med Omega
En kvantitativ studie av svenska hedgefonders prestation med grund i Omega
Kandidatuppsats 15 hp
Företagsekonomiska institutionen Uppsala universitet
VT 2016
Datum för inlämning: 2016-05-30
Erik Ränkeskog Anders Vidén
Handledare: Adri De Ridder
Sammanfattning
Vid utvärdering av hedgefonder är det vedertaget att använda prestationsmåttet Sharpe-kvoten som antar en normalfördelad avkastningsfördelning, vilket hedgefonder på grund av komplexa strategier och finansiella hävstänger inte har. År 2002 introducerades ett alternativt prestationsmått, Omega, som inte kräver en normalfördelad avkastningsfördelning utan tar hänsyn till hela avkastningsfördelningen. Syftet med denna studie är att utröna om svenska hedgefonder historiskt har varit ett bra investeringsalternativ och om Omega är ett mer rättvisande prestationsmått för svenska hedgefonder. Studien visar att Omega är ett bättre prestationsmått än traditionella prestationsmått och att Omega inte rangordnar de svenska hedgefonderna på samma sätt som Sharpe. Studien visar vidare att hedgefonder beroende på investerarens avkastningskrav kan vara mer eller mindre lämpligt som investeringsalternativ. Studien visar slutligen att det funnits en stor spridning i de undersökta hedgefondernas avkastning och att investeraren därför bör lägga vikt vid vilken hedgefond som väljs snarare än att välja hedgefonder generellt som investeringsslag.
Nyckelord: Hedgefonder, prestationsmätning, Omega-kvot, Omega-funktion, Sharpe- kvot, normalfördelad avkastningsfördelning!
Innehållsförteckning
1. INLEDNING ... 2
1.1#BAKGRUND#...#2#
1.2#SYFTE#...#4#
1.3#DISPOSITION#...#4#
2. TEORI ... 5
2.1#HEDGEFONDER#...#5#
2.1.1 Definition ... 5
2.1.2 Skillnader mellan hedgefonder och traditionella investeringsfonder ... 5
2.1.3 Hur hedgefonder behandlas i svensk lag ... 5
2.1.4 Hedgefonders asymmetriska avkastningsfördelning ... 6
2.2#SHARPE9KVOT#...#7#
2.2.1 Definition ... 7
2.2.2 Sharpe-kvot och dess nackdelar ... 7
2.3#OMEGA9KVOT#...#8#
2.3.1 Definition ... 8
2.3.2 Omega-kvot och dess fördelar ... 9
2.3.3 Omega-funktion ... 9
3. DATA OCH METOD ... 11
3.1#INTRODUKTION#TILL#METOD#...#11#
3.2#URVAL#AV#HEDGEFONDER#...#11#
3.3#DATABEHANDLING#...#12#
3.4#OMEGA9KVOT#...#13#
3.5#JÄMFÖRELSEINDEX#...#14#
3.6#OMEGA9FUNKTION#...#15#
4. RESULTAT ... 16
4.1#URVAL#...#16#
4.2##HEDGEFONDERS#ASYMMETRISKA#AVKASTNINGSFÖRDELNING#...#16#
4.3#HEDGEFONDERNAS#PRESTATION#MED#GRUND#I#OMEGA9KVOT#...#17#
4.4#JÄMFÖRELSE#OMEGA9KVOT#OCH#SHARPE9KVOT#...#21#
4.5#HEDGEFONDERS#PRESTATION#VID#OLIKA#AVKASTNINGSMÅL#...#23#
4.6#OMEGA9FUNKTION:#RISK#KONTRA#AVKASTNING#...#24#
5. SLUTSATS OCH DISKUSSION ... 27
5.1#SLUTSATS#...#27#
5.2#PRAKTISKA#IMPLIKATIONER#...#27#
5.3#STUDIENS#TROVÄRDIGHET#...#28#
5.4#FRAMTIDA#STUDIER#...#29#
REFERENSER ... 30
BILAGOR ... 33
BILAGA#1#9#URVAL#...#33#
BILAGA#2#9#STRATEGIER#FÖR#HEDGEFONDER#...#34#
BILAGA#3#9#OMEGA9FUNKTION#FÖR#SAMTLIGA#UNDERSÖKTA#HEDGEFONDER#...#35#
1. Inledning
Nedanstående avkastningsfördelningar, som har hämtats från Keating & Shadwick (2002), har samma medelvärde och varians. Det framkommer dock tydligt att risken skiljer sig mellan fördelningarna. I det här fallet definieras risk som downside risk1.
Traditionella utvärderingsmått som Sharpe-kvoten skulle ge de båda fördelningarna samma värde och därmed inte ta hänsyn till den lägre risken i den gröna fördelningskurvan. Den gröna fördelningskurvan kan symbolisera en hedgefond som lyckosamt skyddar sig mot negativa extremvärden. Den röda fördelningskurvan kan symbolisera ett aktieindex där stora extremvärden förekommer mer frekvent. Därför kan frågan ställas om dessa traditionella prestationsmått är lämpliga vid utvärdering av hedgefonder.
1.1 Bakgrund
Termen hedgefond kunde för första gången skönjas i Carol J. Loomis artikel, The Jones Nobody Keeps Up With. Den aktuella artikeln, som publicerades i april 1966 i tidskriften Fortune, belyste Alfred Winslow Jones och det partnerskap han grundade år 1949. Partnerskapets ändamål var att investera på den amerikanska aktiemarknaden och med detta nå en positiv avkastning för dess medlemmar. Alfred Winslow Jones och hans partnerskap sökte skapa avkastning genom att investera i undervärderade aktier och blanka, det vill säga att låna och sälja övervärderade aktier (Loomis, 1966). Vad
########################################################
Alfred Winslow Jones inte visste då var att han hade grundat vad som idag räknas som den första hedgefonden. Jones hedgefond presterade klart bättre än alternativa placeringar som aktiefonder och räntepapper då hedgefonden hade en avkastning på 670 procent under en tioårsperiod (Loomis, 1966). Sedan Alfred Winslow Jones dagar har mycket hänt. Under årens lopp har vi sett legendarer som George Soros och James Simons växa fram och ett par spektakulära kollapser, såsom Long Term Capital Management (LTCM). Trots den finansiella härdsmälta LTCM skapade i slutet av 1990-talet har hedgefonder blivit en allt mer populär investeringskategori där det totala kapitalet under förvaltning globalt ökat från 50 miljarder USD 1990 till 2 797 miljarder USD år 2015 (Barclayhedge, 2015) och uppskattas av många på grund av hedgefondernas egenskap att i många fall inte vara korrelerade med marknaden på samma sätt som traditionella investeringsalternativ.
Intresset för hedgefonder bland svenska investerare har däremot varit relativt svagt sedan den första svenska hedgefonden lanserades år 1996 (VA Finans, 2016).
Svenskförvaltade hedgefonder representerar fortfarande en liten del av den svenska fondmarknaden och många fonder har svårt att uppnå över en miljard svenska kronor i förvaltat kapital, vilket är en gräns som tenderar att attrahera institutionella investerare.
Anledningarna bakom det låga intresset kan vara många; utbudet av fonder på den svenska hedgefondmarknaden är litet (Lindmark, 2013), hedgefonder har historiskt gett investerarna en lägre absolut avkastning jämfört med exempelvis aktiefonder (Lindmark, 2014), hedgefonder är svåra att förstå och hedgefonder har generellt en högre avgift än alternativa investeringar (Grundberg, 2008). I denna studie kommer den första förklaringen att undersökas närmare. Trots det inledningsvis låga intresset i Sverige får hedgefonder en allt större betydelse framförallt ur ett riskspridningsperspektiv, och således är det ett investeringsslag som är intressant att studera. “Med sin verksamhet fyller de flera värdefulla funktioner på de finansiella marknaderna – ökar genomlysningen, förbättrar prissättningen och skapar likviditet”
(Riksbanken, 2006).
När det kommer till prestationsmätning av hedgefonder är det vedertaget att använda prestationsmåttet Sharpe-kvot som utvecklades av Sharpe under 1960-talet (Sharpe, 1966). Den är förhållandevis enkel att tillämpa där avkastning ställs mot volatilitet i form av standardavvikelse. Således har måttet också en tydlig nackdel i det att måttet
antar en normalfördelad avkastning och därför inte lämpar sig för utvärdering av investeringsslag med en asymmetrisk avkastning (van Dyk, van Vuuren & Heymans, 2014). De flesta traditionella riskmått som exempelvis Modigliani-Modigliani (M2), Treynor-kvot och Jensens alpha lider alla av den ovan beskrivna nackdelen då samtliga i grund och botten bygger på konceptet om standardavvikelse (Eling & Schuhmacher, 2006; van Dyk, van Vuuren & Heymans, 2014). Enligt den gängse definitionen av en hedgefond som en alternativ investeringsform finns inget självskrivet mål om att prestera en normalfördelad avkastning. Hedgefonder har en bred variation i deras placeringsinriktningar och använder ofta finansiell hävstång för att nå en tillfredsställande avkastning (De Ridder, 2002). Det kan till och med sägas att en hedgefond till sin natur har ett mål om en ej normalfördelad avkastning. Således väcks frågeställningen om de klassiska prestationsmåtten ger en rättvis bild av hedgefondernas riskjusterade avkastning.
År 2002 introducerade Keating och Shadwick ett prestationsmått, Omega-kvot, som inte grundas på antagandet om normalfördelning och som därför inte kräver standardavvikelse för att mäta den underliggande risken i en portfölj. Tidigare studier av Keating & Shadwick (2002), van Dyk, van Vuuren & Heymans (2014), Kazemi, Schneeweis & Gupta (2003) har visat att Omega-kvot ger en mer rättvisande bild av en hedgefonds prestation i förhållande till traditionella riskmått som Sharpe-kvoten.
Tidigare studier på området har däremot inte gjorts av fonder på den svenska hedgefondmarknaden. Således har vi med denna studie för avsikt att utröna om detta mått är ett mer rättvisande prestationsmått för svenska hedgefonder och om så är fallet utröna huruvida svenska hedgefonder historiskt varit ett bra investeringsalternativ.
1.2 Syfte
Huvudsyftet med denna studie är att utvärdera om svenska hedgefonder historiskt har varit ett bra investeringsalternativ. Ett underordnat syfte är att utröna om Omega är ett mer rättvisande prestationsmått för svenska hedgefonder jämfört med traditionella prestationsmått.
1.3 Disposition
Studiens fortsatta uppbyggnad är indelat enligt följande. Kapitel två består av studiens teoretiska referensram där den för studien relevanta teorin presenteras. I kapitel tre
för resultaten och dessa analyseras med studiens teoretiska referensram som grund.
Slutligen presenteras, i kapitel fem, studiens slutsatser och ett avsnitt om tillämpbarhet för praktiker vartefter en diskussion om studiens tillförlitlighet förs.
2. Teori
2.1 Hedgefonder 2.1.1 Definition
“Hedgefond är ett samlingsbegrepp för olika typer av investeringsfonder. Generellt sett är en hedgefond en fond med absoluta avkastningsmål för finansiellt sofistikerade investerare”. (Strömqvist, 2009)
2.1.2 Skillnader mellan hedgefonder och traditionella investeringsfonder
Traditionella investeringsfonder investerar i värdepapper de anser ha potential att rendera högre avkastning i förhållande till index. Hedgefonder har ofta som strategi att investera i värdepapper som dess förvaltare anser vara undervärderade och blanka värdepapper de anser vara övervärderade, och genom denna strategi nå en positiv absolut avkastning oavsett hur marknaden presterar. (Riksbanken, 2006) Vad som nyss beskrivits är en long/short equity-fond vilken är den vanligaste hedgefonden på den svenska marknaden (Strömqvist, 2009). Utöver denna strategi kan hedgefonder använda en rad mer eller mindre komplexa strategier för att nå positiv avkastning för sina investerare. De vanligaste strategierna på den svenska marknaden var under perioden 2011 till 2016 förutom ovan nämnda long/short equity: Fond-i-fond och modellbaserad terminshandel (se bilaga 1). Traditionella fonder tenderar att formulera sitt avkastningsmål relativt till ett jämförelseindex medan hedgefonder oftast väljer ett absolut avkastningsmål då verksamhetens natur ofta är att skapa en portfölj vars avkastning inte är korrelerad med marknaden (Riksbanken, 2006; Strömqvist, 2009) 2.1.3 Hur hedgefonder behandlas i svensk lag
Hedgefonder är alternativa investeringsfonder som följer ett mindre strikt regelverk jämfört med traditionella investeringsfonder (Riksbanken, 2006). Enligt lagen om förvaltning av alternativa investeringsfonder (SFS 2013:561) definieras en alternativ investeringsfond som ett företag som bildas för kollektiva investeringar och som: (1) tar emot kapital från ett antal investerarare för att investera i enlighet med en fastställd investeringspolicy till förmån för dessa investerare; (2) inte kräver auktorisation enligt
artikel 5 i Europaparlamentets och rådets direktiv 2009/65/EG (Lag om förvaltning av alternativa investeringsfonder 1:2 1st.).
Enligt svensk lag måste en alternativ investeringsfond registreras hos Finansinspektionen (FI) eller få ett tillstånd av samma myndighet (Lagen om alternativa investeringsfonder 2:3 1st samt 3:1). Vidare står fonderna under FI fortlöpande tillsyn. Hedgefonder ska, om inte undantag ges, följa FI föreskrifter i FFFS 2013:9 som bland annat anger att investeringsfonder inte får använda hävstång för att nå avkastning och att de måste ha ett minsta antal värdepapper i portföljen (FFFS 2013:9 24:1; Swedsec, 2016). Hedgefonder ansöker dock oftast om undantag hos FI för att inte behöva följa ovanstående regler. De vanligaste undantagen är att få använda hävstång i portföljen, att få blanka värdepapper, att få använda en större exponering i derivatinstrument och att få använda en större exponering mot enskilda emittenter. (Riksbanken, 2006).
2.1.4 Hedgefonders asymmetriska avkastningsfördelning
Under vanliga marknadsförhållanden kan svenska fonders avkastning framstå som normalfördelad, men så snart stora marknadsrörelser uppstår, uppstår även extremvärden som leder till att antagandet om normalfördelning bör förkastas (Lhabitant, 2004).
Som beskrivs i föregående avsnitt kan hedgefonder använda en rad mer eller mindre komplexa strategier och är mindre reglerade i svensk lag än vanliga investeringsfonder. Hedgefonder har i och med detta en tendens att använda hävstång för att nå en högre avkastning vilket tillsammans med de komplexa strategierna ökar sannolikheten att extremvärden uppstår vilket leder till asymmetriska avkastningsfördelningar (van dyk, van Vuuren & Heymans, 2014).
2.2 Sharpe-kvot 2.2.1 Definition
Det vedertagna prestationsmåttet för investeringsfonder generellt är Sharpe-kvoten.
Måttet kan definieras som den avkastning en fond genererar under en viss tidsperiod över den riskfria räntan, per enhet risk där risk mäts som standardavvikelse (Sharpe, 1966). Måttet definieras som:
!ℎ!"#$!!"#$%! !! = !!!!!!
! , (1)
där
!! är den genomsnittliga avkastningen för investeringsfonden under den aktuella tidsperioden mätt som ett aritmetisk medelvärde,
!! är den riskfria räntan, vilket är ett snitt över den aktuella tidsperioden och
!! är den observerade volatiliteten2 för investeringsfonden.
2.2.2 Sharpe-kvot och dess nackdelar
Sharpe-kvot, samt andra mått som Jensens alpha och M2, bygger på formen [förväntad avkastning]/risk där risk mäts som standardavvikelse, samt beta i fallet Jensens Alpha. Sharpe-kvot är idag ett vedertaget prestationsmått för både investeringsfonder och alternativa investeringsfonder. (Bodie, Kane, Marcus & Jain, 2014; van Dyk, van Vuuren & Heymans, 2014)
För två avkastningsfördelningar som har samma medelvärde kommer Sharpe-kvoten att ge ett högre värde för den investering som har den lägsta variansen i sin avkastning vilket minimerar risken för negativa extremvärden. Det resulterar även i att möjligheten till positiva extremvärden minimeras. Detta leder till att investeraren, då denne använder Sharpe-kvot, inte tar tillräcklig hänsyn till möjligheten till positiva extremvärden. Följaktligen kommer investeraren i det ovan beskrivna fallet att ge lågvolatila investeringsalternativ en otillbörlig fördel i förhållande till högvolatila alternativ. Låg volatilitet är inget självskrivet mål för samtliga investerare vilket innebär att Sharpe-kvot inte är ett optimalt prestationsmått för investeringsalternativ med hög volatilitet. (Keating & Shadwick, 2002)
########################################################
2 Volatiliteten beräknas enligt den vedertagna formeln: !! = ! !!!!(!!− !)!
Då en avkastningsfördelning är skev, blir medelvärdet missvisande då det inte är representativt som ett mått på centraltendens3. Om medelvärdet är missvisande är även standardavvikelsen det, då denna är beroende av medelvärdet. (Gregoriou, 2011)
Till följd av att hedgefonder ofta har en skev avkastningskurva är Sharpe-kvoten ofta beräknad med hjälp av “the interquartile range” i vilken enbart utfallen i andra och tredje kvadranten tas med i beräkningen (Gregoriou, 2011). Detta gör att extrema resultat, till exempel de som tillkom under finanskrisen, inte speglas i prestationsmåttet och att resultatet således blir missvisande (van Dyk, van Vuuren &
Heymans, 2014). Med detta som bakgrund kan det konkluderas att Sharpe-kvoten inte lämpar sig som prestationsmått för investeringsalternativ som inte uppvisar en normalfördelad avkastningsfördelning (Botha, 2007).
“To properly evaluate the performance of portfolios with a non-normal return distribution, the entire distribution has to be considered. Ideally, this should be done
without having to make any prior assumptions regarding the type of distribution.”
(Amin & Kat, 2003, s. 255) 2.3 Omega-kvot
2.3.1 Definition
Med grund i de nackdelar som identifierades i föregående avsnitt där det framgår att prestationsmått såsom Sharpe-kvot inte på ett tillfredställande sätt kan hantera hedgefonders karaktäristiska utvecklade Keating och Shadwick (2002) ett nytt prestationsmått, Omega. Omega-kvoten mäter sannolikheten att portföljen avkastar över eller under ett specificerat tröskelvärde (Botha, 2007). Måttet definieras som:
Ω! ! = ! !!! !! !"
!
!
!(!!)!"
!
!!
, (2)
där
!!(!) är Omega-kvoten vid ett givet tröskelvärde, t,
!! är den observerade avkastningen från en investeringsfond och
F(.) är den ackumulerade densitetsfunktionen för den totala avkastningen från en investeringsfond.
########################################################
3 Centraltendens föreligger då observationerna centreras kring medelvärdet vilket leder till att
2.3.2 Omega-kvot och dess fördelar
Omega-kvot till skillnad från de traditionella prestationsmåtten; Sharpe-kvot och Jensens alpha, bygger inte på formen [förväntad avkastning]/risk utan uttrycks som en kvot av över- respektive underavkastning i förhållande till ett tröskelvärde. Omega- kvot är idag det optimala prestationsmåttet för hedgefonder då måttet tar hänsyn till hela den avkastningskurva som granskas (Botha, 2007). I fall då avkastningskurvan saknar extremvärden kommer Omega-kvoten att rangordna investeringsalternativen på samma sätt som Sharpe-kvoten (Keating & Shadwick, 2002). Omega-kvot kommer därmed göra sig användbar främst då investeringsfonden har sådan karaktäristiska som beskrivs under 2.1.4.
Enligt definitionen ovan används ett tröskelvärde för att beräkna Omega-kvot och sedermera rangordna investeringsfonderna. Inget tröskelvärde är bättre än något annat och vilket som används är av underordnad betydelse, valet av tröskelvärde ska reflektera den individuella investerarens riskpreferenser (Botha, 2007). Vanligtvis används den riskfria räntan som tröskelvärde då detta är lättillgängligt och passar alla hedgefonder med ett absolut avkastningsmål. Ett annat alternativ är att exempelvis investeraren väljer sitt absoluta avkastningsmål som tröskelvärde (Botha, 2007).
Omega-kvot är till skillnad från Sharpe-kvot ett prestationsmått som inte har problem med urvalsosäkerhet då kvoten beräknas direkt från observationerna och inte kräver några estimerade värden. Omega-kvot kräver inte heller en normalfördelad avkastningsfördelning. Vidare bygger Omega inte på några antaganden förutom att investerare föredrar en högre avkastning framför en lägre (Keating & Shadwick, 2002) samt att urvalet måste bestå av åtminstone 40 observationer för att vara statistiskt tillförlitligt. (van Dyk, van Vuuren & Heymans, 2014) Slutligen kräver måttet inte ett antagande om investerarens riskpreferens eller dennes utility function4 (Keating & Shadwick, 2002).
2.3.3 Omega-funktion
En Omega-funktion illustrerar vilken Omega-kvot ett investeringsalternativ har vid varje givet tröskelvärde från den lägsta observerade avkastningen till den högsta. Till
########################################################
4 En funktion som uttrycker en investerares preferenser för dennes upplevda risk och
förväntade avkastning.
vänster om origo i diagrammet (se figur 2.1), där tröskelvärdena blir allt mer negativa, kommer färre och färre avkastningar att understiga det valda tröskelvärdet och således resultera i högre värden för Omega-kvoten. Slutligen kommer tröskelvärdet att vara lägre än den lägsta observationen och nämnaren i kvoten (se formel 2) för Omega att bli noll vilket resulterar i att funktionen och därmed kvoten stiger uppåt i oändlighet.
Desto brantare lutning till vänster om origo en funktion har för varje givet tröskelvärde desto lägre risk är investeringsalternativet förknippat med. I figur 2.1 åskådliggörs detta genom Catella Hedgefond HF som har en brantare exponentiell kurva och därmed en lägre risk. (Botha, 2007)
Till höger om origo i diagrammet (se figur 2.1) där tröskelvärdena blir allt mer positiva kommer färre och färre observerade avkastningar att överstiga tröskelvärdet och således resultera i lägre värden för Omega-kvoten. Vid den punkt då investeringsfonder inte längre avkastar högre än tröskelvärdet kommer täljaren (se formel 2) och därmed Omega-kvoten att bli noll. Desto högre tröskelvärde som krävs för att Omega-kvoten ska bli noll desto högre tendens att uppnå positiv avkastning har investeringen haft. (Botha, 2007) I figur 2.1 åskådliggörs att OMXS30 i en högre utsträckning har renderat positiva avkastningar i förhållande till Catella Hedgefond HF. Med andra ord, Catella Hedgefond HF har en lägre risk men också en lägre förväntad avkastning enligt Omega jämfört med OMXS30.
Figur 2.1: Exempel på en Omega-funktion
Figuren illustrerar en Omega-funktion för Catella Hedgefond HF för den aktuella tidsperioden.
Hedgefonden jämförs med OMX Stockholm 30 Index.
OMXS30 Index
Catella Hedgefond HF
3. Data och metod
3.1 Introduktion till metod
För att utröna huruvida svenska hedgefonder historiskt har varit ett bra investeringsalternativ med grund i Omega kommer en empirisk undersökning att genomföras där data kommer att samlas in och bearbetas. Datamaterialet som kommer att användas kan kategoriseras som kvantitativ sekundärdata.
3.2 Urval av hedgefonder
I studien kommer 34 svenska hedgefonder att granskas. Hedgefonderna har valts ut enligt nedanstående rekvisit.
1. Hedgefonden ska ha varit aktiv mellan perioden 30 december 2010 och 29 februari 2016. Detta då tillräckligt många observationer skall kunna användas i den empiriska undersökningen. En undersökning med grund i Omega kräver åtminstone 40 observationer för att kunna ge statistiskt säkerställda resultat (van Dyk, van Vuuren & Heymans, 2014). Det är för studien även intressant att undersöka resultat som uppkommit under olika primära och sekundära marknadstrender och under tidsperioden i fråga har det funnits perioder av både nedgång, uppgång, stabilitet och hög volatilitet. Tidsperioden i sin helhet är intressant att undersöka då osäkerheten efter finanskrisen kan ha spelat stor roll för hedgefonders verksamhet. Detta då hedgefonder har större möjlighet än andra investeringsalternativ som aktiefonder att nå positiv avkastning även under osäkra marknadstrender på grund av de kan använda komplexa strategier såsom blankning och finansiella hävstänger.
2. Hedgefonden sägs vara svensk när den är registrerad i Sverige och godkänd av Finansinspektionen som alternativ investeringsfond. Dessa fonder kommer då att få marknadsföras och säljas till svenska investerare (med grund i Lag [1991:980] om handel med finansiella instrument 1:1). Detta då målgruppen för denna studie är svenska investerare. De ovan beskrivna fonderna finns tillgängliga för majoriteten av de svenska investerarna genom en bank eller mäklarfirma som tillhandahåller handel i alternativa investeringsfonder.
3. Hedgefonden ska publicera NAV-kursen (net asset value) minst en gång per månad. Om det saknas data för en eller flera månaders NAV-kurs kommer hedgefonden i fråga ej att inkluderas i studien. Net asset value avser fondens
totala förmögenhet dividerat med antal fondandelar (Fondbolagens förening, 2016). Detta rekvisit är relevant då det är av vikt att komma upp i ett tillräckligt antal observationer under den aktuella tidsperioden samt då studien kräver att samtliga fonders värdeförändring avläses med samma frekvens. För att uppnå den precision som krävs för ett rättvisande resultat kommer NAV- kurserna att beräknas med åtminstone två decimaler.
3.3 Databehandling
Data avseende fondernas respektive månatliga avkastning under perioden kommer att beräknas utifrån de NAV-kurser som inhämtas från ett företag som tillhandahåller den relevanta informationen på ett för studien lättillgängligt sätt. Om NAV-kurser inte finns tillgängliga för respektive månad inhämtas data avseende avkastning direkt från fondbolaget.
För att undvika skrivfel och andra avläsningsfel har data i den mån det är möjligt exporterats maskinellt från databaserna till kalkylprogrammet. På samma sätt och av samma anledning har samtliga beräkningar gjorts maskinellt så till vida att de styrs av noga kontrollerade formler som programmerats in i kalkylprogrammet.
Observationerna ska användas för att beräkna fram de resultat som är intressanta för denna studie för tidsperioden samt för delperioderna; delperiod 1: 2010-12-30 till och med 2012-08-31, delperiod 2: 2012-08-31 till och med 2014-05-30 samt delperiod 3:
2014-05-30 till och med 2016-02-29.
Tidigare studier föreslår att Omega är ett lämpligt prestationsmått för investeringsslag med en asymmetrisk avkastningsfördelning (se avsnitt 2.3.2) och således kommer detta att användas för att rangordna hedgefondernas prestation. Baserat på den tidigare forskning som presenterats under 2.1.4 antas hedgefondernas avkastning vara asymmetrisk. För att kontrollera detta antagande kommer ett normalfördelningstest att genomföras. Då enbart 62 observationer används för respektive hedgefond kommer ett Shapiro-Wilk-test att genomföras. Shapiro-Wilk-test är användbart för att testa normalfördelning då urvalet är litet (Royston, 1992). Shapiro-Wilk (1965) definierar testet enligt följande:
! = !( !!!!!!!(!))
! (!!!!)!
!! , (3)
där !(!)!är den i:te minsta observationen i urvalet,
! är urvalets medelvärde och
!! är konstanter genererade från medelvärde, varians och kovarians från ett normalfördelat urval.
I denna studie är nollhypotesen att hedgefondens avkastningsfördelning är normalfördelad. Då p-värdet understiger 0,05 förkastas nollhypotesen och i dessa fall kan avkastningsfördelningen sägas vara ej normalfördelad. Då p-värdet överstiger 0,05 kan nollhypotesen ej förkastas.
3.4 Omega-kvot
Under den här studien kommer Omega-kvot att användas som prestationsmått av de aktuella hedgefonderna. Detta då måttets egenskaper, precis som beskrivits i teoriavsnittet, är lämpliga för ändamålet. Omega-kvot kommer att beräknas som en sannolikhet att portföljen avkastar över eller under ett givet tröskelvärde. Ett tröskelvärde motsvarande den riskfria räntan i Sverige kommer att användas. Den riskfria räntan bestäms som ett snitt av den 10-åriga svenska statsobligationsräntan under perioden 2010-12-29 till 2016-02-27, samt under de aktuella delperioderna, vilket historiskt har utgjort ett vedertaget underlag vid fastställande av avkastningskrav för liknande investeringsslag (PwC, 2015). Omega-kvot beräknas enligt Keating och Shadwicks (2002) utformade modell där summan av överavkastningar över tröskelvärdet divideras med summan av underavkastningar under tröskelvärdet, se formel två. Kvoten kommer därmed att viktas av storleken på över- respektive underavkastningarna.
På grund av formelns natur finns möjligheten, om än en liten sådan, att en fond aldrig avkastar lägre än det satta tröskelvärdet. I detta fall kommer nämnaren att uppgå till noll och därmed kommer Omega-kvot inte kunna beräknas. För att approximera en Omega-kvot kommer nämnaren att sättas till 1, vilket leder till att fondens Omega- kvot uppgår till summan av dess absoluta avkastning minus tröskelvärdet för den aktuella perioden.
Omega-kvoten kommer att beräknas från 62 observationer dels från perioden 2010- 12-30 till 2016-02-29, dels under tre delperioder. Vidare undersöks huruvida perioderna karaktäriseras av olika grader av volatilitet genom att beräkna och jämföra standardavvikelse för OMXS30 Index. Standardavvikelse används då detta är ett vedertaget riskmått (Bodie, Kane, Marcus & Jain, 2014) och OMXS30 Index används då detta kan anses representera värdepappersmarknaden och således den miljö de flesta av de i studien undersökta hedgefonderna verkar inom. Delperioderna undersöks då det är intressant för studien att undersöka hur hedgefonderna presterat under perioder av skiftande volatilitet. Då studien delas upp i tre delperioder kommer 21, 21 och 20 observationer under respektive delperiod att analyseras. Som framgår i 2.3.2 ovan krävs minst 40 observationer för att resultatet ska bli statistiskt tillförlitligt Trots detta anses det vara av intresse att illustrera en indikation om huruvida hedgefonder presterat bättre eller sämre jämfört med andra investeringsalternativ under perioder med varierande volatilitet.
För att utröna vid vilket avkastningsmål som flest hedgefonder har presterat bättre än respektive index kommer beräkningar av hedgefondernas och respektive index Omega-kvot att göras med olika tröskelvärden. Vid respektive tröskelvärde beräknas antal hedgefonder vars Omega-kvot överstiger respektive index Omega-kvot. Detta är av intresse då olika investerare har olika avkastningsmål och att hedgefonder därmed är mer eller mindre lämpliga som investeringsalternativ för att uppnå dessa.
3.5 Jämförelseindex
Hedgefondernas prestation kommer sedermera att jämföras med ett aktieindex (OMXS30 Index), ett ränteindex (OMRX Bond All Index) och ett fastighetsindex (Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing Index Sweden). Detta eftersom de representerar alternativ som svenska investerare har vid sidan av hedgefonder. Enligt statistik från Statistiska centralbyrån var de tre vanligaste, räknat som andel av svenska medborgares tillgångar, investeringsslagen under 2010 fastigheter (71,85 procent), ränterelaterade placeringar (14,40 procent) och aktierelaterade placeringar (12,10 procent). (SCB, 2010)
OMX Stockholm 30 Index används då det anses representera den svenska aktiemarknaden. Indexet består av de 30 mest omsatta bolaget på Stockholmsbörsen
(Nasdaq, 2014). OMRX Bond All Index består av diverse hypoteksobligationer från svenska bolåneinstitut och svenska statsobligationer som är utfärdade på både kort och lång sikt (Nasdaq, 2010). Inom Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing Index Sweden inkluderas prisutvecklingen för svenska villor och bostadsrätter (Valueguard, 2016). Indexet anses i denna studie representera den svenska fastighetsmarknaden.
3.6 Omega-funktion
Omega-funktion illustrerar vilken omega-kvot en investering har vid ett givet tröskelvärde, se vidare avsnitt 2.3.3. I denna studie beräknas omega-kvot på tröskelvärden från och med negativt fem procent till och med positivt fem procent. Ett intervall om 0,25 procentenheter används för att simulera en kontinuerlig skala. De aktuella tröskelvärdena har valts på grund av att få fonder på månatlig basis avkastar mindre än negativt fem procent och att mindre tröskelvärden därmed inte blir intressanta att undersöka. Vice versa gäller för valet av det högsta tröskelvärdet.
Omega-funktionen framställs genom att beräkna en omega-kvot för ett antal olika tröskelvärden. I denna studie ger det valda intervallet 40 kvoter som tillsammans bildar omega-funktionen för varje investeringsalternativ. Ur denna funktion kan varje investeringsalternativs avkastnings- och riskkaraktäristika avläsas så som beskrivits under avsnitt 2.3.3.
4. Resultat 4.1 Urval
34 hedgefonder på den svenska fondmarknaden uppfyllde de rekvisit som beskrevs i avsnitt 3.2. De vanligast förekommande strategierna bland hedgefonderna i studien var long/short equity (17), modellbaserad terminshandel (5) och fond-i-fond (5) (se bilaga 1).
4.2 Hedgefonders asymmetriska avkastningsfördelning
50 procent av de undersökta hedgefonderna samt fastighetsindexet uppvisade en ej normalfördelad avkastningsfördelning med en signifikansnivå på 5 procent, se tabell 4.1. För övriga hedgefonder och index kunde hypotesen om normalfördelning ej förkastas på 95-procentsnivån vilket innebär att avkastningsfördelningen kan vara normalfördelad. Då hälften av hedgefonderna uppvisar en ej normalfördelad avkastningsfördelning är det ej lämpligt att prestationsmäta dessa med Sharpe-kvot, som tidigare forskning föreslår. Även för resterande fonder är Omega-kvot ett lämpligt mått då måttet är tillämpbart oavsett avkastningsfördelning. Vid en normalfördelad avkastningsfördelning kommer Omega och Sharpe rangordna fonderna på ett likvärdigt sätt.
Tabell 4.1 Beskrivande statistik
Tabellen åskådliggör beskrivande statistik för respektive hedgefonds medelavkastning, standardavvikelse samt det p-värde som genererats av Shapiro-Wilks normalfördelningstest.
Medelavkastningen är av geometrisk karaktär och beräknad på årsbasis med månadsdata. p-värden under 5 procent indikerar en ej normalfördelad avkastningsfördelning.
Beskrivande statistik
Fond Medelavkastning, µ Standardavvikelse, δ p-värde
Adrigo Hedge 5,18% 3,79% 0,0765
Aktie-ansvar Graal Aktiehedge 1,95% 3,38% 0,0005
Aktie-ansvar Graal HF 0,77% 4,06% 0,0000
Aktie-ansvar Graal Offensiv -2,02% 9,19% 0,0000
Alfa Rubicon Fond 1,63% 9,57% 0,2100
Alfa Commodity Fund 3,51% 14,51% 0,2824
Alsback European Absolute Return SEK 4,19% 7,00% 0,0004
Atlant Egde 3,81% 16,15% 0,0181
Atlant Explora 1,46% 5,12% 0,0000
Atlant Sharp 1,52% 12,38% 0,0046
Atlant Stability 2,12% 2,32% 0,0000
Brummer & Partners Multi Strategy 3,11% 3,88% 0,0472
Brummer & Partners Nektar 4,91% 3,65% 0,1319
Brummer Multi-Strategy 2XL 4,46% 7,65% 0,0185
DNB TMT AR Retail A (SEK) 4,36% 7,27% 0,0438
Catella Nordic L/S Equity R 3,75% 3,29% 0,0028
#
4.3 Hedgefondernas prestation med grund i Omega-kvot
I detta avsnitt kommer hedgefondernas prestation med grund i Omega-kvot att presenteras, se tabell 4.2. Vidare kommer fondernas prestation att jämföras med de tre jämförelseindex som beskrivits ovan i avsnitt 3.5.
Då ett tröskelvärde motsvarande den riskfria räntan användes vid beräkningen av respektive investeringsalternativs Omega-kvot hade fastighetsindexet, Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing Index Sweden, och ränteindexet, OMRX Bond All Index, den bästa riskjusterade avkastningen över hela perioden med en Omega-kvot på 2,24 respektive 2,02. Utöver detta presterade 19 av studiens 34 hedgefonder bättre än aktieindexet, OMX Stockholm 30 Index. Bäst av hedgefonderna presterade Brummer
& Partners Nektar, Adrigo Hedge och Nordea 1 - Multi Asset Fund HB SEK med en Omega-kvot om 1,93; 1,89 respektive 1,88. Sämst presterade ATCM 1 - Dynamic Manager Alpha R med en Omega-kvot om 0,68.
Coeli Norrsken 4,27% 7,39% 0,0217
Indecap Prisma 3,03% 1,68% 0,0011
Excalibur 0,88% 3,78% 0,1976
Handelsbanken Europa Hedge Selektiv 3,39% 13,80% 0,3216
Scientia Hedge 2,32% 2,80% 0,5041
Lynx Dynamic 3,33% 7,30% 0,9798
Lynx 2,83% 14,30% 0,4243
Gladiator 5,21% 14,98% 0,6954
Nordea 1 - Multi Asset Fund HB SEK 11,34% 11,86% 0,0580
OPM Vega A 0,93% 3,58% 0,0000
PriorNilsson Idea 6,33% 15,57% 0,8512
PriorNilsson Yield 2,51% 2,37% 0,0000
SEB Asset Selection C H-SEK 4,60% 8,41% 0,5436
SEB Asset Selection Def C H-SEK 2,30% 4,24% 0,5592
ATCM 1 - Dynamic Manager Alpha R 0,99% 1,63% 0,4596
Solidar SmartBeta Trend -0,16% 10,70% 0,5698
Systematic Cap Invest Topach Core R
SEK 1,92% 5,97% 0,0091
OMRX Bond All Index 4,25% 2,46% 0,9305
OMX Stockholm 30 Index 3,33% 14,23% 0,8148
Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing
Index Sweden 7,14% 5,37% 0,0043
Namn Omega-kvot Rank Omega-kvot Rank Omega-kvot Rank Omega-kvot Rank
Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing Index Sweden 2,2364 1 0,8169 23 2,7078 17 6,4845 1
OMRX Bond All Index 2,0167 2 3,2855 3 1,3276 32 1,6615 10
Brummer & Partners Nektar 1,9349 3 3,1623 4 1,8181 25 1,3263 12
Adrigo Hedge 1,8866 4 0,8970 17 8,9811 5 1,7691 3
Nordea 1 - Multi Asset Fund HB SEK 1,8762 5 1,4473 7 2,6050 19 1,7189 6
Indecap Prisma 1,7345 6 5,6129 1 3,7365 9 0,4721 33
Catella Nordic L/S Equity R 1,5579 7 0,7819 25 12,6186 3 0,8902 22
Alsback European Absolute Return SEK 1,3695 8 1,6288 5 3,0829 14 0,5014 32
DNB TMT AR Retail A (SEK) 1,3397 9 1,2688 11 1,5648 28 1,1973 16
Coeli Norrsken 1,3242 10 0,9404 16 1,8519 24 1,3074 13
PriorNilsson Idea 1,3034 11 0,7522 29 4,9986 6 1,2956 14
Brummer Multi-Strategy 2XL 1,3014 12 1,3695 9 2,1744 21 0,8953 21
SEB Asset Selection C H-SEK 1,2966 13 0,7744 27 1,6180 26 1,6788 8
PriorNilsson Yield 1,2874 14 0,8348 20 25,5113 2 0,9772 17
Brummer & Partners Multi Strategy 1,2668 15 1,1523 12 2,2596 20 0,8863 23
Gladiator 1,2359 16 0,9716 15 1,1318 33 1,7445 5
Catella Hedgefond HF 1,2295 17 0,6318 32 3,2906 13 0,7824 26
Lynx Dynamic 1,1863 18 1,0225 13 1,3806 29 1,2012 15
Atlant Egde 1,1544 19 0,8961 18 3,0089 15 0,6661 27
Alfa Commodity Fund 1,1473 20 1,3509 10 0,4581 37 1,7061 7
Handelsbanken Europa Hedge Selektiv 1,1467 21 0,8807 19 3,4393 12 0,8194 25
OMX Stockholm 30 Index 1,1369 22 0,7853 24 2,6221 18 0,9595 18
Scientia Hedge 1,1281 23 0,8245 22 1,8642 22 0,8543 24
Atlant Stability 1,1173 24 3,8520 2 38,1366 1 0,1518 37
Lynx 1,1012 25 0,7632 28 1,0395 34 1,7601 4
SEB Asset Selection Def C H-SEK 1,0925 26 0,6731 31 1,3604 30 1,3487 11
Aktie-ansvar Graal Aktiehedge 1,0362 27 0,7810 26 3,7025 10 0,5608 31
Systematic Cap Invest Topach Core R SEK 1,0327 28 0,8260 21 1,5817 27 0,9357 19
Atlant Sharp 1,0258 29 1,0182 14 2,7234 16 0,4039 34
Alfa Rubicon Fond 1,0177 30 1,4948 6 1,8528 23 0,2768 35
Atlant Explora 0,9524 31 1,4117 8 9,7216 4 0,2077 36
Solidar SmartBeta Trend 0,9055 32 0,2272 37 3,7903 8 0,9121 20
Excalibur 0,8342 33 0,6900 30 0,5968 36 1,6756 9
OPM Vega A 0,8189 34 0,4472 33 0,9145 35 1,9486 2
Aktie-ansvar Graal HF 0,8031 35 0,4400 34 4,5676 7 0,6260 28
Hela Perioden Delperiod 1 Delperiod 2 Delperiod 3
#
Vid ett avkastningsmål på den riskfria räntan hade sju av de 34 hedgefonderna en Omega-kvot mellan 0,5-1, 22 stycken hade en kvot mellan 1-1,5 och fem stycken hade en kvot mellan 1,5-2 (se figur 4.1). Detta innebär att 27 hedgefonder avkastade i genomsnitt högre än den riskfria räntan.
Figur 4.1 Översikt av hedgefondernas Omega-kvoter
I figuren åskådliggörs en översikt av hedgefondernas Omega-kvoter givet ett tröskelvärde motsvarande den riskfria räntan. Intervall om 0,5 används och staplarna åskådliggör antal hedgefonder inom respektive intervall
# Hedgefonderna har även rangordnats utifrån deras prestation under tre delperioder.
Period ett karaktäriserades av, relativt de andra perioderna, en hög volatilitet. Period två karaktäriserades av en låg volatilitet och delperiod tre karaktäriserades av en hög volatilitet, se tabell 4.3.
0 5 10 15 20 25
0-0,5 0,5-1 1-1,5 1,5-2 2-2,5
Antal hedgefonder
Omega-kvot Översikt av hedgefondernas Omega-kvoter
Tabell 4.3. Volatilitet och medelavkastning för jämförelseindex
Tabellen åskådliggör volatiliteten och medelavkastningen på aktiemarknaden, räntemarknaden samt fastighetsmarknaden dels under hela perioden, dels under de tre delperioderna. Volatiliteten och medelavkastningen beräknas på årsbasis med grund i månadsdata. Aktiemarknaden
representeras av OMX Stockholm 30 Index, räntemarknaden av OMRX Bond All Index och
fastighetsmarknaden av Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing Index Sweden.
Volatilitet och medelavkastning för jämförelseindex Jämförelseindex Hela perioden Delperiod 1 Delperiod 2 Delperiod 3 OMX Stockholm 30 Index (𝞂) 14,24% 16,22% 10,23% 15,73%
OMX Stockholm 30 Index (µ) 3,33% -4,26% 14,36% -0,19%
OMRX Bond All Index (𝞂) 2,46% 2,73% 2,25% 2,32%
OMRX Bond All Index (µ) 4,25% 6,72% 2,49% 3,52%
Nasdaq OMX Housing Index (𝞂) 5,37% 5,28% 5,86% 4,52%
Nasdaq OMX Housing Index (µ) 7,14% 0,85% 7,89% 13,00%
Under delperiod två, då medelavkastningen på aktiemarknaden var hög relativt de andra perioderna, presterade 29 av de 32 hedgefonderna som var inriktade mot aktiemarknaden bättre än OMRX Bond all Index. Under perioder då aktiemarknaden inte presterade lika bra (se period ett och tre) var det relativt sett få hedgefonder som överträffade ränteindexet. Detta ger en indikation om att få hedgefonder lyckats gardera sig mot aktiemarknadens nedsida. Detta kan i sin tur förklaras av att de inte utnyttjat möjligheterna till att blanka aktier på ett optimalt sätt.
Givet ett avkastningsmål motsvarande den riskfria räntan under perioden presterade 19 av studiens 34 hedgefonder bättre än OMX Stockholm 30 Index. Detta kan ha sin förklaring i att hedgefonderna är aktivt förvaltade och således kan hedga bort eventuell nedsida och även använda hävstång för att uppnå en högre avkastning vid marknadsrörelse.
Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing Index Sweden var det högst presterande investeringsalternativet sett över hela perioden. Detta förklaras främst genom att indexet presterade överlägset bäst under delperiod tre. Under delperiod ett och två presterade 22 respektive 16 hedgefonder bättre än fastighetsindexet. Det kan däremot diskuteras huruvida den höga avkastningen i delperiod tre kan anses vara representativ för fastighetsmarknadens värdeutveckling på lång sikt.
Delperioderna har undersökts då det för studien var av intresse att illustrera en indikation om huruvida hedgefonder har presterat bättre eller sämre under perioder
med skiftande volatilitet och medelavkastning. Som beskrivits i avsnitt 3.4 krävs det minst 40 observationer för att Omega-kvoten ska anses vara statistiskt tillförlitlig.
Detta antal har inte uppnåtts vid beräkningen av respektive delperiods Omega-kvot och således ska resultatet enbart ses som en indikation för skillnader mellan de olika delperioderna.
4.4 Jämförelse Omega-kvot och Sharpe-kvot
I detta avsnitt kommer en jämförelse mellan investeringsslagens Omega- och Sharpe- kvot att genomföras. Detta för att illustrera att måtten ej rangordnar
investeringsalternativen lika.
Tabell 4.4. Rangordning av hedgefonder med grund i Omega-kvot i jämförelse med Sharpe-kvot
Tabellen åskådliggör hedgefondernas Omega-kvot och Sharpe-kvot. Hedgefondernas prestation har rangordnats och fonderna samt jämförelseindex har tilldelats ett nummer mellan 1 och 37 baserat på dess prestation. Sharpe-kvoten beräknas enligt formel ett samt på årsbasis med grund i månadsdata.
Omega-kvot Rank Sharpe-kvot Rank
Nasdaq OMX Valueguard-KTH Housing Index Sweden 2,24 1 1,01 1
OMRX Bond All Index 2,02 2 0,98 2
Brummer & Partners Nektar 1,93 3 0,85 5
Adrigo Hedge 1,89 4 0,87 3
Nordea 1 - Multi Asset Fund HB SEK 1,88 5 0,86 4
Indecap Prisma 1,73 6 0,70 6
Catella Nordic L/S Equity R 1,56 7 0,59 7
Alsback European Absolute Return SEK 1,37 8 0,37 10
DNB TMT AR Retail A (SEK) 1,34 9 0,38 8
Coeli Norrsken 1,32 10 0,36 13
PriorNilsson Idea 1,30 11 0,36 12
Brummer Multi-Strategy 2XL 1,30 12 0,38 9
SEB Asset Selection C H-SEK 1,30 13 0,37 11
PriorNilsson Yield 1,29 14 0,29 16
Brummer & Partners Multi Strategy 1,27 15 0,34 14
Gladiator 1,24 16 0,30 15
Catella Hedgefond HF 1,23 17 0,28 17
Lynx Dynamic 1,19 18 0,24 18
Atlant Egde 1,15 19 0,20 19
Alfa Commodity Fund 1,15 20 0,18 20
Handelsbanken Europa Hedge Selektiv 1,15 21 0,18 21
OMX Stockholm 30 Index 1,14 22 0,17 23
Scientia Hedge 1,13 23 0,18 22
Atlant Stability 1,12 24 0,12 26
Lynx 1,10 25 0,14 24
SEB Asset Selection Def C H-SEK 1,09 26 0,12 25
Aktie-ansvar Graal Aktiehedge 1,04 27 0,04 27
Systematic Cap Invest Topach Core R SEK 1,03 28 0,04 28
Atlant Sharp 1,03 29 0,03 29
Atlant Explora 0,95 31 -0,05 31
Solidar SmartBeta Trend 0,91 32 -0,14 32
Excalibur 0,83 33 -0,24 33
OPM Vega A 0,82 34 -0,24 34
Aktie-ansvar Graal HF 0,80 35 -0,25 35
Aktie-ansvar Graal Offensiv 0,69 36 -0,38 36
ATCM 1 - Dynamic Manager Alpha R 0,68 37 -0,52 37
Tabellen 4.4 och 4.5 visar att det föreligger skillnader för hur de båda utvärderingsmåtten rangordnar investeringsalternativen. Skillnaderna kan förklaras av att Omega, till skillnad från Sharpe, kan hantera extremvärden i avkastningsfördelningen. Då hälften av hedgefonderna har en ej normalfördelad avkastningsfördelning är resultatet i enlighet med teorin.
Tabell 4.5. Jämförelse Omega och Sharpe
Tabellen åskådliggör hedgefondernas Omega-kvot och Sharpe-kvot. Investeringsalternativen har delats in efter dess Omega-kvot och dess Sharpe-kvot. Fem gånger fem grupper har använts för att dela in investeringsalternativen.
Sharpe-kvot (S)
0,74 - 1,01
Adrigo Hedge, Nordea 1-Multi Asset Fund,
Nasdaq Housing Index, OMRX Bond Index, Brummer & Partners Nektar
0,43 - 0,73
Catella Nordic L/S Equity R Indecap Prisma
0,12 - 0,42
PriorNilsson Idea, Brummer Multi- Strategy 2XL, SEB Asset Selection C H, PriorNilsson Yield, Brummer & Partners Multi Strategy, Gladiator, Catella Hedgefond HF, Lynx Dynamic, Atlant
Edge, Alfa Commodity Fund, Handelsbanken Europa Hedge Selektiv,
OMX S30, Scientia Hedge, Altlant Stability, Lynx, SEB Asset Selection
Def C H,
Alsback European Absolute Return, DNB TMT AR Retail A, Coeli Norrsken
(0,20) - 0,11
Atlant Explora, Solidar SmartBeta Trend
Aktie-ansvar Graal Aktiehedge, Systematic Cap Invest Topach Core R,
Atlant Sharpe, Alfa Rubicon Fond
(0,52) - (0,21)
Excalibur, OPM Vega A, Aktie-ansvar Graal HF, Aktie-ansvar Graal Offensiv, ATCM 1-Dynamic Manager Alpha R
Tabellen åskådliggör hedgefondernas Omega-kvot och Sharpe-kvot. Investeringsalternativen har delats in efter dess Omega-kvot och dess Sharpe-kvot. Fem gånger fem grupper har använts för att dela in investeringsalternativen
Tabell 4.5. Jämförelse Omega och Sharpe
Tabellen illustrerar grafiskt hur de två prestationsmåtten värderar hedgefondernas prestation olika. I det fall Omega och Sharpe hade värderat investeringsalternativen lika hade samtliga alternativ placerats vid 45-graderslinjen. 45-graderslinjen går genom de fält där Sharpe och Omega rangordnar investeringsalternativen lika. Det förekom gränsfall där vissa hedgefonder placerade sig precis utanför ett intervall, men tabellen åskådliggör ett tydligt mönster om att skillnader föreligger. I tabell 4.5 kan det utläsas att Sharpe-kvoten tenderar att övervärdera hedgefondernas prestation då ett flertal hedgefonder ligger till vänster om 45-graderslinjen vilket enligt teorin kan förklaras genom förekomsten av extremvärden.
4.5 Hedgefonders prestation vid olika avkastningsmål
Beroende på varje investerares avkastningsmål har hedgefonderna varit ett mer eller mindre intressant investeringsalternativ under tidsperioden. Då investeraren söker en hög avkastning på en procent per månad har hedgefonderna en hög tendens att överprestera ränteindexet där 25 av de 34 hedgefonderna (se figur 4.2) haft en högre Omega-kvot och därmed en högre sannolikhet att nå avkastningsmålet. Samtidigt har få hedgefonder presterat bättre än aktieindexet då samma avkastningsmål använts, där enbart fem hedgefonder haft en högre Omega-kvot än aktieindex.
Vid låga avkastningsmål på 0,25 procent per månad har, tvärtemot ovanstående resultat, få hedgefonder överpresterat ränteindex och fastighetsindex. Ingen av de undersökta hedgefonderna uppnådde en Omega-kvot högre än fastighetsindex och enbart tre uppnådde ett högre värde än ränteindex vid det aktuella avkastningsmålet.
Istället kan en tämligen tydlig tendens utläsas i att ett flertal hedgefonder överpresterat aktieindex vid samma låga avkastningsmål, där 14 av dem nått en högre Omega-kvot. Vid lägre avkastningsmål har ännu fler hedgefonder överpresterat aktieindex, se figur 4.1.
Figur 4.2 Hedgefonder kontra jämförelseindex
Figuren åskådliggör antalet hedgefonder som överpresterat respektive jämförelseindex vid olika månatliga avkastningskrav.
Detta resultat är i enlighet med teorin. Omega-kvoten mäter sannolikheten att en investering når ett visst avkastningsmål eller tröskelvärde, vilket kan förklara att ränteindex som generellt anses som relativt riskfria och lågt avkastande inte uppnår en hög Omega-kvot då avkastningsmålen är höga. På motsatt vis kan aktieindex som generellt anses ha en hög variation i sin avkastning uppnå en relativt hög Omega-kvot även vid högre avkastningsmål då sannolikheten att uppnå detta då ökar.
Sammanfattningsvis har hedgefonderna varit ett mer eller mindre intressant investeringsalternativ relativt olika index beroende på vilket tröskelvärde investeraren väljer och därmed vilket avkastningsmål denne har.
4.6 Omega-funktion: Risk kontra avkastning
I följande avsnitt kommer resultat avseende respektive hedgefonds Omega-funktion att presenteras. I tabell 4.6 görs en jämförelse av hedgefondernas risk och avkastning med de undersökta indexen. Resultaten fastställdes genom att grafiskt analysera hedgefondernas respektive Omega-funktion (se bilaga 3) och ställa dessa i förhållande till index.
0 5 10 15 20 25 30 35
0.00% 0.25% 0.50% 0.75% 1.00% 1.25% 1.50% 1.75% 2.00%
Antal hedgefonder
Tröskelvärde/Avkastningskrav
Hedgefonder kontra jämförelseindex Housing Index
OMRX Bond All Index OMXS30 Index
