Handelsmuren en je beleggingen: wat de geschiedenis ons leert
De geschiedenis herhaalt zich (een beetje)
Een korte geschiedenis van importheffingen


Figuur 1 | US Effective ‘Tariff’ Rate Since 1875 en Figuur 2 | Historische ‘Tariff’ trends
Laten we een duik nemen in de geschiedenis. Je zult zien dat de discussie over handelstarieven – het beschermen van de eigen economie versus vrijhandel – van alle tijden is.
1875-1913: Het hoogtepunt van protectionisme
1913–1929: De eerste stap naar vrijhandel
1930-1945: De beruchte Smoot-Hawley periode
1945–1980: Het tijdperk van vrijhandel
1990–2010: Toppunt van openheid
2018–2024: Strategisch protectionisme
2025: Een nieuwe escalatie

Hoe importheffingen de vrije handel remmen

Wat de data ons vertelt
Wat zeggen de data over importheffingen en economische groei?

Wat blijkt uit de data? De economische groei in de VS was gemiddeld genomen
Is het nu anders?
Ingewikkelde,
Steeds complexere,
Een Amerikaanse economie die veel meer leunt op de
Als het doel van protectionisme is om de handelsbalans te verbeteren, dan zijn daar in de geschiedenis wel voorbeelden van te vinden. Maar tegelijkertijd is de wereldhandel een veel groter deel van de wereldeconomie geworden. De ‘opofferingskosten’ – de prijs die we betalen om ons terug te trekken achter handelsmuren – zijn vandaag de dag waarschijnlijk veel hoger dan vroeger.
Importheffingen en jouw beleggingsrendement

Wat betekende dit voor het rendement?
Tijdens de Smoot-Hawley periode (1930-1945) deed juist de factor
Nog een check: klopt het echt?


Waarom werkt dit zo? De logica achter de data
Een laatste check: hoe zit het met de openheid van de economie?


De resultaten van deze laatste test bevestigen wat we al zagen. Het rendement op aandelen blijft opvallend stabiel, of de economie nu heel open is of juist meer gesloten. Obligaties houden goed stand als de wereldhandel afneemt, terwijl goud in diezelfde periodes juist een negatief rendement laat zien.
De belangrijkste les voor jouw portefeuille

Jan de Vries
Jan is founding partner van EBI Capital. Binnen EBI Capital is Jan verantwoordelijk voor de wetenschappelijk onderbouwde beleggingsfilosofie.
jan@ebicapital.nl
06 – 46 44 51 48
Heb je vragen of wil je reageren op dit artikel? Schroom niet om contact met ons op te nemen!
Vertaling van:
Tariffs and Returns: Lessons from 150 Years of Market History | CFA Institute Enterprising Investor
Bronvermelding:
[1] Bairoch, P. (1972). Free trade and European economic development in the 19th century. European Economic Review, 3(3), 211-245.
[2] Bas, M. (2012). Input-trade liberalization and firm export decisions: Evidence from Argentina. Journal of Development Economics, 97(2), 81-493.
[3] Baltussen, G., Swinkels, L., van Vliet, B., & van Vliet, P. (2023). Investing in Deflation, Inflation, and Stagflation Regimes. Financial Analysts Journal, 1-28.
[4] Baltussen, G., van Vliet, B., & Van Vliet, P. (2023). The cross-section of stock returns before CRSP, Working Paper.
[5] Baltussen, G., van Vliet, B., & Vidojevic, M. (2024). Navigating inflation – an analysis of equity factor performance over 150 years. Northern Trust Corporation.
Figuur 1: Yale BudgetLab and Northern Trust Asset Management – Quantitative Strategies. The effective US tariff rate is measured as customs duty revenue as a percent of goods imports. The sample period is 1875-2024.
Figuur 2: Yale BudgetLab and Northern Trust Asset Management – Quantitative Strategies.
Figuur 3: Bas, M. (2012). Input-trade liberalization and firm export decisions: Evidence from Argentina. Journal of Development Economics, 97(2), 81-493.
Figuur 4: GlobalMacroDatabase, Yale BudgetLab, Northern Trust Asset Management – Quantitative Strategies. The figure shows the historical timeseries behavior of the 10-year centered moving average of U.S. Trade Openness (based on the sum of US Imports and Exports as a percentage of GDP). The bars highlighted periods of high tariffs. Tariff rates are calculated as the total revenue from import duties divided by the value of total imports in the same year. The sample period is 1875-2024.
Figuur 5: GlobalMacroDatabase, Yale BudgetLab and Northern Trust Asset Management – Quantitative Strategies. The effective US tariff rate is measured as customs duty revenue as a percentage of goods imports. The bars highlighted periods of high tariffs. US economic growth is measured by the 10 years (centered) average growth rate in real GDP.
Figuur 6: Baltussen et al. (2023), Yale BudgetLab and Northern Trust Asset Management – Quantitative Strategies. Data from January 1875 until December 2024, * except for Quality which starts in 1940, Quality is left out for periods with limited observations. Returns are inflation-adjusted, in annual terms, in USD and averaged across tariff regimes.
Figuur 7: Baltussen et al. (2023), Yale BudgetLab and Northern Trust Asset Management – Quantitative Strategies. The effective US tariff rate is measured as customs duty revenue as a percent of goods imports. Effective US tariff rates are year-end values, replicated across July-to-June, centered around December. Factors are simulated. Data from January 1875 until December 2024, except for Quality which starts in 1940, given earlier data is not available for this factor. The Multi-Factor series includes all factors available at each point in time. The shaded part for quality represents the market return over the same period. Factors are constructed by overlaying long-short portfolios on the market portfolio. Returns are in annual terms, in USD. Numbers in parentheses indicate the average number of years per scenario.
Figuur 8: Baltussen et al. (2023), Yale BudgetLab and Northern Trust Asset Management – Quantitative Strategies. US Trade Openness levels are year-end values, replicated across July-to-June, centered around December. Factors are simulated. Data from January 1875 until December 2024, except for Quality which starts in 1940, given earlier data is not available for this factor. The Multi-Factor series includes all factors available at each point in time. The shaded part for quality represents the market return over the same period. Factors are constructed by overlaying long-short portfolios on the market portfolio. Returns are in annual terms, in USD. Numbers in parentheses indicate the average number of years per scenario.