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HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège
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What factors influence the likelihood of exceptionally high performance in the hedge fund industry? An extreme value approach of the hedge fund right tail

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Schillings, François ULiège
Promoteur(s) : Hambuckers, Julien ULiège
Date de soutenance : 2-sep-2024/7-sep-2024 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/21293
Détails
Titre : What factors influence the likelihood of exceptionally high performance in the hedge fund industry? An extreme value approach of the hedge fund right tail
Auteur : Schillings, François ULiège
Date de soutenance  : 2-sep-2024/7-sep-2024
Promoteur(s) : Hambuckers, Julien ULiège
Membre(s) du jury : Hübner, Philippe ULiège
Langue : Anglais
Mots-clés : [fr] Hedge Funds
[fr] Extreme Value Theory
[fr] Right tail
[fr] Penalized regression
Discipline(s) : Sciences économiques & de gestion > Finance
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Diplôme : Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Financial Engineering
Faculté : Mémoires de la HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège

Résumé

[en] This study investigates the factors influencing exceptionally high performance in hedge funds using an extreme value approach. Hedge funds are noted for their complex strategies and high risk-reward profiles, but research has often overlooked the right tail of their performance distribution, specifically extreme positive returns. By applying Extreme Value Theory (EVT) to a carefully curated dataset of hedge fund characteristics and external economic variables, this research identifies conditions that increase the likelihood of abnormal profits. The findings offer practical insights for hedge fund managers to refine investment strategies and contribute to the development of more accurate predictive models for extreme returns. The study addresses a notable gap in existing literature by focusing on extreme positive outcomes rather than general performance. It concludes with actionable recommendations for managers and suggestions for future research to enhance predictive models and better understand the dynamics of extreme returns.


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Access TFE - Francois Schillings - s192080.pdf
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Taille: 968.87 kB
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Auteur

  • Schillings, François ULiège Université de Liège > Master ing. gest., fin. spéc. fin. engineering

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