ATTENTION: NOUVEAU FORMAT DEPUIS FÉVRIER 2023

Auparavant, la première session ne comportait que des questions associées à un cas (item set) de type "essay" pour lesquelles une réponse rédigée est attendue et la deuxième session uniquement des questions à choix multiple associées également à un cas.

Chaque session (matin et après-midi) comportera désormais 6 séries de questions à choix multiples et 5 séries de questions de type "essay".

L'examen du CFA niveau III comprendra toujours 11 séries de cas type "essay"  et 11 séries de cas type "item sets" accompagnés de questions à choix multiples.

Tous les sujets peuvent être abordés lors de la première ou de la deuxième session, voire lors des deux sessions.

Le nombre de points attribué à chaque cas sera mentionné.

L'examen du CFA niveau III dure également 4 heures et 24 minutes, réparties en deux sessions égales de 2 heures et 12 minutes, une le matin et la deuxième l'après-midi avec une pause facultative entre les deux.

Pour plus d'information:https://www.cfainstitute.org/en/programs/cfa/exam/level-iii

Dans ce topic consacré à la finance comportementale, les candidats au niveau 3 de l’examen du CFA approfondissent les biais comportementaux pouvant affecter tous les acteurs du marché, quel que soit leur niveau d'expertise.

La finance comportementale aide à comprendre comment les biais émotionnels et les erreurs cognitives peuvent influencer les perceptions et les choix d'investissement des individus.

Reconnaître ces biais peut s'avérer utile pour comprendre les objectifs des clients, construire des portefeuilles d'investissement et identifier les incohérences dans la prise de décision.

En outre, la finance comportementale permet de comprendre les anomalies de marché tels que les mouvements de hausse exubérante et les krachs boursiers. 

Ce chapitre suggère que l'intégration de la finance comportementale à la finance traditionnelle peut conduire à des résultats supérieurs à ceux obtenus en s'appuyant exclusivement sur l'une ou l'autre de ces approches.

Les biais comportementaux peuvent influencer les comportements et les décisions des participants aux marchés financiers.

Pour améliorer les résultats économiques, il est essentiel de reconnaître et de comprendre ces biais.

On peut les classer en deux catégories : les erreurs cognitives et les préjugés émotionnels, et chaque type de préjugé nécessite une approche différente.

Les erreurs cognitives résultent d'inexactitudes statistiques, d'erreurs de traitement de l'information ou d'erreurs de mémoire, qui peuvent être rectifiées plus facilement parce qu'elles reposent sur un raisonnement erroné.

En revanche, les préjugés émotionnels découlent d'impulsions et de sentiments, ce qui les rend plus résistants au changement.

S'adapter aux préjugés implique de les reconnaître et de procéder à des ajustements, tandis que les modérer implique de reconnaître et de réduire leur impact.

Les erreurs cognitives englobent des biais tels que les biais de persévérance dans les croyances et les biais de traitement de l'information, tandis que les biais émotionnels comprennent l'aversion à la perte, l'excès de confiance, la maîtrise de soi, le statu quo, la dotation et l'aversion au regret.

Il est essentiel de détecter et de comprendre ces biais pour atténuer leur influence sur les décisions financières et permettre ainsi aux acteurs du marché d'améliorer leurs résultats économiques.

Ce module se penche sur l'intégration des considérations comportementales dans la prise de décision en matière d’investissement. 

Il explore l'impact de l'intégration des facteurs comportementaux dans les relations conseiller-client et dans la construction des portefeuilles.

En outre, il examine comment les facteurs comportementaux influencent les prévisions des analystes, la prise de décision des comités d’investissement et le comportement du marché.

On y souligne que les biais comportementaux peuvent se manifester chez tous les acteurs du marché, quelle que soit leur expertise. 

Cet état de fait incite par conséquent à la prudence lorsqu'il s'agit de classer les investisseurs en différents types sur la base de leurs caractéristiques selon une approche traditionnelle qui considère notamment que les investisseurs sont rationnels et prennent des décisions optimales en matière d’investissement, même si de telles classifications peuvent parfois offrir de précieuses informations.

La prise en compte des facteurs comportementaux peut donc améliorer des relations conseiller-client à fois en termes de pertinence des décisions financières et en termes de satisfaction du client. 

En intégrant les biais comportementaux dans la construction de portefeuille, la détermination du portefeuille efficient est rendue non seulement accessible mais également plus appropriée pour les clients. 

Cette lecture met également en évidence la sensibilité des analystes et des comités aux biais comportementaux, notamment l'excès de confiance et le biais de disponibilité. Reconnaître et traiter ces biais peut permettre d'améliorer les processus de prise de décision.

Enfin, la finance comportementale permet aux candidats d'expliquer les anomalies du marché qui apporte des contre-arguments aux tenants de l'efficience du marché.

Dans le processus de gestion des investissements, la formulation des attentes du rendement et du risque des différentes classes d’actifs est une tâche cruciale. 

Ces attentes servent de base à la construction de portefeuilles qui visent à maximiser le rendement attendu tout en tenant compte du niveau de risque souhaité.

Cette session d'étude explore le processus d'établissement des attentes du marché des capitaux et les outils clés de l'analyse économique. 

Les deux modules soulignent l'importance d'une approche disciplinée lors de la définition des attentes, en soulignant qu'elle peut produire des résultats favorables.

Le premier module présente un cadre pour l'élaboration des anticipations et aborde les défis courants, en mettant l'accent sur l'utilisation de l'analyse macroéconomique.

En s'appuyant sur ce cadre, le deuxième module aborde la définition des anticipations pour des classes d'actifs spécifiques, notamment les titres à revenu fixe, les actions, l'immobilier et les devises.

Le premier module commence par décrire le processus d'élaboration des attentes des marchés de capitaux et aborde les défis et les pièges potentiels du processus de prévision. 

En outre, il est mis l'accent sur l'application de l'analyse macroéconomique dans la définition de ces attentes.

Voici les principaux points abordés :

Premièrement, les anticipations des marchés de capitaux sont cruciales pour l'allocation stratégique et tactique des actifs.

En outre, il convient de mettre l'accent sur la cohérence interne entre les classes d'actifs et les horizons temporels plutôt que sur la précision des projections des différentes classes d'actifs.

En ce qui concerne le processus de définition des attentes du marché des capitaux, plusieurs étapes sont nécessaires, telles que la spécification des attentes, la recherche de données historiques, la sélection de méthodes et de modèles appropriés, la collecte d'informations pertinentes, l'interprétation de l'environnement d'investissement actuel et la documentation des conclusions.

Cependant, la définition des anticipations se heurte à plusieurs difficultés. Il s'agit notamment des limites des données économiques, des erreurs et des biais de mesure, des limites des estimations historiques, des mesures de risque biaisées, des biais de méthode, de l'absence de prise en compte des informations de conditionnement, de l'interprétation erronée des corrélations, des biais psychologiques et de l'incertitude du modèle.

Il est donc essentiel de bien comprendre la relation entre les résultats de l'investissement et l'économie dans son ensemble lors de la définition des attentes.

Les chocs dus à des facteurs tels que les changements de politique, les nouveaux produits et technologies, la géopolitique, les catastrophes naturelles, les ressources et les crises financières peuvent avoir un impact significatif sur les tendances de la croissance.

Par conséquent, le taux de croissance tendanciel d'une économie sert de référence importante pour estimer les rendements obligataires et l'appréciation à long terme des actions.

En matière de prévisions économiques, il existe trois approches principales : les modèles économétriques, les indicateurs et les listes de contrôle.

Chaque approche a ses avantages et ses limites. En outre, le cycle économique se compose de phases distinctes, à savoir la reprise initiale, le début de l'expansion, la fin de l'expansion, le ralentissement et la contraction.

Traduire les informations relatives au cycle économique en attentes du marché des capitaux et en décisions d'investissement est compliqué en raison des variations dans les phases du cycle, des difficultés à distinguer les forces cycliques des forces séculaires et de l'incertitude des réponses du marché.

Il convient de noter que les informations sur le cycle économique sont les plus fiables et les plus utiles pour fixer les attentes dans la fourchette des phases probables d'expansion et de contraction.

Les politiques monétaires et fiscales jouent un rôle important dans le cycle économique, et leurs impacts sur les taux d'intérêt, l'inflation et la pente de la courbe de rendement doivent être pris en compte.

En outre, les liens macroéconomiques entre les pays s'expriment à travers leurs comptes courants et leurs comptes de capitaux, les taux d'intérêt et les taux de change étant interconnectés.

Les attentes concernant les mouvements des devises et les taux de change ont des répercussions sur les décisions d'investissement, de même que les rendements nominaux et les variations des taux de change.

En outre, les taux d'intérêt réels ont tendance à évoluer de concert à l'échelle mondiale, car l'épargne mondiale doit correspondre à l'investissement mondial.

En conclusion, cette lecture offre des conseils sur la manière d'aborder les attentes des marchés financiers et souligne la complexité des prévisions et des décisions d'investissement éclairées.

La lecture couvre une série de sujets importants. Elle aborde la sélection des techniques de prévision en fonction des informations utilisées et de leur intégration dans les prévisions. Les méthodes courantes de prévision des rendements des marchés financiers comprennent les approches statistiques, les modèles de flux de trésorerie actualisés et les modèles de prime de risque. L'estimation par rétrécissement est une technique qui combine plusieurs estimations pour obtenir des résultats plus précis.

Les modèles de flux de trésorerie actualisés sont utilisés pour estimer le rendement attendu du prix actuel d'un actif, tandis que les modèles de primes de risque expriment le rendement attendu comme une somme du taux sans risque et d'une ou plusieurs primes de risque. Il existe trois méthodes principales pour modéliser les primes de risque : les modèles d'équilibre (par exemple, le modèle CAPM), les modèles factoriels et les blocs de construction.

Lorsqu'il s'agit de prévoir les rendements des classes d'actifs à revenu fixe, diverses méthodes sont utilisées, telles que l'actualisation des flux de trésorerie, les blocs de construction et l'inclusion dans un modèle d'équilibre. La mesure du rendement à l'échéance (YTM) peut être améliorée en tenant compte de l'impact des variations de rendement sur le réinvestissement et la valorisation à l'horizon d'investissement.

Les éléments constitutifs des rendements attendus des titres à revenu fixe sont le taux sans défaut à court terme, la prime de terme, la prime de crédit et la prime de liquidité. Les écarts de crédit reflètent à la fois la prime de crédit et les pertes attendues en cas de défaillance. La prime de liquidité peut être estimée en comparant l'écart de rendement entre les émetteurs de haute qualité et les émetteurs de qualité immédiatement supérieure.

Les investisseurs intéressés par les marchés émergents doivent tenir compte de facteurs tels que la gouvernance d'entreprise, les normes comptables, les lois sur les droits de propriété et les actions gouvernementales. Les rendements immobiliers sont sujets à des effets de lissage, ce qui nécessite un traitement minutieux des données pour une analyse pertinente. L'immobilier connaît des cycles d'expansion et de récession étroitement liés au cycle économique.

En ce qui concerne la prévision des rendements immobiliers, le taux de capitalisation, qui mesure le revenu net d'exploitation par rapport à la valeur du bien, est la mesure d'évaluation standard pour l'immobilier commercial.

Un modèle similaire au modèle Grinold-Kroner peut être utilisé pour estimer les rendements attendus de l'immobilier. Ces rendements comprennent la prime de terme, la prime de crédit, la prime d'équité et la prime de liquidité.

La prévision des taux de change pose des problèmes et nécessite l'évaluation de divers facteurs d'influence. Si la parité de pouvoir d'achat (PPA) n'est pas un indicateur fiable à court terme, elle devient plus pertinente à plus long terme. L'impact de la balance des opérations courantes sur les taux de change dépend de sa persistance et de sa durabilité. À long terme, les taux de change sont influencés par les rendements attendus des actifs nationaux et étrangers, bien que des dépassements à court terme puissent se produire.

En ce qui concerne la prévision des taux de change, il convient de souligner que les opérations de portage peuvent être rentables malgré la violation de la parité non couverte des taux d'intérêt.

Le module se termine par la nécessité de prévoir la volatilité de différentes classes d'actifs. Les matrices de variance-covariance d'échantillon fournissent des estimations non biaisées mais sont limitées lorsqu'il s'agit de grandes classes d'actifs.

Les modèles factoriels linéaires traitent de tels cas mais peuvent être biaisés si la structure supposée n'est pas précise. L'estimation par rétrécissement combine les matrices d'échantillonnage avec une matrice cible pour tenir compte des connaissances préalables.

Enfin, l'ajustement des effets de lissage dans les données de rendement observées pour l'immobilier et les actifs privés est crucial pour éviter de fausser l'analyse de portefeuille.

Les rendements des actifs financiers présentent des grappes de volatilité, qui peuvent être traitées à l'aide de modèles ARCH.

Cette lecture donne une vue d'ensemble de l'allocation d'actifs et couvre plusieurs aspects importants.

Une gouvernance d'investissement efficace joue un rôle essentiel et implique la prise de décision par des individus ou des groupes compétents, la répartition des droits et des responsabilités, la formulation de politiques d'investissement et l'allocation stratégique d'actifs, la mise en place d'un cadre de reporting et des audits périodiques de la gouvernance.

Les décisions d'allocation d'actifs sont influencées par le bilan économique, qui comprend les actifs et les passifs financiers et non financiers.

Les différentes approches de l'allocation d'actifs se concentrent sur des objectifs d'actifs uniquement, sur une orientation relative au passif ou sur la réalisation d'objectifs financiers spécifiques.

La notion de risque varie selon qu'il s'agit d'actifs individuels, de risques liés à la satisfaction d'engagements ou de probabilités de ne pas atteindre des objectifs financiers.

Les catégories d'actifs servent d'unités d'analyse fondamentales dans l'allocation d'actifs et représentent des risques systématiques qui se chevauchent à des degrés divers. Lorsque l'on considère les catégories d'actifs, il est important d'évaluer leur homogénéité, leur exclusivité, leur potentiel de diversification et leur capacité à représenter une part importante d'un portefeuille. Les facteurs de risque associés au risque systématique et aux primes de rendement attendues entrent également en ligne de compte lors de l'allocation d'actifs et, dans certains cas, des positions d'écart complexes peuvent s'avérer nécessaires pour identifier et isoler des facteurs de risque spécifiques.

Le portefeuille du marché mondial est un indice de référence pour l'allocation d'actifs diversifiés qui peut servir de point de référence.

Les choix passifs/actifs dans le cadre de l'allocation d'actifs impliquent des décisions concernant la gestion de l'allocation d'actifs stratégique elle-même et la mise en œuvre de stratégies pour des classes d'actifs spécifiques. La budgétisation des risques joue un rôle crucial dans la détermination des types et des niveaux de risques à prendre, la budgétisation active des risques prenant en compte les risques par rapport à la performance de l'indice de référence.

Le rééquilibrage est une pratique essentielle qui consiste à ajuster les pondérations des portefeuilles pour les aligner sur l'allocation stratégique des actifs. Il peut s'agir d'une approche basée sur un calendrier ou sur une fourchette, cette dernière permettant un contrôle plus étroit de la répartition des actifs par rapport à des intervalles calendaires fixes. Les considérations stratégiques en matière de rééquilibrage englobent des facteurs tels que les coûts de transaction, l'aversion au risque, les corrélations entre les classes d'actifs, la volatilité, les convictions en matière de dynamique, les implications fiscales et la liquidité des différentes classes d'actifs.

Cette lecture donne une vue d'ensemble de la détermination des allocations d'actifs appropriées pour répondre aux besoins des différents investisseurs. Elle met en évidence plusieurs points clés :

Premièrement, l'objectif de l'optimisation de la moyenne-variance (MVO) est de maximiser le rendement attendu tout en tenant compte de l'aversion au risque et de la variance attendue de la composition des actifs. Cependant, la MVO a été critiquée pour sa sensibilité aux changements d'intrants, sa concentration dans certaines classes d'actifs, sa négligence des caractéristiques des rendements des classes d'actifs, son manque de diversification des sources de risque et son lien limité avec le passif ou les flux de consommation.

Pour remédier à ces limites, d'autres approches peuvent être employées. L'optimisation inverse et le modèle de Black-Litterman, par exemple, peuvent dériver les rendements attendus ou incorporer les opinions des investisseurs sur les rendements des actifs.

En outre, l'imposition de contraintes sur les pondérations des classes d'actifs et le rééchantillonnage des données d'entrée sont des approches efficaces pour répondre aux préoccupations concernant la concentration et le manque de diversification des portefeuilles.

Néanmoins, l'inclusion de classes d'actifs illiquides dans l'optimisation peut s'avérer problématique lorsqu'il n'existe pas d'indicateurs satisfaisants.

Une autre stratégie est la budgétisation du risque, qui optimise l'utilisation du risque dans la recherche du rendement en maintenant un ratio cohérent entre le rendement excédentaire et la contribution marginale au risque total pour tous les actifs du portefeuille.

En outre, l'allocation d'actifs en fonction du passif tient compte des caractéristiques des passifs, telles que les flux de trésorerie fixes ou conditionnels, les passifs légaux ou quasi légaux, la durée et la convexité des flux de trésorerie, la valeur des passifs par rapport à la taille de l'organisation, les facteurs influençant les flux de trésorerie futurs, les considérations temporelles et les incidences de la réglementation.

Les approches de l'allocation d'actifs en fonction du passif comprennent l'optimisation de l'excédent, une approche de portefeuille de couverture/de recherche de rendement et une approche intégrée actif-passif.

En outre, un processus d'allocation d'actifs basé sur des objectifs combine des sous-portefeuilles conçus pour des objectifs individuels avec leurs horizons temporels respectifs et la probabilité de réussite requise.

En outre, un rééquilibrage discipliné permet de réduire le risque et d'augmenter potentiellement les rendements. La largeur optimale du couloir de rééquilibrage dépend de facteurs tels que les coûts de transaction, la tolérance au risque, la corrélation avec le reste du portefeuille et la volatilité du reste du portefeuille.

Enfin, diverses autres approches d'allocation d'actifs sont mentionnées, notamment les règles basées sur l'âge, les ratios actions/obligations, le modèle de dotation, la parité des risques et la règle 1/N.

The main factors that constrain asset allocation decisions are the size of the assets, liquidity, time horizon, and external considerations like taxes and regulations.

The size of a portfolio can limit access to certain asset classes or strategies, while complex assets require proper governance capacity. Large-scale asset owners may face challenges in effectively deploying capital due to liquidity conditions and trading costs.

Conversely, smaller portfolios may struggle with diversification and monitoring complex investments due to staffing constraints. Access to certain asset classes, such as private equity or hedge funds, may be restricted for smaller portfolios, but pooling assets can help meet minimum investment requirements.

The available investment opportunities are influenced by both the liquidity needs of the asset owner and the characteristics of different asset classes.

The time horizon of the investor is also a crucial consideration in asset allocation. External factors like regulations, tax rules, and funding needs further impact the asset allocation decision.

Taxes have an effect on return distributions and should be taken into account when determining asset values and risk assumptions. Periodic portfolio rebalancing is important to maintain the target asset allocation, and tax implications need to be considered for taxable portfolios.

Strategic asset location involves placing assets with different tax efficiencies in accounts with favorable tax treatment. Regular review of the asset allocation policy is recommended, even in the absence of changes in the investor's circumstances.

Changes to the asset allocation strategy may be implemented without a formal study in response to anticipated milestones, known as a "glide path." 

Tactical asset allocation allows for short-term deviations from the strategic asset allocation targets and aims to increase risk-adjusted returns. However, trading and tax costs, as well as concentration of risk, should be considered when implementing tactical trades. Behavioral biases, such as loss aversion and recency bias, can impact asset allocation decisions.

Mitigating these biases requires a formal asset allocation process with objective frameworks, governance, and controls.

Goals-based investing and framing strategies can help address cognitive biases.

A strong governance framework, combined with well-documented investment beliefs, enhances the likelihood of making objective asset allocation decisions and mitigating the impact of behavioral biases on long-term investment success.

The study session aims to showcase the practical application of derivatives in common investment scenarios. Although not all strategies discussed may be suitable for every investor or asset manager, it is crucial for informed professionals to understand these strategies and the associated risk-return trade-offs.

The first reading delves into popular options strategies, such as covered calls, protective puts, and various spread and combination option strategies. Practical examples are provided to illustrate the selection and implementation of these derivatives strategies.

The second reading emphasizes the utilization of swaps, forwards, futures, and volatility derivatives to adjust the risk exposure of existing positions. These derivatives offer diverse opportunities for investors and managers, including hedging, directional speculation, achieving desired payoffs, implementing asset allocation and portfolio rebalancing decisions, and even gaining insights into current market expectations.

In situations involving global market exposure in strategic asset allocation, non-domestic currencies introduce additional portfolio volatility and potential returns. The final reading of the session explores methods for managing currency exposures in line with a client's investment goals and limitations.

This reading explores the fundamental principles of managing foreign exchange risk in investment processes. It highlights the importance of recognizing, measuring, and controlling exchange rate risk in international financial markets. 

The management of this risk involves defining the portfolio's mandate, incorporating investment objectives and constraints into the investment policy statement (IPS), and providing strategic guidance on currency risk management. 

Tactical positioning is achieved through specific trading strategies aligned with the IPS's risk management guidelines.

Key points covered include the identification of currencies using three-letter codes and their quotation in terms of price and base currency.

Spot exchange rates are for T+2 delivery, while forward rates are quoted as bid-offer prices with forward points added to the spot rate. 

FX swaps combine spot and forward transactions and are used to renew maturing forward contracts.

Domestic-currency returns on foreign-currency assets depend on the asset return and the appreciation or depreciation of the foreign currency against the domestic currency. 

The portfolio's domestic-currency return is determined by the weighted average of individual domestic-currency returns based on portfolio weights.

Calculating domestic-currency risk involves estimating variables such as risks, correlations, and exchange rate movements associated with foreign-currency asset returns. 

Strategic decisions on risk exposure rely on the investment goals and constraints outlined in the IPS. 

Desired currency exposure considers portfolio diversification and cost considerations. 

Currency management strategies range from passive hedging to active management, each with its own benefits, costs, and risks. 

Market views can be formed using macroeconomic fundamentals, technical indicators, carry trades, and volatility trading.

Passive hedging typically utilizes forward contracts, while futures contracts are suitable for smaller trading sizes. 

Managers must carefully evaluate the advantages and costs of hedging, as forward contracts may involve negative roll yield. Foreign-currency options offer potential upside but require upfront premiums. 

Cost reduction measures in hedging involve trade-offs between downside protection and upside potential. 

Hedging multiple foreign currencies requires considering the correlation between residual currency exposures. 

Cross hedges introduce basis risk, where unexpected changes in correlation between exposure and cross hedging instruments can occur.

Currency management approaches vary, and there is no single correct approach. Managers need to assess costs, benefits, and risks while considering the portfolio's goals and constraints.

This module examines the concept of structured fixed-income investing and the strategies used to immunize portfolios.

Firstly, assets and liabilities are classified based on the certainty of cash flows, with Type I having known amounts and payment dates, and Type II, III, and IV having uncertain amounts and timing. Various duration statistics are employed depending on the type of asset or liability.

Next, immunization aims to minimize the rate of return variance in a fixed-income portfolio over a specified investment horizon. It involves matching the portfolio's duration with the horizon date and periodically rebalancing as bond yields change. The objective is to secure the cash flow yield of the portfolio rather than the weighted average yield to maturity.

However, immunization risks stem from non-parallel shifts and twists in the yield curve. To mitigate structural risk, reducing cash flow dispersion and concentrating them around the horizon date is crucial. For immunizing multiple liabilities, cash flow matching is a technique employed.

In addition to that, laddered portfolios offer diversification across the yield curve and increased convexity. They also provide liquidity through maturing short-term bonds that can be used as collateral. When immunizing multiple liabilities, it is essential to align money durations and ensure that the market value of assets exceeds or equals liabilities.

Moreover, derivatives like interest rate futures contracts and swaps can be utilized in immunization strategies. The number of futures contracts required depends on the difference in basis point value (BPV) between assets and liabilities. Another approach, contingent immunization, involves actively managing the surplus to reduce the cost of fulfilling liabilities.

Furthermore, liability-driven investing (LDI) is commonly employed for rate-sensitive liabilities such as defined benefit pension plans. Effective duration and BPV are used to assess the interest rate risk of liabilities. Interest rate swap overlays can be employed to minimize the duration gap between assets and liabilities.

However, LDI strategies face model risks and spread risks due to assumptions and variations in spreads. To counter these challenges, investing in bond market index funds provides diversification and cost-effectiveness. Additionally, matrix pricing is used to estimate the fair value of illiquid bonds, while index replication and enhancement strategies are implemented to accurately track bond indexes.

Lastly, total return swaps (TRS) enable investors to transform assets or liabilities between categories. They offer advantages such as lower initial cash requirements but involve counterparty credit risk. The choice of a bond index depends on investment goals and factors like changing durations and index composition over time.

Active management of fixed-income portfolios focused on spread-based strategies involves taking positions in credit and other risk factors to achieve higher returns compared to an index. The key points discussed in the reading are as follows:

Firstly, yield spreads compensate investors for the risks associated with credit and transaction costs. Additionally, credit risk consists of the probability of default (POD) and loss given default (LGD). Moreover, changes in credit spreads are influenced by the credit cycle and impact asset prices. Furthermore, high-yield issuers experience larger fluctuations in the POD throughout the credit cycle.

When it comes to analyzing fixed-income investments, fixed-rate bond yield spreads are calculated using benchmark rates. However, option-adjusted spreads (OAS) enable comparisons between bonds with and without embedded options. Another type of fixed-income investment, floating rate notes (FRNs), pays interest based on a reference rate (MRR) plus a spread.

To effectively manage the risks associated with spread-based strategies, it is essential to consider spread duration. Spread duration measures the price change of a bond for a given movement in spreads. In terms of credit strategies, bottom-up credit strategies employ financial ratio analysis and credit models, while top-down credit strategies consider macroeconomic factors and industry sectors.

Furthermore, fixed-income factor investing incorporates factors such as size, value, momentum, and environmental, social, and governance (ESG) criteria. Additionally, liquidity risk in credit markets can be managed through various bond selection strategies. Moreover, credit market tail risk can be addressed using risk measures and derivative strategies. Credit derivatives provide synthetic exposure to issuers, sectors, and maturities.

It is important to note that credit spread levels and yield curve slopes change over the credit cycle. Active credit managers have the flexibility to adjust portfolio duration and credit risk based on their market outlook. Furthermore, international credit markets exhibit differences between developed and emerging markets. Structured financial instruments offer access to a range of credit exposures.

Finally, when utilizing analytical tools, the accuracy of model inputs and their alignment with manager objectives are crucial considerations.

The effective management of equity portfolios is essential for achieving investment success, given the substantial representation of equity securities in numerous portfolios. 

This study session concentrates on elucidating the role of equity investments while taking into account costs and the responsibilities of shareholders. It delves into two distinct approaches to equity portfolio management: passive/index-based investing and active equity strategies. 

The section dedicated to passive equity investing explores important subjects such as various techniques for replicating indexes and employing factor-based passive strategies. Furthermore, it examines considerations related to tracking error, risk, and returns from an indexing standpoint.

This reading provides an overview of how equity investments can contribute to a client's portfolio. It explains how asset owners and investment managers categorize the equity market to establish investment mandates and discusses the costs and responsibilities associated with owning equities, including engaging with shareholders. 

The reading also examines the decision-making process involved in choosing between active and passive management of an equity portfolio. Key topics covered include the advantages of including equities in a portfolio, the segmentation of the equity market, sources of income and expenses in equity portfolios, shareholder engagement, drawbacks of engagement, and the spectrum between active and passive management. 

The selection between active and passive management is viewed as a continuum rather than a binary choice, influenced by factors such as performance expectations, client preferences, appropriate benchmarks, specific mandates, costs, and tax considerations.

This reading explores the reasons behind passive investing and provides an overview of equity market index construction and tracking methods. 

It covers important topics such as the growing popularity of passive investing due to the underperformance of active equity managers, the goal of passive investors to replicate benchmark index returns, the process of selecting appropriate benchmarks based on investor objectives and constraints, different weighting methods used for benchmark indexes, rebalancing and reconstitution policies, the utilization of index-based strategies to target specific risk factors, the measurement of portfolio tracking error for passive investors, various approaches to pursuing passive investing including mutual funds, ETFs, and derivatives, the factors contributing to passive portfolio tracking error, and the role of investor activism in passive equity investment. 

To achieve successful passive equity investment, it is essential to understand investor requirements, index construction principles, and available tracking methods.

In this study session, active equity portfolio management is thoroughly explored, encompassing a range of strategies and concepts. The session commences by delving into quantitative and fundamental equity strategies, providing insights into their underlying reasoning and the approaches used to develop them, whether from a top-down or bottom-up perspective. Factor-based investing and specialized equity strategies, including activist investing and statistical arbitrage, are also examined. Lastly, the study session concludes by addressing significant factors in active equity portfolio construction, such as active share, active risk, risk budgeting, and portfolio construction constraints.

This reading provides an overview of active equity management approaches and discusses the creation of various strategies. It highlights the distinction between fundamental and quantitative approaches, emphasizing their differences in decision-making processes, forecast focus, information used, analysis depth, data orientation, and portfolio risk approaches.

The main types of active management strategies, including bottom-up, top-down, factor-based, and activist approaches, are described. The reading also covers quantitative equity investment strategies, such as factor-based models, as well as specialized strategies like activist investing, statistical arbitrage, and event-driven strategies. It outlines the steps involved in the fundamental and quantitative active investment processes, along with potential pitfalls in each approach.

Additionally, the reading mentions investment styles and the use of style analysis, including returns-based and holdings-based approaches, to classify and analyze portfolios.

Active equity portfolio construction aims to effectively translate forecasted returns into actual portfolio performance by considering return objectives, acceptable risk levels, and potential obstacles. This applies to various strategies such as long-only, long/short, long-extension, and market-neutral approaches. The reading emphasizes four key elements of portfolio construction: adjusting the weights of rewarded factors, leveraging alpha skills for timing factors, securities, and markets, sizing positions based on risk and active weights, and incorporating independent decisions to broaden expertise. Managers have the flexibility to combine systematic and discretionary methods, employ bottom-up and top-down evaluations, and adopt benchmark-aware or benchmark-agnostic strategies based on their core beliefs. The reading also delves into risk budgeting, measuring active risk through tracking error, assessing absolute risk, evaluating active share, implementing risk management processes, and adhering to different risk constraints. 

Moreover, it addresses portfolio management costs, including explicit and implicit expenses, and underscores the significance of well-constructed portfolios with a clear investment philosophy, consistent processes, suitable risk characteristics, and efficient operational costs. The compromises and considerations associated with long/short investing are also explored.