CEPRES – der führende Anbieter von Technologien und Daten für Privatmarktinvestitionen – gab heute die Einführung von CEPRES Predictive Intelligence bekannt, einer verbesserten, zukunftsorientierten Portfoliomanagement-Suite, die auf der bewährten und erprobten Prognosetechnologie von CEPRES basiert. CEPRES Predictive Intelligence ermöglicht Anlegern, bestehende Portfolios einfach zu analysieren oder komplexe neue Portfolios zu planen, indem sie stochastische Prognosen zu Cashflows erstellen und Portfoliozusammensetzungen virtuellen Stresstests unterziehen, um die Vermögensallokation für alle Marktbedingungen zu optimieren.

Mit zunehmendem Kapital für illiquide Privatmarktstrategien in Verbindung mit der heutigen wachsenden Komplexität von Portfolios und Marktunsicherheiten stehen viele institutionelle Anleger – Pensionspläne, Versicherer und Staatsfonds – vor Schwierigkeiten, die zukünftige Liquidität zu planen und die erhöhten regulatorischen Anforderungen für das Risikomanagement zu bewältigen. CEPRES Predictive Intelligence liefert ausgeklügelte, auf Monte-Carlo-Simulationen basierende Methoden mit höchster Genauigkeit, um zukünftige Portfolioentwicklungen und deren Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen; es übertrifft damit einfache lineare Modelle bei weitem.

CEPRES Predictive Intelligence ermöglicht es Anlegern, tief einzutauchen und genaue Zukunftsprognosen zu treffen, indem sie Cashflows, IRR/TVPI-Renditen, NAVs und mehr prognostizieren. Benutzer können auch Makroschockszenarien wie Zinserhöhungen oder Währungsabwertungen durchführen, um ihre Portfoliostrategie einem Stresstest zu unterziehen und auf Marktbedingungen zu reagieren.

CEPRES Market Intelligence versorgt die Predictive Analytics Engine von CEPRES Predictive Intelligence mit Informationen über systematische empirische Trends. CEPRES Predictive Intelligence verwendet über 1.000.000 firmeneigene Cashflows von über 107.000 PE-unterstützten Unternehmen in fast 11.000 Fonds, um 100.000 potenzielle Szenarien zu generieren, die marktspezifische und fondsspezifische Auswirkungen messen. Die Methodik von CEPRES Predictive Intelligence wurde in mehr als 20 Jahren in über 300 realen Fällen rückgetestet und bietet Anlegern die genaueste und bewährteste Prognosemethodik.

CEPRES-Gründer und CEO Dr. Daniel Schmidt sagt: „Angesichts der anhaltenden Inflation und geopolitischer Risiken, die sich auf das Asset- und Liability-Management auswirken und die Portfolioperformance bedrohen, ist das Verständnis gegenwärtiger und zukünftiger Risiken für die Prognose von Renditen wichtiger denn je. CEPRES Predictive Intelligence ermöglicht Anlegern mit einem einzigen Klick die besten Prognosen ohne ein teures Blackbox-Projekt zu benötigen."

Der Einführung von CEPRES Predictive Intelligence folgt einem historischen Jahr für CEPRES. Die privaten Marktdaten von CEPRES Market Intelligence haben die Schwelle von 100.000 PE-gestützten Unternehmen überschritten und repräsentieren nun einen Wert von mehr als 40 Billionen US-Dollar. CEPRES hat den Fund Screener eingeführt, der bereits branchenweit für signifikante Investments zum Einsatz kommt. CEPRES hat in einer Zeit des Hyperwachstums zahlreiche Führungskräfte ernannt und kürzlich seine Partnerschaft mit Qontigo angekündigt, um eine Reihe von Risikomodellen für private Marktfaktoren zu entwickeln und so einzigartige Einblicke in das Risiko von Privatkapitalfonds in Multi-Asset-Klassen-Portfolios zu erhalten.

Über die CEPRES GmbH

CEPRES ist die erste Plattform, die für das Zeitalter der digitalen Transformation in Privatmärkten entwickelt wurde. Unsere Anlagedatenplattform bietet Echtzeit- und Vorhersageanalysen, um bessere Anlageergebnisse zu erzielen und bessere, schnellere Entscheidungen zu treffen. CEPRES-Kunden nutzen proprietäre Transaktionsdaten und vollständige Cashflows aus dem größten Privatmarkt-Ökosystem, das 40,5 Billionen US-Dollar an Vermögenswerten, 107.000 PE-unterstützte Unternehmen, fast 11.000 Fonds und mehr als 4.000 GPs und LPs umfasst. Beschleunigen Sie Ihre digitale Private-Equity-Transformation auf CEPRES.com.

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