De schaalgrootte en vastgoedportefeuilles van Nederlandse pensioenfondsen
Amsterdam School of Real Estate MRE 2010-2012 Auteur: Drs. Matthijs L. Bakker Datum: Oktober 2012 ASRE: Prof. Dr. P. Van Gool Syntrus Achmea Real Estate & Finance: Drs. C. Worms RBA
Voorwoord Met het schrijven van deze scriptie komt er een einde aan een interessante, maar ook drukke periode. De afgelopen twee jaar zijn intensief geweest en het vooruitzicht van een weekend zonder verplichtingen geeft nu al rust. Ondanks de belasting die het volgen van de MRE opleiding met zich meebrengt is het toch ook een bijzonder leuke en leerzame tijd geweest. De opleiding heeft naast kennis ook veel kennissen gebracht. Ik had het dan ook zeker niet willen missen.
Het schrijven van een scriptie kost altijd meer tijd en moeite dan van te voren is gepland. Het blijft een iteratief proces waarbij het uitgestippelde pad meer zijwegen kende dan aan het begin was voorzien. Ondanks dit, is het einddoel wel bereikt waar deze scriptie de resultante van is.
Het schrijven van de scriptie zou niet mogelijk zijn geweest zonder hulp en steun van verschillende personen. Vanuit het werk is er volledige medewerking geweest om de tijd te nemen welke voor het schrijven van deze scriptie nodig was. Ik wil hen dan ook bedanken voor de flexibiliteit die zij hebben geboden. Aangezien thuiswerken aan mijn rapport op een aantal praktische bezwaren stuitte wil ik de vrienden en familieleden die ruimte en faciliteiten beschikbaar hebben gesteld voor hun enorme gastvrijheid bedanken.
Tot slot zijn er nog een aantal personen welke ik in het bijzonder wil bedanken. Ten eerste Agnes Joseph. Agnes heeft vanuit haar functie bij Syntrus Achmea de tijd en moeite genomen om mij te ondersteunen bij het gebruik van het ALM model. Door deze uitleg en ondersteuning is het mogelijk geweest om het model te begrijpen, gebruiken en zo aan te passen dat deze bruikbaar werd voor het onderzoek. Als laatste wil ik Peter Breukhoven, Didi Bakker en Cor Worms bedanken. Peter Breukhoven en Didi Bakker hebben zich gericht op het redigeren en Cor Worms op de inhoud van het onderzoek. Zowel de input als het contact is voor mij waardevol en bijzonder plezierig geweest.
Matthijs Bakker
Amsterdam, oktober 2012.
-2-
Inhoudsopgave 1. Samenvatting ................................................................................................................ - 5 2. Onderzoeksopzet .......................................................................................................... - 8 2.1 Aanleiding................................................................................................................ - 8 2.2 Onderwerp............................................................................................................... - 9 2.3 Centrale vraag en het eindproduct ........................................................................... - 9 2.4 Afbakening en onderzoeksmethode....................................................................... - 10 2.5 Onderzoeksmodel ................................................................................................. - 12 3. Theoretisch kader........................................................................................................ - 13 3.1 Pensioenfondsen in Nederland .............................................................................. - 13 3.1.1 Samenstelling Nederlandse pensioenfondsen ................................................ - 13 3.1.2 Concentratietendens ....................................................................................... - 13 3.1.3 Liquiditeitsbehoefte ......................................................................................... - 15 3.1.4 Conclusie ........................................................................................................ - 17 3.2 Efficiënte beleggingsportefeuilles........................................................................... - 18 3.2.1 Direct vastgoed ............................................................................................... - 20 3.2.2 Privaat vastgoed ............................................................................................. - 20 3.2.3 Publiek vastgoed ............................................................................................ - 20 3.2.4 Conclusie ........................................................................................................ - 21 3.3 Strategische vastgoed allocatie ............................................................................. - 21 3.3.1 Allocatie naar vastgoed................................................................................... - 21 3.3.2 Asset-only benadering .................................................................................... - 21 3.3.3 Asset Liability Management ............................................................................ - 22 3.3.4 Conclusie ........................................................................................................ - 24 4. Praktijk ........................................................................................................................ - 25 4.1 Vastgoedportefeuilles van Nederlandse pensioenfondsen ..................................... - 25 4.1.1 Portefeuille top 25 ........................................................................................... - 25 4.1.2 Portefeuille 76-100 .......................................................................................... - 28 4.1.3 Conclusie ........................................................................................................ - 30 4.2 Rendement en risico van vastgoedbeleggingen..................................................... - 31 4.2.1 Index direct vastgoed ...................................................................................... - 31 4.2.2 Index privaat vastgoed .................................................................................... - 34 4.2.4 Index publiek vastgoed ................................................................................... - 35 4.2.5 Conclusie ........................................................................................................ - 37 5 Analyse ........................................................................................................................ - 39 5.1 Optimale portefeuille op basis van MPT................................................................. - 39 5.1.1 Portefeuille top 25 ........................................................................................... - 44 5.1.2 Portefeuille 76-100 .......................................................................................... - 45 5.1.3 Conclusie ........................................................................................................ - 45 -3-
5.2 Optimale portefeuille op basis van ALM ................................................................. - 46 5.2.1 ALM raamwerk................................................................................................ - 46 5.2.2 Aannames pensioenfonds............................................................................... - 49 5.2.3 Beoordelingsmethodiek .................................................................................. - 51 5.2.4 Portefeuille top 25 ........................................................................................... - 51 5.2.5 Portefeuilles 76-100 ........................................................................................ - 53 5.2.6 Conclusie ........................................................................................................ - 54 6. Conclusies en aanbevelingen ...................................................................................... - 55 6.1 Nader onderzoek ................................................................................................... - 57 Bibliografie ...................................................................................................................... - 59 Bijlage 1 Geografische spreiding beleggingen ................................................................. - 61 Bijlage 2 Rendementen pensioenfondsen top 25 ............................................................ - 63 Bijlage 3 Rendementen pensioenfondsen 76-100 ........................................................... - 64 Bijlage 4 Enquête ............................................................................................................ - 65 Bijlage 5 Rendementsformulier........................................................................................ - 68 Bijlage 6 Overzicht benchmarks per fonds....................................................................... - 70 Bijlage 7 Gebruikte formules............................................................................................ - 72 Bijlage 8 Parameters en berekeningen Monte Carlo simulatie ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR Global.............................................................................................................................. - 74 Bijlage 9 Parameters en berekeningen Monte Carlo simulatie ROZ/IPD unsmoothed, NFIODCE, GPR Global ......................................................................................................... - 79 Bijlage 10 Parameters en berekeningen Monte Carlo simulatie NFI-ODCE, GPR Global - 84 Bijlage 11 Parameters ALM ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR Global ...................................... - 89 Bijlage 12 Parameters ALM ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE, GPR Global ................. - 90 Bijlage 13 Uitgangspunten ALM ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR Global ............................... - 91 Bijlage 14 Uitgangspunten ALM ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE, GPR Global ........... - 92 Bijlage 15 Correlatie privaat vastgoed AIBOR/EURIBOR en 30 jaar Nederlandse staatsobligaties ............................................................................................................... - 93 Bijlage 16 Uitkomsten ALM ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE, GPR Global .................. - 94 -
-4-
1. Samenvatting Doordat de dekkingsgraden van de pensioenfondsen sterk zijn afgenomen zijn deze fondsen sinds de crisis veel in het nieuws. De daling van deze dekkingsgraden is veroorzaakt door de wereldwijde financiële crisis en het invoeren van een variabele rekenrente voor het contant maken van de verplichtingen. De dekkingsgraad van een pensioenfonds is een afspiegeling van de mate waarin voldaan kan worden aan de verwachte toekomstige verplichtingen. Tegelijkertijd is in de pensioenwereld sterk in beweging waarbij onder andere een duidelijke consolidatietrend zichtbaar is. Het aantal pensioenfondsen is sinds 1997 meer dan gehalveerd. Deze concentratietendens wordt ingegeven door een aantal ontwikkelingen. Er is in toenemende mate behoefte aan professionele rapportage en mede onder invloed van de financiële crisis neemt zowel het toezicht als de regelgeving toe (Staal, 2010). Deze consolidatieslag zorgt voor een verdere toename van de professionaliteit. Ook biedt deze schaalvergroting bedrijfseconomische en beleggingstechnische voordelen. Beleggingstechnisch biedt een grotere portefeuille namelijk meer diversificatiepotentieel en mogelijkheden om de risico’s te spreiden. Dit spreiden van risico´s kan bijvoorbeeld door te werken met meerdere vermogensbeheerders zonder dat dit de kosten onevenredig laat toenemen (Staal, 2010). Deze concentratietendens heeft dus invloed op de beleggingsmogelijkheden en kan hiermee van invloed zijn op de samenstelling van de beleggingsportefeuilles van de fondsen. De centrale vraag is dan ook in hoeverre de omvang van de totale beleggingsportefeuille van de Nederlandse pensioenfondsen de samenstelling van hun vastgoedportefeuille beïnvloedt? Deze samenstelling wordt bekeken op het niveau van de drie hoofdtypen vastgoedbeleggingen die een pensioenfonds kan hebben. Namelijk direct vastgoed, privaat vastgoed (indirect niet beursgenoteerd vastgoed) en publiek vastgoed (beursgenoteerd vastgoed). Volgens het Capital Asset Pricing Model (CAPM) worden beleggers alleen gecompenseerd voor het risico dat zij niet kunnen elimineren. Dit risico wordt het systematische risico genoemd en het risico wat een belegger kan elimineren het specifieke risico. Om dit niet-systematische risico binnen een aandelenportefeuille te elimineren zouden circa 20 verschillende assets nodig zijn. Hoewel door de karakteristieken van vastgoed er praktische moeilijkheden ontstaan bij het samenstellen van een evenwichtige vastgoedportefeuille, wordt voor het onderzoek aangehouden dat bij een portefeuille van 20 objecten, het specifieke risico is geëlimineerd. Afhankelijk van de omvang van de individuele beleggingen, participaties of aandelen kan per type vastgoedbelegging de kritische omvang voor een efficiënte portefeuille worden bepaald. Waarbij een efficiënte portefeuille wordt gezien als een portefeuille waarbij de -5-
belegger volledig wordt gecompenseerd voor het risico dat hij loopt. Oftewel een portefeuille waarbij het niet systematische risico is geëlimineerd. Voor direct vastgoed is deze omvang circa EUR 168 mln., voor privaat vastgoed is deze omvang circa EUR 4 mln. en voor publiek vastgoed is deze omvang nagenoeg nihil. In de analysefase worden twee modelleringtechnieken gebruikt voor de bepaling van de optimale portefeuilles. Ten eerste aan asset-only benadering met behulp van de Moderne Portefeuille Theorie (MPT) en ten tweede een benadering waarbij ook rekening wordt gehouden met de structuur van de verplichtingen van de institutionele belegger, de economische verwachtingen, de risico acceptatie en het premie- en indexatiebeleid. Bij dit Asset Liability Management (ALM) wordt het beleggingsbeleid vervolgens bepaald op basis van honderden mogelijke scenario’s uitgaande van een normale kansverdeling en gegeven de mate van risico acceptatie. Uit de praktijk blijkt dat de ongewogen gemiddelde portefeuillesamenstelling van de grote pensioenfondsen bestaat uit 24,9% direct vastgoed, 56,2 % privaat vastgoed en 18,8% publiek vastgoed. De portefeuilles van de minder omvangrijke pensioenfondsen, te weten de fondsen welke qua omvang de nummers 76-100 zijn, bestaan gemiddeld uit 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed. Onder de respondenten van het onderzoek is hoge mate van consistentie over het antwoord op de vraag, waarom vastgoed in de portefeuille is opgenomen. Iedereen geeft aan dat diversificatie één van de redenen is. Dit argument wordt op de voet gevolgd door het rendement/risicoprofiel. Opmerkelijk is dat bijna de helft van de fondsen inflatiebescherming aangeeft achter “anders namelijk”. De overwegingen van de grote en kleinere fondsen vertonen een hoge mate van overeenkomst. Voor de analysefase is getracht een rendementsreeks samen te stellen aan de hand van de rendementen welke door de betreffende pensioenfondsen zijn behaald. De resultaten voor het samenstellen van rendementsreeksen ten behoeve van de analysefase zijn echter onvoldoende om een valide reeks te produceren. Als alternatief is gekeken naar indices welke valide, beschikbaar en bruikbaar zijn. De validiteit is daarbij bepaald door de mate waarin pensioenfondsen van de index gebruik maken, alsmede de penetratiegraad van de index. Voor direct vastgoed wordt in de analysefase gebruik gemaakt van de samengestelde reeks van Hordijk, waarbij gekozen kan worden tussen de reeks inclusief het smoothingeffect en exclusief het smoothingeffect. Voor privaat vastgoed wordt de NFI-ODCE index gebruikt en voor publiek vastgoed wordt gebruik gemaakt van de GPR general index. Wanneer de optimale portefeuille wordt bepaald met behulp van de MPT zou de optimale portefeuille voor de top 25 grootste pensioenfondsen van Nederland bestaan uit 84,7% direct vastgoed Nederland, 8,2 % privaat vastgoed Amerika en 7,1% publiek vastgoed wereldwijd. Voor nummer 75 tot 100 zou deze portefeuille bestaan uit 81,9 % privaat -6-
vastgoed en 18,1 % publiek vastgoed. De huidige portefeuilles van de Nederlandse pensioenfondsen wijken in de praktijk af van hetgeen op basis van historische cijfers en afgezien van praktische bezwaren volgens de MPT optimaal zou zijn. Uit het onderzoek blijkt echter dat de portefeuilles zelfen alleen met behulp van de MPT worden samengesteld. Met uitzondering van één fonds maken alle fondsen gebruik van een ALM benadering, eventueel in combinatie met de MPT, om tot de samenstelling van de portefeuille te komen. Wanneer deze analyse wordt uitgevoerd volgens een ALM benadering kan geconcludeerd worden dat, met de gebruikte inputparameters, de vastgoedportefeuilles van de pensioenfondsen met de uitkomsten van de gedane ALM analyse verrassend veel overeenkomsten vertonen. Zowel voor de grote als de kleine fondsen is de vormgeving van de portefeuille vergelijkbaar met de combinaties die bij de ALM analyse de betere toekomstperspectieven bieden. De grote pensioenfondsen alloceren gemiddeld 24,9% naar direct vastgoed, 56,2% naar privaat vastgoed en 18,8% naar publiek vastgoed. Uit de analyse blijkt dat de portefeuilles met meerdere type vastgoedbeleggingen gemiddeld beter scoren. Binnen dit cluster van portefeuilles laten met name de portefeuilles met een beperkte weging publiek vastgoed de beste scores zien. Voor de kleinere fondsen welke gemiddeld 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed in portefeuille hebben, bestaan de betere combinaties, net als de grotere fondsen, ook uit een samengestelde portefeuille. Deze fondsen beschikken echter niet over de mogelijkheid om direct vastgoed aan de portefeuille toe te voegen. Hierdoor bestaan deze portefeuilles slechts uit een combinatie van privaat en publiek vastgoed, waarbij de resultaten neigen naar een beperktere weging van publiek vastgoed ten opzichte van privaat vastgoed. De omvang van de schaalgrootte van een Nederlandse pensioenfonds heeft zijn invloed op de samenstelling van de vastgoedportefeuille. Bij voldoende omvang kan een fonds een efficiënte direct vastgoedportefeuille aanhouden. Wanneer men via een ALM benadering een portefeuille modelleert is, op basis van de gebruikte parameters, direct vastgoed van toegevoegde waarde. De exacte verdeling is niet bepaald, maar de beste resultaten worden verkregen met portefeuilles welke bestaan uit meerder type vastgoedbeleggingen met een beperkte weging naar publiek vastgoed.
-7-
2. Onderzoeksopzet 2.1 Aanleiding Pensioenfondsen zijn sinds de crisis veelvuldig in het nieuws. Als gevolg van de wereldwijde financiële crisis en het invoeren van een variabele rekenrente voor het contant maken van de verplichtingen zijn de dekkingsgraden van de pensioenfondsen sterk afgenomen. Deze dekkingsgraad is een afspiegeling van de mate waarin pensioenfondsen kunnen voldoen aan hun verwachte toekomstige verplichtingen. De dekkingsgraden zijn voor een groot deel van de pensioenfondsen onder de kritische grens van 105% gedaald. Recente cijfers geven aan dat 85 van de 100 grootste pensioenfondsen een dekkingsgraad hebben die minder is dan 105%. Het grootste pensioenfonds van Nederland, het APG, heeft eind augustus 2012 een dekkingsgraad van 92%. Dit wil zeggen dat voor elke euro aan verplichtingen het pensioenfonds op dat moment een vermogen had van 92 cent. (ABP, 2012) Diverse fondsen hebben in de afgelopen jaren één of meerdere keren de pensioenuitkeringen niet geïndexeerd en tevens wordt gesproken over de mogelijkheid om te korten op de pensioenen. Dit korten wordt ook wel afstempelen genoemd en zal gevolgen hebben voor de huidige alsmede de toekomstige pensioengerechtigden. Grofweg bestaan de strategische beleggingsportefeuilles van pensioenfondsen uit zakelijke waarden, vastrentende waarden, alternatieve of overige beleggingen (o.a. vastgoed) en liquide middelen. De strategische verdeling naar de verschillende beleggingscategorieën verschilt per pensioenfonds en wordt door meerdere factoren beïnvloed. Hierbij valt te denken aan de fase waarin het pensioenfonds zich in zijn levencyclus bevindt, de verplichtingenstructuur, de data en de gebruikte modellen, de adviseurs, de culturele achtergrond van het pensioenfonds en haar beslissingsbevoegden, maar ook de schaalgrootte van de pensioenfondsen (Staal, 2010). Zoals toegelicht onder 3.1.2 is in de pensioenwereld een duidelijke consolidatietrend zichtbaar, waardoor de schaalgrootte in toenemende mate van invloed is op de samenstelling van de vastgoedportefeuilles van pensioenfondsen. Over de optimale strategische samenstelling naar zakelijke waarden, vastrentende waarden en alternatieve of overige beleggingen van de beleggingsportefeuille voor een pensioenfonds is al veel geschreven. Interessant is het echter ook om te kijken wat de optimale strategische asset allocatie is binnen de alternatieve en overige beleggingen en dan specifiek de allocatie binnen de vastgoedportefeuille en de invloed van de schaalgrootte hierop. Pensioenfondsen hebben namelijk verschillende mogelijkheden om deze exposure naar vastgoed vorm te geven. Dit kan door middel van de drie hoofdvormen, te weten: -8-
directe beleggingen, indirecte niet beursgenoteerde beleggingen (hierna privaat vastgoed genoemd) en beursgenoteerde beleggingen (hierna publiek vastgoed genoemd). Binnen deze hoofdcategorieën is er nog een ruime keuze aan varianten of aan vastgoed gelieerde beleggingsproducten. Voorbeelden hiervan zijn grond, vastgoedderivaten, vastgoedobligaties, vastgoed financieringen, commercial en residential mortgage-backed securities. Het rendement/risicoprofiel van al deze typen van vastgoedbeleggingen is divers. De schaalgrootte van het pensioenfonds speelt een rol bij de samenstelling van de strategische beleggingsportefeuille. De verschillende beleggingsproducten vragen namelijk veelal specifieke kennis en de kritische massa per beleggingsproduct kan fors uiteen lopen. De schaalgrootte van een pensioenfonds zal hierdoor invloed hebben op de optimale vastgoedportefeuille. Met dit onderzoek kan inzicht worden verkregen in de optimale samenstelling van de vastgoedportefeuille van een pensioenfonds in termen van risico en rendement, gegeven de schaalgrootte van het betreffende pensioenfonds.
2.2 Onderwerp Het onderwerp van deze scriptie is de invloed van de schaalgrootte van een pensioenfonds op de optimale samenstelling van haar vastgoedportefeuille. Waanneer de schaalgrootte van pensioenfondsen van invloed is op de samenstelling van hun vastgoedportefeuille, zullen vermogensbeheerders hiermee rekening dienen te houden. Een eventuele trend richting een bepaald type vastgoedbeleggingen biedt kansen, maar ook bedreigingen voor deze uitvoeringsinstanties. Een optimale portefeuille wordt hier gezien als de portefeuille met de beste rendement/risicoverhouding. Deze samenstelling wordt bekeken op het niveau van de drie hoofdtypen vastgoedbeleggingen die een pensioenfonds kan hebben. Namelijk directe vastgoed beleggingen, privaat vastgoed (indirect niet beursgenoteerd vastgoed) en publiek vastgoed (beursgenoteerd vastgoed).
2.3 Centrale vraag en het eindproduct De centrale vraag is: in hoeverre beïnvloedt de omvang van de beleggingsportefeuille van de Nederlandse pensioenfondsen de samenstelling van hun vastgoedportefeuille? Het eindproduct is een advies over de optimale samenstelling van de vastgoedportefeuille van een pensioenfonds gemeten in termen van risico en rendement, waarbij geen rekening wordt gehouden met de verplichtingenstructuur en economische toekomstscenario’s en waarbij wel rekening wordt gehouden met de verplichtingenstructuur
-9-
en economische toekomstscenario’s. Afhankelijk van de schaalgrootte wordt een advies gegeven over de optimale samenstelling van de vastgoedportefeuille.
2.4 Afbakening en onderzoeksmethode De doelstelling van dit onderzoek is om een advies te geven over de samenstelling van de vastgoedportefeuille van pensioenfondsen in relatie tot hun schaalgrootte. Het gaat hier om de keuze en verdeling van de vastgoedbeleggingen naar direct vastgoed, privaat vastgoed en publiek vastgoed. Keuzen van onderliggende fondsen en of fysieke beleggingen worden buiten beschouwing gelaten. Het gaat hier specifiek om de vastgoedportefeuilles van pensioenfondsen; andere (institutionele) beleggers zoals verzekeraars en beleggingsfondsen vallen buiten dit kader. Deze keuze is gemaakt, omdat er een verschil zit in de structuur van de verplichting van de institutionele beleggers en verzekeraars en die van de pensioenfondsen. Dit verschil zou de conclusies, voor het deel van het onderzoek waar de verplichtingstructuur en economische toekomstscenario’s een rol spelen, te veel kunnen beïnvloeden. De hypothese die getoetst wordt, is dat de omvang van de totale beleggingsportefeuilles van een pensioenfonds van invloed is op de samenstelling van haar vastgoedportefeuille. Dit wordt gedaan volgens het wetenschappelijk denkkader van logisch positivisme. Getracht wordt deze hypothese te verifiëren door middel van literatuuronderzoek naar de samenstelling van de vastgoedportefeuilles van de Nederlandse pensioenfondsen, alsmede een kwalitatief en kwantitatief onderzoek met behulp van een enquête en telefonische gesprekken, waarin de keuzen en overwegingen voor de strategische keuzes bij de samenstelling van de vastgoedportefeuilles worden onderzocht. Het onderzoek start met het theoretisch kader in hoofdstuk 3, waarin achtereenvolgens afbakening plaatsvindt van het begrip pensioenfonds, de schaalgrootte van de Nederlandse pensioenfondsen wordt besproken, alsmede een aantal trends in de pensioenwereld aan bod komen. Hierna wordt de de minimale omvang van efficiënte beleggingsportefeuilles van de drie hoofdcategorieën van vastgoedbeleggingen besproken. Het kader wordt verder vormgegeven door enkele methoden gebaseerd op uiteenlopende theorieën over de optimale samenstelling van een beleggingsportefeuille. Hier wordt uitgegaan van een asset-only benadering met behulp van de mean variance portefeuille theorie ook wel genaamd de moderne portefeuilletheorie (MPT) alsmede de optimale samenstelling met behulp van asset liability management (ALM) benadering. Het theoretisch kader wordt gedaan door middel van literatuuronderzoek. In het kwalitatieve en kwantitatieve praktijkonderzoek, dat volgt in hoofdstuk 4, wordt gekeken naar het rendement, de samenstelling en de overwegingen die aan de - 10 -
samenstelling van de vastgoedbeleggingsportefeuilles van de Nederlandse pensioenfondsen ten grondslag liggen. Getracht zal worden om deze gegevens te achterhalen van de bovenste 25 en onderste 25 van de top 100 grootste pensioenfondsen van Nederland. Dit zal worden gedaan door middel van onderzoek in de jaarverslagen, enquêtes en telefonische gesprekken. De reeksen welke worden achterhaald zijn de rendementen van de verschillende vastgoedbeleggingen alsmede de samenstelling van de portefeuilles per ultimo jaar. De verwachting is, dat de lengte van deze reeksen alsmede de omvang van de beleggingen per pensioenfonds, een divers beeld laten zien. Indien de reeksen van voldoende omvang, lengte en consistentie zijn worden deze verwerkt naar geaggregeerde reeksen waarbij het rendement het gewogen gemiddelde is van de diverse reeksen. Afhankelijk van de omvang van de respons, alsmede de lengte van de verschillende reeksen van de pensioenfondsen, worden de verkregen reeksen, dan wel als alternatief veel gebruikte benchmarks, in de analysefase toegepast. Wanneer met een benchmark wordt gewerkt, wordt in de analysefase de keuze voor de betreffende benchmark gemaakt op basis van validiteit, beschikbaarheid en bruikbaarheid. In de analysefase in hoofdstuk 5 worden de portefeuilles van de nummers 1 tot en met 25 van de top 100 Nederlandse pensioenfondsen en die van de nummers 75 tot en met 100 van die groep vergeleken met, wat o.b.v. historische gegevens, de optimale portefeuille samenstelling, zou zijn geweest, op basis van de MPT en een ALM benadering. Gekeken wordt waar verschillen liggen tussen wat de theorie zegt over de optimale samenstelling van de vastgoedportefeuille en de wat uit de praktijk blijkt. Vervolgens wordt gekeken of deze verschillen te verklaren zijn. Tot slot volgen in hoofdstuk 6 de conclusies en aanbevelingen voor de samenstelling van de diverse portefeuilles.
- 11 -
2.5 Onderzoeksmodel
Theoretisch kader Nederlandse pensioenfondsen
Kritische omvang portefeuilles vastgoedbelegging
Asset-only benadering m.b.v. de moderne portefeuille theorie ALM benadering
Praktijk Samenstelling, risico en rendement portefeuilles pensioenfondsen
Risico rendement benchmarks
Keuze dataset
Asset-only benadering
ALM benadering
Analyse Verschil tussen MPT en praktijk
Verschil tussen ALM en praktijk
Conclusies en aanbevelingen
- 12 -
3. Theoretisch kader 3.1 Pensioenfondsen in Nederland 3.1.1 Samenstelling Nederlandse pensioenfondsen Een pensioenfonds wordt gedefinieerd als een organisatie welke als doel heeft de deelnemers van het fonds na pensionering pensioen uit te keren. Deelnemers en/of hun werkgevers (al dan niet deels) dragen hiervoor aan het pensioenfonds tijdens de werkperiode van de deelnemers premie af. De Nederlandse pensioenfondsen zijn onder te verdelen in de bedrijfstakpensioenfondsen (BPF), ondernemingspensioenfondsen (OPF) en beroepspensioenfondsen (BRF). Het gezamenlijk belegd vermogen per eind 2010 bedraagt zo'n EUR 747 mld.. Het grootste deel van dit vermogen is belegd door de BPF’en. Zij zijn verantwoordelijk voor bijna 72% van dit totale vermogen. Ruim een kwart van het vermogen valt onder de verantwoordelijkheid van de OPF en een klein deel van ca. 2,5% ten opzichte van het totaal wordt belegd door BRF’en (Statistics, 2012). Het belegd vermogen van de huidige pensioenfondsen blijkt niet evenredig verdeeld. Er is een zeer omvangrijke groep die een belegd vermogen heeft tot maximaal 1 mld. Het aantal fondsen dat groter is, is beperkt en de omvang van de portefeuille neemt vervolgens snel toe. De verdeling van belegd vermogen van de top 100 Nederlandse pensioenfondsen is hieronder in tabel 1 grafisch weergegeven.
Miljarden
Tabel 1: Omvang beleggingsportefeuilles top 100 Nederlandse pensioenfondsen € 250 € 200 € 150
Omvang beleggingsportefeuilles pensioenfondsen
€ 100 € 50 €1
7
13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97
Bron: Westen, 2011.
3.1.2 Concentratietendens Als gevolg van de concentratietrend onder de pensioenfondsen is de gemiddelde omvang van hun beleggingsportefeuille de afgelopen jaren toegenomen. Het aantal pensioenfondsen - 13 -
laat namelijk een dalende trend zien. Het totaal aantal pensioenfondsen is vanaf 1997 afgenomen van 1063 naar 512 eind 2010, maar deze afname geldt niet voor het belegd vermogen. De afname komt verder geheel voor rekening van de OPF’en. De BPF’en die in de eerste jaren van het nieuwe millennium een toename kenden, zijn anno 2010 weer terug op het niveau van 1997. De afname van het aantal OPF’en is vanaf 1997 structureel. Eind 2010 is dit aantal afgenomen van 966 naar 417 wat meer dan een halvering is van het aantal fondsen in de afgelopen veertien jaar. Het aantal BPF’en laten een stabiel beeld zien (CBS, 2012). Deze ontwikkeling is hieronder grafisch weergegeven in tabel 2. Tabel 2: Ontwikkeling aantal Nederlandse pensioenfondsen 1200 1000 Totaal Pensioenfondsen
800
Bedrijfstakpensioenfondsen (BPF)
600
Ondernemingspensioenfondsen (OPF)
400
Beroeps- en overige pensioenfondsen (Overig)
200 0
Bron: CBS, 2012. Dat de consolidatieslag voornamelijk onder de OPF’en plaatsvindt is niet opmerkelijk. In 1997 hadden de 966 OPF’en circa 1,8 miljoen deelnemers. Ter vergelijking bedroeg het aantal BPF’en 82 zelfstandige organisaties, maar het aantal aangesloten deelnemers was met ca. 10,5 miljoen bijna zes keer zo groot. Het gemiddelde aantal deelnemers van een BPF was hiermee in 1997 zeventig keer zo hoog dan het gemiddelde aantal deelnemers van een OPF (CBS, 2012). Door de consolidatieslag is dit verschil afgenomen tot een factor 33, maar als het aantal deelnemers in een BPF als benchmark dient, dan is deze concentratietrend nog niet ten einde. De concentratietendens wordt ingegeven door een aantal ontwikkelingen. Op het gebied van de organisatie is er in toenemende mate behoefte aan professionele rapportage en zowel het toezicht als de regelgeving neemt toe (Staal, 2010). Mede als gevolg van de consolidatieslag is er een toename van de professionaliteit. Zonder uitzonderingen te maken voor de omvang van het pensioenfonds staan alle fondsen bloot aan deze ontwikkelingen. Deze ontwikkeling is hieronder grafisch weergegeven in tabel 3.
- 14 -
Tabel 3: Gemiddeld aantal deelnemers per Nederlands pensioenfonds 200000 180000 Totaal gemiddeld aantal deelnemers x 1.000 per pensioenfonds
160000 140000
Gemiddeld aantal deelnemers per Bedrijfstakpensioenfonds (BPF)
120000 100000 80000
Gemiddeld aantal deelnemers per Ondernemingspensioenfonds (OPF)
60000 40000
Gemiddeld aantal deelnemers per Beroeps- en overige pensioenfonds (Overig)
20000 0
Bron: CBS, 2012. Daarnaast is uit bedrijfseconomisch perspectief het efficiënter om de hiermee gepaarde kosten te laten drukken op een hogere omzet of in het geval van de pensioenfondsen een hoger belegd vermogen. De relevantie hiervan is, sinds de publicatie van de resultaten van het onderzoek van Lane, Clark & Peacock in het financieel dagblad van dinsdag twee oktober, weer fors toegenomen. Daarnaast is het zo dat beleggingstechnisch een grotere portefeuille meer diversificatiepotentieel biedt en mogelijkheden om de risico’s te spreiden door bijvoorbeeld te werken met meerdere vermogensbeheerders zonder dat dit de kosten onevenredig laat toenemen (Staal, 2010). Deze concentratietendens heeft dus invloed op de beleggingsmogelijkheden en zal hiermee van invloed zijn op de samenstelling van de beleggingsportefeuilles van de fondsen. Dit geldt hiermee ook voor het deel vastgoed in deze portefeuilles.
3.1.3 Liquiditeitsbehoefte Een andere tendens is de toename aan liquiditeitsbehoefte van de pensioenfondsen. Deze tendens wordt door een aantal trends op een positieve manier beïnvloed. Deze invloeden bevinden zich verder op meerdere niveaus. Ten eerste op het niveau van de portefeuillesamenstelling, daarnaast op het gebied van de pensioenregelingen, maar ook op het niveau van de afnemers van het product te weten de deelnemers van de pensioenregeling. In toenemende mate wordt niet uitgegaan van een asset-only benadering voor de samenstelling van de beleggingsportefeuille, maar wordt bijvoorbeeld gebruik gemaakt van asset liability management (ALM) of liability driven investing (LDI). Bij LDI dekken derivaten de renteontwikkeling af op de matchingportefeuille. Deze derivaten vergen capaciteit om margin te storten. Liquide assets bieden meer mogelijkheden om op ieder benodigd moment - 15 -
deze margin te kunnen storten, waardoor de behoefte hieraan theoretisch gezien zou kunnen toenemen. Op het gebied van de pensioenregelingen is er een ontwikkeling zichtbaar richting collectief defined contribution (CDC) ten nadele van de huidige defined benefit (DB) regeling. Verder zorgt de demografische ontwikkeling ervoor dat meer fondsen zich gaan bevinden in de rijpe fase van hun levenscyclus. Als gevolg van de verandering van de bevolkingssamenstelling, waarbij onder invloed van de vergrijzing de bevolkingspiramide een forse toename kent aan de bovenzijde van deze piramide, is er geen sprake meer van een structureel ruim kassurplus en zijn (tijdelijke) kastekorten niet meer ondenkbaar. De ontwikkelingen op het gebied van pensioenregelingen en de demografie worden hieronder verder toegelicht. Het gebruik van ALM en de invloed hiervan op de liquiditeit komt onder 3.3.3 aan het bod.
3.1.3.1 Pensioenregelingen DB/CDC Binnen het pensioenstelsel zijn er twee belangrijke regelingen te onderscheiden. De eerste is de DB. Bij een DB regeling is de hoogte van de uitkering bij het bereiken van de pensioengerechtigde leeftijd bekend en ligt het risico van het beleggingsrendement vooralsnog bij het pensioenfonds. In de huidige discussie over de pensioenregeling staat de verdeling van het risico op het beleggingsrendement echter ter discussie. Binnen DB regelingen kan er worden uitgegaan van het eindloon of middelloon principe. De premiebijdragen worden berekend op basis van het gehanteerde principe en belegd in een collectief beleggingsdepot. De CDC regeling verschilt op een aantal essentiële punten van de DB regeling. In tegenstelling tot bij de DB regeling is de hoogte van de pensioenuitkering onbekend en komt het beleggingsrisico voor rekening van de deelnemer. Verder worden de beleggingen van de deelnemer niet belegd volgens een collectief systeem maar via individueel geclusterde keuzes binnen een collectief kader. De deelnemer heeft daarnaast in meer of mindere mate invloed in de strategische asset mix en de beleggingsfondsen waarin geïnvesteerd moet worden. Deze asset mix is niet statisch, maar kan veelal tussentijds worden gewijzigd. Voor de deelnemers is er dus invloed in het beleggingsbeleid en zorgt de geboden flexibiliteit voor een toenemende behoefte aan liquide beleggingen (Staal, 2010). Als gevolg van nieuwe boekhoudregels, het verminderen van de betaalbaarheid en de maatschappelijke trend richting individualisering wint de tweede regeling (CDC) aan populariteit. Verder is het bieden van zekerheid in de vorm van indexatie en het op peil houden van de pensioenuitkering niet houdbaar zonder het nemen van beleggingsrisico's. Echter met het nemen van risico's kan de zekerheid niet meer worden gegarandeerd. - 16 -
Uiteraard is deze paradox niet nieuw, maar als gevolg van de crisis en de toenemende vergrijzing wel duidelijker naar de oppervlakte gekomen (Financieel dagblad, 2012).
3.1.3.2 Demografische ontwikkeling Voor de gebruikers van het pensioenproduct geldt dat als gevolg van de vergrijzing het aantal 65+'ers van circa 2,5 miljoen in 2010 toeneemt naar circa. 4,1 miljoen in 2030. Het aantal jongeren daarentegen blijft de aankomende 20 jaar stabiel en de beroepsbevolking laat een daling zien van circa 8 miljoen naar circa 7 miljoen (Pensioentekort, 2011). Deze ontwikkeling zorgt voor een toename van de liquiditeitsbehoefte bij de pensioenfondsen. Het kasstroomoverzicht van de Nederlandse pensioenfondsen laat per eind 2010 nog een overschot zien aan inkomsten. De inkomende premies zijn met circa EUR 28,6 miljard ruim hoger dan de uit te keren premies welke circa EUR 22,4 miljard bedragen. Hoewel er geen constante lineaire afname zichtbaar is, is het verschil in de afgelopen jaren wel kleiner geworden. Als vergelijking bedroeg het verschil tussen de baten en de lasten anno 2005 nog ca. 40%. (Statistics, 2012). Met de vergrijzende bevolking komt de vanzelfsprekendheid van een groot overschot op de kasstroom van pensioenfondsen onder druk te staan. Een eventueel (tijdelijke) kastekort is, zoals gezegd, niet meer ondenkbaar. Op basis van bovenstaande trends lijkt een toenemende behoefte aan liquide beleggingen bij pensioenfondsen te verwachten. Liquide beleggingen geven de pensioenfondsen namelijk meer flexibiliteit en zekerheid op de uit te keren verplichtingen. In de praktijk blijkt echter, dat het overgrote deel van de institutionele beleggers aangeeft dat liquiditeit ondergeschikt is aan het rendement. Dit blijkt uit het onderzoek van Walta (2010). Tussentijdse liquiditeit is van ondergeschikt belang; waar meer waarde aan wordt gehecht is de exit strategie. Liquiditeit wordt hier omschreven als de zekerheid die een investeerder heeft, om zijn belang in een bepaalde strategie op het moment dat deze investeerder dat zelf wil tegen een prijs te verhandelen die de investeerder zelf wil (Walta, 2010).
3.1.4 Conclusie Binnen de Nederlandse pensioenwereld is een trend zichtbaar die leidt tot een toename van de omvang van de schaalgrootte van de pensioenfondsen en theoretische gezien een toename van de behoefte aan liquide beleggingen. Beide trends kunnen in meer of minder mate van invloed zijn op de parameters die de optimale en samenstellingmogelijkheden van de vastgoedportefeuille van de pensioenfondsen beïnvloeden. Naast de MPT maken steeds meer fondsen gebruik van een ALM benadering of passen ze LDI toe. In de volgende paragraaf wordt gekeken naar de omvang van efficiënte vastgoedportefeuilles om
- 17 -
vervolgens een asset-only benadering met behulp van de MPT en de ALM benadering te bespreken.
3.2 Efficiënte beleggingsportefeuilles William Forsyth Sharpe en John Lintner hebben op basis van de MPT van Harry Markowitz het Capital Asset Pricing Model (CAPM) ontwikkelt. Het model veronderstelt dat er twee soorten risico zijn, te weten specifieke risico en systematisch risico. Het systematische risico kan niet door diversificatie worden geëlimineerd, dit in tegenstelling tot het specifieke risico. Als gevolg van deze mogelijkheid worden beleggers alleen gecompenseerd voor het risico wat zij niet kunnen elimineren. Op basis van deze veronderstellingen bepaalt de CAPM het verwacht rendement in een evenwichtige marktsituatie van een bepaalde belegging, gegeven zijn gevoeligheid voor het systematische risico. De gevoeligheid van het verwacht rendement van een asset voor het systematische risico wordt uitgedrukt in de beta ( β). Het verwacht rendement wordt berekend door het risicovrije rendement op te tellen bij het product van de bèta keer de marktpremie (Geltner, 2007). Bovenstaande is als volgt in een formule weer te geven. E(R) = R(f) + β*(E(Rm) – R(f))
E(R)
= verwacht rendement
R(f)
= risicovrij rendement
β
= correlatie met marktrendement
E(Rm) = verwacht marktrendement
Wanneer we er vanuit gaan dat een belegger een homo economicus is, zal deze proberen zijn portefeuille zo samen te stellen dat hij volledige compensatie ontvangt voor het te lopen risico. Of met andere woorden, een belegger zal het specifieke risico in zijn portefeuille willen weg diversificieren. Om binnen een beleggingscategorie het specifieke risico te elimineren dient een belegger binnen deze categorie meerdere assets aan te houden. Om het niet-systematische risico te elimineren zouden circa 30 verschillende assets nodig zijn (Loire, 1985). Ook Elton en Gruben hebben in 1987 dit effect binnen een aandelenportefeuille onderzocht. Volgens hen kon het specifieke risico niet meer significant worden vermindert door het toevoegen van meer verschillende aandelen als de portefeuille reeds bestond uit 20 verschillende assets. Beide onderzoeken hebben zich gericht op de aandelenmarkt. Een belangrijk verschil tussen de aandelenmarkt en de markt voor vastgoedbeleggingen is dat - 18 -
vastgoedbeleggingen illiquide en ondeelbaar zijn. Morrell (1993) zag dat deze specifieke eigenschap van invloed kan zijn op de mogelijkheid voor het samenstellen van een efficiënte portefeuille. Het samenstellen van een evenwichtig portefeuille op basis van beleggingsomvang van de individuele beleggingen wordt hierdoor namelijk sterk beïnvloed. Morrel stelde dat een onevenwichtige kapitaalsverdeling van een samengestelde portefeuille additioneel specifiek risico aan de portefeuille toevoegde. Deze hypothese werd in zijn onderzoek bevestigd. Uit dit onderzoek bleek dat 20 assets bij een onevenwichtige verdeling onvoldoende zijn om het specifieke risico te elimineren. De praktische mogelijkheden van het samenstellen van een evenwichtige portefeuille worden door de karakteristieken van vastgoed ernstig beperkt. Wanneer een belegger het specifieke risico uit zijn vastgoedportefeuille wil elimineren dient hij hiermee rekening te worden gehouden. Naast de onevenwichtige kapitaalsverdeling van de beschikbare beleggingsmogelijkheden bestaat de vastgoedmarkt uit verschillende deelmarkten. De mogelijkheden per deelmarkt om het specifieke risico te elimineren binnen een portefeuille worden beïnvloed door de eigenschappen van het betreffende deelsegment. Voor commercieel onroerend goed in het Verenigd Koninkrijk loopt het aantal aan te houden objecten om een tracking error van 5% ten opzichte van de benchmark te hebben per deelsegment uiteen van drie (winkelcentra) tot tien (kantoren). Wanneer een tracking error van slechts 3% gewenst is, neemt dit aantal toe naar respectievelijk zes en 20 stuks. Verdere matching met de benchmark zorgt voor een exponentiële toename van het aantal benodigde objecten (Baum, 2007). Duidelijk wordt dat het elimineren van het specifieke risico binnen een vastgoedportefeuille geen gemakkelijke zaak is en dat de omvang van een portefeuille een belangrijke determinant is voor de mogelijkheden om het specifieke risico te elimineren. Dit wordt beïnvloed door de algemene eigenschappen van vastgoed, wat het opbouwen van een evenwichtige portefeuille bemoeilijkt. Verder wordt het aantal benodigde objecten per deelsegment beïnvloed door de karakteristieken dit segment. Uitsluitsel over het aantal benodigde objecten is er niet. Met in achtneming van het voorgaande zal er dan ook worden uitgegaan van de uitkomsten van het onderzoek van Elton en Gruben (1987), waar men tot de algemeen geaccepteerde regel is gekomen van 20 assets. In het verdere onderzoek zal dan ook worden uitgegaan van een efficiënte portefeuille wanneer 20 assets worden aangehouden. In de volgende paragraaf wordt op basis van dit uitgangspunt per type vastgoedbelegging gekeken naar de benodigde omvang van de portefeuille om het specifieke risico te elimineren.
- 19 -
3.2.1 Direct vastgoed De minimale omvang voor een efficiënte portefeuille per type vastgoedbelegging wordt, uitgaande van een evenwichtige samenstelling van vergelijkbare assets, bepaald door de gemiddelde omvang van de te verhandelen asset. Bij direct vastgoed loopt de omvang per asset behoorlijk uiteen. Om een maatstaf te hebben wordt gekeken naar de gemiddelde omvang van de objecten in de ROZ/IPD index van Nederland. De benchmark van de ROZ/IPD kent vijf categorieën te weten winkels, kantoren, woningen, bedrijfsruimten en overige. Eind 2011 is de gemiddelde object grootte van de gehele index circa EUR 8,4 mln. Als de categorie overige buiten beschouwing wordt gelaten, wat gezien de beperkte omvang en het diverse en specifieke karakter valide is, dan is de gemiddeld waarde van een object woningen met circa EUR 7,5 mln. het kleinst en die van de categorie kantoren met circa EUR 13,5 mln. het grootst (ROZ/IPD, 2012). Uitgaande van de gemiddelde omvang van een object in de hele index beslaat de omvang van een efficiënte directe vastgoed portefeuille bestaande uit 20 assets circa EUR 168 mln.
3.2.2 Privaat vastgoed Het benodigde vermogen voor een efficiënte portefeuille van privaat vastgoed ligt lager dan dat van direct vastgoed. Door te participeren in private vastgoedfondsen wordt exposure verkregen naar alle objecten in het betreffende fonds. De meeste fondsen bestaan uit meer dan 20 objecten waardoor, mits er een evenwichtige samenstelling is, voldaan wordt aan het vereiste van een efficiënte portefeuille. Toetreden tot zo'n fonds kan over het algemeen vanaf circa EUR 1,0 mln. Een groot deel van deze fondsen betreft fondsen welke beleggen in één specifiek segment. Derhalve zouden voor een efficiënte vastgoedportefeuille in minimaal vier fondsen moeten worden geparticipeerd. Uitgaande van participatie in vier fondsen en een minimale toetredingsdrempel van circa EUR 1,0 mln. beslaat de omvang van een efficiënte private vastgoedportefeuille circa EUR 4,0 mln.
3.2.3 Publiek vastgoed Het benodigde vermogen voor een efficiënte portefeuille van publiek vastgoed ligt lager dan dat van privaat vastgoed en direct vastgoed. Door te participeren in publieke vastgoedfondsen wordt exposure verkregen naar alle objecten in het betreffende fonds. De meeste fondsen bestaan uit meer dan 20 objecten waardoor voldaan wordt aan het vereiste van een efficiënte portefeuille. Aandelen zijn te koop vanaf een paar euro. Het gros van deze
- 20 -
fondsen betreft fondsen welke beleggen in een specifiek segment. Derhalve zou voor een een efficiënte vastgoedportefeuille in minimaal vier fondsen moeten worden geparticipeerd. Gezien de mogelijkheid om te participeren vanaf een aantal euro is de benodigde omvang voor een efficiënte publieke vastgoedportefeuille verwaarloosbaar.
3.2.4 Conclusie Binnen een economisch rationeel raamwerk willen beleggers gecompenseerd worden voor het risico dat zij lopen. Volgens de CAPM wordt een belegger alleen gecompenseerd voor het systematische risico. Beleggers willen derhalve het specifieke risico elimineren. Per type vastgoedbelegging verschilt de benodigde omvang van de beleggingsportefeuille om het specifieke risico te elimineren. Voor direct vastgoed is deze omvang met circa EUR 168 mln. het grootst en voor publiek vastgoed is deze omvang nagenoeg nihil. Nu de randvoorwaarde voor de minimale omvang per type vastgoedbelegging bekend is, wordt een tweetal veel gebruikte methoden om een beleggingsportefeuille samen te stellen in de volgende paragraaf besproken te weten de MPT binnen een asset-only benadering en de benadering via ALM.
3.3 Strategische vastgoed allocatie 3.3.1 Allocatie naar vastgoed Bij de samenstelling van de beleggingsportefeuille van de pensioenfondsen dient voorafgaand aan de verdere invulling de hoeveelheid exposure naar vastgoed bepaald te worden. Meestal wordt het aandeel vastgoed uitdrukt in een percentage van het totaal belegd vermogen. In de praktijk hebben de Nederlandse pensioenfondsen ongeveer 10% van hun belegd vermogen gealloceerd naar vastgoed (Statline, 2012). De literatuur is niet eenduidig over het optimale percentage vastgoed in een beleggingsportefeuille. Factoren die van invloed zijn op het optimale percentage vastgoed zijn onder andere de data en de methodiek die gebruikt worden om het optimale percentage te bepalen. Onderstaand worden twee hiervoor veel gebuikte methoden beschreven. In de analysefase zullen beide methoden gebruikt worden om de samenstelling van de optimale vastgoedportefeuille te bepalen.
3.3.2 Asset-only benadering Wanneer alleen naar de bezittingen kant van de balans wordt gekeken is een veelgebruikte methodiek de mean-variance portfolio gebaseerd op de in de jaren '50 ontwikkelde Moderne Portefeuille Theorie van Nobelprijswinnaar Harry Markowitz. In zijn onderzoek portfolio selection die in maart 1952 werd gepubliceerd in The Journal of Finance stelde deze - 21 -
Amerikaan dat het voor beleggers verstandig was hun beleggingen te spreiden over de diverse beleggingscategorieën. Uitgaande van niet geheel correlerende beleggingsproducten heeft een samengestelde portefeuille van verschillende beleggingscategorieën een betere rendement/risicoverhouding dan een eenzijdige portefeuille. Als gevolg hiervan worden beleggers meer gecompenseerd in de vorm van rendement per eenheid risico of het equivalent hiervan en lopen ze minder risico tegen dezelfde hoeveelheid rendement (Geltner, 2007). Een belangrijk nadeel is dat de theorie is gebaseerd op de risico´s en rendementen uit het verleden. (Vis, 2006). Verder is deze theorie gefundeerd op de aanname van een evenwichtige marktsituatie en een normale verdeling van de rendementen. Beide aannames zijn geen vast gegeven voor de vastgoedmarkt. Tot slot kan de definitie van de term risico bediscussieert worden. Risico wordt binnen de MPT gedefinieerd als afwijking van het verwachte rendement waarbij een hogere dan verwacht rendement dus ook wordt beoordeelt als risico (Geltner, 2007). Diverse onderzoeken zijn gedaan naar het benodigde percentage vastgoed in de beleggingsportefeuille volgens de MPT. Hoesli (2004) komt op een percentage dat ligt tussen de 15-25 procent van het belegd vermogen. Dit percentage is gebaseerd op reeksen die ontdaan zijn van het smoothingeffect al komt Hoesli tot de conclusie dat dit percentage niet significant verschilt, wanneer gebruik wordt gemaakt van de smoothed reeksen. Onder invloed van de waarderingsmethodiek van vastgoed wordt, verondersteld dat de rendementsreeks van vastgoed een afgevlakter verloop laat zien dan wat deze in werkelijkheid zou moeten zijn. Deze invloed die zorgt voor een lagere volatiliteit in de rendementsreeks, wordt het smoothingeffect genoemd. Chun (2000) geeft aan dat de literatuur een percentage van tussen de 20 en 30 procent aangeeft. Hij onderzoekt waarom dit in de praktijk niet gebeurt en komt tot de conclusie dat, wanneer een portefeuille wordt samengesteld waarbij rekening wordt gehouden met de uitstaande en toekomstige verplichtingen, deze minder vastgoed kent. Dit is het gevolg van het feit dat de correlatie van het totaalrendement van vastgoed met de ontwikkeling van de waarde van de verplichtingen van de pensioenfondsen veel lager is dan bijvoorbeeld die van obligaties.
3.3.3 Asset Liability Management Waar de MPT uitgaat van de optimale samenstelling van de bezittingenkant van de balans, houdt men in een ALM benadering ook rekening met de structuur van de verplichtingen van de institutionele belegger, de economische verwachtingen, de risico acceptatie en het premie- en indexatiebeleid. Het beleggingsbeleid wordt vervolgens bepaald op basis van
- 22 -
honderden mogelijke scenario’s uitgaande van een normale kansverdeling en gegeven de mate van risico acceptatie (Van Gool, 2007). Deze ALM is mede het gevolg van een aanpassing in de regelgeving. Met de invoering van het nieuwe financieel Toetsingskader moeten per 1 januari 2007 de verplichtingen van de pensioenfondsen en verzekeraars contant gemaakt worden tegen de marktrente. Waar dit voorheen gebeurde met een vaste rekenrente is deze nu variabel geworden en gevoelig voor marktontwikkelingen. Dit heeft als gevolg dat zowel de ontwikkeling van de waarde van de bezittingen als de ontwikkeling van de waarde van de schulden van invloed zijn op de dekkingsgraad. Waar in het verleden de ontwikkeling van de verplichtingen met een hoge mate van zekerheid was te bepalen, is deze nu onderhevig aan de marktontwikkeling en dus per definitie onzekerder geworden. Het doel van de beleggingsportefeuille verschuift hiermee van het samenstellen van een optimale portefeuille gericht op het behalen of verslaan van een benchmark naar het minimaal matchen van de performance van de portefeuille aan de ontwikkelingen van de waarde van de verplichtingen (Vastgoedwijzer, 2010). Doordat de ALM benadering een breder spectrum beslaat dan de MPT was er een hoge mate van vertrouwen in deze manier van het samenstellen van beleggingsportefeuilles. De huidige economische crisis liet echter zien dat ook aan een ALM benadering nadelen kleven, de veronderstelde normaalverdeling van de uitkomsten bleek onterecht en de correlatie tussen de verschillende assets was ook hoger dan werd aangenomen op basis van historische uitgangspunten. Een mogelijke oplossing hiervoor is het verbeteren van de uitgangspunten of het volledig elimineren van de risico’s. Het volledig elimineren van de risico’s wordt ook wel liability driven investing (LDI) genoemd. Om de invloed van de renteontwikkeling te neutraliseren is het mogelijk een portefeuille samen te stellen die eenzelfde waardeontwikkeling doormaakt als de verplichtingen bij rentefluctuatie. Om de rentegevoeligheid te matchen moet de looptijd van de bezittingen en verplichtingen overeenkomen. Dit gelijkstellen van de rentegevoeligheid wordt ook wel duration matching genoemd (Vastgoedwijzer, 2010). Het gevolg van deze benadering is dat steeds meer pensioenfondsen en verzekeraars hun portefeuille opdelen in een duration matchingportefeuille en een returnportefeuille. Deze laatste heeft als doel extra rendement te behalen ten behoeve van de begunstigden. Het totale aandeel vastgoed in de portefeuille van pensioenfondsen en verzekeraars wordt sterk beïnvloed door de portefeuille waarin het vastgoed geplaatst wordt. Dat wil zeggen in de return- of in de matchingportefeuille. Hoewel de exacte uitwerking hiervan nog onduidelijk is, zou op basis van een theoretische benadering kunnen worden gesteld dat de vraag naar lange contracten verder toeneemt, Nederlandse vastgoed
- 23 -
aantrekkelijk wordt dan buitenlands vastgoed, interesse voor publiek vastgoed afneemt en een afname van het gebruik van leverage gewenst is (Vastgoedwijzer, 2010). Uit de praktijk blijkt dat pensioenfondsen minder in vastgoed beleggen dan volgens de MPT zou moeten. Een van de redenen hiervan is dat ze een ander model gebruiken om de optimale samenstelling te bepalen. Craft (2005) stelt, dat de weging van pensioenfondsen volgens de ALM benadering 13% in direct vastgoed zouden moeten beleggen en 15% in publiek vastgoed. Voor beide vormen van exposure is dus plaats binnen de beleggingsportefeuille. Dit is in lijn met het percentage vastgoed wat Ortec (2010) aangeeft als gebruikelijke uitkomst voor ALM studies. De verdeling naar direct en publiek vastgoed wordt niet gekwantificeerd, maar wel wordt vermeld dat het aandeel publiek vastgoed beperkt is als gevolg van de hoge correlatie met aandelen. Hoevenaars (2005) komt in lijn met deze theorie tot een vergelijkbare conclusie als Ortec. Net als Ortec stelt Hoevenaars (2005) dat, door het vergelijkbare profiel met aandelen publiek vastgoed een kleiner aandeel heeft in de optimale allocatie. Verder komt Hoevenaars (2005) tot de conclusie dat de optimale portefeuilles van korte termijn beleggers anders zijn dan die van lange termijn beleggers. Omdat de correlatie en volatiliteit van beleggingen veranderen door de tijd is de kwaliteit van de rente en inflatiebescherming afhankelijk van de van toepassing zijnde beleggingshorizon. De aantrekkelijkheid van obligaties en credits, waarvan de waardeontwikkeling ook wordt beïnvloed door de ontwikkeling van de rente, is hierdoor toegenomen.
3.3.4 Conclusie Hoewel de theorie niet geheel eenduidig is over de benodigde omvang van het deel vastgoed in de beleggingsportefeuille, is er binnen bepaalde bandbreedtes sprake van consensus. Het exacte theoretische percentage wordt onder andere beïnvloed door het gehanteerde model, te weten de MPT of een benadering via ALM dan wel LDI. Sommige onderzoeken nemen de verschillende typen vastgoedbeleggingen mee in hun beleggingsportefeuilles, echter vastgoed maak altijd onderdeel uit van het groter geheel. Hoe de omvang van invloed is op de samenstelling van een beleggingsportefeuille blijft echter buiten beschouwing. In het volgende hoofdstuk zal worden weergegeven hoe de grote en minder grote Nederlandse pensioenfondsen hun vastgoedportefeuilles hebben vormgegeven.
- 24 -
4. Praktijk 4.1 Vastgoedportefeuilles van Nederlandse pensioenfondsen Voor het praktijkonderzoek zijn de 25 grootste pensioenfondsen en de nummers 76 tot 100 gemeten naar beleggingsomvang benadert. De samenstelling van de portefeuilles van de onderzoekgroep, het behaalde rendement alsmede de overwegingen voor gemaakte keuzes zijn onderzocht. Dit heeft plaatsgevonden doormiddel van het vergaren van publieke informatie uit de jaarverslagen en schriftelijke en telefonische enquêtes. Van de 25 grootste pensioenfondsen hebben veertien deelgenomen aan het onderzoek en van de nummers 76 tot 100 hebben zeven deelgenomen aan het onderzoek. Of er vastgoed in de beleggingsportefeuille van de pensioenfondsen zit en hoe verdeling naar type vastgoedbelegging is, is voor 46 fondsen achterhaald. Van één fonds zijn geheel geen gegevens en geeft het jaarverslag onvoldoende inzicht om deze vraag te beantwoorden. In bijlage 1 is de geografische spreiding per type vastgoedbelegging van de onderzoeksgroep weergegeven. De 50 pensioenfondsen uit de selectie zijn gevraagd om vanaf 1974 per type vastgoedbelegging de omvang van de exposure en het behaalde totaal rendement per jaar te vermelden. De respons op dit onderdeel van het onderzoek is lager dan dat van het kwalitatieve deel. Vijftien pensioenfondsen gaven gehoor aan deze vraag. De lengte van de geretourneerde reeksen variëert van 3 jaar tot 22. jaar. Het samenstellen van een significante representatieve reeks is niet mogelijk. In bijlage 2 en 3 zijn de rendementsreeksen van de pensioenfondsen grafisch weergegeven. In verband met de vertrouwelijkheid zijn de gegevens niet te herleiden tot de betreffende fondsen. De benchmark die is weergegeven is voor de grote pensioenfondsen een samengestelde reeks op basis van de ROZ/IPD, NCREIF en GPR general index en voor de kleinere pensioenfondsen op basis van de NCREIF en GPR general index. De weging van de verschillende indices is bepaald op basis van de uitkomsten van de optimale portefeuille volgens de MPT. In bijlage 4 en bijlage 5 is de enquête respectievelijk het rendementsformulier toegevoegd.
4.1.1 Portefeuille top 25 Uit het onderzoek blijkt dat twaalf van de grootste 25 pensioenfondsen in meer of minder mate een directe vastgoed portefeuille hebben. Het gewicht direct vastgoed in de vastgoedportefeuille loopt uiteen van 0,8% tot 88,1%. Hierbij dient te worden opgemerkt dat - 25 -
de twee grootste fondsen in de afgelopen jaren hun directe vastgoedportefeuille hebben afgebouwd ten gunste van privaat dan wel publiek vastgoed. Voor de twee fondsen welke onder de 1% zitten betreft het een portefeuille in afbouw. Verder hebben alle fondsen exposure naar privaat vastgoed en vijftien beschikken over publiek vastgoed. Vier van de 25 fondsen hebben een portefeuille die geheel of bijna geheel bestaat uit privaat vastgoed. Verder valt op dat 23 van de 25 fondsen meerdere typen vastgoedbeleggingen in de portefeuille hebben. De allocatie naar type vastgoed voor de 25 grootste pensioenfondsen is hieronder in tabel 4 weergegeven. De ongewogen gemiddelde portefeuille samenstelling van deze onderzoeksgroep bestaat voor 24,9% uit direct vastgoed, voor 56,2 % uit privaat vastgoed en voor 18,8% uit publiek vastgoed. Tabel 4: Portefeuille samenstelling Nederlandse pensioenfondsen 1 tot 25 100% 90% 80% 70% 60%
Publiek vastgoed
50%
Direct vastgoed
40%
Privaat vastgoed
30% 20% 10% 0% 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Als de exposure naar de verschillende typen vastgoedbeleggingen naast elkaar wordt gezet, blijkt dat de keuzes die de pensioenfondsen maken om wel of niet te beleggen in direct vastgoed en publiek vastgoed duidelijker zijn dan bij privaat vastgoed. Elk fonds heeft wel in meer of minder mate exposure naar privaat vastgoed. Voor zowel direct als publiek vastgoed worden er explicietere keuzes gemaakt door de 25 grootste pensioenfondsen van Nederland. Ter illustratie hiervan zijn hieronder tabel 5 en 6 opgenomen. De rangschikking is gedaan op de procentuele omvang van het type vastgoedbelegging ten opzichte van de totale omvang van de vastgoedbeleggingen. Mogelijk dat de specifieke eigenschappen van direct vastgoed en publiek vastgoed hierin een rol spelen. Beide type vastgoedbeleggingen bevinden zich aan de uiteinden van het spectrum diversificatie en liquiditeit. Hierbij beschikt direct vastgoed over een hoog diversificatiepotentieel en beperkte liquiditeit en publiek vastgoed over een laag diversificatiepotentieel en een hoge mate van liquiditeit.
- 26 -
Tabel 5: Direct vastgoed Nederlandse pensioenfondsen 1 tot 25 100% 90% 80% 70% 60% Direct vastgoed als % van de totale vastgoedportefeuille
50% 40% 30% 20% 10% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Tabel 6: Privaat vastgoed Nederlandse pensioenfondsen 1 tot 25 100% 90% 80% 70% 60% Privaat vastgoed als % van de totale vastgoedportefeuille
50% 40% 30% 20% 10% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Van de 25 fondsen uit dit deel van de onderzoekgroep hebben veertien deelgenomen aan de enquête. Daaruit blijkt dat met één uitzondering alle fondsen gebruik maken van een ALM/LDI benadering, eventueel in combinatie met een andere theorie. Het fonds dat de uitzondering vormt, geeft aan: “anders namelijk een mix van diverse theorieën“. Wat deze exact zijn is onduidelijk. Onder de respondenten van de 25 grootste pensioenfondsen in Nederland is een hoge mate van consistentie over het antwoord op de vraag het waarom vastgoed in de portefeuille is opgenomen. 100% van de respondenten geeft aan dat diversificatie één van de redenen is. Verder is het rendement/risicoprofiel voor meer dan 90% van de respondenten een bijkomend argument. Overige redenen worden vrijwel niet genoemd. De uitzondering hierop is de reden: “anders namelijk”. Bijna 50% van de respondenten vult hierbij in inflatiebescherming. De overwegingen om de portefeuille op de huidige manier vorm te geven blijken meer divers en minder eenduidig van aard. Hoewel diversificatie en het rendement/risicoprofiel - 27 -
nog steeds van groot belang zijn winnen de overwegingen management, liquiditeit en zeggenschap duidelijk aan belang. De uitkomsten van beide vragen zijn op de volgende pagina in tabel 7 en tabel 8 grafisch weergegeven. Bij de vormgeving van de vastgoedportefeuille spelen dus blijkbaar ook minder kwantitatieve factoren een rol. Dit is in lijn met de bevindingen van Staal (2010). Tabel 7: Overwegingen om vastgoed op te nemen in de portefeuille 25 20 15 10 Totaal 5
Grootste 25
0
Nummers 76-100
Tabel 8: Overwegingen voor de huidige samenstelling van de vastgoedportefeuille 18 16 14 12 10 8 6
Totaal
4
Grootste 25
2
Nummers 76-100
0
4.1.2 Portefeuille 76-100 Van de nummers 76-100 van de top 100 van de Nederlandse pensioenfondsen beschikken er drie over direct vastgoed in de portefeuille en achttien niet. Van de overige vier zijn deze gegevens niet te herleiden uit de jaarverslagen en deze fondsen hebben vriendelijk bedankt voor deelname aan het onderzoek. Verder blijkt in de praktijk dat deze 21 pensioenfondsen - 28 -
gemiddeld 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed in portefeuille hebben. Waar deze verdeling niet uit het onderzoek of het jaarverslag te herleiden valt, is de sample weggelaten uit het onderzoek. Uit de resultaten blijkt dat de fondsen welke qua omvang tussen de 76-100 zitten duidelijke keuzes maken in hun vastgoedportefeuille. De allocatieverdeling van de nummers 76-100 is hieronder weergegeven in tabel 9. Van de 21 fondsen met vastgoed hebben er elf, derhalve meer dan de helft, maar één type vastgoedbelegging in portefeuille. Tabel 9: Portefeuille samenstelling Nederlandse pensioenfondsen 76 tot 100 100% 90% 80% 70% 60%
Publiek vastgoed
50%
Privaat vastgoed
40%
Direct vastgoed
30% 20% 10% 99
100
98
97
96
95
94
93
92
91
90
89
88
87
86
85
84
83
82
81
80
79
78
77
76
0%
De duidelijke keuzes beperken zich niet alleen tot het type vastgoedbelleggingen welke zij wel of niet aan hun portefeuille toevoegen, maar ook binnen deze typen vastgoedbeleggingen worden keuzes gemaakt. Voor beide typen geldt dat zeven fondsen een portefeuille hebben welke bijna geheel bestaat uit alleen privaat of publiek vastgoed. Dit is hieronder grafisch weergegeven in tabel 10 en tabel 11. Tabel 10: Privaat vastgoed Nederlandse pensioenfondsen 76 tot 100 100% 90% 80% 70% 60% Privaat vastgoed als % van de totale vastgoedportefeuille
50% 40% 30% 20% 10% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
- 29 -
Tabel 11: Publiek vastgoed Nederlandse pensioenfondsen 76 tot 100 100% 90% 80% 70% 60% 50%
Publiek vastgoed als % van de totale vastgoedportefeuille
40% 30% 20% 10% 0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Net als bij de 25 grootste fondsen maken alle fondsen van de nummers 75 tot en met 100 die hebben deelgenomen aan het onderzoek gebruik van ALM/LDI of een combinatie met een andere theorie. Ook in dit deel van de onderzoeksgroep bestaat een hoge mate van consistentie over het antwoord op de vraag waarom vastgoed in de portefeuille is opgenomen en spelen daarbij verschillende overwegingen een rol. 100% van de respondenten geeft aan dat diversificatie één van de redenen is. Verder is het rendement/risicoprofiel voor bijna 85% van de respondenten tevens een argument. De overige redenen worden bijna niet genoemd. De uitzondering hierop is de reden: “anders namelijk”. Bijna 45% van de respondenten vult hierbij in inflatiebescherming. De overwegingen om de portefeuille op de huidige manier vorm te geven zijn hier eenduidiger dan bij de grootste 25 fondsen. Naast diversificatie en rendement/risicoprofiel wordt hier ook liquiditeit vaker genoemd.
4.1.3 Conclusie Voor de top 25 van de Nederlandse blijkt de ongewogen gemiddelde portefeuille samenstelling te bestaan uit 24,9% direct vastgoed, 56,2 % privaat vastgoed en 18,8% publiek vastgoed. Voor de nummers 76 tot 100 is deze verdeling 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed. De grote fondsen alloceren dus meer naar direct vastgoed en minder naar publiek vastgoed dan de kleinere fondsen. Verder blijkt dat de grote fondsen ook meer verschillende typen vastgoedbeleggingen aanhouden, te weten gemiddeld 2,1 t.o.v. 1,3 voor de kleinere fondsen. Vrijwel alle respondenten gebruiken een ALM benadering om hun portefeuille te modelleren. Ook is er een hoge mate van consistente over de redenen om vastgoed in de portefeuille op te nemen.
- 30 -
4.2 Rendement en risico van vastgoedbeleggingen Net als bij de overige beleggingen wordt het rendement van de vastgoedportefeuille gemeten en de prestatie beoordeeld. Beoordeling vindt vaak plaats aan de hand van een indices welke als benchmark een afspiegeling zouden moeten zijn van de marktperformance van het betreffende beleggingsproduct. Elke deelmarkt heeft zijn relevante benchmarks. Voor de bepaling van de optimale portefeuille die afhankelijk is van de omvang van het pensioenfonds is het de intentie om gebruik te maken van samengestelde reeksen aan de hand van de rendementen welke de pensioenfondsen hebben behaald in de verschillende vastgoedbeleggingstypen. Dat zijn de typen direct vastgoed, privaat vastgoed en publiek vastgoed. Zoals aangegeven zijn hiervoor reeksen benodigd van voldoende omvang en lengte om de validiteit van de reeksen te borgen. Helaas zijn die reeksen niet beschikbaar waardoor als vervanging gekozen moet worden voor indices. In het kwalitatieve en kwantitatieve deel van het onderzoek is ook gevraagd naar de gebruikte benchmarks per type vastgoedbelegging bij de pensioenfondsen. Onder de aanname dat de keuze voor een benchmark gemaakt wordt op de representativiteit van deze reeks met de vastgoedportefeuille van het betreffende Nederlandse pensioenfonds, worden de uitkomsten van dit onderzoek gebuikt als alternatief voor de reeksen welke als input dienen voor het berekenen van de optimale portefeuille. In bijlage 6 is een overzicht opgenomen van de gehanteerde benchmarks per fonds.
4.2.1 Index direct vastgoed De mogelijke indices zullen worden getoetst aan de hand van drie maatstaven te weten validiteit, beschikbaarheid en bruikbaarheid. De validiteit wordt in de eerste plaats bepaald door het gebruik van de pensioenfondsen van de benchmark alsmede de penetratiegraad van de index. De beschikbaarheid en bruikbaarheid zijn afhankelijk van de mogelijkheid om over de benchmark te kunnen beschikken en de lengte van de waarnemingsreeks. Het overgrote deel van de pensioenfondsen maakt voor hun relatieve performancemeting op Nederlandse directe vastgoedbeleggingen gebruik van ROZ/IPD index. Van de respondenten fondsen hebben er tien direct vastgoed in hun portefeuille. Van deze fondsen maakt 100 % gebruik van de ROZ/IPD index als benchmark. Van deze fondsen geven er negen aan alleen direct vastgoed in Nederland te hebben. De validiteit van deze reeks lijkt hiermee geborgd. De Investment Property Databank (IPD) is een informatiebedrijf dat objectief de beleggingsprestaties van directe vastgoedinvesteringen meet. De IPD heeft daarbij als - 31 -
doelstelling de performance van het beleggingsproduct vastgoed inzichtelijker te maken, een positieve bijdrage te leveren aan de transparantie van de vastgoedmarkt en behulpzaam te zijn bij optimale portefeuillevorming. De IPD is in 1985 gestart in het Verenigd Koninkrijk (VK) en werkt sinds 1994 samen met stichting ROZ vastgoedindex in Nederland. Nederland was hiermee het eerste land buiten het VK waar de IPD performancemeting uitvoerde (IPD, 2012). Elk jaar wordt door ROZ/IPD onder andere de vastgoedperformance index gepubliceerd. Deze index heet de ROZ/IPD Nederlandse Vastgoedindex. Deze index geeft een overzicht van het direct, indirect en totaal rendement van de vijf onderscheiden beleggingscategorieën te weten kantoren, winkels, bedrijfsruimten, woningen en overige. Deze reeks is gebaseerd op de gezamenlijke performance van de deelnemers van de index. Vanaf 2000 kent de ROZ/IPD ook een kwartaalindex voor de Nederlandse vastgoedperformance. Naast het VK en Nederland heeft de IPD indices van nog 23 landen. Verder is er ook een samengestelde indices van achttien landen in Europa (IPD, 2012). Hordijk heeft de Nederlandse index aangevuld op basis van transactiedata vanaf 1977. Hierdoor is een rendementsreeks ontstaan van 35 jaar. Deze langere reeks biedt meer mogelijkheden om het risico en het rendement van vastgoedbeleggingen inzichtelijk te maken, de performance te vergelijken met andere beleggingscategorieën en correlaties te bepalen. Deze reeks dient dan ook als input voor het modelleren van beleggingsportefeuilles. Het nut en de bruikbaarheid van de rendementsreeks wordt bepaald door de onderliggende data, want garbage in is garbage out (GIGO). De rendementsreeks van direct vastgoed kent meerdere tekortkomingen. Ten eerste is het aantal parameters beperkt. Hoewel met de reeks vanaf 1977 aangenomen mag worden dat deze meerdere volledig vastgoedcycli in zich heeft zijn er slecht 35 parameters. Dit is het gevolg van het feit dat het een jaarreeks betreft. Verder wordt deze rendementsreeks beïnvloed door smoothing en lagging. Smoothing en lagging is de afvlakking en uitsmering van de waarderingen van rendementsreeksen van vastgoed. Dit zorgt voor een gematigde ontwikkeling ten opzichte van de werkelijkheid. Deze afvlakking noemt men smoothing en het vertraagt doorvoeren van waardeontwikkeling wordt lagging genoemd. Smoothing zorgt voor een lagere volatiliteit wat gezien wordt als een risicomaatstaf en lagere correlatie met andere beleggingscategorieën, waardoor het diversificatiepotentieel toeneemt (Van Gool, 2007). Zonder correctie voor dit smoothingeffect zou in theorie vastgoed een prominentere plaats in de beleggingsportefeuille krijgen dan wanneer de werkelijke rendementsreeksen zouden worden gebruikt. Cao vond echter dat door het unsmoothen van de rendementsreeksen voor Amerikaans direct vastgoed juist een toename van de van het aandeel vastgoed in de - 32 -
optimale portefeuille waarneembaar was. De oorzaak hiervan lag in de negatieve correlatie van direct vastgoed. Unsmoothen kan op verschillende manieren, maar de uitkomsten worden voor de optimale portefeuille worden veel meer bepaald door de onderliggende rendementsreeks dan door de gekozen methodiek (Marcato, 2007). Van de samengestelde reeks van Hordijk vanaf 1977 is ook een reeks welke ontdaan is het het smoothingeffect. Waarbij de rendementsgegevens worden gecorrigeerd voor de invloed van het indirecte rendement in de voorgaande periode alsmede de vertrouwensfactor van de data. Deze reeks kan gebruikt worden om te kijken hoe het smoothingeffect de samenstelling van de optimale portefeuille beïnvloed. Daarnaast wordt de validiteit van de index bepaald door de penetratiegraad. Hoe hoger deze graad hoe beter de performance een afspiegeling is van de performance van het beleggingsproduct. Deze graad verschilt per deelsegment en is bij de beleggingscategorie kantoren het laagst met 21% en bij de categorie woningen het hoogst met 68%. Over het geheel is deze ca 33% (IPD, 2012). Verder schuilen er risico’s in de aangeleverde cijfers van de participanten. Immers die cijfers kunnen niet volledig of onjuist zijn. Ook wordt de performance beïnvloed door de gekozen waarderingsmethodiek en frequentie hiervan. De ROZ/IPD tracht bovenstaande risico’s te minimaliseren door verdere automatisering en standaardisatie. Geconcludeerd kan worden dat de ROZ/IPD Nederlandse Vastgoedindex niet optimaal is. Echter de mogelijkheid om een samengestelde reeks te maken van de rendementen van de pensioenfondsen is een minder goed alternatief door de afwezigheid van onvoldoende parameters en omvang. Verder wordt de ROZ/IPD index door 100% van de pensioenfondsen, die een directe vastgoedportefeuille hebben, gebruikt. Met de keuze voor de aangevulde reeks van Hordijk wordt het aantal parameters verder uitgebreid wat het nut van de Nederlandse reeks positief beïnvloedt. Gezien de acceptatie van de ROZ/IPD als benchmark door het overgrote deel van de pensioenfondsen worden de tekortkomingen en de op deelsegmenteniveau soms beperkte penetratiegraad in dit onderzoek verder niet als belemmering beschouwd. Verder is de reeks beschikbaar en biedt de samengestelde reeks van Hordijk voldoende waarnemingen voor het uitvoeren van een analyse. De ROZ/IPD standing investments total return reeks wordt daarom gebruikt als rendementsreeks voor het bepalen van de optimale portefeuille.
- 33 -
4.2.2 Index privaat vastgoed Het beeld van de index, die pensioenfondsen gebruiken om de relatieve performance op private vastgoedbeleggingen te meten is meer diffuus. Van de 50 fondsen hebben er 39 privaat vastgoed in hun portefeuille. De gebruikte indices zijn onder andere een absoluut rendement index, ROZ/IPD, INREV, NFI-ODCE of een andere variatie van de NCREIF. Ook de geografische spreiding laat een meer divers beeld zien, al geven de meeste pensioenfondsen aan dat privaat vastgoed een wereldwijde exposure heeft. De mogelijkheid om de ROZ/IPD of een absoluut rendement te gebruiken valt om praktische redenen af. Met het toepassen van de ROZ/IPD als rendementsreeks ten behoeve van direct vastgoed zou het gebruik van dezelfde reeks geen toegevoegde waarde hebben. Verder doet een absoluut rendement reeks geen recht aan de volatiliteit van risicovolle beleggingen waaronder ook vastgoed. Dit zal de uitkomst van de analyse teveel beïnvloeden waardoor ook deze mogelijkheid afvalt. Voor privaat vastgoed zijn de meest genoemde reeksen de INREV en de NFIODCE. Beide reeksen worden door verschillende fondsen genoemd. De Europese associatie voor Investors in Non-listed Real Estate Vehicles (INREV) is in 2003 opgericht en heeft als doel niet beursgenoteerde vastgoedfondsen toegankelijker te maken door het creëren van grotere transparantie, standaardisatie en stimuleren van professionalisering. Er zijn meer dan 340 organisaties aangesloten bij de INREV met een belegd vermogen van ca. 165 miljard (INREV, 2012). De rendementsreeks van de INREV is beschikbaar vanaf 2001 en betreft private fondsen in Europa. De National Council of Real Estate Investement Fiduciaries (NCREIF) is een Amerikaanse non-profit organisatie met als doel de institutionele vastgoedbeleggers te faciliteren als verzamelaar, verwerker en validator van vastgoedperformance. De NCREIF is opgericht in 1982 en publiceert per kwartaal indices van de performance van private vastgoedfondsen uit Amerika (NCREIF, 2012). De NFI-ODCE is één van de reeksen die de NCREIF publiceert. DE NFI-ODCE staat voor NCREIF Fund Index – Open End Diversified Core Equity en is beschikbaar vanaf 1978. Deze reeks heeft hiermee 21 meer waarnemingen dan de reeks van de INREV welke slechts dertien waarnemingen heeft. Verder zit er net als bij de INREV in de NFI-ODCE het effect van leverage wat gebruikelijk is bij niet beursgenoteerd vastgoed. De reeks vertoond dan ook een hogere volatiliteit, maar ook hoger rendement dan de standaard NCREIF index. De NFIODCE betreft privaat vastgoed in Amerika met maximaal 40% leverage. De meest pensioenfondsen geven aan een wereldwijde portefeuille te hebben van publiek vastgoed. Er zijn drie fondsen die specifiek aangegeven dit in Europa te hebben. Geen van hen maakt echter gebruik van de INREV als benchmark. - 34 -
Hoewel de NFI-ODCE slechts betrekking heeft op Amerikaans privaat vastgoed betreft dit de enige reeks met een ruim aantal waarnemingen waardoor de reeks de hoogste bruikbaarheid heeft. Een eventuele keuze voor de INREV op basis van validiteit doordat de meeste pensioenfondsen exposure hebben naar Europees vastgoed en gebruik maken van de INREV wordt op basis van de onderzoekresultaten niet ondersteund. Daarnaast vertonen de reeksen, voor de periode die zij beide beschikbaar zijn, een vergelijkbare trend. Uiteraard is, gelet op het hiervoor gestelde, het rendementsverloop zoals hieronder in tabel 12 weergegeven niet identiek. Ook het gemiddelde rendement en de standaardafwijking is verschillend, maar de trend binnen de grafiek vertoond optisch duidelijk een overeenkomst. Een keuze voor andere parameters, zoals de lengte van de beschikbaarheid van de reeks lijkt hierdoor niet op fundamentele bezwaren te stuiten.
Tabel 12: Rendementsverloop NFI-ODCE vs INREV all vehicles 30% 20% 10% 0%
NFI-ODCE INREV all vehicles
-10% -20% -30% -40%
Bron: INREV, NCREIF De rendementsreeks van privaat vastgoed kent grofweg dezelfde tekortkoming als de reeksen van direct vastgoed.
4.2.4 Index publiek vastgoed Het beeld voor de index welke pensioenfondsen gebruiken om de relatieve performance van publieke vastgoedbeleggingen te meten laat weer een consistenter beeld zien. Van de 50 fondsen hebben er negentien publiek vastgoed in hun portefeuille. De gebruikte indices zijn over het algemeen één van de reeksen van FTSE EPRA/NAREIT of één van de reeksen van GPR dan wel een combinatie van beide. Elf respondenten hebben beursgenoteerd vastgoed in de portefeuille. Verder is een andere overeenkomst dat het publieke vastgoed bij alle respondenten een wereldwijde exposure heeft. Een index bestaande uit een wereldwijd gespreide portefeuille lijkt dus gelegitimeerd. Er moet echter - 35 -
een keuze gemaakt worden tussen de globale reeks van de FTSE EPRA/NAREIT dan wel de GPR. De European Public Real Estate Association (EPRA) heeft als doel de beursgenoteerde vastgoedsector te ontwikkelen, promoten en te vertegenwoordigen. De EPRA is in 1999 opgericht en is een non-profit organisatie welke zich voornamelijk richt op de Europese beursgenoteerde vastgoedmarkt. In samenwerking met de National Association of Real Estate Investment Trust (NAREIT) en de Financial Times Stock Exchange (FTSE) publiceert de EPRA ook een gecombineerde index van Europa, Amerika en Azië. Indices zijn op dagelijkse basis beschikbaar (EPRA, 2012). De National Association of Real Estate Investment Trust (NAREIT) vertegenwoordigt de Real Estate Investment Trusts (REIT) met een belang in Amerika. Gegevens zijn op dagelijkse basis beschikbaar en gaan terug tot 1989 (Reit, 2012). De Global Property Research (GPR) publiceert indices van wereldwijd genoteerde vastgoedfondsen en is sinds 1995 actief. De GPR heeft vier standaard indices, maar er bestaat ook de mogelijkheid om op maat gemaakte indices te produceren. De GPR general index gaat terug tot 1984 en is hiermee de langstlopende reeks van de GPR (GPR, 2012). Beide reeksen worden veel gebruikt en zijn beschikbaar. Echter aangezien de GPR general index wereldwijd is, de FTSE EPRA/NAREIT zich beperkt tot Europa, Amerika en Azië en omdat dat de reeks van de GPR general index een omvangrijkere dataset heeft, heeft de GPR general index een hogere validiteit en bruikbaarheid dan de FTSE EPRA/NAREIT. In tegenstelling tot de rendementsreeksen van direct vastgoed kennen de reeksen van beursgenoteerd vastgoed niet de beperking dat data slechts op jaarbasis beschikbaar zijn. Verder is de markt van vraag en aanbod het waarderingsmechanisme en is dit voor alle fondsen gelijk. Ook het risico van foutieve data is verwaarloosbaar doordat de publieke markt zelfcorrigerend is. De beursgenoteerde vastgoedreeksen kennen derhalve geen significante methodologische tekortkomingen. Voor de duidelijkheid is in tabel 13 een overzicht van de verschillende besproken reeksen en hun kenmerken weergegeven.
- 36 -
Tabel 13: Overzicht benchmarks
ROZ/IPD
INREV all vehicles
NFI-ODCE
GPR general index
FTSE EPRA/NAREIT
Beschikbaar vanaf Jaarlijks
1977
2001
1978
1984
1989
Kwartaalbasis
2000
-
1978
1984
1989
-
-
-
1984
1989
Dagelijks
Inhoud Geografie Segmenten
Nederland
Europa
Amerika
Alle sectoren
Alle sectoren
Alle sectoren
Alle sectoren
Alle sectoren
Nee
Ja
Ja
Ja
Ja
39 mld
165 mld*
-
-
870 mld*
-
-
30 funds
-
-
Leverage
Wereldwijd Europa / Amerika/Azië
Omvang Euro Usd *Incl. leverage
Bron: ROZ/IPD, INREV, NCREIF, GPR, FTSE EPRA/NAREIT
4.2.5 Conclusie Van 49 Nederlandse pensioenfondsen uit de top 100 grootste Nederlandse pensioenfondsen is de samenstelling van hun vastgoedbeleggingsportefeuille achterhaald. Voor de top 25 blijkt de ongewogen gemiddelde portefeuillesamenstelling te bestaan uit 24,9% direct vastgoed, 56,2 % privaat vastgoed en 18,8% publiek vastgoed. Voor de nummers 76 tot 100 is deze verdeling 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed. De grote fondsen alloceren dus meer naar direct vastgoed en minder naar beursgenoteerd vastgoed dan de kleinere fondsen. Verder blijkt dat de grote fondsen ook meer verschillende typen vastgoedbeleggingen aanhouden te weten gemiddeld 2,1 ten opzichte van 1,3 voor de kleinere fondsen. De minder omvangrijke fondsen spreiden dus hun vermogen, wat toegewezen is aan vastgoed, over minder verschillende type beleggingen. Bovenstaande is in lijn met de eerder geschetste theoretische benadering van bedrijfseconomische redenen en efficiënte portefeuilles. Verder blijkt dat met uitzondering van één alle respondenten ALM/LDI gebruiken om hun portefeuille te modelleren. Het bepalen van de optimale portefeuillesamenstelling door middel van ALM/LDI is dus een gemeengoed. Zowel in het antwoord op de vraag “waarom vastgoed”, als in de opgave van de reden waarom de portefeuille op een bepaalde manier is vormgegeven, is liquiditeit een terugkerend thema. De resultaten voor het samenstellen van rendementsreeksen ten behoeve van de analysefase zijn onvoldoende om een valide reeks te produceren. Als alternatief is gekeken - 37 -
naar indices welke valide, beschikbaar en bruikbaar zijn. De validiteit is daarbij bepaald door de mate waarin pensioenfondsen hiervan gebruik maken alsmede de penetratiegraad van de index. Voor direct vastgoed wordt in de analysefase gebruik gemaakt van de samengestelde reeks van Hordijk waarbij gekozen kan worden tussen de versie inclusief het smoothingeffect en exclusief het smoothingeffect. Voor privaat vastgoed zal de NFI-ODCE index worden gebruikt. Uit de praktijk blijkt dat de diversiteit van gebruikte indices voor privaat vastgoed het hoogste is. Echter door de bruikbaarheid van deze reeks is dit de beste optie. Voor publiek vastgoed wordt gebruik gemaakt van de GPR general index. In het volgende hoofdstuk wordt met behulp van bovenstaande indices de optimale portefeuille gemoddelleerd met behulp van de MPT en een ALM benadering.
- 38 -
5 Analyse 5.1 Optimale portefeuille op basis van MPT Zoals vermeld onder 3.3.2. biedt een onvolledige correlatie tussen beleggingsproducten mogelijkheden tot het samenstellen van een portefeuille met een betere rendement/risicoverhouding dan de separate solitaire beleggingen. Een economisch rationele belegger zal geen risico willen lopen waarvoor hij niet wordt beloond. Mogelijkheden om het rendement/risicoprofiel van de portefeuille te verbeteren zullen dan ook worden benut. Naast de voorwaarde voor onvolledige correlatie leidt een samengestelde portefeuille niet tot een efficiëntere portefeuille wanneer één beleggingsproduct dominant is ten opzichte van de overige separate beleggingsproducten of een efficiënte combinatie hiervan. Een efficiënte portefeuille is een samengestelde portefeuille met de hoogste compensatie in de vorm van rendement per eenheid risico. Een dominant beleggingsproduct is een beleggingsproduct met: een hoger rendement bij hetzelfde risico, hetzelfde rendement bij een lager risico of met zowel een lager risico als een hoger rendement. In de hieronder gelegen tabel 14 is dit grafisch weergegeven. Beleggingsproducten in het kader ten noordwesten van de marktportefeuille zijn dominant (Geltner, 2007). Tabel 14: Dominante portefeuille Domineert P P” P Rendement Gedomineerd door P
Risico
Bron: Geltner, 2007.
De afwezigheid van een dominant beleggingsproduct is derhalve een aanvullende voorwaarde. Zoals op de volgende pagina in tabel 15 is af te lezen, is aan deze voorwaarde voldaan. Hierbij dient te worden opgemerkt dat dominante beleggingsproducten met een kritische blik moeten worden bekeken. Lange termijn dominantie zou theoretische gezien namelijk niet mogelijk zijn aangezien de vraag naar dit product zal stijgen als gevolg van zijn dominantie. Met een stijgende vraag zal de prijs van dit product stijgen en het rendement - 39 -
voor de nieuwe toetreders dalen totdat het risico in verhouding staat met het bijbehorende rendement. (Geltner, 2007) Tabel 15: Rendement en standaarddeviatie rendementsreeksen ROZ/ IPD '78-'11
Gemiddeld rendement Standaarddeviatie
ROZ/IPD unsmoothed '78-'11
(Direct vastgoed NL) (Direct vastgoed NL) 8,46% 8,59% 5,36% 6,46%
NFI-ODCE '78-'11 (Privaat vastgoed USA) 8,78% 10,16%
GPR general index '84-'11 (Beursgenoteerd vastgoed wereldwijd)
10,55% 23,13%
Bron: ROZ/IPD, NCREIF, GPR
Om de optimale samenstelling van de portefeuille te bepalen wordt per rendementsreeks het verwacht rendement, de variantie en de onderlinge covariantie van de verschillende reeksen berekend. Met behulp van de covariantie en de standaardafwijking, wat de wortel van de variantie is, kan de correlatiecoëfficiënt van twee verschillende reeksen worden berekend. Als de correlatiecoëfficiënt, de standaardafwijking en het verwacht rendement bekend is kan voor elke willekeurige samenstelling van de portefeuille het verwacht rendement en het verwacht portefeuillerisico worden bepaald. De gebruikt formules zijn weergeven in bijlage 7. In dit specifieke geval gaat het om verschillende combinaties van direct vastgoed Nederland, privaat vastgoed Amerika en publiek vastgoed wereldwijd waarvoor respectievelijk de reeksen van de ROZ/IPD standing investments total return, NFI-ODCE en GPR general index worden gebruikt. De reeks van de NFI-ODCE is beschikbaar vanaf 1978. Om de vergelijkbaarheid te vergroten wordt voor de ROZ/IPD reeks ook de reeks van 1978 gebruikt. De GPR is beschikbaar vanaf 1984 en de reeks vanaf deze datum wordt dan ook gebruikt. Na de berekening van verwacht rendement en het verwacht portefeuillerisico, kan per combinatie van beleggingen worden bepaald wat het rendement per eenheid risico is. De verhouding tussen deze risicopremie en het te lopen risico wordt uitgedrukt in de Sharpe ratio. Om de Sharpe ratio te berekenen wordt het surplus aan rendement boven het risicovrije rendement gedeeld door het risico van de belegging (Geltner, 2007). De gecombineerde portefeuille met de hoogste Sharpe ratio is de optimale portefeuille. Voor het risicovrije rendement is gerekend met het rendement op 10 jarige Nederlandse staatsobligatie op 21 augustus 2012. Dit rendement was 1,89%. Deze verdeling van de optimale portefeuille komt tot stand door het uitvoeren van een Monte Carlo simulatie waarbij willekeurig 10.000 portefeuilles zijn samengesteld. Er is gekozen voor een Monte Carlo simulatie om de uitkomsten van de verschillende samenstelling inzichtelijk te maken. Dit inzicht wordt verkregen door de uitkomsten grafisch - 40 -
weer te geven. Deze analyse is uitgevoerd met de vermelde rendementsreeksen van de verschillende hoofdvormen van beleggen in vastgoed. De meest efficiënte portefeuille betreft de portefeuille met de hoogste Sharpe ratio. Hieruit blijkt dat op basis van historische gegevens van de ROZ/IPD en de NFI-ODCE over de periode 1978-2011 en de historische gegevens van de GPR general index over de periode 1984-2011 dat de optimale portefeuille van deze drie mogelijkheden zou hebben bestaan uit 86,0% direct vastgoed Nederland, 7,5 % privaat vastgoed Amerika en 6,5% publiek vastgoed wereldwijd. Deze portefeuille heeft een Sharpe ratio van 1,31%. Door de gunstige rendement/risicoverhouding van direct vastgoed t.o.v. de andere typen vastgoedbeleggingen is de weging naar direct vastgoed fors. De resultaten hiervan zijn hieronder in tabel 16 grafisch weergegeven. In bijlage 8 zijn de uitwerkingen van de berekeningen te vinden. Voor het overzicht is het aantal combinaties beperkt tot 150. Tabel 16: Monte Carlo simulatie ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR General Index Rendement 11,00%
10,50%
10,00%
9,50% Samengestelde portefeuille ROZ/IPD, NFIODCE en GPR Global
9,00%
8,50%
8,00%
7,50% 0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00% Risico
- 41 -
Bovenstaande analyse is ook uitgevoerd met de reeks welke is ontdaan van het smoothingeffect volgens de methodiek van Hordijk. Deze reeks kent een hoger gemiddeld rendement, te weten 8,46% t.o.v. 8,59% wat een toename is van 0,13 procentpunt, maar ook een significant hoger risico. De standaardafwijking neemt met 1,10 procentpunt toe van 5,36% naar 6,46%. Ondanks het voorgaande laat de uitkomst van de analyse een vergelijkbaar beeld zien. In de hieronder weergegeven tabel 17 zijn met behulp van Monte Carlo simulatie 10.000 portefeuilles weergegeven waarbij voor direct vastgoed de reeks is gebruikt zonder het smoothingeffect. Voor beide tabellen geldt dat de uiterste waarden worden bepaald door het verwacht rendement en het verwacht risico bij een portefeuille welke volledig is samengesteld uit één van drie type vastgoedbeleggingen te weten, direct vastgoed Nederland, privaat vastgoed Amerika of beursgenoteerd vastgoed wereldwijd. Tabel 17: Monte Carlo simulatie ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE en GPR General index Rendement 11,00%
10,50%
10,00%
9,50% Samengestelde portefueille ROZ/IPD unsmoothed, NFIODCE en GPR Global
9,00%
8,50%
8,00%
7,50% 0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00% Risico
De optimale portefeuille in termen van risico en rendement kent een verdeling van 84,7% direct vastgoed Nederland, 8,2 % privaat vastgoed Amerika en 7,1% publiek vastgoed wereldwijd. Direct vastgoed levert op basis van de reeks zonder smoothingeffect iets aan - 42 -
belang in ten behoeve van privaat vastgoed en publiek vastgoed. De beperkte invloed van het unsmoothen van de rendementsreeks is in lijn met de eerder bevinden van Hoesli (2004). De berekeningen zijn weergegeven in bijlage 9. Voor het overzicht is het aantal weergegeven combinaties beperkt tot 150. Zoals ook omschreven onder 3.3.2 worden beleggers alleen gecompenseerd voor het risico dat zij niet kunnen elimineren. Uitgaande van een rationeel economische belegger zouden de efficiënte portefeuilles per type vastgoed voor direct vastgoed, privaat vastgoed en publiek vastgoed qua omvang minimaal respectievelijk EUR 168 mln., EUR 4 mln. en nihil bedragen (zie ook paragraaf 3.2.1 – 3.2.3). Uitgaande van het gemiddelde percentage vastgoed in de portefeuille van ca. 10% bedraagt de benodigde minimale omvang van de beleggingsportefeuille van een pensioenfonds om te kunnen kiezen voor direct vastgoed portefeuille 1.680 mln.. De mogelijkheden om te kiezen voor privaat vastgoed is met 40 mln. fors lager net als voor publiek vastgoed dat qua minimale omvang verwaarloosbaar is. Voor de onderzoeksgroep betekent dit, dat de grootste 25 pensioenfondsen, van Nederland, waarbij nummer 25 een belegd vermogen heeft van ca. EUR 4.000 mln. de mogelijkheid hebben om te kiezen uit alle typen vastgoedbeleggingen. Voor de nummer 76 tot 100, waar de nummer 76 een totaal belegd vermogen heeft van ca. 850 mln., houdt dit echter in dat de mogelijkheid om te kiezen voor direct vastgoed wel bestaat, maar dat theoretische gezien het opbouwen van een efficiënte portefeuille niet mogelijk is. Om dit te simuleren wordt als restrictie ingevoerd dat de pensioenfondsen 76 tot 100 voor het samenstellen van een efficiënte portefeuille niet kunnen kiezen voor direct vastgoed. De efficiënte portefeuille voor deze groep bestaat dan uit een combinatie van privaat vastgoed en publiek vastgoed. De combinatie met de hoogste Sharpe ratio bestaat uit 81,9 % privaat beursgenoteerd vastgoed en 18,1% publiek vastgoed. Bovenstaande verdeling is te berekenen met de eerder vermelde formules of te bepalen via een Monte Carlo simulatie zoals op de volgende pagina weergegeven in tabel 18. In bijlage 10 zijn de uitwerkingen van de berekeningen te vinden. Voor het overzicht is het aantal combinaties beperkt tot 150.
- 43 -
Tabel 18: Monte Carlo simulatie NFI-ODCE en GPD General Index
11,00%
10,50%
10,00%
9,50% Samengestelde portefueille NFIODCE en GPR general index
9,00%
8,50%
8,00%
7,50% 0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00% Risico
5.1.1 Portefeuille top 25 O.b.v. de MPT met voor direct vastgoed Nederland de rendementsreeks welke ontdaan is van het smoothingeffect zou de optimale portefeuille voor de top 25 grootste pensioenfondsen van Nederland bestaan uit 84,7% direct vastgoed Nederland, 8,2 % privaat vastgoed Amerika en 7,1% publiek vastgoed wereldwijd. De ongewogen gemiddelde portefeuille samenstelling van deze onderzoeksgroep bestaat uit 24,9% direct vastgoed, 56,2 % privaat vastgoed en 18,8% publiek vastgoed. De portefeuilles wijken dus in de praktijk af van hetgeen op basis van historische cijfers en afgezien van praktische bezwaren volgens de MPT optimaal zou zijn. Het samenstellen van een beleggingsportefeuille wordt door veel factoren beïnvloed. Factoren als cultuur, historie van een organisatie, psychologie, persoonlijke achtergrond en adviseurs spelen allemaal een rol (Staal, 2010). Verder spelen ook het gekozen model en de inputvariabelen een rol. Voor het gebruikte model geldt dat mogelijk alle respondenten, maar in ieder geval alle respondenten met uitzondering van één, gebruik maken van een ALM benadering bij het samenstellen van de portefeuille. Hierbij wordt in tegenstelling tot bij de - 44 -
MPT bij het samenstellen van de beleggingsportefeuille ook rekening gehouden met toekomstige verplichtingen. Verder lijkt liquiditeit een aanvullend thema te zijn voor de respondenten en wordt direct vastgoed binnen het spectrum aan beleggingsmogelijkheden als een minder liquide optie gezien.
5.1.2 Portefeuille 76-100 Voor nummer 75 tot 100 zou deze portefeuille bestaan uit 81,9 % privaat vastgoed en 18,1 % publiek vastgoed. Voor de nummers 76-100 beschikken er drie over direct vastgoed in de portefeuille en achttien niet. Van de overige vier zijn deze gegevens niet te herleiden uit de jaarverslagen en deze fondsen hebben vriendelijk bedankt voor deelname aan het onderzoek. Verder blijkt in de praktijk dat deze 21 pensioenfondsen gemiddeld 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed in portefeuille hebben. Waar deze verdeling niet uit het onderzoek of het jaarverslag te herleiden valt is de sample weggelaten uit het onderzoek. Uit de vergelijking met de praktijk blijkt dat het aandeel direct vastgoed een stuk beperkter is bij de kleinere fondsen dan bij de grotere fondsen. Verder blijkt het aandeel publiek vastgoed fors hoger te zijn. Ook voor de kleinere fondsen wijken de portefeuilles in de praktijk af van wat o.b.v. historische cijfers en afgezien van praktische bezwaren volgens de MPT optimaal zou zijn. Zoals al eerder vermeld spelen veel factoren een rol in het allocatie proces. Daarnaast geldt dat ook hier, dat alle respondenten aangeven gebruik te maken van een ALM benadering bij het samenstellen van de portefeuille. Verder lijkt liquiditeit ook voor de kleiner fondsen een aanvullend thema te zijn en wordt direct vastgoed binnen het spectrum aan beleggingsmogelijkheden als een minder liquide optie gezien.
5.1.3 Conclusie Geconcludeerd kan worden dat de portefeuille´s van de pensioenfondsen afwijken van het geen op basis van historische reeksen als optimaal zou worden bestempeld volgens de MPT. In de praktijk blijkt dan ook dat de portefeuilles niet alleen met behulp van de MPT worden samengesteld. Met uitzondering van één fonds maken alle fondsen gebruik van een ALM benadering eventueel in combinatie met MPT om tot de samenstelling van de portefeuille te komen. Verder blijkt uit het onderzoek dat er een hoge mate van overeenstemming is over de reden waarom vastgoed in een beleggingsportefeuille wordt geplaatst en dat er aanvullende overwegingen zijn bij de vormgeving van de - 45 -
vastgoedportefeuille. De resultaten van het onderzoek lijken te wijzen op een verschil in visie over de karakteristieken van de verschillende typen vastgoedbeleggingen.
5.2 Optimale portefeuille op basis van ALM Zoals eerder beschreven moeten pensioenverplichtingen op de marktwaarde worden gewaardeerd. De rekenrente van 4% is losgelaten waardoor ook de waardeontwikkeling van de toekomstige verplichtingen van belang is geworden. Onder invloed van deze wijziging in de regelgeving is de ALM benadering voor het structureren van beleggingsportefeuilles van pensioenfondsen verder gestimuleerd. Het raamwerk waarbinnen ook rekening wordt gehouden met de ontwikkeling van de waarde van de toekomstige verplichtingen en verschillende toekomstscenario´s wordt asset liability management genoemd. Inmiddels wordt de discussie over de rekenrente wederom gevoerd. Onder invloed van de crisis is de rente op een dusdanig laag niveau gekomen dat de pensioenfondsen van mening zijn dat deze abnormale omstandigheden de dekkingsgraad van de pensioenfondsen te veel beïnvloeden. Toevoeging van de verplichtingen in de analyse van de samenstelling van een beleggingsportefeuille is gewenst, omdat met de invoering van de variabele rekenrente de waardeontwikkeling van de verplichtingen invloed heeft op de samenstelling. Daarnaast neemt deze invloed ook toe naarmate de beleggingshorizon langer wordt. (Hoevenaars, Molenaar, Scholtman en Steenkamp, 2005). De ALM benadering is uitermate geschikt voor pensioenfondsen, aangezien bij hen de verplichtingen goed kunnen worden geënsceneerd en men een lange termijn beleggingshorizon heeft. Wel dient hierbij te worden opgemerkt dat ook een ALM studie diverse praktische uitdagingen kent zoals het verkrijgen van de juiste inputparameters, het meenemen van toekomstverwachtingen en het maken van een vertaalslag naar de praktijk (Van Gool en Muller, 2005). Verder is het zo dat de input van een ALM is gebaseerd op aannames voor de toekomst of de resultante is van econometrische modellen die gebaseerd zijn op het verleden (Van Gool, 2007).
5.2.1 ALM raamwerk Voor de analyse is gebruik gemaakt van de ALM tool van Syntrus Achmea. Deze tool wordt ook wel de flight simulator genoemd. Deze tool is door Syntrus Achmea zelf ontwikkeld. Voor de toekomst zijn vier sets economische scenario´s geformuleerd. Deze economische scenario´s worden omschreven als het langzaam herstel (U), stagnatie (L), goudlokje (V) en stagflatie scenario. De basisuitgangspunten van de scenario´s zijn hieronder in tabel 19 weergegeven. - 46 -
Tabel 19: Kenmerken verschillende scenario´s als ALM input Kenmerken scenario Langzaam herstel (U)
Maatregelen overheden en banken sorteren effect.
(Basisscenario)
Pas na 2015 herstel tot pre-crisis bbp niveau. Lange termijn inflatie rond de 2,5%. Nominale rente in lijn met groei bbp. Herstel aandelenmarkten tot pre-crisis niveau.
Stagnatie (L)
Maatregelen overheden en banken sorteren geen effect. Groei en inflatie blijvend onder druk. Rente blijft lage en slechte vooruitzichten voor risicovolle beleggingen.
Goudlokje (V)
Maatregelen overheden en banken sorteren effect. Snel en duurzaam herstel van de economie en beperkte inflatie. Nominale rente in lijn met groei bbp. Goede vooruitzichten risicovolle beleggingen.
Stagflatie
Groei blijvend onder druk met hierbij hoge inflatie. Sterke stijging inflatie en nominale rente. Risicovolle beleggingen leveren geen extra rendement.
Bron: Syntrus Achmea, 2011 Deze scenario´s worden jaarlijks vastgesteld en beschrijven de verwachtingen voor de aankomende periode van vijftien jaar. Afhankelijk van het gekozen scenario worden rendementsverwachtingen en correlaties van verschillende beleggingsmogelijkheden geprognotiseerd. Bij de praktische invulling voor de verschillende pensioenfondsen hebben bestuurders de mogelijkheid het verwachte scenario en de uitgangspunten die daarbij horen aan te passen. Dit is geen uitzondering, maar het aanpassen van de parameters beperkt zich meestal tot de rendementsverwachting van de verschillende beleggingen behorende bij het betreffende scenario. Vanuit Syntrus Achmea is de verwachting dat het meest waarschijnlijke scenario het scenario van langzaam herstel (U) betreft. Dit wordt dan ook het basisscenario genoemd. Bij het gebruik van het model is dan ook gekozen om te werken met het scenario van langzaam herstel (U). Het model beperkt zich tot de verdeling naar de drie hoofdcategorieën van beleggingen te weten vastrentende waarden, zakelijke waarden en vastgoed. De optimale invulling binnen de verschillende categorieën wordt in een later stadium bepaald. Om het model bruikbaar te maken voor de analyse worden voor de drie hoofdcategorieën de verschillende typen van vastgoedbeleggingen gebruikt. Te weten; direct vastgoed, privaat vastgoed en publiek vastgoed. Voor deze typen vastgoedbeleggingen moeten aannames gedaan worden voor het verwachte rendement, de volatiliteit, de correlatie en de autocorrelatie. Verder is het, om te kunnen werken met het ALM model, noodzakelijk om ook het rendement en de omvang van het deel van de beleggingsportefeuille, niet zijnde het - 47 -
vastgoed deel, toe te voegen. In het onderzoek willen we enkel kijken naar de samenstelling van de vastgoedportefeuille zonder rekening te houden met andere beleggingscategorieën. Om de invloed van de andere beleggingscategorieën te elimineren is het noodzakelijk dit deel van de beleggingsportefeuille te fixeren in termen van rendement en omvang en de correlaties met de vastgoedbeleggingen niet mee te nemen in de analyse. Voor de verdeling naar de verschillende categorieën is gekozen voor een portefeuille bestaande uit 40% vastrentend, 30% zakelijke waarden en 30% vastgoed. Deze verdeling is gefixeerd. Ook het rendement van het deel vastrentend en het deel zakelijke waarden is gefixeerd. De rendementparameter voor vastrentende waarden uit het basisscenario (U) is gelijk aan de maximale rendementparameter voor vastrentende waarden welke de DNB voorschrijft. De rendementparameter voor zakelijke waarden ligt 130 basispunten onder de maximale rendementparameter van de DNB (DNB, 2006) (DNB, 2009) (Donner, 2010). Het rendement uit het basisscenario voor vastrentende waarden is 4,5% en voor zakelijke waarden 7,5%. Het rendement op het deel van de portefeuille niet zijnde vastgoed, is dan jaarlijks 40%*4,5% + 30%*7,5% = 5,79%. Door de omvang en het rendement van het deel van de portefeuille, niet zijnde het vastgoed deel, te fixeren werkt deze wel door in de uitkomsten van de ALM studie zoals de dekkingsgraad en de verwachte kans op onderdekking. Doordat de correlaties met de vastgoedbeleggingen niet worden meegenomen en het rendement en de omvang gefixeerd is, zijn deze beleggingen niet van invloed op samenstelling van de vastgoedportefeuille. Hiermee wordt het mogelijk om de invloed van de verschillende samenstellingsmogelijkheden van de vastgoedportefeuille te onderzoeken. De aannames voor de verschillende typen vastgoedbeleggingen bepalen uiteindelijk de uitkomsten van de analyse. Hiervoor zijn een aantal mogelijkheden, zoals aansluiting zoeken bij de parameters van de DNB, aansluiting zoeken bij de parameters van het basisscenario (U) of de aanname baseren op de historie. Zoals in de voorgaande paragraaf is omschreven is het deel van de beleggingsportefeuille niet zijnde het vastgoeddeel niet meer van invloed op de samenstelling van de vastgoedportefeuille. Hiermee worden de onderlinge verhoudingen of wel de relatieve aantrekkelijkheid van de verschillende type vastgoedbelegging bepalend voor de resultaten van de diverse samenstellingsmogelijkheden. Zowel in het basisscenario als bij de uitgangspunten van de DNB liggen de rendementen op een lager niveau dan historisch gezien zou mogen worden verwacht. Echter, indicaties voor significante wijzigingen in onderlinge verhoudingen zijn er niet. Omdat de onderlinge verhoudingen van invloed zijn op de relatieve aantrekkelijkheid van de uitkomsten is gekozen om voor de parameters rendement, volatiliteit, correlatie en autocorrelatie aan te sluiten bij de historische gegevens. Een overzicht van de paramaters - 48 -
voor de reeks met direct vastgoed inclusief het smoothingeffect en exclusief het smoothingeffect is weergegeven in bijlage 11 en 12. Tot slot zijn in bijlage 13 en 14 de basisuitgangspunten opgenomen voor het langzaam herstel scenario. Bijlage 13 zijn de uitgangspunten voor een direct vastgoed inclusief het smootingeffect. Bijlage 14 zijn de uitgangspunten voor direct vastgoed exclusief het smoothingeffect. Naast een aanpassing van het verwachte rendement en de volatiliteit zorgt dit verwijderen van het smoothingeffect ook voor andere correlaties met de rentereeksen. De rentereeksen voor de korte en lange termijn in dit model zijn respectievelijk één, 30 en 60 jaar. Gezien de termijnen van 30 en 60 jaar wordt aangenomen dat de correlatie voor beide reeksen eenzelfde ontwikkeling kent. Om de invloed van het verwijderen van het smoothingeffect op de correlatie tussen de verschillende reeksen mee te nemen is de aanname gedaan dat de correlatie met de rentereeksen met een positieve correlatie vermindert met 20,5%. De achterliggende gedachte is dat de reeks van direct vastgoed een meer volatiel verloop kent dan de stabiele rentereeksen. Daar waar positieve correlatie in het verleden is geconstateerd zal dit verminderen doordat de meer volatiele reeks een verdere toename kent van de volatiliteit en de aanname voor de stabiele reeks is dat deze een vergelijkbaar verloop blijft kennen. Voor reeksen met een negatieve correlatie neemt de negatieve correlatie met 20,5% toe. Het in het verleden geconstateerde tegengestelde rendementsverloop wordt versterkt doordat de volatiele reeks een verder toename kent aan volatiliteit en de aanname is dat de stabiele reeks een vergelijkbaar verloop blijft kennen. Deze aanpassing resulteert in de nieuwe correlatiecoëfficiënten zoals weergegeven in bijlage 14. In het basisscenario zijn geen aannamen beschikbaar voor de correlatie van privaat vastgoed met de korte en de lange rente. Om deze toe te voegen is de correlatie van privaat vastgoed berekend met de AIBOR/EURIBOR over de periode 1986-2011. Hetzelfde is gedaan voor de rente op de 30 jarige Nederlandse staatsobligatie met privaat vastgoed voor de periode 1992-2011. De correlatie alsmede de reeksen zijn weergegeven in bijlage 15.
5.2.2 Aannames pensioenfonds Voor het pensioenfonds is gekozen voor een standaard pensioenfonds. Dit fonds heeft een gemiddelde leeftijd van de deelnemers van 45 jaar en een duration van 20 jaar. De betreffende premie bedraagt 20% van het inkomen en de opbouw van het pensioen is 2% over de pensioengrondslag per jaar. De pensioenregeling is een defined benefit middelloonregeling met voorwaardelijke indexatie. Om zo min mogelijk andere invloeden in
- 49 -
de analyse te betrekken is er aangenomen dat het fonds geen gebruik maakt van rentehedges. Deze uitgangspunten zijn hieronder weergegeven in tabel 20. Tabel 20:Uitgangspunten ALM Uitgangspunten ALM Pensioenregeling
Defined benefit met middelloonregeling en voorwaardelijke indexatie
Gemiddelde leeftijd deelnemers 45 jaar Duration
20 jaar
Premie
20% van het inkomen
Pensioenopbouw
2% over de pensioengrondslag per jaar
Rentehedge
Geen
De analyse is gedaan voor zowel de grote fondsen als voor de kleinere fondsen. Net als bij de MPT hebben de grote fondsen de mogelijkheid om de portefeuille samen te stellen met direct vastgoed, privaat vastgoed en publiek vastgoed. Voor de analyse is zowel de reeks voor direct vastgoed inclusief het smoothingeffect als de reeks exclusief het smoothingeffect gebruikt. Voor de kleinere fondsen geldt dat net als bij de MPT direct vastgoed geen onderdeel uitmaakt van de beleggingsmogelijkheden. Het niet kunnen samenstellen van een efficiënte portefeuille is hiervan de onderliggende reden. Derhalve is voor de kleinere fondsen de analyse alleen uitgevoerd met de mogelijkheid om een portefeuille samen te stellen met privaat en publiek vastgoed. Een ALM analyse geeft inzicht in de ontwikkeling van diverse parameters. Voor het bepalen van een optimum is derhalve een keuze nodig uit de variabelen waarop getoetst wordt. Gekozen is voor de parameters nominale dekkingsgraad, kans op onderdekking, kans op reservetekort en de kans op 3 jaar onderdekking die elk, voor zowel de fondsen als de toezichthouders belangrijke financiële parameters zijn. Voor de analyse is gekozen om verschillende mogelijke portefeuillecombinaties te toetsen. Deze combinaties zijn gemaakt in stappen van 25%. Voor de grote pensioenfondsen zijn derhalve 15 combinaties mogelijk. De verdeling van deze combinaties is hiernaast in tabel 21 weergegeven. Voor de kleinere pensioenfondsen zijn alleen de combinaties 1, 6 10, 13 en 15 mogelijk.
- 50 -
Tabel 21: Mogelijke portefeuille samenstellingen
5
0
25
75
25
25
50
50
25
25
75
25
0
100
0
0
6 7 8 9
0
50
50
25
75
0
50
0
50
75
0
25
10 11 12
0
75
25
25
50
25
50
50
0
13 14
0
0
100
25
0
75
15
0
Publiek Vastgoed
Privaat Vastgoed
Direct Vastgoed
Combinatie
Publiek Vastgoed
Privaat Vastgoed
Direct Vastgoed
Combinatie
Publiek Vastgoed
Privaat Vastgoed
Direct Vastgoed
Combinatie
Publiek Vastgoed
Privaat Vastgoed
Direct Vastgoed
Combinatie
Privaat Vastgoed
Direct Vastgoed
Combinatie Percentage
1 2 3 4
Publiek Vastgoed
Samenstelling portefeuilles
100
0
5.2.3 Beoordelingsmethodiek Voor het beoordelen van de uitkomsten van de betreffende combinaties is, zoals vermeld, gekozen om te kijken naar de vier parameters te weten nominale dekkingsgraad, kans op onderdekking, kans op reservetekort en de kans op 3 jaar onderdekking. Hierbij wordt uitgegaan van een looptijd van de analyse van tien jaar. De nominale dekkingsgraad is de gemiddelde nominale dekkingsgraad over de looptijd van de analyse, te weten tien jaar. De kans op onderdekking is de gemiddelde kans op onderdekking over de looptijd van de analyse. De kans op reservetekort is de gemiddelde kans op een reservetekort over de looptijd van de analyse. Tot slot wordt gekeken naar de kans dat er drie opvolgende jaren een onderdekking is. De dekkingsgraad is één van de belangrijkste parameters waarop toezichthouders de pensioenfondsen beoordelen. Hiermee hangt de kans op onderdekking nauw samen. Bij een rangschikking naar belang geldt dan ook de volgende volgorde; nominale dekkingsgraad, kans op onderdekking, kans op reservetekort en kans op drie jaar onderdekking. Per mogelijke combinatie is een analyse gedraaid en zijn de resultaten hiervan verwerkt. De uitkomsten hiervan zijn weergeven in bijlage 16 en tabel 22. Om de resultaten makkelijker te kunnen vergelijken is de beste score per parameter groen gearceerd en de één na beste licht groen. De slechtste score per parameter is rood gearceerd en de één na slechtste licht rood.
5.2.4 Portefeuille top 25 De analyse is gestart met de aannames voor direct vastgoed inclusief het smoothingeffect. De resultaten hiervan zijn op de volgende pagina in tabel 22. In deze tabel is te zien dat de uitkomsten over het algemeen geen grote verschillen laten zien. Een uitzondering hierop is - 51 -
de portefeuille welke geheel uit publiek vastgoed bestaat. Deze samenstelling scoort op alle parameters significant minder dan de andere combinaties. In de tabel is te zien dat eenzijdige portefeuilles en portefeuilles met overwegend publiek vastgoed mindere resultaten laten zien. Daarentegen scoren portefeuilles met meerdere type vastgoedbeleggingen gemiddeld beter. Binnen dit cluster van portefeuilles laten met name de portefeuilles met een beperkte weging publiek vastgoed de beste scores zien. Deze combinaties 3, 6, 10 en 11. Scoren allen één of meerdere keren de hoogste score bij een parameter en hebben met uitzondering van combinatie 6, 25% publiek vastgoed in de portefeuille. Tabel 22: Uitkomsten ALM ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR Global Start dekkingsgraad 105% Vereiste dekkingsgraad 127% Combinatie 1 2 3 4 Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Nominale dekkingsgraad Kans op onderdekking Kans op reservetekort Kans op 3 jaar onderdekking Combinatie Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Nominale dekkingsgraad Kans op onderdekking Kans op reservetekort Kans op 3 jaar onderdekking
5
6
7
8 50%
0%
25%
50%
75%
100%
0%
25%
25%
25%
25%
25%
0%
50%
75%
0%
75%
50%
25%
0%
0%
50%
0%
50%
135%
141%
143%
141%
140%
142%
142%
140%
32%
29%
30%
34%
35%
28%
33%
29%
51%
44%
42%
46%
47%
44%
46%
44%
23%
18%
18%
19%
19%
18%
18%
20%
9
10
11
12
13
14
15
75%
0%
25%
50%
0%
25%
0%
0%
75%
50%
50%
0%
0%
100%
25%
25%
25%
0%
100%
75%
0%
142%
145%
144%
142%
124%
134%
143%
30%
29%
29%
34%
41%
32%
33%
43%
42%
41%
46%
62%
52%
45%
18%
17%
18%
20%
30%
23%
18%
Eenzijdige portefeuilles laten mindere resultaten zien dan portefeuilles welke zijn samengesteld uit meerder type vastgoedbeleggingen. De onderling niet perfecte correlatie is hier debet aan. Verder is opmerkelijk dat wanneer publiek vastgoed een groot onderdeel van de portefeuille uitmaakt de combinatie minder aantrekkelijk is. De oorzaak hiervan kan liggen in de hoge volatiliteit van publiek vastgoed in combinatie met de lage negatieve correlatie met de verschillende rentes. Blijkbaar wordt dit onvoldoende gecompenseerd door het hogere verwachte rendement. - 52 -
Zowel direct als privaat vastgoed hebben een negatievere correlatie met de verschillende rentes en een lagere volatiliteit. Echter de rendementsverwachtingen liggen voor deze typen vastgoedbeleggingen ook lager. Zonder uitspraken te doen over de exacte allocatie zou uit de resultaten kunnen worden opgemaakt, dat een vastgoedportefeuille bestaande uit de verschillende type vastgoedbeleggingen de beste resultaten geeft. Op basis van de gebruikte inputparameters en het aangenomen economische basisscenario zou meer dan de helft van de portefeuille worden vormgegeven door privaat vastgoed of een combinatie van direct en privaat vastgoed. Het overige deel van de portefeuille wordt ingevuld met publiek vastgoed. De analyse is ook uitgevoerd met aannames voor direct vastgoed exclusief het smoothingeffect. Het unsmoothen van de reeks levert vergelijkbare resultaten op. Er vinden slecht zeer beperkt veranderingen plaatst zonder dat dit de conclusies beïnvloedt. De resultaten hiervan zijn in de bijlage 16 weergegeven. Uit de praktijk blijkt dat de grote pensioenfondsen gemiddeld 24,9% direct vastgoed, 56,2% privaat vastgoed en 18,8% publiek vastgoed in hun portefeuille hebben. Uit de analyse blijkt dat deze portefeuille overeenkomsten vertoont met de uitkomsten van de uitgevoerde ALM analyse. De grote pensioenfondsen maken gebruik van meerdere beleggingen en het grootste deel van hun vastgoedportefeuille bestaat uit een combinatie van direct en privaat vastgoed.
5.2.5 Portefeuilles 76-100 Voor de kleinere pensioenfondsen zijn alleen de combinaties 1, 6 10, 13 en 15 mogelijk. Zoals aangegeven laten eenzijdige portefeuilles en portefeuilles met overwegend publiek vastgoed mindere resultaten laten zien. De mogelijkheden om te combineren voor de kleinere fondsen zijn als gevolg van de afwezigheid van direct vastgoed minder dan voor de grotere fondsen. Een samengestelde portefeuille met een combinatie uit publiek en privaat vastgoed scoort gemiddeld beter dan een eenzijdige portefeuille. Binnen dit cluster laten met name de portefeuilles met een beperktere weging publiek vastgoed de beste scores zien. Zonder uitspraken te doen over de exacte allocatie blijkt uit de resultaten dat een vastgoedportefeuille bestaande uit meer dan de helft privaat vastgoed en het overige deel bestaande uit beursgenoteerd vastgoed volgens de ALM analyse voor de beste toekomstperspectieven zorgt. Uit de praktijk blijkt dat de 21 kleinere pensioenfondsen gemiddeld 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed in portefeuille hebben. Waar deze verdeling niet uit het onderzoek of het jaarverslag te herleiden valt is de sample weggelaten uit het onderzoek.
- 53 -
Uit de analyse blijkt dat deze portefeuille overeenkomsten vertoont met de uitkomsten van de uitgevoerde ALM analyse. Het aandeel direct vastgoed is beperkt en het aandeel privaat vastgoed is omvangrijker dan het aandeel publiek vastgoed. De uitkomsten met de beste toekomstperspectieven van de ALM analyse wijzen in dezelfde richting.
5.2.6 Conclusie Geconcludeerd kan worden dat, met de gebruikte inputparameters, de vastgoedportefeuilles van de pensioenfondsen met de uitkomsten van de gedane ALM analyse verrassend veel overeenkomsten vertonen. Voor zowel de grote fondsen als de kleine fondsen, geldt dat een portefeuille welke bestaat uit meerdere typen vastgoedbeleggingen betere toekomstperspectieven in termen van nominale dekkingsgraad, kans op onderdekking, kans op reservetekort en kans op 3 jaar onderdekking laat zien. Binnen dit cluster van portefeuilles laten met name de portefeuilles met een beperkte weging publiek vastgoed de beste scores zien. Ditzelfde geldt voor de kleinere fondsen.
- 54 -
6. Conclusies en aanbevelingen De centrale vraag uit dit onderzoek luidt, in hoeverre beïnvloedt de omvang van de beleggingsportefeuille van de Nederlandse pensioenfondsen de samenstelling van hun vastgoedportefeuille? Uit de praktijk blijkt dat de 25 grootste pensioenfondsen een ongewogen gemiddelde portefeuille samenstelling hebben dat bestaat uit 24,9% direct vastgoed, 56,2 % privaat vastgoed en 18,8% publiek vastgoed. Voor de nummers 76 tot 100 is deze verdeling 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed. De grootste fondsen alloceren dus duidelijk meer naar direct vastgoed en minder naar publiek vastgoed dan de kleinere fondsen. Uitgaande van een gelijk speelveld en min of meer gelijkluidende beoogde doelen maken de grotere fondsen dus andere keuzes dan de kleinere fondsen. De omvang van de beleggingsportefeuille lijkt dus van invloed te zijn op de samenstelling van de vastgoedportefeuille. De gebruikte modelleringtechnieken verschillen voor de grote fondsen niet van die van de kleinere fondsen. Vrijwel alle fondsen nemen de verplichtingenstructuur en verwachtingen omtrent verschillende toekomstscenario´s mee in de samenstelling van hun portefeuille. Dit doen zij door een ALM benadering en/of LDI. Dit is dan ook geen factor die het verschil kan verklaren. Uit eerder onderzoek van Staal (2010) blijkt dat het samenstellen van een beleggingsportefeuille door veel factoren wordt beïnvloed. Factoren als cultuur, historie van een organisatie, psychologie, persoonlijke achtergrond en adviseurs spelen allemaal een rol. Daar deze invloedsfactoren bij alle fondsen een rol zouden moeten spelen en uitgaande van een willekeurige verdeling van deze factoren over de fondsen mag gezien het grote verschil worden aangenomen dat deze factoren niet als verklaring voor het verschil kunnen worden aangedragen. De hypothese dat de omvang van de beleggingsportefeuille van invloed is op de samenstelling van de vastgoedportefeuille wordt dan ook bewezen geacht. Als gekeken wordt naar de gebruikte modelleringtechnieken kan gesteld worden dat de portefeuille´s van de pensioenfondsen op basis van de MPT afwijken van hetgeen, op basis van historische reeksen, als optimaal zou worden bestempeld. De uitkomsten van de ALM benadering vertonen wel overeenkomsten met de samenstelling van de vastgoedportefeuilles van de Nederlandse pensioenfondsen. Dit geldt voor zowel de grote als de kleinere fondsen. Uit de praktijk blijkt dat de grotere fondsen meer verschillende typen vastgoedbeleggingen aanhouden dan de kleinere fondsen, te weten gemiddeld 2,1 t.o.v. 1,3. Duidelijk wordt dat de minder omvangrijke fondsen dus explicietere keuzes maken in de samenstelling van hun vastgoedportefeuille. Bovenstaande is in lijn met de eerder geschetste theoretische benadering van bedrijfseconomische redenen en efficiënte - 55 -
portefeuilles. In dit onderzoek wordt niet geheel duidelijk of dit de echte oorzaak is of dat er andere factoren een rol spelen. Wel is er een verschil tussen de reden waarom fondsen vastgoed toevoegen en de reden waarom ze hun vastgoedportefeuille op de betreffende manier hebben ingericht. Bij de keuze voor vastgoed wordt ongeacht de omvang het diversificatiepotentieel en rendement/risicoprofiel van vastgoed genoemd. Echter wanneer wordt overgegaan tot de invulling van de portefeuille gaan voor de grotere fondsen ook de argumenten management, liquiditeit en zeggenschap een rol spelen. Bij de kleinere fondsen wordt van deze drie factoren alleen liquiditeit als aanvulling genoemd. De portefeuille´s van de pensioenfondsen wijken af van hetgeen op basis van de MPT, met als input de historische rendementsreeksen, als optimaal zou worden bestempeld. Wanneer de rendementsreeks van de ROZ/IPD is ontdaan van het smoothingeffect zou de optimale portefeuille voor de top 25 grootste pensioenfondsen van Nederland bestaan uit 84,7% direct vastgoed Nederland, 8,2 % privaat vastgoed Amerika en 7,1% publiek vastgoed wereldwijd. Uit de praktijk blijkt dat de ongewogen gemiddelde portefeuillesamenstelling van deze onderzoeksgroep bestaat uit 24,9% direct vastgoed, 56,2 % privaat vastgoed en 18,8% publiek vastgoed. Ook de portefeuilles van de kleinere pensioenfondsen blijken af te wijken. De optimale portefeuille voor de kleinere pensioenfondsen o.b.v. deze historische gegevens zou bestaan uit 81,9 % privaat vastgoed en 18,1 % publiek vastgoed. Uit de praktijk blijkt deze pensioenfondsen gemiddeld 4,6 % direct vastgoed, 49,5% privaat vastgoed en 45,9% publiek vastgoed in portefeuille hebben. In het onderzoek komt naar voren dat de pensioenfondsen bijna allemaal gebruik maken van een ALM benadering om tot de samenstelling van de portefeuille te komen. Het verschil tussen de theorie en de praktijk is dan ook niet opmerkelijk. In het ALM raamwerk is in de analysefase gebruik gemaakt van het economisch scenario van langzaam herstel. Dit scenario wordt door Syntrus Achmea gezien als het meest waarschijnlijke scenario. Er zijn echter nog drie andere scenario´s gedefinieerd. Te weten stagnatie (L), goudlokje (V) en stagflatie scenario. Op basis van de gebruikte inputparameters en het aangenomen economische basisscenario in de ALM analyse zou voor de grootste 25 Nederlandse pensioenfondsen geadviseerd worden meer dan de helft van hun vastgoedportefeuille vorm te geven met privaat vastgoed of een combinatie van direct en privaat vastgoed. Het overige deel van de portefeuille wordt ingevuld met publiek vastgoed. De beste resultaten gaan richting een verdeling van 75% privaat/direct vastgoed in combinatie met 25% beursgenoteerd vastgoed. De resultaten voor de kleinere fondsen zijn vergelijkbaar. Echter voor hen bestaat niet de mogelijkheid om een deel van hun portefeuille te laten bestaan uit direct vastgoed. Op basis van de gebruikte inputparameters en het aangenomen economische basisscenario in de ALM analyse zouden de nummer 76 tot en met 100 van de Nederlandse - 56 -
pensioenfondsen meer dan de helft van hun vastgoedportefeuille vormgegeven moeten geven met privaat vastgoed. De beste resultaten gaan richting een verdeling van 75% privaat vastgoed in combinatie met 25% beursgenoteerd vastgoed. Uit de ALM analyse komt naar voren dat publiek vastgoed vertegenwoordigd is in de combinaties met de beste toekomstperspectieven gemeten naar nominale dekkingsgraad, kans op onderdekking, kans op reservetekort en de kans op 3 jaar onderdekking. De gevoeligheid van de toekomstperspectieven voor de omvang van publiek vastgoed in de portefeuille is echter groot. De combinaties waarbij het aandeel publiek vastgoed meer dan 50% bedraagt, hebben namelijk de minst aantrekkelijke toekomstperspectieven. Het beperkt toevoegen van publiek vastgoed heeft een positieve invloed op de uitkomsten van de ALM analyse, maar wanneer het aandeel publiek vastgoed omvangrijker wordt heeft dit een negatieve invloed op de uitkomsten van de ALM analyse. De oorzaak hiervan kan liggen in de hoge volatiliteit van publiek vastgoed in combinatie met de lage negatieve correlatie met de verschillende rentes.
Onderstaand nog enkele aanbevelingen.
Aanbevolen wordt om portefeuilles samen te stellen uit verschillende typen vastgoedbeleggingen. Deze portefeuilles kennen namelijk betere toekomstverwachtingen.
Publiek vastgoed wordt aanbevolen binnen een portefeuille, maar het aandeel binnen de portefeuille dient beperkt te blijven. De uitkomsten van de ALM benadering vertonen namelijk een hoge gevoeligheid voor de omvang van het aandeel publiek vastgoed. Wanneer dit aandeel boven de 50% komt, laten de toekomstverwachtingen een negatieve ontwikkeling zien.
Aanbevolen wordt om het overige deel van de portefeuille vorm te gegeven met een combinatie van direct en privaat vastgoed.
Om specifiek risico in de portefeuille te voorkomen, is de toevoeging van direct vastgoed beperkt tot de pensioenfondsen met een voldoende omvangrijke beleggingsportefeuille.
6.1 Nader onderzoek Het huidige onderzoek heeft zich beperkt tot een analyse aan de hand van de MPT en door middel van een ALM benadering. Aanbevolen wordt om de betreffende analyse ook uit te voeren binnen het raamwerk van LDI. LDI is nu binnen de analysefase buitenbeschouwing gelaten, maar is wel een steeds meer gebruikte modelleringtechniek. Voor deze analyse - 57 -
dient wel eerst de plaats bepaald te worden waar vastgoedbeleggingen binnen de portefeuille zich bevindt. Dat wil zeggen in de matching- of in de returnportefeuile. De discussie hierover is nog in gang (Worms, 2010) en de uitkomst hiervan zal de omvang van de vastgoedbeleggingen in de gehele portefeuille beïnvloeden, maar zal waarschijnlijk ook van invloed zijn op het type vastgoedbelegging waarvoor gekozen gaat worden. Met betrekking tot de reden waarom pensioenfondsen in vastgoed beleggen is er een hoge mate van overeenstemming tussen de grote en kleinere fondsen. Wanneer men echter overgaat tot het structureren van de portefeuille blijken er bij de grote fondsen meer thema´s te spelen dan bij de kleinere fondsen. Interessant is om te onderzoeken of hier een significant verschil bestaat tussen de beweegredenen en waarom dit dan eventueel het geval is. Er zijn een aantal trends die mogelijk liquide beleggingen voor pensioenfondsen aantrekkelijker maken. Uit het praktijkonderzoek blijkt dat voor de pensioenfondsen liquiditeit een thema is. Of dit ook de invulling van hun vastgoedportefeuille beïnvloedt en of dit naast het modelmatige allocatieproces een rol speelt, is echter onduidelijk. De invloed van deze trend en het algemene thema liquiditeit op de samenstelling van de vastgoedportefeuilles van pensioenfondsen nodigt uit tot ander onderzoek. Per scenario is het mogelijk dat een andere invulling van de vastgoedportefeuille tot betere resultaten leidt. Ook zou het goed zijn om te kijken of de verschillende scenario´s van invloed zijn op de samenstelling van de vastgoedportefeuille. Wanneer dit het geval is, en men uit gaat van een onzekere toekomst, zou mogelijk een andere portefeuille gewenst zijn. Namelijk de portefeuille die in alle scenario´s tot gemiddeld het beste resultaat leidt. In de analysefase bij de ALM benadering is gebruik gemaakt van stappen van 25% bij het samenstellen van de portefeuille. Om te komen tot nauwkeurigere resultaten is het aan te bevelen om de combinaties van verschillende portefeuilles met kleinere stappen te maken. Verder is in het onderzoek bewust gekozen om de invloed van andere beleggingscategorieën te elimineren. Toevoeging van de overige beleggingscategorieën kan leiden tot andere uitkomsten.
- 58 -
Bibliografie ABP (2012), www.abp.nl/over-abp/resultaten/dekkingsgraad, oktober 2012. Baum, A. (2007). Managing specific risk in property portfolios, Property Research Quarterly. 14-22. DNB (2006). Advies inzake onderbouwing parameters FTK, De Nederlandse Bank (DNB). Commissie Parameters (2009). Advies betreffende parameters pensioenfondsen. Donner, J.P.H. (2010). Ontwerpbesluit tot wijziging van het Besluit financieel toetsingskader pensioenfondsen in verband met vaststelling van de parameters voor de fondsen. Brounen, D., P. Eicholtz en D. Ling (2009), The liquidity of property shares: an international comparison, Real estate economics, 37, (3), 413-455. Cao, D. en Teïletche, J., Reconsidering asset allocation involving illiquid assets, Université Paris-Dauphine. CBS (2012), http://statline.cbs.nl/statweb Chun, G.H., B.A. Ciochetti en J.D. Shilling (2000), Pension plan real estate investment in an asset/liability framework, Real Estate Economics, 28, (3), 467-492. Clayton, J., G. McKinnon en L. Peng (2008), Time variation of liquidity in the private real estate market: an empirical investigation, JRER, 30, (2). Craft, T.M. (2005), Impact of pension plan liabilities on real estate investment, Journal of portfolio management. 23-31. Elton, E.J. en Gruber, M.J. (1977). Risk reduction and portfolio size: an analytical solution, The journal of Business. 50, (4), 415-437. EPRA (2012). http://www.epra.com Geltner, D.M, e.a. (2007). Commercial real estate analysis & investments. Mason: SouthWestern cengage learning (tweede, herziene druk, 1e druk uit 2001). Gool, P. van en F.L.P. Muller (2005). Vastgoed en ALM de praktijk bij een aantal pensioenfondsen. ASRE research publications, 4. Gool, P. van, P. Jager en R.M. Weisz (red.) (2007). Onroerend goed als belegging. Groningen/Houten: Wolters-Noordhoff (derde, herziende druk, 1e druk uit 1993). Harvey, J. (2010). The Truth About Real Estate Allocations, Cohen & Steers. Hoesli, M., J. Lekander en W. Witkiewicz (2004), International evidence on real estate as a portfolio diversifier, Journal of real estate research, 26, (2), 161-206. Hoevenaars, R.P.M.M., R.D.J. Molenaar, P.C. Schotman en T.B.M. Steenkamp (2008) Strategic asset allocation with liabilities: beyond stocks and bonds, Journal of economic dynamics & control. 2940-2970. INREV (2012). http://www.inrev.org IPD (2012). http://www.ipd.com IVBN (2010). Vastgoedwijzer 2010. Morrel, G.D. (1993). Value-weighting and the variability of real estate returns: implications for portfolio construction and performance evaluation, Journal of Property Research. 10, 167183. NCREIF (2012). http://www.ncreif.org Ortec Finance (2010). Trends vastgoed bij pensioenfondsen. Syntrus Achmea Vastgoed. REIT (2012). http://www.reit.com Staal, R.P.J.M. (2010). De invloed van dynamische factoren op het allocatie proces van niet beursgenoteerd vastgoed; portefeuille optimalisatie door procesintegratie. MRE scriptie, Amsterdam school of real estate. Syntrus Achmea (2011), Economische verwachtingen 2011-2025, Investment Strategy. Vastgoedjournaal (2012). Europese vastgoedaandelen nemen in belang af door koersdalingen en minder beursgangen. Vis, J.W. (2006). Moderne portefeuille theorie & indirect beursgenoteerd onroerend goed. MSRE scriptie, Amsterdam school of real estate. Westen, M. van der (2011). Sector in cijfers. IPNederland.
- 59 -
Worms, C en Kapiteyn, G.J (2009). De bijdrage van vastgoed aan Liability Driven Investing, IVBN.
- 60 -
Bijlage 1 Geografische spreiding beleggingen Pensioenfonds 1 ABP
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Zorg en Welzijn Metaal en Techniek BPF Bouw PME Shell Philips ING Rabobank Grafische Bedrijven Spoorweg ABN AMRO Detailhandel Vervoer Landbouw Huisartsen Akzo Nobel Hoogovens Vliegend Personeel KLM Medische Specialisten Woningcorporaties Algemeen KLM DSM TNT KPN
Direct vastgoed
Privaat vastgoed
Publiek vastgoed
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
WWW
WWW
NL, EU, US
WWW
WWW
NL
WWW
WWW
NL
WWW
-
-
WWW
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
NL
WWW
-
NL
WWW
WWW
NL
WWW
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
NL
NL
WWW
NL
WWW
-
NL
-
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
NL
-
-
WWW
WWW
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
WWW
WWW
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
- 61 -
Pensioenfonds 76 Dierenartsen
Direct vastgoed
Privaat vastgoed
Publiek vastgoed
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
77 Hewlett-Packerd Nederland Suikerverwerkende 78 Industrie 79 Oce 80 Houthandel 81 Thales 82 Transport
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
WWW
-
-
EU
WWW
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
83 84 85 86
Wolter Kluwer Nederland ANWB Arcadis Staples Telegraafpensioenfonds 87 1959
-
WWW
WWW
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
-
WWW
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
88 89 90 91 92 93 94 95
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
NL, EU
WWW
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
NL, EU
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Agrarische en 99 Voedselvoorzieningshandel Geen gegevens 100 Tandtechniek NL
Geen gegevens
Geen gegevens
WWW
-
Sabic Innovative Plastics Ernst & Young Dupont Holland Casino Ballast Nedam Cordares Vopak Xerox Medewerkers in het 96 Notariaat 97 Alcent-Lucent 98 Loodsen
- 62 -
Bijlage 2 Rendementen pensioenfondsen top 25 25% 20% 15%
Rendement
"1-25" "1-25" "1-25"
10%
"1-25" "1-25"
5%
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
0%
"1-25" "1-25" "1-25"
-5%
"1-25" "1-25"
-10% -15% -20%
- 63 -
"1-25" Benchmark
Bijlage 3 Rendementen pensioenfondsen 76-100 50%
40%
30%
20% "76-100" 10%
"76-100" "76-100" "76-100"
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
0%
Benchmark -10%
-20%
-30%
-40%
- 64 -
"76-100"
Bijlage 4 Enquête Geachte heer/mevr, In onderstaande vragenlijst is getracht om zoveel mogelijk publiek beschikbare informatie van o.a. uw website en de jaarverslagen op voorhand te verwerken. Waar het antwoord op de vraag al is gegeven is dit antwoord in rood gedrukt en staat het antwoord tussen twee strepen. Als voorbeeld –rood- . Ik wil u vragen deze informatie te controleren en de ontbrekende informatie en data toe te voegen. Mochten er onduidelijkheden zijn kunt u altijd telefonisch contact opnemen met ondergetekende middels 06-200 49 817 en/of mail via
[email protected]
1a) Wat is de dekkingsgraad van uw portefeuille per 31/3/2012?
1b) Op welke wijze wordt de samenstelling van uw beleggingsportefeuille bepaald? (Doorhalen wat niet van toepassing is) Mean-variance portfolio o.b.v. de Moderne Portefeuille Theorie/Liability-driven investment met behulp van asset-liability management/anders namelijk
2a) Maakt vastgoed onderdeel uit van uw strategische beleggingsportefeuille?
(Indien nee ga door naar 2c)
2b) Wat is de strategische weging van uw vastgoedportefeuille t.o.v. uw totale beleggingsportefeuille?
2c) Wat zijn de drie belangrijkste overwegingen om vastgoed wel/geen onderdeel te laten uitmaken van uw strategische beleggingsportefeuille? (Doorhalen wat niet van toepassing is) Diversificatie/risico-rendementsprofiel/liquiditeit/transparantie/zeggenschap/anders namelijk
(Indien nee bij 2a ga door naar vraag 6a)
3a) Welke typen vastgoedbeleggingen maken onderdeel uit van uw vastgoedportefeuille? Direct vastgoed/niet beursgenoteerd indirect vastgoed/beursgenoteerd vastgoed (Doorhalen wat niet van toepassing is)
3b) Kunt u per type vastgoedbelegging aangeven in welke geografische regio deze beleggingen zich bevinden? (Doorhalen wat niet van toepassing is) - 65 -
Direct vastgoed: Nederland/Europa/Amerika/wereldwijd/anders namelijk
Niet beursgenoteerd indirect vastgoed: Nederland/Europa/Amerika/wereldwijd/anders namelijk Beursgenoteerd vastgoed: Nederland/Europa/Amerika/wereldwijd/anders namelijk
3c) Wat zijn de drie belangrijkste overwegingen om uw vastgoedportefeuille op deze manier vorm te geven? Diversificatie/risico-rendementsprofiel/management/liquiditeit/zeggenschap/anders namelijk
4a) Hebben er in de afgelopen tien jaar significante strategische wijzigingen plaatsgevonden in de samenstelling van uw gewenste vastgoedportefeuille? Ja/Nee (Indien nee ga door naar vraag 5)
4b) Wat zijn hiervoor de drie belangrijkste overwegingen geweest?
5) Kunt u per type vastgoedbeleggingen de rendementen en de omvang van het belegd vermogen in de afgelopen 20 jaar aangeven? (Vul hiervoor bijlage 2 portefeuillerendementen)
6a) Maakt u gebruik van een benchmark om de relatieve performance van uw portefeuille te meten? Ja/Nee (Indien nee bij 2a ga door naar vraag 7)
6b) Maakt u gebruik van een benchmark om de relatieve performance van uw vastgoedportefeuille te meten? Ja/Nee (Indien nee ga door naar vraag 7)
6c) Kunt u per type vastgoedbelegging aangeven welke benchmark u gebruikt? Direct vastgoed: Niet beursgenoteerd indirect vastgoed: - 66 -
Beursgenoteerd vastgoed:
6d) Hebben er in de afgelopen tien jaar significante wijzigingen plaatsgevonden in de gebruikte benchmarks per type vastgoedbelegging? Ja/Nee
6e) Waarom hebben er in de afgelopen tien jaar wel/geen significante wijzigingen plaatsgevonden in de gebruikte benchmarks?
7) Tot slot wil ik u een aantal stelling voorleggen. De mate waarin u het eens bent met de stelling kunt u uitdrukken in een schaal van 1 tot 5. Waarbij 1 staat voor totaal niet eens en 5 staat voor totaal eens. Uw keuze kunt u aangeven door het cijfer te omcirkelen.
Direct vastgoed is onmisbaar in een beleggingsportefeuille door zijn diversificatiepotentieel.
1/ 2/ 3/ 4/ 5
Niet beursgenoteerd indirect vastgoed heeft hetzelfde risico-rendementsprofiel als direct vastgoed.
Beursgenoteerd vastgoed heeft hetzelfde risico-rendementsprofiel als aandelen.
1/ 2/ 3/ 4/ 5
De Nederlandse pensioenfondsen zijn in omvang te klein om een direct vastgoedportefeuille aan te houden.
1/ 2/ 3/ 4/ 5
De liquiditeit van direct vastgoed is kleiner dan dat van niet beursgenoteerd indirect vastgoed.
1/ 2/ 3/ 4/ 5
1/ 2/ 3/ 4/ 5
De liquiditeit van direct vastgoed is kleiner dan dat van beursgenoteerd vastgoed.
1/ 2/ 3/ 4/ 5
Hartelijk dank voor het invullen van bovenstaande vragenlijst. De resultaten kunt u mailen naar
[email protected].
- 67 -
Bijlage 5 Rendementsformulier
Gegevensformulier:
€0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0
€0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0
- 68 -
€0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0
Totaal belegd vermogen in EUR
Belegd vermogen in EUR
Beursgenoteerd vastgoed rendement in %
Belegd vermogen in EUR
Indirect niet beursgenoteerd vastgoed rendement in %
Direct Vastgoed rendement in %
Jaar 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 1988 1987 1986 1985 1984 1983 1982 1981
Belegd vermogen in EUR
Het onderstaande overzicht betreft het belegd vermogen in Euro´s en het procentuele rendement per jaar in Euro's. Mocht het fonds niet in een specifieke vastgoedcategorie beleggen of (in een bepaald jaar) hebben belegd, gelieve dan niets in de desbetreffende kolom (of jaarrijen) in te vullen.
€0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0 €0
1980 1979 1978 1977 1976 1975
€0 €0 €0 €0 €0 €0
€0 €0 €0 €0 €0 €0
€0 €0 €0 €0 €0 €0
€0 €0 €0 €0 €0 €0
1974
€0
€0
€0
€0
Mocht u vragen hebben over de wijze van invullen van dit formulier kunt u contact opnemen met Matthijs Bakker, tel 06-20049817 of 020-6065621. Dit formulier na invullen graag retourneren aan
[email protected]
Dank voor uw medewerking
- 69 -
Bijlage 6 Overzicht benchmarks per fonds Pensioenfonds 1 ABP
Direct vastgoed
Privaat vastgoed
Publiek vastgoed
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
INREV, NFI-ODCE, ANREV, IPD australian PPFI
EPRA
ROZ/IPD, INREV
EPRA, GPR
ROZ/IPD
INREV, NCREIF, ANREV
EPRA, GPR
ROZ/IPD
ROZ/IPD, INREV
-
-
NCREIF Townsend Fund Index
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
ROZ/IPD
ROZ/IPD
-
INREV
EPRA Developed world Asia
ROZ/IPD en absolute benchmark o.b.v. interne prognose
INREV en absolute benchmark o.b.v. intern prognose
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
ROZ/IPD
ROZ/IPD
GPR 250
ROZ/IPD
ROZ/IPD en op maat gemaakte benchmark
-
ROZ/IPD
-
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
ROZ/IPD
-
ROZ/IPD
NFI-ODCE en absolute benchmark
FTSE EPRA NAREIT, GPR
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
ROZ/IPD
NFI-ODCE en absolute benchmark
FTSE EPRA NAREIT, GPR
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
2 Zorg en Welzijn 3 Metaal en Techniek ROZ/IPD 4 BPF Bouw 5 PME 6 7 8 9
Shell Philips ING Rabobank
10 Grafische Bedrijven ROZ/IPD 11 Spoorweg 12 ABN AMRO 13 Detailhandel 14 15 16 17 18
Vervoer Landbouw Huisartsen Akzo Nobel Hoogovens Vliegend Personeel 19 KLM Medische 20 Specialisten 21 Woningcorporaties 22 23 24 25
Algemeen KLM DSM TNT KPN
- 70 -
Pensioenfonds 76 Dierenartsen
Direct vastgoed
Privaat vastgoed
Publiek vastgoed
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
77 Hewlett-Packerd Nederland Geen gegevens Suikerverwerkende 78 Industrie Geen gegevens 79 Oce Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
80 Houthandel
-
ROZ/IPD, INREV, NCREIF
-
81 Thales 82 Transport
-
Performance fonds is benchmark
FTSE EPRA NAREIT, GPR
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
83 Wolter Kluwer Nederland 84 ANWB 85 Arcadis
-
Absolute benchmark
FTSE EPRA/NAREIT
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
86 Staples Telegraafpensioenfonds 87 1959
-
-
GPR incl combi US en Azié
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
88 Sabic Innovative Plastics 89 Ernst & Young 90 Dupont
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
-
GPR 250
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
91 Holland Casino 92 Ballast Nedam
-
ROZ/IPD
FTSE EPRA/NAREIT dev NTR
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Performance fonds is benchmark
EPRA regio gewogen
GPR 250
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
-
ROZ/IPD en absolute benchmark
-
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Geen gegevens
Agrarische en 99 Voedselvoorzieningshandel Geen gegevens 100 Tandtechniek ROZ/IPD
Geen gegevens
Geen gegevens
-
-
93 Cordares 94 Vopak 95 Xerox Medewerkers in het 96 Notariaat 97 Alcent-Lucent 98 Loodsen
- 71 -
Bijlage 7 Gebruikte formules σ² = 1 / N σ²
= variantie
N
= populatie omvang = totaal van populatie elementen
x(i)
= populatie element
µ
= populatie gemiddelde
ρ(1)(2) = (cov (1)(2)) / (σ(1) * σ(2)) ρ(1)(2)
= correlatiecoefficient
cov (1)(2)
= covariantie belegging 1 en 2
σ(1)
= risico van belegging 1 uitgedrukt in standaarddeviatie
σ(2)
= risico van belegging 2 uitgedrukt in standaarddeviatie
σ(p) = en
σ(p) =
σ(p)
= verwacht portefeuillerisico uitgedrukt in standaarddeviatie
X(1)
= procentuele gewicht van belegging 1
X(2)
= procentuele gewicht van belegging 2
X(3)
= procentuele gewicht van belegging 3
σ(1)
= risico van belegging 1 uitgedrukt in standaarddeviatie
σ(2)
= risico van belegging 2 uitgedrukt in standaarddeviatie
σ(3)
= risico van belegging 3 uitgedrukt in standaarddeviatie
ER(p) = X(1) * R(1) + X(2) * R(2) en ER(p) = X(1) * R(1) + X(2) * R(2) + X(3) * R(3) ER(p)
= verwacht portefeuillerendement
X(1)
= procentuele gewicht van belegging 1 - 72 -
X(2)
= procentuele gewicht van belegging 2
X(3)
= procentuele gewicht van belegging 3
R(1)
= verwacht rendement van belegging 1
R(2)
= verwacht rendement van belegging 2
R (3)
= verwacht rendement van belegging 3
S = (R – Rf) / σ S
= rendement per eenheid risico (Sharpe ratio)
R
= gemiddeld rendement
R(f)
= risicovrije rendement
σ(1)
= risico van belegging uitgedrukt in standaarddeviatie
- 73 -
Bijlage 8 Parameters en berekeningen Monte Carlo simulatie ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR Global Rendement en standaarddeviatie
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
Verwacht rendement (ER)
8,46%
8,78%
10,55%
Standaarddeviatie (σ)
5,36%
10,16%
23,13%
Correlatiematrix
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
ROZ/IPD SI TR
1,00
0,39
-0,06
NFI-ODCE
0,39
1,00
0,07
-0,06
0,07
1,00
GPR General index Covariantiematrix
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
ROZ/IPD SI TR
0,00213
0,00159
-0,00055
NFI-ODCE
0,00159
0,01002
0,00165
-0,00055
0,00165
0,05158
GPR General index Rendementsreeksen
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
1977
24,68%
1978
16,02%
17,67%
1979
8,66%
20,64%
1980
14,58%
18,05%
1981
0,80%
17,01%
1982
5,44%
7,45%
1983
4,00%
13,23%
1984
0,87%
13,68%
21,82%
1985
2,44%
9,36%
25,28%
1986
7,53%
6,74%
35,12%
1987
4,74%
6,74%
-4,67%
1988
8,33%
7,32%
47,39%
1989
8,54%
6,72%
3,89%
1990
13,56%
1,42%
-31,39%
1991
9,86%
-6,25%
12,03%
1992
8,30%
-5,50%
-2,22%
1993
8,67%
0,55%
68,05%
1994
2,61%
6,14%
-16,49%
1995
10,84%
7,11%
5,98%
1996
11,69%
11,70%
22,50%
1997
12,36%
15,10%
-2,57%
1998
14,29%
16,41%
-14,68%
1999
16,00%
13,17%
18,13%
2000
17,31%
14,28%
17,85%
2001
11,70%
5,63%
5,77%
2002
8,70%
5,54%
-9,20%
- 74 -
ROZ/IPD SI TR
2003
7,10%
9,28%
15,70%
2004
7,70%
13,07%
22,35%
2005
10,00%
21,40%
27,94%
2006
12,20%
16,32%
24,88%
2007
11,00%
15,96%
-12,33%
2008
3,40%
-10,00%
-38,83%
2009
0,00%
-29,76%
28,82%
2010
4,60%
16,36%
26,85%
2011
3,80%
15,99%
-2,45%
NFI-ODCE
Monte carlo simulatie GPR General Standaarddeviatie index (σ)
Verwacht rendement (ER)
Sharpratio
Optimum 86,02%
7,53%
6,45%
5,13%
8,62%
1,31%
13,85%
60,00%
26,15%
9,09%
9,20%
0,80%
47,12%
25,48%
27,40%
7,68%
9,12%
0,94%
4,86%
47,22%
47,92%
12,41%
9,61%
0,62%
47,21%
25,89%
26,90%
7,60%
9,11%
0,95%
6,42%
88,07%
5,50%
9,26%
8,86%
0,75%
31,47%
1,40%
67,13%
15,54%
9,87%
0,51%
54,19%
40,65%
5,16%
6,05%
8,70%
1,12%
9,52%
38,10%
52,38%
13,02%
9,68%
0,60%
47,20%
8,07%
44,72%
10,68%
9,42%
0,71%
36,46%
20,31%
43,23%
10,58%
9,43%
0,71%
8,26%
19,01%
72,73%
17,07%
10,04%
0,48%
58,09%
38,24%
3,68%
5,93%
8,66%
1,14%
56,25%
8,33%
35,42%
8,78%
9,23%
0,84%
15,50%
44,19%
40,31%
10,76%
9,45%
0,70%
52,17%
15,76%
32,07%
8,26%
9,18%
0,88%
33,98%
56,31%
9,71%
7,11%
8,84%
0,98%
11,21%
18,10%
70,69%
16,59%
10,00%
0,49%
33,83%
51,88%
14,29%
7,16%
8,93%
0,98%
50,00%
34,94%
15,06%
6,33%
8,89%
1,11%
42,86%
46,29%
10,86%
6,57%
8,84%
1,06%
41,28%
24,42%
34,30%
8,90%
9,26%
0,83%
18,32%
40,84%
40,84%
10,73%
9,45%
0,70%
54,55%
10,91%
34,55%
8,65%
9,22%
0,85%
53,91%
13,28%
32,81%
8,36%
9,19%
0,87%
33,82%
20,59%
45,59%
11,08%
9,48%
0,69%
53,59%
34,81%
11,60%
6,03%
8,81%
1,15%
34,19%
40,65%
25,16%
7,90%
9,12%
0,91%
20,51%
35,04%
44,44%
11,25%
9,50%
0,68%
37,50%
29,35%
33,15%
8,83%
9,25%
0,83%
Combinaties
- 75 -
39,04%
54,11%
6,85%
6,85%
8,78%
1,00%
9,92%
33,59%
56,49%
13,77%
9,75%
0,57%
16,11%
59,06%
24,83%
8,84%
9,17%
0,82%
17,65%
36,97%
45,38%
11,51%
9,53%
0,66%
18,55%
21,77%
59,68%
14,17%
9,78%
0,56%
34,62%
26,28%
39,10%
9,89%
9,36%
0,76%
43,52%
40,28%
16,20%
6,70%
8,93%
1,05%
44,68%
42,55%
12,77%
6,50%
8,86%
1,07%
34,40%
31,21%
34,40%
9,12%
9,28%
0,81%
27,66%
40,43%
31,91%
9,02%
9,26%
0,82%
50,28%
2,21%
47,51%
11,21%
9,46%
0,68%
14,75%
40,98%
44,26%
11,42%
9,52%
0,67%
47,33%
27,33%
25,33%
7,39%
9,08%
0,97%
7,34%
80,73%
11,93%
8,98%
8,97%
0,79%
34,75%
27,12%
38,14%
9,72%
9,35%
0,77%
38,65%
26,99%
34,36%
8,98%
9,27%
0,82%
28,92%
43,37%
27,71%
8,43%
9,18%
0,86%
34,27%
31,47%
34,27%
9,11%
9,28%
0,81%
30,00%
67,14%
2,86%
7,66%
8,73%
0,89%
0,55%
50,00%
49,45%
12,84%
9,66%
0,60%
35,38%
38,46%
26,15%
7,96%
9,13%
0,91%
33,16%
18,95%
47,89%
11,54%
9,52%
0,66%
35,55%
31,28%
33,18%
8,90%
9,26%
0,83%
20,00%
26,67%
53,33%
12,89%
9,66%
0,60%
51,85%
22,22%
25,93%
7,33%
9,07%
0,98%
47,45%
45,26%
7,30%
6,34%
8,76%
1,08%
0,73%
64,96%
34,31%
10,68%
9,39%
0,70%
1,67%
33,33%
65,00%
15,64%
9,93%
0,51%
57,14%
6,67%
36,19%
8,92%
9,24%
0,82%
58,82%
7,35%
33,82%
8,46%
9,19%
0,86%
24,39%
49,59%
26,02%
8,48%
9,16%
0,86%
35,83%
14,97%
49,20%
11,74%
9,54%
0,65%
35,93%
36,36%
27,71%
8,12%
9,16%
0,89%
22,14%
40,71%
37,14%
10,00%
9,37%
0,75%
44,00%
23,33%
32,67%
8,56%
9,22%
0,86%
38,89%
2,78%
58,33%
13,58%
9,69%
0,57%
32,52%
44,79%
22,70%
7,74%
9,08%
0,93%
37,19%
35,12%
27,69%
8,07%
9,15%
0,90%
67,47%
28,92%
3,61%
5,55%
8,63%
1,22%
34,75%
17,80%
47,46%
11,42%
9,51%
0,67%
85,85%
0,94%
13,21%
5,42%
8,74%
1,26%
48,31%
36,44%
15,25%
6,42%
8,90%
1,09%
37,24%
15,82%
46,94%
11,27%
9,49%
0,67%
39,24%
27,85%
32,91%
8,73%
9,24%
0,84%
23,42%
55,06%
21,52%
8,15%
9,09%
0,88%
- 76 -
24,41%
10,24%
65,35%
15,24%
9,86%
0,52%
26,18%
36,91%
36,91%
9,81%
9,35%
0,76%
50,96%
18,27%
30,77%
8,08%
9,16%
0,90%
23,12%
32,95%
43,93%
11,07%
9,49%
0,69%
39,91%
38,63%
21,46%
7,26%
9,03%
0,98%
61,43%
0,71%
37,86%
9,20%
9,26%
0,80%
4,08%
61,22%
34,69%
10,54%
9,38%
0,71%
12,82%
33,33%
53,85%
13,19%
9,69%
0,59%
31,54%
35,00%
33,46%
9,09%
9,27%
0,81%
9,72%
76,39%
13,89%
8,79%
9,00%
0,81%
50,77%
18,46%
30,77%
8,08%
9,16%
0,90%
62,64%
8,79%
28,57%
7,52%
9,09%
0,96%
22,04%
27,96%
50,00%
12,20%
9,60%
0,63%
32,54%
15,98%
51,48%
12,25%
9,59%
0,63%
44,34%
28,51%
27,15%
7,73%
9,12%
0,94%
65,79%
31,58%
2,63%
5,66%
8,62%
1,19%
30,65%
22,61%
46,73%
11,37%
9,51%
0,67%
17,36%
25,62%
57,02%
13,67%
9,74%
0,57%
52,05%
34,25%
13,70%
6,17%
8,86%
1,13%
64,63%
21,77%
13,61%
5,71%
8,81%
1,21%
3,53%
55,29%
41,18%
11,42%
9,50%
0,67%
26,15%
41,54%
32,31%
9,14%
9,27%
0,81%
22,56%
39,85%
37,59%
10,05%
9,38%
0,74%
37,59%
22,70%
39,72%
9,92%
9,36%
0,75%
30,87%
28,70%
40,43%
10,23%
9,40%
0,73%
47,41%
28,89%
23,70%
7,19%
9,05%
1,00%
29,80%
61,59%
8,61%
7,41%
8,84%
0,94%
30,00%
27,50%
42,50%
10,61%
9,44%
0,71%
38,68%
8,49%
52,83%
12,43%
9,59%
0,62%
13,29%
58,04%
28,67%
9,36%
9,25%
0,79%
22,73%
24,68%
52,60%
12,68%
9,64%
0,61%
11,51%
20,86%
67,63%
15,94%
9,94%
0,51%
50,65%
6,49%
42,86%
10,27%
9,38%
0,73%
17,17%
23,23%
59,60%
14,19%
9,78%
0,56%
27,07%
40,61%
32,31%
9,10%
9,27%
0,81%
44,83%
22,07%
33,10%
8,60%
9,22%
0,85%
40,00%
28,28%
31,72%
8,53%
9,22%
0,86%
48,15%
29,63%
22,22%
7,00%
9,02%
1,02%
40,14%
5,44%
54,42%
12,74%
9,62%
0,61%
44,12%
23,53%
32,35%
8,50%
9,21%
0,86%
15,00%
67,14%
17,86%
8,49%
9,05%
0,84%
31,94%
29,17%
38,89%
9,93%
9,37%
0,75%
45,50%
39,15%
15,34%
6,56%
8,91%
1,07%
16,25%
30,63%
53,13%
12,95%
9,67%
0,60%
16,83%
40,38%
42,79%
11,10%
9,49%
0,68%
- 77 -
9,45%
41,73%
48,82%
12,39%
9,62%
0,62%
53,47%
29,17%
17,36%
6,34%
8,92%
1,11%
43,28%
8,96%
47,76%
11,33%
9,49%
0,67%
43,60%
52,91%
3,49%
6,73%
8,70%
1,01%
23,39%
38,99%
37,61%
10,02%
9,37%
0,75%
4,55%
39,39%
56,06%
13,85%
9,76%
0,57%
23,31%
30,83%
45,86%
11,41%
9,52%
0,67%
29,41%
33,09%
37,50%
9,79%
9,35%
0,76%
28,21%
8,33%
63,46%
14,79%
9,82%
0,54%
52,50%
40,00%
7,50%
6,07%
8,75%
1,13%
76,15%
6,15%
17,69%
5,86%
8,85%
1,19%
18,92%
28,65%
52,43%
12,75%
9,65%
0,61%
0,89%
47,32%
51,79%
13,22%
9,70%
0,59%
65,38%
19,23%
15,38%
5,81%
8,84%
1,20%
23,26%
31,40%
45,35%
11,32%
9,51%
0,67%
11,46%
85,42%
3,13%
9,01%
8,80%
0,77%
45,51%
37,08%
17,42%
6,68%
8,94%
1,06%
44,94%
43,26%
11,80%
6,47%
8,85%
1,08%
41,42%
50,30%
8,28%
6,67%
8,79%
1,03%
18,32%
9,16%
72,52%
16,86%
10,01%
0,48%
34,44%
52,32%
13,25%
7,10%
8,91%
0,99%
40,58%
33,82%
25,60%
7,67%
9,10%
0,94%
69,44%
23,61%
6,94%
5,39%
8,68%
1,26%
33,33%
35,22%
31,45%
8,73%
9,23%
0,84%
46,70%
24,73%
28,57%
7,85%
9,14%
0,92%
38,25%
41,94%
19,82%
7,21%
9,01%
0,99%
45,26%
27,74%
27,01%
7,68%
9,11%
0,94%
31,48%
24,07%
44,44%
10,92%
9,47%
0,69%
16,67%
22,22%
61,11%
14,50%
9,81%
0,55%
10,79%
42,45%
46,76%
11,99%
9,58%
0,64%
30,83%
31,95%
37,22%
9,69%
9,34%
0,77%
- 78 -
Bijlage 9 Parameters en berekeningen Monte Carlo simulatie ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE, GPR Global Rendement en standaardeviatie
ROZ/IPD SI TR unsmoothed
NFI-ODCE
GPR General index
Verwacht rendement (ER)
8,59%
8,78%
10,55%
Standaarddeviatie (σ)
6,46%
10,16%
23,13%
ROZ/IPD SI TR unsmoothed
Correlatiematrix
NFI-ODCE
GPR General index
ROZ/IPD SI TR
1,00
0,54
0,08
NFI-ODCE
0,54
1,00
0,07
GPR General index
0,08
0,07
1,00
Covariantiematrix
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
ROZ/IPD SI TR
0,00405
0,00281
0,00111
NFI-ODCE
0,00281
0,01002
0,00165
GPR General index
0,00111
0,00165
0,05158
ROZ/IPD SI TR unsmoothed
Rendementsreeksen
NFI-ODCE
GPR General index
1977
24,68%
1978
16,02%
17,67%
1979
8,66%
20,64%
1980
14,58%
18,05%
1981
0,80%
17,01%
1982
5,44%
7,45%
1983
4,00%
13,23%
1984
0,87%
13,68%
21,82%
1985
2,44%
9,36%
25,28%
1986
7,53%
6,74%
35,12%
1987
4,74%
6,74%
-4,67%
1988
8,33%
7,32%
47,39%
1989
8,54%
6,72%
3,89%
1990
13,56%
1,42%
-31,39%
1991
9,86%
-6,25%
12,03%
1992
8,30%
-5,50%
-2,22%
1993
8,67%
0,55%
68,05%
1994
2,61%
6,14%
-16,49%
1995
19,16%
7,11%
5,98%
1996
12,90%
11,70%
22,50%
1997
13,32%
15,10%
-2,57%
1998
16,17%
16,41%
-14,68%
- 79 -
1999
18,06%
13,17%
18,13%
2000
19,05%
14,28%
17,85%
2001
6,46%
5,63%
5,77%
2002
5,38%
5,54%
-9,20%
2003
5,60%
9,28%
15,70%
2004
8,30%
13,07%
22,35%
2005
12,50%
21,40%
27,94%
2006
14,60%
16,32%
24,88%
2007
10,20%
15,96%
-12,33%
2008
-4,10%
-10,00%
-38,83%
2009
-3,60%
-29,76%
28,82%
2010
7,70%
16,36%
26,85%
2011
5,30%
15,99%
-2,45%
Monte carlo simulatie ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
Standaarddeviatie (σ)
Verwacht rendement (ER)
Sharpratio
Optimum 84,69%
8,16%
7,14%
6,32%
8,74%
1,08%
6,06%
47,88%
46,06%
12,14%
9,59%
0,70%
35,44%
50,63%
13,92%
7,63%
8,96%
1,03%
1,92%
20,19%
77,88%
18,29%
10,16%
0,50%
54,44%
36,69%
8,88%
6,84%
8,83%
1,13%
11,36%
25,00%
63,64%
15,25%
9,89%
0,58%
38,83%
24,76%
36,41%
9,84%
9,35%
0,84%
68,35%
20,86%
10,79%
6,54%
8,84%
1,18%
28,57%
28,57%
42,86%
11,09%
9,49%
0,76%
84,21%
13,16%
2,63%
6,34%
8,66%
1,20%
60,28%
4,96%
34,75%
9,37%
9,28%
0,87%
35,87%
11,41%
52,72%
12,84%
9,65%
0,67%
22,40%
45,36%
32,24%
9,63%
9,31%
0,85%
37,96%
28,70%
33,33%
9,38%
9,30%
0,88%
48,00%
33,60%
18,40%
7,41%
9,01%
1,07%
48,05%
38,96%
12,99%
7,12%
8,92%
1,10%
Combinaties
8,76%
41,61%
49,64%
12,67%
9,64%
0,68%
33,71%
9,71%
56,57%
13,63%
9,72%
0,63%
32,21%
46,31%
21,48%
8,16%
9,10%
0,98%
64,43%
32,89%
2,68%
6,67%
8,70%
1,14%
8,43%
53,37%
38,20%
10,89%
9,44%
0,77%
24,05%
35,44%
40,51%
10,79%
9,45%
0,78%
2,82%
26,76%
70,42%
16,73%
10,02%
0,53%
60,76%
28,48%
10,76%
6,69%
8,85%
1,16%
46,41%
16,34%
37,25%
9,88%
9,35%
0,84%
- 80 -
14,79%
26,63%
58,58%
14,21%
9,79%
0,61%
38,33%
42,73%
18,94%
7,76%
9,04%
1,03%
63,11%
2,91%
33,98%
9,24%
9,26%
0,88%
30,20%
29,80%
40,00%
10,58%
9,43%
0,79%
52,00%
32,00%
16,00%
7,14%
8,96%
1,10%
38,54%
32,81%
28,65%
8,72%
9,21%
0,93%
37,28%
5,33%
57,40%
13,78%
9,73%
0,63%
67,86%
8,57%
23,57%
7,64%
9,07%
1,04%
8,79%
82,42%
8,79%
9,07%
8,92%
0,86%
40,10%
30,46%
29,44%
8,78%
9,22%
0,93%
29,17%
34,17%
36,67%
10,07%
9,37%
0,82%
53,94%
13,33%
32,73%
9,06%
9,26%
0,90%
24,64%
12,32%
63,04%
15,01%
9,85%
0,58%
8,77%
74,56%
16,67%
9,04%
9,06%
0,88%
12,26%
86,79%
0,94%
9,29%
8,77%
0,83%
32,11%
9,17%
58,72%
14,07%
9,76%
0,62%
62,75%
25,49%
11,76%
6,68%
8,87%
1,16%
60,32%
14,29%
25,40%
7,93%
9,11%
1,01%
35,20%
30,73%
34,08%
9,54%
9,32%
0,86%
6,52%
28,26%
65,22%
15,63%
9,92%
0,57%
21,28%
24,82%
53,90%
13,22%
9,70%
0,65%
40,00%
32,86%
27,14%
8,49%
9,18%
0,95%
28,51%
39,91%
31,58%
9,36%
9,29%
0,88%
3,21%
54,49%
42,31%
11,65%
9,52%
0,72%
50,80%
35,29%
13,90%
7,07%
8,93%
1,11%
47,64%
37,17%
15,18%
7,23%
8,96%
1,09%
63,87%
15,97%
20,17%
7,27%
9,01%
1,09%
49,28%
37,68%
13,04%
7,08%
8,92%
1,11%
35,16%
42,86%
21,98%
8,10%
9,10%
0,99%
36,69%
15,38%
47,93%
11,90%
9,56%
0,71%
29,17%
46,43%
24,40%
8,53%
9,16%
0,95%
31,67%
4,17%
64,17%
15,21%
9,86%
0,58%
30,20%
8,72%
61,07%
14,57%
9,81%
0,60%
33,90%
54,24%
11,86%
7,67%
8,92%
1,02%
5,47%
20,31%
74,22%
17,49%
10,09%
0,51%
5,68%
42,05%
52,27%
13,20%
9,70%
0,65%
50,53%
24,21%
25,26%
8,04%
9,13%
1,00%
8,24%
24,71%
67,06%
15,98%
9,95%
0,55%
22,73%
74,24%
3,03%
8,51%
8,79%
0,91%
17,86%
45,41%
36,73%
10,38%
9,40%
0,80%
14,50%
22,14%
63,36%
15,16%
9,88%
0,58%
37,55%
33,33%
29,11%
8,80%
9,22%
0,92%
46,52%
25,67%
27,81%
8,44%
9,18%
0,96%
29,27%
29,88%
40,85%
10,73%
9,45%
0,78%
4,14%
56,55%
39,31%
11,19%
9,47%
0,75%
- 81 -
20,79%
78,22%
0,99%
8,76%
8,76%
0,88%
38,06%
19,40%
42,54%
10,89%
9,46%
0,77%
27,47%
32,19%
40,34%
10,69%
9,44%
0,78%
20,90%
26,55%
52,54%
12,96%
9,67%
0,66%
44,20%
5,80%
50,00%
12,27%
9,58%
0,69%
52,46%
19,13%
28,42%
8,43%
9,18%
0,96%
38,31%
48,26%
13,43%
7,50%
8,94%
1,05%
44,15%
43,62%
12,23%
7,24%
8,91%
1,08%
32,54%
13,02%
54,44%
13,21%
9,68%
0,65%
16,84%
67,37%
15,79%
8,58%
9,03%
0,93%
36,69%
48,52%
14,79%
7,61%
8,97%
1,04%
22,08%
51,95%
25,97%
8,94%
9,20%
0,91%
40,40%
33,11%
26,49%
8,41%
9,17%
0,96%
48,76%
13,93%
37,31%
9,87%
9,35%
0,84%
47,86%
19,66%
32,48%
9,09%
9,26%
0,90%
6,25%
13,39%
80,36%
18,78%
10,19%
0,48%
53,45%
41,38%
5,17%
6,93%
8,77%
1,11%
31,18%
33,53%
35,29%
9,81%
9,35%
0,84%
14,56%
13,59%
71,84%
16,92%
10,03%
0,53%
13,40%
35,05%
51,55%
12,91%
9,67%
0,67%
32,29%
9,38%
58,33%
14,00%
9,75%
0,62%
29,63%
62,96%
7,41%
7,92%
8,85%
0,98%
7,94%
42,86%
49,21%
12,61%
9,64%
0,68%
33,05%
50,85%
16,10%
7,81%
9,00%
1,01%
23,48%
25,22%
51,30%
12,69%
9,65%
0,67%
32,28%
30,16%
37,57%
10,14%
9,38%
0,82%
50,00%
30,65%
19,35%
7,44%
9,03%
1,07%
3,42%
39,32%
57,26%
14,15%
9,79%
0,62%
12,80%
40,00%
47,20%
12,15%
9,59%
0,70%
44,37%
52,11%
3,52%
7,36%
8,76%
1,04%
8,25%
3,09%
88,66%
20,59%
10,34%
0,45%
28,81%
30,51%
40,68%
10,71%
9,45%
0,78%
15,98%
49,70%
34,32%
10,11%
9,36%
0,82%
55,83%
9,82%
34,36%
9,32%
9,28%
0,88%
46,86%
31,40%
21,74%
7,73%
9,08%
1,03%
0,67%
55,33%
44,00%
11,98%
9,56%
0,71%
43,38%
25,57%
31,05%
8,94%
9,25%
0,91%
49,51%
29,13%
21,36%
7,63%
9,06%
1,05%
34,43%
27,87%
37,70%
10,12%
9,38%
0,82%
50,43%
19,66%
29,91%
8,67%
9,21%
0,94%
41,34%
43,02%
15,64%
7,46%
8,98%
1,06%
1,55%
41,09%
57,36%
14,21%
9,80%
0,61%
30,86%
34,29%
34,86%
9,76%
9,34%
0,85%
10,00%
53,13%
36,88%
10,65%
9,42%
0,78%
83,70%
13,04%
3,26%
6,33%
8,68%
1,20%
- 82 -
14,71%
33,53%
51,76%
12,92%
9,67%
0,66%
42,19%
3,13%
54,69%
13,22%
9,67%
0,65%
23,50%
39,32%
37,18%
10,28%
9,39%
0,81%
49,06%
18,87%
32,08%
9,01%
9,25%
0,91%
22,52%
34,23%
43,24%
11,27%
9,50%
0,75%
59,31%
6,21%
34,48%
9,33%
9,28%
0,88%
23,60%
25,28%
51,12%
12,66%
9,64%
0,68%
2,45%
61,35%
36,20%
10,84%
9,42%
0,77%
30,73%
45,37%
23,90%
8,43%
9,14%
0,96%
35,16%
34,80%
30,04%
8,98%
9,24%
0,91%
25,22%
65,22%
9,57%
8,11%
8,90%
0,96%
21,65%
42,78%
35,57%
10,10%
9,37%
0,82%
43,01%
31,72%
25,27%
8,20%
9,15%
0,98%
22,76%
37,93%
39,31%
10,63%
9,43%
0,79%
44,38%
10,06%
45,56%
11,40%
9,50%
0,74%
28,23%
70,16%
1,61%
8,29%
8,75%
0,93%
47,21%
17,26%
35,53%
9,58%
9,32%
0,86%
41,53%
28,96%
29,51%
8,76%
9,22%
0,93%
29,24%
45,61%
25,15%
8,60%
9,17%
0,94%
31,97%
60,66%
7,38%
7,80%
8,85%
0,99%
14,60%
44,25%
41,15%
11,12%
9,48%
0,75%
16,44%
1,37%
82,19%
19,14%
10,21%
0,48%
44,96%
12,40%
42,64%
10,85%
9,45%
0,77%
66,67%
32,52%
0,81%
6,71%
8,67%
1,13%
41,34%
38,55%
20,11%
7,74%
9,06%
1,03%
38,04%
10,43%
51,53%
12,60%
9,62%
0,68%
18,88%
61,54%
19,58%
8,61%
9,09%
0,93%
43,84%
17,73%
38,42%
10,11%
9,38%
0,82%
29,06%
31,62%
39,32%
10,49%
9,42%
0,80%
53,49%
12,79%
33,72%
9,23%
9,27%
0,89%
39,26%
27,61%
33,13%
9,32%
9,29%
0,88%
31,43%
44,29%
24,29%
8,44%
9,15%
0,96%
54,49%
35,33%
10,18%
6,85%
8,86%
1,13%
26,89%
42,86%
30,25%
9,24%
9,26%
0,89%
53,50%
43,31%
3,18%
7,00%
8,73%
1,09%
45,11%
12,03%
42,86%
10,89%
9,45%
0,77%
- 83 -
Bijlage 10 Parameters en berekeningen Monte Carlo simulatie NFI-ODCE, GPR Global Periode 1978-2011
NFI-ODCE
Verwacht rendement (ER)
GPR General index
8,78%
10,55%
10,16%
23,13%
NFI-ODCE
1,00
0,07
GPR General index
0,07
1,00
Standaarddeviatie (σ) Correlatiematrix
Covariantiematrix
NFI-ODCE
GPR General index
NFI-ODCE
0,01002
0,00165
GPR General index
0,00165
0,05158
NFI-ODCE
GPR General index
1977 1978
17,67%
1979
20,64%
1980
18,05%
1981
17,01%
1982
7,45%
1983
13,23%
1984
13,68%
21,82%
1985
9,36%
25,28%
1986
6,74%
35,12%
1987
6,74%
-4,67%
1988
7,32%
47,39%
1989
6,72%
3,89%
1990
1,42%
-31,39%
1991
-6,25%
12,03%
1992
-5,50%
-2,22%
1993
0,55%
68,05%
1994
6,14%
-16,49%
1995
7,11%
5,98%
1996
11,70%
22,50%
1997
15,10%
-2,57%
1998
16,41%
-14,68%
1999
13,17%
18,13%
2000
14,28%
17,85%
2001
5,63%
5,77%
2002
5,54%
-9,20%
2003
9,28%
15,70%
2004
13,07%
22,35%
2005
21,40%
27,94%
- 84 -
2006
16,32%
24,88%
2007
15,96%
-12,33%
2008
-10,00%
-38,83%
2009
-29,76%
28,82%
2010
16,36%
26,85%
2011
15,99%
-2,45%
Monte carlo simulatie NFI-ODCE
GPR General index
Standaarddeviatie (σ)
Verwacht rendement (ER)
Sharpratio
Optimum 81,91%
18,09%
9,57%
9,10%
0,95%
13,85%
86,15%
20,07%
10,31%
0,42%
47,12%
52,88%
13,45%
9,72%
0,58%
4,86%
95,14%
22,04%
10,47%
0,39%
47,21%
52,79%
13,43%
9,72%
0,58%
6,42%
93,58%
21,70%
10,44%
0,39%
31,47%
68,53%
16,39%
10,00%
0,49%
54,19%
45,81%
12,28%
9,59%
0,63%
9,52%
90,48%
21,02%
10,39%
0,40%
47,20%
52,80%
13,43%
9,72%
0,58%
36,46%
63,54%
15,41%
9,91%
0,52%
8,26%
91,74%
21,29%
10,41%
0,40%
58,09%
41,91%
11,70%
9,52%
0,65%
56,25%
43,75%
11,97%
9,56%
0,64%
15,50%
84,50%
19,72%
10,28%
0,43%
52,17%
47,83%
12,60%
9,63%
0,61%
33,98%
66,02%
15,89%
9,95%
0,51%
11,21%
88,79%
20,65%
10,36%
0,41%
33,83%
66,17%
15,92%
9,95%
0,51%
50,00%
50,00%
12,95%
9,67%
0,60%
42,86%
57,14%
14,20%
9,79%
0,56%
41,28%
58,72%
14,49%
9,82%
0,55%
18,32%
81,68%
19,11%
10,23%
0,44%
54,55%
45,45%
12,23%
9,59%
0,63%
53,91%
46,09%
12,32%
9,60%
0,63%
33,82%
66,18%
15,92%
9,95%
0,51%
53,59%
46,41%
12,37%
9,60%
0,62%
34,19%
65,81%
15,85%
9,95%
0,51%
20,51%
79,49%
18,65%
10,19%
0,45%
37,50%
62,50%
15,21%
9,89%
0,53%
39,04%
60,96%
14,91%
9,86%
0,53%
9,92%
90,08%
20,93%
10,38%
0,41%
Combinaties
- 85 -
16,11%
83,89%
19,59%
10,27%
0,43%
17,65%
82,35%
19,26%
10,24%
0,43%
18,55%
81,45%
19,06%
10,23%
0,44%
34,62%
65,38%
15,77%
9,94%
0,51%
43,52%
56,48%
14,08%
9,78%
0,56%
44,68%
55,32%
13,87%
9,76%
0,57%
34,40%
65,60%
15,81%
9,94%
0,51%
27,66%
72,34%
17,16%
10,06%
0,48%
50,28%
49,72%
12,91%
9,66%
0,60%
14,75%
85,25%
19,88%
10,29%
0,42%
47,33%
52,67%
13,41%
9,71%
0,58%
7,34%
92,66%
21,50%
10,42%
0,40%
34,75%
65,25%
15,74%
9,94%
0,51%
38,65%
61,35%
14,99%
9,87%
0,53%
28,92%
71,08%
16,90%
10,04%
0,48%
34,27%
65,73%
15,83%
9,95%
0,51%
30,00%
70,00%
16,68%
10,02%
0,49%
0,55%
99,45%
23,01%
10,54%
0,38%
35,38%
64,62%
15,62%
9,93%
0,51%
33,16%
66,84%
16,05%
9,97%
0,50%
35,55%
64,45%
15,58%
9,92%
0,52%
20,00%
80,00%
18,76%
10,20%
0,44%
51,85%
48,15%
12,65%
9,63%
0,61%
47,45%
52,55%
13,39%
9,71%
0,58%
0,73%
99,27%
22,96%
10,54%
0,38%
1,67%
98,33%
22,76%
10,53%
0,38%
57,14%
42,86%
11,84%
9,54%
0,65%
58,82%
41,18%
11,60%
9,51%
0,66%
24,39%
75,61%
17,83%
10,12%
0,46%
35,83%
64,17%
15,53%
9,92%
0,52%
35,93%
64,07%
15,51%
9,92%
0,52%
22,14%
77,86%
18,30%
10,16%
0,45%
44,00%
56,00%
14,00%
9,77%
0,56%
38,89%
61,11%
14,94%
9,86%
0,53%
32,52%
67,48%
16,18%
9,98%
0,50%
37,19%
62,81%
15,27%
9,89%
0,52%
67,47%
32,53%
10,53%
9,36%
0,71%
34,75%
65,25%
15,74%
9,94%
0,51%
85,85%
14,15%
9,53%
9,03%
0,75%
48,31%
51,69%
13,24%
9,70%
0,59%
37,24%
62,76%
15,26%
9,89%
0,52%
39,24%
60,76%
14,88%
9,86%
0,54%
23,42%
76,58%
18,04%
10,14%
0,46%
24,41%
75,59%
17,83%
10,12%
0,46%
26,18%
73,82%
17,46%
10,09%
0,47%
- 86 -
50,96%
49,04%
12,80%
9,65%
0,61%
23,12%
76,88%
18,10%
10,14%
0,46%
39,91%
60,09%
14,75%
9,85%
0,54%
61,43%
38,57%
11,24%
9,46%
0,67%
4,08%
95,92%
22,22%
10,48%
0,39%
12,82%
87,18%
20,30%
10,33%
0,42%
31,54%
68,46%
16,38%
9,99%
0,49%
9,72%
90,28%
20,97%
10,38%
0,40%
50,77%
49,23%
12,83%
9,65%
0,61%
62,64%
37,36%
11,09%
9,44%
0,68%
22,04%
77,96%
18,32%
10,16%
0,45%
32,54%
67,46%
16,17%
9,98%
0,50%
44,34%
55,66%
13,93%
9,77%
0,57%
65,79%
34,21%
10,71%
9,39%
0,70%
30,65%
69,35%
16,55%
10,01%
0,49%
17,36%
82,64%
19,32%
10,25%
0,43%
52,05%
47,95%
12,62%
9,63%
0,61%
64,63%
35,37%
10,85%
9,41%
0,69%
3,53%
96,47%
22,34%
10,49%
0,39%
26,15%
73,85%
17,47%
10,09%
0,47%
22,56%
77,44%
18,22%
10,15%
0,45%
37,59%
62,41%
15,19%
9,89%
0,53%
30,87%
69,13%
16,51%
10,01%
0,49%
47,41%
52,59%
13,40%
9,71%
0,58%
29,80%
70,20%
16,72%
10,03%
0,49%
30,00%
70,00%
16,68%
10,02%
0,49%
38,68%
61,32%
14,98%
9,87%
0,53%
13,29%
86,71%
20,20%
10,32%
0,42%
22,73%
77,27%
18,18%
10,15%
0,45%
11,51%
88,49%
20,58%
10,35%
0,41%
50,65%
49,35%
12,85%
9,66%
0,60%
17,17%
82,83%
19,36%
10,25%
0,43%
27,07%
72,93%
17,28%
10,07%
0,47%
44,83%
55,17%
13,85%
9,76%
0,57%
40,00%
60,00%
14,73%
9,84%
0,54%
48,15%
51,85%
13,27%
9,70%
0,59%
40,14%
59,86%
14,71%
9,84%
0,54%
44,12%
55,88%
13,98%
9,77%
0,56%
15,00%
85,00%
19,83%
10,29%
0,42%
31,94%
68,06%
16,29%
9,99%
0,50%
45,50%
54,50%
13,73%
9,75%
0,57%
16,25%
83,75%
19,56%
10,27%
0,43%
16,83%
83,17%
19,43%
10,26%
0,43%
9,45%
90,55%
21,03%
10,39%
0,40%
53,47%
46,53%
12,39%
9,61%
0,62%
- 87 -
43,28%
56,72%
14,13%
9,79%
0,56%
43,60%
56,40%
14,07%
9,78%
0,56%
23,39%
76,61%
18,04%
10,14%
0,46%
4,55%
95,45%
22,11%
10,47%
0,39%
23,31%
76,69%
18,06%
10,14%
0,46%
29,41%
70,59%
16,80%
10,03%
0,48%
28,21%
71,79%
17,05%
10,05%
0,48%
52,50%
47,50%
12,55%
9,62%
0,62%
76,15%
23,85%
9,81%
9,20%
0,75%
18,92%
81,08%
18,99%
10,22%
0,44%
0,89%
99,11%
22,93%
10,54%
0,38%
65,38%
34,62%
10,76%
9,39%
0,70%
23,26%
76,74%
18,07%
10,14%
0,46%
11,46%
88,54%
20,59%
10,35%
0,41%
45,51%
54,49%
13,73%
9,75%
0,57%
44,94%
55,06%
13,83%
9,76%
0,57%
41,42%
58,58%
14,47%
9,82%
0,55%
18,32%
81,68%
19,11%
10,23%
0,44%
34,44%
65,56%
15,80%
9,94%
0,51%
40,58%
59,42%
14,62%
9,83%
0,54%
69,44%
30,56%
10,33%
9,32%
0,72%
33,33%
66,67%
16,02%
9,96%
0,50%
46,70%
53,30%
13,52%
9,73%
0,58%
38,25%
61,75%
15,06%
9,88%
0,53%
45,26%
54,74%
13,77%
9,75%
0,57%
31,48%
68,52%
16,39%
10,00%
0,49%
16,67%
83,33%
19,47%
10,26%
0,43%
10,79%
89,21%
20,74%
10,36%
0,41%
30,83%
69,17%
16,52%
10,01%
0,49%
- 88 -
Bijlage 11 Parameters ALM ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR Global Rendement en standaarddeviatie
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
Verwacht rendement (ER)
8,46%
8,78%
10,55%
Standaarddeviatie (σ)
5,36%
10,16%
23,13%
Correlatiematrix
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
ROZ/IPD SI TR
1,00
0,39
-0,06
NFI-ODCE
0,39
1,00
0,07
-0,06
0,07
1,00
GPR General index
Autocorrelatiematrix
ROZ/IPD SI TR
ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
0,57 -
NFI-ODCE
-
GPR General index
-
0,44
-
- 89 -
-0,15
Bijlage 12 Parameters ALM ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE, GPR Global ROZ/IPD SI TR unsmoothed
Rendement en standaardeviatie
NFI-ODCE
GPR General index
Verwacht rendement (ER)
8,59%
8,78%
10,55%
Standaarddeviatie (σ)
6,46%
10,16%
23,13%
ROZ/IPD SI TR unsmoothed
Correlatiematrix
NFI-ODCE
GPR General index
ROZ/IPD SI TR
1,00
0,54
0,08
NFI-ODCE
0,54
1,00
0,07
GPR General index
0,08
0,07
1,00
ROZ/IPD SI TR unsmoothed
Autocorrelatiematrix ROZ/IPD SI TR
NFI-ODCE
GPR General index
0,47 -
NFI-ODCE
-
GPR General index
-
0,44
-
- 90 -
-0,15
Publiek vastgoed
Prijs
Loon
0,06 -0,21 -0,21 0,39 1,00 0,07 0,00
-0,04 -0,03 -0,03 -0,06 0,07 1,00 0,00
0,40 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00
0,30 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01
0,30
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,01
1,00
Middellange rente
-0,15 -
-
-
-
-
-
-
-
RTS*
Lange rente RTS*
8,46%
Privaat vastgoed
-
Direct vastgoed
-
Middellange rente
-
Prijs
0,44 -
0,80 -
-
0,80
Loon
0,57 -
Prijs
Lange rente 0,80 -
-
Rendement en standaardeviatie Verwacht rendement (ER) RTS* Standaarddeviatie (σ)
0,80 -
Publiek vastgoed
0,70 -
Loon
Privaat vastgoed
0,06 -0,21 -0,21 1,00 0,39 -0,06 0,00
Publiek vastgoed
Direct vastgoed
0,00 0,30 1,00 -0,21 -0,14 -0,03 0,00
Privaat vastgoed
Lange rente
0,50 1,00 0,30 -0,21 -0,14 -0,03 0,00
Direct vastgoed
Middellange rente
1,00 0,50 0,00 0,06 -0,19 -0,04 0,40
Korte rente
Autocorrelatiematrix Korte rente Middellange rente Lange rente Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Prijs Loon
Korte rente
Correlatiematrix Korte rente Middellange rente Lange rente Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Prijs Loon
Korte rente
Bijlage 13 Uitgangspunten ALM ROZ/IPD, NFI-ODCE, GPR Global
8,78% 10,55% 2,45% 2,94%
1,00% 1,00% 0,60% 5,36% 10,16% 23,13% 1,00% 1,50%
* Rentetermijnstructuur
- 91 -
Publiek vastgoed
Prijs
Loon
0,05 -0,25 -0,25 0,54 1,00 0,07 0,00
-0,04 -0,03 -0,03 0,08 0,07 1,00 0,00
0,40 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00
0,30 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01
0,30
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,01
1,00
Middellange rente
-0,15 -
-
-
-
-
-
-
-
RTS*
Lange rente RTS*
8,59%
Privaat vastgoed
-
Direct vastgoed
-
Middellange rente
-
Prijs
0,44 -
0,80 -
-
0,80
Loon
0,47 -
Prijs
Lange rente 0,80 -
-
Rendement en standaardeviatie Verwacht rendement (ER) RTS* Standaarddeviatie (σ)
0,80 -
Publiek vastgoed
0,70 -
Loon
Privaat vastgoed
0,05 -0,25 -0,25 1,00 0,54 0,08 0,00
Publiek vastgoed
Direct vastgoed
0,00 0,30 1,00 -0,25 -0,14 -0,03 0,00
Privaat vastgoed
Lange rente
0,50 1,00 0,30 -0,25 -0,14 -0,03 0,00
Direct vastgoed
Middellange rente
1,00 0,50 0,00 0,05 -0,19 -0,04 0,40
Korte rente
Autocorrelatiematrix Korte rente Middellange rente Lange rente Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Prijs Loon
Korte rente
Correlatiematrix Korte rente Middellange rente Lange rente Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Prijs Loon
Korte rente
Bijlage 14 Uitgangspunten ALM ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE, GPR Global
8,78% 10,55% 2,45% 2,94%
1,00% 1,00% 0,60% 6,46% 10,16% 23,13% 1,00% 1,50%
* Rentetermijnstructuur
- 92 -
Bijlage 15 Correlatie privaat vastgoed AIBOR/EURIBOR en 30 jaar Nederlandse staatsobligaties Correlatiematrix
NFI-ODCE
NFI-ODCE
1,00
NL 30 jr. staat
-0,14
Aibor/Euribor
-0,19
Rendementsreeksen
NFI-ODCE
30 jaar NL
EURIBOR/AIRIBOR
1978
17,67%
1979
20,64%
1980
18,05%
1981
17,01%
1982
7,45%
1983
13,23%
1984
13,68%
1985
9,36%
1986
6,74%
5,90%
1987
6,74%
4,94%
1988
7,32%
5,79%
1989
6,72%
8,58%
1990
1,42%
9,44%
1991
-6,25%
9,58%
1992
-5,50%
7,39%
7,77%
1993
0,55%
6,19%
5,04%
1994
6,14%
8,04%
5,92%
1995
7,11%
6,72%
3,66%
1996
11,70%
6,48%
3,23%
1997
15,10%
5,85%
4,01%
1998
16,41%
4,80%
3,26%
1999
13,17%
6,04%
3,83%
2000
14,28%
5,40%
4,88%
2001
5,63%
5,46%
3,30%
2002
5,54%
4,84%
2,87%
2003
9,28%
4,91%
2,38%
2004
13,07%
4,22%
2,30%
2005
21,40%
3,59%
2,78%
2006
16,32%
4,07%
3,92%
2007
15,96%
4,66%
4,79%
2008
-10,00%
3,75%
3,45%
2009
-29,76%
4,23%
1,24%
2010
16,36%
3,51%
1,53%
2011
15,99%
2,48%
2,00%
- 93 -
Bijlage 16 Uitkomsten ALM ROZ/IPD unsmoothed, NFI-ODCE, GPR Global Start dekkingsgraad Vereiste dekkingsgraad Combinatie Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Nominale dekkingsgraad Kans op onderdekking Kans op reservetekort Kans op 3 jaar onderdekking Combinatie Direct vastgoed Privaat vastgoed Publiek vastgoed Nominale dekkingsgraad Kans op onderdekking Kans op reservetekort Kans op 3 jaar onderdekking
105% 127%
1
2
3
4
5
6
7
8
0% 25% 75%
25% 25% 50%
50% 25% 25%
75% 25% 0%
100% 0% 0%
0% 50% 50%
25% 75% 0%
50% 0% 50%
135% 32% 51% 23%
141% 29% 42% 19%
143% 30% 42% 18%
141% 34% 46% 19%
140% 35% 46% 19%
142% 28% 44% 18%
142% 33% 45% 19%
140% 29% 44% 20%
9
10
11
12
13
14
15
75% 0% 25%
0% 75% 25%
25% 50% 25%
50% 50% 0%
0% 0% 100%
25% 0% 75%
0% 100% 0%
142% 30% 42%
144% 29% 42%
144% 29% 42%
141% 34% 46%
124% 41% 62%
134% 32% 52%
142% 33% 45%
18%
17%
18%
19%
30%
23%
18%
- 94 -
