1 Einleitung

»Häufig gibt es über einige Monate oder sogar einige Jahre nur eine geringe Korrelation zwischen dem Erfolg eines Unternehmens und dem Erfolg seiner Aktie. Langfristig gibt es aber eine 100 %-Korrelation zwischen Unternehmenserfolg und Aktienrendite. Diese Ungleichzeitigkeit ist der Schlüssel zum Geldverdienen. Es zahlt sich aus, geduldig zu sein und erfolgreiche Unternehmen zu kaufen.«1

Peter Lynch

Wer im Jahr 1990 einen Betrag von umgerechnet 1.000 € in die SAP AG investierte, konnte Ende 2020 eine Summe von 140.751 € in seinem Depot verbuchen. Wer am Börsengang der Sartorius AG im Juli 1990 Aktien für 1.000 € erwarb, konnte sich gut 30 Jahre später über einen Wert von 86.187 € freuen. Wer sich beim Börsengang im März 2000 an der Rational AG beteiligte, konnte in den folgenden mehr als 20 Jahren eine jährliche Rendite von 21,4 % beziehen.

Wer dagegen im Januar 1990 einen Betrag von 1.000 € auf die Commerzbank, eine der damals führenden und angesehensten Banken in Deutschland, gesetzt hatte, fand sich Ende 2020 mit mageren 185 € wieder. Die Spanne zwischen 140.751 € und 185 € beschreibt den Unterschied zwischen nachhaltigen, jahrzehntelangen Wettbewerbsvorteilen auf der einen Seite und strategischen Fehlentscheidungen in Verbindung mit widrigen äußeren Faktoren auf der anderen Seite.

Es gibt nur wenige Unternehmen, die über solch starke und langfristige Wettbewerbsvorteile verfügen, um an den Börsen langfristig alle anderen Aktien weit hinter sich zu lassen und Anleger glücklich zu machen. Es ist nicht einfach, solche Firmen in einem frühen Stadium zu identifizieren. Doch ein Anleger, der auf ein solches Unternehmen stößt, Aktien erwirbt und Geduld zeigt, kann mit einer weit überdurchschnittlichen Rendite rechnen.

Ziele des Buches

Welche Aktien haben sich in Deutschland über sehr lange Zeiträume überdurchschnittlich gut entwickelt? Diese Frage stand am Anfang des Buches. Da es für eine fundierte Antwort nur sehr spärliche Informationen gab, habe ich angefangen, die entsprechenden Daten zu sammeln. Der deutsche Leitindex DAX wurde am 1. Juli 1988 eingeführt. Der Betrachtungszeitraum dieses Buches beginnt etwas später, nämlich Anfang des Jahres 1990. Damit überblickt es einen Zeitraum von mehr als 30 Jahren. Jeder Anleger weiß, dass dies ein sehr langer Zeitraum für Aktieninvestments ist. Aber genau dies war die Herausforderung: Es zeigt sich, dass bei der Anlage in Aktien das Risiko sinkt, wenn der Anlagehorizont des Investors steigt. Je langfristiger ein Anleger in Aktien investiert, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass er mit einer positiven Rendite rechnen kann. Von 1990 bis 2021 zeigte der DAX in neun einzelnen Jahren eine negative Jahresrendite. Der maximale Verlust eines Jahres lag bei über 40 % (2002 und 2008). Betrachtet man nun alle Fünfjahreszeiträume seit 1990 (also z. B. den Zeitraum 1990–1994, 1991–1995 usw.), dann gibt es hier nur noch sechs Perioden mit negativer Rendite. Erhöht man die Zeitspanne auf zehn Jahre, dann verringert sich die Zahl auf zwei Perioden mit negativer Rendite. Professor Jeremy Siegel analysierte für die USA die Daten seit 18022 und fand heraus, dass es in diesen über 200 Jahren keinen einzigen 20-Jahres-Zyklus mit einer negativen realen3 Rendite für den US-Aktienindex gab – nicht einmal während der langen und tiefen Weltwirtschaftskrise ab 1929.

Diese Zahlen belegen eindrucksvoll, dass Aktien, über lange Zeiträume betrachtet, ein sehr geringes Verlustrisiko tragen; ganz im Gegensatz zu einigen anderen Anlageklassen, wie z. B. Bargeld oder Anleihen, die gerade in Perioden mit höherer Inflation auch langfristig real negativ rentierten. Aktien als Anlageklasse sind langfristig ein sehr sicheres Anlageinstrument, aber die Unterschiede zwischen den Unternehmen sind enorm. Dies zeigt sich an den genannten Top- und Low-Performern aus dem DAX und MDAX. Es stellen sich daher zwei entscheidende Fragen:

Beide Fragen müssen getrennt voneinander behandelt werden, da es sich bei der Beantwortung der ersten Frage um eine rückblickende Untersuchung handelt. Die zweite Frage bezieht sich aber auf Entscheidungen, die von Anlegern prospektiv oder vorausblickend getroffen werden. Allein zu wissen, dass in der Vergangenheit erfolgreiche Unternehmen bestimmte gemeinsame Charakteristika hatten, ist für zukunftsbezogene Anlageentscheidungen nicht ausreichend.

Dieses Buch identifiziert die langfristigen Erfolgsfaktoren von Aktien anhand der 40 höchstkapitalisierten Werte aus dem DAX/MDAX. Die Aktienrendite dieser Werte wird über 31 Jahre (1990–2020) rückblickend verfolgt und die wesentlichen Bestimmungsfaktoren für Erfolg und Misserfolg anhand statistischer Modelle ermittelt.4 Es zeigt sich, dass es eine Reihe klar identifizierbarer strategischer Indikatoren und Finanzkennzahlen gibt, die einen statistischen Zusammenhang mit der langfristigen Aktienperformance aufweisen. Andere Faktoren, die bisher oft als wichtig erachtet wurden, wie z. B. die Dividendenrendite, spielen dagegen keine Rolle. Diese Analyse wird anschließend durch Fallstudien vertieft, in denen die Erfolgsstrategien der vier Top-Performer (Rational, SAP, Adidas, Sartorius) identifiziert und mit den Problemen sowie Fehlentscheidungen der zwei Low-Performer (Commerzbank, Infineon) verglichen werden.5

Die Zusammenfassung arbeitet danach die übergreifenden quantitativen und qualitativen Erfolgsindikatoren am deutschen Aktienmarkt heraus. Auf Basis dieser Indikatoren wird ein Punktwert-Score, der sogenannte 30-Jahre-Score gebildet, der Anlegern sowohl eine einfach verständliche als auch umsetzbare Richtschnur bei der Auswahl der langfristig überdurchschnittlichen Aktien gibt. Der Fokus bei diesem Score liegt auf der einfachen Anwendbarkeit und der Nutzung öffentlich zugänglicher Datenquellen. Mit Hilfe dieser Punktwertmethode kann dann eine Auswahl an Aktien identifiziert werden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine überdurchschnittliche Rendite erzielt. Ich nenne diese Auswahl das 30-Jahre-Portfolio, da es auf Basis von Faktoren entstand, die auf einer Analyse von Daten aus 30 Jahren deutscher Börsengeschichte beruhen.

Methodik

Schritt 1: Die Bestimmung der Top- und Low-Performer

Diese Untersuchung basiert auf der Auswertung der Börsendaten von Unternehmen, die schon vor 1990 in Deutschland notiert waren, oder Firmen, die zwischen 1990 und 2000 einen Börsengang absolvierten. Die Auswahl der Stichprobe erfolgte Ende 2020. Diese enthält 40 Unternehmen, die zu diesem Zeitpunkt im DAX oder MDAX notiert waren und eine Marktkapitalisierung von mindestens 5 Milliarden € hatten. Alle diese Unternehmen waren damit seit mindestens 20 Jahren (bezogen auf Ende 2020) börsennotiert. Ein Großteil der Firmen weist sogar eine wesentlich längere Börsengeschichte auf. Für jedes einzelne Unternehmen wurden die Börsendaten seit dem 1. Januar 1990 oder dem Börsengang (sofern dieser nach dem 1. Januar 1990 erfolgte) analysiert. Die Gesamtperformance berechnet sich aus Kursgewinnen, Dividenden und sonstigen Leistungen an die Aktionäre, wie z. B. Gratisaktien oder handelbaren Bezugsrechten.

Anschließend erfolgte die Aufstellung von zwei Ranglisten:

• zum einen eine Rangliste der Unternehmen im Hinblick auf die absolute Rendite in € bei einem Investment von 1.000 € am 1. Januar 1990 oder zum Zeitpunkt des IPO;
• zum anderen eine Rangliste der durchschnittlichen jährlichen Renditen für denselben Zeitraum.

Schritt 2: Die Identifizierung der Erfolgsfaktoren

Die zweite Rangliste diente als Grundlage für alle statistischen Analysen, da eine Vergleichbarkeit der Performance unabhängig von der Dauer der Börsennotierung gegeben sein musste.

Im nächsten Schritt wurde dann getestet, welche unabhängigen Variablen einen statistischen Zusammenhang mit der Performance zeigten. Der Test erfolgte für rund 30 Faktoren. Bei zehn dieser Variablen fand sich ein stärker oder schwächer ausgeprägter signifikanter Zusammenhang. Ein wichtiges Kriterium bei der Auswahl der Variablen war, dass sie für jeden Anleger leicht nachvollziehbar und reproduzierbar sein sollten. Alle Variablen können mit öffentlich verfügbarer Information (z. B. Geschäftsberichten oder Wirtschaftspresse) berechnet werden. Keine der Variablen beruht auf Insiderinformationen oder komplexen Quantifizierungen. Darüber hinaus wurden noch weitere statistische Tests durchgeführt, die im Anhang beschrieben sind. Die Ergebnisse der statistischen...