Machine Learning zur Prognose von Private-Equity-Renditen

Ein Team um Florencio López-de-Silanes von der Université Côte d’Azur hat in einem Research Paper untersucht, wie gut sich quantitative und qualitative Informationen aus Private Placement Memoranden von Private-Equity-Fonds zur Prognose der zukünftigen Fondsperformance eignen.

Zunächst werten die Autoren den Einfluss quantitativer Daten wie die Performance bisheriger Produkte des Managers, Auflagejahr und Fondsvolumen bei 395 Fonds aus. Es zeigt sich, dass Investoren diese Daten bei ihrer Allokationsentscheidung berücksichtigen, die Daten haben einen Einfluss auf die Dauer vom Beginn des Fundraisings bis zum Closing und auf den Grad der Überzeichnung. Ein Zusammenhang mit der späteren Fondsperformance besteht hingegen weder bei den quantitativen Daten in den Private Placement Memorandums noch bei dem Fundraising-Erfolg.

_{Quelle: Tamayo, Braun, López-de-Silanes, Phalippou, Sigrist, 2023}

Im nächsten Schritt werten die Autoren aus, in welchem Maße qualitative Informationen in den Prospekten bzw. insbesondere der Strategiebeschreibungen zur Performanceprognose genutzt werden können. Machine-Learning-Algorithmen erweisen sich als effektiv darin, die Performance der Produkte zu prognostizieren: Über Gradient Boosting lassen sich 75 der Outperformer im Top-Terzil identifizieren, ohne dass dies mit größeren Downside-Risiken einhergehen würde. Dies ist auch ökonomisch signifikant. Der Performance Spread zwischen (prognostiziertem) Top- und Bottom-Terzil beträgt rund 25 %.

_{Quelle: Tamayo, Braun, López-de-Silanes, Phalippou, Sigrist, 2023}

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