为什么养老稳定是一个重要的策略——而不是回到1999

大部分养老金计划在美国仍遵循同样的增量消除计划他们采用了在全球金融危机之后的几年。具体来说,更换return-seeking与长时间的固定收益资产,如股票,旨在与责任相匹配。在重新评估这些滑移路径策略在当前环境下,似乎大多数计划(足够远,以避免严重的风险,继续只会增加成本和效率低下,没有明显的好处,说董事总经理Jared总值和机构投资组合策略主管JP摩根资产管理。二世最近要求总描述航向修正之前,他敦促养老金让他们面临过时的投资方法的后果。

你有站在最前沿的进化养老战略在过去20年。那之后已经走了多远?

贾里德·格罗斯:2000年代初之前,计划赞助商都集中在产生高回报与传统多元化资产配置——主要是股票和核心债券。在许多方面,这种方法是合适的规则的地方。会计和监管标准是温和的,只有一个有限的直通改变需要从资金贡献或财务报表。养老金投资者一般不考虑负债在分配资产。毕竟,长时间的高收益了大多数计划处于顺差地位。

科技股泡沫破灭这个时代结束,在2000年代早期,和利率的下降迅速。的影响导致了大规模的衰退在固定收益计划的资金;大多数从耗资2000年之前明显资金不足一年或两年之后。这是第一个警钟。没有人真正不得不面对在养老金资产负债不匹配。不是很多年后,全球金融危机又一次打击,和赞助商开始回应开始减少他们的资产配置,关闭和冷冻固定收益计划,和移动员工养老金固定缴款计划提供了更多的可预测性的承诺。

你看过,消除过程如何演变?

我认为我们已经看到两大阶段的养老金消除负债驱动投资,我相信我们即将进入三分之一。

第一阶段,我称之为LDI 1.0,涉及从短期间长期债券后全球金融危机。LDI组合提供高水平的收益,这是一个不寻常的机会来减少风险,同时增加回报。在几年之内,大多数计划赞助商搬到了他们的固定收益长期基准,经常从政府信用指数。

自那时以来,我们看到了一个漫长的过程的病人消除称为LDI 2.0或“滞洪区域时代”的计划刚刚等待改进在融资之前将资本从return-seeking策略LDI策略。他们已经开发了越来越多的定制的对冲策略,其中许多涉及到自定义固定收益基准,微分覆盖,完成管理。虽然这些对冲策略的复杂性增加了,他们的多样化。大多数计划都到达了一个点,投资级公司债券的敞口是最大的风险资产配置。

然而,今天,我们需要重新考虑滑移路径的方法有两个原因。首先,资金水平较高和较低的波动性资产配置已经养老风险降低到很低的水平。第二,规则的强制性计划贡献已经打回一点贡献的风险是最小的,如果不是不存在的。很难看到的价值进一步集中在长期债券。

如果你看不到计划继续减少,然后你看到他们采取什么行动?

在这样的背景下,计划赞助商需要校正。他们已经做了大量的消除——考虑到波动率大幅减少甚至在只有50%的对冲计划。进一步推动下迅速下滑道变得效率低下。“最后一英里”非常昂贵;放弃重大回报仅略有降低波动性使得它一种极其昂贵的对冲。如果大的强制性供款的风险是一个严重的问题,这种行为可能是合理的,但事实并非如此。

这给我们带来了一个拐点的养老金的策略。我认为LDI 3.0,或当我们描述我们的客户,“养老稳定”,是一个更平衡的方法比传统的LDI。它的目标是长期的适度的超额回报和波动性较低——但不是最低的波动。这肯定不是一次旅行回到1999年计划寻求高回报,跑12 - 15%的年化资金波动。稳定战略开始当一个计划方法完整的资金和采用明智的(和多样化的资产配置,允许资金逐步改善的跨越时间,同时保留众多赞助商积极的经济效益。我希望许多赞助商的吸引力将这“出站”一个过时的下滑道。

为什么这么难完全对冲风险在传统的养老计划吗?

简单地说,是不可能完全对冲养老金债务与金融资产。首先,你不能对冲精算风险在参与者的行为,人们活得更长。赞助商必须承担这些成本通过增加返回或贡献。

此外,使用的固定收益投资组合对冲负债将经历降级和默认值。负债不会改变,但会有性能拖过时间。更多样化的稳定策略仍然可以从长远来看比负债一方挣的多,阻力来自信贷损失将是噪音。但是当资产都集中在固定收益、阻力变得更加难以逃脱。这是关键的缺陷在大多数冬眠的策略。LDI组合组成的长期公司债券和美国国债会慢慢消耗过剩资本。

养老金的方法如何进一步消除了吗?

我们真的需要摆脱这一概念,随着对冲投资组合的规模应该越来越集中在企业信贷。相反的是正确的。对冲投资组合需要变得更多样化。国债肯定有作用,但他们缺乏收益率是一个问题。长期、固定收益和高收益债券证券化也有用的选项,但列表并没有结束。是指导观察寿险公司的投资行为,是谁管理年金投资组合的风险,非常类似于养老金债务;这些公司是证券化资产的大股东,交叉组合,将高收益债券,结构性信贷和夹层债务。

另一个路径消除始于return-seeking组合。今天的投资者获得一个更多样化的低浓度波动另类资产类别能够提供稳定的性能与债务过剩的高波动性和低相关股票。许多这些资产类别也能够提供高水平的可分配收入,这对于benefit-paying机构是一种宝贵的资源。

固定收益计划继续减少固定缴款计划变得更加普遍。你看到养老金固定收益计划的未来吗?

我希望如此。固定养老金的历史波动性和不确定性的贡献让许多赞助商,他们风险太大。这是不真实的。资金雄厚,谨慎地管理DB计划有强大的好处,DC计划根本无法复制。当我们考虑经济复苏在DB计划资金和养老金资产配置的演化在过去20年里,应该有一个对话在美国企业保留剩下的数据库系统。虽然我不认为我们会看到收计划重开或新创建的计划,这是值得考虑的。在一段时间的工资上涨和竞争激烈的劳动力市场,固定收益计划的最初目的回到专注:证明税收优惠、投资驱动的车辆向员工提供有竞争力的福利。

养老金计划的下一个进化的策略是什么?

我希望看到养老金稳定发展成为标准模型。我鼓励,因为我看到许多资金雄厚计划采用这种方法的元素。顾问是这个趋势,尽管一些继续查看部分独立而不是作为一个整体的框架,可以挑战下滑道/休眠/终止模型。

我认为我们可以接近传统LDI策略的高水位线。与当前的利率和信贷息差,经理知道一美元放在传统的LDI策略今天几乎是永远不会超越负债。条件可能会改变,但从我们站的地方今天,很难想象那些LDI框架保持静态。有很多更好的方法开发一个risk-efficient养老战略之外的。

你认为优势计划赞助商摩根大通(JP Morgan)的方式与他们的养老金稳定吗?

摩根大通(JP Morgan)的150年历史上作为受托客户;我的重要性不能被夸大,遗留到今天的JP摩根资产管理。我们也有最广泛的投资策略的经理在业务,每一个都是建立在高技术的前提,独立投资团队提供专业的策略的同时,利用集体资源的更广泛的组织。与一些公司,对内隐引导客户的特定策略他们专业,我们希望客户做出最好的战略决定,因为我们有信心,我们会找到一个方法来与他们合作在实现它。

关于养老金的稳定,这种方法的优点为自己说话。为客户实现这种类型的项目,他们将需要重新考虑传统的套期保值的风险敞口和return-generating资产以及新形式的多元化。对冲投资组合,我们已经在长期的前沿证券化投资和高收益的成功有很长的历史和夹层债务。的范围内选择多元化,我们倾向于突出核心的强大的创收和多元化福利实物资产——一个非常强大的平台在房地产、基础设施和交通工具。

摩根大通也有着悠久的历史与机构客户全权管理和授权解决方案。养老金计划可能没有内部资源和操作灵活性来执行复杂的资产配置,利用完整的投资机会集。许多赞助商目前使用我们委托平台及其全面的资产比负债risk-aware的方式,我们认为这种商业模式将会持续增长。

冬眠和终止当前路径是一个死胡同。专业LDI经理不会给计划赞助商公正的建议,他们需要。多样化,前卫的经理和顾问可以帮助重定向客户全方位策略来改变方向,保持正回报,同时管理波动。我们希望计划获得了全部资金,保持充分的资助。养老稳定可以实现和确保他们的养老金再次能够是价值的源泉。

了解更多关于养老金稳定策略。

在上面的采访中,摩根大通Jared总值质疑养老基金仍然需要积极减少鉴于以来资助状况普遍改善LDI策略首次进行这样的计划。实际上,尽管Covid大流行,资助状态现在看起来更好。

根据“国家资助养老金资金缺口:计划已经企稳之后,大流行,”皮尤慈善信托的白皮书,养老金的成本之间的差距,美国已经承诺他们的工人和他们留出支付他们在2021年降至逾十年来的最低水平。

皮尤研究中心估计,国家现在退休系统自2008年以来首次超过80%的资助。这样的进步将是重要的在任何一年,但改善财政2021年发生在经济衰退期间,许多分析师预测,相关收入损失COVID-19大流行会增加退休基金短缺。相反,皮尤发现增加的资产超过5000亿美元的国家退休计划,受市场投资回报超过25%在2021财年(公共基金的年回报率最高30多年来)和大量增加纳税人的贡献和公共雇员养老基金。

美国的上升趋势

这些贡献增加,经过数年的欺骗他们的系统,是上升趋势的一部分,在过去的10年。皮尤研究表明贡献每年平均增加了8%在过去的十年中,增加资产和偿还债务。在四个州最陷入财务困境的养老金制度——伊利诺斯州、肯塔基州、宾夕法尼亚州和新泽西州——贡献每年平均增加了16%。

几乎每一个国家也颁布了福利改革,以降低成本,包括对新聘用的公共部门雇员的削减福利。许多州的官员也更加自律管理养老金财务状况,使用工具,如压力测试,以确定经济曲折可能会影响养老基金。因此,皮尤研究中心发现,这个世纪,第一次州将共同会见了最低养老金贡献标准。这意味着即使在流感大流行期间市场反弹之前,支付到国家养老基金足以覆盖当前的收益和降低养老金债务,一个里程碑称为积极的摊销。养老资金水平的提高也导致了2007 - 09年经济衰退以来的最高总资金比率。基于数据从6月30日结束的财政年度在大多数州,皮尤研究中心估计,资助比率——在养老基金持有的美元与美元相比在退休福利承诺——上涨了80%以上,这一水平高于2007 - 09年经济衰退以来的任何点。因此,皮尤研究中心项目,国家退休系统积累的养老金债务将会低于1万亿美元自2014年以来的首次。

显著改善计划的财政状况在很大程度上是由于雇主贡献大幅增加国家养老基金在过去的十年中,提高了资产超过2000亿美元。自2010年以来,每年贡献国家养老金每年增加了8%,收入增长率的两倍。lowest-funded十州,雇主的贡献平均每年增长15%。结果,经过几十年的资金不足和市场损失风险投资策略,首次本世纪国家预计将在2020年共同取得积极摊销-这意味着支付国家养老基金足以支付当前效益以及减少养老金债务。

企业资金雄厚,也

根据立2021年企业养老资金研究,尽管折扣利率下降67个基点,立私人跳槽的固定收益计划的100家公司2020年继续进行资金配给改进由于他们比预期更大的投资收益为13.4%。100年立公司赞助100最大的固定收益计划在美国上市公司。

100年底2020资金配给立公司解决为88.4%,高于2019年的87.5%。根据立,这样的进步是显著的,它估计资金配给降至大约81%在2020年7月底。

总的来说,根据这份报告,100年计划在立19日公司资助至少100%的比例,而14从2020年的养老金计划的调查。

与其说LDI策略历来是用于优化资产增长——Jared总值的摩根大通(JP Morgan)指出在他的采访中上面,而是管理资产和负债之间的差距。

然而,正如最近精算师协会指出,“深度学习所谓的债务驱动的投资”、“责任组合的复杂性往往使资产配置优化一项艰巨的任务。负债现金流和负债价值都是敏感的经济条件。例如,养老金可能与通货膨胀率。流逝率可能会影响到家庭财务状况,因此经济环境。责任折扣利率受到利率和信贷市场状况。”

解决这些挑战,根据摘要,可以借助机器学习,即人工智能。报告使用深度学习模型和强化学习(RL)来构建一个框架,学习最优动态LDI战略资产配置计划。

深度学习模型训练近似长期资产配置对盈余的影响地位。强化学习是用来学习最好的策略基于一个指定奖励函数。RL预计学习模式和找出好的策略来最大化回报。动态投资策略将会选择最大化回报的行动在每个场景的每一个决策点。然而,这些策略可能不是最优的但非最优的,因为RL不穿过整个空间可能的资产配置路径。

评估的有效性RL传统战略资产配置方法相比,该报告使用了一个示例DB计划与经济建模场景生成、动态责任投影,资产配置,投影和盈余投影。比较最优静态投资策略和RL-based动态执行策略假设两个资产类别:一个aa级企业债券投资组合和大型公共权益。有效边界建立假设固定的时间范围和静态投资策略。完全连接神经网络和长期短期记忆模型是用来近似奖励RL过程中的功能。

下面是关键的发现所谓“深度学习债务驱动的投资。”

重要发现

• 季度场景和平衡,投资策略提出了RL是由平均回报率而不是周期性波动。这是测试通过使用监督学习与深度学习模型来估计资产的回报,这不是有效的。RL可用于战术资产配置频率较高的数据,而不是战略资产配置。
• 动态策略的司机RL责任发展和资金状况。与静态策略相比,这些动态策略是合理的,但不一定是最好的选择,可达到更好的风险/回报权衡在某些情况下。
  
• RL可以通过调整奖励函数反映了风险偏好。通过增加体重负奖励(点球)总奖励计算,RL从激进的保守策略。然而,之间的关系程度的效用函数中使用的风险规避和体重负奖励需要进一步探索。
  
• RL可以把责任的复杂性,这是动态规划的挑战。RL可以处理多个资产减少训练时间,这是一个完整的资产配置具有挑战性的网格搜索方法。
• 人工智能模型的灵活性允许包含详细的责任信息,细化建模资产和负债之间的关系,和其他信息,对决策很重要。新方法打开门来推导动态复杂的LDI战略问题。