Il crescente interesse degli investitori negli investimenti alternativi comporta una crescente necessità di analisi avanzate nel contesto della gestione del rischio e del portafoglio. I sistemi di gestione del rischio adeguati possono essere d’aiuto.
Nel perdurante scenario di tassi bassi, gli investitori istituzionali cercano sempre di più investimenti alternativi. Gli investimenti alternativi, ad esempio immobili, private equity e, con sempre maggior frequenza, anche gli investimenti infrastrutturali, si sono bene affermati. Il private equity, in particolare, ha registrato una forte crescita: in tutto il mondo il patrimonio gestito è salito da meno di mille miliardi di dollari statunitensi nel 2002 a oltre ottomila miliardi di dollari nel 2020.
Fonte: Preqin, Credit Suisse
La crescita della domanda, affiancata da riconoscibili tendenze al rincaro nell’ambito degli investimenti alternativi, si traduce nell’esigenza di sistemi sempre migliori di gestione del rischio e gestione dei portafogli. Un altro motivo è da ricercare negli attuali standard di mercato, non ancora sufficientemente sviluppati, che si affidano principalmente ad approcci manuali basati sul controlling. Inoltre, flussi di dati standardizzati limitati impediscono di effettuare l’analisi su un ampio orizzonte d’investimento, che sarebbe opportuna per classi d’investimento meno liquide come gli investimenti alternativi. Si tratta di big data, quindi di volumi di dati troppo grandi e complessi per essere elaborati con i metodi tradizionali.
Il potenziale dei big data viene sfruttato ancora troppo poco anche nel settore immobiliare. L’analisi dei dati dei clienti, ad esempio, consente di ottimizzare l’assistenza ai clienti. Inoltre, a livello di mercato si possono ottenere informazioni sulle decisioni di acquisto e sulla valutazione dei rischi.
Inoltre, anche i sempre più numerosi requisiti normativi che richiedono analisi più approfondite per gli investimenti alternativi impongono di avere a disposizione migliori sistemi di gestione del rischio. In questo ambito l’attenzione si sposta sempre di più sull’interazione tra diverse categorie di rischio, come per esempio rischi di mercato, rischi di liquidità e rischi di reputazione. Con adeguati strumenti si possono simulare stress test e, ad esempio, gli effetti dell’acquisto/vendita di immobili sul cash flow e sul portafoglio complessivo.
Per le analisi storiche e previsionali degli investimenti alternativi un tool di simulazione è una buona soluzione da affiancare agli strumenti già esistenti. L’integrazione di dati macroeconomici in modelli stocastici consente di eseguire valutazioni come analisi di scenari di portafoglio, stress test, analisi del rischio-rendimento e analisi del contributo di rischio.
In tal modo, ad esempio, nel settore immobiliare, si possono prendere decisioni sul portafoglio tenendo conto dei rispettivi modelli e degli attuali dati macroeconomici e dati relativi agli immobili.
Nell’ambito della gestione del rischio Credit Suisse Asset Servicing punta sempre di più sulle nuove tecnologie. L’integrazione di big data può essere un prezioso supporto perché aumenta la predittività dei modelli. Nel settore immobiliare l’analisi di dati personali dei clienti potrebbe quindi aiutare a offrire servizi su misura. Inoltre, il ricorso all’intelligenza artificiale può consentire di analizzare in modo approfondito le correlazioni tra i dati e tenerne conto nei modelli.
Un’approfondita analisi dei dati può supportare gli Investment Manager nella scelta degli immobili più adatti per un fondo. Inoltre, le innovazioni tecnologiche consentono potenzialmente di integrare i criteri di sostenibilità nei portafogli alternativi e simulare diversi fattori. Per questo motivo Credit Suisse Asset Servicing utilizza già la tecnologia anche in ambito ESG (criteri ambientali, sociali e di governance) per un’analisi multifattoriale.
Patrik Marti è Head Fund Companies al Credit Suisse Asset Servicing. Il Credit Suisse Asset Servicing è specializzato nella fornitura di servizi a clienti istituzionali come fondi pensione, gestori patrimoniali indipendenti, altre istituzioni finanziarie e individui con un alto patrimonio netto.
