Beleggen in onroerend goed
J.H.W. Goslings en V.L.M.C. Petri*
O
nroerend goed heeft een belangrijk aandeel in beleggingsportefeuilles. Vanwege
de ondoorzichtigheid van de markt is de analyse van risico en rendement van
beleggingen in onroerend goed echter niet eenvoudig. In dit artikel wordt een
aantal karakteristieken van onroerend-goedbeleggingen gepresenteerd, waaruit
blijkt dat opbrengsten en volatiliteit van met name indirecte onroerend-goedbeleggingen in belangrijke mate overeenkomen met die van aandelen. Tevens blijkt
dat direct onroerend goed, op basis van de taxatiewaarde, een goede dekking tegen
inflatie biedt.
De afgelopen decennia heeft de beleggingspraktijk
een ingrijpende wijziging ondergaan. De theoretische ontwikkelingen in de beleggingstheorie, die in
het begin van de jaren vijftig met de portefeuillebenadering van Markowitz in gang werden gezet, zijn
nu grotendeels gei’ntegreerd in de praktijk. Hoewel
deze beleggingstheorie de pretentie heeft alle categorieen van beleggingen te omvatten, richt zij zich
met name op aandelen- en vastrentende markten.
Deze markten zijn vrijwel perfect en efficient waardoor zij zich lenen voor de gekozen analysemethode. In deze bijdrage doen wij een poging belegging
in onroerend goed in deze analyse te betrekken.
Onroerend goed is een belangrijke beleggingscategorie. Zo geeft Ibbotson voor de Verenigde Staten in
1989 een aandeel in de totale activa van 4,4% voor
bedrijfsachtig onroerend goed en 25,0% voor woningen . Te zamen met landbouwgrond geeft dit 32,7%
voor reele activa.
In tegenstelling tot de prijsvorming van aandelen en
obligaties, komt de prijsvorming van onroerend
goed niet tot stand op perfecte en efficiente markten. Daarnaast is informatie over prijzen onvolledig
en onbetrouwbaar. Dit maakt het moeilijk om tot
een systematische analyse te komen van de rol van
onroerend goed in beleggingsportefeuilles. In de
praktijk zien we dan ook dat subjectieve argumenten een belangrijke rol spelen bij de bepaling van
het wegingspercentage. Hieraan mag worden toegevoegd dat de formele benadering met behulp van
de theorieen van Markowitz geenszins eenduidige
oplossingen geeft. Onderzoekers signaleren grote instabiliteit van opbrengstkarakteristieken . Daarnaast
spelen nationale mentaliteitsverschillen een rol, zoals blijkt uit tabel 1. Opmerkelijk is dat het percentage onroerend goed zich in een betrekkelijk nauwe
bandbreedte van 5 tot 10% bevindt.
Voor de analyse van de positie van onroerend goed
in een beleggingsportefeuille kiezen we de portefeuille van een pensioenfonds als uitgangspunt. Dit
betekent dat rendement en risico in reele termen
dienen te worden gemeten. Pensioenen zijn immers
over het algemeen ge’indexeerd zodat iedere procent loonsverhoging in een procent verhoging van
932
de verplichtingen resulteert. Hoewel loonsverhogingen zowel een reele als een inflatoire component
hebben, zullen we in dit artikel alleen rekening houden met de inflatiecomponent. Daarin schuilt voor
pensioenfondsen het grootste risico.
In ons onderzoek zijn we uitgegaan van Amerikaanse cijfers, omdat hier de meeste data beschikbaar
zijn. Op basis van jaarcijfers over de afgelopen 30
jaar zijn gemiddelden, standaarddeviaties en correlatiecoefficienten berekend van direct gehouden onroerend goed, indirect gehouden onroerend goed,
aandelen, obligaties en inflatie.
Ten einde meer inzicht te verkrijgen in de karakteristieken van de opbrengsten van de onderscheiden
activa-klassen is vervolgens een factoranalyse gemaakt. Verrassend resultaat hierbij is de sterke overeenkomst tussen de gevonden vergelijkingen voor
de aandelenopbrengst en voor de opbrengst van indirect onroerend goed.
Op basis van deze empirische verkenningen trachten we te komen tot aanbevelingen voor de plaats
van onroerend goed in de beleggingsportefeuille
van een pensioenfonds. Hiervoor sluiten we aan bij
Markowitz’ portefeuillebenadering.
Onroerend-goedmarkten
Aandelen en vastrentende waarden worden verhandeld op vrijwel perfecte markten. Dit betekent: lage
transactiekosten, goede en algemeen beschikbare informatie, deelbare produkten en geen marktpartij
die een belangrijke invloed op de prijs kan uitoefenen. In de theorie is later aan deze marktvorm het
begrip efficiency gekoppeld. Onroerend-goedmarkten zijn vrijwel een spiegelbeeld hiervan. Transactie-
* De auteurs zijn hoogleraar Financieel Management en Financiele Markten aan de Rijksuniversiteit Limburg, respec-
tievelijk werkzaam bij het Algemeen Burgerlijk Pensioenfonds. De auteurs danken I. Sijstermans voor haar assisten-
tie bij de berekeningen.
1. R.G. Ibbotson, G.P. Brindon, Investment markets, 1987.
2. J.M.G. Frijns, W.F.A.M. Naber en V.L.M.C. Petri, Instabili-
teit en optimaliteit van optimale portefeuille, Financiering
en Belegging, 1989, biz. 157-173.
kosten zijn hoog. Informatie is niet algemeen beschikbaar, waarbij de rol van tussenpersonen belangrijk is. De tussenpersonen hebben grote financiele belangen bij het tot stand brengen van transacties, waardoor ‘agency-effecten’ van belang worden.
Projecten zijn niet deelbaar. Bij onroerend- goedtransacties gaat het vaak om bedragen van honderden miljoenen guldens waarbij een klein aantal partijen, in een ondoorzichtig proces, de prijsvorming
bepalen. In een dergelijke wereld lijkt het begrip efficiency geen plaats te hebben. Marktpartijen kunnen prijzen dus niet zien als de op dat moment juiste prijs. Het lijkt er ook sterk op, dat insiders in de
markt inderdaad ‘buitengewone resultaten’ kunnen
behalen. Dit betekent dat het risicobegrip uit de beleggingsleer, de standaarddeviatie, het echte risico
waarschijnlijk niet volledig beschrijfi .
Het bovenstaande heeft gevolgen voor het prijsvormingsproces en voor de toegankelijkheid en betrouwbaarheid van informatie. Er zijn twee waarde-
VS
Kas
Onroerend goed
Aandelen
Obligaties
VK
Ned.
ABP
9
5
46
40
6
10
74
2
11
20
10
67
0
7
4
89
Bronnen: W.M. Company, Jaarverslag DNB, US Pension Investment Age, jaarverslag ABP.
Nominaal
rendement
OG direct
OG indirect
Aandelen
Obligaties
8,67
10,79
10,40
7,04
0
Reeel
rendement
0
4,83
3,38
15,39
16,04
4,84
5,39
5,03
3,53
15,03
16,11
5,94
2,01
Bronnen: Frank Russel Company, National Association of Real Estate Invest-
ment Trusts (NAREIT), Standard and Poor, Barclay de Zoete Wedd.
ringsmechanismen van belang voor onroerend
goed. De benaderde actuele waarde aangeduid met
taxatiewaarde of ‘appraisal value’ en de marktwaarde. De laatste is alleen maar bekend op het moment
van een transactie, maar kan benaderd worden met
de koersen van vastgoedbeleggingsfondsen. Beide
benaderingen geven geheel andere karakteristieken, zoals blijkt uit label 2. De benadering via ‘appraisal value’ wordt in het vervolg aangeduid met direct onroerend goed, het is de waarderingsmethode
indien objecten direct verworven zijn, en de benadering via onroerend-goedfondsen wordt aangeduid
met indirect onroerend goed. De cijfers zijn onlleend aan reeksen voor 1960-1990 uit de Verenigde
Staten. Direct-onroerendgoedcijfers betreffen voornamelijk zakelijk onroerend goed, terwijl indirect
onroerend goed benaderd is met beursgenoteerde
onroerend-goedfondsen. De samenstelling van deze
portefeuilles is meer gediversificeerd.
De rendementen en o’s zijn berekend op jaarcijfers.
Omdat het verband met inflatie voor iedere categorie verschilt, zijn de cijfers ook in ree’le termen gegeven. We zien dat direct onroerend goed inderdaad
stuurd. Berekenen we de o’s op vijfjaarsgemiddelden, een redelijke tijdshorizon voor pensioenfondsen, dan treden ook opvallende verschuivingen op
in de relatieve hoogte van de o’s (zie label 3). De risicoreduclie is zowel absoluul als relalief hel groolst
bij de categorieen mel een notering op aandelenmarklen en hel kleinst bij direct onroerend goed en
obligaties. Hieruit volgt dat bij het bepalen van de
uitgangspunlen voor de berekening van de efficienle-grenslijn de lijdshorizon van wezenlijk belang is.
Duidelijk zal zijn dai de taxatiewaarde van direct onroerend goed niet op ieder moment de juiste marklwaarde aangeefl, maar eerder een varianl is van
‘smoothing’, waarbij de getoonde boekwaarden een
evenwichtig pad aflopen dal op lange lermijn dal
van de werkelijke waarde, de marktwaarde, zou
moelen volgen. De taxatiewaarde heeft door zijn
aard sterk het karakter van een boekhoudkundige
waarde, vergelijkbaar met waardering van obligaties
a pari. Soms wordt gepoogd deze boekwaarde terug
le veitalen naar marklwaarde om hiermee de op-
Boven: label 1.
Allocatie van
pensioenfondsen, 1989
Daaronder:
label 2. Gemid-
delde rendementen en
standaarddevialies, 19601990
brengslkaraklerislieken le krijgen die gebruikt kun-
een ‘hedge’ tegen inflatie is, de 0 daalt. Tegelijkertijd valt ook op dat aandelen en indirect onroerend
goed qua risico heel sterk op elkaar lijken. Bij de latere analyse van het datamateriaal worden deze punten verder uitgewerkt. Beschouwing van de tijdreeksen laat voorts zien dat met name direct onroerend
goed een sterk cyclisch rendement heeft: dit wijst
op vertragingen in het proces van waardebepalingen waardoor de jaarlijkse rendementen niet onafhankelijk van elkaar zijn. Met betrekking tot het risi-
nen worden om portefeuilles samen te stellen . De
sludies komen lol schallingen van de slandaarddevialie die liggen rond 10% op jaarbasis.
Door ons is een andere melhode geprobeerd, namelijk een ‘revealed preference’-benadering. De vraag
die hierbij beanlwoord moel worden is: wal is de impliciele o die de gevonden weging van onroerend
goed in portefeuilles verklaart? Wij gaan daarbij uit
van een doorsnee portefeuillesamenstelling van een
gemiddeld pensioenfonds. Deze is gesteld op 50%
co van obligaties dient te worden opgemerkt dat de
vaslrenlend, 30 a 40% aandelen en 10 a 20% onroeTabel3. Gemidrend goed. Uiigaande van de hisiorische opbrengsl- delde 1- en 5-
volatiliteit van het rendement op obligaties sterk afhankelijk is van de ‘duration’ (of: tijdshorizon) van
de portefeuille. Met andere woorden, door ‘duration
management’ kan het risico op obligaties worden ge-
3. K.M. Lusht, The real estate pricing puzzle, Journal of the
American Real Estate & Urban Economics Associates, volume 16, 1988, biz. 95-104.
4. P.M. Firstenberg, S.A. Ross en R.C. Zisler, Real Estate: the
whole story 1988, The journal of portfolio management,
spring 1988, biz. 22-34; M. Miles, R. Cole en D. Guilkey, A
different look at commercial real estate returns, AREUEA
Journal, Volume 18, nr. 4, 1990, biz. 403-430.
ESB 18-9-1991
karakteristieken zoals hiervoor vermeld, waarbij de jaars slano van onroerend goed vooralsnog oningevuld blijft, daarddeviaties,
blijkl deze portefeuille optimaal indien de o van on- 1960-1990
1-jaars
0
OG direct
OG indirect
Aandelen
Obligaties
5-jaars
0
5-jaars/
1-jaars 0
3,53
15,03
16,11
5,94
2,03
7,20
5,69
3,24
0,57
0,47
0,35
0,55
933
VS (30 jr.)
rendement
Direct OG
Indirect OG
Aandelen
Obligaties
8,67
10,79
10,40
6,92
13,39
16,04
4,92
VK(11 jr.)
rendement a
15,85
13,94
19,48
12,70
Ned. (10 jr.)
rendement a
6,86
6,69
13,14
13,70
11,62
6,42
17,58
7,57
5,77
12,44
19,86
8,33
Bronnen: De Engelse data zijn gebaseerd op de MGL-CIG property index
van Morgan Granfell Laury; de Nederlandse data zijn ter beschikking gesteld
door D.P.M. de Wit van de Universiteit van Amsterdam; zie voorts de bron-
nen bij tabel 2.
Tabel 4. Vergelijkend overzicbt van nominale Opbrengstkarakteristieken (jaarbasis)
roerend goed ligt tussen 5 en 7% (op basis vijfjaars
gemiddelden). Deze waarde is in lijn met de analyse
van bovengenoemde auteurs.
Dat het gemiddelde rendement van direct onroerend goed lager is dan van indirect onroerend goed
het rendement van obligaties en aandelen. Een overzicht staat in label 4.
Opbrengstkarakteristieken
Na een eerste ruwe inventarisatie van de tijdreeksen
willen we in deze paragraaf de opbrengstkarakteris-
tieken nader analyseren. We beginnen met de correlatiematrix gebaseerd op de jaarlijkse nominale rendementen (tabel 5). Toegevoegd als variabele is de
inflatie. De cijfers hebben wederom betrekking op
Amerikaanse data voor de periode _1960-1990.
Giliberto vindt vergelijkbare cijfers 5 . De periode
waarop hij zijn correlatiematrix baseert is weliswaar
korter (1978-1989), maar de uitkomsten zijn verge lijkbaar, met uitzondering van een correlatie-coeffi-
cie’nt tussen indirect onroerend goed en obligaties
van 0,5. Zoals verwacht heeft direct onroerend goed
is opvallend. Wij denken dat de verklaring hiervoor
moet worden gezocht in de financiering met
vreemd vermogen, de ‘leverage’. In tabel 2 immers
zagen wij dat het rendement op obligaties over de
onderzochte periode gemiddeld 2% lager was dan
de opbrengst op direct onroerend goed. Als wij ver-
een hoge correlatie met inflatie. Dit lijkt echter in
hoge mate bepaald door de methodiek van waardering. Daarnaast zien we dat indirect onroerend goed
sterk gecorreleerd is met aandelen en minder met direct onroerend goed. Dit suggereert dat het verstandig is de twee onroerend-goedcategorieen te scheiden bij het samenstellen van de portefeuille. Ten
onderstellen dat het rendement op obligaties een benadering is voor de kosten van het vreemde vermo-
aanzien van het verband met inflatie zien we weinig
verschillen tussen aandelen, obligaties en indirect
gen gebruikt door onroerend-goedfondsen, dan
zou, afgezien van andere verschillen, een vreemdvermogenfinanciering van circa 55% het verschil in
rendement tussen direct vastgoed en indirect onroerend goed verklaren. Hoge ‘leverage’, een bekend
verschijnsel bij onroerend-goedfondsen, heeft ook
een verhoging van de o tot gevolg.
onroerend goed. Ten slotte moet worden opgemerkt dat de waarderingsmethodiek van direct onroerend goed modelmatig leidt tot een onderschatting van de correlaties met aandelen en obligaties
en tot een overschatting van de correlatie met inflatie. Een analyse in reele termen geeft geen nieuw inzicht en wordt daarom hier niet getoond.
In Nederland beschikken we niet over vergelijkbare
Om nog meer gevoel te krijgen voor de Opbrengstkarakteristieken hebben we de jaarlijkse rendementen van aandelen, direct en indirect onroerend goed
met behulp van regressie-analyse proberen te verklaren uit gemeenschappelijke factoren als verwachte en onverwachte inflatie, mutatie in korte en lange
lange tijdreeksen. Wat we wel hebben is een reeks
1979-1989 voor ‘open’- en ‘closed end’-vastgoedfondsen. Als laatste jaar is 1989 genomen in plaats van
1990 omdat toen feitelijk geen onderscheid meer bestond tussen ‘closed end’- en ‘open end’-fondsen. Uit
deze cijferreeksen bleek dat ‘open end’-fondsen, als
proxy voor direct vastgoed, over deze periode een
rendement hadden van 11,6% en een standaarddeviatie van 5,7%. Voor ‘closed end’-fondsen waren deze
cijfers 6,4% en 12,4%. Deze cijfers sluiten wat het risico betreft goed aan bij de Amerikaanse situatie. Met
betrekking tot het opbrengstenniveau is dat niet zo.
‘Closed end’-fondsen kennen een lager rendement
dan ‘open end’-fondsen. Dit laatste is ceteris paribus
ook te verwachten omdat ‘closed end’-fondsen een
discount vertonen ten opzichte van boekwaarde, zodat iedere aankoop tot een verlies leidt. Een verdere
verklaring kan gevonden worden in de veel geringere
‘leverage’ dan in de Verenigde Staten.
Ook in het VK is gekeken naar vergelijkbare cijfers.
Ook hier hadden vastgoedfondsen een lager rendement dan direct vastgoed. De standaarddeviatie is
Tabel 5. Corre- voor beide categorieen nagenoeg gelijk. Het rendelatiematrix
ment van beide soorten onroerend goed ligt tussen
Direct
OG
Direct OG
Indirect OG
Aandelen
Obligaties
934
Indirect
OG
Aandelen
Obligaties
Inflatie
1,0
–
0,5
1,0
–
0,1
0,1
0,2
0,2
1,0
0,7
-0,1
-0,2
-0,1
0,7
1,0
–
rente en, speciaal voor de onroerend-goedcategorieen, de residuele term uit de regressievergelijking
voor aandelen. De regressie-analyse is uitgevoerd
voor de periode 1960-1990 en heeft betrekking op
de eerder vermelde Amerikaanse data. Hoewel de
resultaten (gepresenteerd in tabel 6) niet in alle gevallen plausibel en/of voldoende significant waren,
kunnen toch enkele conclusies aan de regressie worden ontleend.
Opvallend is in de eerste plaats dat de opbrengst op
indirect onroerend goed in dezelfde richting rea-
geert op een verandering van de onderliggende macro-economische factoren als de opbrengst op aandelen. Er is sprake van een grote mate van overeenkomst. Dit zelfde blijkt uit de hoge significante coefficient voor de residuele term uit de aandelenregres-
sie: het rendement op indirect onroerend goed reageert sterk op de pure aandelenmarktvolatiliteit.
Ondanks de duidelijk overeenkomstige kenmerken
bestaat er wel een verschillende reactie op een verandering in de onverwachte inflatie.
Indirect onroerend goed reageert duidelijk minder
negatief op onverwachte inflatie; de coefficienten
voor deze factor zijn echter voor beide categorieen
niet als significant aan te merken.
5. S.M. Giliberto, Equity real estate investment trends and
portfolio diversification, Salomon Brothers Research, 1989.
In de tweede plaats vertoont direct onroerend goed
duidelijk karakteristieken die verschillen van die
van aandelen en indirect onroerend goed. Opvallend is dat direct onroerend goed een relatief goede
dn
Aandelen
8,18
0,43
flatie is hoger dan in de aandelenvergelijking en in
de indirect-onroerendgoedvergelijking, terwijl de coefficient voor onverwachte inflatie significant posi-
OG indirect 8,75
(1,04)
0,78
(0,36)
0,52
tief is in tegenstelling tot de negatieve, niet significante, coefficienten in de beide andere genoemde
Obligaties
(0,76)
0,79
inflatie-‘hedge’ is: de coefficient voor verwachte in-
OG direct
6,22
4,17
(0,27)
-2,35
(1,94)
1,53
(0,68)
-0,19
(1,41)
0,09
(0,54)
drk-dri
-1,43
-3,52
(3,27)
-2,77
(1,13)
-1,67
(2,32)
-3,16
(1,75)
-0,41
(0,68)
–
0,24
0,12
(0,07)
0,77
0,35
(2,41)
-5,29
(0,84)
-0,18
(0,84)
(0,14)
–
0,58
0,72
vergelijkingen. Voor de inflatie-‘hedge’ op de lange
termijn is met name de verwachte inflatie van belang. Bij het bepalen van de verwachte c.q. onverwachte component van de inflatie is namelijk de inflatie, via een vertragingsproces, op zichzelf
geregresseerd, hetgeen maakt dat het lange-termijngemiddelde van de onverwachte inflatie nul is. Verder vertonen zowel aandelen als indirect onroerend
goed tekenen van een significante sterke reactie op
Ten eerste heeft indirect onroerend goed veel karak- Tabel 6. Coefftteristieken die sterk overeenkomen met aandelen.
cienten uit de
een verandering van het monetaire beleid, via het
verschil tussen de lange en de korte rente, maar lijkt
latie met andere beleggingscategorieen en overige
direct onroerend goed hier niet gevoelig voor te zijn.
Ondanks deze tegenstellingen met de aandelencategorie kan ook direct onroerend goed zich niet onttrekken aan de algemene marktinvloed, zoals blijkt uit de
significante positieve coefficient voor de residuele
term uit de aandelenregressie. Deze coefficient is ech-
ter veel lager dan bij indirect onroerend goed.
In de derde plaats dient opgemerkt te worden dat
naast de vrijwel overeenkomstige reactie op veranderingen in macro-economische factoren ook de geschatte a-waardes van de aandelenvergelijking en
a = constante (de alpha)
pe = verwachte inflatie
pue = onverwachte inflatie
R2 = correlatiecoefficient
dri = mutatie lange rente
drk = mutatie korte rente
ea = residuele term
t-waarden tussen haakjes.
Dit geldt zowel voor opbrengsten, volatiliteit, corre- regressievergeUjkingen
geanalyseerde factoren. De wegingen in de portefeuille vertonen een gelijk beeld als van aandelen indien risico-aversie en inflatieniveau gevarieerd worden. Er zijn geen duidelijke aanwijzingen om af te
wijken van een normale sectorweging.
Ten tweede is direct onroerend goed een ondoorzichtige beleggingscategorie die een minder efficiente prijsvorming kent dan aandelen en obligaties. Het
risico van direct onroerend goed wordt, als gebruikt
gemaakt wordt van taxatiewaarden, systematisch on-
de lange termijn wel ‘excess returns’ van aandelen
en indirect onroerend goed bestaan ten opzichte
derschat. Deze problemen maken het moeilijk een
analytische oplossing te vinden voor de weging van
direct onroerend goed.
Ten derde is direct onroerend goed, mits gebaseerd op taxatiewaarden, onmiskenbaar een goede inflatie-‘hedge’. In die zin is de beleggingscategorie vergelijkbaar en concurrerend met indexleningen. In de portefeuillesamenstelling heeft direct onroerend goed de neiging om zwaardere wegingen te krijgen in risicomijdende portefeuilles.
van direct onroerend goed en obligaties.
Concluderend kunnen we stellen dat het meest op-
Hetzelfde geldt voor indexleningen. Deze eigenschap is natuurlijk afhankelijk van de waarderings-
vallende resultaat is dat de twee onderscheiden categorieen onroerend goed een duidelijk verschillend
gedrag vertonen, qua reactie op wijzigingen in macro-economische factoren, en dat de categoric indirect onroerend goed opbrengstkarakteristieken te
zien geeft overeenkomstig aan die van de categoric
aandelen.
methode.
Om toch te komen tot de feitelijke weging van de
beleggingscategorie in de portefeuille zouden naast
de boven besproken analytische methode ook subjectieve overwegingen een rol kunnen spelen.
Zo is het zeer gebruikelijk om als referentiepunt
voor portefeuillesamenstelling van marktgewichten
uit te gaan. Dit zou betekenen dat direct en indirect
onroerend goed op hun sectorweging worden mee-
de indirect-onroerendgoedvergelijking ongeveer gelijk zijn. Dit duidt crop dat er, bij introductie van
meerdere factoren, op de lange termijn geen sprake
zal zijn van ‘excess returns’ op indirect onroerend
goed ten opzichte van aandelen. Een verdere vergelijking van de a-waardes van de onderscheiden opbrengstvergelijkingen lijkt er op te wijzen dat er op
Portefeuillesamenstelling en conclusies
De optimale portefeuillesamenstelling kan worden
berekend met behulp van efficiente-grenslijnen, gebaseerd op rendements- en risicokarakteristieken.
In de voorgaande analyse zagen wij dat er onzekerheid bestaat over de juiste standaarddeviatie van direct onroerend goed en over de correlatiematrix.
Daarnaast is de gekozen tijdshorizon van invloed
op de karakteristieken. Omdat de optimale portefeuilles, die gevonden worden met de techniek van
efficiente-grenslijnen zeer gevoelig zijn voor de gekozen uitgangspunten, zou het presenteren van de
genomen.
Een tweede benadering is te bezien hoe andere be-
leggers zich gedragen. Tabel 1 zou hier als richtlijn
kunnen dienen.
Ten slotte lijkt in onze ogen het diversificatie-principe een belangrijke overweging. Zoals in de inleiding vermeld, maar dit blijkt ook uit de uitgevoerde
analyse, zijn de opbrengst- en risicokarakteristieken
niet stabiel. ledere portefeuillesamenstelling heeft
daarom een zekere willekeur in zich. De enige mogelijkheid om dit te bestrijden is brede diversificatie.
uitkomsten meer nauwkeurigheid suggereren dan
verantwoord is. Wel kunnen wij op basis van de
J.H.W. Goslings
voorgaande analyse en van een aantal tentatieve be-
V.L.M.C. Petri
rekeningen enige conclusies formuleren.
ESB 18-9-1991
935