Institutional Money, Ausgabe 1 | 2022

stand“ festgehaltenen Eigenschaften. Dem- zufolge bewegt sich die durchschnittliche monatliche Nettorendite über den gesamten Zeitraum und unabhängig davon, ob man sich in einem Bullen- oder Bärenmarkt be- findet, zwischen 0,4 und 0,8 Prozent pro Monat, verbunden mit einer Standardabwei- chung der Monatsrenditen von 0,9 bis 3,3 Prozent je nach Fonds. Verhalten im Zyklus Untersucht man die Rendite- und Volati- litätszeitreihen nun danach, ob es sich um einen Bullen- oder einen Bärenmarkt han- delt, so wird augenfällig, dass in beiden Zuständen des Finanzzyklus marktneutrale Hedgefonds gleich gut abschneiden, wäh- rend die anderen Hedgefondsstile in Baisse- Perioden eine negative Durchschnittsrendite zum Unterschied von Hausse-Perioden auf- weisen. Außerdem scheinen die anderen Hedgefondsstile in Baisse-Perioden volatiler zu sein als in Hausse-Perioden. Zum Schluss zeigt die letzte Spalte der Tabelle die Korrelation zwischen dem Markt und den betrachteten Hedgefonds an. Es stellt sich heraus, dass marktneutrale Hedgefonds am wenigsten mit dem Aktienmarkt korre- liert sind. Die Vertreter der anderen Hedge- fondsstile scheinen jedenfalls eine positive Korrelation zum Aktienmarkt aufzuweisen. Die Korrelation von marktneutralen Hedge- fonds und dem Aktienmarkt ist vom Zu- stand des Finanzzyklus abhängig. In Bären- märkten ist eine negative Korrelation zum Markt zu beobachten, in Bullenmärkten eine positive. Einordnung Die Studie knüpft an die umfangreiche Literatur über die Abhängigkeit zwischen Hedgefonds und dem Aktienmarkt an. Brown und Spitzer haben ein Maß für die Tail-Neutralität vorgeschlagen, das einen einfachen Binomial-Test für die Unabhän- gigkeit von Hedgefonds- und Marktrenditen verwendet. Bei dessen Anwendung stellten sie fest, dass Hedgefonds eine Tail-Abhän- gigkeit aufweisen. Sie bestätigen dieses Er- gebnis auch durch Logit-Regressionen. Die beiden Autoren untersuchen, wie die Abhän- gigkeit je nach Zustand des Finanzzyklus variiert, was eine Verbindung zu empiri- schen Studien herstellt, die sich mit dem Trading-Verhalten von Hedgefonds in Pha- sen von Marktabschwüngen befasst haben. Der Ansatz gestattet es, sowohl die Tail-Ab- hängigkeit als auch die Korrelation gemein- sam zu untersuchen. Erkenntnisse zum Timing Das Papier ergänzt damit empirische Arbeiten, die darauf abzielen, das Timing von Hedgefonds zu verstehen. Diese Stu- dien zeigten auf, dass einige Hedgefonds Rendite-, Volatilitäts- und Liquiditäts- Timing-Fähigkeiten aufweisen. Bali, Brown und Caglayan gelang es 2014 in „Macro- economic Risk and Hegde Fund Returns“ anhand eines makroökonomischen Risiko- index, der auf Basis verfügbarer Informatio- nen über den Finanzmarktzustand erstellt wurde, zu zeigen, dass einige Hedgefonds in der Lage sind, makroökonomische Risi- ken zu timen. Die Ergebnisse von Crego und Gálvez deuten darauf hin, dass Mana- ger marktneutraler Hedgefonds eine zusätz- liche Timing-Fähigkeit aufweisen, nämlich die Fähigkeit, ihre Risikopositionen anhand von Informationen über Finanzzyklen anzu- passen. Dies wiederum ermöglicht es ihnen, ihre erklärten Fondsziele zu erreichen. Schließlich leistet das Paper von Crego und Gálvez einen Beitrag zu Studien, die ver- suchen, asymmetrische Abhängigkeitsstruk- turen auf Finanzmärkten mithilfe von Co- pula-Methoden zu verstehen. Die meisten dieser Arbeiten haben nicht auf den Zustand der Wirtschaft als Bedingung in ihren Mo- dellen referenziert, in diesem Fall geschah dies hingegen sehr wohl. S&P 500 als Referenz Crego und Gálvez verwenden den S&P 500 als Marktindex, um Hausse- und Baisse-Perioden zu identifizieren. Die Ta- belle „Bullen- und Bärenmarkt-Perioden“ beschreibt die bullishen und bearishen Perioden gemäß deren Identifikation durch die beiden Algorithmen. Panel A vergleicht die Ergebnisse des Algorithmus von Pagan und Sossounov mit jenen des NBER-Rezes- sionsindikators für Konjunkturzyklen. Die Korrelation zwischen den beiden Zeiträu- men beträgt etwa 58 Prozent. Der Datie- Hedgefonds auf dem Prüfstand Verhalten von Hedgefonds in Bullen- und Bärenmärkten anhand wichtiger Kenngrößen PANEL A: HEDGEFONDS Zustand Durchschnitt Standardabw. Schiefe Wölbung Korrelation INDIFFERENT Marktneutral 0,004 0,009 0,015 4,538 0,184 Long/Short Equity 0,007 0,021 0,823 7,405 0,684 Equity non-hedged 0,008 0,033 -0,609 4,691 0,852 Event-Driven 0,007 0,019 -0,985 6,955 0,710 Dachfonds 0,004 0,015 -0,719 7,416 0,606 BEAR-PHASEN Marktneutral 0,003 0,011 -0,637 3,459 -0,183 Long/Short Equity -0,005 0,018 -0,133 2,724 0,753 Equity non-hedged -0,015 0,036 -0,299 3,107 0,860 Event-Driven -0,007 0,019 -0,447 2,686 0,616 Dachfonds -0,007 0,018 -1,586 6,263 0,535 BULL-PHASEN Marktneutral 0,005 0,008 0,516 4,463 0,305 Long/Short Equity 0,011 0,020 1,092 8,517 0,620 Equity non-hedged 0,014 0,029 -0,528 5,859 0,813 Event-Driven 0,011 0,017 -1,262 10,978 0,671 Dachfonds 0,007 0,013 0,146 6,161 0,538 Marktneutrale Hedgefonds stechen hervor: Während alle anderen Stile in Bärenmärkten negative monatliche Durchschnittsrenten und eine positive Korrelation zum Aktienmarkt aufweisen, ist es bei marktneutralen Fonds das Gegenteil: Positive Renditen in Bärenmärkten gehen mit einer negativen Korrelation zum Aktienmarkt einher. Quelle: Studie 106 N o. 1/2022 | www.institutional-money.com SCHWERPUNKT UKRA I NE HEDGE FONDS