> Barwertberechnung mit Mieten aus anderen passenden Standorten, auch mit Liegenschaftszins

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1 CONTROLLING Integration von Marktpreisrisiken (Teil II Performance- und Risikomessung ausgewählter Vermögensklassen AUTOREN Olaf Wegner ist Abteilungsdirektor Marktpreisrisikomanagement und -controlling beim Deutschen Sparkassen- und Giroverband (DSGV in Berlin. Dr. Christian R. Sievi ist freier Wirtschaftsmathematiker aus Stephanskirchen. Matthias Schumacher ist Abteilungsdirektor Management- und Controllingverfahren im DSGV. Riskomaße und Risiko- und Performanceparameter für die Vermögensklassen Zinsen und Aktien sind in den B.Bl. 8/05 eingehend auf ihre Stabilität hin untersucht worden. Im folgenden Beitrag wird die Analyse über Risiko und Performance auf weitere Vermögensklassen ausgedehnt. Im Fokus stehen dabei zum einen Vermögensklassen, für die nur wenige bzw. keine historischen Marktwerte vorhanden sind, wie Immobilien, Beteiligungen und (Kunden- Adressenrisiken. Zum anderen werden aber auch Risiko/Ertrag-Relationen für liquide Vermögensklassen wie Spreadrisiken und Währungen analysiert. Immobilienrisiken Das Immobilienrisiko ist im Kontext der Gesamtbanksteuerung bisher nur wenig beachtet worden, da wegen der üblichen hohen Eigennutzungsquote und bereits erfolgten Abschreibungen in der Regel kein bilanzielles Risiko nach Handelsrecht vorhanden ist. In den Vermögensaufstellungen der Sparkassen und Banken werden dementsprechend die eigenen Immobilien entweder gar nicht oder nur mit Buchwerten angesetzt. Von den Immobilienbeständen können aus wertorientierter Sicht jedoch erhebliche Risiken ausgehen, denn jede Änderung der Performance einer Immobilie, gleichgültig wie sie genutzt wird, ist dem Immobilienmanagement zuzuordnen. Dabei spielt die Ursache der Wertänderung einer Immobilie bzw. der Mietänderung für die Zuordnung zum Immobilienrisiko analog zum Zinsänderungs- oder Aktienkursrisiko keine Rolle. Kategorien und Bewertung Der Immobilienbestand einer Bank oder Sparkasse kann entsprechend der Zweckverwendung gegliedert werden. Immobilien werden danach häufig kategorisiert als > Betriebsmittel, > Rettungskäufe, > Investment in Form eines direkten Investments, offenen oder geschlossenen Immobilienfonds und einer Beteiligung an Immobiliengesellschaften. Auch wenn die Nutzungsart primär keine Auswirkung auf das Risiko der Immobilie hat, ist diese Gliederung dennoch nützlich, wenn es um die Wertermittlung und Risikomessung der Immobilien geht. Die Wertermittlung der als Betriebsmittel selbst genutzten Immobilien ist in diesem Kontext dabei am schwierigsten durchzuführen. Folgende Ansätze sind möglich: 1 > Verkaufspreis, wenn die Bank dem Investor nicht als Mieter erhalten bleibt (Fall 1 > Verkaufspreis, wenn die Bank dem Investor als langfristiger Mieter mit marktüblicher Miete am gleichen Standort erhalten bleibt, die anhand eines vergleichbaren Standorts berechnet wird (Fall 2 > Barwertberechnung aus vergleichbaren Mieten in unmittelbarer Nähe mit ähnlichem Verwendungszweck und ähnlicher Ausstattung, auch mit Liegenschaftszins (Fall 3 > Barwertberechnung mit Mieten aus anderen passenden Standorten, auch mit Liegenschaftszins (Fall 4 > Schätzung des Baupreises für einen Neubau bei unveränderter Ausstattung (Fall 5 > Schätzung des Baupreises für einen Neubau bei veränderter Ausstattung (Fall 6 Ein Kreditinstitut sollte für wesentliche Objekte entsprechende Preise nach diesen Verfahren schätzen und miteinander vergleichen. Alternativ kann auf dieser Grundlage entschieden werden, ob das derzeitige Investment lohnend und sinnvoll ist oder ob nur aus Tradition bzw. Trägheit an bestehenden Standorten festgehalten wird. Auf diese Weise können frühere Fehlentscheidungen erkannt und künftige Entscheidungen objektiver getroffen werden. Liegen die Preise, die anhand der Fälle 1 bis 3 ermittelt wurden, deutlich über denen der Berechnungsmodelle 4 und 5, lohnt sich eventuell eine Standortverlagerung. Bei dieser Überlegung sind die mit dem Standortwechsel verbundenen Kosten zu berücksichtigen. Wenn der Preis im Fall 6 deutlich über oder unter den übrigen Werten liegt, sollte über eine Kapazitäts- oder Ausstattungsanpassung nachgedacht werden. Die Preisdifferenz deckt den Grad des Nachholbedarfs bzw. der Überausstattung der Geschäftsstelle, aber auch Hauptverwaltung auf. In der Vermögensübersicht ist der Wert relevant, der der aktuellen Absicht der Bank am ehesten entspricht. Wenn die Bank langfristig in den vorhandenen Räumen verbleiben will, ist Ansatz 3 zu präferieren. Der Preis in Fall 1 ist immer dann vorzuziehen, wenn er höher ist als die anderen Werte. Dadurch wird die aus wirtschaftlicher Sicht günstigere Nutzung durch einen Investor mit der nötigen Präferenz versehen. Eine Bewertung mit den Buchwerten ist für eine Performance-Messung nicht sachgerecht. Denkbar ist, dass der Buchwert einer Immobilie sowohl über den hier vorgeschlagenen Preisen (stille Verluste als auch dass er weit unter den entsprechenden Werten liegt (stille Reserven. Die jährliche Bewertung von Immobilien als Betriebsmittel ist ausreichend, wobei grundsätzlich eine einmalige Erfassung und jährliche Beurteilung der Wertänderung notwendig sind. Bei ihrer Erfassung sollten auch die jeweiligen Gründe angegeben werden, da sie wertvolle Hinweise für die 1 Die detaillierte Beschreibung zum möglichen Vorgehen zur Wertermittlung selbstgenutzter Immobilien ist dem Projektbericht Integration von Marktpreisrisiken des Deutschen Sparkassen- und Giroverbands zu entnehmen. 516 Betriebswirtschaftliche Blätter

2 TABELLE 1 Für die Einzelimmobilien hochgerechnete Risikowerte auf Basis eines diversifizierten Index, (DIX 2 Risikobeurteilung liefern. Bei den nicht betriebsnotwendigen Immobilien ist eine Bewertung einfacher, da im Regelfall unmittelbar Marktwerte bzw. geschätzte Preise aus der Verkaufsabsicht vorliegen. Risiko- und Performance-Schätzung Die Schwankung der Immobilienbewertung entspricht dem Immobilienrisiko. Der mittlere Wertzuwachs bzw. -verlust der Immobilie einschließlich der erzielten Miete (nach Kosten ist eine gute Schätzung für die erwartete Performance. Grundsätzlich sollte das Risiko jeder Immobilie für sich allein geschätzt werden. 4 Dies gilt vor allem dann, wenn das selbstgenutzte Immobilienportfolio der Bank aus wenigen Objekten besteht und darüber hinaus ein dominierendes Objekt (Hauptverwaltung etc. enthalten ist. Eine Schätzung, die auf gemittelten Werten für einen fiktiven Gesamtbestand, beispielsweise Durchschnittswerten der Stadt, beruhen, unterzeichnet das Risiko. Sie blendet unsystematische Effekte aus und bildet dadurch das Risiko von Einzelobjekten nicht adäquat ab. Die Mittelwertbildung unterstellt eine vorhandene breite Risikodiversifizie- Handel Büro Wohn- gemischt andere Alle Beimmo- Handel Nutzungen standsbilien Büro grundstücke Kenngrößen des Index 1 % Quantil 3,6 0,8-2,0 1,0 2,6 1,5 5 % Quantil 3,7 1,4-0,9 1,5 2,9 2,1 Mittelwert 4,7 4,0 3,6 3,3 4,4 4,1 Risiko Rel. 99 % 1,1 3,2 5,6 2,2 1,8 2,6 Risiko Rel. 95 % 1,0 2,6 4,5 1,7 1,5 2,0 Einzelrisiko bei Korrelation = 0,1 Risiko Rel. 99 % 3,53 10,28 17,79 7,06 5,81 8,28 Risiko Rel. 95 % 3,23 8,25 14,15 5,44 4,80 6,36 Verlustrisiko 99 % -1,21 6,27 14,17 3,80 1,39 4,21 Verlustrisiko 95 % -1,51 4,24 10,53 2,18 0,38 2,29 Einzelrisiko bei Korrelation = 0,2 Risiko Rel. 99 % 2,50 7,27 12,58 4,99 4,11 5,85 Risiko Rel. 95 % 2,28 5,83 10,00 3,85 3,39 4,50 Verlustrisiko 99 % -2,24 3,26 8,96 1,73-0,31 1,78 Verlustrisiko 95 % -2,46 1,83 6,39 0,59-1,02 0,42 rung. Bei fehlenden eigenen Zeitreihen ist immer die Schwankung eines vergleichbaren Einzelobjekts zu verwenden. Die Performance-Schätzung kann dagegen bei einem passiven Ansatz der Risikound Ertragssteuerung auf einem gemittelten 2 DIX: Deutscher Immobilien Index; Quelle: de; eigene Berechnungen 3 Quelle: FERI; eigene Berechnungen 4 Ausnahmen bilden Immobilienfonds mit einem in etwa gleichwertigen Bestand (keine Klumpenrisiken von mehr als zehn gestreuten Immobilien. Hier kann die Diversifizierung genutzt werden. TABELLE 2 Statistische Auswertungen für ausgewählte Städte 3 Stadt 1 Stadt 2 Stadt 3 Gesamtperformance % Gesamtperformance % Gesamtperformance % Statistik Büros Büros Läden Läden Büros Büros Läden Läden Büros Büros Läden Läden 1a-Lage Rand- 1a-Lage Rand- 1a-Lage Rand- 1a-Lage Rand- 1a-Lage Rand- 1a-Lage Randlage lage lage lage lage lage Minimum -11,8-7,8-20,3-15,2-12,0-3,8-7,3-14,2-8,9-5,4 1,1-3,5 1 % Quantil -10,8-7,7-18,8-14,0-10,6-3,5-6,1-12,9-7,8-4,6 1,1-3,0 5 % Quantil -6,6-7,3-12,9-9,4-4,9-2,2-1,5-7,9-3,5-1,6 1,1-0,8 Mittelwert 2,8 3,0 0,4-1,4 5,0 7,3 5,2 1,9 4,4 7,5 8,3 7,5 95 % Quantil 14,6 13,9 10,2 11,7 21,0 19,4 17,7 14,9 18,2 19,6 18,2 20,4 99 % Quantil 28,9 23,5 10,9 13,1 33,6 22,4 24,0 18,2 24,4 26,0 23,2 28,5 Maximum 32,5 25,9 11,1 13,4 36,7 23,2 25,6 19,0 26,0 27,6 24,5 30,5 VaR rel. 99 % 13,5 10,7 19,3 12,6 15,6 10,8 11,4 14,8 12,3 12,2 7,2 10,5 VaR rel. 95 % 9,3 10,3 13,3 8,0 9,8 9,5 6,7 9,8 7,9 9,1 7,2 8,4 Risikogrenzen alle Arten alle Arten alle Arten oben unten oben unten oben unten Minimum -20,3-13,8-14,2-9,3-8,9-4,2 1 % Quantil -18,7-12,8-12,9-8,3-7,7-3,6 5 % Quantil -12,4-9,0-7,4-4,1-3,2-1,2 Mittelwert 1,2 1,2 4,8 4,8 7,0 7,0 VaR rel. 99 % 19,9 14,0 17,7 13,1 14,7 10,5 VaR rel. 95 % 13,6 10,2 12,3 9,0 10,2 8,2 Betriebswirtschaftliche Blätter

3 CONTROLLING Wert mehrerer vergleichbarer Objekte beruhen. Dadurch wird die erwartete Performance besser abgebildet. Eine Einzelprognose der Performance dieses Objekts entspricht einem aktiven Steuerungsansatz, führt aber leicht zu subjektiven Über- oder Unterschätzungen der Performance. Die Schätzung von Performance und Risiken kann auf eigenen Aufschreibungen oder anderen geeigneten Quellen basieren. Bei der Schätzung der Immobilienperformance aus statistischen Zeitreihen müssen die Quellen danach differenziert werden, ob sie den Gesamtindex der Bundesrepublik Deutschland abbilden oder nur einzelne Regionen, Städte oder Stadtlagen. Ferner ist zu prüfen, ob bei der Erhebung die Werte der Objekte gemittelt oder ob einzelne Objekte in ihrer Wertentwicklung verfolgt wurden. Ein Index für die Bundesrepublik Deutschland oder für Regionen bzw. Städte ist nur dann für die Risikobestimmung der Bank anzuwenden, wenn die Bank selbst ein dem Index entsprechendes Portfolio besitzt und entsprechende Diversifizierungseffekte erzielt. Für nicht diversifizierte Investments in Immobilien können die aus diesen Zeitreihen gewonnenen Risikowerte als Untergrenzen verwendet werden. Indexwerte für Städte entstehen aus der Mittelung über den nach Immobilienarten differenzierten Gesamtbestand einer Stadt. Sie sind ebenfalls als Risikountergrenze zu verstehen, wenn das Investment der Bank nicht ähnlich gut diversifiziert ist. Ein adäquater Risikoaufschlag kann durch folgende Formel geschätzt werden: Einzelrisiko relativ = diversifiziertes Risiko relativ/wurzel (Korrelation 5 Als Korrelationswert ist die Korrelation anzusetzen, die für den Index maßgeblich ist. Bundesweite Indizes weisen zwischen den Einzelobjekten eine geringe Korrelation auf (0,1 bis 0,2. Innerhalb von Regionen bzw. Städten dagegen ist mit höheren Korrelationen zu rechnen. Die in Tabelle 1 aufgeführten Risikowerte und deren Hochrechnungen hängen stark vom Immobilientyp ab. Diese Unterschiede etwa zwischen Handel und Büro sollten jedoch nicht in die Zukunft fortgeschrieben werden. Vielmehr sind sie überwiegend auf die hohe Instabilität der Parameterschätzungen zurückzuführen. Bei den in Tabelle 2 angegebenen Risikogrenzen wurden für jede Stadt alle Immobilienarten zusammengefasst. Die Obergrenze wird nach folgendem Schema gebildet: > Die Obergrenze Minimum bildet den schlechtesten Wert der Stadt über alle Immobilienarten. > Das 1-%- und 5-%-Quantil der städtischen Werte über alle Immobilienarten stellen erweiterte Untergrenzen dar. Die Untergrenze wurde als Mittelwert über die jeweiligen Risikokennziffern der Stadt für alle Immobilienarten gebildet. Die Risiko- bzw. Performance-Werte für Immobilien im Vergleich zu den Ergebnissen anderer Vermögensklassen sind in Abbildung 1 dargestellt. Für drei exemplarisch ausgewählte Städte sind die Risiko-Ober- und -Untergrenzen eingezeichnet. Daher ergeben sich in der Abbildung für diese Immobilien zwei Ertrags- bzw. Risikopunkte. Die Positionen für Risikolos und REXP werden nach einer Längsschnittberechnung eingetragen. Die Risikountergrenzen der diversifizierten städtischen Immobilien-Portfolien stimmen hier in etwa mit dem hochgerechneten Risiko eines breit gestreuten Immobilienindex, überein. Dies ist eine gegenseitige Bestätigung der unabhängig voneinander gewonnenen Risikowerte. Die mittlere Performance der Immobilienpositionen schwankt jedoch sehr stark. Diese Schwankung muss als Ausdruck des entsprechenden Risikos gesehen werden, nicht als systematischer Vorteil etwa von Stadt 3 gegenüber Stadt 1. Alle Immobilienpositionen sind gegenüber Risikolos und REXP ineffizient. Dies trifft vor allem für die Einzelrisiken in den Städten zu. Risikolos als Monatszins mit 1-Jahres-Horizont hat in etwa das gleiche Risiko wie der breit gestreute Immobilienindex. Im passiven Ansatz kann indes eine ähnliche Position sowohl im Risiko als auch im Ertrag wie Risikolos zugebilligt werden. Die weniger gut diversifizierten Portfolien der Banken sind gegenüber Risikolos und dem REXP entsprechend ineffizient. Ein Vergleich der Immobilienpositionen mit den Ergebnissen der Querschnittanalyse ist nicht aussagekräftig, weil sie nur eine Momentaufnahme im Zinsbereich abbildet und somit nicht mit den Ergebnissen einer langfristigen Immobilieninvestition vergleichbar ist. 5 Zur Herleitung der Formel wird auf den Projektbericht Integration von Marktpreisrisiken verwiesen. Erläuterungen zu Tabelle 3 (1 Risikoloser Zins Höhe des adressenrisikofreien Jahreszinses (Swapkurve. Der risikolose Zins wird gemeinsam mit der Zinsstrukturkurve für den adressenrisikofreien Zins eingegeben. (2 Q-Faktor Der Q-Faktor ist das Verhältnis des Value at Risk (99-%- Konfidenzniveau zum erwarteten Verlust (Planungshorizont jeweils ein Jahr. Je höher der Q-Faktor gewählt wird, desto größer wird der unerwartete Verlust in Relation zum erwarteten Verlust bei der Berechnung der Credit- Spreads angesetzt. Die Vorgabe für den Q-Faktor darf nicht mit dem Ergebnis für den Q-Faktor, der sich für das Portfolio entsprechend der Simulation ergibt, verwechselt werden. Bei der praktischen Anwendung sollte als Eingabewert der Q-Faktor verwendet werden, der sich nach Einschätzung am Markt ergibt. Gegebenenfalls können Geld- und Briefkurse für das Portfolio berechnet werden. (3 EK-Verzinsung Verzinsungsanspruch an den unerwarteten Verlust, der als ökonomisches Eigenkapital angemessen verzinst werden muss. (4 Portfoliowert in T 0 Barwert des Portfolios zum Kalkulationszeitpunkt unter Berücksichtigung der für das Adressenrisiko zu zahlenden Bonitätsprämie (erwarteter Verlust und Prämie für unerwarteten Verlust. Dieser Barwert wird als fairer Marktpreis des Kreditportfolios angesehen. (5 Barwert mit Swapkurve T 0 Barwert des Kreditportfolios bei Abzinsung mit der adressenrisikofreien Zinskurve (Swapkurve, Pfandbriefkurve. Der Barwert kann mit Hilfe folgender Methode gewonnen werden: Die Zahlungsströme aus den drei Portfoliotypen ( undiversifiziert, diversifiziert, Index werden zum Gesamtzahlungsstrom des Kreditportfolios addiert, und anschließend der wiederum mit der adressenrisikofreien Zinsstruktur abgezinst. (6 Bonitätsprämie in Swapkurve T 0 Differenz zwischen Barwert mit Eurapkurve (5 und Portfoliowert in T 0 (4. Diese 518 Betriebswirtschaftliche Blätter

4 TABELLE 3 Auswertung der für die Ermittlung des Adressenrisikos erforderlichen Daten Bonitätsprämie ist die faire Versicherungssumme des Portfolios gegen Adressenausfall. Die entsprechende Prozentzahl gibt die Höhe der Bonitätsprämie in Prozent vom Barwert mit Swapkurve (5 an. Die Bonitätsprämie hängt von der beim Kreditverkauf erzielten Marge nur insofern ab, als diese wiederum ausfallgefährdet ist. Bei höheren Kundenmargen sind sowohl der Portfoliowert (4 als auch der Barwert bewertet mit Swapkurve (5 höher. Die Differenz bleibt im Ergebnis nahezu gleich. (7 Erwarteter Wert (berechnet auf T 1 Erwarteter Wert des Portfolios in T 1. Die Größe ergibt sich aus der Simulationsrechnung innerhalb von CPV. Der Wert berücksichtigt die Migrationen zwischen den Ratingklassen und die Laufzeitverkürzung. Ebenso sind zwischenzeitlich erwartete Ausfälle berücksichtigt. Die Abzinsung erfolgt auf Basis von Forwardkurven, die aus der Zinsstrukturkurve zuzüglich der Credit-Spreads gewonnen werden. Dadurch enthält der erwartete Wert in T 1 kein Zinsänderungsrisiko. Die entsprechenden Werte ergeben sich, wenn das Portfolio gegen Zinsänderungsrisiko auf Planungshorizont ein Jahr abgesichert wird. Der erwartete Portfoliowert in T 1 ist der faire Marktpreis, der für das Kreditportfolio ohne Neugeschäft am Planungshorizont erwartet wird. (8 Erwarteter Portfoliozuwachs (T 0 bis T 1 Erwartete Veränderung des Portfoliowerts zwischen T 0 und T 1. Der Wert ergibt sich als Differenz des erwarteten Wertes in T 1 entsprechend (7 und dem Portfoliowert in T 0 entsprechend (4. Die zugehörige Verzinsung in Prozent liegt über der risikolosen Verzinsung. Im Beispiel ergibt sich wegen des relativ niedrigen Q-Faktors trotz der mit 15 % angesetzten Eigenkapitalverzinsung eine relativ geringe Überrendite. Die erzielte Überrendite hängt nicht von der Marge der im Portfolio enthaltenen Kredite ab, sondern vom gewählten Q-Faktor und der Eigenkapitalverzinsung. (9 Barwert mit Swapkurve risikolos in T 1 Der Wert wird durch Aufzinsung des Barwerts entsprechend der Swapkurve (5 mit dem risikolosen Zins berechnet. Es ist der Portfoliowert, der sich ohne Adressenrisiko am Planungshorizont (ein Jahr sicher erzielen lässt. (1 Risikoloser Zins = 2,366 % (2 Q-Faktor = 1,8 (3 EK-Verzinsung = 15% Nr. Barwerte, Portfolio- Nr. Bonitätsprämie Performance- verzin- (erwarteter Verlust werte sung + Prämie für unerwarteten Verlust % % (4 Portfoliowert aus CPV in T (5 Barwert mit Swapkurve in T ( ,07 (7 Erwarteter Wert (berechnet auf T (8 Erwarteter Portfoliozuwachs (T 0 bis T ,519 (9 Barwert mit Swapkurve risikolos in T ( (11 Performance Bonitätsprämie (T 0 bis T ,85 (12 VaR Relativ 95% (T ( ,30 (14 Quantilwert des Portfolios 95% T ,005 ( ,45 (16 VaR Relativ 99% (T ( ,06 (18 Quantilwert des Portfolios 99% T ,693 ( ,21 (10 Erwartete Bonitätsprämie in T 1 Differenz zwischen Barwert mit Swapkurve in T 1 (9 und erwartetem Wert des Portfolios in T 1 (7. Diese Bonitätsprämie ist die erwartete faire Versicherungssumme des Portfolios gegen Adressenausfall in T 1. (11 Performance Bonitätsprämie (T 0 bis T 1 Differenz der Bonitätsprämie zwischen T 0 (6 und T 1 (10. Im Zeitablauf baut sich die Bonitätsprämie ab, weil die Prämie für den unerwarteten Verlust kleiner wird. Die Differenz ist der erwartete Vorteil, den die Bank hat, wenn sie das im Adressenportfolio enthaltene Risiko nicht sofort absichert (Prämienhöhe gleich (6, sondern ein Jahr mit der Absicherung wartet (erwartete Prämienhöhe gleich (10. Die entsprechende Verzinsung der Bonitätsprämie ist formal negativ, da eine negative Verzinsung auf ein negatives Kapital eine positive Performance bedeutet. (12 VaR Relativ 95 % (T 1 Der Wert (12 wird innerhalb von CPV durch Simulation berechnet. Er ist die Abweichung vom erwarteten Wert in T 1 (7 im 95 % Konfidenzniveau. (13 VaR Relativ der Bonitätsprämie (T 1 Die erwartete Bonitätsprämie am Planungshorizont T 1 nach (10 weicht im 95-%-Konfidenzniveau um den Wert (12 ab. Der Wert (13 ist identisch mit (12. (13 ist der VaR Relativ in Euro zum Erwartungswert der Bonitätsprämie. Er ist deshalb (mit umgekehrtem Vorzeichen das relative Risiko der Bonitätsprämie. Die entsprechende Prozentzahl bezieht sich auf die Bonitätsprämie in T 0. Sie ist (mit umgekehrtem Vorzeichen das Risiko Relativ (in % der Bonitätsprämie. (14 Quantilwert des Portfolios, 95 % Konfidenzniveau (T 1 Der erwartete Portfoliowert in T 1 (9 abzüglich des VaR Relativ (12 ergibt den Quantilwert. Der zugehörige Portfoliowert wird mit 5 % Wahrscheinlichkeit unterschritten. (15 Bonitätsprämie, 95 % Konfidenzniveau (T 1 Differenz des Barwerts mit Swapkurve in T 1 (9 und Quantilwert (13. Diese Bonitätsprämie zum Zeitpunkt T 1 wird mit 5 % Wahrscheinlichkeit überschritten bzw. als negativ angegebener Wert unterschritten. Die entsprechende Prozentzahl bezieht sich auf die Bonitätsprämie in T 0. Sie ist (mit umgekehrtem Vorzeichen das Risiko im 95-%-Konfidenzniveau als Verlustgröße (in % der Bonitätsprämie zum Zeitpunkt T 0. (16 bis (19 Die Werte zeigen die zu (12 bis (15 analoge Bedeutung im 99-%-Konfidenzniveau auf. Betriebswirtschaftliche Blätter

5 ABBILDUNG 1 Längsschnittanalyse mit Ergebnissen im 99-%-Konfidenzniveau Erwartete Performance % 10,00 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 Risikolos Immobilienindex Risikolos, REXP, Immobilien, Euro-Stoxx REXP Stadt 3 Stadt 2 Immobilienindex hochgerechnet Stadt 1 0,00 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00 Risiko relativ 99 % Konfidenz Euro-Stoxx Im Rahmen der Risikoberechnung, insbesondere der Verbesserung bzw. Optimierung der Vermögensstruktur unter Risiko/Ertrag- Gesichtspunkten müssen Immobilien sinnvolle Erwartungswerte für ihre Performance und ebenso der Realität entsprechende Risikowerte zugeordnet werden. Gleichzeitig sind Steuerungsimpulse erforderlich, die zu einer schrittweisen Verbesserung der Immobilienengagements führen. Generell weisen diversifizierte Portfolien bei gleichem mittlerem Ertrag ein geringeres Risiko als undiversifizierte Portfolien auf. Dies folgt sowohl aus theoretischen Überlegungen als auch aus den Auswertungen empirischer Daten (Fallbeispiel für die drei Städte. Nur ein gut diversifiziertes Immobilien-Portfolio, das bundes- oder besser noch europaweit über effiziente Positionen vefügt, kann im Hinblick auf das Return On Risk Adjusted Capital (RORAC einem langfristigen Vergleich mit Zinsindizes und Aktienindizes standhalten. Eine Diversifizierung innerhalb einer Stadt bzw. Region bietet zwar schon Vorteile gegenüber dominanten Einzelinvestitionen, ist jedoch wegen der hohen Korrelationswerte innerhalb der Stadt oder Region nicht so wirksam wie eine breitere Diversifizierung. Daraus folgt, dass sich Sparkassen und Banken in lokalen Engagements nur im Rahmen der notwendigen Marktpflege engagieren und darüber hinausgehende Immobilienmanagements in breit investierenden Fonds anlegen sollten. Diese Strategie sollte bei den Filialen beginnen (Anmietung statt Eigentum, in einem weiterführenden Schritt Bürogebäude der Hauptverwaltung mit einbeziehen. Sale and Lease Back ist in diesem Zusammenhang nicht der richtige Weg, sondern nur echte Miete mit entsprechender Mietdauer. Alternativ könnten Immobilien künftig analog zum Kredit-Pooling in einen Immobilien-Pool eingebracht werden. Selbstverständlich kann ein solcher Prozess nicht ad hoc erfolgen, sondern erfordet eine wohlüberlegte, stufenweise Vorgehensweise. Bei allen Überlegungen zur Risikoreduktion bzw. Verbesserung der Performance aus Immobilien darf nicht vernachlässigt werden, dass mit Immobilien oft weitere nur schwer quantifizierbare Effekte verbunden sind. Immobilien sind insbesondere stark öffentlichkeitswirksam, wodurch das Kundengeschäft positiv beeinflusst werden kann. Ebenso beeinflusst die Gestaltung der Büroräume und des Arbeitsumfelds die Mitarbeitermotivation. Außergewöhnliche Immobilien mit entsprechender Gestaltung können im Mietverhältnis schwieriger realisiert werden als im Eigentum. Historische Gegebenheiten spielen ebenso eine Rolle wie die Bedeutung des Engagements für den lokalen Immobilienmarkt. Beteiligungsrisiken Sparkassen halten in ihren Portfolien Beteiligungen, deren Umfang unter anderem nach regionaler Zuordnung erheblich variieren kann. Beteiligungskategorien und -wert Beteiligungen können zweckbestimmt in die Kategorien unterteilt werden: > strategische Beteiligungen (Verbundbeteiligung etc. > Funktionsbeteiligungen (Rechenzentrum etc. > Kapitalbeteiligungen (Wohnbaugesellschaft etc. Alle Akteure müssen sich dabei bewusst sein, dass auch Beteiligungen Marktpreisrisiken unterliegen, auch wenn die tatsächlichen Marktwerte nur schwer ermittelbar sind. In der Vermögensaufstellung müssen die Werte der Beteiligungen angegeben werden, sofern sie nicht anderen Vermögenspositionen wie dem Zinsgeschäft, Immobilien oder Aktien zuzuordnen und dort bereits erfasst sind. Bei der Bewertung der reinen Beteiligungen bieten verschiedene Verfahren Anhaltspunkte, die berücksichtigt werden sollten: > Buchwert der Beteiligung, sofern keine anderen Informationen zur Verfügung stehen > Marktwert der Beteiligung im Vergleich zu ähnlichen börsennotierten Unternehmen, aber auch unter Berücksichtigung der Unterschiede > Marktwert der Beteiligung als Barwert aller erwarteten Ausschüttungen in der Zukunft > Wert nach Schätzgutachten eines Wirtschaftsprüfers > Kurswertberechnung aus einer Zielrendite, deren Höhe vom Risikogehalt abhängt, anhand der ausgewiesenen Gewinne der Beteiligung Risiko- und Performance-Schätzung Für die Ertrags- und Risikoschätzung tritt die Kategorisierung nach Beteiligungstyp in den Hintergrund, da Performance und Risiko der Beteiligung nicht abhängig sind von ihrer Funktion. Für die Ertrags- und Risikoschätzung von Beteiligungen sind je nach Vertragsgestaltung verschiedene Vorgehensweisen üblich. > Marktwerte vorhanden? Liegen für die Beteiligung Marktpreise mit ausreichender Historie vor, können sie wie eine Aktie behandelt werden. Die zunehmende Handelbarkeit auch geschlossener Fonds an Sekundärmärkten (Immobilienfonds, Schiffsbeteiligungen etc. begünstigt dieses Vorgehen. > Fest vereinbarte Ausschüttungen vertraglich geregelt? Zu Beginn jeder Risiko/Ertrag-Schätzung einer nicht am Kapitalmarkt gehandelten Beteiligung muss die vertragliche Grundlage der Beteiligung geprüft werden. Zu klären ist, ob weitgehend gewinnunabhängige Beteiligungserlöse und -kurse vereinbart sind oder ob sie gewinnabhängig fließen. Da in der Realität sehr vielfäl- 520 Betriebswirtschaftliche Blätter

6 ABBILDUNG 2 Risiko/Performance-Diagramm für die Bonitätsprämie tige vertragliche Formen anzutreffen sind, muss im Zweifel eine Zuordnung zur einen oder anderen Gruppe erfolgen. Bei Beteiligungen etwa, die eine hohe Ausschüttungskontinuität aufweisen, liegen meist weitgehend gewinnunabhängige Ausschüttungsformen und Ankaufs- bzw. Verkaufspreise vor. > Durchsicht auf die Risikoklassen möglich? Wenn die bisher diskutierten Voraussetzungen nicht erfüllt sind, ist im nächsten Schritt zu prüfen, ob die Beteiligung nach dem Durchsichtsprinzip behandelt und in die einzelnen Risikoarten zerlegt werden kann. Dies gelingt häufig bei Beteiligungen an Immobiliengesellschaften, Schiffen, Windkraft oder Solaranlagen. Sinnvoll ist es auch, das Durchsichtsprinzip für Beteiligungen an einem Regionalverband anzuwenden, da Sparkassen im Regelfall nicht direkt, sondern über den jeweiligen Regionalverband an Landesbanken oder anderen Verbundinstituten beteiligt sind. Dieser Beteiligungsanteil am Regionalverband sollte wie ein Aktienrisiko im Teilmarkt Banken behandelt werden. > Volle oder beschränkte Durchsicht durch Risikovergleich mit anderen börsennotierten Gesellschaften nicht möglich? In vielen Fällen liegen bei Beteiligungen weder marktorientierte Handelspreise noch eine gewinnunabhängige Ausschüttung mit fixierten Kurswerten vor, und auch das Durchsichtsprinzip ist nicht mit vertretbarem Aufwand möglich. Beispiele dafür bilden Funktionsbeteiligungen (Rechenzentren etc., bei denen die Gewinnausschüttung vom erzielten Jahresgewinn abhängt und die aktuelle Lage des Instituts die Bewertungskurse bestimmt. In diesem Fall ist ein Vergleich mit der Performance und dem Risiko ähnlicher Gesellschaften, für die Marktpreise vorliegen, angebracht. Hier bietet sich der Vergleich mit börsennotierten Aktiengesellschaften an. Für die Integration der Risiken aus Beteiligungen bestehen prinzipiell zwei Wege: > Jede Beteiligung wird gesondert als Vermögensbestandteil aufgeführt. Diese Vorgehensweise schafft jedoch sehr schnell Unübersichtlichkeit. > Aus allen Beteiligungen wird in einer vorausgehenden Berechnung beispielsweise mit Hilfe des Korrelationsmodells 6 zunächst das Gesamtrisiko der Beteiligungen Performance % 6,0 4,0 2, ,0-4,0-6,0-8,0 Zinsaufschläge für endfällige Darlehen ohne Sicherheiten (Bonitätsprämie p.a., Credit Spreads benötigt, die rating- und laufzeitabhängig sowohl den erwarteten Verlust als auch die Prämie für den unerwarteten Verlust ( Verzinsung des ökonomischen Risikokapitals umfassen. Die Berechnung erfolgt typischerweise mit dem RAP-Tool ( risikoadjustiertes Pricing. Wesentliche Eingabedaten dabei sind der so genannte Q-Faktor und die gewünschte Verzinsung des ökonomischen Risikokapitals ( Eigenkapitalverzinsung. Der Q-Faktor entspricht dem Verhältnis des Value at Risk (VaR zum erwarteten Verlust, die beide jeweils auf ein Jahr geschätzt werden. Auf Portfolio-Ebene wird zur Bewertung aus IT-Performance- Gründen auf CPV zurückgegriffen. Der Barwert eines beliebigen Kredits wird dabei wie folgt berechnet: > Die ungesicherten Zahlungsströme des Kredits werden mit der adressenrisikofreien Zinsstrukturkurve (Swapkurve etc. zuzüglich der Credit Spreads abgezinst. > Die gesicherten Zahlungsströme des Kredits werden mit der adressenrisikofreien Zinsstrukturkurve (ohne Zuschlag gebildet. Der Barwert des Portfolios entspricht in diesem Fall dem Barwert aller Kredite des Portfolios. Der Barwert des Portfolios enthält die in den Krediten enthaltenen Margen. Er entspricht dem fairen Marktpreis des Portfoli- -55,0- -50,0-45,0 ermittelt. Dieses Gesamtrisiko geht in das Gesamtmodell ein. Auf Grund der besseren Übersichtlichkeit wurde dieser Weg auch im DSGV-Projekt Integration von Marktpreisrisiken inklusive Spreadrisiken angewandt. Für die Schätzung der Risikoparameter bzw. der Risikomaße können die Ergebnisse der Aktienanalysen angewandt werden. Auch bei Beteiligungen kann unterstellt werden, dass Engagements in Einzeltitel ineffizient sind, eine gute Diversifizierung jedoch ein effizientes Risiko/Ertrag-Profil schafft. Adressenrisiken Das Adressenrisiko beschreibt im Allgemeinen die Gefahr, dass auf Grund von Bonitätsänderungen und/oder Zahlungsausfall einer Person oder einer Unternehmung, zu der eine wirtschaftliche Beziehung besteht, Schäden entstehen. Das entsprechende Ereignis ist nicht dem Gesamtmarkt bzw. Großmarkt, sondern dem Einzelpartner bzw. Portfolio der Bank zuzuordnen. Adressenrisiko- und CPV-Schätzung Die Ergebnisse des in der Sparkassen-Finanzgruppe verwandten Modells CreditPortfolioView (CPV 7 sind für die Integration von Marktpreisrisiken ein sinnvolles und konsistentes Fundament. In einem ersten Schritt werden die Kosten des Adressenrisikos in Form des Barwerts der Bonitätsprämie für die Vermögensstruktur als negativer Vermögensbestandteil übernommen. Die Performance sowie die möglichen ungünstigen Performance-Entwicklungen (Risiko können ebenfalls konsistent eingebunden werden. Für die Bewertung und Risikomessung von Portfolien werden bonitätsabhängige Risiko/Performance Bonitätsprämie Q=1,8; EKV=0 Q=1,8; EKV=6,5-40,0 Q=2,7; EKV=6,5 Q=1,8; EKV=15 Q=2,7; EKV=15-35,0-30,0-25,0 Risiko relativ Bonitätsprämie Risiko relativ 95 % Bonitätsprämie Risiko relativ 99 % -20,0-15,0-10,0-5,0 0,0 5,0 REXP Risikolos 10,0 6 Vgl. Abschlussbericht: Integration von Marktpreisrisiken 7 Studien des DSGV zum Adressenrisiko, insbesondere: Adressenrisikomanagement und -controlling, Projektbericht, DSGV Juni 2001 Betriebswirtschaftliche Blätter

7 ABBILDUNG 3 Verteilung der Performance der Bonitätsprämie am Beispiel 0,0700 Wahrscheinlichkeit 0,0600 0,0500 0,0400 0,0300 0,0200 0,0100 0, ,86 52,26 46,66 41,06 35,46 29,86 24,26 18,65 os, wenn von Kosten des Partners und sonstigen preisbestimmenden Faktoren (Liquidität, Modellrisiken bei der Preisbestimmung etc. abgesehen wird. Anhand von Simulationen werden mögliche Zustände des Portfolios in einem Jahr (Planungshorizont ermittelt. Zur Barwertermittlung am Planungshorizont werden pro möglichen Zustand die nach einem Jahr fließenden ungesicherten Zahlungsströme mit der um die Credit-Spreads erhöhten Forwardkurve abgezinst. Die gesicherten Zahlungsströme werden mit der zugehörigen Forwardkurve abgezinst. Die Zahlungsströme zwischen Ist-Datum und Planungshorizont werden auf den Planungshorizont aufgezinst. Das Ergebnis ist der Portfoliowert am Planungshorizont je möglichem Zustand. Hieraus können der Erwartungswert am Planungshorizont ( erwarteter Wert und Risikokennzahlen in Form des VaR als Ab-weichung vom erwarteten Wert berechnet sowie die Verteilung der Portfoliowerte am Planungshorizont dargestellt werden. Bei der Berechnung ist zu beachten, dass der Q-Faktor einerseits ein Eingabewert ist, der gemeinsam mit der Eigenkapitalverzinsung für die Berechnung der Bonitätsprämie benötigt wird. Als Eingabewert erzeugt ein hoher Q-Faktor ebenso wie eine höhere Eigenkapitalverzinsung bei gegebenem Portfolio höhere Bonitätsprämien. Andererseits ist der Q-Faktor ein Ergebnis der Berechnungen. Für ein gegebenes Portfolio ergibt sich je nach Diversifizierung ein bestimmter Q-Faktor. Je höher der Q-Faktor, umso schlechter diversifiziert das Ist-Portfolio und umso höher der Risikokapitalbedarf des Instituts. Wenn die Preisstellung am 13,05 7,45 1,85 Performance % -3,75-9,35-14,95-20,55-26,15-31,75-37,35-42,95 Markt auf diese Weise erfolgen würde, könnten Banken mit schlecht diversifizierten Portfolien beim Verkauf nur relativ niedrige Preise erzielen. Der Verkauf würde sich dennoch lohnen, wenn am Markt ein höherer Preis erzielt wird. Der Q-Faktor des Ist-Portfolios bestimmt bei gegebener Eigenkapitalverzinsung demnach den (theoretischen Briefkurs 8 des Portfolios. Wenn der am Markt erzielbare Kaufpreis höher ist als der Briefkurs, lohnt sich aus Sicht der Bank der Verkauf des Portfolios. Für die aufnehmende Bank stellt sich die Kredittransaktion etwas anders dar. Wenn ihr Kreditportfolio nach der Übernahme des Portfolios besser diversifiziert ist, also ein niedrigerer Q-Faktor durch den Ankauf des Portfolios entsteht, kann sie einen Preis für das aufzunehmende Portfolio stellen, der über dem genannten Briefkurs liegt. Der Grenzwert für die aufnehmende Bank liegt dann vor, wenn das übernommene Portfolio unter Einbeziehung der aufgenommenen Kredite mit ihrem Q-Faktor bewertet wird (Portfolio-Geldkurs. Unter Marktbedingungen kann bei einem entsprechenden Wettbewerb davon ausgegangen werden, dass für Transaktionen ein relativ kleiner Q-Faktor angesetzt wird. Dies entspricht auch dem Vorgehen bei der Preisfindung im Kreditpooling innerhalb der Sparkassen-Finanzgruppe. 9 Im Ergebnis kann auf diese Weise der (eigene Briefkurs effizient gesteigert werden. Tabelle 3 (mit Erläuterungen belegt, wie mit ergänzenden Berechnungen alle für die Integration der Adressenrisiken in das gesamte Marktpreisrisikomanagement benötigten Werte ermittelt werden können. Generell können dabei analoge Berechnungen für weitere Konfidenzniveaus als für 99 % durchgeführt werden. Portfolio- und Performance-Sicht Das Berechnungsschema zeigt, dass zwei Sichten auf ein ausfallbehaftetes Portfolio möglich sind, die strikt konsistent ineinander überführt werden können (s. Tab. 4. Gegenstand der Portfolio-Sichtweise ist das gesamte Portfolio bei Elimination des Zinsänderungsrisikos. Aus Performance-Sicht wird die Bonitätsprämie in ihrer Ertrags- und Risikowirkung betrachtet. Abbildung 2 zeigt, wie stark die Position der Bonitätsprämie im Risiko-Performance-Diagramm von den Parametern abhängt, die bei der Berechnung angesetzt werden. Generell kann ausgesagt werden, dass, je höher die geforderte Verzinsung an das ökonomische Eigenkapital ist, umso besser ist das Risiko-Performance- Verhältnis der Bonitätsprämie. In dem Beispiel ist eine Eigenkapitalverzinsung von etwa 15 % notwendig, damit die Position für die Bonitätsprämie im 95-%- Konfidenzniveau bei einem Q-Faktor von 1,8 auf der Verbindungsgeraden zwischen dem risikolosen Zins und dem REXP liegt. Anders ausgedrückt weist die Bonitätsprämie dann den gleichen RORAC auf wie der REXP. Darüber hinaus hängt die Eigenkapitalrendite zusätzlich vom Konfidenzniveau ab. Im 99-%-Konfidenzniveau ist eine höhere Eigenkapitalverzinsung notwendig. Dies ist eine Konsequenz der Schiefe der Verteilung der Bonitätsprämien-Performance (s. Abb. 3. Dabei ist zu beachten, dass positive Performance-Werte in Prozent eine schlechte Performance in Euro bedeuten ( negatives Vermögen. Zudem unterscheiden sich die Ergebnisse je nach gesetztem Q-Faktor. Je kleiner der Q- Faktor ist, umso geringer ist der RORAC des Bonitätsrisikos. Die Ursache liegt darin, dass eine Veränderung der Vorgabe für den Q-Faktor als Eingabegröße bei gegebenem wirklichem Q-Faktor wie eine Veränderung der geforderten Eigenkapitalverzinsung wirkt. Das Ergebnis darf jedoch nicht dahingehend interpretiert werden, dass schlechter 8 Der Briefkurs ist hier analog zum Marktpreisrisiko der Kurs, unter dem die Bank nicht mehr zum Verkauf bereit ist. 9 Beim Kreditpooling reicht es in der Regel bereits aus, relativ wenige Klumpenrisiken (Größenkonzentration abzusichern und zusätzlich Klumpenrisiken aus dem Neugeschäft unmittelbar in das Pooling einzubringen. 522 Betriebswirtschaftliche Blätter

8 TABELLE 4 Ergebnisse des Beispiels zweier möglicher Sichtweisen diversifizierte Adressenportfolien eine höhere Performance der Bonitätsprämie aufweisen. Bei einer Eigenkapitalverzinsung von 0 % wird keine Verzinsung für den unerwarteten Verlust berechnet. Der Q-Faktor bleibt dann ohne Einfluss auf das Ergebnis. Die Bonitätsprämie besteht nur noch aus dem erwarteten Verlust. Die Position ist ineffizient. Spreadrisiken Unterschiede in den Zinsstrukturen für verschiedene Teilmärkte des zinstragenden Geschäfts können auf verschiedene Einflussfaktoren zurückgeführt werden. Dazu zählen > Differenzen aus unterschiedlichen Adressenrisiken, die mit Wertpapieren oder Kundengeschäften verbunden sind; diese Unterschiede wurden bereits analysiert und werden mit Hilfe von CPV rechnerisch abgebildet. Bei den Berechnungen wird von festen Größen insbesondere für die Ausfall- und die Migrationswahrscheinlichkeit ausgegangen, > Differenzen aus sonstigen Einflussfaktoren wie > der Liquidität im Handel, die sich in Geld-Brief-Differenzen manifestieren, > dem Bekanntheitsgrad eines Produkts, seiner Einfachheit oder seiner Normierung, > psychologische Risiken, > der bilanziellen Darstellung und den steuerlichen Auswirkungen, > exogene Schocks wie die Asien-Krise oder ein Aktien-Crash, > Informationsrisiken insbesondere bei externen Ratings. Die Informationsrisiken beziehen sich auf die Unsicherheit in der Schätzung der preisbestimmenden Parameter. Besonders sensibel ist die Schätzung der Parameter für das Adressenausfallrisiko, wobei die Ausfall- und Migrationswahrscheinlichkeiten sowie die Höhe der geforderten Eigenkapitalverzinsung bei der Berechnung der Prämie für den unerwarteten Verlust zu nennen sind. All diese Ergebnisschwankungen, die unter dem Sammelbegriff Spreadrisiken subsumiert werden, treten vor allem bei Corporate Bonds auf und können aus den täglichen Daten der Zinsdifferenzen von Corporate- Bond-Renditen selektiert nach dem Rating zu Swap-Renditen umgewandelt werden. Abbildung 4 dokumentiert die historischen Inhalt Benennung Wert Eigenkapitalverzinsung % 15,00 Q-Faktor 1,80 Kenngrößen der Portfoliosicht Portfoliowert (T 0 in 100 Euro T Portfoliorendite % % 2,52 Portfoliorendite Verlustrisiko 95 % % -2,00 Portfoliorendite Verlustrisiko 99 % % -1,69 Portfoliorendite Risiko relativ 95 % % 0,51 Portfoliorendite Risiko relativ 99 % % 0,83 Kenngrößen der Bonitätsprämie Bonitätsprämie (T 0 in 1000 Euro T Bonitätsprämie Performance % % -4,85 Bonitätsprämie Verlustrisiko 95 % % -19,45 Bonitätsprämie Verlustrisiko 99 % % -34,21 Bonitätsprämie Risiko relativ 95 % % -24,30 Bonitätsprämie Risiko relativ 99 % % -39,06 TABELLE 5 Statistische Kenngrößen der Zinsdifferenzen 1 bis 3 Jahre, 3 bis 5 Jahre und 5 bis 7 Jahre Laufzeit 1 3 Jahre 3 5 Jahre 5 7 Jahre Rating AAA AA A BBB AAA AA A BBB AAA AA A BBB Minimum % Quantil % Quantil Mittelwert % Quantil % Quantil Maximum Stabw Credit-Spreads für Corporates der Laufzeiten ein bis drei Jahre für die Ratings AAA, AA, A und BBB im Zeitraum von Ende 1996 bis Mitte Auffällig ist die starke Ausweitung der Zinsdifferenz ab August 1998 bis Ende Sie ist auf die zunehmenden Ausfälle von Corporate Bonds auch im Investment-Grade und die dadurch entstandene Unsicherheit am Markt zurückzuführen. Tabelle 5 zeigt die statistischen Kenngrößen dieser Zinsdifferenzen. 10 Die Zinsdifferenz nimmt bei gegebener Laufzeit überproportional mit schlechterem Rating zu. Bei sehr gutem Rating weitet sich die Zinsdifferenz tendenziell mit der Laufzeit aus. Bei Rating BBB ist praktisch keine Abhängigkeit der Zinsdifferenz von der Laufzeit mehr gegeben (s. Abb. 5. Diese Beobachtungen entsprechen generell den Sensitivitäten beim Adressenrisiko ( risikoadjustiertes Pricing. Zusätzlich liegen jedoch rating- und laufzeitunabhängige Volatilitäten ( Spreadrisiken vor. Schätzung des Spreadrisikos Um die Spreadrisiken genauer analysieren zu können, muss das in der gesamten Zinsdifferenz enthaltene Adressenrisiko vom Spreadrisiko getrennt werden. Zwei Untersuchungsansätze bieten sich dafür an. > Das Adressenrisiko bzw. die Bonitätsprämie wird für jedes Kalenderjahr anhand der von externen Ratingagenturen (Standard & Poor, s etc. zur Verfügung gestellten Ausfall- und Migrationswahrscheinlichkeiten nach Rating und Laufzeit berechnet. Die Differenz dieser Ergebnisse zur gesamten Zinsdifferenz ist das Spreadrisiko. Diese Vorgehensweise hat den Nachteil, dass in den Verfahren zur Berechnung der Bonitätsprämie von einer festen Ausfall- und Migrationswahrscheinlichkeit ausgegangen wird. Die 10 Eine vollständige Auswertung über alle verfügbaren Laufzeiten ist im Projektbericht Integration von Marktpreisrisiken enthalten. Betriebswirtschaftliche Blätter

9 ABBILDUNG 4 Zinsdifferenz im Laufzeitband 1 Jahr bis 3 Jahre Spread ABBILDUNG 5 Zinsdifferenz in Abhängigkeit von der Laufzeit bei Rating BBB Spread Credit Spreads für Investmentgrade-Rating AAA AA A BBB Wahrscheinlichkeiten bleiben bei der Berechnung im Zeitablauf konstant, während die Werte der Ratingagenturen von Jahr zu Jahr schwanken. Dieses Risiko wird folglich dem Spreadrisiko zugeordnet. Eine etwaige Differenzbildung zwischen der gesamten Zinsdifferenz und der jährlich aktualisierten Bonitätsprämie auf Basis externer Migrationsmatrizen der jeweiligen Jahre würde das Spreadrisiko unterschätzen. Die Vorgehensweise ist folglich für die vorliegende Fragestellung nicht geeignet. > Die Bonitätsprämie wird mit der aktuell zur Verfügung stehenden Ausfall- und Migrationswahrscheinlichkeit des Ratingsystems der Sparkassen-Finanzgruppe berechnet. Das externe Rating wird dazu auf die Master-Skala des DSGV-Ratings bzw. der Skala der Sparkasse umgerechnet. Die Differenz zwischen der so berechneten Bonitätsprämie und der gesamten aktuellen Zinsdifferenz ist die als Barwert ausgedrückte aktuelle Vermögensminderung, die für das Spreadrisiko anzusetzen ist. Die Veränderung dieser Differenz im Zeitablauf ist das gesuchte Spreadrisiko, da die Master-Skala konstant bleibt. Die Veränderung errechnet sich aus dem Unterschied zwischen den gesamten Zinsdifferenzen im Zeitablauf, da die aktuelle Bonitätsprämie konstant bleibt, solange sich das Rating des Corporate Bonds nicht ändert. Das Spreadrisiko (s. Tab. 6 zeichnet sich durch folgende Eigenschaften aus: > Innerhalb eines Laufzeitbands nimmt das Spreadrisiko überproportional mit schlechterem Rating zu. Eine Ausnahme bilden die Laufzeiten ab zehn Jahren, die eine Sonderstellung einnehmen. > Bei gleichem Rating nimmt das Spreadrisiko für die Ratingklassen AAA bis A mit der Laufzeit leicht zu. Bei der Ratingklasse BBB sinkt es mit der Laufzeit. Die Laufzeiten ab zehn Jahren nehmen wieder eine Sonderstellung ein. Die Risikomodellierung für das Spreadrisiko kann analog zum Zinsänderungsrisiko erfolgen. Dazu sind folgende Schritte notwendig: > Der ausfallgefährdete Bestand, der die primären Spreadrisiken trägt, muss nach den Ratingstufen gegliedert werden. > Die Barwertveränderung dieses Bestands errechnet sich auf Grundlage der Zinsveränderungen je nach Rating innerhalb eines Planungshorizonts von einem Jahr (s. Abb. 6. Diese Zinsänderungen sind unabhängig von denen des Zinsänderungsrisikos zu betrachten. Bei hohem Genauigkeitsanspruch können anstelle der Quantilwerte die Zinsveränderungen der Zinsdifferenzen treten. Das Rechenverfahren entspricht dann der Methode der Modernen Historischen Simulation im Zinsbuch. Die Ergebnisse werden im Korrelationsmodell mit den sonstigen Marktpreisrisiken verarbeitet. Dem Spreadrisiko kann vorläufig keine Performance zugewiesen werden. Dies entspricht der Zufallsentwicklung der Spreads. Damit entspricht der Risikobegriff als Verlust dem Risiko relativ. Dem Kundenkreditgeschäft der Sparkassen wird derzeit kein Spreadrisiko zugeordnet. Die maßgeblichen Gründe dafür sind: > Im Kreditpooling der Sparkassen-Finanzgruppe sind die Bonitätsprämien reglementiert. Die in der Bonitätsprämie enthaltene Prämie für den unerwarteten Verlust wird so bestimmt, dass es keines zusätzlichen Spreads mehr bedarf. > Die Sparkasse kennt den eigenen Kunden besser als den anonymen Kunden am Kapitalmarkt. Die Informationsrisiken sind wesentlich geringer. > Die Sparkasse hat über die direkte Kreditbeziehung unmittelbare Einflussmöglichkeiten bei drohenden Bonitätsänderungen des Kunden. 524 Betriebswirtschaftliche Blätter

10 TABELLE 6 Statistische Kennziffern des Spreadrisikos (Basispunkte > Im Pool bleibt die unmittelbare Kundenverantwortung der risikoabgebenden Sparkasse bestehen. Daraus folgt, dass sich die Vorteile der Sparkasse im Kundengeschäft positiv auf die Kreditpreise niederschlagen. Daher ist mit einer geringen Schwankung dieser Kreditpreise zu rechnen. Währungsrisiken Währungsrisiken entstehen bei in Fremdwährung abgewickelten Geschäften aus der Kursänderung der Währung gegenüber dem Euro. Sie treten zum einen bei Geschäften auf, die den direkten Tausch von Währungen zum Gegenstand haben (Währungstermingepschäft etc.. Sie sind aber auch mit allen anderen Geschäften verbunden, deren Abrechnungswährung Fremdwährungen sind. Beispiel dafür sind Zinstitel der Aktiv- und Passivseite in Fremdwährung, Aktien in Fremdwährung, Immobilien im Nicht-Euro-Raum oder in Fremdwährung gehandelte Rohstoffe. In der Regel tritt das Währungsrisiko demnach in Kombination mit anderen Risiken auf. Daher ist es eine Frage der Zweckmäßigkeit, ob in diesen Fällen die Währungsrisiken und Risiken des Basisgeschäfts getrennt betrachtet werden sollen oder ob eine einheitliche Sichtweise vorzuziehen ist. Hier wird primär eine einheitliche Betrachtung angestellt. Risiko- und Performance-Prognose Der Berechnungsalgorithmus zur Darstellung des Währungsrisikos wird am Beispiel einer US-Dollar-Anlage mit einem Planungshorizont von einem Jahr erläutert. Danach wird im ersten Schritt ein Startbetrag von 100 Euro in US-Dollar getauscht. DM-Kursnotierungen vor 1999 zum US-Dollar werden zunächst mit dem einheitlichen Euro-Kurs (1,95583 DM = 1 Euro in DM und anschließend in Dollar umgerechnet. In einem zweiten Schritt wird der resultierende Dollar-Betrag für ein Jahr im US-Dollar-Markt angelegt und der Endwert der Anlage in US-Dollar berechnet. Anschließend wird dieser Wert wiederum in Euro zum am Stichtag gültigen Wechselkurs getauscht. Im letzten Schritt folgt die Berechnung der prozentualen Performance der Anlage innerhalb dieses Jahres auf Euro-Basis. Das Beispiel einer Anlage von 100 Euro vom 2. Januar 1976 bis zum 2. Januar 1977 macht diese Kalkulation deutlich (s. Tab. 7. Chancenseite Mittel- Risikoseite Stanwert dard- Lauf- Rating Mini- 1 % 5 % 95% 99 % Maxi- abweizeit mum Quantil Quantil Quanti Quantil mum chung 1-3 AAA AA A BBB AAA AA A BBB AAA AA A BBB AAA AA A BBB AAA AA A BBB ABBILDUNG 6 Veränderung der Zinsdifferenzen im Laufzeitband 1 Jahr bis 3 Jahre Differenz 1 Jahr AAA AA A BBB Anfang 1976 werden 195,58 DM (100 Euro zum am Stichtag gültigen Wechselkurs in US-Dollar getauscht und im US-Markt für ein Jahr zu 6,2 % angelegt. Nach einem Jahr wird der verzinste Betrag wiederum zum nunmehr gültige Wechselkurs getauscht. Aus 100 Euro Startkapital sind nach einem Jahr 95,14 Euro übrig. Dies entspricht einer Performance von -4,86 %. Durch Fortsetzung und Übertragung dieses Beispiels auf andere Währungen lassen sich historische Performance-Zeitreihen pro Währung herleiten, die wiederum statistisch ausgewertet werden können. Abbildung 7 zeigt ein Risiko-Performance-Diagramm unterschiedlicher Währungen, Aktien und Renten. Aus Abbildung 7 kann die Schlussfolgerung gezogen werden, dass Währungspositionen im Vergleich zum Monatsgeld, REXP oder Euro-Stoxx stark ineffizient sind. Die Performance-Werte liegen bei teilweise deutlich höherem Risiko unter dem des Monatsgelds. Die Ineffizienz erhöht sich sogar noch unter Einrechnung der Geld- Brief-Differenz beim Währungstausch und sonstiger Kosten. Das Ergebnis deckt sich mit grundlegenden volkswirtschaftlichen Betriebswirtschaftliche Blätter

11 TABELLE 7 Beispiel einer Anlage Datum Anlagebetrag Anlagebetrag Wechselkurs Anlagebetrag in Euro in DM Dollar/DM in DM in Dollar ,583 2, , , ,0843 2, ABBILDUNG 7 Risiko-Performance-Diagramm für Währungen und Asset-Klassen Erwartete Performance % 10,00 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 Monatsgeld Diverse Asset-Klassen und Währungen SFR REXP 0,00 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00 VAR rel 99 % US$ Yen Überlegungen. Sie besagen, dass sich Zinsdifferenzen zwischen Ländern durch Wechselkursänderungen langfristig dynamisch ausgleichen. 11 Dies bedeutet gleichzeitig, dass auf Dauer bei Währungsanlagen nur der Durchschnittszins der eigenen Währung erreicht wird, wobei aber wegen der Dynamik des Anpassungsprozesses mit einem deutlich höheren Risiko gerechnet werden muss. Beim Schweizer Franken und beim Yen besteht insofern eine Sondersituation, als diese Währungen im erwarteten Zins rund 1 bzw. 4 % unter dem vergleichbaren Zins des Euro (Monatsgeld/Planungshorizont ein Jahr liegen. Dabei sind in der Praxis anfallende Kosten nicht berücksichtigt. Beim Yen ist der relativ kurze Zeitraum der Auswertung zu beachten. Als möglicher Grund für den Zinsabstand können beim Schweizer Franken die Besonderheiten, die mit einer Geldanlage in der Schweiz verbunden sind, gelten, etwa das Bankgeheimnis, die Sicherheit vor Kriegsgefahr, mögliche Steuervorteile, aber auch psychologische Effekte. Die Gründe beim Yen liegen in der anhaltenden wirtschaftlichen Depression und der entsprechenden Geldpolitik der japanischen Notenbank. Diese für den Yen geltenden Gründe können aber nicht als dauerhaft betrachtet werden. Risiko Relativ VAR rel 95 % Konf. Euro-Stoxx Eine Zinsanlage in Fremdwährung ist bei einem passiven Management wegen der Ineffizienz dieser Anlagen nicht empfehlenswert. Auch eine Zinsaufnahme in Fremdwährung ist wenig erfolgversprechend. Bei einem aktiven Management, das auf begründeten Prognosen fußt, kann eine Geldanlage oder Geldaufnahme in einer Fremdwährung sinnvoll sein. Der Entscheidungsträger muss sich aber bewusst sein, dass er bei Währungen mit seinen Prognosen stets gegen die statistisch festgestellte Ineffizienz ankämpfen muss. Deshalb sollte im Vorfeld überlegt werden, ob es bei aktiver Ausrichtung nicht sinnvoller ist, sich auf effiziente Märkte zu beschränken und in diesem Sinn das Währungsrisiko zu meiden. Fazit und Ausblick Die Performance- und Risikomessung bildet das quantitative Rückgrat im Management in der Sparkassen-Finanzgruppe. Regeln, die für das Management von Zinsänderungs- und Aktienrisiken seit langem etabliert sind, lassen sich mit spezifischen Adjustierungen auf alle Marktpreisrisikoarten übertragen. Dabei ergeben sich interessante Aspekte, die aber durchaus der gefühlten Bauchmeinung entsprechen. Das Immobilienportfolio ist danach etwa immer dann ineffizient, wenn es auf einzelne, regional begrenzte Assets setzt. Das ist aber (leider bei vielen Instituten die Regel. Hier können die Institute gezielt Steuerungsimpulse setzen. Dann wird eine Immobilienrendite auch vergleichbar mit dem REXP. Die Währungsspekulation ist nicht nur Herstatt lässt grüßen riskant, sie ist auch für passive Anleger ineffizient. Das hat zur Konsequenz, entweder auf erfolgversprechende Kursprognosen zu setzen oder auf diese Risikoart zu versichten. Die Volatilität von Corporote Bonds jenseits ihrer Ratingeinstufung ist eine eigenständige Quelle für mögliche Wertverluste. Sie können als Spreadisiken ermittelt und quantifiziert werden. Vor allem aber ist die Performance- und Risikomessung im Adressenrisikobereich, der zweite Schwerpunkt im Risikomanagement einer Sparkasse, konsistent und praktikabel mit der Performance- und Risikomessung im Bereich der Marktpreisrisiken zusammenführbar. Der Grund für diese Kompatibilität liegt in der konsequenten Ausrichtung der Methoden an wertorientierten Standards. Die modulare Vorgehensweise erlaubt, spezifische Charakteristika einzelner Bereiche zu modellieren. Zugleich gewährleisten die in der Sparkassen-Finanzgruppe vereinbarten Standards, dass die Bereiche miteinander verzahnt werden können. Darin liegt zugleich die Herausforderung für die nächsten Schritte auf diesem Weg, die in die Frage mündet: Wie können Wechselwirkungen zwischen den Risikoarten modelliert und geschätzt werden? Auch dieser Frage wurde im Projekt Integration von Marktpreisrisiken inklusive Spreadrisiken nachgegangen. In Teil 3 dieser Aufsatzserie stellen die B.Bl. im nächsten Heft das Korrelationsmodell als Basis der methodischen Integration 12 vor. 11 Siehe z.b. Blanchard Oliver, Illing Gerhard; Makroökonomie, München 2003, S. 528 ff. 12 vgl. B.Bl. 10/ Betriebswirtschaftliche Blätter