I mars 2020, när världen insåg allvaret i COVID-19-pandemin, vaknade tillgångsägare upp till ökande förluster i sina olika portföljer. Mer än ett decennium efter den stora finanskrisen (2008) upplevde tillgångsmarknaderna äntligen en stor krasch. Bara fem månader senare hade S&P 500 återhämtat sin tidigare topp. Dessa oöverträffade tider innebär en mycket bredare än normal fördelning av potentiella framtida utfall. Vid sådana tillfällen är det avgörande att kunna övervaka en portföljs risk och faktorexponeringar regelbundet.
Johnathan Crist, CFA FRM är en Sr. Investment Analyst vid Georgia Tech Foundation, Inc., där han är en del av teamet som förvaltar 2,3 miljarder dollar i tillgångar. Hans ansvar inkluderar att hantera portföljallokering, risk och derivatprogram.
Reflektionerna här är resultatet av ett flera månader långt samarbete mellan Georgia Tech Foundation och Nasdaq Solovis för att implementera ett bottoms-up, sömlöst uppdaterat ex-ante risksystem, vilket slutligen blev Nasdaq Solovis Risk Analytics. Mycket av detta arbete skedde under de mest volatila delarna av COVID-19-pandemin.
Johnathan Crist, CFA, FRM
Sr. Investeringsanalytiker, Georgia Tech Foundation, Inc.
Beskrivning:
2,3 miljarder dollar i donation
Plats:
Atlanta, Georgia
Johnathan Crist, CFA, FRM
Sr. Investeringsanalytiker, Georgia Tech Foundation, Inc.
Beskrivning:
2,3 miljarder dollar i donation
Plats:
Atlanta, Georgia
Under goda tider är portföljrisk ofta en eftertanke. När tillgångspriserna stiger och marknadsvolatiliteten är låg, är risk mer av en kryss-i-rutan en eller två gånger om året typ av process. När det är dags, kommer institutioner att damma av sina gamla kalkylblad, uppdatera dem för förändringar, införliva de senaste antagandena så gott de kan och hoppas på det bästa. Det tenderar att vara mycket mer av en reaktiv process än en proaktiv.
En av anledningarna är att det finns många indata och antaganden som går into en robust analys av en portföljs risk:
Det är en stor utmaning att få ihop det ens en gång. Att göra det regelbundet kräver samordning över portfölj- och funktionella avdelningar, riskexpertis och betydande mängder automatiserad data.
Nasdaq Solovis Risk Analytics tog sofistikeringen av vad vi gjorde till en ny nivå, vilket resulterade i större förtroende för data och bättre övergripande portföljhantering.
År 2019 blev Georgia Tech Foundation (GTF), som förvaltar en donation på mer än 2,3 miljarder dollar, Nasdaq Solovis första kund för Solovis Risk Analytics. Vid den tidpunkten bestod Solovis Risk Analytics endast av prototypkod i Python som skrev ut beräkningar into en Excel-rapport. Men GTF var också en kund för Solovis Portfolio Analytics. Detta innebar att Solovis kunde se GTF:s fördelning till varje aktie och obligation i dess portfölj (inklusive full insyn into portföljerna hos många av dess förvaltare) över tid. Ett risksystem byggt ovanpå dessa data hade fördelen av att kunna generera riskberäkningar med hjälp av portföljens faktiska innehav ner till enskilda värdepapper.
En viktig nackdel med många andra risksystem är att de är avkastningsbaserade snarare än positionsbaserade. Konsekvensen av att beräkna faktorexponeringar och risk med hjälp av avkastningar är att den historiska tidsserien av en förvaltares avkastningar återspeglar föränderliga stilar, tillgångsallokeringar och synsätt. Riskmått som beräknas med dessa avkastningar fångar således den genomsnittliga positioneringen av förvaltaren eller portföljen under analysperioden. När man genomför en riskanalys är dock den bästa prediktorn för ex-ante risk de aktuella positionerna.
Solovis set out för att lösa detta problem för GTF och andra framtida kunder genom att bygga en analytisk plattform ovanpå den skattkista av positionsnivådata som det redan hade tillgång till via Portfolio Analytics.
Crist förklarade, "Solovis hade varit vårt kärnverktyg för att övervaka vår portföljallokering. Som grupp utmanade vi oss alltid att se bortom bara tillgångsklassvikter för att förstå vår verkliga portföljallokering. Vi hade integrerat vår liveallokering i Solovis med några enkla Excel-modeller för att övervaka vår portföljrisk och aktiebeta. Lanseringen av Solovis Risk Analytics tog sofistikeringen av det vi gjorde till en ny nivå, vilket resulterade i större tillit till data och bättre övergripande portföljhantering."
Nasdaq Solovis hade prototyputvecklat riskalgoritmer och kod i samarbete med GTF under större delen av 2019. En iterativ metod användes där funktioner som scenarioanalys och riskproxies för illikvida tillgångar utvecklades och sedan beta-testades med GTF. Men när ett front-end för dess riskapplikation fortfarande var under utveckling, slog COVID-19-krisen till. GTF hade inte tid att vänta på den slutliga produkten - det behövde risklösningar omedelbart.
Under dessa stressiga veckor levererade Solovis regelbundna riskrapporter till GTF med sin redan utvecklade riskmotor och Excel-kalkylblad. Rapporterna innehöll aktuell information om portföljens volatilitet, faktorexponeringar, huvudsakliga riskfaktorer och den förväntade effekten av ytterligare ekonomiska chocker.
"Ingen är någonsin helt 100 % förberedd för den typ av händelse som inträffade i februari och mars 2020," sa Crist. "Detta var särskilt sant eftersom vi inte riktigt var i ett slutskede med att ha riskplattformen igång. Oavsett hur långt projektet hade kommit var data avgörande för omständigheterna. Det var viktigt att förstå hur vår portfölj var positionerad, både när marknaden föll och i den efterföljande återhämtningen."
Denna eldprov av både GTF:s riskhanteringsprocess och Solovis' nya riskmjukvara hjälpte GTF att göra de drag som behövdes för att komma oskadda ur marknadsvolatiliteten. Och det visade sig vara det bästa konceptbevis Solovis Risk Analytics kunde ha önskat sig. Under denna period bevisade Solovis att det kunde producera insiktsfulla riskanalyser på begäran. Och dessa analyser kunde sedan användas för att informera investeringsprocessen under de värsta och mest stressiga tiderna.
Hösten 2020 färdigställde Solovis front-end för den nya Risk Analytics-applikationen. Helt integrerad med Solovis Portfolio Analytics och tillgänglig på begäran kunde Georgia Tech Foundation äntligen lämna kalkylblad bakom sig för gott.
"Händelserna i februari och mars 2020 drev projektet framåt snabbare. Det gav utmärkt verifiering av de parametrar och proxyer vi tilldelade olika delar av vår portfölj. Vi gick igenom ett verkligt stresstestscenario som vi kunde använda för att jämföra med vad vi såg i de hypotetiska scenarierna i Solovis Risk Analytics. Att kalibrera modellen till det verkliga resultatet som sker på marknaderna gjorde att vi slutligen kunde få förtroende för data framöver."
Vi genomgick ett verkligt stresstestscenario som vi kunde använda för att jämföra med vad vi såg i de hypotetiska scenarierna i Solovis Risk Analytics. Genom att kalibrera modellen till det faktiska utfallet på marknaderna kunde vi slutligen få förtroende för data framöver.
Idag är GTF en nöjd kund hos Solovis Risk Analytics. Varje vecka använder GTF Solovis Risk Analytics för att övervaka sina risker och portföljexponeringar. Veckovisa konferenssamtal med Solovis' R&D team (teamet som byggde Risk Analytics-applikationen) används för att hålla sig uppdaterad både ur ett investeringsrisk- och modelleringsperspektiv.
"Precis som relationen vi har med Solovis på Portfolio Analytics-sidan har Risk Analytics team blivit en förlängning av vår personal," sa Crist. "Våra veckovisa samtal går bortom bara uppdateringar om applikationen, men de täcker alla ämnen kring riskhantering från bästa praxis, till framtida implementeringsöverväganden och aktuella händelser. Det är mycket sällan man stöter på ett team som är så öppet för samtal och förslag som Risk Analytics team hos Solovis."
En sak som Georgia Tech Foundation särskilt uppskattar med sitt partnerskap med Solovis är att det sträcker sig bortom en enkel mjukvaruleverantör-klientrelation. För GTF är Solovis mer forskningspartner än leverantör. Och för Solovis är GTF en idépartner och bollplank.
Till exempel, under hösten 2020, när GTF ville förstå sin exponering mot icke-linjär aktievolatilitet bättre, hjälpte Solovis' R&D-team till att utveckla flera nya volatilitetsfaktorer som nu används för att förstärka GTF:s grundläggande riskfaktormodell.
Nasdaq Solovis Risk Analytics eliminerar behovet av isolerade risksystem och ineffektiva kalkylblad, och levererar en komplett plattform för riskhantering och rapportering över alla tillgångstyper. Som en del av den övergripande Solovis Portfolio Analytics-plattformen ger Solovis Risk-applikationen exakta och aktuella insikter into exponering, prestation och likviditetsdata för historisk scenarioanalys och marknadsstresstester.
Nasdaq Solovis Risk Analytics eliminerar behovet av isolerade risksystem och ineffektiva kalkylblad, och levererar en komplett plattform för riskhantering och rapportering över alla tillgångstyper. Som en del av den övergripande Solovis Portfolio Analytics-plattformen ger Solovis Risk-applikationen exakta och aktuella insikter into exponering, prestation och likviditetsdata för historisk scenarioanalys och marknadsstresstester.
