Deutschsprachige Einleitung und Publikationsdetails

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1 Chapter 1 Deutschsprachige Einleitung und Publikationsdetails 1.1 Einleitung und Zusammenfassung Seit Beginn der Finanzmarkt- und Wirtschaftskrise Mitte des Jahres 2007 werden sowohl der Nutzen als auch mögliche Externalitäten derivativer Finanzinstrumente intensiv diskutiert. Dies gilt insbesondere für sogenannte Credit Default Swaps, kurz CDS. So fordert beispielsweise der Finanzinvestor George Soros eine strikte Regulierung von CDS und begründet diese mit deren zerstörerischem Potential. Als Beispiel verweist er auf die Rolle von CDS im Zuge des Ausfalls der American International Group. 1 Ein CDS ist konzeptionell mit einer Ausfallversicherung vergleichbar. Gegen eine Prämienzahlung, auch Spread genannt, kann sich der Sicherungsnehmer gegen ein vorab spezifiziertes Kreditereignis eines Referenzaktivums absichern. Im Gegenzug verpflichtet sich der Sicherungsgeber, im Falle des Eintretens des Kreditereignisses, einen Vermögensausgleich zu leisten. Dieser ist in Art und Höhe von der jeweiligen vertraglichen Ausgestaltung abhängig. Da die Eintrittswahrscheinlichkeit für das Kreditereignis der Referenzeinheit eine wesentliche Determinante für die Höhe der zu leistenden Prämienzahlung darstellt, kann diese als Indikator für das unternehmens- oder auch das länderspezifische Ausfallrisiko herangezogen werden. Die fortlaufende Standardisierung dieser nichtbörsengehandelten Kontrakte, bspw. durch die International Swap and Derivative Association (ISDA), hat zu einer substanziellen Erhöhung der ausstehenden Nominalvolumina gezeichneter CDS Kontrakte geführt. Das starke Wachstum sowie die seit Beginn der Finanzmarktkrise geführte Diskussion hinsichtlich möglicher adverser Effekte, hat das Interesse an CDS seitens der Marktteilnehmer, der Regulierungsinstitutionen als auch der Wissenschaft gleichermaßen gefördert. Elementar für diese Diskussion ist jedoch ein grundlegendes Verständnis dafür, wie In- 1 George Soros, One Way to Stop Bear Raids, The Wall Street Journal, 24. März

2 1.1. EINLEITUNG UND ZUSAMMENFASSUNG 2 vestoren unternehmensspezifische Ausfallrisiken preisen bzw. welche Informationen in CDS Spreads enthalten sind und zu welchem Anteil diese in der Preisbildung berücksichtigt werden. Aus der Klasse der sogenannten Structural Models, die auf den Arbeiten von Black and Scholes (1973) und Merton (1974) basieren, lassen sich im Allgemeinen die folgenden theoretischen Determinanten bzgl. der Höhe des Credit Spreads ableiten: der unternehmensspezifische Verschuldungsgrad, der Zinssatz und die Unternehmenswertvolatilität. Collin-Dufresne et al. (2001) und Ericsson et al. (2009) zeigen jedoch, dass diesen, in der Literatur als fundamentale Treiber des Ausfallrisikos identifizierten Variablen, in empirischen Tests nur eine begrenzte Erklärungskraft für den tatsächlich am Markt beobachtbaren CDS Spread zugeschrieben werden kann. Vor diesem Hintergrund hat die vorliegende Dissertationsschrift zum Ziel, weitere Determinanten für die Höhe und Variation der mit CDS assoziierten Prämienzahlungen zu identifizieren und empirisch zu testen. Motiviert durch die Ereignisse der Finanzmarkt- und Wirtschaftskrise, liegt der Schwerpunkt der Beiträge auf der Analyse des Zusammenhangs von CDS Prämien und extremen Marktereignissen, wie sie in ausgeprägten Krisenphasen zu beobachten sind. Zwei Risikoarten stehen dabei im Fokus: das Risiko marktweiter Crashs sowie die Analyse von Liquiditätsrisiken in CDS Märkten. Ferner hat seit Beginn der Krise eine fundamentale Neubewertung bankspezifischer Ausfallrisiken stattgefunden. Eine weitere Erkenntnis des Krisenverlaufs ist zudem, dass nicht nur Unternehmen, sondern auch europäische Industriestaaten einer akuten Ausfallgefährdung unterliegen können eine Vorstellung, die vor dem Jahr 2009 gemeinhin nur für Schwellenländer zutreffend war. Als Ausdruck des gestiegenen Ausfallrisikos sind CDS Prämien für Kontrakte auf Staatstitel dieser Länder signifikant gestiegen. Dieser Effekt ist vor allem für einige der Euro-Peripherieländer evident. Die Interventionen im Bankenmarkt sowie ein starker Home Bias europäischer Banken haben die Interdependenz zwischen Einzelstaaten und Banken deutlich erhöht. Dieser Zusammenhang wird insbesondere durch den starken Gleichlauf bankspezifischer und Sovereign CDS Spreads deutlich (siehe bspw. Alter and Schüler, 2012). Der theoretische Zusammenhang von bankspezifischen Ausfallrisiken und einer Ausfallgefährdung oder Bonitätsverschlechterung von Staaten ist in der engen Verflechtung dieser begründet. In der Literatur werden hierzu möglich Transmissionskanäle von Risiken zwischen Saaten und Banken beschrieben (vgl. Bank for International Settlements, 2011; International Monetary Fund, October, 2010). Ein Anstieg des Ausfallrisikos von Staaten, dem Sovereign Risk, kann adverse Auswirkungen auf in diesem Land beheimatete Banken haben. Diese können hinsichtlich ihrer Auswirkung auf das Ertragspotential einer Bank,

3 1.1. EINLEITUNG UND ZUSAMMENFASSUNG 3 einer Auswirkung auf die Refinanzierungskosten sowie der Auswirkungen auf das Rating einer Bank unterschieden werden. Die Untersuchung dieser krisengetriebenen Verflechtung von Staaten und Banken, dem sogenannten Sovereign-Bank Nexus, ist Ansatzpunkt für einen weiteren Teil der Analyse in dieser Dissertationsschrift. Insbesondere werden die Auswirkungen von Sovereign Risk auf das Pricing bankspezifischer CDS Kontrakte und die Interdependenz zwischen Sovereign CDS und Bank CDS Spreads untersucht. Der erste Beitrag Sovereign Risk and Bank-specific CDS Pricing untersucht vor dem Hintergrund des oben beschriebenen Sovereign-Bank Nexus die Auswirkungen von Sovereign Risk auf Banken, insbesondere aber für die Preissetzung von CDS Kontrakten auf Bankschuldtitel. Kern der Analyse bildet der Vergleich des jeweils für eine Bank geschätzten modelltheoretischen CDS Spreads mit dem tatsächlich am Markt für diese Bank beobachtbaren CDS Spread. Der aus dem Vergleich resultierende Fehler d.h. die Differenz zwischen theoretisch gerechtfertigtem und tatsächlich beobachtbarem CDS Spread weist auf eine Preisblase im CDS Markt für Bankschuldtitel vor Beginn der Krise hin. Mit Einsetzen der Finanzmarktkrise, Mitte des Jahres 2007, ist jedoch eine deutliche Annäherung des theoretischen und am Markt gehandelten CDS Spreads erkennbar. Vor diesem Hintergrund wird in dem ersten Beitrag empirisch analysiert, ob die Veränderung länderspezifischer Ausfallrisiken eine Determinante der Höhe der Differenz von Modellund Markt-Spread ist. Der methodische Fokus des ersten Beitrags gilt der Bestimmung des modelltheoretischen CDS Spreads. Das zur Klasse der Structural Models gehörende CreditGrades Modell (siehe Finger et al., 2002) stellt dabei die Grundlage dar. Die Anwendung bekannter Structural Models auf Banken zur Modellierung des Ausfallrisikos und des daraus resultierenden CDS Spreads ist jedoch nur bedingt möglich. Grund dafür ist das fremdkapitalintensive Geschäftsmodell von Banken. Die Kalibrierung des in der Literatur als Industriestandard bezeichneten CreditGrades Modells (vgl. Schweikhard and Tsesmelidakis, 2011) ist idealtypisch auf Industrieunternehmen mit deutlich geringerem Verschuldungsgrad zugeschnitten. Eine Anwendung des Modells auf Banken ist insofern kritisch, als dass es, ceteris paribus, zu einer Überschätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit und in dieser Konsequenz zu einem zu hohen, modellinduzierten CDS Spread kommt. Kiesel and Veraart (2008) formalisieren diesen Zusammenhang für das CreditGrades Modell und leiten eine korrigierte Fassung der modellimmanenten Überlebenswahrscheinlichkeit her. Diese adressiert die verschuldungsgradinduzierte Überschätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit des Standardmodells. In dem vorliegenden ersten Beitrag wird diese korrigierte Fassung der unternehmenswertprozess-spezifischen Überlebenswahrscheinlichkeit in das

4 1.1. EINLEITUNG UND ZUSAMMENFASSUNG 4 Standardmodell integriert und die Pricing Performance des adjustierten Modells empirisch getestet und dokumentiert. Ferner wird zur Validierung des modifizierten Credit- Grades Modells ein weiteres Modell implementiert. Die Ergebnisse der Studie sind wie folgt zusammenzufassen: In der Zeit vor Beginn der Finanzmarktkrise ist eine Preisblase im CDS Markt erkennbar, d.h. die modelltheoretischen Spreads liegen oberhalb der tatsächlich am Markt beobachtbaren CDS Spreads. Mit Einsetzen der Krise konvergieren Modell- und Markt-Spread jedoch stark. Die empirische Analyse zeigt einen negativen Zusammenhang zwischen Sovereign Risk und der Höhe des Fehlers und deutet somit auf eine Auswirkung des Sovereign Risk auf bankspezifische Risiken hin. Im Vergleich zum ersten Beitrag diskutiert der zweite Beitrag Time-varying Dependence in Sovereign and Bank Credit Spreads: Evidence from Europe vor dem Hintergrund des Sovereign-Bank Nexus nicht primär das Pricing von CDS anhand eines Modells, sondern die Abhängigkeitsstruktur von bankspezifischen und Sovereign CDS Spreads. Trotz eines hinreichend großen Diversifizierungsgrades weisen Portefeuilles europäischer Banken einen ausgeprägten Home Bias, d.h. eine starke Präferenz für Staatstitel des jeweiligen Sitzlandes auf (vgl. Bank for International Settlements, 2011; DeBryckere et al., 2012). Die daraus resultierende Verflechtung zwischen Bank und Heimatstaat sowie staatliche Interventionsmaßnahmen in Bankenmärkten haben zu einer höheren Interdependenz in den CDS Spreads von Staaten und Banken geführt (siehe bspw. Alter and Schüler, 2012). Zielsetzung dieses Beitrags ist es, diese (extreme) Abhängigkeitsstruktur sachgerecht zu modellieren und zu dokumentieren sowie die damit verbundenen ökonomischen Implikationen aufzuzeigen. Der methodische Fokus liegt auf der Verwendung von Copula-Funktionen, mittels derer die Modellierung von zeitvarianten, nicht-linearen und asymmetrischen Abhängigkeiten zwischen bankspezifischen CDS Spreads und denen auf Staaten des jeweiligen Sitzlandes der Bank möglich ist. Zur Quantifizierung möglicher Ansteckungseffekte hier als derjenige Teil der Abhängigkeit definiert, der über den linearen Gleichlauf hinaus geht wird in diesem Beitrag der Koeffizient der oberen Randabhängigkeit in den CDS Spreads einer Einzelbank und des jeweiligen Heimatstaates geschätzt. Der Koeffizient der oberen Randabhängigkeit misst die Wahrscheinlichkeit dafür, dass Bank und Heimatstaat zeitgleich extreme positive Wertveränderungen in ihren CDS Spreads erfahren. In dem Beitrag wird gezeigt, dass die extreme Abhängigkeit zwischen Staaten und Banken über die Zeit und im europäischen Querschnittsvergleich deutlich variiert. Der Effekt ist jedoch signifikant stärker ausgeprägt, wenn sich der Heimatstaat in einer Schuldenkrise befindet. Zudem gibt der Beitrag eine erste Indikation dafür, wie sich der anhand des

5 1.1. EINLEITUNG UND ZUSAMMENFASSUNG 5 CDS Spreads bestimmte Grad der Verflechtung zwischen Staat und Einzelbank auf die Risikobewertung von CDS Investoren hinsichtlich eines Einzelinstituts auswirkt. Für ein Sample von 16 europäischen Banken aus acht europäischen Ländern wird gezeigt, dass Banken mit einer hohen Exposition gegenüber ihrem Heimatstaat, d.h. einem hohen Koeffizienten der oberen Randabhängigkeit, signifikant niedrigere CDS Spreads aufweisen. Die Ergebnisse deuten somit auf einen private-to-public risk transfer hin. Der dritte Beitrag Is Tail Risk Priced in Credit Default Swap Premia ist dem Themengebiet Empirical Asset Pricing zuzurechnen und dokumentiert die Relevanz von marktweiten Crash-Risiken für die Preissetzung in CDS Kontrakten. Die Crash-Aversion von Aktieninvestoren ist in der Literatur hinreichend dokumentiert. Die hohe implizite Volatilität von deep-out-of-the-money Index-Put-Kontrakten ist ein Indiz dafür (vgl. Jackwerth and Rubinstein, 1996). Eine zunehmende Anzahl an Studien zeigt zudem, dass Aktieninvestoren für das Risiko extremer Kursverwerfungen kompensiert werden (vgl. Bollerslev and Todorov, 2011). Vor diesem Hintergrund wird in dem dritten Beitrag untersucht, ob Sicherungsgeber (oder -nehmer) in CDS Kontrakten für die Übernahme marktweiter Crash-Risiken eine Prämie erhalten. Ein solcher Effekt sollte, falls existent, für Banken besonders ausgeprägt sein. Der Übertrag von Risiken in Krisenphasen innerhalb des Bankensystems ist besonders wahrscheinlich, da diese dem Risiko von Runs seitens der Einleger (vgl. Diamond and Dybvig, 1983) oder der Gläubiger ausgesetzt sind (vgl. Duffie, 2010; Gorton and Metrick, 2012). Ein risikoaverser CDS Investor in Bankschuldtitel würde demnach eine Prämie für die Möglichkeit des Risikoübertrags in marktweiten Stressphasen von anderen Banken auf das Referenzaktivum verlangen. Eine modelltheoretisch eindeutige Motivation für die Existenz einer solchen Prämie in CDS Kontrakten ist jedoch nicht gegeben. Grundlage vieler moderner CDS Pricing Verfahren sind die Arbeiten von Duffie and Singleton (1999) und Duffie and Singleton (1997). Hieraus lassen sich zwei potenzielle Kanäle mit Blick auf eine Risikoprämie für extreme, marktweite Ereignisse ableiten, die Recovery Rates und das Gegenparteirisiko. Recovery Rates sind ein wichtiger Bestandteil für die Bestimmung der Prämienhöhe in CDS Kontrakten. Entgegen der Annahme vieler Standard-Pricing Modelle sind Recovery Rates zeitvariant und in Krisenphasen niedriger als in Boomphasen für Firmen, die ausfallen, wenn die Cash-Flows anderer Firmen negativ belastet sind (vgl. Shleifer and Vishny, 1992). Ein rationaler CDS Investor würde Kompensation für das Risiko möglicherweise geringer Recovery Rates für solche Unternehmen verlangen, die in marktweiten Stressphasen einer besonderen Ausfallgefährdung unterliegen. Andererseits kann

6 1.1. EINLEITUNG UND ZUSAMMENFASSUNG 6 ein krisensensitives Gegenparteirisiko die Höhe des CDS Spreads beeinflussen. Entgegen dem Risiko durch zeitvariante Recovery Rates, ist das Gegenparteirisiko aus Sicht des Sicherungskäufers relevant. Ein hohes Gegenparteirisko würde somit zu einer Prämie in Form eines Abschlags auf den zu zahlenden Spread für den Sicherungsnehmer führen. Gegeben dass die aus der Literatur ableitbaren Wirkungsrichtungen gegensätzlich sind, ist die Frage, welcher der beiden Effekte dominiert, empirisch zu testen. Zur Validierung des oben beschriebenen Effekts, wird in diesem Beitrag ein neuartiges Sensitivitätsmaß, CDS tail beta, eingeführt, welches die Sensitivität des CDS Spreads einer Einzelbank gegenüber extremen Veränderungen eines repräsentativen CDS Marktindex misst. Methodisch wird CDS tail beta durch ein dynamisches, asymmetrisches Copula Modell bestimmt (siehe Christoffersen et al., 2012). Zentrales Ergebnis ist, dass Sicherungsgeber in CDS Kontrakten für die Übernahme extremer, marktweiter Ausfallrisiken kompensiert werden. Der ökonomische Effekt dieser Prämie ist groß. Banken, die im oberen Quintil der Verteilung von CDS tail beta liegen, weisen im Durchschnitt einen um 140 Basispunkte höheren CDS Spread gegenüber Banken im unteren Quintil der Verteilung auf. Diese Prämie ist jedoch nur innerhalb der Krisenperiode nachweisbar. Der vierte Beitrag Do CDS Spreads move with Commonality in Liquidity? untersucht die Auswirkungen von Liquiditätsrisiken auf die Höhe von CDS Spreads und fokussiert somit die Marktstruktur von CDS Märkten. Insbesondere die Erkenntnisse der Krisenphase haben die Relevanz der Liquidität für eine Vielzahl von Assetklassen und deren Auswirkungen auf das Pricing deutlich hervorgehoben. Ein Beispiel hierfür ist das um Liquiditätseffekte erweiterte CAPM Modell von Acharya and Pedersen (2005). Vor diesem Hintergrund wird in dem vierten Beitrag der Einfluss von Liquiditätsrisiken auf die Preissetzung von CDS untersucht. Das Liquiditätsrisiko wird in diesem Beitrag als der Gleichlauf, die sogenannte Commonality, in der CDS Einzelwertliquidität und der marktweiten Liquidität verstanden. In diesem Beitrag wird ein Verfahren, das in der bestehenden Literatur zur Analyse von Aktienwertliquidität genutzt wurde (vgl. Karolyi et al., 2012), erstmalig zur Bestimmung des Gleichlaufs in der CDS Einzelwert- und marktweiten Liquidität angewandt. Die Commonality ist als derjenige Teil der Innovation in der CDS Einzelwertliquidität definiert, der durch die Innovationen in der marktweiten CDS Liquidität erklärt werden kann. In diesem Beitrag wird für ein Sample von 228 U.S. Unternehmen empirisch gezeigt, dass das Liquiditätsrisiko signifikant mit der Variation in CDS Spreads korreliert ist, wobei ein höheres Liquiditätsrisiko zu geringeren CDS Prämien führt. Somit erhalten Käufer von CDS Kontrakten mit hohem Liquiditätsrisiko eine Prämie in Form eines Diskonts auf den

7 1.1. EINLEITUNG UND ZUSAMMENFASSUNG 7 zu zahlenden CDS Spread. Dieser Effekt ist jedoch nur für die Zeit der Finanzmarktkrise nachweisbar. Ferner wird untersucht, inwieweit Liquidität im Allgemeinen die Variation von CDS Spreads sowohl über die Zeit als auch im Querschnitt über die 228 untersuchten Unternehmen hinweg beeinflusst. Dieser Effekt ist substanziell. In einem Vergleich der Erklärungskraft von Liquiditäts- und Kreditrisikovariablen hinsichtlich der Variation von CDS Spreads zeigt sich, dass der Einfluss von Liquiditätseffekten auf CDS Spreads größer ist, als der der theoretisch fundierten Kreditrisikovariablen. Dieses gilt sowohl für die Krisen- als auch für die Vorkrisenzeit. Die Ergebnisse sind ökonomisch relevant, da die Frage diskutiert werden muss, inwieweit CDS Spreads als Indikator für das unternehmensspezifische Ausfallrisiko genutzt werden können, gegeben dass Liquiditätseffekte, nicht aber die Veränderung in der Ausfallgefährdung, die dominanten Treiber in der Variation von CDS Spreads sind.