Lücken im System: Die Integration von Private-Equity-Anlagen in Risikomanagementsysteme Prof. Dr. Christoph Kaserer Center for Entrepreneurial and Financial Studies Technische Universität München Deutsche Investorenkonferenz Villa Kennedy, Frankfurt a. Main 30. März 2011
Agenda Technische Universität München Problemstellung Beispiel: PE unter Solvency II Renditemessung und interne Modelle Risikomanagementsysteme mit PE 2
3 Herausforderungen für den Private-Equity- Markt Ende der Niedrigzinsphase Veränderungen im regulatorischen Bereich Bankenregulierung AIFM-Richtlinie Einführung von Solvency II ab 2013 Quelle: Lerner (2010) 3
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6 Solvency Capital Requirement im Standard-Modell Risiken für Private-Equity-Anlagen werden im Modul Equity Risk unter Other Equities berechnet Other Equities ist eine Kombination von verschiedenen Assetklassen (Private Equity, Commodities, Hedge Funds and Emerging Markets Public Equity) QIS5 schreibt einen Basis Schock von 49% (mit Puffer von +/- 9%) für Other Equities vor Der Basis Schock für Global Equity wird mit 39% (mit Puffer von +/- 9%) vorgegeben Die Korrelation von PE mit Aktienanlagen wird auf 75% festgelegt Quelle: Solvency II Calibration Paper, Ceiops (CEIOPS-SEC-40-10) 6
VaR bei Listed Private Equity (LPE) Berechnungen für den Zeitraum 1986 bis 2008 für liquide LPE-Vehikel Insgesamt liegt das untere 0.5%-Quantil der Renditeverteilung bei ca. -40 bis -50% (je nach Modellansatz) 7
Die Vehikeltypen bei LPE Diversifikation des unternehmensspez. Risikos Diversifikation des fondsspezifischen Risikos Partizipation an Carry und Mgmt.-Gebühren Investment company Eurazeo Fund Investor AB Ratos AB Capital Southwest Wendel Investissement Arques Industries Allied Capital Electra Investment trust HgCapital Trust SVG Capital KKR Private Equity Investors Dunedin Enterprise Apollo Alternative Assets Firm Blackstone Group 3i Group Candover investments Intermediate Capital Group Fund of funds Partners Group Fortress Investment Group GIMV F&C Private Equity Conversus Capital Pantheon International Castle Private Equity Standard Life European Private Equity AIG Private Equity Internes Management Externes Management Diversifikation des Fondsvermögens Quelle: Kaserer/Lahr (2010) 8
VaR bei LPE-Fund-of-Funds Insgesamt liegt das untere 0.5%-Quantil der Renditeverteilung bei ca. -25 bis -30% (je nach Modellansatz) 9
(Dimson-)Beta unterschiedlicher Vehikeltypen Quelle: Kaserer/Lahr (2010) 10
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12 Anforderungen an interne Modelle nach Solvency II Artikel 121 der Solvency-II-Richtlinie schriebt für interne Modelle vor: Methoden müssen sich auf angemessene, anwendbare und einschlägige statistische Techniken stützen. - Was sind angemessene Methoden bei Private Equity? Daten müssen exakt, vollständig und angemessen sein. - Gibt es solche Daten für Private Equity? 12
13 Ebenen der Renditemessung in der Realität unverzerrt beobachtet Betrachtung von Dachfonds Fonds Portfoliounternehmen Börsennotierte PE - Fonds Cash Flows Net Asset Values (NAV) Aktienkurse Querschnittsbetrachtungen Längsschnittbetrachtungen (z.b. Pooled IRR) in der Praxis verwendet 13
Übersicht zu Datenanbietern VentureXpert (Thomson) Daten zu PU Fondsdaten CF- Daten Anmerkungen - Hohe Marktabdeckung, aber nur auf Fondsebene. CF-Daten i.d.r. nur aggregiert verfügbar Prequin - teilw. Hohe Marktabdeckung, Daten aber nur aus öffentlichen Quellen Cepres Daten zu PU; Anbieter von Risikomanagementsystemen Cambridge Associates - Hohe Marktabdeckung, aber nur auf Fondsebene. CF-Daten i.d.r. nur aggregiert verfügbar Die Versicherer können alternativ auf intern generierte Daten zurückgreifen. Die Repräsentativität von PE-Datensätzen ist kaum zu überprüfen. 14
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Beispiel: Fehlspezifikation bei Verwendung von aus NAVs abgeleiteten Renditeverteilungen (EU Fonds, 1994-2003) Risk/return profile VC Equities Bonds Geometric average / quarterly figures 2.0 1.5 1.9 Geometric average / annualized figures 8.2 6.3 7.7 Arithmetic mean / quarterly figures 2.4 2.0 1.8 Arithmetic mean / annualized figures 9.8 8.0 7.4 Standard Deviation / quarterly figures 9.9 10.5 2.4 Standard Deviation / annualized figures 19.8 21.1 4.7 Sharpe ratio (risk-free rate = 3.6%) 31% 24% 84% Corr. Matrix VC Equities Bonds VC 1.000 0.334-0.014 Equities 0.334 1.000 0.064 Bonds -0.014 0.064 1.000 Quelle: EVCA/CDC/CEFS 16
Lag VC Equities Bonds 1 0.528* -0.038 0.413* 2 0.439* 0.078 0.215 3 0.263 0.116 0.174 4 0.039 0.203 0.180 Source: EVCA/CDC/CEFS Verzögerte Anpassung der NAVs (Stale Pricing) macht Korrektur der Verteilungsparameter notwendig (Getmansky et al. 2003): SD = 4 var VC t 2 = 4 * 9.9 2 /0.338 = 34.06 ( ) / θ i 2 i=0 Quelle: EVCA/CDC/CEFS 17
Quelle: EVCA/CDC/CEFS 18
Lösung 1: Risikoabschätzung durch Modellierung der IRRs Quelle: CEPRES 19
Modelle dieser Art eignen sich als internes Modell für die Sub- Kategorie Private Equity Portfoliomodell: Aggregation der Einzelrisiken zum PE-Portfoliorisiko Verteilung der Wertveränderungen des PE-Portfolios kann z.b. für einen 12- Monatszeitraum modelliert werden Konditionierte Renditeschätzung anhand multivariater, ökonometrischer Prognoseverfahren Allerdings eignet sich das Modell nicht ohne weiteres für eine Integration der Anlageklasse Private Equity in ein Gesamtmodell zur Ermittlung des Marktrisikos 20
Lösung 2: Modellierung hypothetischer Fondswerte auf der Basis von Cash-Flow-Daten Quelle: Buchner/Kaserer/Wagner (2010) 21
Ein solches Modell kann das Marktrisiko einer PE-Anlage bestimmen und ermöglicht somit eine vollständige Integration in bestehende Risikomanagementmodelle (EU-Fonds, 1981-2003) Quelle: Buchner/Kaserer/Wagner (2010) Dieser Modellansatz zeigt, dass das Marktrisiko eines Fonds in Abhängigkeit von seinem Alter variiert. Zudem wird auch ein Illiquiditätsaufschlag berücksichtigt. 22
Fazit Solvency II wird das Risikomanagement von PE-Anlagen vor neue Herausforderungen stellen. Bei den Aufsichtsbehörden muss das Verständnis für die Anlageklasse PE verbessert werden. Es muss an der Verbesserung der Datenqualität gearbeitet werden. Während Modelle, die PE als isolierte Anlageklasse betrachten, bereits existieren, gibt es noch relativ wenig Forschungsarbeiten zu Modellen, die ein Integration von PE in einen Anlageklassen übergreifenden Ansatz erlauben. 23
Danke für Ihre Aufmerksamkeit Center for Entrepreneurial and Financial Studies TU München Arcisstrasse 21 80333 Munich, Germany http://www.cefs.de Prof. Dr. Christoph Kaserer Tel: +49 89 289 25426 E-Mail: christoph.kaserer@cefs.de 24