2015, Hodder, James E., Jackwerth, Jens Carsten, Kolokolova, Olga

Constructing portfolios based on second-order stochastic dominance (SSD) is theoretically attractive since all risk-averse investors would prefer a dominating portfolio. However, choosing among SSD efficient portfolios is a challenge without an obvious ranking metric. We explore particular choices based on Kuosmanen (2004) plus Kopa and Post (2011), comparing their performance to other SSD-related strategies and to standard portfolio choice approaches. These SSD-related choices outperform portfolios chosen based on their Sharpe ratio, information ratio, or using equal weights. Portfolios based on minimum variance that also match the benchmark’s mean return perform on a par with the SSD-related choices.

2014, Hodder, James E., Jackwerth, Jens Carsten, Kolokolova, Olga

Numerous hedge funds stop reporting each year to commercial databases, wreaking havoc with analyzing investment strategies that incur the unobserved delisting return. We use estimated portfolio holdings for funds-of-funds to back out estimated hedge-fund delisting returns. For all exiting funds, the estimated mean delisting return is insignificantly different from the average monthly return for live hedge funds. However, funds with poor prior performance and no clearly stated delisting reason had a significantly negative estimated mean delisting return of -5.97%, suggesting that a shock to their returns “tips them over the edge” and leads to delisting.

2009, Kolokolova, Olga

Die vorliegende Dissertation besteht aus vier eigenständigen Forschungsarbeiten, in denen verschiedene Aspekte der Leistung von Hedgefonds und der optimalen Portfolioauswahl untersucht werden.
Das erste Kapitel dieser Doktorarbeit beschäftigt sich mit dem Problem der nicht dokumentierten Erträge nach dem "delisting" des Hedgefonds. Es handelt sich um eine Gemeinschaftsarbeit mit Prof. Jens Carsten Jackwerth und Prof. James E. Hodder. In dieser Abhandlung wird eine Schätzmethode für delisting-Renditen, basierend auf einem Dach-Hedgefond vorgeschlagen. Hierbei repräsentiert ein Dach-Hedgefonds ein Portfolio von Hedgefonds, welche zu jedem Zeitpunkt aufhören können Bericht zu erstatten. Die Bestandteile des Portfolios werden durch einen Abgleichungsalgorithmus, basierend auf einer Hauptkomponentenanalyse, bestimmt. Die nicht dokumentierte Rendite wird als normalverteilt modelliert, wobei Mittelwert und Varianz zu schätzen sind. Die geschätzte mittlere nicht dokumentierte Rendite jener Hedgefonds, die aufhören Bericht zu erstatten, ist negativ, jedoch klein. Aber statistisch signifikant unterschiedlich von den durchschnittlich beobachteten Renditen aller berichterstattenden Hedgefonds.
Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit einem weiteren Problem, welches in vergangenen Forschungsarbeiten keine Beachtung fand. Hier wird nicht der individuelle Hedgefond betrachtet, sondern Familien von Hedgefonds. Eine Familie von Hedgefonds ist definiert als eine Gruppe von Hedgefonds, die jeweils vom gleichen Investmentunternehmen betrieben werden. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit den strategischen Entscheidungen solcher Familien bezüglich der Gründung und der Liquidation von familienzugehörigen Hedgefonds. Es stellt sich heraus, dass Familien von Hedgefonds dazu tendieren Hedgefonds mit geringem Potenzial zur Gebührengenerierung, verglichen mit anderen familienzugehörigen Hedgefonds zu liquidieren und sie mit neuen Hedgefonds zu ersetzen. Sie suchen den Zeitpunkt der Markteinführung nach einer kurzen Periode überdurchschnittlicher Erträge der familienzugehörigen Hedgefonds aus, um einen Überlaufeffekt zu den neuen Hedgefonds zu erzielen. Dies resultiert in einem stärkeren Zulauf bei ihren neu gegründeten Hedgefonds, als bei Hedgefonds welche keiner Familie von Hedgefonds angehören. Trotzdem sollte die Gründungsentscheidung an sich nicht als Signal für gute und nachhaltige Fähigkeiten der Manager, welche diese Hedgefonds leiten, interpretiert werden. Neue Hedgefonds werden nach einer Glückssträhne anderer familienzugehöriger Hedgefonds, welche nach der Gründung des Hedgefonds keine weitere Outperformance erzielen, gegründet.
Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit dem Problem der optimalen Portfoliowahl. In diesem Kapitel wird eine überlegene Methode zur Rangfolgebestimmung der möglichen Portfoliorendite-Verteilungen vorgeschlagen. Die Methode basiert auf stochastischer Dominanz zweiter Ordnung (SSD) als Vergleichskriterium. Das SSD Kriterium ist mit allen Typen von zunehmenden konkaven Nutzenfunktionen kompatibel. Es beschränkt sich nicht auf eine limitierte Anzahl von Momenten, sondern berücksichtigt die komplette Renditeverteilung. Die entwickelten Tests für SSD sind nicht-parametrisch, deshalb sind keine Annahmen bezüglich der Verteilungen nötig. Dieses Kapitel untersucht, ob ein typischer Pensionsfond ein SSD-effizientes Portfolio hält, oder ob das gehaltene Portfolio Verbesserungspotential aufweist. In diesem Zuge wird ein Vergleichsportfolio, basierend auf den Hauptanlageklassen in die bedeutende Pensionsfonds investieren, konstruiert. Dann wird eine Methode zur Bestimmung des optimalen in-sample Portfolios entwickelt. Als nächstes wird mittels der Testmethoden von Davidson (2007) getestet ob die Dominanz dieses Portfolios auch out-of-sample erhalten bleibt. Die Leistung des SSD-basierten Portfolios wird nun mit anderen Portfolios konkurrierender Portfolioauswahlmethoden, wie Mean-Variance, Minimum-Variance, oder der Gleichgewichtung, verglichen.
Das letzte Kapitel dieser Doktorarbeit setzt sich mit dem Zusammenhang zwischen den Renditen von Hedgefonds und verschiedenen Mikrofaktoren auseinander und untersucht zeitliche Änderungen dieser Relationen. Die Mehrzahl der Studien bezüglich der Renditen von Hedgefonds kamen zu widersprüchlichen Ergebnissen. Der Hauptgrund für diese Inkonsistenzen liegt in der hochdynamischen Natur der Hedgefonds begründet. Diese Abhandlung legt besonderen Akzent auf die Dynamik der Beziehungen zwischen den Renditen von Hedgefonds und diversen Mikrofaktoren. Sie quantifiziert Verlagerungen im durchschnittlichen Alpha der Hedgefonds, welche aus Änderungen der Strategie, des Alters, der Größe und der Gebührenstruktur resultieren und untersucht die zeitlichen Veränderungen dieser Verlagerungen.