Creo que la modelización de los rendimientos de los fondos de cobertura es una tarea muy interesante, aunque exigente. Su modelo tendrá que lograr un equilibrio entre la tangibilidad del modelo, por un lado, y la posibilidad de estimar los parámetros, por otro. Además, creo que nos encontraremos con fondos de cobertura que se resisten a todos los intentos de modelización porque sus estrategias son demasiado elusivas.
El siguiente documento, muy reciente, hace un trabajo decente en mi opinión. Modelan los rendimientos de los fondos de cobertura como una combinación de factores (utilizan incluso ETFs invertibles para replicar los rendimientos de los fondos de cobertura) y estiman los parámetros a través de un proceso de tres pasos.
En busca de los factores de riesgo perdidos: Replicación de la rentabilidad de los fondos de cobertura con los ETF por J. Duanmu, Y. Li y A. Malakhov (marzo de 2014)
Del resumen:
Considerar adecuadamente todos los factores de riesgo potenciales mediante carteras carteras líquidas negociables en el contexto de un modelo de factores basado en el riesgo es primordial para cuantificar los beneficios de la inversión en fondos de cobertura. En intentamos abarcar el espacio de los posibles factores de riesgo con fondos de riesgo con los fondos negociados en bolsa (ETF). Desarrollamos una metodología de réplica de la rentabilidad de los fondos de cobertura de fondos de cobertura con ETFs basada en el análisis de conglomerados y la selección de factores LASSO que supera la multicolinealidad entre los ETF y el sesgo de la minería de datos. datos. Encontramos que la precisión general fuera de muestra de la replicación de fondos de cobertura con ETFs aumenta. de fondos de cobertura con ETFs aumenta con el número de ETFs disponibles. Esto es coherente con nuestra interpretación de los rendimientos de los ETF de los ETF como proxies de una multitud de factores de riesgo alternativos que podrían estar que podrían estar impulsando los rendimientos de los fondos de cobertura.
Además, consideramos carteras de fondos de cobertura "clonables" y "no clonables". clonables", que se definen como las coincidencias de R2 más altas y más bajas de la muestra. Encontramos de los fondos "no clonables", mientras que los fondos "clonables" no los fondos "clonables" no consiguen un rendimiento ajustado al riesgo significativamente positivo. ajustado al riesgo. Llegamos a la conclusión de que nuestra metodología aporta valor tanto para identificar a los gestores cualificados de los fondos de cobertura "no clonables", y también replicar con éxito los rendimientos fuera de la muestra que se deben a de riesgo de los fondos de cobertura "clonables", proporcionando así una alternativa una alternativa transparente y líquida a los inversores que pueden encontrar estos patrones de rendimiento atractivos.
También se puede utilizar el modelo resultante para introducirlo en una simulación monte carlo, ya que entonces sólo se trata de una combinación de ETFs (negociables) que se puede modelar y estimar con mayor facilidad. De este modo, has dividido toda la tarea en subtareas más sencillas, lo que siempre es una buena estrategia.
