PREVAS - ET LA CAISSE DE PENSION FAIT PLAISIR.

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KMU-taugliche ALM

Die traditionellen Ansätze für ein Asset-Liability-Management (ALM) gehen oft weit an den tatsächlichen Bedürfnissen von (KMU-)Vorsorgeeinrichtungen vorbei – nicht zuletzt hinsichtlich der Kosten.

Als Antwort auf die gestiegenen gesetzlichen Erwartungen an die Stiftungsräte haben wir einen pragmatischen Ansatz für eine ALM-Studie entwickelt.

ALM-Studie für PREVAS-Kunden

Unsere ALM Light ist eine Analyse der Deckungsgrad-Entwicklung unter Einbezug des kundenspezifischen Bestandes auf der Passivseite und unter Verwendung von historischen Renditeverläufen auf der Anlageseite.

Wir erachten diese Vereinfachung der Betrachtung als pragmatisch, zielführend und vollkommen ausreichend für eine verlässliche Beurteilung der Kassenentwicklung und damit auch für die Erfüllung der Verantwortung des Stiftungsrates.

Die Modellierung der Anlageseiten basierend auf erwarteten Renditen und statistischen Modellen ist mit zu vielen unrealistischen Annahmen behaftet, als dass ein Mehrwert gegenüber historischen Renditeverläufen resultiert.

Unsere ALM Light-Studie inklusive Präsentation der Ergebnisse können wir PREVAS-Kunden dank dem pragmatischen Betrachtungsansatz und den abrufbaren Bestandesdaten kostendeckend zum pauschalen Honorar von CHF 4‘000.-- exkl. MwSt anbieten. Damit fügt sich die ALM-Light nahtlos in die preiswerte Honorarstruktur der PREVAS ein.

Diese zusätzliche Dienstleistung leistet einen Beitrag für eine weiterhin miliztaugliche
2. Säule.

Bitte wenden Sie sich bei Interesse oder für Fragen an

Wieso historische Risikoverläufe?

Die klassische Modellierung der Anlagen beruht auf stark vereinfachten und deshalb unrealistischen Annahmen:

  • normalverteilte Renditen: einfach zu rechnen, aber unrealistisch. Insbesondere stark positive und stark negative Renditen werden unterschätzt (sogenannte "fat tails").
  • stabile Korrelationen: bei negativen Markttendenzen nehmen diese jedoch zu, die Diversifikation wird überschätzt.
  • manipulationsanfällig: die zahlreichen Annahmen und Restriktionen machen die Modellierung anfällig für Einflüsse von aussen.

Die Vergangenheit wird sich nicht wiederholen, aber sie gibt einen greifbaren Eindruck davon, wie ein Portfolio in Krisen-Situationen reagiert. Ein solcher Stress-Test macht Risiken fassbar, und hilft dem Stiftungsrat damit mehr als unverständliche Wahrscheinlichkeits-verteilungen.