderung der Staatsanleiherenditen, den Spread-Effekt aus der Änderung der Risikoaufschläge und die Selektion als wertpapierspezifischen Rest, jeweils gegen die Benchmark gerechnet (siehe Campisi-Modell). Allokationsentscheidungen gewichtet man hier besser über Duration als über Kapital: Wer bei gleichem Kapital mehr Duration hält, trägt mehr Zinsrisiko.

Moderne Systeme zerlegen feiner. Bacon (2019) nennt als typische Bausteine Carry, Effekte der Zinskurve (Parallelverschiebung, Drehung, Krümmung), Spread, Selektion, Handel und Währung; die Anleihen-Attribution bleibt meist arithmetisch. Die Anleihen-Attribution in BarraOne weist unter anderem Einkommen, Tilgungen, Roll-down, Zinsstruktur, Inflation, Spread und Währung aus MSCI (2020). Die Grundlagen der Zinsrechnung stehen in Duration, Zinskurve und Anleihen-Mathematik.

Faktorbasierte Attribution mit Risikomodellen

Ein Risikomodell beschreibt jede Position durch ihre Exposures auf Faktoren: Länder, Branchen und Stile bei Aktien, Zinskurve, Spreads und Inflation bei Anleihen, dazu Währungen und Rohstoffe. Die Faktor-Attribution rechnet die aktive Rendite als Summe aus aktivem Exposure mal Faktorrendite plus einem spezifischen Rest Grinold und Kahn (2000). Der Vorteil für gemischte Portfolios: Alle Anlageklassen sprechen dieselbe Sprache, und die Rendite-Attribution passt zur Risikozerlegung.

Das MAC-Modell in BarraOne führt die Rendite auf Faktoren aus Aktien, Anleihen und Rohstoffen zurück, abgestimmt auf die Risikoberichte. Daneben bietet MSCI eine Brinson-Fachler-Attribution für Top-down-Allokation, eine Asset-Selection-Attribution für Bottom-up-Auswahl, eine Währungsattribution, eine eigene Anleihen-Attribution und eine Attribution über mehrere Portfolioebenen für verschachtelte Strukturen aus Anlageklassen, Strategien und Managern MSCI (2020). Roth und Sharp (2015) beschreiben, wie MSCI Standardwerkzeuge für Multi-Asset-Portfolios anpasst, um die Wirkung der Kapitalaufteilung zwischen und innerhalb der Anlageklassen zu zeigen. Wie die Gewichte im Einzelnen gebildet werden, legen diese öffentlichen Unterlagen nicht offen.

Brinson und Faktoren beantworten verschiedene Fragen: Brinson, welche Entscheidung gewirkt hat, die Faktor-Attribution, welches Risiko bezahlt wurde. Ein Multi-Asset-Bericht zeigt deshalb oft beides: die Entscheidungen des Komitees nach Brinson und darunter die Faktoren, über die sie gewirkt haben.

Verkettung und geometrische Attribution

Monatseffekte addieren sich nicht zur Überrendite des Jahres; wie die Verfahren von Carino und Menchero das lösen, zeigt der Artikel Performance-Attribution. Bacon (2019) unterscheidet Glättungsverfahren, die die Differenz nachträglich auf die Perioden verteilen (logarithmisch nach Cariño (1999) oder optimiert nach Menchero (2000)), von Verkettungsverfahren wie dem der französischen Arbeitsgruppe GRAP und dem von Frongello (2002); die beiden letzten liefern dieselben Ergebnisse, hängen aber von der Reihenfolge der Perioden ab. Eine Richtschnur, welche Eigenschaften ein Verfahren erfüllen sollte, gibt Menchero (2004).

Die Alternative ist eine geometrische Attribution: Die Überrendite (1 + R) / (1 + B) − 1 verkettet sich über Perioden ohne Rest und lässt sich zwischen Währungen umrechnen. Nach Bacon (2019) spricht genau das für sie; Menchero (2005) zeigt, wie man reine geometrische Effekte so wenig wie möglich anpasst, dass sie ohne Rest aufgehen.

Für Fortgeschrittene

• Optionen im Overlay: Das Exposure ist Delta mal Basiswert und ändert sich mit dem Kurs. Für eine Monatsattribution reicht oft das Delta zu Monatsbeginn; den Rest aus Gamma und Zeitwert weist man als eigene Zeile aus.
• Negative Gewichte: Die Formeln kommen mit Leerverkäufen und Finanzierungszeilen zurecht, die Leser nicht immer. Die Allokation der Finanzierung (+0,36 im Beispiel) ist kein Gewinn, sondern die Gegenbuchung zum Übergewicht der Anleihen.
• Durationsgewichte: Statt Kapitalanteilen nimmt man den Beitrag jedes Segments zur Duration, also Gewicht mal Duration geteilt durch die Gesamtduration. Dann misst die Allokation die Laufzeitentscheidung und die Selektion die Auswahl bei gegebenem Zinsrisiko.
• Reihenfolge der Stufen: Ob du zuerst nach Anlageklasse und dann nach Region zerlegst oder umgekehrt, ändert die Effekte. Die Reihenfolge sollte dem Entscheidungsprozess folgen, sonst misst die Attribution Entscheidungen, die niemand getroffen hat.
• Interaktion: Ob man sie getrennt zeigt oder zuschlägt, ist in der Literatur umstritten, wie Bacon (2019) zeigt. Wichtig ist, die Konvention im Bericht zu nennen und beizubehalten.

Was die Forschung zeigt

Die Grundlage bleibt die Zerlegung von Brinson u. a. (1986) und Brinson und Fachler (1985). Karnosky und Singer (1994) zeigten, dass ein Multiwährungsportfolio suboptimal gesteuert ist, wenn Währungen nicht unabhängig von den Märkten entschieden werden, und lieferten den Rahmen, beides getrennt zu messen. Für Anleihen nennt Campisi (2000) fünf Unterschiede zu Aktien: feste Laufzeit, festes Zahlungsversprechen, geringere Liquidität, Zinsänderungen als wichtigster Renditetreiber und eine sehr einheitliche Preisbildung, die wenig Raum für Selektion lässt.

Zur Verkettung entstand eine eigene Literatur; Menchero (2004) stellt Anforderungen auf und vergleicht die Verfahren. Einen Überblick über die Entwicklung von den ersten Modellen über Währungen, Anleihen und Derivate bis zur geometrischen Attribution gibt Bacon (2019), ein Handbuch mit Formeln Bacon (2008).

Grenzen

• Daten: Exposure-Gewichte und transaktionsbasierte Rechnungen brauchen vollständige Bestände, Geschäfte und Derivatedaten. Bei Fonds fehlen sie oft.
• Konventionen: Wie ein Swap, eine Option oder die Sicherheitsleistung eingebucht wird, ist eine Entscheidung. Zwei Systeme können für dasselbe Portfolio verschiedene Effekte zeigen.
• Hierarchie: Die Stufen müssen zum Prozess passen. Eine Hierarchie, die nachträglich gewählt wird, erklärt die Vergangenheit, misst aber keine Entscheidung.
• Faktormodelle: Eine Faktor-Attribution ist nur so gut wie das Modell; Faktoren, die es nicht kennt, landen im spezifischen Rest.
• Glück oder Können: Auch eine saubere Zerlegung beweist kein Können. Ein Jahr mit positiver Selektion ist eine Beobachtung, keine Statistik.

So rechnet Portfolio Lab

Die Seite Risiko rechnet die Brinson-Fachler-Zerlegung monatlich gegen eine Benchmark: ein anderes Portfolio aus deinem Raster oder ein einzelnes Wertpapier. Als Gewichte dienen die tatsächlichen Marktwertgewichte eines Backtests ohne Kosten und ohne Hebel zu Monatsbeginn, nach Drift und dem gewählten Rebalancing; innerhalb des Monats ist das eine Buy-and-hold-Rechnung. Futures-Overlays gibt es in diesen Portfolios nicht, Marktwert und Exposure sind hier also dasselbe. Segmente sind wahlweise die Positionen, die Anlageklassen (Voreinstellung) oder Anlageklasse und Hauptkategorie zusammen; jede Position zählt als Ganzes zu einem Segment, eine schrittweise Zerlegung über zwei Stufen wie oben rechnet die App nicht. Hält die Benchmark ein Segment nicht, zählt die Abweichung als Allokation.

Eine eigene Währungsattribution gibt es nicht: Alle Renditen sind in der Basiswährung gerechnet, Wechselkurseffekte stecken in Allokation und Selektion. Die Monatseffekte werden nach Carino (Voreinstellung) oder Menchero verkettet, für den ganzen Zeitraum, je Kalenderjahr und kumuliert; nötig sind mindestens 12 gemeinsame Monate. Daneben zerlegt die Faktor-Attribution die Überrendite des Portfolios in US-Dollar in Faktorbeiträge, Alpha und Rest, statisch über den Zeitraum und rollierend mit Ladungen aus 24 bis 120 Monaten vor jedem Monat (voreingestellt 36), mit t-Werten nach Newey-West. Mehr in der Methodik Risiko und Attribution.

This article explains a method; it is not investment or tax advice. Worked examples are simplified and rounded. All terms in the glossary.