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Publicação
How hedge funds navigate uncertainty : performance and risk through the lens of the fung-hsieh model and beta replication
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Orientador(es)
Resumo(s)
This thesis examines hedge fund performance and risk through the extended Fung–Hsieh eight-factor model and a beta replication framework. Using monthly data from eleven Credit Suisse Hedge Fund Indexes from 2004 to 2024, it analyzes how hedge fund strategies adapt to uncertainty across periods such as the Global Financial Crisis and the COVID-19 pandemic. Results show that credit spread and interest rate risks dominate most strategies, with higher model explanatory power (R²) during market downturns, reflecting stronger systematic influences in stressed environments. The analysis also reveals increasing institutionalization within the hedge fund industry, with performance increasingly driven by broad market factors rather than idiosyncratic manager skill. By combining factor modeling with replication analysis, the study provides a clearer view of how hedge funds generate and sustain returns across changing market conditions.
Esta dissertação analisa o desempenho e o risco de hedge funds através do modelo alargado de oito fatores de Fung–Hsieh e de uma análise de replicação de betas. Com base em dados mensais de onze índices do Credit Suisse, no período de 2004 a 2024, o estudo investiga de que forma as diferentes estratégias de hedge funds se ajustam a contextos de incerteza, incluindo a crise financeira (GFC) e a pandemia de COVID-19. Os resultados evidenciam que os riscos associados ao credit spread e às taxas de juro são predominantes na maioria das estratégias, verificando-se um maior poder explicativo do modelo (R²) durante períodos de contração dos mercados, o que reflete uma influência sistemática mais forte em ambientes de stress. A análise revela igualmente um grau crescente de institucionalização na indústria de hedge funds, com o desempenho a ser cada vez mais explicado por fatores amplos de mercado, em detrimento da capacidade idiossincrática dos gestores. Ao combinar modelização por fatores com uma análise de replicação, o estudo oferece uma visão mais clara sobre a forma como os hedge funds geram e sustentam rentabilidades em condições de mercado em constante mudança.
Esta dissertação analisa o desempenho e o risco de hedge funds através do modelo alargado de oito fatores de Fung–Hsieh e de uma análise de replicação de betas. Com base em dados mensais de onze índices do Credit Suisse, no período de 2004 a 2024, o estudo investiga de que forma as diferentes estratégias de hedge funds se ajustam a contextos de incerteza, incluindo a crise financeira (GFC) e a pandemia de COVID-19. Os resultados evidenciam que os riscos associados ao credit spread e às taxas de juro são predominantes na maioria das estratégias, verificando-se um maior poder explicativo do modelo (R²) durante períodos de contração dos mercados, o que reflete uma influência sistemática mais forte em ambientes de stress. A análise revela igualmente um grau crescente de institucionalização na indústria de hedge funds, com o desempenho a ser cada vez mais explicado por fatores amplos de mercado, em detrimento da capacidade idiossincrática dos gestores. Ao combinar modelização por fatores com uma análise de replicação, o estudo oferece uma visão mais clara sobre a forma como os hedge funds geram e sustentam rentabilidades em condições de mercado em constante mudança.
Descrição
Palavras-chave
Hedge funds Linear regression Beta replication Fung–hsieh model Global macro Managed futures Event driven Equity market neutral Global financial crisis Covid-19 Regressão linear Replicação de betas Modelo fung-hsieh Equity market neutra Crise financeira global
Contexto Educativo
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