Case study: quando l`ALM diventa strategico

ALM Strategico
Milano, 10 Novembre 2010
1
Introduzione
L’obiettivo dell’ALM è quello di massimizzare il valore degli azionisti, nel rispetto del livello
predefinito di propensione al rischio e dei vincoli regolamentari/ambientali. Gli studi di ALM
tendono ad ottimizzare il profilo rischio/rendimento della compagnia secondo delle metriche
predefinite e nel rispetto di alcuni vincoli.
L’implementazione dell’ALM all’interno della Compagnia passa attraverso:
z
z
z
z
Definizione delle procedure aziendali per la governance ai fini di ALM
Definizione delle metriche di rischio e rendimento da utilizzare per l’ottimizzazione dei portafogli della compagnia
Analisi ed individuazione del /dei software da utilizzare per gli studi di ALM
Reportistica per il management dell’azienda
Sinteticamente i risultati delle analisi di ALM sono:
z
z
delle raccomandazioni di asset allocation
valutazioni dell’ impatto sulle variabili aziendali di diversi scenari di mercato
Le domande alle quali rispondono implicano un diverso approccio agli studi di ALM
„
z
z
2
Real world
Risk Neutral/Market Consistent
Risk Neutral vs Real World
Domanda:
z
z
Quanto estreme possono essere le mie perdite?
Quali possibili valori possono assumere nel tempo le mie variabili aziendali al variare degli scenari di mercato?
SCENARI REAL WORLD
Domanda:
z
z
Qual’è il valore dei cashflows ad un certo istante di tempo?
Qual’ è la valutazione, ad un certo istante di tempo, del portafoglio attivo-passivo, “consistente” con i valori di
mercato?
SCENARI RISK-NEUTRAL
„
In pratica: cosa vogliamo dai diversi scenari economici?
z
Far evolvere i cashflow in modo da riflettere le view del management - scenari real world
z
Valutare ad un certo istante una serie di cashflows - scenario risk neutral
L’ALM in Axa-Mps
In AXA-MPS l’ufficio Portfolio Strategy svolge la funzione di ALM .
Gli studi di ALM vengono eseguiti:
„
„
z
per la definizione della Asset Allocation Strategica (SAA - scenari real world)
z
per la “gestione dei rischi finanziari (ALM)” (scenari risk-neutral)
Definita l’ Asset Allocation Strategica vengono assegnati i mandati di gestione
z
Pesi per le diverse asset class e technical leeway
z
Bande di oscillazione delle misure di rischio all’interno dei limiti definti dal risk management
La gestione dei rischi finanziari definisce le politiche di hedging
z
Il controllo periodico delle misure di rischio identificano alcuni dei “movimenti tattici” da apportare alle allocazioni delle
varie gestioni separate
z
Periodicamente si identificano le politiche di hedging per i rischi finanziari (in special modo rischio tasso)
Processo per la definizione della SAA
OUTPUTS
INPUTS
Assumption Committee
Assets
Liabilities
Generazione
scenari
economici
5
MG-Alfa
Risultati
Analisi ALM
Per ogni AA potenziale
determinazione delle
misure di rischio e
rendimento
SAA - La Generazione degli Scenari
Economici
„
Gli scenari economici “real world” (e anche risk neutral) vengono generati dal team mediante
l’uso dell’“Economic Scenario Generator” di Barrie & Hibbert.
„
La procedura consiste nella:
z
z
z
6
a) calibrazione
b) generazione
c) validazione
„
Sono calibrati con i dati di mercato e le assumptions di premio a rischio per le varie asset
class.
„
Le diverse asset allocation vengono analizzate con un set di scenari “base” e con diverse
ipotesi di stress dei fattori di rischio.
„
L’orizzonte temporale di ogni “path” è di 30 anni con “time step” mensili (⇒ 360 time steps per
ogni simulazione)
„
Questa fase è particolarmente delicata e spesso sottovalutata: la generazione non corretta
degli scenari porta a risultati sbagliati e a “falsi segnali”
(.. segue)
Caso Base
Evoluzione nel tempo dei tassi spot medi
Curva Nominale Spot
6.00%
Tasso Medio@1Y
Tassi Spot Medi
3Y
2.174%
2.933%
3.408%
3.719%
Tasso Medio@3Y
5Y
2.784%
3.346%
3.731%
3.981%
7Y
3.211%
3.659%
3.949%
4.151%
10Y
3.626%
3.970%
4.210%
4.387%
20Y
4.265%
4.419%
4.506%
4.555%
30Y
4.116%
4.198%
4.235%
4.248%
4.00%
Tassi [%]
Sep‐09
Sep‐10
Sep‐11
Sep‐12
1Y
1.188%
2.218%
2.986%
3.413%
5.00%
Tasso Medio@5Y
3.00%
Tasso Medio@7Y
2.00%
Tasso Medio@10Y
Tasso Medio@20Y
1.00%
Tasso Medio@30Y
0.00%
0Y
Fondi
5Y
10Y
15Y
20Y
25Y
30Y
Equity – Indice medio per il mercato EURO
Total Return Medio
Sicav Funds
Sep‐09
100.00
Sep‐10
101.43
Sep‐11
103.90
Sep‐12
107.15
Cash Funds
100.00
101.64
104.29
107.64
Hedge Funds
100.00
104.55
110.38
117.20
Net Return e
Dividend Yield medi
Net Return
Dividend Yield
100.00
2.70%
104.46
2.75%
111.12
2.80%
119.32
2.84%
Sep‐09
Sep‐10
Sep‐11
Sep‐12
3.10%
Composizione Fondi Adottata per le Simulazioni
Asset Class
Govies
Corporate
Equity
Cash
7
% 82.13%
14.98%
0.39%
2.49%
I Fondi Cash sono stati costruiti in ESG in
modo da avere un rendimento simile alla
curva risk free
3.00%
Evoluzione nel
tempo del dividend
yield medio
2.90%
2.80%
2.70%
2.60%
I Fondi Sicav invece sono stati costrutiti
tenendo conto del look through pesato delle
sicav presenti in portafoglio
2.50%
0Y
5Y
10Y
15Y
20Y
25Y
30Y
SAA - Le Asset Allocations
A titolo esemplificativo sono state testate 10 asset allocation:
„
Asset Classes
AA 1
AA 2
AA 3
AA 4
AA 5
AA 6
AA 7
AA 8
AA 9
AA 10
Govies
45.00%
41.00%
41.00%
40.00%
35.00%
30.00%
50.00%
55.00%
60.00%
27.00%
Corporate
50.00%
50.00%
45.00%
53.00%
58.00%
62.00%
43.00%
38.00%
33.00%
62.00%
Equity
1.00%
5.00%
10.00%
3.00%
3.00%
4.00%
3.00%
3.00%
3.00%
7.00%
Hedge Funds
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
Totale
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
„
In generale, l’identificazione dei pesi delle asset classes parte da una ottimizzazione del
portafoglio di attivi alla Black-Litterman e da decisioni del management di “verificare” diverse
allocazioni, coerentemente con i limiti di “risk-appetite” della Compagnia.
„
Il modello di Black-Litterman unisce l’analisi statistica dei dati con le “view” del management
sul rendimento atteso delle varie asset class
„
Tra le varie allocazioni vengono individuate anche quelle “estreme”, per una analisi
comparativa con quelle più “probabili”.
8
SAA - Risultati
Govies
Corporate
Equity
Hedge Funds
AA 1
AA 2
45.00% 41.00%
50.00% 50.00%
1.00% 5.00%
4.00% 4.00%
AA 3
AA 4
AA 5
AA 6
AA 7
AA 8
AA 9 AA 10
41.00% 40.00% 35.00% 30.00% 50.00% 55.00% 60.00% 27.00%
45.00% 53.00% 58.00% 62.00% 43.00% 38.00% 33.00% 62.00%
10.00% 3.00% 3.00% 4.00% 3.00% 3.00% 3.00% 7.00%
4.00% 4.00% 4.00% 4.00% 4.00% 4.00% 4.00% 4.00%
Average Available Capital
Standard Deviation
Percentile 95%
Percentile 99.5%
Percentile 5%
Percentile 0.5%
ECaR
AA 1
AA 2
35.84 39.23
11.08 20.00
53.02 71.40
81.62 156.62
35.87 36.52
10.07
0.71
25.77 38.52
AA 3
AA 4
AA 5
AA 6
AA 7
AA 8
AA 9 AA 10
43.35 37.73 37.97 39.09 36.87 36.26 35.57 41.70
34.73 15.05 14.86 17.29 15.20 15.27 15.38 25.36
99.44 62.26 62.29 67.37 61.77 60.82 60.20 81.10
257.31 116.32 114.61 131.78 114.92 117.06 117.70 199.86
37.55 36.48 36.70 37.06 35.40 34.69 34.09 37.59
‐18.34
7.71
8.17
5.86
6.57
5.73
4.71 ‐2.76
61.70 30.01 29.80 33.23 30.30 30.53 30.86 44.46
Frontiera Efficiente
46.00
44.00
3
Available Capital
10
AC vs ECaR
42.00
40.00
6
5
38.00
36.00
1
2
4
7
8
9
34.00
32.00
30.00
20
30
40
50
ECaR
9
60
SAA - Risultati
ALM Sensitivities
PV Pre‐tax Future Profits
Interest Rates + 100 b.p.
Interest Rates ‐ 100 b.p.
Interest Rates + 200 b.p.
Interest Rates ‐ 200 b.p.
Spread + 100 b.p.
Spread ‐100 b.p.
Spread +10 b.p.
Spread ‐10 b.p.
Equites + 10%
Equites ‐10%
AA 1
28.25
41.07
19.82
37.70
35.40
36.43
35.80
36.15
36.51
35.23
AA 2
31.60
45.19
23.67
47.12
38.62
39.83
39.18
39.29
39.93
38.65
AA 3
34.38
51.37
24.82
56.42
42.67
44.04
43.34
43.47
43.99
42.62
AA 4
30.78
43.13
23.31
44.06
37.13
38.26
37.65
37.78
38.38
37.22
AA 5
30.80
43.44
23.27
44.05
37.52
38.43
37.92
38.02
38.51
37.33
AA 6
31.55
44.82
23.53
45.69
38.67
39.56
39.05
39.14
39.69
38.51
AA 7
30.06
41.83
22.60
42.47
36.09
37.52
36.81
36.96
37.50
36.31
AA 8
29.51
41.01
21.98
41.11
35.20
37.01
36.18
36.36
36.87
35.67
AA 9
28.98
39.90
21.31
39.70
34.21
36.54
35.45
35.68
36.27
34.94
AA 10
33.15
48.55
24.27
50.81
41.28
42.17
41.65
41.78
42.31
41.05
PV Pre‐tax Future Profits
Scenario Hard Deflation
Scenario Hard Crash
Soft Deflation
Soft crash
AA 1
4.57
‐6.74
26.20
17.27
AA 2
12.07
‐5.10
30.82
19.54
AA 3
22.84
‐4.46
37.56
21.56
AA 4
8.25
‐5.30
28.60
18.88
AA 5
10.16
‐4.40
29.48
19.41
AA 6
14.02
‐3.34
31.88
20.41
AA 7
4.31
‐7.56
26.14
17.23
AA 8
2.94
‐8.53
24.94
16.37
AA 9
1.75
‐9.45
23.84
15.45
AA 10
21.30
‐2.40
36.12
22.10
Legenda Scenari
Scenario Hard Crash
Soft Deflation
Soft crash
10
Equity ‐40%
Interest Rates ‐150 b.p.
Credit Spreads +150 b.p.
Credit Defaults 2%
Hedge Funds ‐25%
Equity ‐40%
Interest Rates +250 b.p.
Credit Spreads +150 b.p.
Credit DeFaults 2%
Hedge Funds ‐25%
Equity ‐25%
Interest Rates ‐100 b.p.
Credit Spreads +75 b.p.
Credit Defaults 1%
Hedge Funds ‐10%
Equity ‐25%
Interest Rates +100 b.p.
Credit Spreads +75 b.p.
Credit Defaults 1%
Hedge Funds ‐10%
AMAV
A s s e t C la s s e s
Scenario Hard Deflation
Asset Allocation Attuale
AA 1
AA 2
AA 3
AA 4
AA 5
AA 6
AA 7
AA 8
AA 9
AA 10
Govies
45.00%
41.00%
41.00%
40.00%
35.00%
30.00%
50.00%
55.00%
60.00%
27.00%
Corporate
50.00%
50.00%
45.00%
53.00%
58.00%
62.00%
43.00%
38.00%
33.00%
62.00%
Equity
1.00%
5.00%
10.00%
3.00%
3.00%
4.00%
3.00%
3.00%
3.00%
7.00%
Hedge Funds
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
Totale
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
SAA - Risultati
L’ asset allocation strategica si situa
sulla frontiera efficiente, ma non
basta
Distribuzione dell’Available Capital
Viene valutato l’impatto sull’Available
Capital di diversi “shift” dei fattori di
rischio.
AA 10
AA 9
AA 8
AA 7
AA 6
AA 5
AA 4
AA 1
Gli scenari “congiunti” e l’analisi
delle distribuzioni di frequenza (in
particolar modo nelle code), sono
una prima indicazione del rischio e
del capitale assorbito dalle diverse
allocazioni.
L’asset
allocation
strategica
potrebbe essere sub-ottimale
AA 3
AA 2
Si propongono delle strategie di
hedging per i “tail risk”
AA 1
Asset Classes
AA 2
AA 3
AA 4
AA 7
AA 8
AA 9
Govies
45.00%
41.00%
41.00%
40.00%
35.00%
30.00%
50.00%
55.00%
60.00%
27.00%
Corporate
50.00%
50.00%
45.00%
53.00%
58.00%
62.00%
43.00%
38.00%
33.00%
62.00%
Equity
1.00%
5.00%
10.00%
3.00%
3.00%
4.00%
3.00%
3.00%
3.00%
7.00%
Hedge Funds
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
4.00%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
Totale
11
AA 5
AA 6
AA 10
Analisi ALM – Generazione degli scenari
Scenari Economici
Spot Curve at t = 0
3,50%
3,00%
2,50%
Spot curve at 31/05/2010
2,00%
1,50%
Spot curve at 31/08/2010
1,00%
0,50%
0,00%
Time Evolution of Avge Spot Curves
(t_0 = 31/08/2010) Time Evolution of Avge Spot Curves
(t_0 = 31/05/2010) 6.00%
5.00%
t_0
1 y
6.00%
5.00%
5 y
5 y
3.00%
3.00%
1.00%
0.00%
12
1 y
4.00%
4.00%
2.00%
t_0
10 y
10 y
2.00%
20 y
1.00%
30 y
0.00%
20 y
30 y
Analisi ALM – L’Available Capital
AEC
Mean
Standard Deviation
Maximum
Minimum
Percentile 1%
Percentile 5%
45
40
Frequency
35
30
25
20
32.974
0.276
47.462
‐6.751
9.85818043
16.2503498
Frequency
15
10
5
0
L’impatto
dei
tassi
di
interesse sul valore totale
della compagnia può portare
a dei risultati controintuitivi.
Più adatta è una analisi per
singola gestione separata.
PVFP [Eur Mln]
AEC Sensitivities
Impact of an IR shock on AEC value
‐
0.00%
‐0.5 [Eur Mln]
‐20.00%
‐40.00%
‐60.00%
Impact on AEC value
‐1.0 ‐1.5 ‐2.0 ‐2.5 ‐200 bps
‐100 bps
‐53.50%
‐10.26%
0
+100 bps
+200 bps
‐
‐5.05%
‐22.75%
‐3.0 AEC Sensitivities
13
Credit Spread +100 bps
IR Volatility +25%
Equity ‐10%
Lapses +10%
‐0.7 ‐0.8 ‐0.3 ‐2.4 Analisi ALM – Sensitivities e Analisi
Movimenti
AEC sensitivities per gestione separata
Stochastic Base
Shock Up +100bps
Shock Down ‐100bps
Shock Up +200bps
Shock Down ‐200bps
Credit Spread +100bps
IR Volatility +25%
Equity Market Value ‐10%
Lapses +10% Scenario Soft Deflation
Scenario Soft Crash
Scenario Hard Deflation
Scenario Hard Crash
GS1
3,093
3,587
1,651
3,359
‐ 1,885
3,082
2,917
3,067
2,916
1,355
3,327
2,824
1,412
GS1
Duration GAP
Convexity GAP
ALM Deterministico – Gap Analysis
GS2
GS3
GS4
8,267 13,103 3,168
7,296 10,911 4,600
8,498 14,192 ‐ 96
5,381 7,718 5,040
6,546 13,165 ‐ 6,757
8,156 12,678 3,152
8,129 12,872 2,888
8,161 12,987 3,142
7,531 11,787 3,288
7,754 13,363 ‐ 215
6,479 9,636 4,388
8,827 14,049 2,169
218 ‐ 279 4,323
GS2
0.97
‐0.48
GS3
‐0.40
‐0.25
Spot Curve at t=0
3.00%
2.50%
2.00%
1.50%
1.00%
0.50%
0.00%
Years
N e t C a s h f l o w s
150
100
N o L a p s e s
]
ln
M
r
Eu
[
GS4
‐0.75
‐0.25
50
N o D P B
W it h D P B
0
‐5 0
2.82
‐1.10
‐1 0 0
Y e ars
Analisi dei movimenti
45
39.99
40
3.81
35
3.1 2
30
] 25
n
l
M
r 20
u
E
[
15
10
5
0
14
28.04
0.23
- 39. 93
1. 59
5 .01
Analisi ALM – Considerazioni
15
„
Gli studi di ALM devono essere condotti per ogni singola gestione.
„
Il monitoraggio costante dei rischi (e quello di tasso in particolare) è accompagnato da
proposte di hedging
„
La generazione degli scenari
compromettere le analisi ALM.
„
Le attuali condizioni di mercato pongono le compagnie di assicurazioni di fronte a due
situazioni:
è un elemento cruciale da non sottovalutare: possono
z
Scenari con tassi di interessi basso : reinvestment risk
z
Scenari di tasso al rialzo: la perdita di competitività dei prodotti assicurativi può indurre ad un aumento dei riscatti.
e al realizzo di minusvalenze latenti nel portafoglio obbligazionario. La conseguente diminuzione dei rendimenti
delle gestioni separate può favorire ulteriori riscatti (“effetto a catena”)
Conclusioni
16
„
L’ALM è una funzione strategica e decisionale per AXA-MPS
„
Le ipotesi e gli scenari da utilizzare dipendono dall’obiettivo dell’analisi
z
Definire l’asset allocation ottimale e valutarne il rischio
z
Definirne le strategie di hedging
„
La generazione degli scenari è importante per ottenere dei risultati attendibili
„
Non è solo uno strumento per monitorare i rischi finanziari ma è una filosofia di gestione degli
attivi finanziari: gestione “integrata” con il passivo
„
Le raccomandazioni di asset allocation non possono prescindere dalla definizione di strategie
di hedging a scenari avversi ed estremi.