asset management investment strategies and solutions new normal: nuove sfide per il reddito fisso e...
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Investment Strategies and SolutionsNew Normal: Nuove Sfide per il Reddito Fisso e Costruzione di PortafoglioNicolo’ Foscari – Director, New YorkGiugno 2012
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Definire il “New Normal”: bassa crescita e incremento della volatilita’
Interconnessione del mercato dei capitali
Blocchi di investimenti spostati tra asset class e regioni geografiche
Legame finanziario tra le varie istituzioni bancarie
Concentrazione del rischio sistemico
Ruolo attivo dei governi nel mercato dei capitali
Aumento della regolamentazione per far fronte agli squilibri nazionali
Aumento delle transazioni delle Banche Centrali attraverso operazioni dirette sul mercato
Bassa crescita nelle economie sviluppate
Tendenziale aumento della disoccupazione
Austerity fiscale e controllo della spesa
Ingenti liabilities pubbliche invecchiamento demografico, aumento dei costi sociali, pensionistici e della sanita’
Deleveraging
Trend di diminuzione dello stato debitorio a livello pubblico e privato
Impatto sulla crescita futura
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In un contesto di New Normal, gli investitori affrontano nuove sfide:
Periodi risk-on/risk-off
Maggior frequenza di eventi “estremi” (three-sigma events)
Minori movimenti di Mean Reversion
Distribuzioni caratterizzate da code spesse (“fat-tailed”)
Cambiamento dei modelli di volatilita’ e correlazioni
Media
Fat Tails from non-normal distribution
Rendimenti
Fre
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za d
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en
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Distribuzione Normale
Source: Credit Suisse AM-ISS Team.
Quali le implicazioni per gli investitori?
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Distribuzione dei rendimenti realizzata puo’ differire dalla “normalita’”
S&P 500 Return Distribution
Source: Morningstar, Credit Suisse AM-ISS team. Data range from January 1980 (where available) to December 2011
Long Govt/Credit Return Distribution
Hedge Fund Return Distribution Commodities Return Distribution
0%
1%
2%
3%
4%
-20.9% -15.7% -10.5% -5.2% 0.0% 5.2% 10.4% 15.6%
Normal Distribution
Long Govt/Credit
0%
1%
2%
3%
4%
5%
-22.2% -16.7% -11.1% -5.5% 0.0% 5.6% 11.2%
Monthly Return
Pro
babi
lity Normal Distribution
S&P 500
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
-22.0% -17.4% -12.9% -8.3% -3.8% 0.7% 5.3% 9.8% 14.4%
Normal Distribution
Commodities
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
-10.1% -7.6% -5.0% -2.5% 0.0% 2.6% 5.1% 7.7% 10.2%
Normal Distribution
Hedge Funds
Pro
bab
ilit
y
Pro
bab
ilit
y
Pro
bab
ilit
y
Pro
bab
ilit
y
MonthlyReturn MonthlyReturn
MonthlyReturn
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Eventi estremi (three-sigma) accadono con maggiore frequenzaUS Equity (S&P 500 Index)
40 0
20
30
20 0 0 0
51 0 0 0 0 0 0 1 1 2 3
10
1 0 0 1 13
0
6
0 0 02
11
41
4 30 0 0 0 1
3
11
1
118
19
5
0 0 0
5
46
25
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0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Nu
mb
er
of
3-s
igm
a
Days
1950s:1.1 days/year
1960s:0.6 days/year
1970s:2.0 days/year
1980s:2.7 days/year
1990s:2.3 days/year
2000s:11.9 days/year
Global Fixed Income (JP Morgan Global Bond Index)
21
01
01
2
0 0
3
0 0
3
0
3
5 5
78
1 10
15
8
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0
2
4
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8
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14
16
1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010
Nu
mb
er
of
3-s
igm
a D
ays
1980s:1.0 days/year
1990s:0.9 days/year
2000s:5.3 days/year
Source: Bloomberg. Last data point: December 31, 2010
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Gli investitori non sono compensati per il downside riskMisurare la relazione tra rendimenti e downside risk (Conditional VaR)
Compensazione per il rischio
Source: CSAM-ISS team, Morningstar. Based on monthly data from January 1986 to December 2011. 60/40 portfolio represents 60% in S&P 500 and 40% in BarCap US Aggregate Index.
-0.50
-0.25
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
1.25
1.50
0 5 10 15 20 25 30
Portfolio 60% equity/40% fixed income prima di Ago 08
Portfolio 60% equity/40% fixed income dopo Ago 08
Ren
dim
en
to
(% m
en
sile
)
Downside Risk (% CVaR, Serie Negativa)
Dopo Agosto 2008
Prima Agosto 2008
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Sul lungo termine, i premi al rischio nel reddito fisso si sono compressi
Rendimenti Treasury nel tempo Trend deflazionistico di lungo termine come
conseguenza di lavoro e prodotti a basso costo a causa della globalizzazione
Rischio di inflazione ridotto come risultato dell’aumento della credibilita’ delle banche centrali nel combattere la crescita dei prezzi, ma anche presenza di politiche monetarie anticicliche a supporto di una crescita stabile
Source: Bloomberg. Last data point: December 31, 2011
Scomposizione degli spread storici
Prima Ago 2008
DopoAgo 2008
Total 6.38 5.11
Default Premium
(Credit Index – 10Yr Trsy)
1.05 2.01
Term Premium
(10 Yr Trsy – 3Mo Trsy)
1.48 2.89
Real Interest Rate
(3Mo Trsy – inflation)
1.14 -1.48
Inflation(US CPI)
2.71 1.69
CR
ED
IT B
ON
D
TR
EA
SU
RY
B
ON
D
CA
SH
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ld (
%)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Jan-
81
Jan-
85
Jan-
89
Jan-
93
Jan-
97
Jan-
01
Jan-
05
Jan-
09
10 Year Treasury Yield3 Month Treasury Yield
Breakeven Inflation1
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Azioni US: premi al rischio in diminuzione
Scomposizione del premio al rischio storico
Source: Bloomberg. Last data point: December 31, 2011
Valutazioni del mercato US Equity e Inflazione, 1900–2011
Equity Risk Premium (%):
Growth2.61 Growth
2.03
Dividend Yield2.30 Dividend
Yield2.12
Multiple Contraction-0.67
Multiple Expansion0.58
-2.0
-1.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
Average(from 1986 to 2011)
GDP between 1.5% and 2.5%
%
5.49
3.47
Inflazione (%)
P/E
Med
io e
% V
ola
tilit
a’
P/E (smoothed)
Volatilita’ Inflazione (scala 5)
Volatilita’ azioni(scala 1.5)
0
5
10
15
20
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Esp
an
sio
ne
Con
trazio
ne
Deflazione Bassa Moderata Alta
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Decomposizione del Rischio per decade: 1970s 1980s 1990s 2000s
30% Azioni 40% 49% 66% 79%
70% Reddito Fisso 60% 51% 34% 21%
Azioni (in Euro)
Reddito Fisso(in Euro)
Source: CSAM-ISS Team. Note that 1970s represent the period from January 1976 (inception of BarCap Aggregate Index) to December 1980.
Deco
mposi
zione d
el R
isch
io
Portafoglio piu’ diversificato
Portafoglio meno
diversificato
Evoluzione della concentrazione del rischio di PortafoglioPortafoglio 30% Azioni and 70% Reddito Fisso
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1970s 1980s 1990s 2000s
30% Azioni Euro 51% 55% 66%
70% Reddito Fisso Globale 49% 45% 34%
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Temi d’Investimento Chiave
Volatilita’
Correlazioni
Low Yield
Environment
Maggiore volatilita’ politica, finanziaria e macroeconomica
Mercati piu’ reattivi agli annunci e alle notizie politiche come conseguenza degli interventi aggressivi da parte dei governi negli ultimi anni
Maggior numero di switch risk on/off e maggiori “tail events” Tendenzialmente piu’ alte ma soprattutto più volatili
Concentrazione del rischio: le importanti sfide globali portano molte asset class a muoversi insieme senza guardare ai fondamentali
Sul lungo termine, alcuni bond premium si stanno assotigliando (e diventando piu’ volatili)
Prolungate politiche di tassi contenuti e in alcuni casi negativi
Alta avversione al rischio
Soluzione:
Necessita’ di Selezionare
specifiche strategie
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Come ottimizzare un Portafoglio per affrontare gli scenari futuriL’importanza di selezionare strategie efficientiConsiderazioni chiave: strategie di asset allocation
Il riposizionamento degli investimenti sono piu’ frequenti e le strategie saranno meno levereggiate
Le strategie basate sulla Mean Reversion sono meno profittevoli, in un mondo dove i rendimenti raramente rimangono intorno alla media
I clienti domandano una “barbell approach” per quanto riguarda i veicoli di investimento
– Da un lato, una combinazione di soluzioni passive che diminuiscono il rischio attivo e permettono piu’ controllo sui risultati dell’investimento
– Dall’altro, prodotti realmente scorrelati in ogni condizione di mercato (Insurance Linked Strategies, Global Macro, Multi-Strategy)
Selezionare strategie che - unite al beta tradizionale - sono in grado di ridurre il downside risk e mitigare le asimmetrie della distribuzione dei rendimenti (uso dell’Expected Shortfall per ottimizzare il Portafoglio)
Implementare sinteticamente strategie di Tail Risk Hedging e copertura contro la Volatilita’ (options strategies, volatilita’ come asset class)
Strategie per il reddito fisso
Ridurre la sensitivita’ dell’investimento ad aumenti della curva dei rendimenti (ridurre il premio duration e cercare “positive convexity” nei periodi di volatilita’ dei tassi)
Incrementare il premio per il rischio credito (IG e NIG) e introdurre copertura contro l’inflazione inattesa
Ricercare asset con una maggiore componente “coupon”
Mitigare l’esposizione al Beta tradizionale considerando asset class meno convenzionali (Convertibili, Senior Loans, High Yield, RMBS, Mezzanine Investments) senza pero’ aumentare la correlazione della componente reddito fisso con le altre asset class nel portafoglio
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Selezionare e combinare asset class per ridurre il drawdown di Portafoglio
Statistiche
100% S&P 500 CVaR Optimization
S&P 500 100.00 50.00
Managed Futures - 25.00
Multi-Strategy - 16.50
Global Macro - 8.50
Total 100.00 100.00
Rendimento Ann. 8.05 8.36
Rischio Ann 15.72 8.83
Rendimento per Unita’ di Rischio
0.51 0.95
Rendimento per Unita’ di Downside
0.23 0.48
Value at Risk (Ann.) -27.13 -11.92
Maximum Drawdown -50.95 -29.29
Kurtosis 0.96 0.22
Skewness -0.66 -0.42
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
Relative Value
Multi-Strategy
Managed Futures
Long Short
Global Macro
Fixed Income Arbitrage
Event Driven
Equity Market Neutral
Emerging Markets
Directional
Dedicated Short
Broad Index
Convertible Arbitrage
Coskewness Beta1
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
Relative Value
Multi-Strategy
Managed Futures
Long Short
Global Macro
Fixed Income Arbitrage
Event Driven
Equity Market Neutral
Emerging Markets
Directional
Dedicated Short
Broad Index
Convertible Arbitrage
Cokurtosis Beta1
1 Vs Azioni. Coskewness beta and cokurtosis beta rappresentano la relazione tra i momenti della distribuzione di ciascuna strategia e il corrispettivo momento della distribuzione di un’altra asset class, in questo caso l’azionario.Source: CSAM-ISS team, Morningstar. Based on monthly data from January 1994 to December 2011.
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Performance delle asset class in periodi di rialzo dei rendimentiEM, stressed debt and senior loans hanno performato bene
Jan 94–Nov 94 Jan 96–Aug 96 Sep 98–Jan 00 June 05–June 06 Dec 08–June 09
Overall Rankings During Periods of Rising Yields (Jan 94–Feb 11)
Highest Return Commodities Commodities US Equities Gold High Yield EM Debt
Senior Loans Distressed Debt EM Debt Commodities Senior Loans Commodities
Distressed Debt EM Debt Distressed Debt Distressed Debt EM Debt US Equities
ABS Senior Loans Commodities US Equities ABS Distressed Debt
US Equities US Equities Senior Loans Senior Loans Distressed Debt Senior Loans
High Yield High Yield High Yield EM Debt Inflation-Linked Gold
Gold ABS Inflation-Linked High Yield Gold High Yield
MBS MBS ABS ABS Commodities ABS
US Core US Core MBS MBS US Equities Inflation-Linked
EM Debt Gold US Core US Core MBS MBS
Lowest Return Inflation-Linked Inflation-Linked Gold Inflation-Linked US Core US Core
Source: Bloomberg and Credit Suisse Asset Management. 1We define periods of rising yields as those in which the US 10-Year Treasury yield rose on a monthly basis for a period of six months or more.In the analyzed period, inflation—as measured by the US CPI urban consumers year-over-year NSA—rose from 2.5% to 2.7% in the rising-rate period from January 1994 to November 1994; it rose from 2.7% to 3.0% in the period from January 1996 to August 1996; it rose from 1.5% to 2.7% during the September 1998 to January 2000 period; it rose from 2.5% to 4.3% in the period from June 2005 to June 2006; and fell from 0.1% to -1.4% for the period from December 2008 to June 2009.
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Esposizione Core Portfolio Core Plus Portfolio Diversified Portfolio
Euro CoreEuro BondsEuro Investment Grade
100.080.020.0
80.064.016.0
70.056.014.0
Global Bonds 5.0 4.0
Convertibles 6.5 3.8
Non-Investment Grade (HY/SL) 8.5 11.0
Emerging Market Bonds 2.0
Inflation Linked 9.2
L’esposizione verso il non-Core aiuta l’efficienza del PortafoglioAttenuare i rischi di inflazione e aumentare i rendimenti
Source: Credit Suisse Asset Management. For illustrative purposes only. Forward-looking statements subject to a number of risks and uncertainties. Please see the “Important Information Regarding Performance” section at the end of this presentation for a description of our modeling methodology.
+ +
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-
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Statistiche del Portafoglio
Target Return 3.24 3.95 4.00
Target Risk 3.28 3.28 3.28
Return per Unit of Risk 0.99 1.20 1.22
Parametric Value at Risk -2.17 -1.46 -1.42Portfolio Duration 4.92 4.69 4.76
Portfolio Yield 2.83 3.22 3.35
-
For illustrative purposes only
+
Illiquidita’ Diversificazione Cambiamento nella Target DurationAspetti da considerare:
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All Periods Core Core Plus DiversifiedHistorical Return 5.45 5.19 5.15 Historical Risk 3.70 3.47 3.43 Return per Unit of Risk 1.47 1.49 1.50 Monthly Value at Risk -1.33 -1.03 -1.16 Monthly Conditional Value at
Risk -1.76 -1.64 -1.62
Skewness -0.26 -0.01 0.09 Kurtosis 0.57 0.73 0.39 Correlation to MSCI World Equities -0.14 0.22 0.21 Correlation to Commodities -0.13 0.05 0.08 Rising RatesHistorical Return -4.47 -2.22 -2.33 Historical Risk 2.88 3.01 3.00 Return per Unit of Risk -1.55 -0.74 -0.78 Skewness -0.51 0.28 0.60 Kurtosis 1.78 1.30 1.45
Based on historical data. Chart contains hypothetical information. For illustrative purposes only
Sources Ibbotson, Credit Suisse AM-ISS team. Past performance does not guarantee or indicate future results.
Performance Storica dei Portafogli
Portafogli a Reddito FissoRendimenti storici e statistiche di base
100
125
150
175
200
J an-00 J an-01 J an-02 J an-03 J an-04 J an-05 J an-06 J an-07 J an-08 J an-09 J an-10 J an-11 J an-12
Rising RatesCoreCore PlusDiversified
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Correlazioni dei Settori del Reddito Fisso con le Azioni Americane
Sources Ibbotson, Credit Suisse AM-ISS team. Based on historical monthly data from January 1993 (where available) to December 2010.
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
-0.60
-0.40
-0.20
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
Dec-77 Dec-80 Dec-83 Dec-86 Dec-89 Dec-92 Dec-95 Dec-98 Dec-01 Dec-04 Dec-07 Dec-10
S&P 500
BarCap Credit
BarCap Gov’t
BarCap Lg Gov’t
BarCap Mortgage
BarCap Aggregate
BarCap TIPS
Rollin
g 5
Year
Corr
ela
tion
s t
o
S&
P 5
00
Rollin
g 5
Year
S&
P
Retu
rn (
%)
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Scomposizione Rischio – Stress Periods
DescrizioneCore
PortfolioCore PlusPortfolio
DiversifiedPortfolio
European Core 100.0 66.4 56.7
Global Bonds 0.7 2.0
Convertibles 10.7 6.7
Non Investment Grade 22.2 21.4
EM Bonds 3.7
Inflation Linked 9.6
Totale 100.0 100.0 100.0
Portafogli a Reddito FissoCorrelazioni e scomposizione del rischio
Sources Ibbotson, Credit Suisse AM-ISS team. Correlation data based on period from January 2000 to March 2012. Past performance does not guarantee or indicate future results. For illustrative purposes only. Forward-looking statements subject to a number of risks and uncertainties. Please see the “Important Information Regarding Performance” section at the end of this presentation for a description of our modeling methodology.
Correlazioni Storiche – All Periods
EuroBon
d
Corp IG
GblBond
Convert
HY LLEM
BondInfl-
LinkedMSCI
World
Euro Bond 1.00 0.82 0.23 -0.08 0.06 -0.19 0.09 0.73 -0.21Corp IG 0.82 1.00 0.04 0.22 0.47 -0.02 0.22 0.66 0.14Global Bond 0.23 0.04 1.00 0.37 -0.17 0.64 0.60 -0.01 0.09
Convertibles-
0.080.22 0.37 1.00 0.56 0.67 0.72 0.01 0.84
High Yield 0.06 0.47 -0.17 0.56 1.00 0.29 0.35 0.19 0.57
Lev Loans-
0.19-0.02 0.64 0.67 0.29 1.00 0.71 -0.19 0.46
EM Bond 0.09 0.22 0.60 0.72 0.35 0.71 1.00 0.11 0.54Infl-Linked 0.73 0.66 -0.01 0.01 0.19 -0.19 0.11 1.00 -0.05
MSCI World-
0.210.14 0.09 0.84 0.57 0.46 0.54 -0.05 1.00
Correlazioni Storiche – Stress Periods (VIX > 25)
EuroBond
Corp IG
GblBond
Convert
HY LLEM
BondInfl-
LinkedMSCI
World
Euro Bond 1.00 0.71 0.00 -0.09 0.05 -0.25 -0.08 0.67 -0.26Corp IG 0.71 1.00 -0.24 0.37 0.59 0.03 0.20 0.57 0.26Global Bond
0.00 -0.24 1.00 0.24 -0.29 0.56 0.36 -0.29 -0.02
Convertibles
-0.09 0.37 0.24 1.00 0.65 0.63 0.74 0.05 0.83
High Yield 0.05 0.59 -0.29 0.65 1.00 0.38 0.48 0.26 0.65Lev Loans -0.25 0.03 0.56 0.63 0.38 1.00 0.64 -0.21 0.42EM Bond -0.08 0.20 0.36 0.74 0.48 0.64 1.00 0.10 0.60Infl-Linked 0.67 0.57 -0.29 0.05 0.26 -0.21 0.10 1.00 -0.07MSCI World
-0.26 0.26 -0.02 0.83 0.65 0.42 0.60 -0.07 1.00
Scomposizione Rischio
DescrizioneCore
PortfolioCore PlusPortfolio
DiversifiedPortfolio
European Core 100.0 70.8 57.2
Global Bonds 3.6 5.0
Convertibles 11.8 7.0
Non Investment Grade 13.8 14.4
EM Bonds 7.3
Inflation Linked 9.2
Totale 100.0 100.0 100.0
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Portafogli a Reddito FissoScenario Analysis con RiskMetrics
For illustrative purposes onlySource: Credit Suisse AM-ISS Team.
Yield Curve Sensitivity – Portafogli
Rising Yields Declining Yields
ExposureParallel Shift Up
Bear Steepener
Bear Flattener
Parallel Shift Down
Bull Steepener
Bull Flattener
Core European Bonds 80.0 -2.63 -2.10 -1.92 2.75 1.98 2.17European Corporate 20.0 -0.37 -0.38 -0.27 0.38 0.28 0.39Total 100.0 -3.00 -2.48 -2.19 3.13 2.26 2.56
Core Plus European Bonds 64.0 -2.11 -1.68 -1.54 2.20 1.59 1.74European Corporate 16.0 -0.29 -0.30 -0.22 0.30 0.22 0.31Global Bonds 5.0 -0.17 -0.14 -0.08 0.17 0.08 0.14Convertibles 6.5 0.39 0.28 0.25 -0.38 -0.24 -0.27Non Investment Grade 8.5 0.38 0.09 0.12 -0.33 -0.10 -0.07Total 100.0 -1.79 -1.75 -1.47 1.97 1.54 1.84
Diversified European Bonds 56.0 -1.84 -1.47 -1.34 1.93 1.39 1.52European Corporate 14.0 -0.26 -0.27 -0.19 0.26 0.19 0.27Global Bonds 4.0 -0.13 -0.11 -0.06 0.14 0.06 0.11Convertibles 3.8 0.23 0.16 0.15 -0.22 -0.14 -0.16Non Investment Grade 11.0 0.48 0.12 0.15 -0.42 -0.13 -0.09Emerging Market Bonds 2.0 -0.06 -0.06 -0.04 0.07 0.04 0.06Inflation-Linked 9.2 -0.16 -0.22 -0.12 0.16 0.12 0.23Total 100.0 -1.74 -1.84 -1.46 1.91 1.53 1.94
Yield Curve Sensitivity – Valori Assoluti
European Bonds -3.29 -2.63 -2.40 3.44 2.48 2.72European Corporate -1.83 -1.90 -1.36 1.88 1.39 1.95Global Bonds -3.30 -2.71 -1.58 3.45 1.61 2.81Convertibles 6.06 4.34 3.83 -5.77 -3.73 -4.20Non Investment Grade 4.45 1.06 1.37 -3.90 -1.19 -0.87Emerging Market Bonds -3.20 -2.78 -2.09 3.34 2.14 2.87Inflation-Linked -1.69 -2.40 -1.25 1.73 1.27 2.48
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Appendix
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giugno 2012 20
Come il nuovo scenario impattera’ le asset class
Source: Credit Suisse Asset Management
Implicazioni per le Asset Class
Azioni
Ritorni contenuti a causa di una riduzione dei premi al rischio
Maggiore volatilita’ a causa di periodi risk-on/risk-off
Incremento del gap di crescita tra economie sviluppate ed emergenti
Reddito Fisso
Short term rates bassi a causa di politiche di “repression” e domanda strutturale per asset piu’ difensivi
Volatilita’ del premio per il credito e il premio duration
Valute Aumento della volatilita’: debolezza strutturale in regioni economiche chiave
De-sincronizzazione tra economie sviluppate ed emergenti
Alternativi
Aumento della domanda per “risk premia” alternativi, specialmente in uno scenario con bassi rendimenti
Periodi prolungati di inflazione inaspettata attireranno capitali verso strategie di inflation-hedging
Maggiore attenzione al potenziale di diversificazione e ricerca di rendimenti ortogonali
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giugno 2012 21
-25%
-20%
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
Jan 97 Sep 99 Jun 02 Mar 05 Dec 07 Sep 10
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Global IP Momentum Global Risk Appetite (daily,rhs)
Last data point: 30.04.2012
Volatilita’ del Ciclo Macro: Produzione Industriale e Appetito per il Rischio
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giugno 2012 22
Come ottimizzare un Portafoglio per affrontare gli scenari futuriL’importanza di selezionare strategie di portafoglio efficientiNecessita’ di mitigare l’esposizione al debito governativo Core
L’alta concentrazione di alcuni Benchmark su debito di Stato, Sovragovernativo e relativo alle Agenzie implica che il Beta del portafoglio sia molto esposto sui fondamentali di alcuni paesi (e relativo Beta)
Tale esposizione potrebbe non essere ottimale in un contesto di New Normal:
La corrente e prevista offerta di debito sul mercato e probabilita’ di continui stimoli monetari (QE3)
I rendimenti reali rimangono molto bassi
I tassi reali sono calcolati come differenza tra I nominal yield e il livello di breakeven inflation alle diverse scadenze
Movimenti al rialzo anche limitati dei rendimenti portano ad un ritorno dell’investimento uguale a zero
Il Break even rate illustra l’aumento nei tassi che annullerebbe l’effetto del coupon e renderebbe uguale a zero il total return.
Source: CS AM-ISS Team
Treasury Agency ABS Sovereign MBS EM High Yield Lev Loans
Breakeven Rate 0.22 0.35 0.44 0.46 0.81 0.85 1.85 n/a
Treasury Agency ABS MBS Sovereign EM Lev Loans High Yield
Real Rate -0.94 -0.87 -0.58 0.79 1.20 3.20 4.19 5.56
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giugno 2012 23
Nicolò FoscariInvestment Strategy and Solutions, New York
Nicolò Foscari
Nicolò attualmente lavora a New York nell’Investment Strategy and Solutions. In precedenza, presso la sede di Credit Suisse a Milano si è dedicato alle strategie d’investimento per portafogli Multi Asset di clienti istituzionali e ha elaborato soluzioni orientate al benchmark, Value at Risk e total return nell’ambito del processo Multi Asset Class Solutions (MACS). Ha maturato esperienze professionali in diversi Paesi europei lavorando in organizzazioni internazionali tra cui l’Unione Europea e l’ONU. Ha conseguito la laurea in Economia Politica presso l’Università Bocconi di Milano e ha frequentato un corso specialistico in Econometria applicata presso la London School of Economics.
Nicolo’ FoscariDirectorInvestment Strategies and SolutionsCredit Suisse Asset ManagementNew York, USAE-mail: [email protected]
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giugno 2012 24
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