Hedge-Fonds unterscheiden sich von traditionellen Investmentfonds durch das Ziel eine absolute Rendite zu generieren. Durch das absolute Renditeziel wird suggeriert, dass Hedge-Fonds-Renditen nicht mit traditionellen Anlageklassen korrelieren und im Allgemeinen nicht von Marktphasen beeinflusst werden. Folglich stellen Hedge-Fonds eine attraktive Anlageklasse für Investoren dar. Des Weiteren zeichnen sich Hedge-Fonds durch schwache regulatorische Rahmenbedingungen aus. Dies führt dazu, dass wenig Informationen bekannt sind, wie Hedge-Fonds ihre Renditen tatsächlich erzielen, bzw. welche Investitionsstrategien Hedge-Fonds-Manager verfolgen. Infolgedessen besteht ein Interesse an der Untersuchung dieser Anlageklasse durch die Modellierung von Hedge-Fonds-Renditen mit Hilfe eines Multifaktormodells. Der Autor untersucht das in anderen Forschungsgebieten zunehmend verwendete Bayessche Strukturbruchmodell zur nichtlinearen Modellierung von Hedge-Fonds-Renditen. In einem umfassenden Rahmen wird das Modell mit gängigen nichtlinearen Verfahren vor dem Hintergrund ihres Einsatzes zur Investmentstilanalyse, Performancemessung und Prognose von Hedge-Fonds-Renditen verglichen. Bisher existieren in der Hedge-Fonds-Literatur mehrere Verfahren, die als etabliert angesehen werden können. Keines wurde jedoch als grundsätzlich überlegen, sondern eher als für eine spezielle Anwendung hilfreich erachtet. Ein Ergebnis dieser Studie ist, dass das Bayessche Strukturbruchmodell gewinnbringend für die (In-Sample) Analyse von Hedge-Fonds eingesetzt werden kann, indem es zusätzliche Erkenntnisse für Investoren über die Strukturbruchanzahl, -positionen und über die Signifikanz von Faktoren sowie vom Alpha über den Zeitablauf liefert. Indessen lässt sich keine Überlegenheit bei der Prognose von Hedge-Fonds-Renditen gegenüber den etablierten Verfahren feststellen.
Aktualisiert: 2023-04-06
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