2020年3月、世界がCOVID-19パンデミックの深刻さに目覚める中、資産所有者はさまざまなポートフォリオでの損失の増加に直面しました。2008年の金融危機から10年以上が経過し、資産市場はついに大きなクラッシュを経験しました。わずか5か月後、S&P 500は以前のピークを回復しました。これらの前例のない時代は、通常よりもはるかに広い潜在的な将来の結果の分布を示唆しています。このような時期には、ポートフォリオのリスクとファクターエクスポージャーを定期的に監視することが不可欠です。
ジョナサン・クリスト、CFA FRMは、ジョージア工科大学財団のSr. Investment Analystであり、23億ドルの資産を管理するチームの一員です。彼の責任には、ポートフォリオ配分、リスク、およびデリバティブプログラムの管理が含まれます。
ここでの考察は、ジョージア工科大学財団とNasdaq Solovisの数か月にわたる協力の結果であり、ボトムアップでシームレスに更新される事前リスクシステムを実装し、最終的にNasdaq Solovis Risk Analyticsとなりました。この取り組みの多くは、COVID-19パンデミックの最も不安定な時期に行われました。 Nasdaq Solovis to implement a bottoms-up, seamlessly updated ex-ante risk system, which ultimately became Nasdaq Solovis Risk Analytics. Much of this effort occurred during the most volatile parts of the COVID-19 pandemic.
ジョナサン・クリスト, CFA, FRM
Sr. Investment Analyst, ジョージア工科大学財団
説明:
23億ドルの寄付金
所在地:
アトランタ、ジョージア
ジョナサン・クリスト, CFA, FRM
Sr. Investment Analyst, ジョージア工科大学財団
説明:
23億ドルの寄付金
所在地:
アトランタ、ジョージア
好景気の時には、ポートフォリオリスクはしばしば後回しにされます。資産価格が上昇し、市場のボラティリティが低いとき、リスクは年に一度か二度のチェックボックス的なプロセスになります。時が来ると、機関は古いスプレッドシートを引っ張り出し、変更に応じて更新し、最新の仮定をできる限り取り入れ、最善を尽くします。それは、プロアクティブなプロセスよりもはるかにリアクティブなプロセスである傾向があります。
理由の一つは、ポートフォリオのリスクを徹底的に分析するために多くの入力と仮定が必要だからです。
一度でもまとめるのは大変です。それを定期的に行うには、ポートフォリオと機能のサイロ間の調整、リスクの専門知識、および大量の自動化されたデータが必要です。
Nasdaq Solovis Risk Analyticsは、私たちの取り組みを新たなレベルに引き上げ、データへの信頼性を高め、全体的なポートフォリオ管理を改善しました。 Nasdaq Solovis Risk Analytics brought the sophistication of what we were doing to a new level, which resulted in greater trust in the data and better overall portfolio management.
2019年、ジョージア工科大学財団(GTF)は、23億ドル以上の寄付金を管理しており、Nasdaq Solovisの最初のRisk Analyticsクライアントとなりました。その時点で、Solovis Risk Analyticsは、計算結果をExcelスプレッドシートレポートに出力するプロトタイプのPythonコードのみで構成されていました。しかし、GTFはSolovis Portfolio Analyticsのクライアントでもありました。これにより、SolovisはGTFのポートフォリオ内のすべての株式と債券への配分(多くのマネージャーのポートフォリオへの完全な見通しを含む)を時間を通じて確認することができました。このデータに基づいて構築されたリスクシステムは、ポートフォリオの実際の保有銘柄を使用して個々の証券に至るまでリスク計算を生成できるという利点がありました。Nasdaq Solovis' first Risk Analytics client. At that point, Solovis Risk Analytics consisted only of prototype Python code that printed calculations into an Excel spreadsheet report. But GTF was also a Solovis Portfolio Analytics client. This meant that Solovis could see GTF's allocation to every stock and bond in its portfolio (including full look-through into the portfolios of many of its managers) throughout time. A risk system built on top of this data had the advantage of being able to generate risk calculations using the portfolio's actual holdings down to the individual security.
多くの他のリスクシステムの主な欠点は、それらがポジションベースではなくリターンベースであることです。リターンを使用してファクターエクスポージャーとリスクを計算する結果、マネージャーのリターンの歴史的な時系列は、スタイルの変化、資産配分、見解を反映します。したがって、これらのリターンを使用して計算されたリスク指標は、分析期間中のマネージャーまたはポートフォリオの平均的なポジショニングを捉えます。しかし、リスク分析を行う際、事前リスクの最良の予測因子は現在のポジションです。
Solovisは、GTFおよび将来の他のクライアントのために、この問題を解決するために、Portfolio Analyticsを通じて既にアクセス可能なポジションレベルのデータの宝庫の上に分析プラットフォームを構築することに着手しました。
クリストは説明しました。「Solovisは私たちのポートフォリオ配分を監視するための主要なツールでした。グループとして、私たちは常に資産クラスのウェイトだけでなく、真のポートフォリオ配分を理解するために自分たちを挑戦してきました。Solovisでのライブ配分をいくつかの粗いExcelモデルに統合し、ポートフォリオリスクとエクイティベータを監視していました。Solovis Risk Analyticsの導入により、私たちが行っていたことの洗練度が新たなレベルに達し、データへの信頼が向上し、全体的なポートフォリオ管理が改善されました。」
Nasdaq Solovisは、2019年の大部分でGTFと協力してリスクアルゴリズムとコードのプロトタイプを作成していました。シナリオ分析や流動性の低い資産のリスクプロキシなどの機能が開発され、GTFと共にベータテストが行われました。しかし、リスクアプリケーションのフロントエンドがまだ開発中のときに、COVID-19危機が発生しました。GTFは最終製品を待つ時間がなく、その時点でリスクに関する回答が必要でした。 Nasdaq Solovis had been prototyping risk algorithms and code in collaboration with GTF for much of 2019. An iterative approach was used where features such as scenario analysis and risk proxies for illiquid assets were developed and then beta-tested with GTF. But then as a front-end for its risk application was still under development, the COVID-19 crisis hit. GTF didn't have time to wait for the final product - it needed risk answers right then.
その数週間のストレスの中で、Solovisは既に開発されたリスクエンジンコードとExcelスプレッドシートを使用して、GTFの定期的なリスクレポートを提供しました。これらのレポートには、ポートフォリオのボラティリティ、ファクターエクスポージャー、主要なリスク要因、さらなる経済ショックの予測影響に関する最新情報が含まれていました。
「2020年2月と3月に発生したようなイベントに対して、誰もが真に100%準備できているわけではありません」とクリスト氏は述べました。「特に、リスクプラットフォームが完全に稼働している段階にはまだ達していなかったため、これは特に当てはまりました。プロジェクトがどれほど進んでいたとしても、データは状況にとって重要でした。市場が売却された時とその後の反発において、我々のポートフォリオがどのように位置付けられているかを理解することが重要でした。」
GTFのリスク管理プロセスとSolovisの新しいリスクソフトウェアの試練は、GTFが市場の変動から無傷で抜け出すために必要な動きをするのを助けました。そして、それはSolovis Risk Analyticsにとって最高の概念実証となりました。この期間中、Solovisはオンデマンドで洞察に満ちたリスク分析を提供できることを証明しました。そして、これらの分析は、最悪で最もストレスの多い時期におけるinvestmentプロセスを支援するために使用されました。
2020年秋、Solovisは新しいRisk Analyticsアプリケーションのフロントエンドを完成させました。Solovis Portfolio Analyticsと完全に統合され、オンデマンドでアクセス可能になったことで、Georgia Tech Foundationはついにスプレッドシートから完全に移行することができました。
「2020年2月と3月の出来事は、プロジェクトをより迅速に進める結果となりました。これは、ポートフォリオの異なる部分に割り当てていたパラメータと代理変数の事実確認に大いに役立ちました。私たちは、Solovis Risk Analyticsの仮想シナリオで見ていたものと比較するために使用できるライブストレスシナリオを経験していました。市場で発生している真の結果にモデルを調整することで、今後のデータに対する信頼を最終的に得ることができました。」
私たちは、Solovis Risk Analyticsの仮想シナリオで見ていたものと比較するために使用できるライブストレスシナリオを経験していました。市場で発生している実際の結果にモデルを調整することで、最終的に今後のデータに対する信頼を得ることができました。
今日、GTFは満足してSolovis Risk Analyticsのクライアントであり続けています。毎週、GTFはSolovis Risk Analyticsを使用してリスクとポートフォリオのエクスポージャーを監視しています。Solovis' R&D team(Risk Analyticsアプリケーションを構築したチーム)との週次会議は、投資リスクとモデリングの両方の観点から状況を把握するために使用されています。
「ポートフォリオ分析におけるSolovisとの関係と同様に、Risk Analytics teamは私たちのスタッフの一部となっています」とクリストは述べました。「私たちの週次の電話会議は、アプリケーションの更新にとどまらず、リスク管理に関するベストプラクティスから将来の実施に関する考慮事項、そして時事問題に至るまで、あらゆるトピックをカバーしています。SolovisのRisk Analytics teamほど、会話や提案に対してオープンなチームに出会うことは非常に稀です。」
ジョージア工科大学財団がSolovisとのpartnershipで特に気に入っている点の一つは、それが単なるソフトウェアベンダーとクライアントの関係を超えていることです。GTFにとって、Solovisはベンダーというよりも研究partnerです。そしてSolovisにとって、GTFはアイデアのpartnerであり、意見交換の場です。
例えば、2020年秋、GTFが非線形株式ボラティリティへのエクスポージャーをよりよく理解したいと考えたとき、Solovis' R&D teamは、GTFの基本リスクファクターモデルを強化するために現在使用されているいくつかの新しいボラティリティ特有のファクターを開発するのを支援しました。
Nasdaq Solovis Risk Analyticsは、分断されたリスクシステムや非効率なスプレッドシートの必要性を排除し、すべての資産タイプにわたる完全なリスク管理および報告プラットフォームを提供します。Solovis Portfolio Analyticsプラットフォーム全体の一部として、Solovis Riskアプリケーションは、エクスポージャー、パフォーマンス、流動性データに関する正確でタイムリーな洞察を、過去のシナリオ分析および市場ストレステストのために提供します。
Nasdaq Solovis Risk Analyticsは、分断されたリスクシステムや非効率なスプレッドシートの必要性を排除し、すべての資産タイプにわたる完全なリスク管理および報告プラットフォームを提供します。Solovis Portfolio Analyticsプラットフォーム全体の一部として、Solovis Riskアプリケーションは、エクスポージャー、パフォーマンス、流動性データに関する正確でタイムリーな洞察を、過去のシナリオ分析および市場ストレステストのために提供します。
