BIS Working Paper analysiert Hedgefondsstrategien und Leverage
Thema des aktuellen Working Papers "Estimating Hedge Fund Leverage" der Bank for International Settlements (BIS) ist der Verschuldungsgrad (Leverage) von Hedgefonds. Mittels einer Style-Analysis-Regression versuchen die Autoren, die Höhe des Leverage von verschiedenen Hedgefonds-Strategien zu ermitteln.
Beim Vergleich von Portfoliorenditen mit spezifizierten Marktrisikofaktoren ist die Style Analysis eine wichtige Methode bei der Analyse von Hedgefonds-Strategien. Gleichzeitig kann sie als ein einfacher, zeitvariabler Indikator für Leverage verwendet werden. In diesem Fall wird die Höhe der Renditen auf die Marktrisikofaktoren mit den Renditen auf das Kapital des Hedgefonds verglichen. Als Datenbasis dient die Datenbank von Hedge Fund Research (HFR).
Die Autoren kommen zu dem Ergebnis, dass mittels des verwendeten Regressionsmodells ein großer Teil der Renditen von Hedgefonds erklärt werden können. Dies gilt für die Strategien Equity Hedge, Equity Non-Hedge, Event Driven und besonders für Funds of Funds. Für die Strategien Fixed Income, Market Neutral und Macro ist der Erklärungsgehalt sehr limitiert. Insgesamt zeigt sich eine hohe Abhängigkeit von Hedgefonds- und Aktienrenditen.
Der ermittelte Verschuldungsgrad liegt für Equity Hedge und Equity Non-Hedge meist nahe bei Eins. Für Managed Futures ermittelt das Modell einen Verschuldungsgrad von Drei, für Macro, Fixed Income und Relative Value Arbitrage von Eins. Für die letztgenannten Strategien sind die Ergebnisse wenig plausibel und weisen ein sehr geringes R-Quadrat auf. Überraschend ist, dass innerhalb der Strategien die Volatilität des Leverage sehr hoch ist. Sowohl in Zeitreihenbetrachtung, als auch im Querschnitt weisen die Fonds also große Unterschiede im Leverage auf. Die Autoren führen den geringen Erklärungsgehalt in einigen Ergebnissen auf die verwendeten Risikofaktoren zurück, wie sie durch die Hinzunahme synthetischer Optionen als Regressoren zeigt. Die Risikofaktoren könnten die Hedgefondsexposures noch nicht optimal abbilden. Durch Ermittlung weiterer geeigneter Risikofaktoren könnte das Modell also noch erheblich verbessert werden.
