oekom Corporate Bonds-Studie Nachhaltigkeit und Risiko Workshop Nr. 5 Dustin Neuneyer (UN-PRI), Dr. Stefan Klotz (VIF) & Rolf D. Häßler (oekom research) Doppelte Dividende 21. Oktober 2014 Seite 1
? ökonometrie warum und wozu Kurze Anmerkung zum Wert empirischen Arbeitens Es könnte sein, dass ich mich irre, es könnte sein, dass Du recht hast, und gemeinsam werden wir vielleicht der Wahrheit auf die Spur kommen. (nach Sir Karl Popper) 2
ökonometrie warum und wozu Ökonometrie: Ausgewählte Eigenschaften und Vorteile Falsifizierung (oder Stützung) theoretisch begründeter Thesen möglich (entspricht dem Experiment in der Naturwissenschaft) Systematische Analyse vor allem großer Datenmengen vergleichsweise einfach Konkurrierende Einflussfaktoren werden gleichzeitig getestet: Analyse von relativ komplexen Erklärungsmodellen möglich (Vorteil gegenüber herkömmlicher Statistik) Kausalität statt Korrelation Fazit: Die Ökonometrie ist ein wertvolles Instrument im Werkzeugkasten des Sozialwissenschaftlers 3
materialität bei anleihen resp. aktien Unterschiede in den Grundlagen von Performance-Vergleichen Aktien Anleihen Eine Aktie pro Unternehmen Jede Aktie hat eine (theoretisch) unendliche Restlaufzeit Branchenstruktur moderat schwankend, keine Extrema in der Verteilung Unterschiedliche Zahl von Anleihen mit Sample Selection Bias (stark verschuldete Unternehmen haben viele Anleihen) Unterschiedliche Restlaufzeiten der Anleihen, die sich auch noch täglich ändert Branchenstruktur stark schwankend, zeitweise extrem ungleiche Verteilungen Nicht zu vergessen: Die Anleihenmärkte sind um ein Vielfaches größer als die Aktienmärkte 4
literaturanalyse Ergebnisse der US-bezogenen Studien Chava (2011/2014, KLD): Kreditkosten Bauer/Hann (2011, KLD): Ratings, Credit Spreads auch nach Ratings Graham/Maher (2006, EPA): Ratings, Credit Spreads Schneider (2011, EPA): Credit Spreads auch nach Ratings (zwei Branchen) E Bhojraj/Sengupta (2003): Credit Spreads Bradley (2008/2010): Credit Spreads S G Bauer/Derwall/Hann (2010, KLD): Ratings, Credit Spreads auch nach Ratings Kane/Velury/Ruf (2005, KLD): Insolvenz-Wahrscheinlichkeit Oikonomou/Brooks/Pavelin (2011, KLD): Credit Spreads auch nach Ratings 5
oekom rating & eigenkapitalquote Beispiel für ökonometrischen Ergebnis-Output Dependent Variable: EIGENKAPITALQUOTE_2012 Included observadons: 636 (all) Variable Coefficient Std. Error t- Sta6s6c Prob. PRIME_DUMMY_2011 4,9072 1,5245 3,2189 0,0014 SIZE_11 0,0421 0,0399 1,0554 0,2917 NI_REL_11 0,0512 0,0644 0,7955 0,4267 COUNTRY DUMMIES 6
rie, gefolgt von A. Drittens wurden, wie bei Paneldaten üblich, sogenannte Fixed Effects für jedes Quartal, für jede Branche und für jedes Land eingesetzt. Damit beugt man der Gefahr vor, dass für einen Teil des Datensatzes Einflussfaktoren existieren, was ohne Fixed Effects zu verfälschten Ergebnissen führen könnte. Beispiele dafür wären konjunkturelle Sprünge oder Gesetzesänderungen. oekom rating & credit spreads In einem ersten Schritt unterzogen Busch/Kölbel diese Erklärungsstruktur für den Credit Spread einer Panel-Regression ohne das oekom-rating. Dadurch gewannen sie zunächst Gewissheit, dass die von ihnen verwendeten Einflussgrößen jeweils tatsächlich den Einfluss ausübten, der theoretisch zu erwarten gewesen war (vgl. Tab. 2). Etablierte Einflussfaktoren auf Credit Spreads Eigenschaften der Anleihen Eigenschaften der Emittenten Credit Rating + Marktkapitalisierung Nominalvolumen Verschuldungsgrad (+) Restlaufzeit + Kapitalintensität + Gesamtkapitalrentabilität Tab. 2: Richtung der Einflussfaktoren auf Credit Spreads; alle Einflussfaktoren mit Ausnahme des eingeklammerten Faktors sind hochsignifikant; + = positiver Zusammenhang; = negativer Zusammenhang; Quelle: eigene Darstellung (2014) Zur Illustration, wie diese Ergebnisse zu verstehen sind, sei die Gesamtkapitalrentabilität herausgegrif fen. Je höher diese Kennzahl ausfällt, umso profi tabler arbeitet ein Unternehmen und als umso unwahrscheinlicher darf eine Insolvenz oder ein Zah lungsausfall gelten. Daher überzeugt der negative Einfluss: Mit steigender Profitabilität sinken die 7 als Credit Spread gemessenen Kreditkosten eines Unternehmens. Ebenso erwartungsgemäß fällt der tive Zusammenhang folgerichtig: Je mehr ein Unternehmen als insolvenz gefährdet gilt, umso höher fällt der Credit Spread aus. Im zweiten Schritt wurde das Modell durch die von oekom research vergebene Ratingnote ergänzt. Dabei wurde jeweils die zum Ende des Vorquartals vergebene Note verwendet. Diese Vorgehensweise verhindert Verzerrungen, die auftreten können, wenn z. B. eine vom betreffenden Unternehmen ausge-
daten üblich, sogenannte Fixed Effects für jedes Quartal, für jede Branche und für jedes Land eingesetzt. Damit beugt man der Gefahr vor, dass für einen Teil des Datensatzes Einflussfaktoren existieren, was ohne Fixed Effects zu verfälschten Ergebnissen führen könnte. Beispiele dafür wären konjunkturelle Sprünge oder Gesetzesänderungen. oekom rating & credit spreads diese Erklärungsstruktur für den Credit Spread einer Panel-Regression ohne das oekom-rating. Dadurch gewannen sie zunächst Gewissheit, dass die von ihnen verwendeten Einflussgrößen jeweils tatsächlich den Einfluss ausübten, der theoretisch zu erwarten gewesen war (vgl. Tab. 2). Schätzergebnisse für (Logarithmus der) Credit Spreads Eigenschaften der Anleihen Eigenschaften der Emittenten Credit Rating + Marktkapitalisierung Nominalvolumen Verschuldungsgrad (+) Restlaufzeit + Kapitalintensität + Gesamtkapitalrentabilität Tab. 2: Richtung der Einflussfaktoren auf Credit Spreads; alle Einflussfaktoren mit Ausnahme des eingeklammerten Faktors sind hochsignifikant; + = positiver Zusammenhang; = negativer Zusammenhang; Quelle: eigene Darstellung (2014) Zur Illustration, Logarithmus wie des diese Credit Ergebnisse Spreads zu = verstehen sind, sei die Gesamtkapitalrentabilität herausgegrif fen. Je höher diese Kennzahl ausfällt, umso pro- + 0,51 * Credit Rating fi tabler - 0,13 arbeitet * Nominalvolumen ein Unternehmen und als umso unwahrscheinlicher darf eine Insolvenz oder ein + 0,04 * Restlaufzeit Zah lungsausfall gelten. Daher überzeugt der negative Einfluss: - 0,11 * oekom-rating Mit steigender Profitabilität sinken die als Credit Spread gemessenen Kreditkosten eines Unternehmens. Ebenso erwartungsgemäß fällt der 8 Zusammenhang für das Credit Rating aus. Da hier die kreditwürdigsten Unternehmen eine 1 und die gefährdetsten eine 4 erhalten haben, ist der positive epsilon Zusammenhang + folgerichtig: Je mehr ein Unternehmen als insolvenz gefährdet gilt, umso höher - 1,53 * log(marktkapitalisierung) - fällt der Credit Spread aus. + Im 0,03 zweiten * Verschuldungsgrad Schritt wurde das + Modell durch die von oekom research vergebene Ratingnote ergänzt. + 0,30 * Kapitalintensität - Dabei wurde jeweils die zum Ende des Vorquartals vergebene - 1,54 * Gesamtkapitalrentabilität Note verwendet. Diese Vorgehensweise verhindert Verzerrungen, die auftreten können, wenn z. B. eine vom betreffenden Unternehmen ausgelöste Umweltkatastrophe gleichzeitig das Rating und den Credit Spread beeinflusst.
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