Der Monat August des Jahres 2007 war eine turbulente Zeit für die globalen Finanzmärkte. Diverse Ereignisse der ersten Hälfte des Jahres, allen voran die Subprime-Krise, bildeten die Grundlage für noch gravierendere Ereignisse im Finanzsektor. Beginnend am Montag, den 6. August 2007 erlitten einige der erfolgreichsten Equity-Hedgefonds der Geschichte beispiellose Rekordverluste, welche sich bis zum Donnerstag, den 9. August 2007 fortsetzten. Neben der enormen Höhe dieser Verluste (bis zu 30 % in nur einer Handelswoche) waren ebenfalls die beiden Tatsachen beachtenswert, dass diese Hedgefonds zum einen nicht in Subprime-Produkte investierten und zum anderen als immun gegen die meisten Marktturbulenzen galten. Weitaus außergewöhnlicher war jedoch der Sachverhalt, dass der mit Abstand größte Teil der betroffenen Hedgefonds auf Basis einer rein quantitativen Long/Short-Equity-Market-Neutral-Strategie konstruiert wurde. Am 10. August 2007 hatte sich der Finanzmarkt beinahe vollständig erholt für die meisten Hedgefonds kam diese ‘Erholung’ jedoch angesichts der vorangegangenen enormen Verluste zu spät. Das Ziel des vorliegenden Buches ist es, die Ereignisse der zweiten Augustwoche des Jahres 2007 genauer zu beleuchten und die grundlegende Frage zu klären, ob ein fundmentales bzw. langfristiges Versagen der zugrundeliegenden Hedgefonds-Strategien oder ein exogener Risikofaktor zu den desaströsen Verlusten führte. Zu diesem Zweck wird zunächst die Performance der Hedgefonds simuliert, wodurch die hohen Verluste sowie die erwähnte ‘Erholung’ in der zweiten Augustwoche aufgezeigt werden. Im Anschluss an diese Simulation wird eine Hypothese basierend auf den Ergebnissen vorgestellt und empirische Evidenzen gesucht bzw. geprüft, die sie als einen sinnvollen Erklärungsansatz identifizieren. Einen zentralen Aspekt stellt dabei Liquidität, welche im Rahmen dieses Buches durch den Einsatz diverser Methoden für die verschiedenen Hedgefonds-Strategien gemessen wird, dar. Im Anschluss an die Messung wird eine direkte Verbindung zwischen den ermittelten Ergebnissen und der Hypothese hergestellt. Anschließend wird ein weiterer Aspekt der Hypothese untersucht und zwar die Interaktion zwischen den einzelnen Hedgefonds. Es wird die Frage beantwortet, ob bzw. über welchen Mechanismus Verluste bestimmter Hedgefonds-Strategien ebenfalls zu Verlusten bei anderen, unabhängigen Hedgefonds-Strategien führen können. In der gängigen Finanzliteratur nennt man ein solches Phänomen auch ‘Ansteckung’. In diesem Zusammenhang spielt bei der Untersuchung der Interaktion ebenfalls die Liquidität eine zentrale Rolle. Die ermittelten Ergebnisse dieser Studie werden abschließend direkt auf die Aussagen der Hypothese reflektiert und es wird ein realitätsnaher und plausibler Ablauf der desaströsen Ereignisse skizziert. Zuletzt wird die Funktionsweise von quantitativen Hedgefonds kritisch hinterfragt und Überlegungen zu den möglichen Konsequenzen für den Hedgefonds-Sektor angestellt.

Textprobe: Kapitel 3, Erklärungsansatz: ‘Contagion”: Im weiteren Verlauf der vorliegenden Analyse wird der Fokus auf die Interaktion zwischen den einzelnen Hedgefonds gelegt und gezeigt, dass eine relevante Wechselbeziehung zwischen Hedgefonds verschiedener Strategien besteht. Dabei ist es nicht verwunderlich, dass Hedgefonds, die derselben Strategie, z.B. Long/Short-Equity, folgen, zum selben Zeitpunkt schlechte Renditen aufweisen, denn sie haben in den meisten Fällen gleiche bzw. korrelierte Positionen. Sonderbar werden Verluste es erst dann, wenn Hedgefonds verschiedener Strategien zum schlechten Zeitpunkt schlechte Renditen aufweisen. Die Abbildung in Anhang 26 zeigt die täglichen Renditen verschiedener Hedgefonds-Indizes für den relevanten Zeitraum. Zu erkennen sind schlechte Renditeentwicklungen bei verschiedenen Hedgefonds-Indizes in der zweiten Augustwoche 2007. In Bezug auf vorhergegangene Erläuterungen über die Performance der ‘Contrarian-Strategy’ ergibt sich somit ein ähnliches Bild bei der Performance einzelner Hedgefonds-Indizes. In diesem Zusammenhang und insbesondere in Anbetracht der bereits erläuterten Sachverhalte stellt sich nun die Frage, warum bspw. ein Long/Short-Equity-Fond eine schlechte Performance aufweist während z.B. ein Distressed-Securities-Fond eine schlechte Performance erzielt, m.a.W. ob es sich lediglich um einen Zufall handelt, dass verschiedene Hedgefonds-Indizes zur selben Zeit schlechte Performances aufweisen, oder ob eine direkte Verbindung zwischen den verschiedenen Hedgefonds-Styles existiert und die schlechte Performance eines Hedgefonds-Indexes auf andere überspringen kann? Khandani/Lo (2007) untersuchen die Verbindung zwischen einzelnen Hedgefonds-Strategien. Auf Basis der Small-World-Netzwerke schlagen sie ein Modell vor, welches den Grad der Verbindung zwischen verschiedenen Sektoren indirekt mit Hilfe der absoluten Werte der Korrelationen zwischen verschiedenen Hedgefonds-Strategien misst. Die Tabelle in Anhang 27 stellt diese Korrelationen in einer Matrix dar. Dabei zeigt die Tabelle, dass die Korrelationen zwischen verschiedenen Hedgefonds-Strategien gestiegen sind bzw. sehr viele der untersuchten Hedgefonds-Strategien Korrelationen aufweisen. Insbesondere Multi-Strategy-Fonds zeigen eine sehr starke Korrelation. Das Diagramm in Anhang 28 verdeutlicht den Durchschnitt und den Median der absoluten Korrelationen i.V.m. einer 36-Monat-Rolling-Window-Analyse und weist auf einen kontinuierlichen Anstieg der Korrelation zwischen den Hedgefonds-Strategien hin. Insbesondere seit dem Jahr 2004 sind der Durchschnitt und der Median der Korrelationen sehr stark angestiegen. Dieser Verlauf bedeutet, dass der gesamte Hedgefonds-Sektor in den letzten Jahren starke Verknüpfungen gebildet hat und eine Interaktion zwischen den verschiedenen Hedgefonds-Strategien somit sehr wahrscheinlich geworden ist. Diese Tatsache ist jedoch nicht verwunderlich, denn verschiedene Hedgefonds haben eine signifikante Gemeinsamkeit: Sie versorgen die Liquiditätsnachfrager mit Liquidität (siehe Kapitel 2.2). Diese Tatsache kann korrelierte Positionen und Profite erklären. Es ist demnach fragwürdig, ob eine ‘einfache’ Korrelation ausreicht um die Ereignisse der zweiten Augustwoche 2007 zu erklären. Vorangegangene Forschungsliteratur nutzt für die Existenz einer übermäßigen Korrelation und niedrigen Performance-Spreads zwischen Ländern, Asset-Klassen, oder Investment-Strategien, die nicht auf Korrelationen in ökonomischen Grundlagen zurückzuführen sind, den Begriff ‘Contagion’ , der seinen Ursprung in der Finanzliteratur über Emerging-Markets und Währungskrisen hat. Boyson/Stahel/Stulz (2008) untersuchen inwiefern die verschiedenen Hedgefonds-Styles von einer ‘Contagion’ betroffen sind, d.h., inwieweit schlechte Renditen bei traditionellen Asset-Klassen bzw. bei bestimmten Hedgefonds-Styles zu schlechten Renditen bei anderen Hedgefonds-Styles führen, wobei sich die schlechten Renditen nicht durch eine normale Korrelation bzw. mit Hilfe traditioneller Risikofaktoren erklären lassen. Die Frage nach der möglichen Existenz einer ‘Contagion’ ist, in Anbetracht der Tatsache, dass eine ‘Contagion’ - und die daraus resultierende niedrige Performance für eine große Anzahl betroffener Hedgefonds - für Banken bzw. Investmentbanken, die eine Verbindung zu diesen betroffenen Hedgefonds haben, gefährlich werden kann, von großer Bedeutung. Dieser Aspekt erscheint noch gravierender für den Fall, dass eine ‘Contagion’ nicht auf den Hedgefonds-Sektor beschränkt ist, sondern den gesamten Finanzmarkt betrifft. Für den Fall, dass keine ‘Contagion’ existiert, ist es sehr unwahrscheinlich, dass verschiedene Hedgefonds-Styles zur selben Zeit eine schlechte Performance aufweisen und der gesamte Hedgefonds-Sektor bzw. weitere Sektoren gefährdet sind. Auch für Investoren, Risikomanager und Regulierer ist die ‘Contagion’ von großer Bedeutung, denn ihre Existenz würde bedeuten, dass lineare Messungen, z.B. eine Korrelation, nicht die Abhängigkeit von extrem schlechten Renditen erfassen können. Risikomanagement-Modelle, die auf historischen Korrelationen basieren, können somit dramatisch versagen, da sie in Perioden, in denen eine ‘Contagion’ besteht, das Risiko unterbewerten. 3.1, Methodik der Untersuchung: Für die Untersuchung der ‘Contagion’ wird jeweils die monatliche Rendite des jeweiligen Hedgefonds-Indexes - ausgehend von Daten der HFR-Datenbank (Hedge-Fund-Research) - für acht verschiedene Hedgefonds-Styles, zugrunde gelegt. Die verschiedenen Indizes bestehen aus acht einzelnen Strategie-Indizes , welche über 1600 Fonds ohne ein benötigtes Minimum an Anzahl der Assets enthalten. Es wird vorausgesetzt, dass in die Indizes nicht investiert werden kann, d.h., dass die darin enthaltenen Fonds für neue Investoren gesperrt sind. Dabei wird der Fokus auf die unteren zehn Prozent der Rendite-Datenreihe (Zehn-Prozent-Tail-Event) gelegt. Zur Berechnung der ‘Contagion’ wird mit Hilfe einer Logit-Regression abgeschätzt, inwiefern eine Verbindung zwischen der Wahrscheinlichkeit, dass ein Tail-Event in einem bestimmten Hedgefonds-Style auftritt und der Wahrscheinlichkeit, dass ein Tail-Event in einem anderen, unabhängigen Hedgefonds-Style auftritt sowie der Wahrscheinlichkeit, dass die Indizes der Primärmärkte geringe Renditen aufweisen, besteht. Für die Untersuchung einer eventuellen Korrelation und deren Einfluss auf die o.e. Wahrscheinlichkeiten, werden neben bestimmten Kontrollvariablen die Renditen der Primärmärkte und der verschiedenen Hedgefonds-Styles als unabhängige Variablen genutzt. Für die Berechnung einer ‘Contagion’ in den Primärmärkten werden festgelegte Markt-Indikator-Variablen genutzt und für die Berechnung einer ‘Contagion’ im Hedgefonds-Sektor die sog. COUNT-Variable herangezogen. Diese aggregierte Indikator-Variable nimmt einen Wert zwischen null und sieben an und ist definiert als die Anzahl weiterer Hedgefonds-Styles, die einen negativen Tail-Event in einem bestimmten Monat aufweisen. Ein Wert für die COUNT-Variable von bspw. null bedeutet, dass keiner der anderen Indizes eine signifikant schlechte Rendite in dem entsprechenden Monat aufweist, ein Wert von eins, dass lediglich ein weiterer Index eine signifikant schlechte Rendite aufweist etc.. Bei der Interpretation der Ergebnisse der kommenden Untersuchung würde ein hoher bzw. signifikanter Wert für die Indikator-Variablen und COUNT-Variable die Existenz einer ‘Contagion’ anzeigen. Die Tabelle in Anhang 30 stellt eine zusammenfassende Statistik und die Korrelationen von verschiedenen Hedgefonds-Indizes und der Primärmärkte, basierend auf dem beschriebenen Aufbau, dar. Die zweite Hälfte von Abschnitt 1 zeigt ausnahmslos sehr hohe positive Korrelationen bei allen acht Hedgefonds-Indizes. Außerdem wird ebenfalls eine hohe positive Korrelation bei den Aktienmärkten (Russel 3000) angezeigt. Auf der anderen Seite weist die Tabelle lediglich ein leicht positive und statistisch unbedeutende Korrelationen bei den Fixed-Income-Märkten (Ertrag des LB-Bond Index) und eine sehr geringe bzw. negative Korrelation bei den Währungsmärkten (FRB-Dollar Index) auf. Abschnitt 2 der Tabelle zeigt mit Hilfe eines Ljung-Box-Testes , dass sechs von den acht Hedgefonds-Indizes eine Autokorrelation aufweisen. Abschnitt 3 der Tabelle verdeutlicht mit Hilfe eines Normalitätstestes , dass bei sieben der acht Hedgefonds-Indizes eine Autokorrelation vorhanden ist. Da die Renditen der Hedgefonds eine Autokorrelation aufweisen, werden sie - ebenso wie alle weiteren Variablen, die im Verlauf dieser Untersuchung genutzt werden - standardisiert. Zu diesem Zweck wird ein AR-GARCH-Model (Autoregressive-Generalized-Autoregressive-Conditional-Heteroscedasticity) genutzt, um die Autokorrelation sowie die Clusterbildung der Volatilität zu überwachen bzw. zu filtern. Die gezeigten hohen Korrelationen zwischen den verschiedenen Hedgefonds-Indizes sowie zwischen den Hedgefonds-Indizes und den Indizes der Primärmärkte machen deutlich, wie wichtig eine Überwachung bzw. Filterung der Korrelation für die folgenden Analysen der ‘Contagion’ ist. Es muss sichergestellt werden, dass es sich bei der getesteten ‘Contagion’ nicht um eine konventionelle Korrelation handelt, denn ausgehend von der Definition der ‘Contagion’ aus Kapitel 3 repräsentiert eine normale Korrelation keine ‘Contagion’.

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Dipl. Oec. Sven Paulsen, CIIA, CEFA, Jahrgang 1982, schloss sein Studium der Wirtschaftswissenschaften an der Mercator School of Management (Universität Duisburg-Essen) u.a. mit dem Schwerpunkt Monetäre Ökonomie und Internationale Finanzmärkte im Jahre 2010 mit Prädikatsexamen ab und erlangte somit den akademischen Grad eines Diplom-Ökonomen. Um seine Expertise abzurunden, absolvierte er zudem postgraduell den international anerkannten Certified International Investment Analyst (CIIA) sowie den Certified European Financial Analyst (CEFA) in Frankfurt/Main. Bereits während des Studiums sammelte der Autor umfassende praktische Erfahrungen im In- und Ausland in der Finanzbranche. Diese Erfahrungen sowie die Faszination für die globalen Kapitalmärkte wurden im Anschluss an das Studium während seiner Tätigkeit als Kapitalmarktanalyst (Schwerpunkt Aktienanalyse) sowie bei seiner derzeitigen Tätigkeit im (Hedge)Fonds- bzw. Portfoliomanagement permanent gesteigert. Insbesondere die gesammelten Erfahrungen im Zuge der Ereignisse der jüngsten Finanzkrise motivierten ihn, ökonomische Zusammenhänge in turbulenten Börsenzeiten zu untersuchen und sich der Thematik des vorliegenden Buches zu widmen.