Als Alternative zu traditionellen Investments in Aktien oder Anleihen haben Hedgefonds in den vergangenen Jahren eine hohe Popularität erreicht und sind zugleich Gegenstand kontroverser Diskussionen in Wissenschaft und Praxis. Aufgrund gesetzlicher Restriktionen wurden Hedgefonds in Deutschland erst Ende der 1990er Jahre über indirekte Beteiligungsformen, wie zum Beispiel Zertifikate oder Genussscheine, zugänglich gemacht. Mit der Einführung des Investmentmodernisierungsgesetzes zum Januar 2004 hat sich die Behandlung von Hedgefonds am deutschen Kapitalmarkt jedoch grundlegend gewandelt, da eine direkte Investition in diese Anlageform für private wie für institutionelle Investoren grundsätzlich möglich ist.
Diese Arbeit betrachtet die Anlageform Hedgefonds aus verschiedenen Blickwinkeln der empirischen Kapitalmarktforschung: Zunächst werden der Begriff und die Eigenschaften von Hedgefonds diskutiert, dann werden Einblicke in die Strategien von Hedgefonds gegeben und schliesslich wird die Performance von Hedgefonds untersucht. Darauf aufbauend, wird eine Analyse der Eignung von Hedgefonds im Asset Management am Beispiel der deutschen Versicherungsindustrie vorgenommen. Die Arbeit vermittelt damit privaten und institutionellen Investoren sowohl einen grundlegenden Überblick als auch neue wissenschaftliche Erkenntnisse zur Anlageklasse Hedgefonds.
Seit der Einführung des Investmentmodernisierungsgesetzes in 2004 besteht am deutschen Kapitalmarkt ein zunehmendes Interesse an Hedgefonds. Jedoch stellen sich Hedgefonds für die meisten Investoren als eine "black box" dar, denn es ist schwer nachvollziehbar, welche Strategien sie verfolgen und wie sie ihre Erträge erzielen. Zudem finden sich sehr viele konkurrierende Ansätze zur Systematisierung von Hedgefonds-Strategien, was wiederum die Analyse erschwert. Die vorliegende Arbeit greift beide Aspekte auf: Zunächst vergleichen wir verschiedene Einteilungsmöglichkeiten für Hedgefonds-Strategien und zeigen, welche Systematisierung sich in Wissenschaft und Praxis zunehmend durchsetzt. Die vorherrschende Einteilung - die Systematisierung nach dem individuellen Risiko von Credit Suisse First Boston/Tremont - sowie die zugehörigen Investmentstrategien werden anschliessend detailliert erklärt, um so einen strukturierten Rahmen zur Analyse von Hedgefonds zu geben.
Wir analysieren potentielle Umverteilungseffekte zwischen Jung und Alt in der Schweizerischen Krankenversicherung heute und in der Zukunft. Ausgangspunkt für diese Überlegung ist, dass die Gesellschaft durch die demografische Entwicklung und die Kostenentwicklung im Gesundheitssektor eine steigende reale Last zu tragen hat. Es wird eine Prognoserechnung für die obligatorische Grundversicherung entwickelt, die Daten des Bundesamts für Statistik (zur Entwicklung der Bevölkerungsstruktur) und Daten der Gemeinsamen Einrichtung KVG (zur Entwicklung der Gesundheitskosten) zusammenführt, um auf dieser Basis eine Prognoserechnung zu den Kosten des Gesundheitswesens im Jahr 2030 zu erstellen. Neben der obligatorischen Grundversicherung werden weitere Elemente des Gesundheitssystem wie Prämienverbilligungen, Steuern und besondere Versicherungsformen (Wahlmodelle; Franchisen) in die Überlegungen integriert und es werden mögliche Massnahmen zur Beeinflussung der Umverteilung wie etwa risikoadäquate Prämien, Reduktion des Risikoausgleichs für Junge diskutiert.
Vernic (2006), Bolancé et al. (2008), and Eling (2012) identify the skew-normal and skew-student as promising models for describing actuarial loss data. In this paper, we change the focus from the liability to the asset side and ask whether these distributions are also useful for analyzing the investment returns of insurance companies. To answer this question, we fit various parametric distributions to capital market data which has been used to describe the investment set of insurance companies. Our results show that the skew-student is an especially promising distribution for modeling asset returns such as those of stocks, bonds, money market instruments, and hedge funds. Combining the results of Vernic (2006), Bolancé et al. (2008), Eling (2012), and this paper, it appears that the skew-student is a promising actuarial tool since it describes both sides of the insurer's balance sheet reasonably well.
This paper analyzes whether the skew-normal and skew-student distributions recently discussed in the finance literature are reasonable models for describing claims in property-liability insurance. We consider two well-known datasets from actuarial science and fit a number of parametric distributions to these data. Also the non-parametric transformation kernel approach is considered as a benchmark model. We find that the skew-normal and skew-student are reasonably competitive compared to other models in the literature when describing insurance data. In addition to goodness-of-fit tests, tail risk measures such as value at risk and tail value at risk are estimated for the datasets under consideration.
Im Rahmen der Performancemessung werden häufig attraktive Risiko-Rendite-Eigenschaften von Hedgefonds hervorgehoben. Wir zeigen jedoch, dass diese Aussagen auf sehr instabile Schätzungen der Inputparameter aufbauen, denn je nachdem, welcher Zeitraum oder welche Marktphase betrachtet wird, können Hedgefonds entweder sehr attraktive oder sehr unattraktive Investments darstellen. Von daher sind die Aussagen der Performanceanalyse zur Beurteilung von Hedgefonds mit Vorbehalt zu betrachten.
