Analyse nichtlinearer Faktorabhängigkeiten von Hedgefonds-Strategien

Üblicherweise werden im Asset Management die Risiken von Assets durch lineare Faktormodelle in Abhängigkeit von verschiedenen Marktfaktoren ermittelt. Bei traditionellen Anlageklassen lassen sich auf diesem Wege die Risiken häufig mit guter Qualität bestimmen. Um den Besonderheiten der Hedgefondsindustrie, wie Leverage und asymmetrische Ertragsprofile, Rechnung zu tragen, untersucht Javier Mencía von der Banco de España nichtlineare Faktorabhängigkeiten in Hedgefonds. Dazu entwickelt er ein multivariates Modell, um nichtlineare Beziehungen in Conditional Mean und Conditional Variance festzustellen.

Quelle: Mencía (2010)

Der Autor untersucht eine Stichprobe von 1.071 Hedgefonds mittels verschiedener Methoden. Als Marktfaktoren dienen der S&P 500 und die Fama-French-Faktoren. Er kommt zu dem Ergebnis, dass sich mittels einer Generalised Hyperbolic Distribution die nichtlinearen Abhängigkeiten gut schätzen lassen. Insbesondere in der Conditional Variance bringt die Analyse nichtlineare Abhängigkeiten in fast allen Hedgefondsstilen hervor. Abschließend wird die Untersuchung auf Hedgefonds-Indizes ausgeweitet. Hier zeigen sich ähnliche Ergebnisse, wobei einzelne Fonds teilweise deutlich abweichen.

Quelle: Mencía (2010)

Der Autor liefert mit seiner Arbeit sehr interessante Ansätze zur Analyse der Rendite-Risiko-Profile von Hedgefonds und damit auch zur Anwendung in Alternative-Beta-Ansätzen.