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Geleitwort

Erst Niedrigzinsphase, dann Nullzinsphase und nun sogar Negativzinsphase. Traditionelle Ertragsquellen brechen zusammen und zwingen zur Suche nach neuen Ertragsquellen. Diese Suche dürfte in Kreditinstituten so schnell nicht zu Ende sein. Eine Möglichkeit, Zusatzrenditen zu erwirtschaften, stellen Investitionen in illiquide Vermögensgegenstände dar. Doch bevor diese gehoben werden können, gilt es, diese Zusatzrenditen in Form von Liquiditätsprämien oder besser Illiquiditätsprämien erst einmal zu messen. Die vorliegende Dissertation behandelt daher ein hochaktuelles Thema.

Doch die Arbeit motiviert sich nicht allein aus dem aktuellen Marktumfeld. Vielmehr ist die Entwicklung eines Mess- und Steuerungssystems zur adäquaten Abbildung illiquider Geschäfte von ganz grundlegender Bedeutung für die internen Steuerungssysteme von Kreditinstituten, gilt es doch die richtigen Steuerungsimpulse in einer sich verschärfenden Wettbewerbssituation zu senden. Dabei sind Universalbanken aufgrund der für sie typischen Bilanzstruktur mit einem hohen Anteil an Kundenkrediten, die in aller Regel den illiquideren Vermögensgegenständen zuzurechnen sind, besonders betroffen.

Die Chance auf Vereinnahmung von Liquiditätsprämien geht zwangsläufig einher mit der Übernahme zusätzlicher Risiken. Insbesondere schränkt ein hoher Bilanzanteil an illiquiden Vermögensgegenständen die Widerstandsfähigkeit eines Kreditinstituts in Liquiditätsstresssituationen ein. Die aus den Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände vereinnahmten (Il-)Liquiditätsprämien sollten daher mindestens so hoch sein, dass sie ein Kreditinstitut für die aus der Illiquidität resultierenden Nachteile entschädigen.

In der vorliegenden Dissertation präsentiert Timo Six sein Modell zur Kalkulation bankspezifischer Liquiditätsprämienforderungen. Diese integriert er anschließend in die Einzelgeschäftskalkulation von Kunden- und Eigenanlagengeschäften. Im Ergebnis gelingt es ihm, einen konsistenten Rahmen zur Integration des assetspezifischen Marktliquiditätsgrades in die interne Banksteuerungsarchitektur zu entwickeln. Die Arbeit zeigt dem Leser sehr deutlich den Nutzen auf, den Investitionen in Illiquidität bieten. Der Aufbau eines Kalkulations- und Steuerungssystems für Liquidität ist weit mehr als nur die Erfüllung einer lästigen aufsichtsrechtlichen Pflicht. Ich wünsche ihr daher eine weite Verbreitung in Theorie und Praxis.

Siegen, im Dezember 2015

Arnd Wiedemann

Vorwort

Hoher Wettbewerbsdruck im Bankensektor sowie das gegenwärtige Zinsumfeld wirken negativ auf die Ergebnisse von Kreditinstituten. Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände eröffnen die Möglichkeit, Zusatzrenditen in Form von (Il- )Liquiditätsprämien zu vereinnahmen. Allerdings gehen mit den erhöhten Renditechancen von der assetspezifischen Illiquiditätseigenschaft auch negative Wirkungen, beispielsweise auf das Zahlungsunfähigkeitsrisiko einer Bank, aus. Dieses Wechselspiel innerhalb der internen Steuerungsarchitektur abzubilden, ist als Grundvoraussetzung für eine systematische Steuerung von Investitionen in Illiquidität anzusehen. Dieser Problemstellung widmet sich das vorliegende Werk, das am 6.11.2015 als Dissertation an der Fakultät III – Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsrecht der Universität Siegen angenommen wurde.

Der Rückhalt, den ich von einer Vielzahl an Personen erhalten habe, war ein maßgeblicher Faktor für den erfolgreichen Abschluss meiner Promotionszeit. Dafür möchte ich mich herzlich bedanken!

Meinem Doktorvater, Prof. Dr. Arnd Wiedemann, gebührt besonderer Dank für seine Hilfsbereitschaft sowie seinen Optimismus, mit dem er mich stets gefördert und in meinem Vorhaben bestärkt hat. Insbesondere haben die zahlreichen anregenden Diskussionen sowie seine konstruktive Kritik zum Gelingen beigetragen. Darüber hinaus danke ich meinem Zweitprüfer, Prof. Dr. Andreas Dutzi, für sein Engagement und die Erstellung des Zweitgutachtens sowie Prof. Dr. Volker Stein für die Übernahme des Vorsitzes im Prüfungsausschuss.

Einen mindestens ebenso großen Dank verdient Maria Otten für ihre stets besonnene sowie herzliche Art und Hilfsbereitschaft. Ebenfalls danke ich meinen ehemaligen Lehrstuhlkolleginnen und -kollegen Sebastian Wiechers, Helena Gerding, Jessica Moll, Thomas Demmer, Fabian Leonhardt, Natalie Schmücker und Jan- Hendrik Wilhelms für die äußerst angenehme Atmosphäre während unserer gemeinsamen Lehrstuhlzeit.

Bedanken muss ich mich ebenfalls bei meinen Eltern, Rita und Walter Six, die mich auf meinem gesamten Weg begleitet und gefördert haben. Von herausragender Bedeutung war der stetige Rückhalt sowie die unerschütterliche Geduld meiner Frau Simone, wofür ich ihr von ganzem Herzen danken möchte!

Berlin, im Dezember 2015

Timo Six

Inhaltsübersicht

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Erfolgspotenziale und Risiken illiquider Assets in Banken

2.1 Liquiditätsrisiken

2.2 Ertragspotenziale des assetspezifischen Marktliquiditätsrisikos

3 Liquiditätsrisiken im bankinternen Steuerungskalkül

3.1 Regulatorischer Kontext

3.2 Quantifizierung bankbezogener Liquiditätsrisiken

3.3 Liquiditätsverrechnungspreissysteme

4 Bankspezifische Liquiditätsprämien

4.1 Notwendigkeit der Integration bankspezifischer Liquiditätsprämien

4.2 Timing- und Rebalancing-Aspekte

4.3 Zugriff im Liquiditätsengpass

5 Steuerungsimpulse der bankspezifischen Liquiditätsprämie

Anhang A: Berechnung der Forward-Barwerte

Literaturverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsübersicht

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Erfolgspotenziale und Risiken illiquider Assets in Banken

2.1 Liquiditätsrisiken

2.1.1 Zahlungsunfähigkeitsrisiko

2.1.2 Liquiditätsfristentransformationsrisiko

2.1.3 Interaktionsbeziehungen des Marktliquiditätsrisikos

2.2 Ertragspotenziale des assetspezifischen Marktliquiditätsrisikos

2.2.1 Quantifizierung der assetspezifischen Marktliquidität

2.2.2 Liquiditätsadjustierte Bewertung von Vermögensgegenständen

2.2.3 Liquiditätsprämien

3 Liquiditätsrisiken im bankinternen Steuerungskalkül

3.1 Regulatorischer Kontext

3.1.1 Quantitative Liquiditätsanforderungen

3.1.2 Qualitative Anforderungen an das Management von Liquiditätsrisiken

3.2 Quantifizierung bankbezogener Liquiditätsrisiken

3.2.1 Quantifizierung des Zahlungsunfähigkeitsrisikos

3.2.1.1 Grundkonzeption

3.2.1.2 Liquidity at Risk

3.2.2 Quantifizierung des Liquiditätsfristentransformationsrisikos

3.3 Liquiditätsverrechnungspreissysteme

3.3.1 Verrechnung von Liquiditätskosten und -nutzen

3.3.1.1 Grundkonzeption

3.3.1.2 Ausgestaltungsmöglichkeiten

3.3.2 Verrechnung von Liquiditätsrisikokosten

4 Bankspezifische Liquiditätsprämien

4.1 Notwendigkeit der Integration bankspezifischer Liquiditätsprämien

4.2 Timing- und Rebalancing-Aspekte

4.2.1 Timing-Aspekte

4.2.2 Rebalancing-Aspekte

4.3 Zugriff im Liquiditätsengpass

4.3.1 Integration in das Liquiditätstransferpreissystem

4.3.1.1 System zur kalkulatorischen Erfassung zusätzlicher Liquiditätsdeckungsmassen

4.3.1.2 Zusammenhang zwischen Gutschrift und Liquiditätsprämie

4.3.2 Modellierung der Gutschrift

4.3.2.1 Grundmodell

4.3.2.2 Mehrperiodenmodell

4.3.3 Ermittlung der Eingangsparameter

4.3.3.1 Engpasswahrscheinlichkeit

4.3.3.2 Liquiditätsengpasshöhe

4.3.3.3 Liquidationswert

4.3.3.4 Liquidationsvolumen

4.3.4 Integration in die Einzelgeschäftskalkulation

5 Steuerungsimpulse der bankspezifischen Liquiditätsprämie

Anhang A: Berechnung der Forward-Barwerte

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

AAZ	autonome Auszahlungsüberschüsse
Abs.	Absatz
AT	allgemeiner Teil
AZ	autonome Zahlungen
BCBS	Basel Committee on Banking Supervision
bezgl.	Bezüglich
BaFin	Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht
BP	Basispunkte
BTR	besonderer Teil Risikomanagement
BW	Barwert
c. p.	ceteris paribus
CAPM	Capital Asset Pricing Modell
CEBS	Committee of European Banking Supervisors
CF	Cash Flow
CRD	Capital Requirements Directive
CRR	Capital Requirements Regulation
d. h.	das heißt
DAX	Deutscher Aktienindex
DB	Deckungsbeitrag
DM	Developed Markets
EK	Eigenkapital
EM	Emerging Markets
ES	Expected Shortfall
et al.	et alii
EU	Europäische Union
EUR	Euro
EZB	Europäische Zentralbank
f.	folgende
ff.	fortfolgende
G	Gutschrift
GBS	Geld-Brief-Spanne
GuV	Gewinn- und Verlustrechnung
HQLA	High Quality Liquid Assets
hyp.	hypothetisch
i. e. S.	im engeren Sinne
KB-BW	Konditionsbeitragsbarwert
LAB	Liquiditätsablaufbilanz
LaR	Liquidity at Risk
LCAPM	Liquidity Capital Asset Pricing Modell
LCR	Liquidity Coverage Ratio
LiqV	Liquiditätsverordnung
LP	Liquiditätspuffer
LRP	Liquiditätsrisikoposition
LVaR	Liquidity Value at Risk
LW	Liquidationswert
LZ	Laufzeit
LZ	Laufzeit
MaRisk	Mindestanforderungen an das Risikomanagement
MID	Mittelkurs
Nr.	Nummer
NSFR	Net Stable Funding Ratio
NV	Nominalvolumen
o. V.	ohne Verfasser
OIS	Overnight Index Swap
p. a.	per annum
POT	Peaks over Threshold
resp.	Respektive
s	Siehe
S.	Seite
SolvV	Solvabilitätsverordnung
SpB-BW	Spreadbeitragsbarwert
TRACE	Trade Reporting and Compliance Engine
Tz.	Textziffer
u. a.	unter anderem
usw.	und so weiter
v. illiq.	vollständig illiquide
v. liq.	vollständig liquide
VaR	Value at Risk
vgl.	vergleiche
vs.	versus
z. B.	zum Beispiel
ZB-AF	Zerobond-Abzinsfaktor
ZSK	Zinsstrukturkurve

Symbolverzeichnis

Amihud_i,t	Amihud-Liquiditätsmaß eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
BW₀	Barwert zum Zeitpunkt t=0
BW^clean_i,t	Barwert (clean) des Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
BW^dirty_i,t	Barwert (dirty) des Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
BW_i,t	Barwert des Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
BW^Rating_t=1	Forward-Barwert zum Zeitpunkt t=1 eines Vermögensgegenstandes einer bestimmten Ratingkategorie
BW_t	Forward-Barwert zum Zeitpunkt t
CF_t	Cash Flow zum Zeitpunkt t
c_i	effektive Geld-Brief-Spanne eines Vermögensgegenstandes i
cov(k_i, k_M)	Kovarianz zwischen den Transaktionskosten des Vermögensgegenstandes i und den gesamtmarktbezogenen Transaktionskosten
cov(k_i, r_M)	Kovarianz zwischen den Transaktionskosten des Vermögensgegenstandes i und den Renditen des Marktportfolios
cov(r_i, k_M)	Kovarianz zwischen der Brutto-Rendite des Vermögensgegenstandes i und den gesamtmarktbezogenen Transaktionskosten k_M
cov(r_i, r_M)	Kovarianz der Renditen des Vermögensgegenstandes ri und der Renditen des Marktportfolios r_M
cov(r_i,t , r_{i, t-1})	Autokovarianzen der Renditen eines Assets i zum Zeitpunkt t und t-1
cov(r_i-k_i, r_M-k_M)	Kovarianz der Netto-Renditen ri eines Vermögensgegenstandes i und der Netto-Renditen des Marktportfolios
D	Anzahl der Beobachtungstage
d_i	konstante Dividendenzahlung pro Periode eines Vermögensgegenstandes i
Duration_A	Duration der Aktiva
Duration_P	Duration der Passiva
e	eulersche Zahl
E[∆AZ_t \| ∆AZ_t<-LP_t]	bedingter Erwartungswert der autonomen Auszahlungsüberschüsse, der zu erwarten ist, wenn der verfügbare Liquiditätspuffer nicht zur Deckung der autonomen Auszahlungsüberschüsse ausreicht
E[CF_t])	erwarteter Cash Flow zum Zeitpunkt t
E[k]_t	erwartete Anzahl an Engpasssituationen innerhalb von t Tagen
E[L_i]	erwartete Liquidationskosten in Prozent des Marktwertes eines Vermögensgegenstandes i
E[L_v.illiq.]	erwartete Liquidationskosten in Prozent des Marktwertes eines vollständig illiquiden Vermögensgegenstandes
E[L_v.liq.]	erwartete Liquidationskosten in Prozent des Marktwertes eines vollständig liquiden Vermögensgegenstandes
E[r_i]	erwartete Rendite des Vermögensgegenstandes i
E[r_i-k_i]	erwartete Netto-Rendite des Vermögensgegenstandes i
E[r_M]	erwartete Rendite des Marktportfolios M
E^abs._Sj	absolute Engpasshöhe im Szenario j
E^abs._t	absolute Höhe eines Liquiditätsengpasses zum Zeitpunkt t
E_t	Höhe des Liquiditätsengpasses Et in Prozent der Bilanzsumme
f(∆AZ)	Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der autonomen Zahlungsüberschüsse
F(…)	Verteilungsfunktion
G^abs._i	absolute Gutschrift eines Vermögensgegenstandes i
GBS_i,t	absolute Geld-Brief-Spanne eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
GBS_i,t^relativ	relative Geld-Brief-Spanne eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
G_i	relative Gutschrift eines Vermögensgegenstandes i
G^max_i	maximale relative Gutschrift eines Vermögensgegenstandes i
G^min_i	minimale relative Gutschrift eines Vermögensgegenstandes i
G_v.illiq.	Gutschrift eines vollständig illiquiden Vermögensgegenstandes
G_v.liq.	Gutschrift eines vollständig liquiden Vermögensgegenstandes
G_ξ,ψ	verallgemeinerte Paretoverteilung in Abhängigkeit der Parameter ξ und ψ
KB-BW^risikolos_v.liq.	Konditionsbeitragsbarwert eines ausfallrisikolosen und vollständig liquiden Vermögensgegenstandes
K^Brief_i,t	Briefkurs eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
K^fair_i,t	fairer Wert eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
K^Geld_i,t	Geldkurs eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
k_i	Transaktionskosten des Vermögensgegenstandes i
K_i,t	Kurs eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
k_M	Transaktionskosten des Marktportfolios M
L.Potenzial	Liquidationspotenzial
LaR^ES_φ	Expected Shortfall-Variante des LaR für die Wahrscheinlichkeit φ
LaR_α	Liquidity at Risk zur Wahrscheinlichkeit α
L_i,t	Liquidationskosten eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
LKZ	Liquiditätskennzahl
ln(…)	natürlicher Logarithmus
LP_t	Höhe des Liquiditätspuffers zum Zeitpunkt t
LRP^A	Liquiditätsrisikoposition der Aktiva
LRP^GB	Liquiditätsrisikoposition auf Gesamtbankebene
LRP^P	Liquiditätsrisikoposition der Passiva
LW_i,t	Liquidationswert des Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
LW^max_i,t	maximaler Liquidationswert eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
LW^min_i,t	minimaler Liquidationswert eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
M	Marktportfolio
MID _i,t	Mittelkurs eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
MW_i,t	Marktwert des Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
n	gesamte Anzahl an Beobachtungsdaten
n_u	beobachtete Exzesse
P(…)	Wahrscheinlichkeit
P(E^abs. _Sj \| -∆AZ_t<-LP_t)	bedingte absolute Wahrscheinlichkeit von E^abs._Sj unter der Bedingung, dass ein Engpass eintritt
P_0,i	heutiger Preis (t=0) eines Vermögensgegenstandes i
P^abs._i	absolute Prämie eines Vermögensgegenstandes i
P_i	relative Prämie eines Vermögensgegenstandes i
PK	Pufferkosten
P^max_i	maximale Prämie eines Vermögensgegenstandes i
P^min_i	minimale Prämie eines Vermögensgegenstandes i
P^nC	Liquiditätsprämie „neue Chancen“
P^RB	Liquiditätsprämie „Rebalancing“
P^T	Liquiditätsprämie „Timing“
P^vR	Liquiditätsprämie „veränderte Risikoeinstellung“
P^ZL	Liquiditätsprämie „Zugriff im Liquiditätsengpass“
qt	Indikatorvariable (-1 falls Verkauf oder 1 falls Kauf)
r(t)	risikoloser stetiger Zinssatz für die Laufzeit t
r_f	risikoloser Zinssatz
r_i,t	Rendite eines Assets i zum Zeitpunkt t
r_M	Varianz der Renditen des Marktportfolios
r_M	Rendite des Marktportfolios M
r^mindest_i	geforderte risikoadjustierte Mindestverzinsung
S	vorgegebene Schwelle
S_j	Szenario j
S_pt	Finanzierungsspread in Prozentpunkten für die Laufzeit t in Prozent p. a.
TP(E[CF_t])	Transferpreis des in t erwarteten Cash Flows
var(r_M)	Varianz der Renditen des Marktportfolios rM
var(r_M-k_M)	Varianz der Netto-Renditen des Marktportfolios
V_i,t	prozentualer Verkaufsanteil des zu liquidierenden Assets i zum Zeitpunkt t
V_i,t^abs	absoluter Verkaufsanteil des zu liquidierenden Assets i zum Zeitpunkt t
V_max	maximales relatives Verkaufsvolumen
V_min	minimales relatives Verkaufsvolumen
Vol_i,t	Handelsvolumen eines Vermögensgegenstandes i zum Zeitpunkt t
W^Rating_t=1	ratingklassenspezifische Migrationswahrscheinlichkeit
Y_t	Exzess zum Zeitpunkt t
Z(t, LZ)	Nullkuponzins zum Startzeitpunkt t für die Laufzeit LZ
ZB-AF_t^Refi	Zerobond-Abzinsfaktor der Refinanzierungskurve für die Laufzeit t
ZB-AF_t^risikolos	Zerobond-Abzinsfaktor der risikolosen Zinsstrukturkurve für die Laufzeit t
Z_i	Handelshäufigkeit des betrachteten Vermögensgegenstandes pro Periode
ZMB.Risiko	Zahlungsmittelbedarfsrisiko
α	vorgegebene Wahrscheinlichkeit
ß_i	Betafaktor des Vermögensgegenstandes i
ß_L	um Liquiditätskosten bereinigter Betafaktor
ß_L1,i	Liquiditätsbetafaktor 1 eines Vermögensgegenstandes i
ß_L2,i	Liquiditätsbetafaktor 2 eines Vermögensgegenstandes i
ß_L3,i	Liquiditätsbetafaktor 3 eines Vermögensgegenstandes i
∆AZ_t	autonome Zahlungsüberschüsse zum Zeitpunkt t
λ	Netto-Überschussrendite des Marktportfolios
ξ	Formparameter
φ_max	maximale Eintrittswahrscheinlichkeit eines Liquiditätsengpasses
φ_min	minimale Eintrittswahrscheinlichkeit eines Liquiditätsengpasses
φ_t	Eintrittswahrscheinlichkeit eines Liquiditätsengpasses zum Zeitpunkt t
ψ	Skalierungsparameter

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Gang der Untersuchung

Abbildung 2: finanzwirtschaftliche Risiken in Banken

Abbildung 3: Komponenten des Zahlungsunfähigkeitsrisikos

Abbildung 4: bankspezifische Investitions- und Finanzierungsperspektive

Abbildung 5: alternative Refinanzierungsstrukturen

Abbildung 6: mittlerer Renditeaufschlag und Steigung der gedeckten Spreadkurve

Abbildung 7: Steigung von Spreadkurven unterschiedlicher Bonitäten

Abbildung 8: Abhängigkeitsbeziehungen verschiedener Liquiditätsrisiken

Abbildung 9: Abhängigkeitsbeziehungen der Liquiditätsspiralen

Abbildung 10: Anteil der Einlagen und aufgenommenen Kredite von Nichtbanken in Prozent der Bilanzsumme ausgewählter Bankengruppen im Vergleich

Abbildung 11: Entwicklung der mittleren quotierten Geld-Brief-Spanne

Abbildung 12: Entwicklung des mittleren Roll-Liquiditätsmaßes

Abbildung 13: Entwicklung des mittleren Amihud-Liquiditätsmaßes

Abbildung 14: Preis in Abhängigkeit von den erwarteten Transaktionskosten im Modell von Amihud und Mendelson (1986)

Abbildung 15: Liquiditätsprämien von Unternehmensanleihen nach Dick-Nielson, Feldhütter und Lando (2012)

Abbildung 16: historische Entwicklung der Liquiditätsprämien

Abbildung 17: Laufzeitstruktur der Liquiditätsprämien

Abbildung 18: (Liquiditäts-)Stressarten gemäß den Leitlinien für Liquiditätspuffer und Überlebensdauer des CEBS (2009)

Abbildung 19: Grundprinzip des LaR

Abbildung 20: Ermittlung des LaR auf Basis der POT-Methode

Abbildung 21: Wahrscheinlichkeitsdichte g_ξ,ψ in Abhängigkeit der Parameter ξ und ψ

Abbildung 22: Grundkonzeption einer Liquiditätsablaufbilanz

Abbildung 23: Schritte zur Ermittlung des LVaR

Abbildung 24: Steuerkreise des bankbezogenen Liquiditätsrisikos

Abbildung 25: struktureller Aufbau der klassischen Deckungsbeitragsrechnung

Abbildung 26: Entwicklung der drei- bis fünfjährigen Refinanzierungsspreads

Abbildung 27: Grundprinzip der Verrechnung von Liquiditätskosten und -nutzen

Abbildung 28: Grundkonzeptionen der Pool- und der Matched-Maturity-Methode

Abbildung 29: Grundkonzeption der erweiterten Marktzinsmethode gemäß der Matched Maturity-Methode

Abbildung 30: Zinsstrukturkurven der Beispielsituation

Abbildung 31: Barwertermittlung unter Berücksichtigung der bankspezifischen Refinanzierungskosten

Abbildung 32: Auswirkung der Höhe des Transferpreises auf die Konditionsbeiträge von Aktiv- und Passivgeschäften

Abbildung 33: Methoden zur Bestimmung der Refinanzierungskurve

Abbildung 34: Kalkulationsmethodik im Drei-Kurven-Ansatz

Abbildung 35: Positionszuordnung im Multi-Kurven-Ansatz

Abbildung 36: Grundprinzip der engpassorientierten Methode

Abbildung 37: Ursachen für kurzfristige Zahlungsmittelbedarfe und Liquiditätspufferkosten

Abbildung 38: Grundprinzip der Verrechnung von Liquiditätspufferkosten

Abbildung 39: Grundschema der Konditionsbeitragsberechnung unter Berücksichtigung der Kosten für Liquiditätskosten, -nutzen und –risiken

Abbildung 40: Prämienstrukturen unterschiedlicher Finanztitel im Vergleich

Abbildung 41: Einflussfaktoren der bankspezifischen Liquiditätsprämie

Abbildung 42: Entwicklung der Portfoliogewichte im Zeitablauf

Abbildung 43: Veränderung der Rendite-/Risikostruktur

Abbildung 44: Trade-Off Beziehung unter Berücksichtigung von Transaktionskosten

Abbildung 45: Bilanzanteil von Kreditforderungen gegenüber Kunden und Banken

Abbildung 46: Liquidationsprozess eines Kreditportfolios

Abbildung 47: schematischer Zusammenhang zwischen der Höhe von Preisabschlägen und der Marktliquidität unterschiedlicher Vermögensgegenstände

Abbildung 48: Gesamtsystem zur Verrechnung von Liquiditätskosten und -nutzen sowie zum Transfer der Liquiditätspufferkosten

Abbildung 49: Erweiterung der internen Verrechnung von Liquiditätsrisiken

Abbildung 50: Zusammenhang zwischen assetspezifischem Marktliquiditätsgrad und der Höhe des Transferpreises für zusätzliche Deckungsmassen

Abbildung 51: Einfluss der Erweiterung auf die Kalkulation von Kundengeschäften

Abbildung 52: Zusammenhang zwischen Gutschrift und Prämie

Abbildung 53: Wirkung der Liquiditätsprämie

Abbildung 54: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der autonomen Zahlungsüberschüsse

Abbildung 55: Ermittlung erwarteter Liquidationskosten im Einperiodenfall

Abbildung 56: Höhe der Gutschrift in Abhängigkeit vom Liquidationswert

Abbildung 57: Wirkungszusammenhänge im Grundmodell

Abbildung 58: Höhe der Liquiditätsprämie in Abhängigkeit vom Liquidationswert

Abbildung 59: Bestimmung der Gutschrift im Mehrperiodenfall

Abbildung 60: Höhe der Gutschrift und des erwarteten verfügbaren Marktwertes in Abhängigkeit der Zeit

Abbildung 61: Einflussfaktoren auf die Gutschrift resp. Liquiditätsprämienforderung

Abbildung 62: Zusammenhang zwischen Liquiditätspuffer, Liquidity at Risk und Eintrittswahrscheinlichkeit

Abbildung 63: Grundprinzip der szenariobasierten Engpassermittlung

Abbildung 64: indexierte Wertentwicklung ausgewählter Asset Klassen im Vergleich zum ECB Composite Indikator

Abbildung 65: EZB-Haircuts für marktfähige Sicherheiten in Abhängigkeit der Kategoriezugehörigkeit, Restlaufzeit und des Ratings

Abbildung 66: EZB-Haircuts für festverzinsliche Kreditforderungen in Abhängigkeit von Restlaufzeit und Ratingklasse

Abbildung 67: potenzielle Einflussfaktoren auf die Liquidationswerte der Vermögensgegenstände

Abbildung 68: Cash Flows und Barwerte der Anleihe

Abbildung 69: Entwicklung der Forward Barwerte im Zeitablauf

Abbildung 70: absoluter Liquidationswert in Abhängigkeit des relativen Liquidationswertes und der Restlaufzeit

Abbildung 71: absolute Liquidationswerte bei endfälliger Tilgung und Ratentilgung im Vergleich

Abbildung 72: Entwicklung von Ausfallwahrscheinlichkeiten sowie des risikolosen Zinsniveaus im Vergleich zur Marktliquidität

Abbildung 73: Illustration einer realen Liquidationsstrategie

Abbildung 74: (Forward-)Barwerte der vollständig liquiden und risikolosen Anleihe

Abbildung 75: Ermittlung des bankspezifischen Barwertes für den risikolosen Zinstitel

Abbildung 76: Ermittlung des bankspezifischen Barwertes für den bonitätsrisikobehafteten Zinstitel

Abbildung 77: Einzelgeschäftskalkulation unter Berücksichtigung der Gutschriften

Abbildung 78: Gutschrift in Abhängigkeit des Liquidationsvolumens

Abbildung 79: Liquiditätsrisikoposition der Aktiv-Geschäfte

Abbildung 80: Liquiditätsrisikoposition der Passiv-Geschäfte

Abbildung 81: Gegenüberstellung der Liquiditätsrisikopositionen der Aktiv- und Passiv-Geschäfte

Abbildung 82: gesamtbankbezogene Liquiditätsrisikoposition

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: langfristige Emittentenratings deutscher Banken

Tabelle 2: statistische Kennzahlen der Steigung der Spreadstrukturkurven unterschiedlicher Bonitäten sowie der risikolosen Zinsstrukturkurve

Tabelle 3: Liquiditätsmaße

Tabelle 4: allgemeine Anforderung an das Liquiditätsrisikomanagement nach BTR 3.1 MaRisk

Tabelle 5: Anforderungen an Liquiditätstransferpreissysteme gemäß MaRisk

Tabelle 6: Ausschnitt der betrachteten Liquiditätsstressszenarien der Deutschen Bank AG

Tabelle 7: erwartete Rendite und Volatilität p. a. der Assets der Beispielsituation

Tabelle 8: verwendete Indizes zur Approximation des europäischen Aktien- und Anleihemarktes

Tabelle 9: Wertentwicklung der Indizes in illiquiden Marktphasen

Tabelle 10: Zinsstrukturkurve der Beispielsituation

Tabelle 11: bankspezifische und risikolose (Forward-)Nullkuponzinssätze

Tabelle 12: ratingklassenspezifische Kuponzinssätze der Beispielsituation

Tabelle 13: Migrationsmatrix der Beispielsituation

Tabelle 14: Ermittlung des Forward-Barwertes (clean und dirty) zum Zeitpunkt t=1

Tabelle 15: Ermittlung des Forward-Barwertes (clean und dirty) zum Zeitpunkt t=2

Tabelle 16: Ermittlung des Forward-Barwertes (clean und dirty) zum Zeitpunkt t=3

Tabelle 17: Ermittlung des Forward-Barwertes (clean und dirty) zum Zeitpunkt t=4

1 Einleitung

Das Niedrigzinsniveau wirkt negativ auf die Zinsspannen deutscher Banken. Dies ist auf das Wiederanlageproblem für auslaufende Aktivgeschäfte zurückzuführen, das daraus resultiert, dass höherverzinste Altgeschäfte im aktuellen Niedrigzinsumfeld lediglich zu ungünstigeren Konditionen reinvestiert werden können, während die Zinsaufwendungen für Einlagen sich bereits auf niedrigem Niveau befinden.[1]

Aus der Erwartung zukünftig niedriger Zinsen können Impulse zur Ausweitung von Investitionen in Illiquidität folgen.[2] Illiquidere Vermögensgegenstände bieten langfristig orientierten Investoren die Chance, Zusatzrenditen in Form von Liquiditätsprämien zu vereinnahmen.[3] Unter einer (Il-)Liquiditätsprämie wird die erwartete Zusatzrendite, die ein weniger liquider Vermögensgegenstand gegenüber einem liquiden, aber ansonsten vergleichbaren Vermögensgegenstand generiert, verstanden.[4]

Die Chance, durch Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände Liquiditätsprämien zu vereinnahmen, kann allerdings aus Investorensicht mit zahlreichen Nachteilen einhergehen.[5] Deutlich traten die Gefahren, die aus hohen Beständen illiquider Vermögensgegenstände resultieren können, in der vergangenen Finanz- und Bankenkrise bei den Stiftungsfonds von US-Universitäten wie Harvard und Yale hervor. Die Fonds mit sehr langfristigen Anlagehorizonten investierten stark in illiquide Vermögensgegenstände mit dem Ziel, Liquiditätsprämien zu vereinnahmen. Die Fonds lieferten eine sehr gute Performance, was sich mit dem Beginn der Finanz- und Bankenkrise änderte.[6] Die Verluste des Harvard-Fonds beliefen sich zwischen 2008 und 2009 auf 27,3 Prozent.[7]

Der Liquiditätsgrad eines Vermögensgegenstandes ist dadurch charakterisiert, wie schnell und zu welchen Kosten sich dieser am Markt handeln lässt.[8] Kurzfristige Verkäufe können beispielsweise dann notwendig werden, wenn unvorhergesehene Zahlungsmittelbedarfe auftreten.[9] Derartige Bedarfe ergeben sich etwa dann, wenn auslaufende Kapitalmarktfinanzierungen nicht verlängert werden können und/oder die Kunden einer Bank ihre kurzfristig abrufbaren Einlagen abziehen.[10]

Einem solchen Szenario war die Bank Northern Rock im Jahr 2007 ausgesetzt. Northern Rock wies eine kurzfristige Finanzierungsstruktur auf und hatte bedingt durch die Subprime-Krise Schwierigkeiten, die kurzfristigen Refinanzierungen zu prolongieren. Das Öffentlichwerden dieser Probleme löste einen Bank Run aus, der erst durch eine Ausweitung der staatlichen Einlagengarantien eingedämmt werden konnte. Letztendlich wurde Northern Rock verstaatlicht.[11]

Auch dem schwedischen Kreditinstitut Swedbank widerfuhr in Lettland im Dezember 2012 ein „kleiner Bank Run“. Ausgelöst wurde dieser durch ein (unbegründetes) Twitter-Gerücht über finanzielle Probleme der Bank. Dieses Gerücht löste panische Barabhebungen an den Geldautomaten aus.[12] Auch wenn sich die Situation schnell normalisierte, macht dieses Beispiel deutlich, wie instabil Kundeneinlagen plötzlich werden können.

Zahlungsunfähigkeitsrisiken können nicht durch ausreichende Eigenkapitalbestände absorbiert werden, sondern sind durch das Vorhalten liquider Vermögensgegenstände abzusichern.[13] Die neue aufsichtsrechtlich verankerte Kennzahl des Liquidity Coverage Ratios[14] zielt auf die Stärkung der Widerstandsfähigkeit von Banken in Stressphasen durch liquide Aktiva in ausreichender Höhe ab.[15] Wenn hohe Bestände an liquiden Aktiva die Widerstandsfähigkeit in Stressphasen verbessern, dann wird diese im Umkehrschluss durch einen hohen Bilanzanteil illiquider Vermögensgegenstände vermindert. So konnte Northern Rock Margin Calls nicht durch Verkäufe von Vermögensgegenständen ausgleichen, weil illiquide Hypothekenkredite einen Großteil der Aktiva ausmachten.[16]

Die Höhe der erwarteten Liquiditätsprämien für Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände muss ausreichen, um einen Investor für die verminderte Liquidität zu entschädigen.[17] Der Analyseschwerpunkt wird im Rahmen dieser Arbeit auf den Nachteil der eingeschränkten Zugriffsmöglichkeit auf illiquidere Vermögensgegenstände im Falle eines Liquiditätsengpasses gelegt, der, wie es noch zu zeigen gilt, für Banken eine besondere Relevanz aufweist.

Zur Sicherstellung der Kompensation gilt es, Möglichkeiten zur Quantifizierung und Integration bankspezifisch zu fordernder Liquiditätsprämien in die Liquiditätssteuerungsarchitektur aufzuzeigen. Insbesondere ist eine konsistente Integration in die Einzelgeschäftskalkulation vorzunehmen.

Bankbilanzen sind üblicherweise durch einen hohen Anteil illiquiderer Vermögensgengenstände charakterisiert.[18] Die Relevanz der Untersuchungen ist daher unabhängig davon, ob Banken tatsächlich eine Ausdehnung von Investitionen in illiquidere Vermögensgenstände anstreben. Ausweitungen verstärken die Bedeutung jedoch zusätzlich.

Abbildung 1 illustriert die Struktur der vorliegenden Untersuchung. Zunächst steht im Rahmen von Kapitel 2 die Identifikation von Chancen und Risiken im Fokus der Betrachtung, die sich aus Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände ergeben. Zunächst gilt es innerhalb von Kapitel 2.1 verschiedene Liquiditäts(risiko)begriffe voneinander abzugrenzen und somit eine einheitliche begriffliche Basis für die weiteren Ausführungen zu schaffen. Im Anschluss daran werden die Erfolgspotenziale, die aus Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände resultieren können, analysiert.

Wie in Abbildung 1 aufgezeigt, gilt es, das Verhältnis zwischen den aus Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände resultierenden Ertragschancen und den mit diesen einhergehenden Risiken resp. Nachteilen derart auszubalancieren, dass die Chancen die Risiken mindestens ausgleichen.

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Abbildung 1: Gang der Untersuchung[19]

Die Einbindung der bankspezifisch zu fordernden Liquiditätsprämien in die bankinterne Liquiditätssteuerungsarchitektur darf nicht im Widerspruch zu regulatorischen Anforderungen stehen. So sind den aus den Basel III-Reformen resultierenden neuen regulatorischen Liquiditätsanforderungen Rechnung zu tragen. Insbesondere muss die Integration unter Berücksichtigung der von den Mindestanforderungen an das Risikomanagement geforderten Liquiditätstransferpreissysteme[20] erfolgen. Eine Beleuchtung der aufsichtsrechtlichen Anforderungen wird in Kapitel 3.1 vorgenommen. Kapitel 3.2 zeigt Methoden zur Quantifizierung der bankspezifischen Liquiditätsrisiken auf und führt in die Konzeption von Liquiditätsstresstests und der statistischen Risikokennzahlen des Liquidity at Risks sowie des Liquidity Value at Risks ein. Kapitel 3.3 analysiert die von den Mindestanforderungen an das Risikomanagement geforderten Liquiditätsverrechnungspreissysteme.

Die Frage, welche Nachteile speziell aus Bankensicht mit Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände einhergehen, wird in Kapitel 4.1 untersucht. Im Anschluss daran wird die Relevanz von Timing- und Rebalancing-Aspekten aus dem Blickwinkel von Kreditinstituten in Kapitel 4.2 erörtert.

Der Nachteil der eingeschränkten Zugriffsmöglichkeit auf illiquidere Vermögensgegenstände im Liquiditätsengpassfall steht im Fokus von Kapitel 4.3. Zunächst gilt es, die Einbindung in die bestehende Liquiditätssteuerungsarchitektur zu diskutieren (Kapitel 4.3.1), bevor eine konkrete Quantifizierungsmöglichkeit der Gutschriften resp. Liquiditätsprämienforderungen aufgezeigt wird (Kapitel 4.3.2). Wie die erforderlichen Eingangsparameter festgelegt werden können ist Untersuchungsgegenstand von Kapitel 4.3.3. Einbindungsmöglichkeiten der Gutschriften resp. Liquiditätsprämienforderungen in die Kalkulation von Einzelgeschäften sind in Kapitel 4.3.4 zu analysieren.

Abschließend werden im Rahmen von Kapitel 5 die Steuerungsimpulse, die von einer Integration der bankspezifischen Liquiditätsprämienforderungen auf die Liquiditätsrisikoposition einer Bank ausstrahlen, analysiert. Insbesondere gilt es herauszuarbeiten, inwieweit das eingeführte System eine Stabilisierung der gesamtbankbezogenen Liquiditätsrisikoposition fördern und der Aussteuerung der Chancen und Risiken von Investitionen in illiquidere Vermögensgegenstände dienen kann.

Fußnoten:

[1] Vgl. Deutsche Bundesbank (2014a), S. 38.

[2] Vgl. hierzu die modelltheoretisch abgeleiteten Implikationen in Diamond/Rajan (2012), S. 578 sowie S. 581.

[3] Vgl. Ilmanen (2011), S. 373; Amihud/Mendelson (1991), S. 56.

[4] Vgl. Ilmanen (2011), S. 361; Hibbert et al. (2009a), S. 4.

[5] Vgl. hierzu die in Kinlaw, Kritzman und Turkington (2013), S. 20 aufgeführten Vorteile liquider Assets, die sich im Umkehrschluss als Nachteile illiquider Assets interpretieren lassen.

[6] Vgl. o. V. (2008), S. 82. Für eine Darstellung der Schwierigkeiten des Harvard-Stiftungsfonds in der vergangenen Finanz- und Bankenkrise siehe Ang (2014), S. 410 ff.

[7] Vgl. Harvard University (2009), S. 8.

[8] Vgl. Amihud/Mendelson (1991), S. 56; Kempf (1998), S. 299. Eine umfassende Erläuterung unterschiedlicher Liquiditäts(-risiko)begriffe erfolgt in Kapitel 2.1.

[9] Neben den Notverkäufen von Assets können diese auch unter bestimmten Voraussetzungen im Rahmen besicherter Finanzierungsgeschäfte eingesetzt werden. Darüber hinaus kann eine Bank erhaltene Kreditzusagen in Anspruch nehmen (vgl. Deutsche Bundesbank (2008b), S. 64).

[10] Vgl. hierzu und für eine Aufführung weiterer Liquiditätsrisikoquellen Adalsteinsson (2014), S. 44.

[11] Vgl. Hull (2014), S. 518.

[12] Vgl. Köllen (2011).

[13] Vgl. Bartetzky (2008), S. 18.

[14] Vgl. hierzu die Ausführungen in Kapitel 3.1.1.

[15] Vgl. BCBS (2013a), Rn. 1. Eine ausführliche Beschreibung der Liquidity Coverage Ratio erfolgt in Kapitel 3.1.1.

[16] Vgl. Shin (2009), S. 115.

[17] Vgl. Ang (2014), S. 438.

[18] Vgl. Nauta (2014), S. 1.

[19] Eigene Darstellung.

[20] Vgl. hierzu BTR 3.1 Tz. 5 und Tz. 6 MaRisk.