finden Sie die vollständige Studie und ... - Controller Institut

Structured Credit Products in Zeiten
der Subprimekrise – Produkte und
Marktrisikomanagement
österreichischer Banken
Diplomarbeit
zur Erlangung des akademischen Grades Magister (FH) für
wirtschaftswissenschaftliche Berufe
am FHWien-Studiengang
Finanz-, Rechnungs- und Steuerwesen der WKW
eingereicht von
Roman Rabak
im Juli 2009, Wien
Betreuer
Mag. Donald Baillie

Ich versichere,
1. dass ich die Diplomarbeit selbstständig verfasst habe, andere als die
angegebenen Quellen und Hilfsmittel nicht benutzt und mich auch sonst
keiner unerlaubten Hilfe bedient habe,
2. dass ich diese Diplomarbeit bisher weder im In- oder Ausland in
irgendeiner Form als Prüfungsarbeit vorgelegt habe,
3. dass dieses Exemplar mit der beurteilten Arbeit übereinstimmt.
Wien, im Juli 2009
Roman Rabak

Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis............................................................................................ VIII
Abbildungsverzeichnis..............................................................................................XV
1 Einleitung...............................................................................................................1
1.1 Problemstellung...................................................................................................1
1.2 Zielsetzung und Forschungsfragestellung...........................................................3
1.3 Wesentliche Nicht-Ziele der Arbeit ......................................................................4
1.4 Wissenschaftliche Methodik ................................................................................4
1.5 Aufbau der Arbeit ................................................................................................5
2 Die Subprimekrise..................................................................................................9
2.1 Überblick über die Krise ......................................................................................9
2.2 Verlauf der Krise................................................................................................11
2.3 Gründe für die Krise ..........................................................................................19
2.4 Die Subprimekrise in Österreich........................................................................21
2.5 Auswirkungen der Subprimekrise auf österreichische Banken..........................24
3 Der Hypothekarkreditmarkt in Amerika ................................................................25
3.1 Allgemeines zum Hypothekarkreditmarkt ..........................................................25
3.2 Government Sponsored Enterprises (GSEs).....................................................25
3.2.1 Allgemeines zu GSEs .............................................................................25
3.2.2 Fannie Mae.............................................................................................29
3.2.2.1 Geschichtlicher Rückblick ................................................................29
3.2.2.2 Geschäftsfelder und ausgewählte Finanzdaten ...............................30
3.2.3 Freddie Mac............................................................................................32
3.2.3.1 Geschichtlicher Rückblick ................................................................32
3.2.3.2 Geschäftsfelder und ausgewählte Finanzdaten ...............................32
3.2.4 Ginnie Mae .............................................................................................34
3.2.5 Abgrenzung der Institutionen..................................................................35
3.2.5.1 Abgrenzung Fannie Mae / Freddie Mac zum Federal Home Loan
Bank System (FHLBS)....................................................................................35
3.2.5.2 Abgrenzung Fannie Mae / Freddie Mac zu Ginnie Mae...................35
3.3 Primärmarkt.......................................................................................................36
3.4 Sekundärmarkt..................................................................................................39
4 Structured Finance und Securitization .................................................................42
Roman Rabak Seite I

4.1 Definition ...........................................................................................................42
4.2 Abgrenzung der Structured Finance Instrumente..............................................43
4.3 Der Verbriefungsprozess und daran beteiligte Parteien ....................................44
4.4 In der Praxis verwendete Verbriefungsstrukturen..............................................47
4.4.1 Differenzierung anhand zugrunde liegender Vermögensgegenstände...47
4.4.2 True Sale Verbriefung vs. synthetische Verbriefung...............................48
4.4.3 Paythrough-, Passthrough- und revolvierende Verbriefungen ................50
4.5 Credit Enhancement..........................................................................................53
4.5.1 Allgemeines ............................................................................................53
4.5.2 Internes Credit Enhancement .................................................................53
4.5.3 Externes Credit Enhancement................................................................55
4.6 Risiken von Verbriefungen ................................................................................56
4.6.1 Überblick über die auftretenden Risiken .................................................56
4.6.2 Kreditrisiken............................................................................................57
4.6.3 Strukturelle Risiken.................................................................................57
4.6.4 Rechtliche Risiken ..................................................................................58
4.6.5 Besondere Risiken im Zusammenhang mit strukturierten Produkten .....58
4.7 Vorteile für den Emittenten................................................................................60
4.7.1 Management der regulatorischen Kapitalanforderungen ........................60
4.7.2 Senkung der Finanzierungskosten .........................................................61
4.7.3 Effektives Management des Portfoliowachstums....................................61
4.7.4 Zugang zu alternativen Liquiditätsquellen...............................................61
4.7.5 Off-Balance-Sheet Finanzierung.............................................................62
4.7.6 Weitergabe von Risiken..........................................................................62
4.7.7 Erhöhung von Risikolimits und Kreditlinien.............................................62
4.7.8 Generierung von Serviceprovisionen......................................................63
4.8 Vorteile für den Investor ....................................................................................63
4.8.1 Attraktivität des Investments...................................................................63
4.8.2 Höhere risikoadjustierte Erträge .............................................................63
4.8.3 Zugang zu einem diversifizierten Portfolio ..............................................63
4.8.4 Reduzierung der Kreditrisiken.................................................................63
4.9 Probleme und Nachteile bei Verbriefungen.......................................................64
5 Produkte ..............................................................................................................65
5.1 Klassifizierung am globalen Wertpapiermarkt ...................................................65
Roman Rabak Seite II

5.2 Asset Backed Securities (ABSs) .......................................................................66
5.2.1 Allgemeines ............................................................................................66
5.2.2 Definition.................................................................................................67
5.2.3 ABSs im engeren Sinn............................................................................68
5.2.3.1 Credit Card ABSs.............................................................................68
5.2.3.2 Auto Loan ABSs...............................................................................69
5.2.3.3 Student Loan ABSs..........................................................................70
5.2.4 Bewertung untergeordneter ABS Tranchen............................................71
5.3 Mortgage Backed Securities (MBSs).................................................................72
5.3.1 Allgemeines ............................................................................................72
5.3.2 Definition.................................................................................................72
5.3.3 Spezielle Risiken bei MBSs ....................................................................73
5.3.3.1 Prepayment Risiko ...........................................................................73
5.3.3.2 Pipeline Risiko und Warehouse Risiko.............................................73
5.3.4 Residential Mortgage Backed Securities (RMBSs).................................74
5.3.4.1 Allgemeines......................................................................................74
5.3.4.2 Charakteristika zur Kreditwürdigkeit und Performance der Kredite..75
5.3.4.3 Agency Mortgage Backed Securities ...............................................77
5.3.4.4 Non-Agency (Non-Conforming) Mortgage Backed Securities ..........77
5.3.4.5 Angewandte Verbriefungsstrukturen im Non-Agency Mortgage
Backed Securities Bereich..............................................................................79
5.4 Collateralized Debt Obligations (CDOs) ............................................................81
5.4.1 Allgemeines ............................................................................................81
5.4.2 Geschichtlicher Überblick .......................................................................81
5.4.3 Definition und grundlegende Charakteristika von CDOs.........................84
5.4.4 Klassifizierung von CDOs .......................................................................86
5.4.4.1 Überblick über die verschiedenen Klassifizierungen........................86
5.4.4.2 Balance Sheet CDOs .......................................................................88
5.4.4.3 Arbitrage CDOs................................................................................89
5.4.4.4 Cashflow CDOs................................................................................90
5.4.4.5 Market Value CDOs .........................................................................90
5.4.4.6 True Sale CDOs (Cash CDOs) ........................................................91
5.4.4.7 Synthetische CDOs..........................................................................91
5.4.4.8 Structured Finance CDOs (Resecuritization) ...................................91
Roman Rabak Seite III

5.4.5 Ablauf einer CDO Verbriefung ................................................................94
5.4.6 In eine CDO Transaktion involvierte Parteien.........................................95
5.4.7 Motive für CDO Transaktionen ...............................................................96
5.4.8 Spezielle Charakteristika von CDOs.......................................................97
5.4.8.1 Deckungstests (Coverage Tests).....................................................97
5.4.8.2 Senior/Subordination Strukturen in einem CDO...............................97
5.4.8.3 Zinsänderungsrisiko bei CDOs.........................................................98
5.4.9 Bewertung untergeordneter Tranchen....................................................98
5.4.10 Korrelation und Preisfindungsfaktoren....................................................98
5.4.11 Besonderheiten der Equity Tranche (First Loss Position).....................100
5.4.12 Beispielhafte Darstellung aktueller CDOs.............................................101
5.4.13 Verluste von ABS CDOs aufgrund des Subprime Exposures...............101
5.5 Asset Backed Commercial Paper (ABCP).......................................................103
5.6 Kreditderivate ..................................................................................................103
5.6.1 Allgemeines ..........................................................................................103
5.6.2 Credit Default Swaps (CDSs) ...............................................................105
5.6.3 ABS CDSs ............................................................................................110
5.6.4 CDO CDSs ...........................................................................................111
5.6.5 Total Return Swaps (TRSs)..................................................................112
5.6.6 Credit Linked Notes (CLNs)..................................................................114
5.6.7 Synthetische Collateralized Debt Obligations .......................................117
5.6.7.1 Allgemeines....................................................................................117
5.6.7.2 Synthetische Balance Sheet CDOs................................................119
5.6.7.3 Synthetische Arbitrage CDOs ........................................................120
5.6.8 Collateralized Mortgage Obligations (CMOs)........................................120
5.6.9 Stripped Mortgage Backed Securities...................................................122
6 Structured Finance Operating Companies (SFOCs)..........................................124
6.1 Allgemeines.....................................................................................................124
6.2 Definition und allgemeine Aspekte ..................................................................124
6.3 Ausprägungsformen von SFOCs.....................................................................125
6.3.1 Structured Investment Vehicles (SIVs) .................................................125
6.3.2 Structured Lending Vehicles (SLVs).....................................................125
6.3.3 Credit Derivative Product Companies (CDPCs)....................................126
6.3.4 Asset Backed Commercial Paper Conduits (ABCP Conduits)..............126
Roman Rabak Seite IV

6.4 Unterschied zwischen ABCP Conduits und SIVs ............................................127
6.5 Structured Investment Vehicles.......................................................................128
7 Die Rolle der Ratingagenturen bei strukturierten Kreditprodukten und
Kreditderivaten ........................................................................................................133
7.1 Allgemeines.....................................................................................................133
7.2 Der Markt von Ratingagenturen ......................................................................133
7.3 Überblick über die größten Ratingagenturen...................................................133
7.4 Der Ratingprozess...........................................................................................134
7.5 Potentielle Probleme beim Ratingprozess.......................................................136
8 Der Kreditderivat- und Structured Credit Markt in Europa..................................137
8.1 Überblick über den Markt ................................................................................137
8.2 European Credit Card Asset Backed Securities ..............................................139
8.3 European Auto- and Consumer Loan Asset Backed Securities ......................140
8.4 European Public Sector Securitization ............................................................142
8.5 European Residential Mortgage Backed Securities ........................................143
8.6 European Commercial Mortgage Backed Securities .......................................146
9 Zusammenfassender Überblick über Marktrisiken bei strukturierten
Kreditprodukten.......................................................................................................148
9.1 Zusammenfassende Darstellung der Marktrisiken ..........................................148
9.2 Spezielle in der Praxis wichtige Marktrisiken strukturierter Produkte ..............149
9.3 Begründung der Notwendigkeit eines umfassenden
Marktrisikomanagementsystems.............................................................................150
10 Risikomanagement ............................................................................................151
10.1 Definition und Überblick über die Risikoarten..................................................151
10.2 Aufgabe und Nutzen des Risikomanagementsystems ....................................153
10.3 Marktrisiko.......................................................................................................155
10.4 Value at Risk (VaR).........................................................................................157
10.4.1 Definition...............................................................................................157
10.4.2 Methodik und Berechnung des VaR .....................................................157
10.4.3 Parametrische Ansätze.........................................................................159
10.4.3.1 Allgemeines..................................................................................159
10.4.3.2 Delta-Normal Ansatz (Varianz-Kovarianz Ansatz)........................159
10.4.3.3 Delta-Gamma Ansatz...................................................................161
10.4.3.4 Vor- und Nachteile parametrischer Ansätze.................................161
Roman Rabak Seite V

10.4.4 Nicht-parametrische Ansätze................................................................162
10.4.4.1 Allgemeines..................................................................................162
10.4.4.2 Historische Simulation..................................................................162
10.4.4.3 Vor- und Nachteile nicht-parametrischer Ansätze ........................163
10.4.5 Monte Carlo Simulation ........................................................................163
10.4.5.1 Allgemeines..................................................................................163
10.4.5.2 Vor- und Nachteile der Monte Carlo Simulation ...........................164
10.4.6 Gegenüberstellung der einzelnen Ansätze...........................................164
10.4.7 Möglichkeiten und Einschränkungen des VaR Ansatzes......................165
10.5 Stress Tests und Sensitivitätsanalysen ...........................................................167
10.5.1 Definition, Sinn und Ausprägungsformen .............................................167
10.5.2 Vor- und Nachteile von Stress Tests und Szenario Analysen...............168
10.6 Extreme Value Theorie und Copulas...............................................................169
10.7 Marktrisikomanagement strukturierter Kreditprodukte.....................................170
10.8 Potentielle Schwachstellen im Marktrisikomanagement strukturierter
Kreditprodukte.........................................................................................................173
11 Ausgewählte Charakteristika des österreichischen Bankensystems..................177
11.1 Bilanzsumme...................................................................................................177
11.2 Derivatgeschäfte .............................................................................................178
11.3 Ergebnis des österreichischen Bankensektors................................................178
12 Analytischer Teil.................................................................................................181
12.1 Erwartungen an den analytischen Teil ............................................................181
12.2 Studie am österreichischen Bankensektor ......................................................182
12.2.1 Allgemeines zur Studie am österreichischen Bankensektor .................182
12.2.2 Aufbau der Befragung...........................................................................182
12.2.3 Auswertung der Studie .........................................................................186
12.2.4 Interpretation der Ergebnisse der Studie ..............................................194
12.3 Analyse der Geschäftsberichte der fünf größten österreichischen Banken .....196
12.3.1 Allgemeines zur Analyse der Geschäftsberichte ..................................196
12.3.2 Ergebnisse der Analyse der Geschäftsberichte....................................197
12.3.2.1 Erste Group..................................................................................197
12.3.2.2 Volksbank AG ..............................................................................199
12.3.2.3 Raiffeisen Zentralbank AG (RZB).................................................201
12.3.2.4 Bank Austria.................................................................................202
Roman Rabak Seite VI

12.3.2.5 BAWAG PSK AG .........................................................................205
12.3.2.6 Kommunalkredit AG .....................................................................208
12.3.2.7 Gegenüberstellung der Value at Risk Werte ................................210
12.3.2.8 Gegenüberstellung der Verluste und der im Marktrisiko
eingesetzten Methodik..................................................................................211
12.3.3 Interpretation der Ergebnisse der Analyse der Geschäftsberichte........213
12.4 Erhebung des Gesamtexposures zu strukturierten Kreditprodukten innerhalb
von Österreich.........................................................................................................215
12.4.1 Ergebnisse der Erhebung.....................................................................215
12.4.2 Interpretation der Ergebnisse der Erhebung.........................................219
13 Conclusio ...........................................................................................................222
Anhang....................................................................................................................225
Quellenverzeichnis ..................................................................................................288
Roman Rabak Seite VII

Abkürzungsverzeichnis
Die Abkürzungen in dieser Diplomarbeit wurden unter Beachtung der Abkürzungs-
und Zitierregeln der österreichischen Rechtssprache (AZR) verwendet.
A
ABS Asset Backed Security
ABS CDO Asset Backed Security Collateralized Debt Obligation
ABS CDS Asset Backed Security Credit Default Swap
ABCP Asset Backed Commercial Paper
AIG American International Group
AMBAC Ambac Financial Group Inc.
Apr. en.: April (dt.: April)
ARM Adjustable Rate Mortgage
Aug. en.: August (dt.: August)
B
BAWAG PSK Bank für Arbeit und Wirtschaft und Österreichische Postsparkasse
Aktiengesellschaft
BIP Bruttoinlandsprodukt
BIS Bank for International Settlements
bn en.: Billion (dt.: Milliarde)
BNP Paribas Banque Nationale de Paris Paribas
Bsp. Basispunkt
BWG Bankwesengesetz
bzw. beziehungsweise
C
ca. circa
CBO Collateralized Bond Obligation
CCA Cash Collateral Account
CDO Collateralized Debt Obligation
CDO 2 Collateralized Debt Obligation-squared
CDO CDS Collateralized Debt Obligation Credit Default Swap
Roman Rabak Seite VIII

CDO of CDOs Collateralized Debt Obligation of Collateralized Debt Obligations
(CDO-squared)
CDPC Credit Derivative Product Company
CDS Credit Default Swap
CESEE Central Eastern and South Eastern Europe (Albanien, Bosnien und
Herzegowina, Bulgarien, Kroatien, Tschechien, Estland, Ungarn,
Lettland, Litauen, Mazedonien, Polen, Rumänien, Slowenien,
Slowakei, Serbien, Montenegro)
CFO Collateralized Fund Obligation
CLN Credit Linked Note
CLO Collateralized Loan Obligation
CLO of CLOs Collateralized Loan Obligation of Collateralized Loan Obligations
CLTV Combined Loan to Value (Ratio)
CMBS Commercial Mortgage Backed Security
CMO Collateralized Mortgage Obligation
Corp. en.: Corporation (dt.: Unternehmen)
CP Commercial Paper
CPPI Constant Proportion Portfolio Insurance
CPR Conditional Prepayment Rate
D
Dec. en.: December (dt.: Dezember)
d.h. das heißt
DJ Dow Jones
dt. deutsch
DTI Debt to Income (Ratio)
E
en. englisch
EONIA Euro Overnight Index Average
etc. et cetera
EUR Euro
EWMA Exponentially Weighted Moving Average
Roman Rabak Seite IX

EZB Europäische Zentralbank
F
f. folgende
Fannie Mae Federal National Mortgage Association (FNMA)
FDIC Federal Deposit Insurance Corporation
Feb. en.: February (dt.: Februar)
FED Federal Reserve
FFELP Federal Family Education Loan Program
FGIC Financial Guarantee Insurance Company
FHA Federal Housing Administration
FHLBS Federal Home Loan Bank System
FICO Fair Isaac Corporation (Kreditbewertungsmodell)
Freddie Mac Federal Home Loan Mortgage Corporation (FHLMC)
FRM Fixed Rate Mortgage
G
GAAP Generally Accepted Accounting Principles
GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity
GARP Global Association of Risk Professionals
GBP en.: Great Britain Pound (dt.: englische Pfund)
ggf. gegebenenfalls
Ginnie Mae Government National Mortgage Association (GNMA)
GSE Government Sponsored Enterprise
H
H1 en.: half-year 1 (dt.: erstes Halbjahr)
HEL Home Equity Loan
Hrsg. Herausgeber
HSBC The Hongkong and Shanghai Banking Corporation Ltd
HUD Department of Housing and Urban Development
HY High Yield
Roman Rabak Seite X

I
I/C Interest Coverage
IFRS International Financial Reporting System
iHv. in Höhe von
IKB IKB Deutsche Industriebank AG
IMF International Monetary Fund
Inc. Incorporated
IO Interest Only
ISDA International Swaps and Derivatives Association
iVz. im Verhältnis zu
J
Jan. en.: January (dt.: Jänner)
Jul. en.: July (dt.: Juli)
K
KfW Kreditanstalt für Wiederaufbau Bankengruppe
KI Kreditinstitut
L
LBO Leveraged Buy-Out
LIBOR London Interbank Offered Rate
Ltd Limited
LTV Loan to Value (Ratio)
M
MBNA MT Maryland Bank, N.A. Master Trust
MBS Mortgage Backed Security
mEUR Millionen Euro
Mezz. Mezzanin
Mio. Million
MLEC Master Liquidity Enhancement Conduit
Mrd. Milliarde
Roman Rabak Seite XI

mSGD Millionen Singapur Dollar
MTN Medium Term Note
mUSD Millionen Amerikanische Dollar
N
n/a nicht angegeben
n.a. en.: not available (dt.: nicht verfügbar)
NIM Net Interest Margin Security
No. en.: Number (dt.: Nummer)
NR en.: not rated (dt.: nicht bewertet)
Nr. Nummer
O
O/C Overcollateralization
Oct. en.: October (dt.: Oktober)
o.J. ohne Jahr
ONA Ordnungsnormenausweis
ONS Office for National Statistics
o. S. ohne Seite
OTC Over the Counter
o. V. ohne Verfasser
P
p.a. per anno
PAC Planned Amortisation Class
PC Participation Certificate
P + I Principal + Interest
PIH Office of Public and Indian Housing
PO Principal Only
PSA Public Securities Association Prepayment Benchmark
PVBP Price Value of a Basis Point
Q
Roman Rabak Seite XII

Q1 en.: Quarter 1 (dt.: erstes Quartal)
Q2 en.: Quarter 2 (dt..: zweites Quartal)
R
rd. rund
RHS Rural Housing Service
RMBS Residential Mortgage Backed Security
RZB Raiffeisen Zentralbank Österreich AG
S
S. Seite
SachsenLB Landesbank Sachsen
Sallie Mae SLM Corporation (Student Loan Marketing Association)
$ Bil en.: US Dollar Billion (dt.: USD Milliarde)
SCA Security Capital Assurance
SEC Securities and Exchange Comission
SFOC Structured Finance Operating Company
SIV Special Investment Vehicle
SLV Special Loan Vehicle
SME Small and Medium Enterprise
S&P Standard & Poor’s
SP-BPVS Spread-Basis-Point-Values
SPV Special Purpose Vehicle
SWF Sovereign Wealth Fund
T
tEUR Tausend Euro
TRS Total Return Swap
U
UBS Union de Banques Suisses
UGB Unternehmensgesetzbuch
UK United Kingdom
Roman Rabak Seite XIII

US United States (Vereinigte Staaten)
USA United States of Amerika
USD Amerikanische Dollar
US$ en.: US Dollar (dt.:Amerikanische Dollar)
V
VA Department of Veterans Affairs
VaR Value at Risk
VERA Vermögens-, Erfolgs- und Risikoausweis
vgl. vergleiche
VJ Vorjahr
vs. versus
W
WAC Weighted Average Coupon
WAM Weighted Average Maturity
X
XS/OC Excess Spread / Overcollateralization
Y
YTD Year to Date
Z
z.B. zum Beispiel
Roman Rabak Seite XIV

Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Darstellung der Komplexität der in der Krise involvierten Structured
Finance Produkte ........................................................................................................2
Abbildung 2: Weltweite Abschreibungen und Kapitalerhöhungen bei Banken ..........10
Abbildung 3: TED Spread (Juli 2007 bis Juli 2009) ...................................................15
Abbildung 4: Aktienkurs Erste Bank / Raiffeisen International im Vergleich zu DJ
EuroStoxx Banks (Juli 2007 bis Juli 2008) ................................................................22
Abbildung 5: Aktienkurs Erste Bank / Raiffeisen International im Vergleich zu DJ
EuroStoxx Banks (Juli 2008 bis Dezember 2008) .....................................................23
Abbildung 6: Der Regierung nahestehende Wertpapieremittenten ...........................26
Abbildung 7: CMO Tätigkeit von Fannie Mae, Freddie Mac und Ginnie Mae............27
Abbildung 8: Kapitalpositionen von Fannie Mae und Freddie Mac............................28
Abbildung 9: GSEs und ausstehende Hypothekarkredite..........................................29
Abbildung 10: Freddie Mac am US Markt für private Hypothekarkredite...................33
Abbildung 11: Hypothekarkreditportfolio von Freddie Mac per 31. Jänner 2009 .......34
Abbildung 12: Anteil von FRMs und ARMs im Conforming Mortgage Segment........38
Abbildung 13: Interaktion von Primärmarkt und Sekundärmarkt ...............................39
Abbildung 14: Structured Finance Instrumente .........................................................43
Abbildung 15: Grundstruktur einer Verbriefung .........................................................45
Abbildung 16: True Sale Verbriefung vs. synthetische Verbriefung...........................49
Abbildung 17: Senior/Subordinated Struktur .............................................................54
Abbildung 18: Risiken einer Verbriefung ...................................................................56
Abbildung 19: Monatlicher Ertrag strukturierter Kreditprodukte (a) ..............................59
Abbildung 20: Größe der globalen Wertpapiermärkte (a) ............................................66
Abbildung 21: Weltweite Emission von Asset Backed Securities (a) ...........................67
Abbildung 22: Beispiel einer Student Loan Verbriefung von Sallie Mae....................71
Abbildung 23: Weltweite Residential MBSs Emission (a) ............................................74
Abbildung 24: Trends in den verschiedenen Subprime Produkten............................75
Abbildung 25: Charakteristika der einzelnen Segmente............................................78
Abbildung 26: Globale CDO Neuemission 2006 geteilt nach Vermögensklassen (a) ..83
Abbildung 27: CDO Klassifizierung nach Choudhry und Fabozzi..............................87
Abbildung 28: CDO Klassifizierung nach Heidorn und König ....................................88
Abbildung 29: Balance Sheet CDO ...........................................................................88
Roman Rabak Seite XV

Abbildung 30: Tranchenstruktur einer Balance Sheet CLO.......................................89
Abbildung 31: Käufer von ABS CDOs (in Prozent, Delta-adjustierte Basis) ..............92
Abbildung 32: Volumen ausstehender US CDOs ......................................................93
Abbildung 33: CDO Struktur mit fünf Tranchen .........................................................95
Abbildung 34: Beispielhafte Strukturen aktueller CDOs ..........................................101
Abbildung 35: Verkettung der Subprime Hypothekarkredite und ABS CDOs..........102
Abbildung 36: CDS Terminologie für Käufer und Verkäufer ....................................107
Abbildung 37: Darstellung eines CDS .....................................................................108
Abbildung 38: CDS auf CDOs – Credit Event und Settlement.................................112
Abbildung 39: Aufbau einer CLN.............................................................................115
Abbildung 40: Struktur eines synthetischen CDO....................................................118
Abbildung 41: Aufbau eines synthetischen Balance Sheet CDO.............................119
Abbildung 42: Aufbau eines synthetischen Arbitrage CDO .....................................120
Abbildung 43: Beziehung zwischen Preis und Hypothekarkreditzinssatz................123
Abbildung 44: Ausstehende Commercial Paper (in USD) .......................................128
Abbildung 45: Wachstum am SIV Markt..................................................................130
Abbildung 46: Vermögensgegenstände in SIVs ......................................................131
Abbildung 47: SIV Programme................................................................................131
Abbildung 48: Ratingmodelle der Ratingagenturen.................................................135
Abbildung 49: BBB Spreadausweitung im Jahr 2007 (in Bsp.)................................137
Abbildung 50: AAA Spreadausweitung im Jahr 2007 (in Bsp.)................................138
Abbildung 51: Emissionsvolumen am europäischen Markt .....................................139
Abbildung 52: Europäische Credit Card ABS Emittenten ........................................140
Abbildung 53: European Credit Card ABS Emission nach Rating (1995-2002).......140
Abbildung 54: Europäische Auto und Consumer Loan ABS Emittenten..................141
Abbildung 55: European Auto and Consumer Loan ABS Emission (1997-2002) ....142
Abbildung 56: Europäische Verbriefungen im öffentlichen Bereich.........................143
Abbildung 57: Vergleich der VaR Ansätze...............................................................165
Abbildung 58: Herausforderungsspektrum im VaR Modellierungsprozess..............174
Abbildung 59: Bilanzsumme der in Österreich meldepflichtigen Kreditinstitute .......177
Abbildung 60: Rangliste der größten Banken Österreichs per März 2008...............178
Abbildung 61: Ertragslage der österreichischen Kreditinstitute ...............................180
Abbildung 62: Charakteristika der österreichischen Bankenlandschaft...................183
Abbildung 63: Unterteilung des österreichischen Bankensektors............................183
Roman Rabak Seite XVI

Abbildung 64: Studienrelevante Bankenlandschaft in Österreich............................184
Abbildung 65: Daten zur Aussendung der Studie....................................................185
Abbildung 66: Abdeckung der Kreditinstitute im relevanten Größenbereich............185
Abbildung 67: Rücklaufquote der jeweiligen Sektoren ............................................186
Abbildung 68: Eckdaten der in der Studie erfassten Institute ..................................187
Abbildung 69: Sektorverteilung der Banken mit Exposure zu strukturierten Kredit-
produkten innerhalb der Studie ...............................................................................188
Abbildung 70: Exposure der erfassten Kreditinstitute im Jahr 2008 ........................189
Abbildung 71: Höhe der Produkte innerhalb der einzelnen Ratingklassen..............190
Abbildung 72: Anteil der jeweiligen Instrumente innerhalb der einzelnen Rating-
klassen ....................................................................................................................190
Abbildung 73: Ratingverteilung der verschiedenen strukturierten Kreditprodukte ...190
Abbildung 74: Verteilung des Exposures der in der Studie enthaltenen Institute
(nach Ratingklassen)...............................................................................................191
Abbildung 75: Verteilung des Exposures der in der Studie enthaltenen Institute
(nach Produkten).....................................................................................................191
Abbildung 76: Methodik der Marktrisikosteuerung der in der Studie enthaltenen
Institute....................................................................................................................192
Abbildung 77: Value at Risk Methodik der in der Studie enthaltenen Institute.........193
Abbildung 78: Marktrisikomanagement und erlittene Verluste der in der Studie
enthaltenen Institute ................................................................................................194
Abbildung 79: Backtesting des Handelsbuches (99% VaR, ein Tag Haltefrist) der
Volksbank AG im Jahr 2008 (tEUR) ........................................................................200
Abbildung 80: VaR der Bank Austria im Zeitraum 2006 bis 2008 (mEUR)..............203
Abbildung 81: Credit Spread Basis Point Values (SP-BPVS) der Bank Austria im
Jahr 2008 (EUR) .....................................................................................................204
Abbildung 82: Backtesting des Handelsbuches (99% VaR, ein Tag Haltefrist) der
Bank Austria im Jahr 2008 (mEUR) ........................................................................204
Abbildung 83: Strukturiertes Kreditportfolio der BAWAG PSK im Jahr 2008 (nach
Regionen)................................................................................................................205
Abbildung 84: Strukturiertes Kreditportfolio der BAWAG PSK im Jahr 2008 (nach
Ratingklassen).........................................................................................................206
Abbildung 85: Backtesting des Handelsbuches (99% VaR, ein Tag Haltefrist) der
BAWAG im Jahr 2008 (tEUR) .................................................................................207
Roman Rabak Seite XVII

Abbildung 86: CDS Exposure der Kommunalkredit AG (nach Ratingklassen) ........209
Abbildung 87: VaR der Kommunalkredit AG (tEUR) ...............................................210
Abbildung 88: VaR der größten fünf Banken in Österreich......................................211
Abbildung 89: Berechnung der Portfoliohöhe der Bank Austria...............................212
Abbildung 90: Strukturierte Kreditprodukte der fünf größten Banken im Jahr 2008.212
Abbildung 91: Gegenüberstellung der Verlusthöhe und der VaR Methodik ............213
Abbildung 92: Strukturierte Kreditprodukte in Österreich per Dezember 2008........217
Abbildung 93: Exposure österreichischer Banken in strukturierte Kreditprodukte
(nach Ratingklassen)...............................................................................................217
Abbildung 94: Komponenten der einzelnen Produktklassen am österreichischen
Markt für strukturierte Kreditprodukte ......................................................................218
Abbildung 95: Gegenüberstellung der Studie mit den Ergebnissen der OeNB........219
Abbildung 96: Exposure in strukturierte Kreditprodukte außerhalb der von der
Arbeit erfassten Kreditinstitute.................................................................................220
Abbildung 97: Vergleich der konsolidierten Bilanzsumme Österreichs mit dem
Exposure und den Verlusten im Bereich strukturierter Kreditprodukte und Kredit-
derivate....................................................................................................................221
Abbildung 98: Fannie Mae Credit Profile by Key Product Features.........................227
Abbildung 99: Fannie Mae Credit Profile by Vintage and Key Product Features.....228
Abbildung 100: Finanzdaten von Fannie Mae .........................................................230
Abbildung 101: Gegenüberstellung On Balance / Off Balance Sheet Tätigkeiten von
Fannie Mae .............................................................................................................231
Abbildung 102: Ausstehende Hypothekarkreditwertpapiere am US amerikanischen
Hypothekarkreditmarkt im Jahr 2007.......................................................................232
Abbildung 103: MBSs Brutto-Neuemission pro Jahr ...............................................233
Abbildung 104: Reihung der in Österreich meldepflichtigen Kreditinstitute nach der
Höhe ihrer Bilanzsumme zum 31.12.2007...............................................................262
Abbildung 105: Top 119 Kreditinstitute in Österreich (Bilanzsumme größer mEUR
500) .........................................................................................................................278
Abbildung 106: Fragebogen „Structured Credit Products in Österreich“ .................281
Roman Rabak Seite XVIII

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
Im Zuge der Finanzmarktkrise kam es in der zweiten Hälfte 2007 weltweit zu enor-
men Marktstörungen (vgl. Borio 2008, S. 26-28) 1 . In den Vorjahren hatte sich am
amerikanischen Häusermarkt eine so genannte Blase auf dem Immobilienmarkt auf-
gebaut, die im Jahr 2006 platzte (vgl. Sommer 2008, S. 3). Das jahrelange Ansteigen
der Immobilienpreise hatte ab der zweiten Jahreshälfte 2006 ein plötzliches Ende.
Gleichzeitig stiegen auch die Zinssätze, die seit 2001/02 sehr niedrig waren, wieder
stark an (vgl. Bank of England 2008a, S. 17). Die Hypothekarkredite, die in den vo-
rangegangenen Boomjahren so zahlreich vergeben worden waren, hatten plötzlich
keine adäquate Besicherung durch die Immobilien mehr. Durch die gestiegenen Zin-
sen wurde es für Kreditnehmer immer schwerer, ihre Hypotheken zu bedienen. Im
Zuge dessen kam es ab der zweiten Jahreshälfte 2006 zu einer steigenden Anzahl
von Zahlungsverzügen sowie einem Anstieg gerichtlicher Zwangsversteigerungen
der Besicherungen (vgl. Sommer 2008, S. 104). Die Banken, die diese Hypotheken
vergeben hatten, sahen sich mit steigenden Forderungsausfällen konfrontiert. Weil
nun aber die Banken die Kredite in einem Vorgang, der sich Securitization (Verbrie-
fung) nennt, in kapitalmarktfähige Produkte zusammengefügt hatten, wirkten sich die
Zahlungsausfälle auch auf diese Wertpapiere aus. Weltweit agierende Finanz-
dienstleister, die diese Instrumente gekauft hatten, mussten nun einem Ausfall der
Zahlungsströme und einer Abwertung ihrer Portfolien ins Auge sehen. Diverse Pro-
dukte, wie zum Beispiel Asset Backed Securities (ABSs), Mortgage Backed Securi-
ties (MBSs) oder Collateralized Debt Obligations (CDOs) (mit oder ohne Hypothekar-
krediten im Subprime Bereich als Sicherheiten), generierten hohe Verluste. Durch die
in den Vorjahren erfolgte Verbriefung dieser Kredite und die Strukturierung zu immer
komplexeren Finanzprodukten (vgl. Abbildung 1) wusste kein Marktteilnehmer, wel-
che Produkte welche Besicherungen enthielten. Dadurch verschlimmerte sich die
angespannte Lage nochmals, weil nun niemand wusste, welche Produkte und wel-
1 Borio (vgl. 2008, S. 26-28) verdeutlicht dies anhand einer chronologischen Aufstellung der Vorfälle.
Roman Rabak Seite 1

che Marktteilnehmer als nächstes ausfallen würden (vgl. Bank of England 2007a,
S. 6).
Viele strukturierte Kreditprodukte, wie zum Beispiel ABSs, MBSs, CDOs und Asset
Backed Commercial Paper (ABCP) wurden gegen Jahresende 2007 sehr illiquid.
Dies führte zu einem starken Abfallen der Preise im Sekundärmarkt für diese Instru-
mente. Deswegen sahen sich viele Firmen gezwungen, starke Wertanpassungen der
von ihnen gehaltenen Vermögensgegenstände vorzunehmen (vgl. Bank for Internati-
onal Settlements 2008, S. 1).
Abbildung 1: Darstellung der Komplexität der in der Krise involvierten Structured
Finance Produkte
Quelle: Bank of England 2007c, S. 313
Der International Monetary Fund (vgl. 2009, S. 2) ging in seinem Jänner-Update zum
Global Financial Stability Report vom Oktober 2008 davon aus, dass die von der a-
merikanischen Subprimekrise ausgehende Finanzmarktkrise insgesamt rd.
USD 2.200 Milliarden an Wert vernichten wird. Zahlreiche Unternehmen sahen sich
riesigen Abwertungen gegenüber und mussten mit Illiquidität und Konkurs kämpfen.
Viele renommierte Firmen mussten Konkurs anmelden oder wurden in Notverkäufen
übernommen um einen Konkursfall abzuwenden. Es häuften sich auch Fälle, in de-
Roman Rabak Seite 2

nen der Staat eingreifen musste und in so genannten Bail-Outs Unternehmen ver-
staatlichte oder mit Staatskapital für die Verbindlichkeiten von in Schieflage gerate-
nen Unternehmen die Bürgschaft übernahm.
Im Nachhinein betrachtet lässt sich nun erkennen, dass die in der Krise involvierten
Institute (je nach Engagement in Produkte aus dem Subprime Segment) verschieden
stark getroffen wurden. Manche Unternehmen meisterten die aufkommenden Prob-
leme besser als andere. Nachdem die Finanzmarktkrise Österreich erreicht hatte,
mussten auch Kreditinstitute hierzulande auf die Entwicklungen reagieren. Obwohl
Österreichs Banken nicht so drastisch von der ersten Welle der Krise betroffen wa-
ren, kam es dennoch zu Abschreibungen im Bereich strukturierter Kreditprodukte
und zu einem Handlungsbedarf im Risikomanagement (vgl. www.oenb.at 2008a).
Diese Arbeit soll aufzeigen, ob und inwiefern Österreichs Banken mit Hilfe von adä-
quaten Marktrisikomessungsmodellen fähig waren, die aufkommende Krise rechtzei-
tig zu erkennen und wie den Auswirkungen der Krise gegengesteuert wurde. Weiters
wird versucht, ein gesamtheitliches Bild über den Markt für strukturierte Kreditproduk-
te in Österreich zu liefern.
1.2 Zielsetzung und Forschungsfragestellung
Diese Arbeit untersucht das Exposure in strukturierte Kreditprodukte sowie das
Marktrisikomanagement österreichischer Banken im Zusammenhang mit der Fi-
nanzmarktkrise. Es wird erhoben, inwieweit österreichische Banken von den Auswir-
kungen der von Amerika kommenden Subprimekrise betroffen waren und ob es Risi-
komanagementmethoden gegeben hat, um gegen diese Risiken abgesichert zu sein.
Es wird dargestellt, inwieweit es Banken aus Marktrisikomanagementsicht geschafft
haben, die Gefahren, die diese Produkte in sich bargen, in ihr Risikobewertungsmo-
dell zu integrieren und abzubilden, um sich in weiterer Folge gegen die Auswirkun-
gen der Subprimekrise abzusichern.
Um diese Fragen zu beantworten wurde nach Aufbereitung der relevanten Theorie
ein Fragebogen gestaltet und an eine repräsentative Stichgröße des österreichischen
Bankenmarktes ausgesendet. Weiters wurden Expertengespräche durchgeführt, so-
wie Jahresabschlüsse bedeutender österreichischer Banken als Informationsquellen
herangezogen. Die Auswertung der empirischen Untersuchung sowie der anderwei-
Roman Rabak Seite 3

tig erhobenen Informationen wird zur Unterlegung der abschließenden Aussage über
das Exposure und das Marktrisikomanagement österreichischer Banken herangezo-
gen.
Die Forschungsfragestellung, die im Zuge dieser Arbeit beantwortet wird, lautet da-
her:
„Haben österreichische Banken durch ihr Exposure am ABS Markt direkte Auswir-
kungen der Finanzmarktkrise zu spüren bekommen und, wenn ja, gab es adäquate
Risikomanagementmethoden, die das Exposure richtig abbildeten und dadurch die
Entwicklungen rechtzeitig vorhersahen?“
1.3 Wesentliche Nicht-Ziele der Arbeit
Diese Arbeit versteht sich nicht als zusammenfassender Überblick über die Ge-
schehnisse im Laufe der Finanzmarktkrise. Es soll daher keine deskriptive Aufarbei-
tung der Ereignisse passieren. Gründe für das Entstehen der Krise, Lehren aus die-
ser sowie das Aufdecken potentieller Missstände, die diese Krise begünstigt hatten,
werden hier nicht (oder nur begrenzt) beschrieben. Des Weiteren wird eine Eingren-
zung der Betrachtungsweise auf das Marktrisiko vorgenommen. Die Umfrage am
österreichischen Markt behandelt nur Aspekte, die mit dem Marktrisikomanagement
in Zusammenhang stehen. Die Risikoebene des Kreditrisikos wurde explizit nicht in
die Umfrage eingebaut. Aspekte der Finanzmarktkrise im Zusammenhang mit Kredit-
risiko werden somit nicht behandelt. Abschließend sei angemerkt, dass im Zuge die-
ser Arbeit (vor allem im empirischen Teil) ein starker Bezug auf die Marktsituation in
Österreich vorgenommen wurde. Ein näheres Eingehen auf die Geschehnisse in an-
deren Ländern wird daher, soweit dies zur Erklärung der Situation und für den empi-
rischen Teil nicht notwendig ist, nicht vorgenommen.
1.4 Wissenschaftliche Methodik
Der Theorieteil dieser Arbeit dient der Einführung in die Thematik. Die dabei ange-
wandte Forschungsmethode ist eine Literaturrecherche. Durch Analyse bereits vor-
handener Literatur wird sowohl ein Überblick über die Thematik gegeben als auch
das notwendige Wissen für den analytischen Teil der Arbeit hergestellt.
Roman Rabak Seite 4

Aufgrund der Aktualität des Themas und der noch geringen Literatur zum Thema Fi-
nanzmarktkrise wird bei der Literaturanalyse mit fachspezifischen Publikationen aus
Print- und Onlinemedien, sowie Fachjournalen und Working Papers diverser Instituti-
onen gearbeitet.
Der analytische Teil beinhaltet eine empirische Studie über den österreichischen
Markt, welche an eine repräsentative Stichprobe österreichischer Kreditinstitute aus-
gesendet wurde. Weiters werden, zusätzlich zur quantitativen Umfrage, qualitative
Expertengespräche geführt sowie Daten der OeNB analysiert.
Die Auswertung der Fragebögen und der anderen Daten soll die Forschungsfrage
beantworten. Es wird somit erhoben, inwieweit österreichische Banken von der Sub-
primkrise betroffen waren, ob es Exposure in deren Portfolien gegeben hat, und ob
Marktrisikomessungsmodelle die Entwicklungen rechtzeitig vorhergesehen haben.
1.5 Aufbau der Arbeit
Diese Arbeit wurde in einen Einleitungs-, einen Theorie- und einen analytischen Teil
aufgeteilt. In der Einleitung werden die Ausgangssituation sowie die Zielsetzung und
die Forschungsfragestellung präsentiert. Des Weiteren werden die wissenschaftliche
Methodik zur Klärung der Forschungsfrage sowie der Aufbau der Arbeit erklärt.
Im Theorieteil der Arbeit werden, vorbereitend auf den analytischen Abschnitt, die
Subprimekrise, die relevanten Hintergründe und andere, für die Thematik wichtige
Aspekte, erörtert. Nach einer Betrachtung der Subprimekrise sowie der Aufarbeitung
potentieller Gründe für diese, wird ein umfassender Überblick über das Konzept der
Verbriefung und der darin involvierten Parteien und Produkte geliefert. Es werden
sowohl der amerikanische Markt für Verbriefungen als auch der europäische Markt in
die Aufarbeitung einbezogen. Einer überblicksmäßigen Darstellung zum Thema Ra-
ting folgen nähere Ausführungen zum Gebiet des Marktrisikomanagements. Im theo-
retischen Teil der Arbeit wird außerdem ein Einblick in den österreichischen Markt
gegeben. Es werden Auswirkungen der Finanzmarktkrise auf Österreich sowie aus-
gewählte Charakteristika zur österreichischen Bankenlandschaft angeführt.
Der analytische Teil der Arbeit beinhaltet die empirische Studie der österreichischen
Bankenlandschaft sowie die Analyse der Geschäftsberichte der größten österreichi-
schen Banken und der Daten der OeNB zum Gesamtexposure in strukturierte Kre-
Roman Rabak Seite 5

ditprodukte. Weiters erfolgt eine Aufarbeitung der erhobenen Informationen, sowie
eine Interpretation der Ergebnisse. Abschließend wird eine Conclusio der vorliegen-
den Arbeit geliefert.
Nach dem Einleitungsteil wird in Kapitel 2 ein Überblick über die Subprimekrise, ihren
Ablauf sowie Gründe bzw. Auslöser dieser gegeben. Weiters wird der Verlauf der
Subprimekrise in Österreich sowie Auswirkungen dieser auf österreichische Banken
dargestellt.
Kapitel 3 widmet sich dem amerikanischen Hypothekarkreditmarkt. Einem kurzen
allgemeinen Überblick über das System des Hypothekarkreditmarktes folgt eine Er-
klärung der verschiedenen am Hypothekarkreditmarkt agierenden Institutionen. Da-
nach werden der Primär- und der Sekundärmarkt für Hypothekarkredite näher be-
leuchtet.
Kapitel 4 geht auf das Konzept der Verbriefung ein. Nach einer Definition dieser
Thematik wird eine Abgrenzung der verschiedenen Produkte vorgenommen. An-
schließend werden der Verbriefungsprozess, daran beteiligte Parteien, sowie in der
Praxis verwendete Verbriefungsstrukturen erklärt. In Punkt 4.5 bzw. 4.6 wird näher
auf das Konzept des Credit Enhancements und auf in Verbriefungen befindliche Risi-
ken eingegangen. Abschließend werden die wichtigsten Vor- und Nachteile von Ver-
briefungen dargelegt.
Kapitel 5 gibt einen Überblick über die Produktpalette und geht näher auf die einzel-
nen Aspekte der verschiedenen Produkte ein. Es wird erörtert, welche Produkte am
Markt vertreten sind und wie sie sich von einander differenzieren. Hierbei wird im Be-
sonderen auf für den Praxisteil wichtige Produktklassen, wie zum Beispiel Mortgage
Backed Securities, Collateralized Debt Obligations und Credit Default Swaps, einge-
gangen.
Im anschließenden Kapitel wird eine spezielle Art von Unternehmen, so genannte
Structured Finance Operating Companies (SFOCs), näher beleuchtet. Diese Unter-
nehmen spielten in der Subprime- und Finanzmarktkrise eine elementare Rolle, da
sie in großem Maße zur Verbreitung der strukturierten Produkte an den weltweiten
Finanzmärkten beitrugen. So werden zuerst die verschiedenen Ausprägungsformen
von SFOCs dargestellt, um danach genauer auf spezielle Arten einzugehen.
Roman Rabak Seite 6

Kapitel 7 beschäftigt sich mit Ratingagenturen und zeigt ihre Rolle bei der Verbrie-
fung von Hypotheken, bzw. in der Finanzmarktkrise. Nach einem kurzen Überblick
über den Markt sowie die wichtigsten Ratingagenturen geht Kapitel 7.4 kurz auf den
Ratingprozess ein. Kapitel 7.5 erörtert potentielle Probleme im Zuge des
Ratingprozesses.
In Kapitel 8 wird der Markt für Kreditderivate und strukturierte Kreditprodukte in Eu-
ropa beleuchtet. Nach einer überblicksmäßigen Darstellung des europäischen Mark-
tes wird im Detail auf verschiedene Produktklassen eingegangen.
Das darauf folgende Kapitel 9 gibt einen zusammenfassenden Überblick über Markt-
risiken strukturierter Produkte. Nach einer Zusammenfassung der Marktrisiken wer-
den spezielle Risiken dieser Produkte dargestellt. Danach wird eine Begründung für
die Notwendigkeit umfassender Marktrisikomanagementsysteme geliefert.
Darauf aufbauend gibt Kapitel 10 einen Einblick in das Risikomanagement. Nach ei-
ner Definition von Risiko und einem Überblick über die verschiedenen Risikoarten
fokussiert Kapitel 10.2 auf die Aufgabe und den Nutzen des Risikomanagementsys-
tems. Danach beschäftigt sich das Kapitel mit dem für diese Arbeit wichtigen Marktri-
siko. Es wird näher auf die verschiedenen Teilgebiete des Marktrisikos eingegangen.
Kapitel 10.4 beschäftigt sich mit dem Value at Risk Konzept. Nach einer Definition
des Value at Risk wird die dahinterstehende Methodik erläutert. Nach einer Darstel-
lung der verschiedenen Ansätze sowie der jeweiligen Vor- und Nachteile der einzel-
nen Methoden werden die Möglichkeiten und Einschränkungen des Value at Risk
Konzepts vorgestellt. Punkt 10.5 bietet einen Überblick über alternative Marktrisiko-
messungsmodelle und erörtert die Vor- und Nachteile dieser Ansätze. Es wird hierbei
auf die Notwendigkeit der Komplementierung des Value at Risk Ansatzes durch wei-
tere Methoden hingewiesen. Anschließen wird in Punkt 10.6 ein Einblick in den An-
satz der Extreme Value Theorie und der Methodik von Copulas geliefert. Es wird
dargelegt, warum die Extreme Value Theorie in der Modellierung von extremen Er-
eignissen im linken Ende von Wahrscheinlichkeitsverteilungen dem Value at Risk
Ansatz überlegen ist. Danach wird das Einsatzgebiet von Copulas beschrieben. Die-
ser Punkt zeigt die Gründe auf, warum Copulas zur Risikobestimmung herangezo-
gen werden sollten. Am Ende dieses Kapitels diskutieren Punkt 10.7 und 10.8 das
Marktrisikomanagement strukturierter Produkte sowie potentielle Schwachstellen in
Roman Rabak Seite 7

deren Marktrisikomanagement. Kapitel 11 führt ausgewählte Charakteristika des
österreichischen Bankensystems an.
Nach dem theoretischen Abschnitt folgt der analytische Teil der Arbeit. So wird in
Punkt 12.1 zuerst die Erwartung an den analytischen Teil dargelegt. Anschließend
werden unter Punkt 12.2 die Vorgehensweise innerhalb der empirischen Studie am
österreichischen Markt sowie die Darstellung der Ergebnisse und deren Interpretati-
on geliefert. Punkt 12.3 geht näher auf die Analyse der Geschäftsberichte der größ-
ten österreichischen Kreditinstitute ein. Nach allgemeinen Angaben werden die Er-
gebnisse der Analyse und die daraus folgenden Interpretationen präsentiert. In
Punkt 12.4 wird das Ergebnis sowie die Interpretation der Analyse der Daten der
OeNB zum Gesamtexposure gegenüber strukturierten Kreditprodukten innerhalb der
österreichischen Bankenlandschaft aufgezeigt. Punkt 13 liefert abschließend eine
Conclusio zu den in dieser Arbeit erzielten Ergebnissen und Erkenntnissen.
Roman Rabak Seite 8

2 Die Subprimekrise
2.1 Überblick über die Krise
Die Finanzmarktkrise von 2007 hatte ihren Anfang im Subprime
Hypothekarkreditbereich der Vereinigten Staaten von Amerika. Investoren auf der
ganzen Welt waren von den Auswirkungen betroffen. Ende Jänner 2009 wurden die
direkten und indirekten Verluste durch die Finanzmarktkrise auf USD 2.200 Milliarden
geschätzt (vgl. International Monetary Fund 2009, S. 2). Mittlerweile stehen die
letzten Schätzungen des International Monetary Funds (IMF) bei USD 4,1 Billionen
an Verlusten bei Finanzinstitutionen weltweit 2 (vgl. Wessel 2009, o. S.). Im Laufe der
Krise kam der Asset Backed Commercial Paper Markt zum Erliegen, Hedge Fonds
mussten ihre Vermögenswerte verkaufen, eine Vielzahl an CDOs ging bankrott,
Banken sahen sich gezwungen ihre Portfolien abzuschreiben und Structured
Investment Vehicles (SIVs) und Conduits mussten liquidiert bzw. von Banken
gestützt werden. Fehlgeschlagene Spekulationen am Subprime Markt brachten
einige deutsche Banken nahe an die Insolvenz, in England kam es bei Northern
Rock zum ersten Bank-run seit vielen Jahren (vgl. Bank of England 2007a, S. 9).
Sowohl Northern Rock als auch in Probleme geratene deutsche Banken mussten im
Zuge der Krise (teil-) verstaatlicht werden. Das US Treasury und die Federal Reserve
mussten bei den Notverkäufen rund um Bear Stearns und Merill Lynch helfen. Nach
der Insolvenz von Lehman Brothers im September 2008 legten die letzten zwei
verbliebenen US Investmentbanken Goldman Sachs und Morgan Stanley ihren
Sonderbankenstatus ab und wandelten sich in normale Geschäftsbanken um. Im
Verlauf der Krise musste die US Regierung die zwei riesigen amerikanischen
Hypothekenfinanzierer Fannie Mae und Freddie Mac verstaatlichen und ihnen
enorme Summen zuschießen, um deren Insolvenz abzuwenden. Auch der
weltgrößte Versicherer American International Group (AIG) wurde nach
2 Diese Zahl beinhaltet sowohl bereits realisierte, als auch geschätzte noch bevorstehende Verluste.
Roman Rabak Seite 9

milliardenschweren Zuschüssen quasi verstaatlicht 3 (vgl. Bank of England 2008b,
S. 54).
Aus Angst vor weiteren Abschreibungen versuchten alle großen Banken Liquidität
anzusammeln und stoppten die Kreditvergabe untereinander. Dies führte zu einem
enormen Anstieg der Zinssätze auf dem Interbankenmarkt. Die Schwere der Krise
zwang US Banken dazu, bei globalen Investoren, so genannten Sovereign Wealth
Funds (SWF), um Kapitalinfusionen iHv. USD 230 Milliarden anzusuchen 4 (vgl.
Crouhy et al. 2008, S. 3). Der International Monetary Fund (vgl. 2009, S. 2) geht in
seinem Update zum Global Financial Stability Report im Jänner 2009 von
Abschreibungen bei Banken iHv. insgesamt USD 792 Milliarden und
Kapitalerhöhungen von insgesamt USD 826 Milliarden aus (vgl. Abbildung 2).
Abbildung 2: Weltweite Abschreibungen und Kapitalerhöhungen bei Banken
Quelle: Bloomberg, 26.01.2009 zitiert nach International Monetary Fund 2009, S. 2
Um den negativen Bewegungen der Wirtschaft entgegen zu wirken haben sowohl die
Federal Reserve (FED) als auch andere Notenbanken, wie zum Beispiel die Europä-
3 AIG bekam von der amerikanischen Regierung am 17. September 2007 USD 85 Milliarden zur
Rettung des Unternehmens bereitgestellt. Der Staat erhielt dafür einen Anteil von nahezu 80% an
A.I.G. (vgl. Hofmann 2008, o. S.)
4 Daten gelten mit Stand Mai 2008 laut Bloomberg. So kam es zu einem Einstieg des SWF China
Investment Corp. iHv. USD 3 Milliarden bei Blackstone (im Sommer 2007) und iHv. USD 5 Milliarden
bei Morgan Stanley (im November 2007). Der SWF des Emirates Abu Dhabi stieg mit USD 7,5
Milliarden bei Citigroup ein (vgl. Sommer 2008, S. 72).
Roman Rabak Seite 10

ische Zentralbank (EZB), in mehreren Schritten die Zinsen um einige Prozentpunkte
gesenkt. So hat die FED zum Beispiel zwischen August 2007 und Mai 2008 die Zin-
sen um 3,25 Prozentpunkte auf 2% gesenkt (vgl. Crouhy et al. 2008, S. 3).
Weltweit wurden staatliche Hilfspakete geschnürt um die ausufernden Probleme im
Finanzsektor und in der Realwirtschaft zu begrenzen. Großbritanniens Premierminis-
ter Gordon Brown verkündete Anfang Oktober 2008, in Not geratenen Banken mit
einem Rettungspaket iHv. GBP 400 Milliarden zu helfen (vgl. Fischer 2008, o. S.).
Die Deutsche Bundesregierung stellte im Oktober 2008 ein Rettungspaket iHv.
EUR 500 Milliarden vor (vgl. Hönighaus et al. 2008, o. S.), Frankreich ein EUR 360
Milliarden schweres Hilfspaket. In den USA wurde schon im September 2008 ein
staatliches Unterstützungspaket iHv. USD 700 Milliarden angekündigt (vgl. Bräuer
2008, o. S.). Die Finanzmarktkrise hatte in weiterer Folge auch starke Einflüsse auf
die Realwirtschaft. So wurde die Kreditvergabe der Banken zurückgefahren und die
Kreditvergabekonditionen wurden strenger.
2.2 Verlauf der Krise
Ab Mitte 2006 standen am amerikanischen Häusermarkt immer mehr Immobilien leer
und es wurde klar, dass sich Investoren und Spekulanten die Immobilien nur noch
untereinander verkauft hatten. Das Angebot an Häusern überstieg die reale
Nachfrage, die Preise für Immobilien begannen zu stagnieren und in weiterer Folge
zu sinken. Subprime Schuldner hatten zunehmend Schwierigkeiten ihre Hypotheken
zu refinanzieren. Eine Studie des Center for Responsible Lending bestätigte Ende
2006 die negativen Entwicklungen 5 .
In dieser umfassenden Studie wurde die Performance von über sechs Millionen US
Subprime Hypotheken, welche von 1998 bis ins dritte Quartal 2006 generiert wurden,
analysiert. Das besorgniserregende Ergebnis war, dass 2,2 Millionen Subprime
Kredite entweder bereits ausgefallen waren oder in den nächsten Jahren ausfallen
werden. Weiters stellte das Center fest, dass jede fünfte in den Jahren 2004 und
2005 generierte Subprime Hypothek in einer Zwangsvollstreckung enden werde (vgl.
Schloemer et al. 2006, S. 3).
5 Umfangreiche Daten und Ausführungen zur Studie des Center for Responsible Lending sind unter
Schloemer et al. (vgl. 2006, S. 3) zu finden.
Roman Rabak Seite 11

Durch die steigenden Zinsen und die fallenden Immobilienpreise kam es nun immer
häufiger zu Zahlungsausfällen und gerichtlichen Zwangsverwertungen der
Immobilien. Ende 2006 kam es zu den ersten Insolvenzen bei Hypothekenbanken
und Subprime Brokern. So mussten zum Beispiel Meritage Mortgage, Sebring
Capital Partners und Ownit Mortgage Solutions Konkurs anmelden (vgl. http://ml-
implode.com 2009).
Zu diesem Zeitpunkt nutzten die großen Investmentbanken die Turbulenzen der
Subprime Broker und Hypothekenbanken noch aus, um diese günstig zu
übernehmen und das immer noch profitable Geschäft mit Strukturierungen weiterhin
zu betreiben 6 . Nach und nach begannen sich Ende 2006 die vormaligen Pioniere aus
dem Subprime Geschäft zurück zu ziehen. So hatte zum Beispiel Bear Stearns den
Ankauf von Subprime Hypothekarkrediten im Jahr 2006 bereits um die Hälfte
zurückgefahren. Laut einer Klage von Barclays im Dezember 2007 hatte Bear
Stearns auch versucht, unverkäufliche CDOs aus der Bilanz zu entfernen, indem
dieses Unternehmen einen Hedge Fonds auflegte, der nur diese Risiken von den
Büchern der Bank kaufte (vgl. Sommer 2008, S. 107 sowie Borio 2008, S. 28).
Im Jahr 2007 begannen nun auch die großen Bankhäuser die Auswirkungen der
Krise zu spüren.
So musste HSBC am 8. Februar eine Gewinnwarnung herausgeben. Sie musste die
Kreditvorsorgen für 2006 um 20% erhöhen 7 . Diese resultierten fast zur Gänze aus
Problemen bei Second Lien Loans (zweitrangige Kredite) im Subprime Portfolio der
HSBC Finance Corporation, die in den Jahren 2005 und 2006 generiert worden
waren (vgl. www.hsbc.com 2009). HSBC hatte diese Kredite mit dem Kauf von
Household International im Jahr 2003 erworben (vgl. Sommer 2008, S. 108). Am 2.
April 2007 beantragte New Century Financial Corporation, der zweitgrößte Subprime
Hypothekarkreditgeber der Vereinigten Staaten, Chapter 11 Bankruptcy. Schon in
6 So kaufte Merill Lynch First Franklin Financial für USD 1,3 Milliarden (vgl. Fitzpatrick 2008, o. S.).
Morgan Stanley übernahm Saxon Capital Inc. für USD 706 Millionen (vgl. Smith 2007, o. S.). Barclays
gab USD 76 Millionen für EquiFirst aus (vgl. Wei 2007, o. S.).
7 Die ursprünglichen USD 8,8 Milliarden wurden um 20%, auf rund USD 10,6 Milliarden angepasst
(vgl. www.hsbc.com 2009 sowie Sommer 2008, S. 108).
Roman Rabak Seite 12

den Monaten davor hatten mehrere Subprime Darlehensgeber große Probleme bei
der Aufrechterhaltung ihrer Geschäfte (vgl. Borio 2008, S. 26).
Nach Verlusten iHv. USD 125 Millionen kündigte UBS am 3. Mai 2007 die
Schließung ihres Dillon Read Fonds an (vgl. Borio 2008, S. 26). Am 15. Juni stufte
die Ratingagentur Moody’s 131 mit Subprime Hypotheken unterlegte Wertpapiere
herab und kündigte eine Überprüfung weiterer 250 Wertpapiere an (vgl. Borio 2008,
S. 26).
Am 20. Juni 2007 meldeten zwei von Bear Stearns verwaltete Hedge Fonds
Verluste, nachdem sie bei Spekulationen auf Wertpapiere, die durch Subprime
Kredite gedeckt waren, verloren hatten. Sie mussten Vermögensgegenstände iHv.
USD 4 Milliarden verkaufen um Forderungen der Investoren und erwartete Margin
Calls zu decken (vgl. www.reuters.com 2009).
Es handelte sich hierbei um den Structured Credit Strategies Fund und den
Structured Credit Strategies Enhanced Leverage Fund. Die zwei Fonds hatten in
MBSs und CDOs investiert und tätigten mit dem Einsatz von Derivaten weitere
Spekulationen in diesen Märkten (vgl. Kelly et al. 2007, o. S.). Der stärker gehebelte
Fond hatte zum 31. März noch USD 638 Millionen an Investorenkapital sowie
mindestens USD 6 Milliarden an Fremdkapital zum Veranlagen zur Verfügung. Mit
diesen Geldern tätigte der Fond Wetten auf steigende Märkte iHv. USD 11,5
Milliarden sowie Wetten auf fallende Märkte iHv. USD 4,5 Milliarden. Der weniger
gehebelte Fond hatte insgesamt USD 925 Millionen an Investorengeldern und tätigte
damit Wetten auf steigende Märkte iHv. USD 9,7 Milliarden sowie Wetten auf
fallende Märkte iHv. USD 4 Milliarden. Im Juni mussten die beiden Fonds insgesamt
über USD 4 Milliarden an Vermögensgegenständen verkaufen um Wertausgleiche
(Margin Calls) an die Investoren tätigen zu können (vgl. Browning 2007, o. S.).
Schließlich kam es am 22. Juni zur Liquidierung des Structured Credit Strategies
Enhanced Leverage Fonds. Der zweite Fond wurde durch eine Kapitalinfusion iHv.
USD 3,2 Milliarden vorläufig gerettet (vgl. Borio 2008, S. 26). Bear Stearns musste
Schulden iHv. USD 1,6 Milliarden übernehmen, um den weniger gehebelten Fond
retten zu können (vgl. Browning 2007, o. S.).
Im Juli 2007 erreichte die Krise nun auch Deutschland. Am 30. Juli meldete die IKB
eine Rückstufung des Gewinnzieles für 2007/08 im Zusammenhang mit Verlusten
Roman Rabak Seite 13

aus dem US Subprime Sektor (vgl. www.reuters.com 2009). Die IKB konnte eine
Liquiditätslinie iHv. EUR 8,1 Milliarden für die Zweckgesellschaft Rhineland Funding
nicht mehr garantieren und so musste die KfW 8 für diese Summe einspringen (vgl.
Atzler / Bartz 2008, o. S.). In der mit EUR 12 Milliarden bewerteten
Zweckgesellschaft Rhineland Funding waren Ende März 2007 ca. 80% der Gelder in
Portfolien forderungsbesicherter Anleihen mit Subprime Anteilen veranlagt (vgl. o. V.
2008, o. S.). Die KfW sowie weitere private Banken schnürten daraufhin im Sommer
2007 ein Rettungspaket iHv. EUR 6 Milliarden, wobei auf die KfW knapp EUR 5
Milliarden entfielen (vgl. Atzler et al. 2008, o. S.). Im Februar 2008 wurde ein
weiteres Hilfspaket iHv. EUR 2,2 Milliarden beschlossen, um die Bank vor dem
Zusammenbruch zu bewahren (vgl. Marschall et al. 2008, o. S.).
Neben der IKB hatte Anfang August 2007 auch die SachsenLB Schwierigkeiten im
Zusammenhang mit außerbilanziellen Zweckgesellschaften, namentlich Georges
Quay und Ormond Quay. Diese zwei Conduits hatten Schwierigkeiten bei der
Finanzierung ihrer ABS Portfolien. Zusammen verwalteten die Zweckgesellschaften
mehr als USD 28 Milliarden an Vermögenswerten. Ormond Quay hatte im Juni 2007
USD 17,5 Milliarden in langfristigen Kreditanlagen 9 veranlagt. Zu diesem Zeitpunkt
war die SachsenLB einziger Liquiditätsspender von Ormond Quay und musste für die
gesamte Summe haften (vgl. o. V. 2007b, S. 11). Als die Probleme bei der
Refinanzierung durch kurzfristige Anleihen zunahmen, stellten die Deutsche
Bankenregulierung und Privatbanken eine Kreditlinie iHv. EUR 17,3 Milliarden zur
Finanzierung des SIVs zur Verfügung (vgl. Crawford / Mollenkamp 2007, o. S.). Die
SachsenLB wurde Ende August von der Landesbank Baden-Würtenberg
übernommen (vgl. Sommer 2008, 126 f.). In etwa zur selben Zeit, nämlich am 6.
August 2007, veröffentlichte American Home Mortgage Investment Corp. Probleme
bei der Finanzierung von Darlehensverpflichtungen und musste eine Woche später
Chapter 11 Bankruptcy anmelden.
Am 9. August setzte BNP Paribas die Bewertung der Vermögensgegenstände in drei
von ihnen gehaltenen Money Market Fonds aus und unterbrach die Tilgung (vgl.
8 Die Staatsbank KfW war zu diesem Zeitpunkt mit 38% an der IKB beteiligt (vgl. Atzler et al. 2008,
o. S.).
9 Davon waren 82% in Immobilienkrediten veranlagt.
Roman Rabak Seite 14

Bank of England 2008b, S. 53). Als Begründung wurde die Unmöglichkeit einer
Bewertung im damaligen Marktumfeld gegeben (vgl. Borio 2008, S. 26).
In Anbetracht der internationalen Geschehnisse wurde nun allen Banken klar, dass
ihre Finanzierungsgarantien für ABCP Conduits schlagend werden würden (vgl. Bank
of England 2007a, S. 8). In den Monaten Juni bis August 2007 mussten Banken nun
immer öfter für die garantierten Liquiditätslinien einstehen und angeschlagene SIVs
und Conduits unterstützen. Gleichzeitig konnten die Institute die zuvor angekauften
Hypothekarkredite und Leveraged Loans nicht mehr am Markt platzieren. Durch
diese Geschehnisse begannen alle Marktteilnehmer Liquidität anzusammeln um
zukünftige, unerwartete Zahlungen aus eigener Kraft tätigen zu können.
Konsequenterweise sanken die Aktivitäten am Interbankenmarkt. Dies führte Anfang
August zu einem extremen Anstieg der Zinssätze am Interbankenmarkt und es
wurde zunehmend schwerer und teurer für Banken sich zu refinanzieren (vgl. Frank
et al. 2008, S. 6 f.). Der plötzliche Vertrauensverlust am Interbankenmarkt lässt sich
auch am TED Spread 10 ablesen. Lag dieser Wert am 06. August 2007 noch bei
50,29 Basispunkten (Bsp.) so stieg er bis zum 20. August 2007 auf 240,24 Bsp. an
(vgl. Abbildung 3).
Abbildung 3: TED Spread (Juli 2007 bis Juli 2009)
Quelle: In Anlehnung an www.bloomberg.com 2009
10 Der TED Spread ist der Unterschied zwischen dem LIBOR Zinssatz und kurzfristigen U.S.
Government Schuldtiteln (T-Bills). Die Bezeichnung TED ist ein Akronym von T-Bill und ED, welches
das Ticker Symbol für Eurodollar Future-Kontrakte ist (vgl. www.tedspread.com 2009).
Roman Rabak Seite 15

Am 9. August 2007 führte die Europäische Zentralbank dem Interbankenmarkt durch
einen Schnelltender EUR 95 Milliarden an Mitteln zu, um den dortigen Spannungen
entgegen zu wirken (vgl. o. V. 2007a, o. S.). Die Federal Reserve führte dem
Interbankenmarkt mit ähnlichen Aktionen insgesamt USD 38 Milliarden an Mitteln zu
(vgl. Borio 2008, S. 27).
Am 14. September gab die Bank of England (vgl. 2008b, S. 53) an, Northern Rock
eine Liquiditätsunterstützungs-Fazilität gewährt zu haben. Daraufhin kam es am 17.
September zu einem Einlagen-Run auf die Bank, sodass die Regierung eine
Garantie für die existierenden Einlagen abgeben musste, um ein weiteres Abfließen
derselben zu verhindern 11 .
Am 15. Oktober 2007 beschlossen Citigroup, Bank of America und JP Morgan Chase
die Gründung eines Fonds, um mit den dort zugeführten Mitteln iHv. USD 80
Milliarden den ABCP Markt durch Käufe von angeschlagenen Produkten bei SIVs zu
unterstützen 12 (vgl. Borio 2008, S. 27).
In den Monaten November und Dezember beschlossen diverse Banken die
Rücknahme von SIVs in ihre eigenen Bilanzen. So veröffentlichte HSBC Pläne,
USD 45 Milliarden an SIV Vermögen in ihre eigene Bilanz einzugliedern, Citibank
plante die Zufuhr von insgesamt USD 49 Milliarden an SIV Vermögensgegenständen
(vgl. Borio 2008, S. 27).
Im Jänner 2008 wurde eine Vielzahl an Finanz-Garantiegebern im Rating
herabgestuft. So wurden die Unternehmen Ambac, SCA und FGIC von Fitch
herabgestuft. Dies führte zu einer Abstufung von ca. 290.000 versicherten
Transaktionen, unter ihnen vorwiegend Kommunalanleihen aber auch strukturierte
Produkte. In den darauf folgenden Wochen kam es zu weiteren Abstufungen von
Monoline Versicherern durch die zwei großen Ratingagenturen (vgl. Borio 2008,
S. 28).
11 In weiterer Folge gab die englische Regierung am 17. Februar 2008 die temporäre Verstaatlichung
von Northern Rock bekannt (vgl. Bank of England 2008b, S. 53).
12 Dieses so genannte MLEC ABCP Programm wurde allerdings am 21. Dezember wieder verworfen
(vgl. Borio 2008, S. 28).
Roman Rabak Seite 16

Am 16. März 2008 übernahm JP Morgan Chase & Co die Investmentbank Bear
Stearns und bewahrte sie so vor dem Zusammenbruch. Dieser Kauf wurde von der
Federal Reserve mit USD 30 Milliarden unterstützt (vgl. Bank of England 2008b,
S. 53).
Am 13. Juli 2008 veröffentlichte das US Treasury Rettungspläne für Fannie Mae und
Freddie Mac. Beide Unternehmen wurden wenig später, nämlich am 7. September,
unter Conservatorship gestellt, das heißt verstaatlicht (vgl. Bank of England 2008b,
S. 54).
Am 15. September kam es mit dem Zusammenbruch der Investmentbank Lehman
Brothers zu einem neuen Höhepunkt der Turbulenzen an den Finanzmärkten. Am
selben Tag gab die Bank of America die Übernahme von Merill Lynch bekannt. Einen
Tag später, am 16. September, gewährte die Regierung dem Versicherungskonzern
AIG einen Notkredit iHv. USD 85 Milliarden. Dafür bekam sie im Gegenzug einen
79,9% Anteil an der Firma und ein Vetorecht gegen etwaige Dividendenzahlungen
zugesprochen (vgl. Bank of England 2008b, S. 54). Nach einer Erhöhung des
Kredites auf USD 123 Milliarden im Oktober kam es zu einer abermaligen
Aufstockung des Rettungspaketes auf USD 150 Milliarden (vgl. Karnitschnig et al.
2009, o. S.).
Nach der Einwilligung der Federal Reserve zur Umwandlung von Goldman Sachs
und Morgan Stanley in Bank-Holding-Unternehmen am 21. September war das
offizielle Ende der großen amerikanischen Investmentbanken beschlossen. Die
Konsolidierung am amerikanischen Bankensektor ging im dritten Quartal 2008 weiter
und so übernahm am 25. September 2008 JPMorgan Chase & Co die größten Teile
von Washington Mutual 13 (vgl. Bank of England 2008b, S. 54).
Auch in Europa kam es zu Stützungen bzw. Verstaatlichungen von Banken. So
wurde Bradford & Bingley am 29. September 2008 von der Britischen Regierung
verstaatlicht.
13 Washington Mutual war damals das größte Saving & Loans Institut des Landes (vgl. Berenson
2008, o. S.).
Roman Rabak Seite 17

Große europäische Banken wurden in weiterer Folge mit Kapitalinfusionen gestützt 14
(vgl. Bank of England 2008b, S. 54 f.).
Durch die Vorfälle am Bankensektor vergrößerten sich die Ängste an den
internationalen Aktienmärkten im letzten Quartal 2008 zunehmend. Verstärkt durch
die gleichzeitig aufkommenden schlechten Konjunkturaussichten kam es zu einem
Anstieg der Risikoaversion der Anleger und in weiterer Folge zu teils panikartigen
Aktienverkäufen (vgl. Deutsche Bundesbank 2009, S. 40). Die
Finanzierungsbedingungen für Unternehmen verschlechterten sich im letzten Quartal
2008 weiter, die Zinsaufschläge für Anleihen mit niedrigerem Rating weiteten sich
stark aus (vgl. Deutsche Bundesbank 2009, S. 37).
Ratingagenturen hatten maßgeblichen Einfluss auf die Geschehnisse während der
Finanzkrise. So wird im nächsten Absatz ein kurzer Auszug über ihre Tätigkeiten
gegeben.
Am 15. Juni 2007 stufte Moody’s 131 ABSs mit zugrunde liegenden Subprime
Hypothekarkrediten herab und stellte weitere 250 Anleihen unter Aufsicht. Anfang
Juli setzte Moody’s 184 mit Hypothekarkrediten unterlegte CDO Tranchen auf
Downgrade Review und stufte Subprime Hypothekarkreditanleihen im Wert von
USD 5 Milliarden herab. Gleichzeitig setzte Standard & Poor’s (S&P) mit Krediten
aus dem privaten Hypothekarkreditbereich (Residential Mortgage Loans) besicherte
ABSs aus dem Jahr 2006 iHv. insgesamt USD 7,3 Milliarden auf die Negative
Ratings Watchlist, Fitch setzte Anfang Juli 2007 33 Klassen aus 19 verschiedenen
CDOs auf Negative Watch (vgl. Borio 2008, S. 26). Am 16. August stufte Moody’s
691 so genannte Vintage Subprime Second Lien Bonds aus dem Jahr 2006 zurück.
Vom 11. bis zum 19. Oktober 2007 stuften Moody’s und S&P insgesamt mehr als
2500 Subprime Hypothekarkreditanleihen im Gesamtnennwert von USD 80
Milliarden herab. Noch im selben Monat setzte S&P 590 ABS CDOs auf Negative
14 Dexia erhielt am 30. September Kapitalinfusionen von Belgien, Frankreich und Luxemburg. Weiters
kündigten Belgien, Luxemburg und Holland an, EUR 11,2 Milliarden in Fortis zu investieren. Im
Oktober 2008 erhielt der Finanzkonzern ING eine Kapitalinfusion iHv. EUR 10 Milliarden von der
Niederländischen Regierung, Deutschland präsentierte ein Rettungspaket für die angeschlagene
Hypo Real Estate (vgl. Bank of England 2008b, S. 54 f.).
Roman Rabak Seite 18

Watch und stufte 45 Tranchen von CDOs im Gesamtwert von USD 3,7 Milliarden
herab. Moody’s stufte 117 CDO Tranchen herab (vgl. Borio 2008, S. 27).
Durch die Turbulenzen an den internationalen Finanzmärkten und den Problemen
auf dem Interbankenmarkt sahen sich die Notenbanken immer öfter gezwungen in
den Markt einzugreifen. Dies passierte meist durch Anpassung der Leitzinssätze,
allerdings wurden auch andere Maßnahmen gesetzt um der Krise entgegen zu
wirken.
So führten die Notenbanken wiederholt aufeinander abgestimmte Aktionen durch, um
die Lage auf den Finanzmärkten und dem Interbankenmarkt zu beruhigen. Die
Federal Reserve senkte die Federal Funds Rate am 18. September um 50
Basispunkte. Dieser Senkung folgten weitere Einschnitte um jeweils 25 Basispunkte
am 31. Oktober und am 11. Dezember (vgl. www.federalreserve.gov 2009). Nach
einer außerplanmäßigen Senkung um 75 Basispunkte am 22. Jänner 2008 folgte am
30. Jänner eine nochmalige Senkung um 50 Basispunkte (vgl. Borio 2008, S. 27 f.).
Bis zum 16. Dezember 2008 wurde die Federal Funds Rate in weiteren Schritten auf
0-0,25% gesenkt (vgl. www.federalreserve.gov 2009). Die EZB vollzog im Laufe der
Krise ähnliche Schritte wie die Federal Reserve und stimmte viele ihrer Aktionen mit
dieser ab. So senkte die EZB das Zinsniveau ihrer Deposit Facility von 3% Mitte Juni
2007 in mehreren Schritten auf 0,25% Anfang April 2009 (vgl. www.ecb.int 2009).
2.3 Gründe für die Krise
Im nun folgenden Punkt wird kurz auf die Gründe und Einflussfaktoren eingegangen,
welche die Subprimekrise ausgelöst bzw. verstärkt haben. Allerdings wird hier, wie
bereits erwähnt, nicht ins Detail gegangen. Es erfolgt eine Überblicksdarstellung der
in der Literatur gängigen Faktoren. Für genauere Ausführungen wird auf die
jeweiligen Quellen verwiesen.
Mag. Ittner beschrieb in seinem Vortrag zum Risiomanagement der Banken am 25.
August 2008 Risikomanagement als die zentrale Kernaufgabe des Bankensystems
(vgl. www.oenb.at 2008c) und verwies auf die enorme Wichtigkeit guter
Risikomessungssysteme. Gleichzeitig gab er zu bedenken, dass auch bei noch so
guter Messung und Methoden das Risiko nicht verschwindet.
Roman Rabak Seite 19

Ein wesentlicher Faktor, der zur Generierung der Krise beigetragen hat, waren
falsche Anreizstrukturen innerhalb des Originate and Distribute Modells 15 . In den
letzten Jahren hatten sich die Marktteilnehmer zunehmends aufeinander verlassen.
Es kam somit zu einem „Marsch der Lemminge“. Weiters wurde betont, dass die
wesentlichen Gründe für die Finanzmarktkrise nicht im Risikomanagement gelegen
haben, sich allerdings auch in diesen Bereichen Schwachpunkte 16 gezeigt haben
(vgl. www.oenb.at 2008c).
Auch Borio (vgl. 2008, S. 21) bezeichnete die Ausprägungen des Originate and
Distribute Modells der letzten Jahre sowie die Innovationen innerhalb strukturierter
Produkte als zwei der Hauptgründe für das Aufkommen der Krise. Diese zwei
Faktoren haben die Risikobereitschaft der Investoren erhöht und somit die Ausmaße
der Krise unterstützt. Er macht diese Faktoren für die falsche Wahrnehmung des
tatsächlich eingegangenen Risikos in den vorangegangenen Jahren verantwortlich
(vgl. Borio 2008, S. 21). Das hochgradig unlineare Auszahlungsprofil, Unterschiede
im Risikoprofil zu anderen Fixed Income Instrumenten, sowie die noch geringen
Erfahrungswerte in den angewandten Modellen stehen somit in direktem
Zusammenhang mit den Ereignissen und Problemen während der Subprimekrise
(vgl. Borio 2008, S. 10).
Die Bank of England (vgl. 2007a, S. 5 f.) ging in ihrem Finanzmarktstabilitätsbericht
im Oktober 2007 auf die Entstehung der Finanzmarktkrise ein. So begründete sie
den Beginn der Krise mit einer lange andauernden Suche nach hohen Gewinnen der
Investoren sowie einer schlechteren Kreditrisikobewertung der involvierten Parteien.
Durch das Bestreben hohe Renditen in einem Umfeld niedriger Zinsen zu generieren
stieg die Nachfrage nach gewinnbringenderen, aber auch risikoreicheren
Finanzinstrumenten 17 rapide an. Finanzinstitutionen waren in ihrer Finanzierung und
in ihren Geschäftsfeldern, verstärkt durch das Originate and Distribute Modell, von
15 Beim Originate and Distribute Modell werden die von der Bank generierten Kredite nach der
Kreditvergabe in Produkte zusammengeführt und weiterverkauft (vgl. www.oenb.at 2008a).
16 Als Beispiele hierfür werden die Korrelationsannahmen bei Verbriefungen sowie die
Marktwertermittlung für Vermögensgegenstände, welche keine Marktwerte haben, angeführt (vgl.
www.oenb.at 2008c).
17 Dies beinhaltete unter anderem US Residential Mortgage Backed Securities sowie Leveraged
Loans.
Roman Rabak Seite 20

einer anhaltenden Nachfrage nach diesen Instrumenten auf den Kapitalmärkten
abhängig. Das involvierte Risiko wurde so im gesamten Finanzsystem verteilt, wobei
die eigentlichen Endinvestoren das zugrunde liegende Risiko ihrer Investments oft
gar nicht mehr beurteilen konnten (vgl. Bank of England 2007a, S. 6).
Zusätzlich hatten die Kreditinstitute keine große Motivation die Qualität der
vergebenen Kredite im Detail zu analysieren, da sie wenig bis gar kein Endrisiko
tragen mussten. Risikoträger hatten aufgrund der Vielzahl an vorgelagerten Parteien
oft keine Möglichkeit, genügend Informationen über die zugrunde liegenden
Forderungen zu sammeln und verließen sich somit zu sehr auf die Einschätzungen
anderer Parteien 18 (vgl. Bank of England 2007d, S. 6 f.).
2.4 Die Subprimekrise in Österreich
Der österreichische Bankensektor war von der US Subprimekrise anfangs nicht so
stark betroffen wie andere europäische Bankensektoren. Die ersten Wellen der Krise
hatten nur eine beschränkte Auswirkung auf österreichische Banken. Die im
internationalen Vergleich geringen direkten Auswirkungen lassen sich im
Wesentlichen auf zwei Aspekte zurückführen (vgl. www.oenb.at 2008a). Durch die
starke Ausrichtung der großen österreichischen Banken auf den CESEE 19 Raum
hatte das österreichische Bankensystem ein im Vergleich sehr geringes Exposure in
den von der Finanzmarktkrise besonders stark betroffenen Vermögensklassen (vgl.
www.oenb.at 2008b). Dies verringerte die Involvierung in den US Subprime Markt
und die daraus hervorgegangenen Produkte. Andererseits setzen österreichische
Banken auf das sogenannte Originate and Hold 20 Modell, anstatt das Originate and
Distribute Modell anzuwenden. Weiters positiv beigetragen hatte die Tatsache, dass
das Einlagengeschäft traditionell eine relativ hohe Bedeutung am österreichischen
Markt einnimmt (vgl. www.oenb.at 2008a).
18 Unter anderem Ratingagenturen bzw. CDO Manager.
19 25,7% der Gesamtbilanzsumme sowie 42,6% des gesamten konsolidierten Vorsteuergewinns aller
österreichischer Banken stammten Ende 2007 aus dem CESEE Raum (vgl. www.oenb.at 2008a).
20 Bei der Originate and Hold Methode werden die vergebenen Kredite in der eigenen Bilanz bis zum
Ende gehalten und nicht in Form strukturierter Produkte weiterverkauft.
Roman Rabak Seite 21

Diese geringen Auswirkungen der ersten aus den USA kommenden Wellen zeigten
sich auch am Aktienkurs der Erste Bank und der Raiffeisen International. Im
Zeitraum Juli 2007 bis Juli 2008 verloren beide Institute weniger als andere Banken
im Euroraum 21 (vgl. Abbildung 4).
Abbildung 4: Aktienkurs Erste Bank / Raiffeisen International im Vergleich zu DJ
EuroStoxx Banks (Juli 2007 bis Juli 2008)
Eigene Darstellung; Datenquelle: Bloomberg, 03.06.2009
Die Wellen an Ereignissen, welche nach dem Sommer 2008 kamen, hatten einen
größeren Einfuss auf österreichische Banken. Die Verschärfungen an den
internationalen Finanzmärkten führten auch in Österreich zu Unruhen. Infolge des
Konkurses von Lehman Brothers, der Turbulenzen am isländischen Finanzmarkt und
der Probleme bei Washington Mutual kam es zu Wertberichtigungen bei den
österreichischen Banken. Weiters stiegen die Refinanzierungskosten für
Finanzinstitute markant an (vgl. www.oenb.at 2008a).
Durch die aufkommenden Probleme im CESEE Raum und dem geringeren
Risikoappetit auf der Investorenseite litt die Geschäftstätigkeit österreichischer
Banken in diesem Raum. Der Rückgang der Geschäftstätigkeit sowie die
allgemeinen wirtschaftlichen Anspannungen in Folge der Turbulenzen im Sommer
21 Dies wird am DJ EuroStoxx Banks gemessen.
Roman Rabak Seite 22

2008 trafen den österreichischen Bankensektor im internationalen Vergleich stärker
als andere europäische Länder (vgl. www.oenb.at 2008a).
Österreichs Banken engagieren sich im CESEE Raum seit den späten 80er Jahren.
Seitdem haben sie ihre Geschäftstätigkeit kontinuierlich ausgebaut und sind heute in
allen Ländern im CESEE Raum vertreten. Die Bedeutung des Ostgeschäfts
österreichischer Banken lässt sich anhand folgender Zahlen belegen. Österreichs
Banken generierten im ersten Halbjahr 2008 insgesamt einen konsolidierten Gewinn
iHv. EUR 3,3 Milliarden. Der Gewinn in Österreich belief sich hierbei auf EUR 1,0
Milliarde und der Gewinn aus der restlichen Welt auf EUR 0,3 Milliarden (vgl.
www.oenb.at 2009a). Insgesamt sind 12 Österreichische Banken mit 73
Tochterbanken in 19 Ländern im CESEE Raum vertreten. Die Bank für
internationalen Zahlungsausgleich gibt das Exposure Österreichischer Banken mit
einer Höhe von EUR 190 Milliarden gegenüber diesen Volkswirtschaften an (vgl.
OeNB 2009a, S. 2). Dies entspricht in etwa 66,5% des Österreichischen BIPs 22 . Der
Marktanteil Österreichs am gesamten CESEE Bankenmarkt beträgt 15,2% (21,8%
exklusive Russland) (vgl. www.oenb.at 2009a).
Abbildung 5: Aktienkurs Erste Bank / Raiffeisen International im Vergleich zu DJ
EuroStoxx Banks (Juli 2008 bis Dezember 2008)
Eigene Darstellung; Datenquelle: Bloomberg, 03.06.2009
22 Hierbei handelt es sich um die BIP Vorhersage für 2008.
Roman Rabak Seite 23

Die oben beschriebenen Entwicklungen lassen sich auch am Aktienkurs erkennen.
So erlitten österreichische Banken seit Anfang Juli 2008 einen größeren Kursverlust
als andere Institute im Euroraum (vgl. Abbildung 5).
2.5 Auswirkungen der Subprimekrise auf österreichische Banken
Obwohl Österreich, wie bereits erwähnt, insgesamt gesehen weniger stark von der
Finanzmarktkrise getroffen wurde als andere europäische Staaten, gab es dennoch
auch hierzulande Auswirkungen der Krise zu spüren.
So mussten österreichische Banken im Zuge der Finanzmarktkrise
Wertberichtigungen im Bereich ihrer Produkte vornehmen. Laut OeNB (vgl.
www.oenb.at 2008a) gab es bei den 30 größten Instituten in Österreich im Jahr 2007
einen Wertberichtigungsbedarf im Bereich strukturierter Kreditprodukte von
insgesamt EUR 1,07 Milliarden. Dieser Wertberichtigungsbedarf konnte fast zur
Gänze den sechs größten Instituten zugeordnet werden (vgl. www.oenb.at 2008b).
Im ersten Quartal 2008 kam es zu einem Abwertungsbedarf von EUR 766 Millionen,
im zweiten Quartal 2008 war der Abwertungsbedarf mit ca. EUR 150 Millionen
erheblich geringer. Diese Wertberichtigungen resultieren laut OeNB fast
ausschließlich aus gesunkenen Marktwerten. Die tatsächlichen Ausfälle im Bereich
strukturierter Kreditprodukte im Jahr 2007 beliefen sich auf EUR 146 Millionen, im
ersten Halbjahr 2008 gab es tatsächliche Ausfälle iHv. EUR 46 Millionen. Insgesamt
gab es somit tatsächliche Ausfälle iHv. EUR 192 Millionen im Gesamtjahr 2007 und
im ersten Halbjahr 2008 sowie Abwertungen auf strukturierte Kreditprodukte iHv.
knapp EUR 2 Milliarden (vgl. www.oenb.at 2008a).
Der Abwertungsbedarf strukturierter Kreditprodukte stieg im Gesamtjahr 2008 weiter
an. So verzeichneten Österreichs Kreditinstitute im Jahr 2008 Wertberichtigungen
iHv. EUR 2,1 Milliarden (vgl. Expertengespräch Mag. Redak, 2009). Dies entspricht
einem Anstieg von 96% im Vergleich zum Vorjahr. Detaillierte Informationen zu den
Positionen österreichischer Kreditinstitute im Bereich strukturierter Kreditprodukte
werden unter Punkt 12.4 geliefert.
Weiters sank das Ergebnis im Handels- und im Provisionsgeschäft sowie im Bereich
der Finanzgeschäfte (vgl. Kapitel 11.3).
Roman Rabak Seite 24

3 Der Hypothekarkreditmarkt in Amerika
3.1 Allgemeines zum Hypothekarkreditmarkt
Der amerikanische Hypothekarkreditmarkt unterscheidet sich von Hypothekarkredit-
märkten in anderen Ländern. In Anlehnung an Green und Wachter erklären Miller
und Pearce (vgl. 2005, S. 3) nach einem Vergleich der einzelnen Hypothekarkredit-
märkte, dass der amerikanische Markt durch einzigartige Charakteristika einen er-
heblichen Nutzen für amerikanische Hausbesitzer bringt. Durch die Unterstützung
der Regierung beim Eigenheimerwerb durch die Government Sponsored Enterprises
(GSEs) können sich mehr Leute eine Immobilie leisten als in anderen Ländern. Ver-
gleicht man das Verhältnis von ausstehenden Hypothekarkrediten mit dem nationa-
len BIP, so befindet sich Amerika im internationalen Vergleich unter den Ländern mit
der höchsten Quote (vgl. Green / Wachter 2005, S. 101). Der amerikanische Hypo-
thekarkreditmarkt ist durch eine große Anzahl an spezialisierten, öffentlichen und
privaten, Institutionen ausgezeichnet. Durch ihre Tätigkeit werden das vielfältige An-
gebot und die zahlreichen Vorteile für Eigenheimbesitzer ermöglicht (vgl. Miller /
Pearce 2006, S. 3). Im folgenden Kapitel werden zuerst die Government Sponsored
Enterprises näher beleuchtet. Danach wird ein Überblick über den Primär- und den
Sekundärmarkt sowie deren Zusammenspiel gegeben.
3.2 Government Sponsored Enterprises (GSEs)
3.2.1 Allgemeines zu GSEs
Government Sponsored Enterprises sind Unternehmen, welche vom Kongress ge-
schaffen wurden, aber in privater Hand gehalten werden (das heißt nicht dem Staat
gehören). Die Legaldefinition von GSEs ist im 2 U.S.C. 622 (8) festgelegt (vgl.
Albrecht 2003, S. 13). GSEs sollen durch konstante private Investitionen einen Kapi-
talfluss an bestimmte Schuldnergruppen gewährleisten. GSEs sind in Privatbesitz
befindliche Aktiengesellschaften (manche börsennotiert, manche nicht). Die Mehrheit
ihrer Direktorien wird von den Aktionären gewählt, der Rest vom US Präsidenten er-
nannt. GSEs wurden vom Kongress geschaffen, um Ziele in bestimmten öffentlichen
Bereichen voranzutreiben. Sie agieren somit in einem Spannungsfeld zwischen öf-
Roman Rabak Seite 25

fentlichen und privaten Interessen (öffentlicher Auftrag vs. angemessene Verzin-
sung). Abbildung 6 zeigt einen Auszug über Government Sponsored Enterprises und
Government Sponsored Agencies, welche am Markt Wertpapiere begeben (vgl.
Albrecht 2003, S. 13).
Abbildung 6: Der Regierung nahestehende Wertpapieremittenten
Major government-affiliated issuers of securities
Government Sponsored Entities Guarantor
Federal Home Loan Bank System FHLB. Line of credit with US
(FHLB)
Treasury
Federal Home Loan Mortgage
Freddie Mac. Line of credit with
Corporation (Freddie Mac)
US Treasury
Federal National Mortgage Corporation Fannie Mae. Line of credit with
(Fannie Mae)
Government Sponsored Agency
US Treasury
Government National Mortgage Full faith and credit of US
Association (Ginnie Mae)
Treasury
Quelle: In Anlehnung an DeGennaro 2008, S. 19
Je nach Tätigkeitsfeld dürfen GSEs nur bestimmte zugrunde liegende Vermögens-
gegenstände erwerben oder versichern (im Falle von Fannie Mae und Freddie Mac
nur Einfamilienhäuser-Hypothekarkredite sowie Mehrfamilienhäuser-
Hypothekarkredite bis zu einer bestimmten Höhe). Hinter der Tätigkeit von GSEs
steht implizit die amerikanische Regierung (vgl. Albrecht 2003, S. 14 f.). MBSs von
Ginnie Mae werden durch die amerikanische Regierung im Bezug auf die zeitgerech-
te und vollständige Zahlung von Zinsen und Kapital garantiert. Wertpapiere, die von
Freddie Mac veräußert werden, heißen Participation Certificates (PC). Hierbei gibt es
zwei Arten von PCs. Unter dem Gold PC Programm begebene Wertpapiere garantie-
ren die zeitgerechte und vollständige Zahlung von Zinsen und Kapital (diese Garantie
ist allerdings nicht explizit von der amerikanischen Regierung, sondern von Freddie
Mac gegeben). Bei den anderen begebenen PCs garantiert Freddie Mac die zeitge-
rechte und vollständige Zahlung von Zinsen. Kapitalzahlungen allerdings werden so
weitergegeben wie sie vereinnahmt werden. Freddie Mac garantiert hier die Zahlung
des Kapitals spätestens ein Jahr nach der geplanten Fälligkeit. Fannie Mae’s MBSs
garantieren die zeitgerechte und vollständige Zahlung von Zinsen und Kapital (vgl.
Fabozzi 2005, S. 261).
Roman Rabak Seite 26

Im Folgenden werden zwei der größten und wichtigsten GSEs, Fannie Mae und
Freddie Mac, näher beleuchtet. Fannie Mae und Freddie Mac nehmen eine
dominierende Position am US amerikanischen Hypothekarmarkt ein. Abbildung 7
zeigt die jährliche Emmision an Collateralized Mortgage Obligations (CMOs) sowie
die Summe an ausstehenden CMOs per 31. März 2009 und verdeutlicht die
überlegene Position von Fannie Mae und Freddie Mac am amerikanischen Markt.
Zusammen mit der Government Sponsored Agency, Ginnie Mae, emittieren die zwei
Unternehmen Wertpapiere und sichern die Liquiditätszufuhr für die Generierung von
Hypothekarkrediten. Fannie Mae und Freddie Mac verbriefen zusammen ca. die
Hälfte aller Hypotheken in den USA (vgl. DeGenarro 2008, S. 20).
Im Jahr 2006 tätigten Miller und Pearce (vgl. 2006, S. 2) folgende Aussage: „Freddie
Mac and Fannie Mae confer substantial benefits on homeowners while posing
manageable risks to the financial system and minimal costs to taxpayers“. Dies
sollte, wie man im Nachhinein weiß, nicht wirklich stimmen. Durch die Subprimekrise
sahen sich die zwei Unternehmen großen Schwierigkeiten ausgesetzt und
verbuchten hohe Verluste. Schließlich mussten die zwei großen GSEs durch
Steuergelder gestützt werden 23 .
Abbildung 7: CMO Tätigkeit von Fannie Mae, Freddie Mac und Ginnie Mae
Quelle: Bloomberg 2009 zitiert nach www.freddiemac.com 2009c, S. 75
Waren diese zwei Institute im Jahr 2006 zusammen noch über USD 100 Milliarden
wert, so sank ihre Marktkapitalisierung, bedingt durch die Entwicklungen im Zuge der
23 Nähere Ausführungen dazu finden sich in den Punkten zu Fannie Mae und Freddie Mac.
Roman Rabak Seite 27

Finanzmarktkrise, auf unter USD 20 Milliarden (vgl. Bank of England 2008b, S. 19).
Auch der Fair Value der Nettovermögensgegenstände der zwei Unternehmen sank
deutlich ab (vgl. Abbildung 8). Am 7. September 2008 wurden die beiden
Unternehmen unter Conservatorship der Federal Housing Finance Agency gestellt.
Ihnen wurde Zugang zu Kapital und Finanzierungsmöglichkeiten des US Treasury’s
ermöglicht um weitreichende negative Auswirkungen auf die Gesamtwirtschaft und
den amerikanischen Markt, im Zuge eines Zusammenbruchs der Unternehmen, zu
verhindern (vgl. Bank of England 2008b, S. 17).
Abbildung 8: Kapitalpositionen von Fannie Mae und Freddie Mac
Quelle: Bloomberg, 2008 und öffentliche Accounts zitiert nach Bank of England
2008b, S. 19
Abbildung 9 zeigt, dass GSEs einen sehr hohen Anteil an den insgesamt ausstehen-
den Hypotheken haben, im Verhältnis dazu aber einen sehr kleinen Anteil an allen
überfälligen Hypotheken aufweisen. Private Label Securities haben mit 51% den
größten Anteil an überfälligen Hypotheken. Dies lässt sich dadurch erklären, dass
diese weitaus schlechtere MBSs halten als GSEs (vgl. Abbildung 9 sowie
www.freddiemac.com 2009a, S. 1).
Roman Rabak Seite 28

Abbildung 9: GSEs und ausstehende Hypothekarkredite
Quelle: In Anlehnung an www.freddiemac.com 2009a, S. 1 24
3.2.2 Fannie Mae
3.2.2.1 Geschichtlicher Rückblick
Im Jahr 1934 wurde die Federal Housing Administration (FHA) als Teil eines Maß-
nahmenpaketes zur Abfederung der Folgen der Weltwirtschaftskrise gegründet. Zu
den Hauptaufgaben der Federal Housing Administration gehörte die Versicherung
von Hypothekendarlehen privater Institutionen. Die FHA kann private – aber trotzdem
unter ihrer Aufsicht stehende – Hypothekengesellschaften gründen, welche Hypothe-
kardarlehen an- und verkaufen, die von der FHA versichert sind. Im Jahr 1938 grün-
dete die FHA solch eine Gesellschaft, die Federal National Mortgage Association
(Fannie Mae). Nach dem Zweiten Weltkrieg wurde Fannie Mae beauftragt, auch Hy-
pothekarkredite anzukaufen, welche von der Veterans Administration (VA) und dem
Rural Housing Service (RHS) garantiert wurden (vgl. Albrecht 2003, S. 15 f.).
24 Aus Gründen der besseren Lesbarkeit werden in weiterer Folge, wenn notwendig, die Primärquellen
in Fußnoten angeführt. Primärquellen: Federal Reserve Board (vgl. 2009, o. S.), FDIC (vgl. 2009,
o. S.), Freddie Mac (vgl. 2009, o. S.), Fannie Mae (vgl. 2009b, o. S.), Mortgage Bankers Association
(vgl. 2009, o. S.) sowie First American CoreLogic (LoanPerformance) (vgl. 2009, o. S.).
Roman Rabak Seite 29

Im Jahr 1968 wurde Fannie Mae zu einem privatwirtschaftlichen Unternehmen um-
gewandelt, welches an der New Yorker Börse gelistet war. Die Geschäftstätigkeit
wurde dahingehend erweitert, dass Fannie Mae fortan auch Hypotheken erwerben
durfte, die außerhalb der Versicherung der FHA lagen (vgl. Fannie Mae 2009a, S. 3).
Seit diesem Jahr ist Fannie Mae ein privates, aber trotzdem der Regulierung des
Departments of Housing and Urban Development (HUD) unterworfenes Unterneh-
men, welches das Segment der Single-Family Conforming Conventional Mortgages 25
betreut (die FHA wurde mit dem HUD vereinigt und Fannie Mae wurde der Aufsicht
des HUD unterstellt). Im Jahr 1970 war die Umwandlung von Fannie Mae zu einer
GSE abgeschlossen (vgl. Albrecht 2003, S. 16). Weiterführende Information zur heu-
tigen Aufstellung am Markt und Informationen zur Charter von Fannie Mae gibt der
Punkt „About Fannie Mae“ auf der Homepage des Unternehmens (vgl.
www.fanniemae.com 2009b).
3.2.2.2 Geschäftsfelder und ausgewählte Finanzdaten
Fannie Mae agiert ausschließlich am Sekundärmarkt für Hypothekarkredite, um Ban-
ken, so genannte Mortgage Broker und andere Institutionen mit den notwendigen
Mitteln auszustatten, um die Kreditvergabe an Privatpersonen zu leistbaren Konditio-
nen zu ermöglichen (vgl. Fannie Mae 2009a, S. 3). Diese Zusammenarbeit finanziert
Fannie Mae mit der Platzierung von Fremdkapitalinstrumenten an amerikanischen
und internationalen Kapitalmärkten (vgl. www.fanniemae.com 2009a).
Fannie Mae hat drei primäre Geschäftsfelder 26 , namentlich Single-Family Credit
Guarantee Business, Housing and Community Development Business und Capital
Markets Group. Fannie Mae’s Capital Markets Group verkauft und erwirbt
Hypothekarkredite und Wertpapiere, die im Zusammenhang mit diesen
Hypothekarkrediten stehen (Mortgage-Related Securities). Dieser Ankauf wird
hauptsächlich durch die Ausgabe von Schuldpapieren finanziert. In der Single Family
Credit Guarantee Einheit hilft Fannie Mae ihren Geschäftspartnern attraktive
Lösungen für Privatpersonen zu finden und unterstützt die Hypothekarkreditgeber bei
25 Dies ist das Segment der Hypothekarkredite im als konform geltenden konventionellen
Hypothekarkreditbereich. Nähere Ausführungen dazu finden sich in Abbildung 13 und Punkt 3.4.
26 Für genauere Ausführungen zu den einzelnen Geschäftsfeldern wird auf die Erklärungen der
Homepage des Unternehmens verwiesen.
Roman Rabak Seite 30

der Durchführung der Kreditvergabe. Weiters tauscht das Unternehmen so genannte
Fannie Mae MBSs gegen von Hypothekarkreditgebern erhaltene Hypothekarkredit-
Portfolien, in welchen es die rechtzeitige und vollständige Zahlung von Zinsen und
Kapital der zugrunde liegenden Kredite garantiert 27 . Hypothekarkreditgeber können
diese liquideren MBSs am Markt platzieren und die so erwirtschafteten Einkünfte zur
Generierung neuer Darlehen verwenden. Fannie Mae’s Housing and Community
Development Business Einheit konzentriert sich auf das so genannte Multifamily
Lending, Community Lending und das Community Investment Geschäft (vgl. Fannie
Mae 2009a, S. 6 f.).
Zur Finanzierung der oben genannten Geschäftstätigkeiten begibt Fannie Mae eine
Vielzahl an verschiedenen Wertpapieren. Dies sind unter anderem Schuldtitel,
MBSs, sowie Stamm- und Vorzugsaktien (vgl. Fannie Mae 2009a, S. 9). Die
Instrumente innerhalb dieser genannten Gruppen sind in ihren Spezifikationen sehr
unterschiedlich. Die Erklärung der einzelnen Spezifikationen würde den Rahmen
dieser Arbeit überschreiten und wird hier nicht weiter behandelt 28 .
Einen Überblick über das Kreditportfolio zum 31. Dezember 2008 geordnet nach
Schlüsselcharakteristika bzw. Jahrgängen der Emission der einzelnen Produkte
geben die Tabellen in Punkt 1 und Punkt 2 im Anhang (vgl. www.fanniemae.com
2009c, S. 5 f.).
Im Jahr 2008 verbuchte Fannie Mae einen Verlust von insgesamt USD 58,7
Milliarden. Im Jahr 2007 lagen die Verluste bei USD 2,1 Milliarden. Fannie Mae’s
Passiva überstiegen ihre Aktiva per 31. Dezember 2008 um USD 15,2 Milliarden.
Diese Summe wurde im Rahmen des Senior Preferred Stock Purchase Agreement
zwischen Fannie Mae und dem Treasury angefordert, um das Defizit auszugleichen
(vgl. www.fanniemae.com 2009e, S. 1).
27 Für diese Garantie erhält das Unternehmen eine „Guarantee Fee“ iHv. 0,20% des ausstehenden
Nennkapitals (vgl. Frame / White 2005, S. 160).
28 Nähere Informationen zu den einzelnen Instrumenten und den Geschäftsfeldern sind dem
Informationsheft „An Introduction to Fannie Mae“ (vgl. Fannie Mae 2009a, S. 9-17) oder dem bei der
SEC eingereichten Form 10-K auf den Seiten 14 bis 20 (vgl. www.fanniemae.com 2009d, S. 14-20) zu
entnehmen.
Roman Rabak Seite 31

Eine genaue Darstellung der Bilanz, der Geschäftsaktivitäten sowie einiger
Kennzahlen finden sich im Anhang unter Punkt 3 – ausgewählte Finanzdaten von
Fannie Mae (vgl. www.fanniemae.com 2009d, S. 81).
Wie in der Tabelle im Punkt 4 im Anhang ersichtlich wird, betreibt Fannie Mae eine
Vielzahl an Off-Balance-Sheet Aktivitäten. Der größte Teil an ausstehenden Fannie
Mae MBSs wird von dritten Parteien (die nicht in der Bilanz aufscheinenden
Drittparteien sind so genannte Qualified Special Purpose Entities) gehalten und
erscheint deswegen nicht in den konsolidierten Bilanzen (vgl. www.fanniemae.com
2009d, S. 163). Daher ist die Summe an Off-Balance-Sheet Aktivitäten und somit
auch das Exposure und das damit verbundene Risiko um ein Vielfaches höher als in
der Bilanz im Jahresabschluss auf den ersten Blick ersichtlich wird.
3.2.3 Freddie Mac
3.2.3.1 Geschichtlicher Rückblick
Die Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac) wurde 1970 vom Kon-
gress geschaffen, um den Hypothekarkreditmarkt durch die Verbriefung von Hypo-
theken, welche von den Savings & Loan Associations (S&Ls) emittiert wurden, zu
unterstützen (vgl. Frame / White 2005, S. 160 f.).
Anfänglich gehörte Freddie Mac zum Federal Home Loan Bank System (FHLBS) und
bediente dort den Sekundärmarkt für Hypothekarkredite, welche von FHLBS-
Mitgliedern generiert wurden. Seit 1989 ist Freddie Mac privatisiert und eine GSE.
Genau wie Fannie Mae ist Freddie Mac der Aufsicht des HUD unterstellt (vgl. Alb-
recht 2003, S. 17). Historisch gesehen konzentrierte sich Freddie Mac anfangs dar-
auf, von S&Ls begebene Hypotheken zu verbriefen, während Fannie Mae am Markt
erworbene Hypotheken in ihren Büchern hielt (vgl. Frame / White 2005, S. 160 f.).
Seit 1992 hat Freddie Mac dieselben öffentlichen Aufträge wie Fannie Mae und be-
treut zusammen mit ihr den Markt für Single-Family Conforming Conventional Mort-
gages (vgl. Albrecht 2003, S. 18)
3.2.3.2 Geschäftsfelder und ausgewählte Finanzdaten
Heute verfolgt Freddie Mac drei wichtige Ziele innerhalb seiner Geschäftstätigkeit.
Zum einen stellt Freddie Mac sicher, dass ausreichende Mittel zur Kreditvergabe bei
den Finanzinstitutionen vorhanden sind. Weiters wird das Ziel verfolgt, Privatper-
Roman Rabak Seite 32

sonen Zugang zu leistbaren Eigenheimen und Wohnungen zu ermöglichen. In Zeiten
von Finanzkrisen versucht Freddie Mac durch seine Tätigkeiten den Markt für private
Hypothekarkredite (Residential MBSs) zu stabilisieren (vgl. www.freddiemac.com
2009b). Abbildung 10 zeigt die Position Freddie Mac’s am US Markt für private Hy-
pothekarkredite.
Um diesen Aufgaben nachkommen zu können operiert das Unternehmen in drei ver-
schiedenen Geschäftssparten. Diese sind Single Family Credit Guarantee Business
für Eigenheimkredite, Multifamily Business für Appartement-Finanzierungen und die
Sparte Investment Portfolio. Detailinformationen zu den einzelnen Geschäftssparten
finden sich auf der Homepage von Freddie Mac unter dem Punkt „our business” (vgl.
www.freddiemac.com 2009b).
Abbildung 10: Freddie Mac am US Markt für private Hypothekarkredite
Quelle: In Anlehnung an www.freddiemac.com 2009c, S. 3
Im Jahr 2008 garantierte Freddie Mac in der Sparte Single Family Credit Guarantee
Eigenheimkredite im Wert von USD 358 Milliarden. Am Jahresende 2008 betrug die
Gesamtsumme an ausstehenden Wertpapieren im Zusammenhang mit Hypotheken
mehr als USD 1,8 Billionen. Im Multifamily Segment finanzierte Freddie Mac USD 24
Milliarden an Multifamily Loans (diese Kredite im Multifamily Bereich ermöglichten
das Errichten von Appartements für 418.000 Familien). Das Gesamtportfolio an aus-
stehenden Krediten im Multifamily Loan Bereich betrug per Ende 2008 USD 88 Milli-
arden.
Roman Rabak Seite 33

Abbildung 11: Hypothekarkreditportfolio von Freddie Mac per 31. Jänner 2009
Quelle: www.freddiemac.com 2009c, S. 23
Die Sparte Investment Portfolio investiert in im Zusammenhang mit Hypothekarkredi-
ten stehende Wertpapiere, die von Freddie Mac oder anderen Finanzinstituten ga-
rantiert werden. Per Ende 2008 waren USD 805 Milliarden an ausstehenden Wert-
papieren in diesem Investmentportfolio enthalten (vgl. www.freddiemac.com 2009b).
Abbildung 11 zeigt abschließend einen Aufriss des von Freddie Mac gehaltenen Hy-
pothekarkreditportfolios per Ende Jänner 2009. Die Gesamtsumme des Portfolios
betrug USD 1,9 Billionen. Wie ersichtlich wird ist der fest verzinste Hypothekarkredit
(Fixed Rate Mortgage) die am häufigsten angewandte Methode bei der Hypothekark-
reditvergabe. Innerhalb dieser stellt die 30-jährige Variante die beliebteste Methode
dar.
3.2.4 Ginnie Mae
Ginnie Mae ist eine staatliche Institution des Departments of Housing and Urban De-
velopment und ist für den Bereich der staatlich garantierten Hypothekarkredite im
Single-Family Segment zuständig. Sie stellt lizenzierten Primärmarktinstitutionen
eine Verbriefungstechnologie zur Verfügung, kauft aber selbst keine
Hypothekarkredite. Ginnie Mae garantiert den Investoren die rechtzeitige und
vollständige Zahlung von Kapital und Zinsen bei MBSs, welche von US Agencies
besicherte oder grantierte Kredite zugrunde liegen haben. Zu diesen Krediten zählen
Roman Rabak Seite 34

hauptsächlich solche, die von der Federal Housing Administration, dem Department
of Veterans Affairs, dem Rural Housing Service oder dem Office of Public and Indian
Housing garantiert sind. Die von Ginnie Mae ausgesprochene Garantie ermöglicht
Hypothekarkreditgebern die Erzielung von besseren Preisen am Sekundärmarkt für
Hypothekarkredite. Diese wiederum können für neue Hypothekarkredite genutzt
werden (vgl. www.ginniemae.gov 2009a). Die von Ginnie Mae benutzten MBSs
haben „Full Faith and Credit Guaranty“ Status der US Regierung. Dies bedeutet,
dass die US Regierung die volle und rechtzeitige Zahlung von Zinsen und Kapital
garantiert (vgl. www.ginniemae.gov 2009b).
3.2.5 Abgrenzung der Institutionen
3.2.5.1 Abgrenzung Fannie Mae / Freddie Mac zum Federal Home Loan Bank Sys-
tem (FHLBS)
Das FHLBS ist, wie Fannie Mae und Freddie Mac, eine GSE. Im Unterschied zu den
beiden gilt sie aber als Spitzeninstitut und Finanzierungsvehikel für ihre Mitglieder
(Geschäftsbanken, Thrifts bzw. Sparkassen, Versicherungen, Kreditgenossenschaf-
ten) und dient diesen dazu, Hypothekarkredite zu generieren und diese als Invest-
ments halten zu können. Freddie Mac und Fannie Mae hingegen stellen einen Se-
kundärmarkt für Hypothekarkredite dar (vgl. Albrecht 2003, S. 18 f.).
3.2.5.2 Abgrenzung Fannie Mae / Freddie Mac zu Ginnie Mae
Ginnie Mae ist ein Teil der FHA und somit dem HUD unterstellt. Das macht sie zu
einer staatlichen Institution mit dem Status einer US Agency. Demzufolge wird sie im
Bundeshaushalt konsolidiert. Fannie Mae und Freddie Mac hingegen sind in Privat-
besitz befindliche, börsennotierte Kapitalgesellschaften mit einem staatlichen Auftrag
und GSE Status. Weiters darf Ginnie Mae keine Hypothekarkredite kaufen. Sie stellt
nur eine Verbriefungstechnologie zur Verfügung und tritt nicht als Emittentin von
MBSs auf. Ginnie Mae übernimmt die Kreditrisiken der auf diese Weise generierten
MBSs. Freddie Mac und Fannie Mae übernehmen die Kreditrisiken bei von ihnen
emittierten MBSs und kaufen Hypothekarkredite an (vgl. Albrecht 2003, S. 19 f.).
Ginnie Mae garantiert ausschließlich Residential Mortgage Backed Securities
(RMBSs), welche als zugrunde liegende Vermögensgegenstände Hypothekarkredite
haben, welche durch die Federal Housing Administration (FHA) oder das Department
Roman Rabak Seite 35

of Veterans Affairs (VA) versichert sind (vgl. Frame / White 2005, S. 161). Fannie
Mae und Freddie Mac bedienen hingegen den konventionellen Hypothekarkredit-
markt (vgl. Albrecht 2003, S. 20).
3.3 Primärmarkt
Der Primärmarkt für Hypothekarkredite stellt die Schnittstelle für Hauskäufer und
Hypothekarkreditgeber dar. Am Primärmarkt entstehen Hypothekarkredite für
Wohnimmobilien durch das Zusammenspiel der involvierten Parteien. Primäre
Hypothekarkreditgeber sind unter anderem Hypothekenbanken, Geschäftsbanken,
Genossenschaftsbanken und Sparkassen. Sparinstitute und Banken können zur
Finanzierung sowohl auf ihre eigenen Spareinlagen als auch auf Mittel aus dem
Sekundärmarkt zurückgreifen. Hypothekenbanken allerdings haben oft nur die
Möglichkeit, ihre Geschäftstätigkeit am Sekundärmarkt zu refinanzieren (vgl. Fannie
Mae 2009a, S. 4). Hypothekenbanken sowie Hypothekar-Broker sind daher stärker
auf einen liquiden Sekundärmarkt angewiesen, auf dem sie die generierten
Hypothekarkredite verkaufen können. Ihre kurzfristige Liquidität beziehen diese
Institute meist durch Kreditlinien bei Geschäftsbanken (vgl. Albrecht 2003, S. 24).
Der Kreditvergabeprozess zwischen Kreditnehmer und Kreditgeber kann in mehrere
Schritte unterteilt werden. Möchte ein potentieller Kreditnehmer einen
Hypothekarkredit aufnehmen, so wird zuerst ein Kreditantrag gestellt. Dieser hilft
dem Kreditgeber, mehr über den Kreditnehmer in Erfahrung zu bringen. In diesem
gebührenpflichtigen Vorgang wird anhand gewisser Kreditvergabekriterien ermittelt,
ob die jeweilige Person ein Darlehen aufnehmen kann. Erfüllt die jeweilige Person
diese Kriterien, so wird ihr ein Darlehensangebot übermittelt, in welches die Person
bei Zustimmung der Spezifika einwilligen kann. Eine nähere Ausführung dieses
Prozesses findet in der vorliegenden Arbeit nicht statt (vgl. Albrecht 2003, S. 24 f.).
Bei den am Primärmarkt gegebenen Hypothekardarlehen kommen unterschiedliche
Kreditformen zur Anwendung (vgl. Albrecht 2003, S. 25). Im Folgenden wird ein
kurzer Überblick über die am Markt vorhandenen Ausprägungen gegeben.
Bei der Festzinshypothek (Fixed Rate Mortgage bzw. FRM) zahlt der Kreditnehmer
über eine bestimmte Laufzeit, meist zwischen 15 und 30 Jahre, mit einem im
Vorhinein festgelegten Zinssatz sowohl Zins- als auch Tilgungszahlungen. Hierbei
Roman Rabak Seite 36

gibt es eine Festzinszusage, welche über die ganze Laufzeit aufrecht bleibt. Dieser
Zinssatz orientiert sich meist an einem Treasury Wertpapier mit vergleichbarer
Laufzeit, wobei ein Aufschlag (Spread) für die Unsicherheit des Zeitpunktes der
Zahlungen, der Kreditwürdigkeit des Schuldners, der geringeren Liquidität sowie der
zusätzlich anfallenden Kosten veranschlagt wird (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992,
S. 82). Der Zinsanteil dieser monatlich gleich bleibenden Zahlungen nimmt im Laufe
der Rückzahlungen immer mehr ab, und der Tilgungsanteil steigt dementsprechend
an 29 . Durch das Problem des „Asset-Liability Mismatch“ 30 , welches bei
Festzinshypotheken besteht, wurde Ende der 70er Jahre die so genannte variabel
verzinste Hypothek (Adjustable Rate Mortgage bzw. ARM) eingeführt (vgl. Albrecht
2003, S. 25 - 29). Bei ARMs koppelt sich der Zinssatz an einen Benchmarkindex. Für
diesen werden meist der Eleventh District Cost of Funds Index, der LIBOR oder der
Constant Maturity Treasury herangezogen. Bei dieser Art der Hypothek ist es oft so,
dass Kreditnehmer mit anfänglich sehr niedrigen Zinsen gelockt werden, welche
dann in den Folgejahren enorm ansteigen.
Nähere Ausführungen zur ARM sind Fabozzi und Modigliani (vgl. 1992, S. 109) zu
entnehmen und werden hier nicht weiter angeführt. Wie in Abbildung 12 ersichtlich,
sind FRMs die am häufigsten verwendeten Formen bei Hypothekarkrediten innerhalb
des als konform geltenden Hypothekarkreditsegments.
29 Eine beispielhafte Rechnung zur FRM findet sich in Fabozzi und Modigliani (vgl. 1992, S. 83-85).
30 Eine Festzinshypothek weist eine gleichbleibende Zinshöhe für den Hypothekarkreditschuldner auf.
Steigen die Zinsen am Markt, so muss der Hypothekarkreditgeber den Investoren, die eine variable
Verzinsung ihres Kapitals haben, einen höheren Zinssatz auszahlen, als er beim Schuldner
vereinnahmen kann. Es besteht ein Ungleichgewicht zwischen Vermögensgegenständen und
Verbindlichkeiten und man spricht von einem Asset Liability Mismatch.
Roman Rabak Seite 37

Abbildung 12: Anteil von FRMs und ARMs im Conforming Mortgage Segment
Quelle: www.freddiemac.com 2009c, S. 16
Im Laufe der Jahre wurde eine Vielzahl an weiteren Ausprägungsformen gestaltet,
um den Anforderungen und Wünschen der Investoren zu entsprechen. Ohne näher
auf die einzelnen Produkte einzugehen seien hier die so genannten Hybrid ARMs
und Balloon Mortgages (vgl. Albrecht 2003, S. 29 f.), sowie Graduated Payment
Mortgages, Growing Equity Mortgages, Tiered-Payment Mortgages, Shared-
Appreciation Mortgages, Price-Level-Adjusted Mortgages und Dual Rate Mortgages
(vgl. Fabozzi / Modigliani 1992, S. 120-138) genannt.
Die am Primärmarkt generierten Hypothekarkredite fallen je nach Größe und
Ausprägung in verschiedene Klassen. Es gibt vier voneinander abgrenzbare
Teilbereiche. Je nachdem, in welches Primärmarktsegment ein Schuldner einzuord-
nen ist, bestimmt sich automatisch, welche Sekundärmarktinstitution für die Verbrie-
fung des Darlehens in Frage kommt. Albrecht (vgl. 2003. S. 32) stellt diese Verbin-
dungen wie in Abbildung 13 ersichtlich dar.
Roman Rabak Seite 38

Abbildung 13: Interaktion von Primärmarkt und Sekundärmarkt
Quelle: In Anlehnung an Albrecht 2003, S. 32
Im Bereich des Single Family Financing gibt es den Teilmarkt der Government
Insured Mortgages (staatlicher Hypothekarkreditmarkt) und der konventionellen
Hypothekarkredite (Conventional Mortgages). Eine genaue Erklärung der einzelnen
Segmente sowie welche Institution für welches Teilsegment zuständig ist wird im
nächsten Punkt erläutert.
3.4 Sekundärmarkt
Die Zugehörigkeit zu einem bestimmten Marktsegment wird durch die Höhe der
Hypothek, die Art der Versicherung der Hypothek, den Verwendungszweck sowie die
Kreditwürdigkeitsprüfung bestimmt (vgl. Albrecht 2003, S. 37). Darlehen, die vom
Roman Rabak Seite 39

Staat durch Institutionen wie FHA, VA, RHS oder dem Office of Public and Indian
Housing (PIH) versichert werden, gelten als Government Insured Mortgages. Diese
werden durch die von Ginnie Mae zur Verfügung gestellte Verbriefungstechnologie
verbrieft (vgl. www.ginniemae.gov 2009a). Das Kreditlimit für Hypotheken im Bereich
der Agency MBSs wird jährlich angepasst und lag 2007 bei USD 417.000 (vgl.
Goodman et al. 2008, S. 14).
Hypotheken, die nicht von der Regierung versichert oder garantiert werden, fallen in
den Bereich der konventionellen Hypothekarkredite 31 (Conventional Mortgages).
Hierbei unterscheidet man weiters zwischen so genannten als konform geltenden
konventionellen Hypotheken (Conforming Conventional Mortgages) und nicht als
konform geltenden konventionellen Hypotheken (Non-Conforming Conventional
Mortgages). Conforming Conventional Mortgages entsprechen den Auflagen und
Konditionen der GSEs, Hypotheken im Non-Conforming Conventional Mortgage
Bereich entsprechen nicht den Richtlinien dieser Institutionen (vgl. www.loans-
101.com 2009).
Diese Unterscheidung ist essentiell, da nur Hypotheken im Bereich der als konform
geltenden konventionellen Hypothekarkredite von Freddie Mac und Fannie Mae
erworben oder verbrieft werden können. Hypothekarkreditgeber können ihre
Hypothekarkredite bei Fannie Mae oder Freddie Mac gegen MBSs tauschen.
Investoren in diese MBSs haben nun einen Anspruch auf das zugrunde liegende
Vermögensportfolio und sind durch das Swap Programm gegen das Risiko eines
Ausfalls innerhalb der Portfolien abgesichert. Fannie Mae und Freddie Mac
garantieren den Investoren rechtzeitige Bedienung der Zinszahlungen und des
Grundkapitals. Damit ein Ankauf oder eine Verbriefung im als konform geltenden
konventionellen Hypothekarkreditbereich möglich ist, müssen mehrere Kriterien
erfüllt werden. So darf die Hypothek eine bestimmte Darlehenssumme nicht
überschreiten (vgl. Albrecht 2003, S. 37 f.). Hierbei unterscheiden die GSEs
zwischen generellen Kreditlimits sowie Kreditlimits in Gebieten mit höheren Kosten.
Die Kreditlimits von Freddie Mac finden sich unter www.freddiemac.com (vgl. 2009d),
31 Unter dem konventionellen Hypothekarkreditmarkt versteht man den nicht-staatlichen Hypothekar-
kreditmarkt (vgl. Albrecht 2003, S. 20).
Roman Rabak Seite 40

Limits bei der Hypothekarkreditvergabe von Fannie Mae sind unter
www.fanniemae.com (vgl. 2009f) ersichtlich.
Weiters wird vom Schuldner eine gewisse Bonität verlangt (er muss dem Prime
Segment zurechenbar sein). Diese Bonität wird durch das FICO Credit Scoring
Modell 32 eruiert. Das FICO Score Modell ist ein auf empirischen Daten beruhendes,
quantitatives Modell zur Bestimmung der Kreditwürdigkeit eines Schuldners (vgl.
Goodman et al. 2008, S. 12). Um in den Bereich der konventionellen
Hypothekarkredite hineinzufallen, ist ein FICO Wert von zumindest 620 notwendig
(vgl. www.loans-101.com 2009). Hat der Schuldner eine Loan to Value Ratio 33 , die
höher als 80% ist, so muss er eine so genannte Primary Mortgage Insurance 34
vorweisen. Diese muss von einer zugelassenen Versicherungsanstalt gegeben
werden 35 .
Nicht als konform geltende konventionelle Hypotheken dürfen von den GSEs nicht
erworben werden. Diese werden an private Investoren verkauft, welche wiederum
ihrerseits Verbriefungen der Hypothekarkreditportfolien vornehmen und diese
weiterveräußern oder in ihren Portfolien halten. Unter nicht als konform geltende
konventionelle Hypotheken werden Jumbo Mortgages (diese Mortgages
überschreiten die maximal zulässige Höhe der Hypothek) und Subprime Mortgages
(in dieser Kategorie entspricht der Schuldner nicht der verlangten Schuldnerbonität)
verstanden (vgl. Albrecht 2003, S. 37 f.). Charakteristika der Hypotheken innerhalb
der einzelnen Segmente finden sich in Abbildung 25 unter dem Punkt 5.3.4.4.
32 Der FICO Wert ist ein Kreditbewertungsmodell der Fair Isaac Corporation (FICO). Er bemisst das
Zahlungsverhalten der Schuldner und klassifiziert diese (vgl. www.fico.com 2009). Weitere
Ausführungen zum FICO Wert finden sich in Punkt 5.3.4.2.
33 Nähere Erklärung zur Loan to Value Ratio finden sich unter Punkt 5.3.4.2.
34 Detailierte Informationen zu Mortgage Insurance finden sich in Fabozzi und Modigliani (vgl. 1992,
S. 69-78).
35 Um in die Programme von Fannie Mae und Freddie Mac zu fallen müssen die Ratings der
Versicherer mindestens AA- bei Standard & Poor’s bzw. Aa3 bei Moody’s betragen (vgl. Albrecht
2003, S. 36).
Roman Rabak Seite 41

4 Structured Finance und Securitization
4.1 Definition
Structured Finance ist das Ändern von Zahlungsströmen, mit welchem man das
Risiko, den Ertrag und die Liquiditätscharakteristika eines Finanzportfolios verändern
kann (vgl. www.ecb.int 2005). Eine andere Definition der Bank of International
Settlement (vgl. 2005, S. 4) stellt Structured Finance als eine Finanzintermediation
dar, welche auf der Verbriefungstechnologie basiert.
Nach Interpretation der Bank of International Settlement (2005, S. 1) involviert
Structured Finance „the pooling of assets and the subsequent sale to investors of
tranched claims on the cash flows backed by these pools“. Diese Definition gibt also
drei Schlüsselcharakteristika bei Structured Finance Instrumenten an. Zum einen
weisen solche Instrumente eine Vereinigung von mehreren
Vermögensgegenständen auf (dies kann mit Barmitteln-also cash basierend oder
auch synthetisch sein). Weiters kommt es zu einem Tranchieren der mit den
Vermögensgegenständen besicherten Verbindlichkeiten. Charakteristisch ist
außerdem das Loslösen des Kreditrisikos des zugrunde liegenden Pools an
Forderungen von dem Kreditrisiko des Originators durch die Hinzuziehung einer
Zweckgesellschaft (Special Purpose Vehicles) (vgl. Bank of International Settlement
2005, S. 5). Structured Finance im engeren Sinn ist nach Fabozzi und Kothari (vgl.
2007, S. 7) heutzutage synonym mit dem Begriff Securitization zu gebrauchen. Alle
Structured Finance Transaktionen haben gemeinsam, dass das inhärente Risiko
dieser Transaktionen durch die Strukturierung neu gestaltet bzw. neu aufgeteilt wird
(vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 7). Um dies zu erreichen, wird so genanntes
Financial Engineering angewandt. Die gesamte Verbriefungstransaktion ist daher
strukturiert, um den Investoren- und Ratinganforderungen zu entsprechen (vgl.
Fabozzi / Kothari 2007, S. 7).
Barbour und Hostalier (vgl. 2004, S. 9) beschreiben Verbriefungen als einen
Prozess, bei dem Kredite, Forderungen und andere Vermögensgegenstände in
einem Pool zusammengefasst werden. Die mit diesen Vermögensgegenständen in
Verbindung stehenden Zahlungsströme werden verwendet, um die Zahlungen von
damit verbundenen Wertpapieren, welche am Kapitalmarkt begeben werden, zu
Roman Rabak Seite 42

unterstützen. Die so erzeugten Wertpapiere werden generell als Asset Backed
Securities bezeichnet.
Die meisten Verbriefungstransaktionen haben, trotz der Unterschiede in der genauen
Ausgestaltung, gemeinsame Elemente und involvierte Parteien (vgl. Batchvarov et al.
2004a, S. 28).
4.2 Abgrenzung der Structured Finance Instrumente
Im Bereich Structured Finance kommt heutzutage, bedingt durch die enorme
Innovationskraft in diesem Sektor, eine Vielzahl an Instrumenten zum Einsatz.
Während die Grundstruktur meist sehr ähnlich ist, weist jedes Instrument andere
Charakteristika auf. Investoren müssen sich daher der einzelnen
Rahmenbedingungen bewusst sein, wenn sie in solche Instrumente veranlagen (vgl.
OeNB 2004, S. 12). Abbildung 14 gibt einen Überblick über die wichtigsten
Structured Finance Instrumente.
Abbildung 14: Structured Finance Instrumente
Quelle: Criado / Van Rixtel 2008, S. 14
Roman Rabak Seite 43

Die in Abbildung 14 dargestellten Instrumente kann man in reine Kreditderivate sowie
Verbriefungsinstrumente unterteilen, wobei in dieser Gruppe wiederum zwischen
kurzfristigen ABSs und langfristigen ABSs unterschieden wird. Während unter
kurzfristigen ABSs meist ABCP verstanden werden, muss man bei langfristigen
ABSs zwischen ABSs im engeren Sinne und MBSs unterscheiden (vgl. Criado / Van
Rixtel 2008, S. 12). Allgemein kann man sagen, dass mit Hypotheken unterlegte
Kreditpools (Mortgage Backed Loan Pools) aus Hypothekarkrediten bestehen,
während mit Vermögensgegenständen unterlegte Kreditpools (Asset Backed Loan
Pools) alle anderen existierenden Transaktionen subsummieren (vgl. Fabozzi /
Kothari 2008, S. 152).
Mortgage Backed Loans stellen eine abgrenzbare Vermögensklasse dar, da sie
durch Grundbesitztümer besichert sind. Commercial MBSs sind typischerweise
Hypothekarkredite im Bereich des Großhandels. Bei ABSs kann man zwischen
Einzel- und Großhandelskrediten (Retail und Wholesale Loans) unterscheiden. Im
Retail Bereich finden sich Autokredite (Auto Loans), Kreditkartenforderungen (Credit
Card Loans), Eigenheimkredite (Home Equity Loans) und Studiendarlehen (Student
Loans) als die Hauptausprägungsformen wieder (vgl. Criado / Van Rixtel 2008,
S. 12).
Spricht man in der Praxis von ABSs, so meint man meist nur die engere
Umschreibung dieses Begriffes und schließt MBSs aus der Definition aus (vgl.
Criado / Van Rixtel 2008, S. 12). CDOs werden in der Praxis entweder als pure
Verbriefungen, pure Kreditderivate oder als eine Hybrid-Form zwischen beiden
gesehen. Kreditderivate können in CDSs und synthetische CDOs unterteilt werden.
Die einzelnen Instrumente werden in Punkt 5 („Produkte“) behandelt. Hier werden im
Folgenden der Vorgang der Verbriefung und die wichtigsten Ausprägungsformen
erläutert.
4.3 Der Verbriefungsprozess und daran beteiligte Parteien
Der Originator, eine Firma oder Bank, generiert im normalen Geschäftsbetrieb
Vermögensgegenstände und hält diese in seiner Bilanz. Durch den Verkauf dieser
Vermögensgegenstände an eine andere Institution (die Zweckgesellschaft bzw. das
Special Purpose Vehicle oder SPV) kann der Originator seine weiteren
Roman Rabak Seite 44

Geschäftstätigkeiten finanzieren. Das nur zum Zweck des Ankaufs der
Vermögensgegenstände gegründete SPV begibt seinerseits Anleihen am Markt, um
den Ankauf der Vermögensgegenstände zu finanzieren. Das SPV hat nun die
erworbenen Vermögensgegenstände auf der Akitvseite seiner Bilanz, passivseitig
stehen die begebenen Anleihen gegenüber. Um die gewünschte Bonität für die
Anleihen zu erlangen, kommt es zu kreditbezogenen, strukturellen und rechtlichen
Verbesserungen bzw. Erweiterungen (so genannte Enhancements), um die mit der
Transaktion verbundenen Risiken so gut wie möglich zu beseitigen. Deswegen
werden andere Parteien, wie zum Beispiel der Credit Enhancer, Liquiditätsanbieter
oder Swap-Gegenparteien, in den Prozess miteinbezogen. Die
Verbriefungstransaktion wird so strukturiert, dass die Vermögensgegenstände im
SPV von den Vermögensgegenständen des Originators separiert werden. Ziel ist die
Erlangung eines AAA Ratings für die höchsten Senior Trachen der emittierten
Anleihen. Die Möglichkeit, Anleihen mit einem AAA Rating zu begeben, auch wenn
der Originator selbst nicht über ein AAA Rating verfügt, ist einer der wesentlichen
Aspekte einer Verbriefung. Anders ausgedrückt ermöglichen Verbriefungen einem
Originator eine bessere Finanzierungsmöglichkeit, irrelevant von seiner eigenen
Kreditwürdigkeit (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 28 f.).
Abbildung 15: Grundstruktur einer Verbriefung
Quelle: OeNB 2004, S. 11
Roman Rabak Seite 45

In einer Verbriefung stellen der Originator, der Servicer und der Investor die
zentralen Beteiligten dar. Sie sind durch das SPV (Emittent) miteinander verbunden
(vgl. Abbildung 15). Die vom Originator generierten Forderungen werden an das SPV
verkauft. Dieses strukturiert die Risiken und ggf. die Zahlungen des erhaltenen
Forderungspools und gibt die so geschaffenen Tranchen an Investoren weiter (vgl.
OeNB 2004, S. 11). Der Servicer übernimmt die Rolle des Managements und des
Einforderns der Zahlungen aus dem Forderungspool (vgl. Barbour / Hostalier 2004,
S. 14).
Der Originator kann prinzipiell jede Institution sein, die einzeln definierte
Vermögensgegenstände in ihrer Bilanz hält. Sobald diese Vermögensgegenstände
konstante und berechenbare Zahlungsströme generieren, von anderen
Vermögensgegenständen separierbar und an den Emittenten übertragbar sind,
können sie für eine Verbriefung verwendet werden (vgl. Batchvarov et al. 2004a,
S. 29).
Der Emittent (meist ein SPV, kann aber auch ein Treuhandfond bzw. eine
Treuhänderstruktur sein) ist eine Institution, welche nur zu dem Zweck der
Anleihenemission und dem Ankauf der Vermögensgegenstände vom Originator
geschaffen wird. Um den Status einer konkursfesten Gesellschaft nicht zu gefährden,
ist das SPV in seinen Funktionen beschränkt und beschäftigt sich nur mit dem
Ankauf und der Anleihenbegebung im Zuge der Verbriefungstransaktion (vgl.
Batchvarov et al. 2004a, S. 30). Je nach Nutzung eines Treuhänders oder eines SPV
verändern sich die Struktur und die Charakteristika der Verbriefung. Werden die
Vermögensgegenstände des Originators bei einer SPV Struktur an dieses verkauft,
so sind bei einer Treuhänderstruktur (en.: Trust) oft zwei verschiedene SPVs, ein so
genannter Master Trust und ein Grantor Trust, involviert (vgl. Culp 2006, S. 343-345).
Der Servicer kann sowohl eine Partei außerhalb der Verbriefungstransaktion oder
aber auch eine darin involvierte Partei (z.B. der Originator) sein. Der Servicer ist für
die Vermögensgegenstände, das heißt für die Generierung der Zahlungsströme,
deren Einsammlung und der Verwaltung und Eintreibung von rückständigen und
ausgefallenen Forderungen, verantwortlich (vgl. Culp 2006, S. 246). Die Rolle des
Servicers und dessen Rating sind für die Verbriefungstransaktion sehr wichtig, da die
Rückzahlung der Investoren einzig von der Performance des Servicers abhängt (vgl.
Batchvarov et al. 2004a, S. 31). Ist der Originator bei der Transaktion gleichzeitig
Roman Rabak Seite 46

auch der Servicer, so ändert sich nach der erfolgten Verbriefung meist wenig in der
Betreuung der zugrunde liegenden Vermögensgegenstände (vgl. Culp 2006, S. 346).
Typischerweise gibt es bei einer Verbriefungstransaktion eine Vielzahl an weiteren
Beteiligten (vgl. Bank for International Settlements 2005, S. 5 f.). Der Arrangeur
übernimmt die Gründung des SPV und die Tranchierung, sowie die Bewertung des
Forderungspools. Meist arbeitet er sehr eng mit dem Originator zusammen und
gestaltet den Verbriefungsprozess nach den Anforderungen der Investoren. Weiters
modelliert er die Wasserfallstruktur innerhalb der Verbriefung und gestaltet die Höhe
des Credit Enhancements sowie das Risikomanagement innerhalb der Verbriefung
(vgl. Culp 2006, S. 347). Der Treuhänder überwacht die Verteilung der
Zahlungsströme an die Investoren, sowie die Einhaltung der festgesetzten Regeln.
Er stellt meist auch die Überwachung der Qualität der im Forderungspool
befindlichen Vermögensgegenstände sicher und überwacht deren Performance (vgl.
Culp 2006, S. 346 sowie Bank for International Settlements 2005, S. 5). Meist gibt es
zumindest einen Underwriter, der für das Marketing und die Platzierung der
begebenen Tranchen am Markt verantwortlich ist (vgl. Culp 2006, S. 347).
Ratingagenturen bewerten die einzelnen Tranchen der strukturierten Wertpapiere
sowie die Kreditwürdigkeit des SPV und ggf. des Originators bzw. des Servicers (vgl.
Bank for International Settlements 2005, S. 6). Im Zuge des Ratingprozesses nimmt
die Ratingagentur auch eine Beratungstätigkeit ein, sie eruiert schon im Vorhinein die
Charakteristika der Verbriefung und berät den Arrangeur, welche Aktionen für die
Erzielung eines bestimmten Ratings durchgeführt werden müssen (vgl. Culp 2006,
S. 347).
4.4 In der Praxis verwendete Verbriefungsstrukturen
4.4.1 Differenzierung anhand zugrunde liegender Vermögensgegenstände
In Verbriefungen wird eine Vielzahl an unterschiedlichen Vermögensgegenständen
zur Generierung des Forderungspools verwendet. Es ist daher durchaus sinnvoll,
Verbriefungstransaktionen anhand der vorhandenen verbrieften Vermögensgegens-
tände zu unterscheiden (vgl. Schmittat 2007, S. 16). Hierbei wird zwischen MBSs,
CDOs und ABSs im engeren Sinne unterschieden. MBSs unterscheiden sich inso-
fern von anderen ABSs, als die zugrunde liegende Forderung hier keinen Kredit,
Roman Rabak Seite 47

sondern eine Hypothek bzw. eine Immobilie darstellt. Diese kann im Zahlungsausfall
des Schuldners verwertet werden.
CDOs werden in ihrer einfachsten Ausprägung in Collateralized Loan Obligations
(CLOs) und Collateralized Bond Obligations (CBOs) unterteilt. Ihnen ist in weiterer
Folge ein eigenes Kapitel gewidmet, daher wird hier nicht näher auf diese Instrumen-
te eingegangen. Die letzte Gruppe, ABSs im engeren Sinn, sind somit Verbriefungen,
welche durch Vermögensgegenstände besichert sind, die nicht in die anderen Grup-
pen hineinfallen. Hierbei kommen unter anderem Student Loan ABSs, Auto Loan
ABSs oder Credit Card Loans ABSs zur Anwendung (vgl. Schmittat 2007, S. 17). Auf
die hier angeführten Produkte wird in späteren Kapiteln noch näher eingegangen. An
dieser Stelle wird nur verdeutlicht, dass man ABSs nicht verallgemeinern darf, und
dass die verschiedenen Instrumente verschiedene Ausprägungen vorweisen, welche
im Detail betrachtet werden sollten.
4.4.2 True Sale Verbriefung vs. synthetische Verbriefung
Verbriefungen lassen sich weiters anhand der Form des Risikotransfers voneinander
abgrenzen. Man unterscheidet hierbei zwischen traditionellen, so genannten True
Sale Verbriefungen, und synthetischen Verbriefungen.
Das nun folgende Beispiel soll eine Verdeutlichung der verschiedenen
Charakteristika von True Sale und synthetischen Verbriefungen darstellen (vgl.
Barbour et al. 2004, S. 79-81). Es erfolgt eine voll finanzierte True Sale Verbriefung
(en.: Funded True Sale Securitization), sowie eine voll finanzierte synthetische
Verbriefung (en.: Funded Synthetic Securitization) desselben Forderungspools 36 .
Bei einer True Sale Struktur kommt es zu einem Transfer der
Vermögensgegenstände im Forderungspool vom Originator zum SPV. Dieses
finanziert den Erwerb mit der Emission von strukturierten (tranchierten) Wertpapieren
an Investoren. Die begebenen Wertpapiere sind durch die im Forderungspool
generierten Zahlungsströme und den Wert der Vermögensgegenstände besichert. In
weiterer Folge werden die Zahlungsströme aus dem verbrieften Portfolio zur
36 Möglich wäre auch eine unfinanzierte oder teilweise finanzierte synthetische Verbriefung. Die
Unterschiede zwischen diesen Formen werden in Kapitel 5.6.7 näher beleuchtet.
Roman Rabak Seite 48

Rückzahlung der Zinsen und der Nominale an die Investoren, sowie zur Begleichung
der Kosten des SPV, verwendet (vgl. Abbildung 16).
Bei einer synthetischen Verbriefung begibt das SPV Wertpapiere (in diesem Fall
Credit Linked Notes bzw. CLNs), deren Wert an die Performance eines Pools an
Referenzvermögensgegeständen gekoppelt ist. Die Mittel aus der CLN Emission
werden in Wertpapiere investiert (diese Wertpapiere sind nicht die Wertpapiere aus
dem Referenzpool). Somit gibt es in dieser Struktur zwei unterschiedliche
risikobehaftete Vermögensgegenstände. Diese sind die Forderungen im
Referenzpool des Originators, sowie die Wertpapiere, in die das SPV mit den Mitteln
aus der CLN Emission investiert. Die Erträge aus dem Investment des SPV sowie die
Prämienzahlungen des Originators für die Kreditrisikoübernahme werden zur
Begleichung der Kosten des SPV und der Rückzahlug an die Investoren verwendet
(vgl. Abbildung 16).
Abbildung 16: True Sale Verbriefung vs. synthetische Verbriefung
Quelle: In Anlehnung an Barbour et al. 2004, S. 80
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Treten bei einer True Sale Verbriefung Verluste bzw. Störungen in den
Zahlungsströmen auf, so werden diese meist direkt an die Investoren weitergereicht
(abhängig von der Wasserfallstruktur meist zuerst an die Junior bzw. Equity
Tranche). Bei einer synthetischen Verbriefung versucht man die Zahlungsströme an
Investoren so lange wie möglich aufrecht zu halten. Dies passiert meist so lange, bis
die ausgefallenen Forderungen im Referenzpool zu einem realisierten Verlust
werden (vgl. Barbour et al. 2004, S. 81).
Bei einer True Sale Verbriefung erzielt der Originator meist einen größeren
Finanzierungseffekt und eine größere Bilanzentlastung als er bei einer synthetischen
Verbriefung erreichen würde. Bei einer True Sale Verbriefung gehen sowohl das
Eigentum als auch das Kreditrisiko der verbrieften Forderungen auf das SPV über.
Aus diesem Grund kann es bei dieser Struktur zu zivilrechtlichen Problemen
kommen. Der Originator muss sicherstellen, dass er die Forderungen in dem zu
verbriefenden Forderungspool ohne Probeme an Dritte veräußern kann (vgl. OeNB
2004, S. 14).
Da die Forderungen bei der synthetischen Verbriefung zivilrechtlich beim Originator
verbleiben, kann er diese ohne die Zustimmung der Forderungsschuldner
durchführen (vgl. Heidorn / König 2003, S. 6). Bei synthetischen
Verbriefungsstrukturen kommen meist die Standardverträge der International Swaps
and Derivatives Association (ISDA) zum Tragen, bei True Sale Transaktionen erfolgt
eine individuelle Gestaltung und Dokumentation (vgl. OeNB 2004, S. 15).
4.4.3 Paythrough-, Passthrough- und revolvierende Verbriefungen
Wichtig bei den verwendeten Strukturen ist es, die aus den
Vermögensgegenständen generierten Zahlungsströme so anzupassen, dass die
Zahlungsströme der verbrieften Wertpapiere bedient werden können. Hierbei werden
mehrere Basisstrukturen verwendet. Diese sind die so genannte Passthrough-, die
Paythrough- sowie die revolvierende Struktur (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 42).
Eine Passthrough Verbriefungsstruktur kann sowohl bei ABSs als auch bei MBSs
angewandt werden. Meist werden aufgrund der Ausprägungsformen dieser Struktur
nur Vermögensgegenstände mit längerer Laufzeit, wie zum Beispiel Autokredite oder
Hypothekarkredite, herangezogen (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 45). Im Weiteren
Roman Rabak Seite 50

wird hier ein Beispiel von Hypothekarkrediten in einer Passtrough Struktur
präsentiert.
Sobald ein Pool aus vielen verschiedenen Hypotheken 37 gebildet wird und Anteile
oder so genannte Participation Certificates an diesem verkauft werden, spricht man
von einer Mortgage Passthrough Security. Der Cashflow, welcher an die Investoren
weitergereicht wird, bestimmt sich anhand der zugrunde liegenden Hypotheken.
Allerdings werden an die Investoren immer weniger Zins- und Kapitalzahlungen
weitergegeben als von dem Hypothekenpool generiert werden 38 . Die Differenz wird
zur Begleichung der Kosten der Transaktion benutzt (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992,
S. 145 f.). Jede Passthrough MBSs hat eine Weighted Average Coupon Rate (WAC)
und eine Weighted Average Maturity (WAM) angegeben (vgl. Fabozzi 2005, S. 260).
Um eine Passthrough MBS bewerten zu können, werden Annahmen über das
Zahlungsverhalten der Schuldner der betreffenden Hypotheken getroffen. Um das
Vorauszahlungsverhalten (Prepayment) einschätzen zu können, verwendet man die
so genannte Conditional Prepayment Rate (CPR), sowie die Public Securities
Association Prepayment Benchmark (PSA) 39 (vgl. Fabozzi 2005, S. 263).
Die CPR gibt die durchschnittliche Geschwindigkeit an, mit der ein Investor sein
Kapital zurückbezahlt bekommt. Die Prepayment Geschwindigkeit ist wichtig um die
Laufzeit einer variabel verzinsten (Floating Rate) Passthrough Securitization Anleihe,
bzw. die Konvexität und die Laufzeit einer festverzinsten (Fixed Rate) Passthrough
Securitization Anleihe, zu bestimmen (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 47).
Bei einer Zinssenkung kommt es bei Hypothekarschuldnern zu zwei adversen
Konsequenzen, welche auch als Concentration Risk und Extension Risk bezeichnet
werden (vgl. Fabozzi 2005, S. 263). So ist der Preisanstieg eines Passthrough
Wertpapieres bei einem Abfall der Zinssätze bzw. der Hypothekarkreditrate (im
Gegensatz zu einer optionsfreien Anleihe) durch die Tatsache einer erhöhten
37 Diese Pools können aus einigen wenigen bis zu mehreren Tausend einzelnen Hypotheken
bestehen (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992, S. 145).
38 Die Höhe der an die Investoren weitergereichten Zahlungen bestimmt sich an der Passthrough
Coupon Rate.
39 Fabozzi (vgl. 2005, S. 263-267) führt beispielhaft die monatlichen Zahlungen eines hypothetischen
Passthrough Wertpapieres mit bestimmten Annahmen an.
Roman Rabak Seite 51

Prepayment Rate nach oben begrenzt. Dies bedeutet, dass der Preis der MBSs nicht
so hoch ansteigen wird wie der einer normalen Anleihe. Zusätzlich muss der Investor
die vorzeitig zurückgezahlten Investments zu einem geringeren Zinssatz neu
veranlagen.
Auch bei einem Anstieg der Zinssätze kommt es zu einer unvorteilhaften Entwicklung
für Passthrough MBS Investoren. Wie für eine Anleihe üblich, fällt der Preis bei
steigenden Zinssätzen. Nun fällt der Preis der Passthrough MBS mehr als der einer
normalen Anleihe, da sich die Prepayment Rate in Zeiten hoher Zinsen verringert.
Doch gerade in Zeiten hoher Zinsen wünschen sich Investoren eine hohe
Prepayment Rate, um ihr Geld in höher verzinste Investitionen zu veranlagen. Dieser
Effekt nennt sich Extension Risk (vgl. Fabozzi 2005, S. 267 f. sowie Fabozzi /
Modigliani 1992, S. 215 f.).
Agency Passthroughs (also von den GSEs sowie von Ginnie Mae garantierte
Passthroughs) unterscheiden sich von so genannten Private Label Passthroughs
durch die explizite, bzw. implizite Garantie der amerikanischen Regierung. Die von
Sparkassen, Geschäftsbanken und anderen privaten Finanzinstitutionen begebenen
Passthroughs sind daher stark von einem Rating durch die Ratingagenturen
abhängig (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992, S. 158 f.).
Im Gegensatz zu Passthrough Verbriefungsstrukturen, bei denen Investoren einen
direkten Anspruch auf die Zahlungsströme haben und einen proportionalen Teil des
generierten Zahlungsstromes erhalten, werden bei Paythrough Strukturen die aus
dem zugrunde liegenden Forderungspool generierten Zahlungsströme anhand
spezifischer Regeln an die Investoren der Tranchen (Anleihen) allokiert (vgl. Fabozzi
/ Kothari 2008, S. 10). Bei Paythrough Strukturen werden die vom zugrunde
liegenden Vermögenspool generierten Zahlungsströme vom SPV reinvestiert. Die
Auszahlung an die Investoren erfolgt zu jeweils fixen Zeitpunkten und nicht wie bei
der Passthrough Form zu den Zeitpunkten, an denen die Zahlungen generiert
werden (vgl. www.vinodkothari.com 2009).
Eine revolvierende Struktur wird angewendet, wenn ein Pool kurzfristiger
Vermögensgegenstände dazu dient, eine längerfristige ABS zu besichern. Die
Vermögensgegenstände generieren Zins- und Kapitalzahlungen für die Investoren.
Bei einer revolvierenden Struktur werden anfangs nur Zinszahlungen an die
Roman Rabak Seite 52

Investoren weitergeleitet. Das Kapital wird dazu verwendet, neue
Vermögensgegenstände für den Forderungspool zu kaufen. In der revolvierenden
Periode werden immer neue Vermögensgegenstände angekauft (vgl. Batchvarov et
al. 2004a, S. 42). Nach diesem Zeitraum werden die generierten Kapitalzahlungen
an die Investoren weitergegeben. Bei der so genannten Revolving/Accumulation/Soft
Bullet Struktur wird das Kapital in einen Reserve Account eingezahlt und bei
Laufzeitende der ABS durch eine Soft Bullet Zahlung an die Investoren
weitergeleitet. Bei einer Revolving/Controlled Amortisation Struktur wird nach der
revolvierenden Periode das Kapital in regelmäßigen Abständen an die Investoren
ausbezahlt (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 43). Um Investoren vor einem Ausfall der
Kapitalzahlungen zu schützen, werden in einer revolvierenden Struktur meist so
genannte Early Amortisation Trigger eingebaut (diese sind in der Struktur eingebaute
Schutzmechanismen bzw. Auslöser für die vorzeitige Amortisation). Werden diese
Trigger ausgelöst, so wird das bis dahin generierte Kapital an die Investoren
weitergeleitet (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 44).
4.5 Credit Enhancement
4.5.1 Allgemeines
Credit Enhancement Techniken, also die Implementierung eines Polsters, um
Investoren vor potentiellen Verlusten zu schützen, werden in allen Verbriefungen
angewendet, um die Kreditqualität der in der Transaktion verwendeten
Vermögensgegenstände zu heben. Meist besteht das Credit Enhancement einer
Transaktion aus einer Vielzahl verschiedener Mechanismen und wird an die
individuellen Charakteristika der jeweiligen Transaktion angepasst, um das in der
Transaktion angestrebte Rating (typischerweise AAA) zu erreichen (vgl. Batchvarov
et al. 2004a, S. 33).
4.5.2 Internes Credit Enhancement
Internes Credit Enhancement ist laut Barbour und Hostalier (vgl. 2004, S. 17) die
populärste Form des Credit Enhancements. Meist gibt es innerhalb der
Verbriefungsstruktur eine Senior/Subordinated Notes Struktur, bei der die Senior
Klasse durch die Begebung von untergeordneten Klassen vor Verlusten geschützt
Roman Rabak Seite 53

ist. Während die Verteilung der Zahlungsströme bei der am höchsten bewerteten
Senior Klasse beginnt und sich, wie bei einem Wasserfall, nach unten weiterleitet
sobald die oberste Tranche vollständig bedient ist, werden die Verluste von unten
nach oben verteilt (vgl. Abbildung 17). Das heißt, dass die niedrigste Klasse (Junior /
Equity Klasse bzw. First loss Tranche) die Verluste als erste kompensieren muss
(vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 35). Während die Senior Klasse meist AAA gerated
wird, haben die untergeordneten Klassen ein Rating zwischen AA und BB. Durch
diese Unterordnung wird das Kreditrisiko neu auf die Investoren aufgeteilt. Das
Gesamkreditrisiko wird allerdings nicht verändert (vgl. Culp 2006, S. 355).
Wasserfallstrukturen können unterschiedliche Ausprägungen annehmen. So können
Zinszahlungen und Kapitalzahlungen entweder auf einer „pari passu“ Basis, oder
sequenziell an Senior und Mezzanin Investoren ausgezahlt werden. Zusätzlich
können verschiedene Auslöser und Hebel eingebaut sein, die die Prioritätensetzung
innerhalb des Instruments verändern. Oft sind Zinszahlungen der Junior Tranchen
auch den Kapitalzahlungen der Senior Tranchen untergeordnet (vgl. Batchvarov et
al. 2004b, S. 122).
Abbildung 17: Senior/Subordinated Struktur
Quelle: In Anlehnung an Martin et al. 2004, S. 597
Eine weitere Art des internen Credit Enhancements ist die so genannte
Overcollateralization. Hierbei übersteigt der Wert der Vermögensgegenstände im
Forderungspool den Nennwert der begebenen Anleihen (vgl. Batchvarov et al.
2004a, S. 35). Overcollateralization ist eine Methode, den Wert des Eigenkapitals zu
heben. Dies wiederum schützt höhere Klassen vor Verlusten (vgl. Culp 2006,
Roman Rabak Seite 54

S. 355). Um bei der Overcollateralization keine Finanzierungsprobleme zu
bekommen, wird meistens ein Mechanismus verwendet, der sich Holdback nennt.
Als Holdback wird die Differenz der Werte der erworbenen Vermögensgegenstände
zum dafür gezahlten Preis bezeichnet. Bei dieser Methode zahlt das SPV dem
Originator nicht den tatsächlichen Preis, sondern erhält die Vermögensgegenstände
zu einem geringeren Preis. Das Holdback ist in den meisten Strukturen als ein
Vielfaches der historischen Verluste im zugrunde liegenden Vermögenspool definiert
(vgl. Culp 2006, S. 356). Eine andere Methode zur Finanzierung der
Overcollateralization stellt der so genannte Cash Collateral Account (CCA) dar. Hier
zahlt der Originator am Anfang der Verbriefung einen gewissen Betrag in ein
separates Konto ein (vgl. Culp 2006, S. 356). Das Geld im CCA wird bei
ausbleibenden Zahlungen dazu verwendet, die Ansprüche der Investoren zu
bedienen (vgl. Barbour / Hostalier 2004, S. 17).
Wird bei einer Verbriefung ein Excess Spread erzielt und dazu verwendet, Investoren
im Falle von ausbleibenden Zahlungsströmen zu bedienen, so kann man auch hier
von einem internen Credit Enhancement sprechen. Excess Spread entsteht, wenn
mehr Geld aus den Zahlungsströmen generiert wird, als an die Investoren ausbezahlt
wird. Der Excess Spread wird entweder auf einer Preloss- oder einer Postloss Basis
in einen separaten Account abgezweigt 40 . Je nach verwendeter Methode entscheidet
sich, wer die Einnahmen aus dem Excess Spread lukriert (vgl. Culp 2006, S. 356 f.).
Ein anschauliches Beispiel einer Verbriefung mit mehreren Arten von internem Credit
Enhancement ist bei Culp (vgl. 2006, S. 358) zu finden.
4.5.3 Externes Credit Enhancement
Bei externen Credit Enhancement Techniken erhält der Emittent bzw. das SPV eine
Versicherung von einem externen Sicherungsgeber. Dieser garantiert Investoren
eine Ausgleichszahlung im Fall von Verlusten (vgl. Barbour / Hostlier 2004, S. 18).
Das SPV gibt somit das mit den Vermögensgegenständen verbundene Risiko an
eine dritte Partei weiter (vgl. Culp 2006, S. 358). Zu externen Credit Enhancement
Arten gehören der so genannte Letter of Credit sowie eine Bürgschaft bzw.
40 Nähere Ausführungen zu Preloss- und Postloss Basis, sowie zu Unterschieden bei der
Gewinnverteilung, finden sich in Culp (vgl. 2006, S. 357).
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Versicherungszusage einer Versicherungsgesellschaft oder eines Monoliners.
Weiters kann ein von einer dritten Partei aufgenommener Kredit, der den
ausgegebenen Tranchen untergeordnet ist, ein Credit Enhancement darstellen (vgl.
Batchvarov et al. 2004a, S. 33). Eine weitere Form des externen Credit
Enhancements stellt das Abschließen eines Credit Default Swaps (CDS) dar. Durch
den CDS kann sich das SPV gegen Zahlungsausfälle im Forderungspool absichern,
da bei einem Kreditereignis (dem so genannten Credit Event) der Sicherungsgeber
für die Verluste haftet. In diesem Fall ist das Rating der Verbriefung von der
Kreditqualität der CDS Gegenpartei abhängig (vgl. Culp 2006, S. 359). Externes
Credit Enhancement ist immer an die Bewertung des externen Sicherungsgebers
gekoppelt. Etwaige Verschlechterungen im Rating oder sonstige Probleme seitens
der externen Partei haben einen direkten Einfluss auf das Rating, bzw. die
Performance der verbrieften Anleihen (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 34).
4.6 Risiken von Verbriefungen
4.6.1 Überblick über die auftretenden Risiken
Abbildung 18: Risiken einer Verbriefung
Quelle: OeNB 2004, S. 21
Finanzinstrumente im Allgemeinen und somit auch die im Verbriefungsprozess
entstehenden Produkte unterliegen Markt-, Liquiditäts-, Kredit- sowie rechtlichen
Roman Rabak Seite 56

Risiken. Weiters entsteht bei Verbriefungen operationelles Risiko (vgl. Schiefer 2008,
S. 94).
Die OeNB (vgl. 2004, S. 21) definiert und untergliedert die einzelnen Risiken
innerhalb von Verbriefungen in Kreditrisiken, strukturelle Risiken mit den
Unterebenen Marktrisiken, Liquiditätsrisiken und operationellen Risiken sowie den
Bereich der rechtlichen Risiken (vgl. Abbildung 18).
4.6.2 Kreditrisiken
Unter Kreditrisiken versteht man, dass „einer Zahlungsverpflichtung nicht, nur
teilweise, oder mit zeitlicher Verspätung nachgekommen wird.“ (Schiefer 2008,
S. 95). Laut OeNB (vgl. 2004, S. 21) ist im Bezug auf das Risikomanagement von
Kreditrisiken bei einer Verbriefung auf mehrere Aspekte zu achten. So gilt es,
innerhalb des Kreditrisikos Aspekte wie die Herkunft, die Begrenzung sowie die
Verteilung der Risiken zu verstehen und zu verwalten.
4.6.3 Strukturelle Risiken
Ein SPV generiert fixe bzw. an einen Referenzzinssatz (die Basis) gekoppelte
variable Zinssätze. Gleichzeitig kommt es zu fixen oder variablen Zinsauszahlungen
an die Investoren. Die OeNB (vgl. 2004, S. 24 f.) definiert vier verschiedene
Ereignisse, bei denen es zu Zinsänderungsrisiken kommen kann. Sind sowohl
Zinseinnahmen als auch Zinsausgaben fix verzinst, so kommt es bei einer
Zinssatzänderung zu keinem Risiko. Anzumerken ist aber, dass bei
Fristeninkongruenz Wiederveranlagungsrisiken entstehen können. Ist eine Seite der
Zinszahlungen fix verzinst, während die andere Seite einer variablen Verzinsung
unterliegt, so gibt es ein Zinsänderungsrisiko. Steigen bzw. fallen die Zinssätze, so
kann das SPV die Zinsauszahlungen nicht mehr durch die Zinseinnahmen
generieren. Sind sowohl Zinseinnahmen als auch Zinsausgaben variabel verzinst,
kommt es zu keinem Zinsänderungsrisiko, solange beide Zinssätze an dieselbe
Basis gekoppelt sind. Als Basisrisiko bezeichnet man demnach das Risiko, dass sich
zwei variabel verzinste Zinszahlungen mit unterschiedlichen Referenzzinssätzen in
unterschiedliche Richtungen entwickeln.
Roman Rabak Seite 57

Gibt es in einer Verbriefung einnahmen- und ausgabenseitig verschiedene
Währungen, so führt dies bei Wechselkursschwankungen zu Währungsrisiken. Die in
einer Verbriefung auftretenden Marktrisiken werden üblicherweise durch Zins- und
Währungsswaps abgesichert. Die Minimierung dieser Risikogruppe sollte einen
besonderen Stellenwert haben, da Verbriefungsstrukturen mit dem Ziel des
Managements von Kreditrisiken implementiert werden (vgl. OeNB 2004, S. 25).
Die in einer Verbriefung auftretenden Liquiditätsrisiken werden in bilanzielle und
marktbezogene Liquiditätsrisiken unterteilt. Stimmen ein- und ausgehende
Zahlungen nicht miteinander überein, so spricht man von bilanziellen
Liquiditätsrisiken. Diese können durch die Anwendung gewisser Strukturen (z.B.
Paythrough Verbriefungen) begrenzt werden. Marktbedingte Liquiditätsrisiken
entstehen, wenn man die begebenen Anleihen nicht vollständig am Markt platzieren
kann, bzw. wenn es auf den Sekundärmärkten aufgrund mangelnder Nachfrage zu
Liquiditätsengpässen kommt (vgl. Schiefer 2008, S. 97 f.).
Operationelle Risiken enstehen aufgrund der in einer Verbriefung involvierten
Parteien. Schiefer (vgl. 2008, S. 98) versteht unter operationellen Risiken im
Zusammenhang mit Verbriefungen das Problem der asymmetrischen
Informationsverteilung und das daraus hervorgehende Agency Risiko. Als Beispiele
dieser (Anreiz-) Probleme führt er die unzulängliche Überwachung der Verbriefung,
das Nicht-Anzeigen von Verlusten oder eine nicht ausreichende Beachtung der
Kriterien bei der Generierung von Vermögensgegenständen für den Forderungspool
an.
4.6.4 Rechtliche Risiken
Abschließend kommt es im Rahmen von Verbriefungen zu rechtlichen Risiken,
welche aus der Transaktion und den beteiligten Parteien heraus entstehen. Hier wird
auf Schiefer (vgl. 2008, S. 99) sowie auf die OeNB (vgl. 2004, S. 27 f.) verwiesen.
4.6.5 Besondere Risiken im Zusammenhang mit strukturierten Produkten
Da strukturierte Kreditprodukte noch nicht sehr lange am Markt vorhanden sind, kann
die jüngste Krise als die erste große Belastungsprobe für diese Art der
Finanzprodukte angesehen werden. Nach Borio (vgl. 2008, S. 10), weisen diese
Roman Rabak Seite 58

Finanzinnovationen drei Charakteristika auf, welche zu den derzeitigen Turbulenzen
beigetragen haben könnten.
Das Auszahlungsprofil solcher Produkte ist in hohem Maße unlinear (vgl. Fender et
al. 2008, S. 100). Dies hat zur Folge, dass unter normalen Gegebenheiten konstante
Zahlungsströme generiert werden. Kommt es zu Turbulenzen, können strukturierte
Produkte allerdings sehr hohe Verluste erzeugen (vgl. Borio 2008, S. 10). Zu diesem
Schluss kommt auch die Bank of England (vgl. 2007a, S. 18 f.). So zeigt sie, dass ein
Portfolio an strukturierten Kreditprodukten – mit einem eingebauten Hebel – in den
meisten Monaten einen konstanten Gewinn macht, allerdings extrem große
Einmalverluste aufgrund der vorher erwähnten Eigenschaften aufweisen kann (vgl.
Abbildung 19).
Weiters wird durch das Tranchieren der Produkte die Verschlechterung der CDO
Kreditqualität im Vergleich zu den zugrunde liegenden Vermögensgegenständen
gehebelt (vgl. Fender et al. 2008, S. 100).
Abbildung 19: Monatlicher Ertrag strukturierter Kreditprodukte (a)
Quelle: In Anlehnung an Bank of England 2007a, S. 19 41
41 Primärquellen: JPMorgan Chase & Co (vgl. 2007, o. S.), Thomson Datastream (vgl. 2007, o. S.)
sowie Bank of England (vgl. 2007e, o. S.).
Roman Rabak Seite 59

Außerdem unterscheidet sich das Risikoprofil strukturierter Produkte von dem
traditioneller Anleihen. So weisen Tranchen von CDOs mit demselben erwarteten
Verlust wie individuelle Anleihen eine größere Wahrscheinlichkeit hoher unerwarteter
Verluste auf. Sie sind somit einem höheren Tail Risiko ausgesetzt. Da
Kreditbewertungen (Ratings) nur den erwarteten Verlust sowie die
Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls in ihre Bewertung einbeziehen, können Investoren,
welche sich auf dieses Rating verlassen, einen falschen Eindruck des tatsächlichen
Risikos strukturierter Produkte erlangen (vgl. Borio 2008, S. 10). Fender et al. 42 (vgl.
2008, S. 100) heben hervor, dass sich Investoren der Tatsache bewusst sein
müssen, dass Kredit Ratings – im speziellen der Expected Loss und die Probability
of Default – höhere Momente der Verlustverteilung nicht berücksichtigen. Dies führt
zu einer falschen VaR Aussage sowie zu Gefahren in der Abwicklung und
Risikobewertung dieser Instrumente.
Abschließend bemerkt Borio (vgl. 2008, S. 10), dass in der Bestimmung der
zukünftigen Ausfälle innerhalb des Portfolios, und somit in der Bestimmung des
zukünftigen Risikoprofils der Tranchen, ein Unsicherheitsfaktor gegeben ist. Dieser
resultiert aus Beschränkungen in den zurzeit verfügbaren Modellen, sowie aus
Unsicherheiten in der Genauigkeit der Daten.
4.7 Vorteile für den Emittenten
4.7.1 Management der regulatorischen Kapitalanforderungen
Banken sind dazu verpflichtet, abhängig vom gesamten Kreditrisiko ihres Portfolios,
eine bestimmte Menge an Kapital zu halten. Die Gesamtsumme des regulatorischen
Kapitals bestimmt sich anhand eines gewissen Prozentsatzes, multipliziert mit dem
Buchwert der risikogewichteten Aktiva. Durch eine Verbriefung wird der Anteil an
risikogewichteten Aktiva in der eigenen Bilanz verringert. Dies führt automatisch zu
einer Abnahme der regulatorischen Eigenkapitalerfordernisse (vgl. Fabozzi / Kothari
2008, S. 18). Verbriefungen unter diesem Gesichtspunkt machen daher nur dann
42 In ihrem Paper „Credit fundamentals, ratings and value-at-risk: CDOs versus corporate exposures“
decken Fender et al. (vgl. 2008, S. 87-101) die Gefahren auf, die für Investoren entstehen, wenn diese
das Verhalten einer CDO Tranche mit dem einer normalen Anleihe vergleichen. Sie führen weiters an,
dass der Kredit VaR ein falsches Gefühl von Sicherheit geben kann.
Roman Rabak Seite 60

Sinn, wenn die Kosten für die Verbriefung geringer sind als die Kosten für das
Eigenkapital (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 48).
4.7.2 Senkung der Finanzierungskosten
Möchte sich eine Firma am Kapitalmarkt finanzieren, so kann sie entweder eine
normale Unternehmensanleihe begeben oder aber die Möglichkeit einer Verbriefung
nutzen, um Geld am Markt zu beschaffen. Bei Emission einer Unternehmensanleihe
werden das Rating, und somit auch die Kosten dieser Anleihe, regelmäßig vom
Rating der begebenden Firma abhängen. Durch Verbriefungen hat die Firma die
Möglichkeit, die Finanzierungskosten unabhängig vom eigenen Rating festzulegen 43 .
Dies wird durch die Zwischenschaltung eines SPV ermöglicht (vgl. Fabozzi / Kothari
2008, S. 14). Je besser das Rating dieses SPV ist, desto niedriger sind die
Finanzierungskosten. Durch die Nutzung von Verbriefungstechniken sowie qualitativ
hochwertiger Vermögensgegenstände im zugrunde liegenden Forderungspool
können Originatoren bessere Ratings auf die Wertpapiere erhalten als sie selbst
besitzen. Dadurch wird die Finanzierung für die Institutionen billiger (vgl. Fabozzi /
Modigliani 1992, S. 317).
4.7.3 Effektives Management des Portfoliowachstums
Typischerweise wird das Wachstumspotential einer Finanzinstitution durch
Kapitalanforderungen beschränkt sein. Durch die Verbriefung von
Vermögensgegenständen können Institutionen schnell Kapital beschaffen. Weiters
verhindern sie durch die Off-Balance-Sheet Eigenschaft der Verbriefung einen
Bilanzsummenanstieg (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992, S. 318).
4.7.4 Zugang zu alternativen Liquiditätsquellen
Mit der Verbriefungstechnik bekommen Unternehmen eine neue Möglichkeit, sich
Liquidität zu beschaffen bzw. ihre Geschäftstätigkeit zu finanzieren (vgl. Batchvarov
et al. 2004a, S. 49). Einmal etabliert, kann sich ein Unternehmen, abhängig von den
Gesamtkosten am jeweiligen Markt, entscheiden, ob es sich am Anleihenmarkt oder
am ABS Markt finanziert (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 17).
43 Ein ausführliches Beispiel hierfür liefern Fabozzi und Kothari (vgl. 2008, S. 14-16).
Roman Rabak Seite 61

4.7.5 Off-Balance-Sheet Finanzierung
In den meisten Verbriefungen werden Vermögensgegenstände aus der Bilanz
transferiert. Dadurch verringert sich der On-Balance-Sheet Hebel des Unternehmens
und der Return on Equity verbessert sich (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 19).
4.7.6 Weitergabe von Risiken
Durch den Verkauf der Vermögensgegenstände an das SPV (bei einer True Sale
Verbriefung), bzw. durch die Nutzung von CDSs (bei einer synthetischen
Verbriefung), wird das Risiko der Vermögensgegenstände an die Investoren
weitergegeben (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 47). Sowohl das Kreditrisiko, als
auch das Zinsrisiko von verbrieften Vermögensgegenständen wird vom Originator
weitergegeben (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 17).
Man kann laut Franke und Krahnen (vgl. 2005, S. 2 f.) aber nicht ohne weiteres
sagen, dass Verbriefungen das Gesamtrisiko einer Bank verringern. Bei einer voll
finanzierten Verbriefung kann eine Bank die auf diese Weise generierten Mittel dazu
verwenden, in risikolose Vermögensgegenstände zu investieren. Dies würde das
Gesamtrisiko einer Bank tatsächlich verringern. Verwendet die Bank die generierten
Mittel allerdings um neue Kredite zu vergeben, so würde sich das Gesamtrisiko der
Bank eindeutig erhöhen, da zusätzlich zu der einbehaltenen First Loss Position der
alten Kredite die Risiken der neu vergebenen Kredite hinzukommen würden. Durch
dieses Tranchieren und Reinvestieren würde sich die Granularität des Kreditbuches
der Bank und somit auch das systematische Cashflow-Risiko der Bank erhöhen (vgl.
Franke / Krahnen 2005, S. 14).
4.7.7 Erhöhung von Risikolimits und Kreditlinien
Banken und auch andere Firmen haben meist bestimmte Limits bzw. Kreditlinien mit
den einzelnen Gegenparteien, welche sie nicht überschreiten dürfen. Durch
Verbriefungen können diese Unternehmen Kredite an die jeweiligen Gegenparteien
aus ihren Bilanzen entfernen bzw. das Risiko dieser Kredite an Investoren
weitergeben. Somit werden die Kreditlinien von den alten Krediten befreit, und
Risikolimits an Gegenparteien werden nicht überschritten. In weiterer Folge können
Roman Rabak Seite 62

diese Unternehmen neue Kredite an bestimmte Unternehmen oder Sektoren geben,
ohne die Risikoanforderungen zu verletzen (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 49).
4.7.8 Generierung von Serviceprovisionen
Durch eine Verbriefung kann eine Institution nach dem Verkauf der
Vermögensgegenstände weiterhin der Servicer der Vermögensgegenstände sein.
Durch die so generierten Provisionen erhöht sich das Einkommen der Institution
ohne eine Erhöhung der Bilanzsumme (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 21).
4.8 Vorteile für den Investor
4.8.1 Attraktivität des Investments
ABSs stellen höchst attraktive Investments dar. Ein Investor kauft Anteile an einem
bereits diversifizierten Forderungspool. Dies erspart ihm das einzelne Ankaufen von
Anleihen oder Krediten in verschiedenen Industrien. Weiters haben ABSs bereits
durch die Verbriefung eingebaute strukturelle Schutzmechanismen und sind so
aufgebaut, dass bestimmte Verlusthöhen den Investoren nicht schaden können. Dies
gilt vor allem für Senior Note Holder (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 54 f.).
4.8.2 Höhere risikoadjustierte Erträge
Verbriefte Produkte (bzw. strukturierte Produkte) generieren einen höheren risiko-
adjustierten Ertrag als traditionelle Plain Vanilla Wertpapiere (vgl. Fabozzi / Kothari
2008, S. 266).
4.8.3 Zugang zu einem diversifizierten Portfolio
Durch die Vielzahl an zugrunde liegenden Vermögensgegenständen in einer ABS
bietet sich einem potentiellen Investor die Möglichkeit, in ein diversifiziertes Portfolio
an Fixed-Income Instrumenten zu investieren (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 55).
4.8.4 Reduzierung der Kreditrisiken
Verbriefungen verringern das Kreditrisiko der zugrunde liegenden Kredite bzw.
Hypotheken. Durch Credit Enhancement und der Absicherung der Zahlungen durch
Roman Rabak Seite 63

den zugrunde liegenden Forderungspool wird das mit dem Investment verbundene
Kreditrisiko verringert. Bei Agency MBSs übernimmt die amerikanische Regierung
die Haftung für die zeitgerechte Zahlung von Zinsen und Kapital (vgl. Fabozzi /
Modigliani 1992, S. 319).
4.9 Probleme und Nachteile bei Verbriefungen
Banken können durch Verbriefungen das aufgenommene Risiko der Kredite an den
Kapitalmarkt weitergeben (sei dies nun durch True Sale oder synthetische
Verbriefungen). Diese Tatsache motiviert Kreditgeber zu lockereren
Kreditvergabebestimmungen und führt zu einer Kreditvergabe an Schuldner mit
schlechter Kreditwürdigkeit (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 303). Die
Verbriefungsmethoden und Instrumente wurden im Laufe der Zeit immer komplexer,
sodass Endinvestoren oft keine Möglichkeit mehr haben, die Produkte in ihrer
detaillierten Ausprägung zu verstehen. So kommt es unter Umständen dazu, dass
Investoren sich in ihren Kaufentscheidungen zu sehr auf die Ratingagenturen
verlassen.
Weitere Bedenken verursacht die Tatsache, dass Verbriefungen das wahre Endrisiko
für Banken verschleiern, vor allem wenn die einbehaltenen Tranchen schwer zu
bewerten sind (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 303). Vor allem Instititutionen die sehr
starken Gebrauch von Verbriefungen machen haben so oft das konzentrierte Risiko
des gesamten verbrieften Portfolios in ihren Bilanzen. Dies erhöht den Leverage
Effekt der Bilanz (vgl. Batchvarov et al. 2004a, S. 51).
Ist ein Unternehmen in seiner Finanzierung zu stark von Verbriefungen abhängig, so
erwächst die Gefahr, dass das Unternehmen, um zukünftige Verbriefungen zu
ermöglichen, größere Zugeständnisse (zum Beipiel Zurückbehalt einer größeren
Tranche in den eigenen Bilanzen) zu aktuellen Verbriefungen machen muss (vgl.
Batchvarov et al. 2004a, S. 51).
Roman Rabak Seite 64

5 Produkte
5.1 Klassifizierung am globalen Wertpapiermarkt
Um eine Vorstellung von der Größe der hier behandelten Märkte im Kontext der
globalen Tätigkeiten am Wertpapiermarkt zu bekommen, wird einleitend ein
Überblick über die Zuordnung und Größe der einzelnen Gebiete an den globalen
Finanzmärkten gegeben.
Wie aus Abbildung 20 ersichtlich wird, stellt der Markt der Corporate Equities
(begebenes Eigenkapital der Unternehmen) das größte Marktsegment im globalen
Kontext dar. Der Markt für Asset Backed Securities hat mit einer Größe von
USD 10,7 Billionen einen relativ kleinen Anteil am weltweiten Wertpapiermarkt.
Markant ist, dass der ABS Markt vom RMBS Markt dominiert wird. Während der
europäische RMBS Markt eher klein ist, stellt der amerikanische ein sehr großes
Segment dar. Agency RMBSs mit USD 4 Billionen dominieren den amerikanischen
Markt im Vergleich zu Non-Agency RMBSs mit USD 1,8 Billionen. Subprime RMBSs
repräsentieren mit einer Größe von USD 0,7 Billionen nur 6,5% des Marktes für
verbriefte Vermögensgegenstände (vgl. Bank of England 2007a, S. 20).
Somit ist es umso schockierender, dass Störungen in diesem, im Verhältnis zum
Gesamtmarkt winzigen, Segment den Beginn der Finanzmarktkrise dargestellt
haben.
Im folgenden Kapitel wird nun auf die einzelnen Produkte eingegangen. Die für das
Ziel dieser Arbeit nicht relevanten Produkte werden nur kurz erklärt, während die im
Praxisteil vorkommenden Produktarten detaillierter behandelt werden.
Roman Rabak Seite 65

Abbildung 20: Größe der globalen Wertpapiermärkte (a)
Quelle: In Anlehnung an Bank of England 2007a, S. 20 44
5.2 Asset Backed Securities (ABSs)
5.2.1 Allgemeines
Abbildung 21 zeigt die globalen Verbriefungstätigkeiten, aufgeteilt in die
verschiedenen Produktarten. Wie hier ersichtlich wird, nehmen RMBSs den
dominierenden Teil innerhalb aller Verbriefungen ein (vgl. Bank of England 2008a,
S. 6).
44 Primärquellen: BIS (vgl. 2007, o. S.), Board of Governors of the Federal Reserve (vgl. 2007, o. S.),
European Securitisation Forum (vgl. 2007, o. S.), Eurostat (vgl. 2007, o. S.), Fitch Ratings Ltd (vgl.
2007, o. S.), McKinsey Global Institute (vgl. 2007, o. S.), ONS (vgl. 2007, o. S.), Securities Industry
and Financial Markets Association (vgl. 2007, o. S.), Standard and Poor’s (vgl. 2007, o. S.), World
Federation of Exchanges (vgl. 2007, o. S.) sowie Bank of England (vgl. 2007e, o. S.).
Roman Rabak Seite 66

Abbildung 21: Weltweite Emission von Asset Backed Securities (a)
Quelle: In Anlehnung an Dealogic 2008, o. S. zitiert nach Bank of England 2008a,
S. 6
Der Markt für andere ABS Emissionen ist im Vergleich zur MBS Emission relativ
klein. MBSs, die grundsätzlich eine Art der ABSs darstellen, werden im Punkt 5.3
separat behandelt. Hier wird im Folgenden ein Einblick in ABSs im engeren Sinne
geliefert.
5.2.2 Definition
Die OeNB (2004, S. 66) definiert ABSs als „Anleihen, die durch einen Pool von
Vermögenswerten gedeckt sind. Dieser Pool generiert die Zins- und
Tilgungszahlungen, die an die Investoren in ABS weitergeleitet werden. Als
Vermögenswerte können beispielsweise Kredite, Anleihen oder Handelsforderungen
verwendet werden.“ ABSs im engeren Sinne sind Anleihen, die „durch einen Pool
von Handelsforderungen, Kreditkartenforderungen, Leasingforderungen oder
revolvierenden Forderungen gedeckt“ (OeNB 2004, S. 66) sind.
Roman Rabak Seite 67

5.2.3 ABSs im engeren Sinn
5.2.3.1 Credit Card ABSs
Credit Card Securitization ist die Verbriefung von Kreditkartenforderungen.
Kreditkartenforderungen sind kurzfristige Vermögensgegenstände. Sie haben eine
revolvierende (fortlaufende) Basis und produzieren dadurch immer wieder neue
Forderungen. Kreditkartenfirmen nutzen Verbriefungen als eine der Primärquellen
zur Finanzierung ihrer Geschäftstätigkeiten (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 153 f.).
Mason und Biggs (vgl. 2002, S. 1) führen an, dass Kreditkartenunternehmen von der
Verbriefungstechnologie als Finanzierungsquelle abhängig sind, und dass ihr
Wachstumsmodell bei einer nachhaltigen Störung am ABS Markt gefährdet wäre.
Die erste Kreditkartenverbriefung lässt sich ins Jahr 1986, durchgeführt von Salomon
Brothers, zurückführen. Der Kreditkartenverbriefungsmarkt war viele Jahre hindurch
das größte Segment im amerikanischen ABS Markt und wurde zuletzt vom Segment
der Home Equity Loans abgelöst. Im Jahr 1995 hatte das
Kreditkartenverbriefungssegment mit einer Höhe von USD 153,1 Milliarden einen
Anteil von 48% des gesamten amerikanischen ABS Marktes. Im Jahr 2007 betrug
dieser Bereich mit einer Höhe von USD 335,1 Milliarden nur mehr 14% des
Gesamtmarktes (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 154 f.).
Kreditkartenverbriefungen nutzen eine so genannte Revolving Asset Struktur. Das
heißt, dass die während der revolvierenden Periode eingenommenen
Kapitalzahlungen dazu verwendet werden, neue Forderungen zu erwerben. Nach
diesem Zeitraum beginnt die Amortisationsperiode (vgl. Fabozzi / Kothari 2008,
S. 154). Innerhalb einer revolvierenden Struktur wird der so genannte Seller’s
Interest dazu verwendet, Schwankungen im Forderungspool als eine Art Puffer
auszugleichen. Dieser Seller’s Interest darf nicht mit einer Overcollateralization
Mechanik verwechselt werden, da er den Investoren nicht untergeordnet ist.
Kreditkartenverbriefungen werden meist durch eine Treuhänderstruktur (durch einen
so genannten diskreten Trust bzw. einen Master Trust) verbrieft. Der Master Trust
agiert als eine Art Holding und kann mehrere Verbriefungen begeben. Die im Master
Trust befindlichen Vermögensgegenstände werden dabei keiner spezifischen
Verbriefung zugeordnet. Viel mehr werden alle Vermögensgegenstände in einem
Roman Rabak Seite 68

Portfolio gehalten und auf die einzelnen, so genannten Issuer Trusts (die
Emittenten), aufgeteilt (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 156).
In einer Kreditkartenverbriefung bestimmt die Portfolio Rendite die Höhe des Excess
Spreads. Diese Portfoliorendite ist die Ertragsrate des zugrunde liegenden
Kreditkartenportfolios und variiert innerhalb der Laufzeit. Weitere Charakteristika sind
die so genannten Charge Offs und die Payment Rate. Diese bestimmen die Höhe
der Ausfälle innerhalb der Kreditkarten im Forderungspool bzw. die Höhe der
monatlichen Zins- und Kapitalzahlungen dividiert durch die ausstehende Summe an
Kreditkartenschulden im Vormonat. Alle revolvierenden Strukturen sind mit einem so
genannten Early Amortisation Trigger ausgestattet (vgl. Fabozzi / Kothari 2008,
S. 159 f.).
5.2.3.2 Auto Loan ABSs
Bei der Verbriefung von Automobilkrediten spricht man von Auto Loan Securitization.
Zählt man den MBS Markt nicht dazu, so war der Bereich der Automobilkredite, nach
Computer Leasing Verbriefungen, der zweite Bereich, auf den das
Verbriefungskonzept angewendet wurde. Die führenden Emittenten im Bereich Auto
Loan ABSs sind Finanzinstitutionen der großen drei Autohersteller Ford, General
Motors und Daimler Chrysler. Verbriefungen von Automobilkrediten zeichnen sich
durch eine hohe Qualität der zugrunde liegenden Vermögensgegenstände sowie
eine einfache Liquidation im Ausfall aus. Dieses Segment stellt, weltweit gesehen,
einen bedeutenden Teil des Verbriefungsmarktes dar. Der Marktanteil im Jahr 2006
in Amerika betrug 9,5% (USD 202,4 Milliarden). In Europa wurde die erste Auto Loan
Verbriefung im Jahr 1997 in England von Ford durchgeführt. Der Markt für
Automobilkredite besteht zu 70% aus Prime Auto ABSs, wobei der Anteil an
Subprime Auto ABSs ansteigt (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 162 f.).
Typischerweise wird bei Auto Loan ABSs eine direkte Passthrough Struktur mit einer
Laufzeit von drei bis sechs Jahren verwendet. Am amerikanischen Markt wurde
historisch gesehen, die Struktur des so genannten Principal Passthroughs gewählt,
wobei ein sichtbarer Trend in Richtung revolvierende Struktur und so genannte Soft
Bullet Strukturen zu erkennen ist. Bevorzugt werden in Auto ABSs Excess Spread,
Cash Reserves und Subordination als Credit Enhancement Methoden verwendet
(vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 164).
Roman Rabak Seite 69

5.2.3.3 Student Loan ABSs
Werden Darlehen zur Finanzierung des Studiums verbrieft, so spricht man von
Student Loan Securitization. Der Higher Education Act im Jahr 1965 ermöglichte die
staatliche Finanzierung der postsekundären Ausbildung. Das im Zuge dieses Acts
geschaffene Federal Family Education Loan Program (FFELP) bietet eine staatliche
Garantie auf Kredite zur postsekundären Ausbildungsfinanzierung. Im Rahmen des
FFELP kommen so genannte Parent Loans for Undergraduate Student Loans,
Consolidation Loans sowie Supplemental Loans zur Anwendung. Weiters gibt es so
genannte Stafford Loans und Perkins Loans 45 (vgl. Walsh 2008, S. 121-123).
Je nach zugrunde liegendem Forderungspool unterscheidet sich die Struktur der
Student ABSs. Unkonsolidierte FFELP Transaktionen nutzen meist eine
Senior/Subordination Struktur mit fünf oder mehr Klasse A Tranchen (AAA Rating)
und einer untergeordneten Klasse B Tranche (AA oder A Rating). Es erfolgt eine
sequenzielle Kapitalrückzahlung. Zinszahlungen an die B Tranche sind den A
Tranchen untergeordnet. Kapitalzahlungen an die B Tranche sind sowohl den
Kapital-, als auch den Zinszahlungen der A Tranche untergeordnet. Privatkredite und
konsolidierte FFELP Transaktionen weisen ebenfalls eine sequenzielle
Senior/Subordination Struktur auf. Allerdings erhalten hier die untergeordneten
Tranchen ihre Kapitalzahlungen bereits ab dem so genannten Step-Down Zeitpunkt
(vgl. Walsh 2008, S. 134).
Student Loan ABSs weisen zusätzlich zur Subordination weitere Credit
Enhancements auf. Dies inkludiert Overcollateralization, Excess Spread, Reserve
Accounts sowie Interest Accounts. Student Loan ABSs mit variabler Zinshöhe sind
typischerweise an den Drei-Monats LIBOR gekoppelt und werden quartalsweise
angepasst (vgl. Walsh 2008, S. 138 f.).
Student Loan ABSs sind dem so genannten Basis Risiko ausgesetzt, da die
Zinssatzhöhe der begebenen Anleihen an einen anderen Index gekoppelt ist als die
Zinssätze der zugrunde liegenden Kredite. Dieses Risiko kann zwar mit einem
Zinssatz Swap reduziert werden, allerdings bleibt ein gewisses Restrisiko bestehen.
45 Diese einzelnen Kreditformen werden hier nicht näher behandelt. Zur ausführlichen Erklärung wird
auf Walsh (vgl. 2008, S. 127-133) verwiesen.
Roman Rabak Seite 70

Durch die sequenzielle Rückzahlung der Tranchen haben untergeordnete Tranchen
meist eine länger gewichtete Lebensdauer. Dadurch sind sie dem Risiko ausgesetzt,
ihre erwarteten Renditeanforderungen nicht zu erfüllen (vgl. Walsh 2008, S. 139).
Sowohl private Kredite als auch FFELP Transaktionen zeichnen sich durch eine sehr
hohe Kreditqualität aus. FFELP Transaktionen sind zwischen 97% und 100% von der
Regierung garantiert. Private Kredite weisen sehr hohe FICO Werte auf (vgl. Walsh
2008, S. 145).
Student Loan ABS Emissionen nahmen seit 2001 kontinuierlich zu. Innerhalb des
Marktes für Student Loan ABSs ist Sallie Mae der führende Emittent, sowohl am
Markt für private Kredite als auch für FFELP Kredite. Am Markt für private Kredite
sind weiters Keycorp und First Marblehead unter den größten drei Emittenten.
Abschließend wird ein Beispiel für eine Privatkredit-Transaktion von Sallie Mae
gegeben (vgl. Abbildung 22). Bemerkenswert dabei ist, dass private Kredite einen
höheren Spread als FFELP Kredite auszahlen, und im Vergleich zu den staatlich
garantierten Student Loan ABSs eine höhere Subordination besteht (vgl. Walsh
2008, S. 135-138).
Abbildung 22: Beispiel einer Student Loan Verbriefung von Sallie Mae
Sallie Mae 2006-C (private Kredite)
Klasse Nennwert (mUSD) WAL Moody's S&P Fitch Zinshöhe
A1 157,0 2,5 Aaa AAA AAA 3-month LIBOR + 0,01%
A2 268,0 5 Aaa AAA AAA 3-month LIBOR + 0,05%
A3 110,0 7,5 Aaa AAA AAA 3-month LIBOR + 0,13%
A4 215,0 10 Aaa AAA AAA 3-month LIBOR + 0,17%
A5 356,0 14,16 Aaa AAA AAA 3-month LIBOR + 0,24%
B 39,2 11,54 Aa2 AA- AA 3-month LIBOR + 0,31%
C 54,2 10,5 A2 A A 3-month LIBOR + 0,39%
Quelle: In Anlehnung an Walsh 2008, S. 138
5.2.4 Bewertung untergeordneter ABS Tranchen
Je tiefer die jeweilige Tranche in der Kapitalstruktur der ABS angesiedelt ist, desto
intensiver sollte die Bewertung des Investors ausfallen. Sensitivitäts- und Break-Even
Analysen sollten zur Begutachtung von Zahlungsraten und Excess Spreads
herangezogen werden (vgl. Batchvarov et al. 2004b, S. 117). Investoren in
untergeordneten Tranchen sollten zusätzlich zur Qualität des ursprünglichen
Forderungspools, der strukturellen und rechtlichen Verbesserungen sowie der
Roman Rabak Seite 71

Cashflow Wasserfallstruktur auch andere Aspekte wie die Excess Spread Stabilität,
das potentielle Level des Excess Spreads, Auswirkungen von
Zahlungsveränderungen auf die Verlustverteilung sowie die aktuellen und
historischen Ausfallswahrscheinlichkeiten im Vergleich zu den Enhancement
Strukturen beachten (vgl. Batchvarov et al. 2004b, S. 118 f.). Eine hohe Volatilität
des Excess Spreads würde zum Beispiel eine schnelle Amortisation ohne
notwendige Zeit zum Aufbau eines Reserve Accounts begünstigen. Dies limitiert den
Aufbau eines zusätzlichen Polsters gegen Verluste, dadurch werden die unteren
Tranchen früher belastet. Die Zahlungsgeschwindigkeit innerhalb des zugrunde
liegenden Forderungspools bestimmt einerseits die durchschnittliche Lebensdauer
des Investments, andererseits aber auch das Tempo, mit der die Qualität der
Vermögensgegenstände innerhalb des Pools abnimmt. Je langsamer die
Zahlungsgeschwindigkeit, desto höher werden die akkumulierten Verluste, und desto
höher ist somit das Risiko für Investoren (vgl. Batchvarov et al. 2004b, S. 121). Auch
die Ausprägung der Wasserfallstruktur spielt eine große Rolle für Investoren in
untergeordneten Tranchen. Batchvarov et al. (vgl. 2004b, S. 122) kommen zu dem
Schluss, dass es am besten für Investoren in untergeordneten Tranchen ist,
Zinszahlungen aufgrund einer „pari passu“ Basis und Kapitalzahlungen anhand einer
„pro rata“ Basis zu verteilen.
5.3 Mortgage Backed Securities (MBSs)
5.3.1 Allgemeines
Die in diesem Kapitel angeführten Punkte beziehen sich auf den amerikanischen
MBS Markt. Der europäische MBS Markt wird in Kapitel 8 erläutert. Der europäische
MBS Markt orientiert sich in seinen Strukturen sehr am amerikanischen Vorbild.
Weichen Strukturen oder Charakteristika am europäischen MBS Markt vom hier
dargestellten ab, so werden sie separat in Kapitel 8 erwähnt.
5.3.2 Definition
Bei einem Hypothekarkredit ist der Kredit zusätzlich durch eine Sicherheit geschützt.
Diese Sicherheit ist im Falle einer MBS eine definierte Immobilie. Die Hypothek gibt
dem Kreditgeber das Recht, bei einem Zahlungsausfall des Schuldners den Vertrag
Roman Rabak Seite 72

vorzeitig zu kündigen (Foreclose) und die Immobilie zu veräußern, um die
ausstehende Schuld zu begleichen (vgl. Fabozzi 2005, S. 256).
Liegt der Hypothek ein privater Kredit zugrunde, so spricht man von einer Residential
Mortgage Backed Security (RMBS). Die so genannten Commercial Mortgage Backed
Securities beziehen sich auf Verbriefungen mit zugrunde liegenden gewerblichen
Immobilien. Commercial MBSs werden im Folgenden aus diesem Punkt
ausgeklammert und kurz in Kapitel 8 angeführt.
5.3.3 Spezielle Risiken bei MBSs
5.3.3.1 Prepayment Risiko
Das Risiko, dass der Schuldner der Hypothek diese früher begleicht als ursprünglich
festgelegt, nennt man Prepayment Risiko. Hypothekarkreditschuldner dürfen ihre
Hypothek frühzeitig zurückzahlen. Dies ist regelmäßig der Fall, wenn sie sich zu
günstigeren Zinsen refinanzieren können, bzw. wenn sie durch persönliche Gründe
ihren Wohnsitz ändern. Aber auch im Falle eines Zahlungsausfalles des Schuldners
und der darauf folgenden Zwangsveräußerung der Immobilie kommt es zu solch
einer Vorauszahlung. Dies hat den Effekt, dass der Kreditgeber nicht weiß, zu
welchem Zeitpunkt er welche Zahlungen vom Schuldner erhält (vgl. Fabozzi 2005,
S. 259).
5.3.3.2 Pipeline Risiko und Warehouse Risiko
Der Originator von Hypotheken hat verschiedene Risiken zu berücksichtigen. Das
Pipeline Risiko besteht aus zwei Komponenten, dem Preisrisiko und dem
Ausfallsrisiko, und beschreibt das Risiko, das der Originator im Zusammenhang mit
Krediten, die er noch nicht verkauft hat, tragen muss. Das so genannte Warehouse
Risiko betitelt das Risiko im Zusammenhang mit schon abgeschlossenen
Hypothekarkrediten, die noch nicht am Sekundärmarkt veräußert sind. Der Originator
kann sich allerdings durch diverse Techniken gegen diese Risiken absichern
(Hedging durch Optionen, Forwards oder Futures) (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992,
S. 46-49).
Roman Rabak Seite 73

5.3.4 Residential Mortgage Backed Securities (RMBSs)
5.3.4.1 Allgemeines
Der Gesamtwert der Ein- bis Vier-Familienhaus Immobilien am amerikanischen Markt
betrug im zweiten Quartal 2007 USD 23 Billionen. Während die Summe an
Hypothekarkreditverschuldung USD 10,7 Billionen betrug, belief sich der Wert des
Eigenkapitals in diesen Immobilien auf USD 12,3 Billionen (53%). Von diesen
USD 10,7 Billionen an Schulden waren USD 6,3 Billionen verbrieft worden. Dieser
verbriefte Bereich kann in Agency Mortgages und Non-Agency Mortgages unterteilt
werden (vgl. Goodman et al. 2008, S. 3).
Abbildung 23: Weltweite Residential MBSs Emission (a)
Quelle: In Anlehnung an Dealogic 2008, o. S. und Bank of England 2008c, o. S.
zitiert nach Bank of England 2008b, S. 12
Am amerikanischen RMBS Markt gibt es viele verschiedene Arten von Hypotheken.
Das so genannte Mortgage Design spezifiziert die Höhe des Zinssatzes, die Art der
Hypothek sowie die Art der Rückzahlung der Hypothek. Der am häufigsten genutzte
Roman Rabak Seite 74

Typ 46 ist die Fixed Rate, Level-payment, Fully Amortized Mortgage (Fabozzi 2005,
S. 256).
Abbildung 23 zeigt die weltweite RMBS Emission und lässt erkennen, dass in
jüngster Vergangenheit immer mehr Verbriefungen von den Emittenten einbehalten
werden mussten.
Abbildung 24 zeigt die Trends in den verschiedenen Produkten am Hypothekar-
kreditmarkt. Der Anteil an als konform geltenden konventionellen Hypothekarkrediten
ging seit 2001 immer weiter zurück. Der Anteil an Subprime, Alt-A und Home Equity
Loans hingegen nahm seitdem immer weiter zu.
Abbildung 24: Trends in den verschiedenen Subprime Produkten
Quelle: Inside Mortgage Finance 2006, o. S. zitiert nach Van Order 2007, S. 11
5.3.4.2 Charakteristika zur Kreditwürdigkeit und Performance der Kredite
Die Combined Loan to Value (CLTV) Kennzahl ist die wichtigste Einzelkennzahl zur
Bestimmung der Kreditperformance einer Hypothekarschuld. Die Loan to Value
(LTV) Ratio ist die Summe des ausstehenden Kredits dividiert durch den Wert der
zugrunde liegenden Immobilie. Die Combined LTV Ratio ist somit die Summe der
ersten und zweiten Hypothek durch den Wert der Immobilie. Hat ein
Hypothekarkreditnehmer zum Beispiel eine Hypothek iHv. USD 160.000 und eine
46 Fabozzi (vgl. 2005, S. 257-259) gibt eine beispielhafte Rechnung solch einer
Hypothekarverschuldung.
Roman Rabak Seite 75

zweite Hypothek iHv. USD 30.000 für eine Immoblie mit USD 200.000 an Wert
aufgenommen, so hat dieser Schuldner eine CLTV Ratio von 95%. Eine hohe CLTV
Ratio geht meist mit anderen schlechten Kreditwürdigkeitsfaktoren, wie zum Beispiel
einer hohen Debt to Income Ratio, einher. Hypotheken mit hohen CLTV Ratios
weisen eine höhere Wahrscheinlichkeit überfälliger Forderungen und eine höhere
Verlustintensität auf (vgl. Goodman et al. 2008, S. 10 f.).
Das in Punkt 3.4 bereits erwähnte FICO Score Modell liefert Werte zwischen 350 und
900 Punkten, wobei eine höhere Anzahl an Punkten auf ein geringeres
Kreditausfallsrisiko hinweist. Hypotheken mit geringeren FICO Werten weisen
tendenziell eine höhere Ausfallsrate und höhere Verluste auf. Schuldner mit
geringeren FICO Werten weisen überdies ein höheres Prepayment Verhalten auf.
Wichtig in diesem Zusammenhang ist es, einen Kredit nicht aufgrund der FICO
Werte allein zu bewerten. So weisen zum Beispiel 18% der Subprime Loans einen
FICO Wert von über 680 aus, 27% der Alt-A Kredite weisen einen geringeren Wert
als 680 aus (vgl. Goodman et al. 2008, S. 12).
Die durchschnittliche Hypothek im Bereich der als konform geltenden
konventionellen Hypotheken hatte im dritten Quartal 2007 eine Höhe von
USD 225.000. Die durchschnittliche Höhe von Jumbo Prime Loans lag zum selben
Zeitpunkt bei USD 510.000, Alt-A Hypotheken beliefen sich im Durchschitt auf
USD 294.000. Subprime Loans wiesen in etwa dieselbe Höhe auf wie Hypotheken im
Bereich der Agency MBSs (vgl. Goodman et al. 2008, S. 14). Die Höhe der Hypothek
hat Einfluss auf das Prepayment Verhalten der Schuldner. Hypotheken mit geringer
Höhe sind weniger Prepayment anfällig, da die mit der Refinanzierung anfallenden
Fixkosten hier einen größeren Einfluss auf die Prepayment Entscheidung der
Schuldner nehmen (vgl. Goodman et al. 2008, S. 14).
Die Debt to Income Ratio (DTI) misst die Fähigkeit eines Schuldners, seinen Kredit
zurück zu zahlen. Sie stellt das zur Verfügung stehende Einkommen in einen Bezug
zur Höhe der Schulden. DTI Ratios werden in Front-end DTI und Back-end DTI
unterteilt 47 . Die durchschnittliche DTI Ratio im Bereich der Subprime Hypotheken lag
2007 bei 41%. Von Ginnie Mae garantierte Hypotheken haben ein Limit von 31%
Front-end DTI und 43% Back-end DTI. Fannie Mae-, Freddie Mac- sowie
47 Zur näheren Definition wird auf Goodman et al. (vgl. 2008, S. 14) verwiesen.
Roman Rabak Seite 76

Hypotheken im Bereich der nicht als konform geltenden konventionellen MBSs
weisen kein Limit auf, da bei diesen Hypotheken ein risikobasierendes
Bepreisungssystem verwendet wird (vgl. Goodman et al. 2008, S. 15).
Weiters variiert die Vollständigkeit der Dokumentation der einzelnen Kredite in den
verschiedenen Non-Agency Hypotheken. Hypotheken mit limitierten Informationen
korrelieren mit anderen schlechten Indikatoren für die Kreditwürdigkeit und weisen
tendenziell höhere Ausfallsraten auf. Es gibt drei Gründe für die Aufnahme einer
Hypothek. Diese sind Purchase, Refi und Cash-out Refi (vgl. Goodman et al. 2008,
S. 14).
5.3.4.3 Agency Mortgage Backed Securities
Residential Mortgage Backed Securities, die von den zwei GSEs und Ginnie Mae
begeben werden, werden Agency MBSs genannt. Diese Wertpapiere sind so
genannte Mortgage Passthrough Securities 48 . Von diesen Passthrough Wertpapieren
werden zwei derivative Produkte, die so genannten Collateralized Mortgage
Obligations (CMOs) sowie Stripped MBSs kreiert 49 (vgl. Fabozzi 2005, S. 255).
Agency Transaktionen sind im eigentlichen Sinn Arbitrage Transaktionen. Die
Agencies erwerben einen Pool an Passthrough Wertpapieren und schaffen in
weiterer Folge durch die Verbriefung verschiedene Anleihenklassen mit dem Ziel,
Einkünfte aus diesen zu generieren, welche die Kosten des Passthrough Pools
übersteigen (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 65).
5.3.4.4 Non-Agency (Non-Conforming) Mortgage Backed Securities
Non-Agency Mortgages erfüllen aus verschiedenen Gründen nicht die
Anforderungen, die von Seiten der Agencies gestellt werden. Man bezeichnet dieses
Segment auch als nicht als konform geltende konventionelle Hypotheken (Non-
Conforming Conventional Mortgages).
Im Jahr 2007 lag der Anteil dieser nicht als konform geltenden Hypotheken am
gesamten Verbriefungsmarkt bei 34%. Im Non-Agency Bereich waren Jumbo Prime-
(8% des Verbriefungsmarktes), Alt-A- (13% des Verbriefungsmarktes) sowie
Subprime (13% des Verbriefungsmarktes) Hypotheken enthalten. Es wird ersichtlich,
48 Eine Beschreibung von Passthrough MBS erfolgte bereits in Punkt 4.4.3.
49 Eine Erklärung dieser Produkte findet sich im Kapitel Kreditderivative unter Punkt 5.6.8 und 5.6.9.
Roman Rabak Seite 77

dass der Anteil an nicht als konform geltenden Hypotheken in den letzten Jahren
stark angestiegen ist. Eine ausführliche Tabelle der ausstehenden Hypotheken am
US amerikanischen Markt ist unter Punkt 5 im Anhang angeführt.
In den Jahren 2003 bis 2006 ging der Anteil an Agency Hypothekarkredit-Emissionen
von 78,4% auf 44,7% zurück. Non-Agency Hypotheken nahmen in diesem Zeitraum
sehr stark zu. Ihr Anteil stieg von 7% auf knapp 22% an. Bedingt durch die
Subprimekrise ging der Anteil an nicht als konform geltenden Hypotheken am MBS
Verbriefungsmarkt stark zurück. Er lag im dritten Quartal 2007 bei nur noch 3,6%.
Agency Hypotheken stiegen wieder auf knapp 72% Marktanteil. Eine ausführliche
Tabelle zur MBS Brutto-Emission der verschiedenen Jahre ist in Punkt 6 im Anhang
abgebildet.
Abbildung 25: Charakteristika der einzelnen Segmente
Loan and Borrower Characteristics by Product Type (in USD)
Agency Jumbo Prime Alt-A Subprime
Lien 1st 1st 1st 1st
Loan Limit ! Agency > Agency None None
Average loan size 221.301 509.913 293.719 185.451
2006 Avg. loan size 230.403 577.022 320.828 210.472
Credit Agency A A/A- A-/C
Average FICO 725 739 712 628
2006 Avg. FICO 723 740 708 626
Average LTV 71 69 74 81
2006 Avg. LTV 73 71 75 81
Average CLTV - 71 80 86
2006 Avg. CLTV - 75 82 87
Occupancy (owner) 95,00% 99,00% 85,00% 95,00%
Full documentation - 50,00% 23,00% 60,00%
Loan purpose
Purchase 39,00% 46,00% 46,00% 40,00%
Cash out 59,00% 23,00% 36,00% 53,00%
Rate refi - 30,00% 18,00% 7,00%
IO 9,00% 45,00% 43,00% 20,00%
ARMs 12,00% 52,00% 63,00% 73,00%
DTI - 33,00% 36,00% 41,00%
Quelle: In Anlehnung an Goodman et al. 2008, S. 10 50
Im Folgenden werden kurz die Charakteristika der einzelnen Non-Agency Segmente
erörtert (vgl. Goodman et al. 2008, S. 10-15). Im Wesentlichen unterscheiden sich
MBSs im nicht als konform geltenden konventionellen MBS Bereich in ihren
zugrunde liegenden Forderungen vom als konform geltenden konventionellen MBS
Segment (vgl. Abbildung 25).
50 Primärquellen: Fannie Mae (vgl. 2008, o. S.), Freddie Mac (vgl. 2008, o. S.) sowie Loan
Performance (vgl. 2008, o. S.).
Roman Rabak Seite 78

So haben zum Beispiel Jumbo Prime Hypotheken generell einen höheren FICO Wert
und eine höhere Kreditsumme als Agency Hypotheken. Alt-A Kredite haben meist
gute Kreditqualität, sie unterscheiden sich vom Agency Bereich dadurch, dass
Kreditnehmer ihre Einkommenssituation nicht vollständig dokumentieren. Das
wesentliche Unterscheidungsmerkmal bei Subprime Kreditnehmern ist der niedrigere
FICO Wert im Vergleich zu als konform geltenden Hypotheken. Die hier erwähnten
Charakteristika bestimmen in hohem Maße die Prepayment- und Kreditperformance
der einzelnen MBS Verbriefungen (vgl. Goodman et al. 2008, S. 9).
5.3.4.5 Angewandte Verbriefungsstrukturen im Non-Agency Mortgage Backed Secu-
rities Bereich
Prepayment Risiko und Kreditrisiko sind die zwei wichtigsten Risikoarten in MBSs.
Agency MBSs haben ein vernachlässigbares Kreditrisiko, in diesem Bereich spielt
das Prepayment Risiko eine tragende Rolle. Geht man im Bereich der Non-Agency
MBSs das Kreditspektrum hinunter, so wird das Kreditrisiko immer wichtiger. Um
diesen Risiken zu begegnen, haben sich im nicht als konform geltenden
konventionellen MBS Markt zwei Strukturen herausgebildet, die bei der Verbriefung
zur Anwendung kommen (vgl. Goodman et al. 2008, S. 89). Verbriefungen von
Vermögensgegenständen im Prime Bereich mit einem niedrig gewichteten Coupon
(WAC) nutzen die so genannte Six-pack Struktur. Verbriefungen im Subprime
Bereich (hohes Risiko und hoher WAC) verwenden eine Excess
Spread/Overcollateralization Struktur (XS/OC). Bei der traditionellen Six-pack
Struktur passiert das Credit Enhancement durch die Subordination von 6 Tranchen
unterhalb der AAA Tranche. Bei der Excess Spread/Overcollateralization Struktur ist
der Nennwert des Forderungspools höher als der Nennwert der begebenen Anleihen
(vgl. Goodman et al. 2008, S. 98). Dies ermöglicht die Overcollateralization und somit
das Credit Enhancement.
XS/OC Strukturen sind um einiges komplexer als traditionelle Six-pack Strukturen.
Allerdings erzielen sie in fast allen Fällen eine bessere Nutzung des Excess Spreads
für das Credit Enhancement.
Tendenziell erzielt man durch die Implementierung einer XS/OC Struktur einen
größeren Schutz für die emittierten Tranchen. So hat zum Beispiel die unterste
Roman Rabak Seite 79

Tranche bei einer XS/OC Struktur ein Rating 51 . Bei der herkömmlichen Six-pack
Struktur ist die unterste Tranche nicht bewertet. Bei der Anwendung einer XS/OC
Struktur kann weiters eine größere Zahl an AAA Anleihen begeben werden (vgl.
Goodman et al. 2008, S. 97).
Die XS/OC Struktur beeinflusst die Verteilung des Kapitals auf die Anleihen und
generiert so mehr Cashflow für die Investoren. Dies wird durch die Konvertierung des
Excess Spreads in Kapitalzahlungen ermöglicht. Dadurch beschleunigen sich die
Rückzahlungen an die Investoren. Das wiederum verringert den Nennwert der
Anleihen, und die Höhe der Overcollateralization nimmt weiter zu. Somit erhöht sich
der Excess Spread, und es wird mehr Excess Interest für die übrigen Investoren frei.
Durch die Rückzahlung des Kapitals an die Anleihenbesitzer werden in weiterer
Folge die Finanzierungskosten der Transaktion reduziert. Die Erhöhung der Excess
Zinsen für die Investoren bewirkt, dass der OC zum Zinssatz des Forderungspools
investiert wird. Excess Interest hingegen, der in einen Cash Account abgeleitet wird,
muss in sichere Wertpapiere investiert werden und generiert dadurch weniger Ertrag
(vgl. Goodman et al. 2008, S. 103-105).
Bei der normalen Excess Spread Struktur (gleicher Nennwert des Forderungspools
und der Anleihen) werden allfällige Ausfälle zuerst durch den Excess Spread, dann
durch den Reserve Fund und schlussendlich durch die erste Tranche kompensiert.
Der Reserve Fund wird durch zuvor erzielte Excess Spreads aufgebaut. Bei der
XS/OC Struktur nimmt die Höhe der Overcollateralization ab, wenn der Nennwert der
Anleihen nicht im selben Tempo abnehmen kann wie der Nennwert des
Forderungspools 52 . Übersteigen die Verluste zu einem beliebigen Zeitpunkt die Höhe
des zu diesem Zeitpunkt aktuellen Excess Spreads und den Betrag an
Overcollateralization, so muss die niedrigste Tranche die Verluste absorbieren (vgl.
Goodman et al. 2008, S. 103 f.).
Die XS/OC Struktur hat einen Einfluss auf die Wasserfallstruktur der
Kapitalzahlungen. So werden typischerweise in der Aufbauphase keine
51 Dies ermöglicht die Tatsche, dass sie nicht die First Loss Position innehat. Diese wird nämlich durch
die Residuen getragen (vgl. Goodman et al. 2008, S. 98).
52 Dies passiert, wenn Verluste im Forderungspool entstehen, die nicht durch den Excess Spread
aufgefangen werden können, und der OC verringert werden muss.
Roman Rabak Seite 80

Kapitalzahlungen an Investoren getätigt. Ist die Performance in der Verbriefung gut,
und es kommt während der Laufzeit zu keiner Auslösung von Triggern
(Schutzmechanismen), so werden nach dem so genannten Step Down Datum
Kapitalzahlungen an die Halter der Residual-Position vorgenommen (vgl. Goodman
et al. 2008, S. 105).
5.4 Collateralized Debt Obligations (CDOs)
5.4.1 Allgemeines
Die ersten CDOs wurden mit dem Ziel entwickelt, finanzielle Instrumente
anzusammeln und neu zu verpacken, um Investoren die Möglichkeit zu geben, in
Instrumente zu investieren, welche einzeln gesehen zu illiquid bzw. zu komplex
gewesen wären (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 553 f.). Die Fähigkeit, Liquidität für
eine bestimmte Wertpapierklasse zu schaffen, ist ein Schlüsselfaktor für die schnelle
Entwicklung und den Einfluss der CDOs auf den weltweiten Finanzmärkten (vgl.
Masek / Choudhry 2004, S. 554). CDOs bieten Investoren eine Vielzahl an Vorteilen.
So haben diese zum Beispiel Zugang zu verschiedenen Anlageklassen, in welche
schwierig direkt investiert werden kann. Weiters bieten CDOs ein auf Investoren
abgestimmtes Risiko-Rendite-Profil und ermöglichen relativ einfach Diversifikation in
eine große Anzahl an Vermögensgegenständen (vgl. McManus et al. 2008b,
S. 173 f.). Weitere Vorteile für Investoren finden sich in der Partizipation an der
Expertise des CDO Managers und in dem Zugang zu einer Palette an Kreditrisiken,
die anderwertig schwierig bis gar nicht zu erwerben wären. Außerdem können
Investoren eine Risiko-Rendite-Maßanfertigung durch das Tranchieren und
Neuverpacken der Zahlungsströme erlangen (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 575).
5.4.2 Geschichtlicher Überblick
Die ersten CDOs wurden 1987 kreiert und bestanden aus Portfolien mit
Hochzinsanleihen. Diese Instrumente waren unter dem Begriff Collateralized Bond
Obligations (CBOs) bekannt 53 . Im Jahr 1989 wurden zum ersten Mal Firmenkredite
und Immobiliendarlehen in CDOs verwendet. Sie wurden unter dem Begriff
53 Der Begriff CDO wurde erst später geprägt und umfasst eine Vielzahl an Anlageklassen.
Roman Rabak Seite 81

Collateralized Loan Obligations (CLOs) zusammengefasst. Diese CLOs bestanden
zumeist aus Hochzinskrediten mit guter Bonität, es gab allerdings auch schon CLOs,
welche Kredite beinhalteten, die keine gute Performance aufwiesen. Ab dem Jahr
1994 wurden Kredite und Anleihen von Emittenten aus Emerging Market Regionen
(zumeist Firmen, aber auch die Staaten selbst) unter dem Begriff Emerging Market
CDOs, auf den Märkten eingesetzt. CDOs, bestehend aus Residential Mortgage
Backed Securities, wurden erstmals 1995 begeben. Diesen folgten CDOs aus
Commercial Mortgage Backed Securities und Asset Backed Securities. Solche Arten
von CDOs werden unter dem Begriff Structured Finance CDOs zusammengefasst 54
(vgl. Lucas et al. 2006a, S. 4).
Bis 1995 erlebte der Markt ein eher geringes Wachstum, erst durch die Verbriefung
neuer Vermögensklassen und der erstmaligen Durchführung von synthetischen CDO
Transaktionen gab es einen schwunghaften Anstieg. Gab es vor 1996 jährliche
Neuemissionen iHv. rund USD 2 Milliarden, so sprang dieses Neuemissionsvolumen
im Jahr 1996 auf USD 38 Mrd. Im Jahr 1998 betrug das Neuemissionsvolumen
bereits USD 139 Mrd. Das insgesamt ausstehende CDO Volumen im Jahr 2005
betrug USD 1,1 Trillionen (vgl. Lucas et al. 2006b, S. 3-5). Ein wichtiger Grund für
das exponentielle Wachstum war die Suche institutioneller Investoren nach hohen
Renditen, sowie die Adaptierung des Konzepts auf mehrere Anlageklassen (vgl.
Heidorn / König 2003, S. 3).
CDOs nehmen heutzutage einen immer wichtigeren Platz auf den Kapitalmärkten
ein. Einer Studie von CreditFlux zufolge betrug das Volumen an ausstehenden Cash
CDOs Anfang 2007 USD 986 Milliarden. Allein im Jahr 2006 wurden USD 400
Milliarden an Cash CDOs begeben. CDOs hatten ab dem Jahr 2003 einen
maßgeblichen Einfluss auf das Wachstum im Private Equity Bereich und im
Subprime Hypothekarkreditmarkt. Weiters unterstützten sie das schnelle Wachstum
im Bereich der Credit Default Swaps (vgl. McManus et al. 2008b, S. 173 f.).
Abbildung 26 zeigt auf, welche Vermögensgegenstände im Jahr 2006 in strukturierte
Produkte verpackt wurden. Die im Jahr 2006 emittierten europäischen und
amerikanischen CDOs kann man anhand ihres zugrunde liegenden Forderungspools
aufsplitten. Die am meisten referenzierten zugrunde liegenden
54 Moodys prägt hierfür den Begriff „Resecuritizations“ (vgl. Lucas et al. 2006a, S. 4).
Roman Rabak Seite 82

Vermögensgegenstände stellten RMBSs und Investment-Grade Anleihen dar (vgl.
Bank of England 2007a, S. 20 f.).
Abbildung 26: Globale CDO Neuemission 2006 geteilt nach Vermögensklassen (a)
Quelle: In Anlehnung an Bank of England 2007a, S. 21 55
Im Jahr 2007 wurden USD 412 Milliarden an CDOs emittiert. Dies teilte sich wie folgt
auf. USD 315 Milliarden (76%) des begebenen Volumens waren Cashflow und
Hybride CDOs, USD 38 Milliarden (9%) waren synthetisch finanzierte CDOs, der
Anteil an Market Value CDOs betrug mit USD 59 Milliarden 15%. Hierbei sei erwähnt,
dass im Segment der synthetischen CDOs nicht der wahre Wert an ausstehenden
Instrumenten angegeben wird, da der Cash Anteil in einem synthetischen CDO nur
einen kleinen Teil der Portfoliogröße reflektiert (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 225).
Weiters hatten Balance Sheet CDOs mit einer Summe von USD 56 Milliarden an
55 Primärquellen: Bloomberg (vgl. 2007, o. S.), Board of Governors of the Federal Reserve (vgl. 2007,
o. S.), European Securitisation Forum (vgl. 2007, o. S.), Fitch Ratings Ltd (vgl. 2007, o. S.), JPMorgan
Chase & Co. (vgl. 2007, o. S.), Securities Industry and Financial Markets Association (vgl. 2007,
o. S.), Standard and Poor’s (vgl. 2007, o. S.) und Bank of England (vgl. 2007e, o. S.).
Roman Rabak Seite 83

Neuemissionen einen Marktanteil von 13%. Dem gegenüber standen Arbitrage
CDOs mit einer Summe von USD 357 Milliarden bzw. 87%. Dieses Verhältnis ist eine
Annäherung an die tatsächliche Verteilung, da auf seiten der Balance Sheet
Transaktionen auch mit synthetischen CDOs gearbeitet wird, die nicht ihr gesamtes
Volumen in der obigen Zahl dargestellt haben. Die größte Position innerhalb der
zugrunde liegenden Forderungen des CDO stellten Vermögensgegenstände aus
dem Bereich Structured Finance dar (52% des Marktes). In den letzten Jahren kam
es, bedingt durch die Suche der Investoren nach interessanten Renditen, zu einem
Boom im Strukturieren von CDOs. In höchstem Maße gehebelte Instrumente, wie
zum Beispiel CDOs-squared oder Structured Finance CDOs, wurden am Markt
platziert. CDOs kauften Mezzanin bzw. Junior Tranchen von ABS Transaktionen (oft
auch mit Subprime bzw. Home Equity Loan Exposure) und verpackten diese in neue
Tranchen. Neben diesem physischen Exposure hatten viele CDOs auch ein
synthetisches Exposure im Subprime Bereich. Dies geschah über Investitionen in
den ABS Index bzw. über den Kauf von Subprime CDSs. Durch die Geschehnisse
der Subprimekrise musste eine große Zahl an CDOs hohe Verluste erleiden. Viele
CDOs wurden in ihrem Rating hinuntergesetzt und mussten vorzeitig terminiert
werden. Der gesamte Markt erfuhr ab der zweiten Hälfte 2007 eine große Korrektur
(vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 226).
5.4.3 Definition und grundlegende Charakteristika von CDOs
Wang et al. (vgl. 2006, S. 8) bezeichnen CDOs als Wertpapiere, welche durch ein
Portfolio an unterschiedlichen Forderungen, wie zum Beispiel Krediten, Anleihen,
Credit Default Swaps oder strukturierten Produkten, besichert sind. CDOs stellen
eine spezielle Klasse an Wertpapieren dar, deren Rendite an die Performance eines
spezifischen Portfolios an Vermögensgegenständen gekoppelt ist (vgl. McManus et
al. 2008b, S. 175). Schiefer (vgl. 2008, S. 187) beschreibt CDOs als eine Form von
ABSs, welche mit Vermögenswerten besichert sind. Eine Collateralized Debt
Obligation ist nach Definition der OeNB (2004, S. 67) eine „Anleihe, die als
Spezialform von ABS durch einen Pool von allgemeinen Schuldtiteln gedeckt ist.
CDOs schließen damit auch Collateralized Bond Obligations (CBOs) und
Collateralized Loan Obligations (CLOs) ein“.
Roman Rabak Seite 84

Je nachdem, wie sich das Referenzportfolio eines CDO zusammensetzt, spricht man
also von einer Collateralized Bond Obligation bzw. von einer Collateralized Loan
Obligation. Verbriefungen von ABSs werden ABS CDOs genannt, hat ein CDO
andere CDOs in seinem Referenzportfolio, so spricht man von einem CDO of CDOs
bzw. einem CDO-squared (vgl. Lucas et al. 2006b, S. 4 f.). Hat ein CDO Exposure zu
Hedge Fonds oder Private Equity Fonds, so spricht man von einer Collateralized
Fund Obligation (CFO) (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 213). Man kann also
behaupten, dass CDOs jeden Vermögensgegenstand und somit auch jedes Risiko,
verbriefen können (vgl. Heidorn / König 2003, S. 5).
Genauso wie ABSs benutzen CDOs die Verbriefungstechnologie, um einen Pool an
Vermögensgegenständen zu erwerben und diesen mit der Ausgabe von
Wertpapieren (diese werden auch CDOs genannt) zu finanzieren (vgl. Fabozzi /
Kothari 2008, S. 211). Typischerweise unterscheiden sich CDO Transaktionen von
ABS Transaktionen in der Höhe der verbrieften Vermögensgegenstände. Werden bei
einer ABS Transaktion meist Forderungen gegen eine Vielzahl an Schuldnern
verbrieft (500 bis 100.000 Kredite in einem Pool), so ist der Forderungspool bei CDO
Transaktionen kleiner und liegt in einer Größenordnung von 20 bis 500
Vermögensgegenständen (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 218).
Im Unterschied zu RMBSs und ABSs im engeren Sinne, die durch einen Pool von
Retail Krediten besichert sind, investiert ein CDO in einen Pool an Wholesale- bzw.
Firmenkrediten oder Exposures. Dies hat einen signifikanten Einfluss auf die
Ausprägungen des zugrunde liegenden Kreditrisikos (vgl. Fabozzi / Kothari 2008,
S. 212 sowie S. 151 f.). Ein CDO hat eine limitierte Lebensdauer (vgl. Masek /
Choudhry 2004, S. 557). Diese durchschnittliche Lebensdauer liegt zwischen sieben
und 12 Jahren (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 559).
CDOs in ihrer Grundstruktur sind Vehikel, um Risiken zu poolen und anschließend
neu zu verteilen. Masek und Choudhry (vgl. 2004, S. 556 f.) sehen CDOs als
Derivate, da sie Techniken anwenden, die Risiken referenzieren, neu verpacken oder
wiederherstellen, um die Liquidität in den Märkten der zugrunde liegenden
Forderungen zu verbessern.
CDOs sind, im Vergleich zu herkömmlichen strukturierten Produkten, bei Investoren
deswegen so beliebt, weil sie einen höheren Ertrag auf das Investment geben.
Roman Rabak Seite 85

Dieser vergleichsweise höhere Ertrag lässt sich durch die höhere Illiquidität und
Komplexität eines CDO begründen (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 575). Eben
durch diese hohe Komplexität der Produkte und der Vielzahl an Ausprägungsformen
ist es wichtig, das Risiko dieser Instrumente nicht zu unterschätzen. Investoren
müssen sich dieser Risiken bewusst sein und CDOs sowie das Verhalten der
zugrunde liegenden Vermögensgegenstände, verstehen (vgl. McManus et al. 2008b,
S. 173 f.).
Der Wert eines CDO Portfolios kann aufgrund mehrerer Ereignisse fallen (dies würde
im schlimmsten Fall zu einer Abwicklung des CDO führen). So beeinflussen
Veränderungen in Spreads und Zinssätzen den Wert des CDO signifikant (vgl.
Masek / Choudhry 2004, S. 564).
Kommt es zu einer Bonitätsverschlechterung der zugrunde liegenden
Vermögensgegenstände, so weiten sich die am Markt gehandelten Spreads aus.
Dies führt bei Mark-to-Market 56 Bewertung zu einer Wertabnahme dieser
Vermögensgegenstände. Das Bonitäts- und Ausfallsrisiko ist nach Heidorn und
König (vgl. 2003, S. 12) bei Market Value CDOs wichtiger als bei Cashflow CDOs.
Bei der Risikobewertung eines CDO gibt es drei zentrale Faktoren, welche es zu
berücksichtigen gilt. Diese sind die Ausfallswahrscheinlichkeiten, die Korrelation der
Ausfälle sowie die Recovery Raten (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 582).
5.4.4 Klassifizierung von CDOs
5.4.4.1 Überblick über die verschiedenen Klassifizierungen
Anhand von bestimmten Merkmalen lassen sich verschiedene Typen von CDOs
differenzieren. Abhängig vom Hintergrund der Transaktion unterscheidet man
zwischen Arbitrage CDOs und Balance Sheet CDOs. Bezüglich der
unterschiedlichen Formen des Risikotransfers erfolgt eine Abgrenzung zwischen
Cash CDOs und synthetischen CDOs. Je nach der in den Produkten angewandten
56 Bei der Mark-to-Market Bewertung werden die jeweiligen Vermögensgegenstände so adjustiert,
dass sie den aktuellen Marktpreisen entsprechen (vgl. Saunders 2000, S. 67).
Roman Rabak Seite 86

Managementstrategie 57 unterscheidet man zwischen Cashflow CDOs und Market
Value CDOs (vgl. Bruyère et al. 2006, S. 105).
Auch Choudhry und Fabozzi (vgl. 2003, S. 33) unterscheiden zwischen Balance
Sheet-, Arbitrage- und synthetischen CDOs. Weiters unterteilen sie die
verschiedenen Hauptformen in Cashflow und Market Value Verbriefungsstrukturen.
Synthetische CDOs lassen sich weiters anhand der Finanzierungsmethode
voneinander abgrenzen (vgl. Abbildung 27).
Abbildung 27: CDO Klassifizierung nach Choudhry und Fabozzi
Quelle: In Anlehnung an Choudhry / Fabozzi 2003, S. 33
Dieser Klassifizierung folgen auch Heidorn und König (vgl. 2003, S. 11) in ihrer Arbeit
(vgl. Abbildung 28).
57 Verschiedene Kombinationen der einzelnen Typen sind möglich. Allerdings sind nicht alle
Transaktionen möglich (z.B. gibt es keine synthetischen Market Value Balance-Sheet-Driven CDOs)
Roman Rabak Seite 87

Abbildung 28: CDO Klassifizierung nach Heidorn und König
Quelle: Heidorn / König 2003, S. 11
5.4.4.2 Balance Sheet CDOs
Balance Sheet CDOs lassen sich am ehesten mit traditionellen Verbriefungen
vergleichen. Durch diese Art des CDO kann ein Originator (typischerweise eine
Bank) Aktiva aus seiner Bilanz veräußern und erzielt somit eine Verbesserung des
regulatorischen Kapitals, eine Erweiterung an Finanzierungsmöglichkeiten und ein
besseres Bilanzmanagement (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 216).
Abbildung 29: Balance Sheet CDO
Quelle: In Anlehung an Masek / Choudhry 2004, S. 577
Wie bei anderen ABSs werden bei einem Balance Sheet CDO
Vermögensgegenstände in einem Pool zusammengefasst und an ein SPV veräußert,
Roman Rabak Seite 88

um die begebenen Verbindlichkeiten dieses SPV abzusichern und zu bedienen. Das
Kreditrisiko der Vermögensgegenstände wird durch den True Sale Vorgang direkt an
die Besitzer der CDO Tranchen weitergegeben (vgl. Abbildung 29). Balance Sheet
CDOs sind meist CLOs, da Banken und andere Finanzinstitutionen, historisch
gesehen, überwiegend Kredite im Bereich Investment Grade und Sub-Investment
Grade zur Verbriefung herangezogen haben (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 576 f.).
Wie bereits erwähnt, bieten CDOs im Vergleich zu herkömmlichen ABSs höhere
Renditen auf das Investment (bezogen auf äquivalente Ratingklassen). Dieser
zusätzlich erzielte Spread begründet sich aus der Komplexizität und Illiquidität dieser
Instrumente (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 576 f.). Ein Beispiel einer typischen
Balance Sheet CLO Struktur gibt Abbildung 30.
Auch beim Balance Sheet CDO gibt es eine Wasserfallstruktur, um die Verteilung der
Zahlungsströme zu bestimmen. Bei den Zahlungen der einzelnen Tranchen müssen
so genannte Compliance Tests bestanden werden, um die nächstgelegene
niedrigere Tranche im Wasserfall bedienen zu können (vgl. Masek / Choudhry 2004,
S. 578).
Abbildung 30: Tranchenstruktur einer Balance Sheet CLO
Aufbau Balance Sheet CLO
Senior Tranche (AAA) 90-95%
Subordinated Tranche (A) 3-5%
Mezzanine Tranche (BBB) 1-3%
Equity Tranche 1-2%
Quelle: In Anlehnung an Masek / Choudhry 2004, S. 577 f.
Balance Sheet CDOs können sowohl cash als auch synthetisch sein, wobei bei der
synthetischen Form die Reduzierung des regulatorischen Kapitals Hauptbeweggrund
ist. Bei bei der Cash Version steht die Liquiditätsgenerierung im Vordergrund (vgl.
Fabozzi / Kothari 2008, S. 216).
5.4.4.3 Arbitrage CDOs
Im Gegensatz zu Balance Sheet CDOs werden Arbitrage CDOs konstruiert, um
Opportunitäten am Markt auszunutzen. Eine Bank oder ein Asset Manager (Sponsor
des CDO) setzten solch eine Struktur auf, um den Unterschied zwischen den
Roman Rabak Seite 89

Finanzierungskosten und der Rendite der im CDO erworbenen
Vermögensgegenstände zu erwirtschaften. Dieser Unterschied kann durch aktives
Handeln der Vermögensgegenstände weiter maximiert werden. Folglich lassen sich
Arbitrage CDOs weiter in Cashflow- und Market Value CDOs unterteilen (vgl. Masek
/ Choudhry 2004, S. 576). Ein großer Unterschied zwischen Balance Sheet CDOs
und Arbitrage CDOs liegt in der Herkunft der zugrunde liegenden
Vermögensgegenstände. Arbitrage CDOs erwerben die Vermögensgegenstände von
dritten Parteien bzw. aus dem Markt (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 579). Cashflow
Arbitrage CDOs weisen dieselben Ausprägungen auf wie Cashflow Balance Sheet
CDOs.
5.4.4.4 Cashflow CDOs
Cashflow CDOs generieren Zahlungsströme aus dem Forderungspool, welche
ausreichend groß sind, um sowohl Zinsen als auch das Kapital der begebenen
Anleihen zurückzahlen zu können (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 576). In einem
Cashflow CDO erfolgt kein aktives Handeln der einzelnen Vermögensgegenstände.
5.4.4.5 Market Value CDOs
Bei Market Value CDOs versucht der CDO Manager, die Zahlungsströme aus dem
zugrunde liegenden Forderungspool durch Kauf und Verkauf der einzelnen
Vermögensgegenstände zu maximieren (vgl. Heidorn / König 2003, S. 10). Market
Value CDOs geben dem Asset Manager große Freiheiten im aktiven Handeln mit im
CDO befindlichen Vermögensgegenständen und in der Auswahl dieser. Im
Gegenzug werden diese Arten von CDOs in fixen periodischen Abständen Mark-to-
Market bewertet. Damit wird sichergestellt, dass der jeweilige Wert an
Vermögensgegenständen den Wert der an die Investoren verteilten Tranchen
(Schuldenseite des CDO) übersteigt (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 580). Diese
Struktur erlaubt dem Asset Manager ein besseres Handhaben der Verluste in Zeiten
von Marktkorrekturen und ist bei Investoren daher sehr beliebt. Market Value CDOs
haben vor der Emission der CDO Tranchen typischerweise eine so genannte Ramp
Up Periode vorgelagert. In dieser Periode erwirbt der Asset Manager mit zur
Verfügung gestellten Liquiditätslinien die Vermögensgegenstände im
Forderungspool. Kapitalrückzahlungen erfolgen in Mark-to-Market Strukturen zum
Roman Rabak Seite 90

Zeitpunkt des Verkaufs der Vermögensgegenstände und nicht bei deren
Laufzeitende (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 580).
Bei einem Market Value CDO gibt es einen so genannten Market Value Trigger. Fällt
der Marktwert abzüglich aller ausstehenden Schulden unter einen definierten Wert
(den Market Value Trigger), so muss der CDO Manager Vermögensgegenstände
veräußern, um mit den so erzielten Mitteln die ausstehenden Wertpapiere des CDO
zu bezahlen. Erst wenn das Verhältnis zwischen Vermögensgegenständen und
Schulden wieder auf dem festgelegten Level ist, kann der normale Betrieb des CDO
wieder aufgenommen werden (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 563 f.).
5.4.4.6 True Sale CDOs (Cash CDOs)
Cash CDOs waren die erste Form von CDOs am Markt. Cash CDOs sind Cash
Arrangements, bei denen keine Kreditderivate involviert sind (vgl. Bruyère et al.
2006, S. 107). Ein Cash CDO erschließt Finanzierungsquellen in Höhe des
gesamten CDO und erwirbt Vermögensgegenstände in dieser Summe. Diese
Vermögensgegenstände werden entweder von nur einem Originator gekauft
(Balance Sheet CDO) oder von mehreren Originatoren (Arbitrage CDO) am Markt
erworben (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 213). Ein Cash bzw. True Sale CDO birgt
durch das Übertragen der Vermögensgegenstände auf das SPV ein Ausfallsrisiko für
Investoren in sich (vgl. Heidorn / König 2003, S. 6).
5.4.4.7 Synthetische CDOs
Synthetische CDOs machen den Einsatz von Kreditderivaten notwendig. Hier wird
synthetisch ein Kreditvermögensgegenstand generiert. Dieser
Kreditvermögensgegenstand ist ein unfinanzierter Vermögensgegenstand, da der
Sicherungsgeber (in dem Fall der CDO) keine Finanzierung für diesen
Vermögensgegenstand aufbringen muss (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 214 f.).
Diese Instrumente werden im Kapitel Kreditderivate unter Punkt 5.6.7 näher
beleuchtet.
5.4.4.8 Structured Finance CDOs (Resecuritization)
Resecuritization, also das abermalige Verbriefen von bereits verbrieften Strukturen,
ist eine Erweiterung der Arbitrage CDO Methodik. Zugrunde liegende
Forderungspools für diese Instrumente stellen unter anderem RMBSs, CMBSs,
Roman Rabak Seite 91

CDOs und andere ABS Transaktionen, meist untergeordnete Tranchen (BBB oder
BB), dar. Die Nutzung verbriefter Vermögensgegenstände als zugrunde liegende
Forderungen ist für Arbitrage Strukturen ideal, da Manager dieser Instrumente immer
auf der Suche nach höheren Renditen im Vergleich zu anderen
Vermögensgegenständen sind. Durch die Tatsache, dass Structured Finance
Vermögensgegenstände eine höhere Rendite liefern, wurden diese, vor allem in den
letzten Jahren, bevorzugt zur abermaligen Verbriefung herangezogen. Ein weiterer
Aspekt, der gerne gesehen wurde, war die Tatsache, dass durch diese neue Art von
CDOs die Nachfrage am Markt für niedrig bewertete Tranchen herkömmlicher
Verbriefungen anstieg (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 249). Abbildung 31 zeigt, dass
sowohl Banken als auch Hedge Fonds, Asset Manager und Versicherungen diese
Instrumente gekauft haben (vgl. International Monetary Fund 2007, S. 15).
Abbildung 31: Käufer von ABS CDOs (in Prozent, Delta-adjustierte Basis)
Quelle: In Anlehnung an Citigroup 2007, o. S. zitiert nach International Monetary
Fund 2007, S. 15
Aufgrund dieser Tatsachen betrug der Marktanteil der Resecuritizations im Jahr 2006
anähernd 60% des gesamten Marktes. Anders ausgedrückt, USD 312 Milliarden der
USD 549 Milliarden an Neuemissionen entstammten Structured Finance CDOs (vgl.
Fabozzi / Kothari 2008, S. 249 f.). Wie sich anhand der Daten vom amerikanischen
Markt erkennen lässt, ist ein signifikanter Teil des in Summe USD 900 Milliarden
betragenden CDO Marktes von Resecuritizations geprägt (vgl. Abbildung 32).
Roman Rabak Seite 92

ABS CDSs multiplizierten das Angebot an Kreditrisiko für ABS CDOs auf das
Vierfache. So wurden ab 2005 in etwa 75% der Mezzanin Tranchen von ABS CDOs
durch synthetische ABS CDSs erworben (vgl. Goodman et al. 2008, S. 141).
Maßgeblichen Beitrag leisteten zwei neue ABS CDO Strukturen. Hybride ABS CDOs
kauften zwischen 30% und 40% der Vermögensgegenstände durch Cash Assets, die
restlichen 60% bis 70% wurden synthetisch erworben. Die zweite neue Struktur war
ein ABS CDO, der 100% seiner Vermögensgegenstände durch synthetische ABS
CDSs erwarb. Diese CDOs unterschieden sich maßgeblich von den älteren, Balance
Sheet motivierten synthetischen CDOs (vgl. Goodman et al. 2008, S. 143).
Abbildung 32: Volumen ausstehender US CDOs
Quelle: Credit Suisse 2007, o. S. zitiert nach International Monetary Fund 2007,
S. 16
Das Volumen an Mezzanin ABS CDOs stieg von USD 27 Milliarden im Jahr 2005 auf
USD 50 Milliarden im Jahr 2006, bevor es auf USD 33 Milliarden zurück fiel. Nach
Goodman et al. (vgl. 2008, S. 142) hat der damals neu entstandene Single-Name
ABS CDS Markt das Desaster an den ABS CDO Märkten im Jahr 2007 um ein
Vielfaches verstärkt.
Structured Finance CDOs weisen eine noch größere Korrelation der einzelnen
Vermögensgegenstände auf. Dies liegt auf der Hand, da es zum Beispiel bei einem
CDO 2 , der aus einer Vielzahl von Sub-CDOs besteht, zu einer Überlappung der in
diesen Sub-CDOs befindlichen Vermögensgegenständen kommt. Die
Roman Rabak Seite 93

gebräuchlichsten Namen innerhalb der Verbriefungen weisen somit annähernd
perfekte Korrelation auf (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 250 f.). Wie in Punkt 5.4.10
näher beschrieben, steigt bei zunehmender Korrelation das Tail-Risiko, also das
Risiko großer auftretender Verluste, extrem an. Dies erklärt auch die Geschehnisse
in der Subprimekrise. Wenn zum Beispiel ein Structured Finance CDO in BBB
Tranchen von 20 Home Equity Verbriefungen investiert und innerhalb dieses
Segments Störungen und Verluste auftreten, so werden alle 20 BBB Tranchen
Verluste realisieren. Somit hat ein Structured Finance CDO Investor eine nochmals
gehebelte Verlustposition (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 251). Verluste aufgrund
von Subprime Exposure innerhalb von ABS CDOs werden in Punkt 5.4.13
überblicksmäßig dargestellt und geben einen Einblick über die Komplexität und
Verstrickung der einzelnen Instrumente.
5.4.5 Ablauf einer CDO Verbriefung
Ein CDO emittiert Wertpapiere (CDO Tranchen) an Investoren und benutzt dieses
Geld, um in ein Portfolio an finanziellen Vermögensgegenständen, wie zum Beispiel
Schuldverpflichtungen von Firmen oder strukturierte Schuldverpflichtungen, zu
investieren. Die Zahlungsströme, die aus den Vermögensgegenständen des
Portfolios generiert werden, werden anhand spezifischer Regeln an die Investoren
aufgeteilt und weitergegeben (vgl. Lucas et al. 2006a, S. 3). Die vom CDO
begebenen Wertpapiere stellen Verbindlichkeiten dar und werden in verschiedene
Tranchen (auch als Klassen bzw. Notes bezeichnet) aufgeteilt. Je nach Position der
Tranche in der Kapitalstruktur des CDO bestimmt sich die Rangfolge des Anspruchs
auf die Zahlungsströme aus dem Pool an Vermögensgegenständen (vgl. McManus
et al. 2008b, S. 176). Die Senior Debt Tranche hat die höchste Seniorität und die
höchste Anzahl an Subordination unter sich. Sie zahlt den niedrigsten Coupon, hat
aber den höchsten Anspruch auf Zahlungsströme aus dem Portfolio. Geht man die
Kapitalstruktur im CDO hinunter, so folgen die Debt Tranche, die Mezzanine Debt
Tranche und die Subordinated Debt Tranche. Am Ende steht die Equity Tranche,
welche oft in Form von Vorzugsaktien begeben wird. Sie zahlt den höchsten Coupon,
hat aber etwaige Verluste der Vermögensgegenstände aus dem Portfolio als Erste
zu tragen (vgl. Lucas et al. 2006a, S. 4).
Roman Rabak Seite 94

Die oben genannte Rangfolge wirkt sich auf das Rating der Tranchen aus. Ratings
variieren von AAA Ratings für die Senior Tranchen über AA/A2 oder BBB bis hin zu
Unrated für die Equity Tranchen, die so genannten First Loss Tranchen (vgl.
McManus et al. 2008b, S. 176).
Der Coupon für CDO Verbindlichkeiten hat meistens einen variablen Zinssatz 58 , er
kann aber auch in Form eines fixen Coupons für eine bestimmte Tranche definiert
sein (vgl. McManus et al. 2008b, S. 176). Ein Grund, warum in den meisten Fällen in
der Praxis variabel verzinste High Yield Krediten den festverzinsten High Yield
Anleihen vorgezogen werden, ist die Vermeidung von einem Asset-Liability
Missmatch (vgl. Lucas et al. 2006a, S. 4). Abbildung 33 zeigt eine vereinfachte CDO
Struktur mit verschiedenen Tranchen und den dazugehörigen Couponzahlungen.
Abbildung 33: CDO Struktur mit fünf Tranchen
CDO Struktur mit fünf Tranchen
Prozent der
Tranche
Kapitalstruktur Rating Coupon
Klasse A 77,50% AAA LIBOR + 26 Bsp.
Klasse B 9,00% A LIBOR + 75 Bsp.
Klasse C 2,75% BBB LIBOR + 180 Bsp.
Klasse D 2,75% B LIBOR + 475 Bsp.
Vorzugsaktien 8,00% kein Rating Residualer Cashflow
Quelle: In Anlehnung an Lucas et al. 2006a, S. 4
5.4.6 In eine CDO Transaktion involvierte Parteien
Die in einer CDO Transaktion vorkommenden Parteien sind im Wesentlichen
dieselben Parteien wie bereits in Kapitel 4.3 erklärt. So braucht ein CDO, genauso
wie eine normale Verbriefung, als zentrale Parteien den Originator, das SPV,
Investoren sowie einen Treuhänder. Das SPV ist, wie auch bei anderen
Verbriefungen, typischerweise an Orten wie den Cayman Islands angesiedelt, um für
die Investoren günstigere Bedingungen zu schaffen (vgl. Lucas et al. 2006a, S. 6).
Auch Ratingagenturen und Investmentbanken sind, wie bei herkömmlichen
Verbriefungstransaktionen, in den Prozess miteinbezogen. Eine Partei, welche bei
herkömmlichen Verbriefungen oft nicht vorhanden ist, ist der Asset Manager. In
58 Meist LIBOR + Premium (abhängig von Position der Tranche).
Roman Rabak Seite 95

Verbriefungstransaktionen eingesetzte SPVs haben typischerweise kein
Management. CDOs stellen hierbei die Ausnahme dar (vgl. Fabozzi / Kothari 2008,
S. 66). So suchen die bei CDOs eingesetzten Asset-, bzw. Collateral Manager das
anfängliche Portfolio aus und entscheiden die Tätigkeiten, anhand der im SPV
festgelegten Rahmenbedingungen, über die gesamte Lebensdauer des CDO (vgl.
Lucas et al. 2006a, S. 6).
Die Investorenlandschaft hat sich seit der Einführung von CDOs verändert. Hedge
Fonds, Banken, Versicherungen und Asset Manager investieren in CDOs. Allerdings
haben verschiedene Investoren verschiedene Motivationen zum Erwerb eines CDO.
Investoren in Senior Tranchen sind laut Fabozzi und Kothari (vgl. 2008, S. 265)
hauptsächlich durch den im Vergleich höheren Spread und die Diversifikationseffekte
getrieben.
5.4.7 Motive für CDO Transaktionen
Als Motiv für die Durchführung von CDO Transaktionen kommen hauptsächlich
Regulierungsarbitrage, Marktarbitrage sowie Finanzierungsfragen und das
Management von Kreditrisiken in Frage (vgl. Schiefer 2008, S. 189).
CDOs erlauben es Banken, Kredite ohne Rücksicht auf die daraus mögliche
Risikokonzentration an bestimmte Firmen, Branchen, oder Regionen zu vergeben.
Mit einer CDO Transaktion kann eine Bank gezielt die Risikoverteilung, die Struktur
und die Zusammensetzung ihres Kreditportfolios adaptieren, indem sie
ungewünschte Risiken mit dem CDO verbrieft (vgl. Fabozzi / Choudhry 2003, S. 35).
Investorenseitig sind CDOs unter anderem aufgrund des zusätzlich angebotenen
Ertrags sehr beliebt. So bietet ein CDO bei gleichem Rating mehr Ertragspotential als
eine normale ABS und weit mehr als eine Plain Vanilla Anleihe. So zahlte ein BBB
CDO per Jänner 2007 in etwa einen Spread von 300 bis 400 Basispunkten, während
eine vergleichbare Unternehmensanleihe um die 250 Basispunkte an Ertrag
versprach (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 266). Ein weiteres wichtiges Argument für
CDOs ist die Möglichkeit der Diversifizierung des Investments. Investoren, die schon
in traditionelle ABSs investiert haben, können ihr Portfolio weiter streuen, da CDOs
nicht in dieselbe Kategorie wie traditionelle ABSs fallen und nicht mit ihnen
korrelieren (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 265).
Roman Rabak Seite 96

5.4.8 Spezielle Charakteristika von CDOs
5.4.8.1 Deckungstests (Coverage Tests)
Innerhalb einer CDO Struktur werden diverse Tests durchgeführt, um Investoren vor
dem Verlust ihres eingesetzten Kapitals zu bewahren. Die bekanntesten dieser so
genannten Deckungstests (Coverage Tests) sind der Overcollateralization (O/C) Test
sowie der Interest Coverage (I/C) Test (vgl. Heidorn / König 2003, S. 8). Kommt es
bei einem O/C Test einer bestimmten Tranche zu einer Überschreitung des
zulässigen Wertes, so muss der CDO Manager Vermögensgegenstände verkaufen,
um das Verhältnis wieder zu einem akzeptablen Wert zu bringen. Durch den Verkauf
sollte sich der Anteil der First Loss Position erhöhen, sodass die vorgeschriebenen
Relationen wieder hergestellt werden. Ist dies nicht der Fall, so erhalten die CDO
Investoren die Kontrolle über die Struktur und können die Vermögensgegenstände
veräußern. Durch diese Mechanik soll sichergestellt werden, dass Investoren
rechtzeitig ihr investiertes Kapital zurückbekommen (vgl. Heidorn / König 2003, S. 8).
Der I/C Test soll gewährleisten, dass die aus dem zugrunde liegenden
Forderungspool generierten Zahlungsströme ausreichen, um die Ansprüche der
begebenen Tranchen zu bedienen. Wird der Test nicht bestanden, so hat dies
dieselben Konsequenzen wie beim O/C Test (vgl. Heidorn / König 2003, S. 9).
5.4.8.2 Senior/Subordination Strukturen in einem CDO
Die Verteilung der Portfoliorisiken auf verschiedene Tranchen stellt eine übliche
Methode bei Verbriefungen dar. Hierbei wird das Prinzip der Subordination
angewandt. Auftretende Verluste werden bis zum Par Value der untersten Tranche
von dieser absorbiert. Dieser Par Value stellt den Detachement Punkt für die unterste
Tranche und gleichzeitig den Attachement Punkt für die nächsthöhere Tranche dar.
Übersteigen die Verluste den Detachement Punkt der untersten Tranche, so wird
dieser von der nächsten Tranche, bis zum Erreichen deren Detachement Punktes,
absorbiert (vgl. Franke / Krahnen 2005, S. 6).
Nach Franke und Krahnen (vgl. 2005, S. 7) sind die Senior Tranchen am besten für
weniger informierte Investoren geeignet, da sie nur noch sehr wenige Ausfallsrisiken
in sich bergen. Mezzanin Tranchen sind für Investoren geeignet, welche mehr
Expertise im Risikoüberwachungs- und Bewertungsprozess aufweisen. Diese
Tranchen sind, nach der zurückbehaltenen First Loss Position, ein zusätzlicher
Roman Rabak Seite 97

Schutz für die Senior Tranchen. Je nach Verteilung der Ausfallswahrscheinlichkeit
bestimmt sich daher die Menge an Mezzanin Tranchen. Allerdings tragen Senior
Tranche Investoren das Risiko von systemweiten, makroökonomischen Schocks.
5.4.8.3 Zinsänderungsrisiko bei CDOs
Um die Auswirkungen von Zinssatzänderungen auf einen CDO zu bemessen, muss
man zwischen CBOs und CLOs unterscheiden. CBOs haben Anleihen auf ihrer
Akitvseite, die passivseitig begebenen Tranchen sind meist mit variabel verzinsten
Zinssätzen ausgestattet. Dadurch kann es bei Zinsänderungen zu einem Asset
Liability Mismatch kommen. Um diesem Risiko zu begegnen, wird in solch einer CBO
Struktur meist ein Makro- (hier werden Schutzmechanismen, wie zum Beispiel
Optionen, auf das ganze Portfolio implementiert) bzw. ein Mikro- (hier werden
Schutzmechanismen, wie zum Beispiel Asset Swaps, auf Ebene der einzelnen
Vermögensgegenstände im Portfolio implementiert) Hedging-Instrument eingebaut
(vgl. Bruyère et al. 2006, S. 112).
5.4.9 Bewertung untergeordneter Tranchen
Aufgrund der höheren Sensitivität auf getroffene Annahmen reicht bei
untergeordneten Tranchen eine Bewertung allein durch Ratingagenturen nicht mehr
aus. Investoren in Mezzanin- und Equity Tranchen sollten daher zusätzlich eine
Monte Carlo Simulation durchführen und sich über Faktoren wie Ausfallskorrelation
und zeitliche Verteilung der Ausfälle bewusst sein, um die Performance und die
Risiken dieser Tranchen genau einschätzen zu können (vgl. Heidorn / König 2003,
S. 29).
5.4.10 Korrelation und Preisfindungsfaktoren
Die komplexen Verlustprofile in einem CDO hängen von der Anzahl der zugrunde
liegenden Kredite und deren Granularität, der individuellen
Ausfallswahrscheinlichkeiten, der Recovery Raten der zugrunde liegenden Kredite
und der Ausfallskorrelation zwischen diesen ab (vgl. Martin et al. 2004, S. 615). Die
Korrelation der Ausfallswahrscheinlichkeiten hat signifikanten Einfluss auf die
Verlustverteilung der Tranchen eines CDO. Diese Verlustverteilung bestimmt somit
die Ausfälle in einem CDO und ist daher auch für die Preisfindung maßgeblich.
Roman Rabak Seite 98

Martin et al. (vgl. 2004, S. 617-619) geben in ihrer Arbeit ein Beispiel zur
Beeinflussung der erwarteten Verlustverteilung bei verschiedenen
Ausfallskorrelationen. Bei einer geringen Korrelation ist die Wahrscheinlichkeit
weniger Verluste recht hoch, das Eintreten einer großen Anzahl an Verlusten ist
allerdings sehr unwahrscheinlich. Auch das Eintreten von keinen Verlusten ist bei
geringer Korrelation sehr unwahrscheinlich. Bei mittlerer Korrelation der
Ausfallswahrscheinlichkeiten der einzelnen Kredite beginnt die erwartete
Verlustverteilung im CDO schiefer (skewed) zu werden. Sowohl die Möglichkeit
keiner Verluste als auch die Möglichkeit einer hohen Anzahl an Verlusten, steigt. Es
entwickelt sich also ein so genannter Tail in der Verlustverteilung des CDO. Bei sehr
hoher Korrelation beginnt sich das Portfolio wie ein einziger Vermögensgegenstand
zu verhalten, die Diversifikationseffekte nehmen ab. Die Verlustverteilung nimmt ab,
entweder fallen alle zugrunde liegenden Kredite zusammen oder kein einziger aus
(bei 100% Korrelation). Es gibt somit nur noch zwei Höhepunkte in der Verteilung
(Peaks), einen bei keinem Ausfall und einen bei einem Ausfall aller Kredite.
Diese Feststellung ist essentiell in der Bepreisung der einzelnen Tranchen, da die
Spreads der einzelnen Tranchen bei höherem Risiko ansteigen (vgl. Martin et al.
2004, S. 620). Durch die geringe Wahrscheinlichkeit keiner Verluste im Portfolio ist
bei niedriger Korrelation die Equity Tranche einem hohen Risiko ausgesetzt. Dies
schlägt sich in einem höheren Premium für die Tranche aus. Das Premium für die
Senior Tranche ist allerdings gering, da die Anzahl der Verluste in dieser Tranche
sehr gering ist. Bei mittleren Korrelationen steigt die Wahrscheinlichkeit der Verluste
für die Senior Tranche an (Tail Bildung). Dadurch steigt der Spread, der für das
Halten der Tranche verlangt wird. Da auch die Wahrscheinlichkeit keiner Verluste
zunimmt, verringert sich das Premium für die Equity Tranche. Bei hohen
Korrelationswerten nimmt die Verlustwahrscheinlichkeit für die Senior Tranche weiter
zu, während die Verlustwahrscheinlichkeit innerhalb der Equity Tranche weiter
zurückgeht. Dadurch erhöht bzw. verringert sich das Premium dieser Tranchen
weiter. Die Mezzanin Tranche ist tendenziell weniger sensibel für
Korrelationsannahmen und liegt mit dem Premium meist zwischen Equity- und
Senior Tranche (vgl. Martin et al. 2004, S. 622 f.). Weiters kommt es auch zu
Veränderungen im Preis der Tranchen, wenn sich die Recovery Raten der zugrunde
Roman Rabak Seite 99

liegenden Kredite ändern, bzw. wenn sich der Credit Spread verändert (vgl. Martin et
al. 2004, S. 623 f.).
5.4.11 Besonderheiten der Equity Tranche (First Loss Position)
Typischerweise haben Banken mehr Informationen über ihre Kunden als Investoren.
Dies führt zu einer ungleichen Informationsverteilung. Um Investoren vor diesen
Asymmetrien zu schützen, bietet die Bank in einer CDO Transaktion verschiedene
Arten von Credit Enhancement an. Eine dieser Techniken besteht in der
Einbehaltung der First Loss Position, also der Junior bzw. Equity Klasse der
Transaktion (vgl. Franke / Krahnen 2005, S. 2 sowie Heidorn / König 2003, S. 14).
Durch das Einbehalten dieser Tranche absorbiert die Bank alle Verluste bis zu einem
bestimmten Level, genauer gesagt bis zum Par Level dieser First Loss Position.
Alternativ kann sie aber einen CDS für diese Tranche mit einer dritten Partei
eingehen (vgl. Franke / Krahnen 2005, S. 4 f.). Ob die Höhe der First Loss Position
ausreicht, um die Nachteile der asymmetrischen Information auszugleichen, hängt
von der Form der Verlustverteilung ab (vgl. Franke / Krahnen 2005, S. 8). Die
Aufteilung der Verluste hängt sowohl von der Qualität der zugrunde liegenden
Forderungen als auch von der Korrelation innerhalb des Forderungspools ab (vgl.
Franke / Krahnen 2005, S. 2).
Je mehr Vermögensgegenstände im Referenzpool des CDO enthalten sind, desto
höher wird die Diversifikation dieser sein. Mit der Zunahme dieser Diversifikation wird
sich der erwartete Verlust immer klarer im Equity Teil (First Loss Position)
auswirken 59 . Weiters sinkt die Wahrscheinlichkeit an unerwarteten Ausfällen, was zu
einer Verbesserung der Bonität der darüber liegenden Tranchen führt (vgl. Heidorn /
König 2003, S. 23). Equity Investoren in CDOs haben eine stark gehebelte Position.
Bereits bei wenigen Verlusten weisen diese Positionen eine negative Rendite auf.
Die Standardabweichung der erwarteten Renditen ist bei Equity Tranchen sehr hoch.
Der Zeitpunkt der Ausfälle im CDO spielt daher eine große Rolle für Equity
Investoren, da der hohe Coupon, der für diese Tranche ausbezahlt wird, Verluste
gegen Ende der Laufzeit immer stärker kompensiert (vgl. Heidorn / König 2003,
S. 28).
59 Allerdings, wie in Punkt 5.4.10 beschrieben, nur bis zu einer gewissen Höhe der Korrelation.
Roman Rabak Seite 100

In einer typischen Emission nimmt die First Loss Position einen Anteil zwischen 2%
und 10% des Gesamtemissionsvolumens ein, während die Senior, AAA bewertete
Tranche, zwischen 80% und 95% des Volumens darstellt (vgl. Franke / Krahnen
2005, S. 9).
Franke und Krahnen (vgl. 2005, S. 2) fanden in ihrer Arbeit heraus, dass durch das
Einbehalten der First Loss Position der CDO Transaktion die Ausfallsrisiken des
verbrieften Portfolios zu einem großen Teil in der Bilanz der jeweiligen Bank
verbleiben. Das Bad Tail Risiko, also das Risiko großer, unerwarteter Verluste, wird
in Form der Senior Tranchen an die Investoren weitergeleitet. Dadurch wird die
Solvabilität der jeweiligen Bank entlastet (vgl. Franke / Krahnen 2005, S. 2).
5.4.12 Beispielhafte Darstellung aktueller CDOs
Abbildung 34 zeigt beispielhafte Strukturen in aktuellen CDOs.
Abbildung 34: Beispielhafte Strukturen aktueller CDOs
Beispielhafte Strukturen aus der Praxis aktueller CDOs
CDO 1 CDO 2 CDO 3
Date of Presale report
07.08.2006
09.11.2007 15.11.2007
Name of the CDO
Hamilton Gardens CDO Corp. Jubilee CDO VIII B.V.
One Georg CDO Pte. Ltd.
Originator/Sponsor
Rabobank International
Bank of New York, NY
Standard Chartered Bank
Transaktion Type (balance sheet/arbitrage) Arbitrage
Arbitrage
Balance Sheet
Transaktion Type (cash/synthetic/hybrid) Hybrid
Cash
Cash
Investment-grade corporate Bonds
RMBS, CMBS, ABS, long and Senior, Mezzanine and second-lien (87,1%), subinvestment-grade corporate
Collateral Type
short synthetics
levereged loans, high-yield bonds bonds (12,9%)
Issue Size
mUSD 478,25
mUSD 500 + notional amount
mEUR 400
mSGD 500
Pool Size
synthetics
mEUR 388
mSGD 500
Collateral Manager
Rabobank International
Alcentra Ltd
-
Tenure
Size of Liabilities
7,15 years
7,9 years
4 years
Class mUSD Rating Class mEUR Rating Class mSGD Rating
A1 315 AAA A1 240 AAA A-1A 150 AAA
A2 54,25 AAA A2 24 AAA A-1B 75 AAA
A-2A 200 AAA
A-2B 30 AAA
B 56,5 AA B 42 AA A-3 5 AA
C 25 A C 20 A B 5 A
D 27,5 BBB- D 18 BBB C 10 BBB
E E 16 BB D 5 BB
Equity 21,75 NR Equity 40 NR E 20 NR
Quelle: In Anlehnung an Fabozzi / Kothari 2008, S. 221 f.
5.4.13 Verluste von ABS CDOs aufgrund des Subprime Exposures
Goodman et al. (vgl. 2008, S. 269) analysieren in ihrer Arbeit 420 CDOs mit 4.259
zugrunde liegenden Hypothekarkreditverbriefungen, welche wiederum 20.797
Hypothekaranleihen zugrunde liegen haben. Sie finden heraus, dass 86% der Senior
AAA Tranchen der in den Jahren 2006 und 2007 begebenen Subprime Mezzanin
ABS CDOs ausfallen werden. Innerhalb der BBB Tranchen dieser Instrumente sagen
Roman Rabak Seite 101

sie 99%ige Ausfälle voraus. Verluste der zugrunde liegenden Hypothekarkredite
variieren, abhängig von dem jeweiligen Jahrgang, sehr stark. So haben Subprime
Hypotheken aus den Jahren 2006 und 2007 eine doppelt so hohe
Ausfallswahrscheinlichkeit wie die im Jahr 2005 generierten Subprime Kredite. Dies
schlägt sich in den darauf aufbauenden Subprime Anleihen noch einmal verstärkt
nieder. So weisen in den CDOs gehaltene Subprime Anleihen aus dem Jahr 2006
einen drei Mal so hohen Verlust auf wie Subprime Anleihen aus dem Jahr 2005. Die
Verlusthöhe in den ABS CDOs hängt sehr stark von dem Anteil an 2006er / 2007er
Subprime Jahrgängen im zugrunde liegenden Forderungspool der Instrumente ab.
Um die enormen Verluste und Ausfallswahrscheinlichkeiten erklären zu können,
muss man den Zusammenhang zwischen generierten Subprime Hypotheken und
ABS CDOs verstehen. Die Verkettung der einzelnen Instrumente wird in
Abbildung 35 dargestellt.
Abbildung 35: Verkettung der Subprime Hypothekarkredite und ABS CDOs
Quelle: In Anlehnung an Goodman et al. 2008, S. 271
Die an Subprime Schuldner vergebenen Hypotheken werden in Subprime
Hypothekarkredit Anleihen verbrieft. Die so entstehenden RMBSs werden nun für
weitere Verbriefungen verwendet. So werden AAA, AA und A Tranchen in High-
Grade ABS CDOs weiterverpackt, während BBB Subprime Anleihen in Mezzanin
ABS CDOs verpackt werden. Abschließend kommt es manchmal zu einer weiteren
Roman Rabak Seite 102

Verbriefung der AA und A Tranchen von Mezzanin ABS CDOs in CDO 2 Strukturen
(vgl. Goodman et al. 2008, S. 270). Eine genaue Aufbereitung der durchgeführten
Studie würde den Rahmen dieser Arbeit überschreiten 60 . Betrachtet man die Analyse
der einzelnen Tranchen der hier behandelten Instrumente, so lässt sich laut
Goodman et al. (vgl. 2008, S. 291) sagen, dass Subprime Hypothekarkredit Anleihen
und ABS CDOs die größten Kredit- und Risikomanagementfehler aller Zeiten waren.
5.5 Asset Backed Commercial Paper (ABCP)
Der Unterschied zwischen Asset Backed Commercial Paper und Asset Backed
Securities liegt primär in der Dauer der Instrumente. Commercial Paper werden per
Definition für kurzfristige Finanzierungen verwendet und werden daher meistens für
kurzfristig laufende Vermögensgegenstände wie zum Beispiel Handelsforderungen
verwendet. ABSs sind im eigentlichen Sinn Instrumente mit mittlerer bis langfristiger
Laufzeit. Begibt man nun ABSs in der Form eines Commercial Papers, so spricht
man von ABCP (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 169). Die OeNB (2004 S. 66) definiert
ABCP als eine „Verbriefungsform, bei der durch die Zweckgesellschaft Commercial
Paper begeben werden“.
Da Asset Backed Commercial Paper bei so genannten ABCP Conduits eine
tragende Rolle spielen wird in Punkt 6 (Structured Finance Operation Companies)
näher auf diese Produktgruppe eingegangen.
5.6 Kreditderivate
5.6.1 Allgemeines
Die OeNB (vgl. 2004, S. 70) definiert Kreditderivate als bilaterale Finanzkontrakte,
mit denen eine Isolation des Kreditrisikos von anderen Risiken wie z.B. dem
Marktrisiko möglich wird. Durch Kreditderivate kann man das isolierte Kreditrisiko an
einen Kontrahenten weitergeben, das Eigentum an dem Finanzinstrument muss
hierbei aber nicht transferiert werden.
60 Eine genaue Aufbereitung der Ergebnisse und Zahlen der Studie finden sich unter Goodman et al.
(vgl. 2008, S. 270-291).
Roman Rabak Seite 103

Kreditderivate sind private, zwischen zwei Parteien ausgehandelte Over the Counter
(OTC) Geschäfte. Kreditderivate werden durch den Inhalt der individuell
verhandelten Verträge definiert. Um den Handel mit Kreditderivaten sicherer zu
gestalten und zu vereinheitlichen, hat die ISDA (International Swaps and Derivatives
Association) im Jahr 1998 einen Standardvertrag für Kreditderivate aufgesetzt. In
weiterer Folge wurde das ISDA Master Agreement aufgesetzt, welches internationale
Standards für privat ausgehandelte Derivative festsetzte (vgl. Fabozzi et al. 2004,
S. 58). Die ISDA veröffentlichte diese Definitionen zu Unternehmens-Credit Default
Swaps in ihrem Rahmenwerk im Jahr 1999. Es kam zu drei Ergänzungen dieser
Definitionen im Jahr 2001, bevor im Jahr 2003 das ISDA Master Agreement, mit
neuen Definitionen und Ausprägungen zu Unternehmens-Credit Default Swaps
aufgesetzt und veröffentlicht wurde (vgl. Goodman et al. 2008, S. 132 sowie Fabozzi
et al. 2004, S. 58).
Kreditderivate inkludieren Credit Default Swaps (CDSs), Asset Swaps, Total Return
Swaps (TRSs), Credit Spread Optionen und Credit Spread Forwards. Kreditderivate
werden bei synthetischen Verbriefungen eingesetzt, wobei hier das ökonomische
Risiko eines Vermögensgegenstandes zu einer anderen Partei transferiert wird, ohne
die Besitzverhältnisse zu verändern. Bei der synthetischen Verbriefung werden
CDSs, TRSs und Credit Linked Notes (CLNs) am häufigsten verwendet (vgl. Fabozzi
et al. 2004, S. 57 f.). Nach Bruyère et al. (vgl. 2006, S. 35) lassen sich Kreditderivate,
je nach Mechanismus und Zweck, in drei Hauptarten aufteilen.
Credit Default Derivatives schützen ihren Benutzer vor dem Eintritt eines oder
mehrerer vertraglich festgelegter Kreditereignisse, so genannter Credit Events (meist
die Zahlungsunfähigkeit einer Referenzeinheit). Credit Default Derivates erlauben
Handels- und Hedging Strategien, welche vor ihrem Entstehen an den
Finanzmärkten nicht möglich waren. Sie werden daher oft als die innovativste
Erfindung unter den Kreditderivaten bezeichnet (vgl. Bruyère et al. 2006, S. 35).
Credit Spread Derivatives erlauben einem Investor eine bestimmte Position auf die
zukünftigen Credit Spreads zwischen zwei Wertpapieren einzunehmen. Der Wert
dieser Instrumente bestimmt sich anhand der Entwicklung der Credit Spreads der
zwei Wertpapiere, ist aber nicht an das Eintreten eines Kreditereignisses gebunden
(vgl. Bruyère et al. 2006, S. 35).
Roman Rabak Seite 104

Synthetic Replication Products ermöglichen Investoren das Nachbilden der
Performance eines zugrunde liegenden Assets. Durch das Derivat wird die
Performance eines Exposures zu einem bestimmten Kreditrisiko synthetisch
nachgebaut, ohne den betreffenden zugrunde liegenden Vermögensgegenstand zu
kaufen. Die Gegenpartei verkauft ihr Exposure auf dieses Instrument und kann sich
so gegen das Kreditrisiko des zugrunde liegenden Wertpapieres absichern (vgl.
Bruyère et al. 2006, S. 35).
Credit Default Derivatives sind ohne Zweifel die am stärksten wachsende Kategorie
unter den Kreditderivaten. Die beiden anderen Kategorien sind relativ unbekannt und
werden Investoren nur zur Lösung von sehr spezifischen Problemen angeboten (vgl.
Bruyère et al. 2006, S. 35).
Daher wird diese Arbeit im Weiteren auf die am Markt weit verbreiteten Credit Default
Derivates eingehen. Ein bedeutender Vertreter dieser Gruppe sind die so genannten
Credit Default Swaps. Diese werden im Folgenden erläutert.
5.6.2 Credit Default Swaps (CDSs)
Credit Default Swaps (CDSs) sind Derivate, die es Marktteilnehmern erlauben, das
Kreditrisiko eines individuellen Kredits oder eines Kreditportfolios auf einen anderen
Marktteilnehmer zu übertragen. CDSs lassen sich in so genannte Single-Name
Credit Default Swaps, Basket Swaps und Credit Default Index Swaps unterteilen (vgl.
Wang et al. 2006, S. 3). Fabozzi und Kothari (vgl. 2008, S. 321 f.) definieren CDSs
als eine Option, einen Kredit-Vermögensgegenstand in Geld zu tauschen, sollte es
bei dem Vermögensgegenstand zu einem Kreditereignis kommen. Diese Option wird
vom Sicherungsnehmer (dem so genannten Protection Buyer) gekauft und vom
Sicherungsgeber (dem so genannten Protection Seller) verkauft, wobei der
Ausübungspreis (der so genannte Strike Preis) der Par-Wert der Referenzeinheit ist.
Die Auszahlung von CDSs ist an das Auftreten eines vertraglich festgelegten
Ereignisses, dem Credit Event (bzw. Kreditereignis) geknüpft. Single-Name Credit
Default Swaps ermöglichen den Transfer des Kreditrisikos einer spezifischen
Referenzeinheit 61 von einer Partei zu einer anderen (beim Basket Credit Default
61 Referenzeinheit kann zum Beispiel ein Emittent in Form einer Gesellschaft, einer Bank oder eines
Staates oder eine Anleihe oder ein Kredit sein.
Roman Rabak Seite 105

Swap gibt es hingegen mehrere Referenzeinheiten). Der Käufer (Protection Buyer)
eines CDS sichert sich gegen vertraglich fixierte Ereignisse (z.B. Insolvenz der
Referenzgesellschaft oder Zahlungsausfall der Referenzanleihe) ab. Durch den Kauf
eines CDS wird das Kreditrisiko aus einem Vermögensgegenstand synthetisch auf
einen anderen Marktteilnehmer, den so genannten Protection Seller, transferiert (vgl.
Bruyère et al. 2006, S. 36). In der Fachsprache spricht man davon, dass der Käufer
(der Sicherungsnehmer) eines CDS somit „short the underlying Credit Risk“ ist (d.h.
er hat eine Leerposition auf das jeweilige Kreditrisiko). Beim Verkäufer (Protection
Seller bzw. Sicherungsgeber) verwendet man die Terminologie „long the underlying
Credit Risk“. Dies bedeutet, dass er eine Kaufposition auf das jeweilige Kreditrisiko
einnimmt (vgl. McManus et al. 2008a, S. 232).
Wird in einem CDS Vertrag eine Referenzeinheit angegeben, so hat der
Sicherungsnehmer die Option, bei einem Kreditereignis eine beliebige, den
Anforderungen des Vertrags entsprechende Anleihe des Emittenten zu liefern. Ist die
Referenzeinheit zum Beispiel Ford Motor Credit Company, so kann jede im Vertrag
des CDS akzeptierte Anleihe dieser Firma geliefert werden. Bei einer
Referenzobligation handelt es sich im Gegensatz dazu um eine konkret definierte
Obligation (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 68).
Ein CDS ist ein bilateraler Vertrag zwischen zwei Parteien, der wie ein klassischer
Zinssatz Swap in fixe und variable Zahlungen unterteilt werden kann. In der Praxis
spricht man hierbei von einem Fixen Leg und einem Floating Leg. Im fixen Teil
erfolgen die regelmäßigen Zahlungen des Sicherungsnehmers an den Verkäufer des
CDS 62 , während die variable Zahlung (die Ausgleichszahlung an den
Sicherungsnehmer) nur im Falle eines Kreditereignisses zum Einsatz kommt (vgl.
Bruyère et al. 2006, S. 36).
Goodman et al. (vgl. 2008, S. 128) fassen die verschiedenen Terminologien in ihrer
Arbeit zusammen (vgl. Abbildung 36). Eine grafische Darstellung eines CDS ist in
Abbildung 37 zu sehen.
62 Dieses so genannte Premium wird meist in Basispunkten p.a. des Nominalwertes angegeben.
Roman Rabak Seite 106

Abbildung 36: CDS Terminologie für Käufer und Verkäufer
CDS Terminologie für Käufer und Verkäufer
Credit protection buyer Credit protection seller
CDS buyer CDS seller
Short credit risk Long credit risk
Fixed rate payer Floating rate payer
Quelle: In Anlehnung an Goodman et al. 2008, S. 128
Kommt es während der Laufzeit zu keinem Kreditereignis, zahlt der CDS Käufer
quartalsweise eine Prämie (das so genannte Swap Premium), bis der CDS Vertrag
ausläuft. Diese Prämie kann mit einer Versicherungsgebühr verglichen werden, die
der Käufer für das abgegebene Kreditrisiko zahlt. Bei einem Kreditereignis passieren
zwei Dinge: Der CDS Käufer muss dem Verkäufer die seit der letzten Zahlung
angewachsenen Zinsen zahlen, der Verkäufer muss eine Entschädigung für den
Verlust des Käufers leisten (vgl. Wang et al. 2006, S. 4). Hierbei gibt es zwei
unterschiedliche Varianten an Zahlungsvorgängen.
Beim so genannten Physical Settlement, also einer Ausgleichszahlung in physischer
Form, erhält der CDS Käufer vom Verkäufer eine Summe in Höhe des
Nominalwertes der Referenzeinheit (Notional Principal) und muss ihm im Gegenzug
diese Referenzeinheit 63 liefern (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 64). Der Vertrag kann
eine Vielzahl an Emissionen der Referenzeinheit beinhalten, die der
Sicherungsnehmer dem Sicherungsgeber liefern kann 64 . Je breiter die Definition an
lieferbaren Anleihen im Vertrag ist, desto länger wird die Liste an lieferbaren
Anleihen im Falle eines Kreditereignisses. Solange die gelieferte Anleihe den
Anforderungen an die Seniorität und an die Laufzeit entspricht, kann sie vom
Sicherungsnehmer herangezogen werden. Man spricht hier auch von der Cheapest
to Deliver Anleihe (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 64).
Beim Cash Settlement, also dem Barausgleich, zahlt der CDS Verkäufer dem Käufer
eine Summe, die gleich hoch wie die Differenz zwischen dem Nominalwert und dem
aktuellen Wert der Referenzobligation ist. Die Bestimmung des Marktwertes zum
63 Die Referenzeinheit ist eine Anleihe, welche denselben Nennwert wie die zugrunde liegende
Referenzeinheit hat (vgl. Wang et al. 2006, S. 4).
64 Diese werden „Deliverable Obligations“ genannt.
Roman Rabak Seite 107

Zeitpunkt des Kreditereignisses kann in der Praxis schwierig sein. Der so genannte
Calculation Agent kalkuliert daher den Wert der Zahlung. Dies können beide Parteien
des CDS sein, wobei in der Praxis meist der Sicherungsgeber der Calculation Agent
ist (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 63 f.).
Market Maker Banken ziehen in der Praxis oft das Cash Settlement vor, da weniger
administrative Aufwendungen damit verbunden sind. Bei strukturierten
Kreditprodukten wird in der Praxis meist Cash Settlement in den Verträgen
festgelegt. Beim Cash Settlement ist der Sicherungsnehmer auch nicht dem Risiko
ausgesetzt, in einem illiquiden Markt einen höheren Preis für die Cheapest to Deliver
Anleihe zahlen zu müssen. Nichtsdestotrotz wird Physical Settlement sehr häufig
angewendet, da es für die Gegenparteien oft sehr schwierig ist, den Marktwert der
Referenzeinheit im Fall des Cash Settlements richtig zu bemessen (vgl. Fabozzi et
al. 2004, S. 65).
Abbildung 37: Darstellung eines CDS
Quelle: In Anlehnung an Goodman et al. 2008, S. 126 und Schiefer 2008, S. 57
Ein CDS hat verschiedene Charakteristika, die in den 2003 ISDA Credit Derivative
Definitions genauer spezifiziert sind (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 63). So definiert die
ISDA in ihrem Rahmenwerk sechs verschiedene Credit Events 65 . Laut Goodman et
al. (vgl. 2008, S. 126 f.) sind die drei wichtigsten Kreditereignisse die Insolvenz
(Bankruptcy), der Zahlungsausfall (Failure to Pay) und die Umstrukturierung
(Restructuring). Im Fall von Insolvenz wird freiwillig oder unfreiwillig Konkurs
angemeldet. Kann der Schuldner der Referenzeinheit Zins- oder Kapitalzahlungen
65 Eine genaue Beschreibung dieser Tatbestände würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Für
nähere Informationen wird auf die Homepage der ISDA (vgl. www.isda.org 2009) verwiesen.
Roman Rabak Seite 108

auf eine oder mehrere seiner Obligationen nicht bedienen, so spricht man von einem
Zahlungsausfall. Unter das Kreditereignis Umstrukturierung fällt eine Veränderung
der finanziellen Ausgestaltungen einer oder mehrerer Obligationen des Schuldners
(zum Beispiel eine Reduktion des Coupons oder des Kapitals einer Obligation).
Basket Credit Default Swaps arbeiten in ähnlicher Weise wie Single-Name Credit
Default Swaps. Ein Basket CDS ist ein Kreditderivat auf ein Portfolio von
Basiswerten. Zu den einfachsten Basket CDSs gehören First-to-Default Swaps,
Second-to-Default Swaps und n th -to-Default Swaps (vgl. Wang et al. 2006, S. 5). In
einem Basekt Default Swap gibt es typischerweise drei bis fünf Referenzeinheiten
(vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 69).
Beim First-to-Default Swap wird das erstmalige Auftreten eines Kreditereignisses bei
einer Referenzeinheit versichert. Der Verkäufer dieses Derivats zahlt also nur beim
ersten auftretenden Kreditereignis in dem Portfolio. Der Second-to-Default Swap und
der n th -to-Default Swap stellen Erweiterungen dieses Systems dar. Auslösendes
Moment ist hier das zweite Kreditereignis bzw. das n-te Kreditereignis. Vor dem
jeweiligen fixierten Kreditereignis einer Referenzeinheit innerhalb des Portfolios muss
der Sicherungsgeber keine Zahlung an den Sicherungsnehmer tätigen. Im
Gegensatz zum Single-Name CDS ist bei dieser Art der CDSs das Cash Settlement
die bevorzugte Methode beim Eintreten eines Kreditereignisses (vgl. Wang et al.
2006, S. 5). Weiters gibt es die Formen des Subordinate Basket Default Swap und
des Senior Basket Default Swap. Beim Subordinate Basket Default Swap ist eine
maximale Auszahlungssumme für jedes einzelne Kreditereignis einer
Referenzeinheit sowie eine maximale Gesamtauszahlungssumme für den gesamten
CDS definiert (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 70). Auch bei einem Senior Basket Default
Swap gibt es eine maximale Auszahlungssumme für jedes einzelne Kreditereignis
einer Referenzeinheit. Allerdings kommt es hierbei erst zu einem Eintreten des CDS
Vertrags, nachdem eine bestimmte Gesamtsumme (der so genannte Treshold)
überschritten wird 66 .
Vorteil bei Basket Default Swaps ist, dass der Sicherungsgeber eine gehebelte
Position auf sein Risiko erhält. Durch die gesteigerte Anzahl an Referenzeinheiten
und das damit verbundene höhere Risiko erhöht sich auch das Swap Premium für
66 Fabozzi et al. (vgl. 2004, S. 70) liefern hierfür ein mit Zahlen unterlegtes Beispiel.
Roman Rabak Seite 109

den CDS. Der Sicherungsgeber hat nun zwar ein höheres Risiko, dass ein
Kreditereignis eintritt, er muss aber trotzdem nur für ein Kreditereignis die
Ausgleichszahlung leisten. Der Sicherungsnehmer solch eines Instruments profitiert
von einer Absicherung eines ganzen Portfolios mit einer Mehrzahl an
Referenzeinheiten. Dies ist wesentlich billiger als für jede einzelne Einheit einen
Single-Name CDS abzuschließen (vgl. Schönbucher 2003, S. 44).
Fabozzi et al. (vgl. 2004, S. 71-73) vergleichen die verschiedenen Typen an Basket
CDSs anhand des Risikos aus der Sicht des Sicherungsgebers 67 . Daraus geht
hervor, dass der Senior Basket Default Swap am wenigsten Risiko für den CDS
Verkäufer in sich birgt. Das meiste Risiko birgt ein CDS Basket Portfolio mit Single-
Name CDSs auf die verschiedenen Referenzeinheiten. Auch bei einem Subordinate
Basket Default Swap nimmt der Sicherungsgeber viel Risiko auf sich.
5.6.3 ABS CDSs
Der Markt für CDSs auf zugrunde liegende ABSs entstand im Jahr 1998. Hinter
dieser Einführung stand die Idee, ABS CDOs synthetische Vermögensgegenstände
zur Verfügung zu stellen. Anstatt des Erwerbs der Kassaanleihe (Cash Bond) erwarb
der CDO Manager einfach das Risiko von zugrunde liegenden ABSs.
Vergleicht man CDSs auf Unternehmen mit ABS CDSs, so wird man feststellen, dass
es Unterschiede zwischen ihnen gibt. Dies ist unausweichlich, da es auch in den
Risiken von Unternehmen und ABSs Unterschiede gibt. Während Kreditereignisse
bei Unternehmens-CDS fest definiert und auch eindeutig erkennbar sind, kann man
bei einem ABS nicht eindeutig feststellen, wann ein Kreditereignis eintritt. ABS CDSs
beziehen sich auf die Laufzeit der ihr zugrunde liegenden ABS Tranche sowie auf die
Kreditqualität innerhalb dieser. Somit ist im Bereich der ABS CDSs eine gewisse
Individualität gegeben, die es am Markt für Unternehmens-CDS nicht gibt (vgl.
Goodman et al. 2008, S. 128-130). Aufgrund dieser Tatsachen ist es schwierig, ABS
CDSs nach herkömmlichen CDS Methoden zu erstellen.
Anfangs wurden die 2003 von der ISDA veröffentlichten Definitionen über
Unternehmens-CDS von Marktteilnehmern am ABS CDSs Markt für die neuen
67 Zur näheren Erläuterung des Beispiels wird auf Fabozzi et al. (vgl. 2004, S. 71-73) verwiesen.
Roman Rabak Seite 110

Rahmenbedingungen modifiziert. Im Jahr 2005 veröffentlichte die ISDA schließlich
das so genannte Dealer Template für ABS CDSs. Für tiefergehende Informationen
wird an dieser Stelle auf Goodman et al. (vgl. 2008, S. 135-139) verwiesen. Hier wird
im Folgenden ein kurzer Überblick über die Neuerungen in dieser Dokumentvorlage
gegeben.
Durch die Implementierung von Pay as you go CDSs (in der Praxis PayGo CDSs
genannt) war es nun möglich, bei einem Ausfall von Zinszahlungen (in der Praxis
spricht man von einem Interest Shortfall) die Summe dieses Ausfalls an den
Sicherungsnehmer zu übermitteln (man spricht hier nicht von einem Kreditereignis,
sondern von einem so genannten Floating Event). Werden die Zinszahlungen in
weiterer Folge wieder eingeholt (sprich: der Verlust ausgeglichen), so zahlt der
Sicherungsnehmer diesen Betrag wieder an den Sicherungsgeber zurück. Kommt es
zu einem Ausfall an Kapitalrückzahlungen (in der Praxis wird dies als Principal
Shortfall bezeichnet), so kann der Sicherungsnehmer zwischen einem PayGo
Settlement und einem Physical Settlement wählen. Bei einem Distress Ratings
Downgrade oder einer Maturity Extension kommt es zu einem Kreditereignis. Hierbei
kommt nur die physische Form der Ausgleichszahlung zur Anwendung. Die PayGo
Struktur kann unter Anwendung einer variablen Obergrenze (variable Cap), einer
fixen Obergrenze (fixed Cap), bzw. unter Ausschluss der Obergrenze (Interest
Shortfall Cap Not Applicable) eingesetzt werden 68 .
Kurze Zeit nach der Veröffentlichung des Dealer Templates folgte das End User
Template (Monoliner Template). Dieses basierte auf dem Dealer Template und hatte
als großen Unterschied die Elimination eines Kreditereignisses und der physischen
Form der Ausgleichszahlung. Weiters erlaubte diese Dokumentvorlage dem
Sicherungsnehmer nicht die Kündigung des CDSs am erwarteten Laufzeitende der
Tranche (vgl. Goodman et al. 2008, S. 140).
5.6.4 CDO CDSs
Im Juni 2006 wurde von der ISDA ein Template veröffentlicht, welches die
Handhabung von CDO CDSs regelte. Dieses ist der Vorlage für ABSs CDSs ähnlich.
68 Erklärung dieser Ausprägungen finden sich unter Goodman et al. (vgl. 2008, S. 138 f.).
Roman Rabak Seite 111

Die ISDA definiert hierbei fünf Kreditereignisse und die daraus erwachsenden
Konsequenzen (vgl. Abbildung 38).
Abbildung 38: CDS auf CDOs – Credit Event und Settlement
CDS auf CDOs - Credit Events
Credit Problem Floating amount events Credit events
PayGo Settlement Physical Settlement
Interest shortfall X
Failure to pay interest X
Write-down and implied
write-down X X
Failure to pay principal X X
Distressed ratings
downgrade X
Quelle: In Anlehnung an Goodman et al. 2008, S. 179
Standardisierte CDO CDSs haben, wie auch ABS CDSs, die Option der
Obergrenzen (Interest Caps) in ihrer Ausgestaltung implementiert. Diese bestimmen
die Höhe des PayGo Settlements bei Floating Payment Ausprägungen. Die
Anwendung der Fixed Cap Option limitiert die Verpflichtung des Sicherungsgebers
im Falle eines Floating Rate Events (vgl. Goodman et al. 2008, S. 182).
Ein CDO CDS kann auf drei verschiedene Arten beendet werden. Offsetting ist die
am häufigsten verwendete Art der Termination. Hier wird von der aussteigenden
Partei ein Gegengeschäft gemacht. War diese Partei zum Beispiel Sicherungsgeber
in dem CDO CDS, so geht sie einen CDS Vertrag ein, bei welchem sie
Sicherungsnehmer ist. Weitere Arten der Beendigung sind die in beiderseitigem
Einverständnis erfolgende Termination sowie das so genannte Assignment (vgl.
Goodman et al. 2008, S. 187 f.).
5.6.5 Total Return Swaps (TRSs)
Bei einem Total Return Swap handelt es sich um ein unfinanziertes Kreditderivat.
Eine Partei tätigt in periodischen Abständen eine variable Zinszahlung (meist LIBOR
plus Spread) und bekommt dafür im Gegenzug den gesamten Ertrag, den eine
definierte Referenzeinheit generiert (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 73). Der
Sicherungsgeber zahlt also einen im Vorhinein definierten Zinssatz (in dem Fall der
vorher festgelegte variable Zinssatz) an den Sicherungsnehmer und bekommt im
Roman Rabak Seite 112

Austausch dafür die tatsächlichen generierten Zinszahlungen der Referenzeinheit
sowie allfällige Änderungen im Preis (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 322). Diese
Referenzeinheit kann zum Beispiel eine einzelne Anleihe oder ein Kredit, aber auch
ein Portfolio an Anleihen und Krediten oder ein Index, der einen Anleihenmarkt
repräsentiert, sein (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 73). Der Total Return einer
Referenzeinheit beinhaltet Zinszahlungen sowie allfällige Steigerungen bzw.
Verschlechterungen der Kapitalposition der Referenzeinheit. Somit übernimmt der
Sicherungsgeber bei einem TRS neben dem Kreditrisiko in weiterer Folge auch das
Marktrisiko (genauer gesagt das Zinsänderungsrisiko) der Referenzeinheit (vgl.
Kremers 2007, S. 25).
In der Praxis passiert es oft, dass der Sicherungsnehmer bei einem TRS die
Referenzeinheit anfangs gar nicht besitzt. Nach dem Abschluss des TRS kauft er die
Referenzeinheit und finanziert sich diesen Erwerb am Kapitalmarkt (zum Beispiel zu
LIBOR). In weiterer Folge erhält er vom Sicherungsgeber periodische Zahlungen
(LIBOR plus Spread). Alle Erträge und Wertschwankungen der Referenzeinheit
werden an den Sicherungsgeber weitergeleitet. Somit hat der Sicherungsnehmer
kein Risiko mehr. Seine Finanzierungskosten gleichen sich aus, ihm bleibt der
Spread als Gewinn über. Somit generiert der Sicherungsnehmer einen Gewinn aus
einer risikolosen Position heraus 69 (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 74 f.).
Für den TRS Verkäufer bringt ein TRS eine bessere Risikominimierung als ein CDS,
da durch einen TRS auch Verschlechterungen im Wert der Referenzeinheit
geschützt sind (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 75). Durch die Implementierung solch
eines Instruments wird der Sicherungsnehmer also nicht nur vor dem Eintritt von
Kreditereignissen geschützt, sondern auch vor Mark-to-Market Schwankungen der
Referenzeinheit (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 322). Der Käufer des TRS agiert im
Prinzip als First Loss Position für den Verkäufer, da er allfällige Wertschwankungen
absorbieren muss (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 75). Auch der Investor (der TRS
Käufer) hat Vorteile bei einer TRS Struktur. Bei einem TRS muss der Investor den
Erwerb des Vermögensgegenstandes nicht finanzieren. Durch die Zahlung einer
Prämie bekommt er den gesamten Ertrag des Vermögensgegenstandes, als ob er
diesen besitzen würde. Weiters kann er in nur einer Transaktion ein ökonomisches
69 In dieser Darstellung wird das Gegenparteirisiko, welches der Sicherungsnehmer hat, ignoriert.
Roman Rabak Seite 113

Exposure zu einem Portfolio an Vermögensgegenständen aufbauen, für deren
Erwerb er sonst eine Vielzahl an einzelnen Transaktionen durchführen müsste. Ein
weiterer wichtiger Aspekt ist, dass ein Investor bei Bedarf einen
Vermögensgegenstand mit Kreditrisiko (z.B. einen Firmenkredit) durch die Begebung
eines TRS auf einfache Weise leer verkaufen kann. Dies ist im normalen Markt nicht
so einfach zu erreichen (vgl. Fabozzi et al. 2004, S. 75).
5.6.6 Credit Linked Notes (CLNs)
Eine CLN ist eine verbriefte Form eines Kreditderivates. Sie konvertiert ein
Kreditderivat in eine finanzierte Form (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 323). Eine CLN
ist somit in der einfachsten Form ein CDS, bei welchem der Sicherungsgeber den
Verlust in Form einer Anleihe im Vorhinein bezahlt hat (vgl. Culp 2006, S. 264). Die
Partei, die sich Schutz kaufen möchte, ist der Verkäufer der CLN und gleichzeitig
auch der Emittent (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 323). Der Investor (der
Sicherungsgeber) in solch einer CLN tätigt eine Vorauszahlung an den
Sicherungsnehmer. Bloomberg (vgl. 2004 zitiert nach Choudrhy / Fabozzi 2004,
S. 703) definiert Credit Linked Notes folgendermaßen:
„A hybrid debt security that offers investors a synthetic credit exposure to a specified
Reference Entity or basket of Reference Entities. This credit exposure can be gained
through a variety of methods including (but not limited to): a credit default swap, a
credit spread swap, a total return swap or as a repackaged note where the issuer
passes through the risk of an underlying credit to the noteholder in exchange for an
enhanced return. For example a note might provide for its principal repayment to be
reduced below par in the event that a reference obligation defaults.“
Credit Linked Notes sind synthetische Unternehmensanleihen, das heißt, dass ein
CDS in eine Anleihe eingeschlossen wird (vgl. Bruyère et al. 2006, S. 50). Man kann
CLNs als hybride Instrumente bezeichnen, die pures Kreditrisiko Exposure mit einer
Vanilla Anleihe verbinden (vgl. Choudhry / Fabozzi 2004, S. 702). Im Gegensatz zum
CDS muss der Käufer dieses Kreditderivates (Sicherungsgeber) seine Position
finanzieren. Ein CLN Vertrag verspricht regelmäßige Zinszahlungen (wie der Coupon
einer Anleihe) sowie eine Tilgung des Grundkapitals zur Fälligkeit. Im Unterschied zu
einer Anleihe sind diese Zahlungen aber an die Performance eines Referenzkredites
geknüpft (vgl. Bruyère et al. 2006, S. 50). Für den Sicherungsnehmer stellt eine CLN
Roman Rabak Seite 114

daher ökonomisch gesehen eine Anleihenemission mit dem zusätzlichen Kauf einer
Versicherung gegen das Kreditrisiko einer definierten Referenzeinheit dar. Der
Nennwert der begebenen Anleihe ist gleich hoch wie der maximal zu bezahlende
Betrag des CDS. Somit ist das Worst Case Szenario komplett durch die im Vorhinein
gezahlten Mittel gedeckt (vgl. Culp 2006, S. 264). Abbildung 39 zeigt den Aufbau
einer CLN.
Abbildung 39: Aufbau einer CLN
Quelle: In Anlehnung an Bruyère et al. 2006, S. 50 sowie Culp 2006, S. 265
Bank A möchte sich Sicherheit für das Kreditrisiko der Referenzeinheit X kaufen. Zu
diesem Zweck emmitiert sie eine CLN, die von Investor B gezeichnet wird. Sie hat
somit das Kreditrisiko an den Investor abgegeben. Tritt kein Kreditereignis während
der Laufzeit ein, so zahlt Bank A in regelmäßigen Abständen den Coupon an
Investor B aus, am Ende der Laufzeit erfolgt die Rückzahlung des gesamten
Grundkapitals. Tritt während der Laufzeit ein Kreditereignis ein, so wird die CLN
frühzeitig aufgelöst. Der Investor B erhält nun keine Couponzahlungen mehr, und die
CLN wird abgerechnet. Hier gibt es, wie beim CDS, verschiedene
Abrechnungsmethoden. Entweder der Investor B erhält von Bank A ein Portfolio an
Obligationen (CLN Physical Settlement), oder er erhält die Summe des Marktwertes
der ausgefallenen Wertpapiere (CLN Cash Settlement) (vgl. Bruyère et al. 2006,
S. 50).
Eine CLN kann in Form einer Anleihe in Verbindung mit einem Single-Name CDS
begeben werden, es gibt aber auch komplexere Instrumente bei der Basket CDSs
Roman Rabak Seite 115

oder First to Default CDSs zur Kreditsicherung herangezogen werden (vgl. Culp
2006, S. 264).
Anzumerken sei an dieser Stelle, dass der Sicherungsnehmer im Gegensatz zum
CDS bei CLNs kein Gegenparteirisiko hat, da er schon am Laufzeitanfang den vollen
Betrag bekommen hat und diesen im Falle keines Kreditereignisses am Laufzeitende
zurück zu zahlen hat (vgl. Culp 2006, S. 265). Eine CLN stellt somit einen voll
besicherten CDS dar.
Sicherungsgeber haben bei einer CLN ein doppeltes Kreditrisiko zu beachten.
Einerseits übernehmen sie wie beim CDS das Kreditrisiko der Referenzeinheit,
andererseits müssen sie auch das Kreditrisiko der CLN emittierenden Partei in Kauf
nehmen (und somit einen eventuellen Ausfall der Couponzahlungen und des
Grundkapitals) (vgl. Bruyère et al. 2006, S. 51).
CLNs bieten eine Alternative zu Investments im klassischen Anleihenmarkt. Sie
bieten maßgeschneiderte Investitionsmöglichkeiten für Investoren mit frei wählbaren
Laufzeiten und zugrunde liegenden Kreditrisiken. Investoren können so das
Risikoprofil ihres Portfolios diversifizieren, da auch Investments auf Namen gemacht
werden können, die keine Anleihen emmitieren. Weiters dürfen viele institutionelle
Investoren aufgrund von regulatorischen Bestimmungen nicht in CDSs investieren,
da diese Instrumente Off-Balance-Sheet Produkte darstellen. Durch die Entwicklung
von CLNs schafften es die Investmentbanken, Kreditderivate für diese Investoren
zugänglich zu machen (vgl. Bruyère et al. 2006, S. 51).
Der Nachteil von CLNs liegt in der geringeren Liquidität im Vergleich zu CDSs oder
Anleihen. Weiters gibt es keinen allzu großen Sekundärmarkt für diese Produkte.
Somit kann es beim Schließen solcher Positionen zu einem unattraktiven Bid-Offer
Spread kommen (vgl. Bruyère et al. 2006, S. 51). Weiters ist zu bedenken, dass
Investoren die bei einer Anleihenemission gängigen Ausgestaltungen 70 bei einer CLN
Platzierung verlangen. Dies kann zu einer Erhöhung der Kosten für den
Sicherungsnehmer führen (vgl. Culp 2006, S. 265).
70 Dies kann zum Beispiel das Erfordernis eines externen Ratings darstellen.
Roman Rabak Seite 116

5.6.7 Synthetische Collateralized Debt Obligations
5.6.7.1 Allgemeines
Synthetische CDOs sind eine Unterklasse von CDOs. Innerhalb dieser Strukturen ist
das zugrunde liegende Forderungspool ein Portfolio an Kreditderivaten (vg. Masek /
Choudhry 2004, S. 580).
Das Konzept eines synthetischen CDO wurde erstmals von JPMorgan im Jahr 1997
in ihrem so genannten BISTRO Programm am Markt angewendet. Dieses Programm
stellte eine Alternative zum damals üblichen Balance Sheet CDO dar und
transferierte das Kreditrisiko von Referenzeinheiten ohne Transfer der referenzierten
Vermögensgegenstände. Dadurch wurden die Vorteile einer Cash
Verbriefungstransaktion von dem prohibitiven Faktor, nämlich den
Finanzierungskosten solch einer Transaktion, getrennt (vgl. Masek / Choudhry 2004,
S. 570). Die ersten synthetischen CDOs in Europa wurden im Jahr 1998 verzeichnet
(vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 580).
Der grundlegende Unterschied zwischen einem Cash CDO und einem synthetischen
CDO ist die Summe der im Vorhinein aufgebrachten Finanzierung. Ein synthetischer
CDO muss für die erworbenen synthetischen Vermögensgegenstände nichts
bezahlen, solange kein Kreditereignis eintritt (vgl. Abbildung 40). Typischerweise
wird der Sponsor einer synthetischen CDO Transaktion in dem Ausmaß eine Cash
Finanzierung bei Investoren anpeilen, die notwendig ist, um ein AAA Rating für die
Senior Tranche des CDO zu erlangen. Der Unterschied zwischen der Summe an
synthetischen Vermögensgegenständen und der Höhe der Cash Finanzierung wird
durch den Erwerb eines Super Senior Swaps gedeckt. Durch diesen Super Senior
Swap wird ein unfinanzierter Schutz vor Ausfällen innerhalb der synthetischen
Vermögensgegenstände gewährleistet. Man kann also sagen, dass die Summe der
synthetischen Vermögensgegenstände dieselbe Höhe wie die finanzierten und die
unfinanzierten Verbindlichkeiten des CDO hat (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 215).
Die soeben erklärte Struktur kann sowohl CDSs als auch CLNs emittieren. Weiters
gibt es auch noch gänzlich unfinanzierte Strukturen, bei denen ausschließlich
Portfolio Swaps verwendet werden, um das gesamte Kreditrisiko zu übertragen.
Verwendet der synthetische CDO ausschließlich CLNs, so spricht man von einem
voll finanzierten synthetischen CDO (vgl. Choudhry / Fabozzi 2004, S. 711).
Roman Rabak Seite 117

Abbildung 40: Struktur eines synthetischen CDO
Quelle: Heidorn / König 2003, S. 6
Investoren in synthetische CDOs sind im Vergleich zu Cash CDOs mehreren Risiken
ausgesetzt. Ihnen entsteht einerseits ein Ausfallsrisiko durch die Risikoübernahme
des Referenzportfolios. Andererseits tragen sie aber auch die Risiken aus dem
Investment im zusätzlich erworbenen Pool an Wertpapieren (vgl. Heidorn / König
2003, S. 6).
Der Forderungspool eines synthetischen CDO besteht aus mehreren Single-Name
CDSs, die synthetisch das Kreditrisiko der von ihnen referenzierten
Vermögensgegenstände auf das SPV transferieren. Während Cash CDOs finanzierte
Anleihen und Kredite in ihren Portfolien halten, sind die Vermögensgegenstände im
synthetischen CDO Portfolio meistens unfinanziert bzw. nur teilweise finanziert.
Zahlungsströme, die in einem synthetischen CDO generiert werden, sind entweder
die CDS Prämien bei einer unfinanzierten Struktur, bzw. die CDS Prämien und die
generierten Erträge der CLN in teilweise finanzierten Strukturen 71 (vgl. Martin et al.
2004, S. 597). Synthetische CDOs werden gerne von Banken genutzt, um ihre
risikogewichteten Aktiva zu reduzieren und so die regulatorischen
Kapitalanforderungen zu senken. Synthetische CDOs helfen Banken auch bei der
Handhabung ihrer Kreditlinien sowie der Diversifikation und dem Exposure zu
bestimmten Gegenparteien bzw. Sektoren (vgl. Martin et al. 2004, S. 598).
71 Diese Zahlungsströme werden in weiterer Folge, abhängig von der Priorisierung, an die Investoren
der verschiedenen Tranchen weitergegeben (vgl. Martin et al. 2004, S. 597).
Roman Rabak Seite 118

CDO Strukturen verwenden dieselben Credit Enhancement Techniken, welche auch
bei normalen Verbriefungen angewendet werden (Overcollateralization, Cash
Reserve Account, Excess Spread sowie Insurance Wraps). Weiters werden in
regelmäßigen Abständen so genannte Compliance Tests durchgeführt. Hierbei
werden sowohl auf Einzeltitelebene als auch auf aggregiertem Niveau der
durchschnittliche gewichtete Spread, sowie das durchschnittliche gewichtete Rating
der Vermögensgegenstände, die Konzentrationsrisiken zu bestimmten Sektoren
sowie der Diversity Score an die Investoren gemeldet. Zwei weitere kritische Tests
sind der Overcollateralization Test und der Interest Coverage Test. Werden diese
Tests nicht bestanden, so werden die im CDO generierten Zahlungsströme dazu
verwendet, die ausstehenden Tranchen anhand der Seniorität sequenziell
zurückzuzahlen. Dies geschieht solange, bis die Testergebnisse wieder dem
gewünschten Wert entsprechen (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 581 f.).
5.6.7.2 Synthetische Balance Sheet CDOs
Bei synthetischen Balance Sheet CDOs transferiert der Sponsor (meist eine Bank)
das Kreditrisiko seiner in der Bilanz gehaltenen Vermögensgegenstände mit einem
Portfolio Credit Swap auf das SPV. Daher ist der Sponsor solch einer Transaktion
der Sicherungsnehmer und das SPV (respektive der CDO) der Sicherungsgeber (vgl.
Masek / Choudhry 2004, S. 580 f).
Abbildung 41: Aufbau eines synthetischen Balance Sheet CDO
Quelle: In Anlehnung an Fabozzi / Kothari 2008, S. 237
Roman Rabak Seite 119

Der Unterschied zu einer True Sale Balance Sheet CDO Transaktion ist der Verbleib
der Vermögensgegenstände beim Sponsor (vgl. Abbildung 41). Die synthetische Art
der Balance Sheet Transaktion wird immer dann eingesetzt, wenn das erklärte Ziel
des Sponsors der Risikotransfer und nicht die Finanzierung ist (vgl. Masek /
Choudhry 2004, S. 580 f.).
5.6.7.3 Synthetische Arbitrage CDOs
Wie in Abbildung 42 dargestellt, erwirbt der Asset Manager bei synthetischen
Arbitrage CDOs meist Single-Name Credit Derivatives von am Markt verfügbaren
Vermögensgegenständen (vgl. Masek / Choudhry 2004, S. 580 f.). Eine ausführliche
Erklärung zu einem synthetischen Balance Sheet CDO geben Fabozzi und Kothari
(vgl. 2008, S. 237).
Abbildung 42: Aufbau eines synthetischen Arbitrage CDO
Quelle: In Anlehnung an Fabozzi / Kothari 2008, S. 249
5.6.8 Collateralized Mortgage Obligations (CMOs)
Verteilt man die Zahlungsströme von Hypothekarkreditprodukten auf verschiedene
Anleihenklassen, so heißt das dadurch entstandene Produkt Collateralized Mortgage
Obligation (CMO). Durch das Neuverteilen der Zahlungsströme auf verschiedene
Tranchen kreiert man Wertpapiere mit verschiedenen Risiko-Ertrags-Mustern, also
auch mit unterschiedlichen Prepayment Risiken. Ein CMO eliminiert zwar nicht das
Prepayment Risiko, allerdings teilt er dieses Risiko auf die Investoren in den
Roman Rabak Seite 120

verschiedenen Tranchen auf. Fabozzi (vgl. 2005, S. 269-274) liefert ein Beispiel
anhand eines Plain Vanilla Sequential-Pay CMO. Hier wird der CMO in vier
verschiedene Tranchen aufgeteilt, wobei die höher gelegenen Tranchen
Kapitalzahlungen vor den niedrigeren Tranchen erhalten (dies geschieht aufgrund
der Wasserfallstruktur). Die Tranchen des CMO haben im Vergleich zum zugrunde
liegenden Forderungspool (dem Hypothekarkreditpool) längere bzw. kürzere
durchschnittliche Laufzeiten und sind so für verschiedene Investoren mit
unterschiedlichen Anlagehorizonten geeignet. Durch die Priorisierung der Zahlungen
für höher gelegene Tranchen haben die kürzer laufenden Tranchen A und B einen
Schutz vor dem Extension Risk. Tranche C und D sind dadurch gegenüber dem
Concentration Risk abgesichert (vgl. Fabozzi 2005, S. 271 f.).
In manchen CMOs findet man eine so genannte Accrual Tranche. Diese erhält über
die Laufzeiten hinweg keine Zahlungen und wird erst bedient, nachdem die
darübergelegenen Tranchen komplett ausbezahlt sind. Durch Implementierung solch
einer Tranche verkürzt sich die durchschnittliche Lebensdauer der Non-Accrual
Tranchen, die Accrual Tranche schützt die darüberliegenden Tranchen vor dem
Extension Risiko (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992, S. 225).
Weitere Ausprägungen in CMOs bringt der Einsatz von variabel verzinsten Tranchen
(so genannten Floating Rate Tranchen) sowie von Planned Amortization Class (PAC)
Tranchen in Verbindung mit Support Tranchen 72 . Der Unterschied zwischen einer
variabel verzinsten Tranche bei einer CMO und einer variabel verzinsten Anleihe (ein
so genannter Floater) im Markt der Unternehmensanleihen ist, dass eine variabel
verzinste Anleihe während Ihrer Laufzeit keine Änderungen des Kapitals aufweist.
Bei einem CMO Floater allerdings wird das Kapital während der Laufzeit des
Instruments aufgrund der Kapitalzahlungen aus dem zugrunde liegenden
Forderungspool weniger (vgl. Fabozzi 2005, S. 275). Investoren in PAC Tranchen
haben Vorrang vor allen anderen Tranchen im Empfang von Kapitalzahlungen.
Durch diese Strukturierung kann man die durchschnittliche Lebensdauer einer PAC
Tranche fixieren, ungeachtet dessen, wie die tatsächliche Prepayment Rate aussieht.
Solange sich die Prepayment Rate in einer vorher definierten Bandbreite bewegt,
garantiert man den Investoren von PAC Anleihen eine gleichbleibende Lebensdauer
72 Eine Darstellung eines CMO mit einer PAC Struktur finden sich in Fabozzi (vgl. 2005, S. 277-279).
Roman Rabak Seite 121

ihrer Tranche. Die Support Tranchen absorbieren sowohl das Extension Risiko als
auch das Concentration Risiko der PAC Tranche 73 (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992,
S. 232). Meist arbeitet man in der Praxis mit mehreren PAC- und Support Tranchen
innerhalb einer CMO.
5.6.9 Stripped Mortgage Backed Securities
Eine Stripped MBS ändert die pro rata Zahlungsströme einer Passthrough MBS und
verteilt diese ungleich an die verschiedenen Investoren. Stripped MBSs haben eine
andere Preis-Ertrag Beziehung als die zugrunde liegenden Passthrough MBSs. Die
meisten Stripped MBSs teilen die Zahlungsströme auf eine Interest Only (IO) und
eine Principal Only (PO) Klasse auf (vgl. Fabozzi 2005, S. 280). Andere
Ausprägungen sind so genannte Synthetic Coupon Passthroughs und CMO Strips
(vgl. Fabozzi / Modigliani 1992, S. 242). Das PO Wertpapier wird zu einem
Preisnachlass im Vergleich zum ausstehenden Nennwert erworben. Der Ertrag der
PO Investoren bestimmt sich anhand der Rückzahlungsgeschwindigkeit der
Hypothekarschuldner. PO Investoren ziehen hohe Prepayment Raten vor. PO Preise
steigen (fallen) wenn Hypothekarkreditraten fallen (steigen) (vgl. Fabozzi 2005,
S. 280).
IO Tranchen haben keinen Nennwert. IO Investoren wollen eine langsame
Prepayment Rate, da ihre Zinszahlungen von der Höhe des ausstehenden Kapitals
abhängen. Interessanterweise bewegt sich der Preis einer IO Tranche in dieselbe
Richtung wie die Änderung der Hypothekarzinssätze 74 (vgl. Fabozzi 2005, S. 281).
Sowohl POs als auch IOs weisen eine extreme Preisvolatilität bei einer Veränderung
der Hypothekarzinssätze auf (vgl. Abbildung 43).
73 Ist die Prepayment Rate höher als das obere Limit der PAC Range, so absorbieren die Support
Tranchen den Überschuss an Prepayments (und somit das Konzentrationsrisiko). Ist die Prepayment
Rate niedriger als das untere Limit des PAC Fensters, so hat die PAC Tranche in den folgenden
Perioden ein Vorrecht auf Kapitalzahlungen. Somit wird das Extension Risiko auf Kosten der Support
Tranche verringert (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992, S. 232).
74 Bei einem Ansteigen der Hypothekarzinssätze kann es bei einer IO Tranche sowohl zu einem
Anstieg als auch zu einem Abfall des Preises kommen, da sich zwar die Zahlungen erhöhen, diese
allerdings auch mit einem höheren Zinssatz abdiskontiert werden.
Roman Rabak Seite 122

Abbildung 43: Beziehung zwischen Preis und Hypothekarkreditzinssatz
Quelle: Fabozzi / Modigliani 1992, S. 245
Stripped MBSs können von Investoren zum Sichern (in Form von Hedging-
Geschäften) von Zinsänderungsrisiken und Prepayment Risiken bei
Hypothekarkreditprodukten verwendet werden (vgl. Fabozzi / Modigliani 1992,
S. 247).
Roman Rabak Seite 123

6 Structured Finance Operating Companies (SFOCs)
6.1 Allgemeines
In den letzten Jahren ist sowohl die Anzahl als auch die Größe von Structured
Finance Operating Companies (SFOCs) kontinuierlich angestiegen. Dies lässt sich
auf den Einsatz von immer mehr Vermögensklassen als zugrunde liegende
Forderungen in Verbriefungen und auf das Entstehen neuer Technologien
zurückführen (vgl. Sloan 2008, S. 11). Ursprünglich mit dem Zweck aufgesetzt,
Handelspapiere zu kaufen, haben SFOCs in ihrer Geschichte in alle denkbaren
Klassen von Wertpapieren investiert. Im Zuge der Subprimekrise wurde klar, dass
viele SFOCs eine sehr große Summe an Subprime Exposure in ihren Bilanzen
angehäuft hatten (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 169). Mit dem rasanten Anstieg an
strukturierten Vermögensgegenständen in den letzten Jahren kam es auch zu einem
Anstieg an SFOCs. Allen SFOCs ist gemein, dass sie mit einem so genannten
dynamischen Leverage arbeiten. Das bedeutet, dass SFOCs den Hebel, den sie bei
Investitionen verwenden je nach Marktlage, zugrunde liegenden Forderungen oder
Antizipation von Ereignissen aktiv steuern können (vgl. Sloan 2008, S. 11).
Dieses Kapitel gibt einen kurzen Überblick über die verschiedenen Ausprägungen
von SFOCs, um dann näher auf den am Markt meist gesehenen Typus, das so
genannte Structured Investment Vehicle, einzugehen. Weiters wird detaillierter auf
das so genannte Asset Backed Commercial Paper Conduit eingegangen.
6.2 Definition und allgemeine Aspekte
Die Bezeichnung SFOC wurde erstmals von Moody’s geprägt. Der Ausdruck SFOC
ist ein Überbegriff für verschiedene Typen von Zweckgesellschaften, die durch das
Strukturieren von Zahlungsströmen und Risiken einen Ertrag erwirtschaften wollen 75 .
Mit Hilfe dieser Vehikel können Investoren Zugang zu Märkten und Produkten
erlangen, in die sie sonst aufgrund ihrer Risikorestriktionen nicht investieren könnten.
Basierend auf einem Set von Richtlinien für ihre Tätigkeiten (so genannte Operating
75 Für weitere Informationen und die genaue Definition siehe Moody’s Ratings Methodology: A Fra-
mework for Understanding Structured Finance Operating Companies (April 2005).
Roman Rabak Seite 124

Guidelines) erhalten SFOCs von den Ratingagenturen ein Emissions- oder
Gegenpartei-Rating. Die Erzielung eines guten Ratings ist für SFOCs
ausschlaggebend, da der Sinn eines SFOC in der Generierung eines Ertrags
zwischen den Spreads des Vermögensportfolios und den Finanzierungskosten liegt.
Ohne ein gutes Rating könnten sich SFOCs also nicht günstig finanzieren und
deshalb auch keinen Gewinn erwirtschaften (vgl. Sloan 2008, S. 11 f.). Die ersten
SFOCs wurden schon sehr früh an den Finanzmärkten gegründet. So wurde das
erste Conduit, welches ABCP verwendete, im Jahr 1983 von der Citibank gegründet.
Das erste in Europa eingesetzte Conduit wurde von Barclays im Jahr 1992
aufgesetzt (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 170).
6.3 Ausprägungsformen von SFOCs
6.3.1 Structured Investment Vehicles (SIVs)
Structured Investment Vehicles, auch SIVs genannt, stellen den Großteil an SFOCs
dar. SIVs emittieren meist zwei verschiedene Klassen von Wertpapieren, so
genannte Senior Notes und Capital Notes, um den Ankauf von
Vermögensgegenständen zu finanzieren. Der Sinn eines SIV ist die Generierung
eines gehebelten Ertrags für die Capital Note Investoren. Dies wird durch die
Erzielung eines positiven Saldos aus den Kosten für die Finanzierung und den Ertrag
der Aktiva ermöglicht (in der Praxis spricht man hierbei von einer so genannten
Spread Arbitrage) (vgl. Sloan 2008, S. 13).
6.3.2 Structured Lending Vehicles (SLVs)
Ein Structured Lending Vehicle, kurz SLV, erwirbt Wertpapiere und tritt nach dem
Erwerb dieser in eine so genannte Rückkaufsvereinbarung (Repurchase Agreement
oder Repo) oder einen TRS ein. Das SLV erhält regelmäßige Zinszahlungen der
Investoren und gibt die Gewinne aus den zugrunde liegenden Wertpapieren an diese
weiter. Die Struktur eines SLV ist ähnlich der eines SIV, allerdings sind die
Investoren der untergeordneten Wertpapiere (vergleichbar mit den Investoren der
Capital Notes bei SIVs) die Gegenparteien des Swaps/Repos (vgl. Sloan 2008,
S. 13).
Roman Rabak Seite 125

6.3.3 Credit Derivative Product Companies (CDPCs)
Eine Credit Derivative Product Company (CDPC) emittiert Eigenkapital und
verschiedene Klassen an Fremdkapital. Daraufhin verkauft sie synthetischen
Kreditschutz auf einzelne Unternehmen, auf ein Portfolio an Unternehmen oder auf
strukturierte Vermögensgegenstände. CDPCs sind im Vergleich zu SIVs
typischerweise zwei bis viermal so stark gehebelt. Durch die Effizienz und die
Flexibilität dieser Vehikel zählen CDPCs zu den am schnellsten wachsenden SFOCs
am Markt (vgl. Sloan 2008, S. 13).
6.3.4 Asset Backed Commercial Paper Conduits (ABCP Conduits)
Durch die steigende Anzahl an Verbriefungstransaktionen kam es zu einem
vehementen Anstieg in der Begebung von kurzfristig orientierten Finanzierungs-
Instrumenten. Diese so genannten Asset Backed Commercial Paper stellen ein
Money Market Instrument dar, welche durch die Zahlungsströme von anderen
Vermögensgegenständen besichert sind (vgl. Bank of England 2007b, S. 348).
ABCP weisen eine Laufzeit von typischerweise 30 bis 360 Tagen auf (vgl. OeNB
2004, S. 66). Wenn ein SPV (bzw. ein SFOC) im Zuge seiner Tätigkeit solche
Papiere am Markt begibt, spricht man von einem ABCP Conduit (vgl. Bank of
England 2007b, S. 348).
Die ersten ABCP Conduits in Europa wurden Mitte der 1990er Jahre aufgesetzt. Seit
der Einführung hat sich der Markt stark vergrößert. Typischerweise gibt es zwei
Hauptmotivationsgründe für Sponsorbanken zur Implementierung eines Conduits.
Durch die Begebung von kurzfristigen Notes mit hoher Bonität kann die Sponsorbank
durch das Conduit einen Vorteil bei der Finanzierung generieren. Weiters kommt es
durch den Verkauf der Vermögensgegenstände an das Conduit zu einer Senkung
des regulatorischen Kapitals auf Seiten der Sponsorbank (vgl. Bank of England
2007b, S. 348).
Durch die Laufzeitentransformation sind Conduits dem Risiko ausgesetzt, ihre
auslaufenden Finanzierungsformen nicht wiederbegeben zu können. Ergänzend zu
den garantierten Liquiditätslinien haben Conduits meist noch zusätzliche Credit
Enhancement Techniken eingebaut, um Investoren vor Risiken zu bewahren.
Roman Rabak Seite 126

Es gibt fünf verschiedene Klassen an Conduit Programmen (vgl. Bank of England
2007b, S. 348). Ein Multi Seller Programm erwirbt im Unterschied zum Single Seller
ABCP Conduit Vermögensgegenstände von mehreren verschiedenen Originatoren.
Das Credit Arbitrage Programm erwirbt meist ABS/CDO Tranchen und generiert
einen Gewinn durch die Differenz zwischen erzielten Zinseinnahmen und
Finanzierungskosten. Beim Repo übernimmt das Conduit Exposure zu
Vermögensgegenständen und geht ein Repo Agreement bzw. einen TRS mit einer
gut bewerteten Gegenpartei ein. Die hybride Form stellt eine Mischung zwischen den
einzelnen Programmen dar und ermöglicht den involvierten Parteien attraktive
Finanzierungsmöglichkeiten (vgl. Bank of England 2007b, S. 348).
6.4 Unterschied zwischen ABCP Conduits und SIVs
SIVs stellen eine hybride Form zwischen ABCP Conduits und CDOs dar. Genau wie
ABCP Conduits sind SIVs langlebige insolvenzsichere Unternehmen, die von einer
Laufzeitendifferenz zwischen den gehaltenen Vermögensgegenständen und den
begebenen Schulden profitieren. SIVs ähneln CDOs insofern, als die Capital Note
Tranche als Credit Enhancement für die höher bewerteten Tranchen fungiert (vgl.
Jenkinson 2008, S. 27). Im Gegensatz zu ABCP Conduits haben SIVs kein
programmweites Credit Enhancement (vgl. Sloan 2008, S. 23).
ABCP Conduits sind von Banken finanzierte Finanzvehikel. Sie haben meist
zugesicherte Liquiditätslinien iHv. 100% der begebenen Schulden (CP, MTNs und
Capital Notes) von den Sponsorbanken. SIVs finanzieren sich nicht ausschließlich
mit ABCP und haben im Gegensatz zu ABCP Conduits auch weitaus geringere
Liquiditätslinien 76 von seiten der Banken (vgl. Bank of England 2007a, S. 19).
76 Diese Liquiditätslinien geben Garantien für 10% bis 15% der Höhe des ausstehenden Senior Debts
(vgl. Sloan 2008, S. 23).
Roman Rabak Seite 127

Abbildung 44: Ausstehende Commercial Paper (in USD)
Quelle: Board of Governors of the Federal Reserve 2007, o. S. zitiert nach Bank of
England 2007a, S. 21
Per Ende 2007 hatten ABCP Conduits Vermögensgegenstände im Wert von über
USD 1,5 Billionen in ihren Bilanzen, SIVs hielten über USD 350 Milliarden an
Wertpapieren. Das rasante Wachstum dieser Instrumente kann man, wie in
Abbildung 44 angezeigt, auch anhand der ausstehenden ABCP ablesen (vgl. Bank of
England 2007a, S. 21).
Sowohl Conduits als auch SIVs haben eine Vielzahl an Investmentstrategien.
Generell kann man aber sagen, dass SIVs ein konzentrierteres Exposure in US
Subprime Hypothekarkredite haben als Conduits. In etwa ein Viertel der von SIVs
gehaltenen Vermögensgegenstände sind RMBSs. Weitere 10% sind CDOs, welche
wiederum RMBS Exposure beinhalten (vgl. Bank of England 2007a, S. 21).
6.5 Structured Investment Vehicles
Ein SIV ist ein insolvenzsicheres gehebeltes Unternehmen 77 , das Vermögensge-
genstände mit hoher Bonität ankauft und sich durch einen Mix aus kurzfristigen
Commercial Paper (durchschnittlich ca. 35%), längerfristigen Medium Term Notes
77 SIVs passen die Höhe des Investment-Hebels an die jeweiligen Marktgegebenheiten an. In den
Jahren 2006 und 2007 lag der Hebel bei einem Faktor von ca. 13,5 (vgl. Sloan 2008, S. 20-22).
Roman Rabak Seite 128

und langfristigen Capital Notes (durchschnittlich ca. 7%) finanziert 78 (vgl. Jenkinson
2008, S. 27). Diese Capital Notes sind den MTNs und den CP untergeordnet und
erhalten ihren Coupon nach der Bedienung von MTN- und CP Besitzern und der
Deckung der Kosten. Der verbleibende Gewinn wird zwischen den Sponsoren des
SIV Programms und den Capital Note Besitzern aufgeteilt (vgl. Sloan 2008, S.
20 22). Ein SIV stellt eine spezielle Form eines Credit Arbitrage Conduits dar (vgl.
Bank of England 2007b, S. 348).
Das SIV versucht, eine maximale Differenz zwischen den Zinsen auf die Vermö-
gensgegenstände und den Finanzierungskosten zu generieren. SIVs sind extrem
stark von ihren kurzfristigen Finanzierungsmöglichkeiten abhängig. Das Portfolio be-
steht meistens zu einem Großteil aus Structured Finance Vermögensgegenständen
(im Durchschnitt ca. 70%) (vgl. Jenkinson 2008, S. 27).
Die Finanzierungskosten von SIVs sind meist sehr niedrig, da sie fast ausschließlich
Vermögensgegenstände mit hoher Bonität in ihren Bilanzen halten (95% der Aktiva
sind AA oder höher geratet). Obwohl das Kreditrisiko, welches sich aus dem Rating
ableiten lässt, sehr gering ist, bergen SIVs hohe Risiken in sich 79 (vgl. Jenkinson
2008, S. 27). Durch das Fehlen der Liquiditätslinie haben SIVs ein höheres
Liquiditätsrisiko. Um dieses zu beherrschen werden daher Kapital- und
Liquiditätsmodelle verwendet. Die Abwesenheit der zugesicherten Liquiditätslinie iHv.
100% gibt diesen Instrumenten einen Nachteil im Vergleich zu ABCP Conduits (vgl.
Bank of England 2007b, S. 348).
Im Zuge des Investmentprozesses erhalten sowohl das SIV als auch die begebenen
Programme ein eigenes Rating durch Ratingagenturen (vgl. Sloan 2008, S. 20-22).
Weiters werden während des Lebenszyklusses eines SIV eine Reihe von Tests
verlangt, welche die Interessen der Investoren schützen sollen. Zwei wichtige Tests
bei der Bewertung von SIVs stellen der so genannte Capital Adequacy Test und der
Cumulative Net Outflow Liquidity Test dar (vgl. Jenkinson 2008, S. 27).
78 Meist werden auch ABCP zur Finanzierung verwendet. Diese stellen ca. 20% der begebenen
Schulden dar (vgl. Bank of England 2007b, S. 348).
79 Dies resultiert aus der Tatsache eines meist sehr hohen Hebels mit dem das SIV arbeitet sowie
einer Konzentration der Vermögensgegenstände auf einzelne Industrien.
Roman Rabak Seite 129

Eine Variante eines SIV ist das so genannte SIV-lite. Diese Form weist Ähnlichkeiten
mit CDOs auf. So sind diese nämlich als geschlossene Investments aufgebaut. SIV-
lites begeben eine größere Anzahl an ABCP und sind meist stärker gehebelt als
normale SIVs. Zudem sind sie fast ausschließlich in den US RMBS Markt investiert
(vgl. Bank of England 2007b, S. 348).
Structured Investment Vehicles gibt es seit den späten 1980er Jahren.
Investmentbanken nutzten diese Instrumente erstmals zur Generierung von
gehebelten Renditen, indem sie die Zinsdifferenz zwischen kurzfristigen
Verbindlichkeiten und langfristigen Investitionen auszunutzen versuchten. War das
Wachstum dieser Instrumente anfangs eher langsam, so ist der Markt in den letzten
Jahren rapide angestiegen. Abbildung 45 zeigt, dass sich der Markt im Bezug auf die
Anzahl der Programme seit dem Jahr 2002 nahezu verdreifacht hat. Wie aus
Abbildung 46 hervorgeht gewannen strukturierte Vermögensgegenständen innerhalb
dieser Instrumente seit 2002 immer mehr an Bedeutung (vgl. Sloan 2008, S. 17).
Hauptinvestoren in solche Unternehmen sind heutzutage meist Money Market Mutual
Funds (vgl. Bank of England 2007a, S. 19).
Abbildung 45: Wachstum am SIV Markt
Quelle: Sloan 2008, S. 20
Roman Rabak Seite 130

Abbildung 46: Vermögensgegenstände in SIVs
Quelle: In Anlehnung an Sloan 2008, S. 20
Innerhalb der strukturierten Vermögensgegenstände nehmen RMBSs die wichtigste
Position ein. CBOs und CLOs werden am zweithäufigsten als Collateral eingesetzt.
Obwohl SIVs fast ausschließlich in AAA Vermögensgegenstände investierten, brach
im Zuge der Finanzmarktkrise Ende August 2007 der Markt für von SIVs emittierte
Commercial Papers und Medium Term Notes komplett zusammen. Abbildung 47
zeigt beispielhaft SIV Programme von verschiedenen Sponsoren und die Höhe der
darin enthaltenen Wertgegenstände zum Zeitpunkt Juli 2007.
Abbildung 47: SIV Programme
Beispiele für SIV Programme per Juli 2007 (Beträge in mUSD)
Autorisierter Größe (Juli
SIV Sponsor
Betrag 2007) Gründung
Sigma Finance Gordian Knot 65.947 52.642 01.02.1995
CC USA / Centauri Corp. Citibank International plc.
Dresdner Kleinwort
25.000 21.839 01.09.1996
K2 Corp.
Wasserstein 54.000 29.056 01.02.1999
Harrier Finance WestLB 20.000 12.343 01.01.2002
P.A.C.E. Societe General 20.000 4.313 01.07.2002
Sedna Finance Citibank International plc. 15.000 14.415 01.06.2004
Rhinebridge IKB Credit A.M. GmbH 1.638 2.199 01.01.2005
Cullian Finance HSBC 50.000 35.142 01.07.2005
Zela Finance Citibank International plc. 40.000 4.189 01.09.2006
Quelle: In Anlehnung an Sloan 2008, S. 18 f.
Im Zuge der Geschehnisse ab August 2007 wurde es für SIVs zunehmend schwerer,
ABCP und MTNs bei Investoren zu platzieren. Erstmals seit dem Entstehen von
SFOCs waren Investoren nicht bereit, Geld in diese zu investieren.
Roman Rabak Seite 131

Kann ein SIV seine CP oder MTNs nicht innerhalb von 5 Tagen umwälzen, so muss
es auf bestehende Liquiditätsfazilitäten zurückgreifen. Reicht diese Liquidität nicht
aus um die Schulden zu bedienen, ist das SIV gezwungen, Vermögensgegenstände
zu verkaufen, um so die Schulden bedienen zu können. Die am Markt erzielbaren
Preise für die zu veräußernden Wertpapiere waren ab August 2007 extrem niedrig.
Dadurch generierten die Vehikel teils enorme Verluste beim Verkauf, welche zuerst
an die Capital Note Investoren und danach an die Senior Note und an die
Commercial Paper Investoren weitergegeben wurden (vgl. Sloan 2008, S. 29). Diese
so generierten Verluste wiederum führten dazu, dass manche SIVs die
vorgeschriebenen Tests nicht bestanden und in so genannte Restricted oder Forced-
Wind-Down Operating States übergehen mussten 80 (vgl. Sloan 2008, S. 31).
80 Dies bedeutet, dass die SIVs in ihren Tätigkeiten eingeschränkt waren, bzw. dazu gezwungen
waren, die Höhe ihrer ausstehenden Investments zurückzuschrauben.
Roman Rabak Seite 132

7 Die Rolle der Ratingagenturen bei strukturierten Kredit-
produkten und Kreditderivaten
7.1 Allgemeines
Die Evaluierung der Kreditwürdigkeit von Emittenten und von ihnen begebenen
Wertpapieren stellt das Kerngeschäftsfeld von Ratingagenturen dar. Heutzutage
haben Ratingagenturen einen sehr großen Einfluss auf der ganzen Welt. So decken
ihre Ratings über USD 34 Billionen an Wertpapieren und USD 750 Milliarden an
Krediten ab. Investoren vertrauen auf die Meinung der Agenturen und lassen in ihre
Investmententscheidungen zu einem großen Teil die Bewertungen der
Ratingagenturen einfließen. Für Emittenten von Schuldtiteln sind Ratings essentiell,
da der Zugang zum Finanzierungsmarkt sowie die Kosten der Finanzierung vom
Rating abhängen (vgl. Caouette et al. 2008, S. 81).
7.2 Der Markt von Ratingagenturen
Die Tätigkeiten am Markt für Rating-Dienstleistungen werden von drei großen
Anbietern dominiert. Zusammen haben Moody’s, Standard & Poor’s und Fitch einen
Marktanteil von 93% (vgl. Schiefer 2008, S. 142). Der Markt verzeichnet, nicht zuletzt
durch das Erfordernis der Bewertung von Finanzinnovationen, ein starkes jährliches
Wachstum.
7.3 Überblick über die größten Ratingagenturen
Moody’s operiert heutzutage in mehr als 100 Ländern und deckt mehr als 12.000
Unternehmensemittenten, 29.000 Public Finance Emittenten sowie 96.000
Structured Finance Obligationen ab (vgl. www.moodys.com 2009a). Das
Unternehmen wurde im Jahr 1900 von John Moody gegründet. Im Jahr 1914 begann
Moody’s Investor Service die Ratingabdeckung auf Anleihen von amerikanischen
Städten und Gemeinden auszudehnen, und 1924 deckte die Firma fast 100% des
amerikanischen Anleihenmarktes mit ihren Ratings ab. In den 70er Jahren weitete
Moody’s die Tätigkeiten auf Commercial Paper aus und begann, Emittenten für die
Ratings Gebühren zu verrechnen (vgl. www.moodys.com 2009b).
Roman Rabak Seite 133

Standard & Poor’s ist mit ca. 10.000 Mitarbeitern in 23 Ländern und Märkten
vertreten. S&P ist durch den S&P 500 Index auf der ganzen Welt bekannt. In etwa
USD 1,7 Billionen an Investment-Vermögensgegenständen sind direkt an die S&P
Indices gekoppelt, für weitere USD 4,85 Billionen gelten die Indices als Benchmark.
Insgesamt sind etwa USD 32 Billionen an ausstehenden Schuldtiteln von S&P
geratet. Allein im Jahr 2008 publizierte S&P 1.150.000 Ratings 81 (vgl.
www.standardandpoors.com 2009a). S&P wurde im Jahr 1860 von Henry Varnum
Poor gegründet. Das im Jahr 1906 gegründete Standard Statistics Bureau fusionierte
1941 mit Poor’s Publishing und wurde fortan Standard & Poor’s Corporation genannt.
Seit 1966 ist S&P ein Mitglied der McGraw-Hill Unternehmen (vgl.
www.standardandpoors.com 2009b).
Fitch Ratings ist mit 50 Geschäftsstellen weltweit vertreten und deckt mit seinen
Ratings Kapitalmärkte in über 150 Ländern ab. Die Mehrheit an der Fitch Group, zu
der auch Fitch Ratings gehört, ist im Besitz des FIMALAC SA Konzerns (vgl.
www.fitchratings.com 2009a). Fitch Ratings wurde unter dem Namen Fitch
Publishing Company von John Knowles Fitch im Jahr 1913 gegründet. Seit 1997
gehört Fitch durch den Zusammenschluss mit IBCA Limited zum FIMALAC Konzern.
Seit dem Jahr 1989 hat das Unternehmen einen rapiden Größenzuwachs
verzeichnet. Im Jahr 2000 erwarb Fitch Ratings Duff & Phelps Credit Rating Co.
sowie das Rating-Geschäftsfeld von Thomson BankWatch (vgl. www.fitchratings.com
2009b).
7.4 Der Ratingprozess
Der Ratingprozess lässt sich in die Initialisierung, die Analyse, die
Ratingveröffentlichung und die fortlaufende Überwachung der Transaktion
unterteilen 82 . Im Ratingprozess arbeitet der Originator eng mit der Ratingagentur
zusammen (vgl. Schiefer 2008, S. 248).
Im Prinzip führen Ratingagenturen eine komplette Due Diligence über das zu
bewertende Instrument bzw. Unternehmen durch. So gewinnen sie einen Einblick in
die Struktur und die Charakteristika des zu bewertenden Instruments bzw.
81 Diese Zahl inkludiert sowohl neue, als auch überarbeitete Ratings.
82 Zur weiteren Ausführung siehe Schiefer (vgl. 2008, S. 248 f.).
Roman Rabak Seite 134

Unternehmens. Der zugrunde liegende analytische Prozess ist relativ komplex.
Ratingagenturen lassen in ihre Bewertung die historischen
Ausfallswahrscheinlichkeiten, Korrelationsannahmen und erwartete Recovery Werte
im Falle eines Ausfalls der zugrunde liegenden Forderungen einfließen (vgl. Masek /
Choudhry 2004, S. 565).
Zu den einzelnen Bewertungsansätzen von Moody’s, S&P und Fitch wird auf
Schiefer (vgl. 2008, S. 256-271) verwiesen. Zusammenfassend stellt Abbildung 48
die Unterschiede sowie die einzelnen Herangehensweisen und Charakteristika der
Ratingprozesse dar.
Abbildung 48: Ratingmodelle der Ratingagenturen
Quelle: Schiefer 2008, S. 271
Das Rating von CDOs stellt aufgrund der Komplexität eine zusätzliche externe
Informationsquelle über die Bonität und das Risiko des Instruments dar. Im
Emissionsprozess eines CDO haben Ratingagenturen die Aufgabe, die
asymmetrische Informationsverteilung zwischen Originator und Investor zu
verringern. Gerade bei komplexeren Produkten, wie dies bei CDOs der Fall ist,
Roman Rabak Seite 135

verlassen sich Investoren mehr auf das Rating und Umstufungen als dies bei
traditionellen Instrumenten der Fall ist (vgl. Schiefer 2008, S. 245 f.). Dies belegen
auch Ammer und Clinton (vgl. 2004, S. 8) in ihrer Studie über den amerikanischen
ABS Markt im Jahr 2004.
7.5 Potentielle Probleme beim Ratingprozess
Ratingagenturen sind in ihren Tätigkeiten einem Interessenskonflikt (in der Praxis
spricht man vom so genannten Conflict of Interest) ausgesetzt. Dies kann zu
Problemen im Bewertungsprozess führen. So führt Vincentelli (vgl. 2007, S. 27) in
seiner Arbeit an, dass Ratingagenturen ein Problem der Objektivität haben können,
da sie ihre Bezahlung von der Partei erhalten, die sie bewerten sollen. Weiters
kommt es zu einem Interessenskonflikt zwischen den unterschiedlichen
Geschäftslinien der Ratingagenturen.
Ein weiteres Problem stellt das so genannte Rating-Shopping dar. So werden
Ratingagenturen üblicherweise nur dann bezahlt, wenn das Rating auch
veröffentlicht wird. Ist ein Emittent mit einem Rating nicht zufrieden, so kann er zu
einem anderen Anbieter wechseln. Dadurch entsteht Ratingagenturen ein großer
Interessenskonflikt (vgl. Bolton et al. 2009, S. 2).
Roman Rabak Seite 136

8 Der Kreditderivat- und Structured Credit Markt in Europa
8.1 Überblick über den Markt
Der europäische Verbriefungsmarkt differenziert sich seit jeher von anderen Fixed
Income Märkten durch die Ausgestaltung der Investoren-Landschaft (vgl. Rajendra
2008, S. 149). SIVs und Securities Arbitrage Conduits dominieren zusammen mit
Money Market Funds den europäischen Verbriefungsmarkt. In etwa 70% der
Neuemissionen Senior AAA verbriefter Anleihen im Jahr 2007 wurden von diesen
Marktteilnehmern erworben (vgl. Rajendra 2008, S. 150). Europäische
Verbriefungsmärkte haben sich, verglichen mit den USA, erst sehr viel später
entwickelt. So kam es im Jahr 1987 zur ersten MBS Emission in England. Trotz
hoher Zuwachsraten in den letzten Jahren stellt das gesamte Volumen an
ausstehenden europäischen ABSs und MBSs weniger als 4% des ABS und MBS
Volumens am amerikanischen Markt dar (vgl. Firla-Cuchra 2008, S. 600).
Die Spreads an den europäischen Märkten weiteten sich, verglichen mit den
Vorjahren, im Jahr 2007 um ein Vielfaches aus (vgl. Rajendra 2008, S. 150). Der
Spread von BBB bewerteten MBSs im nicht als konform geltenden Marktsegment
weitete sich von 85 Bsp. auf 600 Bsp. aus (vgl. Abbildung 49). Wie sich gut erkennen
lässt waren die höher bewerteten Tranchen im Jahr 2007 nicht so starken
Spreadanstiegen ausgesetzt (Abbildung 50).
Abbildung 49: BBB Spreadausweitung im Jahr 2007 (in Bsp.)
Quelle: Rajendra 2008, S. 150
Im Jahr 2007 lag die Neuemission von strukturierten Produkten in Europa bei
EUR 458 Milliarden. Dieser 3%ige Verfall im Vergleich zu 2006 täuscht über die
Roman Rabak Seite 137

Marktlage hinweg. Im Jahresvergleich zum vierten Quartal 2006 lag der Rückgang im
Angebot an verbrieften Produkten im selben Zeitraum 2007 bei minus 61%. RMBSs
fielen im zweiten Halbjahr 2007 im Vergleich zum ersten Halbjahr 2007 um 47%,
CDOs und CMBSs gingen um 28%, respektive 74% zurück (vgl. Rajendra 2008,
S. 151).
Abbildung 50: AAA Spreadausweitung im Jahr 2007 (in Bsp.)
Quelle: Rajendra 2008, S. 150
In ihrem Kreditausblick für 2008 gab die Deutsche Bank (vgl. Rajendra 2008, S. 154)
eine eher schlechte Einschätzung für Sektoren wie englische and spanische
Hypothekarkredite, spanische Small and Medium Enterprise (SME) Kredite 83 sowie
Leveraged Loans und UK Conduit CMBSs. Der englische Non-Conforming RMBS
Markt wird hierbei in seiner Performance als besonders schlecht eingeschätzt.
Weiters wird für 2008 ein Volumen von EUR 250 Milliarden an Emissionen
vorhergesagt. Dies repräsentiert einen Rückgang zu 2007 um 45% und würde einer
Emissionstätigkeit in derselben Höhe wie im Jahr 2004 entsprechen. Dieser
Rückgang in Produktemissionen betrifft den Sektor der CMBSs am meisten. Der in
Europa größte Sektor (RMBSs) wird nach den Einschätzungen der Deutschen Bank
(vgl. Rajendra 2008, S. 150) einen Rückgang von 40% erleben.
Wie sich in Abbildung 51 erkennen lässt, ging das Neuemissionsvolumen am
europäischen Structured Finance Markt erstmals seit der Markteinführung zurück.
Die Deutsche Bank erwartete in ihrem Ausblick für 2008 eine Fokussierung der
Investoren am Sekundärmarktsegment (vgl. Rajendra 2008, S. 150).
83 Kredite an kleine und mittelgroße Betriebe.
Roman Rabak Seite 138

Abbildung 51: Emissionsvolumen am europäischen Markt
Quelle: Rajendra 2008, S. 150
8.2 European Credit Card Asset Backed Securities
Zu den liquidesten und am meisten akzeptierten Vermögensklassen innerhalb des
europäischen Verbriefungsmarktes zählen Credit Card ABSs. Die meisten ABS
Investoren in Europa halten solche Instrumente in ihren Portfolien. Der größte Teil
innerhalb der europäischen Credit Card ABSs hat in Pfund notierte
Vermögensgegenstände als zugrunde liegende Forderungen (vgl. Niemeier 2004a,
S. 177). Die erste europäische Kreditkartenverbriefung fand im Jahr 1995 unter dem
Originator MBNA EBL statt. In den Jahren 1995 bis 2002 wurden über EUR 15
Milliarden an Credit Card ABSs generiert. Der europäische Markt wurde in den
ersten sieben Jahren nach der Markteinführung von MBNA EBL dominiert. Durch
den im Jahr 1995 aufgesetzten Master Trust MBNA MT 1 wurden 12 Transaktionen
vollzogen (Chester Asset Receivables Dealings 1-12). Der im Jahr 2001 gegründete
MBNA MT 2 Master Trust platzierte 4 Transaktionen am Markt. Der zweitgrößte
Emittent an europäischen Credit Card ABSs ist die Royal Bank of Scotland mit ihrem
ARRAN Master Trust (vgl. Abbildung 52).
Obwohl ein Großteil der Verbriefungen mit variabel verzinsten Notes arbeitete, gab
es nach 2000 auch Emissionen, die fix verzinste Notes für die Bedienung der
Tranchen verwendeten (vgl. Niemeier 2004a, S. 180 f.).
Roman Rabak Seite 139

Abbildung 52: Europäische Credit Card ABS Emittenten
Top Five Credit Card Issuer (1995-2002)
Number of Size
Issuer Originator
Issues (mEUR)
1 CARDS (MBNA MT 1) MBNA EBL 12 5.191
2 CARDS (MBNA MT 2) MBNA EBL 4 2.765
3 ARRAN The Royal Bank of Scotland 3 2.330
4 Gracechurch Barclaycard 2 2.026
5 Sherwood Castle Funding Capital One Bank (Europe) 2 1.321
Quelle: In Anlehnung an Niemeier 2004a, S. 181
Abbildung 53 zeigt, dass 90% der insgesamt emittierten Verbriefungen AAA
bewertete Tranchen hatten, jeweils 5% waren A bzw. BBB bewertet (vgl. Niemeier
2004a, S. 183).
Abbildung 53: European Credit Card ABS Emission nach Rating (1995-2002)
Quelle: In Anlehnung an Niemeier 2004a, S. 183
Im Jahr 2006 betrug der Anteil an Kreditkartenverbriefungen nur noch 1% der
gesamten neuen Emissionstätigkeit (vgl. Fabozzi / Kothari 2008, S. 155).
8.3 European Auto- and Consumer Loan Asset Backed Securities
Einen weiteren großen Sektor im europäischen Verbriefungsmarkt stellt der
Automobil- und Konsumentenkreditmarkt (Auto and Consumer Loan ABSs) dar.
Dieser Markt wurde in den späten 90er Jahren erschlossen und ist seitdem stetig
Roman Rabak Seite 140

gewachsen. Durch die große Nachfrage wurde die Verbriefung von Auto- und
Konsumentenkrediten eines der beliebtesten Instrumente zur Finanzierung und zum
Management der Bilanzen der involvierten Parteien (vgl. Niemeier 2004b, S. 201).
Die fünf größten Emittenten in diesen zwei Segmenten haben im Zeitraum 1997 bis
2002 zusammen über EUR 11,9 Milliarden an Auto-, und über EUR 6,7 Milliarden an
Konsumentenkrediten verbrieft (vgl. Abbildung 54). Fiat, der größte Begeber an
Automobilkreditverbriefungen, hatte im oben genannten Zeitraum vier SPV zur
Verbriefung von vorwiegend italienischen, aber auch deutschen, französischen und
spanischen Automobilkrediten eingesetzt. Kredite im Auto ABS Compartiment
wurden durch Kredite der Banque SOFI (Citroen) sowie Banque DIN (Peugeot)
generiert. Auch Ford (Globaldrive), VW (VCL) und Renault (Cars Alliance) nutzten
den Zugang zu den Verbriefungsmärkten und generierten Auto Loan ABSs (vgl.
Niemeier 2004b, S. 204).
Abbildung 54: Europäische Auto und Consumer Loan ABS Emittenten
Top Five European Auto Loan ABS Issuer
Seller Issuer
Anzahl
Transaktionen Size (mEUR)
1 Fiat FIAT, SIAT, ALFA, EAS 4 3.317
2 Banque PSA Finance Auto ABS Compartiment 2 2.500
3 FCE Bank Globaldrive 4 2.434
4 Volkswagen Leasing VCL 3 2.250
5 RCI Banque/DIAC Cars Alliance 1 1.400
Total 14 11.901
Top Five European Consumer Loan ABS Issuer
Seller Issuer
Anzahl
Transaktionen Size (mEUR)
1 Cetelem Noria, MasterNoria
Amstel Consumer Loan
6 2.386
2 ABN Amro
Securitisation 2 1.624
3 Paragon Group
Banko Comercial
Paragon Auto&Secured Fin.,
Paragon Pers. & Auto Fin. 3 1.107
4 Portugues
Banco Espirito Santo,
Nova 3 895
5 Besleasing Mobiliaria Kusitano 2 700
Total 16 6.712
Quelle: In Anlehnung an Niemeier 2004b, S. 203
In der Sparte der Konsumentenkredite zählten Cetelem und ABN Amro zu den
größten Akteuren am Markt. Notes und zugrunde liegende Forderungen der
Roman Rabak Seite 141

Verbriefungen von Cetelem sind Franc-/Euro notiert, ABN Amro nutzte in seinem
Amstel Consumer Loan Securitization Program holländische Konsumentenkredite
und begab Euro basierende Notes (vgl. Niemeier 2004b, S. 205). Wie Abbildung 55
zeigt, ist der europäische Verbriefungsmarkt für Automobil- und Konsumentenkredite
auf viele verschiedene Länder aufgeteilt. Auch kleinere Länder, wie zum Beispiel
Österreich, sind in diesem Markt vertreten.
Abbildung 55: European Auto and Consumer Loan ABS Emission (1997-2002)
Quelle: Niemeier 2004b, S. 206
8.4 European Public Sector Securitization
Im Segment der Verbriefungen im öffentlichen Bereich (European Public Sector
Securitizations) werden Vermögensgegenstände, welche einer Regierung gehören,
in der Form von strukturierten Anleihen mit hoher Bonität am Markt begeben. Diese
Vermögensgegenstände werden, wie bei privaten Verbriefungen, auf ein SPV
transferiert, welches Anleihen für diesen Kauf emittiert. Anzumerken ist, dass die
Rückzahlung von Zins- und Kapitalzahlungen nur durch die Rückzahlungsfähigkeit
der Vermögensgegenstände im Forderungspool, nicht aber durch die Zahlungskraft
der Regierung generiert wird (vgl. Flanagan et al. 2004, S. 223 f.).
In den Jahren 1999 bis 2002 ist dieser Markt stetig gewachsen, wobei er im Jahr
2002 eine der größten Quellen für Euro-basierende ABS Neuemissionen war. Italien
hat in den Jahren 1999 bis 2002 am meisten Vermögensgegenstände in
Roman Rabak Seite 142

Verbriefungen am Markt platziert 84 . Auch Griechenland, Finnland und Österreich
nutzten diese Technik und hatten Anteil am Gesamtemissionsvolumen (vgl.
Abbildung 56). Verbriefbare Vermögensgegenstände sind unter anderem
Steuereinnahmen (vgl. Flanagan et al. 2004, S. 224 f.).
Abbildung 56: Europäische Verbriefungen im öffentlichen Bereich
Quelle: Flanagan et al. 2004, S. 224
8.5 European Residential Mortgage Backed Securities
Nach Adams (vgl. 2004a, S. 413) war der europäische Hypothekarkreditmarkt für
private Immobilien (Residential Mortgages) im Jahr 2002 der größte Sektor innerhalb
der verbrieften Produkte in Europa. 30% bis 40% aller Neuemissionen verzeichneten
sich in diesem Segment. Gleichzeitig waren Hypothekarkredite im privaten Bereich
auch die ersten in Europa verbrieften Vermögensgegenstände 85 . Nach England war
Spanien das zweite Land in Europa, in dem RMBS Verbriefungen stattfanden. Nach
mehreren Jahren mit sehr wenigen Neubegebungen in diesen zwei Ländern erlebte
der Markt im Jahr 1998 einen neuen Aufschwung. Zu dieser Zeit wurde auch in
anderen europäischen Ländern mit der Verbriefung dieser Vermögensgegenstände
begonnen (vgl. Adams 2004a, S. 413 f.). Der europäische RMBS Markt besteht in
84 An den in den Jahren 1999 bis 2002 generierten ABSs iHv. über 30 Milliarden Euro hatte Italien
einen Anteil von mehr als 20 Milliarden Euro (vgl. Flanagan et al. 2004, S. 225).
85 Die ersten Residential Mortgages wurden 1987 in England verbrieft.
Roman Rabak Seite 143

der Praxis aus vielen verschiedenen Ländern, welche alle ihre eigenen kulturellen
und rechtlichen Ausprägungen vorweisen. Nichts desto trotz gibt es eine Vielzahl an
Gleichheiten in den Charakteristiken europäischer Hypothekarkredite und RMBS
Strukturen. Europäische RMBS Transaktionen bestehen typischerweise aus einer
Vielzahl an Hypothekarkrediten, die in demselben Land generiert werden. Will man
also ein über Europa diversifiziertes Portfolio aufbauen um Konzentrationsrisiken zu
vermeiden, so muss man Exposure zu mehreren Verbriefungen eingehen (vgl.
Adams 2004a, S. 421). Weiters sind europäische RMBS Verbriefungen meist in der
Form von Passthrough Transaktionen aufgebaut (vgl. Adams 2004a, S. 428). Die
meisten europäischen RMBSs begeben variabel verzinste Notes an Investoren und
haben hohe Prepayment Strafen in den Verträgen inkludiert. Dadurch haben
Prepayments von Seiten der Hypothekarschuldner nur limitierte Auswirkungen für
Investoren. Dies steht in klarem Kontrast zu amerikanischen RMBSs, welche fast
immer mit fixen Zinsraten aufgesetzt werden und dadurch einen höheren Anreiz zur
Umschuldung für den Hypothekarschuldner schaffen. Durch diese Tatsache haben
europäische RMBSs eine geringere negative Konvexität im Vergleich zu ihren
amerikanischen Äquivalenten (vgl. Adams 2004a, S. 430 f.).
Die Höhe des Credit Enhancement für eine spezifische Klasse setzt sich aus der
Summe an nachrangigen Tranchen, dem Reserve Fund und dem Schutz, der durch
den Excess Spread geboten wird, zusammen. Im Lebenszyklus der Transaktion wird
sich das Credit Enhancement durch die Rückzahlung des zugrunde liegenden
Forderungspools sukzessive verbessern (vgl. Adams 2004a, S. 431).
Excess Spread stellt den ersten Schutzmechanismus für Noteholder dar, da er der
Residualbetrag nach Zahlung der Gebühren, der Zinszahlungen an die Investoren
sowie allfälliger Verluste ist. Excess Spread ist somit der sensibelste Indikator für die
Performance des zugrunde liegenden Hypothekarkreditpools. Die Höhe des Excess
Spreads variiert von Land zu Land. Normalerweise haben italienische RMBSs einen
relativ hohen Excess Spread von 125-175 Bsp., während holländische RMBSs 45-75
Bsp. und englische Prime RMBSs 50-75 Bsp. aufweisen. Englische Subprime
RMBSs haben meist einen Excess Spread von 175-275 Bsp. (vgl. Dennis 2004,
S. 467).
Der in europäischen Transaktionen verwendete Reserve Fund hatte im Jahr 2004
meist eine Höhe von 0,5% bis 1,5% der Gesamtsumme an begebenen Tranchen.
Roman Rabak Seite 144

Englische Subprime RMBSs und italienische RMBSs hatten im Durchschnitt einen
Reserve Fund von 1,5% bis 2,5%, respektive 1% bis 3%. Die Gesamthöhe des
Credit Enhancements von europäischen RMBSs (exklusive Excess Spread) lag im
Jahr 2004 meist zwischen 9% und 10%. Englische Subprime RMBSs lagen mit 13%
bis 15% Credit Enhancement genauso wie italienische RMBSs mit 12% bis 15%
leicht über dem europäischen Durchschnitt (vgl. Dennis 2004, S. 469).
Die Art der Zinsrückzahlungen variiert in den verschiedenen Ländern. Während sich
zum Beispiel variable Zinsraten in England meist am LIBOR Zinssatz orientieren,
kommt es in Spanien zu einer Koppelung an mehrere, vom Gesetzgeber
vorgeschriebene, Benchmark Raten (vgl. Adams 2004a, S. 417). In vielen
europäischen Ländern überwiegt das System der anfänglichen fixen Zinsraten, die
sich nach einem bestimmten Zeitraum in variable Zinsraten ändern. Man
unterscheidet weiters zwischen der Form des Capital Repayment Loans und des
Interest Only Loans. Während bei der ersten Variante während der Laufzeit sowohl
Kapital-, als auch Zinszahlungen getätigt werden, sodass am Ende der Laufzeit der
gesamte Kredit zurückgezahlt ist, werden bei der zweiten Art während der Laufzeit
nur die Zinsen bezahlt und am Ende der Gesamtbetrag an ausstehendem Kapital
beglichen (vgl. Adams 2004a, S. 417).
Zur Bewertung von europäischen RMBSs muss man zwei Aspekte beachten. Die
Qualität und die Bewertung der zugrunde liegenden Vermögensgegenstände sind
genauso wichtig, wie die Bewertung des Schutzes, der einem Investor durch die
Transaktionsstruktur gegeben wird. In die Bewertung der zugrunde liegenden
Vermögensgegenstände fließen folgende Charakteristika mit ein (vgl. Adams 2004a,
S. 418-422). Die Motivation und Fähigkeit der Schuldner, die Hypothekarschuld zu
bedienen ist, wie die LTV Ratio, ein wichtiger Aspekt bei der Bewertung. Weiters gibt
die Art der Hypothek Auskunft über die Kreditqualität der Hypothekarschuld. Kredite,
die eine gewisse Stabilität innerhalb der Höhe des zu zahlenden Zinsniveaus bzw.
einen Schutz gegen plötzliche Zahlungsschocks bieten, weisen geringere
Ausfallsquoten auf als Kredite, die Zahlungsschocks und plötzliche Änderungen in
der Höhe der Zinszahlungen fördern. Das Profil des Kreditnehmers sollte ebenfalls in
die Bewertung miteinfließen. Je länger ein Hypothekarkredit bereits ohne Verzug
ausständig ist, desto unwahrscheinlicher wird ein Ausfall des Schuldners. Um die
Qualität des zugrunde liegenden Forderungspools zu bewerten, verwenden
Roman Rabak Seite 145

Ratingagenturen verschiedene Ansätze, welche von Land zu Land und von Agentur
zu Agentur variieren. Die Erklärung der einzelnen Methoden würde den Rahmen der
Arbeit sprengen und wird hier nicht weiter erläutert.
Der zweite Punkt, der bei der Bewertung von europäischen RMBSs wichtig ist, ist die
Qualität der Strukturen der zugrunde liegenden Verbriefungen. Europäische RMBSs
sind, wie amerikanische MBSs, so aufgebaut, dass sie Investoren durch strukturelle
Charakteristika Schutz vor Ausfällen im zugrunde liegenden Hypothekarkreditpool
bieten. Diese Schutzmechanismen beinhalten unter anderem die Verwendung eines
Reserve Funds, einer Senior/Subordination Struktur sowie weitere Credit
Enhancement Techniken und die Anwendung einer Wasserfall-Struktur (vgl. Adams
2004a, S. 426).
8.6 European Commercial Mortgage Backed Securities
Commercial MBSs sind Verbriefungen, die eine Form von Gewerbeimmobilien als
zugrunde liegende Vermögensgegenstände aufweisen. Nach Adams (vgl. 2004b,
S. 472) bestimmt sich die Performance einer CMBS anhand der Performance der
zugrunde liegenden Gewerbeimmobilie. Er unterteilt in weiterer Folge CMBSs in drei
Kategorien. In so genannten Large Multiborrower Deals werden eine Vielzahl an
gewerblichen Hypothekarkrediten, welche an verschiedene Schuldner ausgestellt
worden sind, in einer Transaktion zusammen gruppiert und am Markt platziert. Dies
kann entweder in einer True Sale oder in einer synthetischen Struktur geschehen.
Kommt es zu einer Verbriefung von nur einem bzw. einer limitierten Anzahl an
Krediten, so spricht man von einer Single- oder Limited Asset Securitization.
Abschließend kann man noch den Bereich der Whole Business Securitizations
abgrenzen. Bei diesen Transaktionen kommt es zu einer Verbriefung ganzer
Unternehmen (z.B. Pubs oder Unternehmen im Gesundheitswesen). Hierbei können
sowohl nur einzelne Vermögensgegenstande (also nur ein spezifisches
Unternehmen) in einer Verbriefung enthalten sein als auch eine Palette an
diversifizierten Vermögensgegenständen (z.B. Unternehmen in verschiedenen
Industrien).
Die Bewertung der zugrunde liegenden gewerblichen Hypothekarkredite muss
differenziert angegangen werden. Während bei einer großen Anzahl an verbrieften
Roman Rabak Seite 146

Vermögensgegenständen Performancesimulationen anhand statistischer Modelle
von Vorteil sind, werden bei einer kleinen Anzahl von Vermögensgegenständen im
Portfolio die einzelnen Due Diligences der verbrieften Kredite (und in weiterer Folge
der Unternehmen, welche diese Kredite bedienen müssen) immer wichtiger (vgl.
Adams 2004b, S. 473).
In einer CMBS Transaktion können verschiedene Strukturen ihre Anwendung finden.
Die gebräuchlichsten Strukturen am europäischen Markt sind Pooled Commercial
Mortgage Transactions, True Sale Transactions, Synthetic Structures, Secured Loan
Structures sowie Sale and Leaseback Structures (vgl. Adams 2004b, S. 480-484).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass europäische CMBSs eine sehr komplexe
Vermögensklasse darstellen. In diesem Segment lassen sich eine Vielzahl an
unterschiedlichen zugrunde liegenden Vermögensgegenständen finden, die über
mehrere Länder verteilt sein können und in unterschiedlichen Verbriefungsstrukturen
am Markt platziert werden (vgl. Adams 2004b, S. 484 f.).
Roman Rabak Seite 147

9 Zusammenfassender Überblick über Marktrisiken bei
strukturierten Kreditprodukten
9.1 Zusammenfassende Darstellung der Marktrisiken
Im Laufe dieser Arbeit wurden bereits an mehreren Stellen die in strukturierten
Produkten bzw. in Verbriefungen relevanten Risiken angeführt. Der nun folgende
Punkt gibt noch einmal eine überblicksartige Zusammenfassung der bestehenden
Risiken.
Strukturierte Produkte weisen, wie herkömmliche Instrumente, Zinsänderungsrisiken
und Währungsrisiken im Bereich der Marktrisiken auf. Weiters darf das
Liquiditätsrisiko nicht außer Acht gelassen werden (vgl. OeNB 2004, S. 21).
Allerdings muss man bei strukturierten Produkten weitere Risiken berücksichtigen.
So weisen zum Beispiel MBSs Prepayment Risiken auf (vgl. Fabozzi 2005, S. 259).
Je größer das Prepayment Risiko innerhalb einer MBS Tranche ist, desto größer ist
die Sensitivität dieser Tranche zu Veränderungen in der Zinskurve (vgl. McConnell /
Singh 1993, S. 709). Dies wiederum führt zu der Erkenntnis, dass Agency MBSs
stärker auf Schwankungen der Zinsen reagieren als Non-Agency MBSs 86 . Auch
MBSs mit zugrunde liegenden Hypothekarkrediten, welche niedrige FICO Werte
aufweisen, werden tendenziell stärker auf Änderungen der Zinsen reagieren 87 .
Weiters enthalten strukturierte Produkte die Risikoarten Spread Risiko und
Basisrisko. Gerade das Basisrisiko wurde innerhalb der Krise sehr wichtig, da die
Relevanz dieser Risikokategorie stark anstieg (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke,
2009). Die wahrheitsgemäße Abbildung der Marktrisiken stellt eine weitere
Herausforderung an das jeweilige Marktrisikomanagement dar. So muss man zum
Beispiel das unlineare Auszahlungsprofil in die Modellierung miteinbeziehen.
86 So sagen Goodman et al. (vgl. 2008, S. 89) das im Bereich der Agency MBSs das Prepayment
Risiko eine tragende Rolle spielt.
87 Dies wird der Fall sein, da Schuldner mit niedrigeren FICO Werten ein höheres Prepayment
Verhalten aufweisen (vgl. Goodman et al. 2008, S. 12). Daher werden aus diesen Krediten
strukturierte Produkte ein höheres Prepayment Risiko aufweisen.
Roman Rabak Seite 148

9.2 Spezielle in der Praxis wichtige Marktrisiken strukturierter
Produkte
Neben den schon behandelten Risiken gibt es spezielle Risiken strukturierter
Produkte, welche in der Praxis sehr relevant sind. So gibt es zum Beispiel aus der
Modellierung heraus entstehende Risiken. Gerade bei komplexen Strukturen kann es
vorkommen, dass die Modellierung von Preisen bestimmter Produkte strittig ist.
Wenn zum Beispiel in einem sehr ausgefallenen Marktbereich mit wenigen
Teilnehmern verschiedene Modelle zur Preisfindung angewendet werden, so stellt
sich die Frage, welches Modell das vermeintlich richtige ist. Verwendet ein
Marktteilnehmer nun ein sehr komplexes System, welches den Preis des Produktes
sehr genau bestimmen kann, obwohl alle anderen Marktteilnehmer den Preis anhand
vereinfachender Ansätze eruieren, so kann es sein, dass dieser Marktteilnehmer
einen falschen Marktpreis in seinem Risikomessungssystem verwendet, da das
Produkt zum vereinfacht errechneten Preis am Markt gehandelt wird (vgl.
Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Weiters kann es zu Problemen in der Verfügbarkeit der für die Risikomessung
notwendigen Inputparameter kommen. In solchen Fällen stellt sich die Frage, wie
man im Marktrisikomessungsprozess mit diesen fehlenden Inputparametern
umgehen soll. Der Marktrisikomanager könnte zum Beispiel eine Bewertungsreserve
bilden oder ein zusätzliches stochastisches Element in die Bepreisungsfunktion
einbauen, um mehr Risiko darin auszuweisen. Wie man sieht, ist der Umgang mit
dieser Fragestellung nicht so leicht zu klären, und die Handhabung kann zu
Problemen im Risikomessungsansatz einer Bank führen. Ein weiteres in der Praxis
relevantes Thema ist die Problematik der Informationsbeschaffung. Gerade in
komplexen Strukturen kann man die zur Risikobestimmung notwendige Information
oft nur bei speziellen Marktteilnehmern bekommen. Somit stellt sich im
Marktrisikomanagement das Problem zu entscheiden, ob der Aufwand zur
Bemessung mancher Instrumente in einem vernünftigen Verhältnis zum Ergebnis
steht. Diese Abschätzung stellt in der Praxis oft ein nicht zu vernachlässigendes
Problem dar (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Roman Rabak Seite 149

9.3 Begründung der Notwendigkeit eines umfassenden Marktrisi-
komanagementsystems
In Kapitel 9 wurde nun ein nochmaliger Überblick über die Risiken strukturierter
Produkte gegeben. Weiters wurden speziell bei strukturierten Produkten auftretende
Risiken behandelt. Durch diese Darstellung wurde erwiesen, dass das
Marktrisikomanagement strukturierter Produkte im Vergleich zu anderen
Finanzinstrumenten herausfordernder sein kann, bzw. tendenziell mehr Risiken im
Umgang mit strukturierten Produkten involviert sind.
Auch die OeNB (vgl. 2004, S. 35) kommt zu dem Schluss, dass Verbriefungen
aufgrund der Komplexität eine Vielzahl an Risiken inkludiert haben. Daher empfiehlt
sie, im Risikomanagement von Verbriefungen sowohl mehrere quantitative als auch
qualitative Ansätze einzusetzen. Das nun folgende Kapitel beschäftigt sich daher
vertiefend mit dem Thema Risikomanagement. Es wird ein ausführlicher Einblick in
die verschiedenen Ansätze der Marktrisikomessung gegeben. Neben dem Value at
Risk Ansatz werden Stress- und Sensitivitätsbetrachtungen beschrieben. Weiters
erfolgt eine Darstellung des Marktrisikomanagements strukturierter Produkte, sowie
eine Beleuchtung der potentiellen Schwachstellen, die sich dabei ergeben können.
Roman Rabak Seite 150

10 Risikomanagement
10.1 Definition und Überblick über die Risikoarten
Gleißner (vgl. 2008, S. 8-10) beschreibt Risiko als die Möglichkeit. durch zukünftige
Geschehnisse von einem erwarteten Ziel abzuweichen. Risiko resultiert also aus der
Unvorhersehbarkeit der Zukunft. Risikomanagement beschreibt somit den Umgang
mit den auftretenden Risiken. Innerhalb des Risikomanagementsystems sind somit
alle Aufgaben, Regelungen und Träger, die mit dem Risikomanagement zu tun
haben, zusammengefasst.
Jorion (vgl. 2007a, S. 3) definiert Risiko als die Volatilität der unvorhergesehenen
Ergebnisse, welche wiederum im Wert der Vermögensgegenstände, des
Eigenkapitals oder der Einnahmen sichtbar sind.
Die Bezeichnung Financial Risk Management bezieht sich auf die Ausprägungen und
das Implementieren von Identifikations- und Bewertungsprozessen zur Handhabung
von finanziellen Risiken (vgl. Jorion 2007a, S. 13).
Risiko kann in einem ersten Schritt in Geschäftsrisiken und finanzielle Risiken
unterteilt werden. Geschäftsrisiken werden bewusst von einem Unternehmen
eingegangen, um Vorteile am Markt und Werte für Shareholder zu schaffen. Man
kann sie weiter in Risiken durch Geschäftsentscheidungen sowie aus dem Umfeld
eines Unternehmens resultierende Risiken unterteilen. Geschäftsentscheidungen
bringen Risiko mit sich, da sie eine strategische Risikokomponente tragen. Risiken
aus dem Umfeld des Unternehmens resultieren aus makroökonomischen Risiken
sowie Risiken aus dem Wettbewerb am Markt (vgl. Jorion 2007a, S. 4).
Finanzielle Risiken betiteln das Risiko potentieller Verluste im Zusammenhang mit
Aktivitäten an den Finanzmärkten. Finanzielle Risiken lassen sich auf oberster Ebene
in Marktrisiko, Liquiditätsrisiko, Kreditrisiko sowie operationelles Risiko trennen.
Diese Hauptkategorien lassen sich in weiterer Folge in Subklassen unterteilen (vgl.
Jorion 2007a, S. 22).
Unter Kreditrisiko versteht man das Risiko finanzieller Verluste, welche dadurch
enstehen, dass die vertragliche Gegenpartei ihre Obligation nicht erfüllt. Man kann
Roman Rabak Seite 151

Kreditrisiko in einem ersten Schritt in Settlement Risk und Presettlement Risk
unterteilen (vgl. Jorion 2007b, S. 409). Treiber dieser Risikoklasse sind der so
genannte Default, das Credit Exposure sowie der Loss Given Default. Die erste
Variable, der Ausfall, beschreibt einen Zustand der Gegenpartei. So kann diese mit
einer gewissen Wahrscheinlichkeit ausgefallen sein. Das Credit Exposure, also der
Wert der Obligation, wird im Zeitpunkt des Ausfalles mit dem so genannten Exposure
at Default bestimmt. Als letzter Treiber der Verlusthöhe bestimmt der Loss Given
Default die Höhe, die beim Ausfall der Gegenpartei an Verlusten generiert wird (vgl.
Jorion 2007b, S. 412).
Kommt es zu unerwarteten Veränderungen der Liquiditätszu- und Abflüsse, so
spricht man von Liquiditätsrisiko (vgl. Gleißner 2008, S. 85). Choudhry (vgl. 2006,
S. 3) beschreibt hier zwei unterschiedliche Fälle. Für eine Person in Treasury- bzw.
Geldmärkten beschreibt Liquiditätsrisiko das Risiko, notwendige Finanzierungen an
den Märkten nicht zum notwendigen Zeitpunkt durchführen zu können.
Marktteilnehmer in den Wertpapier- bzw. derivativen Märkten sehen sich einem
Liquiditätsrisiko ausgesetzt, wenn sie die gewünschten Positionen nicht zum
gewünschten Zeitpunkt kaufen bzw. verkaufen können.
Operationelles Risiko ist nach Basel 2 Definition „die Gefahr von Verlusten, die in
Folge der Unangemessenheit oder des Versagens von internen Verfahren,
Menschen und Systemen oder in Folge externer Ereignisse eintreten. Diese
Definition schließt Rechtsrisiken ein, beinhaltet aber nicht strategische Risiken oder
Reputationsrisiken.“ (Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht 2004, S. 157)
Marktrisiko umfasst Risiken im Zusammenhang mit der Bewegung von Preisen oder
Volatilitäten (vgl. Jorion 2007b, S. 241). Marktrisiko wird in Währungsrisiko,
Zinsänderungsrisiko, Warenrisiko (Commodity Risk) sowie andere Marktrisiken
unterteilt (vgl. Choudhry 2006, S. 5).
Eine weitere relevante Risikoart ist das Gegenparteirisiko (Counterparty Risk). Es
bezeichnet das Risiko, wenn eine oder beide Parteien in einer Transaktion bei der
Erfüllung ihrer Obligation ausfallen bzw. diese nicht komplett oder gar nicht einhalten
können (vgl. Choudhry 2006, S. 5).
Im Bezug auf strukturierte Produkte findet sich Gegenparteirisiko vor allem dann,
wenn ein ABS (bzw. ein CDO) als Derivat aufgesetzt ist (vgl. Expertengespräch Mag.
Roman Rabak Seite 152

Mücke, 2009). Wichtig ist die Unterscheidung zwischen Gegenparteirisiko und Ad-
ressrisiko. Hat man zum Beispiel eine Anleihe der Deutschen Bank erworben, so
würde man das Risiko eines Ausfalls der Deutschen Bank als Adressrisiko mit der
Deutschen Bank ausweisen. Schließt man allerdings mit der Deutschen Bank ein
Swap Geschäft (also ein derivatives Geschäft) ab, so wird das Risiko eines Ausfalles
der Deutschen Bank als Gegenparteirisiko ausgewiesen. Bei solch einem Geschäft
hat man das Risiko, dass ein von der Gegenpartei geschuldeter, positiver Marktwert
ausfällt. Gegenparteirisiko wird folglich nur dann schlagend, wenn das abgeschlos-
sene Geschäft einen positiven Marktwert aufweist.
Im Risikomanagement wird das Gegenparteirisiko, im Unterschied zu Marktrisikomo-
dellen, stärker in die Zukunft simuliert. Auch hier gibt es die Möglichkeit das Risiko
mit einem internen Modell zu erfassen 88 . Meist hat man ein Portfolio pro Gegenpartei
in solch einem Modell enthalten. Innerhalb des Modells muss man spezifische Mar-
gin- bzw. Netting-Vereinbarungen in den jeweiligen Verträgen berücksichtigen. Diese
Tatsache lässt das System zur Risikoerfassung komplexer werden als Modelle im
Marktrisikomanagement (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
10.2 Aufgabe und Nutzen des Risikomanagementsystems
Seit den 1990er Jahren hat die Größe und der Stellenwert des Risikomanagements
innerhalb von Investmentbanken sowie auch innerhalb von Geschäftsbanken immer
mehr zugenommen. Risikomanagementabteilungen existieren, um die Häufigkeit,
den Umfang und die Größe unerwarteter Verluste im Zusammenhang mit der
Geschäftstätigkeit einer Institution zu kontrollieren und so möglichst wenige
Überraschungen für das Senior Management der jeweiligen Institutionen im
Zusammenhang mit Verlusten zuzulassen. Das Hauptziel des Risikomanagements
ist es daher, ein eindeutiges Verständnis für das Risiko und das Exposure des
Institutes zu entwickeln, sodass der monetäre Schaden als akzeptabel erachtet
werden kann. Wird dieses Ziel erreicht, so wird eine Institution keine Überreaktion
auf unerwartete Verluste zeigen (vgl. Choudhry 2006, S. 7).
88 So hat die Bank Austria zum Beispiel gerade einen Abnahmeprozess für ein internes Modell zur
Risikomessung des Gegenparteirisikos mit den Aufsichtsbehörden laufen (vgl. Expertengespräch
Mag. Mücke, 2009).
Roman Rabak Seite 153

Das Management von Risiken innerhalb einer Bank wird sich typischerweise von den
Risikovorstellungen anderer Stakeholder einer Bank abheben und darauf
ausgerichtet sein, Prozeduren und Vorgänge zu implementieren, um Vorhersagen
der zukünftigen Marktpreise zu messen und in weiterer Folge auf den Messungen
aufbauende Entscheidungen treffen zu können. Dies beinhaltet zum Beispiel die
Entscheidung zur Absicherung des Portfolios durch Hedging im Falle von zu
erwartenden Verlusten aufgrund der vorherigen Messung der Marktpreise (vgl.
Choudhry 2006, S. 9).
Prinzipiell kann man sagen, dass ein Modell zur Messung von Marktrisiken immer
nur so gut ist, wie es in der Lage ist, die tatsächlichen Risiken der Portfolien der
Bank, in der man das System anwendet, darzustellen, abzuschätzen und zu
begrenzen (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Aufgabe des Marktrisikomanagements ist es also, die Risiken innerhalb der
Portfolien der Bank zu identifizieren, aussagekräftige Zahlen zur Begrenzung dieses
Risikos zu schaffen sowie ein Gespür für das eingegangene Risiko zu entwickeln.
Das Marktrisikomanagement sollte daher eine gewisse Nähe zur Ergebnisermittlung
haben. Dies bedeutet, dass man verstehen sollte, mit welchen Tätigkeiten die
Händler der Bank Geld verdienen und welchen Risiken sie bei diesen Tätigkeiten
ausgesetzt sind.
Eine weitere wichtige Aufgabe des Marktrisikomanagements ist es, auf laufender
Basis zu überprüfen, ob es Veränderungen in der Portfoliozusammensetzung der
Bank gibt, welche das Risikoprofil beeinflussen oder verändern können. Das
Marktrisikomanagement muss sich immer fragen, ob es zu jedem Zeitpunkt in der
Lage ist, alle auftretenden Risiken in der Modellierung einzufangen. Risiken, welche
bewusst ausgeklammert werden (zum Beispiel, da sie aufgrund der Größe als nicht
relevant erachtet werden), müssen vom Marktrisikomanger verstanden werden, um
sicher zu gehen, dass sie zu Recht vernachlässigbar sind. Das
Marktrisikomanagementsystem muss die notwendigen Instrumente haben, um das
Risiko effektiv darstellen und begrenzen zu können. Ein gutes Risikomanagement
passt die eingesetzte Methodik an die Portfolien der Bank an. So hat zum Beispiel
der VaR ganz klare Grenzen. Deshalb muss das Marktrisikomanagement in all jenen
Bereichen, in denen diese Grenzen überschritten werden, die VaR Methodik mit
anderen Instrumenten, wie zum Beispiel mit Sensitivitäts- oder Stressbetrachtungen,
Roman Rabak Seite 154

ergänzen und komplementieren, um das vorhandene Risiko aufzufangen. Eine
weitere Funktion des Risikomanagements ist die Unterstützungsfunktion für das
Risikogremium in der Bank. So hat das Risikomanagement die Aufgabe, die
Ergebnisse aus der Risikomessung an das Senior Management zu kommunizieren
und transparent aufzubereiten, um ein Verständnis für die eingegangenen Risiken
und somit auch für die eingegangene Verantwortung des Senior Managements zu
ermöglichen (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
10.3 Marktrisiko
Marktrisiko, das generell als absolutes Risiko bzw. als relatives Risiko 89 dargestellt
werden kann, wird in direktionales und nicht-direktionales Risiko unterteilt.
Direktionales Risiko bezieht sich auf das Risiko, dem man durch direkte
Bewegungen von finanziellen Variablen ausgesetzt ist. Dies kann zum Beispiel eine
Bewegung im Aktienpreis, in der Zinshöhe, in den Währungskursen oder im
Rohstoffpreis sein. Nicht-direktionale Risiken stellen das überbleibende Risiko dar,
welches durch nicht-lineares Exposure, durch Exposure zu besicherten Positionen
(Positionen mit Hedging) sowie durch Exposure zu Volatilitäten entsteht (vgl. Jorion
2007a, S. 22).
Basisrisiko (findet sich in der Kategorie der anderen Marktrisiken) entsteht, wenn das
Exposure zu einem Risikofaktor durch ein Sicherungsgeschäft (Hedging-Geschäft)
mit einem sich ähnlich verhaltenden Instrument abgesichert wird. Dieses Instrument
reagiert in ähnlicher, nicht aber identer Weise auf Veränderungen am Markt. Sichert
man sich zum Beispiel ein Commercial Paper Programm mit einem Future ab, und
steigen die Zinssätze an den Commercial Paper Märkten um 50 Basispunkte,
während der dazugehörige Future Preis nur um 35 Basispunkte sinkt, so sind die 15
Basispunkte Differenz das resultierende Basisrisiko (vgl. Choudhry 2006, S. 5).
Basisrisiken sind vor allem dann von großer Wichtigkeit, wenn eine Handelsstrategie
explizit darauf ausgerichtet ist, zwei sich ähnlich verhaltende Produkte
gegeneinander zu stellen um die Risiken durch eine Hedging Beziehung zu sichern.
89 Absolutes Risiko konzentriert sich auf Volatilitäten im Total Return und wird als Geldbetrag
dargestellt. Relatives Risiko hingegen wird in Relation zu einer bestimmten Benchmark angegeben
und fokussiert auf den Tracking Error, also die Abweichung zu einem Index (vgl. Jorion 2007a, S. 22).
Roman Rabak Seite 155

Stellt man zum Beispiel Anleihen gegen CDS, kauft man also Anleihen long und CDS
short oder umgekehrt, so heben sich generelle Credit Spread Schwankungen (wenn
es in denselben Namen passiert), generell auf. Die Risikoart, die in diesem Fall
wesentlich ist, ist somit das Basisrisiko (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Volatilitätsrisiko gibt das bei unerwarteten Bewegungen von aktuellen oder
implizierten Volatilitäten entstehende Risiko wieder (vgl. Jorion 2007a, S. 22).
Dowd (vgl. 2005, S. 44) beschreibt drei alternativ anwendbare Rahmenwerke zur
Messung von Marktrisiken. Hat man eine limitierte Anzahl an Situationen (legt man
also gewisse Restriktionen zugrunde), so bietet der Mean-Variance-Ansatz ein gutes
System zur Risikoquantifizierung. Bei weniger restriktiven Annahmen liefert dieser
Ansatz kein zufriedenstellendes Ergebnis. An dieser Stelle wird nun der Value at
Risk (VaR) Ansatz als geeignetes Instrument angeführt. VaR kann dank seiner
Ausprägung auf jede denkbare Wahrscheinlichkeitsverteilung angewendet werden.
Dowd (vgl. 2005, S. 44) führt weiters den Ansatz des kohärenten
Risikomessungssystems als besseren Ansatz zur Risikomessung an. Er empfiehlt
eine Weiterentwicklung der VaR Steuerung in ein System der kohärenten
Risikomessung.
Ein Risikomessungssystem gilt als kohärent, wenn vier spezielle Eigenschaften 90
gegeben sind (vgl. Artzner et al. 1999, S. 203-228). Der auf der Standardverteilung
basierende VaR erfüllt alle vier verlangten Voraussetzungen und ist deswegen ein
kohärentes Risikomessungsinstrument. Im Gegensatz dazu fanden die
Wissenschafter in ihrer Arbeit heraus, dass der auf Quantilen basierende VaR (nicht-
parametrischer Ansatz) eine der geforderten Eigenschaften nicht erfüllt. Das Konzept
des Expected Tail Loss weist anhand ihrer Erkentnisse bessere Eigenschaften zur
Risikomessung auf als der VaR, da er kohärente Eigenschaften aufweist.
Im folgenden Teil der Arbeit wird im Speziellen auf den VaR eingegangen, da dieser
Ansatz zur Risikomessung die mit Abstand am häufigsten benutzte Methode
darstellt.
90 Diese vier Eigenschaften sind Monotonie, Homogenität, Subadditivität und Translationsinvarianz
(vgl. Jorion 2007a, S. 114 sowie Artzner et al. 1999, S. 203-228).
Roman Rabak Seite 156

10.4 Value at Risk (VaR)
10.4.1 Definition
Der Value at Risk ist eine statistische Messgröße, welche das Verlustrisiko einer
beliebigen Position beschreibt. Durch den VaR Ansatz wird das Risiko in einer
einzigen, leicht verständlichen Zahl ausgedrückt (vgl. Jorion 2007a, S. 105). Die
Global Association of Risk Professionals (GARP) definiert VaR in ihrem offiziellen
Handbuch zum Financial Risk Manager Program als „the maximum loss over a target
horizon such that there is a low, prespecified probability that the actual loss will be
larger.“ (Jorion 2007b, S. 244). VaR ist also der maximal mögliche Verlust, der mit
einer Wahrscheinlichkeit von x% in einer bestimmten Haltedauer y resultieren kann.
Der VaR misst somit das Risiko bzw. die Volatilität einer Position oder eines
Portfolios unter einer bestimmten Volatilität der einzelnen Positionen sowie einer
bestimmten Korrelation dieser untereinander (vgl. Choudhry 2006, S. 30 f.).
10.4.2 Methodik und Berechnung des VaR
Um Risiko messen zu können, muss man zuerst eine Variable definieren, die dem
finanziellen Risiken ausgesetzt ist und anhand derer man das Risiko beschreiben
will. Dies kann der Portfoliowert oder auch ein spezieller Cashflow sein. Aus
Marktrisikosicht können nun vier verschiedene Risikofaktoren den Wert der vorher
definierten Variablen beeinflussen. Diese sind Zinsänderungsrisiko, Währungsrisiko,
Aktienrisiko und Warenrisiko. Das Risiko all dieser Gebiete wird mit der
Standardabweichung unerwarteter Ergebnisse beschrieben (Sigma bzw. Volatilität)
(vgl. Jorion 2007a, S. 75 f.). Um das Risiko zu spezifizieren wird meist eine
Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion angewandt 91 (vgl. Jorion 2007a, S. 79). Die
Verluste einer Variablen resultieren aus dem Exposure zu dem jeweiligen
Vermögensgegenstand sowie der zugrunde liegenden Volatilität. Das lineare oder
auch erstrangige Risiko von Bewegungen der Risikofaktoren drückt sich im Fixed
Income Markt durch die Duration aus. Am Aktienmarkt spricht man hierbei von
systemischem Risiko bzw. Beta. Lineares Exposure bei Optionen stellt sich durch
91 Weitere Ausführungen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen beschreibt Jorion (vgl. 2007a,
S. 79-89).
Roman Rabak Seite 157

Delta dar (vgl. Jorion 2007a, S. 76). Im Bereich der nicht-linearen Sensitivitäten (also
bei nicht linearem Exposure) geben die Konvexität, Gamma sowie Vega das Risiko
einer Position wieder. Die Konvexität beschreibt hierbei das Restrisiko bei
Zinssätzen, Gamma behandelt das Risiko in Optionen und Vega gibt das
Volatilitätsrisiko in Optionen wieder. Weiters fällt das Residual Risiko bei
Aktienportfolios in die Gruppe der nicht-linearen Sensitivitäten hinein (vgl. Wiener
o. J., S. 4 f.)
Hat man das anzuwendende Risikomaß und die Tiefe der Analyse entschieden, stellt
sich die Frage, welche Modelle angewendet werden sollen (vgl. Dowd 2005, S. 74).
Im Risikomanagement gibt es Modelle für das Exposure und Modelle für die
Verteilung der Risikofaktoren. Modelle für das Exposure werden in lokale
Bewertungsmethoden (so genannte Local Valuation Methods) und volle
Bewertungsmethoden (Full Valuation Methods) unterteilt. Zur ersten Klasse gehört
die Delta-Normal Methode 92 . Methoden, die zur zweiten Klasse gehören messen das
Risiko einer Position, indem sie das jeweilige Portfolio unter der Verwendung von
Szenarien komplett bepreisen. Modelle zur Verteilung der Risikofaktoren
unterscheiden zwischen parametrischen und nicht-parametrischen Ansätzen (vgl.
Jorion 2007a, S. 247).
Weiters muss man zur Berechnung des VaR zwei quantitative Parameter
bestimmen. Die Höhe des Konfidenzniveaus legt die Wahrscheinlichkeit fest, mit
welcher kein höherer Verlust als der VaR entstehen wird. Je höher das
Konfidenzniveau ist, desto höher wird der errechnete VaR. Gleichzeitig nimmt auch
die Wahrscheinlichkeit größerer Verluste ab. Wird der VaR als Benchmark
verwendet, so ist die Höhe dieses Niveaus nicht so wichtig wie die Konsistenz des
einmal gewählten Levels. Wird der VaR allerdings dazu verwendet, die Höhe des
Kapitals zu bestimmen, welches als Sicherheitspolster gegen eine Insolvenz dient,
so ist das gewählte Konfidenzlevel von hoher Wichtigkeit. Der zweite Faktor, der zur
Berechnung des VaR definiert werden muss, ist der Zeithorizont. Je länger der
Zeithorizont ist, desto höher wird der VaR sein. Um zwischen verschiedenen
Zeithorizonten zu wechseln, muss man den VaR mit der Quadratwurzel der Zeit
multiplizieren (vgl. Jorion 2007b, S. 251). In der Praxis wird der Zeithorizont des VaR
92 Diese Methode wird auch Varianz-Kovarianz Methode genannt (vgl. Jorion 2007a, S. 247).
Roman Rabak Seite 158

meist an den Zeithorizont des Portfolios angepasst (vgl. Jorion 2007a, S. 116). Die
Auswahl dieser Parameter definiert auch die Güte und Aussagekraft des Backtesting.
So wird ein VaR mit 95% Konfidenzniveau mehr Beobachtungen von Verlusten im
Ende der Wahrscheinlichkeitsverteilung, also hinter der VaR Grenze, aufweisen.
Unter Verwendung eines 99% Konfidenzlevels muss man also 100 Tage warten, um
feststellen zu können, ob das Modell der Realität entspricht. Verwendet man in der
VaR Berechnung lange Zeithorizonte, so wird die Aussagekraft des Backtestings
reduziert. Deswegen verwendet das Baseler Komitee für Bankenaufsicht für Zwecke
des Backtesting einen Zeithorizont von einem Tag, obwohl der VaR für das
regulatorische Kapital mit einer Haltedauer von zehn Tagen rechnet (vgl. Jorion
2007a, S. 119 f.).
10.4.3 Parametrische Ansätze
10.4.3.1 Allgemeines
Ordnet man die Verteilung einer bestimmten parametrischen Gruppe zu, so kann
man die Berechnung des VaR vereinfachen, indem man die Standardabweichung
des Portfolios bzw. der gewünschten Position mit einem bestimmten, aus dem
Konfidenzniveau resultierenden, Faktor multipliziert. Bei diesem Ansatz werden
gewisse Parameter (wie zum Beispiel die Standardverteilung) zugrunde gelegt. Bei
niedrigeren Konfidenzniveaus liefern parametrische Modelle mit zugrunde liegender
Normalverteilungsannahme meist eine adäquate Annäherung an die tatsächliche
empirische Verteilung. Dies gilt vor allem für große, breit diversifizierte Portfolien (vgl.
Jorion 2007a, S. 110 f.). Da in der Praxis nicht jede einzelne Position modelliert wird,
verwendet man beim Varianz-Kovarianz Ansatz die Methode des Mapping, um
mehrere Risikofaktoren einer Position zuzuordnen und die Berechnung zu erleichtern
(vgl. Jorion 2007a, S. 248).
10.4.3.2 Delta-Normal Ansatz (Varianz-Kovarianz Ansatz)
Der Delta-Normal Ansatz unterstellt bei der Portfolio VaR Berechnung eine
Normalverteilung der Renditen aller zugrunde liegender Positionen im Portfolio (vgl.
Jorion 2007a, S. 162) Dies hat zur Folge, dass die einzelnen Positionen anhand
ihres Delta Exposures repräsentiert werden (vgl. Jorion 2007a S. 260).
Roman Rabak Seite 159

Die Varianz-Kovarianz Methode unterstellt eine logaritmische Normalverteilung der
Rendite 93 , eine konstante Korrelation der einzelnen Risikofaktoren und ein
konstantes Delta der einzelnen Positionen im Portfolio (vgl. Choudhry 2006, S. 33).
Weiters werden die einzelnen Positionen über den Zeitraum der Haltefrist
eingefroren (vgl. Jorion 2007a, S. 160). Die Delta-Normal Methode ist eine direkte
Ableitung der Portfolioanalyse, basierend auf Varianzen und Kovarianzen. Durch den
analytischen Ansatz kann man den errechneten Portfolio VaR in einzelne
Bestandteile auftrennen (Component VaR) (vgl. Jorion 2007a, S. 159).
Ein sehr bekanntes Modell, welches auf dem Varianz-Kovarianz Ansatz aufbaut, ist
das so genannte RiskMetrics Modell von JP Morgan. Es wurde im Jahr 1994
entwickelt und wird heutzutage als weit verbreitetes Modell zur Marktrisikomessung
eingesetzt. Das RiskMetrics Modell errechnet die so genannten Daily Earnings at
Risk 94 , also das Marktrisiko der gehandelten Positionen innerhalb der nächsten 24
Stunden. Hierbei kommen, je nach Handelstätigkeit bzw. Bereich des Wertpapiers
(also z.B. Fixed Income Instrument, Fremdwährungsinstrument oder Aktie) die für die
Wertpapierklasse relevanten Ansätze zur Berechnung der Preisvolatilität zum
Einsatz, wobei abschließend das Risiko aller Handelspositionen aggregiert wird, um
das gesamte Marktrisiko im Handelsbuch auszudrücken (vgl. Saunders / Cornett
2006, S. 261 f.). Der RiskMetrics VaR verwendet Matrizen, um VaR Kennzahlen
auch für große Portfolien von mehreren 100 Wertpapieren zu errechnen. Daher
werden, um die Standardabweichung eines Portfolios zu errechnen, Varianz-, und
Korrelationsmatrizen verwendet (vgl. Choudhry 2006, S. 41).
Die Annahme, dass Renditen von Aktien und Anleihen normal verteilt sind, hält in der
Praxis nicht. So ist empirisch bewiesen, dass Renditen in der Realität leptokurtische
Eigenschaften aufweisen 95 (vgl. Choudhry 2006, S. 24). Dadurch wird ein auf Delta-
Normal Methode basierender VaR einen zu geringen VaR Wert ausweisen. Für
93 Anzumerken sei hier, dass die Rendite der Wertpapierpreise herangezogen wird. Das bedeutet,
dass die Erträge als Logarithmus der Relation zwischen dem jeweiligen neuen Preis und dem
davorliegenden alten Preis kalkuliert werden (vgl. Choudhry 2006, S. 39).
94 Diese Kennzahl erhält man durch Multiplikation des Marktwertes einer Position mit der
Preisvolatilität der Position (vgl. Saunders / Cornett 2006, S. 262).
95 Das bedeutet, dass die wahre Verteilung ein größeres Ende (so genannte Fat Tails) hat, als die
Normalverteilung unterstellt.
Roman Rabak Seite 160

nicht-lineare Instrumente, wie zum Beispiel Optionen oder Hypothekarkredite, ist der
Delta-Normal Ansatz nicht geeignet (vgl. Jorion 2007a, S. 262). Berechnet man den
VaR einer Short Position einer Option mit dem Delta-Normal Ansatz, so wird dieser
das Risiko unterschätzen. Im Gegensatz dazu wird bei einer Long Position das
Risiko überschätzt (vgl. Jorion 2007b, S. 352).
10.4.3.3 Delta-Gamma Ansatz
Die Methodik zur Berechnung des Delta-Gamma VaR entstammt dem quadratischen
Portfoliomodell. Hierbei können die Risikofaktoren ohne Annahme einer Linearität in
die VaR Methodik eingebaut werden (vgl. Castellacci / Siclari 2003, S. 532). Das
bedeutet, dass die jeweilige Risikoposition anhand ihres quadratischen Exposures 96
abgebildet wird (vgl. Jorion 2007a, S. 248). Der VaR, basierend auf dem Delta der
Position, liegt nur bei kleinen Bewegungen einer Option nahe an dem wirklichen
VaR. Bei größeren Bewegungen gibt der Delta-Normal Ansatz einen zu geringen
VaR wieder. Weiters anzuführen ist, dass das Gamma einer Position das Delta
verändert. Diese Tatsache wird beim herkömmlichen Delta-Normal Ansatz nicht
berücksichtig. Dies hat zur Folge, dass man den VaR nicht in derselben Weise wie
bei herkömlichen Positionen zwischen den Zeithorizonten skalieren kann (vgl. Jorion
2007a, S. 255 f.). Ein zusammenfassendes Beispiel zum Unterschied zwischen der
Delta-Normal Methode und dem Delta-Gamma Ansatz gibt Jorion (vgl. 2007a,
S. 257-260) anhand der Straddle 97 Position von Nick Leeson.
10.4.3.4 Vor- und Nachteile parametrischer Ansätze
Parametrische Ansätze sind, insofern man die richtige Verteilung unterstellt, in der
Berechnung des VaR genauer, da sie mehr Informationen über die Verteilung
beinhalten als dies bei nicht-parametrischen Ansätzen der Fall ist (vgl. Jorion 2007a,
S. 129). In der Praxis weit verbreitete Modelle, wie zum Beispiel RiskMetrics, bauen
auf dem parametrischen Modell auf (vgl. Jorion 2007a, S. 134).
96 Dies wäre für den Portfoliowert das Gamma. In einem Fixed Income Portfolio ist das quadratische
Exposure mit der Konvexität abgebildet, welche dem Gamma entspricht (vgl. Jorion 2007a, S. 255).
97 Ein Straddle ist eine Kombination zweier Optionshandelsstrategien, wobei sowohl eine Call Option
als auch eine Put Option mit demselben Ausübungspreis und Verfallsdatum gekauft wird. Ein Straddle
ist von Nutzen, wenn ein Investor auf eine starke Bewegung des Preises der zugrunde ligenden Aktie
wetten will, aber nicht weiß in welche Richtung dieser erfolgen wird (vgl. Hull 2008, S. 230).
Roman Rabak Seite 161

Die Delta-Normal Methode stellt zwar ein schnelles und effizientes Modell zur VaR
Berechnung bei großen Portfolien dar. Für schnelle Annäherungen an Werte von
Optionen sollte man allerdings Delta-Gamma Methoden, Monte Carlo oder Grid-
Monte Carlo Simulationen heranziehen. Weisen Portfolien komplexe Optionen oder
lange Zeithorizonte auf (dies ist zum Beispiel bei Mortgage Portfolien der Fall), so ist
eine Full Valuation Methode zu verwenden (vgl. Jorion 2007a, S. 257). In diesen
Fällen stellen Monte Carlo Simulation, bzw. historische Simulation geeignetere
Instrumente zur VaR Berechnung dar. Unter Verwendung dieser Ansätze kann man
den VaR durch eine volle Verteilung der Auszahlungsprofile (Payoff Profile) erstellen
(vgl. Jorion 2007a, S. 253).
10.4.4 Nicht-parametrische Ansätze
10.4.4.1 Allgemeines
Nicht-parametrische Ansätze messen das Risiko nicht anhand einer zugrunde
liegenden theoretischen Verteilungsannahme der jeweiligen Profit/Loss (P/L)
Verteilung. Sie benutzen vielmehr die in einem Zeitpunkt vorhandenen empirischen
Daten über eine P/L Verteilung und leiten von der historischen Verteilung auf die
zukünftige Entwicklung über. Der bekannteste nicht-parametrische Ansatz ist die
historische Simulation. Diese Methode ist in der Basisform sehr einfach zu
implementieren und hat einen guten Track Record. Deswegen wird sie in der Praxis
gerne benutzt. Mit Bootstrap und Kernel Methoden kann man den Standardansatz
weiter verfeinern 98 . Verfeinerungen dieser Methodik reichen bis zur Implementierung
von parametrischen Formeln, welche die vergangenen P/L Daten nach gewissen
Merkmalen gewichten (z.B. GARCH oder EWMA Modelle). Dadurch werden die
nicht-parametrischen Modelle zu semi-parametrischen Modellen weiterentwickelt
(vgl. Dowd 2005, S. 84).
10.4.4.2 Historische Simulation
Die historische Simulation unterstellt keine Verteilungsannahme der Risikofaktoren.
Sie verwendet vergangene Daten um diese auf die Zukunft umzulegen. Hierbei kann
sowohl eine volle, als auch eine lokale Bewertung angesetzt werden (vgl. Jorion
2007a, S. 262).
98 Weitere Ausführungen dazu sind unter Dowd (vgl. 2005, S. 105-117) zu finden.
Roman Rabak Seite 162

Der größte Vorteil der historischen Simulation liegt in der Miteinbeziehung von Fat
Tails. Dies passiert allerdings nur insofern, als dass diese Fat Tails in der
vergangenen beobachteten Verteilung vorhanden waren. Weiters kann man bei der
historischen Simulation eine Full Valuation Methode verwenden. Dies ermöglicht die
Einbeziehung von Gamma und Vega Risiko. Bei der historischen Simulation wird nur
ein Beispielpfad verwendet. Dies ist ein Nachteil weil die Wahrscheinlichkeit von
Schätzungsfehlern höher als bei parametrischen Ansätzen ist (vgl. Jorion 2007a,
S. 264 f.).
10.4.4.3 Vor- und Nachteile nicht-parametrischer Ansätze
Nicht-parametrische Ansätze sind verhältnismäßig einfach zu implementieren und
kommen ohne komplexe Berechnungen wie Kovarianz Matrizen aus. Weiters sind
die notwendigen Informationen (z.B. der vergangene Aktienkurs) ohne Probleme
öffentlich zugänglich. Aufgrund der Tatsache, dass nicht-parametrische Systeme
keine Annahmen über die Verteilung zugrunde liegen haben, können sie Fat Tails,
die Schiefe einer Wahrscheinlichkeitsverteilung und andere nicht auf der
Normalverteilung beruhende Verhaltensmuster in ihre VaR Aussage einbeziehen.
Dies führt gleichzeitig auch zu einem großen Nachteil dieses Ansatzes. Das Resultat
der angewandten Methode hängt in großem Maße (oft sogar vollständig) von den
zugrunde liegenden historischen Daten ab. Dies kann, vor allem in Fällen von großen
Änderungen nach einer langen Periode gleich bleibender Daten (z.B. Aktienkurse,
Volatilitäten, etc.), zu falschen Aussagen des berechneten VaR führen. Weiters ist
nicht für alle Positionen eine ausreichend lange Historie verfügbar, um eine fundierte
Aussage über die historische Verteilung treffen zu können. Aufgrund der
angesprochenen Tatsachen sollten nicht-parametrische Risikomessungssysteme
durch andere Methoden komplementiert werden. Hervorzuheben ist hierbei die
Methode des Stress Testing, um die Auswirkungen von unvorhergesehenen
Ereignissen zu eruieren (vgl. Dowd 2005, S. 99-101).
10.4.5 Monte Carlo Simulation
10.4.5.1 Allgemeines
Bei der Monte Carlo Simulation werden anhand von zugrunde gelegten Parametern
in einer Computersimulation eine Vielzahl an Preisen für die jeweiligen Positionen
Roman Rabak Seite 163

generiert. Dadurch wird eine Verteilung erzeugt, anhand welcher man den VaR
ablesen kann (vgl. Choudhry 2006, S. 102). Die Monte Carlo Methode ist ein
parametrischen Ansatz der eine volle Bewertung beinhaltet. In zwei Schritten legt der
Risikomanager zuerst einen parametrischen stochastischen Prozess für alle
Risikofaktoren fest und simuliert fiktive Preispfade für alle Risikofaktoren. Somit ist
die Monte Carlo Methode der historischen Simulation ähnlich. Unterschied hierbei ist,
dass bei diesem Ansatz die Preisänderungen der Positionen in einem zufälligen
Prozess generiert werden (vgl. Jorion 2007a, S. 265 f.).
10.4.5.2 Vor- und Nachteile der Monte Carlo Simulation
Die Monte Carlo Simulation ist im Vergleich zum Varianz-Kovarianz Ansatz eine
bessere Methode zur Abbildung des VaR. Variationen in der Zeit, in der Volatilität
und in den erwarteten Renditen können ebenso abgebildet werden wie Fat Tails.
Weiters kann auch nicht-lineares Exposure und Vega Risiko mit einer Monte Carlo
Simulation erfasst werden. Große Nachteile dieser Methode liegen in der Komplexität
sowie der Notwendigkeit der Zugrundelegung einer parametrischen
Verteilungsannahme. Das bedeutet, dass zusätzlich zur aufwendigen und teuren
Implementierung, das so genannte Model Risk bei dieser Methodik sehr hoch ist (vgl.
Jorion 2007a, S. 329 sowie Jorion 2007b, S. 356). In der Anwendung braucht die
Monte Carlo Simulation mehr Zeit zur Berechnung sowie leistungsstarke Computer
Systeme (vgl. Jorion 2007a, S. 266 f.).
10.4.6 Gegenüberstellung der einzelnen Ansätze
Abbildung 57 fasst die unterschiedlichen Ausprägungen der einzelnen Methoden
zusammen und stellt diese vergleichend dar.
Roman Rabak Seite 164

Abbildung 57: Vergleich der VaR Ansätze
Vergleich der VaR Ansätze
Delta-Normal Historical
Monte Carlo
Features
Positions
Simulation Simulation
Simulation
Valuation
Distribution
Linear Full Full
Shape Normal Actual General
Time varying Yes Possible Yes
Implied data Possible No Possible
Extreme events Low probability In recent data Possible
Use correlations Yes Yes Yes
Poor with short Good with many
VaR precision
Implementation
Excellent
window
iterations
Ease of computation Yes
Depends on
Yes No
Pricing accuracy portfolio Yes Yes
Communicability Easy Easy Difficult
VaR analysis Easy More difficult More difficult
Nonlinearities, fat Time variation in risk,
Major pittfalls
tails
unusual events Model risk
Quelle: In Anlehnung an Jorion 2007a, S. 270
10.4.7 Möglichkeiten und Einschränkungen des VaR Ansatzes
Der VaR stellt ein konsistentes Risikomaß dar, welches Risiko in verschiedenen
Positionen und Risikoarten messen kann. Somit kann er auf jeden Typus von
Portfolio angewendet werden und ermöglicht den einfachen Vergleich zwischen
unterschiedlichen Portfolien. Weiters ermöglicht der VaR Ansatz eine Aggregation
mehrerer Positionen auf eine Gesamtmaßzahl. Somit wird bei diesem Ansatz auch
die Interaktion der einzelnen Positionen (Korrelation) berücksichtigt. Der VaR Ansatz
ist ein holistischer Ansatz. Er bezieht alle zugrunde liegenden Risikotreiber bei der
Berechnung ein. Ein weiterer Vorteil ist die Angabe einer bestimmten
Wahrscheinlichkeit, mit der ein bestimmter Verlust nicht überschritten wird.
Herkömmliche Risikomessungsansätze geben oft nur Auskunft über die
Auswirkungen bei Eintritt einer Möglichkeit, nicht aber dessen Wahrscheinlichkeit an.
Der VaR Ansatz verwendet eine leicht zu verstehende Maßeinheit (vgl. Dowd 2005,
S. 12).
Obgleich seiner vielen Vorteile weist der VaR Ansatz auch einige Limitationen als
Risikomaß auf. So gibt der VaR Auskunft über die Höhe des Betrags, bei welchem
mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit nicht mehr als diese Summe verloren wird. Er
Roman Rabak Seite 165

zeigt also den maximalen Verlust bei keinem Eintritt eines Tail Events auf. Tritt
allerdings ein Verlust im linken Ende der Wahrscheinlichkeit auf, kommt es also zu
einem Verlust außerhalb der VaR Grenze, so weiß man mit dem VaR Ansatz nicht,
wie hoch der Verlust sein wird. Dies bedeutet, dass zwei verschiedene Investitionen
mit demselben VaR ganz unterschiedliche Risiken aufweisen können, obwohl die
eingegrenzte VaR Betrachtung ein gleiches Risiko abbildet. Ein klassisches Beispiel
für diese Gefahr ist der Verkauf einer Out of the Money Option. Hier liegt die
Wahrscheinlichkeit eines großen Verlustes hinter der, vom VaR gezogenen, Grenze.
Somit wird das Risiko dieser Position nicht adäquat erfasst (vgl. Dowd 2005,
S. 31 f.). Weiters ignoriert der VaR die Tatsache, dass sich verschiedene Positionen
als Reaktion auf Marktgegebenheiten im Laufe der Zeit verändern können. VaR
unterstellt in seiner Berechnung allerdings über den Zeithorizont fixe Positionen (vgl.
Jorion 2007a, S. 543).
VaR Ansätze sind weiters dem Model Risk ausgesetzt. Durch falsche Inputdaten,
unrealistische Parameter, sowie fehlerhafte Implementation des Modells können die
berechneten Daten, und somit das Risiko, falsch bewertet werden 99 (vgl. Jorion
2007a, S. 546).
Eine große Gefahr in der Benutzung des VaR Ansatzes besteht in der falschen
Wahrnehmung des tatsächlichen Risikos. Liefert der VaR fehlerhafte bzw. nicht
exakte Werte und wird dennoch als wahrheitsgemäß angesehen, wird die tatsächlich
eingenommene Risikoposition stark unterschätzt (vgl. Dowd 2005, S. 13). Ein
vehementer Kritiker des VaR Ansatzes, Nassim Taleb gibt hierfür folgendes
vergleichendes Beispiel.
„If you give a pilot an altimeter that is sometimes defective he will crash the plane.
Give him nothing and he will look out the window.“ (Taleb 1997, o. S.).
Der VaR kann die Ausprägung der Verluste hinter der VaR Grenze nicht darstellen.
Um diesem Nachteil zu begegnen sollte zusätzlich zum VaR auch noch der Expected
Tail Loss dargestellt werden (vgl. Jorion 2007a, S. 114).
99 Die einzelnen Komponenten dieses Model Risks werden von Jorion (vgl. 2007a, S. 546-551) näher
beschrieben.
Roman Rabak Seite 166

10.5 Stress Tests und Sensitivitätsanalysen
10.5.1 Definition, Sinn und Ausprägungsformen
Der Sinn von Stress Tests liegt darin, Situationen zu identifizieren die
außergewöhnlich hohe Verluste mit sich bringen können. Stress Tests sollen daher
idealerweise die VaR Methodik komplementieren um sich der Risiken, welche
außerhalb der vom VaR erfassten Verlustbereiche liegen, zu berücksichtigen (vgl.
Jorion 2007b, S. 256 f.). Während Stress Tests früher traditionell als sekundäre
Instrumente angesehen wurden, welche VaR Systeme unterstüzen sollten gewinnen
sie heut zu Tage immer mehr an Popularität. So müssen Banken zum Beispiel ein
umfassendes Stress Testing Programm vorweisen, um nach den Baseler
Bestimmungen ein internes Modell zur Eigenkapitalbemessung anwenden zu dürfen.
Der Theorie des kohärenten Risikomanagementsystems folgend stellen Stress Tests
ein besseres Risikomaß dar als VaR Systeme (vgl. Dowd 2005, S. 291). Stress Tests
stellen kein statistisches Risikomaß dar, da sie keine Aussage zur Wahrscheinlichkeit
der einzelnen Ergebnisse liefern. Im Rahmen der Stress Tests gibt es eine Vielzahl
an Werkzeugen um mit seltenen Verlusten umzugehen. Mit Szenario Analysen
werden extreme, aber dennoch mögliche Wahrscheinlichkeiten evaluiert. Dies
passiert üblicherweise unter Anwendung von Full Valuation Methoden und inkludiert
eine Verschiebung der wichtigsten Variablen. Szenario Analysen geben eine
Auskunft über die gemeinsame Bewegung von finanziellen Variablen. Sie können
historisch oder vorausblickend ausgerichtet sein (vgl. Jorion 2007a, S. 357 f.).
Eindimensionale Szenarioanalysen bieten einen schnellen Einblick in die
Auswirkungen von Bewegungen einzelner Schlüsselfaktoren, beachten allerdings
nicht die Korrelationseffekte. Multidimensionale Szenarien simulieren einen
bestimmten Eintrittsfall und bewegen mehrere Variable am Markt auf einmal. Weitere
Ausprägungen sind so genannte Faktor-Push Modelle bzw. bedingte Szenario
Methoden 100 (vgl. Jorion 2007a, S. 365 f.).
Dowd (vgl. 2005, S. 292) führt an, dass Stress Tests gerade in Krisensituationen
unbedingt notwendig sind, da VaR Aussagen in diesen Zeiten ein falsches Gefühl
100 Nähere Ausführungen zu den einzelnen Ansätzen werden in Jorion (vgl. 2007a, S. 362-371)
beschrieben.
Roman Rabak Seite 167

von Sicherheit geben können. Die ist zum Beispiel der Fall, wenn normale
Korrelationsannahmen zu extremen Werten werden oder wenn Märkte plötzlich sehr
illiquide werden. Auch makroökonomische Gefahren und potentielle
Konzentrationsrisiken werden oft durch Stress Tests aufgedeckt.
10.5.2 Vor- und Nachteile von Stress Tests und Szenario Analysen
Stress Tests stellen ein ideales Instrument dar um die Verletzlichkeit eines Portfolios
oder einer Firma auf versteckte Gefahren aufzuzeigen (vgl. Dowd 2005, S. 293).
Schachter (vgl. 1998, S. 3) führt fünf Punkte an, welche die Notwendigkeit von Stress
Tests hervorherben sollen. Stress Events sind per Definition nicht sehr
wahrscheinlich. Daher ist die Chance, dass Daten zur Generierung des VaR solche
Events beinhalten eher klein. Zweitens führt er an, dass Stress Events meist eine
längere Dauer haben als vom VaR Haltehorizont bemessen wird. Daher kann der
VaR auch bei Erfassung solch eines Stress Events nicht die volle Auswirkung
abbilden. Da die Wahrscheinlichkeit für den Eintritt dieser Gegebenheiten sehr gering
ist, liegen sie meist hinter der 99% Konfidenzgrenze des VaR. Der VaR ist per
Definition auf normale Marktgegebenheiten anzuwenden. In Krisenzeiten sind die
sonst üblichen Marktkonditionen nicht vorhanden. Daher ist es auch nicht sinnvoll
den VaR zur Risikobemessung für Krisenzeiten heran zu ziehen. Zuletzt führt
Schachter an, dass Stress Test Aussagen direkter als VaR Aussagen sind.
In der Praxis sind Stress Tests allerdings nicht so leicht durchzuführen. Solcherart
durchgeführte Tests basieren auf einer Vielzahl von Annahmen und es ist überaus
kompliziert die richtigen Vermutungen zugrunde zu legen. Weiters ist es oft gar nicht
so einfach die richtigen Risikofaktoren zu identifizieren und ihr Verhalten in Stress
Events zu beschreiben. Die Nützlichkeit von Stress Test ist somit stark von der
Fähigkeit und Intuition der Leute abhängig, welche die Annahmen treffen (vgl. Dowd
2005, S. 296). Weiters ist anzuführen, dass Stress Tests ein leistungsstarkes IT
Sytem benötigen 101 .
Jorion (vgl. 2007a, S. 372) führt an, dass Ergebnisse von Stress Tests in der Praxis
oft ohne Konsequenz bleiben. So werden die Resultate oft als irrelevant verworfen.
101 Hierzu wird für nähere Ausführungen auf Dowd (vgl. 2005, S. 296) verwiesen.
Roman Rabak Seite 168

Daher sollte in der Praxis darauf geachtet werden, die aus Stress Tests generierte
Information im Unternehmen zu verwerten.
10.6 Extreme Value Theorie und Copulas
Wie bereits erwähnt, ist es bei der Risikobestimmung einer Institution besonders
wichtig, auch die seltenen, aber extremen Fälle, großer Verluste im linken Ende der
Gewinnverteilung zu berücksichtigen. Gleichzeitig sollte eine stärkere Korrelation
verschiedener Faktoren in Zeiten großer Verluste berücksichtigt werden. Unterstellt
man bei der VaR Berechnung eine einfache gemeinsame mehrdimensionale
Normalverteilung 102 , so kann es sein, dass diese Faktoren in der Methodik nicht
berücksichtigt werden.
Mit der Extreme Value Theorie kann das linke Ende einer Verteilung preziser
abgebildet werden, als dies mit den herkömmlichen VaR Methoden möglich wäre.
Weiters können unter Verwendung von Copulas die gemeinsame Verteilung von
einzelnen Asset Returns flexibler modelliert werden (vgl. Saita 2007, S. 55).
Bei der Extreme Value Theorie werden die extremen Werte von
Häufigkeitsverteilungen modelliert. So kann der extreme Teil, also die linken Enden,
einer großen Anzahl an Verteilungen mit der generalisierten Pareto Verteilung
approximiert werden. Um dies zu erreichen muss in einem ersten Schritt die Return
Serie standardisiert werden. Danach wird eine bestimmte Grenze definiert, welche
die Region der extremen Events abgrenzt. Nach der Schätzung der standardisierten
extremen Returns am gewünschten Konfidenzniveau werden diese mit der aktuellen
Portfoliovolatilität reskaliert (vgl. Saita 2007, S. 55).
Will man das gemeinsame Risiko zweier, oder mehrerer Variablen, herausfinden, so
kann man in einem simplen Ansatz einen gemeinsame Normalverteilung
unterstellen. Weiß man allerdings, dass die Variablen keiner Normalverteilung
unterliegen (wenn diese zum Beispiel eine Fat Tail Verteilung aufweisen), so ist der
simple Ansatz keine geeignete Methode um das Risiko zu bestimmen. In solchen
Problemstellungen bieten Copulas die notwendige Lösung. Copulas drücken
102 Dieser Ansatz wird typischerweise in der Varianz-Kovarianz Methodik, sowie manchmal auch bei
der Monte Carlo Simulation eingesetzt (vgl. Saita 2007, S. 55).
Roman Rabak Seite 169

gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen als Funktion der jeweiligen
Randverteilung aus (vgl. Saita 2007, S. 56). 103 Copulas können demnach verwendet
werden, um Verteilungen zu aggregieren, welche unterschiedliche
Randhäufigkeitsverteilungen (Marginal Frequency Distributions) aufweisen. Speziell
im Marktrisiko kann man Copulas verwenden, um potentielle Risiken höherer
Korrelation in Krisenzeiten zu modellieren. Dieser Effekt wird bei herkömmlichen
Ansätzen, welche eine gemeinsame Normalverteilung unterstellen und den linearen
Korrelationskoeffizienten benutzen, vollkommen außer Acht gelassen. Ein weiteres
Argument zur Implementation von Copulas ist die Tatsache, dass viele Instrumente,
bei welchen der Wert von gemeinsam eintretenden Ereignissen abhängt, mit
Copulas bepreist werden. Daher sollte dieser Ansatz in Kreditinstituten implementiert
sein, um die Bepreisung dieser Instrumente nachvollziehen zu können (vgl. Saita
2007, S. 57). So hat zum Beispiel David Li (vgl. 2000) ein, heutzutage weit
verbreitetes, kommerzielles Bepreisungsmodell für CDOs, basierend auf dem Ansatz
von Copula Funktionen, implementiert (vgl. Jorion 2007a, S. 211).
10.7 Marktrisikomanagement strukturierter Kreditprodukte
Eine Grundvoraussetzung um das Marktrisiko strukturierter Produkte messen zu
können ist ein liquider Markt mit Referenzvermögensgegenständen von denen man
Schwankungen ablesen kann um aus diesen Schwankungen einen Risikofaktor zu
erstellen der auf das eigene Portfolio angewendet werden kann. In der Einpreisung
der Risikofaktoren in das Risikomessungsmodell kann man verschiedene Stufen der
Vereinfachung implementieren. So kann man zum Beispiel das Auszahlungsprofil
jeder einzelnen ABS unter Einbeziehung aller künftigen Änderungen im
Rückzahlungsprofil sehr genau darstellen, oder mit der Verwendung des WAL auf
Portfolioebene eine Approximation des Auszahlungsprofils generieren. Unabhängig
von der Modellierung braucht man aber einen Markt, der genügend glaubhafte Preise
stellt um die Risikofaktoren übernehmen zu können (vgl. Expertengespräch Mag.
Mücke, 2009).
Prinzipiell ist zur Einbeziehung strukturierter Produkte im VaR sowohl der Varianz-
Kovarianz Ansatz, als auch die Methode der Simulation möglich. Bei einem Varianz-
103 Eine gute Einführung in Copulas liefern Nelsen (vgl. 2007) sowie Cherubini et al. (2004).
Roman Rabak Seite 170

Kovarianz Ansatz ist es notwendig das gesamte Risiko auf Stützpunkte zu mappen.
Sind nun zum Beispiel die Delta Sensitivitäten auf den jeweiligen Stützpunkten
eruiert, so kann man mit einer Matrizen Rechnung einen VaR berechnen. Bei
Produktneueinführungen muss man allerdings beachten, dass beim Varianz-
Kovarianz Ansatz das jeweilige Produkt so zerlegbar sein muss, dass man es in das
bestehende Risikofaktor Mapping miteinbeziehen kann. Somit ist die Integration
neuer Produkte in einem Varianz-Kovarianz Ansatz wesentlich komplexer als bei
einem Simulationsansatz. Hat man einen funktionierenden ABS Markt mit genügend
ablesbaren Risikofaktoren sowie Produkten, die in das bestehende Risikofaktor-
Mapping eingebaut werden können, so ist es möglich strukturierte Produkte mit
einem Varianz-Kovarianz Ansatz in das Risikomessungssystem einzubeziehen. In
der Praxis gibt es im Bereich strukturierter Produkte allerdings viele Instrumente,
welche aufgrund der Komplexität nur sehr schwer in diesen Ansatz einbezogen
werden können. In der Praxis können daher tendenziell eher nur Plain Vanilla ABS
ohne größere Probleme in einem Varianz-Kovarianz Ansatz im
Risikomessungssystem abgebildet werden (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke,
2009).
Je größer das Portfolio an strukturierten Produkten innerhalb einer Bank ist, desto
mehr empfiehlt sich die Anwendung einer Simulationsmethode im
Marktrisikomanagement. Um neue Produkte im Simulationsansatz zu integrieren
muss im Prinzip nur eine funktionierende Pricing Funktion vorhanden sein, in der alle
wesentlichen Parameter mit Risikofaktoren abgedeckt sind. Besonders exotische
Strukturen sind in einem Simulationsansatz sehr viel einfacher zu integrieren als dies
bei dem Varianz-Kovarianz Ansatz der Fall ist. Dies gilt sowohl für die historische
Simulation als auch für Monte Carlo Simulationen. Die Frage, welcher
Simulationsansatz einzusetzen ist bestimmt sich anhand der Verfügbarkeit
historischer Daten. Liegen relativ wenige historische Beobachtungen vor, so bietet
sich eine Monte Carlo Simulation an, da man mit dieser beliebig viele Szenarien
erzeugen kann (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Bezieht man strukturierte Produkte als Vereinfachung unter der Annahme derselben
Eigenschaften wie Anleihen in das Risikomessungssystem ein, so lässt sich auch
hier die Methode der Simulation verwenden. Alternativ kann man das Cashflow Profil
der Anleihen ins Risikofaktorsystem mappen und somit einen Varianz-Kovarianz
Roman Rabak Seite 171

Ansatz zugrunde legen. Dies funktioniert sowohl bei Fixzinsanleihen, als auch bei
Floatern. Bei ABSs kommt als Erschwernis die Tatsache hinzu, dass sich die Laufzeit
und der Abbau der Nominalvolumina verändern können. Dem kann man allerdings
noch in der Vorzerlegung entgegenwirken indem man gewisse Annahmen zugrunde
legt und ein gewisses Verhalten unterstellt. Ist das zugrunde liegende Portfolio groß
genug, so kann man Plain Vanilla ABSs in einem Varianz-Kovarianz Ansatz mit
Zugrundelegung dieser Approximationen in das Risikomanagementsystem
einbeziehen und wird einen annähernd richtigen Wert erhalten (vgl.
Expertengespräch Mag. Mücke, 2009). Insgesamt gesehen hat der
Simulationsansatz im Bereich strukturierter Produkte Vorteile, da die
Implementierung strukturierter Produkte in Simulationsansätzen leichter ist. So
haben die meisten Banken, welche neuere Systeme verwenden, in den letzten
Jahren tendenziell einen Simulationsansatz durchgeführt (vgl. Expertengespräch
Mag. Mücke, 2009).
Im Marktrisikomanagement strukturierter Produkte ist es wichtig, nicht nur den VaR
als Instrument zur Bemessung des vorhandenen Marktrisikos zu verwenden. So
sollte diese Methodik unbedingt von anderen Instrumenten unterstützt werden. Es
obliegt dem Markt- und Produktverständnis des Marktrisikomanagers einen
vernünftigen Mix an Instrumenten zu benutzen, mit dem man in der Lage ist den
Risikogehalt der einzelnen Portfolien entsprechend erfassen zu können. Auch die
OeNB (vgl. 2004, S. 36) hebt die Wichtigkeit der kritischen Betrachtung der
quantitativen Risikoeinschätzungen hervor. So wurde, als der Markt im Zuge der
Subprimekrise zusammenbrach und die Märkte schlagartig an Liquidität bzw. an
Volumen verloren, die VaR Betrachtung des Marktrisikos zunehmend problematisch.
Daher wurde es ab diesem Zeitpunkt immer wichtiger, Risiken unter Zuhilfenahme
anderer Instrumente, wie zum Beispiel Stress-, oder Sensitivitätsbetrachtungen zu
messen (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009). Eine genauere Ausführung zu
den Problemen bzw. Schwachstellen in den verschiedenen Ansätzen zur
Marktrisikoerfassung liefert der nächste Punkt.
Roman Rabak Seite 172

10.8 Potentielle Schwachstellen im Marktrisikomanagement
strukturierter Kreditprodukte
Wie sich in dieser Arbeit bereits gezeigt hat, weisen strukturierte Produkte in hohem
Maße komplexe Ausprägungsformen auf. Herausforderung für das
Marktrisikomanagement ist es, alle Risiken im Zusammenhang mit diesen Produkten
abzudecken und sie in vernünftigem Maße zu begrenzen. Im Kapitel
Risikomanagement wurde näher auf die unterschiedliche Methodik im
Marktrisikomanagement eingegangen. Wie sich gezeigt hat, gibt es unterschiedliche
Ansätze um dem Marktrisiko zu begegnen. Die einzelnen Ansätze variieren in ihrer
Anwendbarkeit im Bezug auf strukturierte Produkte. Manche Ansätze decken die in
strukturierten Produkten enthaltenen Risiken besser ab, andere weisen in manchen
Punkten Schwachstellen auf. Im nun folgenden Teil der Arbeit werden diese
potentiellen Schwachstellen im Marktrisikomanagement strukturierter Produkte
erörtert. Hierbei erfolgt eine Trennung zwischen potentiellen Schwachstellen in den
verschiedenen Methoden der Marktrisikomessung und potentiellen Schwachstellen
innerhalb des VaR Ansatzes.
Eine ganz grundsätzliche Schwachstelle des VaR Ansatzes im Vergleich zu Stress-
und Sensitivitätsbetrachtungen ist die Frage, wie gut man Risikofaktoren aus dem
Markt ableiten kann. Ohne genügend Volumen und Liquidität am Markt ist es nicht
möglich adäquate Risikofaktoren abzuleiten. Dieses Problem betrifft alle VaR
Ansätze (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Betrachtet man die Modellierung des VaR so kann man grafisch zwei Achsen mit
Herausforderungen in diesem Prozess trennen (vgl. Abbildung 58). Eine Achse stellt
die Produktkomplexität dar, während die andere Achse die Marktliquidität beschreibt.
Bei geringer Liquidität der Märkte sowie geringer Komplexität der Produkte befindet
man sich an einem Ende des Herausforderungsspektrums. Typischerweise liegen
Emerging Markets bzw. Märkte in Schwellenländern in diesem Bereich.
Handelstische in diesem Bereich sehen sich mit dem Problem illiquider Märkte
konfrontiert. Die Modellierung der Produkte in einem VaR Ansatz wäre kein Problem,
allerdings ist es sehr schwer glaubwürdige Risikofaktoren zu bestimmen. Am
anderen Ende des Herausforderungsspektrums liegen typischerweise Financial
Engineering Handelstische. Hier werden hochkomplexe Produkte in sehr liquiden
Roman Rabak Seite 173

Märkten gehandelt. Somit stellt sich in diesem Bereich die Herausforderug der
adäquaten Modellierung der Produkte in das VaR System. Dank der Liquidität der
Märkte kann man ohne Probleme Risikofaktoren bestimmen. Das Probem stellt sich
in der Einbeziehung der komplexen Produkte in das vorhandene
Risikomanagementsystem.
Abbildung 58: Herausforderungsspektrum im VaR Modellierungsprozess
Quelle: In Anlehnung an Expertengespräch Mag. Mücke, 2009
Befindet man sich nun in komplexen Produkten und in illiquiden Märkten, so steht
man als Risikomanager vor besonders großen Herausforderungen. In diesen
Bereichen werden die Schwachstellen bzw. die Grenzen des VaR Ansatzes sichtbar.
Sowohl Herausforderungen aus der Produktdimension, als auch aus der
Liquiditätsdimension werden hier relevant.
Weitere Schwachstellen zeigen sich in der Abdeckung von Risiken, welche
außerhalb des VaR Konfidenzintervalls liegen. Weisen Instrumente eine sehr geringe
Wahrscheinlichkeit von Verlusten auf, so wird dieser im VaR Ansatz nicht abgedeckt
da er außerhalb des Konfidenzintervalles liegt. Somit kann die potentielle
Verlusthöhe nicht bestimmt werden. Ein weiteres grundsätzliches Problem in der
VaR Methodik ist die Tatsache, dass von der Vergangenheit auf die Zukunft
geschlossen wird. Dies ist in allen VaR Ansätzen der Fall. So war es in den ABS
Märkten der Fall, dass die historischen Schwankungen im Markt vor der Krise
Roman Rabak Seite 174

minimal waren 104 . Dadurch konnte aus vergangenheitsorientierten Beobachtungen
kein Warnsignal für zukünftige Entwicklungen erwartet werden (vgl.
Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Eine weitere Schwachstelle im Marktrisikomanagement ist die Versuchung, dem VaR
zu viel zu zutrauen. Nach Ansicht von Herrn Mag. Mücke (vgl. Expertengespräch,
2009) bestand in manchen Instituten eine Art VaR Gläubigkeit. So ist das
Verständnis, dass der VaR zwar ein sehr gutes, aber dennoch nur ein Instrument zur
Risikoerfassung von vielen ist, unumgänglich um ein leistungsfähiges
Marktrisikomanagementsystem zu implementieren. Umso wichtiger ist es, in
Gebieten in denen der VaR keine adäquaten Ergebnisse liefern kann, andere
Systeme einzusetzen. So sollten vor allem in illiquiden Märkten bzw. bei Risiken die
sich außerhalb des VaR Konfidenzniveaus befinden Stress- und
Sensitivitätsbetrachtungen durchgeführt werden. Weiters sollten Positionslimite,
welche über den VaR hinausgehen (z.B. Large Gamma Limite, Sensitivitätslimite,
Zinsbasispunktlimite, Positionslimite oder Jump-to-Default Limite) eingesetzt werden.
Auch Stress- und Sensitivitätsbetrachtungen weisen potentielle Schwachstellen auf.
So haben sie im Vergleich zum VaR den Nachteil, kein Quantil quer über
verschiedene Produkte und Märkte angeben zu können (vgl. Expertengespräch Mag.
Mücke, 2009). Eine weitere Problematik dieser Ansätze ist die Notwendigkeit eine
Vielzahl an Annahmen treffen zu müssen. Stresstests und Sensitivitätsanalysen
können nur dann aussagekräftige und wahrheitsgetreue Ergebnisse liefern, wenn die
zugrunde liegenden Annahmen über die einzelnen Szenarien richtig getroffen
werden (vgl. Dowd 2005, S. 296).
Weiters lassen sich Schwachstellen in den einzelnen Ansätzen innerhalb der VaR
Methodik anführen. So zeigt sich beim Varianz-Kovarianz Ansatz die Problematik,
dass manche Produkte analytisch nicht gut darstellbar sind. Wie bereits erwähnt
kann es im Mapping der einzelnen Produkte zu Problemen kommen. Dies gilt umso
mehr für komplexe strukturierte Produkte mit exotischen Pricing Funktionen. In
solchen Fällen kann das Risiko nur noch mit Hilfe von Simulationsmethoden adäquat
dargestellt werden (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009). Dieser Meinung ist
104 So lagen zum Beispiel die Schwankungen guter Tranchen europäischer RMBS und CMBS im
geringen einstelligen Basispunktebereich (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Roman Rabak Seite 175

auch Jorion (vgl. 2007a, S. 253). Auch er empfiehlt bei der Risikobemessung
komplexer Portfolien mit darin enthaltenen Optionen und langen Zeithorizonten die
historische Simulation bzw. die Monte Carlo Simulation.
Abschließend sei erwähnt, dass Risiken, welche vor der Subprimekrise als nicht
wesentlich eingestuft wurden, plötzlich einen großen Einfluss auf das Gesamtrisiko
der Portfolien hatten. Ein weiterer Schwachpunkt in diesem Zusammenhang war die
Tatsache, dass diese Risiken zu spät erkannt wurden und zu spät in die
Risikobemessung miteinflossen. Daher wurde zum Beispiel Liquiditätsüberlegungen
nach der Krise ein viel größeres Gewicht zugesprochen. Die Verschränkung von
Markt- und Liquiditätsrisiken rückte viel stärker in die Aufmerksamkeit als dies vor der
Krise der Fall war. Weiters wurde das Basisrisiko sowohl in absoluter, als auch in
relativer Betrachtung wichtiger. Das rechtzeitige Erkennen relevant gewordener
Basisrisiken wurde zu einem wichtigen Faktor in der Risikoerfassung (vgl.
Expertengespräch Mag. Mücke, 2009).
Roman Rabak Seite 176

11 Ausgewählte Charakteristika des österreichischen
Bankensystems
11.1 Bilanzsumme
Die unkonsolidierte Bilanzsumme der meldepflichtigen Kreditinstitute in Österreich ist
in den letzten Jahren stark angestiegen. Betrug die Bilanzsumme im Dezember 2006
noch ca. EUR 800 Miliarden, so wuchs sie bis Dezember 2007 auf über EUR 900
Milliarden an (vgl. Abbildung 59). Im Jahr 2008 wuchs die unkonsolidierte
Bilanzsumme weiter an. So stieg sie im ersten Quartal 2008 auf einen Stand von
EUR 931,51 Milliarden per Ende März an. Es ist zu erwähnen, dass in den letzten
zwei Quartalen eine Verlangsamung des Bilanzsummenwachstums vermerkt wurde
(vgl. Schuh 2008, S. 51).
Abbildung 59: Bilanzsumme der in Österreich meldepflichtigen Kreditinstitute
Quelle: Schuh 2008, S. 51
Gemessen an der Gesamtbilanzsumme erreichte der Aktienbanksektor einen
Marktanteil von 27,9% und hatte somit den größten Marktanteil in Österreich. Den
zweitgrößten Marktanteil hatte der Raiffeisensektor mit 25,5%, dahinter erzielte der
Sparkassensektor mit einem Marktanteil von 16,1% den dritten Platz (vgl. Schuh
2008, S. 52).
Roman Rabak Seite 177

Die zehn größten Kreditinstitute erreichten in Österreich im März 2008 einen
Marktanteil von 56,6%. Im Vergleich zu März 2007 ging dieser Marktanteil leicht um
0,4 Prozentpunkte zurück (vgl. Schuh 2008, S. 52).
Abbildung 60 zeigt die zehn größten Banken, gemessen an ihrer Bilanzsumme per
31. März 2008.
Abbildung 60: Rangliste der größten Banken Österreichs per März 2008
Quelle: Schuh 2008, S. 52
Ende September 2008 überstieg die unkonsolidierte Bilanzsumme der
meldepflichtigen Bankinstitute mit EUR 1.071,08 Milliarden die Eine-Billion-Euro-
Grenze (vgl. OeNB 2008a, S. 1).
11.2 Derivatgeschäfte
Das Volumen der Derivatgeschäfte österreichischer Banken per Ende September
2008 betrug EUR 2.322,45 Milliarden. Das bedeutet, dass das außerbilanzielle
Finanzgeschäft im Verhältnis zur Gesamtbilanzsumme rund 2,2-mal so hoch war. Mit
75,8% entfiel der Hauptteil der Derivatgeschäfte auf Zinssatzverträge, 23,3%
entfielen auf Wechselkurs- bzw. Goldverträge (vgl. OeNB 2008a, S. 2).
11.3 Ergebnis des österreichischen Bankensektors
Das unkonsolidierte Betriebsergebnis 105 der österreichischen Banken verzeichnete
im ersten Halbjahr 2008 einen Rückgang im Vergleich zu 2007 um 11% bzw.
EUR 360 Millionen auf EUR 2,9 Milliarden. Beim Handelsergebnis kam es zu einem
Rückgang von über EUR 400 Millionen, beim Provisionsergebnis verzeichneten die
105 Das unkonsolidierte Betriebsergebnis ist nur auf Österreich bezogen.
Roman Rabak Seite 178

Institute einen Rückgang von ca. EUR 300 Millionen. Im Bereich der Zinsergebnisse
kam es zu einer Steigerung um über EUR 400 Millionen. Beteiligungserträge sowie
sonstige betriebliche Erträge erzielten einen Zuwachs von zusammen EUR 150 Milli-
onen. Die Aufwendungen stiegen im Vergleich zu 2007 um 4% bzw. um EUR 200
Millionen an. Dieser Anstieg lässt sich auf einen Anstieg im Bereich des Personal-
aufwands zurückführen (vgl. www.oenb.at 2008b).
Das unkonsolidierte Betriebsergebnis in den ersten drei Quartalen 2008 war um 5%
geringer als das in der Vergleichsperiode 2007. Der Rückgang im Provisionsgeschäft
um EUR 320 Millionen auf EUR 3,21 Milliarden und der negative Saldo aus dem Fi-
nanzgeschäft iHv. EUR -330 Millionen (dies ist ein Rückgang von EUR 660 Millionen
im Vergleich zu 2007) waren mitverantwortlich für dieses Ergebnis (vgl. OeNB
2008b, S. 1). Abgeschwächt werden konnte der Rückgang allerdings von einem ho-
hen Zuwachs im Bereich der Nettozinserträge (Zuwächse iHv. EUR 620 Millionen)
sowie bei Zuwächsen aus Wertpapieren und Beteiligungen (Zuwächse iHv. EUR 550
Millionen). Insgesamt erwirtschafteten Österreichs Banken in den ersten drei Quarta-
len 2008 ein unkonsolidiertes Betriebsergebnis iHv. EUR 4,38 Milliarden. Abbil-
dung 61 gibt einen zusammenfassenden Überblick über die einzelnen Positionen
und vergleicht diese mit den Vorjahreswerten (vgl. OeNB 2008b, S. 2).
Auf Basis der Ergebnisse in den ersten drei Quartalen 2008 erwarten Österreichs
Banken einen Jahresüberschuss von EUR 3,57 Milliarden. Dieser Erwartungswert ist
um 5,2% niedriger als er noch auf Basis der Ergebnisse im ersten Halbjahr 2008 ge-
schätzt wurde (vgl. OeNB 2008b, S. 2). Auf Basis der Ergebnisse im ersten Quartal
gingen Österreichs Banken sogar von einem Jahresüberschuss iHv. EUR 4,17 Milli-
arden aus (vgl. Schuh 2008, S. 54). Im Vergleich zum tatsächlich im Jahr 2007 er-
wirtschafteten Jahresüberschuss iHv. EUR 4,77 Milliarden fällt der aktuelle Erwar-
tungswert von EUR 3,57 Milliarden um 25,1% geringer aus 106 (vgl. OeNB 2008b,
S. 2).
106 An dieser Stelle wird mit dem erwarteten Jahresüberschuss gearbeitet, da zum Zeitpunkt des
Verfassens dieser Diplomarbeit noch keine Gesamtjahreszahlen 2008 vorlagen.
Roman Rabak Seite 179

Abbildung 61: Ertragslage der österreichischen Kreditinstitute
Ertragslage der österreichischen Kreditinstitute
1. bis 3. Quartal 2008 1. bis 3. Quartal 2007
EUR Mrd. % VJ EUR Mrd. % VJ
1. Zinsen und zinsähnliche Erträge 33,81 23,12% 27,46 29,53%
2. Zinsen und zinsähnliche Aufwendungen 27,72 26,04% 22,00 39,03%
I. NETTOZINSERTRAG 6,09 11,39% 5,47 1,61%
3. Erträge aus Wertpapieren und
Beteiligungen 2,59 26,75% 2,05 4,07%
4. Saldo Ertrag/Aufwand aus Provisionen 3,21 -9,12% 3,53 11,38%
5. Saldo Ertrag/Aufwand aus
Finanzgeschäften -0,33 -198,34% 0,33 -44,72%
6. Sonstige betriebliche Erträge 1,15 -1,20% 1,17 10,87%
II. BETRIEBSERTRÄGE 12,71 1,37% 12,54 3,05%
7. Allgemeine Verwaltungsaufwendungen 7,18 7,66% 6,67 2,92%
Personalaufwand 4,34 8,51% 4,00 1,98%
Sachaufwand 2,84 6,40% 2,67 4,37%
8. Abschreibungen auf Sachanlagen und
immaterielle Vermögenswerte 0,44 -1,21% 0,45 -8,07%
9. Sonstige betriebliche Aufwendungen 0,71 -12,50% 0,81 5,47%
III. BETRIEBSAUFWENDUNGEN 8,33 5,09% 7,93 2,49%
IV. BETRIEBSERGEBNIS 4,38 -5,02% 4,61 4,04%
Quelle: In Anlehnung an OeNB 2008b, S. 2-5
Roman Rabak Seite 180

12 Analytischer Teil
12.1 Erwartungen an den analytischen Teil
Nach Aufarbeitung der theoretischen Grundlagen stellen sich folgende Erwartungen
an den analytischen Teil:
Prinzipiell wird vermutet, dass das Eposure in strukturierte Kreditprodukte aufgrund
der stärkeren Orientierung auf das Ostgeschäft, sowie aufgrund der relativ geringen
Größe des österreichischen Finanzmarktes, einen nicht so großen Stellenwert inner-
halb der österreichischen Bankenlandschaft einnimmt. Weiters erwartet man sich
innerhalb dieses Exposures mehr Investitionen in CDOs als in herkömmliche ABSs
und MBSs. Außerdem sollte am österreichischen Markt, im Vergleich zu herkömmli-
chen Strukturierungen (ABSs, MBSs, CDOs), eine höhere Summe an CDSs vorhan-
den sein. Diese Erwartung lässt sich durch das hohe Wachstum dieser Instrumente,
sowie deren Einsatz bei synthetischen CDOs begründen.
Im Bezug zum Risikomanagement lässt sich erwarten, dass Institute, welche struktu-
rierte Produkte nur oder fast ausschließlich, mit einem VaR Ansatz betrachtet hatten,
das tatsächliche Ausmaß der Risiken nicht erfassen konnten und somit größeren
Verlusten ins Auge sehen mussten. Wie bereits in Punkt 4.6.5 erwähnt, stellt Borio
(vgl. 2008, S. 10) in seiner Arbeit fest, dass strukturierte Kreditptodukte ein höchst
unlineares Auszahlungsprofil haben. Weiters weist er auf die Gefahr hin, sich als In-
vestor zu sehr auf externe Ratings zu verlassen, da diese das vorhandene Risiko
nicht adäquat erfassen. Dieser Ansicht sind auch Fender et al. (vgl. 2008, S. 100).
Dies bestärkt die Erwartung eines größeren Verlustes bei Instituten mit weniger kom-
plexen Marktrisikomanagementsystemen. Weiters wird bei Instituten, welche
strukturierte Produkte aus Gründen der Vereinfachung wie Anleihen in ihren Risiko-
managementsystemen erfasst hatten, ein falscher Risikoausweis vermutet.
Nach Verlusten iHv. EUR 1,07 Milliarden aufgrund Abwertungen im Bereich struktu-
rierter Kreditprodukte im Jahr 2007 (vgl. www.oenb.at 2008a) wird für das Jahr 2008,
dem internationalen Trend folgend, ein Anstieg dieser Verluste erwartet.
Roman Rabak Seite 181

Ganz allgemein erwartet man sich keine allzu hohe Rücklaufquote innerhalb der Stu-
die am österreichischen Markt, da heimische Kreditinstitute nur äußerst spärlich In-
formationen zu ihrem Exposure preisgeben.
12.2 Studie am österreichischen Bankensektor
12.2.1 Allgemeines zur Studie am österreichischen Bankensektor
Im Zuge der Diplomarbeit wurde eine empirische Studie zum Thema strukturierte
Kreditprodukte innerhalb der österreichischen Bankenlandschaft durchgeführt. Das
Ziel war einerseits, Ausprägungen des heimischen Marktes für strukturierte
Kreditprodukte zu beschreiben sowie die Größe und Tiefe der gehandelten
Instrumente zu bestimmen. Weiters sollten Korrelationen zwischen den erlittenen
Verlusten und der Methodik im Marktrisikomanagement der verschiedenen Banken
aufgezeigt werden. So sollte ein eventuell vorhandener Zusammenhang zwischen
der Höhe der Verluste und der verwendeten Methodik im
Marktrisikomessungssystem nachgewiesen werden.
Im analytischen Teil dieser Arbeit verwendete Daten stammen sowohl aus den
veröffentlichten Jahresabschlüssen der größten Kreditinstitute in Österreich, als auch
von den Antworten auf die durchgeführte Befragung. Weiters wurden Daten der
OeNB zum Exposure zu strukturierten Kreditprodukten in Erfahrung gebracht.
12.2.2 Aufbau der Befragung
Bei der Festlegung des Zielmarktes bzw. der für die Studie relevanten Kreditinstitute
wurde wie folgt vorgegangen:
Zunächst wurden die in Österreich registrierten Kreditinstitute anhand ihrer
unkonsolidierten Bilanzsumme in eine Gruppe mit einer Bilanzsumme von mehr als
EUR 500 Millionen und in eine Gruppe mit weniger als EUR 500 Millionen
Bilanzsumme aufgeteilt 107 . Wie in Abbildung 62 ersichtlich, dominierten Institute mit
einer Bilanzsumme von mehr als EUR 500 Millionen den Markt, sowohl in der
Bilanzsumme als auch im prozentuellen Marktanteil.
107 Die notwendigen Informationen über die Kreditinstitute am österreichischen Markt sowie deren
Bilanzsumme wurden von Daten der OeNB (vgl. 2009b, o. S.) herangezogen.
Roman Rabak Seite 182

Abbildung 62: Charakteristika der österreichischen Bankenlandschaft
Gegenüberstellung österreichischer Kreditinstitute (31.12.2007)
Bilanzsumme
Größenklasse Anzahl Marktanteil in %
(mEUR)
Institute < 500 mEUR 733 11,42% 102.641
Institute > 500 mEUR 125 88,58% 796.226
Gesamt 858 100,00% 898.868
Eigene Darstellung; Datenquelle: OeNB 2009b, o. S.
Abbildung 63 stellt noch einmal die österreichische Bankenlandschaft, unterteilt in
genauere Größenklassen, dar. Auch hier lässt sich erkennen, dass einige wenige
große Institute den Markt im Bezug auf Bilanzsumme und Marktanteil dominierten.
Abbildung 63: Unterteilung des österreichischen Bankensektors
Kreditinstitute in Österreich nach Größenklassen (31.12.2007)
Größenklasse Bilanzsumme (mEUR) Anzahl der Institute Marktanteil (%)
Institute < 500 mEUR 102.641 733 11,42%
Institute 500 - 2.000 mEUR 71.059 75 7,91%
Istitute 2.000 - 5.000 mEUR 66.305 22 7,38%
Institute 5.000 - 7.500 mEUR 46.068 8 5,13%
Institute 7.500 - 10.000 mEUR 41.653 5 4,63%
Institute 10.000 - 20.000 mEUR 81.267 6 9,04%
Institute 20.000 - 50.000 mEUR 175.281 6 19,50%
Institute 50.000 - 100.000 mEUR 170.425 2 18,96%
Institute > 100.000 mEUR 144.168 1 16,04%
Gesamtsumme 898.868 858 100,00%
Eigene Darstellung; Datenquelle: OeNB 2009b, o. S.
Die vorliegende Studie wurde in weiterer Folge nur an Institute mit einer
Bilanzsumme größer EUR 500 Millionen ausgesandt. Am Gesamtmarkt kamen
hierfür 119 Institute in Frage (vgl. OeNB 2009b, o. S.). Innerhalb der relevanten
Größenklasse dominierte der Sparkassensektor mit 28 Instituten, dicht gefolgt vom
Aktienbanksektor mit 25 Instituten. Auf den Raiffeisensektor entfielen 21 Institute
(vgl. Abbildung 64).
Roman Rabak Seite 183

Abbildung 64: Studienrelevante Bankenlandschaft in Österreich
Eigene Darstellung; Datenquelle: OeNB 2009b, o. S.
Da sich das Verbriefungsvolumen am österreichischen Markt im Grunde genommen
auf die größten acht Kreditinstitute verteilt, kann man bei einer Befragung der
größten 119 Kreditinstitute (gereiht nach Bilanzsumme) davon ausgehen, den Markt
für strukturierte Kreditprodukte nahezu vollständig abzudecken (vgl.
Expertengespräch Mag. Redak, 2009).
Ausgehend von einer Tabelle österreichischer Kreditinstitute, gereiht nach deren
unkonsolidierter Bilanzsumme per 31. Dezember 2007 wurden die Top 119 Banken
am österreichischen Markt definiert und angeschrieben. Aufgrund der Aktualität des
Themas musste auf die Bilanzsummenreihung 2007 zurückgegriffen werden, da zum
Zeitpunkt der Befragung noch keine aktuelleren Daten über den Gesamtmarkt in
Österreich vorlagen (vgl. Lengauer 2009, o. S.). Von vornherein nicht in die Studie
miteinbezogen wurden Kreditinstitue laut § 9 BWG (26 Institute) sowie Institute,
deren Bilanzsumme nicht veröffentlicht werden durfte (in diese Kategorie fallen sechs
Institute). Auch der Bereich der betrieblichen Vorsorgekassen (neun Institute) wurde
von der Befragung ausgeschlossen. Der Fragebogen wurde im April 2009 an
99 Kreditinstitute im relevanten Bereich ausgesandt 108 .
108 Der Fragebogen ist im Anhang unter Punkt 12 ersichtlich.
Roman Rabak Seite 184

Abbildung 65: Daten zur Aussendung der Studie
Daten zur Reichweite der Studie (Kreditinstitute > mEUR 500 Bilanzsumme)
Aktienbanken Sparkassen Raiffeisen Volksbanken Landeshypothekenbanken Sonderbanken Bausparkassen Summe
Anzahl der Banken in den jeweiligen
Sektoren 25 28 21 16 10 15 4 119
Anzahl der kontaktierten Banken in
den jeweiligen Sektoren 24 24 17 12 10 10 2 99
Anzahl der zurückgesendeten
Fragebögen in den Sektoren 5 10 1 3 2 0 0 21
Abdeckung des Sektors 96,00% 85,71% 80,95% 75,00% 100,00% 66,67% 50,00% 83,19%
Rücklaufquote iVz. Aussendungen 20,83% 41,67% 5,88% 25,00% 20,00% 0,00% 0,00% 21,21%
Rücklaufquote iVz. Sektor 20,00% 35,71% 4,76% 18,75% 20,00% 0,00% 0,00% 17,65%
Eigene Darstellung; Datenquelle: OeNB 2009b, o. S.
Wie ersichtlich, wurde mit der Aussendung der Fragebögen an 99 Institute 83,19%
des relevanten Marktes abgedeckt. Die stärkste Abdeckung erfolgte im Sektor der
Landeshypothekenbanken, in welchem 100% der vorhandenen Institute
angeschrieben wurden. Die Bereiche der Bausparkassen und Sonderbanken waren
mit 50% bzw. 66,67% am schlechtesten abgedeckt (vgl. Abbildung 65 sowie
Abbildung 66).
Abbildung 66: Abdeckung der Kreditinstitute im relevanten Größenbereich
Eigene Darstellung 109
Von den 99 ausgesandten Exemplaren wurden insgesamt 23 Fragebögen
retourniert. An dieser Stelle erfolgte eine weitere Einschränkung der Zielinstitute. Die
Antwort eines Instituts des Sparkassensektors musste wie eine Nicht-Retournierung
behandelt werden, da im Fragebogen keine Angaben zum Risikomanagement und
zu strukturierten Kreditprodukten gemacht wurden. Weiters wurde ein Institut aus
109 Informationen zur Größe der Sektoren entstammten Daten der OeNB (vgl. 2009b, o. S.).
Roman Rabak Seite 185

dem Aktienbankensektor aus der Studie ausgeschlossen. Daten dieses Instituts
hätten, aufgrund von Einmaleffekten innerhalb der Bilanzsumme, zu einer enormen
Verzerrung des Gesamtbildes geführt. Es wurden also insgesamt 21 Fragebögen als
retourniert gewertet. Dies entspricht einer Rücklaufquote von 21,21%. Im Vergleich
zur Gesamtgröße der Sektoren nahmen 17,65% der Zielinstitute an der Studie teil
(vgl. Abbildung 65 sowie Abbildung 67).
Die geringe Rücklaufquote lässt sich durch mehrere Faktoren erklären. Banken,
welche nicht an der Studie teilnehmen wollten, begründeten dies meist in der
Sensibilität der abgefragten Daten. Nach Absprache mit den zuständigen Personen
konnten bzw. wollten die meisten Kreditinstitute aus Datenschutzgründen keine
Antworten geben. Viele Banken führten auch die Tatsache personeller Engpässe
bzw. zeitlicher Probleme als Gründe für die Absage an.
Abbildung 67: Rücklaufquote der jeweiligen Sektoren
Eigene Darstellung 110
12.2.3 Auswertung der Studie
Abbildung 68 gibt einen Überblick über die Charakteristika der Institute, welche den
Fragebogen retourniert haben. Insgesamt waren zehn Institute mit einer
Bilanzsumme zwischen EUR 500 und EUR 2.000 Millionen in der Studie vertreten.
110 Informationen zur Größe der Sektoren entstammten Daten der OeNB (vgl. 2009b, o. S.).
Roman Rabak Seite 186

Weitere sechs Institute hatten eine Bilanzsumme von EUR 2.000 bis EUR 5.000
Millionen. Ein Institut hatte eine Bilanzsumme zwischen EUR 100 und EUR 500
Millionen, zwei wiesen eine geringere Bilanzsumme als EUR 100 Millionen auf. Dies
liegt außerhalb der bestimmten Zielgröße, lässt sich allerdings dadurch erklären,
dass diese Institute auf der Liste der nach der Bilanzsumme geordneten
Kreditinstitute im Jahr 2007 über EUR 500 Millionen ausgewiesen hatten (vgl. OeNB
2009b, o. S.). Eines der in der Studie erfassten Institute wies eine Bilanzsumme von
EUR 7.500 bis EUR 10.000 Millionen auf, das größte in der Studie erfasste Institut
hatte zwischen EUR 10.000 und EUR 20.000 Millionen Bilanzsumme. An dieser
Stelle wird darauf hingewiesen, dass es sich in der Tabelle um die Bilanzsummen im
Jahr 2008 handelt. Die Werte von 2007 wurden nur zur Erfassung der Institute
genutzt.
Abbildung 68: Eckdaten der in der Studie erfassten Institute
Sektor, Bilanzsumme und Produktexposure der in der Studie erfassten Kreditinstitute
Exposure zu
Bilanzsumme strukturierten Produkte im Jahr Produkte im Jahr
KI Sektor
(mEUR)
Kreditprodukten 2007
2008
1 Raiffeisensektor < 100 Nein - -
2 Sparkassensektor 500 - 2.000 Nein - -
Andere (Leveraged Andere (Leveraged
3 Sparkassensektor 500 - 2.000 Ja
Loans)
Loans)
4 Sparkassensektor 500 - 2.000 Ja ABS ABS, CDS
5 Sparkassensektor 500 - 2.000 Ja CDO CDO
6 Sparkassensektor 500 - 2.000 Nein - -
7 Sparkassensektor 500 - 2.000 Nein - -
8 Sparkassensektor 500 - 2.000 Ja CDO -
9 Sparkassensektor 2.000 - 5.000 Nein - -
10 Sparkassensektor 2.000 - 5.000 Nein - -
ABS, MBS, Andere ABS, MBS, Andere
11 Sparkassensektor 10.000 - 20.000 Ja
(CLN)
(CLN)
12 Aktienbankensektor < 100 Nein - -
13 Aktienbankensektor 2.000 - 5.000 Nein - -
14 Aktienbankensektor 2.000 - 5.000 Nein - -
15 Aktienbankensektor 2.000 - 5.000 Nein - -
ABS, MBS, CDO, CDS, ABS, MBS, CDO, CDS,
16 Aktienbankensektor 2.000 - 5.000 Ja
Andere (CPPI) Andere (CPPI)
17 Volksbankensektor 100 - 500 Nein - -
18 Volksbankensektor 500 - 2.000 Nein - -
19 Volksbankensektor 500 - 2.000 Nein - -
20 Landeshypothekenbank 500 - 2.000 Nein - -
21 Landeshypothekenbank 7.500 - 10.000 Ja ABS, MBS ABS, MBS
Eigene Darstellung
Es wird ersichtlich, dass die in der Studie enthaltenen Kreditinstitute nicht zu den
„Top Ten“ Instituten am österreichischen Markt zählen. Die Auswertung der Studie
alleine macht eine repräsentative Aussage über den Gesamtmarkt daher nur sehr
Roman Rabak Seite 187

egrenzt möglich. Dies wird durch die geringe Rücklaufquote der ausgesandten
Fragebögen erklärt.
Von den zehn Kreditinstituten im Sparkassensektor hatten fünf Institute Exposure in
strukturierte Kreditprodukte. Eines der fünf im Aktienbankensektor angesiedelten
Institute hatte Exposure in die in der Studie behandelten Produkte. Im
Landeshypothekenbankensektor hatten 50% der Institute, die auf die Umfrage
geantwortet hatten, Exposure in strukturierte Kreditprodukte. Im Bereich der
Volksbanken (hier gab es drei Antwortbögen), sowie im Raiffeisensektor (hier gab es
ein Antwortschreiben) hatte keines der Institute Exposure in besagte Produkte (vgl.
Abbildung 69).
Abbildung 69: Sektorverteilung der Banken mit Exposure zu strukturierten
Kreditprodukten innerhalb der Studie
Eigene Darstellung
Der Nominalwert aller in der Studie angegebenen Instrumente belief sich auf knapp
EUR 808 Millionen. Den mit Abstand größten Teil nahmen CDSs mit EUR 544
Millionen ein. Diese Summe wurde von einer Bank gehalten, eine weitere gab an,
CDSs zu halten ohne konkrete Summen zu nennen. Eine Bank im Sparkassensektor
hielt CLNs im Wert von EUR 25 Millionen. Traditionelle ABSs und MBSs hatten
innerhalb der Studie zusammen einen Wert von knapp über EUR 151 Millionen. Die
am häufigsten genannten Produktklassen der sieben Institute mit strukturierten
Kreditprodukten waren ABSs. Vier Institute waren in diesen strukturierten
Roman Rabak Seite 188

Kreditprodukten veranlagt. Drei Institute hielten MBSs in ihren Portfolien, zwei gaben
an, auch CDOs zu besitzen. Weitere Produkte waren CDSs, CLNs sowie verbriefte
Leveraged Loans (vgl. Abbildung 70).
Abbildung 70: Exposure der erfassten Kreditinstitute im Jahr 2008
Exposure der durch die Studie erfassten Kreditinstitute (mEUR)
Verlust im
Portfolio
2008 (%)
Verlust im
Portfolio 2008
(mEUR)
KI
Portfolionominale
im Jahr 2008 ABS MBS CDO CDS Andere
3 2,00 - - - - 2,00 35,00% 0,70
4 n/a - - - - - - n/a
5 0,50 - - 0,50 - - 36,00% 0,18
8 0,00 - - - - - - -
11 37,00 2,59 9,25 - - 24,79 2,00% 0,74
16 697,18 39,74 28,58 25,10 543,80 59,96 7,00% 48,80
21 71,00
807,68
38,34
80,67
32,66
70,49
-
25,60
-
543,80
-
86,75
5,00%
6,68%
3,55
53,97
Eigene Darstellung
Der gesamte Verlust aller erfassten Banken betrug fast EUR 54 Millionen. Allerdings
variierten die Verluste je nach Bank sehr stark. Während ein Institut im
Sparkassensektor einen Verlust iHv. 2% meldete, verbuchten zwei Institute in
diesem Sektor 35% bzw. 36% Verlust. Das am Aktienbankensektor tätige Institut gab
einen Verlust iHv. 7% an, während eine Landeshypothekenbank Verluste iHv. 5%
erlitt. Der durchschnittliche Verlust innerhalb der Institute der Studie lag knapp unter
7% und somit über dem österreichischen Durchschnitt von 4% 111 .
Die in der Studie erfassten Banken hatten Exposure zu einer breiten Palette an
Ratingstufen. So fanden sich in den Antwortbögen Investments in allen am Markt
verfügbaren Ratingstufen. Der Großteil der Investments befand sich in Wertpapieren
mit einem Rating von BBB bis B. In den besten Bewertungsklassen (AAA bis A)
fanden sich 28% aller Investments. Exposure zu Klassen mit Equity Status bestand
innerhalb der erfassten Kreditinstitute mit 2% (vgl. Abbildung 71).
111 Dieser Prozentsatz ergibt sich durch Verluste iHv. knapp EUR 2,1 Milliarden auf ein Portfolio von in
etwa EUR 55 Milliarden (vgl. Expertengespräch Mag. Redak, 2009).
Roman Rabak Seite 189

Abbildung 71: Höhe der Produkte innerhalb der einzelnen Ratingklassen
Aufteilung der einzelnen Produkte auf Ratingstufe (mEUR)
AAA AA-A BBB-B Equity Gesamt
ABS 12,56 19,94 48,17 - 80,67
MBS 13,95 22,08 34,46 - 70,49
CDO - - 8,03 17,57 25,60
CDS - 81,57 462,23 - 543,80
Andere 59,96 19,83 6,82 0,14 86,75
Gesamt 86,47 143,42 559,72 17,71 807,31
% vom Gesamtmarkt 10,71% 17,76% 69,33% 2,19% 100%
Eigene Darstellung
Anzumerken ist hierbei, dass diese Verteilung nicht mit dem Gesamtmarkt zu
vergleichen ist, da das Ergebnis durch die innerhalb der Studie bestehende große
CDS Position verzerrt wird. Die Equity Investitionen der Kreditinstitute bestanden fast
vollständig aus CDO Exposure (vgl. Abbildung 72).
Abbildung 72: Anteil der jeweiligen Instrumente innerhalb der einzelnen
Ratingklassen
Anteil des jeweiligen Instruments innerhalb einer Ratingstufe
AAA AA-A BBB-B Equity
ABS 14,52% 13,90% 8,61% 0,00%
MBS 16,14% 15,39% 6,16% 0,00%
CDO 0,00% 0,00% 1,43% 99,21%
CDS 0,00% 56,88% 82,58% 0,00%
Andere 69,34% 13,83% 1,22% 0,79%
Gesamt 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
Eigene Darstellung
Blickt man auf Abbildung 73, so erkennt man, dass Investitionen in die Equity
Positionen der einzelnen Produkte weitgehend vermieden wurden. Ein großer Teil
innerhalb der jeweiligen Produkte war in höher bewertete Positionen im Bereich AAA
bis A investiert worden.
Abbildung 73: Ratingverteilung der verschiedenen strukturierten Kreditprodukte
Anteil der jeweiligen Ratingstufe innerhalb eines Instruments
AAA AA-A BBB-B Equity Gesamt
ABS 15,57% 24,71% 59,72% 0,00% 100,00%
MBS 19,80% 31,32% 48,89% 0,00% 100,00%
CDO 0,00% 0,00% 31,37% 68,63% 100,00%
CDS 0,00% 15,00% 85,00% 0,00% 100,00%
Andere 69,12% 22,86% 7,86% 0,16% 100,00%
Eigene Darstellung
Roman Rabak Seite 190

Bedingt durch die Tatsache, dass die Verluste nur auf Portfolioebene gemeldet
wurden ist es nicht möglich einen Bezug zur jeweiligen Verlusthöhe des einzelnen
Instruments und dessen Rating herzustellen. Sieht man sich die gemeldeten Verluste
der einzelnen Institute zusammen mit dem Exposure in den jeweiligen Ratingklassen
an, so kann man allerdings sehen, dass bei einem Exposure in niedrigere
Ratingklassen ein größerer Verlust auftrat (vgl. Abbildung 74). Der geringe Verlust
bei Kreditinstitut Nummer 3 trotz hohem Exposure in BBB-B Ratings wird hier als
nicht relevant angesehen, da er, im Gegensatz zu den anderen Positionen, CDS
Exposure darstellt.
Abbildung 74: Verteilung des Exposures der in der Studie enthaltenen Institute
(nach Ratingklassen)
Gegenüberstellung Exposure (mEUR) und Verlust in 2008 (nach Rating)
prozentueller
AAA AA-A BBB-B Equity Verlust (%)
Kreditinstitut 11 7,40 24,27 4,96 0,00 2,00%
Kreditinstitut 8 0,00 0,00 0,00 0,00 -
Kreditinstitut 16 59,96 81,57 538,08 17,57 7,00%
Kreditinstitut 5 0,00 0,00 0,50 0,00 36,00%
Kreditinstitut 3 0,00 0,00 1,86 0,14 35,00%
Kreditinstitut 21 19,11 37,57 14,31 0,00 5,00%
Kreditinstitut 4 0,00 0,00 0,00 0,00 n/a
Eigene Darstellung
Abbildung 75 zeigt den prozentuellen Verlust des jeweiligen Instituts in
Zusammenhang mit den gehaltenen strukturierten Produkten.
Abbildung 75: Verteilung des Exposures der in der Studie enthaltenen Institute
(nach Produkten)
Gegenüberstellung Exposure (mEUR) und Verlust in 2008 (nach Produkten)
prozentueller
ABS MBS CDO CDS Andere Verlust (%)
Kreditinstitut 11 2,59 9,25 0,00 0,00 24,79 2,00%
Kreditinstitut 8 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -
Kreditinstitut 16 39,74 28,58 25,10 543,80 59,96 7,00%
Kreditinstitut 5 0,00 0,00 0,50 0,00 0,00 36,00%
Kreditinstitut 3 0,00 0,00 0,00 0,00 2,00 35,00%
Kreditinstitut 21 38,34 32,66 0,00 0,00 0,00 5,00%
Kreditinstitut 4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 n/a
Eigene Darstellung
Von den sieben erfassten Kreditinstituten gaben vier an, kein Exposure in Subprime
bezogene Produkte gehabt zu haben. Die restlichen drei Institute ließen diese Frage
Roman Rabak Seite 191

unbeantwortet. Daher ist es nicht möglich, einen Bezug zwischen Verlusthöhe und
Subprime Produkten aufzustellen.
Von den 21 erfassten Kreditinstituten gaben 15 an, zur Marktrisikosteuerung ein
Value at Risk System einzusetzen. Weitere 13 Institute benutzten Stresstests, neun
führten Sensitivitätsanalysen zur Steuerung des Marktrisikos durch. Eine Bank im
Aktienbankensektor gab an, keines der gefragten Modelle einzusetzen und
begründete dies im Fehlen eines Handelsbuches. Weiters ist zu erwähnen, dass
sechs Institute nur eine Methodik zur Steuerung heranzogen. Acht Institute
kombinierten zwei verschiedene Methoden, fünf Institute setzten alle drei in der
Studie nachgefragten Ansätze zur Marktrisikosteuerung ein (vgl. Abbildung 76). Vier
Institute hatten in der Marktrisikosteuerung den VaR als einzigen Ansatz
implementiert.
Abbildung 76: Methodik der Marktrisikosteuerung der in der Studie enthaltenen
Institute
Eigene Darstellung
Aufschlüsselung der Marktrisikosteuerungsmodelle
KI Sektor Methode 1 Methode 2 Methode 3
1 Raiffeisensektor VaR Stress Tests Sensitivitätsanalyse
2 Sparkassensektor VaR Stress Tests -
3 Sparkassensektor - Stress Tests -
4 Sparkassensektor VaR Stress Tests -
5 Sparkassensektor VaR Stress Tests -
6 Sparkassensektor VaR - Sensitivitätsanalyse
7 Sparkassensektor VaR Stress Tests Sensitivitätsanalyse
8 Sparkassensektor VaR - Sensitivitätsanalyse
9 Sparkassensektor VaR - -
10 Sparkassensektor VaR Stress Tests Sensitivitätsanalyse
11 Sparkassensektor VaR - -
12 Aktienbankensektor VaR Stress Tests -
13 Aktienbankensektor - Stress Tests -
14 Aktienbankensektor - - -
15 Aktienbankensektor n/a n/a n/a
16 Aktienbankensektor VaR Stress Tests Sensitivitätsanalyse
17 Volksbankensektor VaR - -
18 Volksbankensektor VaR - -
19 Volksbankensektor - Stress Tests Sensitivitätsanalyse
20 Landeshypothekenbank - Stress Tests Sensitivitätsanalyse
21 Landeshypothekenbank VaR Stress Tests Sensitivitätsanalyse
Gesamtanzahl 15 13 9
Die zugrunde liegende Methodik im eingesetzten Value at Risk variierte zwischen
den einzelnen Instituten. So setzten sieben Institute eine Monte Carlo Simulation ein,
sechs Institute verwendeten einen Varianz-Kovarianz Ansatz und fünf Institute
nutzten den Ansatz der historischen Simulation. Drei der Institute mit VaR Modell
Roman Rabak Seite 192

kombinierten mehrere Ansätze zur Berechnung des VaR. Fünf der erfassten Institute
verwendeten keinen Value at Risk Ansatz, wobei wie schon erwähnt eines dieser
Institute kein Handelsbuch aufwies (vgl. Abbildung 77). Von den vier Instituten, die
den VaR als einzigen Ansatz zur Marktrisikosteuerung benutzten, hatten zwei
Institute (diese befinden sich im Sparkassensektor) die Monte Carlo Simulation, ein
Institut im Volksbankensektor die historische Simulation und ein Institut im
Volksbankensektor den Varianz-Kovarianz Ansatz innerhalb des VaR Modells
implementiert.
Abbildung 77: Value at Risk Methodik der in der Studie enthaltenen Institute
Ansatz in der Value at Risk Methodik
KI Sektor VaR Ansatz 1 Ansatz 2
1 Raiffeisensektor VaR Varianz-Covarianz-Ansatz -
2 Sparkassensektor VaR Monte-Carlo-Simulation -
3 Sparkassensektor - n/a n/a
4 Sparkassensektor VaR Varianz-Covarianz-Ansatz -
5 Sparkassensektor VaR Monte-Carlo-Simulation -
6 Sparkassensektor VaR Monte-Carlo-Simulation Historische Simulation
7 Sparkassensektor VaR Varianz-Covarianz-Ansatz -
8 Sparkassensektor VaR Monte-Carlo-Simulation -
9 Sparkassensektor VaR Monte-Carlo-Simulation -
10 Sparkassensektor VaR Monte-Carlo-Simulation Historische Simulation
11 Sparkassensektor VaR Monte-Carlo-Simulation -
12 Aktienbankensektor VaR Historische Simulation -
13 Aktienbankensektor - - -
14 Aktienbankensektor - - -
15 Aktienbankensektor n/a n/a n/a
16 Aktienbankensektor VaR Varianz-Covarianz-Ansatz -
17 Volksbankensektor VaR Varianz-Covarianz-Ansatz -
18 Volksbankensektor VaR Historische Simulation -
19 Volksbankensektor - - -
20 Landeshypothekenbank - - -
21 Landeshypothekenbank VaR Historische Simulation Varianz-Covarianz-Ansatz
Eigene Darstellung
Durch die geringe Rückflussquote kann eine allgemeine Aussage nur sehr begrenzt
gemacht werden. Es zeigt sich aber trotz allem, dass Institute mit einfacheren
Systemen größere Verluste erlitten, als Institute mit besser entwickelten und
komplexeren Systemen. So hatte zum Beispiel Institut Nummer 5 CDO Exposure mit
den Risikoausprägungen einer Anleihe in das Risikomanagementsystem eingebettet.
Dadurch wurde das Prepayment Risiko, sowie das Spread Risiko ignoriert. Im
Vergleich zu Institut Nummer 11, welches CDOs als Anleihen unter Berücksichtigung
des Prepayment Risikos im Risikomanagementsystem verarbeitet hatte, lies sich ein
markant höherer Verlust feststellen. Auch im Vergleich zu Institut Nummer 16,
welches CDOs als Vereinfachung wie Anleihen mit zusätzlicher Erfassung des
Roman Rabak Seite 193

Spread Risikos und separater Bewertung im Risikomanagementsystem
implementiert hatte, wurde ein höherer Verlust erzielt. Das Institut mit den
zweithöchsten relativen Verlusten zog in der Steuerung des Marktrisikos nur
Stresstests heran (vgl. Abbildung 78).
Abbildung 78: Marktrisikomanagement und erlittene Verluste der in der Studie
enthaltenen Institute
Zusammenhänge Marktrisikomanagement und prozentueller Verlust
Abbildung von MBS im
Abbildung von CDOs im
abgebildete
prozentueller
KI
Steuerungansätze für das Marktrisiko
Risikomanagement
Risikomanagement
Risikokategorien
Verlust (%)
Anleihe mit Berücksichtigung von Anleihe mit Berücksichtigung von
11 VaR (Monte-Carlo-Simulation) - Prepayment-Risiko
Prepayment-Risiko n/a 2,00%
8 VaR (Monte-Carlo-Simulation) Sensitivitätsanalyse n/a als Anleihe
Anleihe mit Berücksichtigung von
Zinsänderungsrisiko -
Anleihe mit Berücksichtigung von Spread Risiko und zusätzlicher Zinsänderungsrisiko,
16 VaR (Varianz-Covarianz-Ansatz) Sensitivitätsanalyse Spread Risiko
separater Bewertung
Währungsrisiko 7,00%
5 VaR (Monte-Carlo-Simulation) Stress Tests n/a als Anleihe Zinsänderungsrisiko 36,00%
3 kein VaR Ansatz Stress Tests n/a n/a n/a 35,00%
VaR (Varianz-Covarianz-Ansatz, Stress Tests,
Zinsänderungsrisiko,
21 historische Simulation)
Sensitivitätsanalyse als Anleihe n/a Währungsrisiko 5,00%
4 VaR (Varianz-Covarianz-Ansatz) Stress Tests - - n/a n/a
Eigene Darstellung
12.2.4 Interpretation der Ergebnisse der Studie
Aus den in der Studie erhaltenen Informationen lässt sich folgende Interpretation
ableiten. Kreditinstitute im Sparkassensektor hatten schon bei relativ kleiner
Bilanzsumme Exposure zu strukturierten Produkten. Institute im Aktienbanksektor mit
gleicher Bilanzsumme hatten tendenziell weniger in diese Produktklassen investiert.
Im Allgemeinen unterstützt das Ergebnis der Studie die Vermutung, dass
Investitionen in strukturierte Produkte erst ab einer bestimmten Größenklasse des
jeweiligen Institutes getätigt wurden. Die zwei größten Institute in der Studie wiesen
Investitionen in strukturierte Produkte auf. Je geringer die Bilanzsumme der
befragten Institute war, desto seltener wurde in die in der Studie behandelten
Produkte investiert. Des Weiteren sieht man einen klaren Unterschied in der Höhe
der Portfolien der Institute in den unterschiedlichen Sektoren. Im Sparkassensektor
war das Exposure, im Vergleich zum Institut im Aktienbankensektor, minimal. Dies
lässt die Vermutung aufkommen, dass Institute im Sparkassensektor strengere
Investitionsvorschriften hatten. Dies hängt vielleicht auch damit zusammen, dass
diese Institute weniger Eigenständigkeit aufweisen, als es bei Banken im
Aktienbanksektor der Fall ist. Weiters aufgefallen ist das geringe Exposure in CDOs.
Obwohl diese Wertpapiere am weltweiten Markt sehr stark vertreten waren und
gerade in den letzten Jahren vor der Subprimekrise ein starkes Wachstum
Roman Rabak Seite 194

verzeichnet wurde, gab es innerhalb der Studie wenige Institute mit Exposure in
diese Art der strukturierten Produkte. Dies wird durch die enorme Komplexität der
Produkte interpretiert. Aus der Studie lässt sich die Behauptung aufstellen, dass
CDOs von kleinen- und mittelgroßen Kreditinstituten gemieden wurden, und nur
große Banken in diese Produktkategorie investierten.
Beurteilt man die Situation innerhalb der Marktrisikomanagementmodelle der in der
Studie erfassten Institute, so stellt man fest, dass ein großer Teil der Institute gute
Modelle zur Erfassung der Marktrisiken hatte. Von den 21 erfassten Instituten wiesen
zehn Institute einen, in der Erfassung von strukturierten Produkten vorteilhafteren,
Simulationsansatz im Marktrisikomanagement auf. 13 Institute hatten mehr als einen
Ansatz zur Messung der Risiken. Nur vier Institute setzten den VaR Ansatz als
einziges Modell zur Risikomessung ein.
Zu bemängeln ist allerdings die fehlerhafte bzw. vereinfachende Einbeziehung
strukturierter Produkte in die Risikomanagementsysteme. Wie bereits erwähnt,
konnten manche Institute das tatsächliche Risiko nicht wahrheitsgemäß erfassen, da
die eingesetzten Systeme nicht in der Lage waren alle relevanten Risiken
abzudecken. Herausgestochen ist die Situation des Instituts im Volksbankensektor.
Dieses Institut hatte zur Marktrisikomessung nach eigenen Angaben nur den
Varianz-Kovarianz Ansatz in der VaR Methodik eingesetzt. Wie im Theorieteil
festgestellt wurde, sollte dieser Ansatz theoretisch nur bedingt in der Lage gewesen
sein, das Risiko strukturierter Produkte adäquat zu erfassen.
Da die theoretische Ausgestaltung der Risikomanagementsysteme im Allgemeinen
doch gut war und die Risiken strukturierter Produkte eigentlich erfasst hätten sein
müssen, stellt sich die Frage, warum die Institute in der Studie trotzdem Verluste
erlitten. Die eingesetzten Instrumente waren offensichtlich nicht in der Lage, das
steigende Risiko zu erkennen bzw. gaben keine Warnsignale im Bezug auf die
aufkommende Krise. Obwohl viele Banken mehr als nur den VaR Ansatz nutzten
wurden die aufkommenden Probleme nicht rechtzeitig erkannt. Daher stellt sich die
Frage, wie gut die Ausgestaltung innerhalb der Methodik im Marktrisikomanagement
tatsächlich war. Die Güte der eingesetzten Parameter wurde leider innerhalb der
Studie nicht herausgefunden. Daher lässt sich keine Aussage zu dieser Problematik
machen. Allerdings wird vermutet, dass die Institute innerhalb der Studie, in der
Steuerung des Marktrisikos zu VaR lastig waren. Das bedeutet, dass Stress- und
Roman Rabak Seite 195

Sensitivitätsbetrachtungen, welche eigentlich Ausnahmezustände, wie sie in der
Krise vorhanden waren, simulieren hätten sollen, nicht stark genug in den
Entscheidungsprozess miteinflossen. Steuerten Banken ihr Marktrisiko allerdings
auch mit Hilfe von Stress- und Sensitivitätsbetrachtungen so stellt sich die
Vermutung, dass die in diesen Szenarien eingesetzten Parameter die tatsächlichen
Ereignisse nicht erfassen konnten.
12.3 Analyse der Geschäftsberichte der fünf größten
österreichischen Banken
12.3.1 Allgemeines zur Analyse der Geschäftsberichte
Viele der in der Studie befragten Institute nahmen aus zeitlichen Gründen bzw. aus
Gründen der Verschwiegenheit Abstand von der Rücksendung des Fragebogens.
Um jedoch eine Aussage über den Gesamtmarkt in Österreich treffen zu können war
es erforderlich auch Daten der größten Kreditinstitute, welche nicht an der Studie
teilnahmen, in dieser Diplomarbeit zu verarbeiten. Daher konzentriert sich der nun
folgende Punkt auf eine Aufarbeitung der wichtigsten Informationen zu strukturierten
Kreditprodukten und zur Methodik des Marktrisikomanagements innerhalb der fünf
größten Banken Österreichs 112 .
Bei der Aufarbeitung dieser Jahresberichte ist festgestellt worden, dass die Auskunft
der einzelnen Institute zu strukturierten Kreditprodukten sehr variierte. Während
manche Banken eine Aufschlüsselung der einzelnen Positionen angaben, verwiesen
andere nur auf die Gesamtgröße des Portfolios. Weiters konnte man bei manchen
Jahresberichten nicht mit Sicherheit sagen, welche Höhe das Portfolio an
strukturierten Kreditprodukten bzw. an Kreditderivaten aufwies.
Prinzipiell kann man zum Ausweis strukturierter Kreditprodukte in der Bilanz der
jeweiligen Bank folgendes feststellen. Bei der Klassifizierung und dem Ausweis
strukturierter Kreditprodukte wird zwischen zwei Ansichten, der regulatorischen
Sichtweise nach BWG, sowie der Sichtweise nach IFRS, unterschieden. Der
Regulator stellt in der Zuordnung strukturierter Produkte auf die Haltedauer und die
Handelsabsicht ab. Nach IFRS Vorschriften werden strukturierte Produkte beim
112 Weiters wird die Kommunalkredit AG aufgrund ihres Exposure zu CDS miteinbezogen.
Roman Rabak Seite 196

Erwerb aufgrund spezifischer Regelungen in verschiedene Klassen unterteilt. Hierbei
gibt es die Kategorien „Held for Trading“, sowie „Fair Value for Profit and Loss“.
Diese werden im Handelsbuch der Bank ausgewiesen. Die Kategorien „Held to
Maturity“, „Available for Sale“, sowie Produkte im „Fair Value“ Bereich fallen in das
Bankbuch hinein (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke, 2009). Somit kann man nicht
eindeutig sagen in welchem Buch eine Bank strukturierte Produkte ausweist. Da in
den Jahresberichten nur die aggregierten Positionen innerhalb der einzelnen
Kategorien angeführt werden, kann ohne eine freiwillige Angabe der Positionen an
strukturierten Produkten der jeweiligen Bank nicht herausgefunden werden, welche
Produkte in welcher Höhe gehalten worden sind.
Somit unterliegen die Qualität und die Genauigkeit der in dieser Arbeit verwendeten
Zahlen dem Grad der, von österreichischen Banken innerhalb der Jahresberichte,
veröffentlichten Informationen. Weiters unterliegen die in dieser Arbeit getroffenen
Aussagen den Annahmen, welche aufgrund mangelnder Information aus den
Datenquellen getroffen werden mussten.
12.3.2 Ergebnisse der Analyse der Geschäftsberichte
12.3.2.1 Erste Group
Die Erste Group hatte im Jahr 2008 kein Exposure in US Subprime Anleihen oder
darauf basierende Derivate. Das Portfolio der Erste Group war konservativ veranlagt
und hatte per Ende 2008 verbriefte Forderungen und darauf basierende Derivate iHv.
ca. EUR 2,3 Milliarden. Innerhalb dieses Portfolios wiesen mehr als 95% der
Investments ein Investment Grade Rating auf. In etwa 66% des Portfolios waren in
englischen Prime RMBSs und europäischen sowie amerikanischen CLOs angelegt.
Von diesen CLO Investments wiesen mehr als 95% ein Rating von A oder höher auf.
Der Rest des Portfolios (34%) bestand aus englischen CMBSs, niederländischen und
deutschen ABSs, italienischen und spanischen RMBSs sowie kleineren Positionen
von synthetischen CDOs, CBOs und CDOs von CDOs (vgl. Erste Group 2009,
S. 136). Weiters verfügte die Erste Group über Investments in amerikanische CMOs
mit einem stabilen AAA Rating (vgl. Erste Group 2009, S. 137). Alle ABS und CDO
Wertpapiere wurden vor dem Investment zentral analysiert und genehmigt (vgl. Erste
Group 2009, S. 136). Im Gesamtjahr 2008 kam es zu Bewertungsverlusten im Fair
Value Bestand iHv. EUR 158,4 Millionen. Mark-to-Market Bewertungen im Available
Roman Rabak Seite 197

for Sale Bestand der Erste Group führten zu einem Rückgang iHv. EUR 548,6
Millionen. Dieser Rückgang wurde gegen das Eigenkapital verrechnet (vgl. Erste
Group 2009, S. 35). Das Kreditrisiko für Verbriefungen nach Basel 2 betrug im Jahr
2008 EUR 1.701 Millionen. Ohne erkennbares Ausfallrisiko waren laut Jahresbericht
EUR 1.692 Millionen (vgl. Erste Group 2009, S. 132 f.). Dies lässt im Umkehrschluss
vermuten, dass gemäß Basel 2 EUR 9 Millionen an Verbriefungen als
ausfallsgefährdet angesehen wurden.
Die Rolle der vom Bankwesengesetz geforderten zentralen und unabhängigen
Risikokontrolleinheit innerhalb der Erste Group erfüllte der Bereich Group Risk
Management. Hier wurden konzernweite Richtlinien für Risikomanagementprozesse
erstellt sowie die Gesamtbanksteuerung verantwortet. Für Markt- und
Liquiditätsrisiken innerhalb des Konzerns war die Abteilung Group Market & Liquidity
Risk Management zuständig. Das Marktrisiko wurde sowohl im Handels- als auch im
Bankbuch gemessen. Weiters wiesen alle Marktrisikoaktivitäten im Handelsbuch
Risikolimits auf, welche mit dem VaR Gesamtlimit konsistent waren (vgl. Erste Group
2009, S. 120 f.).
Der VaR (99% Konfidenzniveau, Haltedauer von einem bzw. zehn Tagen) wurde auf
Konzernbasis täglich erstellt. Zur Berechnung des VaR wurde die Methode der
historischen Simulation eingesetzt. Um unwahrscheinliche Vorfälle extremer
Marktbedingungen zu erfassen, wurden in der Erste Group zusätzliche Stresstests
nach mehreren Methoden (Historical Worst, Extreme Value Theory,
Szenarioanalyse) durchgeführt (vgl. Erste Group 2009, S. 121).
Finanzinstrumente in inaktiven Märkten mit überwiegend beobachtbaren Marktdaten,
sowie Finanzinstrumente in inaktiven Märkten mit überwiegend nicht beobachtbaren
Marktdaten wurden mit Bewertungsmodellen bepreist. Plain Vanilla OTC Optionen
wurden hierbei mit Optionspreismodellen der Black Scholes Klasse, komplexere
Zinsderivate unter Verwendung von Hull White bzw. Brace Gatorek Musiela Modellen
bepreist. Die Bepreisung unter Verwendung von internen Modellen erfolgte vor allem
im Bereich der strukturierten Kreditprodukte, für welche es nur illiquide Märkte gab
(vgl. Erste Group 2009, S. 142).
Roman Rabak Seite 198

12.3.2.2 Volksbank AG
Die Volksbank AG verbuchte im Jahr 2008 Abschreibungen auf strukturierte
Kreditprodukte iHv. EUR 61 Millionen (vgl. Volksbank AG 2009, S. 22). Im
bankeigenen Investmentbuch gab es im Jahr 2008 eine
Nettoabschreibungserfordernis iHv. EUR 18 Millionen (vgl. Volksbank AG 2009,
S. 41). Weiters gab das Institut an, gegenüber SPVs (ABSs und ähnliche
Forderungen) einen Gesamtrahmen über EUR 1.296 Millionen zu haben (vgl.
Volksbank AG 2009, S. 117).
Im Marktrisiko der Volksbank wurden Zinsänderungs-, Fremdwährungs-, Options-
und Commodity Risiken, sowie Risiken in Substanzwerten und Credit Spread Risiko
abgebildet (vgl. Volksbank AG 2009, S. 108). Im Marktrisiko wird seit dem Jahr 2005
ein internes VaR Modell eingesetzt (vgl. Volksbank AG 2009, S. 111). Die Steuerung
bzw. Überwachung aller Marktrisiken erfolgte durch die Abteilung Konzern
Marktrisikomanagement. Zur VaR Berechnung wurde die Software KVaR+
herangezogen. Die Berechnung erfolgte nach der Methode der historischen
Simulation, mit einer Zeitreihenlänge von einem Jahr. Produkte, die vom internen
VaR Modell nicht erfasst wurden, wurden im Standardverfahren abgedeckt. Die VaR
Berechnung erfolgte unter Beachtung der gesetzlichen Anforderungen eines 99%
Konfidenzintervalls. Er wurde mit einer Haltedauer von einem Tag berechnet (vgl.
Volksbank AG 2009, S. 117). Im Jahr 2008 gab es einen Vorfall, bei welchem ein
Tagesverlust die VaR Schätzung überstieg (vgl. Abbildung 79).
Zusätzlich zum VaR wurden auch Zinssensitivitäten und Optionsrisikokennziffern
täglich im Konzern berechnet. Volumenslimits begrenzten das Liquiditätsrisiko. Um
strukturierte Produkte besser bewerten zu können, wurde eine externe Pricing
Software (UnRisk) eingesetzt. Um Extremsituationen besser beurteilen zu können,
wurden monatliche Stresstests durchgeführt. Diese Stresstests beinhalteten in etwa
80 historische und portfolioabhängige Worst Case Szenarien. Die Krisentests der
Volksbank AG arbeiteten sowohl quantitativ als auch qualitativ. Hierbei kamen
Roman Rabak Seite 199

portfolioabhängige, und portfoliounabhängige Methoden zur Anwendung 113 (vgl.
Volksbank AG 2009, S. 118).
Abbildung 79: Backtesting des Handelsbuches (99% VaR, ein Tag Haltefrist) der
Volksbank AG im Jahr 2008 (tEUR)
Quelle: Volksbank AG 2009, S. 118
Weiters erfasste die Volksbank AG das Zinsänderungsrisiko ihres Bankbuches.
Hierbei wurden der Einkommenseffekt sowie der Barwerteffekt von Zinsänderungen
für alle Positionen des Bankbuches einbezogen. Im Konzern traten das
Zinsbindungsfristenrisiko, das Zinskurvenrisiko sowie das Zinsanpassungs-
Basisrisiko auf. Zu den eingesetzten Risikomesssystemen gehörten der Gap Report,
der Barwert Report und Stresstests, welche extreme Zinsschocks simulierten, die zu
hohen Verlusten für das Institut führen können. Die Volksbank simulierte hierbei eine
Parallelverschiebung von +200 Basispunkten sowie von -200 Basispunkten. Weiters
wurde eine Drehung des Geldmarktes um +100 Basispunkte bei gleichzeitiger
Verschlechterung des Kapitalmarktes um -100 Basispunkte durchgeführt. Das so
eingesetzte Risikomesssystem erfasste alle wesentlichen Ausprägungen der
Zinsrisiken wie zum Beispiel Basis- und Optionsrisiken (vgl. Volksbank AG 2009,
S. 119-121). Die so genannten strategischen Bankbuchpositionen 114 wurden mit
113 Nähere Ausführungen zu den verschiedenen Stresstests finden sich im Konzernbericht der
Volksbank AG (vgl. 2009, S. 118 f.)
114 Diese Position umfasste im Wesentlichen sämtliche Anleihen, CDSs, CLNs, Verbriefungen,
syndizierte Kredite, Investment- und Hedgefonds sowie Aktien im gesamten Konzern.
Roman Rabak Seite 200

esonderer Genauigkeit betrachtet. Die hier eingeschlossenen Positionen wurden
quartalsweise dem Vorstand vorgelegt (vgl. Volksbank AG 2009, S. 123).
12.3.2.3 Raiffeisen Zentralbank AG (RZB)
Die RZB musste im Jahr 2008 Bewertungsverluste aus CDSs mit EUR 124 Millionen
anführen (vgl. RZB Group 2009, S. 68). Innerhalb des Portfolios strukturierter
Kreditprodukte waren die überwiegenden Investmentarten ABSs, CLOs sowie CDOs.
Das Gesamtexposure Ende 2008 hatte eine Höhe von EUR 903 Millionen. Der
ergebniswirksame Bewertungsverlust belief sich auf EUR 350 Millionen (vgl. RZB
Group 2009, S. 95 f.). Die RZB wurde im Jahr 2008 auch als Originator von
verbrieften Produkten tätig. So wurden zwei True Sale Transaktionen, ROOF
Bulgaria und ROOF Romania, geschlossen. Das Volumen dieser zwei Verbriefungen
belief sich auf EUR 375 Millionen und beinhaltete unbesicherte Konsumentenkredite.
Weiters bestanden True Sale Verbriefungen aus den Vorjahren sowie eine
synthetische Verbriefung (ROOF CEE 2006-1) aus dem Jahr 2006. Nähere
Informationen zu diesen Verbriefungen sind dem Jahresabschluss der RZB zu
entnehmen (vgl. RZB Group 2009, S. 189 f.). Das Gesamtvolumen an noch nicht
abgewickelten Kreditderivaten belief sich per Ende 2008 auf EUR 10,4 Milliarden.
Für diese Position war ein positiver Marktwert iHv. EUR 66 Millionen, sowie ein
negativer Marktwert iHv. EUR 249 Millionen angesetzt. Diese zwei Positionen hatten
sich im Vergleich zu 2007 (positiver Marktwert EUR 20 Millionen, negativer Marktwert
EUR 41 Millionen) extrem erhöht (vgl. RZB Group 2009, S. 223 f.).
Die RZB (2009, S. 216) definierte Marktrisiko als „den potentiell möglichen Verlust
aus Marktveränderungen durch schwankende bzw. sich ändernde Zinssätze,
Devisen- oder Aktienkurse und Preise im Allgemeinen“. Hierbei wurden sowohl
Risiken im Handels- als auch im Bankbuch erfasst. Die auftretenden Marktrisiken
wurden durch Einsatz verschiedener Limits gesteuert. So gab es in der RZB VaR
Limits, Volumen und Positionslimits, Sensitivitätslimits (hierzu zählen der Basis Point
Value sowie Delta-, Gamma- und Vega Sensitivitäten) und Stop Loss Limits. Die VaR
Methodik verwendete einen Varianz-Kovarianz Ansatz mit einem 99%
Konfidenzintervall und einer Haltefrist von zehn Tagen. Dieses Modell wurde durch
tägliches Backtesting auf Aussagekraft überprüft. Weiters führte die RZB
wöchentliche Stresstests durch, um auch Ereignisse, die außerhalb der normalen
Marktgegebenheiten liegen, zu erfassen. Das Marktrisiko im Handelsbuch wurde
Roman Rabak Seite 201

vom Währungsrisiko geprägt. Dieses entstand durch das in Fremdwährung
gehaltene Eigenkapital der Konzerneinheiten und der daraus resultierenden
Absicherungsgeschäfte (vgl. RZB 2009, S. 216 f.).
Das im Bankbuch befindliche Marktrisiko äußerte sich durch Zinsänderungsrisiken
der einzelnen Positionen. Die Quantifizierung des Marktrisikos erfolgte durch eine
VaR Berechnung. Weiters wurden klassische Methoden der Kapital- und
Zinsbindungsanalyse herangezogen. Die im Jahr 2008 durchgeführten Stresstests
einer Veränderung von 200 Bsp. blieben unter der meldepflichtigen Schwelle von
20% der anrechenbaren Eigenmittel (vgl. RZB 2009, S. 218).
12.3.2.4 Bank Austria
Die Bank Austria hatte im Jahr 2008 ein negatives Handelsergebnis von EUR 414
Millionen. Im Segment Markets & Investmentbanking wurde ein Fehlbetrag von
EUR 662 Millionen erwirtschaftet. Dieser resultierte zu einem Großteil aus den
Bewertungsanpassungen an die Marktpreise bei strukturierten Kreditprodukten. Die
Bank Austria hatte durch das IAS 39 Amendment von Oktober 2008 illiquide
Instrumente aus dem ABS Portfolio umgruppiert. Somit wurden Bewertungsverluste
iHv. EUR 350 Millionen vermieden (vgl. Bank Austria 2009, S. 95). In der Kategorie
Finanzanlagen kam es zu einem Impairment eines Investmentvehikels iHv. EUR 59
Millionen (vgl. Bank Austria 2009, S. 97). Das von der Bank Austria gehaltene
Portfolio an strukturierten Produkten zeichnete sich durch eine hervorragende
Kreditqualität aus. Rund 99% der Papiere wiesen ein Rating von AA bzw. besser als
AA auf, 90% der Papiere hatten ein AAA Rating (vgl. Bank Austria 2009, S. 195).
Die Bank Austria setzte zur Berechnung ihres ökonomischen Kapitals die VaR
Methodik mit einem Konfidenzintervall von 99,95% und einem Betrachtungszeitraum
von einem Jahr ein. Zusätzlich wurde das ökonomische Kapital für alle im Institut
erfassten Risikoarten nach der VaR Methodik errechnet (vgl. Bank Austria 2009,
S. 188 f.).
Die Bank Austria setzte ein gruppenweites einheitliches Marktrisikomanagement ein,
welches sowohl aggregiert, als auch für die einzelnen Handelsbereiche auf täglicher
Basis die wesentlichen Risikoparameter darstellte. Hierbei wurden VaR sowie stress-
orientierte Sensitivitäts- und Positionslimits in gleichem Maße herangezogen. Weiters
gab es Loss-Warning-Level Limits und optionsspezifische Limits für nicht-lineare
Roman Rabak Seite 202

Produkte. Die Bank Austria setzte zur Marktrisikosteuerung das intern entwickelte
System „NoRISK“ ein (vgl. Bank Austria 2009, S. 191). Norisk war ursprünglich als
Varianz-Kovarianz Modell implementiert, wurde aber im Jahr 2004 um einen
Simulationsansatz erweitert, welcher eine Ergänzung hinsichtlich der
Verteilungsannahmen beinhaltete, sowie die Abdeckung des Credit Spread Risikos
vereinte (vgl. www.ba-ca.com 2009). Das Risikomodell umfasste die
Risikokategorien Zins- und Aktienrisiko, Fremdwährungsrisiko und
Warenpositionsrisiko (vgl. Bank Austria 2009, S. 191). Darüber hinaus erstellte das
Institut Makro-Szenarien und Stressszenarien zur Ergänzung der VaR Methodik. Der
VaR Verlauf innerhalb der Bank Austria war im Jahr 2008 durch einen markanten
Anstieg im 4. Quartal geprägt (vgl. Abbildung 80). Dies wurde auf einen Anstieg der
Zins- und Spreadvolatilitäten zurückgeführt (vgl. Bank Austria 2009, S. 191).
Abbildung 80: VaR der Bank Austria im Zeitraum 2006 bis 2008 (mEUR)
Quelle: Bank Austria 2009, S. 192
Das größte Risiko innerhalb der Bank Austria resultierte aus Credit Spread und
Zinsrisiko (vgl. Bank Austria 2009, S. 192).
Im VaR Bereich wurden weiters der Durchschnitt der Szenarioergebnisse hinter der
99% Konfidenzintervall Grenze aufgezeigt. Somit wurden auch Risiken, die mit einer
sehr geringen Wahrscheinlichkeit eintreten, an das Management weitergeleitet.
Innerhalb der Bank Austria Gruppe wurden die Details zum Credit Spread Bereich je
Kurve und Laufzeitband in täglichen Berichten dargestellt (vgl. Abbildung 81).
Roman Rabak Seite 203

Abbildung 81: Credit Spread Basis Point Values (SP-BPVS) der Bank Austria im
Jahr 2008 (EUR)
Quelle: Bank Austria 2009, S. 195
Im Backtesting Verfahren der Bank Austria (vgl. 2009, S. 196) wurde festgestellt,
dass das eingesetzte Modell die Marktgegebenheiten einbezog und ein Anstieg der
Volatilitäten rechtzeitig zu einem Anstieg der VaR Zahlen führte. Im Jahr 2008 kam
es nur zu einer Backtestingüberschreitung (vgl. Abbildung 82).
Abbildung 82: Backtesting des Handelsbuches (99% VaR, ein Tag Haltefrist) der
Bank Austria im Jahr 2008 (mEUR)
Quelle: Bank Austria 2009, S. 195
Roman Rabak Seite 204

12.3.2.5 BAWAG PSK AG
Die BAWAG hat im Jahr 2008 keine Umgliederungen nach den Möglichkeiten des
IAS 39 Amendments vorgenommen. In etwa 62% der Investitionen in strukturierte
Produkte wurden in der Kategorie Fair Value erfasst (vgl. BAWAG 2009, S. 6). Der
Buchwert des Portfolios an strukturierten Kreditprodukten wies per Ende 2008 einen
Wert von EUR 1,75 Milliarden (exklusive Minderheitenanteile) auf. Der Nominalwert
dieses Portfolios betrug EUR 3,1 Milliarden (vgl. BAWAG 2009, S. 126). Der
Marktwertverlust im Jahr 2008 bezifferte sich mit EUR 799,3 Millionen. Von diesem
Betrag wurden EUR 82,1 Millionen unter dem Posten Wertberichtigungen von
finanziellen Vermögensgegenständen ausgewiesen. Weiters entstanden aufgrund
der Situation an den Kreditmärkten realisierte Verluste iHv. EUR 28,4 Millionen sowie
EUR 22 Millionen an Restrukturierungskosten (vgl. BAWAG 2009, S. 129). Als
einziges der großen Kreditinstitute in Österreich gab die BAWAG ihr Exposure zu
strukturierten Produkten sehr detailliert in ihrem Jahresbericht an (vgl. BAWAG 2009,
S. 127 f.).
Abbildung 83: Strukturiertes Kreditportfolio der BAWAG PSK im Jahr 2008 (nach
Regionen)
Strukturiertes Kreditportfolio der BAWAG PSK im Jahr 2008 nach Regionen
Kontinental-
mEUR USA europa UK Sonstige Summe
CDO ABS 3 36 7 0 46
CDO ABS m. Subprime 74 9 24 0 107
CLO 197 186 41 2 425
CLO2 2 2 0 0 4
CMBS 28 16 2 0 46
Consumer CDO 0 5 0 0 5
Corporate CDO 77 86 19 0 182
Corporate CDO2 318 265 84 0 668
Corporate Constant Proportion CDO 19 19 3 0 41
Corporate Leveraged Super Senior 100 29 16 0 146
European RMBS 0 53 5 0 58
Non Performing Loans CDO 0 2 0 0 2
US RMBS 17 0 0 0 17
Summe 835 705 202 2 1745
Quelle: In Anlehnung an BAWAG 2009, S. 128
Dieses Exposure teilte sich auf eine große Palette an strukturierten Produkten auf
(vgl. Abbildung 83). Im Jahr 2008 hatte das Institut Subprime Exposure iHv. EUR 107
Millionen. Dies entsprach 6,13% des Gesamtportfolios per Ende 2008.
EUR 74 Millionen dieses Subprime Exposures entfielen auf amerikanische Produkte,
EUR 9 Millionen auf Subprime Exposure in Kontinentaleuropa. Die restlichen EUR 24
Roman Rabak Seite 205

Millionen dieser Position kamen aus Großbritannien. Allgemein lässt sich sehen,
dass das Exposure innerhalb der strukturierten Kreditprodukte fast gleichmäßig
zwischen Investments in amerikanische und europäische Produkte aufgeteilt war
(vgl. BAWAG 2009, S. 127 f.).
In Summe waren 74% des Exposures in strukturierte Produkte mit einem Rating von
AAA bis A angesiedelt. Die restlichen 26% entfielen auf Positionen mit einem Rating
von BBB oder schlechter (vgl. Abbildung 84). In Summe 90% der Investments
befanden sich also im Investment Grade Bereich, die restlichen 10%befanden sich
im Non-Investment Grade Bereich.
Abbildung 84: Strukturiertes Kreditportfolio der BAWAG PSK im Jahr 2008 (nach
Ratingklassen)
Strukturiertes Kreditportfolio der BAWAG PSK im Jahr 2008 nach Ratingklassen
BB und
mEUR AAA AA A BBB schlechter Summe
CDO ABS 10 36 0 0 0 46
CDO ABS m. Subprime 29 23 24 2 30 107
CLO 197 224 4 0 0 425
CLO2 0 0 4 0 0 4
CMBS 24 18 0 0 4 46
Consumer CDO 0 0 5 0 0 5
Corporate CDO 71 44 22 11 35 182
Corporate CDO2 85 273 8 261 41 668
Corporate Constant Proportion CDO 0 0 0 0 41 41
Corporate Leveraged Super Senior 119 0 0 0 27 146
European RMBS 33 16 8 0 0 58
Non Performing Loans CDO 0 0 1 0 0 2
US RMBS 15 0 0 0 2 17
Summe
prozentuelle Aufteilung des Exposures
583
33%
634
36%
75
4%
274
16%
180
10%
1745
100%
Quelle: In Anlehung an BAWAG 2009, S. 127
Der Großteil des Portfolios, nämlich fast 85%, war in CDOs veranlagt.
Die BAWAG adressierte in ihrem Risikomanagement Kredit-, Markt-, Liquiditäts-,
Beteiligungs- sowie operationelles Risiko. Innerhalb des Marktrisikos wurden
folgende Risikofaktoren identifiziert: Zinssätze, Wechselkurse, Aktienkurse,
Volatilitäten. Alle Marktrisiken wurden auf Gruppenebene vom Bereich Market Risk
überwacht. Zur Begrenzung des Marktrisikos wurden VaR-, Sensitivitäts-, Volumens-
und Worst-Case Limits eingesetzt (vgl. BAWAG 2009, S. 130).
Um das Marktrisiko im Handelsbuch zu steuern, wurde eine auf Varianz-Kovarianz
Ansatz beruhende VaR Methodik eingesetzt. Die BAWAG verwendete hierbei ein
internes Modell, welches die Risikokategorien Zins-, Aktien- und
Roman Rabak Seite 206

Fremdwährungsrisiken, sowie das lineare und das nicht-lineare Gamma- und
Vegarisiko umfasste. Zusätzlich wurden die VaR Limits durch Sensitivitäts- und
Worst-Case Limits begrenzt. Die Aussagekraft des VaR Modells wurde durch eine
zusätzliche Monte Carlo Simulation des Handelsbuches überprüft (vgl. BAWAG
2009, S. 131).
Zur Prognostizierung zukünftiger Risiken in extremen Marktsituationen wurden
innerhalb der BAWAG Stresstests durchgeführt, welche Auswirkungen auf das
Handelsbuch außerhalb des Konfidenzniveaus durch Szenarien darstellten (vgl.
BAWAG 2009, S. 132).
Im Rahmen des Backtesting der VaR Aussagen wurde für das Jahr 2008 eine
falsche Aussage der VaR Prognose entdeckt (März 2008). Diese einmalige
Ausnahme wies auf eine hohe Güte des VaR Modells hin (vgl. Abbildung 85).
Abbildung 85: Backtesting des Handelsbuches (99% VaR, ein Tag Haltefrist) der
BAWAG im Jahr 2008 (tEUR)
Quelle: BAWAG 2009, S. 132
Das Marktrisiko im Bankbuch, also das Zinsrisiko der Vermögenswerte, wurde durch
Zinsrisiko Limits gesteuert. Das Zinsrisiko dieser Positionen wurde anhand des Price
Value of a Basis Point (PVBP) Konzepts gemessen. Der PVBP wurde aus der
Duration zinsbringender Finanzinstrumente abgeleitet und gab die Veränderung des
Nettobarwertes bei einer Verschiebung der Marktrenditekurve um einen Basispunkt
Roman Rabak Seite 207

an. Weiters wurde das Zinsrisiko im Bankbuch durch einen Varianz-Kovarianz VaR
(99% Konfidenzintervall und zehn Tage Haltedauer) gemessen (vgl. BAWAG 2009,
S. 133 f.).
Hinsichtlich strukturierter Kreditprodukte verwendete die BAWAG eigene
Bewertungsmodelle für Produkte, die keinen aktiven Markt aufwiesen, welche auf
aktiv gehandelte Instrumente kalibriert waren und alle verfügbaren Marktdaten in das
Modell einbezogen. Für diese Instrumente wurden Sensitivitätsanalysen erstellt,
welche die Auswirkungen auf die Portfolien in Folge von Änderungen primärer
Bewertungsparameter abbilden sollten 115 (vgl. BAWAG 2009, S. 129).
12.3.2.6 Kommunalkredit AG
Die Kommunalkredit Austria AG Gruppe war im Jahr 2008 hauptsächlich im Bereich
der kommunalen Finanzierung tätig (vgl. Kommunalkredit AG 2009, S. 54). Im Zuge
der Vorkomnisse im Jahr 2008 wurde das Institut im November von der Republik
Österreich übernommen. Dieser Schritt wurde notwendig, da die Kommunalkredit
einer akuten Liquiditätskrise ausgesetzt war. Nur durch die Übernahme und der
damit verbundenen Bürgschaft der Republik Österreich wurde das Fortbestehen der
Bank ermöglicht. Die Kommunalkredit hatte im Jahr 2008 ein negatives
Jahresergebnis iHv. EUR 1.454,6 Millionen. Die Bilanzsumme per Ende 2008 betrug
EUR 37,5 Milliarden. Dieses schlechte Jahresergebnis ergab sich durch hohe
Bewertungsverluste aus dem CDS- und Wertpapierportfolio (vgl. Kommunalkredit AG
2009, S. 5). In der Position „Erfolg aus Finanzinvestitionen“, die mit einem negativem
Ergebnis iHv. EUR 1.328,96 Millionen zum negativen Jahresergebnis beitrug, kam es
zu einer negativen Mark-to-Market Bewertung auf CDSs iHv. EUR 1.087,84 Millionen
(vgl. Kommunalkredit AG 2009, S. 50). Das CDS Portfolio, aus welchem die Verluste
resultierten, hatte eine Höhe von EUR 12.118,8 (Protection Sold) Millionen (vgl.
Kommunalkredit AG 2009, S. 10). Diese Höhe stellte mehr als die Hälfte des
gesamten CDS Exposures auf der Sicherungsgeber-Seite in Österreich (EUR 21.386
Millionen) dar (vgl. OeNB 2009c, o. S.). Das CDS Exposure der Kommunalkredit
bezog sich zu einem großen Anteil auf staats- bzw. staatsnahe Risiken und wies
deswegen ein hohes Rating auf (vgl. Abbildung 86).
115 Nähere Informationen zur Bewertung und zu den Sensitivitätsanalysen sind im Geschäftsbericht
der BAWAG (vgl. 2009, S. 129 f.) zu finden.
Roman Rabak Seite 208

Abbildung 86: CDS Exposure der Kommunalkredit AG (nach Ratingklassen)
Quelle: Kommunalkredit AG 2009, S. 69
Berücksichtigt man die Off Balance Sheet Risiken aus CDSs und Haftungen in Höhe
des Nominalwertes, so ergab sich für die Kommunalkredit AG ein Gesamtexposure
von EUR 44,1 Milliarden (vgl. Kommunalkredit AG 2009, S. 70).
Die Kommunalkredit AG hat das Marktrisiko aus Zinsänderungen, aus
Spreadänderungen im Fair Value- und Available for Sale Bestand, sowie das
Marktrisiko aus Optionen und aus Fremdwährungspositionen gemessen. Zur
Steuerung des Zinsrisikos dtanden dem Institut eine Reihe von Analyse- und
Simulationsinstrumenten zur Verfügung. Weiters wurde das Konzept des Economic
Value of Equity zur Steuerung herangezogen. Das Spreadänderungsrisiko der
Kommunalkredit wurde sowohl für alle CDS Positionen, als auch für Wertpapiere im
Fair Value Bereich gemessen. Zur Begrenzung der Optionspreisrisiken wurde eine
Szenariomatrix mit Volatilitäts- und Zinsänderungen herangezogen. Die Optionen
wurden anhand ihrer Ausübungswahrscheinlichkeiten bei der Zins Gap Analyse
berücksichtigt. Fremdwährungspositionen und das damit verbundene Risiko wurden
durch Fremdwährungs VaR Limits, Stopp Loss Limits und Volumenslimits gesteuert
(vgl. Kommunalkredit AG 2009, S. 65 f.). Das Handelsbuch der Kommunalkredit AG
wies aufgrund des geringen geschäftspolitischen Gewichts im Institut nur einen
kleinen nominellen Umfang auf. Dementsprechend gering war auch die
dazugehörige VaR Position (vgl. Abbildung 87).
Roman Rabak Seite 209

Abbildung 87: VaR der Kommunalkredit AG (tEUR)
Quelle: Kommunalkredit AG 2009, S. 74
12.3.2.7 Gegenüberstellung der Value at Risk Werte
Aufgrund der Tatsache, dass nicht alle hier betrachteten Banken dieselben Angaben
über ihre VaR Positionen tätigten, können nur begrenzt Rückschlüsse und
Vergleiche festgestellt werden. Die hier gezeigten Daten stammen aus den
Jahresabschlüssen der jeweiligen Institute. Gegebenenfalls wurde zwischen dem
Zehn-Tages-VaR und dem Ein-Tages-VaR umskaliert, um eine einheitliche
Betrachtungsweise zu gewährleisten. 116 Die Gesamt VaR Position der BAWAG,
sowie die VaR Summe der Bankbuchposition der Bank Austria wurden anhand der
übrigen Daten im Jahresabschluss der beiden Institute selbst errechnet.
Erwähnenswert ist, dass die Bank Austria, trotz größerer Bilanzsumme eine
geringere VaR Position als die RZB aufwies. Auch die Erste Bank hatte trotz hoher
Bilanzsumme eine eher geringe VaR Summe ausgewiesen. Allen Banken ist
gemeinsam, dass die VaR Positionen im Vergleich zum Vorjahr erheblich
angestiegen waren (vgl. Abbildung 88). Dies lässt sich durch die gestiegenen
Volatilitäten am Markt im Jahr 2008 erklären.
116 So erfolgte eine Umskalierung des Zehn-Tages-VaR im Handelsbuch der RZB auf einen Ein-
Tages-VaR. Weiters wurde der VaR der BAWAG im Bankbuch selbst aus dem Zehn-Tages-VaR
errechnet.
Roman Rabak Seite 210

Abbildung 88: VaR der größten fünf Banken in Österreich
Value at Risk Darstellung der größten fünf Banken in Österreich
Value at Risk im Handelsbuch (99%, ein Tag Haltedauer)
Durchschnitt Durchschnitt
mEUR Minimum Maximum 2008 2007 31.12.2008 31.12.2007
Bank Austria - - 21,20 12,3 - -
BAWAG 0,71 2,11 1,27 0,90 1,48 1,06
Erste Bank - - - - 7,79 5,54
RZB 17,66 88,84 42,76 18,71 86,42 20,99
Volksbank - - - - - -
VaR im Bankbuch (99%, ein Tag Haltedauer)
Durchschnitt Durchschnitt
mEUR Minimum Maximum 2008 2007 31.12.2008 31.12.2007
Bank Austria - - 43,90 22,90 - -
BAWAG - - - - 3,04 2,66
Erste Bank - - - - 37,17 23,56
RZB - - - - - -
Volksbank - - - - - -
Value at Risk Gesamtposition (99%, ein Tag Haltedauer)
Durchschnitt Durchschnitt
mEUR Minimum Maximum 2008 2007 31.12.2008 31.12.2007
Bank Austria - - 65,10 35,20 - -
BAWAG - - - - 4,52 3,72
Erste Bank - - - - 42,66 26,81
RZB
Volksbank
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Eigene Darstellung; Datenquelle: Jahresberichte der jeweiligen Banken
12.3.2.8 Gegenüberstellung der Verluste und der im Marktrisiko eingesetzten
Methodik
Die hier vorgelegten Daten unterliegen in manchen Punkten aufgrund mangelnder
Information getroffenen Annahmen.
So wurde das Exposure zu strukturierten Kreditprodukten der Volksbank AG iHv.
75% des zu SPVs eingeräumten Rahmens angenommen. Da die Bank Austria in
ihrem Jahresbericht fast keine Angaben zu strukturierten Kreditprodukten tätigte,
wurde, um eine Aussage über das Exposure dieses Instituts treffen zu können, ein
Portfoliowert angenommen (vgl. Abbildung 89). Dieser wurde durch eine
Hochrechnung der tatsächlichen-, sowie der durch die Umgliederung vermiedenen
Verluste mit einer branchendurchschnittlichen Verlusthöhe angenommen. Da
Angaben zur Portfoliogröße und Verlust der Volksbank auf Annahmen beruhen,
wurde der Branchendurchschnitt nur anhand der Institute errechnet, bei denen die
Daten aus dem Jahresbericht ablesbar waren. Weiters wurde unterstellt, dass die
Bank Austria eine geringere prozentuelle Verlusthöhe, als der Branchendurchschnitt
aufwies. Dies wird durch das Exposure in vergleichsweise besser bewertete
Produkte bzw. dem fehlenden Investment in Subprime Produkte begründet. Rechnet
Roman Rabak Seite 211

man die theoretisch erlittenen Verluste im Jahr 2008 117 mit dem unterstellten
prozentuellen Verlust der Bank Austria hoch, so ergibt sich ein Wert von EUR 2.419
Millionen per Ende 2008.
Abbildung 89: Berechnung der Portfoliohöhe der Bank Austria
Ermittlung der Portfoliohöhe der Bank Austria per Ende 2008
Verlusthöhe Branchendurchschnitt (Erste Bank, BAWAG, RZB) 38,43%
Abzug in der Verlusthöhe aufgrund bankinterner Besonderheiten 3,43%
angenommene (errechnete) Verlusthöhe der Bank Austria 35,00%
Verlustersparnis durch Umgliederung (mEUR) 350,00
Verluste durch Bewertungsanpassung bei strukturierten Kreditprodukten
(mEUR) 496,50
theoretischer Gesamtverlust (ohne vorgenommener Umgliederung) 846,50
Hochrechnung des Portfoliowerts per Ende 2008 (mEUR) 2.418,57
Eigene Darstellung; Datenquelle: Jahresberichte der jeweiligen Banken
Die Verluste im Jahr 2008 wurden zum besseren Vergleich in Verhältnis zum
Portfoliowert per Ende 2008 gesetzt (vgl. Abbildung 90). Wie man hier deutlich sieht,
variierte die relative Verlusthöhe der einzelnen Institute. Klammert man die
Ergebnisse der Volksbank aus, so lagen die Verluste der fünf größten Institute in
Österreich auf das Portfolio an strukturierten Produkten 118 in einer Größenordnung
zwischen 20% und 46%.
Abbildung 90: Strukturierte Kreditprodukte der fünf größten Banken im Jahr 2008
Strukturierte Kreditprodukte der fünf größten Banken in Österreich in 2008 (mEUR)
Portfoliohöhe
strukturierte
Verlust in % Subprime Investment Sub-Investment
KI
Kreditprodukte Produkte im Portfolio Verlust von Portfolio Exposure Grade Rating Grade Rating
Bank Austria 2.418,57 - 496,50 20,53% n/a 99,00% 1,00%
BAWAG 1.745,00 ABSs, MBSs, CDOs, Andere 799,30 45,81% 107,00 90,00% 10,00%
Erste Bank 2.300,00 ABSs, MBSs, CDOs, CMOs 707,00 30,74% 0,00 95,00% 5,00%
RZB
Volksbank
903,00 ABSs, CDOs
972,00 ABSs
350,00
61,00
38,76%
6,28%
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
n/a
Eigene Darstellung; Datenquelle: Jahresberichte der jeweiligen Banken
Wie sich in Abbildung 91 deutlich erkennen lässt, kam es bei den zwei Instituten mit
Varianz-Kovarianz Ansatz zu einem höheren Verlust als bei den Instituten welche
117 Dies sind 75% der Gesamtverluste im Segment Markets & Investmentbanking sowie EUR 350
Millionen an ersparten Verlusten.
118 In diesen Portfolien sind CDSs nicht enthalten.
Roman Rabak Seite 212

einen Simulationsansatz anwendeten. Innerhalb der Institute mit Varianz-Kovarianz
Ansatz erlitt die BAWAG höhere Verluste im Jahr 2008.
Abbildung 91: Gegenüberstellung der Verlusthöhe und der VaR Methodik
Gegenüberstellung Verlusthöhe und VaR Methodik (mEUR)
Verlusthöhe innerhalb Investment
strukturierter Grade Subprime
Var Methodik
Kreditprodukte Exposure Exposure
Bank Austria Simulationsansatz
Varianz Kovarianz
20,53% 99,00% n/a
BAWAG Ansatz 45,81% 90,00% 107
Erste Bank historische Simulation
Varianz Kovarianz
30,74% 95,00% 0
RZB Ansatz 38,76% n/a n/a
Volksbank historische Simulation 6,28% n/a n/a
Eigene Darstellung; Datenquelle: Jahresberichte der jeweiligen Banken
Im Allgemeinen waren die Marktrisikomanagementsysteme innerhalb der größten
fünf Banken dennoch gut ausgeprägt. So benutzten, wie bereits erwähnt, drei der
fünf Banken einen Simulationsansatz. Die BAWAG überprüfte die Aussagekraft ihres
Varianz-Kovarianz VaR Ansatzes durch eine zusätzliche Monte Carlo Simulation des
Handelsbuches. Allen Instituten war die Komplementierung der VaR Methodik durch
andere Risikomessungsansätze gemeinsam. So wurden zum Beispiel
Sensitivitätslimite, Positionslimite, Stopp Loss Limite, Volumenslimite oder Worst-
Case Limite eingesetzt. Alle fünf Institute führten in regelmäßigen Abständen
Stresstests durch um das Risiko noch besser einschätzen zu können. Die Erste
Group setzte in ihrem Marktrisikomanagementsystem zusätzlich die Extreme Value
Theorie ein. Von der BAWAG wurden zusätzliche Sensitivitätsanalysen in der
Bewertung strukturierter Produkte herangezogen. Die Volksbank AG betrachtete ihre
strategischen Bankbuchpositionen mit besonderer Sorgfalt. Weiters haben alle fünf
Banken neben dem Marktrisiko im Handelsbuch auch das Marktrisiko im Bankbuch
gemessen.
12.3.3 Interpretation der Ergebnisse der Analyse der Geschäftsberichte
Nach der Analyse der Jahresberichte der fünf größten Banken in Österreich können
nun folgende Interpretationen abgeleitet werden. Es zeigt sich, dass Institute mit
einem Varianz-Kovarianz Ansatz höhere Verluste auf strukturierte Produkte
verzeichneten, als Institute mit einem Simulationsansatz. Weiters sieht man, dass bei
Roman Rabak Seite 213

Exposure zu Subprime Produkten der höchste relative Verlust angefallen ist. Die
Reihenfolge der Verluste im Jahr 2008 lässt eine Korrelation zum eingesetzten VaR
System vermuten. So hat das Institut mit Subprime Exposure und Varianz-Kovarianz
Ansatz den höchsten Verlust erwirtschaftet. Das Institut ohne Subprime Exposure,
welches aber auch einen Varianz-Kovarianz Ansatz implementiert hatte,
verzeichnete die zweithöchsten Verluste. Institute mit einem Simulationsansatz
wiesen geringere Verluste auf. Dies lässt vermuten, dass Simulationsmethoden in
der Praxis besser geeignet waren die Risiken strukturierter Produkte abzudecken,
bzw., dass höhere Verluste mit einem Simulationsansatz im Marktrisikomanagement
vermieden werden konnten. Die Ergebnisse decken sich mit der Aussage von Herrn
Mag. Mücke (vgl. Expertengespräch, 2009) über die Überlegenheit der
Simulationsansätze in der Abdeckung der Risiken im Zusammenhang mit
strukturierten Produkten. Innerhalb der Institute mit Simulationsansatz gab es einen
weiteren Unterschied in der Verlusthöhe. So hatte die RZB, mit mehr Exposure im
Sub-Investment Grade Bereich, einen höheren Verlust als die Bank Austria (vgl.
Abbildung 91). Somit kann weiters ein Zusammenhang zwischen dem Rating
strukturierter Produkte und der Verlusthöhe innerhalb der größten Banken
Österreichs, gezogen werden.
Aufgrund der allgemein guten Qualität der eingesetzten
Marktrisikomanagementsysteme stellt sich weiters die Frage, ob österreichische
Banken aufgrund ihrer Modelle erkennen hätten müssen, dass es zu derart massiven
Problemen im Bereich strukturierter Produkte kommen wird.
Nach Ansicht von Herrn Mag. Mücke (vgl. Expertengespräch, 2009) wären die
grundlegenden Probleme weniger durch die eingesetzten Systeme, sondern viel
mehr durch eine gewisse Grundkenntnis der Märkte zu beantworten gewesen. So
haben seiner Meinung nach alle Banken das Ausmaß des Leverage, der sich in den
Märkten befand, unterschätzt. Durch den Beginn des Deleveraging Prozesses und
der plötzlichen Notverkäufe einzelner Institute brach der Preis am Markt, bzw. der
Markt als Ganzes, komplett zusammen. Das Ausmaß dieses Deleveraging
Prozesses wurde mit Sicherheit von sehr vielen Instituten unterschätzt. Allerdings
konnte man diesen Vorgang, rein anhand der eingesetzten
Risikomanagementsysteme nicht vorher erkennen. Dies erklärt sich zum Beispiel
daran, dass VaR Systeme keine adäquaten Warnsignale lieferten, da alle VaR
Roman Rabak Seite 214

Methoden aus vergangenen Beobachtungen heraus auf die Zukunft schließen. So
konnte man die aufkommenden Probleme nur über umfangreiche Stresstests bzw.
Szenarioanalysen voherkommen sehen. Hierfür waren wiederum eine fundamentale
Kenntnis der Märkte und der Produkte, sowie das Zusammenspiel der einzelnen
Komponenten notwendig.
Da die fünf größten Banken in Österreich in ihren Jahresberichten angaben, in der
Marktrisikomessung viele verschiedene Ansätze zu verwenden und in die Steuerung
dieser Risiken Stress- und Sensitivitätsanalysen miteinfließen zu lassen, kommt man
zu dem Ergebnis, dass sie theoretisch in der Lage hätten sein sollen, die Risiken im
Umgang mit strukturierten Kreditprodukten einzufangen und die in der Subprimekrise
auftretenden Probleme und Abwertungen vor Beginn dieser zu erkennen. Wie sich
allerdings in der Analyse der Daten gezeigt hat, mussten die fünf größten
österreichischen Banken hohe Verluste auf ihre Portfolien an strukturierten
Produkten verbuchen. Somit sieht man im Nachhinein, dass die größten Banken in
Österreich trotz der Güte und Komplexität der im Marktrisiko vorhandenen
Instrumente das Entstehen der Krise nicht erkannt hatten und den Geschehnissen
somit nicht rechtzeitig entgegenwirken konnten.
12.4 Erhebung des Gesamtexposures zu strukturierten
Kreditprodukten innerhalb von Österreich
12.4.1 Ergebnisse der Erhebung
Im Zuge des analytischen Teils der Arbeit wurde versucht das Gesamtexposure zu
am österreichischen Markt vorhandenen strukturierten Produkten zu bestimmen.
Hierfür wurde die OeNB als Ansprechpartner herangezogen. Diese stellte
anonymisierte, aggregierte Daten zu strukturierten Produkten am österreichischen
Markt zur Verfügung (vgl. OeNB 2009c, o. S.).
Die hier aufscheinenden Daten repräsentieren das Exposure zu strukturierten
Produkten und Kreditderivaten der Top 20 Banken in Österreich per Dezember 2008
(vgl. Abbildung 92). Somit kann gesagt werden, dass diese Tabelle den gesamten
österreichischen Verbriefungsmarkt darstellt. Kleinere Banken hatten im Vergleich zu
Roman Rabak Seite 215

den hier angeführten Positionen nur sehr minimale Beträge und können daher
vernachlässigt werden (vgl. Expertengespräch Mag. Redak, 2009).
In der Position CDSs in Abbildung 92 sind sowohl reine CDSs (also z.B. Single-
Name CDSs), als auch synthetische CDOs enthalten. Dies resultiert aus der
Erfassung der Daten im Meldewesen der OeNB. Im Meldewesen wird zwischen
reinen Verbriefungen, bei denen das wesentliche Instrument im Grunde in Form
einer Anleihe begeben wird, und Kreditderivaten unterschieden. Wenn im Rahmen
eines CDO ein CDS begeben wird, dann stellt das von der Wertpapierform her nur
einen CDS dar, auch wenn das Underlying ein verbriefter Kredit ist. Daher werden
synthetische CDOs den CDSs zugeordnet (vgl. Expertengespräch Mag. Redak,
2009). Herkömmliche CDOs (ohne Verwendung eines Kreditderivats) werden in der
Position CDOs dargestellt.
In der Position „Sonstige Structured Credit Products“ finden sich sowohl CLNs als
auch andere Sonderverbriefungen, wie zum Beispiel Constant Proportion Debt
Obligations. Im Vergleich zum Gesamtmarkt war diese Position mit 2,11% Anteil
verhältnismäßig klein (vgl. Abbildung 92). Werden ABSs oder MBSs nochmals zu
einem strukturiertem Produkt zusammengefasst, so scheinen diese nur in der
Kategorie CDOs auf. Es erfolgt keine Doppelzählung der einzelnen Wertpapiere (vgl.
Expertengespräch Mag. Redak, 2009). Am österreichischen Markt bestand Exposure
zu herkömmlichen strukturierten Produkten (True Sale Verbriefungen) iHv. knapp
EUR 13 Milliarden. Dies repräsentierte fast 24% des gesamten Marktes. Die in
Österreich vorhandenen CDSs hatten eine Gesamtsumme von EUR 38 Milliarden,
dies entsprach fast 71% des Gesamtmarktes. Sonstige strukturierte Produkte waren
im Ausmaß von EUR 3 Milliarden, bzw. im Ausmaß von 5%, vorhanden. Der
Gesamtmarkt strukturierter Kreditprodukte in Österreich hatte also eine Summe von
EUR 54 Milliarden per Ende 2008.
Roman Rabak Seite 216

Abbildung 92: Strukturierte Kreditprodukte in Österreich per Dezember 2008
Strukturierte Kreditprodukte in Österreich (TOP 20 Banken) per Dezember 2008
Non-
GesamtGesamt- Investment
exposureexposure mEUR AAA AA A BBB grade Ohne Rating (absolut) (relativ)
Summe ABSs 2.068 344 353 111 26 1 2.903 5,34%
davon Auto Loans 270 3 8 16 6 1 304 0,56%
davon Student Loans 877 0 0 0 0 0 877 1,61%
davon Credit Cards 41 8 7 0 0 0 56 0,10%
davon sonstige Kredite 880 332 336 94 20 0 1.662 3,06%
Summe MBSs 3.318 685 411 225 52 14 4.705 8,66%
davon CMBSs 484 195 188 33 0 4 904 1,66%
davon RMBSs 1.714 490 223 192 52 9 2.680 4,93%
davon CMOs 1.116 0 0 0 0 1 1.117 2,06%
Summe CDOs 2.955 1.347 321 402 198 115 5.338 9,83%
davon CLOs 2.003 810 200 75 14 30 3.132 5,77%
davon CBOs 292 48 21 10 22 0 393 0,72%
davon CSOs 272 57 32 20 87 46 514 0,95%
davon CDO of ABSs 134 141 47 28 68 1 419 0,77%
davon CDO of CDOs 244 285 13 262 7 38 849 1,56%
davon CLO of CLOs 4 5 4 5 0 0 18 0,03%
Summe CDSs 10.190 6.872 9.507 8.382 3.254 214 38.419 70,72%
als Sicherungsgeber 8.295 4.208 4.539 3.285 972 87 21.386 39,37%
als Sicherungsnehmer
sonstige Monoline-garantierte
1.594 1.513 2.508 2.791 1.060 127 9.593 17,66%
Engagements
sonstige Exposure ggü.
496 177 220 492 53 0 1.438 2,65%
Conduits/SIVs
hievon ungezogene Kreditlinien
0 373 1 1 1 0 376 0,69%
ggü. Conduits/SIVs
Sonstige Structured Credit
0 373 1 1 0 0 375 0,69%
Products
Gesamtexposure
198
19.225
195
9.992
134
10.947
259
9.872
60
3.644
302
646
1.148
54.326
2,11%
100,00%
In Anlehnung an OeNB 2009c, o. S.
Abbildung 93: Exposure österreichischer Banken in strukturierte Kreditprodukte
(nach Ratingklassen)
In Anlehnung an OeNB 2009c, o. S.
Roman Rabak Seite 217

Der Hauptteil des Exposures österreichischer Banken verlagerte sich auf Investment
Grade Tranchen. Die gehaltenen Wertpapiere wiesen meist ein Rating zwischen
AAA und A auf. Markant ist, dass dies im Bereich der CDSs nicht der Fall war. Diese
waren auch im BBB, sowie im Non-Investmentgrade Bereich angesiedelt (vgl.
Abbildung 93).
Abbildung 94 zeigt die Unterklassen der jeweiligen strukturierten Produkte bzw.
Kreditderivate. Innerhalb der MBSs nahmen CMBSs nur einen kleinen Teil der
Investments ein. Der Hauptteil entfiel auf Hypothekarkredite im privaten Bereich.
Dies fand in der Form von RMBSs bzw. CMOs statt. Innerhalb der Gruppe der CDOs
gab es eine große Zahl an unterschiedlichen CDO Arten. Obwohl der größte Teil aus
traditionellen CDO Strukturen (CLOs und CBOs) bestand, gab es auch Structured
Finance CDO (CDOs of CDOs, CLOs of CLOs) Exposure in Österreich.
Abbildung 94: Komponenten der einzelnen Produktklassen am österreichischen
Markt für strukturierte Kreditprodukte
In Anlehnung an OeNB 2009c, o. S.
Im Bereich der CDSs überwogen Verträge in welchen österreichische Banken die
Rolle des Sicherungsgebers einnahmen. Diese Zahl wurde, wie bereits erwähnt, vom
Roman Rabak Seite 218

CDSs Exposure der Kommunalkredit in die Höhe getrieben. Equity Positionen
innerhalb strukturierter Verbriefungen österreichischer Banken fanden sich sowohl im
Bereich Non-Investmentgrade, als auch in der Position „Ohne Rating“. Man kann
daher nicht genau sagen, wieviel Exposure österreichische Banken in Equity bzw.
First-Loss Positionen hatten (vgl. Expertengespräch Mag. Redak, 2009).
12.4.2 Interpretation der Ergebnisse der Erhebung
Vergleicht man die Ergebnisse der Studie, bzw. der Analyse der Jahresberichte, mit
den Daten der OeNB so lassen sich mehrere Dinge ableiten.
Rechnet man den Portfoliowert des in der Studie abgedeckten Marktsegments auf
100% hoch, so kommt man auf eine Summe von EUR 4.576 Millionen. Vergleicht
man diese Zahl mit dem von der Nationalbank ermittelten Wert, so sieht man, dass
es hier zu einer sehr großen Differenz kam. Dies legt die Vermutung nahe, dass das
Investment mit steigender Höhe der Bilanzsumme um ein Vielfaches zunahm. Diese
Vermutung wird durch die in der Analyse der Jahresabschlüsse erhobenen Daten,
bestätigt.
Setzt man die einzelnen Produktklassen in Verhältnis zum Gesamtportfolio, so
bemerkt man, dass sich der Anteil der MBSs sowie der CDSs am Gesamtexposure
innerhalb der Studie, den Ergebnissen der OeNB annäherte (vgl. Abbildung 95).
Abbildung 95: Gegenüberstellung der Studie mit den Ergebnissen der OeNB
Prozentueller Anteil der einzelnen Produkte am Gesamtexposure
Produktklasse
Studie OeNB
absolut (mEUR) prozentuell absout (mEUR) prozentuell
ABS 81 10% 2.903 5%
MBS 70 9% 4.705 9%
CDO 26 3% 5.338 10%
CDS 544 67% 38.419 71%
Andere 87 11% 1.148 2%
nicht zuordbar 0 0% 1.814 3%
Gesamt 808 100% 54.327 100%
Eigene Darstellung 119
119 Daten in der Spalte „OeNB“ sind in Anlehnung an die OeNB (vgl. 2009c, o. S.).
Roman Rabak Seite 219

Nach Durchsicht der Ergebnisse entdeckt man weiters einen Überhang an CDSs
innerhalb der durchgeführten Studie. Dieser steht im Einklang mit den Ergebnissen
der OeNB (vgl. 2009c, o. S.), welche einen deutlichen Überhang an CDSs im
Vergleich zu strukturierten Produkten aufzeigen 120 . Somit zeigte sich sowohl am
Gesamtmarkt, als auch in der Studie ein Überhang an CDSs. Anzumerken sei
allerdings, dass nach der Aufstellung der OeNB synthetische CDOs auch in die CDS
Position eingerechnet wurden, da die OeNB hier auf die Benutzung der
Kreditderivate innerhalb der CDOs abstellte (vgl. Expertengespräch Mag. Redak,
2009).
Das Exposure in strukturierte Kreditprodukte (ohne CDSs) der fünf größten
Österreichischen Banken war, in den von ihnen veröffentlichten Jahresberichten, mit
einer Gesamtsumme von EUR 8.338,57 Millionen ausgewiesen. Zusammen mit den
EUR 177 Millionen an herkömmlichen strukturierten Produkten innerhalb der Institute
der empirischen Studie ergab sich eine Summe von EUR 8.515,57 Millionen (vgl.
Abbildung 96). Die Differenz iHv. EUR 4.430 Millionen unterteilte sich somit auf
Institute, welche eine geringere Bilanzsumme als die fünf größten Kreditinstituten in
Österreich, allerdings eine größere Bilanzsumme als die in der Studie enthaltenen
Kreditinstitute im Jahr 2007, aufwiesen.
Abbildung 96: Exposure in strukturierte Kreditprodukte außerhalb der von der Arbeit
erfassten Kreditinstitute
Exposure in strukturierte Kreditprodukte (ohne CDSs) im
Jahr 2008
mEUR
Exposure der Institute innerhalb der Studie 177
Exposure der Banken aus der Jahresabschlussanalyse 8.339
Gesamtsumme 8.516
Gesamtsumme laut OeNB 12.946
Differenz (Exposure außerhalb der erfassten Kreditinstitute) 4.430
Eigene Darstellung 121
120 Das Verhältnis am Gesamtmarkt Österreich beläuft sich auf knapp EUR 14 Milliarden an cash
finanzierten strukturierten Produkten (True Sale Verbriefungen) und in etwa EUR 40 Milliarden an
CDSs (vgl. Expertengespräch Mag. Redak, 2009).
121 Die „Gesamtsumme laut OeNB“ wird den Daten der OeNB (vgl. 2009c, o. S.) entnommen.
Roman Rabak Seite 220

Im Vergleich zu den von der OeNB errechneten durchschnittlichen 4% an Verlusten
im Bereich aller strukturierter Kreditprodukte in Österreich wiesen die in der Studie
vorkommenden Institute mit 7% durchschnittlichen Verlusten einen leicht höheren
Wert auf. Die fünf größten Banken in Österreich hatten im Durchschnitt einen Verlust
iHv. 28,42% im Vergleich zum Gesamtwert ihrer Portfolien per Ende 2008. Dieser
markante Unterschied zu den Daten der OeNB erklärt sich durch das Einbeziehen
der CDSs in die Rechnung der OeNB. Die für die Berechnung der Verluste der fünf
größten Banken herangezogenen Daten enthielten keine CDSs. Somit ergibt sich als
Schlussfolgerung, dass die Verluste im Bereich der Kreditderivate im Vergleich zu
herkömmlichen ABSs, MBSs und CDOs erheblich geringer waren.
Die konsolidierte Bilanzsumme des österreichischen Bankensektors wies Ende 2008
eine Höhe von EUR 1.176 Milliarden auf (vgl. www.oenb.at 2009b). Somit betrugen
Investitionen in strukturierte Kreditprodukte und Kreditderivate 4,62% der gesamten
Bilanzsumme. Die Verluste hatten im Vergleich zur Gesamtbilanzsumme eine Höhe
0,18% (vgl. Abbildung 97). Diese Zahlen belegen die Tatsache, dass österreichische
Banken durch ihren traditionellen Fokus auf das Ostgeschäft ein, im internationalen
Vergleich, sehr geringes Exposure zu strukturierten Kreditprodukten und
Kreditderivaten aufwiesen.
Abbildung 97: Vergleich der konsolidierten Bilanzsumme Österreichs mit dem
Exposure und den Verlusten im Bereich strukturierter Kreditprodukte und
Kreditderivate
relatives Exposure in strukturierte Kreditprodukte und Kreditderivate
iVz. konsolidierten Bilanzsumme Österreichs (EUR Mrd.)
konsolidierte Bilanzsumme 1.176,00
Exposure zu strukturierten Kreditprodukten und
Kreditderivaten 54,33
Verluste auf strukturierte Kreditprodukte und Kreditderivate 2,10
relatives Exposure iVz. konsolidierten Bilanzsumme 4,62%
relativer Verlust iVz. konsolidierten Bilanzsumme 0,18%
Eigene Darstellung 122
122 Daten zur Gesamtbilanzsumme kommen von www.oenb.at 2009b; Daten zum Exposure zu
strukturierten Kreditprodukten und Kreditderivaten werden OeNB (vgl. 2009c, o. S.) entnommen. Die
Verluste iHv. EUR 2,1 Milliarden sind in der am österreichischen Markt durchgeführten Studie
gemeldet worden.
Roman Rabak Seite 221

13 Conclusio
Während die Interpretation der Ergebnisse bereits in den Punkten 12.2.4, 12.3.3,
sowie 12.4.2 erfolgte, wird hier abschließend eine Conclusio über die Beantwortung
der Forschungsfragestellung gegeben.
Die Frage, ob es in Österreich Exposure zu strukturierten Kreditprodukten und
Kreditderivaten gab, lässt sich eindeutig mit ja beantworten. So haben sowohl die
Ergebnisse der durchgeführten Studie, die Ergebnisse der Analyse der
Jahresberichte der größten Banken in Österreich, sowie die Analyse der Daten der
OeNB zu strukturierten Kreditprodukten, eindeutig aufgezeigt, dass österreichische
Kreditinstitute Exposure zu den hier behandelten Produkten aufwiesen. Sowohl die
Ergebnisse des analytischen Teils, als auch die Daten der OeNB (vgl. 2009c, o. S.)
bestätigen weiters, dass österreichische Banken durch ihr Exposure zu strukturierten
Produkten Auswirkungen der Finanzmarktkrise zu spüren bekamen.
Die Marktrisikomanagementsysteme in der österreichischen Bankenlandschaft
wiesen Unterschiede in der Ausgestaltung auf. So lassen die Ergebnisse der Studie
und der Analyse der Jahresberichte der Banken erkennen, dass die eingesetzte
Methodik innerhalb der größeren Institute besser ausgestaltet war. Das
Marktrisikomanagement der größten Institute in Österreich war komplexer
ausgestaltet und bildete eine größere Anzahl an verschiedenen Risiken in die
Marktrisikobemessung ein. Weiters wurde in der Steuerung der Risiken, im Vergleich
zu kleineren Instituten ein größeres Gewicht auf andere Ansätze als die VaR
Methodik gelegt. Außerdem verwendeten kleinere Kreditinstitute im größeren
Ausmaß den Varinz-Kovarianz Ansatz in der VaR Methodik. Größere Institute hatten
tendenziell einen Simulationsansatz in ihrem Marktrisikomanagement implementiert.
So kann man also behaupten, dass die größten Institute einen fortgeschritteneren
Ansatz zur Marktrisikosteuerung benutzten als kleinere, am österreichischen Markt
vertretene, Institute. Dies führt zur Vermutung, dass die größeren Kreditinstitute
besser mit den Risiken strukturierter Produkte umgehen hätten sollen und, dass
diese weniger Verluste auf ihre Investitionen erleiden hätten sollen als kleinere
Institute.
Roman Rabak Seite 222

Wie sich im analytischen Teil der Arbeit allerdings gezeigt hat, haben sowohl die in
der Studie erfassten klein- und mittelgroßen Institute, als auch die größten, am Markt
vertretenen Banken, Verluste auf strukturierte Kreditprodukte verbuchen müssen. Bei
der Gegenüberstellung der Ergebnisse zeigte sich ein prozentuell höherer Verlust
innerhalb der großen Kreditinstitute. Dies führt zu der Erkenntnis, dass sowohl die
Marktrisikomanagementsysteme der klein- und mittelgroßen Kreditinstitute, als auch
die der größten Institute nicht in der Lage waren, das tatsächliche Risiko
strukturierter Produkte adäquat abzubilden, bzw. dass die
Marktrisikomanagementsysteme nicht früh genug die Empfehlung gaben aus diesem
Markt auszusteigen. Dies führt zu der Frage, warum die Risikomanagementsysteme
nicht fähig waren, die Geschehnisse der Subprimekrise vorherzusehen. Diese Frage
ist umso interessanter, wenn man bedenkt, dass vor allem die großen Banken in der
Theorie sehr gute Marktrisikomanagementmodelle hatten.
Vermutlich lässt sich diese Frage dadurch beantworten, dass zum einen auch
komplexe VaR Systeme die Risiken der Krise nicht adäquat abbilden konnten.
Stress- und Sensitivitätsbetrachtungen waren zwar in der Lage, nicht alltägliche
Szenarien zu simulieren und so ein Gespür für potentielle Risiken und Auswirkungen
zu vermitteln. Allerdings hatte innerhalb der Kreditinstitute niemand mit einem
derartigen Zusammenbruch der Märkte gerechnet. Weiters wurde nicht, oder nur in
zu geringem Maße bedacht, dass der Markt für strukturierte Produkte mit einem sehr
großen Leverage Faktor arbeitete.
Somit ergibt sich die Vermutung, dass die, in den Stress- und
Sensitivitätsbetrachtungen verwendeten Parameter, nicht in der notwendigen Höhe
angenommen worden waren. Weiters stellt sich die Vermutung auf, dass, wie auch
von der OeNB (vgl. www.oenb.at 2008c) schon vermutet wurde, die wesentlichen
Gründe der Finanzmarktkrise nicht im Bereich des Risikomanagements gelegen
haben. Auch Borio (vgl. 2008, S. 21), sowie die Bank of England (vgl. 2007a, S. 5 f.)
sehen die wesentlichen Problemstellungen außerhalb des Risikomanagements.
Auch diese Arbeit kommt zu der Erkenntnis, dass das Marktrisikomanagement nicht
unbedingt in der Lage war, bzw. gewesen sein konnte, aufgrund der Ausprägung der
Modelle die Subprimekrise vorherzusehen bzw. rechtzeitig entgegen zu steuern. Ein
rechtzeitiges Erkennen der Situation auf den Märkten und somit ein Gegensteuern
vor Eintritt der Krise war daher eher durch eine fundamentale Betrachtung der
Roman Rabak Seite 223

Märkte, sowie einem fundierten Verständnis der Produkte und Marktteilnehmer,
sowie der Beziehungen untereinander, möglich (vgl. Expertengespräch Mag. Mücke,
2009).
Roman Rabak Seite 224

Anhang
Roman Rabak Seite 225

Anlagenverzeichnis
1 Fannie Mae Credit Profile by Key Product Features - Credit Characteristics of
Single-Family Conventional Mortgage Credit Book of Business..............................227
2 Fannie Mae Credit Profile by Vintage and Key Product Features - Credit
Characteristics of Single-Family Conventional Mortgage Credit Book of Business
by Vintage ...............................................................................................................228
3 Ausgewählte Finanzdaten von Fannie Mae.......................................................230
4 On-Balance Sheet vs. Off-Balance Sheet MBSs von Fannie Mae.....................231
5 Ausstehende Hypothekarkreditwertpapiere am US amerikanischen Hypothekar-
kreditmarkt im Jahr 2007.........................................................................................232
6 MBSs Brutto-Neuemission pro Jahr...................................................................233
7 Expertengespräch mit Frau Mag. Vanessa-Maria Redak ..................................234
8 Expertengespräch mit Herrn Mag. Christian Mücke ..........................................240
9 Reihung der in Österreich meldepflichtigen Kreditinstitute nach der Höhe ihrer
Bilanzsumme zum 31.12.2007 (in mEUR)...............................................................262
10 In der Studie relevante Kreditinstitute am österreichischen Markt .....................278
11 Email von Lengauer, Ulrich an Rabak, Roman: Anfrage: Ranking öster-
reichischer Banken nach Bilanzsumme, am 20.04.2009.........................................280
12 Fragebogen zur Studie „Structured Credit Products in Österreich“....................281
Roman Rabak Seite 226

1 Fannie Mae Credit Profile by Key Product Features - Credit
Characteristics of Single-Family Conventional Mortgage Credit Book
of Business
Die hier gezeigte Tabelle gibt einen Überblick über das Kreditprofil von Fannie Mae,
dargestellt anhand der Schlüsselcharakteristika der einzelnen Produkte (vgl.
www.fanniemae.com 2009c, S. 5).
Abbildung 98: Fannie Mae Credit Profile by Key Product Features
Quelle: www.fanniemae.com 2009c, S. 5
(1) Alt-A, Subprime, and Jumbo Conforming Loans are calculated as a percentage of
the single-family mortgage credit book of business, which includes government
loans. Government loans are guaranteed or insured by the US Government or its
agencies, such as the Department of Veterans Affairs (VA), the Federal Housing
Administration (FHA) or the Rural Housing and Community Facilities Program of the
Department of Agriculture.
(2) Unpaid principal balance of all loans with credit enhancement as a percentage of
unpaid principal balance of single-family conventional mortgage credit book of busi-
ness. Includes primary mortgage insurance, pool insurance, lender recourse and o-
ther credit enhancement.
Roman Rabak Seite 227

(3) Expressed as a percentage of credit losses for the single-family mortgage credit
book of business. For information on total credit losses, refer to Fannie Mae's 2008
Form 10-K.
2 Fannie Mae Credit Profile by Vintage and Key Product Features - Cre-
dit Characteristics of Single-Family Conventional Mortgage Credit
Book of Business by Vintage
Die hier gezeigte Tabelle gibt einen Überblick über das Kreditportfolio von Fannie
Mae, unterteilt nach den jeweiligen Jahrgängen der Emissionen (vgl.
www.fanniemae.com 2009c, S. 6).
Abbildung 99: Fannie Mae Credit Profile by Vintage and Key Product Features
Quelle: www.fanniemae.com 2009c, S. 6
(1) Unpaid principal balance of all loans with credit enhancement as a percentage of
unpaid principal balance of single-family conventional mortgage credit book of
business. Includes primary mortgage insurance, pool insurance, lender recourse and
other credit enhancement.
Roman Rabak Seite 228

(2) Expressed as a percentage of credit losses for the single-family mortgage credit
book of business. For more information on total credit losses, refer to Fannie Mae's
2008 Form 10-K.
(3) Default means loan was terminated without full satisfaction. Cumulative Default
Rate is total number of defaulted loans since origination divided by total originated
loans. As of December 31, 2008, 2004 vintage cumulative default Rate was 0.92%
and 2003 vintage cumulative default Rate was 0.59%.
Roman Rabak Seite 229

3 Ausgewählte Finanzdaten von Fannie Mae
Abbildung 100: Finanzdaten von Fannie Mae
Quelle: www.fanniemae.com 2009d, S. 81
Roman Rabak Seite 230

Die Erklärung der Fußnoten finden Sie im Form 10-K von Fannie Mae unter
www.fanniemae.com (vgl. www.fanniemae.com 2009d, S. 81 f.).
4 On-Balance Sheet vs. Off-Balance Sheet MBSs von Fannie Mae
Abbildung 101: Gegenüberstellung On Balance / Off Balance Sheet Tätigkeiten von
Fannie Mae
Quelle: www.fanniemae.com 2009d, S. 164
Roman Rabak Seite 231

5 Ausstehende Hypothekarkreditwertpapiere am US amerikanischen
Hypothekarkreditmarkt im Jahr 2007
Abbildung 102: Ausstehende Hypothekarkreditwertpapiere am US amerikanischen
Hypothekarkreditmarkt im Jahr 2007
Ausstehende Hypothekarkreditwertpapiere am US amerikanischen Hypothekarkreditmarkt im Jahr 2007 (mUSD)
Wert der privaten 1-4 Familienhaus-Immobilien: USD 23 Billionen
% der Summe an MBS Ausstehende 1-4
Jahr GNMA FHLMC FNMA Summe Agency Nonagency Summe MBS % Agency % Nonagency Hypothekarkredite
1992 419.516 401.525 560.471 1.381.512 142.265 1.523.777 91,00% 9,00% 2.954.396 52,00%
1993 414.066 434.499 638.780 1.487.345 167.899 1.655.244 90,00% 10,00% 3.113.834 53,00%
1994 450.934 460.656 681.237 1.592.827 183.002 1.775.829 90,00% 10,00% 3.291.540 54,00%
1995 472.283 512.238 735.170 1.719.691 193.759 1.913.450 90,00% 10,00% 3.459.184 55,00%
1996 506.340 551.513 801.025 1.858.878 215.357 2.074.235 90,00% 10,00% 3.682.790 56,00%
1997 536.810 576.846 854.782 1.968.438 253.804 2.222.242 89,00% 11,00% 3.917.569 57,00%
1998 537.431 643.465 977.708 2.158.604 321.869 2.480.473 87,00% 13,00% 4.274.301 58,00%
1999 582.263 744.619 1.097.707 2.424.589 353.660 2.778.249 87,00% 13,00% 4.699.578 59,00%
2000 611.553 816.602 1.197.298 2.625.453 385.501 3.010.954 87,00% 13,00% 5.126.531 59,00%
2001 591.368 940.933 1.442.230 2.974.531 463.217 3.437.748 87,00% 13,00% 5.677.996 61,00%
2002 537.888 1.066.303 1.708.409 3.312.600 544.055 3.856.655 86,00% 14,00% 6.436.575 60,00%
2003 473.738 1.129.540 1.790.743 3.394.021 664.005 4.058.026 84,00% 16,00% 7.226.763 56,00%
2004 441.235 1.193.683 1.832.535 3.467.453 1.049.767 4.517.220 77,00% 23,00% 8.284.980 55,00%
2005 405.246 1.321.268 1.881.435 3.607.949 1.536.627 5.144.576 70,00% 30,00% 9.323.217 55,00%
2006 410.196 1.468.608 2.026.107 3.904.911 1.991.459 5.896.370 66,00% 34,00% 10.359.047 57,00%
2007 - Q2 417.216 1.585.752 2.145.723 4.148.691 2.120.175 6.268.866 66,00% 34,00% 10.749.703 58,00%
Quelle: In Anlehnung Goodman et al. 2008, S. 4 123
Verteilung der 34% Nonagency MBS
Alt-A 13,00%
Prime 8,00%
Subprime 13,00%
Roman Rabak Seite 232
Familien
MBS als % der
ausstehenden Summe der
Hypothekarkredite
123 Primärquellen: Inside MBS & ABS (vgl. 2008, o. S.), Loan Performance (vgl. 2008, o. S.) sowie
UBS (vgl. 2008, o. S.).

6 MBSs Brutto-Neuemission pro Jahr
Abbildung 103: MBSs Brutto-Neuemission pro Jahr
MBS Brutto-Neuemission pro Jahr
Agency (mUSD) Nonagency (mUSD) Summe MBS (mUSD)
% des Gesamten
Jahr Alt-A Jumbo Subprime Andere Agency Alt-A Jumbo Subprime Andere Nonagency
1995 269.132 498 25.838 17.772 4.818 318.058 84,60% 0,20% 8,10% 5,60% 1,50% 15,40%
1996 370.648 1.803 31.419 30.769 5.903 440.541 84,10% 0,40% 7,10% 7,00% 1,30% 15,90%
1997 367.884 6.518 49.975 56.921 5.719 487.016 75,50% 1,30% 10,30% 11,70% 1,20% 24,50%
1998 725.952 21.236 97.365 75.830 8.780 929.163 78,10% 2,30% 10,50% 8,20% 0,90% 21,90%
1999 685.078 12.023 74.631 55.852 5.394 832.977 82,20% 1,40% 9,00% 6,70% 0,60% 17,80%
2000 479.011 16.444 53.585 52.467 13.463 614.970 77,90% 2,70% 8,70% 8,50% 2,20% 22,10%
2001 1.087.499 11.374 142.203 87.053 26.691 1.354.819 80,30% 0,80% 10,50% 6,40% 2,00% 19,70%
2002 1.444.426 53.463 171.534 122.681 66.277 1.858.381 77,70% 2,90% 9,20% 6,60% 3,60% 22,30%
2003 2.131.953 74.151 237.455 194.959 79.653 2.718.170 78,40% 2,70% 8,70% 7,20% 2,90% 21,60%
2004 1.018.684 158.586 233.378 362.549 109.639 1.882.836 54,10% 8,40% 12,40% 19,30% 5,80% 45,90%
2005 964.697 332.323 280.704 465.036 113.247 2.156.007 44,70% 15,40% 13,00% 21,60% 5,30% 55,30%
2006 924.637 365.676 219.037 448.600 112.139 2.070.089 44,70% 17,70% 10,60% 21,70% 5,40% 55,30%
2007 - 9M 860.909 235.995 161.190 189.464 63.908 1.511.465 57,00% 15,60% 10,70% 12,50% 4,20% 43,00%
2007-Q1 265.208 96.873 60.333 88.554 26.148 537.116 49,40% 18,00% 11,20% 16,50% 4,90% 50,60%
2007-Q2 288.743 100.916 60.567 74.694 22.288 547.207 52,80% 18,40% 11,10% 13,60% 4,10% 47,20%
2007-Q3 306.958 38.206 40.290 26.216 15.472 427.142 71,90% 8,90% 9,40% 6,10% 3,60% 28,10%
Quelle: In Anlehnung an Goodman et al. 2008, S. 6 124
124 Primärquellen: Inside MBS & ABS (vgl. 2008, o. S.) und UBS (vgl. 2008, o. S.).
Roman Rabak Seite 233

7 Expertengespräch mit Frau Mag. Vanessa-Maria Redak
Expertengespräch mit Frau Mag. Vanessa-Maria Redak, Gruppenleiterin für die
Analyse sonstiger Groß- und Regionalbanken (Österreichische Nationalbank,
Abteilung für Bankenanalyse) am 26. Mai 2009 in Wien
Herr Rabak: Können Sie mir ihre Einschätzung zur Verfügbarkeit quantitativer Daten
im Bezug zu meiner geplanten Umfrage am österreichischen Bankensektor geben?
Frau Redak: Quantitative Daten zur Verfügung gestellt zu bekommen ist sehr
schwierig. Manche Daten können Sie auf der Homepage der OeNB im Meldewesen
in Erfahrung bringen. Meiner Meinung wäre es einfacher qualitative Interviews mit
den acht größten Banken in Österreich durchzuführen. Auf diese Banken fällt das
Hauptverbriefungsvolumen in Österreich, dadurch sollte es möglich sein, die
Diplomarbeit mit der Durchführung der Experteninterviews zu schaffen. Das
Meldewesen der österreichischen Banken an die OeNB gibt Auskunft über
aggregierte Daten zu Verbriefungen und Kreditderivaten. Hierbei stellt sich aber die
Frage, ob diese Daten öffentlich zugänglich sind. Hier können sie unter der
Statistikhotline der OeNB nachfragen. Ich denke allerdings, dass diese Daten zur
Verfügung stehen. Im Meldewesen gibt es die aktivseitige Position „Forderungen an
Kreditinstitute“, mit der darin enthaltenen Einzelposition „verbriefte Forderungen“. Die
Position „verbriefte Forderungen“ gibt es auch bei Forderungen an Nichtbanken. Es
gibt also diese Summenposition über alle Banken.
Herr Rabak: Welche Instrumente sind unter der Position verbriefte Forderungen
enthalten? Finden sich dort ABSs, CDOs und MBSs?
Frau Redak: Ja genau. Das Problem beim Meldewesen ist aber, dass die Position
nicht nach einzelnen Produkten abgefragt wird, sondern dass wir einfach verbriefte
Forderungen einbuchen. Das gleiche ist bei Kreditderivaten der Fall, allerdings wird
diese Position etwas weiter aufgeschlüsselt. Kreditderivate werden in der so
genannten Anlage 2 gemeldet. Dort sind die Kreditderivate angeführt. Diese sind
weiters unterteilt nach CDSs, CLNs, einer dritten Position und der Position Sonstige
Kreditderivate. Bei Verbriefungen wird nicht zwischen den einzelnen Produkten
unterschieden.
Roman Rabak Seite 234

Herr Rabak: Gibt es beim Posten verbriefte Forderungen eine Erläuterung welche
Positionen hier hineinfallen?
Frau Redak: In der OeNB betreut das Herr Dr. Eckhardt, er betreut das Meldewesen.
Eventuell kann er Ihnen hierbei weiterhelfen. Hier sehen Sie die Daten von den Top
20 Banken, also die 20 größten Banken Österreichs. Das ist de facto der
Verbriefungsmarkt in Österreich, die kleineren Banken haben „Peanuts“ in ihren
Portfolien.
Herr Rabak: Stellen diese Top 20 Banken de facto den österreichischen
Verbriefungsmarkt dar?
Frau Redak: Ja. Das würde ich auf jeden Fall sagen. Im Grunde kann man sagen,
dass sich das Verbriefungsvolumen auf die Top acht Banken, die acht größten
Banken konzentriert und die anderen Banken eher kleinere Positionen haben,
welche vernachlässigbar sind. Im oberen Teil der Tabelle sind die reinen
Verbriefungen (ABSs, MBSs, etc.) angeführt, im unteren Teil finden Sie die
Kreditderivate.
Herr Rabak: Enthält die Position Nummer 3 - CDOs auch synthetische CDOs?
Frau Redak: Nein, synthetische CDOs sind nur unter der Position CDSs enthalten.
Oben finden sich nur „True Sale Verbriefungen“. Synthetische CDOs sind in der
Regel in der Position CDSs enthalten da eine synthetische Verbriefung nur über ein
Kreditderivat passiert, welches bei der OeNB als Derivat gemeldet werden muss.
Herr Rabak: Das heißt in dieser Position stecken sowohl synthetische CDOs als auch
reine Hedging CDSs (bzw. Single-Name CDSs)?
Frau Redak: Ja genau. Die OeNB unterscheidet im Meldewesen zwischen reinen
Verbriefungen, wo das wesentliche Instrument im Grunde in Form einer Anleihe
begeben wird, und Kreditderivaten. Wenn im Rahmen eines CDO ein CDS begeben
wird dann ist das letztendlich von der Wertpapierform her ein CDS, auch wenn das
zugrunde liegende Wertpapier ein verbriefter Kredit ist. Die Summe an CDSs ist auch
viel höher als die Summe der oberen Instrumente. Die reinen Verbriefungen
betragen in Summe rund EUR 15 Milliarden, der Teil an CDSs ist ca. EUR 40
Milliarden wert. Normale Verbriefungen werden in der Regel in der Bilanz gebucht,
Kreditderivate sind im UBG „Off-Balance“ zu erfassen. Unter IFRS sind
Roman Rabak Seite 235

Kreditderivate auch in der Bilanz enthalten, aber das ist für das Meldewesen der
OeNB nicht relevant da hier UGB gilt.
Herr Rabak: Wo finden sich Kreditderivate im Jahresabschluss der Banken Off-
Balance Positionen sind im UBG ja nicht in der Bilanz enthalten, unter IFRS aber
schon.
Frau Redak: Sie finden beide Arten des Ausweises. Banken machen sowohl einen
Jahresabschluss nach UGB, als auch einen nach IFRS. Im ersten finden Sie den
Posten außerbilanzielle Geschäfte angegeben, im IFRS Abschluss finden Sie diese
Geschäfte in der Bilanz. Allerdings muss man hier aufpassen, da diese Daten von
der OeNB nach UGB abgefragt worden sind, weil jede Bank auch einen UGB
Abschluss erstellen muss und weil für die OeNB für die Eigenmittelberechnung das
UGB maßgeblich ist.
Herr Rabak: Wo finden sich CLNs in dieser Aufstellung?
Frau Redak: CLNs werden unter „Sonstige Structured Credit Products“ ausgewiesen.
Allerdings ist dieses Instrument vom Volumen her relativ gering am Markt vertreten.
Unter der Position „Sonstige Structured Credit Products“ sind zum Teil auch andere
Sonderverbriefungen enthalten (zum Beispiel Constant Proportion Debt Obligation).
Man kann also nicht definitiv sagen, dass hier nur CLNs vertreten sind. Genauso
verhält es sich bei den „Sonstigen Monoline-garantierten Engagements“. Hier können
auch sowohl Kreditderivate, als auch normale Verbriefungen enthalten sein.
Allerdings ist auch diese Position vernachlässigbar klein.
Herr Rabak: Monoliner garantierte Engagements sind Kreditderivate die durch
Monoliner besichert sind?
Frau Redak: Hier sind eher Verbriefungen gemeint, welche noch zusätzlich durch
einen Monoliner besichert wurden.
Herr Rabak: Können also die oben genannten Positionen explizit per Definition keine
Monolinergarantien haben, da sie sonst in diese Position hinunter wandern würden?
Frau Redak: Nein, sie können auch eine Garantie haben. In der Position „Sonstige
Monoline-garantierte Engagements“ sind sonstige Produkte enthalten, welche oben
nicht erfasst wurden, aber die auch durch Monoliner besichert sind. In diesem
Zusammenhang sei gesagt, dass die Kommunalkredit die Position CDSs in die Höhe
Roman Rabak Seite 236

treibt. Wie aus dem Jahresabschluss 2008 der Kommunalkredit herausgeht, war
dieses Institut ja stark im CDS Markt, vor allem als Sicherungsgeber tätig. Man sieht
weiters deutlich, dass CDOs die größte Position am Verbriefungsmarkt darstellen.
Herr Rabak: Bei CDOs wurden als Underlying oft ABSs oder MBSs verwendet. Sind
diese zwei Kategorien hier getrennt?
Frau Redak: Die sind getrennt, ja. Ist ein ABS in einem CDO enthalten, so wird er
oben nicht gewertet.
Herr Rabak: Ist die Kategorie "ohne Rating" die Equity Position?
Frau Redak: Das kann, glaube ich, auch etwas anders darstellen, das deckt sich
nicht 100%. Ich glaube, dass die Equity Position aus den beiden Kategorien „Non-
Investment Grade“ und „Ohne Rating“ zusammengesetzt wird. Die OeNB hat
aggregiert festgestellt, dass an die 60% aller strukturierten Produkte in die
Kategorien AAA und AA fallen. In dieser Umfrage sind alle Bewertungsverluste per
Dezember 2008 schon eingebucht. Das bedeutet, diese Aufstellung zeigt die
wertberichtigten Werte per Dezember 2008. Leider gibt es diese Tabelle per
Dezember 2007 nicht. Der Abwertungsbedarf auf alle Positionen im Jahr 2008
(inklusive CDS) lag bei EUR 2,1 Milliarden. Das bezieht sich auf das
Gesamtvolumen, also EUR 55 Milliarden. Es sind also rund 4% des
Gesamtvolumens abgewertet worden.
Herr Rabak: Diese Umfrage bezieht sich auf die Top 20 Banken in Österreich. Kann
man daher die Liste der nach der Größe geordneten Institute als Bezug, welche
Banken in diese Studie hineinfallen, heranziehen?
Frau Redak: Nein, da mit Top 20 die systemrelevanten Banken gemeint sind. So ist
zum Beispiel die Österreichische Kontrollbank in der Erfassung nicht involviert,
weiters wurde z.B. die Banco do Brasil aus der Studie ausgeschlossen. Sonst kann
man aber im Großen und Ganzen schon die Liste der Bilanzsumme heranziehen. In
diesem Zusammenhang sei erwähnt das Raiffeisen Landesbanken kaum ein
Investment in diese Produkte hatten.
Herr Rabak: Haben österreichische Banken selbst Verbriefungstransaktionen
durchgeführt?
Roman Rabak Seite 237

Frau Redak: Soweit ich weiß, hat die Bank Austria Verbriefungen durchgeführt. Am
besten fragen Sie Herrn Eckhart, was die Banken originatorseitig gemacht haben.
Falls die Daten veröffentlicht sind kann er Ihnen hier weiterhelfen.
Herr Rabak: Können Sie mir Auskunft über die Position österreichischer Banken in
amerikanischen Subprime Hypotheken geben? Sind diese Daten öffentlich
zugänglich?
Frau Redak: In der Studie der OeNB wurden diese Daten schon abgefragt, allerdings
darf ich ihnen diese Information nicht geben.
Herr Rabak: Hat die OeNB Informationen über die Motivation zur Durchführung von
Verbriefungen?
Frau Redak: Information über die Motivation hinter der Begebung von Verbriefungen
hat die OeNB nicht. Hier ist es am besten die jeweiligen Banken zu befragen.
Herr Rabak: Können Sie mir etwas zum Risikomanagement von Verbriefungen
sagen?
Frau Redak: Verbriefungen werden von Banken als Kreditrisiko gehandhabt. Die
Bank meldet diese Positionen in den Forderungen im Bankbuch unter der Position
„verbriefte Forderungen“. Im Bankbuch sind die Kredite, im Handelsbuch sind die
Wertpapiere angeführt. ABSs sind im Grunde genommen Anleihen. Anleihen gelten
bei der OeNB als titrierter Kredit und werden daher als Kreditforderung behandelt.
Banken müssen auch nach Basel II Kreditrisiko hinterlegen. Strukturierte Produkte
haben natürlich auch im Handelsbuch ein Risiko. Hier gibt es von der EU eine neue
Regulierung, die so genannte Capital Requirements Directive (CRD). Diese
Regulierung wird gerade überarbeitet. Im Zuge der Überarbeitung gitb es auch eine
Überarbeitung für Verbriefungen im Handelsbuch. Am besten fragen sie Herrn
Mosburger von der OeNB zu diesem Thema.
Herr Rabak: Welche Positionen befinden sich in der Summe der derivativen
Geschäfte (lt. OeNB 2.300 Milliarden an derivativen Geschäften im Jahr 2008)?
Frau Redak: Seit 2008 müssen Kreditderivate in dieser Position enthalten sein. Mit
dem neuen Meldewesen müssen Banken prinzipiell alle Derivate, inklusive der
Kreditderivate im Bankbuch, melden. Dies umfasst Zinssatzderivate,
Wechselkursderivate, Indexderivate, Commodities und Kreditderivate (diese werden
Roman Rabak Seite 238

unterteilt nach den einzelnen Positionen). Die Ausweisrichtlinie finden Sie im
Internet, allerdings kann es sein, dass die dazugehörigen Zahlen nicht zugänglich
sind. Angaben finden Sie in der VERA (Vermögens-, Erfolgs- und Risikoausweis)
Verordnung auf Seite 68/69 in der Anlage C1 (bankenaufsichtliche Statistik). Dort
sind Derivate des Bankbuches und des Handelsbuches enthalten. Im Bankbuch
befinden sich Derivate, wenn Banken diese Positionen kaufen um ihr Kreditportfolio
abzusichern, also wenn sie als Sicherungsnehmer ein Derivat kaufen um ihr Portfolio
abzusichern. Im Handelsbuch geht es um Spekulations- und Handelserträge. Hier
handelt die Bank mit Derivaten. Im IFRS Abschluss muss man überprüfen unter
welchen Positionen Banken diese Instrumente halten (Available for Sale oder Fair
Value). Im IFRS sind die Derivate in der Bilanz verbucht, im UGB nicht. Prinzipiell
gibt es viele Meldungen zu Verbriefungen in der ONA (Ordnungnormenausweis)
Verordnung. Dort müssen die Verbriefungen von Seiten der Banken an die OeNB
gemeldet werden. Es stellt sich allerdings die Frage, ob diese Daten öffentlich
zugänglich sind. Konkret handelt es sich hierbei um den Verbriefungsteil in der ONA
Verordnung.
Herr Rabak: Beinhalten die VaR Summen im Handelsbuch der Bank auch verbriefte
Positionen?
Frau Redak: Wenn CDOs und ABSs im Handelsbuch gehalten werden, dann ja.
Sobald ein Instrument im jeweiligen Buch enthalten ist, muss es auch im VaR
berücksichtigt werden.
Herr Rabak: Gibt es eine öffentlich zugängliche Tabelle mit den Ansätzen der
einzelnen Banken im Risikomanagement?
Frau Redak: Es gibt leider keine Liste mit zusammengefassten Daten.
Roman Rabak Seite 239

8 Expertengespräch mit Herrn Mag. Christian Mücke
Expertengespräch mit Herrn Mag. Christian Mücke, stellvertretender
Abteilungsleiter Marktrisikomanagement der Bank Austria, geführt von Roman
Rabak am 08.07.2009 in Wien
Herr Rabak: Anhand welcher Vorschriften wird festgelegt ob strukturierte Produkte im
Handels-, oder im Bankbuch gehalten werden müssen?
Herr Mag. Mücke: Bezüglich der Klassifizierung strukturierter Produkte müssen zwei
Sichtweisen unterschieden werden. Die regulatorische Sichtweise orientiert sich an-
hand des BWG und stellt in der Zuordnung von strukturierten Produkten auf die Hal-
tedauer und die Handelsabsicht ab. Die zweite Sichtweise, nämlich die Rechnungs-
legungsvorschriften nach IFRS, klassifizieren strukturierte Produkte beim Ankauf die-
ser in verschiedene Klassen. Die Kategorien „Held for Trading“ und „Fair Value for
Profit and Loss“ werden im Handelsbuch erfasst, während „Hold to Maturity“, „Avai-
lable for Sale“, sowie Produkte im „Fair Value“ Bereich im Bankbuch gehalten wer-
den. Bei der Klassifizierung strukturierter Produkte muss man als Bank prinzipiell
zwischen Vorschriften nach IFRS und Vorschriften nach BWG unterscheiden. Wei-
ters gibt es zwischen diesen Vorschriften oft Unterschiede im Zusammenhang mit
der Klassifizierung strukturierter Produkte.
Herr Rabak: Nach IFRS Regeln ist es ja so, dass beim Kauf der jeweiligen Produkte
festgelegt werden muss in welche Klassifizierung diese fallen. Wie verhält es sich,
wenn man als Bank nach der erstmaligen Zuordnung strukturierte Produkte umklas-
sifizieren möchte? Unter IFRS Vorschriften wird ja nicht so oft umklassifiziert.
Herr Mag. Mücke: Genau, die IFRS Regeln sind relativ strikt bei gewissen unklaren
Umqualifizierungen. Dies ist nur in beschränkten Ausmaßen bei bestimmten Um-
gründungen möglich. Das BWG wäre prinzipiell nicht so streng was Veränderungen
betrifft. Dem BWG geht es mehr darum, dass der Intention des Regulators gefolgt
wird. So folgte z.B. die Umklassifizierung der Bank Austria im Wesentlichen den
Marktargumenten. So wurden strukturierte Produkte vom Handelsbuch in die Katego-
rie Loans and Receivables umgegliedert. Da diese Produkte sehr illiquide wurden
und es keinen laufenden Handel mehr mit ihnen gab, konnte man die Umgliederung
damit begründen, dass keine kurzfristige Gewinnerzielung mehr im Vordergrund
Roman Rabak Seite 240

stand, sondern, dass diese Instrumente im Wesentlichen bis zur Endfälligkeit behal-
ten werden und somit auslaufen werden. Damit hatten diese Produkte nicht mehr die
Eigenschaften eines klassischen Handelsbuchs und damit war auch die Argumenta-
tion schlüssig, dass man ihnen mehr den Charakter eines Bankbuches, mit all den
daraus entstehenden Konsequenzen, zuschrieb.
Herr Rabak: Welche Konsequenzen entstehen bei einer Umgliederung ins Bank-
buch?
Herr Mag. Mücke: Zum Beispiel ist die Eigenmittelunterlegung im Bankbuch anders
als im Handelsbuch, Zinsrisiko wird im Bankbuch nicht mit Eigenmitteln unterlegt. Es
gibt zwar Basel II Schocks welche angewendet werden, aber unmittelbar in die Ei-
genmittelrechnung fließt nichts hinein. Weiters erfolgt die Unterlegung des spezifi-
schen Risikos nach der Umgliederung nach den Bankbuchvorschriften (bislang er-
folgte die Ermittlung des spezifischen Risikos des ABS Buchs im Handelsbuch nach
dem internen Modell). Die Tatsache, dass die Eigenmittelunterlegung, zumindest so-
lange die Volatilitäten im ABS Bereich niedrig waren, für ein Portfolio an ABS im
Handelsbuch sicherlich billiger waren als es im Bankbuch der Fall war, könnte für
einige Banken ein Anreiz gewesen sein, ABS im Zweifelsfall eher im Handelsbuch zu
führen.
Herr Rabak: Wie äußert sich Marktrisiko in strukturierten Produkten und gibt es einen
Unterschied darin, wie sich das Marktrisiko in den verschiedenen Büchern äußert?
Gibt es Unterschiede in der Methodik der Marktrisikomessung in den jeweiligen Bü-
chern?
Herr Mag. Mücke: Aus Sicht der internen Steuerung muss es nicht sein, dass die
Produkte in den einzelnen Büchern anders erfasst sind. Wenn nun zum Beispiel das
ABS Buch reklassifiziert wird, werden die Instrumente in weiterer Folge im Bankbuch
statt im Handelsbuch ausgewiesen. Allerdings sind die Instrumente deswegen in der
internen Steuerung mit denselben Systemen erfasst wie vor der Umgliederung. Es
werden dieselben Prozesse vollzogen. Nur weil sich die Position des Instrumentes
ändert heißt das nicht dass man es jetzt automatisch anders sehen muss. Sehr wohl
einen Unterschied gibt es im Bereich der Eigenmittelerfordernis und der Berechnung
gegenüber dem Regulator. Hier gibt es für das Handelsbuch und für das Bankbuch
andere Vorschriften (So werden die umgegliederten ABSs, da sie nun als Loans und
Roman Rabak Seite 241

Receivables angesehen werden, wie Kredite unterlegt. Vor der Reklassifizierung
wurden sie gemäß des internen Modells unterlegt. Hat eine Bank kein internes Mo-
dell, so wäre es gemäß Standardverfahren im Handelsbuch zu unterlegen gewesen).
Herr Rabak: Welche Methodik zur Berechnung des Marktrisikos wird auf strukturierte
Produkte angewendet? Im Handelsbuch wird hierfür die Methodik des VaR, unter-
stützt durch Stresstests und Sensitivitätsanalysen eingesetzt. Gibt es für das Bank-
buch auch einen VaR Ansatz?
Herr Mag. Mücke: Die Bank Austria zeigt die wesentlichen Risiken des Bankbuches,
sofern es mit dem unmittelbaren Kreditbereich aus dem Kundengeschäft in Zusam-
menhang steht, im Jahresbericht auch im VaR. Das heiß, wenn Anleihen zum Bei-
spiel im Bankbuch gehalten werden, dann scheinen sie in unserem limitrelevanten
VaR auf. Nur wenn etwas im Bankbuch ist, heißt es noch nicht, dass automatisch
deshalb kein VaR zum Einsatz kommt. Die Trennung bei der Bank Austria, und ich
vermute, dass es sich in einigen Häusern ähnlich verhält, ist, dass zumindest der
Bereich der klassischen Kredite eher über den Weg eines Kreditportfoliomodells ab-
gedeckt wird und nicht mit der VaR Methodik des Treasury Bereichs, unabhängig
davon, dass im Treasury sowohl Handels- als auch Bankenbestände liegen, verar-
beitet wird. Es gibt in einer Bank unterschiedliche Divisionen, bei denen es häufig so
ist, dass das Treasury Geschäft mit einer VaR Methodik (nicht als einzige, genauso
werden Stresstests und andere Methoden eingesetzt) abgedeckt wird, und das Kun-
dengeschäft, also das klassische Kreditgeschäft der Bank, häufig nicht in dieses VaR
Modell, sondern in andere Kreditportfoliomodelle eingeht. Diese Modelle werden
zwar auch mit finanzmathematisch-statistischen Methoden Quantilsberechnungen
machen, aber nicht im Sinne eines Handelsbuch VaR, sondern im Sinne eines Kre-
ditportfoliomodells. Diese Portfolien werden dann oft getrennt betrachtet, und in einer
Gesamtbankrisikobetrachtung zusammengeführt, in der das ökonomische Kapital der
Bank betrachtet wird.
Herr Rabak: Bezogen auf strukturierte Produkte, wie kann man aus der Theorie her-
aus die Marktrisiken dieser Produkte messen? Mit welchem Ansatz bzw. mit welcher
Methodik erfolgt diese Berechnung?
Herr Mag. Mücke: Eine Grundvoraussetzung, um das Marktrisiko vernünftig messen
zu können, ist das Vorhandensein eines liquiden Marktes. Die meisten Marktrisiko-
Roman Rabak Seite 242

methoden funktionieren so, dass entsprechende Referenzvermögensgegenstände
vorhanden sind, von denen im laufenden Markt die Schwankungen abgelesen, und
dann auf das eigene Portfolio angewendet werden können. Hier kann man natürlich
unterschiedlich genau sein. Die Art und Weise wie ein Vermögensgegenstand mo-
delliert wird kann Abstufungen haben. Wenn eine Bank zum Beispiel ein vergleichba-
res Modell für verschiedene europäische RMBS hat und in einem gewissen Zeitpunkt
liquide Quotierungen vorliegen, hinter denen genug Volumen steckt um glaubwürdig
zu sein, dann kann man von diesen Vermögensgegenständen die Schwankungen
ablesen, daraus einen Risikofaktor machen und mit diesem Risikofaktor über ein
Mapping auch andere ABS, die ähnliche Eigenschaften haben, in das Risikomes-
sungsmodell einpreisen. Hier gibt es verschiedene Stufen der Vereinfachungen. So
kann man zum Beispiel den Cashflow des ABS sehr genau darstellen (also mit allen
künftigen Rückzahlungen so wie sie zur Bewertung erwartet werden sowie mit einer
laufenden Anpassung an künftige Änderungen der Tilgungen) oder auf Portfolioebe-
ne darauf verzichten und nur mit dem WAL der jeweiligen ABS in der Cashflow Mo-
dellierung arbeiten. Aber die Grundvoraussetzung ist, dass ein liquider Markt vor-
handen ist, der glaubhafte Preise gibt. Wenn dieser nicht vorhanden ist, dann ist die
VaR Ziffer jedenfalls problematisch oder nur mit Vorsicht anzuwenden. Dies gilt im
Übrigen nicht nur für strukturierte Produkte, sondern auch für ganz normale Plain
Vanilla Produkte in illiquiden Märkten. Wenn man zum Beispiel Exposure in Zins-
märkten in exotischen Währungen hat, in denen kein liquider Markt mit ausreichend
Volumen vorhanden ist, kann man natürlich Risikofaktoren aufsetzen und einen VaR
berechnen, allerdings muss man sich der Tatsache bewusst sein, dass der Aussa-
gegehalt einer solchen VaR Ziffer für diesen Marktbereich nur sehr bedingt tauglich
ist. Der VaR hat ganz klare Grenzen. Umso wichtiger ist es, das vorhandene Risiko,
in all jenen Bereichen wo man an diese Grenzen stößt, mit anderen Instrumenten als
mit einem VaR (z.B. Sensitivitäts-, oder Stressbetrachtungen) komplementär aufzu-
fangen.
Herr Rabak: Kann man beim VaR im Bezug auf Fixed Income Instrumente zwischen
parametrischen und nicht-parametrischen Ansätzen und der historischen Simulation
unterscheiden?
Herr Mag. Mücke: Ich bin mir jetzt nicht ganz sicher, wie in der Literatur die Grenzen
zwischen parametrisch und nicht-parametrisch gezogen werden. Die Unterschei-
Roman Rabak Seite 243

dung, welche mir geläufiger ist, ist, ob eine Bank einen Simulationsansatz verwendet
oder eine Matrix und einen Kovarianzmatrix Ansatz. Bei einem Varianz-Kovarianz
Ansatz ist es notwendig, dass vorher das ganze Risiko (zum Beispiel das einer Zins-
kurve) auf die Stützpunkte gemappt wird. Dabei finden sich vielleicht gewisse Paral-
lelen zu einem Duration-Ansatz. Wenn nun zum Beispiel die Delta Sensitivitäten auf
diesen jeweiligen Stützpunkt eruiert sind, kann man durch die Matrizen Rechnung
einen gesamten VaR herausfinden. Weiters kann man sehr leicht die marginalen Bei-
träge eines jeweils einzelnen Stützpunktes in dieser Matrix zum Gesamtbeitrag
bestimmen. Dieser Grenzbeitrag als zusätzlicher Output (z.B. als Grenzbeitrag in
dieser Zinsstützpunktstruktur) wird bei Verwendung eines Simulationsansatzes nicht
geliefert.
Herr Rabak: Das heißt ich kann den Varianz-Kovarianz Ansatz auch für strukturierte
Produkte verwenden? Wie werden strukturierte Produkte im VaR abgebildet?
Herr Mag. Mücke: Der Simulationsansatz hat gegenüber dem Varianz-Kovarianz An-
satz gewisse Vorteile. Ein ganz wesentlicher Vorteil ist, dass die Integration von neu-
en Produkten im Simulationsansatz leichter ist, weil im Prinzip nur eine funktionie-
rende Pricing Funktion vorhanden sein muss, in der alle wesentlichen Parameter mit
Risikofaktoren abgedeckt sind. Beim Varianz-Kovarianz Ansatz geht das nicht so
einfach, hier muss man das in die vorhandene Mappingstruktur einbinden. Damit ist
die Integration von neuen Produkten im Varianz-Kovarianz Ansatz wesentlich kom-
plexer. Besonders exotische Strukturen sind in einem Simulationsansatz sehr einfach
zu integrieren. Das gilt für beide Simulationsarten, egal ob die Monte Carlo Simulati-
on oder die historische Simulation verwendet wird.
Herr Rabak: Allerdings benötigt man bei der historischen Simulation Daten aus der
Vergangenheit. Fehlen dann bei neuen Produkten nicht die historischen Beobach-
tungen?
Herr Mag. Mücke: Ja, sagen wir so, wie viele Beobachtungen der Vergangenheit vor-
liegen ist eine technische Frage. Da hat die Monte Carlo Simulation gegenüber der
historischen Simulation den Vorteil, dass mit dem Monte Carlo Verfahren beliebig
viele Szenarien erzeugt werden können. Dies ist bei der historischen Simulation be-
grenzt. Hier stellt sich also eher die Frage, welche Methode sich innerhalb der Simu-
lationsverfahren anbietet. Die Bank Austria hat eine Kombination von historischer-,
Roman Rabak Seite 244

und Monte Carlo Simulation, genau aus dem Grund der noch fehlenden Länge der
Zeitreihen zum Zeitpunkt der Einführung im Jahr 2004. Da es im Jahr 2004 für viele
Namen nur relativ kurze Credit Spread Zeitreihen gab und auch noch relativ viele
Aktienneuemissionen am Markt stattfanden, implementierte die Bank Austria eine
Monte Carlo Simulation, allerdings nicht mit Normalverteilungsannahmen sondern
mit Student T5 Verteilungsannahme um die Fat Tails der Produkte abbilden zu kön-
nen. Damit konnte man aus 200 historischen Beobachtungen heraus 1000 Szenarien
erstellen. Mit einer reinen historischen Simulation wäre die Generation von 1000
Szenarien zu diesem Zeitpunkt schwierig gewesen. Heute wäre es wahrscheinlich
nicht so ein Problem, auf Aktien und Credit Spreads eine ganz normale historische
Simulation anzuwenden. Wenn man sich aber in Märkten befindet, in denen man nur
sehr schwer oder gar nicht an historische Beobachtungen herankommt, ist eine Mon-
te Carlo Simulation ein bisschen leichter.
Herr Rabak: Das heißt, prinzipiell kann man für strukturierte Produkte auch VaR mit
Varianz-Kovarianz Ansatz bilden und die Simulationsmethoden darüber laufen las-
sen?
Herr Mag. Mücke: Ja, allerdings stellt sich beim Varianz-Kovarianz Ansatz eben die
Frage, ob man das jeweilige Produkt so zerlegen kann, dass man es in das beste-
hende Risikofaktor-Mapping System gut einbringen kann. Es gibt schon exotische
Pricing Funktionen, wo das sehr schwierig ist. Bei solchen exotischen Pricing Funkti-
onen müsste man dann sehr viele Umwege gehen, bzw. wahrscheinlich gewisse Ab-
leitungen (z.B. numerische) berechnen, hier ist dann die Simulation einfach weniger
aufwendig. Ich würde aber nicht unbedingt sagen, dass das gerade für das ABS
Portfolio so ein „K.O. Kriterium“ ist. Bei einem funktionierenden ABS Markt mit einer
Vielzahl an repräsentativen Vermögensgegenständen, bei denen diese Risikofakto-
ren vorhanden sind, kann ich strukturierten Produkte wahrscheinlich auch in einem
Varianz-Kovarianz Ansatz in das Risikomessungssystem einbeziehen. Es gibt aber
in viele Produkte in anderen Bereichen, bei denen das nur sehr mühsam möglich ist.
Ich würde eigentlich schon sagen, dass über die letzten Jahre hinweg die meisten
Banken, die neuere Systeme haben, einen Simulationsansatz durchgeführt haben,
einfach weil die Implementierung der strukturierten Produkte so viel einfacher ist.
Insgesamt würde ich meinen, dass im Bereich der strukturierten Produkte der Simu-
lationsansatz Vorteile hat.
Roman Rabak Seite 245

Herr Rabak: Wenn man als Investor Tranchen strukturierter Produkte als Anleihen
innerhalb des Marktrisikomanagementsystems einbezieht, bedeutet das dann, dass
der VaR mit Hilfe der Duration berechnet wird?
Herr Mag. Mücke: Nein, nicht unbedingt. Man kann Anleihen auch im Simulationsan-
satz haben.
Herr Rabak: Wenn man einen Varianz-Kovarianz Ansatz benutzt, geht man dann mit
der Modified Duration vor?
Herr Mag. Mücke: Nein, man braucht nicht unbedingt eine Modified Duration. Man
kann die Cashflows, so wie sie im Cashflow Profil auftreten, einfach mappen. Dies
kann man für Fixzinsbonds und für Floater machen, bei ABS kommt einfach die
Komplikation hinzu, dass hier die Laufzeit und auch der Abbau der Nominalvolumina
nicht fix sind. Dies geschieht allerdings noch in der Vorzerlegung und ist für Simulati-
onen und Varianz-Kovarianz Ansatz gleich. Das kann man jetzt sehr genau machen,
indem man ein ganz genaues Cashflow Ablaufprofil in die Risikomethodik implemen-
tiert. Oder man benutzt eine WAL Approximation, bei der man die Tilgung nicht am
Schluss, sondern zum Zeitpunkt des Weighted Average Life approximiert und an-
nimmt, dass die Coupons vor diesem Zeitpunkt normal sind. Ist das Portfolio groß
genug, ist dieser Ansatz im Wesentlichen eine Methode die mir annähernd das rich-
tige Ergebnis widerspiegelt. Wenn es sich um Plain Vanilla ABS handelt, sehe ich
keinen wesentlichen Grund warum man das Risiko theoretisch nicht auch im Vari-
anz-Kovarianz Ansatz abbilden könnte.
Herr Rabak: Und je komplexer die Produkte werden, desto mehr empfiehlt es sich, in
einen Simulationsansatz überzugehen, weil neue Produkte einfach besser in das Ri-
sikomanagementsystem integrierbar sind? Habe ich das richtig verstanden?
Herr Mag. Mücke: Die Umstellung auf den Simulationsansatz in einer Bank wird
wahrscheinlich nicht primär vom ABS Buch getrieben sein. Insgesamt, wenn eine
Bank eine größere Anzahl an strukturierten Produkten hat, sollte das Marktrisiko-
messungssystem in einem Simulationsansatz umgesetzt werden. Auch die laufende
Neuproduktentwicklung ist dann dort wesentlich einfacher zu integrieren.
Roman Rabak Seite 246

Herr Rabak: Wo liegen die Schwachstellen im Hinblick auf die Erfassung strukturier-
ter Produkte. Gibt es Sachverhalte, bei denen aus der Theorie heraus Schwachstel-
len auftreten können?
Herr Mag. Mücke: Ich würde sagen es gibt unterschiedliche Schwachstellen. Ein we-
sentlicher Punkt bei allen Modellen ist die Frage, wie gut man aufgrund der Markt-
quotierungen Risikofaktoren ableiten kann. Wenn es einen funktionierenden Markt
gibt der liquid ist und wo man laufende Quotierungen für die unterschiedlichen Asset
Klassen hat, dann kann man daraus Risikofaktoren extrahieren. Auf solch einem
funktionierenden Markt hat man für unterschiedlichste ABS in unterschiedlichen
Tranchierungen und Regionen Risikofaktoren verfügbar. Wird dieser Markt illiquid,
dann fallen zum Teil Quotierungen weg. Broker, die früher regelmäßig Preise gestellt
haben, stellen plötzlich keine mehr oder sie stellen sie zwar weiter, aber es ist kein
ausreichendes Volumen hinter diesen Preisen. Klassischerweise hat man, wenn man
das Herausforderungsprofil einer Modellierung betrachtet, zwei typische Achsen. Die
eine ist Produktkomplexität und die andere ist Marktliquidität. Ist man zum Beispiel
mit Plain Vanilla Produkten in Emerging Markets, also Märkten in denen wenig Liqui-
dität vorhanden ist, so hat man dort in der Regel keine komplexen Produkte, sondern
eine sehr geringe Liquidität. Die Herausforderung in diesen Fällen der Modellierung
liegt in der fehlenden Liquidität der Märkte (gibt es glaubwürdige Risikofaktoren die
man ableiten kann). Von der Abdeckung gewisser Basisrisiken redet man in solchen
Märkten zum Beispiel noch gar nicht. Wenn kein funktionierender Swap Markt vor-
handen ist, sondern es nur Government Bonds am Markt gibt, dann braucht man von
dem Basisrisiko eines Swap Government Bond Spreads gar nicht zu reden, da man
dieses Risiko nicht bemessen kann. Spricht man auf der anderen Seite von Berei-
chen des Financial Engineering, in dem komplexe Produkte geschaffen und laufend
weiterentwickelt werden, dann liegt die Herausforderung häufig direkt in der Modellie-
rung dieser Produkte. Dies äußert sich in der Bepreisung dieser Produkte oder in der
Frage, welche Parameter es in diesen Produkten gibt und wie man diese modelliert.
Oft gibt es auch Teilparameter in diesen Produkten, für welche es wiederum keine
liquiden Märkte gibt. Zum Beispiel könnte man für die Modellierung Quanto Korrelati-
onen brauchen, für welche man keine regelmäßige Quotierung findet. Weiters lässt
sich die Base Correlation für Standard CDOs meist aus den ITraxx Märkten bzw.
ITraxx Tranchen ableiten. Bei Bespoke CDOs mit ganz bestimmten Namen, welche
Roman Rabak Seite 247

von einem Investor selbst zusammengestellt werden, kann man die Base Correlation
nicht mehr vom Markt ablesen. Man kann in solchen Fällen zwar die Korrelation zum
Beispiel an die ITraxx Base Correlation kalibrieren, allerdings gibt es dann trotzdem
Unsicherheiten in gewissen Marktparameterinputs. Diesem Problem kann man auf
verschiedene Art und Weise begegnen. Man kann zum Beispiel in einer Risikorech-
nung sagen, dass man gewisse Marktparameter einfach nur in einem gewissen Be-
reich verändert, oder man unterstellt eine Schwankung da man die tatsächliche
Schwankung nicht oder nur ungenau bemessen kann. In weiterer Folge kann man
nun eine Pauschalvorsorge treffen um der Bewertungsungenauigkeit im Modell zu
begegnen. Weiters gibt es natürlich in der Modellierung selbst Herausforderungen.
Bei manchen Modellen, wie gerade bei CDO Tranchen, muss man aufpassen, dass
man im Gedankengebäude konsistent bleibt. Das heißt zum Beispiel, dass man die
Base Korrelation nicht beliebig verändern kann, weil man dann sehr rasch in Berei-
che kommen kann, die einfach methodisch inkonsistent sind. Weiters muss man auf-
passen keine Konstellationen anzunehmen, die theoretisch nicht auftreten können.
Das heißt, wenn man zum Beispiel CDO Tranchen stresst, und eine Veränderung
der Base Correlations unterstellt, muss man aufpassen, dass man diese so unter-
stellt, dass die einzelnen Tranchenpreise mit dem untranchierten Gesamtpreis über-
einstimmt. Das kann unter Umständen eine technische Herausforderung darstellen
(die richtige Kalibrierung der Szenarien um diese in sich konsistent zu halten).
Herr Rabak: Der Grundsatz der Notwendigkeit liquider Märkte und einer ausreichen-
den Anzahl an Daten zur Marktrisikomessung gilt demnach sowohl für den VaR An-
satz, als auch für Simulationen?
Herr Mag. Mücke: Ja, das Problem hierbei kann allerdings sein, dass, auch wenn
man den Varianz-Kovarianz Ansatz hat, gewisse Produkte einfach analytisch nicht
mehr gut darstellbar sind. Die Bank Austria hatte hier zum Beispiel schon vor der
Umstellung auf den Simulationsansatz im Marktrisikobereich für einige Produkte ei-
nen Simulationsansatz im Varianz-Kovarianz Ansatz eingebaut um mit einer Simula-
tion jene Werte (in dem Fall Delta Werte) zu berechnen, die dann als Input wiederum
in den Varianz-Kovarianz Ansatz hinein geflossen sind.
Herr Rabak: An dieser Stelle machen wir einen kurzen Schwenk zum allgemeinen
Risikomanagement. Wozu ist Marktrisikomanagement gut und was sollte das Markt-
risikomanagementsystem können um sinnvoll zu agieren?
Roman Rabak Seite 248

Herr Mag. Mücke: Prinzipiell ist das System immer so gut, so gut es in der Lage ist,
die Risiken des jeweiligen Portfolios der Banken, auf die man es anwendet, darzu-
stellen, abschätzen, und begrenzen zu können. Zunächst einmal muss sich das
Marktrisikomanagement die Frage gefallen lassen, ob die verwendeten Instrumente
in der Lage sind, das Risiko, welches der Bank entsteht, entsprechend abzubilden,
sodass man dieses Risiko aufgrund der verwendeten Systeme abschätzen und
stressen kann. Es muss in der Lage sein aussagekräftige Zahlen zu berechnen, um
ein Gespür für das Risiko der Bank entwickeln zu können. Die Aufgabe des Marktri-
sikomanagements ist es, das Risikosystem beim Auftreten von Veränderungen in der
Portfoliozusammensetzung, in den Produkten, oder dergleichen so anzupassen,
dass dieser Anspruch weiterhin gewährleistet ist. Als Marktrisikomanager muss man
zunächst einmal das Portfolio und die darin enthaltenen wesentlichen grundsätzli-
chen Risiken kennen. Aus diesem Ansatz heraus, muss man sich fragen ob die ver-
wendeten Instrumente in der Lage sind das Risiko entsprechend gut abzubilden oder
ob es Schwächen gibt. Weiters muss man wissen ob es Dinge gibt, die man damit
gar nicht machen kann. Von da her ist für mich klar, dass der VaR, zwar ein sehr
schönes, aber dennoch nur ein Instrument unter mehreren ist. Der VaR gibt im Ge-
gensatz zu anderen Instrumenten die Möglichkeit quer über unterschiedliche Produk-
te an Märkten ein Quantil anzugeben. Dies geht mit Sensitivitätsmethoden nicht. Hier
kann man nur sagen, wie viel ein Basispunkt im Dollar kostet und wie viel ein Basis-
punkt in einer anderen Währung kostet, aber ich kann nicht sagen wie diese zwei
Werte addiert werden. Das vermag eben ein VaR Ansatz. Er verleitet aber auch
möglicherweise zu Dingen die er nicht kann. Also muss man zunächst das Portfolio
kennen, man muss sagen können wie die Händler ihr Geld verdienen, was sie ma-
chen und was dabei passieren kann. Man muss sich als Marktrisikomanager die Fra-
ge stellen, ob man in der Lage ist, das Risiko mit dem eingesetzten Modell abgreifen
und auch effektiv begrenzen zu können. Als einfaches Beispiel hat man ein VaR Mo-
dell in Bereichen mit illiquiden Märkten. Hier kann man das Risiko mit dem VaR Mo-
dell nicht mehr effektiv im Griff haben, weil die Aussagekraft des VaR sehr schwach
sein wird. In diesen Bereichen sollte zumindest mit Stressbetrachtungen gearbeitet
werden, um zu sehen was in dem Portfolio passieren kann. Als anderes Beispiel ha-
be ich das VaR Modell in einem Bereich der zwar liquide Märkte abdeckt, allerdings
liegt das Risiko in einem Quantilbereich jenseits von 99%. Angenommen man hätte
ein Portfolio mit „Out of the Money“ Optionen, bei denen ein Verlust mit einer sehr
Roman Rabak Seite 249

geringen Wahrscheinlichkeit eintritt, die Verlusthöhe bei Eintritt allerdings sehr hoch
sein wird. Auch hier sollte klar sein, dass das VaR Modell dieses Risiko nicht abde-
cken kann. Auch hier kann man das Risiko wiederum unter Stressbetrachtungen
sichtbar machen. Wendet man zum Beispiel Large Gamma Betrachtungen an, so
fallen Ergebnisse auf, welche in der VaR Ziffer nicht gesehen werden können. Die
Bank Austria hat zum Beispiel in ihrem FX Optionsportfolio vor etlichen Jahren Large
Gamma Limite eingeführt um das Risiko, zusätzlich zu VaR Begrenzungen, auch
durch Large Gamma Ziffern, begrenzen zu können. Damals hatte die Bank Austria in
durchaus liquiden Märkten ein ansehnliches Optionsportfolio gehabt. Um hier mit ei-
nem Limitwesen begrenzen zu können, wie viel „Out of the Money“ gegebenenfalls
zu einem Zeitpunkt vorhanden ist haben wir hier nicht nur die VaR Ziffern, sondern
auch die Large Gamma Ziffern begrenzt. Ein Beispiel aus der jüngeren Zeit sind die
so genannten Basisrisiken, die in den letzten zwei Jahren stärker und stärker gewor-
den sind. So ist zum Beispiel die Basis zwischen Bonds und CDO Quotierungen
stark aufgegangen und Basisrisiken zwischen unterschiedlichen Zinskurven (z.B.
besicherte vs. nicht besicherte Zinskurve) sind viel größer geworden.
Herr Rabak: Mit Basisrisiko meinen Sie das Risiko, welches entsteht wenn man ein
Produkt mit einem anderen besichert (durch ein Hedging Verhältnis) und durch eine
unterschiedliche Kursentwicklung der beiden Komponenten im Endeffekt doch nicht
vollkomen gesichert ist?
Herr Mag. Mücke: Ja, das ist ein gutes Beispiel.
Herr Rabak: Gibt es auch Basisrisiken, wenn man nicht gesichert ist? Kann man die-
sem Risiko ausgesetzt sein wenn man eine Anleihe oder eine Tranche eines struktu-
rierten Produktes hält?
Herr Mag. Mücke: Ich würde das so sehen, wenn es in der Bepreisung eines Produk-
tes Parameter gibt, die in dem Modell nicht integriert sind, dann gibt das Modell den
Preis nur ungenau wieder. In solchen Fällen sieht man dann zum Beispiel nicht, wie
hoch das Basisrisiko ist. Das komplizierte beim Basisrisiko ist, dass es dann beson-
ders wichtig ist, wenn eine Hedging Beziehung vorliegt. Wenn zum Beispiel im gro-
ßen Maß EONIA (Euro Overnight Index Average) Swaps gegen andere Zinsprodukte
gestellt sind (in entgegen gesetzte Richtungen), dann ist der eigentliche Risikofaktor
der Spread zum EONIA. Wenn man in diesem Fall das Risiko mit denselben Zins-
Roman Rabak Seite 250

kurven in der Risikorechnung hat, dann ist in Wirklichkeit der eigentliche Risikofaktor,
nämlich das Basisrisiko zwischen diesen Kurven, nicht erfasst. Wenn die zugrunde
liegende Handelsstrategie nicht so aufgesetzt ist, dass ich die zwei Instrumente ge-
geneinander spiele, dann ist das Basisrisiko sicher nicht so entscheidend, wie wenn
dieses Portfolio so ausgestaltet ist, dass ich hier Hedging Beziehungen habe (die
eben in der Risikomessung nicht dargestellt sind). Es ist also eine Frage der Gewich-
tung. Wenn zum Beispiel ein Handelstisch eine relativ große offene Zinsposition hat,
in der unter anderem auch Basisrisiken enthalten sind, und diese Handelsstrategie in
unterschiedlichen Produkten verfolgt wird, dann wird das Basisrisiko sicher im Ver-
gleich zu den sonstigen Risiken nicht so wichtig sein, weil ohnehin ein relativ großer
Risikobetrag (zum Beispiel gegenüber einem Parallelshift der Zinskurve) ausgewie-
sen ist. Wenn die Strategie allerdings so aufgesetzt ist, dass genau dieser Teil durch
Hedging gesichert wird, dann bleibt auf diesem Handelstisch nur noch ein sehr ge-
ringes sichtbares Risiko über. Das eigentliche Risiko ist dann eben das Basisrisiko.
Wenn zum Beispiel ein Handelstisch Anleihen gegen CDSs stellt, er also die Anlei-
hen long und die CDSs short oder umgekehrt hat, dann wird diesen Handelstisch
eine Veränderung der Basis zwischen Anleihen und CDS Spreads relativ stark tref-
fen. Die übrigen P&L Bewegungen, wie zum Beispiel generelle Credit Spread
Schwankungen (wenn es in denselben Namen ist) heben sich ganz gut auf. Das ei-
gentlich überbleibende Risiko dieser Position ist daher die Veränderung dieser Basis.
Das gleiche gilt, wenn ein Zinshändler EONIA Swaps gegen andere stellt. Auch hier
ist das eigentliche Risiko die Veränderung der Basis. Das heißt, wenn in der Bank-
struktur Veränderungen in der Art und Weise wie Handelsstrategien betrieben wer-
den, passieren, (z.B. wenn das proprietory trading in gewissen Märkten stark zurück
gefahren wird, also wenig offenes Zinsrisiko im Sinne von Veränderung der Zinskur-
ve vorhanden ist und dieses Risiko mit unterschiedlichen Produkten gesichert wird)
dann bleibt im Wesentlichen das Basisrisiko über. Hier muss man dann natürlich
aufpassen ob es Basisrisiken gibt, die inzwischen ein so hohes Gewicht erlangt ha-
ben, dass sie in die Risikorechnung integriert werden müssen, obwohl dieses Risiko-
element früher, im Vergleich zu den anderen dargestellten Risiken, vernachlässigbar
war. Gerade im Bereich der unterschiedlichen Zinskurve hat sich in den letzten zwei
Jahren die Basis sehr stark verändert. Sie ist stark aufgegangen und auch die
Schwankung ist entsprechend größer geworden. Dadurch ist sie, absolut gesehen,
von der Bedeutung her größer geworden. Werden gleichzeitig die Portfolien umstruk-
Roman Rabak Seite 251

turiert, um Exposure gegenüber Veränderungen der Zinslandschaft stark zu reduzie-
ren, so haben diese Basisrisiken weiters auch relativ gesehen ein höheres Gewicht
bekommen. Als Risikomanager ist es in solchen Fällen notwendig, bei den relevan-
ten Handelstischen zu überprüfen, welche von den Basisrisiken, die bisher vernach-
lässigbar waren, in die Risikomodellierung untergebracht werden müssen.
Herr Rabak: Das Basisrisiko wird dann, wenn notwendig, in den Gesamt VaR dazu-
modelliert (mit dem Varianz-Kovarianz Ansatz, der historischen Simulation oder dem
Monte Carlo Ansatz)?
Herr Mag. Mücke: Ja genau. Mit welchem Ansatz das letztendlich in die Risikorech-
nung hineinmodelliert wird ist egal, solange man es dazumodellieren kann. Wichtig
ist, die entsprechenden Instrumente zu haben, um die wesentlichen Risiken ablesen,
einschätzen und begrenzen zu können. Daher ist die erste Frage vielleicht nicht pri-
mär welchen Ansatz man hat, sondern, ob die notwendigen Instrumente vorhanden
sind. In diesem Zusammenhang ist für mich klar, dass in Banken mit sehr vielen
komplexen Produkten der Varianz-Kovarianz Ansatz einem Simulationsansatz wahr-
scheinlich unterlegen ist. Aber ich will jetzt nicht prinzipiell sagen, dass es ein
schlechter Ansatz ist, den man nicht machen kann. Es ist immer die Frage wie adä-
quat er, im Vergleich zu den Portfolien die man hat, ist.
Herr Rabak: Das heißt eigentlich kann man sagen ein gutes Risikomanagement soll-
te die Methodik an das Portfolio anpassen.
Herr Mag. Mücke: Natürlich. Ja, genau. Das Risikomanagement muss ein gutes Ver-
ständnis haben, wie das Portfolio der Bank aussieht. Es ist wichtig, eine gewisse Nä-
he zu der Ergebnisermittlung zu haben. Das Risikomanagement muss verstehen wie
die Händler ihr Geld verdienen, wo und in welchen Handelstischen es welche
Schwankungen gibt, welche Handelstische wo Gewinne und Verluste aufbauen. Gibt
es größere Beträge, bei denen nicht sofort offensichtlich ist, woher sie kommen, soll-
te man den Beträgen nachgehen und diese überprüfen. Hierfür ein Beispiel: Ein Mo-
ney Market Desk bei dem die reine Zinsbasispunktposition relativ gering ist hat eine
größere P&L gemacht. Hier muss man nun nachprüfen woran er verdient hat. Sieht
man, dass der Desk EONIA Swaps gegen andere Zinsprodukte gestellt hat und aus
der Einengung dieses Spreads in den letzten zwei bis drei Wochen gut verdient hat,
dann stellt sich natürlich auch die Frage, ob das in der Risikoabbildung enthalten ist
Roman Rabak Seite 252

oder nicht. Die Prinzipien im Marktrisikomanagement sind, das Portfolio gut zu ken-
nen, zu verstehen wo die Händler Geld verdienen oder wo sie Geld verlieren. Wei-
ters muss man die Risikomodellierung, die abgebildeten Risiken, sowie die bewusst
vernachlässigten Risiken, verstehen. Der Marktrisikomanager muss sich fragen ob
die vernachlässigten Risiken noch zu Recht vernachlässigt werden oder ob sich das
Bild verändert hat. Er muss nachforschen ob Adaptionen vorgenommen werden
müssen und ob der Risikogehalt von der Größenordnung her weiterhin adäquat ab-
gebildet wird. Er muss sich fragen ob die notwendigen Instrumente vorhanden sind
um das Risiko effektiv dazustellen und zu begrenzen. Bei der Begrenzung gibt es
auch unterschiedliche Methoden und das VaR Limit ist nur eine mögliche Begren-
zung. Das heißt wenn ein VaR Limit für die Begrenzung nicht ausreicht, dann muss
man andere Instrumente zur Begrenzung des Risikos heranziehen.
Herr Rabak: Meinen Sie damit Positionslimits?
Herr Mag. Mücke: Das können Sensitivitätslimits, wie zum Beispiel Zinsbasispunktli-
mits in einer Bucketstruktur, sein. Wenn zum Beispiel ein Handelstisch im größeren
Umfang Basistrades zwischen EONIA Swaps und anderen Zinsprodukten tätigt,
dann könnte es sein, das man diese Basispunkte auch nach unterschiedlichen Zins-
kurven in einer Währung darstellt und auch diese durch Limits begrenzt. Weiters
könnte man Stressziffern, Large Gamma Positionen oder Jump-to-Default-Werte für
bestimmte Emittenten (bei Anleihen und CDS) begrenzen. Genau das sind die Fra-
gen, die sich der Risikomanager stellen muss: Was steht auf dem Spiel, wann kann
verloren werden und gibt es Bereiche die von der Größenordnung her so gestaltet
worden sind, dass man diese separat begrenzen muss. Das heißt nicht immer, dass
jede Begrenzung für alle Tische in derselben Art und Weise schematisch angewen-
det werden muss. Hat man zum Beispiel bei mehreren Handelstischen sehr diversifi-
zierte Credit Spread Portfolien und bei einem speziellen Handelstisch Konzentrati-
onsrisiken (z.B. Souvereign Spreads im Osten) so kann man diese separat mit einem
Jump-to-Default-Limit belegen. Somit kann man bei einem Ausfall der jeweiligen
Namen die Höhe begrenzen. Weiters weiß man durch die laufende Überwachung
wie viel Verlust potentiell auftreten kann. Je nach Komplexität der Produkte muss
man das unterschiedlich in der Modellierung berücksichtigen. Wenn zum Beispiel ein
Handelstisch sowohl Fixed Recovery CDS, als auch normale CDS, die auf die jewei-
lige Recovery losgehen, aufweist und der Händler diese gegeneinander stellen darf,
Roman Rabak Seite 253

so muss man bei der Jump-to-Default Rechnung die unterschiedlichen Recovery
Gegebenheiten so berücksichtigen, dass das maximale Verlustpotential entspre-
chend gezeigt wird. Eine weitere wichtige Aufgabe des Risikomanagementsystems
ist es, die Ergebnisse so an das Management zu kommunizieren, dass dieses in der
Lage ist, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Es nützt nichts, ein Gebilde an Zah-
len intern für den Marktrisikomanager zu produzieren. Man muss die Ergebnisse so
transportieren können, dass die wesentlichen Risiken gut an den Vorstand kommuni-
ziert werden können, sodass dieser in die Lage versetzt wird, das Risiko selbst ent-
sprechend abzuschätzen und zu entscheiden ob das jeweilige Risiko getragen wer-
den soll. Dies kann man als eine Unterstützungsfunktion für das Risikogremium in
der Bank betrachten. Ziel ist es, die Entscheidungsgrundlagen so aufzubereiten,
dass die Entscheidungsträger gut informiert entscheiden können und wissen wofür
sie verantwortlich sind wenn Verluste anfallen. Die Aufgabe des Marktrisikomanagers
ist es, den Entscheidungsträgern transparent zu machen, welche Risiken bewusst
eingegangen werden und was in weiterer Folge passieren kann.
Herr Rabak: Hat man als Bank die Möglichkeit gehabt, oder hätte man mit Hilfe die-
ser Systeme im Marktrisikomanagement im Vorhinein erkennen müssen, dass es zur
Subprimekrise kommt und das der Markt für strukturierten Produkte derart zusam-
menbrechen wird? Hätte man in adäquater Zeit reagieren können sollen oder war
dies auch mit diesen Systemen nicht möglich?
Herr Mag. Mücke: Ich glaube, dass gewisse Dinge weniger eine Systemfrage sind,
sondern mehr eine Frage einer gewissen Grundkenntnis der Märkte und der Produk-
te und einer Einschätzung was passieren kann. Ein, aus meiner Sicht, grundlegen-
des Problem war, dass viele Institutionen Produkte gekauft hatten, die sie im Detail
nicht verstanden haben und das man sich auf einen wesentlichen Input der Risiko-
abschätzung, nämlich dem externen Rating, verlassen hat. Also zunächst einmal
sollte der Grundsatz vorhanden sein, dass man immer verstehen sollte, was man
kauft. Ich glaube, dass dieser Grundsatz nicht eingehalten wurde. Im regulatorischen
Werk gibt es meiner Meinung nach einen ganz wesentlichen Grundsatz, der nicht
eingehalten wurde. So sollte die Partei, die ein Risikopaket strukturiert nie gänzlich
aus der Haft entlassen werden. So ist es zum Beispiel der Fall, dass beim Pfand-
briefrecht vorgesehen ist, dass emittierte Pfandbriefe zwar mit einem Deckungsstock
hinterlegt sind, die Institute, welche diese Pfandbriefe im Vorfeld begeben hatten,
Roman Rabak Seite 254

allerdings nicht aus der Haftung entlassen werden und sehr wohl haften, wenn die
Besicherung aus dem Deckungsstock nicht ausreicht. Der wesentliche Unterschied
zu Emissionen im ABS Bereich und in den Subprime Emissionen ist, dass die Emit-
tenten dieser Produkte, welche die Risiken strukturiert hatten, diese Risiken quasi mit
einem Label versehen gänzlich aus den eigenen Bilanzen hinaus verkaufen konnten
um somit vollkommen aus der Haftung entlassen zu sein. Dieser Grundsatz ist mei-
ner Meinung nach fundamental falsch. Wenn man zulässt, dass bestimmte Institutio-
nen eine Menge Geld verdienen können und gleichzeitig nicht haften müssen, wenn
etwas schief geht, so schaffe ich einen systematischen Anreiz, dass das Risiko ein
bisschen hinuntergespielt oder geringer bewertet wird, als es tatsächlich ist. Weiters
kann man noch den Interessenskonflikt bei den Ratingagenturen in Frage stellen.
Aber kommen wir wieder auf die Systeme zurück. Wenn sich ein System im Wesent-
lichen nur auf das Rating verlassen hat und manche Banken Produkte einfach nur
anhand der jeweiligen Ratingklasse in das Bankbuch eingekauft haben, ohne dort ein
VaR Modell anzuwenden, so muss man mit aller Klarheit sagen, dass das Rating
alleine eindeutig zu wenig war um die Risiken adäquat zu erfassen. Messen Banken
die Risiken mit einem VaR Modell, so hat natürlich jedes VaR Modell in allen Märkten
immer das Problem, dass es von der Vergangenheit auf die Zukunft schließt. Histo-
risch gesehen waren die Schwankungen in den ABS Märkten zum Teil minimal (z.B.
lagen die Schwankungen guter Tranchen europäischer RMBS oder CMBS im gerin-
gen einstelligen Basispunktbereich). Berücksichtigt man diese Tatsachen, so kann
man sich rein aus dem VaR Modell heraus keine Warnsignale erwarten. Umso wich-
tiger ist hier die Frage, wie fundiert zum Beispiel Stressszenarien angestellt wurden.
Hier ist es wiederum wichtig eine fundamentale Kenntnis über die zugrunde liegen-
den Märkte zu haben. Ich glaube, dass hier alle Banken unterschätzt haben, dass
man sich in einem Markt mit sehr hohem Leverage befand (viele Bereiche hatten die
Produkte mit Krediten gekauft oder die Produkte selbst hatten Leverage eingebaut).
Als dann der Prozess eines Deleveraging eingesetzt hatte und Marktteilnehmer ge-
zwungen wurden, ihre Produkte an den Märkten zu verkaufen um ihre Liquidität auf-
recht zu halten, ist der Markt zusammengebrochen. Überdies hinaus kam es zu einer
Marktsituation, in der die Marktquotierungen in Bereiche gegangen sind die mit der
fundamentalen Qualität der Vermögensgegenstände in keinem Zusammenhang
standen. Der Abfall in diese Preisdimensionen war fundamental nicht zu erklären,
sondern vollzog sich weil der Markt völlig zusammen brach. Mit diesem Ausmaß ha-
Roman Rabak Seite 255

en sicher viele Leute nicht gerechnet. Dies hat man auch rein über die Risikomana-
gementsysteme nicht in den Griff bekommen. Hier geht es viel mehr darum, auf die
Grundlagen eines Risikomanagements zurückzugehen. Diese Grundlagen sind ein
Verständnis der Produkte und der Märkte in denen man einem Exposure ausgesetzt
ist sowie, mit dem entsprechenden Hausverstand die richtigen Fragen zu stellen.
Herr Rabak: Kann man somit sagen, dass die Gefahr recht groß war sich zu sehr auf
die Systeme zu verlassen, eben weil diese schon so sehr ausgereift waren, dass
man den Blick auf grundlegende Marktcharakteristika vernachlässigte?
Herr Mag. Mücke: Ich glaube, dass vielleicht schon eine zeitlang bei gewissen Insti-
tutionen eine Art VaR Gläubigkeit vorhanden war. Innerhalb der Bank Austria habe
ich dies in solch einem Ausmaß nie gespürt. Für uns war immer klar, dass der VaR
wohl ein wichtiges Instrument ist, aber dennoch eines von vielen Risikoinstrumenten,
welches alleine nicht in der Lage ist das gesamte Risiko zufrieden stellend abzude-
cken. Je nachdem aus welchem Hintergrund die Institute kommen ist das offensicht-
licher oder weniger offensichtlich. Nachdem die Bank Austria relativ früh in verschie-
denen Ostmärkten tätig war und hier immer schon in weniger liquiden Marktberei-
chen zu operieren hatte, war uns eigentlich auch über die letzten Jahre hinweg
schon klar, dass gewisse Marktbereiche mit einem VaR nicht zu limitieren sind. Inso-
fern würde ich sagen, dass die Gefahr den VaR als die allein selig machende Ziffer
anzusehen innerhalb der Bank Austria nicht so sehr gegeben war. Dass das Ausmaß
der ABS Krise trotzdem unterschätzt wurde liegt wahrscheinlich auch daran, dass
man sich zu wenig intensiv fundamental mit dem Zusammenspiel der ABS Märkte
beschäftigt hatte. Dies betrifft zum Beispiel Betrachtungen welche Marktteilnehmer
mit welchen Volumina in den Märkten vertreten waren bzw. welche Marktteilnehmer
plötzlich zu Forced Sellern werden könnten. Der Mechanismus eines Deleveraging
Prozesses ist im Detail nur zu durchschauen wenn man einen sehr guten Überblick
über den Gesamtmarkt hat. Das geht über das reine Produktverständnis hinaus. Das
hat eher etwas mit dem Gesamtzusammenspiel von Produkten, Märkten und Liquidi-
tätsnotwendigkeiten zu tun. Eine Lehre der Krise ist, dass Liquiditätsüberlegungen
ein ganz anderes Gewicht bekommen haben. Insofern ist die Verschränkung von
Marktrisiken und Liquiditätsrisiken welche über Sekundärmarkteffekte kommen stär-
ker in die Aufmerksamkeit gerückt. Dieser Aspekt ist normalerweise auch nicht in
VaR Modellen eingebaut. Diese Risiken erfasst man traditionell eher durch Stressbe-
Roman Rabak Seite 256

trachtungen. Es ist schwierig die richtigen Parameter für massive Liquiditätsverwer-
fungen in ein Modell einzubauen. Diese Parameter wären wiederum in der normalen
Marktzeit nicht parametrisier- und ablesbar.
Herr Rabak: Nun eine Frage zum Thema Gegenparteirisiko. Bezieht sich das Ge-
genparteirisiko primär auf CDS oder ist diese Risikoart auch bei strukturierten Pro-
dukten relevant?
Herr Mag. Mücke: Das kommt darauf an ob das strukturierte Produkt als Derivat kon-
struiert ist oder nicht. Ist ein ABS als Derivat aufgesetzt, wie dies z.B. bei einem CDO
Swap der Fall ist, so habe ich natürlich Counterparty Risiko (wie bei jedem Swap).
Herr Rabak: Bei einem CDO ist die Gegenpartei doch die Zweckgesellschaft. Kann
diese nicht eigentlich nur ausfallen wenn der ganze CDO abgewickelt werden muss?
Herr Mag. Mücke: Ja, allerdings würde ich das weniger als Gegenparteirisiko be-
zeichnen, sondern viel mehr als Adressrisiko. Wenn ich zum Beispiel eine Anleihe
der Deutschen Bank kaufe, dann würde ich das als Adressrisiko mit der Deutschen
Bank ausweisen und nicht als Gegenparteirisiko. Habe ich aber mit der Deutschen
Bank ein Swap Geschäft, welches sich für mich positiv entwickelt, dann reden wir
von Gegenparteirisiko. Hier habe ich das Risiko, dass ein positiver Marktwert, den
mir die Gegenpartei schuldet, ausfällt.
Herr Rabak: Heißt das, dass strukturierte Produkte die cash finanziert sind kein Ge-
genparteirisiko aufweisen? Habe ich synthetische Produkte, gibt es also das Gegen-
parteirisiko, da ein Derivat involviert ist?
Herr Mag. Mücke: Primär würde ich sagen, bei einem CDO Swap. Also wenn ich auf
eine ITraxx Tranche einen CDO mit der Deutschen Bank abschließe. Hier lege ich
beim Abschluss des CDOs kein Cash hin. Der CDO entwickelt sich und ich bekom-
me, je nach Vertragsausgestaltung, Margin Zahlungen, wenn Margin Vereinbarungen
vorhanden sind, oder auch nicht, wenn es sich um einen Vertragspartner handelt, mit
dem keine Margin Vereinbarungen abgeschlossen worden sind. Weiters ist das Ge-
genparteirisiko nur dann relevant wenn man einen positiven Marktwert für sich hat.
Herr Rabak: Wenn nun ein negativer Marktwert vorliegt und die Gegenpartei ausfällt,
muss ich der Gegenpartei diesen für mich negativen Marktwert bezahlen?
Roman Rabak Seite 257

Herr Mag. Mücke: Das kommt auf die vertraglichen Bestimmungen an. Also falls Sie
das interessiert, die Bank Austria hat gerade ein Gegenparteirisiko Modell als inter-
nes Modell in der Abnahme. Die Aufsicht prüft dieses Modell gerade. Die Prüfung ist
fast fertig und es schaut gut aus, dass es abgenommen werden wird. Was ist der
wesentliche Unterschied zu einem Marktrisikomodell? Zum einen wird einmal das
Gegenparteirisiko stärker in die Zukunft simuliert. Also wenn man zum Beispiel ein
Swap Geschäft über zehn Jahre hinweg mit einem Vertragspartner abschließt und es
keine Margin Vereinbarungen oder ähnliches gibt, dann ist das potentielle Risiko die-
ses Swaps über den gesamten Verlauf der 10 Jahre zu bewerten. So könnte sich
zum Beispiel ein positiver Marktwert bis zu einem Drittel der Laufzeit aufbauen und
sich danach, je weiter der Swap zum Ende der Laufzeit verläuft, wieder abbauen, da
die Ausgleichszahlungen gegen Ende der Laufzeit wieder weniger werden. Das heißt
also, dass es einen Höhepunkt während der Laufzeit dieses Instruments gibt. Somit
wird die Zukunft simuliert, und daraus mit einem bestimmten Sicherheitswahrschein-
lichkeitsniveau das potentielle Future Exposure ausgerechnet. Das erfolgt mit einem
Portfolio pro Gegenpartei. Innerhalb dieses Portfolios stellt sich die Frage wie die
rechtlichen Aufrechnungsbedienungen vereinbart sind. Dies kann Netting Vereinba-
rungen aller Produkte oder nur bestimmter Produktklassen, sowie Margin Vereinba-
rungen der beiden Vertragsparteien beinhalten. So gibt es zum Beispiel Margin Ver-
einbarungen bei denen man rechtlich in der Lage ist das Produkt zu terminieren
wenn die Gegenpartei nicht die Margin Leistung erfüllt. Dauert die Abwicklungsfrist
des Produktes zum Beispiel zehn Tage, dann hat man das Risiko einer positiven
Marktwertentwicklung auf diese zehn Tage und nicht auf die zehn Jahre. Das interne
System berücksichtigt alle vorliegenden rechtlichen Vertragsbeziehungen bezüglich
Netting und Margin Vereinbarungen. Nach diesen Regeln wird dann im Portfolio in
weiterer Folge genettet. Dieses System ist komplizierter als im Marktrisiko.
Herr Rabak: Sie haben vorher erwähnt, dass VaR Systeme nur so lange gut sind,
solange sie nachvollziehbare und adäquate Daten aus den Märkten vorliegen haben
mit denen die Berechnung erfolgen kann. Kann man im Nachhinein sagen, dass es
einen Zeitpunkt (im Jahr 2006 bzw. im Jahr 2007) gegeben hat, ab diesem der VaR,
aufgrund der dann vorliegenden Marktgegebenheiten, keine adäquaten Ergebnisse
mehr liefern konnte?
Roman Rabak Seite 258

Herr Mag. Mücke: Ja sicher kann man das. Wenn man sieht, dass plötzlich in gewis-
sen Märkten die Volumina weg brechen, fast nichts mehr gehandelt wird, und die
Marktquotierung nur noch für eine ganz geringe Menge vorhanden ist, dann weiß
man, dass VaR Berechnungen mit diesen Marktdaten nur mehr eine schlechte Ap-
proximation des tatsächlichen Risikos liefern werden.
Herr Rabak: Was macht man als Bank in solch einem Fall? Man kann ja nicht einfach
von der VaR Methodik auf eine andere Methodik, wie zum Beispiel der Sensitivitäts-
analyse, umstellen.
Herr Mag. Mücke: Das muss sich ja nicht ausschließen. Man kann als Bank ja wei-
terhin eine VaR Zahl produzieren, dieser allerdings nur noch eine gewisse Indikation
zugestehen, und komplementär mit anderen Instrumenten, die jetzt in der Risikobe-
trachtung viel mehr an Gewicht für dieses Portfolio haben, das Risiko bemessen. Es
geht also eher darum, welche Instrumente haben welche Bedeutung in der Beurtei-
lung eines Portfolios. Ich würde aber deswegen nichts streichen. Auch in normalen
Marktzeiten gibt es ja mehr als ein eingesetztes Instrument. Dieses Instrument be-
stehen immer parallel zueinander. Es obliegt dem Verstand eines Risikomanagers
einen vernünftigen Mix an Instrumenten zu benutzen, mit dem man in der Lage ist,
den Risikogehalt dieser Portfolien entsprechend abschätzen und begrenzen zu kön-
nen. Wenn man weiß, dass sich in gewissen Bereichen die Qualität eines Instru-
ments stark verschlechtert, dann muss man dieses mit anderen Instrumenten kom-
pensieren.
Herr Rabak: Kann man pauschal sagen, dass es schlecht war wenn ein Marktrisiko-
manager im Jahr 2007, bzw. im Jahr 2008, das Marktrisiko mit 90% durch einen VaR
Ansatz, und mit 10% durch andere Ansätze steuerte, da dieser Ansatz nur noch be-
dingte Aussagefähigkeit hatte? Oder ist diese Aussage differenziert zu betrachten?
Herr Mag. Mücke: Das kann man so nicht sagen, da es sehr stark darauf ankommt
auf welchen Märkten man sich befand. Auf funktionierenden Märkten konnte man
durchaus weiterhin mit VaR Ansätzen aussagekräftige Zahlen errechnen. Daher
konnte man als Risikomanager Märkte bestimmen, in welchen man den VaR Ansatz
anwenden konnte, sowie Märkte in denen er nicht herangezogen wurde.
Herr Rabak: Hielt man als Bank überhaupt keine strukturierten Produkte, so konnte
man sich sehr wohl auch komplett auf den VaR verlassen?
Roman Rabak Seite 259

Herr Mag. Mücke: Also sich komplett auf den VaR zu verlassen finde ich immer sehr
problematisch. Was ich eigentlich damit sagen will ist, dass so eine Betrachtung über
die gesamte Bank eigentlich nichts aussagt, wenn man nicht konkret weiß, wie das
Portfolio dieser Bank aussieht. Die Frage ist: Wo gibt es Risikofaktoren die im Zuge
der Krise an Liquidität verloren haben, sodass sie nur noch bedingt tauglich sind.
Hier gibt es sowohl Beispiele bei Plain Vanilla Produkten, als auch bei komplexeren
Produkten. Man sieht sich also Herausforderungen im Bezug auf die Komplexität und
im Bezug auf die Liquidität gegenübergestellt. So hat die Bank Austria zum Beispiel
Plain Vanilla Produkte auf der serbischen Zinskurve. Die Modellierung dieser wäre
kein Problem. Fehlt aber ein liquider serbischer Zinsmarkt, so wird man trotzdem kei-
nen VaR Ansatz als Risikobegrenzungsinstrument einsetzen, da dieser hier keine
aussagekräftigen Werte liefern würde. Sieht man sich die Abbildung an, so befindet
man sich typischerweise bei geringer Liquidität der Märkte und geringer Komplexität
der Produkte am einen Ende des Herausforderungsspektrums. Hier liegen typi-
scherweise Märkte in Schwellenländern bzw. Emerging Markets. Also Handelstische
im Treasury, welche in Emerging Markets handeln, haben typischerweise ihre Prob-
leme in diesem Bereich angesiedelt. Es überwiegen einfache Produkte, deren Model-
lierung kein Problem darstellen würde, allerdings ist es aufgrund mangelnder Liquidi-
tät schwierig, taugliche Risikofaktoren aufzustellen. Ein typisches Beispiel mit hoher
Liquidität und hoher Komplexität sind strukturierte Financial Engineering Handelsti-
sche. Diese bewegen sich in sehr liquiden Märkten bzw. Risikofaktoren. Ich spreche
hier zum Beispiel von zins-, oder aktienabhängigen Produkten in liquiden Märkten
wie dem USD Zinssatz. Da aber die Produkte sehr komplex gestaltet sind, sind die
Anforderungen an die Modellierung sehr hoch. Befindet man sich in hochkomplexen
Produkten und in Märkten, in denen keine Liquidität vorhanden ist, so sieht man sich
als Risikomanager einer besonders großen Herausforderung gegenüber gestellt, da
dann sowohl die Herausforderungen aus der Produktdimension, als auch aus der
Liquiditätsdimension schlagend werden.
Herr Rabak: Könnten Sie abschließend eventuell einen kurzen Aufriss über die spe-
ziellen Marktrisiken bei strukturierten Produkten geben?
Herr Mag. Mücke: Ich würde sagen, dass es spezielle Risiken aus der Modellierung
selbst heraus gibt. Wenn die Modellierung dieses Produktes schon strittig ist und für
die Bestimmung des Preises eines Produktes unterschiedliche Modelle verwendet
Roman Rabak Seite 260

werden können welche unterschiedlich kalibriert werden, so hat man das Problem zu
bestimmen, welches Modell nun zu richtigen Preisen führt. Verwendet ein Marktteil-
nehmer in einem sehr ausgefallenen Bereich mit nur wenigen anderen Marktteilneh-
mern das theoretisch beste und richtige Modell, alle anderen beziehen ihre Preise
allerdings auf ein vereinfachendes Modell, da sie das komplexe Modell nicht haben,
so stellt sich die Frage wer nun das richtige Modell anwendet. Unterstellt man, dass
der Markt immer Recht hat, so ist der vermeintlich richtige Preis der, der auf den ver-
einfachten Modellen aufbaut und in Wirklichkeit eigentlich ein falsches Ergebnis
bringt. Weiters gibt es Probleme in der Verfügbarkeit der notwendigen Input Parame-
ter für das jeweilige Modell. Wie kann ich zum Beispiel die Korrelation der Tranchen
in Bespoke Produkten bestimmen? Diese Korrelation kann man im Markt nicht gut
ablesen, somit stellt sich die Frage wie der Marktrisikomanager damit umgehen soll.
Bildet man zum Beispiel Bewertungsreserven oder fügt man ein zusätzliches sto-
chastisches Element, welches ein bisschen mehr Risiko ausweist, in die Princing
Funktion ein? Weitere spezielle Probleme stellen sich innerhalb der Beschaffung von
komplexen Informationen. So kann man für spezialisierte Bereiche die Input Parame-
ter nicht mehr ohne Probleme bei Reuters herunterladen. Hier gibt es oft spezialisier-
te Broker welche die Preise stellen. Hierbei handelt es sich im Risikomanagement
um theoretisch eher banale Probleme, welche in der Praxis allerdings sehr relevant
sind. So muss man sich zum Beispiel fragen, ob es sich für die jeweilige Position ü-
berhaupt auszahlt, solch einen Aufwand in der Beschaffung von Input Parametern zu
betreiben. Man muss weiters feststellen, ob die Positionen überhaupt ohne weiteres
in das bestehende System eingespielt werden können. Im Bezug auf die Abbildung
könnte man daher eigentlich eine dritte Ebene, die praktische Ebene, einbauen. Na-
türlich braucht man immer die entsprechenden Leute mit genügend Know How, die in
der Lage sind, welche Produkte und Märkte etc. zu verstehen. Dies ist besonders
wichtig, da diese Leute zwischen Banalitäten im Risikomodellierungsprozess und
tatsächlich relevanten Aspekten unterscheiden können müssen. Modellierer müssen
in der Lage sein, komplexe Fragen von Relevanz von komplexen Verspieltheitsfra-
gen unterscheiden zu können.
Roman Rabak Seite 261

9 Reihung der in Österreich meldepflichtigen Kreditinstitute nach der
Höhe ihrer Bilanzsumme zum 31.12.2007 (in mEUR)
Abbildung 104: Reihung der in Österreich meldepflichtigen Kreditinstitute nach der
Höhe ihrer Bilanzsumme zum 31.12.2007
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Quelle: OeNB 2009b, o. S.
Roman Rabak Seite 277

10 In der Studie relevante Kreditinstitute am österreichischen Markt
Abbildung 105: Top 119 Kreditinstitute in Österreich (Bilanzsumme größer mEUR
500)
Roman Rabak Seite 278

Eigene Darstellung; Datenquelle: OeNB 2009b, o. S.
Roman Rabak Seite 279

11 Email von Lengauer, Ulrich an Rabak, Roman: Anfrage: Ranking
österreichischer Banken nach Bilanzsumme, am 20.04.2009
Von: oenb.info@oenb.at
Gesendet: Montag, 20.April 2009 12:19:09
An: romanrabak@hotmail.com
Anlagen: Ranking_Bilanzsummen_2007_JAB.xls, Rankin_Bilanzsummen_2008.xls
Sehr geehrter Herr Rabak,
wie soeben telefonisch besprochen übermitteln wir Ihnen zwei Tabellen mit Rankings
österreichischer Banken nach Bilanzsummen. Bitte beachten Sie, dass das Ranking
für 2008 vorläufig ist, da die Bilanzzahlen noch nicht überprüft sind.
Mit freundlichen Grüßen,
Ulrich Lengauer
Oesterreichische Nationalbank
Abteilung für Öffentlichkeitsarbeit
OeNB-Hotline
Tel.Nr.: (+1) 404 20 DW 6666
Fax.: (+1) 404 20 DW 6696
Mail: oenb.info@oenb.at
http://www.oenb.at
Roman Rabak Seite 280

12 Fragebogen zur Studie „Structured Credit Products in Österreich“
Abbildung 106: Fragebogen „Structured Credit Products in Österreich“
Roman Rabak Seite 281

Roman Rabak Seite 282

Roman Rabak Seite 283

Roman Rabak Seite 284

Roman Rabak Seite 285

Roman Rabak Seite 286

Eigene Darstellung
Abbildung 106 zeigt den Fragebogen, welcher an die, für die empirische Studie am
Markt relevanten, Institute ausgesendet wurde. Er gliedert sich in drei Abschnitte auf.
Im ersten Abschnitt werden allgemeine Informationen über die Größe der Bank und
die Mitarbeiter erhoben. Im darauf folgenden Teil B wird auf strukturierte
Kreditprodukte eingegangen. Abschließend werden Informationen zum
Risikomanagement der Institute erhoben.
Roman Rabak Seite 287

Literaturquellen
Quellenverzeichnis
Adams, Phil (2004a): European Residential Mortgage-Backed Securities. In: Fabozzi,
Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Structured Finan-
cial Products. Hoboken, S. 413-447
Adams, Phil (2004b): European Commercial Mortgage-Backed Securities. In:
Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Struc-
tured Financial Products. Hoboken, S. 471-485
Albrecht, Michael (2003): Das System der US-amerikanischen Wohnungsfinanzie-
rung: Fannie Mae und Freddie Mac als Instrumente staatlicher Wohnungspolitik.
Frankfurt am Main
Ammer, John / Clinton, Nathanael (2004): Good News Is No News? The Impact of
Credit Rating Changes on the Pricing of Asset-Backed Securities. International Fi-
nance Discussion Papers Number 809/July 2004, Board of Governors of the Federal
Reserve System. Washington
Artzner, Philippe / Delbaen, Freddy / Eber, Jean-Marc / Heath, David (1999): Cohe-
rent Measures of Risk. In: Mathematical Finance. Volume 9/July 1999, S. 203-228
Atzler, Elisabeth / Bartz, Tim (2008): IKB-Rettung wird für Berlin teuer. In: Financial
Times Deutschland. 15. Februar 2008, o. S.
Atzler, Elisabeth / Ehrlich, Peter / Tartler, Jens (2008): KfW und Privatbanken ringen
um IKB. In: Financial Times Deutschland. 11. Februar 2008, o. S.
Bank Austria (2009, Hrsg.): Jahresbericht 2008 Bank Austria Uni Credit Group. Wien
Bank for International Settlements (2005, Hrsg.): The role of ratings in structured fi-
nance: issues and implications. Basel
Bank for International Settlements (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien.
Roman Rabak Seite 288

Basel
Bank for International Settlements (2008, Hrsg.): Observations on risk management
practices during the recent market turbulence. Basel
Bank of England (2007a, Hrsg.): Financial Stability Report October 2007 Issue
No. 22. London
Bank of England (2007b, Hrsg.): Quarterly Bulletin 2007 Q3, Volume 47 No. 3.
London
Bank of England (2007c, Hrsg.): Quarterly Bulletin 2007 Q2, Volume 47 No. 2.
London
Bank of England (2007d, Hrsg.): Financial Stability Report April 2007 Issue No. 21.
London
Bank of England (2007e, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. London
Bank of England (2008a, Hrsg.): Financial Stability Report April 2008 Issue No. 23.
London
Bank of England (2008b, Hrsg.): Financial Stability Report October 2008 Issue
No. 24. London
Bank of England (2008c, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. London
Barbour, Iain / Hostalier, Kathie (2004): The Concept of Securitisation. In: Fabozzi,
Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Structured Finan-
cial Products. Hoboken, S. 9-18
Barbour, Iain / Hostalier, Kathie / Thym, Jennifer (2004): True Sale versus Synthetics
for MBS Transactions: The Investor Perspective. In: Fabozzi, Frank J. / Choudhry,
Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Structured Financial Products.
Hoboken, S. 77-92
Roman Rabak Seite 289

Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht (2004, Hrsg.): Internationale Konvergenz der
Kapitalmessung und Eigenkapitalanforderungen Überarbeitete Rahmenvereinba-
rung. Basel
Batchvarov, Alexander / Collins, Jenna / Davies, William (2004a): Mechanics of Se-
curitisation. In: Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of
European Structured Financial Products. Hoboken, S. 19-55
Batchvarov, Alexander / Collins, Jenna / Davies, William (2004b): Assessing Subor-
dinated Tranches in ABS Capital Structure. In: Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad
(Hrsg.): The Handbook of European Structured Financial Products. Hoboken, S. 117-
129
BAWAG (2009, Hrsg.): Konzerngeschäftsbericht BAWAG PSK 2008. Wien
Berenson, Alex (2008): A Financial Drama With No Final Act In Sight. In: The New
York Times. 14. September 2008, o. S.
Bloomberg L.P. (Hrsg,): Bloomberg Professional Service, New York
Board of Governors of the Federal Reserve (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere
Studien. New York
Board of Governors of the Federal Reserve (2009, Hrsg.): Datenquelle für weitere
Studien. New York
Borio, Claudio (2008): The financial turmoil of 2007 - ?: a preliminary assessment
and some policy considerations. Working paper No. 251, Bank for international Set-
tlements. Basel
Bräuer, Sebastian (2008): US-Banken gieren nach Staatshilfe. In: Financial Times
Deutschland. 4. November 2008, o. S.
Browning, E. S. (2007): Bear Stearns Investors await tally on losses. In: The Wall
Street Journal. 02. Juli 2007, o. S.
Roman Rabak Seite 290

Bruyère, Richard / Cont, Rama / Copinot, Regis / Fery, Loic / Jaeck, Christophe /
Spitz, Thomas (2006): Credit Derivatives and Structured Credit A Guide for Investors.
Hoboken
Caouette, John B. / Altman, Edward I. / Narayanan, Paul / Nimmo, Robert (2008):
Managing Credit Risk The great challenge for the Global Financial Marktes. Second
Edition, Hoboken
Castellacci, Guiseppe / Siclari, Michael J. (2003): The practice of Delta–Gamma
VaR: Implementing the quadratic portfolio model. In: European Journal of Operatio-
nal Research. Volume 150/November 2003, S. 529-545
Cherubini, Umberto / Luciano, Elisa / Vecchiato, Walter (2004): Copula Methods in
Finance. Chichester
Choudhry, Moorad / Fabozzi, Frank J. (2003): Originating Collateralized Debt Obliga-
tions for Balance Sheet Management. In: The Journal of Structured and Project Fi-
nance. Herbst 2003, S. 32-52
Choudhry, Moorad / Fabozzi, Frank J. (2004): Credit-Linked Notes. In: Fabozzi,
Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Structured Finan-
cial Products. Hoboken, S. 701-714
Choudhry, Moorad (2006): An Introduction to Value at Risk. 4. Auflage, Chichester
Citigroup (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. New York
Crawford, David / Mollenkamp, Carrick (2007): Sachsen Seeks Buyer Amid Credit
Crunch. In: The Wall Street Journal. 25. August 2007, o. S.
Credit Suisse (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Zürich
Criado, Sarai / Van Rixtel, Adrian (2008): Structured Finance and the Financial Tur-
moil of 2007-2008: An Introductory Overview. Working paper No. 07-07, Banco de
Espana. Madrid
Roman Rabak Seite 291

Crouhy, Michel G. / Jarrow, Robert A. / Turnbull, Stuart M. (2008): The Subprime
Credit Crisis of 07. Working Paper Series 9. Juli 2008 [WWW],
http://ssrn.com/abstract=1112467 [Stand: 10.07.2009], (09.08.2008)
Culp, Christopher L. (2006): Structured Finance and Insurance The Art of Managing
Capital and Risk. Hoboken
Dealogic (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. New York
Dealogic (2008, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. New York
DeGenarro, Ramon P. (2008): Government Sponsored Entities: Fannie Mae and
Freddie Mac. In: Journal of Structured Finance. Volume 14/Issue 1, Frühling 2008,
S. 18-22
Dennis, Andrew (2004): Italien Residential Mortgage-Backed Securities. In: Fabozzi,
Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Structured Finan-
cial Products. Hoboken, S. 449-469
Deutsche Bundesbank (2009, Hrsg.) Monatsbericht Februar 2009 61. Jahrgang,
Nr. 2. Frankfurt am Main
Dowd, Kevin (2005): Measuring Market Risk. 2. Auflage, Chichester
Erste Group (2009, Hrsg.): Geschäftsbericht 2008 Erste Group. Wien
European Securitisation Forum (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Lon-
don
Eurostat (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Luxembourg
Fabozzi, Frank J. / Modigliani, Franco (1992): Mortgage and Mortgage-backed Secu-
rities Markets. Boston
Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad / Anson, Mark J. P. / Chen, Ren-Raw (2004):
Credit Derivatives Primer. In: Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The
Roman Rabak Seite 292

Handbook of European Structured Financial Products. Hoboken, S. 57-76
Fabozzi, Frank J. (2005): Overview of U.S. Agency Mortgage-Backed Securities. In:
Fabozzi, Frank J. / Mann, Steven V. (Hrsg.): Securities Finance - Securities Lending
and Repurchase Agreements. Hoboken, S. 255-281
Fabozzi, Frank J. / Kothari, Vinod (2007): Securitization: The Tool of Financial Trans-
formation. Occasional Paper Series No. 0808, Yale International Center for Finance.
Yale
Fabozzi, Frank J. / Kothari, Vinod (2008): Introduction to Securitization. Hoboken
Fannie Mae (2008, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Washington
Fannie Mae (2009a, Hrsg.): An Introduction to Fannie Mae. Washington
Fannie Mae (2009b, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Washington
Federal Deposit Insurance Corporation (2009, Hrsg.): Datenquelle für weitere
Studien. Washington
Fender, Ingo / Tarashev, Nikola / Zhu, Haibin (2008): Credit fundamentals, ratings
and value-at-risk: CDOs versus corporate exposures. In: Bank for International Set-
tlement (Hrsg.): BIS Quarterly Review March 2008 International Banking and Finan-
cial Market Developments. Basel, S. 87-101
Firla-Cuchra, Maciej (2008): Structured Finance. In: Freixas, Xavier / Hartmann,
Philipp / Mayer, Colin (Hrsg.): Handbook of European Financial Markets and Institu-
tions. Oxford, S. 597-618
First American Corelogic (2009, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Santa Ana
Fischer, Heimo (2008): Rettet die Welt. In: Financial Times Deutschland. 15. Oktober
2008, o. S.
Fitch Ratings Ltd (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. New York
Roman Rabak Seite 293

Fitzpatrick, Dan (2008): National city faces Probe. In: The Wall Street Journal. 09.
August 2008, o. S.
Flanagan, Christopher / Reardon, Edward / Tan, Doreen (2004): European Public
Sector Securitisations. In: Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Hand-
book of European Structured Financial Products. Hoboken, S. 223-231
Frank, Nathaniel / Gonzalez-Hermosillo, Brenda / Hesse, Heiko (2008): Transmission
of Liquidity Shocks: Evidence of the 2007 Subprime Crisis. Working Paper 08/200,
International Monetary Fund. Washington
Franke, Günter / Krahnen, Jan Pieter (2005): Default Risk sharing between Banks
and Markets: The Contribution of Collateralized Debt Obligations. Working Paper
Nr. 11741, National Bureau of Economic Research. Cambridge
Frame, Scott W. / White, Lawrence J. (2005): Fussing and Fuming over Fannie and
Freddie: How much Smoke, How much Fire?. In: Journal of Economic Perspectives.
Volume 19/Number 2, Frühling 2005, S. 159-184
Freddie Mac (2008, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. McLean
Freddie Mac (2009, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. McLean
Gleißner, Werner (2008): Grundlagen des Risikomanagements im Unternehmen.
München
Goodman, S. Laurie / Li, Shumin / Lucas, J. Douglas / Zimmermann, A. Thomas /
Fabozzi, J. Frank (2008): Subprime Mortgage Credit Derivatives. Hoboken
Green, Richard K. / Wachter, Susan M. (2005): The American Mortgage in Historical
and International Context. In: Journal of economic Perspectives. Volume 19/Num-
ber 4, S. 93-114
Heidorn, Thomas / König, Lars (2003): Investitionen in Collateralized Debt Obliga-
tions. Arbeitspapier Nr. 44, Hochschule für Bankwirtschaft. Frankfurt am Main
Roman Rabak Seite 294

Hofmann, Mark A. (2008): Pressure builds on AIG. In: Business Insurance.
Vol. 42/Issue 41, 13. Oktober 2008, S. 1-31
Hönighaus, Reinhard / Hegmann, Gerhard / Marschall, Birgit (2008): EU gibt Banken-
rettung frei. In: Financial Times Deutschland. 29. Oktober 2008, o. S.
Hull, John C. (2008): Options, Futures, and other Derivatives. 7. Auflage, Upper Sad-
dle River
Inside MBS & ABS (2008, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Bethesda
Inside Mortgage Finance (2006, Hrsg.): The 2006 Mortgage Market Statistical An-
nual-Volume 1. Bethesda
International Monetary Fund (2007, Hrsg.): Global Financial Stability Report Financial
Market Turbulence Causes, Consequences and Policies Oct07. Washington DC
International Monetary Fund (2008, Hrsg.): Global Financial Stability Report Financial
Stress and Deleveraging, Macrofinancial Implications and Policy Oct08. Washington
DC
International Monetary Fund (2009, Hrsg.): Global Financial Stability Report Market
Update January 2009. Washington DC
Jenkinson, Nigel (2008): Ratings in structured finance: what went wrong and what
can be done to address shortcomings?. CGFS Papers No. 32, Bank for international
Settlements. Basel
Jorion, Philippe (2007a): Value at Risk, The new benchmark for managing financial
risk. 3. Auflage, New York
Jorion, Philippe (2007b): Financial Risk Manager Handbook. 4 Auflage, Hoboken
JPMorgan Chase & Co (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. New York
Karnitschnig, Matthew / Pleven, Liam / Ng, Serena (2009): AIG seeks to ease its
Roman Rabak Seite 295

ailout terms. In: The Wall Street Journal. 24. Februar 2009, o. S.
Kelly, Kate / Ng, Serena / Hudson, Michael (2007): Subprime Uncertainty Fans Out –
Bear’s Hedge Funds are basically worthless; More Bond Fire Sales. In: The Wall
Street Journal. 18. Juli 2007, o. S.
Kommunalkredit AG (2009, Hrsg.): Geschäftsbericht 2008 der Kommunalkredit Aus-
tria AG Gruppe. Wien
Kremers, Thorben (2007): Kreditderivate und Structured Credit Ein Kompendium.
Stuttgart
Lancaster, Brian P. / Schultz, Glenn M. / Fabozzi, Frank J. (2008): Introduction. In:
Lancaster, Brian P. / Schultz, Glenn M. / Fabozzi, Frank J. (Hrsg.): Structured Prod-
ucts and Related Credit Derivatives A Comprehensive Guide for Investors. Hoboken,
S. 3-9
Li, David (2000): On Default Correlation: A Copula Function Approach. In: Journal of
Fixed Income. Volume 9/März 2000, S. 43-54
Loan Performance (2008, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. San Francisco
Lucas, Douglas J. / Goodman, Laurie S. / Fabozzi, Frank J. (2006a): Collateralized
Debt Obligations and Credit Risk Transfer. Working Paper No. 07-06,
Yale International Center for Finance. Yale
Lucas, Douglas J. / Goodman, Laurie S. / Fabozzi, Frank J. (2006b): Collateralized
Debt Obligations Structures and Analysis. 2. Auflage, Hoboken
Marschall, Birgit / Atzler, Elisabeth / Sender, Henny / Dohms, Heinz Roger (2008):
Bund stützt IKB mit Staatsgeld. In: Financial Times Deutschland. 14. Februar 2008,
o. S.
Martin, Barnaby / Batchvarov, Alexander / Kakodkar, Atish (2004): Single-Tranche
Synthetic CDOs. In: Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of
Roman Rabak Seite 296

European Structured Financial Products. Hoboken, S. 593-631
Masek, Oldrich / Choudhry, Moorad (2004): Structured Credit: Cash Flow and Syn-
thetic CDOs. In: Fabozzi, Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of
European Structured Financial Products. Hoboken, S. 553-592
Mason, Howard K. / Biggs, Rick L. (2002): Credit Card Securitization: A Quick
Primer. Bernstein Research, Sanford C. Bernstein & Co. London
McConnell, John J. / Singh, Manoj (1993): Valuation and Analysis of Collateralized
Mortgage Obligations. In: Management Science. Vol. 39/Nr. 6, June 1993, S. 692-
709
McKinsey Global Institute (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. New York
McManus, Brian / Todd, Steven / Preston, Dave / Ray, Anik (2008a): Credit Deriva-
tives and Synthetic CDOs. In: Lancaster, Brian P. / Schultz, Glenn M. / Fabozzi,
Frank J. (Hrsg.): Structured Products and Related Credit Derivatives A Comprehen-
sive Guide for Investors. Hoboken, S. 231-265
McManus, Brian / Preston, Dave / Ray, Anik / Todd, Steven (2008b): Basics of
CDOs. In: Lancaster, Brian P. / Schultz, Glenn M. / Fabozzi, Frank J. (Hrsg.): Struc-
tured Products and Related Credit Derivatives A Comprehensive Guide for Investors.
Hoboken, S. 173-195
Miller, James C. / Pearce, James E. (2006): Revisiting the net benefits of Freddie
Mac and Fannie Mae. Freddie Mac, Virgina
Mortgage Bankers Association (2009, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Wa-
shington
Nelsen, Roger B. (2007): An Introduction to Copulas. 2. Auflage, Berlin
Niemeier, Markus (2004a): European Credit Card ABS. In: Fabozzi, Frank J. /
Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Structured Financial Prod-
Roman Rabak Seite 297

ucts. Hoboken, S. 177-199
Niemeier, Markus (2004b): European Auto and Consumer Loan ABS. In: Fabozzi,
Frank J. / Choudhry, Moorad (Hrsg.): The Handbook of European Structured Finan-
cial Products. Hoboken, S. 201-222
OeNB (2004, Hrsg.): Leitfadenreihe zum Kreditrisiko Best Practice im Risikomana-
gement von Verbriefungen. Wien
OeNB (2008a, Hrsg.): Pressemeldung OeNB: Bilanzsumme übersteigt erstmals die
Billion-EUR-Grenze. Wien
OeNB (2008b, Hrsg.): Pressemeldung OeNB: Trotz widriger Bedingungen –
Ertragslage der Banken bis September relativ stabil. Wien
OeNB (2009a, Hrsg.): Pressemeldung OeNB: Gouverneur Nowotny: Stabilität
Zentral- und Osteuropas im gesamteuropäischen Interesse – mittelfristige
Perspektive der Region eindeutig positiv!. Wien
OeNB (2009b, Hrsg.): Reihung der in Österreich meldepflichtigen Kreditinstitute nach
der Höhe ihrer Bilanzsumme zum 31.12.2007. Wien
OeNB (2009c, Hrsg.): Strukturierte Kreditprodukte in Österreich (Top 20 Banken) per
Dezember 2008. Wien
Office for National Statistics ONS (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien.
Newport
o. V. (2007a): Retter in der Not. In: Financial Times Deutschland. 10 August 2007,
o. S.
o. V. (2007b): Bafin schaut sich die Landesbank Sachsen an. In: Frankfurter Allge-
meine Zeitung. Nr. 184, S. 11
o. V. (2008): Krisenherd. In: Financial Times Deutschland. 12 März 2008, o. S.
Roman Rabak Seite 298

Rajendra, Ganesh (2008): European securitisation market review and outlook. In:
Deutsche Bank (Hrsg.): Global Securitisation and Structured Finance 2008. Frankfurt
am Main, S. 149-156
RZB Group (2009, Hrsg.): 2008 Schwarz auf Weiss Geschäftsbericht RZB Group.
Wien
Saita, Francesco (2007): Value at Risk and Bank Capital Management. Burlington
Saunders, Anthony (2000): Financial Institutions Management: A modern
Perspective. 3. Auflage, Boston
Saunders, Anthony / Cornett, Marcia Millon (2006): financial institutions
management: A Risk Management Approach. 5. Auflage, Singapur
Schiefer, Dirk (2008): Collateralized Debt Obligations (CDOs) Eine empirische
Analyse der Bonitätsrisikoprämie auf Finanzmärkten. Bad Soden/Ts.
Schloemer, Ellen / Li, Wie / Ernst, Keith / Keest, Kathleen (2006): Losing Ground:
Foreclosures in the Subprime Market and Their Cost to Homeowners. Center for
Responsible Lending, Oakland
Schmittat, Johannes E. (2007): Asset Backed Securities Die Verbriefung von
Handelsforderungen als Finanzierungsalterative für den großen Mittelstand.
Wiesbaden
Schönbucher, Philipp J. (2003): Credit Derivatives Pricing Models Models, Pricing
and Implementation. Chichester
Dr. Schuh, Norbert (2008): Österreichisches Finanzwesen kann sich nicht vollständig
von den internationalen Finanzmarktturbulenzen abkoppeln. In: OeNB (Hrsg.):
Statistiken Daten & Analysen Q3/08. Wien, S. 51-59
Securities Industry and Financial Markets Association (2007, Hrsg.): Datenquelle für
weitere Studien. New York
Roman Rabak Seite 299

Sloan, Garret (2008): Structured Finance Operating Companies: SIVs, SLVs, and
Other Structured Vehicles. In: Lancaster, Brian P. / Schultz, Glenn M. / Fabozzi,
Frank J. (Hrsg.): Structured Products and Related Credit Derivatives A Comprehen-
sive Guide for Investors. Hoboken, S. 11-32
Smith, Randall (2007): How a good Subprime Call came to hurt Morgan Staney. In:
The Wall Street Journal. 09. November 2007, o. S.
Sommer, Rainer (2008): Die Subprime Krise – Wie einige faule US-Kredite das inter-
nationale Finanzsystem erschüttern. Hannover
Standard & Poor’s (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. New York
Thomson Data Stream (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Toronto
UBS (2008, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Zürich
Van Order, Robert (2007): Government Sponsored Enterprises and Resource Alloca-
tion: With Some Implications for Urban Economies. Working Paper No. 1085, Ste-
phen M. Ross School of Business at the University of Michigan. Michigan
Vincentelli, Ignacio A. (2007): Credit Rating Agencies and Financial Stability. Final
Paper submitted in the Course of Banking Law, University of Miami Law School. Flor-
ida
Volksbank AG (2009, Hrsg.): Konzernbericht 2008 Volksbank AG. Wien
Walsh, Erin K. (2008): Student Loan ABS. In: Lancaster, Brian P. / Schultz, Glenn M.
/ Fabozzi, Frank J. (Hrsg.): Structured Products and Related Credit Derivatives A
Comprehensive Guide for Investors. Hoboken, S. 121-145
Wei, Lingling (2007): Mortgage Lender hires 600. In. The Wall Street Journal.
29. August 2007, o. S.
Wessel, David (2009): U. S. News --- Capital: What testing banks will tell us about
Roman Rabak Seite 300

their health. In: The Wall Street Journal. 7. Mai 2009, o. S.
World Federation of Exchanges (2007, Hrsg.): Datenquelle für weitere Studien. Paris
Sonstige Quellen
Bolton, Patrick / Freixas, Xavier / Shapiro, Joel (2009): The Credit Ratings Game
[WWW], http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1342986 [Stand:
22.05.2009], (14.02.2009)
Lengauer, Ulrich (2009): Anfrage: Ranking österreichischer
Banken nach Bilanzsumme. [Email] Persönliches Email an Roman Rabak (20.04.2009)
Mücke, Christian (2009): Expertengespräch mit Herrn Mag. Christian Mücke, stellver-
tretender Abteilungsleiter Marktrisikomanagement in der Bank Austria, geführt von
Roman Rabak am 08.07.2009 in Wien
Redak, Vanessa-Maria (2009): Expertengespräch mit Frau Mag. Vanessa-Maria Re-
dak, Gruppenleiterin für die Analyse sonstiger Groß- und Regionalbanken – OeNB,
Abteilung für Bankenanalyse, geführt von Roman Rabak am 26.05.2009 in Wien
Schachter, Barry (1998): The value of stress testing in market risk management
[WWW], http://www.gloriamundi.org/picsresources/drms.pdf [Stand: 09.06.2009],
(28.03.1998)
Taleb, Nassim (1997): The World According to Nassim Taleb [WWW],
http://www.derivativesstrategy.com/magazine/archive/1997/1296qa.asp [Stand:
02.06.2009], (Jänner 1997)
Wang Dezhong, Rachev Svetlozar T., Fabozzi Frank J. (2006): Pricing Tranches of a
CDO and a CDS Index: Recent Advances and Future Research [WWW],
http://www.pstat.ucsb.edu/research/papers/2007/workshop_final.pdf [Stand:
01.04.2009], (Oktober 2006)
Wiener, Zvi (o. J.): Financial Risk Management [WWW],
Roman Rabak Seite 301

pluto.mscc.huji.ac.il/~mswiener/teaching/FRM02S/FRMJorion12IdentificRsikFact.ppt
[Stand: 05.06.2009]
www.ba-ca.com 2009: Bank Austria Creditanstalt, http://geschaeftsbericht2004.ba-
ca.com/erlaeuterungen/risikobericht/gesamtrisiko-management/marktrisiko.html
[Stand: 16.06.2009], (21.05.2005)
www.bloomberg.com 2009: Bloomberg.com,
http://www.bloomberg.com/apps/cbuilder?ticker1=.TEDSP:IND [Stand: 04.06.2009],
(2009)
www.ecb.int 2005: Europäische Zentralbank,
http://www.ecb.int/events/pdf/conferences/jcbrconf4/Issing.pdf [Stand: 04.01.2009],
(09.11.2005)
www.ecb.int 2009: European Central Bank,
http://www.ecb.int/stats/monetary/rates/html/index.en.html [Stand: 14.05.2009],
(2009)
www.fanniemae.com 2009a: Fannie Mae, http://www.fanniemae.com/index.jhtml
[Stand: 27.04.2009], (07.10.2008)
www.fanniemae.com 2009b: Fannie Mae,
http://www.fanniemae.com/aboutfm/charter.jhtml?p=About+Fannie+Mae [Stand:
05.05.2009], (29.10.2008)
www.fanniemae.com 2009c: Fannie Mae,
http://www.fanniemae.com/media/pdf/newsreleases/2008_10K_credit_summary.pdf
[Stand: 05.05.2009], (26.02.2009)
www.fanniemae.com 2009d: Fannie Mae,
http://www.fanniemae.com/ir/pdf/earnings/2008/form10k_022609.pdf [Stand:
05.05.2009], (26.02.2009)
www.fanniemae.com 2009e: Fannie Mae,
Roman Rabak Seite 302

http://www.fanniemae.com/media/pdf/newsreleases/form10k_newsrelease_022609.p
df [Stand: 05.05.2009], (26.02.2009)
www.fanniemae.com 2009f: Fannie Mae,
http://www.fanniemae.com/aboutfm/loanlimits.jhtml?p=About+Fannie+Mae&s=Loan+
Limits [Stand: 04.07.2009]
www.federalreserve.gov 2009: Federal Reserve,
http://www.federalreserve.gov/fomc/fundsrate.htm [Stand: 14.05.2009], (16. Dezem-
ber 2008)
www.fico.com 2009: Fair Isaac Corporation,
http://www.fico.com/en/Products/Scoring/PagesFICO-score.aspx [Stand:
17.07.2009], (2009)
www.fitchratings.com 2009a: Fitch Ratings,
http://www.fitchratings.com/jsp/corporate/AboutFitch.faces?context=1&detail=1
[Stand: 18.05.2009]
www.fitchratings.com 2009b: Fitch Ratings,
http://www.fitchratings.com/jsp/corporate/AboutFitch.faces?context=1&detail=3
[Stand: 18.05.2009]
www.freddiemac.com 2009a: Freddie Mac,
http://www.freddiemac.com/corporate/company_profile/pdf/fm_housing_crisis.pdf
[Stand: 05.05.2009], (23.03.2009)
www.freddiemac.com 2009b: Freddie Mac,
http://www.freddiemac.com/corporate/company_profile/our_business/index.html
[Stand: 06.05.2009], (2009)
www.freddiemac.com 2009c: Freddie Mac,
http://www.freddiemac.com/investors/pdffiles/investor-presentation.pdf [Stand:
06.05.2009], (April 2009)
Roman Rabak Seite 303

www.freddiemac.com 2009d: Freddie Mac,
http://www.freddiemac.com/singlefamily/news/newsletter/2008/11/limits.html [Stand:
04.07.2009]
www.ginniemae.gov 2009a: Ginnie Mae,
http://www.ginniemae.gov/about/about.asp?subTitle=About [Stand: 06.05.2009]
www.ginniemae.gov 2009b: Ginnie Mae,
http://www.ginniemae.gov/investors/investors.asp?subTitle=Investors [Stand:
06.05.2009]
www.hsbc.com 2009: Hongkong and Shanghai Banking Corporation,
http://www.hsbc.com/1/2/newsroom/news/2007/hsbc-trading-update-us-mortgage-
services [Stand: 15.05.2009], (07.02.2007)
www.isda.org 2009: International Swaps and Derivatives Association, www.isda.org
[Stand 15.07.2009], (2009)
www.loans-101.com 2009: ENG Lending Mortgage Banking, http://www.loans-
101.com/conventional-loans/conventional-loan-requirements.html [Stand:
04.07.2009]
http://ml-implode.com 2009: The Mortgage Lender Implode-O-Meter, http://ml-
implode.com/ [Stand: 15.05.2009]
www.moodys.com 2009a: Moody’s Investors Service,
http://www.moodys.com/moodys/cust/AboutMoodys/AboutMoodys.aspx?topic=intro
[Stand: 18.05.2009]
www.moodys.com 2009b: Moody’s Investors Service,
http://www.moodys.com/moodys/cust/AboutMoodys/AboutMoodys.aspx?topic=histor
y [Stand: 18.05.2009]
www.oenb.at 2008a: Österreichische Nationalbank,
http://www.oenb.at/de/presse_pub/reden/nowotny/re_20081127_wko.jsp#tcm:14-
Roman Rabak Seite 304

94609 [Stand: 02.01.2009], (27.11.2008)
www.oenb.at 2008b: Österreichische Nationalbank,
http://www.oenb.at/de/presse_pub/reden/nowotny/re_20080924_aktuelle_perspektiv
en_des_internationalen_bankensystems.jsp#tcm:14-89559 [Stand: 02.01.2009],
(24.09.2008)
www.oenb.at 2008c: Österreichische Nationalbank,
http://www.oenb.at/de/img/risikomanagement_alpbach_tcm14-88650.pdf [Stand:
02.01.2009], (25.08.2008)
www.oenb.at 2009a: Österreichische Nationalbank,
http://www.oenb.at/de/presse_pub/reden/nowotny/re_20090120_panel_repb.jsp#tcm:
14-96168 [Stand: 11.03.2009], (20.01.2009)
www.oenb.at 2009b: Österreichische Nationalbank,
http://www.oenb.at/de/presse_pub/reden/nowotny/re_20090623_die_finanzkrise_und
_der_oesterreichische_bankensektor.jsp#tcm:14-138392 [Stand: 17.07.2009],
(23.06.2009)
www.reuters.com 2009: Reuters
http://www.reuters.com/article/gc06/idUSL155564520080805 [Stand: 14.05.2009]
www.standardandpoors.com 2009a: Standard & Poor’s,
http://www2.standardandpoors.com/portal/site/sp/en/us/page.topic/aboutsp_overview
/4,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.html [Stand: 18.05.2009]
www.standardandpoors.com 2009b: Standard & Poor’s,
http://www2.standardandpoors.com/portal/site/sp/en/us/page.topic/aboutsp_ch/
4,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.html [Stand: 18.05.2009]
www.tedspread.com 2009: Ted Spread, http://www.tedspread.com/ [Stand:
04.07.2009]
www.vinodkothari.com 2009: Vinod Kothari’s Financial Services Website,
Roman Rabak Seite 305

http://www.vinodkothari.com/seccont.htm [Stand: 03.06.2009]
Roman Rabak Seite 306