Methodik Private Markets: Fonds auswerten, Cashflows prognostizieren, Zusagen planen

Fortgeschritten10 Min. Lesezeit · aktualisiert am 27. Oktober 2026 · 7 Quellen

Das Werkzeug Private Markets im Bereich Planen hat drei Reiter: Fonds auswerten, Prognose und Zusagen planen. Diese Private-Markets-Methodik beschreibt, was der Rechenkern tatsächlich tut: wie er Zahlungen einliest, den IRR wie die Excel-Funktion XIRR bestimmt, Multiples und J-Kurve bildet, Fonds mit einem Index vergleicht, gemeldete Renditen entglättet, Cashflows nach Takahashi und Alexander prognostiziert und die Zusagen für eine Zielquote löst. Alle Grenzen und Voreinstellungen stehen dabei.

Fonds auswerten: Eingaben, IRR und Multiples

Eine Zeile besteht aus Datum, Kapitalabruf, Ausschüttung und optional dem NAV nach den Zahlungen dieses Tages, alle Beträge positiv und höchstens 10^12, höchstens 400 Zeilen. Zeilen werden nach Datum sortiert, gleiche Daten zusammengefasst (Zahlungen addiert, der letzte NAV gilt). Ohne einen Abruf rechnet das Werkzeug nicht. Beim Einfügen aus Excel oder einer CSV-Datei erkennt es Tabulator, Semikolon, Komma oder Leerzeichen als Trenner, die Spalten an der Kopfzeile (Datum, Abruf, Ausschüttung, NAV, Betrag) oder an ihrer Reihenfolge, das Dezimalzeichen an den eindeutigen Zahlen des ganzen Textes und bei Daten mit Schrägstrich, ob der Tag vorne steht. Zwei Spalten gelten als Datum und Betrag mit Vorzeichen, negativ ist ein Abruf.

Stichtag ist das letzte Datum. Fehlt dort der NAV, schreibt das Werkzeug den letzten gemeldeten NAV mit den Abrufen und Ausschüttungen danach fort (nicht unter null); ganz ohne NAV gilt der Fonds als vollständig ausgeschüttet. Daraus:

PIC = Σ C_i   DPI = Σ D_i / PIC   RVPI = NAV_T / PIC   TVPI = DPI + RVPI   0 = Σ (D_i − C_i) × (1 + IRR)^(−Tage_i / 365) + NAV_T × (1 + IRR)^(−Tage_T / 365)

C_i, D_i: Abruf und Ausschüttung am Datum i
Tage_i: Tage seit der ersten Zahlung, wie bei XIRR in Excel
NAV_T: NAV am Stichtag

Den IRR sucht der Rechenkern auf einem Raster von −99 % bis 10.000 % pro Jahr: Wo der Barwert das Vorzeichen wechselt, bestimmt das Brent-Verfahren die Nullstelle auf 15 Stellen genau. Wechseln die Zahlungen mehrmals das Vorzeichen, kann es mehrere Lösungen geben; dann zeigt das Werkzeug die nächste an 10 %, dem Startwert von Excel, und weist darauf hin. Für das Beispiel aus der Excel-Hilfe (−10.000, dann 2.750, 4.250, 3.250 und 2.750 zwischen Januar 2008 und April 2009) ergibt das 37,34 %, wie in Excel. Die J-Kurve ist der kumulierte Netto-Cashflow Σ (D − C) je Datum. An jedem Datum mit NAV rechnet das Werkzeug IRR, TVPI und DPI seit Beginn, den IRR erst ab einem Jahr Laufzeit, weil er kurze Zeiträume stark hochrechnet. Mit einer Zusage kommen offene Zusage und Abrufquote dazu.

PME gegen einen Index

Der Vergleichsindex ist ein Ticker oder eine Anlageklasse, geladen wie in den übrigen Werkzeugen und in die Basiswährung der Einstellungen umgerechnet; die Zahlungen sollten in derselben Währung sein. Jede Zahlung zählt mit dem Indexstand an ihrem Tag oder dem letzten davor. Anlageklassen haben Monatswerte, dann gilt das Monatsende davor; liegt der Stand mehr als 10 Tage (bei Monatswerten 40 Tage) zurück, gibt es einen Hinweis. Beginnt der Index nach der ersten Zahlung, rechnet das Werkzeug nicht. Mit I_i für den Indexstand und I_T am Stichtag:

KS-PME = (Σ D_i / I_i + NAV_T / I_T) / Σ C_i / I_i   Direct Alpha = IRR von (D_i − C_i) × I_T / I_i und NAV_T   S_i = S_i−1 × I_i / I_i−1 + C_i − D_i

KS-PME: nach Kaplan und Schoar; über 1 war der Fonds besser als der Index
Direct Alpha: diskrete Überrendite pro Jahr, Zeit wie beim XIRR
S_i: Schattenportfolio nach Long und Nickels; der PME-IRR ist der IRR der Fondszahlungen mit S_T statt NAV_T

Der KS-PME geht auf Kaplan und Schoar (2005) zurück, Direct Alpha auf Gredil u. a. (2023), das Schattenportfolio auf Long und Nickels (1996). Wird S negativ, weil der Fonds mehr ausgeschüttet hat, als im Index angelegt war, meldet das Werkzeug das Datum: Der PME-IRR ist dann kaum aussagekräftig. Zusätzlich zeigt es den Abstand IRR minus PME-IRR, den KS-PME seit Beginn an jedem Datum mit NAV und die zeitgewichtete Indexrendite pro Jahr von der ersten Zahlung bis zum Stichtag. Ist der Fonds genau der Index, ergeben sich KS-PME 1, Direct Alpha 0 und PME-IRR gleich IRR; die Tests prüfen das.

Desmoothing gemeldeter Renditen

Als Renditen dienen die NAV-Angaben der Tabelle oder eine eigene Reihe von Quartals- oder Monatsrenditen. Aus den NAV-Angaben bildet das Werkzeug je Zeitraum zwischen zwei Daten mit NAV die Rendite nach Modified Dietz (Bacon 2008), Zahlungen gewichtet mit dem Anteil des Zeitraums, der nach ihnen noch bleibt; Zahlungen am Enddatum zählen mit null. Zeiträume, bevor etwas investiert ist, entfallen. Den Rhythmus liest es am mittleren Abstand ab: unter 45 Tagen Monate, unter 135 Quartale, unter 270 Halbjahre, sonst Jahre; schwanken die Abstände um mehr als den Faktor 1,6, gibt es einen Hinweis.

r_t = (NAV_t − NAV_t−1 − Σ (C − D)) / (NAV_t−1 + Σ w × (C − D))   r_wahr,t = (r_beob,t − ρ × r_beob,t−1) / (1 − ρ)

w: Anteil des Zeitraums nach der Zahlung
ρ: Glättungsgrad: Autokorrelation erster Ordnung Σ (r_t − m)(r_t−1 − m) / Σ (r_t − m)², auf 0 bis 0,95 begrenzt, oder vorgegeben

Das Verfahren nach Geltner (1993) braucht mindestens 8 und höchstens 600 Renditen; die erste Periode entfällt. Gezeigt werden Volatilität pro Jahr (Standardabweichung mal Wurzel der Perioden je Jahr) vorher und nachher, ihr Verhältnis und der theoretische Faktor √((1 + ρ) / (1 − ρ)), die Autokorrelation, das Mittel pro Jahr und der größte Rückgang. Auf Wunsch kommt das Modell von Getmansky u. a. (2004) dazu, ab 20 Renditen: Ein MA(2)-Prozess r_beob,t = μ + η_t + ψ1 η_t−1 + ψ2 η_t−2 wird über bedingte kleinste Quadrate geschätzt (Nelder-Mead, nur invertierbare Lösungen) und auf θ_j = ψ_j / (1 + ψ1 + ψ2) mit θ0 = 1 / (1 + ψ1 + ψ2) normiert. Der Glättungsindex ξ = Σ θ², die theoretische Volatilität σ_beob / √ξ und die entglättete Reihe r_t = (r_beob,t − θ1 r_t−1 − θ2 r_t−2) / θ0 (vor dem Beginn das Mittel) folgen daraus.

Prognose nach Takahashi und Alexander

Der Reiter Prognose rechnet das Modell von Takahashi und Alexander (2002) in Jahren t = 1 bis L mit Zahlungen am Jahresende, so wie im Artikel zum Takahashi-Alexander-Modell beschrieben:

C_t = RC_t × (CC − PIC_t−1)   RD_t = min(1; max(Y; (t / L)^B))   D_t = RD_t × NAV_t−1 × (1 + G)   NAV_t = NAV_t−1 × (1 + G) + C_t − D_t

RC_t: Abrufquote je Jahr; nach dem letzten eingegebenen Jahr gilt der letzte Wert, ab dem Jahr L null
L, B, G, Y: Laufzeit 2 bis 30 Jahre, Bow-Faktor 0,1 bis 10, Wachstum −50 % bis 100 %, Mindestausschüttung 0 bis 100 %

Im Jahr L ist die Rate 100 %, der NAV fällt auf null, und der nie abgerufene Rest der Zusage verfällt; das Werkzeug weist ihn aus. Je Jahr zeigt es Abruf, Ausschüttung, NAV, offene Zusage, kumulierten Netto-Cashflow, IRR, TVPI und DPI seit Beginn. Weil der NAV jedes Jahr genau mit G wächst und alle Zahlungen am Jahresende liegen, ist der IRR in jedem Jahr G; im ersten Jahr, in dem Abruf und NAV gleich sind, gibt es keinen IRR.

Zusagen planen und Löser

Zu Beginn jedes Jahres y kommt ein Jahrgang mit der Zusage K_y dazu: fest (mit optionaler Steigerung pro Jahr) oder ein Anteil k am Vermögen des Vorjahres. Jeder Jahrgang folgt dem Prognosemodell je Zusage von 1. Am Jahresende gilt:

Liquide_y = Liquide_y−1 × (1 + r) − Abrufe_y + Ausschüttungen_y − e × W_y−1   W_y = Liquide_y + NAV_y   Quote_y = NAV_y / W_y

r, e: Rendite des liquiden Teils (−50 % bis 50 %) und Entnahme in % des Vermögens (0 bis 20 %)
W: Gesamtvermögen, zu Beginn ganz liquide

Overcommitment-Quote = (NAV + offene Zusagen) / (Zielquote × W), Deckung = liquider Teil / offene Zusagen, Liquiditätsbedarf = max(Abrufe − Ausschüttungen; 0) / W des Vorjahres. Der Löser sucht die gleichbleibende Quote k, bei der die Quote im eingeschwungenen Zustand die Zielquote (1 % bis 90 %) trifft. Eingeschwungen heißt: Mittel der letzten L Jahre einer Rechnung über 200 Jahre. Er grenzt k zwischen 0 und 100 % mit den Stufen 1, 2, 4, 8, 16, 32 und 64 % ein und bestimmt die Lösung mit dem Brent-Verfahren. Wird der liquide Teil auf dem Weg negativ, gilt die Quote als zu hoch; landet der Löser nur an dieser Grenze, gibt er keine Lösung aus. Gerechnet werden 5 bis 50 Jahre.

Grenzen der Rechnung

Eine Währung: Beträge werden nicht umgerechnet; nur der Index liegt in der Basiswährung.
Desmoothing auf kurzen Reihen: Die Autokorrelation aus 20 Quartalen hat einen Standardfehler von etwa 1 / √20; das Werkzeug weist unter 20 Renditen darauf hin.
Deterministische Prognose: Ein Pfad ohne Schwankung, ohne Gebühren und ohne Marktabhängigkeit der Zahlungen.
Kein Datenabruf außer dem Index: Der Server speichert die Fondsdaten nicht; die Eingaben merkt sich nur der Browser.

Häufige Fragen

Warum weicht der IRR von einer Rechnung mit Jahresperioden ab?

Das Werkzeug rechnet wie XIRR mit Tagen durch 365. Liegen Zahlungen genau ein Jahr auseinander und dazwischen ein 29. Februar, sind es 366 Tage, und der IRR weicht in den hinteren Stellen ab.

Was passiert, wenn der letzte NAV fehlt?

Dann schreibt das Werkzeug den letzten gemeldeten NAV mit den späteren Abrufen und Ausschüttungen fort und weist darauf hin. Ganz ohne NAV gilt der Fonds als vollständig ausgeschüttet.

Welchen Index sollte ich für den PME wählen?

Einen, der zum übrigen Vermögen und zum Risiko des Fonds passt, für Buyouts etwa kleine Value-Aktien statt eines großen Standardindex. Der Index wird in die Basiswährung umgerechnet; die Zahlungen sollten in derselben Währung sein.

Wie schätzt das Werkzeug den Glättungsgrad ρ?

Als Autokorrelation erster Ordnung der Renditen, begrenzt auf 0 bis 0,95. Du kannst ρ auch vorgeben. Ist die Autokorrelation negativ, gilt ρ = 0, und die Reihe bleibt unverändert.

Wie findet der Löser die Zusagenquote?

Er rechnet 200 Jahre mit gleichbleibender Quote, mittelt die Private-Markets-Quote der letzten L Jahre und sucht mit dem Brent-Verfahren die Zusagenquote, bei der dieses Mittel die Zielquote trifft, solange der liquide Teil nicht negativ wird.

Literatur

Bacon, Carl R. (2008): Practical Portfolio Performance Measurement and Attribution. Wiley, 2. Auflage.
Geltner, David (1993): Estimating Market Values from Appraised Values without Assuming an Efficient Market. Journal of Real Estate Research 8 (3), S. 325–345. doi:10.1080/10835547.1993.12090713
Getmansky, Mila; Lo, Andrew W.; Makarov, Igor (2004): An econometric model of serial correlation and illiquidity in hedge fund returns. Journal of Financial Economics 74 (3), S. 529–609. doi:10.1016/j.jfineco.2004.04.001
Gredil, Oleg R.; Griffiths, Barry; Stucke, Rüdiger (2023): Benchmarking private equity: The direct alpha method. Journal of Corporate Finance 81, S. 102360. doi:10.1016/j.jcorpfin.2023.102360
Kaplan, Steven N.; Schoar, Antoinette (2005): Private Equity Performance: Returns, Persistence, and Capital Flows. The Journal of Finance 60 (4), S. 1791–1823. doi:10.1111/j.1540-6261.2005.00780.x
Long, Austin M.; Nickels, Craig J. (1996): A Private Investment Benchmark. Vortrag auf der AIMR Conference on Venture Capital Investing, 13.2.1996; abgerufen am 27.10.2026. Quelle
Takahashi, Dean; Alexander, Seth (2002): Illiquid Alternative Asset Fund Modeling. The Journal of Portfolio Management 28 (2), S. 90–100. doi:10.3905/jpm.2002.319836

Gesamtes Literaturverzeichnis

Diese Seite beschreibt, wie Portfolio Lab rechnet; Ergebnisse aus der Vergangenheit sind keine Prognose. Alle Begriffe im Glossar.