vba journaal 24e jaargang najaar 2008 Laag risico aandelen prima geschikt voor lange termijn belegger 7 Liability Hedging Real Estate 15

Transcriptie

1 vba journaal 3nummer 24e jaargang najaar 2008 Laag risico aandelen prima geschikt voor lange termijn belegger 7 Liability Hedging Real Estate 15 7 Knowledge management in asset management firms 22 De golvende weg naar de volgende hausse 28 Lessen van de huidige financiële crisis

2 Inhoud Laag risico aandelen prima geschikt voor lange termijn belegger 7 Een beschouwing over het actuele onderwerp 'de aantrekkelijkheid van laag-risico aandelen in portefeuille context' en in hoeverre deze strategie een overlap geeft met een typische 'value' strategie. Liability Hedging Real Estate 15 Traditioneel wordt bij de afdekking van het renterisico van de verplichtingen van pensioenfondsen vooral gedacht aan vastrentende producten en derivaten. Onderzoek naar 240 vastgoed indices toont aan dat ook commercieel vastgoed zich uitstekend voor dit doel leent. Met name winkels bieden een bruikbaar potentieel. Knowledge management in asset management firms 22 De auteur gaat in zijn paper in op de specifieke kennisaspecten bij asset managers en geeft een observatie of hedge funds mogelijk meer kennisvoordeel hebben dan traditionele asset managers of dat er andere zaken een rol spelen. De golvende weg naar de volgende hausse 28 De lange golf theorie biedt beleggers een strategisch denkmodel. Indien de huidige cyclus de trend van de afgelopen 25 jaar doorzet en zich blijft ontwikkelen in lijn met de vorige vier golven, valt de toekomst van de economische trends en de financiële markten vrij nauwkeurig te voorspellen. De volgende hausse is al zichtbaar. Lessen van de huidige financiële crisis 35 In het midden van de storm tracht de auteur een analyse te maken van de kredietcrisis. Tevens geeft zijn artikel aan hoe soortgelijke gebeurtenissen in de toekomst mogelijk voorkomen kunnen worden. Agenda oktober oktober 2008 Seminar De rol van Private Equity in de economie en maatschappij Artis Partyen Congrescentrum te Amsterdam 7 oktober 2008 A Random Walk Down Wall Street Burt Malkiel IGC te Amsterdam 9 en 28 oktober 2008 Cursus PE Fiduciair Management Patrick Groenendijk Rosarium te Amsterdam 30 oktober e Jaarvergadering IGC te Amsterdam november november 2008 ALM conferentie Reële ambities pensioenfondsen Groot Kievitsdal te Baarn 12 en 20 november 2008 Cursus PE Beleggen voor Charitatieve Instellingen Micheal Damm en Harry Hummels IGC te Amsterdam december december 2008 Vastgoed seminar over de Nederlandse woningmarkt Rosarium te Amsterdam januari januari 2009 Nieuwjaarsborrel en prijsuitreiking Sweepstake 2008 IGC te Amsterdam 15 en 22 januari 2009 Cursus PE Alternative Investments - Roelof Salomons en Gerard Moerman Rosarium te Amsterdam Informatie over bovenstaande bijeenkomsten te verkrijgen bij het secretariaat: telefoon: secretariaat@nvba.nl of website VBA Journaal Redactie Abonnementen De in het VBA Journaal geplaatste is een uitgave van VBA Drs. Huub van Capelleveen VBA artikelen geven de mening Beroepsvereniging van Drs. Eduard van Gelderen CFA Herengracht 479 weer van de auteurs en niet Beleggingsprofessionals Prof. Dr. Jaap Koelewijn 1017 BS Amsterdam noodzakelijk de mening van de Het VBA Journaal verschijnt Drs. Joost van der Kolk RBA telefoon: redactie. vier keer per jaar Drs. Jacco Koopmans CFA secretariaat@nvba.nl Arianne Leuftink Abonnementenprijs 2008: ISSN-nummer Hoofdredacteur Drs. Philip Menco RBA 89,00 inclusief verzendkosten Drs. Hans de Ruiter Drs. Jan Bertus Molenkamp RBA Vormgeving en realisatie Copyright 2008 Redactieadres & a z az grafisch serviceburo bv, Beroepsvereniging van opgave advertenties Den Haag. Beleggingsprofessionals VBA - Irma Willemsen telefoon: secretariaat@nvba.nl Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm of op welke wijze dan ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever.

3 Van de voorzitter Na zes jaar met volle inzet als voorzitter van de VBA te hebben gefungeerd is het tijd om afscheid te nemen. Dat is goed voor mij maar ook voor de VBA. Om met dat laatste te beginnen. Als voorzitter druk je bewust of onbewust een redelijk groot stempel op het reilen en zeilen van de vereniging. Dat is in principe geen probleem, mits het niet te lang duurt en op geregelde tijden een ander het stokje overneemt en dat moment is nu dus aangebroken. Zes jaar is een lange tijd en er is veel veranderd. In de afgelopen jaren is er in goede samenwerking met andere bestuursleden hard gewerkt aan het op orde brengen van de interne organisatie. Toen wij aantraden was het secretariaat nog ondergebracht bij een niet bij naam te noemen organisatie. De ledenadministratie liep enkele jaren achter, adressenbestanden waren volledig achterhaald en als klap op de vuurpijl bleek op een gegeven moment dat de gehele financiële administratie van de harde schijf was verdwenen. Het eerste wat we hebben gedaan is het secretariaat dichter bij de voorzitter onderbrengen en een goede medewerker aan te stellen. Dat laatste is ons zeker gelukt, want met de komst van Irma Willemsen is er veel ten goede veranderd. Nu kunnen we constateren dat de interne organisatie van de VBA er staat en prima functioneert. De financiële positie is solide en er zijn de afgelopen jaren redelijk ruime reserves opgebouwd, waarmee een stap naar verdere professionalisering kan worden gezet. De VBA opleiding is ondergebracht bij de VU onder leiding van Tom Steenkamp en Michael Damm. Het aantal cursisten is de afgelopen jaren wisselend geweest maar staat nog steeds op een redelijk peil. De kwaliteit van de opleiding is onomstreden en behoort tot de beste opleidingen in Europa. Omdat onze eigen opleiding een dergelijk hoog niveau heeft is er bewust voor gekozen deze niet te verruilen voor de opleiding van ACIIA of CFA. Deze afweging zal de komende jaren echter steeds opnieuw moeten worden gemaakt. Voorlopig kiest het bestuur voor de eigen opleiding met een accreditatie in Europa via het CEFA diploma, dat zal blijven bestaan, en via een rechtstreekse accreditatie bij de FSA in Londen. Enkele jaren geleden zijn we van start gegaan met het programma van permanente educatie. Het aanbod is middels enquêtes afgestemd op de vraag van de leden en de evaluaties van de aangeboden onderdelen zijn altijd goed. Het aantal deelnemers laat nog wel eens te wensen over, maar is redelijk bemoedigend. Wij verwachten dat nu de registratie van PE punten is ingezet leden zich zullen realiseren dat het bijblijven op het vakgebied een beslissende voorwaarde is voor een succesvolle loopbaan in de financiële sector. Zes jaar voorzitter van de VBA betekent samenwerken met een groot aantal mede bestuursleden. Ik ben de tel kwijtgeraakt hoeveel bestuursleden ik heb zien komen en gaan. Over het algemeen is de samenwerking inspirerend en stimulerend geweest maar soms liepen we toch ook aan tegen de grenzen van de beperkte mogelijkheden om vrijwilligers aan te sturen. Het is mij een voorrecht geweest om deze prachtige organisatie als voorzitter te mogen besturen. Veel is bereikt, maar meer moet nog bereikt worden. De weg naar een verdere professionalisering van de beroepsorganisatie vraagt om extra investeringen in de jaren die komen gaan. René Willemsen Dr. René Th. H. Willemsen RBA, voorzitter VBA

4 Verenigingsnieuws. Van het bestuur Per 1 oktober 2008 komt er een eind aan de bestuursperiode van acht jaar van Rolf-Pieter ter Horst (voorzitter) en Jurgen Aarts (vice-voorzitter) van de Dutch Commission on Bonds (DCB). De DCB is lid van de European Bond Commision EBC (een commissie van EFFAS) en waakt daarmee over een goede afstemming van de activiteiten en projecten binnen Europe. Daarnaast heeft Marc Rovers te kennen gegeven dat zijn werkzaamheden vanuit Londen en zijn secretarisfunctie voor DCB niet langer zijn te combineren. Het bestuur bedankt de drie heren voor hun inzet en enthousiasme. Het nieuwe DCB bestuur is als volgt: voorzitter Kiemthin Tjong Tjin Joe vice-voorzitter Jan Matthijssen secretaris Bruus-Jan Willemsen Na twee-en-een-halfjaar heeft Ruud Snoeker per 1 juli 2008 het voorzitterschap van het Seniorenconvent beëindigd. Het bestuur bedankt hem voor zijn inzet. Onder zijn voorzitterschap is het SeCo nieuw leven ingeblazen. Opvolger van Ruud is Jacques van den Berg.. Secretariaat Donderdag 4 september is opnieuw het jaarlijks terugkerende Social Event gehouden voor de verschillende VBA commissies, besturen en werkgroepen. De uitnodiging vanuit het VBA bestuur voor de leden van de verschillende commissies werd op positieve wijze beantwoord door een vijftigtal leden die Niels Kortleve Tom Steenkamp Tjemme van der Meer

5 vba journaal nr. 3, najaar 2008 Verenigingsnieuws een unieke boottocht op het IJ met de Kapitein Kok konden combineren met een informele en gezellige happening. Na het welkom heten door de voorzitter, René Willemsen, hebben een drietal commissieleden wat achtergrond, actualiteit en ontwikkelingen die binnen hun commissies spelen uit de doeken gedaan. Tom Steenkamp (APG) van de Opleiding VBA, Tjemme van der Meer (Achmea) van de commissie Risk Management en Niels Kortleve (PGGM) van de commissie Asset Liability Management. Scheidend hoofdredacteur Hans de Ruiter (Stichting Pensioenfonds Hoogovens) van het VBA Journaal meldde dat hij zijn hoofdredacteursfunctie gaat overgedragen aan Jaap Koelewijn, die met veel commitment en inzet Hans inspanningen van de afgelopen 8 jaar zal voortzetten op zijn eigen wijze. Niet alleen Hans de Ruiter s energie en efficiëntie die de redactie van het VBA Journaal gedurende deze periode hebben aangestuurd worden met complimenten tot uitdrukking gebracht, ook krijgt hij uit handen van de voorzitter de tot nu toe nog niet vaak uitgereikte gouden VBA-speld opgespeld. Na een heerlijk diner en vele interessante gesprekken concludeerden velen bij het wederom aanmeren om ca. 21:00 uur dat het een zeer zinvolle activiteit is en er zijn vele goede ideeën en suggesties ontstaan in een prima ontspannen omgeving, absoluut voor herhaling vatbaar! De foto s reflecteren deze woorden... Gouden VBA speld voor Hans de Ruiter (l) Commissie uitje

6 Werk je liever bij een bank waar je het verschil kunt maken? Ervaar het carrièreverschil. Het verschil maken. Dat klinkt goed, maar wat bedoelen we er precies mee? Bij de grote banken zijn de lijnen lang, de procedures star en ben je over het algemeen minder zichtbaar. Bij Van Lanschot zorgen we voor een omgeving waarbinnen je kwaliteiten gezien worden. Dat betekent dat je zelfvertrouwen moet hebben, want ook fouten zijn zichtbaarder. Als senior beleggingsanalist bepaal je vanuit jouw expertise mede het beleggingsbeleid van de bank. De grote betrokkenheid bij de beleggingsadviseur en zijn klanten zorgt ervoor dat jouw rapporten niet in een la verdwijnen, maar direct worden gebruikt. Wil je ook het verschil ervaren? Neem dan contact met ons op of kijk op Senior Analist Vastrentende Waarden Voor ons hoofdkantoor in s-hertogenbosch. Een ervaren, klantgerichte professional met ruime kennis van de internationale obligatie- en rentemarkten. Met jouw scherpe analyse draag je bij aan de ontwikkeling van een herkenbare beleggingsvisie van de bank. Diepgravend onderzoek koppel je aan hoogwaardig advies. Je geeft aanbevelingen aan onze particuliere relaties en adviseurs over de beleggingsmogelijkheden in de vastrentende markt. Je bent creatief, analytisch en communicatief sterk. Als echte teamspeler werk je nauw samen met je collega-analisten. Senior Analist Grondstoffen en Opkomende Markten Voor ons hoofdkantoor in s-hertogenbosch. Een onafhankelijk specialist en adviseur met diepgaande kennis op het gebied van beleggen in grondstoffen en opkomende markten. Je draagt bij aan de ontwikkeling van een herkenbare beleggingsvisie van de bank. Diepgravend onderzoek koppel je aan hoogwaardig advies. Hiertoe vertaal je actuele ontwikkelingen in de grondstoffenmarkt en grondstofrijke regio s naar beleggingsmogelijkheden voor onze particuliere relaties en adviseurs. Je bent creatief, analytisch en communicatief sterk. Als echte teamspeler werk je nauw samen met je collega-analisten.

7 vba journaal Laag risico aandelen prima geschikt voor lange termijn belegger Sinds kort staat het onderzoek naar de performance evaluatie van aandelen met een laag risico versus aandelen met een hoog risico opnieuw in de belangstelling. 2 Volgens de theorie (CAPM) zouden effecten met een laag risico een lager rendement moeten hebben en effecten met een hoog risico een hoger rendement. Al in het begin van de jaren zeventig, bij de eerste empirische toetsen van het CAPM bleek dat aandelen met een laag systematisch risico (bèta) een te hoog risico-gecorrigeerd rendement behaalden (zie onder andere Black, Jensen en Scholes, 1972 en Fama en MacBeth, 1973). De veronderstelde positieve relatie tussen systematisch risico en rendement bleek te vlak te zijn. Dit al vroeg gedocumenteerde laag-risico effect schoof naar de achtergrond door andere uitdagingen voor het CAPM toen eind jaren zeventig bekend werd dat karakteristieken zoals ondernemingsgrootte (size) en waarderingsmaatstaven (value) beter rendementen voorspelden en verklaarden dan het historische risico. De jaren tachtig en negentig werden gedomineerd door het verder in kaart brengen en bediscussiëren van deze en andere anomalieën, waaronder momentum. Begin jaren negentig lieten Haugen en Baker (1991) zien dat een minimum variantie index, die laag risico aandelen een groter gewicht geeft, superieure risico-rendements eigenschappen heeft ten opzichte van marktwaarde gewogen indices. 3 Black (1993) bevestigde het laag-risico effect en raadde top-down beleggers aan om lage bèta aandelen te overwegen. Recentelijk is er weer literatuur bijgekomen over het laag-risico effect door Clarke, de Silva en Thorley, (2006) en Blitz en van Vliet (2007). Pim van Vliet, PhD 1 Senior Researcher, Robeco Quantitative Strategies

8 De belangrijkste verklaring voor het laag-risico effect is dat het gedecentraliseerde beleggingsproces in vermogensbeheer de prijsvorming van effecten beïnvloedt. In de professionele beleggingsindustrie is sprake van een beleggingsproces dat uit 2 stappen bestaat. Allereerst beslist de klant (belegger) wat de asset allocatie zal zijn. De klant kan hierbij worden bijgestaan of vertegenwoordigd door een adviseur, CIO of beleggingscommissie. Vervolgens krijgen verschillende managers per beleggingscategorie een mandaat met als doel om een gekozen benchmark te verslaan. Deze manager wordt afgerekend met een relatieve performance maatstaf (bijvoorbeeld de informatie ratio), terwijl de belegger een absolute rendementsdoelstelling hanteert (bijvoorbeeld de Sharpe ratio). Dit proces kan leiden tot inefficiënte uitkomsten, omdat de doelstelling van klant en manager niet op één lijn liggen (Binsbergen et al, 2007). De actieve manager heeft namelijk een dubbele commerciële prikkel om een tilt naar hoog risico effecten aan te houden, wat niet in het belang is van de klant. De eerste prikkel is om de kans op outperformance voor de manager te vergroten. Effecten met een hoog risico doen het naar verwachting beter tijdens marktstijgingen, wat in twee van de drie jaren outperformance zal opleveren. Dat is een makkelijke en verleidelijke manier voor de manager om outperformance te genereren, terwijl dit het totaal risico voor de klant ongewenst verhoogt. De tweede prikkel is gebaseerd op de wens van de manager om het beheerd vermogen te vergroten. De verwachte instroom in een fonds met outperformance in een periode van stijgende markten is vele malen groter dan die bij outperformance van een fonds in een periode van dalende markten. Het overwegen van hoog risicovolle effecten vergroot de verwachte fondsinstroom, maar dit is niet goed voor de klant. Dit is het zogenaamde gaming effect of tournament behavior onder asset managers zoals beschreven in Brown, Starks en Harlow (1996). Door genoemde prikkels is het daarom te verwachten dat effecten met een hoog risico een te hoge prijs zullen hebben, wat het toekomstige verwachte rendement zal verlagen. Voor laag risico effecten geldt het omgekeerde. Naast het gedecentraliseerde beleggingsproces zijn er alternatieve verklaringen voor het laag-risico effect. Ten eerste, bekritiseerde Black (1972) de veronderstelling van het CAPM dat je tegen risicovrije rente kunt lenen en stelde het zero-beta CAPM voor. 4 Ten tweede zijn risicovolle aandelen aantrekkelijker voor goklustige beleggers dan laag-risico aandelen. Immers, risicovolle aandelen geven de grootste kans op het snel verkrijgen van hoge rendementen. 5 Samengevat kan het huidige professionele beleggingsproces, of andere marktfactoren, leiden tot een systeemfout waardoor er een marktinefficiëntie of anomalie ontstaat. Deze mogelijke anomalie zal pas verdwijnen als genoeg beleggers zich van deze systeemfout bewust zijn en het beleggingsgedrag hierop aanpassen. Portefeuilles gesorteerd op volatiliteit Deze sectie beschrijft het laag-risico effect, aan de hand van resultaten uit het paper van Blitz en van Vliet (2007). Alle aandelen die op enig moment deel uitmaken van FTSE wereld index 6 zijn gesorteerd op basis van historische 3-jaars volatiliteit voor de periode De aandelen worden iedere maand 7 in 10 portefeuilles of decielen geplaatst. Het voordeel van deze rangschikmethode boven een mean-variance optimalisatie is dat de portefeuille gewichten stabieler zullen zijn en er geen extra subjectieve randvoorwaarden hoeven worden toegevoegd aan het algoritme. Een mogelijk probleem bij optimalisatie is namelijk dat de omzet sterk toeneemt door extreme en variërende portefeuillegewichten. De oplossing hiervoor is het plaatsen van een aantal extra randvoorwaarden, maar hierdoor wordt het optimalisatieproces al snel een black box. Dus het simpel rules-based sorteren is makkelijker uit te leggen en te controleren en geeft bovendien ook stabielere uitkomsten. Figuur 1 geeft de uitkomst weer van de 10 portefeuilles gesorteerd op volatiliteit voor de periode Hierin staat het gemiddelde rendement boven de risico vrije rente op de y-as en de gemiddelde volatiliteit op de x-as. Hierbij valt allereerst op dat historische volatiliteit een goede voorspeller is van toekomstige volatiliteit. Het risico van de laag-risico aandelen (D1) ligt op 10% en van hoog-risico aandelen op 28% (D10), terwijl dit voor de markt 15% is. Dus het risico van de aandelenportefeuille kan met 33% tot 67% worden verminderd door laag risico aandelen aan te houden. Daarnaast blijken de portefeuilles met een laag (hoog) risico, tegelijk het hoogste (laagste) rendement te behalen. De Sharpe ratio van de FTSE-wereld index is 0,40, terwijl de Sharpe ratio van de laag-risico aandelen 0,72 bedraagt. Voor hoog

9 Figuur 1: Risico en rendement van 10 portefeuilles gesorteerd op historisch risico 12,0% 11,0% 10,0% traditioneel laag risico aandelen alternatieven meer rendement Rendement 9,0% 8,0% 7,0% geen restrictie omzet restrictie minder risico 6,0% 5,0% 0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0% 8,0% Risico (Volatiliteit) risico aandelen geldt het tegenovergestelde (zie ook Ang et al, 2006). Als de sample wordt gesplitst in een 10-jaars periode van en een periode van blijkt dat het effect sterker is geworden de laatste jaren. De Sharpe ratio van laag-risico aandelen is 0,49 in de eerste sub-sample en 1,09 in de laatste subsample, terwijl deze voor de markt 0,28 en 0,53 is. Mogelijke verklaring voor het sterker worden van het effect is dat het beleggingsproces steeds verder is gedecentraliseerd getuige de toenemende invloed van beleggingsfondsen en hedgefondsen over deze periode. 8 Laag risico effect op korte termijn moeilijk te arbitreren Het rendement van een long/short strategie, waarbij de laag volatiele aandelen worden gekocht en de hoog volatiele aandelen worden verkocht, bedraagt 5,9%. Dit rendement gaat gepaard met een zeer hoog risico van 24%, wat met name wordt veroorzaakt door de shortpositie in de hoog-risico aandelen. Dit hoge risico maakt een dergelijke strategie voor korte termijn beleggers niet aantrekkelijk, omdat de Sharpe ratio in de backtest slechts 0,25 is (5,9% gedeeld door 24%). Een ander probleem is dat de strategie niet marktneutraal is, maar een negatieve en tijdsvariërende bèta zal hebben (tussen -2,0 en -0,5). Dit betekent dat de winstgevendheid van de long/short strategie sterk negatief afhangt van de aandelenmarkt. Andere long/short strategieën zoals waarde of momentum worden gekenmerkt door hogere Sharpe ratio s (0,5 tot 1,0) en hebben stabielere bèta s rond de nul. Hiermee zijn value en momentum veel aantrekkelijker voor hedgefondsen en actieve managers dan een long/short strategie op basis van risico. Dus de laag-risico alpha is, anders dan andere alpha s, moeilijk portable te maken en los te koppelen van de bèta. Hiermee komen we terug bij het gedecentraliseerde beleggingsproces. Bij het scheiden van alpha en bèta zoeken actieve managers naar aandelen die de benchmark kunnen verslaan en hedgefondsmanagers zoeken naar marktonafhankelijke strategieën. Het laag-risico effect is door beide partijen moeilijk te exploiteren: een lage informatie ratio en sterk marktafhankelijk. Sterker nog, deze partijen hebben zoals eerder genoemd een dubbele prikkel om juist hoog-risico aandelen te kopen. Portefeuille context Hoe kan dan geprofiteerd worden van het laag-risico effect? Dit kan door laag risico aandelen te beschouwen als een aparte beleggingscategorie die op portefeuilleniveau concurreert met andere beleggingscategorieën zoals obligaties, high yield, vastgoed, grondstoffen en hedgefondsen zoals voorgesteld

10 Tabel 1: Beschrijvende statistieken van beleggingscategorieën over periode januari 1986 januari 2006 Traditioneel Alternatieven Aandelen Obligaties Kas Laag risico Vastgoed High yield Grondstoffen Hedge fondsen Gemiddelde 10,1% 6,6% 4,9% 12,8% 11,0% 8,8% 11,9% 8,7% Volatiliteit 14,3% 3,6% 0,7% 9,9% 12,6% 6,8% 18,5% 6,8% Sharpe ratio 0,36 0,45-0,79 0,48 0,57 0,38 0,55 door Black (1993). Bij het bepalen van de optimale beleggingsmix wordt gekeken naar de bijdrage aan het portefeuillerendement en de bijdrage aan het risico. Hierbij zijn de Sharpe ratio en onderlinge correlaties belangrijk. Tabel 1 geeft de risico- en rendementkarakteristieken weer van een aantal verschillende beleggingscategorieën over de periode Alle rendementen zijn in euro s en zonder valutarisico (afgedekt naar euro). Over deze periode hebben aandelen, obligaties en grondstoffen een vergelijkbare Sharpe ratio van 0,36-0,45, terwijl de andere beleggingscategorieën een hogere Sharpe ratio hebben van 0,48-0,80. Om te kijken wat de toegevoegde waarde is van laag-risico aandelen, doen we een optimalisatie waarin alle verschillende alternatieven tegelijk met elkaar concurreren. 10 We starten vanuit een traditionele 40/60 belegger in aandelen en obligaties. Deze mix levert een rendement op van 8,0% bij een volatiliteit van 6,2%, wat zich vertaalt in een Sharpe ratio van 0,49. Van deze portefeuille is 100% in traditionele categorieën belegd. Vervolgens kijken we naar de doelstelling om bij gelijkblijvend risico, meer rendement te behalen. Zonder enige omzetbeperkingen, kan er 2,9% meer rendement worden behaald door voor 49% in laagrisico aandelen te beleggen en voor 35% in overige alternatieven. Dus in een directe competitie met andere alternatieve beleggingscategorieën zoals vastgoed, high-yield, grondstoffen en hedgefondsen komt laag risico er als sterkste uit. Om meer robuuste uitkomsten te verkrijgen voeren we ook een optimalisatie uit met een omzetbeperking, waarbij er geldt dat er van de huidige portefeuille niet meer dan 25% mag worden verkocht en voor 25% alternatieven mag worden gekocht: dus een maximale omzet van 50%. Deze omzetbeperking kan worden gezien als een Bayesiaanse prior (zie ook Swinkels en de Groot, 2008). Hieruit blijkt dat het rendement nu met 1,1% toeneemt, door voor 10% in andere alternatieven te beleggen en 14% in laag-risico aandelen. Ook hier komen laag-risico aandelen als aantrekkelijk uit de bus. Ten slotte, optimaliseren we onder de doelstelling om bij gelijkblijvend rendement het risico te verlagen. Hieruit blijkt dat het risico gehalveerd kan worden van 6,2% naar 3,1%. Hiervoor moet dan voor 19% in alternatieven worden belegd en voor 21% in laag-risico aandelen. Bij een omzetbeperking, blijkt dat het risico van 6,2% naar 3,9% gaat, waarbij er voor 13% in alternatieven en 6% in laag-risico aandelen wordt belegd. Tabel 2: Beschrijvende statistieken en beleggingen van verschillende portefeuilles 1. Start 2. Meer rendement 3. Minder risico Omzet beperking geen Max 50% geen Max 50% Gemiddelde 8,0% 10,9% 9,1% 8,0% 8,0% Volatiliteit 6,2% 6,2% 6,2% 3,1% 3,9% Sharpe ratio 0,49 0,96 0,68 0,98 0,77 % traditioneel 100% 16% 75% 60% 81% % laag risico aandelen - 49% 14% 21% 6% % alternatief (excl. laag-risico) - 35% 11% 19% 13% 10

11 Figuur 2: Risico en rendement van verschillende portefeuilles met/zonder omzetrestricties 12% 10% Theoretische relatie (Capital Market Line) Rendement boven kas 8% 6% 4% 2% hoge Sharpe ratio van laag-risico aandelen D1 Market Lage Sharpe ratio van hoog-risico aandelen D10 0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Risico (Volatiliteit) Figuur 2 geeft de resultaten grafisch weer, inclusief de efficiënte grenslijn met en zonder omzetrestricties. Het percentage belegd in laag-risico aandelen varieert tussen de 6% en 49%. Als laatste robuustheidanalyse verlagen we het rendement op de laag-risico aandelen van 12,8% naar 10,1%. Hierbij wordt hetzelfde rendement als aandelen behaald, maar dan met een lager risico. De Sharpe ratio daalt hierdoor van 0,79 naar 0,52, onder die van hedgefondsen en high yield obligaties. Ook in dit geval komen laag-risico aandelen terecht in de optimale portefeuilles. Bij maximaal rendement voor 19% en bij minimaal risico voor 8%. Dus ook bij meer conservatieve aannames voor deze specifieke beleggingscategorie, is het op de lange termijn verstandig om te beleggen in dit saaie segment van de aandelenmarkt. Lange termijn We benadrukken dat de Strategische Asset Allocatie (SAA) een beslissing voor de lange termijn is. Dit betekent dat een afwijkende SAA mix niet op de korte termijn maand-tot-maand waarde zal toevoegen, wat wel belangrijk is in portable alpha context. Het doel bij SAA is immers een lange termijn superieure Sharpe ratio te behalen. Zo worden bijvoorbeeld door veel lange termijn beleggers grondstoffen aangehouden om de Sharpe ratio te verhogen. Om toch een indruk te geven van de verschillen die kunnen optreden geeft figuur 3 de rendementen weer van laag-risico aandelen versus aandelen. Per jaar is er soms een behoorlijk verschil in rendement tussen aandelen en laag-risico aandelen. Meest extreem zijn 1999 en In 1999 blijft het rendement met 33% achter, terwijl in 2000 het rendement weer 30% hoger is. Te zien is dat met name tijdens bear-markten (1990, ) de verliezen sterk beperkt worden, terwijl in bull-markten het rendement achter blijft. De jaarlijkse tracking error bedraagt 13% over deze periode, wat overigens nog wel kleiner is dan 24% tracking error van grondstoffen ten opzichte van aandelen. Vanwege deze hoge tracking error vereist het beleggen in laag-risico aandelen als aparte beleggingcategorie wel een lange termijn beleggingshorizon. Een andere vraag is in hoeverre laag-risico aandelen overlap hebben met de veel bekendere waardebeleggingsstijl. Dit omdat de perceptie bestaat dat waarde-aandelen ook een lager risico hebben vergeleken met aandelen. De volatiliteit van waarde (MSCIvalue) is gedurende de periode 14,1%. Slechts een fractie lager dan aandelen (14,3%) en een stuk hoger dan van laag-risico aandelen (9,9%). Dus is het moeilijk hard te maken dat waarde-aandelen 11

12 Figuur 3: jaarlijkse rendementen 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% Aandelen Laag-risico aandelen -30% het risico zullen verkleinen zoals laag-risico aandelen dat zullen doen. Daarnaast laten Blitz en van Vliet (2007) zien dat de resultaten robuust zijn voor Fama- French correctie. Ten slotte is het risico van waarde sterk fluctuerend over de tijd. Met behulp van data uit de V.S. die teruggaat tot 1927 is aan te tonen dat de bèta van waarde steeds meer dan 1,0 was van 1927 tot en met Dit betekent dat het risico van waarde aandelen hoog was gedurende de recessie van de jaren dertig en de tweede wereldoorlog. Slotopmerkingen Het gedecentraliseerde professionele beleggingsproces kan leiden tot inefficiënte portefeuilles. Effecten met een laag risico worden ondergewaardeerd omdat de actieve manager een dubbele prikkel heeft om hoog-risico aandelen aan te kopen. Ten eerste om de kans op verwachte outperformance te vergroten en ten tweede om de beleggingen onder beheer te maximaliseren. Uit empirisch onderzoek blijkt dat laag-risico aandelen een superieure Sharpe ratio hebben. Dit laag-risico effect is onaantrekkelijk voor long-short managers en informatie ratio gedreven vermogensbeheerders. De beste manier om hiervan te profiteren is door een strategische allocatie naar laag-risico aandelen aan te brengen. Hierbij is het belangrijk om een lange termijn evaluatie horizon te hanteren. Referenties Ang, Andrew, Robert J. Hodrick, Yuhang Xing en Xiaoyan Zhang, The Cross-Section of Volatility and Expected Returns, Journal of Finance, 61 (1) (2006), pp Binsbergen, Jules H. van, Ralph Koijen en Michael W. Brandt, Optimal Decentralized Investment Management, Journal of Finance, 63(4) (2008) pp Black, Fischer, Capital Market Equilibrium with Restricted Borrowing, Journal of Business 45 (1972), pp Black, Fischer, Beta and Return: Announcements of the Death of Beta seem Premature, Journal of Portfolio Management, (Fall 1993), pp Blitz, David B. en van Vliet, Pim, The Volatility Effect, Journal of Portfolio Management 34 (2007), pp Clarke, Roger, Harindra de Silva en Steven Thorley, Minimum- Variance Portfolios in the US Equity Market, Journal of Portfolio Management, (Fall 2006), pp Fama, Eugene F. en James D. MacBeth, Risk, Return and Equilibrium: Empirical Tests, Journal of Political Economy, 71 (1973), pp French, Kenneth, Presidential Address: The Cost of Active Investing, Journal of Finance 63(4) (2008), pp Haugen, Robert A., en Nardin L. Baker, The Efficient Market Inefficiency of Capitalization-weighted Stock Portfolios, Journal of Portfolio Management, 17, (1991), pp De Ruiter, A.J.C. en T.B.M. Steenkamp, De efficiënte index: een empirisch onderzoek voor de Nederlandse aandelenmarkt, in Financiering en Belegging, deel 18, (1995). 12

13 Shefrin, Hersh en Meir Statman, Behavioral Portfolio Theory, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 35 (2) (2000), pp Swinkels en de Groot, Het Onzekere voor het Zekere Nemen: opnemen van onzekerheid in de asset allocatie voor pensioenfondsen, VBA journaal, (Voorjaar 2008) pp Keith C. Brown, Laura T. Starks en W.V. Harlow, Of Tournaments and Temptations: An Analysis of Managerial Incentives in the Mutual Fund Industry, Journal of Finance 51 (1), 1996, pp Noten 1 Deze bijdrage is op persoonlijke titel geschreven. Contact p.van.vliet@robeco.nl. Met dank aan de referenten van het VBA-journaal, collega s bij Robeco: David Blitz, Martin Scholtens, Laurens Swinkels, en tevens Bruno de Haas van PGGM voor hun waardevolle commentaar. 2 Dit blijkt onder andere uit het feit dat in april 2008 de nieuwe MSCI Global Minimum Volatility Index aangekondigd werd. 3 De Ruiter en Steenkamp (1995) bevestigden de bevindingen van Haugen en Baker voor de Nederlandse markt over de periode In de praktijk bestaat een verschil tussen het tarief voor betaalde en ontvangen rente en in theorie zijn deze 2 aan elkaar gelijk. Bij hetzelfde risico-profiel is het duurder om met geleend geld 200% te beleggen in laag risico aandelen, dan zonder geleend geld voor 100% te beleggen in hoog-risico aandelen. In Black s zero-beta CAPM ligt het verwachte rendement voor hoog risico aandelen daarom lager dan op basis van het CAPM. 5 Het maximale verwachte rendement van een jong volatiel technologiebedrijf is een stuk groter dan van een stabiel klassiek nutsbedrijf. Shefrin en Statman (2000) stellen dat individuen eerst behoefte hebben aan zekerheid zoals bijvoorbeeld een verzekering op het huis of een stabiel pensioen en daarna een ander deel van hun vermogen aanwenden om proberen (snel) rijk te worden. Dit type risico-zoekende beleggers houden geen breed gespreide portefeuilles aan omdat dit de kans op grote winsten verkleint. Een enkel bedrijf kan in 1-jaar tijd makkelijk met 100% in waarde stijgen, maar dit is niet het geval voor een breed gespreide portefeuille. Deze hypothese wordt ondersteund door het feit dat de grote meerderheid van individuele beleggers slechts enkele aandelen in portefeuille heeft. 6 Het voordeel van deze internationale database is dat het ook inzichten oplevert voor markten buiten de Verenigde Staten, terwijl de meeste onderzoeken alleen kijken naar de VS. Daarnaast worden de resultaten gebruik makend van index data niet gedreven door zogenaamde microcaps, waardoor de economische significantie van de uitkomsten toeneemt en kans op datafouten afneemt. 7 De omzet in de portefeuille is zeer beperkt, aangezien historische 3-jaar volatiliteit een trage variabele is die vrij stabiel is over de tijd. Resultaten zijn vergelijkbaar indien een jaarlijkse sortering wordt toegepast. 8 Kenneth French (2008) laat zien dat tot begin jaren tachtig de rol van beleggingsfondsen zeer beperkt was, aangezien in 1980 minder dan 5% van de Amerikaanse aandelen in handen was van beleggingsfondsen, tegenover meer dan 30% in Aandelen is MSCI-wereld, Obligaties is JP Morgan Euro aggregate, Kas is de JP Morgan NL 1-maands rente, Laag risico is de D1 portefeuille uit Blitz en Vliet (2007), Vastgoed is de Nareit all index, High Yield is de Merrill Lynch US high yield master II, Grondstoffen is de Goldman Sachs Commodities Index (GSCI). Hedgefondsen zijn gecorrigeerd voor 2% backfill bias en voor 1994 zijn een gelijk gewogen gemiddelde van alle andere beleggingscategorieën. 10 Sommige beleggingscategorieën hebben niet-normaal verdeelde rendementsverdelingen. Dit zou onder een ander evaluatie criterium dan het in dit artikel gebruikte mean-variance criterium, kunnen leiden tot andere uitkomsten. 13

14

15 Liability Hedging Real Estate The development and application of a decision support model for Dutch pension funds Summary This publication presents the results of a research on real estate as a potential liability hedge for Dutch pension funds. Regulation (nftk) causes the need for pension funds to implement Liability Driven Investment and to find liability hedging investment strategies. Current Liability Driven Solutions offered in the market all have their drawbacks; either they are too costly or not yet available on a large scale. Therefore a quantitative support model is developed to help professionals making a solid and thorough decision when it comes to real estate as a liability hedging investment. To find liability hedging real estate for Dutch pension investors, the model measured mismatch risk (tracking error) of 240 different (non-) listed real estate indices from the 25 most mature real estate countries with the pension liabilities. One of the main results is that many specific real estate indices can be labelled as a liability hedge. Another important conclusion is that the sector retail has the best liability hedging potential. Second best is the residential sector, then the industrial sector and lastly the office sector. To which extent one real estate sector scores better than another depends on the preferences of the management of the pension fund and thus with the adjustable settings of the model. Liability Driven Investment Dutch pension funds have the mission to maintain a sustainable pension system by providing reasonable, preferably inflation protected pensions for all their participants against an acceptable and stable price. An analysis on the (future) environment of Dutch pension funds showed that, according to new regulations (nftk), both assets and liabilities now have to be valued on a marked to market (fair value) basis. Consequently, nftk links the liabilities with the investments and, as a subsequence of this, Niels Coolen 1 Management Trainee ING Real Estate 15

16 indirectly with the investment strategy of pension funds. It causes the need for pension funds to implement Liability Driven Investment (LDI). Liability Driven Investment is a way of investing in which the main goal is to gain sufficient assets to meet all liabilities, both current and future. LDI is a relative investment framework, which has the objective of controlling the volatility of the funding ratio. The funding ratio is defined as the sum of the assets divided by the sum of the liabilities. The liabilities take centre stage and the benchmark will now be the liabilities of the pension fund itself as they are considered to be the risk free investment. Rather than grouping investments by asset class, Liability Driven Investment groups assets by their risk compared to the liabilities. LDI introduces two portfolios, each having their own function in a LDI framework. A distinction is made between assets that fit in a risk optimizing portfolio (ROP) and assets that fit in a liability hedging portfolio (LHP). LHP includes assets which track the value changes of the liabilities as much as possible, while ROP tries to generate extra absolute return. The structure of both portfolios is as follows: Risk optimizing portfolio (ROP) Aimed at generating extra return for indexation or a reduction in premiums Are considered as risky investment strategies Contains assets that generate absolute return Liability hedging Portfolio (LHP) The benchmark is the pension liabilities Aimed at decreasing interest/ inflation risk Contains assets with minimum relative risk Table 1 gives a clear overview of the differences between the traditional asset-only approach and the funding ratio approach. The table illustrates that in the asset only framework investments are grouped by asset class, while the Funding ratio approach groups investments by risk category measuring them directly against the non-static pension liabilities. As mentioned in table 1, the new portfolio will be a weighted combination of a liability-hedging portfolio and a risk optimizing portfolio, depending on the amount of risk the pension fund is willing to take. This can be seen in figure 1, where LHP and ROP are set in relation to the efficient frontier. In essence, figure 1 features three parameters that define the Figure 1: ROP and LHP in a relative risk/return setting, combined with the efficient frontier Expected excess portfolio return (compared to liabilities) Example portfolio: LHP 50% & ROP 50% ROP Target Return LHP (liabilities) Retired employees Risk Budget Older employees Young employees Portfolio mismatch risk (compared to liabilities) 16

17 Table 1: Overview of the traditional approach (asset-only) and the funding ratio (LDI) approach Objective Traditional: Starts with assets (asset-only) Generate high long-term returns that outperform liabilities over long term Funding ratio: Starts with liabilities (LDI) Control funding ratio volatility and outperform liabilities over long term Risk measure Volatility of assets Volatility of funding ratio (A/L) Performance benchmark Weighted average of individual asset benchmarks Liabilities Low risk investment Low volatile assets Liability mimicking assets Implementation Asset-only efficient portfolio Combination of LHP and ROP context within which pension fund investors have to operate: The liabilities as the relative risk-free portfolio and benchmark, in theory perfectly tracked by LHP Target return requirement of the pension fund Maximum mismatch risk, restricted by the risk budget of the pension fund Applying this new strategic framework in practice requires a different mindset from investors. Investors now have to start with the liabilities before embarking on a specific investment. Liability Driven Investment offers a solution for the marked to market valuation as well as for the stricter solvency requirements and recovery period introduced by nftk. Furthermore, the new investment framework can be an answer to the decreasing solidarity between participants and the possible future changes in the demands of the pension participants. For example, if younger people want to take more risk in their investment portfolio, this is possible by investing a bigger share in the ROP. One of the new key focal points of pension funds is to define and find liability hedging investment strategies for the LHP. In order to be a hedge against the value changes of the pension liabilities, such strategies must have similar risk return characteristics as the pension liabilities benchmark. Only in this way the funding ratio volatility can be controlled. This article tries to explore such strategies within real estate. The main question of this article is therefore the following: Which real estate investments are candidates for Dutch pension funds to offer a hedge against the changes in value of the corresponding liabilities? Real Estate as a liability hedge Under the assumption of a steady-state pension fund, an investment is a good liability hedge if its returns move with the rate of inflation and the interest rate, similar to Inflation-Linked Bonds (ILB). In other words, there is no mismatch between the performance of the investment and the changes in value of the pension liabilities. It means that liability-hedging real estate strategies need to be more ILB-like being influenced by interest rates and inflation in the same way as these factors influences the liabilities. The cash flow payment scheme of liability hedging real estate investments should reflect a bond, having (almost) a fixed coupon and a fixed repayment. It also means that other specific risks that influence the total returns of real estate should be minimized or avoided as they imply additional and unwanted risk (e.g. vacancy or bad location). This implies the following characteristics for liability hedging real estate: The value of real estate has a similar reaction, up or down, to changes in interest rates as bonds have. The duration of the Dutch pension liabilities increased after nftk and are relatively high. Even though it is hard to calculate the duration of real estate, it can be said that the longer the length of the lease, the higher the duration of that sprecific real estate object is. Low vacancy risk means a relatively fixed coupon. This other specific and unwanted risk is minimized by having a good location, high object quality, scarcity in the market or a highly regulated market. The higher the scarcity or the more regulated a real estate market is, the less risk an investor has that the capital growth will be a risk as well. In other words, the investor is more certain that the 17

18 capital growth actually will be a positive cash flow of higher quality, just as the principal payment of a fixed income security. The capital growth of real estate, or principal, is based on supply and demand for real estate. Most volatility comes from the capital growth part of real estate returns. It can be argued that the income component behaves like a fixedincome asset, while the capital growth behaves more like equity. Therefore, the less weight the capital growth part has in the total return, the better its liability-hedging characteristics will probably be. The use of leverage shifts the relative importance from the income return towards the capital growth part of the total return. It means that leverage should be minimized for liabilityhedging real estate. Core real estate strategies make lower use of leverage. Some real estate leases offer a (partial) hedge against inflation (eg. An inflation-plus link in Australia or an upward-only lease in the UK), which is positive for the inflation protected pension liabilities of most Dutch pension funds. Model When the investments are a good liability hedge, a pension fund can then keep its funding ratio steady regulated by nftk. As mentioned, there must be minimum mismatch between the performance of the real estate investment and the changes in value of the pension liabilities. Mismatch risk (MMR), or tracking error, is the volatility of the (excess) mismatch return. Excess return is the return on the assets minus the return on the liabilities. MMR is measured as the standard deviation of the difference between the return on the assets and the return on the liabilities. The lower the mismatch risk the better the investment is a liability hedge. In formula: MMR = σ [ra -r l ] Where: MMR = Mismatch risk (tracking error) σ = Standard deviation (volatility) r a = Total return of the assets r l = Total return of the liabilities MMR takes positive as well as negative deviations into account. As liability hedging criteria are still to be set by pension fund managers, all deviations from the mean are seen as risk. In addition, in this research, if an asset shows a higher return than the liabilities but also with a high MMR, it will be classified as a poor Liability hedge. The model made helps professionals to make a solid and thorough decision when it comes to real estate as a liability hedging investment. To find liability hedging real estate for Dutch pension investors, the model has measured MMR of the main real estate indices with the marked to market valued pension liabilities. In total, 240 indices are used from the 25 most mature real estate countries including several different real estate sectors. The model increases insight as it uses some other asset classes like equities, fixed income and commodities as well. In this way, the mismatch performance of the real estate indices is related to the mismatch performance of the other asset classes. To verify the practical appropriateness of the model, the mismatch of some of the internal APG Investments real estate products/proposals is measured. The pension liabilities are reconstructed by using the real yield series of Inflation-Linked Bonds (ILB) from Bridgewater and added to that, the Dutch inflation based on the consumer price index (CPI). If interest rates go down or inflation goes up, the pension liabilities increase in value. An ILB has a similar reaction to changes in interest rates and inflation. Inflation-linked bonds are designed with only one specific objective in mind, which is to protect investors from inflation. They provide a fixed real return stream, while its nominal return fluctuates with the yield curve. As inflation-linked bonds are a liability hedge in real terms, it makes them much less uncertain than long duration nominal bonds. The following assumptions were made when the model was constructed: The model is built from the point of view of a Dutch pension fund investor. Real estate indices are used as a proxy of real estate investment returns. Returns on inflation linked bonds are used as a proxy of the value changes of pension liabilities. The model only measures historical returns in nominal terms and is not forward-looking. The model is based on a steady state pension fund. It does not take into account a changing liability profile due to changed actuarial estimates. 18

19 Figure 2: Total returns UK shopping centres and pension liabilities, 100% hedged for currency risk 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% IPD UK Shopping Centres 100% hedged -5% % Pension liabilities Nominal return IPD UK Shopping Centres (50,001 + sqm) IPD Shopping Centres (25,000-50,000 sqm) The model only takes into account parallel yield shifts. Non-parallel shifts like twists (increasing/ decreasing steepness of the yield curve) or butterflies (greater or lesser concavity of the yield curve) are not taken into account. An example of a good mismatch performer is given in figure 2 and 3. Two different UK shopping centre indices appear to be a good hedge against the value changes of the liabilities. Figure 2 shows the total returns of the ILB index/the pension liabilities as well as the total returns of two UK shopping centre indices separately. The total returns of both the shopping centre indices show considerable co-movement with the liabilities. This implies a limited volatility of the difference in the returns and thus a low mismatch risk. The limited volatility is apparent in figure 3. The figure shows the excess return of the two indices compared to the pension liabilities. Mismatch risks are indicated. A mismatch risk of 4.1% means that in Figure 3: Excess total return hedged UK shopping centres minus liabilities when hedged 100% for currency risk 30% 25% 20% IPD UK Shopping Centres - Liabilities 100% hedged 15% 10% 5% MMR = 4,1% MMR = 4,3% 0% -5% % IPD UK Shopping Centres (50,001 + sqm) Pension Liabilities IPD Shopping Centres (25,000-50,000 sqm) Pension Liabilities 19

20 each year there will be 68% probability 1 that the real estate index will miss the pension liabilities returns by + or 4.1%. One of the main results is that a lot of specific real estate indices can be labelled as a liability hedge. Another important result is that the sector retail has the best liability hedging potential since it generates the most stable direct return. Second best is the residential sector, then the industrial sector and lastly the office sector. To which extent one real estate sector scores better than another depends on the pension liability profile of a pension fund and thus with the adjustable settings of the model. By adjusting the settings, one can see the effect of each variable on the mismatch risk of the real estate indices. However adjusting the variables naturally does have its effect on mismatch risk. Furthermore, as for a few indices both smoothed versus unsmoothed data were used as well as leveraged property returns versus non leveraged returns, the affect of these aspects on mismatch risk is taken into account as well. The following table provides a short overview of the effect on mismatch risk: Hedging for currency risk Delagging real estate data Decreasing duration liability profile Using shorter horizon/evaluation period Using leverage (around 35%) unsmoothing (confidence factor 0.5) Effect on MMR slightly lower lower slightly lower higher slightly lower slightly lower Comment however this depends on the particular currency probably depends on the amount of leverage that is used probably depends on the confidence level of the real estate appraisals Table 2: The effect of some of the model variables on MMR Conclusion and relevance A new way of measuring (real estate) risk based on an innovative concept is developed. The model can calculate mismatch risk for 240 real estate indices. All these calculations are possible while the investor still has the flexibility to adjust the variables to her/ his preferences. With this model, an investor has a good way to get insight into the liability hedging qualities of real estate. One of the main results is that a lot of specific real estate indices can be labelled as a liability hedge. Another important conclusion is that the sector retail has the best liability hedging potential since it generates the most stable direct return. After that comes the residential sector, then the industrial sector and lastly the office sector. The conclusion even holds stand after adjusting the model settings such as the duration profile of the liabilities and hedging for currency risk. However, adjusting the variables, like hedging for currency risk, naturally does have an impact on mismatch risk (see table 2). To which extent one real estate sector scores better than another depends on the preferences of the management of the pension fund and thus with the adjustable settings of the model. Practical uses of the model are: Support decisions on potential investments Further negotiate on an identified liability hedging candidate Define new real estate investment strategies Formulate a new investment mandate Find liability hedges within other asset classes The model has proved its value. It has already been used in practice to support the real estate department and the innovation committee from APG Investments in its decision to label a specific real estate investment as an innovative strategy, adding it as one of the first innovative liability hedging products into APG s liability hedging portfolio. The ultimate goal of liability driven investment is to improve the well-known efficient frontier, ultimately generating a better risk / return reward and thus better pensions for the participants of the pension fund. However, to really be able to do this, more research is inevitable and necessary. This research is one of the many approaches to decide on the liability hedging capacities of real estate. 20