vba journaal 26e jaargang voorjaar 2010 Het toezicht op pensioenbeleggingen Optimale asset allocatie op korte en op lange termijn 8

vba

nummer

1

journaal

26e jaargang voorjaar 2010

Het toezicht op pensioen beleggingen kan beter 5 Optimale asset allocatie op korte en op lange termijn 8

8

FTK en rentegevoeligheid: een voorstel voor een nieuwe rentetoets 18 Diversification and the Inefficiency of the Market Cap Portfolio 26 The Equity Risk Premium and parameter uncertainty 34

18

Waarderen van garanties in lifecycle unit-linked contracten: een risicoanalyse 40 Soft commodities: food for thought! 48

40

vba

journaal nr. 1, voorjaar 2010

Inhoud

Het toezicht op pensioenbeleggingen kan beter 5 Aanbevelingen VBA voor het toezicht op pensioenbeleggingen worden toegelicht.

Optimale asset allocatie op korte en op lange termijn 8 Nominale en reële analyses met een risico termijnstructuur.

FTK en rentegevoeligheid: een voorstel voor een nieuwe rentetoets 18 Relatieve factoren ten opzichte van de verandering in de 30-jaars rente.

Diversification and the Inefficiency of the Market Cap Portfolio 26 A comparison of alternative weighting methods.

The Equity Risk Premium and parameter uncertainty 34 It is worthwhile to make good risk premia estimates, but not enough.

Waarderen van garanties in life-cycle unit-linked contracten: een risicoanalyse 40

Agenda Programma VBA april 2010 7 april 2010 15 en 22 april 2010

20 april 2010 mei 2010 17 mei 2010

Genmab (SeCo) bedrijfsbezoek Cursus PE Private Banking: nieuwe mogelijkheden en verplichtingen, na de crisis – Pim Mol Rosarium te Amsterdam Emerging Local Currency Debt Rosarium te Amsterdam

Ballast Nedam (SeCo) bedrijfs bezoek Distressed investing; exploring deep value opportunities through the cycle Rosarium te Amsterdam

juni 2010 2 juni 2010

Eumedion-NIVRA-VBA seminar NIVRA te Amsterdam

19 mei 2010

Informatie over bovenstaande bijeenkomsten te verkrijgen bij het secretariaat: telefoon: 020 - 618 2812 e-mail: [email protected] of website www.nvba.nl

Risiconeutrale optiewaardering met Monte Carlo simulatie.

Soft commodities: food for thought! 48 Ronde tafel gesprek van de commissie Duurzaam Beleggen.

VBA Journaal is een uitgave van VBA Beroepsvereniging van Beleggingsprofessionals Het VBA Journaal verschijnt vier keer per jaar Hoofdredacteur Prof.Dr. Jaap Koelewijn Adjunct Hoofdredacteur Dr.ir. Gerben de Zwart CFA

2

Redactie Drs. Huub van Capelleveen Drs. Eduard van Gelderen CFA FRM Arianne Leuftink Drs. Philip Menco RBA Drs. Jan Bertus Molenkamp RBA Drs. Gerard Roelofs MBA RBA Dr. Alfred Slager RBA

Abonnementen VBA Herengracht 479 1017 BS Amsterdam telefoon: 020 - 618 2812 e-mail: [email protected] Abonnementenprijs 2010: € 90,80 inclusief verzendkosten

De in het VBA Journaal geplaatste artikelen geven de mening weer van de auteurs en niet noodzakelijk de mening van de redactie.

Redactieadres & opgave advertenties VBA – Irma Willemsen telefoon: 020 - 618 2812 e-mail: [email protected]

Vormgeving en realisatie a z az grafisch serviceburo bv, Den Haag. www.az-gsb.nl

Copyright © 2010 Beroepsvereniging van Beleggingsprofessionals

ISSN-nummer 0920-2269

Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm of op welke wijze dan ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever.

vba


Van de hoofdredacteur

Het vegen van de trap Medio maart kreeg ik een brief van mijn bank. Die krijg ik wel vaker en meestal word ik daar niet blij van, want de rente voor mijn rekening courant gaat omhoog of ik moet weer stukken inleveren. Deze keer was ik alleen maar verbaasd. De directeur van mij bank berichtte mij dat mijn accountmanager per direct de bank had verlaten. Een eufemisme voor ontslag op staande voet. Ik speculeerde over de reden van het ontslag. Zou hij met zijn hand in kas hebben gezeten? Had hij krediet gegeven aan zijn neef met een moeizaam lopend bedrijf? Pas later viel het kwartje. Ik vond in mijn mailbox een oud bericht van mijn secretariaatsbureau met het verzoek deze man te bellen. Hij exploiteerde naast zijn werk een sponsored magazine. Hij wilde mij laten interviewen. Tegen betaling, zo gaat het met dat soort glanzende blaadjes. Kennelijk was zijn baas er achter gekomen dat hij de klanten van de bank benaderde voor zijn eigen handeltje. Dat mag natuurlijk niet en daarom was het einde oefening. Voor twee handelaren van het APB was het een paar weken geleden ook einde oefening. Zij hadden, als de berichten in het Financieele Dagblad juist waren, aan frontrunning gedaan. Dat is niet een beetje dom. Dat is heel erg dom. In zo´n situatie is er voor de werkgever geen andere mogelijkheid om iemand buiten te zetten. Betekent dit nu dat het beter gaat met de integriteit in de Nederlandse financiële sector? Je zou zeggen van wel. Boefjes worden niet langer vermanend toegesproken, maar ze gaan er op staande voet uit. Dat zal de graaiende bankiers en vermogensbeheerders er wel van weerhouden om met hun handen aan ons geld te zitten. Of toch niet? Het hebben van een eigen handeltje naast je werk en het bedrijven van frontrunning is net zo dom en fout als de Albert Heijn medewerker die een kratje bier meeneemt. Het mag niet en daarom kan de werkgever een heel eenvoudige digitale beslissing nemen. Dit is geen kwestie van integriteit, dit is een goed – fout beslissing. Echte vraagstukken over integriteit gaan over het goed maken van een keuze tussen verschillende conflicterende belangen die niet eenduidig goed of fout zijn.

Jaap Koelewijn, hoofdredacteur

Ik verwachtte dat we in ons land na de kredietcrisis, de ongelukken bij ABN AMRO en DSB aan zelfreflectie en zelfonderzoek zouden gaan doen. Ik wil geen oordelen horen over wie er goed of fout was, ik wil weten hoe het allemaal heeft kunnen gebeuren. Ik hoopte dat we er iets van zouden kunnen leren. Na het faillissement van DSB werd er een onderzoek opgestart naar het functioneren van de toezichthouders en bestuurders van DSB: Onder andere Ed Nijpels, de nieuwe voorzitter van het ABP en de oude voorzitter van de RvC van DSB, was object van onderzoek door de toezichthouders. Nijpels was niet blij met dit onderzoek. Hij sloeg op de vlucht voor de draaiende camera van RTL en weigerde elke discussie. Uiteindelijk trad hij terug met als argument dat de beeldvorming rondom zijn persoon onbeheersbaar werd. Kort daarna werd bekend dat het onderzoek naar zijn functioneren bij DSB werd gestaakt. Een gemiste kans. Ik ben niet uit op het hoofd van Nijpels of wie dan ook, maar ik zou zo graag willen weten wat er is gebeurd. Hoe kon het zijn dat iemand een benoeming accepteert in een RvC die vleugellam is? Wat hebben Nijpels en de andere commissarissen eraan gedaan om iets aan die situatie te veranderen? Waarom lukte dat dan niet? Wat deed DNB in deze kwestie? Ik ben bang dat we er geen antwoord op zullen krijgen. Als het gaat om integriteit in de financiële sector zijn we nog maar weinig opgeschoten. Onderaan de trap wordt ijverig geveegd, maar bovenaan gebeurt er maar weinig. Een nieuwe crisis is een kwestie van tijd.

3

vba


Verenigingsnieuws

. Van het bestuur Wet Bescherming Persoonsgegevens Publicatie ledenlijst en RBA register op internet De VBA publiceert haar ledenlijst op de website www. nvba.nl. Leden kunnen zelf aangeven welke informatie zichtbaar is voor leden en derden. In alle gevallen zijn naam, voorletters en titel zichtbaar. De VBA publiceert tevens het RBA register op de website. Van alle RBA titelhouders zijn naam, voorletters, titel en datum inschrijving in het register zichtbaar. De Wet Bescherming Persoonsgegevens vereist dat u ondubbelzinnig toestemming geeft voor het voor derden zichtbaar maken van uw persoonsgegevens. Daarom hebben alle leden op 16 maart een e-mail van het VBA secretariaat ontvangen. Wilt u deze beantwoorden voor zover u dit nog niet heeft gedaan? U kunt uw keuze op ieder gewenst moment weer wijzigen door met uw inlognaam en wachtwoord te gaan naar ‘mijn gegevens’ op de website.

. Van de redactie Omdat het VBA journaal met een veranderingsproces bezig is, is Gerben de Zwart gevraagd om samen met hoofdredacteur Jaap Koelewijn de overgang naar een nieuw VBA journaal uit te voeren. Hij is bereid om deze taak op zich te nemen. Zijn inzet zal bijdragen aan het tot stand komen van een voorspoedige en succesvolle overgang.

. Gezamenlijk verslag van de Commissies Regelgeving en Private Banking Recent heeft op initiatief van de Kifid een bespreking plaatsgevonden met een brede vertegenwoordiging vanuit de financiële sector. Op de agenda stonden de notitie “handboek beleggingsadvies” van ondergetekenden (in samenwerking met drs Pieter Wind) en de recent verschenen consultatienota van de AFM. Na een uiterst positieve en inhoudelijke discussie is vanuit dit overleg het voorstel uitgegaan om de beide notities te combineren tot een coherent en werkbaar geheel. Het ideaalmodel moet leiden tot een heldere definitie van de afspraken en verantwoordelijkheden van de adviseur en de belegger. In het ideaalmodel wordt een logische combinatie gemaakt van: bepaling van

4

het persoonlijk risico, hantering van vuistregels en kwantitatieve benaderingen. Albert Hartink en Harry Panjer

. Commissie Risk Management In de commissie Risk Management heeft Dick Wenting per 1 januari jongstleden zijn rol als voorzitter overgedragen aan Berry Debrauwer. Dick heeft de commissie door de eerste jaren van haar bestaan op voortreffelijke wijze heen geleid. Aan de commissie nu de taak op het fundament verder te bouwen. Aan het onderwerp Risk Management kan het niet liggen. De term risk management zou weleens één van de meest gebruikte begrippen zijn geweest gedurende de financiële crisis. Gebrek eraan wordt wel eens als medeveroorzaker van de crisis gezien en het goed toepassen als het medicijn tegen toekomstige crises. Tot nu toe zijn de activiteiten veelal intern gericht geweest, behoudens een artikel in het VBA Journaal iets meer dan één jaar gelden. De commissie heeft echter de intentie om door middel van een seminar naar buiten te treden.

. Dutch Commission on Bonds In januari 2010 heeft de DCB een bijeenkomst georganiseerd over inflatie. Dit is een thema dat erg actueel is onder institutionele beleggers. Hierbij hebben we drie sprekers bereid gevonden hun visie op het afdekken van het inflatierisico met ons te delen. Twee sprekers waren van de buy-side: een pensioenfonds en een verzekeraar. De spreker van het pensioenfonds, Blue Sky Group, heeft een presentatie gehouden over het gebruik van inflation linked bonds. De spreker van de verzekeraar, de Eendragt, heeft een presentatie gehouden over het gebruik van inflation swaps. Dit zijn in principe de twee basismogelijkheden om het inflatierisico af te dekken. De derde spreker van de investment bank, Morgan Stanley, ging in op de praktische kanten bij het beleggen in deze twee beleggingsinstrumenten. Tevens ging hij in op de historische correlatie van de verschillende afdekkingsinstrumenten met de inflatie. In februari 2010 werd de VBA-uitgave: “Pen sioenoplossingen voor het FTK” gepubliceerd en gepresenteerd aan VBA-leden, Jean Frijns, Dirk Broeders (DNB) en de financiële pers, waaraan de DCB ook haar bijdrage heeft geleverd in de vorm van het hoofdstuk over Rente en Vastrentende Waarden. Kiemthin Tjong Tjin Joe Voorzitter Dutch Commission on Bonds

vba


Het toezicht op pensioen beleggingen kan beter De VBA wil het toezicht op het beleggingsbeleid van pensioenfondsen verbeteren. Dat maakten Hans de Ruiter en Niels Kortleve duidelijk toen zij op 22 februari het rapport “Toezicht op Pensioenbeleggingen” aanboden aan Jean Frijns, voorzitter van de commissie die minister Donner adviseerde over het beleggingsbeleid van pensioenfondsen en aan Dirk Broeders, projectleider evaluatie FTK bij DNB.

Het zelfonderzoek van de pensioensector is op stoom. De directe aanleiding hiervoor is de finan ciële crisis van 2008, de ‘annus horribilis’ voor pen sioenfondsen, waar dekkingsgraden met tientallen procentpunten achteruitholden, en bestuurders moesten constateren dat de mogelijkheid tot (bij) sturing er niet was. Toezicht, beleggingsbeleid en pensioenregeling bleken in extreme marktomstandigheden elkaar negatief te versterken. Minister Donner van Sociale Zaken en Werkgelegenheid kondigde in mei 2009 meerdere onderzoeken aan naar het pensioenbeleid. De commissie Don onderzocht welke parameters pensioenfondsen mogen hanteren

voor de belangrijkste beleggingscategorieën, rente, loon- en prijsinflatie. De commissie Frijns analyseerde op welke wijze het beleggingsbeleid en het risicobeheer bij fondsen zich heeft ontwikkeld, en deed aanbevelingen voor beleggingsbeleid en risicobeheer. Risicokaders mogen explicieter, beleggingen en risicomanagement moet niet gebaseerd worden op lange termijn gemiddelde rendementen, en het bestuur moet beter onderbouwen wat zij wel en niet van vermogensbeheer verwacht, anders zijn implementatieverliezen onvermijdelijk. Tevens breekt de commissie een lans voor een reëel kader.

Niels Kortleve (l) en Hans de Ruiter (r) Interviewer

Alfred Slager

5

vba


De commissie Goudswaard ten slotte onderzocht de houdbaarheid van het pensioenstelsel, waarbij een lans wordt gebroken voor collectieve pensioencontacten met reële, in plaats van nominale afspraken, en meer onzekerheid en risicodeling. De directe aanleiding voor het VBA rapport “Het Toezicht op Pensioenbeleggingen” is de evaluatie van de parameters van de commissie Don. Het belangrijkste gedeelte van het rapport doet aanbevelingen voor het financieel toetsingskader (FTK). De werkgroep analyseert de verschillende beleggingscategorieën en becijfert rendements- en risicokarakteristieken. Daarnaast haakt het rapport gedeeltelijk in op de onderwerpen die de andere door minister Donner ingestelde commissie aansnijden, zoals risicomanagement en governance. Niels Kortleve (PGGM, voorzitter ALM commissie VBA) en Hans de Ruiter (Pensioenfonds Hoogovens, voorzitter bestuur VBA), stelden met zeven VBA commissieleden het rapport op. De VBA publiceert zelden een speciaal rapport. Dan is er wat aan de hand. Niels: We hebben wel eerder rapporten gepubliceerd, maar dan als VBA katern en er geen ruchtbaarheid aan gegeven en we hebben wel eens gereageerd op consultaties door DNB. Met dit rapport zoeken we bewust het publieke debat. Wij willen het toezicht op pensioenfondsen verder verbeteren, met daarin de Pensioenwet en FTK als belangrijkste onderdelen. Voor de duidelijkheid: je hoort ons niet zeggen dat het FTK op de schop moet. In tegendeel. Het FTK is op veel punten zeer adequaat en in het buitenland wordt het Nederlands pensioenstelsel en toezicht vaak geroemd. We zijn simpelweg een paar jaar verder, hebben een goede crisis als stresstest achter de kiezen, wat een mooi moment is om te evalueren. De verwachte rendementen in het VBA rapport zijn over het algemeen positiever dan die van de commissie Don. Is hier sprake van de slager die zijn eigen vlees keurt? Niels: Dat zou ons inderdaad tegengeworpen kunnen worden. Tegelijkertijd is dit ons vakgebied. We zouden als geen ander in staat moeten zijn om de verwachtingen en onzekerheden omtrent beleggings categorieën te benoemen. Hans: Onze rendementsschattingen zijn niet perse hoger. Wat ons opviel was dat de commissie Don in haar uitwerking van risicopremies beleggingscategorieën clustert. Daarnaast kiest zij voor puntschattin-

6

gen. Dat is een kwantitatieve, bijna deterministische benadering van de wereld. Ik vind het niet verbazingwekkend dat de commissie er niet is uitgekomen en een verdeeld advies heeft gegeven. Risicopremies zijn tijds- en contextafhankelijk, en dat is een krachtige nuance die in ons rapport tevoorschijn komt. Niels: Om een voorbeeld te geven, als je er vanuit gaat dat aandelenrendement op lange termijn tenderen naar een gemiddelde, dan is het logisch te veronderstellen dat na de sterke koersdalingen in 2008 en een negatieve risicopremie over de periode 20002009, vanaf 2010 de te verdienen risicopremie op aandelen weer een tandje naar boven kan worden bijgesteld. Onze analyses zijn daarom genuanceerder, en staan ook dichter bij de beleggingspraktijk. Hans: Een nadeel van clusteren is verder dat het kind met het badwater wordt weggegooid. Hedgefondsstrategieën en private equity strategieën kunnen uiteenlopend worden ingevuld. Je hoeft de literatuur er maar op na te slaan om te zien dat de keuze voor een onderliggende strategie een wereld van verschil uitmaakt in termen van rendement en risico. De commissie Don is hieraan voorbij gegaan. Door te clusteren en een gemiddelde te prikken creëer je eigenlijk valse verwachtingen. Nuances en keuzes in rendements- en risico verwachtingen. Daar zit een pensioenbestuurder op te wachten? Niels: Juist wel. Bewuste keuzes maken, of bewust afwijken van standaardparameters kan een sterk instrument zijn in de aansturing van een pensioenfonds. Neem bijvoorbeeld zoiets als de private equityrisicopremie. In onze analyse komen wij op een netto maximale risicopremie tussen de 3 en 5,5 procent bovenop de lange rente. Bestuurders moeten zich de rendementsverwachtingen eigen maken, koppelen aan wat hun eigen organisatie kan, en wat past. Uitgangspunt is de ondergrens van 3 procent voor de formulering van beleid. Als het fonds werkt met interne risicomodellen, een gefundeerde analyse kan geven waarom de risicopremie 5,5 procent moet zijn, dan zou de bovengrens in beleid kunnen worden toegepast. Een pensioenfonds moet dan bijvoorbeeld wel voldoende aannemelijk maken dat gegeven haar ervaring, haar toegang tot goede private equity fondsen, haar eigen mogelijkheden de strategieën effectief te implementeren, en de eigen verdeling over venture capital en buyouts een hogere risicopremie gerechtvaardigd is. Zeg maar een ‘comply or explain’

vba


Kader: Aanbevelingen VBA voor het toezicht op pensioenbeleggingen Aanbeveling 1. Gebruik marktwaarde voor de huidige waardering van de (onvoorwaardelijke) verplichtingen 2. Handhaaf de keuze van de disconteringscurve (de swapcurve)

Toelichting Invoering van marktwaarde bij het FTK is een goede keuze waaraan vastgehouden moet worden. Marktwaardering geeft inzicht in de werkelijke waarde van de verplichtingen en beperkte de mogelijkheden om de financiële situatie rooskleuriger voor te stellen De swapcurve is de curve waarop alle obligaties worden geprijsd, ook de staatsobligaties met een goede reden. Alleen in uitzonderlijke gevallen kan van deze curve als verdisconteringcurve worden afgeweken. 3. Hanteer geen smoothing op input, Voorkom waan van de dag. Schokken in marktwaardes moeten niet worden aangepast door maar wel demping van markteffecten in andere rekenmethodes, maar opgevangen worden in beleid, door bijvoorbeeld pas een (reserve) beleid tekort vast te stellen na drie achtereenvolgende kwartalen van een tekort. De lange termijnambitie van een pensioenfonds moet niet onnodig gehinderd worden door 4. Ga voor beleid uit van langetermijnevenwichtswaarden (ook voor verplichkortetermijn dynamiek. Marktwaardering (aanbeveling 1) voorkomt dat kortetermijn problemen tingen) vooruit worden geschoven. 5. Leg in het toezicht meer nadruk op de Verleg de focus in het toezicht op de lange termijn (continuïteitsanalyse) in plaats van op de lange termijn en de reële ambitie korte termijn (solvabiliteitstoets). Als fondsen meer nadruk leggen op hun reële ambitie (en dus reële dekkingsgraad), dan mogen zij in het toezicht daarop meer beoordeeld worden dan het nominale kader. 6. Hanteer meetkundige rendementen Meetkundige rendementen geven inzicht in de lange termijn vermogensopbouw, daar zijn de deelnemers van een pensioenfonds in geïnteresseerd. Bovendien verwerken meetkundige rendementen beter risico’s. 7. Differentieer toezicht afhankelijk van Kies niet voor een standaardbeleid maar maak onderscheid naar bijvoorbeeld jonge fondsen, fondskarakteristieken fondsen in een afbouwfase, alsook de marktomstandigheden. Een jong fonds met een sterke sponsor heeft een kortere hersteltermijn nodig dan een pensioenfonds met beperkte herstelkracht. Pas ook de buffervereisten aan de marktomstandigheden. Het FTK dwingt tot ‘buy high, sell low’. 8. Leg als pensioenfonds de beleggingsbe- Zet een standaard waarmee belanghebbenden en toezichthouders het gevoerde beleid kunnen ginselen vast toetsen. Communiceer duidelijk de risicohouding, beleggingsfilosofie en beleggingsstijl van het pensioenfonds. 9. Leg meer nadruk op risicomanagement Pensioenfondsen leunen te sterk op het standaardmodel, terwijl de opzet van het FTK was dat en interne modellen fondsen eigen modellen zouden kunnen ontwikkelen. Met een (partieel) intern model kan een pensioenfonds risico’s modelleren zoals zij deze ziet, en de focus leggen op de omstandigheden die het beste bij het fonds passen. 10. Schrap de verplichte reservering voor Verplicht reserveren voor risico’s buiten het fonds om (zoals inflatie, rente, of een beursindex) is voorwaardelijke elementen die afhanredelijk. Het is ongewenst dat een fonds verplicht moet reserveren voor bijvoorbeeld een gen van de financiële positie indexatiestaffel waar onvoorwaardelijk aan vast wordt gehouden. Pensioenfondsen moeten hierdoor onnodig vage pensioencontracten opstellen.

voor parameters. Daarmee doe je dan ook recht aan eigen beleid en specifieke fondskenmerken. De commissie Frijns onderzoekt beleggingsbeleid en benadrukt de verliezen die pensioenfondsen lopen in de implementatie en vermogensbeheer. Dat kan de VBA beroepsgroep zich aantrekken. Hans: Wij hebben ons rapport opgesteld zonder dat we wisten met welke conclusies de commissie Frijns zou komen. Als ik de twee rapporten naast elkaar zou leggen dan pakken wij thema’s op die ook prominent in het commissierapport tevoorschijn komen. We leggen sterk accent op eigen verantwoordelijkheid in beleidsbepaling en risicomanagement, vooral de interne modellering. Niels: Het VBA rapport benadrukt dat een pensioenfonds binnen grenzen zelf zijn parameters mag kiezen. Onze insteek is dat het inrichten, doordenken en

sturen op de risico’s een randvoorwaarde is voor je er aan begint. De bandbreedte van parameters wordt groter naarmate de belegging alternatiever wordt. Dit verhoogt de bewijslast voor het fonds: kan het aannemelijk maken meer te verdienen dan de minimum parameters qua implementatie en risicomanagement? Dan is het opeens een heldere vraag geworden – zijn de baten hoger dan de (governance) kosten, gegeven de verwachte rendements/risicoverhouding? Fondsen moeten, net als normale ondernemingen, bepalen waar ze hun resources en skills inzetten. Eigen verantwoordelijkheid en ruimte voor andere beleidskeuzes en risicomodellering zijn daarom belangrijke winst in de doorontwikkeling van het FTK. Het VBA rapport “Het Toezicht op Pensioenbeleggingen” is te downloaden op http://www.nvba.nl/data/ docs/748_5700.pdf.

7

vba


Optimale asset allocatie op korte en op lange termijn Pensioenfondsen streven ernaar om de ingelegde pensioenpremies zo te beleggen dat uiteindelijk waarde- en/of welvaartsvaste pensioenen kunnen worden uitgekeerd. Het beleggingsbeleid was dan ook decennialang vooral op de lange termijn gericht. Met de invoering van marktwaardering in de pensioenwetgeving (nFTK) is echter steeds meer nadruk komen te liggen op de korte termijn risico’s. Hierdoor is een spanningsveld ontstaan tussen enerzijds het op korte termijn zekerstellen van de nominale verplichtingen en anderzijds het op lange termijn nastreven van de indexatie-ambitie. Vragen hierbij zijn in hoeverre de optimale strategische beleggingsmix afhangt van de gehanteerde beleggingshorizon, hoe pen sioenfondsen hun beleggingsbeleid daarop het beste kunnen inrichten en wat de regelgever kan doen om procyclisch gedrag te voorkomen.

Methodologie De beleggingshorizon is van invloed op de portefeuillekeuze van een belegger, als de statistische karakteristieken van beleggingscategorieën veranderen over tijd. Hoewel dit effect al bekend is sinds

Erica Slagter (l) Senior Consultant Investment Solutions, AEGON Asset Management

Yvette Vermaes AAG (r) Consultant Investment Solutions, AEGON Asset Management

Erik Kole (m) Assistant Professor, Erasmus School of Economics

8

Merton (1971) droegen Campbell and Viceira (2005) pas een praktische oplossing aan voor dit probleem. Zij hebben een VAR-model geschat voor obligaties en aandelen en daar tevens een aantal zogenaamde staatvariabelen aan toegevoegd. Deze staatvariabe-

vba

journaal nr. 1, voorjaar 2010 1 T T E ( R ( w ) ) + - ( 1 – γ )Var ( R ( w ) ) 2

1 T T E ( R ( w ) ) + - ( 1 – γ )Var ( R ( w ) ) 2 zt = aT = Fzt–1 + et , et ∼ N(0,W) len zijn nodig om de economie met op- en Tneergaan1 γ E ( R ( w ) ) + ( – )Var ( R ( w ) ) 1 de markten te modelleren en daarmee eventuele 2 1 T T horizoneffecten te ondervangen.THoevenaars cate- ( 1 – γuit E ( Rvector ( w ) )z+bestaat ( w) ) )Varde( Rverschillende 1 (2007) T waarbij de 2 γ R ( wlater ) ) + uitgebreid )) ( 1 – )Var ( R ( w heeft dit onderzoek een paarE ( jaar gorieën waarin belegd kan worden plus diverse staat2 met een grotere set beleggingscategorieën en heeft variabelen die kunnen helpen bij het voorspellen van tevens optimale portefeuilles geconstrueerd voor toekomstige rendementen op deze beleggingscate∑ wi = 1 reële verplichtingen. In dit artikel hebben wij het gorieën. Deze staatvariabelen corresponderen met onderzoek van Hoevenaars herhaald, maar dan zowel de staat van de economie. Hierbij kan men denken 1 T ∑ wi = 1 E ( RTals ( wcredit ) ) + - spread, ( R ( w )yield, ) ( 1 – γ )Var voor nominale als voor reële verplichtingen om op aan variabelen dividend price 2 basis van verschillen en overeenkomsten ook iets tew =earnings ratio, et cetera. De schokken et zijn multi 1 ∑ kunnen zeggen over conditioneel geïndexeerde ver- i variaat normaal verdeeld met gemiddelde 0 en w i = 1 W. Door deze formule ∑matrix plichtingen. Bovendien maken wij gebruik wvan=data variantie-covariantie 1 ∑ i welke relevanter is voor de Nederlandse markt en vervolgens recursief in te vullen kan de variantie ΣT welke tevens ge-update is tot juli 2009, dus inclusief over een horizon T bepaald worden: w i > 0 ∀i de kredietcrisis. Wij gaan hier niet specifiek in op T onzekerheid van de beleggingshorizon bijvoorbeeld S = W + (I + F)W(I + F)' + (I + F + F2)W(I + F + wF 2)'0+∀…i + (I + F + … + FT)W(I + F + … + FT)' i> met betrekking tot mortaliteit zoals door Blanchet∑ wi = 1 Scaillet et al (2008) wordt gedaan. i serie ST noemen Campbell en Viceira (2005) de De methodologie van Hoevenaars (2007) lijkt wini > 0 ∀De eerste orde benadering op mean/variance-optimalitermijnstructuur van risico. 0 ∀i Deze termijnstructuur wi > w i > 0 ∀i satie. Anders dan bij traditionele mean/variancelaat zien hoe de risico’s en correlaties van beleggin1 T T analyse waar Ehet risico/rendement-profiel gen en verplichtingen, welke als een negatieve beleg(R (w ) ) + - ( 1 – γ )Var ( R ( w ) )van de 2 ⎛ T 1 ⎛ obligaties 2 T⎞ ⎞ T 1 gezien T kunnen portefeuille over één periode wordt geoptimaliseerd, E ( R Tging ( w ) )in=langlopende wʹ ⎜ μ A + - ⎜ σ w – μ L wor⎟ – - wʹ ⎟ ∑ AA A 2 2 wordt hierbij gekeken naar het cumulatieve rendeden, afhangen beleggingshorizon. ⎝ van de⎝gehanteerde ⎠ ⎠ ⎛ T 1 ⎛ T⎞ 2⎞ 1 T T T ment op de beleggingen versus het cumulatieve renEvenzo kan het cumulatieve rendement op de belegE ( R ( w ) ) = wʹ ⎜ μ A + - ⎜ σ A⎟ ⎟ – - wʹ ∑AA w – μ L 2 2 > 0 ∀ i w T ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ dement op de verplichtingen, oftewel het gecumugingen en verplichtingeni µ afgeleid worden: ⎛ T 1 ⎛ T⎞ 2⎞ 1 T T T leerde dekkingsgraadrendement . Simpel ) ) = wʹgesteld E ( R R(Tw ⎜ μ A + - ⎜ σ A⎟ ⎟ – - wʹ ∑AA w – μ L 2 2 2 T ⎝ ⎝ ⎠ ⎠m = (T + (T – 1)F ⎛ T+ (T1–⎛ 2)F kunnen de optimale portefeuillegewichten w bepaald T⎞ 2 ⎞+ (T 1– 3)F3 T+ … + F)a T + ⎛ T 1 ⎛ T⎞ 2⎞ 1 E ( R T (T w ) ) = wʹ μ + σ ⎜ ⎟ – - wʹ ∑AA w – μ L ⎜ ⎟ T T T T–1 A A worden door dit dekkingsgraadrendement te maxi(F + F + … + F)z 20 ⎝ ⎠ ⎠ 2 E ( R ( w ) ) = wʹ ⎜ μ A + - ⎜ σ A⎟ ⎟ – - wʹ ∑AA w – μ L ⎝ 2⎝ ⎠ ⎠ 2 maliseren onder 1 aftrek vanT een boete⎝die afhankelijk T E ( R ( w ) ) + - ( 1 – γ )Var ( R∑(wwi) )= 1 2 is van de risicohouding γ en de hoeveelheid risico die Het verwachte 2 ⎛gecumuleerde T⎞ T dekkingsgraadrendeT T ( ( w ) ) = σ –risico 2wʹσzijn + wʹ ∑ AL w Var R ⎜ ⎟ gelopen wordt. Als restricties leggen wij hierbij op ment en bijbehorende aan: L AL gelijk ⎝ ⎠ 2 ⎛ T⎞ dat de portefeuillegewichten op moeten tellenT tot T T Var (R ( w ) ) = ⎜ σ L⎟ T– 2wʹσ AL + ⎛wʹ ∑ ⎛ T⎞ 2⎞ 1 T AL1w T 100% en dat tevens niet short gegaan mag worden. - ⎜ σ ⎟ ⎟ – - wʹ ∑AAT w – μ ( ( w ) ) = wʹ μ + E R ⎜ ⎝ ⎠ L A A 2 2 2 ⎛ T⎞ ⎝ ⎠ ⎠ In formulevorm: T T ⎝ T Var (R ( w ) ) = ⎜ σ L⎟ – 2wʹσ AL + wʹ ∑ AL w ⎝ ⎠ ⎛ T⎞ 2 T 1 T T T T Var (TR ( w ) ) = ⎜ σ L⎟ – 2wʹσ AL + wʹ ∑ AL w Maximaliseer E ( R ( w ) ) + -T( 1 – γ )Var⎛( RT⎞(2w ) ) T Var (R2 ( w ) ) = ⎜ σ L⎟ – 2wʹσ AL + wʹ ∑ AL w ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ waarbij ∑ w i = 1 en w i > 0 ∀i Afhankelijk van de risicohouding zal het optimale beleggingsbeleid dus relatief meer worden afgeT Σ AA stemd op maximalisering van het rendement of meer op de beheersing van risico’s. Voordat de optimale T T σA Σ AA moeten beleggingsportefeuille bepaald kan worden w = 1 eerst mogelijke realisaties ∑ van i het gecumuleerde T 2 T T ⎛ T 1 ⎛Σ AA T⎞ ⎞ 1σ T σL T T dekkingsgraadrendement - wʹA ∑Hiertoe - ⎜ σ ⎟ ⎟worden. i ⎜ μ A +bepaald – w – μ E ( R ( ww)i )> =0 ∀wʹ AA hebben we een Vector ⎝ Auto2 Regressive ⎝ A⎠ ⎠ 2 (VAR) model L geschat:

T T T T met Σ AA de covariantiematrix beleggingen, σA σ L vanσde AL 2 ⎛ T⎞ T T T T T (σRT ( w ) )deviaties – 2wʹσ + wʹ ∑ AL w σ A deVar σ=AL⎜ σ L⎟ van standaard de beleggingen, AL L ⎝ ⎠ T

T

σ L de standaard σ AL deviaties van de verplichtingen en T

T

T

9 w i > 0 ∀i ⎛ T 1T ⎛ T⎞ 2⎞ ⎛ 1 T⎞ 2 T TT T μ + w – μ + wʹ E ( R ( w ) ) = wʹ ⎜Var σ) ⎟) ⎟= –⎜-σwʹ⎟ – 2wʹσ (R - (⎜w

T

w

T

T

σA σL σ AL Σ AA T σ AL de covariantie tussen beleggingen en verplichtingen.

Σ AA

T

σA

T

σL

T

σ AL

vba


Onderzoeksdata

den (aandelen, grondstoffen en indirect vastgoed) lagen gemiddeld nog hoger dan die op vastrentende waarden. Beleggen in aandelen was hierbij op lange termijn, zelfs inclusief de recente crisis, het meest lucratief met een gemiddeld rendement van meer dan 10% op jaarbasis. De effecten van de crisis zien we terug in bijvoorbeeld de extreme rendementen op grondstoffen en vastgoed (–45,92% respectievelijk –29,67% in Q4 2008) en in de skewness van de credit spread (2,64).

In het onderzoek zijn acht verschillende beleggingscategorieën bekeken, te weten: kort- en langlopende staatsobligaties, kort- en langlopende inflatie-obligaties, bedrijfsobligaties, aandelen, grondstoffen en indirect vastgoed. Voor deze categorieën is data op kwartaalbasis beschikbaar vanaf januari 1980 tot juli 2009. Vanwege een te beperkte historie hebben we ervoor gekozen om categorieën als high yield, private equity, hedge funds, emerging market debt en asset backed securities buiten beschouwing te laten. Om de economische cyclus op te nemen in het model hebben we de volgende staatvariabelen toegevoegd: de 1- en 20-jaars nominale rente, de 1-jaars inflatie, de credit spread en de dividend yield. De verplichtingen zijn gemodelleerd als een negatieve belegging in langlopende staatsobligaties in geval van nominale pensioentoezeggingen en als een negatieve belegging in langlopende inflatie-obligaties in geval van reële pensioentoezeggingen.

Schattingsresultaten In figuur 2 staan de schattingsresultaten van het VAR-model. Beleggingsrendementen zijn over het algemeen lastig te voorspellen zijn: slechts 10% tot 29% van de variantie kan verklaard worden. Hierbij geldt bovendien dat economische variabelen meer voorspelkracht hebben dan historische beleggingsrendementen. Zo wordt het rendement op aandelen, net als dat op indirect vastgoed, met name voorspeld door de 1-jaars nominale rente, credit spread en dividend yield. De 1-jaars reële rente en het rendement op indirect vastgoed blijken daarentegen goede voorspellers voor het rendement op kortlopende staatsobligaties. Ook voor het rendement op langlopende staatsobligaties hebben deze variabelen enige voorspellende waarde, gezien de weliswaar minder significante maar wel hogere coëfficiënten. De rendementen op kort- en langlopende inflatie-obligaties, bedrijfsobligaties en grondstoffen zijn met R2-waarden van circa 10% het slechtst te voorspellen en laten geen significante parameters zien.

In figuur 1 staan de karakteristieken van de onderzoeksdata samengevat. Bedrijfsobligaties hebben van alle vastrentende waarden het hoogste rendement laten zien, gemiddeld 9,41% op jaarbasis. Langlopende staats- en inflatie-obligaties hebben hogere rendementen (8,37% en 7,49%) behaald dan kortlopende staats- en inflatie-obligaties (6,73% en 6,24%). Ondanks de lagere volatiliteit van de lange rente stond hier een meer dan dubbel zo hoog risico tegenover vanwege de hogere duration van langlopende obligaties. De rendementen op zakelijke waar-

Figuur 1: Samenvattende statistieken van de onderzoeksdata over de periode jan-1980 t/m jun-2009. Het gemiddelde rendement, de standaard deviatie en de Sharpe-ratio zijn geannualiseerd. De overige statistieken zijn op kwartaalbasis.

Vastrentende waarden kortlopende staatsobligaties langlopende staatsobligaties kortlopende inflatie-obligaties langlopende inflatie-obligaties bedrijfsobligaties Zakelijke waarden aandelen (MSCI Europe) grondstoffen (GSCI) indirect vastgoed Staatvariabelen 1-jaars nominale rente 20-jaars nominale rente 1-jaars inflatie (NL CPI) credit spread dividend yield

10

gem. rend.

st. dev.

Sharpe

minimum

maximum

skewness

kurtosis

6,73% 8,37% 6,24% 7,49% 9,41%

4,54% 9,80% 6,02% 17,84% 8,76%

1,48 0,85 1,04 0,42 1,07

–5,37% –14,06% –6,20% –21,53% –12,16%

9,68% 19,91% 13,82% 44,51% 22,39%

0,19 0,10 0,84 1,14 0,87

3,76 4,39 5,17 7,23 7,80

10,52% 8,61% 9,29%

15,58% 23,18% 20,96%

0,68 0,37 0,44

–24,25% –45,92% –29,67%

17,83% 45,76% 31,37%

–0,99 –0,10 –0,50

4,40 5,89 3,73

5,20% 6,30% 2,50% 1,25% 3,45%

2,51% 1,79% 1,67% 0,74% 0,98%

0,84% 3,24% –1,18% 0,54% 1,78%

12,53% 9,98% 7,28% 4,98% 6,27%

0,78 0,12 0,95 2,64 0,78

2,99 1,98 4,35 12,46 3,24

vba


–0,01 (–0,9) –0,03 (–1,2) 0,01 (0,7) 0,03 (0,8) –0,03 (–1,9) –0,05 (–1,6) –0,03 (–0,5) –0,06 (–1,3) 0,00 (–0,7) 0,00 (0,8) 0,00 (1,4) 0,00 (2,0) 0,00 (2,3)

0,63 (0,8) –0,19 (–0,1) 0,08 (0,1) –2,76 (–0,9) 0,04 (0,0) 4,42 (1,8) 1,04 (0,2) 1,86 (0,5) –0,08 (–1,4) –0,47 (–2,3) 0,03 (0,2) –0,04 (–0,3) –0,05 (–0,4)

–0,15 (–0,5) 0,20 (0,3) 0,02 (0,1) 1,06 (0,9) 0,02 (0,0) –1,28 (–1,3) –0,67 (–0,4) –0,71 (–0,5) 0,03 (1,2) 0,16 (2,0) –0,02 (–0,4) 0,02 (0,5) 0,01 (0,3)

–0,54 (–0,7) –0,19 (–0,1) 0,15 (0,2) 2,74 (0,9) 0,14 (0,1) –6,31 (–2,6) 0,00 (0,0) –1,41 (–0,4) 0,04 (0,7) 0,34 (1,7) 0,00 (0,0) 0,06 (0,5) 0,06 (0,5)

0,16 (0,7) 0,06 (0,1) –0,04 (–0,1) –0,82 (–0,9) –0,13 (–0,3) 1,91 (2,5) 0,00 (0,0) 0,36 (0,3) –0,01 (–0,8) –0,10 (–1,6) 0,00 (0,0) –0,02 (–0,5) –0,02 (–0,4)

–0,09 (–1,3) –0,07 (–0,5) –0,14 (–1,5) –0,20 (–0,7) –0,14 (–1,2) 0,22 (1,00) 0,51 (1,3) 0,43 (1,3) 0,01 (1,5) 0,02 (1,2) 0,00 (0,3) –0,03 (–3,0) –0,01 (–1,3)

0,02 (0,6) 0,03 (0,3) –0,07 (–1,3) –0,24 (–1,6) 0,01 (0,2) 0,00 (0,0) 0,02 (0,1) –0,04 (–0,2) 0,00 (1,1) –0,01 (–0,8) 0,00 (–0,3) 0,01 (1,2) –0,01 (–1,0)

–0,01 (–0,7) –0,01 (–0,4) –0,01 (–0,4) –0,01 (–0,1) –0,01 (–0,3) 0,00 (0,0) –0,03 (–0,3) 0,16 (1,8) 0,00 (1,0) 0,01 (1,3) 0,00 (0,5) 0,00 (0,2) 0,00 (–0,8)

–0,05 (–2,0) –0,10 (–1,8) –0,01 (–0,4) 0,01 (0,1) –0,07 (–1,5) 0,06 (0,7) 0,26 (1,7) 0,07 (0,6) 0,00 (0,4) 0,01 (1,8) 0,01 (1,6) –0,01 (–1,9) 0,00 (1,0)

–1,48 (–2,0) –2,95 (–1,9) 0,59 (0,6) 3,53 (1,2) –1,59 (–1,2) 0,16 (0,1) 2,56 (0,6) 1,56 (0,5) 0,93 (16,3) 0,17 (0,8) 0,18 (1,3) –0,11 (–1,0) –0,01 (–0,1)

0,13 (0,7) –0,08 (–0,2) 0,19 (0,7) 0,11 (0,1) –0,35 (–1,0) –1,59 (–2,4) –1,04 (–0,9) –1,84 (–1,9) –0,02 (–1,0) 0,94 (17,0) 0,01 (0,2) 0,07 (2,2) 0,05 (1,7)

0,39 (1,4) 1,09 (1,8) 0,07 (0,2) 0,18 (0,2) 0,94 (1,9) 0,56 (0,6) 0,63 (0,4) –0,49 (–0,4) 0,02 (0,8) 0,00 (0,0) 0,92 (17,1) –0,03 (–0,8) 0,00 (0,1)

–0,12 (–0,3) –0,49 (–0,5) –0,43 (–0,7) –1,35 (–0,8) –0,39 (–0,5) –4,11 (–3,0) –1,05 (–0,5) –5,49 (–2,8) 0,01 (0,4) –0,01 (–0,1) 0,06 (0,7) 0,93 (14,4) 0,18 (2,8)

0,00 0,0 0,07 (0,1) –0,37 (–0,7) –1,25 (–0,8) 0,77 (1,1) 5,01 (3,9) 1,05 (0,5) 7,31 (4,0) 0,02 (0,5) –0,02 (–0,2) –0,03 (–0,4) –0,08 (–1,3) 0,75 (13,0)

De economische variabelen zijn aanzienlijk beter te voorspellen met R2-waarden van 83% tot 95%. De grootste voorspelkracht zit hierbij in de eigen historie. Omdat we deze staatvariabelen goed kunnen voorspellen, kunnen we op de langere termijn ook goede voorspellingen doen voor de rendementen op de beleggingscategorieën. Als bijvoorbeeld het rendement op obligaties en de rente onderling negatief gecorreleerd zijn en het rendement op obligaties tegelijkertijd positief afhangt van de rente één periode eerder, dan zal mean reversion optreden. Dit betekent dat het beleggingsrisico op lange termijn kleiner zal zijn dan op korte termijn. Zonder economische variabelen zullen de beleggingsrisico’s en -correlaties echter grotendeels onafhankelijk zijn van

R2

dividend yield(t–1)

dividend yield(t)

credit spread(t–1)

credit spread(t)

20-jaars nominale rente(t–1)

20-jaars nominale rente(t)

1-jaars nominale rente(t–1)

1-jaars nominale rente(t)

reële rente(t–1)

1-jaars reële rente(t)

indirect vastgoed(t–1)

indirect vastgoed(t)

grondstoffen(t–1)

grondstoffen(t)

aandelen(t–1)

aandelen(t)

bedrijfsobligaties(t–1)

bedrijfsobligaties(t)

langlopende inflatie-obligaties(t–1)

langlopende inflatie-obligaties(t)

kortlopende inflatie-obligaties(t–1)

kortlopende inflatie-obligaties(t)

langlopende staatsobligaties(t–1)

langlopende staatsobligaties(t)

kortlopende staatsobligaties(t–1)

kortlopende staatsobligaties(t)

constante term

Figuur 2: Parameterschattingen van het VAR-model, met t-waarden tussen haakjes. In de laatste kolom staan de R2-waarden. Significante coëfficiënten zijn vet gedrukt.

15% 11% 12% 12% 19% 29% 10% 21% 89% 95% 95% 83% 90%

de gehanteerde beleggingshorizon en zal de termijnstructuur van risico vlak lopen. Een VAR-model met staatvariabelen is daarom een eenvoudige en elegante manier om horizoneffecten te kunnen ondervangen.

Termijnstructuur van risico Door het VAR-model recursief in te vullen kan de termijnstructuur van risico ΣT bepaald worden en kunnen we kijken hoe de risico’s en correlaties afhangen van de gehanteerde beleggingshorizon. Figuur 3A geeft de mogelijkheden tot tijdsdiversificatie per beleggingscategorie weer. Het risico van vastrentende waarden en dan met name dat van de langlopen-

11

vba


Figuur 3: Geannualiseerde volatiliteiten van de diverse beleggingscategorieën bij verschillende beleggingshorizon in jaren (A) en correlaties tussen enerzijds de diverse beleggingscategorieën en anderzijds aandelen (B), korte rente (C), inflatie (D), nominale verplichtingen (E) en reële verplichtingen (F) bij verschillende beleggingshorizon in jaren. Standaarddeviaties

100%

30%

80% 60%

25%

40% 20% 20% 15%

0%

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

–20%

10%

10

11

12

13

14

Beleggingshorizon in jaren

–40% 5% 0%

–60% –80% 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Beleggingshorizon in jaren 100%

100%

80%

80%

60%

60%

40%

40%

20%

20% 0%

0% 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

–20%

–20%



–40%

–40%

–60%

–60% –80%

–80%

Correlaties met reële verplichtingen

Correlaties met kortlopende staatsobligaties

–100%

–100%

100%

100%

80%

80%

60%

60%

40%

40%

20%

20%

0%

Correlaties met inflatie

–100%

0

1

2

3

4

5

6

–20%

7

8

9

10

11

12

13

14


0%

–40%

–40%

–60%

–60%

–80%

–80%

Correlaties met aandelen

–100%

0

1

2

3

4

5

6

–20%

7

8

9

10

11

12

13

14


Correlaties met nominale verplichtingen

–100%

Kortlopende staatsobligaties Kortlopende inflatie-obligaties

12

Aandelen Indirect vastgoed

Langlopende staatsobligaties Langlopende inflatie-obligaties

Grondstoffen Bedrijfsobligaties

vba


de obligaties neemt fors af naarmate de beleggingshorizon toeneemt, bijvoorbeeld voor langlopende staatsobligaties van bijna 10% op korte termijn tot circa 4% op lange termijn. Dit zogenaamde mean reversion effect kan verklaard worden door twee tegengestelde effecten. Enerzijds leidt een plotse linge daling van de rente per definitie tot een hoger obligatierendement in de huidige periode. Anderzijds is voor staatsobligaties (t) de coëfficiënt met de 20-jaars nominale rente (t–1) positief (1,09) waarmee een daling van de rente tegelijkertijd een lager obligatierendement één periode later voorspelt. Anders dan voor vastrentende waarden blijkt de tijdsdiversificatie voor zakelijke waarden (aandelen, grondstoffen en indirect vastgoed) minimaal. De risico’s zijn hier redelijk constant of slechts licht dalend over de beleggingshorizon. Figuren 3B en 3C geven de diversificatiemogelijkheden tussen de verschillende beleggingscategorieën weer. Deze figuren wijzen op hoge onderlinge correlaties tussen vastrentende waarden (staatsobligaties, inflatie-obligaties en bedrijfsobligaties). De risico reductie als gevolg van diversificatie zal dus relatief gering zijn, hoewel diversificatie wel tot een hogere portefeuillerendement kan leiden. Opvallend is verder dat sommige correlaties eerst dalen om vervolgens weer te stijgen. Dit kan verklaard worden doordat sommige schokken een hogere volatiliteit hebben en dus heftiger zijn dan andere, maar op de lange termijn gecompenseerd worden door andere schokken die weliswaar minder krachtig zijn, maar wel langer doorwerken. Correlaties tussen vastrentende waarden enerzijds en zakelijke waarden (aandelen, grondstoffen en vastgoed) anderzijds zijn daarentegen zoals verwacht veel lager, vaak zelfs rond 0 of licht negatief, waardoor diversificatie gunstig zal zijn. Hierbij geldt dat diversificatie tussen vastrentende en zakelijke waarden op korte termijn meer oplevert dan op lange termijn, behalve voor vastgoed waar de diversificatievoordelen juist toenemen naarmate de beleggingshorizon toeneemt. De zakelijke waarden laten onderling positieve correlaties zien, die vooral op korte termijn sterk zijn, maar vervolgens afnemen met de beleggingshorizon. Op lange termijn zal diversificatie binnen zakelijke waarden dus gunstiger zijn. Figuur 3D toont de inflatiehedge-effectiviteit van de verschillende beleggingscategorieën. Staatsobligaties bieden op lange termijn een goede bescherming tegen inflatie, maar niet op korte termijn. Een moge-

lijke verklaring hiervoor biedt de inverse relatie tussen renteveranderingen en obligatiekoersen. Hetzelfde geldt voor bedrijfsobligaties, waarbij de nega tieve korte termijn hedge-effectiviteit tevens verband houdt met de negatieve relatie tussen inflatie en economische groei. De credit spread loopt over het algemeen immers uit ten tijde van recessies wat resulteert in negatieve rendementen op bedrijfsobligaties. Zoals verwacht zien we dat aandelen op korte termijn een slechte bescherming tegen inflatie bieden. Een positieve inflatieverrassing betekent immers dat centrale banken de rente moeten verhogen om zo de inflatie weer onder controle te krijgen. Dit afremmen van de economie gaat echter ook ten koste van de winstgevendheid van bedrijven (omzet neemt af, financieringskosten van investeringen nemen toe) waardoor aandeelkoersen zullen dalen. Ook op lange termijn zien we dat aandelen geen goede inflatiehedge bieden (hoewel zij nog wel vanuit rendementsoogpunt een aantrekkelijke beleggingscategorie kunnen zijn). Indien we veronderstellen dat de aandelenkoers de contante waarde van toekomstige dividenden reflecteert dan is deze zowel afhankelijk van de winstgroei als van de verdisconteringsvoet. Als sprake is van hogere inflatie op lange termijn, dan zal dit alleen impact hebben op de aandelenkoers als hierdoor de dividendgroeivoet niet even hard stijgt als de rentevoet. Tijdens de onderzoeksperiode hebben zich twee belangrijke ontwikkelingen voorgedaan. Enerzijds was sprake van dalende inflatie en, als gevolg van een krapper monetair beleid in de jaren ’80 en een monetair beleid dat sinds de jaren ’90 bovendien meer gericht was op inflatiestabiliteit, een dalende rente. Anderzijds was sprake van stijgende bedrijfswinsten als gevolg van de globalisering waardoor productie door uitbesteding goedkoper kon plaatsvinden. Dit leidde tot lagere inflatie (via lagere importprijzen en door neerwaartse loondruk in de industriesector) en tegelijkertijd tot hogere winstgevendheid. Kortom, door globalisering en verandering in monetair beleid zijn de verwachte dividenden ten opzichte van de verdisconteringsvoet gestegen, waardoor er op lange termijn sprake is van een negatieve correlatie tussen aandelen en inflatie. Grondstoffen laten zowel op korte als op lange termijn een positieve correlatie met inflatie zien, waardoor dit een aantrekkelijke categorie is om in te beleggen indien sprake is van reële verplichtingen. Indirect vastgoed vormt daarentegen geen goede hedge tegen inflatie. Aangezien

13

vba


indirect vastgoed zich min of meer gedraagt als een aandeel is dit niet onverwacht en kan ook dit eveneens verklaard worden door globalisering en verandering in monetair beleid. In figuren 3E en 3F staan de correlaties tussen de verschillende beleggingscategorieën en de nominale respectievelijk reële verplichtingen. Langlopende obligaties zijn perfect gecorreleerd met de verplichtingen en vormen dus een perfecte hedge. Dit is logisch aangezien de verplichtingen gemodelleerd zijn als een negatieve belegging in langlopende obligaties. Kortlopende obligaties zijn met name op de korte termijn effectief in het afdekken van de risico’s in de verplichtingen. Op langere termijn is de hedgeeffectiviteit minder groot vanwege de lagere rentegevoeligheid in combinatie met de grotere kans op renteveranderingen. Ook de correlatie tussen bedrijfs obligaties en de verplichtingen is positief. De impact van renteveranderingen is blijkbaar groter dan de impact van spread-veranderingen. De zakelijke waarden laten zoals verwacht de laagste correlaties met de verplichtingen zien. In portefeuillecontext kunnen aandelen, grondstoffen en indirect vastgoed nog wel interessant zijn vanwege diversificatievoordelen en hogere verwachte rendementen.

Optimale portefeuilles Nu we voor iedere beleggingshorizon de verwachte rendementen, standaard deviaties en correlaties berekend hebben, kunnen we de optimale beleggingsportefeuilles bepalen. Dit hebben we gedaan voor zowel nominale als reële verplichtingen en voor verschillende risicoprofielen: een relatief risicomijdend pensioenfonds (γ=10) met standaarddeviatie beleggingen ten opzichte van verplichtingen van circa 3-5%, een relatief risiconeutraal pensioenfonds (γ=5) met standaarddeviatie beleggingen ten opzichte van verplichtingen van circa 6-8% en een relatief risicozoekend pensioenfonds (γ=3) met standaarddeviatie beleggingen ten opzichte van verplichtingen van circa 9-10%. De risicohouding γ is hierbij gebaseerd op gangbare resultaten van empirisch onderzoek zoals besproken in Cochrane (2005). Dit wijst uit dat een γ van 3-5 overeenkomt met de risicohouding van individuen. Omdat pensioenfondsen vaak als risico-averser worden gezien dan individuen hebben we ook een extremere γ van 10 bekeken. Figuur 4A laat zien dat de optimale beleggingsmix sterk afhankelijk is van de gehanteerde beleggings-

14

horizon: wat op korte termijn optimaal is, is niet optimaal op lange termijn, en andersom. Zo bestaat de optimale beleggingsportefeuille voor een relatief risicomijdend pensioenfonds met korte beleggingshorizon voor circa 90% uit vastrentende waarden en voor 10% uit zakelijke waarden. Naarmate de beleggingshorizon langer is kan meer in zakelijke waarden belegd worden (tot wel 25%) zonder daarbij meer risico te lopen. Binnen vastrentende waarden zal bij een korte beleggingshorizon het grootste deel in langlopende obligaties worden belegd om het renterisico af te dekken. Bij een langere horizon is het renterisico echter minder groot waardoor het afdekken van dit risico minder belangrijk is en dus meer in bedrijfsobligaties belegd kan worden. Opvallend is dat het nooit optimaal is om in kortlopende staatsobligaties te beleggen. Binnen zakelijke waarden blijkt de verdeling redelijk onafhankelijk van de horizon: circa tweederde bestaat uit aandelen en éénderde uit indirect vastgoed. De optimale beleggingsmix is niet alleen afhankelijk van de beleggingshorizon, maar hangt ook af van de hoeveelheid risico die men wil lopen (de risicohouding) en van de hoeveelheid risico die men kan lopen. Als het pensioenfonds bereid is om wat meer risico te lopen omdat het fonds bijvoorbeeld voldoende buffers heeft opgebouwd of haar pensioenverplichtingen verzekerd heeft bij een verzekeraar dan zien we in figuren 4A en 4B dat het percentage zakelijke waarden toeneemt ten koste van het percentage vastrentende waarden. Voor een relatief risiconeutraal fonds met korte beleggingshorizon zal de optimale mix voor 75% uit vastrentende waarden en voor 25% uit zakelijke waarden bestaan. Voor een relatief risicozoekend fonds zal nog maar 50% in vastrentende waarden worden belegd en 50% naar zakelijke waarden worden gealloceerd. Op lange termijn is de verhouding nog extremer. Een relatief risiconeutraal fonds kan dan voor 50% in zakelijke waarden beleggen, een relatief risicozoekend fonds zelfs voor 70%. De verhouding binnen vastrentende waarden blijkt niet alleen afhankelijk van de beleggingshorizon, maar ook van de risicohouding. Hoe meer risico een pensioenfonds bereid is te lopen hoe meer bedrijfsobligaties en hoe minder langlopende obligaties in de optimale portefeuille zitten (en dus hoe minder renterisico wordt afgedekt). Anders dan bij vastrentende waarden blijkt de verhouding binnen zakelijke waarden niet alleen onafhankelijk van de beleggingshorizon, maar ook van de risicohouding.

vba


Figuur 4: Optimale beleggingsportefeuilles bij verschillende beleggingshorizonnen (in jaren) voor een relatief risicozoekend (γ=3), een relatief risiconeutraal (γ=5) en een relatief risicomijdend pensioenfonds (γ=10) met nominale (linker kolom) of reële (rechter kolom) verplichtingen. Nominale verplichtingen

Reële verplichtingen A. Risicozoekend (γ = 3) Vastgoed

90%

Grondstoffen

80% 70% Aandelen

60% 50% 40%

Langlopende inflatie-obligaties Bedrijfsobligaties

10% Langlopende staatsobligaties 0% 0 1 2 3 4

Aandelen

60% 50%

5

6

7

8

9

Vastgoed

90% 80% Aandelen

70% 60% 50%

Bedrijfsobligaties

40%

0%

10 11 12 13 14 15 Beleggingshorizon in jaren

B. Risiconeutraal (γ = 5)

20%

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

90%

Aandelen

80% Langlopende inflatie-obligaties

60%

3

4

5

6

7

8

9


E. Risiconeutraal (γ = 10) Vastgoed Grondstoffen

90% 80%

Aandelen

70% 60%

Bedrijfsobligaties

50%

0%


Vastgoed

70%

2

30% Langlopende 20% inflatie-obligaties 10%

C. Risicomijdend (γ = 10)

100%

1

40%

Langlopende staatsobligaties

10%

0

100%

Langlopende inflatie-obligaties

30%

Bedrijfsobligaties Langlopende inflatie-obligaties

20%

Bedrijfsobligaties

50% 40%

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


F. Risicomijdend (γ = 10)

100%

Portefeuille-allocatie


Grondstoffen

70%

10%

100%


80%

30%


20%

Grondstoffen Aandelen Bedrijfsobligaties

90% 80%

Vastgoed

70% 60% 50% 40%

30%

30% 20% Langlopende inflatie-obligaties 10%

Langlopende staatsobligaties

20% 10% 0%

Vastgoed

90%

40%

30%

0%

D. Risicozoekend (γ = 3)

100%



100%

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


0%

Ook het spanningsveld tussen enerzijds korte termijn (nominale) restricties en anderzijds lange termijn (reële) doelstellingen maakt het bepalen van de optimale beleggingsmix niet eenvoudig. Als het pensioenfonds niet alleen nominale pensioenen uitkeert, maar ook de pensioenen ieder jaar indexeert met de inflatie dan zien we in de drie figuren aan de

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


rechterzijde (4D, 4E en 4F) dat dit nauwelijks effect heeft op de verhouding tussen vastrentende waarden en zakelijke waarden. Deze is bij een korte horizon nog steeds 90/10 voor een relatief risicomijdend, 75/25 voor een relatief risiconeutraal en 50/50 voor een relatief risicozoekend pensioenfonds. Ook binnen zakelijke waarden zien we weinig verschillen. Er

15

vba


heidsanalyse uitgevoerd. Het simpelweg opknippen van de onderzoeksperiode in twee gelijke delen is hierbij niet mogelijk, omdat er dan te weinig data overblijft. We hebben daarom bekeken in hoeverre de optimale mix wijzigt indien de laatste paar jaar niet wordt meegenomen, dus exclusief de krediet crisis.

zal alleen iets meer in grondstoffen belegd worden ten koste van indirect vastgoed. Het grootste verschil betreft de verdeling binnen vastrentende waarden. In plaats van langlopende staatsobligaties zal nu juist in langlopende inflatie-obligaties worden belegd om niet alleen het rente- maar ook het inflatierisico af te dekken. Ook wordt relatief minder in bedrijfsobligaties belegd. Dit soort obligaties vormt immers een minder goede hedge voor reële verplichtingen. Reële verplichtingen zijn bovendien risico voller dan nominale verplichtingen waardoor het afdekken van het rente- en inflatierisico belangrijker is. Omdat de optimale beleggingsportefeuilles voor nominale en reële verplichtingen met name verschillen in de mate waarin het rente- en inflatierisico wordt afgedekt, kunnen toch dezelfde fysieke beleggingsportefeuilles worden aangehouden indien deze risico’s met swaps worden afgedekt. Voor pensioenfondsen met een voorwaardelijk indexatiebeleid bijvoorbeeld hoeft dan alleen de swap-overlay aangepast te worden aan de indexatie-ambitie die afhankelijk is van de dekkingsgraad en kan de fysieke portefeuille intact worden gelaten.

Indien de optimale portefeuilles gebaseerd zouden zijn op data van januari 1980 t/m december 2006, dan is in figuur 5 te zien dat de verhouding tussen vastrentende waarden en zakelijke waarden begint op circa 80/20 en langzaam afneemt tot 60/40, waarmee iets conservatiever zou worden belegd dan op basis van de gehele onderzoeksperiode. Ook binnen zakelijke waarden veranderen de onderlinge verhoudingen. Grondstoffen komen niet meer in de optimale portefeuilles voor. Het diversificatie-effect van grondstoffen wordt blijkbaar tenietgedaan door het lagere rendement ten opzichte van aandelen. Waar aandelen eerst nog tweederde van de zakelijke waarden portefeuille uitmaakten wordt nu hooguit 50% naar aandelen gealloceerd; de rest wordt geïnvesteerd in vastgoed, nog niet wetende dat vastgoed in de daarop volgende jaren grote klappen zou gaan krijgen. Binnen vastrentende waarden zijn eveneens grote verschuivingen te zien. Op basis van data t/m 2006 zou veel meer in bedrijfsobligaties belegd worden ten koste van langlopende staatsobligaties. Dit is logisch aangezien het gemiddelde rendement op bedrijfsobligaties een flinke knauw heeft gekregen door de kredietcrisis, zeker in relatie tot staatsobligaties. Vanwege de aanname dat het gemiddelde rendement over de onderzoeksperiode ook de beste

Gevoeligheidsanalyses De optimale beleggingsportefeuilles komen aardig overeen met wat men intuïtief zou verwachten. Toch zijn de uitkomsten sterk afhankelijk van de gehanteerde onderzoeksdata. Het VAR-model veronderstelt immers, net als de meeste modellen die gebaseerd zijn op historische data, dat er lange termijn evenwichtsrelaties bestaan waar de economie altijd weer naar terugkeert. Om te kijken hoe gevoelig de uitkomsten voor de input zijn, hebben we een gevoelig-

Figuur 5: Optimale beleggingsportefeuilles bij verschillende beleggingshorizon (in jaren) gebaseerd op data van januari 1980 t/m december 2006 voor een relatief risiconeutraal pensioenfonds met nominale (A) of reële (B) verplichtingen. A. Nominale verplichtingen

90%

Vastgoed

80% 70%

Aandelen

60% 50% 40%

Vastgoed

90% 80%

Aandelen

70%

Bedrijfsobligaties

60% 50% 40%

Bedrijfsobligaties

30%

30%

20%

20%

Langlopende 10% Langlopende inflatie-obligaties staatsobligaties 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8

10%

16

B. Reële verplichtingen

100%



100%

9


0%

Langlopende inflatie-obligaties

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


vba


voorspeller is voor de toekomst, zijn de gevonden mixen dus al met al erg gevoelig voor het lange termijn rendement dat erin wordt gestopt. Binnen de aanpak van het VAR model is het echter mogelijk de lange-termijn evenwichtsrendementen (via de parameter a) exogeen te specificeren.

Praktische implicaties Ondanks de gevoeligheid van dit soort technieken voor de gehanteerde onderzoeksdata, kan een pen sioenfonds op basis van de meer algemene bevindingen beter onderbouwde beslissingen nemen ten aanzien van haar strategische beleggingsbeleid. Mocht een pensioenfonds behoefte hebben aan een nauwkeuriger analyse dan zou in een ALM-studie gebruik gemaakt kunnen worden van het hier beschreven model van Hoevenaars (2007) om scenario’s te genereren die rekening houden met de termijnstructuur van risico. Ook zou dit model zo uitgebreid kunnen worden (zie eveneens Hoevenaars (2007)) dat ook beleggingscategorieën waarvoor minder historie beschikbaar is (zoals high yield, private equity, hedge funds, emerging market debt en asset backed securities) in de analyse meegenomen kunnen worden. Het is echter niet het idee dat deze techniek ook voor tactisch beleid of voor risico management-doeleinden wordt ingezet. Naast het bepalen van het strategisch beleggingsbeleid kan met behulp van deze techniek op een snelle manier gevoeligheidsanalyses uitgevoerd worden voor het strategisch beleggingsbeleid. Variabelen die daarbij bekeken kunnen worden zijn de startpositie van het fonds, maar ook scenario’s voor bepaalde beleggingscategorieën. Zo kan bekeken worden of het strategisch beleggingsbeleid moet worden aangepast vanwege de kredietcrisis, of dat op basis van een langere horizon herstel wordt verwacht. Op deze manier kan paniek en procyclisch gedrag voorkomen worden. De waan van de dag zou niet maatgevend moeten zijn, omdat zaken met lange horizon anders kunnen zijn dan met korte horizon. In de praktijk is het echter nog steeds vaak zo dat statisch beleggingsbeleid wordt vastgesteld en korte termijn toetsen worden uitgevoerd; dynamiek in beleggingen, verandering in economische variabelen, worden hierbij niet meegenomen, maar constant verondersteld. Om het voor pensioenfondsen mogelijk te maken om op deze wijze naar een langere beleggingshorizon te kijken, is het wenselijk dat de toezichthouder haar beleid aanpast. Nu is er vaak de discussie dat de

eisen te strikt zijn en dat dit een crisis juist erger maakt. Als de toezichthouder per se wil sturen op korte termijn risico’s dan zouden de risicogrenzen op een framework als dit bepaald kunnen worden. Door bijvoorbeeld krappere grenzen in goede tijden te stellen en ruimere in slechte tijden, kan anticyclisch in plaats van procyclisch beleid gevoerd worden. Tevens gelden voor continuïteitsanalyses statische eisen voor bepaalde parameters. Onze aanbeveling luidt om deze eisen afhankelijk van de huidige stand van de economie te maken en de eisen voor de parameters zelfs niet statisch te houden voor de toekomst.

Literatuur Blanchet-Scalliet, C., N. El Karoui, M. Jeanblanc, and L. Martellini (2008), ”Optimal investment decisions when time horizon is uncertain”, Journal of Mathematical Economics, 44(11):1100-1113. Boender, G., S. van Hoogdalem en J. van Londen (2008), “Het managen van lange- en korte termijn risico’s”, Netspar NEA paper 15. Campbell, J.Y., and L.M. Viceira (2005), “The term structure of the Risk-Return Tradeoff”, Financial Analysts Journal, 61, 34-44. Cochrane, J.H. (2005), “Asset Pricing”, Princeton University Press. Hoevenaars, R.P.M.M. (2008), “Strategic Asset Allocation & Asset Liability Management”, PhD Thesis, University of Maastricht. Hoevenaars, R.P.M.M., R.D.J. Molenaar, P.C. Schotman en T.B.M. Steenkamp (2007), “Strategic Asset Allocation with Liabilities: Beyond Stocks and Bonds”, Journal of Economic Dynamics and Control, 32, 2939-2970. De Jong, F., P.C. Schotman en B. Werker (2008), “Strategic Asset Allocation”, Netspar panel paper 8. Merton, R. C. (1971), “Optimal consumption and portfolio rules in a continuous-time model”, Journal of Economic Theory, 3, 373-413.

17

vba


FTK en rentegevoeligheid: een voorstel voor een nieuwe rentetoets Commissie Don (parameters), Commissie Goudswaard (toekomstbestendigheid aanvullende pensioen regelingen) en Commissie Frijns (beleggingsbeleid en risicobeheer). Het is overduidelijk, dat het Financieel Toetsingskader Pensioenfondsen (FTK) en het pensioenstelsel in zijn algemeenheid ter discussie worden gesteld. Met een opgebouwd pensioenvermogen in Nederland dat het BBP overtreft is dat niet verwonderlijk. De aandacht voor het pensioenstelsel heeft een extra impuls gekregen door de financiële crisis en nieuwe uitdagingen gesteld door de aankomende vergrijzing. Een belangrijke rol binnen het FTK is weggelegd voor renterisico, dat voor een groot deel de vereiste dekkingsgraad bepaalt. Bij de huidige steilheid van de rentecurve, echter, worden pensioenfondsen in Nederland geconfronteerd met een te hoge solvabiliteitstoeslag uit hoofde van renterisico. In dit artikel wordt een voorstel gedaan voor een nieuwe rente-

Jitzes Noorman Mn Services Senior Fund Manager Special Investments

18

toets, die in eenvoud niet onderdoet voor de huidige toets, maar die meer recht doet aan de werkelijkheid op financiële markten. Het doel van dit voorstel is niet om gemiddeld tot een lager (i.e. voordeliger) solvabiliteitsbeslag voor pensioenfondsen te komen, maar te zorgen voor een correctere rentetoets waarbij pensioenfondsen in bepaalde extreme situaties

vba


niet ten onrechte benadeeld worden (i.e. bij een steile rentecurve).1

beeld voor aandelen van ‘mature markets’ het effect worden berekend van een daling van 25%.

Tot slot gaat het artikel in op een tweetal discussies die momenteel woeden in pensioenland, namelijk het vervangen van de swapcurve door de staatscurve voor het waarderen van de pensioenverplichtingen, en het gebruik van een meerjarig gemiddelde in plaats van de actuele rentestand. Hoewel de oproep hiertoe begrijpelijk is, is de auteur het met deze mogelijke aanpassingen oneens.

De gewenste solvabiliteit wegens renterisico wordt berekend als de netto verandering van het surplus (actuele waarde van de activa minus actuele waarde van de verplichtingen) als gevolg van wijzigingen in de rentetermijnstructuur of van de rentevolatiliteit. Zowel het effect van hogere als van lagere rentetermijnstructuren wordt bepaald.3 Het meest ongunstige scenario voor het surplus moet worden doorgerekend. Aangezien de rentegevoeligheid van het gemiddelde Nederlandse pensioenfonds veel groter is aan de passivazijde (gemiddelde duration van 15 jaar) dan aan de activazijde (‘slechts’ 50% van de activa behelst vastrentende waarden met een gemiddelde duration van 5 jaar), zal doorgaans een lagere termijnstructuur het ongunstigste scenario zijn. Dit komt omdat de actuele waarde van de verplichtingen harder stijgt dan die van de beleggingen bij dalende rentes.

Huidige rentetoets Eén van de belangrijkste onderdelen van het FTK is de zogenaamde Solvabiliteitstoets. Deze brengt in beeld of voldoende solvabiliteit aanwezig is om onverwachte nadelige gebeurtenissen op een 1-jaars horizon op te vangen. Om precies te zijn, er dient een waarschijnlijkheid van 97,5% te zijn dat de actuele waarde van de vrij beschikbare activa na 1 jaar die van de passiva overtreft. Dit impliceert dat zich in theorie eens in de veertig jaar een situatie van onderdekking kan voordoen. Het FTK onderscheidt meerdere risicocategorieën: marktrisico (renterisico, inflatierisico, aandelenrisico, vastgoedrisico, risico van commodities en valutarisico), kredietrisico, liquiditeitsrisico, verzekeringsrisico, concentratierisico en operationeel risico. De belangrijkste risico’s zijn renterisico en aandelenrisico.2 De vereiste solvabiliteit per risicofactor wordt bepaald aan de hand van de gevolgen van een aantal scenario’s. Zo moet bijvoor-

Tabel 1: DNB’s rente factoren Duration 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 >25

Figuur 1: Swaprente termijnstructuur %6 5 4 3 2 1 0 jan-11

jan-16

jan-21

gemiddelde: Feb '98 - Feb '10 Bron: Mn Services, Bloomberg

jan-26

jan-31

jan-36

huidig: Feb '10

Bron: DNB

19

rentedaling 0,65 0,69 0,71 0,73 0,75 0,76 0,77 0,78 0,78 0,78 0,78 0,79 0,79 0,79 0,79 0,79 0,79 0,79 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,81 0,81

rentestijging 1,53 1,45 1,40 1,36 1,33 1,31 1,30 1,29 1,29 1,28 1,28 1,27 1,27 1,27 1,26 1,26 1,26 1,26 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25 1,25 1,24 1,24

vba


Voor het genereren van rentescenario’s bevat de Solvabiliteitstoets een tabel met specifieke rentefactoren per duration – zie tabel 1. Om het renterisico scenario met een simpel voorbeeld te verduidelijken wordt het volgende aangenomen: de omvang van de obligatieportefeuille is 50 met een gemiddelde duration van 5 jaar, terwijl de passiva (omvang 100) een duration kennen van 15 jaar. Als uitgangspunt dienen de 5-jaars swaprente (2,54%) en de 30-jaars swaprente (3,78%), waarvan de duration grofweg overeen komt met die van de verplichtingenzijde. Een scenario van lagere rentes zou dan resulteren in een waardestijging van de passiva met 12,20 = 100 * [(((1+0,038)/(1+(0,038*0,79)))^15)–1]. Dit zou slechts voor een gering deel gecompenseerd worden door de Figuur 2: Lange rentes zijn minder volatiel 30Y DM swaprente (%)

7 6 5 4 3 lange rente = 0,38 * korte rente + 3,7

2 1 (1998 - Feb 2010, weekbasis)

1Y DM swaprente (%)

0 0

1

2

3

4

5

6

Bron: Bloomberg

Figuur 3: Curves vervlakken wanneer rentes stijgen 6,0

%

% (invers)

–1,0 –0,5

waardetoename aan de activakant van 1,57 = 50 * [(((1+0,025)/(1+(0,025*0,75)))^5)–1]. Gegeven deze aannames en gebruikmakend van DNB’s factortabel zou het renterisico resulteren in een gewenste solvabiliteit van 10,62 [12,20 – 1,57]. Zoals DNB zelf aangeeft is bij het bepalen van de scenario’s rekening gehouden met twee factoren die doorgaans empirisch worden waargenomen: (1) Het feit dat de volatiliteit in rentes bij lange looptijden relatief lager is dan bij korte looptijden en; (2) Dat naarmate de initiële rente hoger is, de te verwachten verandering groter is. Figuur 2 geeft duidelijk weer dat korte rentes in het verleden inderdaad aanzienlijk volatieler zijn geweest dan lange rentes. Zo werd bijvoorbeeld sinds 1998 elke 100 basispunten beweging in de 1-jaars DM swaprente gevolgd door een beweging van gemiddeld ‘slechts’ 38 basispunten in het 30-jaars segment. Het feit dat korte rentes volatieler zijn weerspiegelt zich ook in de waarneming in figuur 2, dat rentetermijnstructuren doorgaans vervlakken wanneer rentes stijgen (oftewel, korte rentes stijgen het hardst) en vice versa. Nu is DNB niet louter geïnteresseerd in gemiddeldes, maar vooral in verbanden ten tijde van crisis. Uit figuur 3 blijkt, dat ten tijde van de kredietcrisis het verband tussen renteniveaus en de steilheid van de curve nog duidelijker werd. Zo daalde de korte rente sinds medio 2008 circa 400 basispunten, terwijl de lange rente slechts iets meer dan 100 bps is gedaald, met als gevolg dat de curve grofweg 300 basispunten is versteild.

5,0 0,0 0,5

4,0

1,0 3,0 1,5 2,0

2,0

2,5 1,0 3,0 0,0 feb-98

3,5 feb-00

feb-02

1-jaar swaprente (l-as) Bron: Bloomberg

20

feb-04

feb-06

1-30 jaar spread (r-as)

feb-08

De rentetabel resulteert doorgaans in een scenario waarin rentes sterker dalen aan het korte eind van de curve dan aan het lange eind, ondanks dat rentecurves gemiddeld een positieve helling hebben. Uitgaande van de gemiddelde 1-jaars swaprente sinds 1998 van 3,35% en een gemiddelde 30-jaars rente van 4,91%, zou de Solvabiliteitstoets nog steeds een korte rentedaling veronderstellen van 117 basispunten tegenover een rentedaling van 93 basispunten aan het lange eind van de curve. Kortom, tot zover lijkt de rentetoets van het FTK in overeenstemming te zijn met het feitelijke gedrag op de financiële markten, en de twee uitgangspunten die hierboven zijn vermeld.

vba


ratio

Figuur 4: Ratio veronderstelde verandering 30-jaars rente versus 1-jaars rente verandering 2,00 1,75 1,50 1,25

solvabiliteit aan te houden dan empirisch noodzakelijk zou zijn. Dit, omdat lange rentescenario’s vooral de verplichtingen raken, terwijl scenario’s voor de korte rente relevant zijn voor de bezittingen van pensioenfondsen. Daarom wordt een modificatie voorgesteld van DNB’s rentescenario methode.

Voorstel voor een aangepast rentescenario

1,00 0,75 0,50 0,25 0,00 feb-98

feb-00

feb-02

Huidige methode FTK

feb-04

feb-06

Voorgestelde methode

feb-08 Ratio > 1

Bron: Bloomberg

Echter, de rentetermijnstructuur kan een dusdanige steilheid bereiken dat de huidige methodiek van DNB toch resulteert in groter veronderstelde absolute rentebewegingen aan het lange eind van de curve. Dit is momenteel het geval! Hoewel DNB’s tabel een ratio van 1,664 impliceert voor de relatieve volatiliteit van de 1-jaars rente versus de 30-jaars rente, wordt dit meer dan gecompenseerd door het feit dat de ratio tussen het niveau van de 30-jaars rente en de 1-jaars nu maar liefst 3,3 bedraagt! Het gevolg is dat de gestandaardiseerde methode momenteel een daling van de 30-jaars rente verondersteld van 72bp tegenover een veronderstelde 1-jaars rentedaling van ‘slechts’ 40bp. Dit zou ingaan tegen historisch waargenomen verbanden als ook tegen het eerste criterium van DNB zelf. En dit zou niet een unicum zijn. Zo is berekend wat de absoluut veronderstelde rentedalingen zouden zijn geweest in de loop der tijd sinds 1998 gebaseerd op DNB’s factorentabel en uitgaande van de toen waargenomen rentecurves. Vervolgens is de veronderstelde 30-jaars rentedaling gedeeld door de veronderstelde 1-jaars rentedaling. Figuur 4 laat zien dat meerdere perioden onderscheiden kunnen worden waarin de veronderstelde ratio groter dan 1 was, wat een grotere volatiliteit van de 30-jaars rente impliceert. Dit zou een onrealistische aanname zijn geweest en niet in lijn met de uitgangspunten van DNB zelf. Tevens worden – ceteris paribus – pen sioenfondsen gedwongen om een hogere vereiste

In de voorgestelde methode blijven de scenario’s voor de 30-jaars rente onveranderd. Anders gezegd, het lagere en hogere rentescenario zou nog steeds berekend worden door de 30-jaars rente te vermenigvuldigen met respectievelijk 0,81 en 1,24 (tabel 1). De scenario’s voor alle kortere looptijden worden echter berekend in relatie tot de verandering in de langste rente. Zo zouden rentescenario’s niet meer gebaseerd worden op absolute rente ‘stijging/daling’-factoren, maar op relatieve factoren ten opzichte van de veronderstelde verandering in de 30-jaars rente. De voorgestelde rentefactoren zijn weergegeven in tabel 2. De absolute rentefactoren voor de 30-jaars rente zijn hetzelfde. De relatieve factoren versus de 30-jaars renteverandering zijn berekend door simpelweg de absolute factoren uit DNB’s tabel onderling te vergelijken. Het aantal basispunten verandering in het dalende rentescenario bijvoorbeeld zou als volgt worden berekend: Verandering = (30-jaars rente) * (1 – 0,81) = 30-jaars rente 3,78% * 0,19 = –72 bps Verandering = (verandering 30-jaars rente) * 1-jaars rente (1-jaars relatieve factor) = –72 bps * 1,84 = –132 bps Deze methode verschilt niet wezenlijk met DNB’s scenario wanneer het aankomt op eenvoud. Wel resulteert deze methode altijd in een hogere volatiliteit aan het korte eind van de curve. Het feit dat de ratio tussen de volatiliteit van lange rentes ten opzichte van korte rentes volkomen is gefixeerd is meer in overeenstemming met de historisch relatief stabiele verhouding tussen de beweging van de 30-jaars rente en de 1-jaars rente, zoals waargenomen in figuur 2. Ook zou hiermee altijd worden voldaan aan de veronderstellingen van DNB zelf. Figuur 5 geeft weer wat de veronderstelde rente dalingen zijn per looptijdsegment bij de huidige steile yield curve, op basis van de huidige methode

21

vba


Tabel 2: Voorgestelde (relatieve) rentefactoren rentedaling absolute factor relatieve factor vs 25-j 1,84 1,63 1,53 1,42 1,32 1,26 1,21 1,16 1,16 1,16 1,16 1,11 1,11 1,11 1,11 1,11 1,11 1,11 1,05 1,05 1,05 1,05 1,05 1,05 1,00 0,81 1,00

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 >25

rentestijging absolute factor relatieve factor vs 25-j 2,21 1,88 1,67 1,50 1,38 1,29 1,25 1,21 1,21 1,17 1,17 1,13 1,13 1,13 1,08 1,08 1,08 1,08 1,04 1,04 1,04 1,04 1,04 1,04 1,00 1,24 1,00

Figuur 5: Veronderstellingen lager rentescenario; DNB’s methode versus voorgestelde methode 0 –20 –40 –60 –80 –100 –120 –140 –160 –180 basispunten 1Y

3Y

5Y

7Y

10Y

15Y

20Y

Huidige FTK methode: veronderstelde renteverandering Vooorgestelde methode: veronderstelde renteverandering Bron: Bloomberg

22

25Y

De voorgestelde methode zou resulteren in een iets lagere vereiste solvabiliteit. Zo zou DNB’s tabel, uitgaande van de huidige rentetermijnstructuur, resulteren in een vereiste solvabiliteit van 10,6, daar waar de voorgestelde methode zou resulteren in een vereiste solvabiliteit van 8,6.5 Het moet benadrukt worden dat zelfs het voorstel nog aan de conservatieve kant is, aangezien het veronderstelt dat de 30-jaars rente (die relevant is voor de passivazijde, gegeven een gemiddelde duration van 15 jaar van de Nederlandse pensioenverplichtingen) met 54bp beweegt voor elke 100bp verandering in de 1-jaars rente, terwijl historisch gezien de 30-jaars rente minder volatiel is geweest (gemiddeld 38bp beweging sinds 1998). Indien DNB het noodzakelijk acht, kan de striktheid van de solvabiliteitstoets altijd nog worden opgeschroefd door simpelweg de absolute factoren van de 30-jaars rente aan te passen. Tot slot zou aangemerkt kunnen worden op de voorgestelde methode dat het in theorie mogelijk is om negatieve renteveronderstellingen te generen voor het korte eind van de curve. In theorie zou dit kunnen gebeuren indien de rentetermijnstructuur zeer steil wordt. Hiervoor dient de 1-jaars rente lager te zijn dan 35% van het niveau van de 30-jaars rente. Dit is nu het geval. Echter, de formule van DNB om de waardeverandering te berekenen (zie voetnoot 2) is volledig in staat om met negatieve rentes om te gaan. Daarom is het voorstel om simpelweg de relatieve factoren in tabel 2 te gebruiken voor het berekenen van de gewenste solvabiliteit uit hoofde van het renterisico.

Bron

–200

van DNB als op basis van de voorgestelde rentetabel. Duidelijk valt te zien dat met het voorstel nog steeds een grotere rentedaling aan het korte eind wordt verondersteld – ondanks de huidige vorm van de rentecurve – terwijl DNB’s methodiek juist leidt tot de grootste renteverandering aan het lange eind van de curve, wat niet overeenkomt met het werkelijke gedrag op de vastrentende markten.

30Y

Indien dit nog niet voldoende geruststelling biedt zou DNB altijd nog de mogelijkheid van negatieve rentes kunnen uitsluiten door simpelweg een minimum rente van nul in te voeren in de rentetoets. Al met al, stel ik een modificatie voor van DNB’s rente scenario methode, waarbij in plaats van absolute

vba


rentefactoren, rentescenario’s worden gegeneerd op basis van relatieve rentefactoren ten opzichte van de veronderstelde verandering in de 30-jaars rente. Deze methode verschilt niet wezenlijk met DNB’s scenario wanneer het aankomt op eenvoud. Ook blijft gelden dat naarmate de initiële rente hoger is, de te verwachten verandering groter is. Echter, wel resulteert de voorgestelde methode altijd in een hoger veronderstelde volatiliteit van korte rentes ten opzichte van bewegingen aan het lange eind. Daarmee zou de rentetoets meer recht doen aan de werkelijkheid op financiële markten en in lijn zijn met DNB’s eigen criteria, en pensioenfondsen niet ten onrechte benadelen bij een steile rentecurve.

basispunten

Figuur 6: Swaprente over Staatsrente 60 40 20 0 –20 –40 –60 –80 feb-99

feb-01

feb-03

10-jaars renteverschil

feb-05

feb-07

feb-09

30-jaars renteverschil

Bron: Mn Services, Bloomberg

Figuur 7: Rentecurves (februari 2010) 4,5

Swaprente versus Staatsrente Sinds de lange swaprentes in Euroland na het omvallen van Lehman eind 2008 onder het niveau doken van de Nederlandse staatsrente, woedt in pensioenland een discussie over het vervangen van de swapcurve door de staatscurve voor het waarderen van de verplichtingen. Dit zou in maart 2009 toen het verschil maar liefst 0,5% bedroeg, hebben geresulteerd in een grofweg 7% lagere contante waarde van de verplichtingen, en daarmee tot hogere dekkingsgraden. De roep om verandering is begrijpelijk, omdat in de huidige situatie elke procentpunt dekkingsgraad is meegenomen. Toch ben ik hier geen voorstander van. De huidige situatie is uitzonderlijk en hoogstwaarschijnlijk tijdelijk van aard. Swaprentes liggen doorgaans boven de Staatscurve zoals is te zien in figuur 6. In het korte segment van de curve is dit inmiddels al weer het geval. De belangrijkste reden voor doorgaans hogere swaprentes is het verschil in kredietwaardigheid (AAA voor Nederlandse staatsobligaties versus AA voor interbancaire swaprentes). Dat swaprentes sinds het omvallen van Lehman lager zijn dan staatsrentes is te wijten aan een sterk toegenomen uitgifte van staatsleningen (o.a. voor steunmaatregelen voor het bankwezen) en noodgedwongen hedging activiteiten van pensioenfondsen in het lange segment van de swapcurve als gevolg van dalende dekkingsgraden. Op termijn zal de situatie echter weer normaliseren wanneer dekkingsgraden stijgen, steunmaatregelen worden afgebouwd en de financieringsbehoefte van de overheid daalt. Vanaf dat moment zouden pensioenfondsen juist slechter af zijn met staatsrentes als discontovoeten.

%

4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 2010

2015

2020

2025

EUR Swap Curve Bron: Mn Services, Bloomberg

2030

2035

Nederlandse Staat

2040

2045

2050

2055

Een ander punt is de liquiditeit. Daar waar de omvang van de Nederlandse staatsobligatiemarkt (bullet leningen) slechts EUR 213 mrd is, bedraagt de omvang van uitstaande Notionals in de Euro renteswap markt maar liefst EUR 130.000 mrd (BIS, ultimo 2008, incl. Forward en Options). Indien de staatscurve de nieuwe benchmark zou worden voor de pensioenverplichtingen, dan dienen pensioenfondsen deze curve te gaan gebruiken voor het hedgen van de rentegevoeligheid van de pensioenverplichtingen, om zo geen basis risico te lopen. Gegeven een totaal pensioenvermogen van EUR 690 mrd zou dit tot grote liquiditeits problemen leiden. Vooral als wordt bedacht dat het staatsobligatiesegment langer dan 10 jaar slechts

23

vba


EUR 39 mrd groot is. Een eventuele overstap van de swapcurve naar de staatscurve zou er dan juist voor zorgen dat als gevolg van schaarste de rente op Nederlandse staatsobligaties aanzienlijk onder de swapcurve zou komen te liggen; het tegengestelde van wat men wil bereiken. Ook is de swapcurve veel vloeiender dan de Nederlandse staatscurve, en zijn er renteswaps voorhanden tot een looptijd van 50 jaar, daar waar de langste staatsobligatie in Nederland slechts een looptijd heeft van 27 jaar (figuur 7). Dit maakt de staatscurve veel minder geschikt voor het hedgen van de rentegevoeligheid van de pensioenverplichtingen. Zeker als wordt bedacht dat aan de swapcurve derivaten zijn gekoppeld zoals swaptions, waarmee een pen sioenfonds het gewenste risico/rendement profiel nog beter kan optimaliseren. Mijn verwachting is dat binnen afzienbare tijd de situatie op de rentemarkt weer genormaliseerd is, met swaprentes die boven Staat handelen. Om toch een zekerheid in te bouwen zou overwogen kunnen worden om (iets waar overigens al voor gelobbyd wordt door de pensionsector) als ‘floor’ de Nederlandse staatsrente op te nemen bij de berekeningen van de waarde van de pensioenverplichtingen. Tot slot: in februari werd bekend, dat het ministerie van Sociale Zaken (in lijn met het rapport van de Commissie Frijns) een voorstel voorbereidt voor een Financieel Toetsingskader dat zich richt op een reële Figuur 8: Reële rente curves in Euroland 2,0

%

1,5

1,0

0,5

0,0

–0,5 feb-11

feb-16 EUR Swap

feb-21 feb-26 feb-31 Staat (Duitsland en Frankrijk)

Bron: Mn Services, Bloomberg, Barclays Capital

24

feb-36

dekkingsgraad. Allereerst zal dit ingrijpende gevolgen hebben voor zowel dekkingsgraden als het verplichtingen gedreven beleggingsbeleid (LDI) van pensioenfondsen. Ook zal dit de nuances van de discussie over swaprentes versus Staatsrentes veranderen. Wel geldt nog steeds, dat de EUR reële swap curve een vloeiend verloop kent, daar waar de curve voor EUR inflatiegeïndexeerde staatsobligaties met een AAA-rating slechts bestaat uit 8 obligaties. Deze obligaties hebben een gezamenlijke omvang van EUR 90 mrd. Echter, ook de reële swap markt is nog geen diepe liquide markt. Een grove schatting bedraagt circa EUR 45 mrd. Kortom, wanneer wordt overgestapt op een reëel FTK kader, zal de omvang van de markt (zij het obligaties dan wel swaps) aanzienlijk te kort schieten ten opzichte van de ‘hedging’ behoefte van pensioenfondsen.

Actuele rentestand versus meerjarig gemiddelde Een andere discussie die speelt, is het overstappen van actuele rentestanden naar meerjarig gemiddelden. Dit om de volatiliteit van de waarde van de verplichtingen – en daarmee de dekkingsgraad – te dempen. Ook zou dit beter aansluiten bij het lange termijn karakter van pensioenfondsen. Een ander veel gehoord argument is, dat de huidige rentestand te laag is en niet een evenwichtig niveau weerspiegelt. Een 5-jaars gemiddelde – wat zou resulteren in een stabielere en tevens hogere rente – zou daarom toepasselijker zijn om te gebruiken als discontovoet. Het eerste argument is een zeer valide punt. Op het tweede argument, echter, valt het nodige aan te merken als gekeken wordt door een lange termijn bril. Figuur 10 geeft de lange rente ontwikkeling weer in Nederland sinds 1814. Deze figuur laat een geheel ander beeld zien dan wanneer slechts naar de laatste twee decennia wordt gekeken. Het gemiddelde gedurende de laatste twee eeuwen was 4,67%. Het huidige niveau dient dan ook niet als extreem laag gezien te worden vanuit een lange termijn perspectief, maar de rentehobbel uit de jaren ’70 en ’80 moet gezien worden als de ‘uitzondering die de regel bevestigt’. En zelfs indien rentes nu relatief laag waren te noemen, dan was het nog maar de vraag geweest of deze weer snel naar een ‘evenwichtsniveau’ zouden terugkeren. Zo bleven de lange staatsrentes in de periode 1878-1914 maar liefst 36 jaar op rij onder de 4% en 24 jaar lang in de periode 1932-1956. Kortom, rentes zijn momenteel historisch niet extreem laag. Tevens

vba


geeft het verleden aan, dat rentes lange tijd van het gemiddelde kunnen afwijken. Dit spreekt voor het gebruik van de meest actuele rentestand als dis contovoet en niet een meerjarig gemiddelde. Een ander argument tegen het gebruik van gemiddelden is, dat alleen op basis van actuele swaprenteniveaus in de markt daadwerkelijk rente-hedge posities kunnen worden ingenomen. Tevens zouden gemiddelden resulteren in inconsistentie met de waardering van de bezittingen van een pensioenfonds. Aandelen worden ook gewaardeerd op basis van de meest recente marktwaarde en staan niet in de boeken op basis van een 5 jaars gemiddelde (zou Figuur 9: Ontwikkeling 10-jaars Swaprente (EUR vanaf 1999, DM voor 1999) 10

%

9 8 7 6 5

momenteel tot een 14% hogere waardering leiden). Ook wordt met ingang van 2008 bij pensioenoverdrachten voor de berekening van de waarde uitgegaan van de marktrente. Om ‘window-dressing’ te voorkomen, spreekt ook dit voor een gebruik van actuele rentestanden door het FTK in plaats van meerjarige gemiddelden. Tot slot is het interessant om een blik vooruit te werpen op de mogelijke renteontwikkeling tot april 2014, aangezien dat de horizon is voor de in 2009 ingediende herstelplannen. Momenteel zou een gemiddelde rente inderdaad gunstiger uitpakken voor de pensioenverplichtingen. Echter, wanneer wordt aangenomen dat de 10-jaars rente geleidelijk stijgt naar 4,67% (het gemiddelde sinds 1814) dan zou per april 2014 de actuele rentestand 72 basispunten boven het 5-jaars gemiddelde liggen (zie nogmaals figuur 9). Het gebruik van een gemiddelde rente zou dan resulteren in een waarde van de verplichtingen die circa 11% hoger is dan op basis van de dan geldende rentestand. Hoewel een dergelijke analyse geen overweging mag vormen bij de keuze voor de discontovoet methodiek, is het wel de vraag in hoeverre voorstanders van een gemiddelde rente zich hiervan bewust zijn.

4

Noten 1

3 jan-89

jan-93

jan-97

actueel

jan-01

jan-05

jan-09

jan-13

5-jaars gemiddelde

Bron: Bloomberg

2

Figuur 10: Lange rente Nederlandse staatsobligaties sinds 1814 tot 2010 14%

12%

10% 8% 6%

3

4%

4 5

2% 0% 1810

1840

1870

Rendement 2,5% Grootboeklening

1900

1930

1960

Lange rente (10-jaars)

Bron: Agentschap van het ministerie van Financiën

1990 gemiddelde

Dit artikel is deels gebaseerd op een artikel uit 2004 geschreven door de auteur toen hij werkzaam was bij Rabobank International: “FTK: Voorstel voor een aangepast rentescenario”. De gestandaardiseerde methode bepaalt de totale gewenste solvabiliteit aan de hand van de volgende formule: Totaal = (S12 + S22 + ρ S12 S22 + S32 + S42 + S52 + S62)1/2 S1 = gewenste solvabiliteit voor renterisico en (indien van toepassing) inflatierisico; S2 = gewenste solvabiliteit voor zakelijke waarden (aandelen en onroerend goed); S3 = gewenste solvabiliteit voor valutarisico; S4 = gewenste solvabiliteit voor commodities; S5 = gewenste solvabiliteit voor kredietrisico; S6 = gewenste solvabiliteit voor verzekeringstechnisch risico; ρ = correlatie tussen renterisico en aandelenrisico Waardeverandering = initiële waarde * [ ((1 + roud) / (1 + rnieuw))duration – 1 ] 1,66 = [(1–0,65)/(1–0,79)]. De uiteindelijke impact op de totale vereiste solvabiliteit zal niet exact gelijk zijn, doordat de totale vereiste solvabiliteit berekend wordt als de wortel van de som van de kwadraten van de afzonderlijke vereiste reserves in plaats van het simpelweg optellen van de verschillende risico beslagen. Ook speelt de correlatie component tussen aandelen en rente nog een rol.

25

vba


Diversification and the Inefficiency of the Market Cap Portfolio Equity indexation using Market Cap-weighted portfolios appears so natural to investors today that it is easy to forget that indices have not always been considered as central to the investment process. The size of asset under management which are benchmarked to Market Cap Weighted indices has grown enormously over the last thirty years, but concerns about the efficiency of using such benchmarks have been raised both in the finance industry and in the academic world. In this article we consider the efficiency of the Market Cap-weighted portfolios and compare the latter with some alternatives. We first place the Market Cap-weighted indexing in its historical context and then consider what support the Capital Asset Pricing Model (CAPM) appears to give to this investment approach. We review the evidence for the efficiency of the Market Cap-weighted portfolios and examine the Market Cap-weighted

Yves Choueifaty President of TOBAM

26

portfolio and its alternatives from the perspective of diversification. We present an illustrative example drawn from the UK equity market to highlight the relative merits of the different portfolio constructions. The empirical results presented may cause some investors to revaluate their belief in the rela-

vba


tive efficiency of the Market Cap-weighted portfolio for obtaining core equity exposure.

The Market Cap-weighted portfolio has been broadly considered to be a good proxy for the Market Port folio.

Historical Context In the US the price-weighted Dow Jones Industrial Average dates back to 1884, while Standard and Poors introduced their market weighted index in 1923, expanding it to form the S&P500 index in 1957. Wells Fargo introduced an equally weighted institutional equity fund in 1971 but this did not catch on, one reason being that the cost of rebalancing was particularly high at the time with commissions at around 2% of the trade value. Then, in 1975, Vanguard introduced the first retail Market Cap weighted fund and Market Cap-weighted investment began to grow into a multi-trillion dollar set of investments globally. Siegel (2005) provides a more comprehensive history on the early days of indexing. The decade of the 1950’s also saw the introduction by Markowitz of mean variance portfolio theory, and the 1960’s saw the introduction of the Capital Asset Pricing Model (CAPM) in its various forms. The Capital Asset Pricing Model (CAPM), introduced independently by Treynor (1961 unpublished), Sharpe (1964), Lintner (1965) and Mossin (1966), gave a special position to the Market Portfolio, suggesting that under some conditions the Market Portfolio should be the portfolio that maximizes the Sharpe Ratio (tangency portfolio) and be held, suitably leveraged or de-leveraged to allow for risk tolerance, by all investors.

Figure 1: Source: Blitzer & Macchia, Standards & Poors, Annual Survey of S&P Indexed Assets, July 2009. The Indexed Assets include Indexed and Enhanced Index Products. The SP500 has been rebased to the same levels as the Indexed Assets in 1983 and demonstrates that the amount of indexed assets has grown faster than the SP500 index itself. 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

0

Indexed Assets (USDbn)

SP500 (Rebased)

The US market is one of the most developed index markets and Standard and Poors estimated that in 2008 that USD3.51tr was benchmarked to the S&P500 Market Cap-weighted index, with approximately USD915bn of this directly in indexed assets. These figures do not take into account other US indices. Blitzer and Macchia at Standard and Poors presented results showing the phenomenal growth of the purely indexed S&P500 indices from the early 1980’s. Figure 1 shows that, over the period 1983 to 2008, the index grew by just 7.0% CAGR while the assets being indexed grew by 12.9% CAGR. Exchange traded funds and the availability of derivatives on indices have accelerated this trend. Why have Market Cap Weighted indices become so popular? There are a number of possibilities which include (in no special order): • Widely reported in financial markets and general media; • Broadly accepted as a measure of market performance; • Easily calculated; • Apparent theoretical support from CAPM; • Self-rebalancing buy-and-hold strategy; • Most competitors use it; • Sum of all (equity) portfolios. It is clear that market cap-weighted indices are popular, but are they efficient ex-post? And if not, what are the reasons for this and what are the alternatives?

CAPM and the Market Portfolio The Capital Asset Pricing Model is a very elegant model that has been scrutinized since it was first introduced in the 1960’s. Built upon the Mean-Variance framework of Markowitz, the CAPM has been challenged in terms of its assumptions, its testability and its implications. Some of these challenges include the Critique of Roll (1977) discussed further below, and the difficulties relating discreet and continuous time models raised by Rosenberg and Ohlson (1976) and by Fernholz and Shay (1982). In one sense, the model is just that – a

27

vba


20% US 1963-2008 15% AB

Figure 3: Eurozone Return/Risk comparison from Jan-1992 to Feb2008. The Market-Cap Weighted (MC) index is the DJ EuroStoxx Large Cap Index; Equally Weighted (EQ); Minimum Variance (MV); AntiBenchmark (AB); rf is the risk free return. The dotted efficient frontier is illustrative only. Annualised Return

Annualised Return

Figure 2: US Return/Risk comparison from Aug-1963 to Apr-2008. The Market-Cap Weighted (MC) index is the SP500; Equally Weighted (EQ); Minimum Variance (MV); Anti-Benchmark (AB); rf is the risk free return. The dotted efficient frontier is illustrative only.

MV

30% Euro 1993-2008

25% 20%

10%

AB MV

15% EQ

MC

10%

rf

5%

EQ MC

5% 0%

rf

0% 0%

5%

10%

15%

20%

0%

5%

10%

Annualised Volatility

model; we should not expect the real world to be correctly represented by the CAPM. The essence of CAPM is the following: with homogeneous investment views, all investors hold a portfolio that contains an amount of the risk free asset and an amount of the same optimal tangential portfolio of risk assets, where the weighting (amount) is dependent upon the risk tolerance of each investor; in order to clear the market, the net lending and borrowing should be zero and so the sum of the risky portfolios (which are all identical) should be the market portfolio. In summary, the Roll Critique of the CAPM (Roll 1977) asserts that as the Market Portfolio is unobservable, as it should comprise not only all financial assets, but also any investable asset such as real estate, human capital etc.; an implication of this is that the CAPM is not directly testable using commonly available empirical data. For example, suppose one proved that equities’ cross sectional returns are unrelated to their betas to a proposed market proxy such as a Market Cap-weighted equity index. It would be impossible to decide whether the CAPM does not hold, or instead the market proxy is not a good one. The Market Cap-weighted portfolio is the most obvious proxy for the Market Portfolio.

28

15%

20%

25%

30%

Annualised Volatility

It has been assumed by many investors that the differences between the Market Cap-weighted portfolio and the Market Portfolio are small enough to be ignored. This view, coupled with the theoretical support of CAPM, has encouraged the adoption of the Market Cap-weighted equity portfolio as the portfolio of choice for passive equity investors and as a reasonable benchmark for active equity investors. However, empirical studies of ex-post efficiency have called this assumption into question.

Empirical Results Here we compare the market cap-weighted (MC) benchmark in the US and the Eurozone with the corresponding equally weighted (EQ), minimum variance (MV) and Anti-Benchmark (AB) portfolios. The Anti-Benchmark portfolio is designed to maximize the diversification within a given stock universe (Choueifaty 2006, 2008). No forecast is made of expected return and only the covariance information is used to construct the Anti-Benchmark weightings. Figures 2 and 3 show the return to risk frontier diagrams respectively for the US (Aug-1963 to Apr-2008) and Eurozone (Dec-1992 to Feb-2008) for which we have common data for all the strategies we present. The results in both regions over this period clearly demonstrate that the Market Cap-Weighted portfolio has the lowest Sharpe Ratio, lower than any of the

vba


other three strategies presented. This is in accord in the results of Haugen and Baker (1991) which span the period 1972-1989 in the US, where a low volatility portfolio would have beaten the Market Cap-weighted portfolio. A similar pattern of return/risk can be obtained in the UK and Japan. The picture that emerges is that, from an ex-post perspective, the Market Cap-weighted portfolios appear to consistently underperform other systematic portfolios for long periods of time. Taken together, the studies suggest that, in the US at least, the Market Cap-weighted portfolio has been inefficient since 1963, before 1972 when the Market Cap-weighted index products were first marketed. These results are somewhat shocking and must make investors sit up and think hard about their core equity investments. The portfolios strategies which have been used to compare to Market Cap-weighted are systematic, non-discretionary portfolio constructions. If the Market-Cap weighted portfolio is a relatively poor way of representing equity exposure, then two questions follow; “Why?” and “What other approaches might be better?”.

Diversification in Equity Markets One claim often made concerning market capweighted indices is that they are diversified. How ever, without a metric for diversification such claims are qualitative only. Choueifaty (2006) introduced the Diversification Ratio, the weight averaged asset volatility divided by the portfolio volatility. This quantity is dimensionless because volatility is effectively found both in the numerator and denominator, so that if all asset volatilities doubled, there would be no change in the Diversification Ratio. The lowest value of Diversification Ratio in a long-only portfolio is 1, while the largest Diversification Ratio possible would be the square root of the number of assets in the portfolio. Diversification is intuitively understood by many investors. Two simple examples serve to demonstrate this. First, let us consider two stocks, A and B, where the expected volatility of stock A is twice that of stock B. Suppose that an investor has no views on expected returns. If the investor wants to diversify the budget risk in this two stock portfolio, she will hold twice as much of stock B as she does of stock A so that the

Diversification Ratio

Figure 4: US Diversification Ratio from 1964 to 2008. The Market-Cap Weighted (MC) index is the SP500; Equally Weighted (EQ); Minimum Variance (MV); Anti-Benchmark (AB). Source TOBAM. 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1964

1969 MC

1975 EQ

1980

1985

1991

MV

AB

29

1996

2002

2007

vba


known 80-20 heuristic where the top 20% of the stock ordered by market cap-weighting account for around 80% of the total market weight. For the S&P500 the heuristic is closer to being a 75-25 rule but the analogy is still useful. If one examines the strategy of such a Market Cap-weighted strategy, as a first approximation, the asset implied returns are proportional to the market weighting of a given asset (this actually being the case when the volatilities and correlations are identical for all assets). If an investor holds the Market Cap-weighted portfolio, as a first approximation, the implied expectation is that larger stocks will have a higher return than smaller ones. This means that the most concentrated stocks will become even more concentrated if these implied returns are realised, and the resulting implied returns in the next period will be even greater for the larger cap-weighted stocks relative to the smaller capweighted ones. Iterated to its absurd limit, there will be only one significant asset in the portfolio.

holdings of A and B will be in the proportion 33.3% to 66.7% respectively. Next, consider a three stock portfolio of X, Y and Z, all stocks have the same expected volatility, and there are no views on expected return. If X and Y are highly correlated at 95% and Z has a low correlation of 5% with the two other stocks, then the most diversified portfolio will hold 25.3% of each of X and Y and 49.3% of Z. This gives us confidence that the Diversification Ratio is a useful measure of diversification, and that maximising it give us a method to generate the most diversified portfolio. Figure 4 compares the Diversification Ratio of the Market Cap-Weighted, Equally Weighted, Minimum Variance and Anti-Benchmark Portfolios for the SP500 universe of US stocks. The most obvious aspect is that the Market Cap-weighed portfolio has a lower diversification Ratio than the other strategies over the full period 1964-2008. The Anti-Benchmark, by construction, will always have the highest ex-ante Diversification Ratio. It is clear that, as measured by the Diversification Ratio metric, the Market Cap-weighted portfolio is poorly diversified.

The Market Cap-weighted portfolios have strong biases and these biases change over time. Examples of these periodic biases are the Consumer Discretionary concentration at the beginning of the seventies, the Energy bubble which started to build in the late 1970s and the Technology bubble in the late 1990’s. Figure 5 clearly identifies these periods where concentration has grown and diminished in the sector weightings in the SP500 since 1962. The

The Market Cap-weighted portfolio has an implied strategy. Typically a Market Cap-weighting follows a power law-like distribution, effectively the well-

Figure 5: SP500 Sector Weights according to the GICS classification of Sectors. A bubble is seen in the Consumer Discretionary sector in 1972, in the Energy sector in 1981 and in Info Tech in 2000. More recently a smaller bubble in Financials deflated. There is a discontinuity in July 1976 when the SP500 was restructured. 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5%

Energy Financials

Consumer Discretionary Industrials

30

Materials Info Tech

2008

2006

2004

2002

2000

1998

1996

1994

1992

1990

1988

1986

1984

1982

1980

1978

1976

1974

1972

1970

1968

1966

1964

1962

0%

vba


Figure 6: Industry Weightings for the UK Portfolio Construction Example. 100% 11.90%

11.90%

13.10%

12.50%

17.90%

15.80%

80%

7.30%

15.50%

10.00%

22.40% 20.50%

60% 6.00% 5.80%

10.00% 10.00%

18.70%

6.90%

10.00%

10.00%

6.70%

5.70%

28.40%

40% 27.90% 20%

45.40%

50.00%

46.50% 35.60% 18.00%

0% Market Cap Portfolio

Banking

Stochastic Portfolio Theory Exponentiated Consumer Retail

Anti-Benchmark Portfolio

Mining

appearance of these bubbles and, especially, their subsequent disappearance is a strong indication that the implied strategy of Market Cap-weighted portfolio has not worked in the past; the market has not continued to concentrate. Approaches like Fundamental Indexation (Arnott et al. 2005) will typically produce portfolios with different weightings from the Market Cap- and Equally weighted portfolios; such approaches might reduce concentration. Unconstrained Minimum Variance portfolios are biased towards low volatility stocks or sectors. The Anti-Benchmark approach of Choueifaty et al. (2006) by construction comes closest to creating a fully diversified portfolio within a set of operating constraints (e.g. Long-only equity). In the next section we present an illustration of how diversification affects both the distribution of assets and other characteristics when different methods of portfolio construction are employed.

Illustration Comparing Portfolio Construction in a Sub-universe of the UK Equity Market For this illustration we use a universe of ten companies selected from the largest capitalised names of the MSCI UK Index in 2007. These companies repre-

Oil

Minimum Variance Portfolio Pharmaceuticals

Equal Weight

Telecom

sent six industries, of which banking is the dominant sector as is the case in UK market cap indices. We first constructed five sample strategy portfolios: 1. Market Cap-Weighting; 2. Stochastic Portfolio Theory (SPT); 3. Equally Weighted; 4. Minimum Variance; 5. Anti-Benchmark. Table 1 presents the Diversification Ratios, volatilities and tracking error information with respect to the Market Cap-Weighted portfolio. Both the Anti-Bench mark and Minimum Variance statistics are very different from the market cap portfolio, as demonstrated by having higher tracking errors to a market cap weighting scheme. The equally weighted basket is the highest absolute risk portfolio as measured by the portfolio volatility. The SPT portfolio is less different from the market cap weights than the other alternatives. In terms of diversification, as measured by the Diversification Ratio, the greatest is the AntiBenchmark Portfolio (by construction), followed by the Minimum Variance portfolio. Looking more closely at the stock weightings in Table 2, presented along with their industrial sector classification and stock volatility, a number of nota-

31

vba


Table 1: Comparison of Portfolio Diversification Ratios, Annualised Volatility, Tracking Error to Market Cap-weighted portfolio for the UK Portfolio Construction Example.

Diversification Ratio Portfolio Volatility Tracking Error to Market

Market Cap Portfolio SPT Portfolio 1.398 1.399 13.07% 13.25% – 0.46%

Equal Weight 1.394 13.85% 1.92%

Minimum Variance Portfolio 1.445 10.67% 5.63%

Anti-Benchmark Portfolio 1.5 11.78% 4.56%

Table 2: Portfolio Weightings for Different Construction Methods for the UK Portfolio Construction Example. Company Name

Industry

HSBC Holdings RBS Group Barclays HBOS Lloyds TSB GROUP TESCO Anglo American Royal Dutch Shell GlaxoSmithKline Vodafone Group

Banking Banking Banking Banking Banking Consumer Retail Mining Oil Pharmaceuticals Telecom

Stock Volatility 13.48% 17.42% 22.24% 17.59% 16.13% 15.73% 35.32% 16.04% 16.86% 22.18%

Market Cap Portfolio 16.90% 9.60% 7.40% 6.40% 5.10% 5.80% 6.00% 17.90% 13.10% 11.90%

ble points arise. First, the Minimum Variance Portfolio has a definite bias towards the lower volatility stocks, selecting only five from the possible ten stocks. Next, the SPT portfolio has weights which are, by construction, always intermediate between the Market Cap Portfolio and the Equally Weighted Portfolio; in this example, the SPT weightings are not very different from the Market Cap Weightings and contain very similar biases. Anti-Benchmark and Minimum Variance both have lower volatility than the other approaches, and higher tracking error than SPT or Equally Weighted. The higher tracking error reflects the poor diversification of the Market Cap-weighted example. Although the Anti-Benchmark is the most diversified, it has a lower tracking error than the Minimum Variance Portfolio. While some diversification benefit is evident in Minimum Variance, the benefit is offset by replacing the market cap bias with a low volatility bias, which actually increases its tracking error versus the market cap index. This can be observed in the concentration of low volatility stocks in the minimum variance approach in Table 2.

32

Portfolio Weightings SPT P ortfolio Equal Weight Portfolio 15.10% 9.90% 8.10% 7.20% 6.10% 6.70% 6.90% 15.80% 12.50% 11.60%

10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00% 10.00%

Minimum Variance Portfolio 25.90% – – – 9.70% 28.40% – 20.50% 15.50% –

Anti-Bench mark Portfolio 3.20% 1.90% – 2.60% 10.30% 27.90% 5.70% 18.70% 22.40% 7.30%

Now we consider the industry allocation in the UK Portfolio Construction example. To within some approximation the industries can be considered to represent different risk factors in the market. Figure 6 shows the weights aggregated into industrial sectors for each of the portfolios. The bias towards Banking is clear in the Market Cap Portfolio and Equally Weighted Portfolios and, thus, by extension, it is also for the SPT Portfolio. The Minimum Variance Portfolio contains biases driven only by which stocks have the lower volatility and so the industry weighting likely to be a side-effect; the Anti-Benchmark Portfolio, on the other hand, shows a good coverage over the different industries, with all of them being represented in the Portfolio, but also without the huge bias to Banking found in all the other port folios.

Conclusion The long-term results presented here show that the Market Cap-weighted portfolio has had the lowest return to risk ratios for the strategies compared in the US equity market over the period 1963-2008 and Eurozone equity markets over the period 1992 to

vba


2008. These results are in accord with the earlier results of Haugen and Baker for the US. We believe that the lower diversification in the concentrated Market Cap-Weighted portfolios can account for the poor risk adjusted performance relative to other portfolio constructions. Credible alternatives to Market Cap-weighted exposure have been already developed and the latter have been empirically shown to provide better absolute returns as well as better risk adjusted returns. For investors the choice is clear; the default position of obtaining core equity risk exposure through the Market Cap-weighted portfolio must not be taken for granted. The Market Cap-weighted portfolio is not supported empirically and is a relatively inefficient way of creating Beta exposure. With other more efficient and diversified approaches available, the onus on fiduciary managers to consider alternatives will increase.

References Arnott, R.D., J. Hsu, and P. Moore, 2005, “Fundamental Indexation”, Financial Analysts Journal 60(2), 83–99. Blitzer, D. M., and S. Macchia 2009, “Annual Survey of S&P Indexed Assets”, July 2009, Standards & Poors. Choueifaty, Y. 2006, “Methods and systems for providing an Anti-Benchmark portfolio”, US Patent and Trademark Office, Patent Application #20080222052. Choueifaty, Y., and Y. Coignard, 2008, “Toward Maximum Diversification”, Journal of Portfolio Management, Fall 2008, 35(1), 40-51. Fernholz, R. and B. Shay, 1982, “Stochastic Portfolio Theory and Stock Market Equilibrium”, Journal of Finance, 37(2), 615-621. Haugen, R.A., and N.L. Baker, 1991, “The Efficient Market Inefficiency of Capitalization-Weighted Stock Portfolios”, Journal of Portfolio Management, Spring 1991, 17(3), 35-40. Hsu, Jason, 2006, “Cap-Weighted Portfolios are Suboptimal Portfolios”, Journal of Investment Management, 4(3), 1–10. Lintner, J., 1965, “The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risk Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets”, Review of Economics and Statistics, 47, 13-37.

Mossin, J., 1966, “Equilibrium in a Capital Asset Market”, Econometrica, 34, 768–783. Roll, R. 1977. “A Critique of the Asset Pricing Theory’s Tests; Part I: On Past and Potential Testability of the Theory.” Journal of Financial Economics 4(2), 129-176. Rosenberg, B. and J. A. Ohlson, 1976, “The Stationary Distribution of Returns and Portfolio Separation in Capital Markets”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 11(3), 393-402 Siegel, J. J., 2005, “The Future for Investors: why the tried and true triumph over the bold and new”, Crown Business, ISBN 9781400081981. Sharpe, W. F., 1964. “Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk”, Journal of Finance, 19(3), 425–442. [email protected]

Acknowledgements The author would like to thank Michael Mura for his contribution to the preparation of this article; he also would like to acknowledge gratefully the additional contributions of the whole TOBAM team.

33

vba


The Equity Risk Premium and parameter uncertainty The design of the financial set-up of a pension fund relies heavily on the financial parameters, most notably the discount rate for pension liabilities and the expected return on assets. It is therefore important to all stakeholders that the parameters are chosen in the best possible way. For Dutch pension funds, these parameters are bounded by legal guidelines. Minister Donner of Social Affairs appointed a commission to evaluate the original parameters.2 The commission, led by former CPB president Henk Don, has failed to come up with a uniform advice, with the main dispute being the equity risk premium.3 This article discusses the estimation of the equity risk premium and advices pension funds on how to deal with uncertainty in financial parameters, making the pension fund policy less dependent on the financial parameters.

Setting the scene: Definition and prudence In academic literature and in practice, we find various approaches of how to define the equity risk premium. We define the equity risk premium (ERP) as

Tjitsger Hulshoff1 Consultant Asset Liability Management & Risk at Towers Watson

34

the total cumulative annualised return on equity minus the total cumulative annualised return on government bonds (proxy for risk free rate of return). As follows from this definition, we consider the geometric mean of the return on equity (and not so much the arithmetic mean). Of course, any estimation of the future geometric mean return goes hand in hand with a great deal of uncertainty. We believe that we need to address this uncertainty from an integral risk perspective. By this,

vba


Commission Don In the first half of 2009, Minister Donner appointed the commission Don. The commission consisted of academics (Prof. dr. F.J.H. Don), representatives of the government related institutes (Prof. dr. C van Ewijk from the CPB and Prof. dr. K.H.W. Knot from DNB) and social partners (drs. C.C.H.J. Driessen and drs. K.B. van Popta, both from Stichting van de Arbeid). The commission reported a divided advice on September 21, 2009. The social partners adviced a higher equity return parameter (7.25%) than the other members (6%). On September 25, Minister Donner decided to prolong the current parameters for one year, effectively ignoring the advice of both sides of the commission. In the debate in the Tweede Kamer on November 11, 2009 Don ruled out the possibility that his commission would reach a unanimous decision. The two main parties in the political coalition aim for a hearing in October 2010, hoping to renew the current legislation.

we mean that all uncertainties in the (pension fund) system should be considered in relation to each other. If we need to make a careful decision, it should be based on the outcomes of our analysis, for instance the probability of underfunding, or the likelihood of not granting full indexation. If the stakeholders feel prudence is required, it should be made visible by the output variables, rather than on the input parameters. If done, the other way round, we are at risk of stacking various prudence measures, distorting the final vision.

Equity risk premium We will start the discussion on the equity risk premium with a look at historical data. In this context, the study of Dimson et al.4 is commonly referred to. Dimson estimates the equity risk premium on a diversified portfolio of mature market economies (like the MSCI World index) equal to 4.0% when measured over the period 1900-2005. If we incorporate the more recent period, the ERP is 3.4% over 1900-2008.5 If we incorporate the bigger part of 2009 in the data, the ERP comes back up to 3.9%.

It should be stressed that in his research Dimson uses a market cap weighted worldwide equity portfolio as a base. The results of the study depend on the index that is used, and results will differ if a different index, e.g. a GDP weighted world index, is used. We have left this matter for future research. On a side note, the ERP is by no means a stable variable, with significant variation over time. Furthermore, it displays significant differences over various regions. Using historical data for use of future prognosis is something that should be done with great care. In general, historical data is prone to several data biases, like survivorship bias, easy data bias and the peso problem (see frame). Also, during the last century we experienced an increase in the efficiency of the financial markets, allowing for greater financial diversification. Furthermore, we should take a close look at what causes the return. Academic literature6 points out that a significant part of the total return in the period 1900-2005 is caused by revaluation, i.e. an increase of the price/earnings ratio of equities, as illustrated in figure 1. In an arbitrage free world, such a revaluation is not to be expected to happen again, ex ante. If we consider the revaluation effect over the longer period (1900-2008) we note that the P/E ratio at the end of 2008 is 4 points lower than primo 1900. This shows that the revaluation effect is less significant for this time period.7 Let’s take a closer look at the causes of the historical returns. Academic literature8 has investigated the building blocks of historical equity returns, as illustrated in the figure below. As this analysis shows, the total equity return over the period 1926-2000 is 10.7%, which can be broken down to a bond yield of 5.2% and an effective risk premium of 5.2% (first bar in figure 2). Please note that the decomposition does include a statistical error term of 0.3% (a.o. due to correlation effects). Financial Economics teaches us to explain the equity return through the framework of the dividend discount model.9 In the second bar of figure 2, the total return of 10.7% is broken down to the components of the dividend discount model, where its parameters are

35

vba


Common issues in historical data Historical data is prone to several problems, all of them reflecting a bias. This is especially troublesome since all the biases are pointing in the same upward direction. In using historical data, one should be aware of these issues Survivorship bias Historical data-analysis is often based on indices. Markets that have not survived, e.g. the Russian stock market until the revolution in 1918, are often left out of such data-analysis. This causes a bias in the data. Easy data bias Proper data collection is difficult, even today in our information society. Collecting historical data is even more difficult, since not all data is properly recorded. Quite often, this means that the data sample starts after an unusual event, for instance after a war or after a period of hyperinflation. Often, stocks are cheap after an unusual event, leading to a revaluation over time.

equal to the average realisations of the in-sample period. Given an average inflation of 3.1%, a dividend/ price ratio of 4.3% and a real earnings growth of 1.8%, we deduct that of the total return (almost) 1.5% is attributable to historically experienced revaluation effect.

Figure 1: Historical P/E ratio

P/E

Price / Earnings ratio 50

2000

40 1929

30 20 1900

Source: http://www.econ.yale.eud/~shiller/

36

1982

1972

1962

1952

1942

1931

1921

1911

1901

1891

1881

year

2003

March 2009

1921

0

1992

10

Back fill bias Especially for non listed companies and hedge funds, it not always worthwhile to go through the process of supplying data to a data collector. This becomes worth the trouble only for companies and hedge funds that have survived the risky startup period. This means that many databases do not include the data for companies and funds that failed or bankrupted. Peso problem Market pricing is influenced by what could have happened, but with hindsight, did not happen. Once this clear, this leads to a re-pricing effect. This is especially apparant for the biggest economy in the world, and most important data source: The US economy. The US economy survived two world wars, the Great Depression and the Cold War, didn’t suffer hyperinflation, was never invaded by a foreign power.

This brings us to a framework for estimating a forward looking ERP (actually, it gives a framework for estimating equity returns, but the ERP can be deducted by subtracting the current bond yield for the relevant maturity). This involves an estimation of the dividend yield, the real earnings growth, the expected inflation and the expected revaluation effect. Unfortunately this gives us only limited information to go with, given the extraordinary current economic circumstances. However, we have effectively reformulated the original estimation of the equity the risk premium to a series of estimations of economic parameters. Just like estimating the equity risk premium, estimating these parameters also requires skill and in depth economic insight, but at least we can base them on observable market data or economic reasoning. In the next section we will estimate these parameters to build an estimate of the equity risk premium. We will aim for a long term estimation (10-15 years), which can be used in long term analyses of pension funds. Estimations for shorter term (say 1 year) are are not discussed in this

∞

Pt = E

vba

j nr. 1, voorjaar 2010 1 ⎞journaal ⎛ ---------∑ ⎝ 1 + R ⎠ ⋅ Dt + j

j=1

Dividend∞ discountj model

1 ⎞ ⎛ ---------basic assumption int +the ⋅D PThe j dividend discount model is that the t = E ∑ ⎝ 1 + R⎠ price of j a= 1stock is determined by the current value of future (expected) cashflows, where the expected cashflows are discountE [equity. D] ed at the Pcost = of -----------R–G ∞ ∞ 1j ⎞j ⎛1 ---------⎛ ⎞ P = E ---------⋅ D ⋅ D t + j , with R = Y + ERP ∑ Pt = t E ∑ ⎝ 1 +⎝ 1R+⎠ R ⎠ t + j j = 1j = 1

P D Y ERP →

= price E [ D ] P = -----------= dividend R–G = bond yield = equity risk D premium P = assume constant Y+ ERP – G growth rate G

E][ D ] E=[ D-----------⇒ P =P -----------R R – G– G D Y + ERP – G

≈

P =

⇒

D --- = Y + ERP – G P

D Y + ERP = D / P + G in equilibrium D ⇒ P =P = Y + ERP – G Conclusion: Y + Equity ERP – GRisk Premium depends on dividends and growth

assume that the current valuation is our best guess of future valuation, then we cannot ex ante expect a revaluation effect. So a neutral expectation is a revaluation effect of 0%. Of course, if an investor has a view on valuation and the time period in which he expects some revaluation will occur within the considered time period, then the investor should incorporate this view in his expected equity risk premium. Expected price inflation There are two basic ways to estimate the CPI, either through surveys with market analysts, or through the financial markets. The first method lead to a long term expected inflation of 2%. The latter method involves distilling the market expectations from the (break even) inflation from the market for inflation linked bonds and inflation swaps. Primo 2010 the break even inflation rate as distilled from euro inflation swap was 2.553 for a 15 years maturity. Assuming that the break even inflation rate incorporates a mark-up to the actual expected inflation, and assuming that this mark up is 20 base points (and note, this is an assumption) this leads to a ‘market based’ expected inflation of approximately 2.3%

D

--- = Y + ERP of – Gequity returns Figure 2: Decomposition P Decomposition of 1926-2000 Equity Market Returns % 14

10,7

10,7

12 10 8 6

D --P

dE/P=1.5

Excess

D eq. return + ERP =--P- Y=+YERP – G– G 5.2

4

CPI=3.1 D/P=4.3

Bond return 5.2

2

RG =1.8

0 Ex Post Equity Return 1926-2000 Real Earnings Growth (RG) Inflation (CPI)

Same Decomposed

Dividend Yield (D/P) Repricing Gains (dE/P)

source: Ilmanen 2002

paper, which is not to say that this is not an important task for a pension fund, since it can be used to assist in the annual asset allocation decision. Revaluation effect If we take the position that we have no view on future development of equity valuation and thereby

Note that we haven’t mentioned historical data. With the introduction of the ECB, the CPI in the EURO region is controlled in a different way. ECB has an explicit task to keep the price inflation under or close to 2%.10 Since this is a trend breach, historical data cannot be used. Which method leads to the best expectations can be debated. For a long term estimation, my best guess would be to follow the market surveys11 and align with ECB targets, and use 2% as an estimate of expected inflation. The estimation of the financial market expectation is clouded with supply and demand powers, and uncertainty on the mark-up. Dividend yield An estimation of the dividend yield depends on the investor’s view of the future. If we take the position that we do not have a view on the future, our best estimate is to consider the current, observed dividend yield as the most accurate representation of the future. Robert Shiller12 calculated the dividend yield per primo 2010, at 2.02%

37

vba


However, one single market data point might be distorted by a disbalance of some kind on the financial markets. To see this, we plot monthly historical data in figure 3. We see that 2.02% is on the lower spectrum of historical results. 90% of the observations over the period 1871-2009 fall in the range 1.73%7.22%. For the more recent (yet arbitrary) period 1950-2009 this range is 1.38%-5.92%. Real Earnings Growth The real earnings growth shows little predictability,13 and can be debated the most heavily. My best estimate is relies on historical data. Ilmanen14 came up with an approach where he used a weighted average of the geometric average growth of the past 10, 20, 30, 40 and 50 years. This approach leads to a real earnings growth of approximately 2.5%

Figure 3: Historical dividend yield

The argumentation above shows that estimating the ERP involves several choices and depends on the current economic environment. Using the same approach, with (slightly) different choice can lead to different outcomes as is shown in table 1.

How to deal with parameter uncertainty? Does it really matter?

16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% year

Source: http://www.econ.yale.eud/~shiller/

Figure 4: Forward looking equity return Forward looking Equity Market Return % 14 12

6,5

10 8 6

CPI 2.0

4

D/P 2.02

2

RG 2.5

0

Normative primo 2010 Real Earnings Growth (RG) Inflation (CPI)

38

Dividend Yield (D/P) Repricing Gains (dE/P)

2008

1996

1985

1973

1962

1950

1939

1928

1916

1905

1893

1882

Leaving the academic discussion behind us, let’s take a closer look at the meaning of the equity risk premium for a pension fund.

1871

D/P

Dividend Yield

Adding up, this leads to an expected equity return of 0% + 2% + 2.0%+2.5% is 6.5%. To get to the ERP, we need the long term (15 years) bond yield. Given that we have no specific view on future interest rate developments we use the current (per primo 2010) 15 years bond yield as approximation. The yield on euro sovereign bonds per primo 2010 was 4.0%. This leaves us with an expected long term equity risk premium for worldwide mature market equity equal to 2.5%. The estimates for the three factors leads tot an aggregate estimate of the forward looking equity return of 6.5% as can be seen from figure 4. In this estimation process, we abstracted from regional and currency differences.

For many pension funds, the size of the equity risk premium is – combined with the expectations on other parts of the pension fund investments – used to determine the level of the cash contribution. This is done by setting a forward looking fixed contribution that is expected to be sufficient to attain the strategic goals, or this is done by mitigating the actuarial cost with the expected future returns. In both cases, the higher the risk premium, the lower the contribution can be set; the more the financing of the pensions depends on the future investment returns. Furthermore, many pension funds are executing a recovery plan in order to improve the financial position. A higher expected equity return implies a more swift recovery and postpones the need for additional cash contribution from the sponsor or a discount of the pensions. A higher risk premium implies that the financing of the pension fund depends on future returns.

vba


Table 1: Diversion in equity risk premium estimates Equity risk premium estimates Estimate Inflation expectation 2,00 Dividend yield 2,02 Real earnings growth 2,50 “Equity risk premium (using bond yield 4%)” 2,5 * 5% percentile historical data 1950-2009 ** average of historical data 1950-2009

Low estimate 2,00 1,38 * 2,00

High estimate 2,30 3,41 ** 3,00

1,4

4,7

Given that we don’t know the future equity risk premium for certain, pension funds still need to make a decision under uncertainty. Given this uncertainty it is important to supplement the traditional decision support models with specific stress testing to provide insight in the costs and risks of faulty parameters. This will help decision makers make a solid and robust system.

Noten 1

Many decisions – including these contribution decisions – are supported by traditional ALM studies. These studies help to gain insight in the reasonably expected range of outcomes for all stakeholders and are key in planning for the future and in risk management. These studies depend on the estimation of the equity risk premium. In using these studies, it is important to understand that the current expectation might be wrong in hindsight. The more the financial set-up depends on equity returns the higher the costs are of ex post deviations from the expected returns.15 To control the cost of faulty parameters and thereby constructing a solid and robust financial set up requires specific stress testing for a lower return (what if one of our estimates is wrong?) or an economic regime switch (e.g. deflation or stagflation). This way, the pension funds strategy can be determined taking into account what risks are bearable and which aren’t and at what costs these risks can or need to be hedged. In this way, the dependence on an undeniably uncertain parameter can be diminished and the policy can be made more robust.

2

3

4 5

6 7 8

9 10

Conclusion It is important to make an accurate estimation of future expected returns. Using historical data leaves us with much uncertainty, Using a forward looking approach helps us with data issues and leaves us with a more objective debate, but in fairness we must agree that it does not help us much in giving us more certainty. In this view it is not surprising that the commission Don failed to form a unanimous view on the equity risk premium parameter. More important than the academic debate on the correct equity risk premium is the way the stakeholders of a pension fund decide on the financial set-up.

11 12 13 14 15

The author would like to thank Gaston Siegelaer and Jan Bertus Molenkamp for their comments on this article The parameters are established in “Regeling parameters pensioenfondsen”, dd December 19, 2006 nr. AV/PB/2006/ 102565b The commission made no statement regarding the discount rate. This topic was discussed in VBA journaal nr. 2, Summer 2009 by Tjitsger Hulshoff. Dimson, Marsh, Staunton. “101 years of investment returns”. London Business School and ABN Amro. 2006 Dimson, Marsh, Staunton. “Keeping faith with stocks”. Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook 2009. 2009 Ilmanen. “Expected Returns on Stocks and Bonds”. The Journal of Porfolio Management. 2002 Robert Shiller. “Irrational Excuberance”. Princeton University Press. 2000 Exact calculation is required to quantify this statement. Ibottson, Roger and Peng Chen. “Stock Market Returns in the Long Run: Participating in the Real Economy”. Working paper. Yale ICF/ 2002 Gordon, Myron J. (1959). “Dividends, Earnings and Stock Prices”. Review of Economics and Statistics 41: 99–105. The main question here is whether we trust the capability of the ECB to control the inflation for the time period for which we estimate the inflation. Galati et al [Galati, Poelhekke, Zhou. 2009. “Did the Crisis Affect Inflation Expectations?”, DNB Working Paper No.222/2009. August 2009] show that market participants have increasingly diverged it’s estimations from the central bank target during the crisis. This can be due to a decline in confidence or supply and demand reasons. The study does not make a statement for the future. Surveys on inflation expectations with analysts and economist consistently show that the expectations average towards the ECB target. see ECB website See his website: http://www.econ.yale.edu/~shiller/ See Ilmanen, 2002 See Ilmanen, 2002 Hoevenaars. (2008). “Strategic Asset Allocation & Asset Liability Management”. Thesis. University of Maastricht

39

vba


Waarderen van garanties in life-cycle unit-linked contracten: een risicoanalyse Verzekeraars leggen de laatste jaren veel nadruk op de marktwaardering van de verplichtingen, om meer inzicht krijgen in de balansrisico’s. Veranderende regelgeving, zoals IFRS 4 fase II en Solvency II, versnelt dit proces. Een belangrijk aspect van de waardering van verzekeringsverplichtingen op marktwaarde is het marktconform prijzen van de zogenaamde “embedded” verzekeringsopties, zoals winstdelingsclausules in overrenteproducten of rendementen kapitaalgaranties in beleggingsverzekeringen.

Omdat deze embedded opties complex kunnen zijn, levert de waardering hiervan een aanzienlijke uitdaging op voor de verzekeraar. Dit artikel beschrijft de methode die gebruikt kan worden om een breed scala aan embedded opties binnen verzekeringverplichtingen te waarderen. Het aantrekkelijke van deze methode is de algemene toepasbaarheid en de nauwkeurigheid ervan. Wij verwachten daarom dat

David van Bragt RBA (l) Senior Consultant Ortec Finance

Twan Possen (r) Consultant Ortec Finance

40

deze methode in toenemende mate gebruikt zal gaan worden binnen het verzekeringsbedrijf.

Garantieopties in verzekeringsverplichtingen Verzekeringsproducten worden voor een groot gedeelte gekenmerkt door embedded opties of garanties. Een voorbeeld van een dergelijke optie is

vba


een gegarandeerd rendement of een gegarandeerd kapitaal voor een unit-linked beleggingspolis. Voor een dergelijke polis geldt vaak dat de verzekeringsmaatschappij op einddatum van de polis een minimum bedrag garandeert. Ook kan er sprake zijn van een minimumrendement op de ingelegde (netto) premies. Voor de polishouder betekent dit dat hij kan profiteren van economisch goede tijden, terwijl hij tevens beschermd is tegen slechte economische scenario’s omdat hij de zekerheid heeft dat de waarde van de polis op einddatum nooit onder een bepaald bedrag komt. Naast deze rendement- of kapitaalgaranties bestaan er nog tal van andere embedded opties binnen verzekeringsproducten. Denk bijvoorbeeld aan overrentedelende producten, waarvoor geldt dat er overrente aan de polishouder wordt uitgekeerd indien de rente boven een bepaald niveau stijgt. De waarde van al deze embedded opties kan een significante verplichting vormen voor de verzekeraar. Dit aspect dient dan ook voldoende belicht te worden. Een bekend voorbeeld van de potentieel desastreuze invloed van embedded opties is de ondergang van Equitable Life, een van de oudste verzekeringsmaatschappijen in het Verenigd Koninkrijk. Deze verzekeraar dekte de afgegeven garanties op de verzekeringsproducten niet goed af. Hierdoor leed het bedrijf verliezen die niet goed te maken waren. In 2000 ging de verzekeraar failliet. Deze situatie heeft inmiddels wel gezorgd voor een groter bewustzijn binnen de verzekeringswereld over de invloed van opties en garanties op de levensvatbaarheid van de verzekeraar. Dit komt tot uitdrukking in de toegenomen aandacht voor de waardering van opties en garanties. Daarnaast is er ook meer aandacht voor de prijsstelling van nieuwe (beleggings)producten, gegeven de mogelijke impact van afgegeven garanties.

Aandacht vanuit regelgeving Deze toename in bewustzijn komt eveneens terug in de toegenomen aandacht voor embedded opties vanuit Europese regelgeving, zoals IFRS 4 fase II en Solvency II. Deze nieuwe richtlijnen leggen de nadruk op de marktwaarde-waardering van de embedded opties binnen verzekeringsproducten. Hierdoor is het bijvoorbeeld mogelijk dat de aanwezige solva biliteit onder Solvency II afneemt doordat de waarde van de garanties (zoals overrente mechanismes of minimum rendementgaranties) expliciet in acht genomen zal moeten worden. Dit benadrukt het

belang van het correct meenemen van de (potentieel zeer hoge) waarde van de embedded opties binnen het prijsbeleid voor dergelijke verzekeringsproducten. Naast regelgeving hebben de verschillende kredietbeoordelaars een groot aandeel in de toegenomen focus op embedded opties. Ook zij krijgen immers steeds meer oog voor de marktwaardering van verzekeringsverplichtingen en de financiële positie van verzekeringsmaatschappijen, omdat zij op deze manier inzicht krijgen in de daadwerkelijke risico’s. Maar ook in het kader van periodieke rapportages, economische kapitaalberekeningen en ALM analyses is een correcte waardering van deze embedded opties cruciaal. In dit artikel bekijken wij de correcte waardering van garanties binnen verzekeringsverplichtingen. Dit gebeurt aan de hand van een unit-linked beleggingspolis. Deze polis maakt als bijkomende complicerende factor gebruik van een life-cycle element binnen het beleggingsbeleid. Voor dit soort producten wordt vaak gebruik gemaakt van een life-cycle element om de beleggingsrisico’s aan het einde van de looptijd van de polis te verkleinen. Hierdoor zijn analytische formules ontoereikend om de waarde van deze specifieke garantie te bepalen. We beschouwen hier een vrij generieke waarderingsmethode die ook kan worden toegepast voor waardering van complexe (beleggings)producten binnen verzekeringsverplichtingen.

Product specificaties Een unit-linked product is een contract tussen een polishouder en een verzekeringsmaatschappij. De polishouder stort een koopsom of een periodieke premie die de verzekeringsmaatschappij dan belegt. Daarnaast garandeert de verzekeringsmaatschappij dat de polishouder op einddatum een bepaald bedrag ontvangt of een bepaald rendement over de ingelegde gelden (na aftrek van kosten). In beide gevallen is er op einddatum van de polis sprake van een gegarandeerd kapitaal voor de polishouder. Deze garantie kan gezien worden als een door de verzekeraar geschreven (put)optie. Indien de waarde van het fonds op einddatum kleiner is dan de waarde van het gegarandeerd kapitaal is de optie ‘in-the-money’ en zal de verzekeraar het verschil moeten overbruggen. Hierdoor is de waarde van de garantie in essentie een verplichting voor de verzekeringsmaatschappij.

41

vba


Figuur 1 illustreert de samenstelling van het polisbestand. De gele lijn in de figuur geeft de huidige fondswaarde van alle verschillende polissen weer als een percentage van de garantiewaarde aan het einde van de looptijd. Elk punt op de gele lijn correspondeert dus met een afzonderlijke polis. De looptijd van de verschillende polissen loopt van een paar maanden tot meer dan 40 jaar. De rode lijn laat de totale waarde zien van de premies die nog betaald moeten worden per polis (eveneens als een percentage van de garantiewaarde). Vooral voor polissen met een lange resterende looptijd dekken de toekomstige premies het grootste gedeelte van de garantiewaarde af. De blauwe lijn is de optelsom van de toekomstige premies en huidige fondswaarde. In een ideale wereld zou deze totale waarde groter of gelijk zijn aan de garantiewaarde. Echter, zoals te zien is in figuur 2, de som van de huidige fondswaarde en toekomstige premies is minder dan 100% voor voornamelijk kortlopende polissen. Dit betekent dat de waarde op einddatum in dit voorbeeld waarschijnlijk niet groot genoeg is om de volledige garantiewaarde af te dekken. In dat geval zal de verzekeringsmaatschappij het verschil tussen fondswaarde en garantiewaarde moeten overbruggen.

Percentage van de garantiewaarde (%)

Figuur 1: Overzicht van de huidige waarde van de verschillende polissen binnen het product 120%

100%

80%

60%

40%

20%

0% 0

10

20 30 Resterende looptijd polis (jaren)

40

Fondswaarde incl. toekomstige premies Toekomstige premies Huidige fondswaarde

Samenstelling polisbestand Als concreet voorbeeld om de waarde van de afgegeven garantie te illustreren, analyseren wij een unitlinked product waarbij een 3% garantie wordt gegeven over alle ingelegde (netto) premies. Daarbij geldt dat dit product recent in de markt is gezet waardoor het merendeel van de onderliggende polissen een lange looptijd heeft. Soortgelijke producten worden al geruime tijd door verzekeringsmaatschappijen aangeboden.

Figuur 2: Definitie van de life-cycle 100% 80%

Productkosten Om de kosten te dekken die samenhangen met dit product, brengt de verzekeraar jaarlijks beheerskosten in rekening. Wij gaan er bij dit voorbeeld vanuit dat deze beheerskosten gelijk zijn aan 1 procent van de fondswaarde voor iedere polis. 85 basispunten worden ingehouden als assetmanagementfee; de resterende 15 basispunten worden ingehouden om de kosten van de garantie te vergoeden. De beheerskosten die voor dit product worden berekend omvatten dus niet alleen de directe beleggingskosten voor de verzekeraar. Zij omvatten ook een vergoeding voor de mogelijke kosten voor de verzekeraar aan het einde van de looptijd indien de fondswaarde lager uitvalt dan het garantiekapitaal.

60%

Beleggingsbeleid

40% 20% 0% 45

40

35

30

25

20

15

Resterende looptijd polis (jaren) Kas

Obligaties

42

Aandelen

10

5

0

Iedere polishouder investeert in aandelen, obligaties of kas. Voor aandelen wordt er wereldwijd belegd in ontwikkelde markten en voor obligaties geldt dat zij gelijk verdeeld zijn over Europa en de Verenigde Staten. Verder heeft de polishouder geen vrije keuze in de beleggingsmix doordat hij participeert in de lifecycle die is gedefinieerd voor dit product. De imple-

vba


mentatie van deze life-cycle zorgt ervoor dat er minder risicovol belegd wordt wanneer de resterende looptijd van de polis afneemt. Doordat er minder risicovol belegd wordt neemt ook de kans af op een sterk negatief beleggingsresultaat aan het einde van de looptijd van de polis; een resultaat dat nauwelijks gecompenseerd kan worden in de korte tijd die er nog rest tot de einddatum. Dit beleid zal uiteindelijk dan ook resulteren in een stabielere waarde van de garantieoptie. De waardering van de garantieoptie binnen dit product wordt echter sterk gecompliceerd door het feit dat het aan het product onderliggende beleggingsbeleid een life-cycle element bevat. Voor iedere polis is namelijk een andere beleggingsmix van toepassing is. Hierdoor is het niet mogelijk om gebruik te maken van analytische formules voor de waardering van de garantieoptie. Om tot een correcte marktconforme waardering te komen, dient er dus gebruik gemaakt te worden van een Monte Carlo waardering. In tegenstelling tot analytische waardering is het mogelijk om ieder type embedded optie (ongeacht de complexiteit) te waarderen met behulp van een Monte Carlo experiment. Benaderingen, die vaak nodig zijn bij het opstellen van analytische formules, zijn dus niet nodig.

Risiconeutrale waardering Bij een Monte Carlo waardering van opties wordt in het algemeen gebruik gemaakt van risiconeutrale waarderingsgrondslagen. In een risiconeutrale wereld is elk individu onverschillig ten aanzien van risico en verwacht hierdoor voor alle aandelen een rendement te behalen gelijk aan de risicovrije rente. De aanname van een risiconeutrale wereld maakt de waardering van opties eenvoudiger: de optiekasstromen kunnen op deze manier bepaald worden binnen een Monte Carlo experiment en vervolgens verdisconteerd worden naar het huidige tijdstip (langs het pad van de risicovrije korte rente). Daarnaast is het belangrijk om op te merken dat een risiconeutrale waardering de correcte waarde van de garantieoptie geeft in elke wereld (dus ook de risico-averse “echte” wereld) en niet alleen in de risiconeutrale wereld. Om de waarde van de garantieoptie te kunnen bepalen met behulp van een Monte Carlo experiment hebben wij allereerst risiconeutrale scenario’s nodig. Voor elk van deze scenario’s kan het verloop van de

polissen tot de einddatum gesimuleerd worden. Door vervolgens de (eventuele) optiekasstroom op einddatum te verdisconteren via het pad van de korte, risicovrije rente wordt de waarde van de garantieoptie voor elk scenario bepaald. Indien de set met risiconeutrale scenario’s voldoende groot is kan vervolgens een betrouwbare waarde bepaald worden door het gemiddelde te nemen van de optiewaarden in ieder scenario. In dit voorbeeld maken wij gebruik van 10.000 scenario’s om de optiewaarden betrouwbaar te waarderen.

Het Hull-White Black-Scholes model Het model dat gebruikt wordt om de risiconeutrale scenario’s te genereren is een gecombineerd HullWhite Black-Scholes model (Hull, 2009, pp. 277-309; pp. 688-690). Het Hull-White model wordt gebruikt voor het genereren van de rentecurven en het BlackScholes model wordt gebruikt om de aandelenrendementen te genereren. Het meest eenvoudige HullWhite model (het zogenaamde 1-factor model) beschrijft de stochastische ontwikkeling van de ultrakorte rente. De verandering van deze rente wordt gedreven door een normale verdeling. Daarnaast is er sprake van mean-reversion in de rentescenario’s. Het mean-reversion niveau is hierbij gekoppeld aan het niveau van de forward rente.1 In het 2-factor model is het mean-reversion niveau niet deterministisch, maar zelf ook stochastisch. Het bekende BlackScholes model voor aandelen gaat uit van een continu aandelenproces. Op elk tijdstip worden de aandelenrendementen opnieuw bepaald op basis van een normale verdeling. Dit resulteert in de bekende log-normale verdeling voor aandelenprijzen. Deze modellen zijn gekoppeld doordat de verwachte aandelenrendementen afhankelijk zijn van de korte, risicovrije rente in een risiconeutrale wereld. Aangezien we een marktconsistente waardering van de garantieoptie willen uitvoeren, worden de parameters van beide modellen afgestemd op actuele marktinformatie. Denk hierbij bijvoorbeeld aan rente termijnstructuren en implied volatilities van swaptions. Alleen in het geval dat er geen marktinformatie beschikbaar is (zoals het geval is voor langlopende aandelenopties) wordt er gebruik gemaakt van historische data.

43

vba


Echter, voor de korte termijn wordt er wel gebruik gemaakt van marktinformatie voor de kalibratie van de aandelenrendementen en wisselkoersen. De korte termijn aandelenvolatiliteit in het Eurogebied wordt bijvoorbeeld gekalibreerd op basis van opties op de Eurostoxx index. Door de implied volatilities van ‘at‑the-money’ putopties te vergelijken met de historische volatiliteit van de onderliggende index, kan het verschil tussen de werkelijke (in de markt geobserveerde) volatiliteit en de (lange termijn) volatiliteit inzichtelijk worden gemaakt. Op basis van deze vergelijking is te zien dat de implied volatility het beste gebruikt kan worden om de volatiliteit van de aan delenrendementen te kalibreren op de actuele markt omstandigheden. In Figuur 3 wordt een dergelijke vergelijking uitgevoerd voor een tweetal indices. Merk vooral de dramatische impact op die paniek op de aandelenmarkt heeft op de in de markt geobserveerde volatiliteit (in vergelijking met de lange termijn historische volatiliteit). Figuur 3: Verschil (in procentpunten) tussen de implied volatility van (kortlopende) ‘at-the-money’ put opties en de historische volatiliteit van de onderliggende index 40,0 Crash 2008 30,0 Terrorist attack U.S.A.

20,0

Crash Q2 2002-Q1 2003

10,0 0,0 –10,0 –20,0

S&P

c08 de

c07 de

c06

5

de

c0 de

c04 de

c03 de

c02 de

c01 de

0 c0

9 de

c9 de

de

c9

8

–30,0

Eurostoxx

Tabel 1: Resultaten van de Monte Carlo waardering (x € 1.000) Marktwaarde belegd vermogen € 103.743

Contante Standaard waarde garantie deviatie optie € 19.400 € 90

44

St. dev. (% optie Garantie waarde) voorziening 0,5%

€ 6.900

Resultaten Nadat de risiconeutrale scenario’s voor zowel rentes als aandelen gegenereerd zijn, kunnen wij nu de resultaten van de Monte Carlo simulatie evalueren. Door middel van deze berekening kunnen wij de waarde van de garantieoptie voor het in dit voorbeeld gehanteerde unit-linked product bepalen. Tabel 1 laat de resultaten zien van de simulatie, waarmee de contante waarde van de garantieoptie is bepaald. In deze tabel geven we ook aan hoe groot de zogenaamde garantievoorziening is. Deze voorziening is gelijk aan de contante waarde van de nog te ontvangen risicopremies. De optiewaarde maakt een groot deel uit van de verplichtingen voor dit product; de contante waarde van de garantieoptie is gelijk aan 18,7% van de totale marktwaarde van de beleggingen. De optiewaarde komt vooral uit polissen met een korte resterende looptijd. Voor vrijwel al deze polissen geldt dat de fondswaarde aan het einde van de looptijd lager is dan de garantiewaarde. De verzekeraar zal dit verschil uiteindelijk moeten betalen. Verder blijkt uit de simulatie dat de contante waarde van de garantievoorziening slechts 35% van de totale optiewaarde omvat. Hieruit blijkt dat de 15 basispunten die de verzekeraar in dit voorbeeld in rekening brengt onvoldoende is om de waarde van de garantieoptie af te dekken. De standaarddeviatie van de contante waarde van de garantieoptie geeft een indicatie van de nauwkeurigheid van de berekening. De standaarddeviatie is relatief klein, 0,5%. Indien de standaard deviatie erg hoog zou zijn (ten opzichte van de optiewaarde) zouden er meer scenario’s gebruikt moeten worden voor de Monte Carlo berekening. Echter, gegeven deze resultaten blijkt dat het aantal scenario’s (10.000) die in dit voorbeeld gebruikt worden, voldoende zijn om een betrouwbare waardering uit te voeren.

Gevoeligheidsanalyses De waardering van de embedded opties is zeer afhankelijk van het specifieke tijdstip waarop de waardering plaatsvindt. Doordat de marktomstandigheden en de samenstelling van de verplichtingenportefeuille voortdurend veranderen, levert de waardering een momentopname van de optiewaarde op. De risiconeutrale scenario’s, op basis waarvan de Monte Carlo berekening uitgevoerd wordt, worden gekalibreerd op marktinformatie die door de tijd heen verandert.

vba


Hierdoor leidt een verandering van het economische klimaat ook tot een verandering in de waarde van de garantieopties. Daarom is het raadzaam voor een verzekeraar om niet alleen te kijken naar de huidige waarde van de garantieoptie, maar ook te kijken naar de impact van een verandering van verschillende economische variabelen op de optiewaarde. Voor deze zogenaamde gevoeligheidsanalyses wordt er gevarieerd in de waarde van een economische variabele, terwijl de overige variabelen onveranderd blijven. Op deze manier wordt de impact van een enkele variabele uitgelicht en wordt inzicht verschaft in de dynamiek achter de waardeveranderingen van de garantie optie.

Figuur 4: Niveau van de rente voor verschillende valuta Rente

16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 20 06

02 20

8 19 9

4 19 9

0 19 9

6 19 8

82 19

78 19

74 19

19 70

0% Jaar V.S.

Japan

Waarde garantie optie (x € 1.000.000)

Figuur 5: Impact van een relatieve verandering van het renteniveau 45 40 35

Huidige waarde

30

Als eerste analyse kijken we naar de gevoeligheid van het unit-linked product voor het niveau van de rente. Omdat er verschillende valuta gehanteerd worden in de onderliggende beleggingsportefeuille, kijken we naar een verandering in het renteniveau voor al deze markten. Historisch gezien is er een hoge correlatie tussen het renteniveau voor de verschillende valuta (figuur 4). Gegeven deze hoge correlatie, wordt er een identieke verandering aangenomen voor alle rentes (Euro, VS en Japan) op hetzelfde tijdstip om zo inzicht te krijgen in de gevoeligheid van de optiewaarde voor het renteniveau. Hierbij wordt gekeken naar een relatieve verandering van –50% tot +50% ten opzichte van de huidige rentestand. De resultaten van deze analyse worden weergegeven in de figuur 4. De huidige waarde van de garantieoptie komt overeen met de waarde bij ‘0%’ op de horizontale as. Links en rechts hiervan worden de optiewaarden weergegeven bij respectievelijk een daling en een stijging van het niveau van de rente. Figuur 5 laat zien dat de waarde van de garantieoptie zeer gevoelig is voor veranderingen in de rentestand.

Niveau van de rente (10-jaars)

Euro-zone

Gevoeligheid voor het niveau van de rente

De waarde van de garantieoptie neemt vooral bij een dalende rente sterk toe. Voor deze waardestijging zijn twee oorzaken. Allereerst zullen door de lagere stand van de rente toekomstige tekorten tegen een lagere rente verdisconteerd worden. Daarnaast zal in een risiconeutrale wereld het rendement op aandelen eveneens lager zijn in het geval van een lagere rentestand. Door een daling van het aandelenrendement zal de kans op een toekomstig tekort toenemen, waardoor de waarde van de garantieoptie verder zal toenemen. De omgekeerde redenering is van toepassing in het geval van een stijgende rente. Tabel 2 geeft een overzicht van de contante waarde van de garantieoptie voor elke verandering van het niveau van de rente.

25 20 15 10

Gevoeligheid voor de aandelenvolatiliteit

5 0 –50%

–25%

0% 25% Verandering renteniveau

50%

Naast het niveau van de rente hangt de waarde van de garantieoptie ook af van het jaarlijkse beleggingsrendement. Bijvoorbeeld, een negatief beleggings-

45

vba


Tabel 2: Resultaten van de gevoeligheidsanalyse voor het niveau van de rente (x € 1.000)

Basis Renteniveau –50% Renteniveau –25% Renteniveau +25% Renteniveau +50%

Marktwaarde belegd vermogen € 103.743

Contante waarde garantie optie € 19.400 € 41.117 € 20.028 € 13.811 € 10.133

rendement zorgt ervoor dat de fondswaarde van een polis met een korte resterende looptijd onder de garantiewaarde terecht komt. Als er nog maar een korte looptijd resteert, is er weinig tijd om dit slechte resultaat te compenseren. Hierdoor neemt de waarde van de garantieoptie toe. Om dit effect te illustreren kijken wij weer naar een aantal alternatieve economische sets. In vergelijking met de originele set veranderen wij alleen de volatiliteit van de aandelenrendementen. Het resultaat van deze analyse is weergegeven in figuur 6. Wederom correspondeert de huidige waarde van de garantieoptie met de waarde bij ‘0%’ op de horizontale as. Een toename van 5% (in absolute zin) van de aandelenvolatiliteit zorgt voor een toename van de optiewaarde. Dit komt doordat een toename in de volatiliteit ervoor zorgt dat de beleggingsmix meer risicovol wordt, wat ook weergegeven wordt in de waarde van de garantieoptie. De optiewaarde blijkt echter veel minder gevoelig voor de aandelenvolatiliteit dan voor het rente

Waarde garantie optie (x € 1.000.000)

Figuur 6: Impact van een verandering van de aandelenvolatiliteit 45 40 35 30

Huidige waarde

25

Standaard deviatie € 90 € 195 € 138 € 58 € 35

St. dev. (% optie waarde) 0,5% 0,5% 0,5% 0,4% 0,4%

Garantie voorziening € 6.900 € 7.597 € 7.229 € 6.607 € 6.343

niveau. Dit komt door de samenstelling van het polisbestand. Aangezien de polissen gemiddeld genomen een lange resterende looptijd hebben, heeft een jaar met slechte beleggingsrendementen minder invloed op de optiewaarde. Er resteren immers nog voldoende jaren om dit verlies te compenseren. Naarmate de resterende looptijd korter wordt, zal de gevoeligheid voor slechte beleggingsrendementen toenemen. Daarnaast wordt de gevoeligheid voor slechte beleggingsrendementen nog verder verminderd door het life-cycle element. Op het moment dat een polis een korte resterende looptijd heeft, wordt er nauwelijks nog belegd in aandelen waardoor de beleggingsmix minder risicovol is. Dit zorgt dan ook voor een veel kleinere kans op een slecht beleggingsrendement. De beleggingsportefeuille wordt gelijkgesteld aan een gemiddelde mix indien de life-cycle niet gehanteerd wordt. Deze gemiddelde mix is gebaseerd op de life-cycle en is gelijk aan de beleggingsmix die geldt voor de gemiddelde resterende looptijd van alle polissen. Tabel 3 geeft een overzicht van de contante waarde van de garantieoptie voor elke (absolute) verandering van de volatiliteit van aandelen. Hierbij wordt onderscheid gemaakt naar de resultaten inclusief en exclusief life-cycle. Doordat binnen de life-cycle het belang in aandelen wordt afgebouwd aan het einde van de looptijd is de contante waarde van de garantieoptie dan ook minder gevoelig voor de aandelenvolatiliteit.

20

Conclusies

15 10 5 0 –5%

0%

5%

Verandering aandelenvolatiliteit zonder Life Cycle

46

met Life Cycle

10%

De correcte marktwaarde waardering van embedded opties in verzekeringsverplichtingen is van groot belang voor verzekeraars. Vanuit de Europese regelgeving, zoals IFRS en Solvency II, wordt sterk de nadruk gelegd op de marktconsistente waardering van deze opties. Maar ook bezien vanuit periodieke

vba


Tabel 3: Resultaten van de gevoeligheidsanalyse voor de aandelenvolatiliteit (x € 1.000)

Basis Inclusief life-cycle Aandelenvolatiliteit –5% Aandelenvolatiliteit +5% Aandelenvolatiliteit +10% Exclusief life-cycle Aandelenvolatiliteit –5% Aandelenvolatiliteit +5% Aandelenvolatiliteit +10%

Marktwaarde belegd Contante waarde vermogen garantie optie € 103.743 € 19.400

Standaard deviatie € 90

St. dev.(% optie waarde) 0,5%

Garantie voorziening € 6.900

€ 18.776 € 20.228 € 21.232

€ 83 € 101 € 112

0,4% 0,5% 0,5%

€ 6.900 € 6.900 € 6.900

€ 12.099 € 20.326 € 25.225

€ 145 € 200 € 224

1,2% 1,0% 0,9%

€ 6.900 € 6.900 € 6.900

rapportages, economisch kapitaal berekeningen en ALM analyses is een correcte waardering van deze optionaliteiten cruciaal. In dit artikel hebben wij laten zien hoe complexe opties binnen unit-linked verzekeringscontracten gewaardeerd kunnen worden. Wij hebben een unitlinked product geanalyseerd waarbij het onderliggende beleggingsbeleid gekenmerkt wordt door een life-cycle element. Vanwege deze life-cycle zijn er geen analytische formules voorhanden om tot een marktwaarde waardering van de garantieoptie te komen. Juist om deze reden maken wij gebruik van Monte Carlo simulatie. Deze methode werkt goed voor het monitoren van de lopende verplichtingen, zoals de analyses laten zien. Deze aanpak kan ook toegepast worden op een breed scala aan andere opties binnen verzekeringsverplichtingen (zoals overrente opties).

Referenties Hull, J.C. (2009), “Options, Futures, & Other Derivatives” (7th Edition), Prentice Hall. O’Brien, C. (2006), “The Downfall of Equitable Life in the United Kingdom: The Mismatch of Strategy and Risk Management”, Risk Management and Insurance Review, Vol. 9, No. 2, 189-204. Potters, J. (2003), “Een Garantie voor Succes − Over het Waarderen en Hedgen van Garantieproducten”, VBA Journaal, No. 4, 30-37. Schrager, D.F. en A.A.J. Pelsser (2004), “Pricing Rate of Return Guarantees in Regular Premium Unit Linked Insurance”, Insurance: Mathematics and Economics, Vol. 35, No. 2, 369-398.

Nawoord Wij zouden graag dr. A.M.H. Slager RBA, willen bedanken voor zijn nuttige commentaar.

Noot Een andere belangrijke toepassing is het ontwikkelen van nieuwe producten, bijvoorbeeld met een beleggingscomponent. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het bepalen van de noodzakelijke risicovergoeding ter dekking van de verwachte kosten van de afgegeven garantie. Het construeren van een passende portefeuille om de resterende risico’s af te dekken kan overigens binnen hetzelfde raamwerk plaatsvinden. Hierdoor wordt automatisch consistentie bereikt in de waardering van het product en de daaraan gekoppelde hedgeportefeuille of risicovergoeding.

1

Inclusief een convexiteitscorrectie.

47

vba


Soft commodities: food for thought! Duurzaam of verantwoord beleggen – we gebruiken de termen door elkaar – heeft een grote vlucht genomen in de laatste jaren. De commissie duurzaam beleggen van de VBA ziet een verschuiving van discussies over beleid, uitsluitingen en de waarde van duurzaam beleggen naar het daadwerkelijk integreren van duurzaamheid in de beleggingsanalyses. De commissie heeft dan ook geïnventariseerd over welke onderwerpen er op beleggingsgebied meer informatie nodig is. De bedoeling is om over verschillende onderwerpen een ronde tafel te organiseren, met als doel het identificeren van de beleggingsimplicaties en duurzaamheidaspecten die spelen met betrekking tot een onderwerp. De commissie duurzaam beleggen vat deze ronde-tafelgesprekken samen tot artikelen in het VBA-journaal.

Het onderwerp van de eerste ronde tafel is soft commodities. Hiermee bedoelen wij alle commodities die groeien of gekweekt worden, vooral landbouwproducten als soja, graan, koffie en cacao. Een groot aantal van deze producten wordt verbouwd in derde wereldlanden. Er is een flink aantal duurzaamheid zaken dat speelt op het gebied van soft commodities:

Marcel de Berg 21c

48

schaarste van water, klimaatverandering, armoede en voedselschaarste, biodiversiteit, vervuiling door het gebruik van pesticiden, arbeidsomstandigheden en verschuiving van gebruik van deze producten van voedsel naar biobrandstoffen. De VBA commissie duurzaam beleggen heeft deel nemers rond de tafel uitgenodigd vanuit verschillende

vba


hoeken van het speelveld; NGO’s, duurzaamheid analisten, pensioenfondsen, duurzame en mainstream beleggers, brokers en adviseurs op het gebied van agri-producten. Eén eenduidige conclusie kan in ieder geval getrokken worden: binnen de complexe materie zijn de factoren sterk onderling afhankelijk. Door bevolkingsen welvaartsgroei in opkomende landen stijgt de vraag naar landbouwproducten. Klimaatverandering veroorzaakt meer extreme weersomstandigheden waardoor het aanbod van landbouwproducten daalt.1 Bedrijven en beleggers kunnen hierop inspringen door te investeren in landbouw waardoor het aanbod groter wordt, terwijl overheden kaders kunnen neerzetten om investeringen in duurzame landbouw aantrekkelijk te maken. Tijdens het ronde-tafelgesprek kwamen de volgende perspectieven aan de orde: 1. Beleggingsrendementen: wat levert het de belegger op? 2. Duurzaamheidanalyse: wat kost het de samen leving? 3. Onderlinge afhankelijkheid en innovaties: samenhang van de onderwerpen en oplossingen via innovatie. 4. Politiek en maatschappij: wat zijn de voorwaarden vanuit de politiek? 5. Toekomst: toekomstontwikkelingen creëren beleggingskansen?

Beleggingsrendementen: commodities als alternatieve beleggingscategorie In het kader van diversificatie voegen steeds meer institutionele beleggers commodities aan de portefeuilles toe. Vaak gebeurt dit via het beleggen in een brede commodity index. Naast de reguliere spelers op de commodities markt, zoals commodity handelaren, boeren en speculanten zijn de laatste vijf à zes jaar ook (langere termijn) beleggers op de commodities markt toegetreden. Deze houden long posities in commodities futures aan met als doel deze elke maand door te rollen om met de verwachte prijsverhogingen mee te gaan. Dit heeft in een stijgende markt een opdrijvend en in een dalende markt een drukkend effect op de commodityprijzen inclusief die van soft commodities. De volatiliteit zal daardoor toenemen. Daarnaast is de stijgende vraag naar biobrandstoffen een tweede factor die van invloed is op

commodity prijzen. Hier gaat een opdrijvend effect van uit. Tenslotte is er een lange termijn stijgende vraag naar soft commodities door de toename van vleesconsumptie in de wereld.2 Op de wat langere termijn verwachten de deelnemers aan het gesprek dan ook dat de commodity prijzen nog veel ruimte voor stijging behouden, na de scherpe prijsdalingen van het afgelopen jaar.

Duurzaamheidsanalyse: commodities als duurzame beleggingscategorie? Met name de stijging van voedselprijzen, maar zeker ook het volatiele karakter hier van, is voor de armsten in de wereld een probleem. Zij betalen zelf wel een hogere prijs voor voedsel, maar profiteren niet van een betere prijs voor hun eigen producten door hun beperkte onderhandelingspositie. Niet alleen de hoge en volatiele voedselprijzen spelen een rol in de duurzaamheidanalyse van deze beleggingscategorie. Ook een aantal andere zaken zijn belangrijk: • Verlies aan biodiversiteit Het gebruik van genetisch gemanipuleerde planten die resistent zijn gemaakt voor één soort landbouwgif (round-up) kan leiden tot sterk gereduceerde biodiversiteit in de omgeving. Ook het kappen van regenwoud om landbouwgrond te genereren en overmatig gebruik van pesticiden en meststoffen zijn kwesties. Genetisch gemodificeerde zaden kunnen bij correct gebruik wel leiden tot een vermindering van het wereldvoedselprobleem. Vooral als deze planten voortbrengen die in droge gebieden kunnen groeien. • Afhankelijkheid arme boeren De zaden van genetisch gemanipuleerde gewassen zijn vaak veel duurder dan van reguliere gewassen. Dit maakt arme boeren sterk afhankelijk. Bij een misoogst kunnen ze in voorkomende gevallen deze zaden niet meer betalen en gaan ze failliet. Daarnaast zijn er veel landen waar landrechten niet goed vastliggen en waar arme boeren door grote landbouwers van hun land verjaagd worden. • Arbeidsomstandigheden Er zijn nog veel landbouwgebieden waar kinder arbeid en zelfs gedwongen arbeid voorkomt.

49

vba


Institutionele beleggers die duurzaam beleggen spreken bedrijven aan wanneer deze niet genoeg moeite nemen om bovenstaande punten aan te pakken. De veelheid aan tussenpartijen in de keten van soft commodities maakt de analyse van de duurzaamheid van commodities ingewikkeld. Daarom kijken leveranciers van duurzaamheidsinformatie vaak naar de wijze waarop het ketenbeleid van een onderneming eruit ziet. Het monitoren van dit ketenbeleid is een ingewikkelde en kostbare zaak. Ondernemingen houden zich wel steeds vaker bezig met hun verantwoordelijkheid binnen een keten. Unilever bijvoorbeeld heeft in de palmolieketen haar verantwoordelijkheid op een duidelijke en een actieve manier opgepakt. Tegelijkertijd heeft Unilever de plantages voor een heel groot deel uitbesteed. Vanuit een ondernemingsperspectief (en ook beleggerperspectief) is dit laatste logisch. Het in het bezit hebben van palmolieplantages is niet de kernactiviteit van Unilever en levert onnodig veel volatiliteit op. Duurzaamheidsnalyse dient dan wel de gehele keten te beslaan.

Onderlinge afhankelijkheid en innovatie Voor intensieve landbouw is veel kunstmest nodig. Het produceren van kunstmest kost veel energie en is milieubelastend. Wanneer de prijzen van kunstmest sterk stijgen zie je een zoektocht naar efficiëntie. De landbouwgemeenschap in Australië kijkt bijvoorbeeld naar gerichte lokale en vloeibare dosering, waarmee 30-40% minder kunstmest nodig is en de kunstmest niet uitspoelt. Er is veel geld nodig om deze technieken te realiseren en voor langere perioden zijn hogere commodity prijzen nodig om het momentum te vergroten. De prijzen van soft commodities zijn afhankelijk van de olieprijs. De kostprijs van tarwe bestaat voor 25% uit olie, stijgt de olieprijs met 100%, dan gaat de kostprijs van tarwe dus met 25% mee omhoog. Kan de afhankelijkheid van het voedsel van olie veranderen? Kan verbetering van de efficiency hierin een rol spelen of zal dit de oliecomponent in de voedselkostprijs juist verhogen? Hoe kan de aanbodkant worden vergroot? Komt de grote stap door een hogere graanopbrengst per m2? Als je met genetisch gemodificeerde technologieën (GMO) de opbrengst met 30/40% kan verhogen dan

50

heeft dat een direct effect op de relatieve kostprijs component aan de kant van de kunstmest. Dat is nog niet gebeurd en GMO technologieën worden met name ingezet op het gebied van het verminderen van bestrijdingsmiddelen en in beperkte mate aan de opbrengstverhogende kant. Aan de vraagkant zien we dat in China en India meer vlees wordt geconsumeerd met als gevolg meer vraag naar landbouwproducten. Daarnaast is er de vraag vanuit de biobrandstoffen. De effecten aan de vraagkant zijn makkelijker in te schatten dan de effecten aan de aanbodkant. Zouden institutionele beleggers moeten investeren om te helpen de aanbodkant te vergroten door de productie efficiënter te maken? Zou dit een onderdeel kunnen zijn van een verantwoord beleggingsprogramma, door bijvoorbeeld een Kazachstaanse boer te helpen met het verhogen van zijn opbrengsten? Je zult dan wel een discussie moeten/kunnen/ willen houden over het gebruik van kunstmest, genetische modificatie, etc. Er zijn bedrijven, zoals Black Earth, die grote landbouwgebieden aankopen en met behulp van landbouwprofessionals de opbrengst verhogen. De belegger in dit soort ondernemingen profiteert dan op twee manieren: de opbrengst inclusief waardestijging en het duurzame aspect. De vraag is van belang wie de investeerder is; er zit een tegenstelling tussen koopkrachtige vraag die pressie op grond gaat uitoefenen en rechten van mensen die niet dezelfde (financiële) middelen hebben om zich te verdedigen maar toch rechten op voedsel hebben. Hoe breng je dit in evenwicht? Daarnaast spelen factoren als locale autoriteiten eveneens een rol van betekenis. In kwetsbare landen vormt de corruptie van overheden vaak een probleem. Moet je als belegger investeren in de kennis van deze overheden om die problemen te voorkomen? Het is eerder een rol van de ondernemingen waarin de belegger investeert.

Politiek en maatschappij Een van de deelnemers aan het gesprek observeert momenteel twee extremen in ontwikkelingshulp: 1. Hulp met geld en kennis (de ‘westerse’ aanpak), mits je voldoet aan een lijst met voorwaarden.

vba


2. Wij hebben behoefte aan grondstoffen en voedsel en hebben veel geld en dumpen een grote zak met geld (de ‘Chinese’ aanpak). Wat helpt een dergelijk land nu meer en structureler vooruit? Het lijkt er op dat veel ontwikkelingslanden kiezen voor de Chinese aanpak.

Farmmanagement en biologische landbouw kunnen hierbij echter een belangrijke rol spelen. Boeren hebben een rotatieschema, met verschillende gewassen in de portfolio, ook uit het oogpunt van risico management. Dit voorkomt uitputting en beschermt ze tegen een slechte markt of een slechte oogst in een bepaald product.

Op termijn moet er nog steeds een antwoord worden geformuleerd over de invulling van de problematiek rond het wereld voedselsysteem. Wat zal het effect zijn als de schaarste van voedsel weer toeneemt? Zal het protectionisme toenemen of kan er een centrale oplossing gevonden worden? Als er centraal niets geregeld wordt, dan zullen politici zeker tot protectionisme verleid worden. Het IMF heeft plannen om een wereldwijde voorraad aan te houden als buffer in prijsvolatiliteit en als last resort voor landen die op de wereldmarkt niet aan bod komen.

Wat is de invloed van de klimaatverandering? Door de klimaatsverandering worden de weersomstandigheden grilliger waardoor het aanbod van landbouwproducten daalt. Een tweede externe factor is de beschikbare waterhoeveelheid. In veel droge gebieden wordt water uit de grond gehaald dat beperkt aanwezig is. Hoe gaat de lokale bevolking er mee om als dit water opraakt? Een derde externe factor is de demografische ontwikkeling van de toenemende wereldbevolking.

Door de wereldwijde financiële crisis is de verleiding tot protectionisme toegenomen, wat importeren en exporteren van landbouwproducten moeilijker maakt. Dit kan inefficiënties in de productie veroorzaken. Om dit te voorkomen worden er bilaterale handelsakkoorden gesloten, zoals tussen China en Latijns Amerikaanse landen. In China wordt steeds meer vlees gegeten, maar China kan nooit zelfvoorzienend zijn in vleesproductie; er is niet eens voldoende voedsel voor de dieren. Latijns Amerika lijkt de tegenhanger: daar is juist een overschot aan soft commodities. Niet voor niets ontstaat er een logische toenadering tussen China en Latijns Amerika in de vorm van bilaterale afspraken. Europa heeft ook veel sojabonen (eiwitten) nodig voor de vleesproductie. Die komen nu rechtstreeks uit Latijns Amerika, maar we krijgen veel concurrentie van China. Waar kan dit toe leiden? Voedseloorlogen?

De vraag bij deze factoren aan de aanbodkant is hoe je daar als belegger op kan inspelen. Is het goed om als belegger te proberen alle waterbronnen in bezit te krijgen? Aan de aanbodkant zien we de ontwikkeling van verschillende technologieën, zoals de eerder besproken meststoffen. Men is het er over eens dat de prijs van commodities een drijvende factor is: indien deze hoog genoeg is, wordt de vraag naar alternatieve technologieën om het aanbod van landbouwproducten te vergroten pregnanter en wordt het steeds interessanter om alternatieve en innovatieve investeringen te doen. De afgelopen twee jaar heeft de olieprijs dit goed geïllustreerd: Bij een olieprijs van USD 140 per vat wordt veel geïnvesteerd in alternatieve energiebronnen. De hoop is dat deze investeringen ertoe leiden dat het rendement zo hoog is geworden dat ook bij een olieprijs van USD 70 het alternatief bruikbaar blijft en er nieuwe technologieën levensvatbaar worden.

Oxfam Novib lobbyt bij de WTO over handelsregels en deze onderhandelingen zijn er op gericht dat er een eerlijke markt komt en meer bescherming voor zwakkere partijen. Hierbij gaat men er wel vanuit dat alles overal te kweken is en dat alles maakbaar is, waarbij opgemerkt dient te worden dat bij het streven naar de continue optimale productie, de grond volledig uitgeput raakt.

Is het blijkbaar nodig dat het niveau van USD 140 per vat olie wordt behaald zodat in een volgende fase een niveau van USD 70 al voldoende is? Of is er meer support van overheden nodig? Dat laatste is wat we zien bij alternatieve energiebronnen. Dit gaat ook bij watertechnologieën gebeuren. Wellicht zullen commodity prijzen een lange tijd op een hoog niveau moeten blijven om te zorgen dat die investeringen in watertechnologieën goed op gang moeten komen. Dit is ook het centrale thema waar de water- en agri-

Toekomst

51

vba


fondsen van Robeco op inspelen: de verwachting dat er op lange termijn schaarste zal ontstaan, wat een potentieel vormt om in te beleggen. Gerelateerd aan de lijnen van vraag en aanbod ontstaat de vraag of er een nieuwe ‘groene revolutie’ nodig is om de wereldvoedselvoorziening op termijn te garanderen? Er is al een aantal punten genoemd: GMO’s, verbeterde efficiency in het hele proces. Wat zal nu echt het verschil gaan maken?

Tot besluit We kunnen concluderen: 1. De vraag naar soft commodities is structureel stijgende. De klassieke economische school geldt nog steeds dat het aanbod de vraag volgt. 2. De discussie tussen financieel en sociaal rendement blijft nog steeds levendig. Hoewel we zien dat deze twee elkaar zeker niet hoeven uit te sluiten, zijn het nog altijd geen natuurlijke bondgenoten. De bevolkingsen welvaartsgroei in opkomende landen zal de vraag naar landbouwproducten blijven aanjagen. Meer extreme weersomstandigheden als gevolg van klimaatveranderingen verminderen het aanbod van landbouwproducten. Bedrijven en beleggers kunnen hierop inspringen door te investeren in landbouw waardoor het aanbod groter wordt, terwijl overheden kaders kunnen neerzetten om investeringen in duurzame landbouw aantrekkelijk te maken.

52

Bij deze discussie waren aanwezig: Gasten: Dirk Jan Kennes (Rabobank) Francoise de Sonnaville (Rabobank) Richard Withagen (SNS Securities) Esther Hougee (Sutainalytics) Frans de Laaf (Oxfam Novib) Martijn Huinen (SPF Beheer) Commissie Annette van der Krogt (Syntrus Achmea) Masja Zandbergen-Albers (Double Dividend) Marcel de Berg (21c) Robert Klijn (Cordares Vermogensbeheer) Dennis Siemelink (Sustainalytics) Herialt Mens (Syntrus Achmea, tijdens de ronde tafel werkzaam bij Robeco)) Tijdens deze ronde tafel was Robeco de gastheer en werd de tafel voorgezeten door Herialt Mens.

Noten 1

Het meest recene rapport van de IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) komt tot deze conclusie op basis van wetenschappelijke studies. 2 Voor de productie van 1 kilo vlees is 5 tot 10 kilogram aan soja of tarwe nodig als voedsel voor de dieren.

vba


A Colossal Failure of Common Sense A Colossal Failure of Common Sense: The Inside Story of the Collapse of Lehman Brothers; Lawrence G. McDonald en Patrick Robinson, uitgever: Random House Inc. 2009, ISBN: 978-0-307-58833-3.

Op 14 september 2008 besloot minister van Finan ciën van de Verenigde Staten, Hank Paulson, om een overname van Lehman Brothers financieel niet te steunen en de vierde investment bank ter wereld failliet te laten gaan. Dat besluit heeft er in hoge mate toe geleid dat de latente kredietcrisis omsloeg in de grootste mondiale systeemcrisis sinds het eind van de jaren twintig. Volgens de meest recente OESO ramingen hebben wereldwijd overheden het bankwezen moeten steunen met $ 11.400 miljard om een globale depressie af te wenden. Het balanstotaal van Lehman Brothers ten tijde van het faillissement beliep circa $ 660 miljard, waarvan $ 15 miljard eigen vermogen. Hoe kon een dergelijk relatief kleine vonk toch zo’n wereldbrand veroorzaken?

adviezen geeft over convertibele obligaties komt hij terecht bij Morgan Stanley en uiteindelijk als handelaar op de distressed bond desk van Lehman Brothers. Daar maakt hij de opkomst en ondergang mee van de securitisatie golf die uitmondt in de kredietcrisis. Deze episode, gedreven door pure geldzucht, begon met de afschaffing eind 1999 van de Glass-Steagall wet uit 1933. Daardoor konden investment banks fuseren met handelsbanken en gebruikmaken van de enorme spaartegoeden als onderpand voor steeds grotere leenposities. Eerst betrof dat vooral hypotheken, daarna ook de financiering van de vijandige overname van ondernemingen en ongebreidelde

A Colossal Failure of Common Sense: The Inside Story of the Collapse of Lehman Brothers (Nederlandse vertaling: De ondergang van het gezond verstand; het begin van de kredietcrisis) geeft van binnen uit een onthullende en meeslepende kijk op wat er misging bij Lehman, maar vooral in het mondiale financiële systeem. Het boek laat op indringende wijze zien hoe hebzucht en domheid in nog geen tien jaar tijd het wereldwijde bankwezen ondermijnden, hoe de politiek en de toezichthouders hebben zitten slapen en welke macht de investment banks in de Verenigde Staten hebben. Lawrence McDonald vertelt feitelijk zijn levensverhaal, daarin bijgestaan door thriller auteur Patrick Robinson. Laatstgenoemde maakt van het boek een uiterst spannend relaas dat slapeloze nachten kost. McDonald voert een jarenlange strijd om de door een scheiding van zijn ouders opgelopen achterstand goed te maken, met als uiteindelijke doel een positie als trader bij een van de grote investment banks in New York. Via onder meer de verkoop van varkensvlees en een eigen succesvol internetbedrijf dat

53

vba


vastgoedspeculatie. Leningen werden gebundeld en herverpakt, door de voor veel geld graag meewerkende rating agencies van een AAA keurmerk voorzien en doorverkocht aan binnen- en buitenlandse financiële instellingen en beleggers. Daarnaast ontstond begin van deze eeuw de handel in Credit Default Swaps, waarmee kredietrisico’s op financiële instrumenten kunnen worden afgedekt. Terwijl oorspronkelijk de CDS vooral bedoeld was als verzekering, begon op den duur steeds meer speculatie te ontstaan in het product zelf. In ruil voor een ogenschijnlijk mooie premie en gedreven door de bonussen van traders en management namen banken, verzekeraars en de hypotheekfaciliteerders als Fannie Mae en Freddie Mac systeemrisico’s die ze niet konden dragen. Wie de CDS afsloot, nam daarmee al dan niet bewust een groot crediteurenrisico. Wat er gebeurde toen het uiteindelijk mis ging, weten we inmiddels. Alleen Goldman Sachs kon de dans ontspringen dankzij zijn enorme invloed op het politieke besluitproces. Reeds in 2005 zagen de obligatiehandelaren bij Lehman Brothers de bui hangen en waarschuwden zij de leiding en medewerkers. Dick Fuld, CEO van Lehman en Joe Gregory, president, hadden zich echter in hun ivoren toren op de dertigste verdieping van het gebouw verscholen, onbereikbaar, doof en blind voor wat de mensen met de voeten in de klei zagen. Zij begrepen niet de risico’s van de derivaten, waarin Lehman een van de meest prominente spelers was. Daarnaast hadden de heren het idee dat er geen grenzen zaten aan de leencapaciteit van hun bank. Gedreven door bonussen, eerzucht en afgunst trachtten ze mee te spelen met de grotere partijen op de markt voor herverpakte hypotheken, CDO’s en institutioneel vastgoed. Uiteindelijk resulteerde hun overmoed in een portefeuille van onverkoopbare leningen en veel te duur aangeschaft onroerend goed in combinatie met een verhouding eigen – vreemd vermogen van 1 op 44. Nadat de markt en de financiers het vertrouwen in Lehman verloren, ging de onderneming ten gronde. Daarbij leidden de tomeloze arrogantie van Fuld en diens rivaliteit met minister Hank Paulson, voormalig CEO van Goldman Sachs, tot de definitieve ondergang. Lawrence McDonald laat in zijn boek veel meer zien dan de val van Lehman. Hij geeft een huiveringwekkende inkijk in de wereld van de investment banks, hun aan geld verslaafde handelaren en managers,

54

het gebrek aan risicobeheersing, de dubieuze rol die de rating agencies speelden, het ernstig tekort schietende toezicht, de macht van de bancaire lobby in Washington, de klassenmaatschappij van de Verenigde Staten, het volkomen gebrek aan verantwoordelijkheidsgevoel bij tussenpersonen en de domheid van massa’s Amerikanen die zich lieten meeslepen door hun consumptiedrift, hypes en de media. Tegelijkertijd laat het boek zien hoeveel talent en vernuft wordt verspild bij de investment banks die niets zinvols produceren en alleen maar worden gedreven door hebzucht en machtswellust. Tenslotte zet de auteur de internationale banken en beleggers te kijk die zo dom waren om al die herverpakte rommel te kopen zonder de moeite te nemen zich er echt in te verdiepen. A Colossal Failure of Common Sense is een boek dat iedereen in de beleggingswereld zou moeten lezen als vermaak, maar vooral ter lering. Want één ding weten we zeker: over een paar jaar komt er een nieuwe bubbel waar we allemaal weer massaal de fout ingaan. Philip Menco

vba


Auteurs instructie Het VBA Journaal is een wetenschappelijk blad met een praktijkgerichte lezerskring Redactie adres: VBA Herengracht 479 1017 BS Amsterdam telefoon: 020-618 28 12 e-mail: [email protected]

Het VBA Journaal heeft een wetenschappelijke D-status. De redactie hecht aan deze status en stelt daarom eisen aan de inhoud en de stijl van te plaatsen artikelen. De lezers van het blad zijn de leden van de VBA-Beroepsvereniging van Beleggingsdeskundigen en andere professionals in de financiële wereld. Goed opgeleide beroepsbeoefenaren met een scherp oog voor de praktische aspecten van de geboden materie. Zowel de lezer met een meer theoretische inslag als de op toepassing gerichte lezer moeten aan hun trekken komen. Dit stelt hoge eisen aan toegankelijkheid en leesbaarheid van de artikelen. De toegankelijkheid van artikelen is gebaat bij een aantal zaken: • actief taalgebruik en korte zinnen; • een korte, prikkelende titel die de lading dekt, eventueel met subtitel; • een stimulerende samenvatting die de lezer vertelt waarom dit artikel voor hem relevant is en wat er in het artikel ruwweg mag worden verwacht. • regelmatig gebruik van tussenkopjes ter ondersteuning van de structuur; • vergelijkingen alleen als ze een toegevoegde waarde hebben; • duidelijke conclusies; • het gebruik van grafieken en tabellen vergroot de aantrekkelijkheid van een artikel. Maximale inzichtelijkheid wordt bereikt wanneer deze onafhankelijk van de tekst kunnen worden gelezen. Streef naar minimaal 1 grafiek of tabel per pagina; • een beperkt gebruik van het aantal noten. Beoordelingsprocedure Een artikel wordt na ontvangst ter beoordeling toegezonden aan twee referenten. Komt het artikel voor plaatsing in aanmerking, dan kunnen, als de beoordelaars het nodig achten, enige ronden met vragen en suggesties ter verbetering volgen. Is het eindresultaat positief, dan wordt het artikel geplaatst. Na iedere redactievergadering – ongeveer een maand voor de verschijning van het Journaal – wordt u op de hoogte gebracht van de fase waarin uw artikel zich bevindt. De redactie streeft ernaar de periode tussen ontvangst en plaatsing van het artikel zo kort mogelijk te houden. Praktische zaken • De optimale omvang van een artikel is ongeveer 3000 woorden. Het maximale aantal woorden is 4000 Inclusief inleiding, tabellen en grafieken betekent dit, dat een artikel maximaal 5 pagina’s in het VBA Journaal beslaat. • Gebruik de spelling uit de Woordenlijst der Nederlandse Taal (het ‘groene boekje’). Neem literatuurverwijzingen als volgt op in de tekst: Nillissen (1995, p. 13). In de literatuurlijst: Nillissen, T. (1995), Towards a new Journal for Dutch Investment Professionals, VBA Journaal, elfde jaargang nr. 1, maart 1995, pp. 12-15. • Geef noten aan met cijfers. Neem de noten aan het eind van de tekst, maar voor de literatuurlijst op. • Indien u bij een revisie van een artikel hebt geprofiteerd van de opmerkingen van de (anonieme) referent(en), geef dit dan in een noot aan. Voor uitgebreidere richtlijnen over het schrijven van toegankelijke artikelen hierbij enige literatuurverwijzingen: • Grubben, E. en Vriens, J (1995), Professioneel Schrijven, handleiding bij het voorbereiden en schrijven van creatieve en effectieve teksten. Academic Service, Schoonhoven (najaar 1995, daarvoor via de redactie te verkrijgen). • McCloskey, Donald, (1985), Economical Writing. Economic Enquiry, Vol. XXIV, April 1985.

Commissies/voorzitters Bestuur van de Vereniging Drs. Hans de Ruiter, voorzitter Drs. Frans Mahieu RBA, secretaris Mr.Drs. Jos Keijzers RBA, penningmeester Anne Gram CFA Drs. Marianne Oomkes RA Drs. Ad van den Ouweland RBA Drs. Kees de Vaan RBA Directeur Dr. Inge van den Doel Ballotagecommissie Drs. Els Nieuwenhuizen RBA, voorzitter Tuchtcommissie Mr. Harry Panjer, voorzitter Kascommissie Drs. Rob van Boeijen RBA, voorzitter Programmacommissie Drs. Okko Rabeling RBA, voorzitter Platform Financiële Regelgeving Mr. Harry Panjer, voorzitter Accountingcommissie Drs. John van Scheijndel, voorzitter Commissie Asset & Liability Management Drs. Niels Kortleve, voorzitter Commissie Risk Management Drs. Berry Debrauwer Commissie Duurzaam Beleggen Drs. Marcel de Berg RBA, voorzitter Commissie Alternatieve Beleggingen Drs. Lodewijk van Pol, voorzitter Commissie Tactische Asset Allocatie Drs. Ivan Moen RBA, voorzitter Commissie Vastgoed Drs. Harm-Zwier Medendorp RBA, voorzitter Commissie Technische Analyse Juus de Kempenaer, voorzitter Commissie Private Banking Mr. Albert Hartink, voorzitter Commissie Investment Perfomance Measurement Mark van Eijk, voorzitter VBA vertegenwoordiging in Regional Investment Performance Subcommittee EMEA Mark van Eijk Remco van Eeuwijk, CFA VBA vertegenwoordiging in Global Investment Performance Standards Council Mark van Eijk Dutch Commission on Bonds (DCB) en European Bond Commission (EBC) Drs. Kiemthin Tjong Tjin Joe RBA, voorzitter Curatorium VBA permanente educatie Drs. Jan Overmeer, voorzitter Curatorium pd. Opleiding tot Financieel en Beleggingsanalist (VU) Prof.Dr. Robert van de Meer, voorzitter Effas Board in Frankfurt Drs. Kees de Vaan RBA VBA vertegenwoordiging in de Raad voor de Jaarverslaggeving Drs. Wijnand Heineken RBA VBA vertegenwoordiging in DSI Mr.Drs. Jos Keijzers RBA Seniorenconvent Jacques van den Berg RBA, voorzitter Bovenstaande personen zijn bereikbaar via het secretariaat van de VBA. Telefoon: 020 - 618 28 12

55

VBA-Beroepsvereniging van Beleggingsprofessionals Herengracht 479 1017 BS Amsterdam telefoon: 020 – 618 28 12

vba journaal 26e jaargang voorjaar 2010 Het toezicht op pensioenbeleggingen Optimale asset allocatie op korte en op lange termijn 8

Recommend Documents