Der Zusammenhang zwischen der aufbau- und ablauforganisatorischen Gestaltung des Kreditgeschäftes und dem

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1 Der Zusammenhang zwischen der aufbau- und ablauforganisatorischen Gestaltung des Kreditgeschäftes und dem Misserfolg von Sparkassen Dr. Christian Bélorgey, Dr. Frederik Hesse und Prof. Dr. Andreas Pfingsten alle Westfälische Wilhelms-Universität Münster Finance Center Münster Universitätsstr Münster 29. August 2013

2 Der Zusammenhang zwischen der aufbau- und ablauforganisatorischen Gestaltung des Kreditgeschäftes und dem Misserfolg von Sparkassen Zusammenfassung Gegenstand dieses Beitrages sind die organisatorischen Gestaltungsmöglichkeiten des Kreditgeschäftes gemäß MaRisk. Am Beispiel einer repräsentative Stichprobe von 115 Sparkassen zeigen wir, dass die Aufbauorganisation sowie die Ausgestaltung der geschäftspolitischen Offenlegung in einer signifikanten Beziehung zum Misserfolg im Kreditgeschäft stehen. Sowohl für die Ausgestaltung der Frühwarnsysteme als auch für die Abgrenzung des risikorelevanten Kreditgeschäftes liegt ein solcher Zusammenhang mit dem Misserfolg nicht vor. Stichwörter: Aufbau- und Ablauforganisation, Einzelwertberichtigungen, Kreditgeschäft, Kreditrisiko, MaRisk The relation between the organisational structure of the credit business and loan losses in savings banks Abstract This paper deals with the internal organisation of the credit business under the German banking regulation (MaRisk). For a representative sample of 115 savings banks, we show that the organizational structure and the collection of borrower documents have a significant relation to loan losses in the credit business. For the design of early warning systems and a threshold, which loan defaults would threaten the existence of the savings bank we do not find such a correlation. Keywords: credit business, credit risk, loan loss provisions, organizational and operational structure, regulatory requirements JEL Classification: G21, G28.

3 1 EINLEITUNG 1 1 Einleitung Das Kreditgeschäft ist für viele Banken in Deutschland, insbesondere für die Sparkassen und Genossenschaftsbanken, die bedeutendste Quelle bankgeschäftlicher Risiken in Form von Ausfällen von Kreditnehmern (Hartmann-Wendels et al. (2010), S. 497). Um Ausfälle und damit verbundene Verluste ( Misserfolge ) im Kreditgeschäft zu verhindern, stellt das effiziente und effektive Management dieser Kreditrisiken eine wichtige Aufgabe für Banken dar. Zwar überwachen Banken ihre Kreditnehmer aus Eigeninteresse seit jeher, um aufkommende wirtschaftliche Probleme frühzeitig erkennen und geeignete Gegenmaßnahmen ergreifen zu können, jedoch existieren erst seit der Einführung der Mindestanforderungen an das Kreditgeschäft (MaK) in 2002 bzw. deren Novellierung durch die Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) in 2005 verbindliche und systematische Vorgaben in Bezug auf die aufbau- und ablauforganisatorische Ausgestaltung des Kreditgeschäftes (Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2002) bzw. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2010b) und Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2012) 1 ). Gleichwohl stellen diese Vorgaben nur ein Grundgerüst dar, das den Banken zahlreiche Freiheiten bei der Ausgestaltung lässt. Ziel des Beitrages ist es nicht nur, die Nutzung der organisatorischen Ausgestaltungsmöglichkeiten durch die Banken aufzuzeigen, sondern auch zu analysieren, in welchem Zusammenhang diese Wahl zum Misserfolg im Kreditgeschäft steht. Damit stellt der Aufsatz neben wenigen Praktikerbeiträgen (vgl. bspw. KPMG (2002)) nicht nur die erste umfangreiche wissenschaftliche Untersuchung in diesem Bereich dar, sondern liefert auch der Bankenaufsicht und den Instituten selbst viele nützliche Anregungen, wie Teile des Kreditgeschäftes zukünftig evtl. besser organisiert werden könnten. Zur Generierung der Erkenntnisse haben wir einen Fragebogen entwickelt. Anhand einer repräsentativen Stichprobe von 115 Sparkassen aus ganz Deutschland (27%) können wir in einem ersten Schritt erwartungsgemäß zeigen, dass das eingegangene Kreditrisiko die mit Abstand wichtigste Einflussgröße auf den Bestand an Einzelwertberichtigungen (EWB) als Maßzahl für den Misserfolg im Kreditgeschäft darstellt. Adjustiert man die EWB um das Kreditrisiko (sog. EWB-Quote), so offenbaren unsere Analysen, dass diejenigen Formen der Aufbauorganisation, die durch eine separate Überwachung des problembehafteten Kreditgeschäftes charakterisiert sind, eine signifikant geringere EWB-Quote aufweisen. In 1 Für die Sparkassen war zum Zeitpunkt der Studie der Sachstand aus Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2010b) maßgeblich. Bei den in der vorliegenden Studie behandelten Themen sind die Unterschiede zu Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2012) von untergeordneter Bedeutung.

4 1 EINLEITUNG 2 Bezug auf die Ablauforganisation ist eine geringere Grenze für die Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse, die c. p. zu einer systematischen Anforderung und Auswertung von mehr Kreditnehmerunterlagen führt, mit einer signifikant geringeren EWB-Quote verbunden. Weiterhin weisen diejenigen Sparkassen, die Kreditnehmerunterlagen zusätzlich in Abhängigkeit von der Bonität des Kreditnehmers oder dessen Zugehörigkeit zu einer bestimmten Kundengruppe (z. B. Existenzgründer) einholen, eine signifikant geringere EWB- Quote auf. Hingegen bleiben die Ausgestaltung der Frühwarnsysteme sowie die gewählte Abgrenzung des risikorelevanten Kreditgeschäftes ohne statistisch signifikanten Zusammenhang mit der Höhe der EWB-Quote. Nachfolgend stellen wir zunächst die aufbau- und ablauforganisatorischen Ausgestaltungsmöglichkeiten des Kreditgeschäftes von Banken innerhalb der regulatorischen Vorgaben vor und zeigen die möglichen Wirkungen auf den Misserfolg auf (Kapitel 2). In Kapitel 3 skizzieren wir das Studiendesign und die wesentlichen Charakteristika der teilnehmenden Sparkassen, bevor wir die Ausgestaltungsmöglichkeiten aus Kapitel 2 operationalisieren (Abschnitt 4.1) und deren Zusammenhang mit der EWB-Quote bi- und multivariat untersuchen (Abschnitte 4.2f.). In Kapitel 5 fassen wir die wesentlichen Ergebnisse kurz zusammen.

5 2 AUSGESTALTUNGSMÖGLICHKEITEN DES KREDITGESCHÄFTES 3 2 Ausgestaltungsmöglichkeiten des Kreditgeschäftes innerhalb der regulatorischen Vorgaben 2.1 Funktionstrennung und Betreuungsstufen nach MaRisk Trotz eines sorgfältigen Screenings bei der Kreditvergabe gehört es unweigerlich zum Bankgeschäft, dass einzelne Kreditnehmer in wirtschaftliche Schwierigkeiten geraten und ihre Zahlungsverpflichtungen teilweise oder in Gänze nicht planmäßig erfüllen können (Kreditrisiko i.e.s.). Das Kreditrisiko i.w.s. umfasst zusätzlich auch bonitätsbedingte Wertminderungen von Forderungen (vgl. Krumnow et al. (2002), S. 844.). Ein dabei für die Bank entstehender Verlust stellt einen Misserfolg im Kreditgeschäft dar. Um Misserfolge aus dem Kreditgeschäft zu begrenzen, betreiben Banken neben dem Screening u. a. ein intensives Monitoring, um aufkommende wirtschaftliche Probleme bei den Kreditnehmern frühzeitig zu erkennen und geeignete Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Auch die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) hat die Notwendigkeit einer strukturierten und effizient arbeitenden Kreditüberwachung erkannt und verlangt in den MaRisk u. a. eine funktionale Trennung des Kreditgeschäftes in die Bereiche Markt und Marktfolge (BTO Tz. 2). Zusätzlich bestehen bankengruppenspezifische Empfehlungen, für Sparkassen bspw. diejenigen des Deutschen Sparkassen- und Giroverbandes (DSGV), über deren Anwendung die Mitgliedssparkassen eigenständig entscheiden. Im Unterschied zum Marktbereich (kurz: Markt), der Kreditgeschäfte mit dem Kunden initiiert und Kreditentscheidungen trifft ( votiert ), ist die Marktfolge zum einen für die Kreditsachbearbeitung zuständig, zum anderen ist sie an risikorelevanten Kreditentscheidungen beteiligt, da sie neben dem Markt über eine weitere Stimme ( Zwei-Voten- Prinzip ) verfügt (BTO 1.1 Tz. 2). Des Weiteren verlangen die MaRisk einen mit steigendem Risikogehalt des Kreditnehmers intensiveren Überwachungsprozess (BTO 1.2). Konkret haben Banken separierte und genau definierte Prozesse für insgesamt 3 Betreuungsstufen einzurichten. Diese sind die Normal-, die Intensiv- sowie die Problemkreditbetreuung (Sanierung und Abwicklung) (BTO 1.2 Tz. 1). Die Normalbetreuung umfasst die Gewährung und Weiterbearbeitung von Krediten sowie die Weiterbearbeitungskontrolle (BTO ). Die Kreditnehmer auf dieser Stufe unterliegen zwar auch dem Monitoring der Bank, weisen aber keinen erhöhten Risikogehalt auf (Nicht-Problemkreditbereich). Zeichnet sich ein erhöhter Risikogehalt ab, so bedarf es einer höheren Arbeitsintensität (z. B. durch die Einbindung von

6 2 AUSGESTALTUNGSMÖGLICHKEITEN DES KREDITGESCHÄFTES 4 Spezialisten). Das entsprechende Kreditengagement wird hierzu zeitlich befristet in die Intensivbetreuung überführt, die insofern eine Vorstufe zur Problemkreditbetreuung darstellt. Nach einem eigens von der Bank festzulegenden Turnus (meist in Übereinstimmung mit dem Risikobericht vierteljährlich, BTR 1 Tz. 7) muss über die weitere Betreuungszuständigkeit, entweder in Form der Rückführung in die Normalbetreuung oder die Abgabe an die Problemkreditbetreuung, entschieden werden (BTO Tz. 2). Unter die Problemkreditbetreuung als finale Stufe fallen die Sanierung und die Abwicklung. Die Sanierung zielt allgemein auf eine Wiedergesundung des Kreditnehmers und damit auf das Wiedererlangen seiner Ertragskraft ab. In der Abwicklung werden die fälligen Forderungen, meist unter Verwertung etwaiger Kreditsicherheiten, eingetrieben. Gemäß MaRisk hat die Bank Kriterien festzulegen, die die Abgabe von Kreditengagements an die Sanierung bzw. Abwicklung regeln. Dabei ist zumindest die Überwachung der Problemkreditbetreuung außerhalb des Marktes anzusiedeln (BTO Tz. 1). Abbildung 1: Aufbau- und ablauforganisatorische Gestaltungsspielräume innerhalb der MaRisk. (Quelle: In Anlehnung an DSGV (2006), S. 27; vgl. Hesse et al. (2012), S. 747.) Zwar schränken die erläuterten Vorgaben der MaRisk die Aufbau- und Ablauforganisation des Kreditgeschäftes ein, dennoch verbleiben den Banken zahlreiche Freiheiten. Zu diesen Freiheiten zählt zum einen die Aufteilung der 3 Betreuungsstufen zu den Bereichen Markt

7 2 AUSGESTALTUNGSMÖGLICHKEITEN DES KREDITGESCHÄFTES 5 bzw. Marktfolge (Aufbauorganisation). Eng verbunden damit sind zum anderen nicht nur die Abgrenzung der Risikorelevanz, sondern auch die Ausgestaltung der Frühwarnsysteme sowie die Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse, die jeweils dazu dienen sollen, die Veränderung des Risikogehaltes eines Kreditnehmers zu erkennen. Diesen Gesamtzusammenhang haben wir in Abbildung 1 dargestellt. Auf die regulatorischen Vorgaben, die den Banken überlassenen Freiheiten sowie die möglichen Auswirkungen auf den Misserfolg im Kreditgeschäft gehen wir nachfolgend ein. Dabei verzichten wir vorerst auf die genauere Operationalisierung des Misserfolges und verstehen unter Letzterem einen der Bank durch den Ausfall eines Kreditnehmers entstehenden Verlust. 2.2 Aufbauorganisation Bei der Zuordnung der 3 Betreuungsstufen auf den Markt oder die Marktfolge sind 4 Aufbauorganisationsformen des (risikorelevanten) Kreditgeschäftes möglich (vgl. Abbildung 2). Abbildung 2: Aufbauorganisationsformen nach MaRisk. (Quelle: In Anlehnung an DSGV (2006), S. 61; vgl. Pfingsten (2012), S. 676.) Bei Variante 1 erfolgt nur die Betreuung des Normalkreditgeschäftes durch den Markt. Bei Variante 2 obliegt dem Markt zusätzlich die Intensivbetreuung. Erst mit der Über-

8 2 AUSGESTALTUNGSMÖGLICHKEITEN DES KREDITGESCHÄFTES 6 leitung des Kreditnehmers in die Sanierung erfolgt ein Wechsel der Zuständigkeit auf die Marktfolge. Die Variante 3 sieht vor, alle Tätigkeiten mit Betreuungsverantwortung, d. h. auch die Sanierung, im Markt zu bündeln und nur die Überwachung der Sanierung sowie die Abwicklung außerhalb des Bereiches Markt zu platzieren. In der Variante 4 werden auch Abwicklungstätigkeiten im Markt angesiedelt. Die Überwachung des Problemkreditbereichs ist komplett der Marktfolge zugeordnet. Die vier Organisationsformen unterscheiden sich damit im Wesentlichen in Bezug auf die Überleitung vom Markt auf die Markfolge sowie die Überwachung des Problemkreditbereiches. Während bei Variante 1 die Überleitung auf die Marktfolge bereits im Rahmen der Intensivbetreuung erfolgt, verbleibt bei Variante 4 selbst die Abwicklung im Markt. Bei einem frühen Wechsel des zuständigen Betreuers (Variante 1) ist für die Bank ggf. eine restriktivere Betreuung des Kreditengagements aufgrund mangelnder persönlicher Beziehungen des neuen Betreuers zum Kunden einfacher durchzusetzen. Außerdem könnte dieser frühe Wechsel das Problembewusstsein und die Kooperationbereitschaft des Kreditnehmers zur Umsetzung von Maßnahmen zur Beseitigung der (Unternehmens-)Krise erhöhen. Beide Effekte könnten einen geringeren Misserfolg im Kreditgeschäft zur Folge haben. Auf der anderen Seite geht durch eine frühe Überleitung ggf. über Jahre generiertes, kundenspezifisches Wissen verloren. Zusätzlich kann die frühzeitige Entlassung des Kundenbetreuers aus der Verantwortung zu einer zu starken Fokussierung auf den Vertrieb, zu Lasten der Risikosensibilität, führen (vgl. DSGV (2006), S. 62). Beides könnte in einem höheren Misserfolg der Bank in ihrem Kreditgeschäft münden. Auch die im Unterschied zu den Varianten 1 und 2 zusätzliche (teilweise) Überwachung des Problemkreditbereichs in den Varianten 3 und 4 kann sich sowohl positiv als auch negativ auf den Misserfolg im Kreditgeschäft auswirken. So müssen einerseits vom Markt vorgeschlagene Gegenmaßnahmen der Prüfung durch eine weitere, unabhängige Partei standhalten. Andererseits kann diese Vorgehensweise die Umsetzung nötiger Gegenmaßnahmen verzögern oder gar verhindern. 2.3 Abgrenzung des risikorelevanten Kreditgeschäftes Die aufbauorganisatorischen Vorschriften samt Betreuungsstufen gelten jedoch nur für Kreditengagements, die unter Risikogesichtspunkten wesentlich für das jeweilige Institut sind ( risikorelevantes Kreditgeschäft ). Damit trägt der Regulator dem Gedanken Rechnung, dass sich die Betreuungskapazitäten der Banken nicht auf das ungefährliche Men- gengeschäft richten sollen. Die konkrete Ausgestaltung der Abgrenzung lassen die MaRisk

9 2 AUSGESTALTUNGSMÖGLICHKEITEN DES KREDITGESCHÄFTES 7 jedoch offen. Diese muss lediglich eigenveranwortlich und unter Risikogesichtspunkten erfolgen (vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2010a), S. 22). Wird die Grenze für die Risikorelevanz sehr niedrig gewählt, erfahren auch unwichtige Kreditengagements, an der Bedeutung für den Fortbestand des Kreditinstitutes gemessen, eine hohe Betreuungsleistung durch Intensivbetreuungen bzw. Sanierungen. Hingegen sorgt eine hohe Risikorelevanzschwelle dafür, dass Kreditengagements, deren Ausfall das Kreditinstitut durchaus spürbar belasten würden, nicht durch die jeweiligen Spezialisten betreut werden, die einen Ausfall ggf. eher verhindern können. 2.4 Ausgestaltung der Frühwarnsysteme Die MaRisk verknüpfen die Betreuungszuordnung im risikorelevanten Kreditgeschäft mit der Ausgestaltung der Frühwarnsysteme (BTO 1.3 Tz. 1). Demnach hat die Bank quantitative und qualitative Indikatoren zur Risikofrüherkennung zu verwenden (BTO 1.3 Tz. 2). Auch ein geeignetes Risikoklassifizierungsverfahren wie z. B. das Rating kann zur Anwendung kommen (BTO 1.3 Tz. 1). Quantitative Indikatoren sind numerische Informationen, die u. a. aus der Analyse von Kontodaten stammen, wie z. B. die Kreditliniennutzung, das Umsatzverhalten, Überziehungen, Darlehensverzüge sowie nicht ausgeführte Zahlungsverkehrsaufträge. Demgegenüber basieren qualitative Indikatoren auf verbalen Informationen. Zu ihnen zählen Auskünfte Dritter (z. B. negative Auskünfte von anderen Banken) sowie Informationen zu Unternehmensinterna (z. B. Wechsel in der Geschäftsführung) und Unternehmensexterna (z. B. die Branchenentwicklung) (vgl. Stein (1983), Kastner (2006) sowie Adelmeyer und Littkemann (2008)) 2. Eignen sich die von einer Bank genutzten Frühwarnindikatoren zur rechtzeitigen Erkennung eines sich verändernden Risikogehaltes, so verbleibt der Bank ein größerer Handlungsspielraum für Gegenmaßnahmen, um Misserfolge im Kreditgeschäft zu vermeiden Die in den MaRisk unterschiedenen Begriffe quantitativ und qualitativ passen nicht immer gut. Die Branchenentwicklung kann z. B. nicht nur qualitativ als positiv oder negativ, sondern auch mit einem Zahlenwert wie der jährlichen Wachstumsrate eingehen. Die Eignung unterschiedlicher Indikatoren zur Risikofrüherkennung untersuchen Adelmeyer und Littkemann (2008), die Berater und Sachbearbeiter von 114 Sparkassen befragen. Jedoch spiegelt die Eignung lediglich die subjektive Einschätzung der Experten wider, ohne dass, anders als in der hier vorliegenden Studie, die Nutzung der Indikatoren mit dem Misserfolg im Kreditgeschäft verknüpft wird.

10 2 AUSGESTALTUNGSMÖGLICHKEITEN DES KREDITGESCHÄFTES Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse Ein sich verändernder Risikogehalt eines Kreditengagements kann oftmals nicht allein durch die Verwendung der zuvor genannten Indikatoren festgestellt werden; denn diese lassen kaum Schlussfolgerungen in Bezug auf die wirtschaftlichen Verhältnisse, insbesondere die Vermögenswerte und Verbindlichkeiten des Kreditnehmers, zu. Der Gesetzgeber verpflichtet die Banken in 18 KWG dazu, sich einen regelmäßigen Einblick in die wirtschaftlichen Verhältnisse ihrer Kreditnehmer zu verschaffen. Der Wortlaut regelmäßig hat zur Folge, dass sich der Einblick nicht nur auf den Zeitpunkt der Kreditvergabe beschränkt (erstmalige Offenlegung), sondern auch nachfolgende Perioden umfasst (laufende Offenlegung). Eine bankseitige Pflicht zur Einholung und Auswertung der Unterlagen besteht jedoch erst ab einem Kreditvolumen i.h.v. 750 Te nach Abzug anrechenbarer Kreditsicherheiten (gesetzliche Offenlegungsgrenze). 4 Gleichwohl kann das kreditgewährende Institut natürlich im Eigeninteresse eine niedrigere, geschäftspolitische Offenlegungsgrenze definieren. Eine niedrigere Offenlegungsgrenze sorgt c. p. dafür, dass systematisch eine entsprechende Einholung und Auswertung von Unterlagen für mehr Kreditnehmer erfolgt. Veränderungen im Risikogehalt werden damit potenziell für eine größere Anzahl an Kreditnehmern erkannt. Auf diese Weise sollten aus theoretischer Sicht Misserfolge im Kreditgeschäft reduziert werden können. 4 Für eine Übersicht anrechenbarer Kreditsicherheiten und deren Wertansätze vgl. Bundesverband öffentlicher Banken Deutschlands (2005), S. 29.

11 3 ALLGEMEINES ZUR STUDIE 9 3 Allgemeines zur Studie Um zu untersuchen, wie die Banken die ihnen eingeräumten Freiräume nutzen und welchen Zusammenhang die jeweilige Ausgestaltung mit dem Misserfolg im Kreditgeschäft aufweist, haben wir einen Fragebogen entworfen. Die Anwendung dieser Forschungsmethodik ist notwendig, 5 da Informationen über die Ausgestaltung der Aufbau- und Ablauforganisation von Banken i. d. R. nicht öffentlich verfügbar sind. Der Aufbau des Fragebogens folgt der Aufbauorganisation des problembehafteten Kreditgeschäftes und besteht aus insgesamt 34 Fragen. 6 Der Versand erfolgte im August 2011 an die Vorstände sämtlicher 427 zu diesem Zeitpunkt tätigen Sparkassen in Deutschland. Wir haben uns für die Sparkassen als Untersuchungsgruppe entschieden, da zum einen das Kreditgeschäft für Sparkassen eine herausragende Bedeutung hat und es sich zum anderen mit Blick auf die Geschäftspolitik um eine vergleichsweise homogene Gruppe handelt. Aufgrund der Sensibilität der Daten wurde den Teilnehmern die Anonymität ihrer Angaben zugesichert. Insgesamt haben 115 Sparkassen an der Befragung teilgenommen. Die daraus resultierende Rücklaufquote i. H. v. 27% ist angesichts der abteilungsübergreifenden Bearbeitung erfreulich hoch. Ausgefüllt wurden die Bögen von Vorständen und Prokuristen (7%), Bereichs- (23%), Abteilungs- (53%) sowie Teamleitern, Spezialisten oder Sachbearbeitern (12%). In 5% der Fälle ist uns die Position nicht bekannt. Die relative Verteilung der 115 Rückläufe (Stichprobe) auf die bilanziellen Größenklassen (vgl. Tabelle A1 im Internet-Anhang zu Hesse et al. (2012)) belegt die Repräsentativität unseres Samples bzgl. dieses Kriteriums. Ein Vergleich mit der Verteilung auf die Größenklassen der Grundgesamtheit (427 Sparkassen) belegt dies in dem von uns angewendeten χ 2 -Homogenitätstest mit einem p-wert von 0,429. Damit kann die Nullhypothese, die Grundgesamtheit und die Stichprobe weisen die gleichen Verteilungen auf, nicht verworfen werden. Demnach kann auf Basis des Differenzierungskriteriums Bilanzsumme von einer allgemeinen Repräsentativität der Stichprobe ausgegangen werden, was bei Befragungen von Banken keineswegs den Standard darstellt (vgl. bspw. die Studien von Strauß (2006) und Spandau (2011), bei denen jeweils größere Institute überrepräsentiert waren). Nicht repräsentativ ist die Verteilung der teilnehmenden Sparkassen auf die Regionalverbände (vgl. Abbildung A.1 im Anhang). Nicht zuletzt wegen der räumlichen Nähe zu den Autoren ist Westfalen-Lippe deutlich überrepräsentiert. 5 6 Die Durchführung von Interviews wäre eine zu aufwändige Alternative. Zu vorgeschalteten Pre-Tests vgl. Pfingsten et al. (2013).

12 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 10 4 Empirische Analysen 4.1 Definition der Variablen und deskriptive Statistiken Operationalisierung des Misserfolges Bislang hatten wir unter einem Misserfolg im Kreditgeschäft den bei einem Ausfall für die Bank entstehenden Verlust verstanden, jedoch die konkrete Messgröße noch bewusst offen gelassen. Ein Ausfall ist für einen Kreditnehmer gemäß 125 SolvV als eingetreten zu betrachten, wenn entweder das Kreditinstitut es als unwahrscheinlich erachtet, dass der Kreditnehmer seinen Verpflichtungen in voller Höhe nachkommen wird, oder eine wesentliche Verbindlichkeit des Kreditnehmers gegenüber dem Kreditinstitut mehr als 90 Tage fällig ist. Mit Eintritt des Ausfallereignisses hat die Bank eine Einzelwertberichtigung (EWB) in Höhe des erwarteten uneinbringlichen Teils der Forderung vorzunehmen ( 252 Abs. 1 Nr. 4 HGB). Dieser Teil drückt einen Verlust und damit einen Misserfolg im Kreditgeschäft aus. Als Approximation verwenden wir den Gesamtbestand an EWB für Privat- und Firmenkunden 7 als Misserfolgsgröße für das Kreditgeschäft. 8 Dessen Ermittlung ist mit wenig Bearbeitungsaufwand für die Teilnehmer verbunden, was mit Blick auf die Rücklaufquote positiv wirkt. Aufgrund seines mehrjährigen Charakters ist er zugleich tendenziell robust gegenüber singulären Ereignissen. Wir sind uns durchaus bewusst, dass diese Größe durch bilanzpolitische Maßnahmen beeinflusst werden kann (vgl. Benner und Zemke (1998), S. 794). Gleichwohl werden die Ermessenspielräume u. a. durch die externe Prüfung des Jahresabschlusses deutlich eingeschränkt, so dass der diskretionäre Spielraum nur eine untergeordnete Rolle einnehmen sollte. Die deskriptiven Statistiken zum EWB-Bestand sowie den im Folgenden erläuterten Variablen sind in Tabelle 1 angegeben, wobei nicht jede Sparkasse alle Angaben machte. Die 7 8 Prinzipiell lässt sich das Kreditgeschäft von Sparkassen in die 3 Kategorien Privat-, Gewerbe- und Firmenkunden klassifizieren. Das Gewerbekundengeschäft stellt dabei einen insbesondere für Sparkassen wichtigen Bestandteil dar. Problematisch ist, dass bei EWB, z. B. im Offenlegungsbericht, nur eine Klassifizierung zwischen Privat- und Firmenkunden vorgenommen wird. Auch wenn einzelne unserer Einflussfaktoren nur für das gewerbliche Kreditgeschäft (Gewerbe- und Firmenkunden) relevant sind, haben wir uns aufgrund der bestehenden Freiheiten bei der Zuordnung der EWB der Gewerbekunden zu den beiden Gruppen dazu entschlossen, den Gesamtbestand an EWB zu verwenden. Die Verwendung einer Erfolgsgröße aus dem Kreditgeschäft, z. B. eines Nettoerfolges in Form von aggregierten Kundendeckungsbeiträgen, ist uns nicht möglich, da uns in vorgeschalteten Expertengesprächen mit Mitarbeitern der Sparkassenorganisation mitgeteilt wurde, dass in vielen Instituten diese Größen nicht verfügbar seien.

13 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 11 Korrelationen zwischen den Variablen zeigen keine besonderen Auffälligkeiten. Als Stichtag verwenden wir nachfolgend standardmäßig den Die Verwendung von Daten zu anderen Stichtagen führte zu vergleichbaren Resultaten bei zugleich geringerer Anzahl an Beobachtungen und einem geringeren Bestimmtheitsmaß des Modells. Variable MW Median Min. Max. EWB (in Te) ca ca RWA Kredit (in Te) > 10 Mio. EWB-Quote (in %) 3,53 3,16 0,41 12,88 RÄB (in Te) OÄB (in Te) Ant FK (in %) 32,59 29,97 13,02 62,96 Variable Anzahl mit Ausprägung EWB-Quote (in %) bei Orga ,47 3,88 Orga ,43 3,60 Orga ,60 3,04 Orga ,60 2,39 RÄB < 33% ,60 3,11 33% RÄB 66% ,14 3,80 RÄB > 66% ,66 3,16 Risikorel Rating ,51 3,60 Risikorel Gruppe ,44 3,83 OÄB > Peer ,23 3,75 Offen Rating ,63 2,82 Offen Gruppe ,57 3,35 Nord ,60 3,03 Ost ,31 5,55 West ,77 3,33 Süd ,55 3,42 Tabelle 1: Deskriptive Statistiken. Da es sich bei dem Bestand an EWB um eine erwartete Realisation des eingegangenen Kreditrisikos handelt, besteht naturgemäß eine enge Verbindung zum Kreditrisikovolumen. Für die teilnehmenden Sparkassen ist das Risiko aus dem Kreditgeschäft die dominierende Risikogröße. So liegt der Anteil der Eigenmittelunterlegung für das klassische Kreditgeschäft, d. h. die Summe der Eigenmittelunterlegungen für die Unternehmenskredite, für das Mengengeschäft und für die durch Immobilien besicherten Positionen im Verhältnis zur gesamten Eigenmittelunterlegung, bei über 70% (vgl. Tabelle 2). Zur Messung des Risikovolumens verwenden wir die aufsichtsrechtlich zu bestimmenden risikogewichteten Kreditaktiva (Risk Weighted Assets, RWA Kredit). Diese Maßzahl für das Risiko wurde von Shrieves und Dahl (1992) vorgeschlagen und in zahlreichen Studien

14 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 12 Kennzahl Anteil der Eigenmittelunterlegung für das Kreditrisiko Mittelwert 71.8 % Median 73.6 % Minimum 40.4 % Maximum 85.1 % Tabelle 2: Anteil der Eigenmittelunterlegung für das Kreditrisiko. verwendet. 9 Die RWA Kredit scheinen zunächst nur ein relativ grober Proxy für das eingegangene Adressenausfallrisiko zu sein, da sie die Allokation von Assets zum Großteil auf nur wenige Risikogewichte (0, 10, 20, 35, 50, 75, 100, 150 und 1250%), aber nicht zwingend auf den aktuellen Risikogehalt vornehmen. Nichtsdestotrotz haben Avery und Berger (1991) in ihrer Studie gezeigt, dass es sich um ein geeignetes Maß zur Abbildung des Risikovolumens handelt, da nicht nur ein höheres Volumen an RWA Kredit mit höheren Kreditausfällen einhergeht, sondern auch die einzelnen Gewichte grundsätzlich die richtige Reihung haben. So sind bspw. die Kredite mit einem Risikogewicht von 100% häufiger ausgefallen als die der 50%-Kategorie. Wir bestimmen die RWA Kredit als Summe der Eigenmittelunterlegung für die Bereiche des klassischen, nicht notleidenden Kreditgeschäftes (Unternehmenskredite, Mengengeschäft und durch Immobilien besicherte Positionen), multipliziert mit 12,5. In Abbildung A.2 im Anhang haben wir den logarithmierten Bestand an EWB in Abhängigkeit von den logarithmierten RWA Kredit dargestellt. 10 Trotz der bei den Teilnehmern bestehenden Unterschiede in den Geschäftsgebieten, der Wettbewerbssituation und der Kreditportfoliozusammensetzung zeigt sich ein stark linearer Zusammenhang (Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson i. H. v. 0,8912). Um eine um das Risiko adjustierte Misserfolgsgröße zu erhalten, setzen wir die EWB ins Verhältnis zu den RWA Kredit. Diese Größe (im Folgenden: EWB-Quote) verwenden wir als zu erklärende Variable. In Abbildung 3 haben wir die EWB-Quote in Abhängigkeit von den logarithmierten RWA Kredit dargestellt. Es zeigt sich, dass die EWB-Quote relativ unsystematisch um den Mittelwert von rd. 3,5% (vgl. Tabelle 1) schwankt und trotz der Risikoadjustierung eine mit zunehmendem Risikovolumen leicht abnehmende Tendenz aufweist. Daher kontrollieren wir in den späteren multivariaten Analysen zusätzlich für das Kreditrisikovolumen. Weiterhin fällt auf, dass es einige Ausreißer gibt, die eine für ihr Risikovolumen deutlich über 9 10 Vgl. Jacques und Nigro (1997), Aggarwal (2001), Heid et al. (2004), Roy (2005) sowie Jokipii und Milne (2011). Aufgrund der den Teilnehmer zugesicherten Vertraulichkeit und Anonymität der Studie verzichten wir auf die Angabe konkreter Abszissen- und Ordinatenwerte.

15 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 13 Abbildung 3: EWB-Quote in Abhängigkeit von den logarithmierten RWA Kredit. dem Durchschnitt liegende EWB-Quote aufweisen. Auf die Behandlung dieser Ausreißer gehen wir in den multivariaten Analysen ein. Im Folgenden stellen wir die unabhängigen Variablen unserer Untersuchungen vor Aufbauorganisation Wir definieren für jede der vier möglichen Aufbauorganisationsformen eine binäre Variable (Orga1, Orga2, Orga3, Orga4 ). Dabei haben wir in diesem Abschnitt, auch in den deskriptiven Statistiken, jeweils alle möglichen Ausprägungen über binäre Variablen abgebildet. Für die multivariaten Analysen definieren wir zur Vermeidung von Multikollinearitätsproblemen die Variante, die am häufigsten die Ausprägung 1 annimmt, als Referenzfall. Die Verteilung unserer Stichprobe auf die Organisationsformen findet sich in Tabelle 1. Der hohe Anteil der Organisationsform 2 (rd. 66% der Teilnehmer) leitet sich u. a. daraus ab, dass diese Variante vom DSGV explizit empfohlen wird (vgl. DSGV (2006), S. 62) Abgrenzung des risikorelevanten Kreditgeschäftes Da Banken die Abgrenzung des risikorelevanten Kreditgeschäftes eigenverantwortlich und unter Risikogesichtspunkten festzulegen haben, haben wir die Sparkassen gebeten, uns den von ihnen verwendeten Betrag sowie die relevante Bemessungsgrundlage (BMG) zu nennen. Als BMG kommen das Gesamtkredit-, das Realkredit-, das Personalkredit- und das

16 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 14 Blankokreditvolumen in Frage. Im einfachsten Fall verwenden Sparkassen das für einen Kunden insgesamt bestehende Kreditvolumen (Gesamtkreditvolumen) als BMG. Allerdings werden in der bankwirtschaftlichen Praxis regelmäßig Kreditsicherheiten gestellt. Wenn der Wert der Sicherheiten dem Gesamtkreditvolumen entspricht (Vollbesicherung), ergeben sich die drei weiteren BMG gemäß dem Verwertungsrisiko der Kreditsicherheiten für die Sparkasse. Der bankwirtschaftlichen Sichtweise folgend werden die ersten 60% des Gesamtkreditvolumens als Realkreditanteil, der Anteil zwischen 60% und 80% als gedeckter Personalkredit und die darüber hinausgehenden 20% als Blankokredit bezeichnet. 11 Der Realkreditanteil von 60% wird dabei mit hoher Wahrscheinlichkeit im Falle einer Verwertung der Sicherheiten erzielt, da noch ein erheblicher Puffer zum Auffangen von Mindererlösen bei der Verwertung der Sicherheiten besteht. Dass trotz Vollbesicherung ein Blankokreditanteil besteht, ist einem mit dem Verwertungsrisiko einhergehenden Bewertungsabschlag geschuldet. So gehen Sparkassen oftmals davon aus, im Verwertungsfall durchschnittlich nur einen Anteil von 80% des angesetzten Wertes (Beleihungswert) zu erhalten (vgl. hierzu bspw. 24 der Beleihungsgrundsätze im RdErl. des Ministeriums für Wirtschaft, Mittelstand und Verkehr des Landes NRW (1969)). Um die BMG und ihre Beträge vergleichbar zu machen, definieren wir einen Risikorelevanzäquivalenzbetrag (RÄB). Wird der Blankokreditanteil (20%) als BMG verwendet, so muss berücksichtigt werden, dass neben dem Blankokreditanteil (20%) zuvor noch ein Personalkredit- (20%) sowie ein Realkreditanteil (60%) bestehen. Aus diesem Grund skalieren wir den Blankokreditanteil zur Bestimmung des RÄB mit dem Faktor 5 ( 60%+20%+20% 20% ). Wird hingegen der Personalkreditanteil (20%) als BMG verwendet, so geht diesem nur der Realkreditanteil (60%) voran. Aus diesem Grund skalieren wir den Personalkreditanteil zur Bestimmung des RÄB mit dem Faktor 4 ( 60%+20% 20% ). Da das Gesamtkreditvolumen alle Anteile beinhaltet, beträgt der Skalierungsfaktor zur Bestimmung des RÄB 1. Der Skalierungsfaktor für den Realkreditanteil ist ebenfalls 1, allerdings verwendet keine Sparkasse diese BMG. Der RÄB einer Sparkasse ergibt sich somit aus der Multiplikation des angegebenen Betrages mit dem Skalierungsfaktor, der wiederum von der jeweiligen BMG abhängt. Der durchschnittliche RÄB liegt für unsere Stichprobe bei 780 Te (vgl. Tabelle 1). Das Minimum i. H. v. 0 e einer einzelnen Sparkasse muss vor dem Hintergrund betrachtet werden, dass wir die Abgrenzung der Risikorelevanz für das gewerbliche Kreditgeschäft erfragt haben, da das Mengengeschäft i. d. R. nicht risikorelevant ist. Insofern ist für diese 11 Vgl. 21 Abs. 3 Nr. 1 KWG i.v.m. 14 Abs. 1 und 16 Abs. 1 und 2 PfBG für Grundpfandrechte. Die Verwendung dieser Einteilung ist vertretbar, da Grundpfandrechte bei Banken den bei weitem größten Anteil der gestellten Kreditsicherheiten ausmachen. Vgl. KfW (2007), S. 24f.

17 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 15 (kleinere) Sparkasse gewerbliches Kreditgeschäft, unabhängig vom Kreditvolumen, immer risikorelevant. Da die Risikorelevanz auf die Kreditengagements abzielt, die einen unmittelbaren Einfluss auf den Fortbestand des Kreditinstitutes haben, sollte der RÄB bei Sparkassen mit hohem Kreditvolumen höher ausfallen als bei denjenigen mit geringen Volumina. Um diese Größeneffekte zu berücksichtigen, haben wir unsere Stichprobe anhand des Bruttokundenkreditvolumens (BKV) gegenüber Firmen- und Privatkunden in 10 möglichst homogene Vergleichsgruppen (Peer Groups) aufgeteilt. Wir verwenden die Dummyvariable RÄB < 33%, die den Wert 1 annimmt, wenn der von der Sparkasse verwendete RÄB kleiner als das 33% Perzentil ihrer Peer Group und damit im relativen Vergleich niedrig ist. Analog kennzeichnen die Variablen RÄB > 66% und 33% RÄB 66% eine relativ hohe bzw. mittlere Abgrenzung. Größenklassen RÄB in Te Anzahl 33%-Perzentil %-Perzentil %-Perzentil RÄB < 33% % RÄB 66% RÄB > 66% Summe Tabelle 3: Deskriptive Statistiken zum RÄB. Tabelle 3 gibt die Perzentilwerte des RÄB in Te in Abhängigkeit von den Größenklassen sowie die Anzahl der Beobachtungen je Größenklasse für die niedrige, mittlere und hohe Abgrenzung der Risikorelevanz an. Einerseits zeigt sich, dass der von uns definierte RÄB tatsächlich tendenziell mit zunehmender Größe der Sparkasse ansteigt. So liegt in 9 von 10 Fällen der Median des RÄB einer Größenklasse nicht unter dem jeweiligen Wert der vorangegangenen Größenklasse. Andererseits teilen sich die Beobachtungen nicht gleichmäßig auf die 3 Dummyvariablen auf. Dieses liegt daran, dass innerhalb der Größenklassen oftmals gleiche RÄB vorliegen. Eine Änderung der strikt größer (kleiner) Bedingung in größer (kleiner) gleich führt dazu, dass ein Großteil der Beobachtungen aus der mittleren Gruppe in die anderen Gruppen verschoben wird, ohne jedoch die Ergebnisse merklich zu verändern. Da die MaRisk eine Risikosensitivität der Abgrenzung vorsehen, können Sparkassen die Risikorelevanz auch an das Rating oder die Zugehörigkeit des Kreditnehmers zu bestimmten, besonders gefährdeten Gruppen oder Branchen (z. B. Existenzgründer, Bauträger)

18 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 16 koppeln. Die risikosensitive Gestaltung bilden wir über die Dummyvariablen Risikorel Rating und Risikorel Gruppe ab Ausgestaltung der Frühwarnsysteme Zur Untersuchung der Ausgestaltung der Frühwarnsysteme haben wir die Sparkassen gebeten anzugeben, ob sie die folgenden Indikatoren zur Identifikation eines sich verändernden Risikogehaltes von Kreditengagements nutzen: Auskünfte von Dritten (z. B. negative Auskünfte anderer Banken über den Kreditnehmer), Kreditliniennutzung (z. B. durchschnittliche Ausnutzung), Umsatzverhalten (z. B. Entwicklung der Soll- und Habenumsätze), Unternehmensexterna (z. B. negative Branchenentwicklung), Unternehmensinterna (z. B. innerbetriebliche Probleme), Ratingnote (z. B. Verschlechterung der Ratingnote), Überziehungen (z. B. Anzahl an Überziehungen), Darlehensverzüge (z. B. Summe der Verzüge eines Kreditnehmers), nicht ausgeführte Zahlungsverkehrsaufträge (z. B. nicht ausgeführte Überweisungen). Des Weiteren haben wir die Teilnehmer um eine Einschätzung der Wichtigkeit der 9 Indikatoren bei der Risikofrüherkennung gebeten, unabhängig davon, ob diese aktuell verwendet werden. Dabei sollten 100 Punkte auf die 9 Indikatoren verteilt werden, wobei eine hohe Punktzahl eine hohe Bedeutung widerspiegelt. Tabelle 4 zeigt, dass eine Vielzahl der quantitativen Indikatoren (Ratingnote, Überziehungen, Darlehensverzüge und nicht ausgeführte Zahlungsverkehrsaufträge) in nahezu allen Häusern verwendet werden und diese auch im Durchschnitt die höchste Bedeutung bei der Risikofrüherkennung zugesprochen bekommen. Der Kreditliniennutzung und dem Umsatzverhalten werden hingegen, relativ gesehen, nur jeweils mittelmäßige Wichtigkeiten attestiert. Dies ist insofern interessant, als dass die empirischen Studien von Hubensack und Pfingsten (2010) sowie Norden und Weber (2010) gezeigt haben, dass Banken die

19 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 17 Nutzung Einschätzung 0 (Nein) 1 (Ja) MW Median Min. Max. Auskünfte von Dritten Kreditliniennutzung Umsatzverhalten Unternehmensexterna Unternehmensinterna Ratingnote Überziehungen Darlehensverzüge N. ausg. Zahlungsverkehrsaufträge Anzahl Beobachtungen Tabelle 4: Nutzung und Wichtigkeit der 9 Indikatoren zur Risikofrüherkennung. Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit ihrer Kreditnehmer durch die Berücksichtigung von Kontoaktivitäten (wie z.b. der Kreditliniennutzung) deutlich verbessern können. Da die Indikatoren Ratingnote, Überziehungen, Darlehensverzüge sowie nicht ausgeführte Zahlungsverkehrsaufträge in ihrer Nutzung durch die Teilnehmer kaum variieren, verzichten wir auf ihre Berücksichtigung in der multivariaten Analyse, ohne dass sich hierdurch die Ergebnisse merklich ändern. Die Nutzung der fünf verbleibenden Indikatoren bilden wir über die Dummyvariablen Auskunft, Kreditlinie, Umsatz, U-Externa und U-Interna ab. Die alternative Verwendung des Produktes aus der Nutzung (0/1) und der Einschätzung der Bedeutung lässt die Ergebnisse im Wesentlichen unverändert, allerdings reduziert sich, wie in Tabelle 4 ersichtlich, die Anzahl der verwendbaren Beobachtungen um Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse In Analogie zur Abgrenzung des risikorelevanten Kreditgeschäftes haben wir die Sparkassen gebeten, uns den von ihnen verwendeten Offenlegungsbetrag sowie die relevante BMG anzugeben. Auch für die geschäftspolitische Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse bilden wir einen größenklassenbezogenen Offenlegungsäquivalenzbetrag (OÄB). Dabei gelten die gleichen Prämissen und Skalierungsfaktoren wie beim RÄB. Die Dummyvariable OÄB > Peer gibt an, ob der OÄB einer Sparkasse oberhalb des Medians innerhalb der relevanten Größenklasse liegt (Ausprägung = 1). Zudem bilden wir, in Analogie zum RÄB, die Dummyvariablen Offen Rating und Offen Gruppe, die ausdrücken, ob die Sparkasse die Anforderung von Kreditnehmerunterlagen zusätzlich an die Ratingnote oder an die Zugehörigkeit des Kreditnehmers zu einer bestimmten Kundengruppe knüpft.

20 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 18 Größenklassen ÖÄB in Te 50%-Perzentil Anzahl OÄB > 50% OÄB 50% Summe Tabelle 5: Deskriptive Statistiken zum OÄB. Aus Tabelle 5 geht hervor, dass der OÄB, entgegen der Ergebnisse beim RÄB, nicht mit zunehmendem Kreditvolumen der Sparkassen ansteigt. 12 Nichtsdestotrotz weichen die Mediane der einzelnen Größenklassen z. T. deutlich voneinander ab, weswegen wir die größenabhängige Betrachtung in der multivariaten Analyse zunächst beibehalten und diesen Aspekt später in einem Robustheitstest separat analysieren Kontrollvariablen In unseren empirischen Analysen kontrollieren wir für die folgenden bankspezifischen Effekte. Da sich Sparkassen insbesondere in ihrem strukturellen Umfeld und in der Attraktivität der Lage ihres Geschäftsgebietes unterscheiden, haben wir die Arbeitslosenquote (ALQ) der Sparkasse in ihrem Geschäftsgebiet und die Lage des Geschäftsgebietes erfragt. Aufgrund der Anonymität der Studie haben wir eine ordinale Skalierung mit den Bereichen ALQ 7.5%, 7.5% < ALQ 12.5% sowie ALQ > 12.5% gewählt und die Lage des Geschäftsgebietes über die vier Dummyvariablen Nord, Ost, West und Süd abgebildet. 13 Da der Gesamtbestand an EWB auch auf eine unterschiedliche Kundenstruktur zurückzuführen sein kann, kontrollieren wir ferner für den Anteil des Firmenkundenkreditvolumens am gesamten Kundenkreditvolumen (Ant FK ). 14 Die letzte Kontrollvariable stellen die logarithmierten risikogewichteten Kreditaktiva (ln RWA Kredit) dar, da wir Angesichts der unsystematisch schwankenden Mediane ist beim OÄB, anders als beim RÄB, eine Aufteilung in drei Gruppen nicht sinnvoll. Die Variable Nord nimmt den Wert 1 an, wenn die Sparkasse ihr primäres Geschäftsgebiet in den Bundesländern Bremen, Hamburg, Niedersachsen oder Schleswig-Holstein hat. Gleiches gilt für die Variable Ost, wenn das Geschäftsgebiet der Sparkasse in Berlin, Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen, Sachsen-Anhalt oder Thüringen liegt, für die Variable West für Hessen, Nordrhein-Westfalen, Rheinland-Pfalz oder das Saarland sowie für die Variable Süd für Bayern oder Baden-Württemberg. Referenzfall für das Bundesland ist die Variable West. Das Kundenkreditvolumen ist dabei die Summe aus dem Privat- und dem Firmenkundenkreditvolumen.

21 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 19 bereits den leicht negativen Zusammenhang zwischen der EWB-Quote und den logarithmierten RWA Kredit aufgezeigt hatten. 4.2 Bivariate Analysen Nachfolgend stellen wir zunächst zwei ausgewählte bivariate Analysen vor. Sie sind recht instruktiv, dürfen in ihrer Bedeutung jedoch wegen der Vernachlässigung anderer Einflussgrößen nicht überschätzt werden. All unseren empirischen Untersuchungen ist dabei gemein, dass nicht zwingend Kausalbeziehungen, sondern lediglich Zusammenhänge zwischen Ausgestaltungsmöglichkeiten des Kreditgeschäftes und der EWB-Quote aufgezeigt werden. Deshalb wären normative Schlussfolgerungen derzeit verfrüht. Abbildung 4: EWB-Quote nach Organisationsform. (Vgl. Pfingsten (2012), S. 676.) Mit Blick auf die Aufbauorganisationsform zeigt sich, dass die Varianten 1 und 2 mit durchschnittlichen EWB-Quoten von 3.88% bzw. 3.60% im Vergleich zu den Varianten 3 und 4 mit Quoten von 3.04% bzw. 2.39% wesentlich schlechter abschneiden (vgl. Tabelle 1 sowie Abbildung 4). Dieses Ergebnis nährt auf den ersten Blick Zweifel an der Qualität der Empfehlung des DSGV. Allerdings ist zum einen zu bedenken, dass wir uns allein auf den Misserfolg fokussieren, während der DSGV seine Empfehlung aus der Berücksichtigung einer Vielzahl, uns nicht bekannter Kriterien ableitet (vgl. DSGV (2006), S. 62). Zum anderen ist die Anzahl an Beobachtungen sowohl für die Variante 3 (11 Fälle) als auch für die

22 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 20 Variante 4 (5 Fälle) vergleichsweise gering. Insofern könnten hinter unserer Beobachtung auch Selbstselektionseffekte liegen. 15 Zur bivariaten Analyse der Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse und der EWB- Quote haben wir in Abbildung 5 die durchschnittliche EWB-Quote für die zwei Ausprägungen der binären Variable OÄB > Peer in Abhängigkeit von den 10 Größenklassen dargestellt. Die Sparkassen, deren OÄB oberhalb des Medians ihrer Vergleichsgruppe liegen, weisen meist eine höhere EWB-Quote auf (Größenklassen 1, 5, 6, 8, 9 und 10). Der umgekehrte Fall (Größenklassen 2 und 3) bzw. nur marginale Unterschiede (Größenklassen 4 und 7) treten nur bei jeweils 2 Größenklassen auf. Abbildung 5: Durchschnittliche EWB-Quote für die Variable OÄB > Peer nach Größenklassen. Institute, die relativ gesehen eine niedrigere Offenlegungsgrenze (OÄB) verwenden und damit c. p. für potenziell mehr Kreditnehmer Unterlagen über deren wirtschaftliche Verhältnisse anfordern (und vermutlich auch auswerten), weisen bivariat betrachtet einen geringeren Misserfolg im Kreditgeschäft auf. 15 Für weitere Überlegungen vgl. Pfingsten (2012), S. 676f.

23 4 EMPIRISCHE ANALYSEN Multivariate Analysen Ökonometrische Modellierung Mit Hilfe unseres ökonometrischen Modells untersuchen wir den Einfluss der unabhängigen Variablen zur Organisationsform, zur Risikorelevanz, zur Ausgestaltung der Frühwarnsysteme sowie zur Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse einer Sparkasse i auf deren EWB-Quote i als zu erklärende Variable. Zusätzlich berücksichtigen wir die in Abschnitt erläuterten Kontrollvariablen. Aufgrund von Multikollinearität verwenden wir bei Gruppen von binären Variablen jeweils diejenige als Referenzgröße, die am häufigsten den Wert 1 annimmt. Dieses sind die Variablen Orga2, 33% RÄB 66% sowie West. Das formale Modell lautet damit: EW B-Quote i = β 0 + β 1 Orga1 i + β 2 Orga3 i + β 3 Orga4 i + β 4 RÄB < 33 % i + β 5 RÄB > 66 % i + β 6 Risikorel Rating i + β 7 Risikorel Gruppe i + β 8 Auskunft i + β 9 Kreditlinie i + β 10 Umsatz i + β 11 U -Externa i + β 12 U -Interna i + β 13 OÄB > Peer i + β 14 Offen Rating i + β 15 Offen Gruppe i + β 16 ALQ i + β 17 Nord i + β 18 Ost i + β 19 Süd i + β 20 Ant FK i + β 21 ln RWA Kredit i + ɛ i. (4.1) Als ökonometrisches Modell verwenden wir die multivariate lineare Regressionsanalyse. Da der Breusch-Pagan-Test (Nullhypothese: keine Heteroskedaszität) einen p-wert von aufweist und auch Abbildung A.3 im Anhang auf Heteroskedastizität hindeutet, verwenden wir, wie allgemein üblich, eine White-Korrektur der Fehlerterme. Die weiteren klassischen Regressionsannahmen werden nicht verletzt (vgl. Auer (2011), S. 411ff.). Um Ausreißer bei der EWB-Quote (vgl. Abbildung 3) nicht völlig zu verlieren, nehmen wir eine Winsorisierung auf dem 5% und dem 95%-Niveau vor. Die Winsorisierung ersetzt die über (unter) den Perzentil-Werten liegenden Datenpunkte unserer zu erklärenden Variable mit den jeweiligen Werten des 95% (5%) Perzentils Empirische Resultate Die Ergebnisse auf Basis der Gleichung (4.1) bei o. g. Winsorisierung der EWB-Quote haben wir in Tabelle 6 angegeben.

24 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 22 Kontrollvariablen Offenlegung Risikofrüherkennung Risikorelevanz Organisation Modell (1) Modell (2) Variable EWB-Quote EWB-Quote Std. Koeffizient Std. Koeffizient (Rob. Standardfehler) (Rob. Standardfehler) Orga ( ) ( ) Orga * ( ) ( ) Orga *** *** ( ) ( ) RÄB < 33% ( ) ( ) RÄB > 66% ( ) ( ) Risikorel Rating ( ) ( ) Risikorel Gruppe ( ) ( ) Auskunft ( ) ( ) Kreditlinie ( ) ( ) Umsatz ( ) ( ) U-Externa ( ) ( ) U-Interna * ( ) ( ) Offen PK ( ) Offen Blanko * ( ) Offen Betrag ** ( ) OÄB > Peer *** ( ) Offen Rating ** *** ( ) ( ) Offen Gruppe * * ( ) ( ) ALQ ( ) ( ) Nord ( ) ( ) Ost ** * ( ) ( ) Süd ( ) ( ) Ant FK ( ) ( ) ln RWA Kredit ( ) ( ) Konstante * ( ) ( ) Beobachtungen Adj. R 2 (in %) Tabelle 6: Ergebnisse der linearen Regression mit der EWB-Quote als abhängige Variable. Standardisierte Beta-Koeffizienten der multivariaten Regressionsanalyse mit heteroskedastierobusten Standardfehlern in Klammern unter den Koeffizienten. ***, **, * zeigen jeweils die statistische Signifikanz auf einem 1%, 5% oder 10%-Signifikanzniveau an.

25 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 23 Für die Aufbauorganisation bestätigen sich in Modell (1) die Ergebnisse der bivariaten Analyse auch multivariat. Die Sparkassen, die die Organisationsformen 3 und 4 nutzen, weisen eine statistisch signifikant geringere EWB-Quote auf. Unsere Ergebnisse suggerieren damit, dass der Verbleib der Betreuungszuständigkeit im Markt sowie die separate Überwachung durch eine unabhängige Partei (Marktfolge) mit geringeren Misserfolgen im Kreditgeschäft einhergehen. Wie die Mitarbeiterkapazitäten in Tabelle 7 in Abhängigkeit von der Größenklasse und der Organisationsform zeigen, liegt die Ursache, bis auf eine Ausnahme in Größenklasse 8, nicht darin, dass die Sparkassen mit den Organisationsformen 3 oder 4 mehr Mitarbeiter im Problemkreditbereich beschäftigen als diejenigen mit den Organisationsformen 1 und 2. Gesamt Orga3 Orga4 Größenklasse Anzahl MW Median Anzahl MW Anzahl MW Summe Tabelle 7: Mitarbeiterkapazitäten in der Abwicklung und der Sanierung in Abhängigkeit von der Größenklasse und Organisationsform. Die Abgrenzung des risikorelevanten Kreditgeschäftes weist hingegen keinen statistisch signifikanten Zusammenhang mit der EWB-Quote auf. Dieses Ergebnis hat sich weder bei Veränderung der konkreten Perzentilwerte noch bei einem analog zum OÄB angewendeten Medianvergleich verändert. Auch die Kopplung der Risikorelevanz an die Ratingnote oder die Gruppenzugehörigkeit ist nicht statistisch signifikant. Die Ergebnisse bzgl. der Ausgestaltung der Frühwarnsysteme zeigen, dass die Sparkassen, die Unternehmensinterna zur Risikofrüherkennung nutzen, eine signifikant höhere EWB- Quote aufweisen. Dieses zunächst überraschende Ergebnis könnte darauf zurückzuführen sein, dass bestimmte Informationen zu Unternehmensinterna, wie z. B. ein Wechsel in der Geschäftsführung, das Resultat einer bereits eingetretenen Unternehmenskrise sind und insofern keinen Frühwarnindikator mehr darstellen. Der positive Zusammenhang zwischen der Nutzung von Unternehmensinterna und der EWB-Quote ist jedoch zum einen statistisch nur schwach signifikant und muss zum anderen vor dem Hintergrund gesehen

26 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 24 werden, dass weitere Details, z. B. wie häufig und in welcher Qualität die Informationen überhaupt bei den Banken vorhanden sind, nicht erfragt werden konnten. Statistisch hoch signifikante Ergebnisse zeigen sich für den Bereich der Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse. Demnach weisen Sparkassen, die einen OÄB festgelegt haben, der oberhalb des Medians ihrer Vergleichsgruppe liegt, eine signifikant höhere EWB- Quote auf. Zusätzlich haben die Koppelung des OÄB an das Rating sowie die Zugehörigkeit des Kreditnehmers zu bestimmten Kundengruppen einen signifikant negativen Einfluss auf die Höhe der EWB-Quote. Diese Zusammenhänge zeigen zum einen, dass das systematische Einholen und Auswerten von Unterlagen für mehr Kreditnehmer mit einer geringeren EWB-Quote verbunden ist. Zum anderen weisen Sparkassen, die ihre Anforderung und Auswertung von Unterlagen zusätzlich über den Risikogehalt bzw. die Kundengruppe steuern, eine signifikant geringere EWB-Quote auf. Bei unseren Kontrollvariablen ist nur die Zugehörigkeit der Sparkasse zu einem östlichen Bundesland statistisch signifikant. Die Ursache hierfür könnte sein, dass nach der Wiedervereinigung viele Investoren, auch aufgrund steuerlicher Anreize, Immobilien in den östlichen Bundesländern, finanziert durch die regional ansässigen Sparkassen, erworben haben. Statt der erhofften Preissteigerungen kam es jedoch oftmals zu einem Überangebot auf dem Immobilienmarkt. Da die Wertansätze für die Kreditsicherheiten die Höhe der EWB wesentlich beeinflussen, könnte die negative Entwicklung des Immobilienmarktes in vielen Teilen Ostdeutschlands den positiven, signifikanten Einfluss der Variable Ost erklären Robustheit Im Folgenden prüfen wir die Ergebnisse bzgl. der Offenlegung der wirtschaftlichen Verhältnisse des Kreditnehmers auf ihre Robustheit. Zum einen betrachten wir den OÄB nicht mehr in Abhängigkeit vom Kundenkreditvolumen, zum anderen verzichten wir auf die Transformation der Offenlegungsgrenzen in einen einheitlichen Wertmaßstab, da diese unter der Prämisse einer Vollbesicherung und der sich daraus ergebenden Skalierungsfaktoren vorgenommen wurde. Stattdessen bilden wir in Modell (2) in Tabelle 6 die unterschiedlichen BMG durch 3 binäre Variablen (Offen GK, Offen PK und Offen Blanko) ab, die jeweils den Wert 1 annehmen, wenn die Sparkasse die jeweilige BMG verwendet. Zusätzlich erfassen wir den Offenlegungsbetrag der Sparkasse in der metrischen Variable Offen Betrag. Für das Regressionsmodell

27 4 EMPIRISCHE ANALYSEN 25 (4.1) bedeutet dies, dass die Variable OÄB > Peer durch die neu generierten Variablen, mit Ausnahme der binären Variable Offen GK als Referenzfall, ersetzt wird. Es zeigt sich, dass auch der nicht skalierte Offenlegungsbetrag (Offen Betrag) mit einer statistisch signifikant höheren EWB-Quote verbunden ist. Insofern wird unsere grundsätzliche Erkenntnis, dass die systematische Anforderung und Auswertung von mehr Unterlagen mit einer geringeren EWB-Quote einhergeht, unterstützt. Des Weiteren zeigt sich, dass auch die verwendete BMG einen teilweise signifikanten Einfluss auf die Höhe der EWB-Quote ausübt. So sind sowohl die Anforderung von Kreditnehmerunterlagen nach Personal- als auch nach Blankokreditvolumen mit einer höheren EWB-Quote verbunden, wobei dieser Einfluss nur für Letztere statistisch signifikant ist. Möglicherweise sind die Sicherheiten, die bei Verwendung von Personal- oder Blankokreditquote als Maßstab für die Offenlegung implizit eingehen, trügerisch. Insgesamt untermauern die Robustheitsuntersuchungen das Konzept des OÄB mit seinen Grundgedanken. Während die statistischen Signifikanzen für den Großteil der Variablen erhalten bleiben, verlieren die Organisationsform 3 sowie die Nutzung von Unternehmensinterna als Frühwarnindikator in Modell (2) ihren schwach signifikanten Einfluss. Da für beide Variablen die jeweilige Signifikanz ohnehin nur auf dem 10%-Konfidenzniveau bestand, sind diesbezügliche Teilergebnisse in Modell (1) nicht robust.

28 5 FAZIT 26 5 Fazit Trotz aller Sorgfalt von Kreditinstituten vor der Kreditvergabe und bei der laufenden Kreditüberwachung können einzelne Kreditnehmer ihre Zahlungsverpflichtungen nicht planmäßig erfüllen. Das Volumen dieses Problemkreditgeschäftes beträgt in Deutschland inzwischen rd. 225 Mrd. e (vgl. PwC (2011), S. 6). Für den erwarteten uneinbringlichen Teil der Forderung hat der Kreditgeber eine Risikovorsorge in Form von Einzelwertberichtigungen zu bilden (Misserfolg im Kreditgeschäft). Erst seit der Einführung der MaK in 2002 bzw. der MaRisk in 2005 existieren verbindliche und systematische Vorgaben in Bezug auf die aufbau- und ablauforganisatorische Ausgestaltung des Kreditgeschäftes. Die wenig detaillierten Vorgaben lassen den Banken zahlreiche Freiheiten. Gegenstand unseres Beitrages war es zu analysieren, wie diese organisatorische Ausgestaltung im Rahmen der MaRisk erfolgt und inwiefern sie den Misserfolg im Kreditgeschäft beeinflusst. Anhand eines umfassenden Fragebogens konnten wir auf Basis einer repräsentativen Stichprobe von 115 Sparkassen aus ganz Deutschland (27%) zunächst zeigen, dass erwartungsgemäß das eingegangene Kreditrisiko der Haupteinflussfaktor auf den Misserfolg im Kreditgeschäft ist. Gleichwohl belegt unsere Studie, dass auch die aufbau- und ablauforganisatorische Gestaltung des Kreditgeschäftes einen Einfluss auf den um das Kreditrisiko bereinigten Misserfolg (EWB-Quote) hat. So offenbaren unsere Analysen, dass die Formen der Aufbauorganisation, die eine separate Überwachung des problembehafteten Kreditgeschäftes vorsehen, eine signifikant geringere EWB-Quote aufweisen. In Bezug auf die Ablauforganisation ist eine geringere Offenlegungsgrenze, die c. p. zu einer systematischen Anforderung und Auswertung von mehr Kreditnehmerunterlagen führt, mit einer signifikant geringeren EWB-Quote verbunden. Weiterhin weisen diejenigen Sparkassen, die Kreditnehmerunterlagen auch in Abhängigkeit von der Bonität des Kreditnehmers oder dessen Zugehörigkeit zu einer bestimmten Kundengruppe (z. B. Existenzgründer) einholen, eine signifikant geringere EWB-Quote auf. Zwar definieren Sparkassen ihr risikorelevantes Kreditgeschäft, gemessen über den Risikorelevanzäquivalenzbetrag (RÄB), sehr unterschiedlich. Gleichwohl hat der RÄB keinen statistisch signifikanten Einfluss auf die Höhe der EWB-Quote. Auch die Nutzung bestimmter qualitativer und quantitativer Frühwarnindikatoren weist keinen robusten statistisch signifikanten Zusammenhang mit der Höhe der EWB-Quote auf.

29 5 FAZIT 27 Für zukünftige Analysen bietet sich eine tiefer gehende Betrachtung der Trennung zwischen Markt und Marktfolge an, die evtl. einer anderen Forschungsmethodik (z. B. Interviews) bedarf. Auch eine umfassendere und feinere Berücksichtigung regionaler Wirtschaftskennzahlen erscheint attraktiv.

30 A ANHANG 28 A Anhang Abbildung A.1: Verteilung der Teilnehmer nach Sparkassenverbänden.

31 A ANHANG 29 Abbildung A.2: Logarithmierte Einzelwertberichtigungen in Abhängigkeit von den logarithmierten RWA Krediten. Abbildung A.3: Grafische Untersuchung auf Heteroskedaszität.

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