Hedgefonds stellen eine rasant wachsende Asset Klasse dar und spielen eine bedeutende Rolle an den Finanzmärkten. Die vorliegende Arbeit modelliert Hedgefonds Renditen mit Hilfe von Regime-Switching Modellen und untersucht die Vorteilhaftigkeit dieser Modelle bei der Asset Allocation eines Dach-Hedgefonds. In jedem Zeitschritt wird die multivariate Renditeverteilung verschiedener Hedgefonds-Strategien durch zwei mögliche Regimes bestimmt, einer ""normalen"" Marktphase oder einer Krisenphase. Das vorherrschende Marktumfeld wird hierbei durch eine Markov Kette mit zwei möglichen Zuständen ermittelt. Sowohl das allgemeine Markov-Switching Modell, als auch das Gaussian Mixture Modell als Spezialfall, werden auf empirischen Daten getestet und mit einem Benchmark Modell verglichen, welches i.i.d. normalverteilte Renditen unterstellt. Die Ergebnisse der Fallstudie verdeutlichen, dass Risiko- und Renditekennzahlen bei klassischer Mean-Variance Optimierung durch Regime-Switching Modelle deutlich verbessert werden können. Von besonders großer Bedeutung in Regime-Switching Modellen ist die Sensitivität der optimalen Portfoliogewichte gegenüber der Krisenwahrscheinlichkeit. Verschiedene Methoden zur Berechnung dieser Sensitivitäten werden in dieser Arbeit diskutiert und auf Marktdaten verglichen.     «

Hedgefonds stellen eine rasant wachsende Asset Klasse dar und spielen eine bedeutende Rolle an den Finanzmärkten. Die vorliegende Arbeit modelliert Hedgefonds Renditen mit Hilfe von Regime-Switching Modellen und untersucht die Vorteilhaftigkeit dieser Modelle bei der Asset Allocation eines Dach-Hedgefonds. In jedem Zeitschritt wird die multivariate Renditeverteilung verschiedener Hedgefonds-Strategien durch zwei mögliche Regimes bestimmt, einer ""normalen"" Marktphase oder einer Krisenphase. Das...     »

This thesis covers the emerging asset class of hedge funds. As a main contribution the use of a regime-switching model of returns for the asset allocation decision of a fund of hedge funds is investigated. In each time period, returns follow a multi-variate normal distribution from one of two possible regimes, corresponding to periods of ""normal"" and ""distressed"" markets. The prevailing regime in any given period is determined by the value of a two-state Markov chain. The case where serial correlation is absent, and returns in different time periods are i.i.d. Gaussian mixture variables is also considered. The models are tested on empirical data and compared to a benchmark assuming i.i.d. normally distributed returns. The results show that in the mean-variance framework the use of regime switching can improve risk and performance measures. The importance of the sensitivity of optimal portfolio weights to the estimate of the probability of the distressed regime is discussed, and methods for calculating it are presented and illustrated on market data.     «

This thesis covers the emerging asset class of hedge funds. As a main contribution the use of a regime-switching model of returns for the asset allocation decision of a fund of hedge funds is investigated. In each time period, returns follow a multi-variate normal distribution from one of two possible regimes, corresponding to periods of ""normal"" and ""distressed"" markets. The prevailing regime in any given period is determined by the value of a two-state Markov chain. The case where serial c...     »