PREVAS - ET LA CAISSE DE PENSION FAIT PLAISIR.

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ALM approprié pour PME

Les approches traditionnelles pour une Asset Liability Management (ALM) passent souvent trop à côté des besoins effectifs des institutions de prévoyance, ceux des PME en particulier, et tout particulièrement en matière de coûts.

Comme réponse aux exigences légales accrues vis-à-vis des membres du conseil de fondation, PREVAS SA a développé, en collaboration avec GEWOS SA, une approche pragmatique de l'étude ALM.

Étude ALM pour les clients de PREVAS

La mission centrale de cet « ALM-Light » est une analyse de l'évolution du taux de couverture tenant compte des spécificités du portefeuille des assurés de l'institution pour le côté passif et ayant recours aux évolutions historiques des rendements pour le côté actif.

Nous considérons cette simplification de l'examen comme pragmatique, ciblée et totalement suffisante pour une évaluation fiable de l'évolution de la caisse. Elle permet également au conseil de fondation de remplir ses obligations en matière de responsabilité.

Nous pouvons donc proposer aux clients de PREVAS grâce à cette approche pragmatique notre « étude ALM Light », présentation des résultats incluse, pour des honoraires forfaitaires de CHF 4000.-, hors TVA. Cette prestation s'intégre parfaitement à notre politique d'honoraire avantegeux.

En cas d’intérêt ou pour toutes questions,

  • Monsieur René Steffen, expert en assurances de pensions, titulaire d’un diplôme fédéral, 044 385 90 60
  • Madame Lydia Ackermann, licenciée en droit et économie HSG, 044 520 35 80

pourquoi l'evolution historique des rendements?

Les modélisations classiques des placements se basent fortement sur des hypothèses simplifiées et en conséquence non réalistes:

  • Distribution normale des rendements: simple à calculer mais peu réaliste, en particulier les rendements fortement positifs ou négatifs sont sous-évalués (dénommés "fat tails").
  • Corrélation stable: dans des tendances de marché négatives des dernières augmentent pourtant, la diversification est sous évaluée.

Manipulations possibles: les nombreuses hypothèses et restrictions rendent la modélisation sensible aux influences extérieures.

Le passé ne se reproduira pas mais il donne une impression tangible de comment se comporte un portefeuille dans des situations de crise. Un tel test de stress rend les risques appréciables et aide ainsi davantage le conseil de fondation que des probabilités incompréhensibles.