Note publique d'information : Ce travail de recherche propose de nouveaux outils pour améliorer la prise en compte
des caractéristiques spécifiques des hedge funds, dans l'évaluation de leur risque
et de leur performance. Tout d'abord, nous metons en évidence l'intérêt des développements
basés sur la théorie des valeurs extrêmes pour analyser et quantifier le risque extrême
des hedge funds. Une procédure de backtesting démontre que la valeur en risque, estimée
à partir de la distribution de Pareto généralisée s'ajustant aux pertes extrêmes (VaRevt),
est plus fiable que les mesures de risque usuelles. Puis, nous suggérons un nouvel
indicateur de performance, lequel permet de prendre en compte la non normalité des
distributions de rentabilités des hedge funds ainsi que, le niveau de rentabilité
minimum acceptable de l'investisseur. Enfin, quatre modèles ont été construits en
vue de déterminer les principaux facteurs explicatifs de l'évolution de la rentabilité
journalière des stratégies alternatives. Ce dernier point donne l'occasion de mettre
en évidence les avantages de la méthode de régression PLS pour identifier les facteurs
pertinents. Cette recherche offre, non seulement des résultats intéressants pour mieux
comprendre le monde des hedge funds mais également, de nouvelles perspectives pour
l'évaluation du risque et de la performaance des autres actifs financiers ayant une
distribution de rentabilité leptokurtique et asymétrique
Note publique d'information : This research paper offers some original tools to better take into account the specific
features of hedge funds in the evaluation of their risk and performance. At first,
we expose the interest of the developments based on Extreme Value Theory to analyse
and quantify the extreme risk of hedge funds. A backtesting procedure proves that
the Value-at-Risk, estimated from Generalised Pareto Distribution fitting to extreme
loses (VaRevt), is more accurate than usual risk measures. Then, we suggest a new
performance indicator, called Extreme Sharpe ratio, which makes it possible to consider
the non-normality of hedge funds return distributions and the investor's minimum acceptable
return rate. At last, four models were set up to detect the main factors explaining
the daily return evolution of alternative strategies. This last point enables to emphasize
the advantages of Partial Least Squares regression to identify significant factors.
This research provides not only, some interesting results to improve understanding
of hedge funds world but also, new perspectives for risk and performance evaluation
of other financial assets with a fat-tailed and skewed return distribution
paprika.idref.fr
data.idref.fr
Documentation
