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.

This dissertation consists of four stand-alone research papers which investigate various aspects of hedge fund performance and optimal portfolio choice.
The first chapter of this thesis deals with the problem of unobserved hedge fund returns after delisting. It is a joint work with Prof. Jens Carsten Jackwerth and Prof. James E. Hodder. In this paper, a methodology is proposed for estimating hedge fund delisting returns based on a fund-of-funds (FoF) being a portfolio of positions in individual hedge funds, some of which may stop reporting in any given period. The portfolio holdings are estimated through a matching algorithm related to principal component analysis. The unobserved delisting return is modeled as normally distributed with mean and variance to be estimated. The parameters are estimated using the inferred portfolio holdings for each FoF, where one realization of the delisting return during the next period is estimated as the difference between the observed next-period return for each FoF and that period s return from its estimated portfolio holdings in live (still reporting) hedge funds. The estimated mean delisting return for all exiting funds is negative but small, although statistically significantly different from the average observed returns for all reporting hedge funds.
The second chapter addresses another issue that has not been studied in previous research. It concentrates not on individual hedge funds, but on hedge funds families. A hedge fund family is defined as a group of hedge funds controlled by the same investment company. This chapter investigates the strategic decisions of such families concerning the start and liquidation of family member funds. This chapter provides empirical evidence of the strategic behavior of hedge fund families. It finds that hedge fund families tend to liquidate funds that have lower potential to earn fee income compared to other member funds and substitute them by new funds. They choose the launching time after observing a short period of superior performance of their member funds in order to achieve spillover effect to new funds. The result is higher flow to their new funds than to funds launched not within families. The launching decision itself, however, should not be interpreted as a signal of positive and persistent skill of the managers operating these funds. New funds are launched after a period of good luck for other member funds, which do not continue to outperform after the fund start.
The third chapter focuses on the optimal portfolio choice problem. In this chapter, a superior way of ranking candidate portfolio return distributions is proposed. It is based on second-order stochastic dominance (SSD) as a comparison criterion. The SSD criterion is compatible with all types of increasing and concave utility functions. It does not focus on a limited number of moments, but accounts for the complete return distribution. The developed tests for SSD are nonparametric, thus, no distributional assumptions are needed. This chapter has contributed to the literature in a number of ways. It examines whether a typical pension fund holds an SSD efficient portfolio or if the portfolio it holds can be improved upon. In doing so, a benchmark portfolio is constructed based on the main asset classes in which major pension funds invest. Then, a procedure for determining the optimal in-sample portfolio is developed, where optimality is defined as the highest degree of stochastic dominance of the portfolio of interest over a benchmark portfolio. Next, it is tested whether the dominance of this optimal portfolio is preserved out-of-sample using the Davidson (2007) test procedure. The performance of the SSD-based portfolio is compared with other competing portfolio choice approaches such as mean-variance, minimum-variance, and equally weighted schemes. Such technology can help researchers and fund managers to establish a lower bound on performance that any risk-averse investor would prefer (or at least be indifferent) to the proposed portfolio.
The last chapter of the dissertation questions the relations of hedge fund performance and various micro factors and investigates time variations of these relations. The majority of studies that have analyzed the determinants of hedge fund performance have come to contradictory conclusions. The key reason for these inconsistencies is the highly dynamic nature of hedge funds. This paper specifically focuses on the dynamics of the relations between hedge fund performance and various micro-factors. It quantifies shifts in the average fund alpha that result from changes in hedge fund style, age, size, and fee structure and investigates the time variation of these shifts.