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Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis 3   

1.  Einleitung  4

2.  Risikoadjustierte Performancekennzahlen  

2.1.  Auf dem systematischen Risiko basierende Performancekennzahlen  6

2.1.1.  Jensen-Alpha Maß  7

2.2.2.  Alpha/Tracking Error Ratio  10

2.2.3.  Treynor Ratio  10

2.2.  Auf dem Gesamtrisiko basierende Performancekennzahlen  10

2.2.1.  Sharpe Ratio  11

2.2.2.  Information Ratio  12

2.2.3.  Modigliani Maß  12

2.3.  Auf der Downside Deviation basierende Performancekennzahl -  13

Sortino  Ratio  

3.  Performancevergleich von Hedge Funds Indizes mit Standardindizes anhand  14

risikoadjustierten  Performancekennzahlen  

3.1.  Beschreibung der verwendeten Daten  14

3.2.  Performancevergleich von Hedge Fund Indizes mit Standardindizes  15

3.3.  Performance von Hedge Fund Indizes in den Rezessionphasen  18

4.  Fazit  20

Literaturverzeichniss   22

Besonders in der jüngsten, dreijährigen Börsenbaisse sind Hedge Funds mit ihren publizierten langjährigen Durchschnittsrenditen im Vergleich zu anderen Anlageklassen positiv aufgefallen. Hedge Funds werden immer mehr von den Anlagestrategen als gute Diversifikationsmittel und als Risikosenker in Portfolios empfohlen. ¹ Im Vergleich zu Mutual und Pension Funds besitzen Hedge Funds mehrere interessante Merkmale, die möglicherweise ihre Performance beeinflussen und Vorteile gegenüber Mutual Funds und Standard Asset-Klassen beschaffen können. Die von Hedge Funds verwendete flexible Investmentstrategien beinhalten oft Leerverkäufe, Einsatz von Hebelwirkungen und Derivativen und ermöglichen Marktineffizienzen auszunutzen. Hedge Funds sind begrenzt reguliert, Anlageklassen sind nicht eingeschränkt und weisen bei der Entlohnung von Manager starke Managementanreize auf. 2

Im Gegensatz zu den relativen-Rendite-Anlagen sind Hedge Funds Absolute-Rendite-Anlagen. Relative Rendite-Anlagen orientieren sich an Benchmark bzw. an der Finanzmarktentwicklung. Bei diesen Anlagen wird ein geringerer Wertverlust ( sogar wenn er negativ ist) als denjenigen des Benchmarks als Outperformance bezeichnet. Der dabei verwendete «Stossdämpfer», Diversifikation, funktioniert heute aber weniger gut als noch vor 20 Jahren, weil die Korrelation zwischen den Märkten deutlich zugenommen hat. Hedge Funds haben typischerweise den Auftrag, absolute Renditeziele zu erreichen, d.h die, die von der allgemeinen Marktentwicklung unabhängig sind. Um diese absolute Renditeziele zu erreichen, geniessen die Hedge Funds die Flexibilität, frei unter einer Vielzahl von Vermögensklassen zu wählen und dynamische Handelsstrategien zu verfolgen. 3

Um zwischen den angebotenen Hedge Funds auszuwählen und dessen Anlageerfolg zu beurteilen, wird Performancemessung von Hedge Funds mit Hilfe des Performancekennzahlenvergleichs durchgeführt. Bei den verwendeten Performancemaßen wird unterstellt, dass die Anleger sich am Erwartungswert der zukünftigen Rückflüsse und Standardabweichung dieser orientieren. ⁴ Performancemessung wird anhand Mean-Varianz-Analyse nach Markowitz

¹ Vgl. Einwände gegen die Hedge-Fund-Euphorie. Die Anlagevehikel haben ihre Tücken, 2003.

² Vgl. Ackerman, 1999.

³ Vgl. Meier/Kündig, 2004, S.8. Vgl. Hinder.

⁴ Vgl.Breuer, 2002, S.5.

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durchgeführt. Nach dieser Analyse bieten Hedge Funds hohe Rendite bei geringen Standardabweichung an. ⁵ Bei dieser Analyse bleibt aber ausser Betracht, dass die Rendite der Hedge Funds hohe Kurtosis, negative Schiefe und Autokorrelation aufweisen. ⁶ Mean-Varianz- Analyse basiert auf der Annahme der Normalverteilung der Rendite. Die monatlichen Rendite der Hedge Funds sind aber meistens nicht normalverteilt. Timingaktivitäten und dynamische

Handelsstrategien sind die Gründe für die Abweichungen von der Normalverteilung der Rendite. 7

Im Gegensatz zu den Standardindizes ist die Infrastruktur und Realibilität der Performancedaten der Hedge Funds noch unerforscht und untransparent. Viele Datenlieferanten weisen «Survivorship Bias» Probleme auf. Die Funds, die «gestorben» sind, fallen aus manchen Indizes zusammen mit der aus der Zeit seiner Präsenz in der Datenbank stammender vergangenen Trackrecord heraus, daher übertreiben einige Datenbanken die Performance der Hedge-Funds. ⁸ Andere Datengenauigkeitsprobleme sind Self-Selection Bias und Backfill Bias. Bei dem Self-Selection-Problem ist aufgrund des Anreizes, erfolgreiche Programme in die Datenbank aufzunehmen, mit der positiven Verzerrung zu rechnen.Bei diesen Neuaufnahmen werden sämtliche Monatsrendite aus der Vergangenheit mit in die Datenbank aufgenommen. Dies verstärkt das Phänomen der positiven Verzerrung der Durchschnittsrenditen in den Jahren vor der Neuaufnahme noch weiter. Diese Verzerrung wird Backfill Bias genannt. 9

Ob es sinnvoll ist, aus der historischen Performance der Hedge-Funds Voraussagen zu treffen, ist umstritten. Da die für die Hedge Funds möglichen Anlagestrategien vielfältig sind, ist es auch komplexer bei der Vielzahl der Einflussfaktoren und der fehlenden Regulierungsmöglichkeit die zukünftige Performance vorauszusagen.Viele Hedge-Funds bedienen sich an den Finanzmärkten zudem verschiedener Arbitrage-Gelegenheiten. Fliesst zu viel

⁵ Vgl. Kat, 2003, S.15.

⁶ Vgl. Kat, 2003, S.9,14 -15,23. Vgl. Brooks, 2001, S.12.

⁷ Vgl. Agarwal, 2004, S.1. Vgl. Jaeger, 2001, S.5.

⁸ Vgl. Brown, 1997, S.4.

⁹ Vgl. Jaeger, 2001, S.5. Vgl. Baquero, 2002. Vgl. Christiansen, S.5-6.

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Kapital in Arbitrage, so verschwindet die Marktnische, denn Arbitrage-Gelegenheiten bleiben per definitionem nur so lange offen, wie sie niemand ausnützt.

Zur Beurteilung der Güte verschiedener Funds wurde eine Vielzahl von Performancekennzahlen entwickelt. Die Aussagekraft der Performancemaße lässt oft zu wünschen übrig und führt zu Problemen bei der Auswahl einer geeigneten Kennzahl, da die Kennzahlen oft zu divergierenden Ergebnissen führen. ¹⁰ Es werden oft nicht relevante oder irreführende Performancekennzahlen verwendet. Kennzahlen, welche auf dem Konzept der risikoadjustierten Performance basieren, können zur Verbesserung der Aussagekraft der Performance der Hedge Funds beitragen, sollten aber trotzdem vorsichtig interpretiert werden. ¹¹ Im nächsten Kapitel werden die risikoadjustierten Performancekennzahlen dargestellt und kritisch betrachtet. Im 3.Kapitel wird die Performance von Hedge Funds Indizes und Standardindizes anhand dieser Kennzahlen vergliechen und im 4. Kapitel ein Fazit gezogen.

2. Risikoadjustierte Performancekennzahlen

2.1. Auf dem systematischen Risiko basierende Performancekennzahlen

Für die Beurteilung der risikoadjustierten Performance von Hedge Funds, die sich auf absolute Performance orientieren, werden risikoadjustierte Kennzahlen verwendet. Dies bedeutet, dass nur die Kennzahlen, welche beide Komponenten: die Rendite und das Risiko berücksichtigen, können für einen fairen Performancevergleich verwendet werden. Das heisst, eine Performance von 20% muss nicht unbedingt besser sein als eine Performance von 10% - entscheidend sind die Risiken, welche der Portfolio-Manager zur Erzielung der Performance eingegangen ist. Anforderungen an die Performancemessung sind: Risikoberücksichtigung, Rankingmöglichkeit und Interpretierbarkeit. 12

Bei der Messung der vergangenen Wertentwicklung von Hedge Funds und dem Vergleich zwischen den Funds werden in der Praxis meistens Sharpe Ratio und Jensen Alpha verwendet. 13

¹⁰ Vgl. Wilkens, 1999a, S.250.

¹¹ Vgl. Ebeling, 1999, S.191.

¹² Vgl. Wilkens, 1999b,S.315.

¹³ Vgl. Willkens, 1999b, S.309.