Wider die Modellgläubigkeit

Vor Jahren erstaunte mich als jungen Akademiker die Äusserung eines Stiftungsratspräsidenten in einer Sitzung: Die Reservesätze bei der verwendeten Praktikermethode würden so gewählt, dass bei gegebener Strategie eine Zielreserve von 18% entstehe. Dieses «Backwards-Engineering» empfand ich als hoch subjektiv und somit wenig professionell. Mir schien klar, dass die objektive finanzökonomische Methode verwendet werden muss, zumal nur diese die Diversifikationseffekte berücksichtigt.

Nach Jahren der Erfahrung mit Pensionskassen und deren Berechnung von Wertschwankungsreserven muss ich das Urteil zumindest in Teilen revidieren. Sicherlich ist die finanzökonomische Methode angebracht, aber sie garantiert keine absolute Objektivität und berechnet auch nicht die richtige Reserve. Denn die Freiheit bei der Wahl der diversen Parameter und insbesondere der Berechnung der Rendite-/Risiko-Eigenschaften verschiebt die Subjektivität nur auf ein höheres Niveau und kaschiert sie damit besser als bei der Praktikermethode.

Eine stilisierte Pensionskasse soll als Beispiel dienen. Deren Allokation ist: 40% Aktien (davon 10% Aktien Schweiz), 20% Immobilien Schweiz, 35% Anleihen (Franken) und 5% Liquidität. Bei gegebener Sollrendite von 1.25% und langfristigen Rendite-/Risiko-Eigenschaften[1] schwankt der Zielwert für die Wertschwankungsreserve beträchtlich je nach Sicherheitsniveau: Will der Stiftungsrat, dass die Reserve in 99 von 100 Jahren reicht (99% Sicherheitsniveau), um die Marktschwankungen und die Sollrendite auszugleichen, beträgt die Zielreserve 17%. Bei weniger Sicherheitsbedarf ist die Zielreserve deutlich geringer: 11% bei 95% Sicherheitsniveau und 14% bei 97.5% Sicherheitsniveau. Will der Stiftungsrat jedoch sehr konservativ sein und definiert ein Sicherheitsniveau von 99.9%, so steigt der Zielwert für die Wertschwankungs-reserve auf 24% (vgl. Grafik).

Diese Wahlmöglichkeit der Parameter und die damit einhergehende Subjektivität der Zielreserveberechnung sind kein Votum für Vorgaben in Fachrichtlinien oder Verordnungen – im Gegenteil. Es ist erfreulich, dass der Stiftungsrat einen Ermessensspielraum hat und sich deshalb eine Meinung bilden muss, welche Reservegrösse angemessen ist. Im Durchschnitt hatten per Ende 2024 die Schweizer Pensionskassen 16.5% Wertschwankungsreserven bei 62% Realwertanlagen.² Eine genügend grosse Wertschwankungsreserve hilft, der Anlagestrategie auch in stürmischen Zeiten diszipliniert zu folgen. Denn oft kommt von den Experten in Krisen die Aufforderung, prozyklisch Risiken abzubauen – sprich Aktien zu verkaufen. Die Folgen einer solchen Strategieänderung zur Unzeit können verheerend sein, da die Pensionskasse dann die Chancen auf eine Erholung faktisch aufgibt. Es ist wie bei der Streusalzreserve für den Winter: Sie ist so bemessen, dass sie ausreicht. Man darf aber nicht nervös werden, wenn sie gegen Ende Winter zur Neige geht.

Ein verbreitetes Problem bei der Bemessung der Zielreserve sind Inkonsistenzen in den Risiko-/Rendite-Grundlagen. Dabei sind insbesondere die Risikoparameter entscheidend. Sprunghafte Veränderungen der unterstellten Volatilitäten (Schwankungen) und Korrelationen (Wirkungszusammenhang zwischen Anlagekategorien) sind für die Verantwortlichen schwer feststellbar und haben eine immense Wirkung.

Dieses Problem tritt bei der Verwendung von zu kurzen Perioden für die zugrunde liegenden Datenreihen auf. Denn in Schönwetterphasen an den Märkten sinken diese Risikoparameter, was zu einem geringen Bedarf an Wertschwankungsreserven führt. In Baissen können Volatilitäten explodieren und Korrelationen massiv ansteigen. Der Zielwert der Wertschwankungsreserve schiesst just dann in die Höhe, wenn ein Teil der vorhandenen Reserve schon verbraucht wurde. Diese Art der Berechnung ist nicht zweckmässig und macht die Verantwortlichen unnötig nervös. Das Risiko für prozyklische Fehlentscheide bezüglich Strategieanpassung steigt

Das soll anhand eines historischen Beispiels für die Pensionskasse mit obiger Strategie illustriert werden. Die Pensionskasse berechnet die Risikoparameter (Volatilitäten und Korrelationen) für die Bemessung der Wertschwankungsreserve basierend auf Daten eines 5-Jahres-Zeitfensters. Anfang 2008 erfolgte wegen erster Hiobsbotschaften von Subprime-Hypotheken eine Neuberechnung mit Daten von 2003 bis 2007. Bei einer Sollrendite von 1.25% und einem Sicherheitsniveau von 99% ergab sich ein Reservebedarf von 8%. Die Pensionskasse verfügte zu jenem Zeitpunkt über eine Wertschwankungsreserve von 10% respektive einen Deckungsgrad von 110% und fühlte sich sicher.

Die Finanzkrise nahm ihren Lauf, der Deckungsgrad sank im Laufe des Jahres 2009 deutlich unter 100% und kam Ende Jahr bei 102% zu liegen; die Wertschwankungsreserve betrug demzufolge nur noch 2%. Der Stiftungsrat beschloss, den Zielbedarf der Wertschwankungsreserve bestätigen zu lassen. Dieses Mal wurden für die Risikoparameter Daten von 2005 bis 2009 – also wieder fünf Jahre – zugrunde gelegt. Der Reservebedarf schoss ceteris paribus auf 16% hoch, nachdem er bei der letzten Berechnung 8% betragen hatte – eine satte Verdoppelung.

Durch das Verschieben des kurzen 5-Jahres-Fensters um zwei Jahre kamen die Krisenjahre 2008 und 2009 hinzu. Die Risikoparameter stiegen signifikant an – die durchschnittliche Volatilität stieg um die Hälfte an, die durchschnittliche Korrelation verdreifachte sich –, in der Folge schoss der Reservebedarf in die Höhe.

Solche prozyklische Erhöhungen des Reservebedarfs gilt es zu vermeiden. Deshalb sollten genügend lange Datenserien für die stabile Berechnung der Risikoparameter verwendet werden.

• Unabhängig davon, ob die Praktiker- oder die finanzmathematische Methode verwendet wird, besteht ein subjektiver Ermessensspielraum.
• Es gibt nicht das richtige Niveau an Wertschwankungsreserven; der Stiftungsrat muss sich eine Meinung bilden.
• Eine vorsichtige Reservehaltung ist empfehlenswert, da diese hilft, der Anlagestrategie durch schwierige Phasen treu zu bleiben. Das ist zentral für den langfristigen Anlageerfolg.
• Die prozyklische Erhöhung des Reservebedarfs gilt es zu vermeiden; deshalb sollten genügend lange Datenserien für die stabile Berechnung der Risikoparameter verwendet werden.