Asset Liability Management
Ook na de kredietcrisis blijft Asset Liability Management (ALM) het centrale risico-instrument voor pensioenfondsen en verzekeraars. ALM wordt nog steeds gebruikt om balansrisico's te meten en te monitoren en om een beleggings- en hedging beleid te ontwerpen. Toch heeft de kredietcrisis enkele tekortkomingen van traditionele ALM-modellen aan het licht gebracht. Hoe zijn deze constateringen in state-of-the art modellen verwerkt?
De kredietcrisis, inclusief alle gevolgen voor de kapitaalmarkten, is in ALM-termen als een behoorlijk extreem scenario te beschouwen. Gebleken is dat een vergelijkbaar scenario wel in onze ‘wolk’ van economische ALM-scenario’s lag, maar dat dit één van de meest negatieve scenario’s was. Het gevolg hiervan is dat de ontwikkelingen die we de afgelopen jaren hebben meegemaakt, zich slechts met een beperkte kans zullen voordoen in een ALM-studie. Het is voor bestuurders lastig om bij de bepaling van het beleid rekening te houden met dergelijke situaties.
Oplossing
De oplossing voor dit probleem bestaat naar onze mening uit een combinatie van methodieken. Allereerst is de kwaliteit van de economische scenario’s die in een ALM-studie worden gehanteerd zoals bekend cruciaal, maar tegelijkertijd ook vaak onderbelicht. Het gaat in deze scenario’s helaas niet uitsluitend om het niveau van de rente en de aandelenrisicopremie.
Zo spelen correlaties in de scenario’s een belangrijke rol. In de kredietcrisis is (wederom) duidelijk geworden dat paniek en ‘flight to quality’ ertoe kan leiden dat vrijwel alle beleggingscategorieën tegelijkertijd in waarde dalen. Dynamische correlaties zijn in de modellering dus belangrijk zodat het afnemende voordeel van diversificatie tijdens crisissituaties duidelijk naar voren komt.
Hoe goed de modellering van de scenariowolk ook is, het is daarnaast ook van belang om zelf na te denken over de economische ontwikkeling en zelf mogelijke scenario’s te definiëren. Hierbij valt in de huidige situatie te denken aan een deflatiescenario met langdurig lage economische groei, maar ook aan een scenario van een sterk oplopende inflatie als gevolg van alle monetaire stimuleringsmaatregelen. Dit soort scenario’s zijn ook in de eerder genoemde ‘wolk’ aanwezig, maar kennen een fundamenteel andere economische omgeving. Om deze reden is het verstandig om deze scenario’s afzonderlijk te beschouwen.
Het is daarnaast in de studie van belang om onderscheid te maken tussen de korte/middellange termijn en de lange termijn. Korte termijn analyses zijn zeer geschikt om een hedging beleid te ontwikkelen. De effecten hiervan kunnen vervolgens ook op lange termijn inzichtelijk gemaakt worden.
Tot slot is het uiteraard van belang dat gebruikers van ALM in het achterhoofd houden dat alle modellen beperkingen kennen. Het is de taak van de consultant om hier op te wijzen en om aan te geven bij welk type analyses en resultaten deze beperkingen de grootste rol spelen.
Een artikel van Michel Iglesias del Sol, adviseur bij adviesbureau Towers Watson.