Darstellung der kapitalmarkttheoretischen Effizienzsteigerung des Eigenportfolios (Depot A)

Inhalt

1. Einleitung
1.1. Begriffsverständnis des Titels
1.2. Problemstellung in den Kreditinstituten
1.3. Zweck und Methodik einer Analyse mittels Fragebogen

2. Grundlagen alternativer Investments
2.1. Klassifizierung nicht-traditioneller Assets
2.2. Grad der Effizienz von Kapitalmärkten
2.3. Kapitalmarkttheorie als Basis effizienter Investitionsentscheidungen
2.3.1. Die Risiko-Ertrags-Indifferenzfunktion
2.3.2. Diversifikation als Haupterkenntnis der Portfolio Selection Theory
2.3.2.1. Statistische Berechnungen der Theorie
2.3.2.2. Interpretation der Erkenntnisse
2.3.3. Kritische Würdigung Kapitalmarkttheorie
2.4. Der klassische Asset Allocation Approach
2.5. Wirtschaftliche Vorteile durch Diversifikation

3. Inhaltliche Anforderungen an alternative Investments
3.1. Differenzierung nach dem Investitionsstil
3.1.1. Long-/Short-Equity
3.1.2. Global-Macro
3.1.3. Event-Driven
3.1.4. Market-Neutral / Relative-Value
3.1.5. Commodity Trading Advisers
3.2. Fund-of-Fund als risikominderndes Konzept
3.3. Gängige Indices auf dem Hedge Fund Markt
3.4. Rahmenbedingungen für Engagements in alternativen Investments
3.4.1. Geschlossene Investmentgesellschaften
3.4.2. Beteiligungs-Aktiengesellschaften
3.4.3. Offshore-Funds
3.5. Besonderheiten der Analyse für alle Formen alternativer Investments
3.5.1. Quantitative Analyse speziell von Hedge Funds
3.5.1.1. Performance
3.5.1.2. Return
3.5.1.3. Deviation
3.5.1.4. Maximum Drawdown
3.5.1.5. Effizienz
3.5.1.6. Konsistenz
3.5.1.7. Korrelation und Beta
3.5.2. Qualitative Analyse speziell von Hedge Funds
3.5.2.1. Analyse von Manager und Team
3.5.2.2. Bewertung der Strategie
3.5.2.3. Untersuchung der Quellen der Performance
3.5.2.4. Betrachtung des Emissionsprospekts
3.6. Risiken bei der Anlage in alternativen Investments
3.6.1. Garantieprodukte als Instrument mit verringertem Risiko

4. Regulatorische Anforderungen für den Einsatz von Hedge Funds in Deutschland
4.1. Das Kreditwesengesetz als Leitwerk der Finanzbranche
4.1.1. Begrenzungen hinsichtlich der Groß- und Millionenkreditverordnung
4.1.2. Regelungen der Grundsätze I und II über Risikoaktiva und Liquidität
4.2. Die Mindestanforderungen an das Betreiben von Handelsgeschäften
4.2.1. Spezielle Institutsumsetzungen der Anforderungen
4.3. Regelungen in Volksbanken - Genossenschaftsgesetz und BVR-Richtlinien
4.4. Regelungen in Sparkassen - Sparkassengesetze und Verordnungen der Länder
4.4.1. Satzung einer Sparkasse
4.5. Anforderungen an Hedge Funds nach dem Gesetz über Kapitalanlagegesellschaften
4.5.1. Erweiterte Anforderungen durch das Auslandsinvestmentgesetz
4.6. Fazit und kritische Betrachtung deutscher Gesetzgebung

5. Entwicklung von Umsetzungsstrategien zur Effizienzsteigerung
5.1. Optimale Allokationen aus traditionellen und alternativen Portfolios
5.1.1. Allokation aus DAX und Short-Selling
5.1.2. Allokation aus REXP und Relative Value Arbitrage
5.1.3. Allokation aus einem Referenzportfolio und Hedge Fund-of-Fund
5.1.3.1. Implementierung einer Kapitalgarantie
5.2. Auswertung der Umfrageergebnisse und Ableitung globaler Kernaussagen
5.2.1. Kostenaufwand bei Produkteinführungen
5.2.2. Entwicklung konkreter Arbeitsanweisungen zum Einsatz alternativer Investments
5.2.2.1. Optimale Hedge Fund Strategien
5.2.2.2. Konzept eines Produkteinführungsprozesses
5.3. Fazit und Verifizierung der Eingangsthesen
5.4. Kritische Würdigung der Ergebnisse

Anhang
Anlage 1: Fragebogen
Anlage 2: Produkteinführungskonzept

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Quellenverzeichnis

Fachliteratur

Rechtsliteratur

Internetquellen

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Seit dem einschneidenden Misserfolg und der drohenden Insolvenz des LTCM-Fund^[1] im Jahre 1998 sehen sich zahlreiche Investoren beim Thema Hedge Funds mit einer heiklen Angelegenheit konfrontiert. Dass diese zeitweise hohe Publizität in den Medien dieser Anlagekategorie ein völlig falsches, teilweise sogar zur Realität konträres Bild geschaffen hat, ist ein Teilaspekt dieser Arbeit. Aufgrund steigender Divergenzen zwischen klassischen Bewertungsverfahren und den Kursen traditioneller Eigenkapital-Engagements sowie den damit verbundenen gestiegenen Risiken finden mit Recht immer mehr alternative Investments (AI) Einzug in breit diversifizierte und risikoarm adjustierte Portfolios. Dies wird durch die Emission erster Fonds und zahlreicher Zertifikate auf Hedge Funds in den Jahren 1999 bis 2001 belegt.^[2] Der traditionell konservative Ansatz deutscher Investoren wird fortschreitend von den tatsächlich risikomindernden kapitalmarkttheoretischen Erkenntnissen verdrängt. Besonders die irrationale Entwicklung der Technologiemärkte im Jahr 2000 führt aktuell dazu, die Anfälligkeit institutioneller Depots auf krisenartige Entwicklungen der Kapitalmärkte zu verringern. So setzt sich unter deutschen institutionellen Anlegern mehr und mehr die Erkenntnis durch, dass alternative Investments in den nächsten Jahren eine maßgebliche Rolle bei der Asset Allocation spielen werden.

1.1 Begriffsverständnis des Titels

Der Terminus „ kapitalmarkttheoretische Effizienzsteigerung “ soll speziell auf die statistischen Inputdaten der Kapitalmarkttheorie „Rendite“ und „Risiko“ verweisen. Eine Steigerung oder Verbesserung der Effizienz würde sich dann ergeben, wenn das Verhältnis einer Renditekennzahl zu einer Risikokennzahl gegenüber dem historischen und aktuellen Zustand steigen würde. Aufgrund der Tatsache, dass Investitionsentscheidungen auch die Liquidität berücksichtigen, sollte diese ceteris paribus zumindest konstant bleiben. Dem entgegen steht der lehrbuchtypische Effizienzbegriff von MARKOWITZ, Nobelpreisträger für die Portfolio Selection Theory, gemäß dem die effizienteste Allokation eines Portfolios dann gegeben ist, wenn kein Portfolio mit gleicher Rendite bei geringerem Risiko oder gleichem Risiko bei höherer Rendite zu finden ist.^[3]

Als „ Analyse “ soll die Vorgehensweise der Fragebogentechnik auf der einen Seite und die Detailsuche bezüglich alternativer Investments in zahlreichen Gesetzeswerken auf der anderen Seite verstanden werden.

Der Terminus „ innovatives Hedge-Fund-Produktdesign “ soll darauf verweisen, dass bisher entwickelte Strukturen von Hedge Funds für deutsche institutionelle Anleger mit den zuvor analysierten inhaltlichen und rechtlichen Anforderungen dotiert werden müssen. Inhaltliche Anforderungen beziehen sich dabei hauptsächlich auf die Notwendigkeit einer Kapitalgarantie sowie die produktinterne Diversifikation.

1.2 Problemstellung in den Kreditinstituten

Bezüglich der aktuellen Situation und dem herrschenden Verständnis über alternative Investments in Sparkassen und Volksbanken werden folgende Thesen aufgestellt:

I. Die traditionell konservativen Portfoliokonstruktionen der Eigendepots von Sparkassen und Volksbanken, die vornehmlich über hohe Rentenanteile und geringe Aktien- und Fondsbeimischungen realisiert werden, können durch die Beimischung alternativer Investments wie Hedge Funds in ihrer kapitalmarktheoretischen Effizienz, gemessen an den Parametern Rendite und Risiko, mittel- und langfristig deutlich gesteigert werden.
II. Die Bewältigung der regulatorischen Beschränkungen aus der deutschen Gesetzgebung hinsichtlich der Gestaltung der Eigenanlage in Kreditinstituten kann unter Betrachtung der Kosten-, Zeit- und Personalaufwendungen organisatorisch so gestaltet werden, dass langfristig die positiven Auswirkungen die temporären Belastungen übersteigen.
III. Hedge Funds können inhaltlich und produkttechnisch so gestaltet werden, dass trotz einer Kapitalgarantie zur Erleichterung der Produkteinführung in Instituten der mathematisch-statistische Mehrwert für das Portfolio nur unwesentlich verloren geht.

1.3 Zweck und Methodik einer Analyse mittels Fragebogen

Laut einer Umfrage von Ludgate Communications im März 2000 ist Deutschland das unterentwickeltste Land Europas, wenn es um die Frage nach dem Engagement institutioneller Anleger in AI geht.^[4] Die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführte Fragebogenanalyse soll deshalb den derzeitigen Kenntnis- und Erfahrungsstand über AI und deren Einsatz im Depot A von Sparkassen und Volksbanken ermitteln. Bei einer repräsentativen Auswahl von über 300 Instituten, von denen in der Regel der Vorstand direkt per Post kontaktiert wurde, konnte ein Rücklauf von über 22 % erreicht werden.

Der Fragebogen wurde bei der Konzeption in vier Teile untergliedert.^[5] Nach dem ersten Teil mit allgemeinen Angaben zu den Instituten wurden im zweiten Teil vor allem quantitative Fragen zur Ermittlung statistischer Daten bezüglich des Eigenportfolios vorgenommen. Der dritte Teil liefert qualitative Angaben zum Depot A. Nach dieser Ermittlung vorhandener Tatsachen befasst sich der vierte und fünfte Teil mit inhaltlichen und rechtlichen Fragestellungen bezüglich der Eingangsproblematik. Speziell in diesem Abschnitt sollen die Erkenntnisse für zukünftige Anforderungen abgeleitet werden.

2. Grundlagen alternativer Investments

Nicht-Traditionelle Anlagen sind durch drei Kriterien gekennzeichnet. Im Gegensatz zu traditionellen Investitionsobjekten weisen sie häufig

- eine geringere Liquidität,
- überdurchschnittliche Renditen und
- eine hohe Fokussierung auf spezielle marktunabhängige Strategien auf.^[6]

Gerade der letzte Punkt, oft auch als die Generierung positiver absoluter Rendite (Alpha) bezeichnet, ist aufgrund der weitgehenden Unabhängigkeit vom Kapitalmarkttrend ein Hauptkriterium für die Investition in sogenannte Absolute Return Strategien (ARS). Traditionelle Asset Manager versuchen in der Regel eine Benchmark zu schlagen, also in positiven Marktphasen ein Beta > 1,0 und in negativen Markphasen ein Beta < 1,0 zu erreichen.^[7] So ist bei ihnen eine Performance von –10 % ein gutes Ergebnis, wenn der zugrundeliegende Referenzindex im gleichen Zeitraum –15 % erwirtschaftet hat. Hedge Fund Manager versuchen in jedem Zeitabschnitt, eine Rendite größer Null zu erwirtschaften.

Zur Berechnung und Visualisierung des Zusammenhangs zweier Indices oder Portfolios hinsichtlich der Parameter Alpha und Beta eignen sich Return-Diagramme. Dabei wird auf der Abszisse die Rendite für einen traditionellen Index in einer bestimmten Periode und auf der Ordinate die Rendite des alternativen Indexes oder Portfolios für diese Periode abgetragen. Aus der über möglichst viele Perioden entstehenden Punktewolke wird eine Regressionsgerade ermittelt. Der Anstieg der Funktionsgleichung für diese Gerade gibt den Beta-Wert an und der Schnittpunkt mit der Ordinate zeigt den Alpha-Wert.

Folgende Abbildung zeigt die Regressionsgeraden, die aus der Renditeverteilung von Publikumsfonds (Mutual Funds) und Hedge Funds (Relative Value Strategie) gegenüber dem S&P500 entstehen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1

Es ist eindeutig zu erkennen, dass die traditionellen Fonds aufgrund eines höheren Anstiegs und damit größeren Beta-Wertes viel stärker mit dem Trend des S&P500 korrelieren. Die alternative Strategie weist dagegen mit dem höheren Schnittpunkt auf der Ordinate eine größere marktunabhängige Rendite auf. Auf marktneutrale Anlageprodukte zu setzen, heißt jedoch auch, vom Manager eines AI besondere Fähigkeiten in der Identifizierung von Marktineffizienzen zu verlangen. Dadurch werden Hedge Funds zu skill-based Investments, während sich ein Investor bei traditionellen Fonds gemäß seiner eigenen Marktmeinung auf bestimmte Märkte, Branchen oder Assetklassen fokussieren kann. Folge ist, dass das Vertrauen in einen Hedge Fund Manager mit der nötigen Transparenz und Publikation seiner Entscheidungskalküle unterstützt werden muss. Die Abhängigkeit von der Fähigkeit des Managers, des Teams und der Software hat die Auswirkung, dass die Analyse weit mehr Aspekte beinhalten sollte und dass eine Investmententscheidung andere Kriterien berücksichtigen muss. Der market-based Ansatz ist schon allein von rechtlicher Seite nur auf Long-Positionen beschränkt, womit die Korrelation zu den entsprechenden Märkten auch sehr hoch ist. Flexible skill-based Strategien können mit zusätzlichen Short-Positionen viel niedrigere Korrelationen gegenüber dem Kapitalmarktgeschehen erreichen.

2.1 Klassifizierung nicht-traditioneller Assets

In der Fachliteratur werden nicht-traditionelle Assetklassen in verschiedenster Art und Weise kategorisiert. Ohne Zweifel zählen jedoch Hedge Funds zu einer der bedeutendsten Gruppen. Gemäß einer allgemein gültigen Globaldefinition versteht man unter Hedge Funds unreglementierte private Vermögensverwaltungsgesellschaften oder Offshore-Fondsgesellschaften, deren Manager maßgeblich mit einem hohen Einsatz an eigenem Geld und dem der Kunden verschiedenste opportunistische oder automatisierte Strategien verfolgen und dabei einen auf Fremdkapital basierenden Hebel (Leverage) einsetzen. Da das Ziel die Generierung einer positiven und risikoeffizienten Wertentwicklung ist, wird nicht nur auf ein großes Universum an Anlageinstrumenten von allen Arten der Wertpapiere bis hin zu Derivaten und der Möglichkeit von Leerverkäufen zurückgegriffen, sondern mit dem Einsatz des Leverage ein renditesteigernder Effekt erzeugt. Weitere Basismerkmale sind die gewinnabhängige Entlohnung der Manager sowie deren Eigeninvestition in den selbstgemanagten Fonds als Beweis der Vertrauenswürdigkeit. Ausgefeilte Risiko-Management-Systeme begrenzen dabei die regulatorischen Freiheiten spezieller Fund-Konstruktionen. Aufgrund der Gebühren-Struktur mit ca. 1 % p.a. Verwaltungskosten und bis zu 20 % erfolgsabhängiger Performance-Fee ist ein Fondsmanager mehr an der Wertentwicklung als an der Kundenakquise interessiert. Absicherungsinstrumente werden bei Hedge Funds in standardisierter und nichtstandardisierter Form (Optionen und Futures) eingesetzt – jedoch nicht, wie der Name impliziert zum absichern oder „hedgen“, sondern auch zur Erzielung positiver Renditen aufgrund von Ineffizienzen in der Bewertung bestimmter Marktrelationen.

Neben Hedge Funds werden auch die Commodity Trading Advisers (CTA) zu den AI gezählt. Weitere bedeutende Kategorien sind das Venture Capital, die Laveraged Buyout Finanzierung (Unternehmensübernahme) und Private Equity in allen weiteren Ausprägungen. Fast man den AI-Begriff noch etwas weiter, sind möglicherweise auch High Yield Bonds (Hochzinsanleihen), Junk Bonds (Anleihen niedrigster Bonität / Rating), Filmbeteiligungen und Emerging Market Investments mit einzubeziehen. Jedoch sind hierbei die besonderen positiven Eigenschaften, die gerade bei Hedge Funds markant vorhanden sind, deutlich weniger signifikant ausgeprägt.

2.2 Grad der Effizienz von Kapitalmärkten

Als Kapitalmarkteffizienz wird im wesentlichen die Qualität und Quantität der Informationsverarbeitung an den Kapitalmärkten bezeichnet. Gerade das Fehlen einer vollständigen Kapitalmarkteffizienz ist der Ansatzpunkt für die Möglichkeiten, mit diversen ARS marktunabhängige Renditen zu generieren.

Eine in der Theorie vollständige Effizienz der Märkte herrscht dann, wenn sämtliche verfügbaren Informationen von den Kursen der Wertpapiere reflektiert werden, da es beispielsweise bei Aktien grundsätzlich so sein sollte, dass der Kurs die zukünftigen Gewinnerwartungen verzerrungsfrei antizipiert hat. Dafür müssten sich aber jegliche die Gewinnerwartung beeinflussenden Informationen unverzüglich im Kurs widerspiegeln. Da dies in der Realität nicht vorkommen kann, unterscheidet man in die schwache, die halb-strenge und die strenge Informationseffizienz.^[8]

Bei der schwachen Form sind alle vergangenen Daten im Kurs enthalten und bei der strengen Form sind sowohl alle öffentlichen als auch nicht-öffentlichen Informationen (Insiderinformationen) im Kurs enthalten. Im Zusammenhang mit dem CAPM ist jedoch vor allem die halb-strenge Informationseffizienz von hoher Bedeutung. Sie ist definiert als sofortige Berücksichtigung aller öffentlich-verfügbaren Informationen im Wertpapierkurs durch die homogen agierende Anlegerschaft. Da in diesem Zustand sämtliche fundamentale Bewertungsveränderungen durch einen neuen Jahresabschluss oder ähnliches sofort im Kurs eskomptiert sind, macht es für Investoren wenig Sinn, erst Zeit und Mühe in eine Fundamentalanalyse zu stecken. Als Informationsparadoxon wird dabei jedoch die Tatsache bezeichnet, dass die Fundamentalanalyse zwingend notwendig ist, damit die Informationen erst einmal in den Kurs einfließen können. Eine Überrendite kann bei diesem vergleichsweise realitätsnahen Zustand nur durch aktives Wertpapiermanagement mit der Nutzung von Insiderwissen generiert werden. Hier zeigt sich deutlich, dass ein guter Hedge Fund Manager über besonders gute Kontakte verfügen sollte. Zu beachten ist jedoch, dass neben rechtlichen Konsequenzen durch die Ausnutzung von Insiderwissen auch die Gefahr besteht, dass eine zu offensichtliche Ausnutzung von Insiderwissen durch eine kleinere Anlegergruppe dem breiten Publikum das Vertrauen auf faire Preise nimmt. Damit besteht die Gefahr, dass die Masse der Investoren eine höhere Risikoprämie für die Übernahme des Insiderrisikos verlangt. Kann dies nicht bedient werden, können die entsprechenden Märkte in ihrer Liquidität austrocknen und eines der wichtigsten Entscheidungskriterien für ein Wertpapierengagement würde entfallen. Als Gegenargument dafür, dass institutionelle Investoren über zuviel Insiderinformationen, welche sie in Märkten mit halb-strenger Informationseffizienz nutzen könnten, verfügen, gilt die Tatsache, dass historisch die Performance von Publikumsfonds in Deutschland keine Überrendite aufweist.

2.3 Kapitalmarkttheorie als Basis effizienter Investitionsentscheidungen

Um die Effizienz eines Portfolios nach den Gesetzen der Kapitalmarkttheorie zu untersuchen, müssen vorerst die modelltheoretischen und idealtypischen Prämissen^[9]

- keine Transaktionskosten und Steuern,
- beliebige Teilbarkeit der Wertpapiere,
- vollständiger Wettbewerb ohne die Möglichkeit der Preisbeeinflussung,
- vollständige, gleichzeitige und kostenlose Informationstransparenz und
- rationales Anlegerverhalten mit dem Ziel der Nutzenmaximierung

vorausgesetzt werden. Grundsätzlich gehen die kapitalmarkttheoretischen Modelle davon aus, dass für die Preisfindung einzelner Anlagetitel sowohl die Rendite als auch das Risiko eine zentrale Stellung für die Entscheidungsfindung einnehmen.

2.3.1 Die Risiko-Ertrags-Indifferenzfunktion

Die Risiko-Ertrags-Indifferenzfunktion zur Ermittlung investorenspezifischer Anforderungen an eine Kapitalanlage ergibt sich aus der Befragung eines potentiellen Anlegers zu einzelnen Investitionsmöglichkeiten. Vorgegeben ist die mögliche Rendite und das jeweilige Risiko einer Vielzahl von Anlagealternativen. Der Investor muss sich entscheiden, welche der Alternativen für ihn interessant erscheinen und welche für ihn zu risikoreich sind. Das vorgelegte Datenmaterial kann dabei vielfältig sein. Man kann sowohl die historischen Renditen und Risiken der letzten 30 Jahre für Immobilien, Anleihen, Standardaktien und Kunstgegenstände als auch die Renditen und Volatilitäten der 20 größten Technologiewerte im Zeitraum der letzten 12 Monate zugrunde legen. Durch Regression erhält man idealtypischerweise einen Parabelast. Dieser führt zusammen mit der Portfolio-Theorie zur anlegergerechtesten Depotstruktur.

Folgende im Diagramm dargestellten Alternativen hat ein potentieller Anleger aus einer Vielzahl von Investitionsmöglichkeiten für sich persönlich herausgesucht. Das Verhältnis von Rendite und Risiko, graphisch durch den Kurvenverlauf dargestellt, entspreche seiner Anlegermentalität und Risikobereitschaft. Alle weiteren Anlagealternativen wären für den Investor nur relevant, wenn sie auf oder links der Kurve darstellbar wären:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2

Speziell die Alternativen III und V sind uneffizient, da es im ersten Fall eine Anlage mit niedrigerem Risiko bei gleicher Rendite (II) und im zweiten Fall ein Investment mit höherer Rendite bei gleichem Risiko gibt (VI). Punkte rechts der Linie weisen ein für die vorgegebene Rendite überhöhtes Risiko oder eine zu niedrige Rendite für ein vorgegebenes Risiko auf (III). Verschiebt man die Kurve entlang der Abszisse immer weiter in die linke Richtung, so ist der zuletzt berührte Punkt die leistungsstärkste und effizienteste Alternative (VI). Eine Verbindung dieser Kurve mit den Erkenntnissen des kommenden Kapitels erzeugt das optimale Portfolio eines speziellen Anlegers.

2.3.2 Diversifikation als Haupterkenntnis der Portfolio Selection Theory

Kernaussage der Portfolio Selection Theory ist, dass für jedes effiziente Portfolio kein anderes Portfolio mit geringerem Risiko bei gleicher Rendite oder mit höherer Rendite bei gleichem Risiko gefunden werden kann. Zentrale Bedeutung für die Senkung des Portfoliorisikos und damit den Diversifikationseffekt hat die Korrelation, also die Stärke des Zusammenhangs der Kursverläufe der einzelnen Assets.

Die Rendite ergibt sich aus der Summe der nach Anteil am Depot gewichteten Renditen der einzelnen Wertpapiere. Das Risiko wird über die Standarbabweichung, also die Wurzel aus der Varianz ermittelt. Die Varianz ist der Durchschnitt der quadrierten Abweichungen der Renditen zum Zeitpunkt t vom Erwartungswert. Die Stärke des Gleichlaufs der Renditen zweier Wertpapiere wird mathematisch über den Korrelationseffizienten bzw. die Kovarianz ermittelt. Letztere ergibt sich aus dem Durchschnitt der pro Zeitpunkt multiplizierten Abweichung der beiden Renditen von ihrem jeweiligen Erwartungswert. Der besser zu vergleichende Korrelationskoeffizient ist die Division der Kovarianz durch das Produkt der Einzelvarianzen.

Man unterscheidet zur groben Klassifizierung die drei Fälle der Korrelation von 1, 0 und –1. Ein Wert von 1 würde den vollständigen Gleichlauf im Renditetrend zweier Wertpapiere darstellen. Das Portfoliorisiko ergäbe sich aus den einfach gewichteten Standardabweichungen der Wertpapiere. Mit einem Wert von –1 würde man maximale Diversifikationseffekte erzielen. Bei entsprechender Gewichtung kann dabei sogar ein Portfoliorisiko von 0 erreicht werden, was aber auch eine Mehrrendite gegenüber dem Kapitalmarktzins von 0 bedeuten würde. Bei unkorrelierenden Assets mit dem Wert 0 ergibt sich die klassische Effizienzkurve, auf welcher ineffiziente Gewichtungen ausgeschlossen werden können. In diesem Bereich ist gemäß empirischer Untersuchungen die Korrelation zwischen alternativen Investments und den traditionellen Equity- und Bond-Märkten einzuordnen.

Fazit laut MARKOWITZ, dem Erfinder der Theorie, ist, dass nicht die Anzahl der Wertpapiere im Depot die Risikosenkung verursacht, sondern die Korrelation zwischen den einzelnen Anlagen.

2.3.2.1 Statistische Berechnungen der Theorie

Grundsätzlich geht man davon aus, dass ein fester vorgegebener Kapitalertrag durch mehrere Einzelinvestitionen voll ausgeschöpft werden soll.

Bei zwei Teilanlagen i und j hieße dies also: i + j = 1

wobei die Variablen für den prozentualen Anteil am Gesamtdepot stehen. Weiterhin wird vorausgesetzt, dass die Renditen unsicher sind. Für die statistische Berechnung wird davon ausgegangen, dass der Erwartungswert m (Rendite) normalverteilt ist. Dies bedeutet, dass die erwarteten Renditen mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 68,3 % in einer Spanne von m - s bis m + s schwanken. s sei dabei die statistische Kennzahl zur Berechnung des Risikos einer Anlage, auch als Volatilität oder Standardabweichung bezeichnet. Als Planungshorizont für die Theorie wird eine Periode angesehen. Der Anleger muss die jeweiligen historischen Daten passend zum Planungshorizont heraussuchen. Für die Berechnung eines Portefeuilles für ein zukünftiges Jahr bieten sich beispielsweise die historischen Renditen der letzten 10 Jahre an.

Anhand der folgenden Tabelle sei der mathematische Hintergrund verdeutlicht:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1

Im strukturierten Depot wurde die Gesamtrendite aus den gewichteten Renditen der einzelnen Investments, also jeweils zur Hälfte einbezogen, berechnet. Der Erwartungswert errechnet sich aus:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Standardabweichung berechnet sich wie folgt aus der Quadratwurzel der Varianz:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

In dieser Risikoberechnung liegt die Haupterkenntnis der Portfoliotheorie. Berechnet man die Standardabweichung ebenso wie die Rendite aus dem Durchschnitt der beiden Einzelrisiken, erhält man den Wert 9,72 %. Berechnet man die Standardabweichung jedoch nach der o.g. Formel, so ergibt sich der Wert 9,18 %. Damit ist das tatsächliche Risiko also geringer als das gewichtete Durchschnittsrisiko. Dies ist der Effekt der Risikominderung durch Diversifikation von nicht vollständig korrelierenden Assets und die eigentliche Erkenntnis der Theorie.

Von hoher Wichtigkeit für die Strukturierung eines Depots ist die Kovarianz bzw. der Korrelationskoeffizient zwischen den Einzelinvestments. Die Kovarianz berechnet sich aus:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Korrelationskoeffizient ergibt sich nachfolgend aus:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anhand des Korrelationskoeffizienten kann man die Stärke des Zusammenhangs der Renditeverläufe von Wertpapieren ablesen.

2.3.2.2 Interpretation der Erkenntnisse

Folgendes Beispiel soll den graphischen Lösungsansatz zur Ermittlung der optimalen Depotstruktur liefern:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3

Für eine graphische Auswertung ergeben sich zwei Möglichkeiten. Grundsätzlich ist festzuhalten, dass die Gewichtungen I und II völlig ineffizient sind, da es mit der Gewichtung III eine Alternative gibt, die bei niedrigerem Risiko eine höhere Rendite erwarten lässt. Hier zeigt sich gleich die erste Möglichkeit der Interpretation der Portfolio-Kurve. Sucht man sich den am weitesten links gelegen Punkt heraus, wird die Depotmischung mit dem geringsten Risiko – also Alternative III – ermittelt.

In Verbindung mit der Risiko-Ertrags-Indifferenzfunktion eröffnet sich eine zweite Möglichkeit der Interpretation. Legt man die zuvor ermittelte konvexe Indifferenzkurve in das Diagramm der konkaven Portfoliokurve, und verschiebt die erste solange nach links, bis sich beide in nur noch einem Punkt berühren, so ist dies der Punkt des für einen speziellen Anleger optimalen Portefeuilles. Für die hier zugrundeliegenden Kurven wäre der Punkt nahe der Alternative IV.

2.3.3 Kritische Würdigung der Kapitalmarkttheorie

Zwar hat MARKOWITZ mit der Portfolio Selection Theorie den Nobelpreis errungen, jedoch lassen sich einige nicht unrelevante Kritikpunkte finden.

Die Hauptkritik gilt der Tatsache, dass das Modell Zukunftsprognosen auf Basis der Einschätzung vergangener Daten (historische Renditen) generiert. Auch der Aufwand in bezug auf Datenbeschaffung, Berechnung und Umsetzung wird als zu hoch angesehen. Dem widerspricht allerdings, dass sich dieses Modell gerade in den letzten Jahren unter Analystenkreisen wachsender Anwendung erfreut. Ein tatsächlich ernst zu nehmender Kritikpunkt ist die Berufung allein auf statistische Formeln mit der Unterstellung der Normalverteilung der Renditen, was oft nicht der Realität entspricht. Die Berechnung gibt immer eine optimale Depotmischung als Anlageempfehlung heraus – auch wenn sich der Markt absehbar kurz vor einem Crash befindet. Emotionale, volkswirtschaftliche und betriebliche Faktoren haben keinen Einfluss. Damit kann die Theorie immer nur ergänzend angewandt werden – eben nach Betrachtung der anderen Daten. Eine Kombination mit fundamentaler und technischer Analyse verhilft dem Anleger wohl zu größtmöglichem Erfolg. Positiv zu bewerten ist, dass die Portfolio Selection Theorie von der isolierten Einzelwertbetrachtung abgeht. Außerdem wird durch das Modell eine zweidimensionale Zielfunktion betrachtet – begrenzt durch die beiden Zielgrößen Risiko und Ertrag.

Eine theoretische Fortentwicklung der Portfoliotheorie geschah mit dem von SHARPE, LINTNER und MOSSIN entwickelten Capital Asset Pricing Model (CAPM). Es macht Aussagen darüber, welche Rendite zu erwarten ist, wenn neben den risikotragenden Anlageformen auch die Möglichkeit der Investition in eine risikolose Anlageform besteht. Zusätzlich wird die Frage aufgeworfen, welches Risiko einem einzelnen Wertpapier des Portfolios im Kapitalmarktgleichgewicht zugeordnet werden kann. Trotz der weitgehenden Anerkennung dieses Modells ist jedoch festzuhalten, dass die Renditen von Absolute-Return-Strategien nicht mit dem CAPM erklärt werden können.

2.4 Der klassische Asset Allocation Approach

Unter Asset Allocation versteht man die strukturierte Kombination von Anlagefazilitäten^[10] und damit die Umsetzung der Portfolio Theorie. Ziel ist die Elimination unsystematischer Risiken (titelspezifische Risiken) durch Diversifikation. Beginnend mit einer Aufbereitung der Informationsgrundlagen schätzt man zuerst die Bedürfnisstruktur des Anlegers sowie die vorhandenen Anlagemöglichkeiten ein. Letzteres lässt sich in eine Globalanalyse und eine titelspezifische Analyse gliedern. Beim Anleger sind sowohl die Ziele zu erfragen als auch mögliche Restriktionen zu ermitteln. Damit ist die erste Phase, die Entwicklung einer Anlagephilosophie, abgeschlossen.

Im Folgenden wird das Ausgangsportfolio des Investors quantitativ festgelegt und mit einer Risikopräferenz behaftet. An dieser Stelle setzt die eigentliche Nutzung des Asset-Allocation-Modells ein. Sie geschieht in folgenden Schritten:

1. Beschaffung historischer Daten
2. Berechnung des Erwartungswertes m (Chance, Rendite)
3. Ermittlung der Standardabweichung s (Risiko, Volatilität)
4. Berechnung der Korrelationen u

Nach der Festlegung der optimalen Depotstruktur, die man bekanntermaßen aus dem Zusammenspiel der Kurven der Portfolio Theorie und der Risiko-Ertrags-Indifferenzfunktion ermittelt, tritt die Stufe der qualitativen Realisation ein. Die dritte Phase ist die Kontrolle und die Erfolgsmessung. Dabei können Veränderungen in der Anlegermentalität und den Anlagemöglichkeiten neu einkalkuliert werden. Außerdem sind Umschichtungs- und Anpassungsvorgaben in diesem Abschnitt von Zeit zu Zeit einzuarbeiten.

Bei der strategischen Asset Allocation wählt der Anleger seine bevorzugten

- Assetklassen (Aktien, Anleihen, Kunstgegenstände, Immobilien etc.),
- die Länder (Country Allocation) und
- Währungen (Currency Allocation),

die der Investition zugrunde liegen sollen. Es wird also eine Grobrichtung ermittelt. Im Anschluss führt die taktische Asset Allocation zu einer Feinsteuerung. Hier tauchen unter anderem die Fragen nach

- Branchen,
- Bonitäten,
- Laufzeiten,
- Titel / Emittenten usw.

auf. Trotz der theoretischen Fundiertheit des Konzeptes bestehen Probleme in der praktischen Implementierung hinsichtlich der fehlenden Kenntnisse über zukünftige Rendite- und Risikodaten. Man spricht daher von einer naiven Diversifikation, die empirisch nachgewiesen auch ohne sicheres Wissen den prognostizierten Effekt mehr oder weniger erreicht. Weiterhin ist auch der Widerspruch zum CAPM zu beachten. Während dort in unterschiedlicher Gewichtung in ein Marktportfolio aus allen verfügbaren Titeln investiert wird, fällt beim Allokationsprozess ein Großteil der Titel durch die anlegerspezifischen Präferenzen weg.

2.5 Wirtschaftliche Vorteile durch Diversifikation

Den Effekt der teilweise gegenläufigen oder zumindest voneinander unabhängigen Renditeentwicklung verschiedener Assetklassen gilt es bei Hedge Fonds in besonders ausgeprägter Form zu nutzen. Während auf der einen Seite die besonders geringe Korrelation zum klassischen Markt das Risiko senkt, kann der Manager zusätzlich die negative Korrelation zwischen Long- und Short-Equity Investments zur Risikominderung nutzen. Laut MARKOWITZ werden hoch diversifizierte Portfolios als besonders effizient bezeichnet. Kernaussage ist in jedem Falle, dass eine Beimischung alternativer Investments zu einem traditionellen Portfolio das Gesamtrisiko senkt. Nüchtern mathematisch betrachtet sollte der Anteil von AI sogar mehr als 50 % des Portfolios ausmachen.^[11] Jedoch sprechen der vorerst kurze Track Record (Datenhistorie) und möglicherweise bisher unentdeckte Systemrisiken für viele institutionelle Anleger noch gegen eine gezieltere skill-based Strategie. Festzuhalten ist aber definitiv, dass die Diversifikation besonders in volatilen Kapitalmärkten Downside-Risiken und Worst-Case-Szenarien minimiert.^[12]

3. Inhaltliche Anforderungen an alternative Investments

Die inhaltlichen Anforderungen an alternative Investments sollen vor allem unter den Aspekten „Content“ und „Structure“ betrachtet werden. Während man unter Content die strategische und taktische Fokussierung des Managers und seines Produktes versteht, beziehen sich die Strukturfragen mehr auf die rechtlich-formelle Ausgestaltung.

Wie erwähnt ist das Vorhandensein von Ineffizienzen auf dem Kapitalmarkt eine zwingende Notwendigkeit zur Generierung von Alpha. Während Ineffizienzen im engeren Sinne eher auf minimale Bewertungsunterschiede gleichartiger Zahlungsströme abzielen, sieht der Global-Macro Manager eine Ineffizienz schon in der falschen Markt- oder Brancheneinschätzung der breiten Anlegermasse, die große weltwirtschaftliche Trendwechsel zu spät oder zu gering erkennt. Diese Fehlbewertungen müssen jedoch schnell und zentralisiert umgesetzt werden, was zum Beispiel in einem traditionellen Fonds nicht möglich ist, da administrative und regulatorische Einschränkungen die Entscheidungsfindung stark verlangsamen. Wie Hedge Fund Manager einzelne Strategien umsetzen, wird im Folgenden beschrieben:

3.1 Differenzierung nach dem Investitionsstil

Die verschiedenen Anbieter von Hedge Fund Indices unterteilen die einzelnen Stilrichtungen leider in vielfältiger Form, so dass man keine explizite Anzahl diverser Stile festlegen kann. Daher ist es notwendig, für die einzelnen Möglichkeiten der Investitionen zumindest übergeordnete Kategorien zu definieren. Grundsätzlich werden Hedge Funds nicht nach Ihrem „Hedge“, sondern nach ihrer strukturellen Natur unterschieden.

3.1.1 Long-/Short-Equity

Diese Strategie ist die klassische von Alfred W. Jones im Jahre 1949 definierte Form von Hedge Fonds, bei der Eigen- und Fremdkapital vornehmlich in je nach Marktmeinung variierendem Verhältnis in Aktien und Aktienleerverkäufe „investiert“ wird. Bei der besonderen Form der „Shortsellers“ ist dieses Verhältnis sehr stark in Richtung der Leerverkäufe (Short) ausgeprägt. Zu beachten ist, dass der Leverage aufgrund des Fremdkapitals natürlich nur positiv wirkt, solange die Rendite auch über den Finanzierungskosten für das Fremdkapital liegt. Bei der Beurteilung dieser Fonds ist immer zu prüfen, ob die Rendite eher aus der tatsächlichen Fähigkeit des Managers resultiert oder ob der allgemein positive Markttrend einfach nur durch einen hohen Leverage überproportional ausgenutzt wurde. Während die Long-Position über klassische Wertpapierinvestments realisiert wird, kann die Short-Seite sowohl über Leerverkäufe mit geliehenen Papieren oder über Put-Warrants (Verkaufs-Optionen) und Verkäufe von Futures realisiert werden. Folge dieser Konstruktion, bei der klassischerweise eher der Bottom-Up-Approach (Investitionsanalyse vom Detail zur globalen Betrachtung) zur Entscheidung führt, ist, dass der absolute Return nicht aus dem Markttrend, sondern aus der gezielten Titelselektion generiert wird. In der speziellen Ausprägung der „Pairs Trades“ wird eine fundamental unterbewertete Aktie einer bestimmten Branche gekauft und gleichzeitig eine überbewertete Aktie derselben Branche verkauft, womit das Branchenrisiko in dieser kumulierten Gesamtposition komplett eliminiert wird. Gleichzeitig können Manager in dieser Art und Weise mehr nach dem Timingansatz als nach dem Selektionsansatz operieren. Unterscheiden lassen sich die Long-Short-Funds nach ihren differierenden Anlagephilosophien. Es finden sich sowohl Value-Investoren, die nach unterbewerteten Unternehmen Ausblick halten, als auch Growth-Investoren, die nach Firmen mit nachhaltig hohem Umsatz- und Gewinnwachstum suchen. Zusätzlich kann sich ein Manager auch auf spezielle Regionen, wie zum Beispiel die Emerging Markets, oder Sektoren fokussieren.

Hedge Fund Manager sollten nicht nur spezielle Erfahrungen im jeweiligen Sektor oder der jeweiligen Region des Anlagehorizontes besitzen, sondern auch über erstklassigen Kontakte zu großen Research-Dienstleistern verfügen. Oft basiert der Erfolg auf einem gewissen Informationsvorsprung gegenüber dem breiten Anlegerpublikum.

Die reinen Shortsellers sind aufgrund des theoretisch unbegrenzten Verlustpotenzials nicht allen Investoren, wie zum Beispiel Pensionskassen, zugänglich. Zudem besteht eine schiefe Renditeverteilung, da neben einem unbegrenzten Verlustpotenzial nur ein maximaler Gewinn von 100 % exclusive der Transaktionskosten erwirtschaftet werden kann. Aus diesem Grund sind Shortseller-Funds eher als depotbeimischende Alternative zu verstehen.

3.1.2 Global-Macro

In dieser hoch flexiblen und opportunistischen Strategie geht es um die Ausnutzung globaler Ineffizienzen auf den Aktien-, Zins-, Devisen- und Rohstoffmärkten. Da hierbei das systematische Marktrisiko weniger eliminiert wird, weisen Global-Macro Funds vergleichsweise höhere Volatilitäten auf. Mit der Entwicklung innovativer Finanzinstrumente und moderner Derivate hat sich das Anlagespektrum in den 80er Jahren stark ausgeweitet, da mit diesen Instrumenten deutlich schneller verschiedenste Anlageideen umgesetzt werden konnten. In der Regel führen makroökonomische Analysen per Top-Down-Approach (Investitionsanalyse von der globalen Betrachtung aus ins Detail gehend) zu einer speziellen Investitionsentscheidung, wobei die Ausnutzung der Ineffizienzen oder Markterwartungen bei Aktien, Anleihen und Währungen meist über Optionen und Futures sowie Fremdkapital zum Erfolg führen soll. Dabei sollte die entsprechende Fehlentwicklung jedoch mindestens zwei Standardabweichungen vom historischen Mittel entfernt sein und ein Wendepunkt muss dann den auszunutzenden Trendbruch katalysieren.^[13] Als Renditequellen werden besonders der Behavioral Bias (Ansatz, der die Reaktion der Masse der Markteilnehmer auf neue Informationen untersucht) und die asymmetrische Informationsverteilung identifiziert. Wichtig für einen Global-Macro Fund ist das Erreichen einer kritischen Masse, mit der es möglich ist, den eventuell eintretenden Interventionen der Gegenpartei entgegnen zu können. Auf der anderen Seite sollte sich das Volumen eines Fonds nicht zu stark ausweiten, da sonst die Größe des Marktes nicht ausreicht und der Manager beim Verkauf in einer Liquiditätsfalle sitzt. Er kann dann die erreichte Rendite nicht realisieren. Mit der Einführung des Euro wurden mehrere liquide Märkte zusammengeführt und viele Global-Macro Manager verloren ihre Investitionsgrundlage. Auf dem einheitlichen Euro-Markt ist nicht genug Platz für die Spekulation aller Manager.^[14] Die jedoch historische Überlegenheit von Global-Macro Strategien beweist folgende Abbildung:^[15]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4

3.1.3 Event-Driven

Beim Event-Driven Ansatz investieren die Manager in spezielle eingetretene oder eventuell zukünftig eintretende Situationen wie beispielsweise Fusionen, Übernahmen, Restrukturierungen oder Insolvenzverfahren. Die wichtigsten Unterformen sind dabei die Merger Arbitrage und die Distressed Securities, wobei verhältnismäßig geringe Volatilitäten trotz hoher Renditen erreicht werden.

Geraten Firmen in finanzielle Schwierigkeiten, wird die Investition in diese Firmen aufgrund des gestiegenen Unternehmensrisikos preiswerter. Seit der Änderung des amerikanischen Konkursrechtes 1978 mit dem Ziel der Reorganisation anstatt der Liquidierung geschwächter Firmen (Chapter-11-Verfahren) erlebt die Investition in Distressed Securities einen starken Zuwachs. Bei einer Änderung der Marktzinsen schwanken die hochrentierenden Junk Bonds deutlich stärker, als traditionelle Papiere. Man investiert je nach Überzeugung über den Erfolg der Restrukturierung der angeschlagenen Firma Long oder Short in Aktien oder Corporate Bonds der Unternehmung. Die Investition kann passiv und aktiv erfolgen. Im letzteren Fall arbeitet man direkt im Gläubiger-Komitee an der finanziellen und operativen Strukturreform mit. Teilweise sind die Hedge Funds mit eigenen Unternehmensberatern ausgestattet, die dann nach der Investition in einer mit operativen Problemen behafteten Firma das Management direkt berät. Es wird deutlich, dass sich Fonds aus dieser Kategorie oft auf bestimmte Branchen fokussieren müssen, da dort spezielles Know-How notwendig ist.

Besondere Formen der Distressed Securities sind die Orphan Equities - junge Aktie, die den Anleihegläubigern im Zuge des Chapter-11-Verfahrens als Verzicht auf die Rückzahlung angeboten werden und oft einen Discount zum inneren Wert aufweisen - und Mezzanine, also genussrechtsähnliche Papiere mit Eigen- und Fremdkapitalcharakter. ARS ergeben sich aus dem Kauf von Corporate Bonds und dem gleichzeitigen Leeverkauf im Rang niedriger eingestufter Anleihen oder der Aktien der entsprechenden Firma.

Bei der M&A-Arbitrage (Mergers and Acquisitions) wird in Wertpapiere von Firmen investiert, die Gegenstand einer Fusion, Übernahme, Restrukturierung oder eines Laveraged Buy Outs (LBO) sind. In der klassischen Form wird die zu übernehmende Firma gekauft und die übernehmende Firma leerverkauft, solange noch eine Preisdifferenz zwischen den Kursen am Markt gegenüber dem Übernahmeangebot besteht. In dem daraus errechneten Standstill-Return für den Zeitraum bis zum Abschluss der Übernahme muss das Risiko des Nichtzustandekommens der Transaktion einkalkuliert werden. Trading-Möglichkeiten ergeben sich dabei in der Regel nur durch den Informationsvorsprung mancher Hedge Fund Manager gegenüber der breiten Anlegermasse. Besondere Fähigkeiten muss letzterer auch im Hinblick auf die jeweilige Anti-Trust-Gesetzgebung und branchenspezifische Aufsichtsgremien oder Regulierungsbehörden zur Bewertung der Realisierbarkeit der M&A-Transaktion aufweisen. Bei Analyse des Managers ist zu untersuchen, zu welchen Teilen die Erträge aus dem Standstill-Return bzw. aus dem aktiven jedoch mit Marktrisiko behaftetem Trading kommen sowie mit welchem Hedge-Ratio und welchem Leverage gearbeitet wurde. Ein hoher Standstill-Return weist auf gute Kontakte und schnelles Agieren des Managers hin, während ein geringes Hedge-Ratio darauf verweist, dass der absolute Return wohl eher aus der allgemeinen Marktbewegung her resultiert.

3.1.4 Market-Neutral / Relative-Value

Durch ein nahezu ausgeglichenes Verhältnis der Netto-Long-Position und der Netto-Short-Position versucht man bei dieser Strategie unter kompletter Eliminierung des Marktrisikos je nach Anlagegrundsätzen absolute Renditen aus Arbitragegeschäften mit Fixed-Income-Papieren (festverzinsliche Anleihen) oder Convertible-Bond-Papieren (Wandelanleihen) sowie aus statistischen Berechnungen zu generieren. Mit der Ausschaltung des Marktrisikos ist jedoch nicht die Risikolosigkeit zu assoziieren, da durch einen extrem hohen Leverage (10 bis 100 mal) bei Relative-Value Funds und dem Einsatz von Derivaten andere Systemrisiken und Liquiditätsrisiken potenziert werden. Historisch betrachtet entstanden erste Fonds aus der Unkenntnis und Fehlbewertung von Optionsscheinen. Diese oft unterbewerteten Scheine wurden nach mathematischen Rechenmodellen gekauft und durch den Leerverkauf der zugrunde liegenden Underlyings in einem bestimmten Verhältnis wurde eine risikolose Gesamtposition kreiert. Die Rendite entstand aus dem Ausgleich der Fehlbewertung.

Klassisch betrachtet bezeichnet man Arbitrage-Geschäfte als solche, bei welchen Preisunterschiede eines Wertes an verschiedenen Orten durch Kauf und Verkauf ausgenutzt werden sollen. Aufgrund der Globalisierung und Steigerung der Transparenz ist dies heutzutage kaum noch möglich. Daher werden auch Käufe und Verkäufe in ähnlichen Werten oder zu geringfügig unterschiedlichen Zeitpunkten als Arbitrage bezeichnet. Beispielsweise können Bewertungsinkongruenzen bei zwei Anleihen unterschiedlicher Laufzeit, jedoch des gleichen Emittenten und damit mit gleicher Bonität, trotz einer flachen Zinsstruktur entstehen. Wenn man dann noch das Risiko einer Verschiebung der Zinsstrukturkurve mit Swaps absichert und nach Transaktionskosten weiterhin Renditeunterschiede in den beiden Anleihen auftreten, liegt eine risikoneutrale Arbitragemöglichkeit vor.

Ziel der marktneutralen Strategien ist es, die Aktiengesamtposition auf eine Beta von 0 zu bringen. Da der Ausgleich von Ineffizienzen in der Bewertung nicht auf einen bestimmten Zeitraum festgelegt ist, haben Fonds dieser Klasse teilweise recht hohe Lock-Up-Phasen (Haltefristen) von 3 Monaten bis zu 3 Jahren.

Bei der Fixed-Income-Arbitrage müssen verschiedene komplexe Merkmale wie Zinsstrukturkurven, Volatilitätsverläufe oder Ratings analysiert werden. Zum Vergleich verschiedener Papiere sollten sämtliche spezifische Emissionsbedingungen, wie zum Beispiel Zinsanpassungs- oder Rückkaufoptionen, in Zahlungsströme und deren Eintrittswahrscheinlichkeit umgerechnet werden.

Unterklassen dieser Hedging-Strategie sind:

[...]

^[1] Vgl. UBS Warburg, „In Search of Alpha“, S. 90

^[2] Vgl. MICHAEL BUSACK, „The Big Bang in Germany–The Growing Importance of Alternative Investments“

^[3] Vgl. KLAUS SPREMANN, „Portfoliomanagement“, S. 145

^[4] Vgl. UBS Warburg, „In Search of Alpha”, S. 14

^[5] Vgl. Anlage 1, Fragebogen

^[6] Vgl. THOMAS WEBER, „Das Einmaleins der Hedge Funds“, S. 17

^[7] Vgl. Kapitel „Quantitative Analyse von Hedge Funds“

^[8] Vgl. STEINER / BRUHNS, „Wertpapiermanagement“, S. 41

^[9] Vgl. STEINER / BRUHNS, „Wertpapiermanagement“, S. 3

^[10] Vgl. STEINER / BRUHNS, „Wertpapiermanagement“, S. 49

^[11] Vgl. Kapitel „Optimale Allokationen aus traditionellen und alternativen Investments“

^[12] Vgl. MICHAEL BUSACK, „Welchen Nutzen bringen Absolute Return Funds in einem Portfolio“

^[13] Quelle: MARK STROME in THOMAS WEBER „Das Einmaleins der Hedge Funds“

^[14] Vgl. AIMA Newsletter, April 2001, PETER AHL, „Global Macro Funds – what lies ahead“

^[15] Vgl. PHILIPP COTTIER, “Hedge Funds and Managed Futures“