Institutional Money, Ausgabe 2 | 2025

E ekte auf Investorenportfolios haben kann. Beide Methoden reagieren zudem emp ndlich auf die Wahl des Referenzwerts und sind stark von der zugrunde liegenden Verteilung abhängig.Hinzu kommt: In ihrer prak- tischen Umsetzung sind sie rechenintensiv und nicht immer intuitiv nachvollziehbar – was die Integration in standar- disierte Absicherungsprozesse erschwert. Im Kontrast dazu steht der naive Hedge. Er benötigt we- der Parametrisierung noch laufende Anpassung. Die Hedge Ratio bleibt statisch – unabhängig von Marktvolatilität, Kor- relationen oder Extremwerten.Genau diese Eigenschaft wird in der Studie als zentrales Qualitätsmerkmal herausgestellt. Gerade unter Bedingungen von Datenunsicherheit, insta- bilen Korrelationen oder plötzlichen Regimewechseln ist Robustheit wichtiger als Präzision. Robustheit entsteht hier durch Simplizität. Zur Bewertung der Strategien nutzen die Autoren drei Risikomaße: Value at Risk (VaR), Conditional Value at Risk (CVaR) und Semivarianz – jeweils für negative wie positive Renditeverteilungen. Die Analyse erfolgt über vier hochli- quide Märkte mit hohem Absicherungsbedarf: WTI-Rohöl, GBP/USD, den S&P 500 sowie Gold.Getestet werden Long- und Short-Hedge-Szenarien. Um die Marktdynamik realis- tisch abzubilden, verwenden Cao und Conlon Rolling- Window-Verfahren mit Fenstern von 52 beziehungsweise 260 Wochen. Nach jeder Kalibrierung wird die berechnete Hedge Ratio für die jeweils nächste Woche eingesetzt. Dadurch entsteht ein realistischer wöchentlicher Backtest. Resultate eindeutig Die Resultate belegen die E ektivität des naiven Ansatzes. In der überwiegenden Zahl der Fälle – sowohl bei Long- als auch bei Short-Hedges – erreicht der naive Hedge entweder den besten oder den zweitbesten Wert. Besonders deutlich fällt dies beim konservativen Risikomaß 1-%-CVaR aus. In beiden Fensterlängen – einem Jahr wie fünf Jahren – über- tri t die naive Strategie nicht nur den ungesicherten Zu- stand, sondern häu g auch spezialisierte Modelle wie Copu- las oder semivarianzbasierte Verfahren. Für Long-Hedger zeigt sich das vor allem bei Gold und WTI, bei Short- Hedgern ist die Outperformance im Währungsmarkt (GBP/USD) besonders ausgeprägt. Aggregiert man die Ergebnisse über alle Märkte, Risiko- maße und Strategiekombinationen hinweg, belegt die naive Strategie in 33 von 48 Fällen den ersten Rang – ein starkes Signal (siehe Tabelle „Naive Überlegenheit“) . In den verbleiben- den 15 Fällen liegt sie nahezu durchgängig auf Rang zwei. Das bedeutet: Die naive Strategie liefert nicht nur gelegent- lich gute Resultate, sondern konstant starke Ergebnisse – un- abhängig vom Asset, Zeithorizont oder Hedge-Richtung. Kosten gerechtfertigt? Komplexere Modelle – insbesondere CFE und Copulas – zeigen ein anderes Bild. Ihre Leistungen sind stark schwan- kend und abhängig vomMarktumfeld. Die Gefahr: Je nach Welche Märkte untersucht wurden Vier globale, hochliquide Assetklassen als Grundlage Untersucht wurde, wie diverse Absicherungsmethoden in unter- schiedlichen globalen und hochliquiden Märkten mit zeitweise hohen Volatilitäten funktioniert haben. Interessant waren dabei sowohl drastische Aufwärts- wie auch Abwärtsbewegungen, in deren Marktumfeld die jeweiligen Hedging-Strategien funktionieren sollten. Konkret handelte es sich um den US-Aktienindex S&P 500, das Währungsgespann Pfund/Dollar sowie Gold. Quelle: Conlon et al., „Tail Risk Hedging: The Superiority of the Naïve Hedging Strategy“ 2024 2020 2016 2012 2008 2004 2000 1996 1992 2024 2020 2016 2012 2008 2004 2000 1996 1992 2024 2020 2016 2012 2008 2004 2000 1996 1992 2024 2020 2016 2012 2008 2004 2000 1996 1992 0 20 40 60 80 100 120 140 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 WTI Pfund/USD S&P 500 Gold USD/Barrel USD/Unze log 80 N o . 2/2025 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Tail-Risk-Hedging