Ziel der Arbeit war es zu untersuchen, ob man Attribute zur Beschreibung von Hedge-Funds (z.B. Standardabweichung oder Kurtosis) für eine Clusteranalyse finden kann, die existierende Hedge-Fund-Stile replizieren, und ob Hedge-Fund-Return-Daten mittels Clusteranalyse klassifiziert werden können. Grundlage für die Untersuchungen bildet eine Beschreibung und Erläuterung der wichtigsten Hedge-Fund-Stile und ein Überblick über die in der Literatur gängigsten Clusteralgorithmen sowie deren theoretische Analyse. Im Hinblick auf die Bewertung von Clusterresultaten wird das Gütemaß des ""Silhouette Value"" vorgestellt und erläutert. Dieses wird um das globale Maß der ""Total Hit Rate"" ergänzt, mit dem Ziel, zwei Clusterergebnisse miteinander vergleichen zu können. Der ""Silhouette Value"" gibt die Antwort auf die Frage ob ein Objekt, d.h. ein Hedge-Fund, durch den verwendeten Algorithmus im richtigen Cluster gelandet ist, wohingegen die ""Total Hit Rate"" analysiert, ob zwei Algorithmen gleiche Objekte den gleichen Clustern zuordnen. Anhand eines konkreten Datensatzes von Returndaten des Anbieters Altvest werden vier ""Partitioning-Algorithmen"" und ein ""Fuzzy-Clusteralgorithmus"" sowie diverse Attributkombinationen getestet. Auf der Grundlage dieser Testergeb-nisse schließt sich ein erörternder Vergleich der Algorithmen und der resultierenden Cluster (in Abhängigkeit der Attributkombinationen) an. Alle verwendeten Algorith-men konnten vergleichsweise gute Resultate erzielen, wobei die ""zufälligen"" Clustermethoden tendenziell etwas schwächere Ergebnisse erreichen. Es ergibt sich, dass Hedge-Fund-Return-Daten mittels einer Clusteranalyse klassifiziert werden können, d.h. es konnten signifikant disjunkte Cluster gefunden werden. Es ist aber nicht möglich, die Hedge-Fund-Stile durch eine Clusteranalyse mit Hilfe der verwendeten Attribute nachzubilden. Die gefundenen Cluster entsprechen also nicht der Einteilung der Hedge-Funds in Stile, die von Altvest vorgegeben wurde.     «

Ziel der Arbeit war es zu untersuchen, ob man Attribute zur Beschreibung von Hedge-Funds (z.B. Standardabweichung oder Kurtosis) für eine Clusteranalyse finden kann, die existierende Hedge-Fund-Stile replizieren, und ob Hedge-Fund-Return-Daten mittels Clusteranalyse klassifiziert werden können. Grundlage für die Untersuchungen bildet eine Beschreibung und Erläuterung der wichtigsten Hedge-Fund-Stile und ein Überblick über die in der Literatur gängigsten Clusteralgorithmen sowie deren theoretisch...     »