Montag, 14. Dezember 2009

Drehen an der Risikoschraube

Letzte Woche hatte ich ein einfaches Modell für Kreditrisiko vorgestellt: die Lucky Luke Western Bank. Es ging darum, zu zeigen, wie eine Bank klassisch Geld verdient, nämlich indem sie Einlagen niedriger verzinst als Kredite. Die Differenz zwischen Kredit- und Einlagezins kann mal als "Innovationspotential" betrachten.
Das Problem mit diesem Innovationspotential ergibt sich, wenn man sich anschaut, an welchen Faktoren man drehen kann, um das Innovationspotential zu heben. Klassische Schrauben, die es so in allen Branchen gibt:
  • Kosten: Ich reduziere die Kosten, z.B. indem ich Onlinebanking anbiete statt Filialen zu führen.
  • Gewinn: In einem umkämpften Markt sollte der Wettbewerb die Margen drücken.
An der Gewinn-Schraube drehen Banken äußerst ungern. Der Wunsch geht eher in die andere Richtung.
Woran Banken lieber schrauben, ist das Risiko. Ich hatte drei grobe Bereiche genannt, die zu (Kredit-)Risikokosten führen:
  1. Erwartete Verluste: Wenn ich Geld verleihe, werde ich auch Geld verlieren. Der Durchschnitt über die Zeit sind Kosten der Kreditvergabe.
  2. Unerwartete Verluste: Mal hat man ein gutes Jahr, mal ein schlechtes. Die tatsächlichen Ausfälle streuen um meinen Erwartungswert. Ich muss für die schlechten Jahre Rückstellungen bilden.
  3. Schätzfehler: Meine Schätzung ist und bleibt eine Schätzung. Meine Erwartungen und meine unterstellte Streuung können falsch sein. Hier brauche ich Puffer.
Will eine Bank innovativ sein, findet sie hier drei wunderbare Stellschrauben. Indem sie ihr Modell für die Schätzung optimiert, kommt sie auf niedrigere erwartete Verluste. Dann argumentiert sie, dass sie auf Grund der breiten Datenbasis (viele Kreditnehmer) davon ausgehen kann, dass die Streuung gering ist und wenig Rücklagen gebildet werden müssen. Und im Computerzeitalter mit der geballten Datenpower weltumspannender Bankenkonzerne kann es sowas wie ein Schätzfehler ja nicht ernsthaft geben. So geschehen bei "strukturierten Produkten Finanztiteln", z.B. CDOs.


Bei CDOs werden viele Wertpapiere in einem neuem Finanztitel gebündelt. Standard waren amerikanische Hypothekenkredite. Dadurch dass sehr viele Hypotheken gebündelt werden, erhält man eine große Datenmenge. In der Statistik reduziert das den Einfluss von Ausreißern. Man reduziert also den unerwarteten Verlust (Faktor 2).

Der zweite Clou ist, dass man die Wertpapiere in unterschiedlichen Tranchen verkauft. Die unteren Tranchen (Junk, Equity, Mezzanine, Junior, ...) nehmen die ersten Verluste, erhalten dafür höhere Zinszahlungen. Die Senior Tranche hingegen ist bspw. vor den ersten 50% der Ausfälle geschützt, erhält dafür dann aber geringere Zinszahlungen. Die Tranchenbildung erlaubt für die höherrangigen Tranchen zu unterstellen, dass der durchschnittliche Verlust signifikant niedriger ist als im normalen Kreditgeschäft (Faktor 1).

Auch Faktor 3 wird durch CDOs abgedeckt. Die Strukturierung von Wertpapieren setzt elaborierte Modelle voraus, um die Ausfälle zu prognostizieren. Ich will schließlich den Käufern der Instrumente eine gewisse Qualität zusagen, die sich auch im Rating der Instrumente manifestiert. Ich tippe mal, dass die Branche meinte, bestmögliche Modelle mit geringem Schätzfehler zu bauen.

Wie es gekommen ist, wissen wir. Die Papiere haben zum Großteil nichts getaugt. Warum? Dafür gibt es verschiedene Erklärungsmuster. Man kann sich z.B. fragen, wie sich der Aufwand lohnen soll, der bei diesen Instrumenten getrieben wurde? Das soll billiger sein, als wenn die Sparkasse vor Ort mir mein Haus finanziert und den Kredit selber in ihren Büchern hält? Man kann auch über den entstehenden Informationsverlust nachdenken. Ich gewinne zwar an Datenpunkten für meine Schätzung, wenn ich viele Kredite bündele. Beim Kauf eines solches Titels verliere ich aber Information, weil ich den Einzelkredit und den Schuldner nicht mehr kenne und keine Beziehung zum Kreditnehmer habe. Für diesen Post reicht es zu sagen, dass man das Risiko in seinen drei Faktoren unterschätzt hat.

Das Problem mit dem Unterschätzen von Risiko ist, dass man nicht sofort auf die Finger bekommt. Kleines Rechenbeispiel: Eine Anlage fällt mit 10% Wahrscheinlichkeit komplett aus. Fällt sie nicht aus, verdient sie 10% Rendite pro Jahr. Der Erwartungswert im ersten Jahr ist negativ (99%): Es ist ein schlechtes Geschäft. Wenn man wirklich rechnen will, muss ich natürlich noch die Finanzierungskosten (sagen mir mal 2,5%) und die laufenden Kosten (0,5 %) abziehen. Mit diesen Parametern erhält man einen Erwartungswert von 96,5%. Trotzdem verdient man 60% Wahrscheinlichkeit die 7% Rendite über fünf Jahre, mit immer noch 35% Wahrscheinlichkeit sogar über zehn Jahre. Die anfänglichen Gewinne bestätigen mich sogar in meinem Modell. Es passt ja*. Für Interessierte: Im Black Swan findet sich eine sehr viel bessere, historisch fundierte Darstellung.

Was Banken als Innovation betrachten, kann folglich auch einfaches Verrechnen sein. Es gab Gründe, warum Banken in der grauen Vorzeit als konservativ galten.

*In meinem Post The System und die Finanzanlage erklärt.

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