DIE FILES DÜRFEN NUR FÜR DEN EIGENEN GEBRAUCH BENUTZT WERDEN. DAS COPYRIGHT LIEGT BEIM JEWEILIGEN AUTOR.

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2 Insurance linked securities: CAT Bonds S E M I N A R A R B E I T im Wintersemester 2005 / 2006 am Lehrstuhl für Finanzmanagement und Rechnungswesen Prof. Dr. Martin Wallmeier Eingereicht am Lehrstuhl für Finanzmanagement und Rechnungswesen, Prof. Dr. Martin Wallmeier Eingereicht von: Lindemann Christian Betreuer: Philippe Masset Zug, den

3 I Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis...I Abbildungsverzeichnis... II Symbolverzeichnis... III Abkürzungsverzeichnis...IV 1. Einleitung...1 Die Entstehung von CAT-Bonds Funktionsweise von CAT-Bonds Struktur von CAT-Bonds Trigger Events Sicht des Sponsors Preisgestaltung Kapazitäten Kredit-Qualität Leverage-Effekte Strategische Gründe für ILS Sicht des Investors Markterträge Diversifikationsmöglichkeiten Bewertung von CAT Bonds Marktübersicht und Zukunftsaussichten Zusammenfassung Anhang Literaturverzeichnis Erklärung... 25

4 II Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Struktur eines CAT Bonds... 4 Abbildung 2: Western Capital Ltd. Loss Trigger... 5 Abbildung 3: Parametric Re inner and outer grids... 6 Abbildung 4: Parametric Re loss trigger... 6 Abbildung 5: Marktanteil der weltweiten Rückversicherungsindustrie nach Rating Abbildung 6: Historische ILS und High Yield Returns Abbildung 7: Risikoreduktions-Eigenschaften von ILS Abbildung 8: Vereinfachung der Risikoreduktion durch Investitionen in ILS Abbildung 9: Loss frequency Kurve Abbildung 10: Ausstehende CAT Bonds per Abbildung 11:Verbriefte Risiken seit Abbildung 13: Historische Entwicklung der versicherten Schäden durch Katastrophen Abbildung 14: Versicherungskapazitäten durch ILS... 20

5 III Symbolverzeichnis i j w i Gesamtanzahl von Standorten relevanter Standort relatives Gewicht des Standorts i v i kalkulierte maximale Windgeschwindigkeit am Standort i L K n Konstante, welche eine Schwelle der maximalen Windgeschwindigkeit repräsentiert, über welchem ein Schadenspotential existiert Konstante Konstante

6 IV Abkürzungsverzeichnis CAT-Bond SPV ILS Bp PCS Catastrophe Bond Special Purpose Vehicle Insurance-linked securities Basis-Punkte Property Claim Service

7 1 1. Einleitung Naturkatastrophen verursachen überall auf der Welt immer grössere Schäden. Gemäss den Schätzungen des Schweizer Rückversicherungs-Unternehmens Swiss Re summierten sich die Schäden im Jahre 2005 auf ein historisches Hoch von 225 Milliarden US Dollar, wovon 80 Milliarden US Dollar versichert waren. Die Hurrikan Saison in den Vereinigten Staaten und am Golf von Mexiko ist noch nicht lange vorbei, doch schätzen verschiedenste Experten allein die versicherten Schäden von Hurrikan Katrina auf bis zu 50 Milliarden Dollar. Dies würde einen neuen Rekord für die Versicherungsbranche bedeuten. Wilma wälzte sich zudem noch über das Land und Kostenschätzungen ergeben jetzt schon einen Schaden zwischen zwei bis sechs Milliarden US- Dollar. Eine Häufung von Naturkatastrophen in den letzten Jahren lässt und liess die Versicherer vermehrt zu neuen Mitteln greifen, ihre Risiken zu diversifizieren und abzusichern. Katastrophen (CAT) Bonds sind eine Art der neueren Finanzderivate, welche an den Weltmärkten gehandelt werden. Mitte der neunziger Jahre kam der Markt der Katastrophen-Risiko-Versicherungen auf, um den direkten Transfer vom Rückversicherungs-Risiko, welches mit Naturkatastrophen zusammenhängt, von Unternehmen, Versicherern und Rückversicherern hin zu den Investoren am Kapitalmarkt zu vereinfachen. Das Hauptinstrument, welches zu diesem Zweck entwickelt wurde, sind die CAT-Bonds. 1 Ziel dieser Arbeit ist es, einen Einblick in die Entstehung von CAT-Bonds und deren Funktionsweise zu geben. Des Weiteren sollen die CAT-Bonds aus der Sicht der Sponsoren und Investoren beleuchtet und abschliessend die Bewertung von CAT-Bonds als auch die aktuelle Marktlage und Zukunftsaussichten diskutiert werden. Die Entstehung von CAT-Bonds Naturkatastrophen, wie Wirbelstürme und Erdbeben, sind für viele Versicherer die grösste Risikoquelle. Erstversicherer limitieren normalerweise den Umfang und die geographische Ausbreitung ihrer Geschäfte, um sich so auf die Kernkompetenzen wie Marketing, Underwriting und Schadensbegrenzung zu konzentrieren. 1 Vgl. Burnecki/Kukla/Taylor (1998), S.97.

8 2 Das traditionelle Hedging-Instrument für Erstversicherer sind die Rückversicherungen. Spezialisierte Rückversicherer erzielen eine deutlich grössere Risiko- Ausbreitung und können somit Katastrophen-Risiken tragen, welche für den Erstversicherer nicht zu diversifizieren sind. Aber die Transaktionskosten, welche der Rückversicherung zugeschrieben werden, und somit die Prämien, sind hoch. Hohe Prämien verbunden mit der Tatsache, dass Katastrophen-Verluste nur wenig Korrelation mit den Kapitalmarkt Indices aufweisen, haben an der Wall Street beträchtliche Aktivität ausgelöst, um neue Instrumente zur Katastrophen-Risiko-Bewältigung bereit zu stellen. Viele Beteiligte betrachteten das Katastrophen-Risiko als eine neue asset-class und es entstanden neue Finanzinstrumente wie CAT-Optionen und CAT-Bonds. 2 Hinter diesen Instrumenten stecken die folgenden grundlegenden Gedanken: Forderungen aufgrund von Eigentums-Versicherungen von rund 60 Mrd. US-Dollar, während der Jahre zwischen 1990 und 1996, bereiteten der Versicherungsindustrie grosse Sorgen und einige Firmen mussten Insolvenz anmelden. Diese Konkurse entstanden aufgrund der Hurrikane Andrew (Florida und Louisiana betroffen, 1992), Opal (Florida und Alabama, 1995) und Fran (North Carolina, 1996), welche zusammen Schäden von total 19,7 Mrd. US-Dollar hinterliessen. Zusammen mit dem Northridge Erdbeben von 1994 und ähnlichen Katastrophen führte dies zu alternativen Wegen im Underwriting der Versicherungen. Als der CAT-Bond Markt im Jahre 1995 geboren wurde, standen den Erstversicherern und den Rückversicherungen in etwa 240 Mrd. US-Dollar an Kapital zur Verfügung. Unter der Betrachtung, dass ein einzelner Verlust von über 100 Mrd. US- Dollar auftreten könnte, war dies ganz klar nicht ausreichend. Die internationalen Kapitalmärkte stellten eine potentielle Quelle von Rückhalt für den (Rück-)Versicherungs- Markt dar. 2 Vgl. Doherty (1997), S.1.

9 3 2. Funktionsweise von CAT-Bonds 2.1 Struktur von CAT-Bonds Die exakte Terminologie für CAT-Bonds ist Insurance-linked securities (ILS). Der Hauptunterschied bei diesen Bonds besteht in der Tatsache, dass die End-Rückzahlung des Prinzipal vom Ergebnis des versicherten Ereignisses abhängt. 3 Die prinzipielle Struktur des CAT Bonds kann gemäss Lane (2004) wie folgt zusammengefasst werden 4 : 1. Der Sponsor erstellt ein Special Purpose Vehicle (SPV) als Herausgeber der Bonds and als Quelle des Rückversicherungsschutzes. 2. Der Herausgeber verkauft die Bonds den Investoren. Die Einnahmen von den Verkäufen werden in einem Kollateral-Konto investiert. 3. Der Sponsor zahlt eine Prämie an den Herausgeber; dies und das Investment des Bonds werden als Quelle für die Zinszahlungen an die Investoren genutzt. 4. Falls das spezifizierte Katastrophen-Risiko eintritt, werden die Geldmittel vom Kollateral-Konto abgezogen und dem Sponsor bezahlt; bei Maturität, wird der Rest des Prinzipal oder falls kein Schadenereignis eingetreten ist, 100% des Prinzipal an die Investoren zurückbezahlt. Die nachfolgende Abbildung veranschaulicht die verschiedenen Zahlungsströme zwischen den involvierten Parteien. 3 Vgl. Burnecki/ Kukla/ Taylor (1998), S Vgl. Lane (2004), S.3.

10 4 Versicherter Investor Rückversicherungsdeckung der Verluste Prämie Prinzipal Prinzipal + Verzinsung Special Purpose Vehicle (SPV) Risikolose Verzinsung Prinzipal Trust Abbildung 1: Struktur eines CAT Bonds Trigger Events Der wichtigste Parameter eines CAT-Bonds besteht in der Definition des Verlusts (Trigger, Loss). Der Verlust ermächtigt den Versicherten dazu, auf die Mittel im Trust zugreifen zu können und somit einen zumindest teilweisen Ausfall des Bonds gegenüber den Investoren einzuleiten. Doch auch hier gibt es einige Unterschiede. Nachfolgend werden die heute fünf wichtigsten Trigger Events von CAT-Bonds aufgezeigt. 6 Indemnity-based Triggers (15% der per 31. Dezember 2003 ausstehenden CAT-Bonds) 7 : Diese, auf der Entschädigung basierenden Trigger, beruhen auf den tatsächlichen Verlusten des Bond-ausgebenden Versicherers. Als Beispiel können die Verluste eines Versicherers durch ein Erdbeben in einer gewissen geographischen Zone über ein bestimmtes Zeitintervall genannt werden. 8 5 Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Pensa (2004), S Vgl. Pensa (2004), S.13f. 7 Swiss Re (2004), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S. 8.

11 5 Industry Index-based Triggers (9%): Ein Industrie-Index Trigger beinhaltet für die USA beispielsweise einen Index, welcher von dem Property Claim Service (PCS) erstellt wird und die Schäden einer Katastrophe schätzt. Die zedierende Firma stellt einen gewissen Prozentsatz der gesamten Verluste der Industrie über einem vorher definierten attachmentpoint wieder her, aber nur bis zu einem bestimmten Limit, dem exhaustion-point, dem verbleibenden Rest des Prinzipal. Als Beispiel würden in der untenstehenden Grafik die Bonds der Western Capital Ltd. Transaktion getriggert, falls die kumulierten Industrie- Verluste gemessen von der PCS 22,5 Milliarden USD übersteigen. 9 Abbildung 2: Western Capital Ltd. Loss Trigger 10 Basiert der Versicherungsschutz (cover) auf einem Index anstatt auf dem book of business, erlaubt dies der zedierenden Firma nicht nur, sensible Informationen vor den Mitbewerbern zu schützen, sondern somit wird das Geschäft ebenfalls transparenter für Investoren. Index-basierte Deals erwecken dazu weniger Sorgen bei den Investoren bezüglich adverse selection (Angst, dass der Sponsor gerade nur die ihm am schwierigsten Risiken zediert), moral hazard (dass das Zedieren der Risiken die Anreize des Sponsors verändert) und unsaubere underwriting Praktiken Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S Quelle: Dubinsky/ Laster (2003), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S.9.

12 6 Pure Parametric oder Physical Triggers (7%): Hier hängt der Verlustbeitrag für den Versicherten einzig von den verschiedenen Parametern der Katastrophe ab. Beispielsweise erhält der Versicherte nur Beiträge bis zur vereinbarten Grenze, wenn ein Erdbeben eine bestimmte Stärke auf der Richter-Skala oder ein Wirbelsturm eine gewisse Windgeschwindigkeit überschreitet. 12 Diese Trigger sind somit noch transparenter für Investoren und Rating-Agenturen als die Industrie-Index Trigger. Als konkretes Beispiel folgen zwei Grafiken der Parametric Re Ltd., wobei die Recovery der zedierenden Firma nur auf dem Ort (spezifische Gitter in und um Tokio) und der Erdbebenstärke basieren. 13 Abbildung 3: Parametric Re inner and outer grids 14 Abbildung 4: Parametric Re loss trigger Vlg. Pensa (2004), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S Quelle: Dubinsky/ Laster (2003), S Quelle: Dubinksy/ Laster (2003), S.10

13 7 Parametric Indices (60%): Momentan basiert der grösste Teil von CAT-Bonds auf parametrischen Indices. Dieser Index adjustiert den parametrischen Trigger um die Aussetzung (exposure) der versicherten Firma gegenüber den verschiedenen Katastrophenereignissen und risiken in einem vordefinierten Gebiet. Es wird somit die Portfolioexposure einer jeden Firma mittels einer speziellen Formel berechnet. 16 Ein Formelbeispiel um einen parametrischen Index für einen Hurrikane zu berechen könnte folgendermassen aussehen 17 : j i=1 Hurrikane Index Formel: ( ) n K w i v L Mit: K = Konstante; j = Gesamtanzahl von Standorten; i = relevanter Standort i w i = relatives Gewicht des Standorts i; n = Konstante v i = kalkulierte maximale Windgeschwindigkeit am Standort i L = Konstante, welche einen Schwelle der maximale Windgeschwindigkeit repräsentiert, über welcher ein Schadenspotential existiert Modeled Loss Triggers (9%): Dieser Trigger beruht auf Risikomodellen, welche von Drittparteinen berechnet werden. Es werden bei dieser Methode die Parameter einer Katastrophe in ein Modell miteinbezogen und die erwarteten Verluste auf das Portfolio des Versicherten projiziert. Hier wird ebenfalls, anstatt den Schaden aus den aktuellen, beobachtbaren Verlusten zu berechnen, der erwartete Verlust aus dem Modell zu Rate gezogen Vgl. Pensa (2004), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S Vgl. Pensa (2004), S.14.

14 8 3. Sicht des Sponsors Insurance-linked securities stellen für die Sponsoren verschiedene mögliche Benefits dar, unter anderem attraktive Preise (sei dies nun oder zukünftig), zusätzliche Rückversicherungskapazitäten, Kredit-Verbesserung und grösseren Leverage. Jede dieser Thesen soll nun diskutiert werden Preisgestaltung ILS können eine praktische Alternative zur traditionellen Versicherung als auch Rückversicherung darstellen, obwohl die Kostenvorteile während des underwriting-zyklus variieren werden. In machen Perioden, wie nach grossen Katastrophen, ist es durchaus möglich, dass das Geldangebot der Industrie beschränkt ist. Dies nötigt die Versicherer als auch Rückversicherer, die Prämien in die Höhe zu treiben und so wieder ein Surplus aufzubauen. Zu anderen Zeiten, wenn zu viel Geld (excess capital) in der Branche vorhanden ist, kämpfen Versicherer mit tieferen Prämien um ihre Geschäfte. Der Status dieses Zyklus ist demnach eine Hauptdeterminante für die Attraktivität der ILS. Falls ebenfalls noch das Timing des Versicherungszyklus bezüglich der Geschäftsfelder variiert, wird dies auch auf die Verbriefung der Risiken und die damit einhergehenden Kosteneinsparungen einen wesentlichen Einfluss haben. Desto härter der Markt für eine gewisse Sparte der Versicherung wird, desto zwingender wird dies auch für die Verbriefung dieser Sparte sein. 20 Standardisierung und Transparenz beeinflussen die Preisgestaltung ebenfalls. Wenn sich der Markt entwickelt, werden einige Typen von Verträgen einfacher zu standardisieren, zu bündeln sein, als auch für die Investoren einfacher verständlich. Standardisierung vereinfacht die Ausgabe und reduziert die Transaktionskosten. Desto transparenter die ILS werden, desto tiefere Prämien müssen die ausgebenden Parteien (issuers) bezahlen. Ein zusätzlicher Punkt für die Sponsoren, in Anbetracht der Kosten der Verbriefung, besteht darin, nicht nur die heutigen Kosten ins Kalkül mit einzubeziehen, sondern auch die zukünftigen Kosten. Das Zusammentragen von Daten und die 19 Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S.187.

15 9 notwendige Dokumentation um ein ILS auszustellen, benötigt typischerweise mehrere Monate. Falls nun der Rückversicherungsmarkt wieder härter wird, wie nach einer grossen Katastrophe, werden einige Sponsoren erst mit erheblicher Verspätung in den ILS Markt eintreten können, da viele andere dies auch probieren werden. Unternehmungen mit bereits bestehender Erfahrung im ILS Bereich haben somit wiederum einen deutlich einfacheren Marktzutritt Kapazitäten Ein weiterer Vorteil, welche ILS den Sponsoren bieten, ist, dass sie zusätzliche Rückversicherungs-Kapazitäten bereitstellen. Einige Marktteilnehmer denken, dass der Katastrophen-Rückversicherungs-Markt nicht genug Kapazität zur Verfügung hat, um eine adäquate Sicherung bei grossen Ereignissen bereitzustellen. Die Antwort auf diese Problematik besteht darin, ein beträchtliches Polster an Extra-Kapital zu halten, anstatt von Rückversicherung. Andere Firmen plagen unterschiedliche Probleme: Wenn der Markt härter wird, steigen die Rückversicherungs-attachment Levels und stellen somit effektiv weniger Deckung zur Verfügung. In diesem Kontext begann der ILS Markt in den späten 90er Jahren zusätzliches Rückversicherungskapital bereitzustellen, genau wie es der Bermuda Markt in den späten 80er und frühen 90er Jahren getan hat Kredit-Qualität Käufer von Rückversicherung berücksichtigen mit grosser Sorgfalt das counterparty risk, da Situationen, in denen die Deckung am meisten benötigt wird, oft schwere Zeiten für die Industrie sind. Aus diesem Grund kaufen Versicherer auch generell Rückversicherung von verschiedenen Unternehmungen gleichzeitig. Die Rückversicherungs-Kapazität variiert mit der Kredit-Qualität. Gemäss Standart & Poor s wurden im Jahre 2004 nur noch 4% aller Rückversicherungen mit AAA beurteilt. Des Weitern bilden die Rückversicherer mit dem Rating AA nur noch einen Teil von 24 %. Als Vergleich kann man das Jahr 1996 heranziehen, als die AAA Gruppe noch 46 % und die AA Ratings noch 23 % darstellten. Es zeigt sich somit eine deutliche Verschlechterung der Kredit-Qualität der 21 Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S.188 f.

16 10 Rückversicherer einerseits und somit andererseits ein erhöhter Bedarf, diese Kredit-Risiken so gut wie möglich zu eliminieren. 1% 6% 16% 49% 4% 24% AAA AA A BBB BB andere Abbildung 5: Marktanteil der weltweiten Rückversicherungsindustrie nach Rating 23 ILS können dazu beitragen, das counterparty-risk zu minimieren. So wird bei der Ausgabe eines CAT-Bonds beispielsweise, wie schon oben erwähnt, der Prinzipal in hoch bewertete Investment Grade Securities investiert und in einem Kollateral-Konto eines SPV gehalten. Solche Arrangements tragen dazu bei, höhere Kreditqualität als traditionelle Rückversicherung bereitzustellen Leverage-Effekte Einer der traditionellen Gründe für das Nutzen einer Rückversicherung besteht darin, dem Erstversicherer die Bilanz zu levern als auch die underwriting-expertisen, sodass mehr Risiko mit einem gegebenen Kapitallevel geschrieben werden kann. Ein erwachsener ILS Markt offeriert somit manchen Erstversicherern einen noch grösseren Spielraum, um das Leverage auszunützen. Ein Versicherer könnte beispielsweise eine Strategie verfolgen, nur gewisse Typen von Policen zu underwriten seien es Hausbesitzer, Automobile etc dies jedoch in sehr grossen Mengen, um sie dann zu bündeln und an Intermediäre weiterzuverkaufen. Diese Strategie scheint für Firmen interessant, deren kompetitive Stärke in Marketing und Processing Applications ihnen hilft, einen befriedigenden Return 23 Quelle: eigene Darstellung, basierend auf Daten von Marshall, Jones, Carvalho (2005), S Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S.189.

17 11 durchs underwriting zu erzielen. Ein erwachsener ILS Markt könnte durchaus zum Aufkommen solcher Unternehmen beitragen Strategische Gründe für ILS Schlussendlich können auch strategische Gründe für ein Unternehmen entscheidend sein, ein ILS auszugeben. Der Risk-Manager der Unternehmung oder eine Kredit-Rating Agentur könnten mit dem Level der exposure gegenüber einem gewissen Risiko unzufrieden sein. Um auf solche Sorgen zu reagieren, kann ein zusätzlicher layer über der traditionellen Rückversicherung eine extra Marge an Sicherheit garantieren. Frühe Teilnahme am Markt wird Investoren und Policen-Haltern signalisieren, dass die Unternehmung proaktiv handelt, Innovationen nicht scheut und bereit ist, eine gewisse Führerrolle anzunehmen Sicht des Investors 4.1 Markterträge ILS stellen für Investoren die Möglichkeit dar, hohe erwartete Returns zu erzielen, und dies aus verschiedenen Gründen. In der frühen Phase der Entwicklung werden ILS mit einer Neuerungs-Prämie ausgestattet. CAT-Bonds mit einem gegebenen Kredit-Rating haben beispielsweise einen gewissen Spread über dem LIBOR erzielt, der höher liegt als bei anderen vergleichbaren Fixed-Income Securities. Falls diese neuen Securities nun von den Investoren mehr akzeptiert werden, wird dir Neuerungs-Prämie verschwinden oder zumindest schrumpfen, was zur Folge hat, dass die Securities im Wert steigen. Aber auch falls der Markt erwachsen geworden ist, haben Investoren immer noch die Möglichkeit, hohe Returns zu realisieren. Experten, welche unterbewertete ILS erkennen können, werden die Möglichkeit haben, aus ihrem spezialisierten Wissen einen Profit zu ziehen. Profitträchtige Möglichkeiten werden sich auch bei einem harten Rückversicherungsmarkt ergeben, da die Industrie gezwungen ist, ihr knappes Kapital durch sehr hohe Preise für Deckung (coverage) zu erhalten. In einem solchen High-Rate Umfeld werden die ausgebenden Parteien bereit sein, Investoren grosszügiger zu 25 Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S.189 f. 26 Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S.190.

18 12 entschädigen als unter normalen Marktbedingungen, wodurch der erwartete Return von Investments in ILS steigt. 27 Werden vergleichbare CAT-Bond Returns und Corporate Bonds gegenübergestellt, zeigte sich im Jahre 2004 für die CAT-Bonds - trotz der grossen Hurrikan Saison - ein noch beachtlicher Return von fast sieben Prozent. Die kumulativen Returns der ILS liegen zwar im Jahre 2004 in etwa zwei Prozent unter denen des BB Index, weisen aber über die Zeit eine deutlich geringere Volatilität auf. 28 Abbildung 6: Historische ILS und High Yield Returns Diversifikationsmöglichkeiten Da, wie empirische Untersuchungen zeigen, der Eintritt von versicherungszusammenhängenden Events unkorreliert ist mit den Returns von Stocks und Bonds, reduziert ein Investment in ILS das Gesamtrisiko eines diversifizierten Portfolios. Falls ILS einen beschränkten Teil des gesamten Portfolios eines Investors ausmachen, führt die Einbeziehung das Portfolio-Risiko tatsächlich zu fast der gleichen Risikoreduktion wie eine risikofreie Anlage. Somit muss ein ILS nur leicht weniger erwarteten Ertrag bringen als die risikofreie Verzinsung, um das Risiko-Return Profil des Portfolios zu verbessern Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S. 190 f. 28 Vgl. Swiss Re (2005), S Quelle: Swiss Re (2005), S Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S. 191f.

19 13 Um diesen Punkt zu verdeutlichen, stelle man sich eine hypothetische ILS Struktur vor, welche einen im Voraus festgelegte Zins bezahlt falls keine Katastrophe eintritt, aber einen totalen Verlust des Prinzipals erleidet, falls ein Event eintritt, dessen Wahrscheinlichkeit aber geschätzt werden kann. Desto höher die Wahrscheinlichkeit der Katastrophe, desto höher die Varianz des Returns der Security. Diese Eintrittswahrscheinlichkeit bestimmt demnach, zu welchem Grad das Halten der Security das gesamte Portfoliorisiko reduziert. 31 Um dies zu illustrieren, werden nun vier Securities verglichen: Ein risikofreies Wertpapier und drei ILS, deren prozentuale Wahrscheinlichkeiten eines totalen Verlustes des Prinzipals 0.5, 1.0 und 2.0 sein sollen. Die Frage welche sich nun stellt, ist, wie effektiv jedes Wertpapier das Portfoliorisiko reduziert. Wird das risikofreie Wertpapier zu einem risikobehafteten Portfolio hinzugefügt, reduziert sich das Risiko des Portfolios linear, gemessen durch die Standartabweichung der Returns. (Grafik, dicke Linie). Somit führt eine Allokation von zehn Prozent hin zum risikofreien Wertpapier zu einer Reduktion des Risikos um zehn Prozent (Punkt A), eine Allokation von 20 Prozent zu 20 Prozent Risikoreduktion (Punkt B) und demnach weiterführend. Wie die Grafik zeigt, ergibt jede der drei ILS eine fast gleiche Risikoreduktion wie das risikolose Wertpapier, bis zu Allokationen von zehn Prozent oder weniger. Für grössere Allokationen wird die Risikoreduktion bei den Wertpapieren abgeschwächt. Da ILS immer noch eine relativ neue und unbekannte Asset Class sind wird im Folgenden angenommen, dass Investoren weniger als zehn Prozent in ihrem Portfolio halten Vlg. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S. 192

20 14 Abbildung 7: Risikoreduktions-Eigenschaften von ILS 33 Eine Möglichkeit, den Betrag an Risikoreduktion des Portfolios durch eine Investition in ILS auszudrücken, besteht im Verhältnis zur realisierbaren Risikoreduktion durch eine Investition derselben Mittel in risikofreie Wertpapiere. Eine Allokation von fünf Prozent eines Portfolios hin zu einer ILS eines Katastrophen-Risikos mit Eintrittswahrscheinlichkeit von einem Prozent, reduziert das Portfoliorisiko um 97.4 Prozent, wie es das Investieren in das risikofreie Wertpapier getan hätte. (Abbildung 8: Panel A, heller Bereich). Allgemeiner gesagt, bedeutet dass, das für Asset Allokationen im Bereich von eins bis zehn Prozent, die ILS zwischen 89.0 % bis zu 99.7% der Risikoreduktion eines risikolosen Wertpapiers realisieren. Dies hat im Gegenzug Auswirkungen für den Spread über dem risikofreien Zins, welcher der Investor verlangen wird, um indifferent zu sein zwischen dem Halten von ILS und einem risikofreien Wertpapier. Nimmt man das gleiche Beispiel, würde ein Spread von 113 Basispunkten (bp) genügend Anreize für den Investor setzen, um fünf Prozent seines Portfolios in ILS zu investieren. (Abbildung 8: Panel B, heller Bereich). Bei diesem Betrag würden 100 bp für den erwarteten Verlust kompensieren, während 13 bp für die weniger erzielte Risikoreduktion kompensieren Quelle: Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S.193.

21 15 Abbildung 8: Vereinfachung der Risikoreduktion durch Investitionen in ILS 35 Diese Berechnungen deuten darauf hin, dass ILS den Investoren eine Prämie zahlen, welche grösser ist als nur die Kompensation für das Verlustrisiko. Eine Class A Security vom SR Earthquake Fund besass ein Verlustrisiko von weniger als einem Prozent, bezahlte jedoch einen jährlichen Ertrag von 255bp über dem LIBOR. Somit erhielten die Investoren einen Spread über der risikofreien Verzinsung, welcher deutlich grösser war als in den obigen Berechnungen. Diese Diskrepanz war noch grösser, wenn man berücksichtigt, dass in den Berechungen ein totaler Verlust des Prinzipals angenommen wurde, der maximale Verlust bei den Wertpapieren aber bei 60% lag. Die Differenz zwischen dem tatsächlichen und theoretischen Spread beinhaltet möglicherweise verschiedene Überlegungen, wie die weiter oben schon angesprochenen Neuheits- und Liquiditäts-Prämien, aber auch Kompensation für Modell und Parameter- Unsicherheiten Bewertung von CAT Bonds Eine typische Voraussetzung zur Verbriefung von Versicherungsrisiken ist eine zuverlässige Schätzung der erwarteten Verluste and der Wahrscheinlichkeit von verschiedenen Schadenseintritten. Für eine Bedrohung wie Feuer beispielsweise werden die erwarteten Schäden und die Eintrittswahrscheinlichkeiten für ein Portfolio von 35 Quelle: Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S Vgl. Belonsky/ Durbin/ Laster (2001), S. 193.

22 16 versicherten Objekten normalerweise auf Claim-Statistiken früherer Jahre basieren. Historische Verlust werden dem aktuellen Preis Level indexiert und angepasst, um somit den Veränderungen der exposure gerecht zu werden. Diese Methode ist aber für Naturkatastrophen nicht geeignet, da die Return Periode für gewisse signifikante Events Jahrzehnte oder sogar Jahrhunderte sein kann und somit üblicherweise keine repräsentative Claim-Erfahrung für ein gegebenes Portfolio von Katastrophen-Risiken existiert. Des Weiteren ist schwierig, vergangene Verluste zu indexieren, da sich die geographische Verteilung und die Qualität der versicherten Objekte über die Zeit erheblich verändern können. Die Bewertung wird weiter erschwert, durch das erhebliche Bevölkerungswachstum in katastrophenanfälligen Regionen. Da zurzeit die meisten ILS Aktivitäten auf Naturkatastrophen bezogen sind, soll hier nun gezeigt werden, wie das assessment von Risiko für seltene Ereignisse gemacht werden könnte. 37 Eine Möglichkeit, um Schätzungen bezüglich des Risikos von Erdbeben und Windstürmen zu erhalten, besteht darin, ein repräsentatives Set von Events zu simulieren, welche ein bestimmtes Portfolio von Risiken betreffen könnte. Für jeden der simulierten Events werden die versicherten Verluste und die Eintrittswahrscheinlichkeiten bestimmt. Die Resultate der Simulation werden dann zum Bau eines artificial loss experience herangezogen, welcher als Substitut für die realen historischen Verluste dient. Die Simulation beinhaltet die vier Elemente - Hazard (Risiko), - Verletzlichkeit der versicherten Gegenstände, - Verteilung der versicherten Werte unter Berücksichtigung von Lage und Risikoklasse, und - Versicherungskonditionen bezogen auf das Original Cover. 38 Hazard (Risiko) bezieht sich auf die Eintrittswahrscheinlichkeit von Erdbeben und Windstürmen einer bestimmten Intensität in einer definierten Region, ungeachtet der coverage vor Ort. Ein Hazard-Model basiert auf historischen Daten von vergangenen Events und wissenschaftlichen Informationen, welche die Gefahren spezifizieren. Bei 37 Vgl. Belonksy/ Durbin/ Laster (2001), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S. 23.

23 17 Erdbeben werden tektonische und palaeoseismische Informationen genutzt, um somit die Schätzungen von Wiedereintrittsraten zu verbessern. Des Weiteren müssen die Entwicklungen von Erdbeben-Wellen durch die geologischen Gegebenheiten modelliert werden und somit werden geologische Daten benötigt, um lokale Nebeneffekte, welche zur Amplifizierung oder Dämpfung der Bodenbewegung beitragen, zu berechnen. Bei Windstürmen müssen Daten zu der Ausbreitung von Hurrikanen und der räumlichen Verteilung von Windgeschwindigkeiten gesammelt werden. Nachdem beispielsweise ein tropischer Zyklon auf das Land trifft, wird es entscheidend sein, wie die Oberfläche der Region gestaltet ist. So beeinflussen Berge oder grosse Städte die Einschätzungen von Windgeschwindigkeiten. 39 Verletzlichkeit bezieht sich auf das Ausmass von Zerstörung, welches an einem versichertem Besitz oder Portfolio durch ein Erdbeben oder einen Wirbelsturm einer bestimmten Intensität zu erwarten ist. Die Analyse von vergangenen Verlusten durch Katastrophen erlaubt die Quantifizierung des Zusammenhangs von Natural Hazard Parametern (Erdbeben-Stärke oder Hurrikane Windgeschwindigkeiten), spezifischen Risiko-Charakteristiken (Line of Business, Gebäudearten) und dem erwarteten Schaden. Diese Beziehungen können bei Portfolios angewandt werden, welche noch nicht genug spezifische Schadenserfahrung aufweisen. 40 Die Verteilung von versicherten Werten unter Berücksichtigung von Risiko Charakteristiken und geographischen Zonen (Ländern, Städten oder bestimmten Gebäuden) ist zentral für die Analyse von Naturkatastrophen-Risiken. Diese Informationen erlauben es zu evaluieren, welche Werte durch einen gewissen Event betroffen sind. 41 Der gesamte Betrag des versicherten Verlustes durch einen Trigger Event wird ebenfalls stark durch die Versicherungs-Konditionen wie etwa Deductibles und Limits welche sich auf das originale Cover beziehen, stark beeinflusst. Falls viele der durch eine Naturkatastrophe entstehenden Verluste geringer sind als das Deductible, wird der gesamte versicherte Schaden natürlich signifikant reduziert. 42 Um solche Naturkatastrophen-Modelle zu kreieren, werden eine grosse Anzahl von Parametern, basierend auf unvollständigen Daten und Wissen, benötigt. Durch den Grad 39 Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S.23f. 40 Vlg. Dubinsky/ Laster (2003), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S.24.

24 18 der vorherrschenden Unsicherheit in solch einer Übung benötigt eine gewissenhafte Analyse verschiedenste Simulationen, basierend auf vielen alternativ geschätzten Parametern um somit die Robustheit des Modells zu testen. Mit Computerprogrammen wird somit, basierend auf einem repräsentativen Set von simulierten Events und deren geschätzten Eintrittswahrscheinlichkeiten, die Wahrscheinlichkeit eines jeden Verlust- Levels berechnet. Dies wird in einer loss frequency oder exceedence probability Kurve dargestellt. Diese Kurve stellt Schätzungen von erwarteten jährlichen Verlusten sowie die Wahrscheinlichkeiten von attachment für verschiedene Rückversicherungs-Layer dar. Die untenstehende loss frequency Kurve stellt beispielsweise folgende Information bereit: 43 - Ein Verlust von 8 % oder mehr des gesamten Portfolio-Wertes sollte in etwa alle hundert Jahre erwartet werden (jährliche Frequenz von 0.01). Abbildung 9: Loss frequency Kurve 44 Die ersten Naturkatastrophen Risiko Analyse Programme wurden in den 1980er Jahren von verschiedenen Rückversicherern entwickelt. Die Rückversicherungsindustrie trägt einen signifikanten Anteil von versicherten Katastrophen-Verlusten und hat somit ein reges Interesse, diese Risiken zu verstehen und einschätzen zu können Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S. 24f. 44 Quelle: Dubinsky/ Laster (2003), S Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S.25.

25 19 6. Marktübersicht und Zukunftsaussichten Ende des Jahres 2004 waren 58 verschiedene CAT Bonds mit einem Gesamtvolumen von Milliarden US Dollar ausstehend, und in demselben Jahr wurden CAT Bonds im Betrag von Milliarden US Dollar neu ausgegeben. Eine detaillierte Auflistung der verschiedenen CAT Bonds und deren Sponsoren befindet sich weiter unten im Anhang I. Betrachtet man das Gesamtvolumen an CAT Bonds aus dem Jahre 1997, so hat sich der Gesamtbetrag an CAT Bonds innerhalb von sieben Jahren mehr als versechsfacht und die potentiellen Wachstumsmöglichkeiten des CAT Bond Marktes erscheinen substantiell. Abbildung 10: Ausstehende CAT Bonds per Seit 1996 wurden die verschiedensten Risiken verbrieft, es zeigt sich jedoch deutlich in der folgenden Grafik, dass das Hauptaugenmerk auf den Risiken US Wind, Multiperil und California Earthquake liegt. Abbildung 11:Verbriefte Risiken seit Quelle : Swiss Re (2005), S Quelle: Swiss Re (2005), S.6.

26 20 Des Weiteren sei zu erwähnen, dass das ausstehende Kapital für structured-dept noch bei weitem den aktuellen Markt für CAT Bonds übertrifft, was darauf schliessen lässt, dass die Nachfrage noch Raum zum Wachsen besitzt. 48 Als weiterer Indikator für steigenden Bedarf in CAT-Bonds könnten die in den letzten Jahren vermehrt auftretenden und immer stärker werdenden Naturkatastrophen gedeutet werden. Abbildung 12: Historische Entwicklung der versicherten Schäden durch Katastrophen 49 Abschliessend in diesem Kapitel veranschaulicht die folgende Grafik die aktuelle, durch die Kapitalmärkte zur Verfügung gestellte Versicherungskapazität. Stand der Zahlen ist der 31. Dezember Insgesamt standen Milliarden US$ für Deckung von Versicherungsrisiken durch die Kapitalmärkte zur Verfügung. Abbildung 13: Versicherungskapazitäten durch ILS Vgl. Dubinsky/ Laster (2003), S Quelle: Swiss Re (2006)

27 21 7. Zusammenfassung Im ersten Abschnitt dieser Arbeit wurden die Gründe für das Entstehen von CAT-Bonds aufgezeigt. Verschiedenste Naturkatastrophen und der mit ihnen verbundene hohe Bedarf an Kapital trugen in wesentlichem Masse dazu bei, diese neue asset class an den Kapitalmärkten der Welt zu verbreiten. Der zweite Abschnitt beschäftigte sich mit der Funktionsweise von CAT-Bonds. Es wurde die Struktur eines typischen CAT-Bonds aufgezeigt und im Anschluss die fünf wichtigsten Trigger-Events erklärt und mit Beispielen dargelegt. Im dritten Abschnitt dieser Arbeit lag das Hauptaugenmerk auf der Sicht des Sponsors eines CAT-Bonds. Es wurden die möglichen Benefits Preisgestaltung, Kapazitäten, Kredit-Qualität, Leverage-Effekte und strategische Gründe für CAT-Bonds diskutiert. Im nächsten Abschnitt folgte die Sicht des Investors. Die angeschnittenen Punkte umfassten die Markterträge und die Diversifikationsmöglichkeiten, welche CAT- Bonds, beziehungsweise ILS den Investoren bieten können. Den fünften Abschnitt dieser Arbeit bildete die Bewertung von CAT-Bonds. Es wurden die verschiedenen Einflussfaktoren bei einer Naturkatastrophen-Risiko Analyse diskutiert und die daraus entstehende loss-frequency Kurve aufgezeigt. Den sechsten und abschliessenden Teil dieser Arbeit bildeten die Marktübersicht und die Zukunftsaussichten im ILS Markt. In den Augen des Verfassers steht der ILS Markt grossen Herausforderungen bevor. Die Entwicklungsmöglichkeiten scheinen auch aufgrund der Entwicklung der letzten Jahre - beträchtlich. Es stellt sich nun die Frage wie die Investoren auf die vermehrt und immer stärker werdenden Naturkatastrophen reagieren werden. 50 Quelle: Swiss Re (2005), S. 6.

28 22 Anhang Anhangsverzeichnis Seite: Anhang I: Ausstehende CAT-Bonds Ende des Jahres

29 23 Anhang I: Ausstehende CAT-Bonds Ende des Jahres 2004:

30 24 Literaturverzeichnis Belonsky, G. / Durbin, D. / Laster, D.S. (2001): Insurance-Linked Securities, in: Integrating Corporate Risk Management, hrsg. v. Shimpi, P.A., New York, S Burnecki, K. / Kukla, G. / Taylor, D. (o.j.): Pricing of Catastrophe Bonds Dubinsky, W. / Laster, D.S. (2003): Swiss Re Capital Market Corporation: Insurancelinked securities, New York. Doherty, N.A. (1997): Financial innovation in the management of catastrophe risk, Philadelphia. Lane, M.N. (2004): The viability and likely pricing of Cat Bonds for developing countries, Lane Financial L.L.C. Marshall, S. / Jones, R. / Carvalho, L. (2005): Global Reinsurance: Outlook Stable Despite Market Softening, Standard & Poors, New York, S Pensa, P. (2004): CatBonds, Basel. Swiss Re (2004), Natural Catastrophes and Man-Made Disasters in 2003: Many Fatalities, Comparatively Moderate Insured Losses, sigma, Nr. 1/2004 Swiss Re (2005), Insurance-linked securities quarterly, New York. Swiss Re (2006), Online: Preliminary Swiss Re sigma estimates of catastrophe losses in 2005: High casualty count and record insured losses of USD 80 billion

31 25 Erklärung Hiermit erkläre ich, dass ich die vorliegende Arbeit selbständig verfasst und dazu nur die angegebenen Quellen und Hilfsmittel verwendet habe. Alle wörtlich oder sinngemäß aus veröffentlichten oder nicht veröffentlichten Schriften entnommenen Stellen sind als solche kenntlich gemacht Datum, Ort Unterschrift