Das hohe Interesse von Investorinnen und Investoren an alternativen Anlagen führt zu einem Bedarf an fortgeschrittenen Analysen im Risiko- und Portfoliokontext.
Im anhaltend tiefen Zinsumfeld suchen institutionelle Anlegerinnen und Anleger zunehmend nach lohnenswerten Investitionen. Alternative Anlagen – wie Immobilien, Private Equity und immer mehr auch Infrastrukturanlagen – haben sich dabei gut etabliert.
Insbesondere Private Equity hat ein starkes Wachstum hinter sich: Seit 2002 ist das weltweit verwaltete Vermögen von weniger als einer Billion Dollar auf über acht Billionen Dollar im Jahr 2020 angestiegen.
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(Alternative Anlagen wie Private Equity gewinnen zunehmend an Beliebtheit, Quellen: Preqin, Credit Suisse)
Risikomanagement-Systeme für alternative Anlagen
Diese zunehmende Nachfrage, ebenso wie erkennbare Teuerungstendenzen im Bereich der alternativen Anlagen, führt zu einem steigenden Bedürfnis nach besseren Risiko- und Portfoliomanagement-Systemen. Ein weiterer Grund liegt in den aktuellen Marktstandards: Diese sind noch nicht weit genug entwickelt und basieren hauptsächlich auf manuellen und controlling-basierten Ansätzen.
Ausserdem verhindern limitierte standardisierte Datenströme die Analyse über einen langen Anlagehorizont, der bei weniger liquiden Anlageklassen wie alternativen Anlagen sinnvoll ist. Es geht dabei um Big Data, also um Datenmengen, die zu gross und zu komplex sind, um sie mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.
Das Potenzial von Big Data wird unter anderem in der Immobilienbranche noch zu wenig genutzt. Die Analyse von Kundendaten ermöglicht beispielsweise einen optimierten Kundenservice. Zudem lassen sich auf der Marktebene Informationen zu Kaufentscheidungen und Risikoeinschätzungen gewinnen.
Darüber hinaus dürften für die Nachfrage nach besseren Risikomanagementsystemen auch die vermehrt regulatorischen Anforderungen hinsichtlich fundierter Analysen für alternative Anlagen sprechen. Dabei rückt der Fokus immer weiter auf die Interaktion verschiedener Risikokategorien, wie beispielsweise zwischen Markt-, Liquiditäts- und Reputationsrisiken.
Mit geeigneten Tools kann man etwa Stresstests simulieren und so zum Beispiel die Auswirkungen von Liegenschaftskäufen/-verkäufen auf Cashflows und das Gesamtportfolio analysieren.
Überwachung von alternativen Investments
Für rückblickende und vorwärts gerichtete Analysen von alternativen Anlagen bietet sich ein Simulationstool als Ergänzung zu bereits existierenden Tools an. Hier ermöglicht die Einbindung von makroökonomischen Daten in stochastischen Modellen die Durchführung von Analysen wie Portfolioszenarien, Stresstests und Risk-Return- sowie Risikobeitragsanalysen.
Damit können beispielsweise im Immobilienbereich Portfolioentscheide unter Berücksichtigung von entsprechenden Modellen sowie aktuellen Immobilien- und makroökonomischen Daten getroffen werden.
Technologie unterstützt das Risikomanagement
Im Risikomanagement der Credit Suisse Asset Servicing liegt zunehmend ein Fokus auf neuen Technologien. So kann die Integration von Big Data eine wirkungsvolle Unterstützung sein, indem sie die Aussagekraft von Modellen stärkt. In der Immobilienbranche könnte somit die Auswertung von persönlichen Kundendaten helfen, massgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten.
Des Weiteren kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz genutzt werden, um Abhängigkeiten von Datenpunkten vertieft zu analysieren und in den Modellen zu berücksichtigen.
Eine umfangreiche Datenauswertung kann für Investmentmanager hilfreich sein bei der Entscheidung, welche Immobilie in welchen Fonds passt. Darüber hinaus haben technologische Innovationen das Potenzial, auch die Integration von Nachhaltigkeitskriterien in alternativen Portfolios zu unterstützen und verschiedene Faktoren zu simulieren.
Credit Suisse Asset Servicing nutzt die Technologie deshalb auch bereits im Bereich ESG (Umwelt, Soziales, Unternehmensführung) für eine Multifaktorenanalyse.
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Patrik Marti
Patrik Marti ist als Head Fund Companies bei Credit Suisse Asset Servicing tätig. Credit Suisse Asset Servicing ist darauf spezialisiert ihre Dienstleistungen institutionellen Kunden wie Pensionskassen, unabhängigen Asset Managern, anderen Finanzinstituten sowie vermögenden Privatkunden anzubieten.
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