Asset Liability Management und Asset Allocation von ... - c-alm
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Investor Fachtagung F<strong>und</strong>s of Hedge F<strong>und</strong>s, ZHW<br />
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> <strong>Management</strong> <strong>und</strong> <strong>Asset</strong><br />
<strong>Allocation</strong> <strong>von</strong> Pensionskassen<br />
29. Juni 2006<br />
Prof. Dr. Alex Keel
Risikomanagement: Die FAQs der Pensionskassen<br />
Agenda<br />
Risikomanagement<br />
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Fallstudie<br />
• Evaluation der Risikofähigkeit: Entwicklung der<br />
Verpflichtungsstruktur?<br />
– Beispiel: Abnehmender Aktivbestand, zunehmender<br />
Rentneranteil, abnehmender Netto-Cash-Flow: Auswirkungen<br />
auf die Risikofähigkeit?<br />
– Gutes Börsenjahr: Beteiligungen? Reserven?<br />
• Evaluation der Risikobereitschaft: Nach welchen Kriterien<br />
soll die Anlagestrategie optimiert werden?<br />
• Sensitivitäten: Auswirkungen <strong>von</strong> ökonomischen Schocks?<br />
Auswirkungen <strong>von</strong> Bestandesschocks? Auswirkungen <strong>von</strong><br />
Leistungs- oder Beitragsanpassungen?<br />
2
Risikomanagement<br />
<strong>Asset</strong>-<strong>Liability</strong>-Analyse<br />
Abhängigkeit?<br />
Dynamik?<br />
Zufall<br />
<strong>Asset</strong><br />
<strong>Liability</strong><br />
Zufall<br />
EK<br />
3
Risikoanalyse, Optimierung <strong>und</strong> Sensitivitätsanalyse<br />
Agenda<br />
Risikomanagement<br />
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Fallstudie<br />
Umfassende <strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analysen beinhalten:<br />
• Integration der Pensionskassenspezifika<br />
• Integration des ökonomischen Umfelds<br />
• Detailgetreue <strong>und</strong> transparente Kalibrierung<br />
• Evaluation der Risikofähigkeit: Verpflichtungsanalyse<br />
• Evaluation der Risikobereitschaft: Individualisierte<br />
Optimierungskriterien<br />
• Optimierung der Anlagestrategie<br />
• Sensitivitäten: Konsequenzen <strong>von</strong><br />
Reglementanpassungen, Schockszenarien<br />
4
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Modellierung der ökonomischen Rahmenbedingungen<br />
Exogene Umwelt<br />
Kapit<strong>alm</strong>arkt Zinsstruktur Inflation BIP<br />
Demographie<br />
Verzinsung<br />
Teuerungsausgl.<br />
Lohnstruktur<br />
Bestandesstruktur<br />
Pensionskassenspezifika<br />
<strong>Asset</strong><br />
<strong>Liability</strong><br />
Reglementarische<br />
Abhängigkeiten<br />
5
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Verpflichtungsanalyse<br />
-1<br />
Bsp.: Männer heute<br />
0 x 107 SFr. Männer t = 0<br />
-2<br />
-3<br />
-4<br />
-5<br />
-6<br />
-7<br />
Sparkapital<br />
Lohnklasse II<br />
Sparkapital Lohnklasse I<br />
(incl. Teilzeit)<br />
Anwartschaften der<br />
Invaliden <strong>und</strong> Witwen<br />
Anwartschaften der<br />
Rentner<br />
Barwert der Renten<br />
-8<br />
30 40 50 60 70 80 90 100<br />
Alter<br />
6
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Verpflichtungsanalyse: Projektion<br />
heute<br />
in 5 Jahren<br />
in 15 Jahren<br />
Männer<br />
Linien:<br />
je 5% <strong>und</strong> 95%-Quantil<br />
heute<br />
in 5 Jahren<br />
in 15 Jahren<br />
Frauen<br />
7
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Optimierung der Kapitalanlagen<br />
• Individuelle Optimierungskriterien<br />
passend zur Risikofähigkeit, passend zum spezifischen Umfeld<br />
• Flexible Anzahl <strong>Asset</strong>-Klassen<br />
• Schranken <strong>und</strong> Restriktionen<br />
• Dynamische Strategie<br />
• Transaktionskosten<br />
• Alternative Anlagen<br />
8
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Optimierung mit alternativen Anlagen: Bsp. Hedge F<strong>und</strong>s<br />
Möglichkeiten F<strong>und</strong>s of Hedge F<strong>und</strong>s in das Optimierungskalkül einzubinden<br />
Verfahren<br />
Vorteile<br />
Nachteile<br />
Variante 1<br />
F<strong>und</strong>s of Hedge F<strong>und</strong>s als <strong>Asset</strong>-<br />
Klasse direkt in der Optimierung<br />
• Direkte Optimierung <strong>und</strong> damit<br />
Berücksichtigung aller relevanten<br />
Charakteristika<br />
• Hohe Datenunsicherheit bezüglich<br />
Renditen (selection bias, survivorship<br />
bias <strong>und</strong> backfill bias)<br />
• Modellierung der Renditen <strong>und</strong><br />
Abhängigkeiten möglich aber<br />
aufwändig<br />
Variante 2<br />
F<strong>und</strong>s of Hedge F<strong>und</strong>s als <strong>Asset</strong>-<br />
Klasse mit festem Gewicht, optimiert<br />
wird mit dem Underlying-Index des<br />
Hedge F<strong>und</strong>s<br />
• Reduktion der Datenunsicherheit<br />
bezüglich Renditen, Modellierung der<br />
Renditen für Index einfacher<br />
• Berücksichtigung des<br />
Diversifikationseffektes<br />
• Nur indirekte Optimierung,<br />
Eigenschaften der Anlage durch<br />
Index nur angenähert<br />
• Zusätzliche Freiheitsgrade<br />
• Modellierung der Abhängigkeiten<br />
etwas aufwändig<br />
9
Fallstudie<br />
Agenda<br />
Risikomanagement<br />
<strong>Asset</strong> <strong>Liability</strong> Analyse<br />
Fallstudie<br />
Ausgangslage:<br />
Zwei Pensionskassen mit<br />
gleichem Regelement<br />
10
Fallstudie<br />
Verpflichtungsanalyse: Wachstum Leistungsempfänger<br />
LBQ<br />
0.7<br />
Pensionskasse A<br />
• hohes Rentnerwachstum<br />
• abnehmender LBQ KLVK Aktivbestand<br />
LBQ<br />
0.7<br />
Pensionskasse B<br />
• hohes Rentnerwachstum<br />
• leicht wachsender LBQ VKStP Aktivbestand<br />
95% Quantil<br />
0.6<br />
0.6<br />
0.5<br />
Erwartungswert<br />
0.5<br />
95% Quantil<br />
Erwartungswert<br />
0.4<br />
0.4<br />
0.3<br />
5% Quantil<br />
0.3<br />
5% Quantil<br />
0.2<br />
-10 -5 0 5 10 15<br />
t<br />
0.2<br />
-10 -5 0 5 10 15<br />
t<br />
LBQ: Quotient <strong>von</strong> Leistungsempfänger zu Beitragszahler<br />
11
Fallstudie<br />
Verpflichtungsanalyse Bestandesstruktur Pensionskasse A<br />
heute<br />
dunkelgrün: Lohnklasse 1<br />
(insbes. Teilzeit)<br />
in 5 Jahren<br />
Linien:<br />
je 5% <strong>und</strong> 95%- Quantil<br />
in 15 Jahren<br />
Männer<br />
Lohnklasse 2<br />
Rentenbezüger<br />
Alter<br />
Frauenquote<br />
heute in 5 Jahren in 15 Jahren nimmt zu,<br />
Teilzeitarbeit<br />
nimmt zu<br />
Frauen<br />
12
Fallstudie<br />
Verpflichtungsanalyse: Entwicklung Deckungsgrad<br />
Pensionskasse A<br />
Pensionskasse B<br />
1.2<br />
95% Quantil 1.2<br />
95% Quantil<br />
1<br />
Erwartungswert<br />
0.8<br />
5% Quantil<br />
1<br />
Erwartungswert<br />
0.8<br />
5% Quantil<br />
0.6<br />
0.6<br />
0 5 10 15 0 5 10 15<br />
t<br />
Trotz deutlich stärker steigendem Rentneranteil entwickelt sich<br />
Pensionskasse A besser.<br />
Gr<strong>und</strong>: Umschichtung der Aktiven, Frauenanteil, Ersatzkreislauf<br />
13
Fallstudie<br />
Handlungsbedarf Möglichkeiten zur Sanierung<br />
Aktiv-Seite<br />
Erhöhung der erwarteten<br />
Kapitalerträge (z.B. mehr Aktien)<br />
Passiv-Seite<br />
Senkung der Sollrendite<br />
(Entlastung)<br />
Erhöhung kurzfristiges Risiko<br />
zu Lasten der Arbeitnehmer,<br />
Arbeitgeber oder Rentner<br />
14
Fallstudie<br />
Optimierungskriterium: Bedingtes Ausfall-Risiko<br />
Deckungsgrad<br />
Stabilisierungslinie<br />
1.1<br />
Optimierungskriterium:<br />
Bedingtes Ausfall-Risiko<br />
1<br />
0.935<br />
Wahrscheinlichkeit,<br />
Sanierungsmassnahmen<br />
ergreifen zu müssen, bevor<br />
das Stabilisierungsniveau<br />
erreicht wird<br />
0.835<br />
Sanierungslinie<br />
15 Jahre<br />
Zeit<br />
15
Fallstudie<br />
Optimierungskriterium: Benchmark-Portfolio<br />
DG-Trend<br />
Grüne Balken:<br />
Wahrscheinlichkeit<br />
für Unterschreitung<br />
der Sanierungslinie<br />
genau im x-ten Jahr<br />
1.1<br />
1<br />
0.9<br />
0.8<br />
0 5 10 15<br />
0.2<br />
0.15<br />
0.1<br />
0.05<br />
Stabilisierung<br />
Erwartungswert DG<br />
Sanierung<br />
Risiko<br />
BAR 70%<br />
t<br />
Benchmark-Portfolio<br />
Immobilen<br />
20%<br />
Bonds CH<br />
40%<br />
Volatilität<br />
5.5%<br />
Liquidität<br />
15%<br />
Aktien Welt<br />
5%<br />
Aktien CH<br />
15%<br />
Bonds Welt<br />
5%<br />
0<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 14 15<br />
t<br />
16
Fallstudie<br />
Optimierungskriterium: Optimizer-Portfolio<br />
DG-Trend<br />
Hohes kurzfristiges<br />
Risiko<br />
1.1<br />
1<br />
0.9<br />
0.8<br />
0 5 10 15<br />
0.2<br />
0.15<br />
0.1<br />
0.05<br />
Stabilisierung<br />
Sanierung<br />
Risiko<br />
BAR 58%<br />
Tieferes langfristiges<br />
Risiko<br />
t<br />
Bessere Entwicklung erwartet<br />
Bonds CH<br />
20%<br />
Optimizer-Portfolio<br />
Immobilen<br />
15%<br />
Bonds Welt<br />
5%<br />
Aktien CH<br />
15%<br />
Volatilität<br />
10.1%<br />
Liquidität<br />
10%<br />
Aktien Welt<br />
35%<br />
0<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 1314 15<br />
t<br />
17
Fallstudie<br />
Sensitivitäten: Rentenaltererhöhung Pensionskasse B<br />
Rentenaltererhöhung<br />
Benchmark-Portfolio<br />
Rentenaltererhöhung<br />
Optimizer-Portfolio<br />
1.1<br />
1.1<br />
1<br />
1<br />
Imm<br />
20%<br />
Bonds<br />
CH<br />
40%<br />
Liq<br />
15%<br />
Aktien<br />
Welt<br />
5%<br />
Bonds<br />
Welt<br />
5%<br />
Aktien<br />
CH<br />
15%<br />
0.9<br />
0.8<br />
0<br />
0.2<br />
0.15<br />
0.1<br />
5 10 15<br />
BAR 57%<br />
0.9<br />
0.8<br />
0 5 10 15<br />
0.2<br />
0.15<br />
0.1<br />
BAR 52%<br />
Bonds<br />
CH<br />
40%<br />
Imm<br />
15%<br />
Liq<br />
10%<br />
Aktien<br />
Welt<br />
10%<br />
Bonds<br />
Welt<br />
10%<br />
Aktien<br />
CH<br />
15%<br />
0.05<br />
0.05<br />
0<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15<br />
0<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314 15<br />
18
Fallstudie<br />
Optimierung mit F<strong>und</strong>s of Hedge F<strong>und</strong>s<br />
Optimierung PK B mit<br />
Rentenaltererhöhung<br />
Optimierung PK A mit<br />
Rentenaltererhöhung<br />
Immobilen<br />
15%<br />
Bonds CH<br />
40%<br />
Liquidität<br />
10%<br />
Aktien<br />
Welt 10%<br />
Aktien CH<br />
15%<br />
Bonds<br />
Welt 10%<br />
Bonds CH<br />
25%<br />
Immobilen<br />
15%<br />
Bonds<br />
Welt 20%<br />
Liquidität<br />
10%<br />
Aktien<br />
Welt 15%<br />
Aktien CH<br />
15%<br />
Unterschiedliche<br />
Bestandesentwicklungen<br />
führen zu<br />
unterschiedlichen<br />
Anlagestrategien<br />
Mit F<strong>und</strong>s of Hedge F<strong>und</strong>s<br />
Direkte Integration der<br />
alternativen Anlagen<br />
aufgr<strong>und</strong> der<br />
Renditeverzerrungen oft<br />
problematisch.<br />
Besser: indirekt über<br />
Index des Underlyings<br />
Hedge<br />
F<strong>und</strong>s<br />
75%<br />
Optimierung direkt<br />
Liquidität<br />
10%<br />
Bonds<br />
Welt<br />
5%<br />
Immobilien<br />
10%<br />
Diversifikation über Index, Anteil FoHF<strong>und</strong>s konst<br />
Immobilen<br />
15%<br />
Bonds CH<br />
20%<br />
Hedge<br />
F<strong>und</strong>s<br />
10%<br />
Liquidität<br />
10%<br />
Bonds<br />
Welt 20%<br />
Aktien<br />
Welt 15%<br />
Aktien CH<br />
10%<br />
19
Fallstudie<br />
Fazit<br />
• Die Bestandesentwicklung beeinflusst die Risikofähigkeit <strong>und</strong> den Risikobedarf<br />
signifikant (dasselbe gilt für die ökonomischen Rahmenbedingungen).<br />
• Auf den ersten Blick wird aufgr<strong>und</strong> der Komplexität des Vorsorgesystems der<br />
tatsächliche Einfluss der Rahmenbedingungen auf die Risikofähigkeit oft<br />
ungenügend eingeschätzt. Nur eine detaillierte Betrachtung ist hinreichend.<br />
• Die Risikofähigkeit <strong>und</strong> der Risikobedarf werden durch passivseitige Massnahmen<br />
stark beeinflusst.<br />
• Die langfristige Risikofähigkeit, der langfristige Risikobedarf <strong>und</strong> die kurzfristige<br />
Risikobereitschaft sind die wesentlichen Treiber einer optimalen Anlagestrategie.<br />
Unterschiedliche Rahmenbedingungen führen zu<br />
unterschiedlichen Risikofähigkeiten <strong>und</strong> damit zu<br />
unterschiedlichen Anlagestrategien.<br />
• Integration <strong>von</strong> alternativen Anlagen in die Optimierung aufgr<strong>und</strong> der schwierigen<br />
Datenlage besser indirekt (über Index des Underlyings) als direkt.<br />
20
Change language