Integration von historischen deutschen Aktien- und Inflationsdaten
Nach einer längeren Sommerpause melde ich mich heute mit einem hoffentlich interessanten Thema zurück. Ich habe vor einigen Monaten folgendes Buch aus 1993 entdeckt: “Können Aktienkurse noch steigen? - Langfristige Trendanalyse des deutschen Aktienmarktes” von Gregor Gielen. Dort beschreibt der Autor einen historischen Index des deutschen Aktienmarktes seit 1870(!) sogar mit Dividenden und Inflationsdaten, d.h. Gielen entwickelt dort einen kompletten Performance-Index. Ich habe diesen Index mit aktuellen Daten des CDAX sowie Inflationsdaten des statistischen Bundesamts bis heute fortgeschrieben und in meinen Simulator als alternative Datenbasis integriert.
Hintergrund ist, dass mich die Fokussierung auf die amerikanischen S&P 500 Daten zur Berechnung von sicheren Entnahmeraten seit langem gestört hat. Zum Einen stammen die Inflationsdaten vom amerikanischen Verbraucherpreisindex, d.h. sind direkt nicht mit anderen Ländern vergleichbar. Zum Anderen ist die historische Performance des amerikanischen Aktienmarktes wohl auch etwas besser als die anderer Industriestaaten. Für eine realistischere Analyse von Entnahmeraten im nichtamerikanischen Raum sind daher eigentlich andere Daten nötig, die aber nicht so einfach zu beschaffen sind. Es gibt zwar einige kommerzielle Anbieter solcher Daten, deren Preise sind aber extrem sportlich, ganz zu schweigen von deren sehr restriktiven Lizenzbedingungen. Eine Integration solcher Daten in meinen kostenfreien Simulator ist daher ein eher aussichtsloses Unterfangen.
Insofern sehe ich die Integration von langfristigen Daten des deutschen Aktienmarktes jetzt immerhin als einen ersten Schritt hin zu einem besseren quantitativen Verständnis von Entnahmeraten außerhalb des amerikanischen Wirtschaftsraums. Schauen wir uns zunächst einmal die Daten selbst an und wie ich versucht habe, sie konsistent für den Simulator aufzubereiten.
Hyperinflation 1923, Währungsreform 1948 und Anbindung an den aktuellen CDAX
Als ich mir die nominalen Kursdaten von Gielen in Excel das erste Mal angesehen habe, musste ich erst einmal lachen. Wie sie sehen, sehen sie gar nichts:
Wenn man die Y-Achse logarithmisch anzeigt wird das Bild schon etwas klarer:
Der unscheinbare kleine Hügel in den Daten ist der Höhepunkt der deutschen Hyperinflation im Dezember 1923. Dort erreicht der Aktienindex laut Gielen einen Wert von 6,3*10^14(!) in der damals gültigen Währung Papiermark. Gielen beschreibt diese Phase in seinem Buch sehr eindringlich. Zitat: “Die verwendeten Monatsdurchschnittskurse vermitteln ein Bild von einfach steigenden Kursen. Die Wirklichkeit vollzog sich mit extremen Ausschlägen. Verschiedene Quellen berichten, daß sich insbesondere in der Endphase einzelne Preise nicht nur in wenigen Tagen verdoppelten, sondern durchaus in kurzer Zeit bis zu 50% verloren. Gleichzeitig nahmen die Umsätze in einer Weise zu, daß die Börsenwoche von fünf auf drei Tage reduziert werden mußte”. Das Titelbild dieses Artikels zeigt dazu passend eine Originalbanknote aus der Zeit, genauer aus Oktober 1923. Damals war ganz Deutschland zwar rechnerisch ein Volk von Milliardären, trotzdem war es leider eine Zeit von Armut und extremer Unzufriedenheit, was letztlich dann zur nächsten Katastrophe ab 1933 mit beitrug.
Die absoluten Zahlenwerte des Index aus dieser Zeit sind daher sicherlich nicht exakt bzw. geben die damalige Situation nur näherungsweise wieder. Mein erster Reflex war daher, diese Daten erst ab der Währungsumstellung auf Reichs- bzw. Rentenmark im Januar 1924 zu nutzen. Nach längerem Nachdenken bin ich davon jedoch wieder abgerückt. Zum Einen würde man damit alle Auswirkungen des 1. Weltkriegs nicht mehr sehen, zum anderen ist eine solche Hyperinflation zwar ein seltenes aber trotzdem eben ein realistisches Extremereignis und es wäre doch interessant zu untersuchen, wie sich so etwas auf unsere Überlegungen zur finanziellen Freiheit auswirkt (nicht zuletzt befinden wir uns ja gerade wieder in einer Zeit relativ hoher Inflation). Ich habe daher einen anderen Weg versucht und habe alle Index- und Inflationswerte vor Dezember 1923 in die neue Währung Rentenmark umgerechnet. Da eine Rentenmark einer Billion Papiermark entsprach bedeutet dies eine Division aller älteren Indexwerte durch den Faktor 10^12, also eine 1 mit 12 Nullen!
Die Währungsreform 1948 in Westdeutschland führt aufgrund von Börsenschließungen und völlig unklaren Besitzverhältnissen der Aktien zu weiteren Unsicherheiten in den Daten. Gielen wagt es trotzdem, einen durchgängigen Index über diese Zeit hinweg zu konstruieren und beschreibt seine Herangehensweise in seinem Buch ausführlich. Als Ergebnis erkennt man in den Indexdaten Mitte 1948 einen drastischen Einbruch von über 90%(!), der von der Größenordnung in etwa zu dem ungefähren Umtauschverhältnis von 10 Reichsmark zu einer D-Mark passt, das für Bargeld galt. Erst dieser Kurseinbruch zeigt drastisch, welche Auswirkungen der zweite Weltkrieg auch auf die deutsche Wirtschaft hatte.
Gielen hat seinen Index dann bis zum September 1993 also dem Redaktionschluss seines Buches fortgeführt. Für die Fortschreibung dieses möglichst breit konstruierten Index in die heutige Zeit habe ich nicht den DAX verwendet, sondern den CDAX Performance Index. Dieser enthält statt der 30 größten Werte, alle General Standard und Prime Standard Werte, die in Frankfurt gehandelt werden, aktuell über 400 Aktien. Der CDAX wurde genau wie der Dax Ende 1987 eingeführt und es gibt sogar Datenreihen der Bundesbank, die diesen Index bis Anfang 1970 zurück rechnen. Somit stellt sich die Frage, wie man Gielens Daten am besten mit den neuen CDAX Daten verbindet. Eine Analyse der rückgerechneten Werte 1970-1987 zeigte, dass deren Performance stark von Gielens Index abgewichen ist. Ich vermute daher, dass diese Rückrechnung lediglich die Aktienkurse der 1987 enthaltenen Einzelwerte verwendet hat aber keine echte Simulation des Index mit entsprechenden Firmenverschiebungen vorgenommen wurde. Sicher bin ich hier aber nicht. Zwischen 1987 und 1993 also während des gemeinsamen Zeitraums von Gielens Index und dem CDAX stimmen die Performancedaten aber relativ gut überein, sodass ich mich am Ende entschlossen habe, Gielens Daten bis September 1993 und den CDAX ab Oktober 1993 zu verwenden und dort nahtlos an das Ende von Gielens Index zu koppeln. Für die Inflationsdaten ab 1993 habe ich analog die offiziellen Daten des statistischen Bundesamts genommen, sodass ich am Ende durchgehende und hoffentlich konsistente Datenreihen für einen Performanceindex des deutschen Aktienmarkts und für die Inflation von Januar 1870 bis September 2022 in aktueller Währung Euro erhalte. Wer sich Gielens Index selber einmal im Detail anschauen möchte, findet den Großteil der Daten übrigens nach Registrierung bei https://histat.gesis.org. Dort gibt es auch noch andere sehr interessante historische deutsche Datenreihen einschließlich der jeweiligen Quellenverweise.
Langfristige reale Performance dieses Index
Schaut man sich die Grafiken des nominalen Performance Index und der Inflation an, fällt selbst in der logarithmischen Darstellung zunächst natürlich der extreme Effekt der Hyperinflation auf. Trotzdem könnten die Peaks bei Index und Inflation bereits ein erster Indikator dafür sein, dass ein (hypothetischer) Investor in diesen Aktienindex womöglich von den extremen Auswirkungen der Inflation etwas verschont wurde, zumindest im Vergleich zu Investoren in Festgeldanleihen, die nach der Währungsumstellung 1923 quasi komplett enteignet wurden. Um dies genauer zu untersuchen blenden wir die Inflation in der folgenden Darstellung einmal komplett aus und schauen uns stattdessen den realen Performanceindex an, der alleine die inflationsbereinigten Renditen abbildet. Dieser Index sieht jetzt vergleichsweise harmlos aus und lohnt eine etwas detailliertere Betrachtung:
Farblich eingezeichnet sind jeweils Linien konstanter Durchschnittsrendite, die ich zugegebenermaßen etwas willkürlich für bestimmte Phasen des Index gewählt habe. Die erste Linie habe ich vom Beginn des Index Ende Dezember 1869 bis zum Ausbruch des ersten Weltkriegs im Juli 1914 gezogen, wo der Index eine Durchschnittsperformance von jährlich 5,46% nach Abzug der Inflation erzielt hat. Zwischen Juli 1914 und der zweiten Währungsreform Juli 1948 habe ich eine weitere Performancelinie gezogen, die vor allem den Effekt der beiden Weltkriege und der Hyperinflation zeigt. Nicht überraschend ist die Durchschnittsperformance mit 1,41% dort deutlich kleiner und sie wäre sogar deutlich negativ ausgefallen, wenn ich den über 90%igen Einbruch aufgrund der 2. Währungsreform dort mit eingerechnet hätte. Nach der Währungsreform bis ca. Anfang 1960 habe ich eine weitere Phase eingezeichnet, die das deutsche Wirtschaftswunder beschreibt. In diesem Zeitraum hätte ein Investor sage und schreibe 31,60% Jahresrendite erzielt. Danach flachte die Kurve logischerweise wieder etwas ab und erreichte zwischen Anfang 1960 und heute lediglich eine durchschnittliche Performance von 4.21%, also deutlich weniger als die durchschnittliche Performance des amerikanischen Aktienmarktes mit ca. 6,6% jährlicher Rendite nach Inflation. Wie oben schon erwähnt ist die Definition solchen Phasen aber in hohem Maße subjektiv. Nimmt man die Performance von Anfang 1960 bis heute, also einschließlich des deutschen Wirtschaftswunders, dann würde man z.B. damit eine jährliche Rendite von 8,06% erzielen.
Was mich jedoch am meisten an diesen Daten überrascht hat, war die Gesamtperformance des Index von 1870 bis heute. Trotz zweier verlorener Weltkriege und zweier gescheiterter Währungen hätte ein (hypothetischer) Investor in diesen Index über den gesamten Zeitraum immer noch eine jährliche Durchschnittsrendite von 3.94% nach Abzug der Inflation erzielt!
Erste Ergebnisse im Simulator
Ich habe diese Daten jetzt seit einigen Tagen auch in den Simulator eingebaut. Diese sind dort über den Reiter “Einstellungen Kursdaten” erreichbar. Neben der Standardauswahl der amerikanischen S&P 500 und Inflationsdaten von Rober Shiller, kann dort alternativ jetzt die oben beschriebene Datenreihe mit dem Performanceindex von Gregor Gielen und dem CDAX zusammen mit deutschen Inflationsdaten verwendet werden.
Schauen wir uns zu Beginn an, wie unser Standard-Trinity Beispiel mit diesen Kursdaten aussieht. Um alle verfügbaren Kursdaten zu nutzen, setze ich noch “Kurshistorie nutzen ab” von 1871 auf 1870, da wir für Deutschland ja jetzt sogar ein Jahr ältere Daten vorliegen haben:
Die historische Simulation des zeitlichen Depot-Verlaufs sieht jetzt schlichtweg furchterregend aus. Unsere monatlichen Entnahmen von 1.600€ aus unserem Aktiendepot von 480.000€ gemäß der 4% Regel führen mit den Standardeinstellungen offenbar sehr schnell in die Katastrophe:
Schaut man sich die linke Grafik der Entnahmen, Einnahmen und Ausgaben an, sieht man schnell die Ursache des Problems: Wir beginnen die Simulation im Oktober 2022. Im historischen Worst-Case (entspricht gemäß der rechten Grafik einem virtuellem Startdatum unserer Kurshistorie im Februar 1914) würden die jährlichen Ausgaben ab Juli 2032 (entspricht dann dem virtuellen Datum Dezember 1923) plötzlich in gigantische Größenordnungen steigen, die alle Ein- und Ausgaben davor so winzig erscheinen lassen, dass sie auf der Grafik gar nicht mehr erkennbar sind. Offenbar stolpern wir hier gerade über die Hyperinflation 1923. Wir erinnern uns, dass standardmäßig im Simulator immer der Schalter “Inflationsausgleich der Ausgaben” gesetzt ist. Dieser Schalter sorgt jetzt aber dafür, dass wir unsere monatlichen Ausgaben von 1.600€ selbst über eine Hyperinflation hinweg beibehalten wollen, was dann dazu führt, dass der Simulator unserem Depot ab dann monatlich extreme Beträge entzieht. Trotz der oben beschriebenen realen 3,94% Durchschnittsrendite des deutschen Aktienmarktes im langjährigen Mittel ist eine 4% Regel hier aber natürlich schon rein rechnerisch nicht durchhaltbar.
Schauen wir uns trotzdem einmal die exakt berechneten Entnahmeraten auf dem 2. Reiter dazu an:
Die langjährige sichere Entnahmerate des deutschen Aktienmarktes bei einer 30 jährigen Entnahmedauer liegt offenbar bei lediglich 1,3%. Akzeptieren wir analog zur traditionellen 4%-Regel des US-Marktes eine Pleitewahrscheinlichkeit von ca. 2,5%, würde man für den deutschen Aktienmarkt somit lediglich eine 1,5% Regel propagieren dürfen. Tragen wir die damit verbundenen monatlichen ca. 600€ wieder in den ersten Reiter als “Ausgaben ab FI” ein sehen wir folgendes Bild:
Obwohl es eine verbleibende Pleitewahrscheinlichkeit gibt und der Worst-Case daher nach 30 Jahren negativ bleibt, führt der Großteil der historischen Entwicklungen damit tatsächlich zu einem positiven Endergebnis. Dies ist insofern bemerkenwert, weil wir rein rechnerisch tatsächlich selbst eine erneute Hyperinflation analog zu 1923 komplett über die monatlichen Depotentnahmen ausgleichen könnten, ohne in den überwiegenden Fällen Pleite zu gehen. Einschränkend sei jedoch an dieser Stelle Folgendes gesagt: Die Berechnungen, die der Simulator hier durchführen muss sind numerisch deutlich “wackeliger” als die normalen Fälle, die wir bislang gerechnet haben. Die Zahlenwerte vor und nach der Hyperinflation liegen schließlich 12 Größenordnungen auseinander. Es würde mich daher nicht überraschen, wenn es hier zumindest signifikante Rundungsfehler gibt. Im schlimmsten Fall zeigen sich hier sogar noch unerkannte Rechenfehler, die sich eben erst in solchen Extremsituationen manifestieren.
Darüberhinaus reden wir hier über ein sehr artifizielles Modell: Im wirklichen Leben wäre ein solcher Entnahmeplan schon daran gescheitert, dass die Börsen zeitweise geschlossen wären und ein regulärer Handel oft gar nicht möglich war. Ganz zu schweigen von den ganzen anderen menschlichen Schicksalen und Katastrophen dieser Zeit, die sich hinter diesen nackten Zahlen verbergen.
Auf der anderen Seite erscheinen mir die Ergebnisse des Simulators hier zunächst einmal grundsätzlich plausibel. Ich würde mich aber über Kommentare, Anregungen und Kritik an dieser Stelle sehr freuen.
Als letzten Schritt in diesem Artikel setzen wir jetzt den Schalter “Reale Werte ohne Inflationsanstieg” um uns auf die realen Renditen fokussieren zu können. Alle Effekte von Inflation und Hyperinflation 1923 werden jetzt ausgeblendet. Das Ergebnis des Simulators sieht daher tatsächlich jetzt wieder relativ “normal” aus. Wenn wir statt des üblichen Worst-Case uns per Knopfdruck den “Best Case” anschauen sehen wir jetzt folgendes Bild:
Wie nicht anders zu erwarten, würde der Best-Case virtuell kurz nach Abschluss der zweiten Währungsreform im Oktober 1948 starten und das komplette Wirtschaftswunder mitmachen.
Ausblick und Bitte um Unterstützung
Dieser Artikel wird im besten Fall der Startpunkt einer etwas längeren Serie sein. Wie oben schon angedeutet, habe ich das mittelfristige Ziel, sichere Entnahmeraten deutlich allgemeiner zu berechnen, d.h. ohne den alleinigen Fokus auf US-Aktien und US-Inflation. Einer der nächsten Schritte dazu wird auch sein, im Simulator die getrennte Auswahl von Aktien- und Inflationsdaten zu erlauben. Beispielsweise wäre es interessant als deutscher Nutzer des Simulators, auch immer die deutschen Inflationsdaten zu nutzen, da alle Ausgaben letztlich von diesen beinflusst werden. Völlig unabhängig davon kann dieser deutsche Investor dann aber entscheiden ob er oder sie dann lieber ein Aktiendepot mit amerikanischen oder deutschen Werten nutzen möchte. Aus dem Vergleich entsprechender Entnahmeraten sollten sich dann einige interessante Informationen ableiten lassen, nicht zuletzt sollte damit auch eine Abschätzung von sicheren Entnahmeraten eines weltweit diversifizierten Depots besser gelingen.
An dieser Stelle möchte ich auch einen kleinen Aufruf loswerden: Die Geschwindigkeit mit der ich hier vorankomme wird vermutlich durch den Zugang zu entsprechenden Kurs- und Inflationsdaten limitiert. Sollte also eine Leserin oder ein Leser dieses Blogs eine gute Quelle für historische Inflations- und Indexdaten z.B. aus anderen europäischen Ländern kennen, würde ich mich über einen entsprechenden Hinweis sehr freuen. Idealerweise liegen die Daten auch als Monatsdaten vor, um möglichst präzise Berechnungen zu ermöglichen und natürlich darf es auch keine Lizenzprobleme bei der Nutzung der Daten geben. Eine Integration solcher Datenreihen ist dann relativ einfach möglich und würde Nutzern aus diesen Ländern dann ebenfalls eine Analyse mit Bezug auf ihren Heimat-Aktienmarkt oder zumindest ihre Heimatinflation ermöglichen. Für Unterstützung an dieser Stelle sage ich jetzt schon einmal Danke!
Damit komme ich zum Endes heutigen Artikels und hoffe, dass der Inhalt interessant war. Wer eigene Analysen zu Entnahmeraten des deutschen Aktienmarktes durchführen möchte, kann dies jetzt im Simulator tun. Wer dabei die Hyperinflation ignorieren möchte, kann dazu einfach die Kurshistorie auf die Jahre ab 1924 einschränken, dann sehen die Ergebnisse nicht ganz so furchterregend aus. Interessante Erkenntnisse oder Probleme können gerne auch unten als Kommentar hinterlassen und geteilt werden, ich würde mich freuen.
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