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How do the consideration of non-normal return distributions and of higher moments influence the optimal asset allocation in Swiss pension funds?

  • Philipp MüllerEmail author
  • Joël Wagner
Abhandlung
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Abstract

The low interest rates that prevail on many capital markets impose great challenges for the asset management of financial organizations. They try to achieve target returns for their clients, a solid one-period funding ratio and a low one-period underfunding probability. In this summarizing contribution of Müller and Wagner (2018), we aim to study the impact of capital allocation strategies for pension funds in Switzerland. Thereby, we compare classic Markowitz theory with an extended Taylor series approach for the utility function. It is further analyzed how the assumption of normally distributed returns drives the optimal asset allocation when compared with using the distributions corresponding to the best fit of the historical data. Taking the extended utility function including the first four central moments and the alternative return distributions, we simulate the assets of a pension fund in a one-period model with the Monte Carlo method. A comparison of these results with those obtained from the classic minimum variance theory concludes that a considerable change of the portfolio weights takes place. Our research is relevant for theory and practice alike. Financial institutions can strongly profit from comparing different approaches when assessing their investment strategy.

Wie beeinflusst die Berücksichtigung von nicht-normalen Renditeverteilungen und von höheren Momenten die optimale Vermögensallokation von Schweizer Pensionskassen?

Zusammenfassung

Das niedrige Zinsniveau, das auf vielen Kapitalmärkten vorherrscht, stellt das Assetmanagement von Finanzeinrichtungen vor große Herausforderungen. Ihr Ziel ist es, Zielrenditen für ihre Kunden, einen sicheren Deckungsgrad auf Einjahressicht sowie eine niedrige einjährige Unterdeckungswahrscheinlichkeit sicherzustellen. In dieser Zusammenfassung der Arbeit von Müller und Wagner (2018) werden die Strategien zur Kapitalallokation von Schweizer Pensionskassen untersucht. Dabei vergleichen wir die klassische Markowitz Portfoliotheorie mit dem Ansatz einer erweiterten Taylorreihe für die Nutzenfunktion. Des Weiteren wird die Annahme von normalverteilten Renditen für die optimale Vermögensallokation mit Verteilungen verglichen, welche die historischen Werte besser abbilden. Mit Hilfe einer erweiterten Nutzenfunktion, welche die ersten vier zentralen Momente beinhaltet sowie den alternativen Renditeverteilungen, simulieren wir das Kapital einer Pensionskasse in einem Einperiodenmodell. Die Resultate zeigen, dass eine erhebliche Veränderung der Portfoliogewichte stattfindet. Unsere Ergebnisse sind sowohl für die Theorie als auch für die Praxis relevant. Finanzinstitutionen können stark von einem Vergleich verschiedener Ansätze in der Beurteilung der Anlagestrategie profitieren.

Notes

Acknowledgements

Both authors acknowledge financial support from the Swiss National Science Foundation (grant no. 100018_159428).

References

  1. Akaike, H.: Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. In: International Symposium on Information Theory, pp. 267–281. (1973)Google Scholar
  2. Bhandari, R., Das, S.R.: Options on portfolios with higher-order moments. Finance Res. Lett. 6(3), 122–129 (2009)CrossRefGoogle Scholar
  3. Braun, A., Schmeiser, H., Schreiber, F.: Portfolio optimization under solvency II: implicit constraints imposed by the market risk standard formula. J. Risk Insur. 84(1), 177–207 (2017)CrossRefGoogle Scholar
  4. BVV2: Verordnung über die berufliche Alters‑, Hinterlassenen- und Invalidenvorsorge (2017). https://www.admin.ch/opc/de/classified-compilation/19840067/index.html, Accessed 1 Apr 2018Google Scholar
  5. Chiu, W.H.: Skewness preference, risk taking and expected utility maximisation. Geneva Risk Insur. Rev. 35(2), 108–129 (2010)CrossRefGoogle Scholar
  6. Cont, R.: Empirical properties of asset returns: stylized facts and statistical issues. Quant. Finance 1(2), 223–236 (2001)CrossRefGoogle Scholar
  7. Harvey, C.R., Liechty, J.C., Liechty, M.W., Müller, P.: Portfolio selection with higher moments. Quant. Finance 10(5), 469–485 (2010)CrossRefGoogle Scholar
  8. Jondeau, E., Poon, S.-H., Rockinger, M.: Financial modeling under non-Gaussian distributions. Springer Finance. Springer, London (2007)Google Scholar
  9. Levy, H., Markowitz, H.M.: Approximating expected utility by a function of mean and variance. Am. Econ. Rev. 69(3), 308–317 (1979)Google Scholar
  10. Markowitz, H.: Portfolio selection. J. Finance 7(1), 77–91 (1952)Google Scholar
  11. Müller, P., Wagner, J.: Optimal asset allocation in pension funds under consideration of higher moments. Working paper. University of Lausanne, Lausanne (2018)Google Scholar
  12. Samuelson, P.A.: The fundamental approximation theorem of portfolio analysis in terms of means, variances and higher moments. Rev. Econ. Stud. 37(4), 537–542 (1970)CrossRefGoogle Scholar
  13. Scott, R.C., Horvath, P.A.: On the direction of performance for moments of higher order than the variance. J. Finance. 35(4), 915–919 (1980)CrossRefGoogle Scholar
  14. Swisscanto: Pensionskassen-Monitor 2017 (2018). http://www.swisscanto.ch/pk-monitor, Accessed 28 Jun 2018Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.Department of Actuarial Science, Faculty of Business and EconomicsUniversity of LausanneLausanneSwitzerland
  2. 2.Swiss Finance Institute, University of LausanneLausanneSwitzerland

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