Prof. Dr. Leo Brecht
Mitglied des Vorstands, Partner
Prof. Dr. Leo Brecht
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Prof. Dr. Leo Brecht ist Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler mit einem Doktortitel in mathematischer Statistik und einer Professur für Innovations- und Technologiemanagement an der Universität Liechtenstein. Mit über 20 Jahren Erfahrung in Unternehmensberatung und angewandter Forschung sowie mehr als 10 Jahren im Investmentmanagement ist er ein führender Experte in den Bereichen Innovation, Technologie und Produktmanagement. Leo Brecht hat mehr als 100 Projekte für KMU und multinationale Unternehmen in verschiedenen Branchen unterstützt, von strategischer Beratung bis hin zu Technologiebewertungen. Er ist auch der Gründer von ALPORA, wo er und sein Team innovative Anlageprodukte entwickelt haben, die zu einem verwalteten Vermögen von über 700 Millionen Euro geführt haben. In den letzten zehn Jahren hat er mehr als 1.000 Investorenvorträge gehalten. Er war Partner bei Andersen und Arthur D. Little, Autor mehrerer Bücher und Konferenzredner. Als aktiver Investor und Serienunternehmer ist er insbesondere in den Sektoren FINTECH, SUSTTECH und EDUTECH tätig. In seiner Freizeit ist Leo Brecht ein leidenschaftlicher Regattasegler und Skifahrer und verbringt gerne Zeit mit seiner Familie.
Die Fehlbewertung der Produktivität auf den globalen Märkten
Obwohl die Wall Street in einem Umfeld operiert, das durch Deglobalisierung, demografische Alterung und Rekordverschuldung eingeschränkt ist, gibt sie die betriebliche Produktivität systematisch falsch ein. Ähnlich wie historische Ineffizienzen bei der Bewertung von Innovationen unterscheiden herkömmliche Finanzrahmen nicht zwischen Unternehmen mit hoher Produktivität und Unternehmen mit niedriger Produktivität. Dies führt zu einer anhaltenden Fehlbewertungsarchitektur, die Anlegern, die mit fortschrittlichen Analysen ausgestattet sind, erhebliche Chancen bietet.
Modernste Methodik: Data Envelopment Analysis
Um aus dieser Ineffizienz Kapital zu schlagen, integriert Averdas alternative Daten und wendet Data Envelopment Analysis (DEA) an. Dieses grenzübergreifende quantitative Modell bewertet Unternehmen anhand von drei Kerndimensionen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen:
- Produktivität der Anlagen: Analysiert, wie effektiv Unternehmen eingesetztes Kapital, Eigentum und Technologie in rentable Produktion umwandeln.
- Prozessexzellenz: Misst die Qualität und Effizienz organisatorischer Arbeitsabläufe und Betriebssysteme.
- Widerstandsfähigkeit: Evaluiert die Anpassungsfähigkeit und die Wiederherstellungsfähigkeit von Organisationen, um das Risiko unter widrigen Marktbedingungen zu mindern.
Alpha-Generierung und Risikominderung
Durch die Integration dieser datengestützten Erkenntnisse können institutionelle Anleger ein anhaltendes, unkorreliertes Alpha erfassen. Umfassende Backtests (2008—2026) für den S&P 1500, Stoxx Global 1800 und MSCI Europe zeigen, dass Produktivitätsführer, insbesondere in Zeiten mit hohem Stress wie der COVID-19-Krise, stets besser abschneiden als Benchmarks. Der Einsatz dieser fortschrittlichen Analysen ermöglicht es Portfoliomanagern, die Kapitalallokation zu optimieren, das langfristige Wachstum zu fördern und Risiken präzise zu steuern.
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