II

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis   IV

Abk  ürzungsverzeichnis  V

1  Einleitung  1

2  Makro-Stresstests als Instrument zur makroprudentiellen Analyse  1

2.1  Auswahl relevanter Finanzinstitute  3

2.2  Identifikation relevanter Risiken  4

2.3  Gestaltung von Stress-Szenarien  8

2.4  Simulation der Effekte von Stress-Szenarien  10

2.4.1  Simulation nach dem Balance-sheet-Ansatz  12

2.4.2  Simulation nach dem Value-at-Risk-Ansatz  12

2.4.3  Berücksichtigung von Feedbackeffekten  13

2.5  Analyse und Nutzung von Makro-Stresstest-Ergebnissen  16

3  Erfahrungen aus der Durchführung von Makro-Stresstests vor dem  

Hintergrund  der aktuellen Finanzkrise  16

3.1  Makro-Stresstests des IWF  18

3.2  Makro-Stresstests der EZB  21

3.3  Makro-Stresstests der Deutschen Bundesbank  23

3.4  Makro-Stresstests im Vereinigten Königreich  26

3.5  Makro-Stresstests der Schweizerischen Nationalbank  29

3.6  Makro-Stresstest in den USA - SCAP  31

3.7  Makro-Stresstest in der Europäischen Union - CEBS  34

III

4  Lehren aus der Durchführung von Makro-Stresstests vor dem  

Hintergrund  der aktuellen Finanzkrise  35

4.1  Defizite in Makro-Stresstest-Modellen  36

4.2  Defizite bei der Einbeziehung von Finanzinstituten  39

4.3  Defizite bei der Identifikation relevanter Risiken  41

4.4  Defizite bei der Gestaltung von Stress-Szenarien  44

4.5  Intensive Analyse von Makro-Stresstest-Ergebnissen  45

4.6  Kombination von Makro-Stresstests mit anderen Instrumenten  

zur  makroprudentiellen Analyse  46

4.7  Verwendung von Makro-Stresstest-Ergebnissen  47

4.8  Makro-Stresstests als Komplement zu Mikro-Stresstests  49

5  Schlussfolgerungen  51

Literaturverzeichnis   VI

IV

Abbildungsverzeichnis

Main components of stress-testing procedures. …………………………. 3 2

Stress Testing Framework. ……………………………………………….. 11 2.4

2.4.2 Shift in the probability distribution of losses conditional on an adverse …………………..…………………………… 13 marcoeconomic scenario.

V

Abkürzungsverzeichnis

ABS Asset Backed Security

AIG American International Group, Inc.

BIS Bank for International Settlements

CEBS Committee of Banking Supervisors

CRMPG Counterparty Risk Management Policy Group

EAD Exposure at Default

e.g. exempli gratia - beispielsweise

FSA Financial Services Authority

FSAP Financial Sector Assessment Program

FSI Financial Soundness Indicator

GDP Gross Domestic Product

GMAC General Motors Acceptance Corporation

GuV Gewinn-und-Verlust-Rechnung

HRE Hypo Real Estate Holding AG

ICAAP Internal Capital Adequacy Assessment Process

IMF International Monetary Fund

LCBG Large and Complex Banking Group

LGD Loss Given Default

PD Probability of Default

Repo Sale and Repurchase Agreement

SCAP Supervisory Capital Assessment Program

SRM Systemic Risk Monitor

1

1 Einleitung

Die Schwere und Beständigkeit der aktuellen Finanzkrise führte zu großer Verunsicherung sowohl in der Finanz- als auch in der Realwirtschaft. Um das Vertrauen in das US-Finanzsystem zurückzugewinnen, wurde die Durchführung eines Stresstests für große Banken durch US-Finanzaufsichtsbehörden angekündigt. Durch diesen sollte es gelingen, Klarheit über die Anfälligkeit des US-Finanzsystems zu gewinnen. Vor allem beflügelt durch die Medien traf das Thema Stresstest für Banken auf ein starkes Interesse. Für die breite Öffentlichkeit ein Novum, für die Finanzwirtschaft ein alter Hut.

In dieser Diplomarbeit wird dargestellt, wie Stresstests vor allem bei Aufsichtsbehörden im Zuge der aktuellen Finanzkrise zum Einsatz kamen und welche Lehren daraus gezogen werden können. Im Abschnitt 2 erfolgt vor allem eine Darstellung der Hauptkomponenten dessen, was später als Makro-Stresstest bezeichnet wird. Dies bereitet die Grundlage für den Abschnitt 3, in dem Erfahrungen aus der Durchführung von Makro-Stresstests vor dem Hintergrund der aktuellen Finanzkrise gewonnen werden. Dabei erfolgt zunächst eine Darstellung, wie sich Makro-Stresstests im Vorfeld der aktuellen Finanzkrise bewährten. Daraufhin erfolgt eine Analyse, wie Makro-Stresstests während der aktuellen Finanzkrise für verschiedene Finanzsysteme zum Einsatz kamen und welche Ergebnisse sie lieferten. Im Zuge dessen wird dargestellt, ob sich die gewonnenen Erkenntnisse bewahrheiteten oder ob potentielle Gefahren unterschätzt wurden. Auf den gewonnenen Erfahrungen aufbauend, erfolgt im Abschnitt 4 eine Darstellung von zu ziehenden Lehren aus der Durchführung von Makro-Stresstests vor dem Hintergrund der aktuellen Finanzkrise. Diese Lehren sollten es zukünftig ermöglichen, einige der diversen Defizite beim Makro-Stresstesting abzubauen.

2 Makro-Stresstests als Instrument zur makroprudentiellen Analyse Für diese Arbeit wird eine sehr allgemeine Definition des Terms Stresstest gewählt. Dabei ist ein Stresstest die „Simulation der Auswirkungen extremer Ausnahmen von normalen (Markt-) Entwicklungen“ ¹ . Stresstests wurden ursprünglich als Instrument des Risikomanagements für individuelle Finanzinstitute entwickelt, dienen allerdings auch z. B. Aufsichtsbehörden als Analyseinstrument. ² Dabei steht die

¹ Deutsche Bundesbank (2009), S. 123.

² Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2005), S. 380.

2

Nutzung von Stresstests als Instrument zur makroprudentiellen Analyse für diese Arbeit im Vordergrund. „Im Gegensatz zur mikroprudenziellen Analyse, die vorwiegend auf die Stabilität einzelner Finanzinstitute abzielt, wird unter makroprudenzieller Analyse eine umfassende Einschätzung der Stabilität von Finanzsystemen verstanden.“ ³ „In the context of macroprudential analysis, the term stress testing refers to a range of statistical techniques used to help assess the vulnerability of a financial system to exceptional but plausible events.“ ⁴ Diese Definition aufgreifend, wird im Folgenden von Makro-Stresstests gesprochen. Mikro-Stresstests, welche zur mikroprudentiellen Analyse oder von Finanzinstituten selbst im Rahmen des internen Risikomanagements genutzt werden, kommt allerdings im Folgenden eine unter-geordnete Bedeutung zu. 5

Makro-Stresstests sind neben den Financial Soundness Indicators (FSI´s) das quantitative Hauptinstrument zur makroprudentiellen Analyse. ⁶ Durch Makro-Stresstests werden die Effekte außergewöhnlicher Ereignisse auf Bilanz- sowie Gewinn-und-Verlustrechnungs (GuV)-Positionen individueller Finanzinstitute oder des aggregierten Finanzsystems simuliert. ⁷ Dabei sollte die Analyse sowohl Positionen der Aktiv- als auch der Passivseite der Bilanz umfassen. ⁸ Sie sind ein Instrument, um zu simulieren, „was wäre, wenn“ sich adverse Bedingungen einstellen würden. ⁹ Dadurch wird es ermöglicht, ex ante zu beurteilen, ob ein Finanzsystem bereits heute anfällig für bestimmte adverse Entwicklungen ist. ¹⁰ Idealerweise können dadurch Schwachstellen im Finanzsystem aufgespürt, die Auswirkungen außergewöhnlicher aber plausibler Ereignisse auf das Finanzsystem quantifiziert und das Verständnis über die Transmission von Schocks durch das Finanzsystem verbessert werden. ¹¹ Im engeren Sinne ist ein Stresstest auf die reine Durchführung der Simulation beschränkt, wohingegen dieser im weiteren Sinne einen Prozess darstellt, der mit einer Analyse potentieller Schwachstellen des Finanzsystems beginnt und mit der Analyse der Ergebnisse sowie deren Verwendung endet. ¹² Im Folgenden werden Makro-

³ DeutscheBundesbank (2006), S. 114.

⁴ Čihák, M. (2004), S. 4.

⁵ Vgl. Jakubík, P. und C. Schmieder (2008), S. 43.

⁶ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2005), S. 38.

⁷ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 14 f.

⁸ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 68.

⁹ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 2.

¹⁰ Vgl. Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 8.

¹¹ Vgl. Jenkinson, N. (2007), S. 71.

¹² Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 8.

3

Stresstests im weiteren Sinne als ein Prozess verstanden, dessen Hauptkomponenten in Abbildung 1 und in den folgenden Abschnitten dargestellt werden.

Abbildung 1: Main components of stress-testing procedures. Quelle: Quagliariello, M. (2009a), S. 26.

2.1 Auswahl relevanter Finanzinstitute

Idealerweise sollten Makro-Stresstests nicht nur das Bankensystem, sondern auch andere Teile des Finanzsystems und möglicherweise die gesamte Wirtschaft einbeziehen. ¹³ Da allerdings die Modellierungstechniken nicht weit genug entwickelt sind, kommen oftmals Vereinfachungen zum Einsatz. ¹⁴ Die Verfügbarkeit von Informationen sowie deren Qualität ist dabei ein besonders großes Hemmnis für Makro-Stresstests. 15

¹³ Vgl. Baudino, P. (2009), S. 118.

¹⁴ Vgl. ebd.

¹⁵ Vgl. Čihák, M. (2004), S. 7.

4

Deshalb werden in Makro-Stresstests oftmals nur einzelne Gruppen von Finanzinstituten innerhalb des Finanzsystems, typischerweise Banken, einbezogen, sodass diese oft als System-focused-Stresstests bezeichnet werden, bei denen oft die komplexen Verbindungen innerhalb des Finanzsystems unberücksichtigt bleiben. ¹⁶ Oftmals werden nur Banken berücksichtigt, da sie das Finanzsystem der meisten Länder dominieren. ¹⁷ Wird z. B. nur eine Gruppe von großen und komplexen Banken analysiert, so können diese zwar aufgrund ihrer Größe sowie ihrer Geschäftstätigkeit höchst wahrscheinlich negative Auswirkungen auf die Finanzstabilität haben, allerdings müssen sie nicht zwangsläufig systemisch relevant sein. ¹⁸ Eine systemisch relevante Stellung eines Finanzinstituts kann sich sowohl aus seiner Größe, aber auch aufgrund seiner Vernetzung im Finanzsystem ergeben. ¹⁹ Ein Beispiel für ein systemisch relevantes Finanzinstitut ist die Investmentbank Lehman Brothers, deren Insolvenz im September 2008 negative Effekte für das globale Finanzsystem zur Folge hatte. ²⁰ Für die Entwicklung der aktuellen Finanzkrise spielten ebenfalls Versicherungen, wie z. B. die American International Group, Inc. (AIG) oder die sogenannten Monoline-Versicherer, aber auch Hedgefonds eine bedeutende Rolle, und sind deshalb ein potentieller Gegenstand von Makro-Stresstests. ²¹ Auch Finanzkonglomerate und Pensionsfonds werden gelegentlich in die Analyse einbezogen. ²² Darüber hinaus sollte die Berücksichtigung nichtfinanzieller Wirtschaftssubjekte erfolgen, da es möglich ist, dass diese z. B. aufgrund von Kreditbeziehungen die Finanzstabilität negativ beeinflussen. 23

2.2 Identifikation relevanter Risiken

Bei der makroprudentiellen Analyse und somit auch beim Makro-Stresstesting sollten endogene Risiken des Finanzsystems in den Vordergrund gerückt werden, welche z. B. aus der dynamischen Interaktion innerhalb des Finanzsystems, der Prozyklizität des Finanzsektors, der Systemrelevanz einiger Finanzinstitute, Finanzinnovationen, aber auch aus Rückkopplungen zwischen Finanz- und Realwirtschaft resultieren. ²⁴ Dabei

¹⁶ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 4.

¹⁷ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 19.

¹⁸ Vgl. Castrén, O., J. Fell und N. Valckx (2009), S. 282.

¹⁹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 76.

²⁰ Vgl. Brunnermeier, M. K. (2009), S. 89.

²¹ Vgl. Brunnermeier, M. K. (2009), S. 83 ff.

²² Vgl. Moretti, M., S. Stolz und M. Swinburne (2008), S. 8.

²³ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 18.

²⁴ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 74 f.

5

können exogene Schocks sowie deren Transmission und Verstärkung, ebenso wie Verhaltensmuster und Strukturen zu Funktionsstörungen im Finanzsystem führen. ²⁵ Das Hauptziel von Makro-Stresstests als Instrument zur makroprudentiellen Analyse ist es, Informationen über Schwachstellen sowie die Gesamtheit der Risiko-faktoren im Finanzsystem zu gewinnen, die geeignet wären, systemische Probleme auszulösen. ²⁶ Dabei sollten vor allem latente Risikofaktoren identifiziert werden, die sich z. B. hinter einer Vielzahl von Finanzinstrumenten oder Bilanzpositionen verbergen können. ²⁷ Insbesondere sollten systemische Risiken für das Finanzsystem verstärkt analysiert werden, welche z. B. Ansteckungsrisiken oder Verstärkungsmechanismen sind. ²⁸ Ein weiteres Beispiel für systemisches Risiko ist eine gleichartige Positionierung vieler Finanzinstitute, sodass diese eventuell gleichzeitig durch einen Schock betroffen sind und dadurch das Finanzsystem stärker belastet werden könnte. ²⁹ Risikofaktoren sind diejenigen Variablen, die im Makro-Stresstest geändert werden können, welche z. B. makroökonomische Variablen, wie Wechselkurse oder Zinssätze sind, deren Veränderung eventuell einen negativen Effekt auf Finanzinstitute haben und im Extremfall die Finanzstabilität gefährden. ³⁰ Aber auch finanzielle Variablen bzw. Kennzahlen aus bankinternen Modellen, wie die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Kreditnehmers, sind Risikofaktoren. ³¹ Zur Identifikation potentieller Risikofaktoren, „... sollten Stresstests für unterschiedliche Risikoarten, wie Marktrisiken, Kreditrisiken, Liquiditätsrisiken und operationelle Risiken, durchgeführt werden“ ³² . Die Risikoarten sollten allerdings nicht isoliert betrachtet werden, da auch deren indirekte Beziehungen von Relevanz für die Finanzstabilität sein können. ³³ Zur Identifikation von Schwachstellen im Finanzsystem sollten sowohl qualitative als auch quantitative Methoden zum Einsatz kommen, welche z. B. die Analyse von Makro-Level Indikatoren umfasst, die Informationen zur makroökonomischen Umgebung vermitteln. ³⁴ Weiterhin kann durch die Analyse struktureller Indikatoren Aufschluss über die Struktur des Finanzsystems gewonnen werden, da diese Informationen über aggregierte Bilanz- und GuV-Positionen sowie über Trends bei der

²⁵ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 75.

²⁶ Vgl. Sorge, M. und K. Virolainen (2006), S. 114.

²⁷ Vgl. Čihák, M. (2004), S. 5.

²⁸ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 75.

²⁹ Vgl. Čihák, M. (2004), S. 6.

³⁰ Vgl. Bühn, A. und K. Klauck (2006), S. 13.

³¹ Vgl. ebd.

³² Ebd.

³³ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 15.

³⁴ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 7.

6

Finanzierung geben können. ³⁵ Die Analyse von FSI´s lässt es zu, Informationen über den Zustand von Finanzinstituten, Finanzmärkten, aber auch von Unternehmen und privaten Haushalten zu gewinnen. 36

Im Folgenden werden einige Risikoarten dargestellt, die besonders für Banken, aber auch für andere Finanzinstitute mehr oder weniger relevant sein können, die allerdings nicht nur auf diese beschränkt sind.

Das Kreditrisiko ist für die meisten Finanzsysteme die bedeutendste Risikoart. ³⁷ Deshalb bietet sich das Kreditrisiko als Startpunkt zur makroprudentiellen Analyse und somit auch für Makro-Stresstests an. ³⁸ Beim Kreditrisiko werden Finanzinstitute dadurch belastet, „... dass ein Kreditnehmer seine finanziellen Verpflichtungen nicht oder nur unzureichend erfüllt ...“ ³⁹ . Darüber hinaus belastet eine Verschlechterung der Kreditqualität der Schuldner ein Finanzinstitut, welche dazu führt, dass vorsorglich Rückstellungen gebildet werden müssen, die vom Eigenkapital abzuziehen sind. ⁴⁰ Zusätzlich führt eine Verschlechterung der Kreditwürdigkeit eines Kreditnehmers zu höheren regulatorischen Eigenkapitalanforderungen nach Basel II, wobei diese z. B. durch die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Kreditnehmers (Probability of Default, PD), die Verlustquote beim Ausfall (Loss Given Default, LGD), aber auch die Höhe der Forderungen beim Ausfall (Exposure at Default, EAD) bestimmt werden. ⁴¹ Auch für die aktuelle Finanzkrise war das Kreditrisiko bedeutend, da sich Probleme mit Hypothekenkrediten am US-Immobilienmarkt unter anderem über verschiedene Finanzprodukte, denen diese Hypothekenkredite zugrunde lagen, im globalen Finanzsystem ausbreiteten. 42

Bezüglich des Marktrisikos werden meist nur Positionen des Handelsbuchs, nicht aber die des Anlagebuchs in Makro-Stresstests berücksichtigt, da die Bewertung von nicht gehandelten oder illiquiden Positionen problematisch ist. ⁴³ „Das Marktrisiko ist definiert als das Risiko von Verlusten aus bilanzwirksamen und außerbilanziellen Positionen aufgrund von Veränderungen der Marktpreise.“ ⁴⁴ Dabei stellt das Zinsrisiko

³⁵ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 8.

³⁶ Vgl. Čihák, M. (2004), S. 2.

³⁷ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 56.

³⁸ Vgl. Europäische Zentralbank (2007a), S. 152 f.

³⁹ Deutsche Bundesbank (2007d), S. 104.

⁴⁰ Vgl. Worrell, D. (2008), S. 5.

⁴¹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 105.

⁴² Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 8.

⁴³ Vgl. Deutsche Bundesbank (2004), S. 82.

⁴⁴ Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2005), S. 1.

7

für Geschäftsbanken nach dem Kreditrisiko die bedeutendste Risikoart dar. ⁴⁵ Das direkte Zinsrisiko ist „... the risk incurred by a financial institution when the interest rate sensitivities of its assets and liabilities are mismatched“ ⁴⁶ . Das indirekte Zinsrisiko ist die Gefahr Verluste dadurch zu erleiden, dass Zinsänderungen zu einer Verschlechterung der Kreditwürdigkeit von Schuldnern führen. ⁴⁷ Aufgrund der engen Verbindung zwischen Kredit- und Zinsrisiko sollten zumindest diese beiden Risikoarten gemeinsam in Makro-Stresstests einbezogen werden. ⁴⁸ Weitere Marktrisiken sind z. B. das Immobilienpreis-, Warenpreis-, Wechselkurs- oder das Aktienkursrisiko. ⁴⁹ Das Liquiditätsrisiko besteht zum einen aus dem Refinanzierungsrisiko, welches das Risiko ist, „... dass bei der Refinanzierung von langfristigen Verbindlichkeiten durch kurzfristige Forderungen die Anschlussfinanzierung nicht oder nur zu hohen Kosten abgeschlossen werden kann ...“ ⁵⁰ . Zum anderen ist das Liquiditätsrisiko durch das Marktliquiditätsrisiko gekennzeichnet, welches das Risiko ist, „.. dass Transaktionen am Finanzmarkt aufgrund mangelnder Marktliquidität nicht oder nur zu schlechter als erwarteten Konditionen abgeschlossen werden können ...“ ⁵¹ . Während der aktuellen Finanzkrise wurde ein enger Zusammenhang zwischen Markt- und Refinanzierungsrisiko deutlich, was sich insbesondere bei außerbilanziellen Zweckgesellschaften zeigte. ⁵² Als sich diese nur noch eingeschränkt refinanzieren konnten, waren sie gezwungen Liquiditätslinien der Sponsor-Banken in Anspruch zu nehmen oder es realisierte sich das Warehousing-Risiko bei diesen Banken, wenn sie gezwungen waren Positionen der außerbilanziellen Zweckgesellschaften in ihre eigenen Bilanzen aufzunehmen, diese dort zu halten und mit Eigenkapital zu unterlegen, obwohl dies nicht geplant war. 53

Operationelles Risiko ist die Gefahr des Erleidens „… von unmittelbaren oder mittelbaren Verlusten, die infolge der Unangemessenheit oder des Versagens von internen Verfahren, Menschen und Systemen oder von externen Ereignissen …“ ⁵⁴ entstehen. Diese resultieren z. B. aus der zunehmenden Automatisierung; dem Wachstum des elektronischen Handels; großen Übernahmen, Fusionen,

⁴⁵ Vgl. Sorensen, S. und M. Stringa (2009), S. 165.

⁴⁶ Čihák, M. (2007), S. 31.

⁴⁷ Vgl. ebd.

⁴⁸ Vgl. Drehmann, M., S. Sorensen und M. Stringa (2008), S. 3.

⁴⁹ Vgl. Čihák, M. (2005), S. 435.

⁵⁰ Deutsche Bundesbank (2009), S. 119.

⁵¹ Ebd.

⁵² Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 23.

⁵³ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 103 f.

⁵⁴ Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2003), S. 2.

8

Ausgliederungen und Konsolidierungen; Techniken zur Risikominderung; der zunehmenden Auslagerung sowie der Teilnahme an Clearing- und Abwicklungssystemen. 55

2.3 Gestaltung von Stress-Szenarien

Um relevante Informationen durch Makro-Stresstests zu gewinnen, ist es notwendig Stress-Szenarien auf den Untersuchungsgegenstand sowie das jeweilige Finanzsystem auszugestalten. ⁵⁶ Die Szenarien sollten dabei schwer genug sein, um signifikante Turbulenzen im Finanzsystem zu erzeugen und große Teile der Portfolien von Finanzinstituten zu belasten. ⁵⁷ Stress-Szenarien beschreiben die Entwicklung von Risiko-faktoren über den gesamten Simulationszeitraum hinweg. ⁵⁸ Je nach Untersuchungs-gegenstand können verschiedene Zeithorizonte gewählt werden, wobei für Marktrisiken oftmals nur kurze, für Kreditrisiken allerdings längere Zeiträume von zwei bis drei Jahren erforderlich sind, um den Einfluss von Stress-Szenarien auf Finanzinstitute oder das Finanzsystem angemessen erfassen zu können. 59

Unterschieden werden dabei Sensitivitätsanalysen (univariate Stresstests), bei denen ceteris paribus jeweils ein einzelner Risikofaktor geschockt und dessen Effekt auf Finanzinstitute oder das Finanzsystem isoliert bestimmt wird, von Szenarioanalysen (multivariate Stresstests), bei denen mehrere Risikofaktoren gleichzeitig geschockt und deren gemeinsame Effekte bestimmt werden. ⁶⁰ Sensitivitätsanalysen sind somit eindimensionale Szenarien, sodass im Folgenden vorwiegend von Stress-Szenarien gesprochen wird, ohne zwischen beiden Varianten zu unterscheiden. ⁶¹ Stress-Szenarien können z. B. historische Szenarien sein, in denen in der Vergangenheit aufgetretene Kombinationen von Risikofaktoren auf das aktuelle Finanzsystem angewandt werden, was bedeutet, dass ein gewisses Maß an Plausibilität vorhanden ist, wohingegen diese nach großen strukturellen Veränderungen im Finanzsystem eventuell keine relevanten Ergebnisse für das aktuelle Finanzsystem liefern. ⁶² Hypothetische Szenarien zeichnen sich durch eine Kombination gestresster Risikofaktoren aus, die in dieser Form in der Vergangenheit noch nicht beobachtet wurden, wobei es auch möglich ist, eine Kombination historischer und hypothetischer

⁵⁵ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2003), S. 1.

⁵⁶ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 6.

⁵⁷ Vgl. Quagliariello, M. (2009a), S. 29.

⁵⁸ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 73.

⁵⁹ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 70.

⁶⁰ Vgl. Deutsche Bundesbank (2004), S. 81.

⁶¹ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 6.

⁶² Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 14.

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Szenarien zu bilden, indem einige in der Vergangenheit beobachtete Risikofaktoren variiert werden. ⁶³ Hypothetische Szenarien sind dann plausibler, wenn das Finanzsystem in der Vergangenheit signifikanten Veränderungen unterworfen wurde. ⁶⁴ Statistische Ansätze zur Auswahl von hypothetischen Szenarien basieren z. B. auf der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Risikofaktoren, die auf historischen Daten beruht. ⁶⁵ Ein Beispiel hierfür ist der Worst-case-Ansatz, bei dem diejenige Kombination von Risikofaktoren bezüglich eines bestimmten Plausibilitätsniveaus gewählt wird, die das Finanzsystem größtmöglich belastet. ⁶⁶ Eine weitere Alternative stellt der Threshold-Ansatz dar, bei dem eine bestimmte Kombination von Risikofaktoren gewählt wird, welche das Finanzsystem bis zu einem bestimmten Grenzwert belastet. 67

Bei makroökonomischen Szenarien kann z. B. ein makroökonometrisches Modell genutzt werden, um die Effekte gestresster makroökonomischer Variablen zu simulieren, sodass sich unter Umständen eine Vielzahl gestresster makroökonomischer sowie finanzieller Risikofaktoren als Outputs ableiten lassen. ⁶⁸ Andererseits ist es möglich, eine Vielzahl von Szenarien z. B. durch Monte-Carlo-Simulationen zu erzeugen, indem beispielsweise einige Risikofaktoren auf einem bestimmten Stressniveau fixiert und daraufhin andere Risikofaktoren aus der gemeinsamen Verteilung der Risikofaktoren gezogen werden. ⁶⁹ Durch jede Simulation kann eine gestresste Umwelt mit relevanten Risikofaktoren erzeugt werden. ⁷⁰ Als Alternative zur statistischen Gestaltung bzw. Auswahl von Stress-Szenarien können diese ebenfalls auf qualitative Weise, wie z. B. beim Reverse-Stresstesting gebildet werden, bei dem ein bestimmtes Ergebnis, wie die Insolvenz eines Finanzinstituts oder die Unterschreitung regulatorischer Eigenkapitalanforderungen des aggregierten Finanzsystems vorgegeben wird. ⁷¹ Im Gegensatz zum Threshold-Ansatz, bei dem ebenfalls auf ein bestimmtes Ergebnis abgezielt wird, erfolgt die Szenariobildung unter Berücksichtigung sowie Analyse latenter Transmissionsmechanismen und umfasst bereits bekannte, aber auch latente Risikofaktoren. ⁷² Somit wäre es möglich

⁶³ Vgl. Čihák, M. (2005), S. 427.

⁶⁴ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 19.

⁶⁵ Vgl. Deutsche Bundesbank (2003), S. 57.

⁶⁶ Vgl. Čihák, M. (2004), S. 9.

⁶⁷ Vgl. ebd.

⁶⁸ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 13 f.

⁶⁹ Vgl. Boss, M., u.a. (2009), S. 219.

⁷⁰ Vgl. Barnhill, T. M., Jr. Panagoitis und L. Schumacher (2000), S. 5.

⁷¹ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 18.

⁷² Vgl. ebd.

10

bisher unbekannte Schwachstellen aufzuspüren, die allein durch statistische Methoden zur Bildung von Szenarien eventuell nicht aufgedeckt würden. ⁷³ In der Literatur gibt es mehrere Anhaltspunkte zur Ausgestaltung von Stress-Szenarien, wie z. B. „exceptional but plausible“ ⁷⁴ , „extreme but plausible“ ⁷⁵ , oder „plausible but improbable“ ⁷⁶ . Dies kann z. B. auf die Stärke eines Schocks, auf die Kombination gestresster Risikofaktoren oder den Zeithorizont über den die Schocks wirken, abzielen. Diese müssen nicht zwangsläufig die wahrscheinlichsten Szenarien sein, die eine potentielle Gefahr für die Finanzstabilität darstellen. ⁷⁷ Zusätzlich zum Stress-Szenario sollte auch ein Basis-Szenario entwickelt werden, dem z. B. die Annahme der ökonomischen Entwicklung ohne Stressereignisse zugrunde liegt, um die Effekte eines Stress-Szenarios besser einschätzen zu können. 78

2.4 Simulation der Effekte von Stress-Szenarien

Einerseits ist es möglich, dass Makro-Stresstests top-down beispielsweise durch eine Aufsichtsbehörde selbst durchgeführt werden, indem sie die Effekte von Stress-Szenarien auf individuelle oder aggregierte Bilanz- und GuV-Positionen des Finanzsystems simuliert. ⁷⁹ Sofern Makro-Stresstests top-down durchgeführt werden, sollten diese nicht ausschließlich auf aggregierten Daten beruhen, da z. B. die Gefahr besteht, dass sich ein Ausfall großer Finanzinstitute nicht aussagekräftig in aggregierten Maßen niederschlägt, sodass der Anschein eines stabilen Finanzsystems erzeugt werden könnte, sofern das aggregierte Finanzsystem unter Stress dennoch angemessen kapitalisiert wäre. 80

Andererseits ist es möglich, dass die Simulation von Makro-Stresstests bottom-up durch Finanzinstitute selbst erfolgt, indem sie Stress-Szenarien auf Grundlage eigener Modelle, auf ihre eigenen Bilanz- und GuV-Positionen anwenden. ⁸¹ Dabei scheint die Teilnahme von Finanzinstituten an Bottom-up-Stresstests vorwiegend auf Freiwilligkeit zu beruhen. ⁸² Anschließend erfolgt die Übermittlung der individuellen Ergebnisse an die auftraggebende Aufsichtsbehörde, welche diese analysiert und

⁷³ Vgl. Counterparty Risk Management Policy Group (2008), S. 84.

⁷⁴ Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 19.

⁷⁵ Moretti, M., S. Stolz und M. Swinburne (2008), S. 7.

⁷⁶ Worrell, D. (2008), S. 3.

⁷⁷ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 24.

⁷⁸ Vgl. Bühn, A. und J. Richter (2006), S. 61.

⁷⁹ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 14 f.

⁸⁰ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 69.

⁸¹ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 14.

⁸² Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 101.

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eventuell aggregiert. ⁸³ Dabei kann es allerdings zu Problemen bei der Vergleichbarkeit der Ergebnisse kommen, wenn Finanzinstitute z. B. unterschiedliche Modelle und Annahmen nutzen. 84

Die Bestimmung der Effekte eines Stress-Szenarios sollte parallel bottom-up und top-down erfolgen, um eine Gegenkontrolle zu ermöglichen. ⁸⁵ Insbesondere sollten die Ursachen der Unterschiede analysiert und diskutiert werden. ⁸⁶ Makro-Stresstests liefern allerdings keine exakten Ergebnisse, sondern sind eher grobe Schätzungen der Effekte von Schocks auf das Finanzsystem oder Finanzinstitute. ⁸⁷ Sie sind somit immer nur erste Annäherungen an die tatsächlichen potentiellen Kosten eines adversen Ereignisses. ⁸⁸ Abbildung 2 zeigt einen möglichen Ablauf eines Top-down-Makro-Stresstests.

Abbildung 2: Stress Testing Framework. Quelle: Čihák, M. (2007), S. 8.

Um Stress-Szenarien auf das Finanzsystem oder Finanzinstitute anzuwenden, kann der Balance-sheet- oder der Value-at-Risk-Ansatz zum Einsatz kommen, deren Darstellung in den nächsten Abschnitten erfolgt. 89

⁸³ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 15.

⁸⁴ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 24.

⁸⁵ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 13.

⁸⁶ Vgl. Moretti, M., S. Stolz und M. Swinburne (2008), S. 9.

⁸⁷ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 4.

⁸⁸ Vgl. Čihák, M. (2005), S. 428.

⁸⁹ Vgl. Sorge, M. und K. Virolainen (2006), S. 115.

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2.4.1 Simulation nach dem Balance-sheet-Ansatz

Beim Balance-sheet-Ansatz werden Veränderungen im Portfolio individueller Finanzinstitute oder des aggregierten Finanzsystems als Reaktion auf ein Stress-Szenario simuliert, wobei der Effekt in einer Veränderung einzelner Bilanz- oder GuV-Positionen z. B. notleidende Kredite erfasst wird. ⁹⁰ Hierzu dienen zum einen Reduced-form-Beziehungen, die auf Zeitreihenanalysen oder Paneldaten beruhen, und zum anderen strukturelle Modelle. 91

Wird ein strukturelles Modell gewählt, so kann dieses mit einem Satellit-Modell verbunden werden, welches aus Reduced-form-Beziehungen besteht, um dadurch das Finanzsystem und dessen Interaktion mit der makroökonomischen Umwelt besser abzubilden. ⁹² Sofern ein strukturelles Modell nicht geeignet ist den Einfluss eines makroökonomischen Szenarios auf einzelne Positionen direkt zu bestimmen, so kann es zumindest zur Simulation eines Szenarios dienen, um gestresste makroökonomische und eventuell finanzielle Variablen zu erzeugen. ⁹³ Diese Outputs sind unter Umständen nicht detailliert genug und müssen z. B. durch die Nutzung von Reduced-form-Beziehungen in relevante Risikofaktoren überführt werden, um die Veränderungen einzelner Positionen zu bestimmen. 94

2.4.2 Simulation nach dem Value-at-Risk-Ansatz

Beim Value-at-Risk-Ansatz werden ebenfalls die Effekte einer gestressten Umwelt in Form von gestressten Preisen etc. auf das Portfolio individueller Finanzinstitute oder auf das aggregierte Portfolio des Finanzsystems simuliert. ⁹⁵ Dabei wird allerdings eine Vielzahl von Simulationen durchgeführt, z. B. 100.000 Mal, um eine Verlustverteilungsfunktion zu erzeugen. 96

Dadurch kann beispielsweise der erwartete Verlust, der durch den Erwartungswert bestimmt ist, und der unerwartete Verlust ermittelt werden, welcher der Differenz zwischen Value-at-Risk (VaR) und erwartetem Verlust entspricht. ⁹⁷ Im Vergleich zu einem Basis-Szenario wird sich die Verlustverteilungsfunktion wahrscheinlich unter

⁹⁰ Vgl. Sorge, M. und K. Virolainen (2006), S. 117.

⁹¹ Vgl. Sorge, M. und K. Virolainen (2006), S. 119.

⁹² Vgl. Quagliariello, M. (2009a), S. 31 f.

⁹³ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 14.

⁹⁴ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 20.

⁹⁵ Vgl. Sorge, M. und K. Virolainen (2006), S. 123.

⁹⁶ Vgl. Gordy, M., B. (1998), S. 5.

⁹⁷ Vgl. Hahnenstein, L., M. Wagatha und T. Rempel-Oberem (2006), S. 157.

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Stress verändern und nach rechts verschieben, was einen höheren VaR zur Folge hat und in Abbildung 3 dargestellt ist. 98

Abbildung 3: Shift in the probability distribution of losses conditional on an adverse marcoeconomic scenario. Quelle: Sorge (2004), S. 12.

Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass mehrere Risikoarten zusammen in die Analyse einbezogen und der gemeinsame Effekt eines Stress-Szenarios in einem Maß erfasst werden kann, anstatt die Auswirkungen auf einzelne Positionen getrennt zu bestimmen, wie es beim Balance-sheet-Ansatz der Fall ist. ⁹⁹ Ebenfalls ist es dabei leichter möglich, nichtlineare Beziehungen zu berücksichtigen, wohingegen beim Balance-sheet-Ansatz lineare Beziehungen vorherrschen. ¹⁰⁰ Ein Nachteil dieses Ansatzes ist z. B., dass der VaR aufgrund der Verletzung des Axioms der Subadditivität kein kohärentes Risikomaß ist, sodass individuelle Verluste von Finanzinstituten nicht angemessen aggregiert werden können. ¹⁰¹ Deshalb wird dieser Ansatz meist auf stilisierte aggregierte Portfolien angewandt, was allerdings die Analyse von Ansteckungseffekten verhindert. 102

2.4.3 Berücksichtigung von Feedbackeffekten

Um die Effekte von Stress-Szenarien auf das Finanzsystem angemessen zu erfassen, ist es notwendig Feedbackeffekte sowohl innerhalb des Finanzsystems als auch zwischen Finanzsystem und Realwirtschaft zu berücksichtigen. ¹⁰³ Dabei kann der Begriff Feedbackeffekt im Kontext des Makro-Stresstesting verschiedene Phänomene, wie Zweitrundeneffekte, aber auch die Folgen endogener Verhaltensänderungen sowie der Prozyklizität des Finanzsystems beschreiben. 104

⁹⁸ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 12.

⁹⁹ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 5.

¹⁰⁰ Vgl. Sorge, M. und K. Virolainen (2006), S. 124.

¹⁰¹ Vgl. Sorge, M. und K. Virolainen (2006), S. 125.

¹⁰² Vgl. ebd.

¹⁰³ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 7.

¹⁰⁴ Vgl. Quagliariello, M. (2009a), S. 33.

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Ein Beispiel für Zweitrundeneffekte im Finanzsystem sind Ansteckungseffekte zwischen Finanzinstituten. ¹⁰⁵ Diese können z. B. durch vertragliche Beziehungen zu insolventen Finanzinstituten, durch sinkende Vermögenspreise als Folge von Notverkäufen oder durch informationsgetriebene Abzüge von Einlagen auftreten. ¹⁰⁶ Die Analyse von Ansteckungseffekten kann durch quantitative Methoden, z. B. auf Grundlage eines Netzwerkmodells, oder durch statistische Methoden, welche auf Marktdaten beruhen, erfolgen. ¹⁰⁷ Unterschieden wird dabei zwischen der reinen Ansteckung, bei der die Simulation in Form eines direkten Ausfalls eines Finanzinstituts erfolgt, und der Makro-Ansteckung, bei der ein Ausfall eines Finanzinstituts das Resultat eines Stress-Szenarios ist, sodass dadurch bereits geschwächte Finanzinstitute durch Ansteckungseffekte z. B. über den Interbankenmarkt belastet werden. ¹⁰⁸ Ebenfalls sollte die Berücksichtigung von Zweitrundeneffekten zwischen Finanzsystem und Realwirtschaft in Makro-Stresstests angemessen erfolgen. ¹⁰⁹ Verhaltensänderungen können ebenfalls Feedbackeffekte zur Folge haben, wenn Wirtschaftssubjekte als Reaktion auf ein Stressereignis Maßnahmen ergreifen, um die individuellen negativen Effekte abzumildern, wobei allerdings a priori unklar ist, ob dies die adversen Effekte verstärkt oder abmildert. ¹¹⁰ Verhaltensänderungen können z. B. Feedbackeffekte auf Marktpreise zur Folge haben, wenn die optimalen Reaktionen zusätzliches Angebot oder zusätzliche Nachfrage für bestimmte Vermögenswerte auslösen. ¹¹¹ Üblicherweise werden Verhaltensänderungen nicht berücksichtigt, wobei die Ceteris-paribus-Annahme bei Makro-Stresstests zwar für die Analyse kurzfristiger Effekte akzeptabel sein mag, wohingegen es unrealistisch ist anzunehmen, dass sich das Verhalten von Wirtschaftssubjekten über einen längeren Zeithorizont hinweg nicht ändert. ¹¹² Die Berücksichtigung endogener Verhaltensänderungen erfolgt im Moment, wenn überhaupt, vorwiegend durch Daumenregeln, die allerdings weit von einer vollständigen Portfoliooptimierung entfernt sind. ¹¹³ Die Prozyklizität des Finanzsystems kann es begünstigen, dass im Vorfeld einer Finanzkrise Ungleichgewichte aufgebaut werden, und das Finanzsystem im Falle einer

¹⁰⁵ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 17.

¹⁰⁶ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 58.

¹⁰⁷ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 58 f.

¹⁰⁸ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 41 f.

¹⁰⁹ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 33.

¹¹⁰ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 7.

¹¹¹ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 19.

¹¹² Vgl. Quagliariello, M. (2009a), S. 33.

¹¹³ Vgl. Drehmann, M. (2009), S. 56.

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Krise zusätzlich durch Feedbackeffekte belastet wird. ¹¹⁴ Ein Beispiel hierfür ist das Refinanzierungsinstrument der Sale and Repurchase Agreement (Repo)-Geschäfte, das während der aktuellen Finanzkrise die prozyklische endogene Dynamik im Finanzsystem förderte. ¹¹⁵ Dabei führten Preisrückgänge, zu Wertminderungen für überlassene Sicherheiten dazu, dass Nachschusspflichten ausgelöst wurden, sodass Investoren gezwungen waren Vermögenswerte in den fallenden Markt zu verkaufen, um weitere Sicherheiten hinterlegen zu können, wodurch sich eine sich selbst verstärkende negative Wechselwirkung zwischen Markt- und Refinanzierungsliquidität entwickelte. ¹¹⁶ Auch Bilanzierungsvorschriften, die auf Marktwerte abzielen, fördern die Prozyklizität im Finanzsystem, da jede Wertsteigerung zu einer Erhöhung des Eigenkapitals führt und Finanzinstitute daraufhin leichter weitere Investitionen vorzunehmen können, sofern sie allerdings Marktwertverluste erleiden eventuell dazu gezwungen sind, adverse prozyklische Maßnahmen zu ergreifen, um Eigenkapitalverluste zu kompensieren. 117

Ebenso haben regulatorische Eigenkapitalanforderungen, z. B. nach Basel II eine prozyklische Wirkung, da einige Bestimmungsfaktoren des regulatorischen Eigenkapitals, wie PD´s, LGD und EAD prozyklisch beeinflusst werden und deshalb die Eigenkapitalanforderungen prozyklisch reagieren. ¹¹⁸ Erleiden Finanzinstitute beispielsweise im Zuge einer Finanzkrise Verluste, so sind diese gezwungen Gegenmaßnahmen zu ergreifen, indem sie entweder neues Eigenkapital aufnehmen, was allerdings nur eingeschränkt möglich sein dürfte, oder sie verkürzen ihre Bilanz, um eine bestimmte Eigenkapitalquote aufrechtzuerhalten. ¹¹⁹ Eventuell sind Feedbackeffekte implizit in statistischen Daten enthalten, wobei allerdings keine Garantie dafür besteht, dass sich Schocks wie in der Vergangenheit auswirken. ¹²⁰ In Stresssituationen können Feedbackeffekte „... von höherer gesamtwirtschaftlicher Bedeutung sein, als dies üblicherweise unterstellt und modelliert wird“ ¹²¹ . Deshalb stellt die Vernachlässigung von Feedbackeffekten eine zu starke Vereinfachung beim Makro-Stresstesting dar. 122

¹¹⁴ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 13.

¹¹⁵ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 35.

¹¹⁶ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 39.

¹¹⁷ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 77.

¹¹⁸ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 116.

¹¹⁹ Vgl. Bühn, A. und J. Richter (2006), S. 46.

¹²⁰ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 21.

¹²¹ Deutsche Bundesbank (2007), S. 114.

¹²² Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 22.

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2.5 Analyse und Nutzung von Makro-Stresstest-Ergebnissen

Zur Analyse der Effekte eines Stress-Szenarios auf das Finanzsystem können diverse Maße, wie z. B. absolute Verluste oder das potentielle Ausmaß staatlicher Stützungsmaßnahmen herangezogen werden. ¹²³ Oftmals werden die Effekte eines Stress-Szenarios dem bankenaufsichtlichen Kernkapital gegenüber gestellt, welches auch Tier 1 genannt wird. ¹²⁴ Weiterhin können FSI`s dazu dienen, die Folgen eines Stress-Szenarios auf das Finanzsystem zu beurteilen. ¹²⁵ Ebenfalls kann die Risikotragfähigkeit der Finanzinstitute im Makro-Stresstest berücksichtigt werden, die es ihnen ermöglicht, potentielle Verluste zu absorbieren. ¹²⁶ „Die Komponenten der Risikotragfähigkeit umfassen dabei die Ertragslage, die Reservenausstattung sowie die Kapitalisierung ...“ ¹²⁷ .

Makro-Stresstests dienen vor allem der Entscheidungsfindung sowie der Kommunikation, wobei dies unterschiedliche Anforderungen an die zugrunde liegenden Modelle stellt. ¹²⁸ Ihre Veröffentlichung könnte, „... Marktteilnehmern, aber auch Aufsichtsbehörden und anderen offiziellen Stellen, die Unterscheidung zwischen soliden und weniger soliden Finanzsystemen erleichtern“ ¹²⁹ . Damit Makro-Stresstests effektiv zur Kommunikation genutzt werden können, ist es nötig, dass diese detaillierte Informationen über Transmissionsmechanismen vermitteln und transparent sind, wohingegen sie möglichst exakte Ergebnisse liefern sollten, wenn sie der Entscheidungsfindung dienen. 130

3 Erfahrungen aus der Durchführung von Makro-Stresstests vor dem Hinter-grund der aktuellen Finanzkrise

Im Jahre 1999 implementierte der Internationale Währungsfonds (IWF) in Kooperation mit der Weltbank das Financial Sector Assessment Program (FSAP) als Reaktion auf die Asienkrise, das darauf abzielt Schwachstellen nationaler Finanzsysteme aufzuspüren, um daraufhin deren Widerstandskraft gegen potentielle Finanzkrisen erhöhen zu können, bei denen Makro-Stresstests stets zum Einsatz kamen und auch durch den IWF weiterentwickelt wurden. ¹³¹ Das FSAP wurde bereits in über 120

¹²³ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 15 f.

¹²⁴ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 81.

¹²⁵ Vgl. Deutsche Bundesbank (2006), S. 115.

¹²⁶ Vgl. Deutsche Bundesbank (2006), S. 59.

¹²⁷ Deutsche Bundesbank (2007), S. 73.

¹²⁸ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 61.

¹²⁹ Deutsche Bundesbank (2006), S. 108.

¹³⁰ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 61.

¹³¹ Vgl. Moretti, M., S. Stolz und M. Swinburne (2008), S. 4 f.

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Ländern zum Teil mehrmals durchgeführt, was zwei-Dritteln der IWF Mitgliedsländer entspricht. ¹³² Dennoch nehmen einige G-20 Staaten wie z. B. China oder die USA gegenwärtig zum ersten Mal am FSAP teil. ¹³³ Typischerweise wurde durch FSAP-Makro-Stresstests festgestellt, dass die jeweiligen nationalen Bankensysteme eine ausreichende Widerstandskraft gegenüber potentiellen Schocks aufwiesen. ¹³⁴ Darüber hinaus werden Makro-Stresstests auch z. B. in Finanzstabilitätsberichten veröffentlicht. Zum Ende des Jahres 2005 enthielten bereits 75 % der veröffentlichten Finanzstabilitätsberichte Informationen zu durchgeführten Makro-Stresstests, wobei dies nicht notwendigerweise der Fall sein muss. ¹³⁵ Dabei wurde in fast allen Finanzstabilitätsberichten festgestellt, dass der Finanzsektor stabil sei, was auch durch Makro-Stresstests bestätigt wurde. ¹³⁶ Trotz der durchgeführten Makro-Stresstests, und der dadurch bestätigten Stabilität nationaler Finanzsysteme, kam es zur aktuellen Finanzkrise, sodass selbst das internationale Finanzsystem vom Zusammenbruch bedroht war. ¹³⁷ Selbstkritisch gab der IWF an, dass die im Vorfeld der aktuellen Finanzkrise durchgeführten FSAP-Makro-Stresstests keine signifikanten Erkenntnisse im Hinblick auf die tatsächlichen Gefahren geliefert hatten. ¹³⁸ Aber auch die Makro-Stresstests nationaler Aufsichtsbehörden wiesen ähnliche Defizite auf. ¹³⁹ Im Allgemeinen waren die Stress-Szenarien in nationalen Finanzstabilitätsberichten weniger stark belastend, als sie noch im FSAP waren. ¹⁴⁰ Dieses Problem wurde noch durch die Selbstüberschätzung in Bezug auf die Leistungsfähigkeit der Makro-Stresstest-Konzepte verstärkt. ¹⁴¹ Daraus kann der Schluss gezogen werden, dass das Konzept der Makro-Stresstests im Vorfeld der aktuellen Finanzkrise versagt hat.

Als Indikator für die Schwere der aktuellen Finanzkrise dient im Folgenden die Prognose des IWF zum aggregierten realisierten und erwarteten Abschreibungsbedarf für Banken in bestimmten Regionen zwischen dem Jahr 2007 bis Ende 2010, die anzeigte, dass vor allem europäische sowie amerikanische Banken, aber auch in

¹³² Vgl. Moretti, M., S. Stolz und M. Swinburne (2008), S. 3.

¹³³ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2009b), S. 1.

¹³⁴ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 19.

¹³⁵ Vgl. Čihák, M. (2006), S. 23.

¹³⁶ Vgl. Čihák, M. (2006), S. 24.

¹³⁷ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 8.

¹³⁸ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 17.

¹³⁹ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 25.

¹⁴⁰ Vgl. Čihák, M. (2006), S. 26.

¹⁴¹ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 5.

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geringerem Maße asiatische Banken durch die aktuelle Finanzkrise belastet wurden. ¹⁴² Beispielsweise waren australische Banken nur in begrenztem Maße subprimebezogene Risiken eingegangen und waren weniger stark von Einkommensquellen abhängig, die während der aktuellen Finanzkrise belastet wurden. ¹⁴³ Dieser Analyse folgend, werden in den nächsten Abschnitten Makro-Stresstests analysiert, die auf Finanzsysteme in Europa, aber auch auf das Finanzsystem in den USA abzielten. Hierzu erfolgte vor allem eine Analyse von Finanzstabilitätsberichten, die seit dem Jahre 2007 veröffentlicht wurden. Da die aktuelle Finanzkrise scheinbar asiatische Bankensysteme weniger stark belastete, wurde auf eine Analyse von Makro-Stresstests, die auf diese abzielten, verzichtet. Dafür erfolgte allerdings eine Analyse von Makro-Stresstests, die der IWF in seinem Finanzstabilitätsbericht veröffentlichte. Diese wiesen eher eine internationale Orientierung auf. Hierdurch ist es möglich, Veränderungen im Umgang mit Makro-Stresstests während der aktuellen Finanzkrise aufzuzeigen, wobei gravierende Veränderungen der bisherigen Makro-Stresstest-Konzepte als Reaktion auf erkannte Schwachstellen interpretiert wurden.

Dabei sollte berücksichtigt werden, dass ein Finanzstabilitätsbericht ein Instrument zur Vermittlung von Informationen zum Zustand von Finanzsystemen und dessen Komponenten darstellt, mit dem allerdings auch bestimmte Ziele verbunden sind. Dabei dient die Veröffentlichung von Makro-Stresstests eventuell der Disziplinierung des Finanzsystems. ¹⁴⁴ Dennoch gibt es z. B. für Aufsichtsbehörden Anreize die Ergebnisse nicht zu veröffentlichen, um dadurch adverse Reaktionen auf das Finanzsystem zu vermeiden. ¹⁴⁵ In den folgenden Abschnitten wird auch verkürzt von Stresstests gesprochen, da diese zur makroprudentiellen Analyse der jeweiligen Finanzsysteme dienten.

3.1 Makro-Stresstests des IWF

Nachdem die FSAP-Makro-Stresstests im Vorfeld der aktuellen Finanzkrise versagt haben, wird im Folgenden analysiert, wie Makro-Stresstests durch den IWF im Global Financial Stability Report im Laufe der aktuellen Finanzkrise genutzt wurden. Im April 2007 veröffentlichte der IWF einen Bottom-up-Stresstest, der von Investmentbanken wie Lehman Brothers und Bear Stearns durchgeführt wurde, und

¹⁴² Vgl. Internationaler Währungsfonds (2009a), S. 11 f.

¹⁴³ Vgl. Reserve Bank of Australia (2009), S. 17.

¹⁴⁴ Vgl. Deutsche Bundesbank (2006), S. 108.

¹⁴⁵ Vgl. Papademos, L. (2007), S. 30.

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darauf abzielte zu bestimmen, inwieweit Investoren Verluste durch Asset Backed Securities (ABS) erleiden könnten. ¹⁴⁶ Unter einem beispiellosen Immobilienpreis-Szenario wurden die potentiellen Wertverluste durch ABS ermittelt, denen US-Subprime-Hypothekenkredite zugrunde lagen, deren Vergabe zwischen den Jahren 1999 und 2005 erfolgte. ¹⁴⁷ Dies kann als eine Reaktion auf zuvor aufgetretene Probleme interpretiert werden, da bereits Anfang 2007 erste Finanzprodukte mit Bezug zum US-Hypothekenmarkt an Wert verloren hatten und es zu einer steigenden Anzahl von Konkursen im Subprime-Segment des US-Hypothekenmarktes gekommen war. ¹⁴⁸ Im Zuge der aktuellen Finanzkrise sollte sich herausstellen, dass diese und andere „... Wiederverbriefungen .. eine zentrale Rolle bei der globalen Ausbreitung der Krise am US-Immobilienmarkt spielten“ ¹⁴⁹ .

Ermittelt wurde, dass Investoren nur geringe Verluste erleiden würden, da bei ABS mit Ratings von A und höher, welche einen Anteil von 90 % ausmachten, keinerlei Verluste entstehen würden. ¹⁵⁰ Obwohl der IWF diverse Risiken durch Subprime-Hypothekenkredite sowie darauf aufbauender Finanzprodukte erkannte, konnte der Stresstest dafür keine Bestätigung liefern. ¹⁵¹ Vielmehr kam der IWF zu dem Schluss, dass durch Finanzprodukte, die auf Subprime-Hypothekenkrediten beruhten wahrscheinlich keine systemische Gefahr ausginge. ¹⁵² Dennoch zeigte sich bereits einen Monat später, dass die Schweizer UBS einen internen Hedgefond aufgrund von subprimebezogenen Verlusten schließen musste. ¹⁵³ Auch die Investmentbank Bear Stearns, die diesen Stresstest durchführte und eine führende Rolle in der Hypotheken-Verbriefung einnahm, war im Juni 2007 gezwungen verbundene Hedgefonds zu stützen, nachdem diese große Verluste durch ihr Engagement mit Bezug zu Subprime-Hypothekenkrediten erlitten hatten. ¹⁵⁴ Ein Grund für die Unterschätzung des Gefahrenpotentials könnte die Nichtberücksichtigung der in den Jahren 2006-2007 vergebenen Hypothekenkredite sein, welche deutlich schwächeren Kreditvergabestandards unterlagen. 155

¹⁴⁶ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2007a), S. 7.

¹⁴⁷ Vgl. ebd.

¹⁴⁸ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2009), S. 20.

¹⁴⁹ Deutsche Bundesbank (2009), S. 79.

¹⁵⁰ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2007a), S. 7.

¹⁵¹ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2007a), S. 7 ff.

¹⁵² Vgl. Internationaler Währungsfonds (2007a), S. 7.

¹⁵³ Vgl. Brunnermeier, M. K. (2009), S. 83.

¹⁵⁴ Vgl. Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (2008), S. 122.

¹⁵⁵ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 12 f.

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Im Oktober 2008 veröffentlichte der IWF einen weiteren Stresstest, nachdem im September 2008 Lehman Brothers insolvent, AIG gerettet und Finanzinstitute durch stark eingeschränkte Refinanzierungsmöglichkeiten belastet wurden. ¹⁵⁶ Durch einen Kreditrisiko-Stresstest wurden potentielle Verluste durch den Ausfall von Kredit-forderungen unter einem adversen Szenario einer tieferen und länger anhaltenden Rezession in den USA, mit einer länger anhaltenden Periode strengerer Kreditvergabe-standards sowie stärker sinkenden Immobilienpreisen prognostiziert. ¹⁵⁷ Die Simulation erfolgte für US-Privat- und Unternehmenskredite, aber auch für gewerbliche Immobilien- und Hypothekenkredite für Wohnimmobilien, wobei sich der Zeithorizont der Simulation bis zum Ende des Jahres 2010 erstreckte. ¹⁵⁸ Der IWF führte diesen Stresstest durch, da angenommen wurde, dass Finanzsysteme zukünftig vor allem durch das Kreditrisiko belastet würden, auch nachdem sich die aktuelle Finanzkrise im September 2008 nochmals verschärft hatte. ¹⁵⁹ Diese Aussage kann dadurch nachvollzogen werden, dass sofern andere bedeutende Risiken nicht erkannt werden oder andere Risiken tatsächlich von geringerer Bedeutung sind, das Kreditrisiko üblicherweise die größte Gefahr für Finanzsysteme darstellt. ¹⁶⁰ Unter dem Stress-Szenario wurden lediglich die Verluste durch verschiedene Kreditkategorien ermittelt, welche um $ 80 billion (20 %) höher wären als im Basis-Szenario und sich dabei die Verluste des Kreditportfolios auf rund 4 % belaufen würden. ¹⁶¹ Im Rahmen des Basis-Szenarios wurden zusätzlich potentielle Verluste bezüglich einer Vielzahl von Finanzinstrumenten, denen die verschiedenen Kreditforderungen zugrunde lagen und die Verteilung der Verluste im Finanzsystem prognostiziert. ¹⁶² Die vom IWF im Global Financial Stability Report veröffentlichten Makro-Stresstests zielten vor dem Hintergrund der aktuellen Finanzkrise darauf ab, Informationen zu potentiellen Verlusten durch Kredite sowie auf diesen beruhenden Finanzprodukten zu vermitteln. Wird allerdings das Versagen der Makro-Stresstests bei den FSAP´s im Vorfeld der aktuellen Finanzkrise berücksichtigt, so verbleibt auch unter Berücksichtigung der im Global Financial Stability Report veröffentlichten Makro-Stresstests ein stark getrübter Eindruck.

¹⁵⁶ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 6.

¹⁵⁷ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 10.

¹⁵⁸ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 69.

¹⁵⁹ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 10.

¹⁶⁰ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 19.

¹⁶¹ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 16 f.

¹⁶² Vgl. Internationaler Währungsfonds (2008), S. 15.

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3.2 Makro-Stresstests der EZB

Obwohl der EZB keine aufsichtlichen Aufgaben übertragen wurden, soll sie dennoch zur Finanzstabilität beitragen, sodass sie Makro-Stresstests top-down nutzt, für die sie allerdings auf öffentlich verfügbare Informationen angewiesen ist, da sie keinen Zugang zu aufsichtlichen Informationen hat. ¹⁶³ In diesem Abschnitt erfolgt eine Analyse von Makro-Stresstests, die von der EZB im halbjährlichen Financial Stability Review veröffentlicht wurden.

Im Dezember 2007 veröffentlichte die EZB Ergebnisse eines Stresstest, durch den potentielle Effekte für individuelle Large and Complex Banking Groups (LCBG´s) durch das Warehousing-Risiko sowie durch die Ausweitung der Bilanzen durch die Übernahme von Positionen aus außerbilanziellen Zweckgesellschaften, nach dem Balance-sheet-Ansatz ermittelt wurden. ¹⁶⁴ Hierfür wurden zwei negative Szenarien entwickelt, in denen angenommen wurde, dass diese bereits aufgetretenen Probleme länger anhalten würden, wobei der Unterschied zwischen den Szenarien in den Annahmen über die Ratings der Vermögenswerte bestand, die im ersten Szenario unverändert blieben, wohingegen sich diese im zweiten Szenario deutlich verringerten. ¹⁶⁵ Die negativen Effekte im ersten Szenario waren sehr begrenzt, wobei im schwereren Szenario sowohl das absolute Eigenkapital als auch das Tier 1 im Mittel um 20 Basispunkte sanken, allerdings auch in diesem Szenario keine Bank die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen unterschreiten würde. ¹⁶⁶ Die EZB kam zum Ergebnis, dass die Banken gut kapitalisiert sein könnten, um diese Szenarien zu verkraften. 167

Ebenfalls wurden im Dezember 2007 die Ergebnisse eines Kreditrisiko-Stresstests veröffentlicht. ¹⁶⁸ Über die kurzfristigen Risiken hinaus wären die LCBG’s hauptsächlich durch die Entwicklung des Kreditkreislaufs und durch eine Verringerung der Kreditqualität ihrer Schuldner verwundbar, welche auch durch die Tumulte an Kreditmärkten beeinflusst werden könnte. ¹⁶⁹ Auf Grundlage des von der EZB im Juni 2007 vorgestellten Makro-Stresstest-Konzepts wurden die Effekte von makroökonomischen Stress-Szenarien nach dem Value-at-Risk-Ansatz ermittelt. ¹⁷⁰ Durch ein

¹⁶³ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 108.

¹⁶⁴ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 104.

¹⁶⁵ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 105.

¹⁶⁶ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 105 f.

¹⁶⁷ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 106.

¹⁶⁸ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 108.

¹⁶⁹ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 104.

¹⁷⁰ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 108 f.

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strukturelles Modell mit einer Satellit-Gleichung wurden die Effekte makroökonomischer Szenarien auf die Kreditqualität der Schuldner in Form von PD´s simuliert, um den Kredit-VaR unter Nutzung eines Kreditportfolio-Modells zu bestimmen. ¹⁷¹ Der Stresstest wurde für individuelle LCBG´s auf Basis ihrer Geschäftsberichte der Jahre 2005 und 2006 durchgeführt, was eine Analyse der Veränderungen des Kredit-VaR ermöglichte, welche allerdings keinen einheitlichen Trend aufwiesen. ¹⁷² Die ungestressten Kredit-VaR der Banken überschritten das Tier 1 Niveau der Jahre 2005-2006 nicht, obwohl einige Banken hohe Kredit-VaR aufwiesen, aber dennoch die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen nicht unterschritten wurden. ¹⁷³ Die EZB kam zu dem Schluss, dass sofern sich die PD´s nicht von ihren langfristigen Durchschnittswerten unterscheiden würden, keine LCBG Solvenzprobleme bekommen sollte. ¹⁷⁴ Obwohl noch im Juni 2007 bei der Vorstellung des Makro-Stresstest-Konzepts zum Kreditrisiko diverse Möglichkeiten zur Auswertung aufgezeigt wurden, kamen diese nicht zum Einsatz. ¹⁷⁵ Die EZB veröffentlichte lediglich Informationen über die relative Veränderung des Kredit-VaR unter Stress. ¹⁷⁶ Dies deutet darauf hin, dass die EZB über die damaligen Entwicklungen beunruhigt und somit nicht gewillt war, detaillierte Informationen zum Ergebnis des Stresstest zu veröffentlichten. Ein Jahr später veröffentlichte die EZB im Dezember 2008 die Ergebnisse eines weiteren Kreditrisiko-Stresstests. ¹⁷⁷ Hierfür wurden vier makroökonomische Stress-Szenarien genutzt, die auf den im Financial Stability Review erkannten Schwachstellen des Finanzsystems beruhten und eine geringe Eintrittswahrscheinlichkeit von 2,5 % aufwiesen, aber dennoch plausibel waren. ¹⁷⁸ Zusätzlich wurde ein Basis-Szenario berücksichtigt, in dem keine Veränderung der PD´s angenommen wurde. ¹⁷⁹ Das Szenario steigender Finanzierungskosten hatte dabei den größten Effekt, sodass diejenigen Banken, die bereits im Basis-Szenario besonders hohe Kredit-VaR aufwiesen, Solvenzprobleme erleiden könnten. ¹⁸⁰ Sollten sich mehrere Szenarien gleichzeitig realisieren, so wären die meisten Banken stark betroffen, wobei hinzugefügt wurde, dass mögliche Absicherungsstrategien nicht berücksichtigt wurden, und somit

¹⁷¹ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 108 f.

¹⁷² Vgl. ebd.

¹⁷³ Vgl. ebd.

¹⁷⁴ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 109.

¹⁷⁵ Vgl. Europäische Zentralbank (2007a), S. 163 ff.

¹⁷⁶ Vgl. Europäische Zentralbank (2007b), S. 109.

¹⁷⁷ Vgl. Europäische Zentralbank (2008), S. 89 ff.

¹⁷⁸ Vgl. Europäische Zentralbank (2008), S. 89 f.

¹⁷⁹ Vgl. Europäische Zentralbank (2008), S. 90.

¹⁸⁰ Vgl. Europäische Zentralbank (2008), S. 90 f.

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die ermittelten Werte eine obere Grenze für die Kredit-VaR darstellten. ¹⁸¹ Im Vergleich zum vorherigen Kreditrisiko-Stresstest im Dezember 2007 wurden die Effekte in Relation zum Tier 1 angegeben, was eine bessere Einschätzung erlaubte. ¹⁸² Im Juni 2009 wurde ein weiterer Kreditrisiko-Stresstest veröffentlicht, der verglichen mit den Ergebnissen im Dezember 2008 eine deutliche Erhöhung der Kredit-VaR zur Folge hatte, sodass wiederum einige LCBG´s Solvenzprobleme erleiden könnten, sofern sich einige der makroökonomischen Szenarien einzeln realisierten. ¹⁸³ Die analysierten Makro-Stresstests der EZB zeichneten sich durch den Bezug zu den jeweils als relevant erachteten Risiken für das Finanzsystem aus, wodurch die Widerstandsfähigkeit des Finanzsystems bezüglich dieser Risiken analysiert werden sollte. Die EZB schien über die jeweiligen Ergebnisse besorgt zu sein, aber auch die Konstanz des Makro-Stresstest-Konzepts deutet darauf hin, dass sich der gewählte Ansatz bewährte.

3.3 Makro-Stresstests der Deutschen Bundesbank

Zur Beurteilung von der Deutschen Bundesbank durchgeführter Makro-Stresstests erfolgte eine Analyse der jährlichen Finanzstabilitätsberichte, in denen regelmäßig Informationen bezüglich des Makro-Stresstest-Konzepts sowie deren Ergebnisse veröffentlicht wurden. Dabei nutzte die Deutsche Bundesbank sowohl hypothetische als auch makroökonomische Szenarien, wobei sie Markt-, Kredit- und Liquiditätsrisiken berücksichtigte.

Um die Effekte eines makroökonomischen Szenarios auf das Bankensystem top-down bestimmen zu können, wurde ein mehrstufiges Verfahren entwickelt, in dem zunächst das Makromodul zur Simulation eines makroökonomischen Stress-Szenarios genutzt wurde, in dem nationale aber auch internationale ökonomische Wechselwirkungen sowie Rückkopplungsmechanismen berücksichtigt wurden, sodass dadurch makroökonomische Zweitrundeneffekte über einen Zeitraum bis zu zwei Jahren berücksichtigt werden konnten. ¹⁸⁴ Im nächsten Schritt erfolgte die Überführung der Outputs des Makromoduls in das mikroökonomische Bankenmodul, in dem die Effekte der gestressten ökonomischen Umwelt auf das Bankensystem ermittelt wurden. ¹⁸⁵ Den Abschluss bildete das Bonitätsmodell, in dem z. B. durch das Bundesbank-

¹⁸¹ Vgl.Europäische Zentralbank (2008), S. 91.

¹⁸² Vgl. Europäische Zentralbank (2008), S. 90.

¹⁸³ Vgl. Europäische Zentralbank (2009), S. 100 f.

¹⁸⁴ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 111.

¹⁸⁵ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 110.

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Hazardratenmodell Bonitätsindikatoren erzeugt werden konnten, die es erlaubten Aussagen über die Krisenanfälligkeit des Bankensystems abzuleiten. ¹⁸⁶ Im November 2007 wurden unter anderem makroökonomische Stress-Szenarien, genutzt, welche eine geringe Eintrittswahrscheinlichkeit aufwiesen, aber dennoch nicht unplausibel waren. ¹⁸⁷ Die Effekte dieser Szenarien wurden nach dem Balance-sheet-Ansatz bestimmt, indem Nettozuführungen an Einzelwertberichtigungen, notleidende Kredite sowie das Zinsergebnis prognostiziert wurden, wobei ein Szenario das Sinken der Preise für US-Immobilien um 5 % berücksichtigte. ¹⁸⁸ Die stärkste Belastung resultierte allerdings aus einem Ölpreis-Szenario, woraufhin die Deutsche Bundesbank zu dem Schluss kam, das Finanzsystem weise eine hohe Widerstandsfähigkeit auf. ¹⁸⁹ Zusätzlich wurde ein Bottom-up-Stresstest zum Liquiditätsrisiko durchgeführt, dessen Rahmenszenarien allerdings sehr allgemein gehalten waren, sodass die Finanzinstitute die Stress-Szenarien auf ihr individuelles Geschäftsprofil anpassen konnten. ¹⁹⁰ Auf Grundlage dieser Liquiditäts-Stresstests kam die Deutsche Bundesbank zu der Erkenntnis, dass die Widerstandskraft des Finanzsystems gegenüber systemischen Krisen ausreichend sei, da auch die von den Banken getroffenen Annahmen als hinreichend konservativ eingeschätzt wurden. ¹⁹¹ Problematisch kann diese Vorgehensweise allerdings dann sein, wenn Finanzinstitute die tatsächlichen Risiken verschleiern. ¹⁹² Zusätzlich nutzt die Deutsche Bundesbank regelmäßig Top-down-Stresstests zum Liquiditätsrisiko. ¹⁹³ Diese umfassen sowohl das Marktliquiditäts- als auch das Refinanzierungsrisiko. ¹⁹⁴ Dadurch wurde festgestellt, dass die regulatorischen Anforderungen bezüglich der Liquiditätskennzahlen mehrheitlich durch die Finanzinstitute übererfüllt wurden. 195

Für das Kreditrisiko führt die Deutsche Bundesbank regelmäßig Top-down-Sensitivitätsanalysen durch, um den erwarteten Wertberichtigungsbedarf der Banken abzuschätzen. ¹⁹⁶ Analysiert werden auch Konzentrationsrisiken bezüglich einzelner großer Unternehmen, aber auch Risiken im Bezug auf verschiedene Branchen. ¹⁹⁷ Dafür

¹⁸⁶ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 113.

¹⁸⁷ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 64.

¹⁸⁸ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 65.

¹⁸⁹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 68.

¹⁹⁰ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 52.

¹⁹¹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 103.

¹⁹² Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 13.

¹⁹³ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 53.

¹⁹⁴ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 108 f.

¹⁹⁵ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 53.

¹⁹⁶ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 105.

¹⁹⁷ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 105 f.

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kommt der Value-at-Risk-Ansatz zum Einsatz, um dadurch z. B. erwartete und unerwartete Kreditverluste zu bestimmen. ¹⁹⁸ Zusätzlich wurde ein Marktrisiko-Stresstest mit zwölf extremen, aber realistischen Sensitivitätsanalysen bottom-up durchgeführt, deren Ergebnisse daraufhin durch die Deutsche Bundesbank aggregiert wurden. ¹⁹⁹ Dieser bezog sowohl kleine, mittlere und große Banken ein, um potentielle Verluste im Handels- sowie im Anlagebuch zu ermitteln. ²⁰⁰ Berücksichtigt wurden hierfür sämtliche bilanziellen und außerbilanziellen Positionen. ²⁰¹ Dabei wurde ersichtlich, dass die kleinen und mittleren Finanzinstitute deutlich anfälliger gegenüber den meisten Stress-Szenarien waren. ²⁰² Dies zeigte sich vor allem unter einem Szenario einer parallelen Aufwärtsbewegung der Zinsstrukturkurve von 150 Basispunkten, welches bei kleinen und mittleren Banken zu durchschnittlichen Verlusten von 12,7 % des haftenden Eigenkapitals führten, wobei die Verluste der großen Banken lediglich bei 2,9 % lagen. ²⁰³ Trotz der vielfältigen sowie regelmäßig durchgeführten Stresstests und der dadurch bestätigten Finanzstabilität wurde die Deutsche Industriebank AG im Juli 2007 das erste europäische Opfer der Subprime-Krise. ²⁰⁴ Diese hatte durch ein Structured Investment Vehicle Verluste erlitten, welches sie daraufhin in ihre Bilanz aufnahm, woraufhin sie im August 2007 durch Rettungsmaßnahmen aufgefangen werden musste. ²⁰⁵ Im Bezug auf die Finanzmarktturbulenzen des Jahres 2007 dienten der Deutschen Bundesbank die im Vorfeld durchgeführten Stresstests als Informationsquelle, die sie auch für das Management der Krise nutzte. ²⁰⁶ Sie ging davon aus, dass trotz der im Jahre 2007 aufgetretenen Belastung des deutschen Finanzsystems die potentiellen Belastungen in der Realität nicht weit von den Ergebnissen des Basis-Szenarios des makroökonomischen Stresstests entfernt sein sollten, selbst wenn die Krise an den internationalen Kreditmärkten von einer Abkühlung der Wachstumsdynamik begleitet würde. 207

Dennoch blieb das deutsche Finanzsystem nicht vor weiteren Belastungen verschont. Ein bedeutender Fall war die drohende Insolvenz der Hypo Real Estate

¹⁹⁸ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 106.

¹⁹⁹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 107.

²⁰⁰ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 70 f.

²⁰¹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 107.

²⁰² Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 70.

²⁰³ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 71.

²⁰⁴ Vgl. Brunnermeier, M. K. (2009), S. 84.

²⁰⁵ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2009), S. 20.

²⁰⁶ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 103.

²⁰⁷ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 12.

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Holding AG (HRE), die zwei Wochen nach der Insolvenz von Lehman Brothers im September 2008, das deutsche Finanzsystem hätte deutlich belasten können. ²⁰⁸ Daraufhin verzichtete die Deutsche Bundesbank im Jahre 2008, eventuell aufgrund personeller Überbelastung auf die Veröffentlichung des jährlichen Finanzstabilitätsberichts. 209

Im November 2009 veröffentlichte die Deutsche Bundesbank wieder einen Finanzstabilitätsbericht, welcher Informationen bezüglich der in den Jahren 2008 und 2009 durchgeführten Marktrisiko-Stresstests enthielt. ²¹⁰ Allerdings enthielt dieser keine Informationen zu Top-down-Stresstests, obwohl noch im Jahr 2007 potentielle Erweiterungen des makroökonomischen Stresstest-Konzepts angekündigt wurden. ²¹¹ Die Deutsche Bundesbank wies darauf hin, dass die Ergebnisse der auf den ökonometrischen Modellen beruhenden Schätzungen von hoher Unsicherheit geprägt wären und die gewohnten Zusammenhänge möglicherweise weniger stringent seien. ²¹² Ebenfalls würde die Stabilität des Finanzsystems nicht länger allein durch die Stabilität individueller Finanzinstitute gewährleistet. ²¹³ Da das Makro-Stresstest-Konzept insbesondere bei den makroökonomischen Szenarien durch das abschließende Bundesbank-Hazardratenmodell auf die Stabilität individueller Finanzinstitute abzielte, könnte dies ein Grund dafür sein, warum im Jahr 2009 kein makroökonomisches Szenario mehr im Finanzstabilitätsbericht zum Einsatz kam. Lediglich die Ergebnisse des Bundesbank-Hazardratenmodells wurden veröffentlicht, welches noch zuvor den Abschluss des makroökonomischen Stresstest-Konzepts bildete. ²¹⁴ Die Makro-Stresstests der Deutschen Bundesbankzeichneten sich positiv durch die Konstanz der Szenarien im Marktrisiko-Stresstest aus, sodass es möglich ist, Veränderungen der Anfälligkeit des Finanzsystems bezüglich einzelner Marktrisiko-faktoren über die Zeit hinweg zu analysieren. 215

3.4 Makro-Stresstests im Vereinigten Königreich

Um Makro-Stresstests für das Finanzsystem im Vereinigten Königreich zu analysieren, wurde vor allem auf die von der Bank of England halbjährlich veröffentlichten Financial Stability Reports zurückgegriffen. Dort erfolgte die Ermittlung der Verluste

²⁰⁸ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 36.

²⁰⁹ Vgl. Weber, A. A. (2009), S. 32.

²¹⁰ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 55.

²¹¹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 114.

²¹² Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 64.

²¹³ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 74.

²¹⁴ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 66.

²¹⁵ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 63.

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im Bankensystem top-down sowohl auf aggregierter Ebene als auch für individuelle Banken. ²¹⁶ Dafür kamen der Balance-sheet- sowie der Value-at-Risk-Ansatz zum Einsatz, wobei allerdings nur öffentlich verfügbare Informationen zur Verfügung standen. 217

Die Makro-Stresstests der Bank of England zielten explizit auf die jeweils als relevant erachteten systemischen Risiken des Finanzsystems, wie z. B. den Ausfall von Finanzinfrastruktur, die potentielle Korrektur niedriger Risikoprämien oder Verluste durch Large Complex Financial Institutions ab. ²¹⁸ Bei Letzterem handelt es sich allerdings um eine Variante des Kreditrisikos, dem Gegenparteirisiko, und nicht um Feedbackeffekte im Sinne des Abschnitts 2.4.3. 219

Anstatt eines Basis-Szenarios erfolgte für jede dieser systemischen Risiken die Simulation eines moderaten sowie eines extremen Stress-Szenarios, deren Eintrittswahrscheinlichkeit nahe Null lagen. ²²⁰ Unter jedem Szenario erfolgte die Gegenüberstellung der aggregierten Verluste unter Berücksichtigung von Gewinnen in nicht betroffenen Bereichen mit dem Tier 1 der Banken. ²²¹ Zusätzlich kamen Szenarien zum Einsatz, die auf mehrere systemische Risiken abzielten. ²²² Bemerkenswert ist hierbei, dass die ursprünglichen Stress-Szenarien durch Sensitivitätsanalysen variiert wurden, um ein Intervall der potentiellen Verluste um das ursprüngliche Szenario zu erzeugen. ²²³ Hierfür kamen sowohl verstärkende als auch abmildernde Faktoren zur Anwendung, sodass eine obere sowie eine untere Grenze der potentiellen Verluste bestimmt wurde. 224

Im April 2007 kam die Bank of England auf Grundlage der durchgeführten Stresstests zu dem Schluss, dass sofern sich systemische Risiken einzeln realisieren würden, die Verluste überschaubar seien, da sie zwischen 10 und 25 % in Relation zum Tier 1 des aggregierten Bankensystems lagen. ²²⁵ Dabei verblieben die Eigenkapitalquoten über den regulatorischen Anforderungen. 226

Dennoch belastete die aktuelle Finanzkrise auch englische Banken, sodass z. B. im August 2007 Liquiditätsprobleme bei Barclays bekannt und Northern Rock im

²¹⁶ Vgl. Bank of England (2006), S. 47.

²¹⁷ Vgl. ebd.

²¹⁸ Vgl. Bank of England (2006), S. 45.

²¹⁹ Vgl. Haldane, A., S. Hall und S. Pezzini (2007), S. 10.

²²⁰ Vgl. Haldane, A., S. Hall und S. Pezzini (2007), S. 25.

²²¹ Vgl. Bank of England (2006), S. 47 f.

²²² Vgl. Bank of England (2006), S. 49.

²²³ Vgl. Bank of England (2007a), S. 45.

²²⁴ Vgl. ebd.

²²⁵ Vgl. Bank of England (2007a), S. 41 f.

²²⁶ Vgl. Bank of England (2007a), S. 42 f.

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September 2007 das Opfer eines Bank Run wurde. ²²⁷ Daraufhin veröffentlichte die Bank of England im Oktober 2007 zum letzten Mal die Ergebnisse eines Stresstests für systemische Risiken. ²²⁸ Weiterhin führte sie einen Stresstest durch, der dazu diente die Effekte einer unerwarteten Ausweitung der Bankbilanzen durch das Warehousing-Risiko sowie durch ausgenutzte Liquiditätszusagen durch außerbilanzielle Zweckgesellschaften zu bestimmen. ²²⁹ Der Stresstest wurde durchgeführt, nachdem sich diese Risiken bereits im Spätsommer 2007 realisierten. ²³⁰ Anscheinend ging die Bank of England davon aus, dass die Belastung von vorübergehender Natur sei, und beschränkte den Zeithorizont bis zum Ende des Jahres 2007. ²³¹ Die Folge dieses Stress-Szenarios war eine potentielle Verringerung des Tier 1 um 0,6 Prozentpunkte auf 7,6 %, sodass die Banken die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen dennoch übererfüllten. ²³² Dennoch mussten im Oktober 2008 die notleidenden Großbanken Royal Bank of Scotland und Lloyds verstaatlicht werden. ²³³ Im selben Monat veröffentlichte die Bank of England einen Stresstest zur Ermittlung des potentiellen Kapitalbedarfs der fünf größten einheimischen Banken, indem diese durch Abschreibungen auf Kredite sowie durch Verluste im Handelsbuch belastet wurden. ²³⁴ Dafür kam ein schweres, aber plausibles makroökonomisches Szenario zum Einsatz, in dem eine globale Konjunkturabschwächung angenommen wurde, unter dem sich die potentiellen aggregierten Verluste, innerhalb von 5 Jahren auf £ 130 billion beliefen, die allerdings vollkommen durch Gewinne in unbeeinträchtigten Bereichen kompensiert werden könnten, sodass sich ein maximaler Kapitalbedarf von £ 50 billion ergab, um das Tier 1 auf dem bisherigen Niveau zu halten. 235

Im Mai 2009 veröffentlichte die Financial Services Authority eine Pressemitteilung zu einem durchgeführten Stresstest, der dazu diente festzustellen, ob die einbezogenen Banken im Vereinigten Königreich die regulatorischen Anforderungen unter einem schweren Rezessionsszenario unterschreiten würden. ²³⁶ Die Analyse umfasste alle relevanten Positionen, insbesondere potentielle Verluste im Handels- und Kreditbuch sowie das Erlöspotential, welche das Tier 1 der Banken über den Zeit-

²²⁷ Vgl.Deutsche Bundesbank (2009), S. 107 f.

²²⁸ Vgl. Bank of England (2007b), S. 47.

²²⁹ Vgl. Bank of England (2007b), S. 32 f.

²³⁰ Vgl. Lelyveld, v. I., F. Liedorp und M. Pröpper (2009), S. 184.

²³¹ Vgl. Bank of England (2007b), S. 33.

²³² Vgl. ebd.

²³³ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 109.

²³⁴ Vgl. Bank of England (2008), S. 28.

²³⁵ Vgl. ebd.

²³⁶ Vgl. Financial Services Authority (2009).

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horizont beeinflussen würden. ²³⁷ Sollten die Banken dabei die regulatorische Eigen-kapitalanforderung an das Tier 1 unterschreiten, so hätten diese Gegenmaßnahmen z. B. in Form von Veränderungen der Bilanzgröße, Vermögenswertverkäufen oder Kapitalerhöhungen zu ergreifen, wobei die Ergebnisse nicht veröffentlicht werden sollten. ²³⁸ Im Dezember 2009 nutzte die Bank of England nur noch einen Kreditrisiko-Stresstest von Standard & Poor's für das Bankensystem im Vereinigten Königreich, wobei die Bank of England nur die Verlustquoten für Gewerbeimmobilienkredite heranzog, um dadurch die potentielle Belastung des Bankensystems zu ermitteln. ²³⁹ Die von der Bank of England durchgeführten Makro-Stresstests zeichnen sich besonders durch die Methodenvielfalt sowie den expliziten Bezug zu systemischen Risiken aus. Ebenfalls dienten sie dazu die potentiellen Verluste aus bestimmten Entwicklungen während der aktuellen Finanzkrise oder den zusätzlichen Kapitalbedarf für das Bankensystem abzuschätzen. Die kontinuierliche Verringerung der im Financial Stability Report veröffentlichten Informationen zu Makro-Stresstests und die Abkehr von den Stress-Szenarien für systemische Risiken, weist darauf hin, dass sich das reguläre Makro-Stresstest-Konzept der Bank of England nicht bewährte. Anspruchsvolle Weiterentwicklungen, wie z. B. die Nutzung eines Netzwerkmodells, die Modellierung endogener Verhaltensänderungen, aber auch die Erfassung von Feedbackeffekten, die zentrale Elemente des Makro-Stresstest-Konzepts darstellten, sollten zwar implementiert werden, allerdings war es ist nicht ersichtlich, dass diese auch bei Makro-Stresstests in Financial Stability Reports zum Einsatz kamen. 240

3.5 Makro-Stresstests der Schweizerischen Nationalbank

Zur Analyse von Makro-Stresstests der Schweizerischen Nationalbank wurde auf die jährlich veröffentlichten Financial Stability Reports zurückgegriffen. Eine Besonderheit des Schweizer Bankensektors ist die hohe Konzentration, da die zwei stark international ausgerichteten Großbanken UBS und Credit Suisse, im Jahre 2007 über 78 % der aggregierten Vermögenswerte des Schweizer Bankensektors verfügten. ²⁴¹ Durch die aktuelle Finanzkrise erlitten gerade diese besonders hohe Verluste. ²⁴² Bis zum Jahre 2008 schien die Schweizerische Nationalbank ein recht positives Bild von der Stabilität des Schweizer Bankensektors zu haben, da ihre Stresstests

²³⁷ Vgl. Financial Services Authority (2009).

²³⁸ Vgl. ebd.

²³⁹ Vgl. Bank of England (2009b), S. 25.

²⁴⁰ Vgl. Jenkinson, N. (2007), S. 74 ff.

²⁴¹ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 18.

²⁴² Vgl. Schweizerische Nationalbank (2009), S. 5.

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lediglich darauf abzielten die Profitabilität der Banken unter Stress zu prognostizieren. ²⁴³ Um die Stabilität des Bankensektors unter Stress zu beurteilen, nutzte die Schweizerische Nationalbank sowohl Sensitivitäs-, als auch Szenarioanalysen top-down, um die Effekte für individuelle Banken nach dem Balance-sheet-Ansatz zu bestimmen. ²⁴⁴ Aufgrund der besonderen Bedeutung der Großbanken kamen noch im Jahre 2007 zwei makroökonomische Szenarien zum Einsatz, die zum einen vorwiegend auf die Großbanken und zum anderen vorwiegend auf die kleinen, national orientierten Banken abzielten. ²⁴⁵ Dabei erfolgte die Simulation der Effekte auf Grundlage stabiler Beziehungen zwischen der Profitabilität der Banken und makroökonomischen bzw. finanziellen Variablen. ²⁴⁶ Zusätzlich wurde ein Stressniveau als qualitativer Indikator prognostiziert, sodass es möglich wird, die Folgen einzelner Szenarien besser einzuschätzen. 247

Im Juni 2007 kam die Schweizerische Nationalbank zu dem Schluss, dass der Bankensektor in der Lage sei großen Schocks zu widerstehen, wobei lediglich das makroökonomische Szenario, welches auf die Großbanken zugeschnitten war, zu einem hohen Stressniveau führte. ²⁴⁸ Der IWF kam zu demselben Schluss. ²⁴⁹ Allerdings erkannte die Schweizerische Nationalbank Gefahren durch den hohen Risikoappetit der Großbanken, insbesondere beim stark gestiegenen Geschäft mit ausländischen Krediten. ²⁵⁰ Ein Beispiel dafür hatte zuvor die UBS im Mai 2007 geliefert, nachdem sie durch Verluste eines ihrer Hedgefonds belastet wurde. ²⁵¹ Dennoch konnte der Stresstest keinen Beleg für eine potentielle stärkere Gefährdung des Bankensektors liefern. Durch die Vernachlässigung von Feedbackeffekten, die Annahme stabiler Beziehungen und die Nichtbeachtung von Nichtlinearitäten bestünde allerdings die Gefahr einer Unterschätzung der potentiellen Effekte der Stress-Szenarien. ²⁵² Im Juni 2008 kam die Schweizerische Nationalbank aufgrund der durchgeführten Stresstests zu dem Ergebnis, dass die Profitabilität der Schweizer Banken selbst unter den adversen Szenarien im positiven Bereich bliebe. ²⁵³ Allerdings erkannte sie, dass manche Banken relativ hohe Verluste in Relation zur Eigenkapitalausstattung

²⁴³ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2008), S. 30.

²⁴⁴ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2008), S. 32.

²⁴⁵ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 26.

²⁴⁶ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 27.

²⁴⁷ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 26.

²⁴⁸ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 37.

²⁴⁹ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 35.

²⁵⁰ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 53.

²⁵¹ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2009), S. 20.

²⁵² Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 27.

²⁵³ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2008), S. 31.

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erleiden könnten. ²⁵⁴ Da selbst das Basis-Szenario eines moderaten Wirtschaftsabschwungs das zweithöchste Stressniveau zur Folge hatte, war das Stressniveau unter einem schweren Rezessionsszenario in Kombination mit Finanzmarktturbulenzen sowie dreier Sensitivitätsanalysen auf dem höchsten Niveau, und somit äußerst hoch. ²⁵⁵ Im August 2009 änderte die Schweizerische Nationalbank ihr Makro-Stresstest-Konzept. Dieses zielte nun auf die Prognose des zusätzlichen Rückstellungsbedarfs im Bankensektor ab. ²⁵⁶ Dafür kam nur noch ein makroökonomisches Basis- sowie Stress-Szenario einer länger dauernden Rezession, in Kombination mit der Annahme einer verschlechterten Lage an Finanzmärkten zum Einsatz, wobei das Stress-Szenario eine erhebliche Gefahr für die Stabilität des Schweizer Bankensektors darstellte. ²⁵⁷ Durch die Veränderungen des Makro-Stresstest-Konzepts sowie der Verringerung veröffentlichter Details reagierte die Schweizerische Nationalbank eventuell auf erkannte Schwächen. Die Nutzung des Einzelindikators der Profitabilität zur Beurteilung der Stabilität des Bankensektors erwies sich scheinbar als unangemessenen. Auch das Stressniveau diente zuletzt nicht mehr zur Beurteilung der Effekte des Makro-Stresstests. Hierfür mag ein Grund die mangelnde Aussagekraft sein, sofern selbst das Basis-Szenario ein Stressniveau am oberen Ende der Skala zur Folge hat.

3.6 Makro-Stresstest in den USA- SCAP

Im Mai 2009 veröffentlichte der Board of Governors of the Federal Reserve System die Ergebnisse des Supervisory Capital Assessment Program (SCAP)-Makro-Stresstest. ²⁵⁸ Dabei handelte es sich um einen einmaligen Makro-Stresstest in den USA. ²⁵⁹ Wie im Folgenden aufgezeigt wird, zeichnet sich dieser durch eine Vielzahl von Besonderheiten gegenüber den meisten oben beschriebenen Makro-Stresstests aus. An diesem Stresstest nahmen Neunzehn in den USA heimische Bank-Holdinggesellschaften teil, die im Folgenden kurz Banken genannt werden, welche zwei Drittel der Vermögenswerte und mehr als die Hälfte der Kredite des US-Bankensystems auf sich vereinten. ²⁶⁰ Dadurch sollte, der potentielle zusätzliche Kapitalbedarf bestimmt werden, der dafür notwendig sei, damit die Banken auch während einer schwereren

²⁵⁴ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2008), S. 32 f.

²⁵⁵ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2008), S. 32.

²⁵⁶ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2009), S. 36.

²⁵⁷ Vgl. ebd.

²⁵⁸ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 1.

²⁵⁹ Vgl. Office of Financial Stability (2009), S. 25.

²⁶⁰ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 1.

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Rezession angemessen kapitalisiert wären, weiterhin Kredite vergeben und die Ersparnisse von Einlegern schützen könnten. ²⁶¹ Um das Vertrauen in das Finanzsystem wiederherzustellen, wurden entgegen der üblichen Vorgehensweise auch detaillierte individuelle Ergebnisse veröffentlicht, wobei die Simulation hauptsächlich top-down erfolgte und auf extrem detaillierten Informationen über individuelle Banken beruhte. ²⁶² Eine weitere Besonderheit ist die politische Intuition die Banken zu einer Stärkung ihrer Eigenkapitalbasis auf Grundlage der Ergebnisse des Stresstests zu verpflichten. ²⁶³ Dabei ging es nicht nur um die Höhe des Eigenkapitals, sondern auch um dessen Zusammensetzung. ²⁶⁴ Dieses zusätzliche Eigenkapital sollten die Banken vorwiegend aus privaten Quellen aufnehmen, und wenn dies nicht möglich sei, würde der Staat Eigenkapital zur Verfügung stellen. ²⁶⁵ Allerdings verfügten die Banken zu diesem Zeitpunkt nur über einen eingeschränkten Zugang zu Kapitalmärkten, auf denen sie privates Eigenkapital hätten aufnehmen können. ²⁶⁶ Weiterhin zeichnet sich der SCAP-Stresstest dadurch aus, dass die Simulation sowohl top-down als auch bottom-up erfolgte, um diese intensiv miteinander zu vergleichen und unter Umständen das schlechtere Ergebnis zu nutzen, um den potentiellen Kapitalbedarf zu quantifizieren. ²⁶⁷ Dadurch konnten zusätzlich detaillierte Informationen zur Praxis der bankeneigenen Mikro-Stresstests gewonnen werden, da die Banken Aufschluss über Annahmen, Parameter, Methoden sowie Modelle gaben. ²⁶⁸ Zum Einsatz kamen ein makroökonomisches Basis-Szenario, das die Prognosen über die Schwere und Dauer der damaligen Rezession wiederspiegelte, sowie ein adverses makroökonomisches Szenario, welches ein schweres und plausibles, allerdings kein Worst-case-Szenario darstellte. ²⁶⁹ Berücksichtigt wurde sowohl das Kredit-, das Markt-, aber auch das Liquiditätsrisiko. Zur Bestimmung potentieller Verluste durch das Kreditrisiko wurde angenommen, dass sämtliche Kredite bis zur Fälligkeit gehalten würden, sodass Marktwertveränderungen nicht direkt zu weiteren Verlusten führen, sondern die Banken durch die Bildung von Rückstellungen für drohende Kreditverluste belastet wurden. 270

²⁶¹ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 1.

²⁶² Vgl. ebd.

²⁶³ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 1.

²⁶⁴ Vgl. ebd.

²⁶⁵ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 4.

²⁶⁶ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2009a), S. 14.

²⁶⁷ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 15.

²⁶⁸ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 11.

²⁶⁹ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 5.

²⁷⁰ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 3.

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Unter Berücksichtigung der individuellen Portfoliostruktur erfolgte die Prognose von Verlustquoten für zwölf Kreditkategorien auf Grundlage einer Vielzahl von Methoden, um die Belastung der Banken zu quantifizieren. ²⁷¹ Von den aggregierten Verlusten von rund $ 600 billion entfielen etwa $ 380 billion auf kreditbezogene Verluste. ²⁷² Bei fünf Banken wurden Marktrisiko-Stresstests sowohl bottom-up als auch top-down durchgeführt, welche auf Positionen im Handelsbuch abzielten, wobei diese Banken zusätzlich auch das Gegenparteirisiko berücksichtigen mussten. ²⁷³ Die fünf Banken erlitten dabei Verluste von etwa $ 100 billion, die allerdings, gemessen am gesamten Verlust, recht hoch erscheinen. 274

Zur Ermittlung potentieller investmentbezogener Verluste wurden unter anderem ABS berücksichtigt. ²⁷⁵ Dabei basierte die Simulation auf einer Vielzahl verschiedener Informationen, z. B. zu Kreditratings, Marktwerten, aber auch zu den zugrunde liegenden Sicherheitswerten, um die potentiellen Wertverluste zu prognostizieren. ²⁷⁶ Mit rund $ 35 billion führten diese Positionen zur geringsten Belastung. ²⁷⁷ Verluste durch das Liquiditätsrisiko resultierten aus Liquiditätsabzügen durch Positionen außerhalb der Bilanzen sowie durch Eventualverbindlichkeiten, wobei die Simulation bottom-up erfolgte. ²⁷⁸ Insgesamt wurden dabei Positionen im Wert von $ 900 billion in die Bilanzen überführt, welche dort neue Kredite darstellten, für die zusätzliche Rückstellungen für potentielle Wertberichtigungen gebildet werden mussten. ²⁷⁹ Die daraus resultierenden Verluste beliefen sich auf rund $ 84 billion. ²⁸⁰ Unter Berücksichtigung der bis zum Ende des Jahres 2010 entstandenen Verluste, der Entwicklung von Rückstellungen, der Ertragslage sowie von Steuern, Dividendenzahlungen und der Aufnahme von Vermögenswerten in die Bilanzen, konnte der zusätzliche Eigenkapitalbedarf zum Ende des Jahres 2008 ermittelt werden, der erforderlich wäre, um zum Ende des Jahres 2010 alle Anforderungen erfüllen zu können. ²⁸¹ Der ursprünglich ermittelte zusätzliche Eigenkapitalpuffer von $ 185 billion wurde um die von den Banken im 1. Quartal durchgeführten Eigenkapitalmaßnahmen sowie das operative Ergebnis korrigiert, sodass sich der zusätzliche aggregierte

²⁷¹ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 8.

²⁷² Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 6.

²⁷³ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 14 f.

²⁷⁴ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 6.

²⁷⁵ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 13.

²⁷⁶ Vgl. ebd.

²⁷⁷ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 6.

²⁷⁸ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 4.

²⁷⁹ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 16.

²⁸⁰ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 6.

²⁸¹ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 15 f.

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Eigenkapitalpuffer auf etwa $ 75 billion verringerte. ²⁸² Dieser entfiel zum größten Teil auf drei Banken, wobei allein $ 33,9 billion auf die Bank of America, $ 13,7 billion auf Wells Fargo und $ 11,5 billion auf die General Motors Acceptance Corporation (GMAC) aufzunehmen hatten. ²⁸³ Während der aktuellen Finanzkrise übernahm die Bank of America die Investmentbank Merrill Lynch für $ 50 billion und Wells Fargo erwarb Wachovia, sodass dies ein Anhaltspunkt für den deutlich höheren Kapitalbedarf dieser beiden Finanzinstitute sein könnte. ²⁸⁴ Die Ergebnisse des SCAP-Makro-Stresstests wurden überwiegend positiv aufgenommen. ²⁸⁵ Allerdings wurde z. B. die Ausgestaltung des adversen Szenarios oftmals als nicht schwer genug kritisiert. ²⁸⁶ Dennoch verringerte sich die Risikoaversion auf allen Geldmärkten als Reaktion auf die Veröffentlichung der Ergebnisse. ²⁸⁷ Bis auf GMAC gelang es allen Banken das zusätzliche Eigenkapital durch private Quellen aufzunehmen. 288

3.7 Makro-Stresstest in der Europäischen Union -CEBS

Im Oktober 2009 veröffentlichte das Committee of Banking Supervisors (CEBS) die Ergebnisse eines Makro-Stresstests für eine Gruppe zweiundzwanzig großer international aktiver Banken der EU, die 60 % der Vermögenswerte im EU-Bankensektor auf sich vereinigten. ²⁸⁹ Das Ziel war es, politischen Entscheidungsträgern Informationen zur Beurteilung der Widerstandsfähigkeit des Bankensektors der EU unter adversen Bedingungen zu vermitteln. ²⁹⁰ Dabei kamen allerdings keine der beim SCAP-Stresstest als positiv dargestellten Methoden zum Einsatz. Lediglich zeichnete sich dieser Stresstest durch verschärfte Annahmen bei den Szenarien aus. Dabei wurden Szenarien zum Kreditrisiko, aber auch eine Sensitivitätsanalyse zum Marktrisiko für Positionen des Handelsbuchs genutzt, wobei die Effekte top-down für individuelle Banken durch nationale Aufsichtsbehörden ermittelt und diese zur Aggregation an das CEBS weitergeleitet wurden. ²⁹¹ Dadurch kommt die fragmentierte Aufsichtsstruktur in der EU zum Ausdruck. Unter dem adversen Szenario lag das aggregierte Tier 1 bei 8 %, nachdem es noch im Basis-Szenario bei 9 % lag, wobei das

²⁸² Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 16 f.

²⁸³ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 9.

²⁸⁴ Vgl. Brunnermeier, M. K. (2009), S. 89 f.

²⁸⁵ Vgl. Europäische Zentralbank (2009), S. 42.

²⁸⁶ Vgl. Europäische Zentralbank (2009), S. 40.

²⁸⁷ Vgl. Europäische Zentralbank (2009), S. 27.

²⁸⁸ Vgl. Office of Financial Stability (2009), S. 25 f.

²⁸⁹ Vgl. Committee of Banking Supervisors (2009), S. 1 f.

²⁹⁰ Vgl. Committee of Banking Supervisors (2009), S. 2.

²⁹¹ Vgl. Committee of Banking Supervisors (2009), S. 3.

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Tier 1 bei keiner Bank unter 6 % sank, sodass der Bankensektor der EU auch unter den adversen Umständen angemessen kapitalisiert wäre. 292

Das Konzept der Makro-Stresstests ist nun bereits seit über 10 Jahren im Einsatz und wurde durch die aktuelle Finanzkrise selbst einer Belastungsprobe unterzogen. Durch die Analyse von im Laufe der aktuellen Finanzkrise veröffentlichten Makro-Stresstests wurde ersichtlich, dass die Makro-Stresstest-Konzepte über den betrachteten Zeithorizont zum Teil erhebliche Veränderungen aufwiesen. Dies kann als Reaktion auf die Unangemessenheit bzw. auf das Versagen der bisherigen Makro-Stresstest-Konzepte interpretiert werden. Die Erkenntnis, dass diese im Vorfeld der aktuellen Finanzkrise versagt hatten, stellte sich scheinbar erst allmählich ein. Auffällig ist, dass die Berücksichtigung von Feedbackeffekten im Sinne des Abschnitts 2.4.3 in keinem Makro-Stresstest erfolgte. Auch historische Szenarien kamen nicht zum Einsatz. Weiterhin wurden lediglich Banken in die Analysen einbezogen. Allerdings belegt insbesondere der SCAP-Makro-Stresstest, dass bereits Lehren aus der aktuellen Finanzkrise sowie im Umgang mit Makro-Stresstests gezogen wurden.

4 Lehren aus der Durchführung von Makro-Stresstests vor dem Hintergrund der aktuellen Finanzkrise

Wie in den vorigen Abschnitten festgestellt wurde, hat das Konzept der Makro-Stresstests vor dem Hintergrund der aktuellen Finanzkrise in der Regel versagt, sodass sich die Frage stellt, welche Lehren daraus gezogen werden können. Eine generelle Abkehr vom Konzept des Makro-Stresstesting war zwar in den analysierten Finanzstabilitätsberichten nicht erkennbar, was möglicherweise auch auf die angedachte zentrale Rolle bei der makroprudentiellen Analyse zurückzuführen ist. Allerdings erfolgte die Publikation von Makro-Stresstests zum Ende des Betrachtungszeitraums weniger prominent, wobei wiederum der SCAP-Makro-Stresstest eine Ausnahme darstellte.

Der IWF führte das Versagen der FSAP-Makro-Stresstests vor allem auf die Nichtbeachtung bedeutender Quellen der Instabilität, wie z. B. Liquiditätsrisiken oder Risikokonzentrationen mit Bezug zu Immobilienmärkten, aber auch auf die unzureichende Datenlage sowie die ungenügende Beachtung potentieller Ansteckungseffekte über Landesgrenzen hinweg zurück. ²⁹³ Ebenfalls waren die Schocks im Vergleich zu den tatsächlichen Entwicklungen während der aktuellen Finanzkrise nicht

²⁹² Vgl. Committee of Banking Supervisors (2009), S. 1.

²⁹³ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 19.

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ausreichend schwer, was der IWF auch auf Bedenken nationaler Aufsichtsbehörden zurückführte. ²⁹⁴ Diese Mängel würden ebenso auf Makro-Stresstests nationaler Aufsichtsbehörden zutreffen. ²⁹⁵ Diese zeigten üblicherweise an, dass die Eigenkapitalausstattung im Finanzsystem angemessen wäre und dadurch die Finanzstabilität gewährleistet sei. ²⁹⁶ Dies könnte es gefördert haben, dass sich Aufsichtsbehörden in falscher Sicherheit wähnten. 297

Die vom IWF angeführten Gründe für das Versagen könnten zu der Annahme verleiten, es müssten lediglich die Anstrengungen im Hinblick auf die Identifikation potentieller Gefahren intensiviert, die Datenlage verbessert oder einfach die Stress-Szenarien wirklich extrem gestaltet werden, damit Makro-Stresstests relevante Informationen liefern. Diese Maßnahmen sind zwar erste Möglichkeiten Defizite abzubauen, reichen aber eventuell nicht aus. „The very fact that unusually large shocks are needed to produce any action suggests that the current generation of macro stress tests is missing essential elements of financial instability.“ ²⁹⁸ Es gibt also grundlegende Probleme, die beseitigt werden müssen, damit durch Makro-Stresstests belastbare Aussagen über den Zustand sowie zu potentiellen Kosten eines Schocks für das Finanzsystem gewonnen werden können.

4.1 Defizite in Makro-Stresstest-Modellen

In den genutzten Makro-Stresstest-Modellen werden oftmals lineare Beziehungen angenommen, die zwar für normale Umstände angemessen sein können, wohingegen es unwahrscheinlich ist, dass diese Annahmen auch in Zeiten einer Krise gelten. ²⁹⁹ Gerade sind Nichtlinearitäten dann relevant, wenn große Schocks auftreten. ³⁰⁰ Obwohl die Modellierung von Nichtlinearitäten keinen weiteren Aufschluss über Transmissionsmechanismen liefert, werden sie das Ergebnis eines Makro-Stresstests verändern. ³⁰¹ Darüber hinaus ist die inhärente Ceteris-paribus-Annahme nicht sehr realitätsnah, wobei dies desto schwerer wiegt, je größer der gewählte Zeithorizont ist. ³⁰² Modelle, die unter normalen Umständen spezifiziert wurden und auf historischen Daten beruhen, sind in einer evolutionären Umwelt nur eingeschränkt dazu

²⁹⁴ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 19.

²⁹⁵ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 25.

²⁹⁶ Vgl. Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 22.

²⁹⁷ Vgl. Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 2.

²⁹⁸ Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 22.

²⁹⁹ Vgl. Quagliariello, M. (2009b), S. 320.

³⁰⁰ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 55.

³⁰¹ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 82 f.

³⁰² Vgl. Quagliariello, M. (2009), S. 31.

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geeignet Entwicklungen während einer Krise zu prognostizieren. ³⁰³ Die in den Modellen gewählten statistischen Beziehungen müssen sich ändern können, um ein möglichst realistisches Bild beim Makro-Stresstesting zu gewinnen. ³⁰⁴ Wenn Makro-Stresstests der Kommunikation dienen sollen, ist Nutzung unbeobachtbarer Variablen in den Modellen zu überdenken, obwohl sie zwar die Prognoseleistung des Modells erhöhen, dafür allerdings Transmissionsmechanismen nicht beschreiben. ³⁰⁵ Weiterhin sind extreme Ereignisse selten und könnten somit nur ein geringes Gewicht in Modellen haben, sofern diese auf historischen Daten beruhen. ³⁰⁶ Da die notwendigen Daten wohl niemals in angemessenem Maße verfügbar sein werden und Makro-Stresstesting sehr datenintensiv ist, werden stets vereinfachende Annahmen zum Einsatz kommen. ³⁰⁷ Dass es schwierig ist, eine Belastung des Finanzsystems zu simulieren, könnte daran liegen, dass Makro-Stresstest-Modelle auf historischen Daten beruhen, und diese dadurch implizit darauf eingestellt sein könnten, normalen Umständen zu folgen. ³⁰⁸ Andererseits liegt dies auch daran, dass oftmals entscheidende Faktoren, wie z. B. Feedbackeffekte oder Nichtlinearitäten, die gerade während einer Finanzkrise von besonderer Bedeutung sind, nicht modelliert werden. ³⁰⁹ Ein weiterer Grund könnte die implizite oder explizite Berücksichtigung stabilisierender Maßnahmen, z. B. durch Zentralbanken sein, welche die adversen Folgen eines Stressereignisses abmildern. ³¹⁰ Potentielle Ursachen einer Finanzkrise sind nicht nur große Schocks, sondern eventuell auch kleine Veränderungen in unbeobachtbaren Faktoren. ³¹¹ Da Finanzkrisen gelegentlich auftreten, muss es möglich sein, dass sich diese endogen in den Modellen entwickeln und nicht nur die Folge exogener Schocks sind. ³¹² Eine bessere Integration des Finanzsystems in Makro-Stresstest-Modelle ist erforderlich, damit die Beziehungen sowie Feedbackeffekte innerhalb des Finanzsystems, aber auch mit der Realwirtschaft angemessen berücksichtigt werden können. ³¹³ Durch eine unzureichende Integration finanzieller Variablen in diesen Modellen wird die Auswahl potentieller Schocks, besonders bei makroökonomischen Stress-Szenarien,

³⁰³ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 36 f.

³⁰⁴ Vgl. ebd.

³⁰⁵ Vgl. Drehmann, M. (2009), S. 57.

³⁰⁶ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 10.

³⁰⁷ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 55.

³⁰⁸ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 7.

³⁰⁹ Vgl. Papademos, L. (2007), S. 29.

³¹⁰ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 78 f.

³¹¹ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 34.

³¹² Vgl. Cecchetti, S. G., P. Disyatat und M. Kohler (2009), S. 4.

³¹³ Vgl. ebd.

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stark eingeschränkt. ³¹⁴ Eine erste Möglichkeit dieses Defizit abzubauen, stellt die Anwendung von Satellit-Modellen dar, welche zwar die Erklärungskraft beim Makro-Stresstesting erhöhen, sich allerdings durch die unvollständige Integration die Zuverlässigkeit des gesamten Modells verringern kann. ³¹⁵ Dabei ist der modulare Aufbau beim Makro-Stresstesting, z. B. durch die isolierte Analyse verschiedener Risikoarten problematisch, da die Verknüpfung einzelner Module eine enorme Herausforderung darstellt. ³¹⁶ Aufgrund des modularen Aufbaus ist es wahrscheinlich, dass sich einerseits Modellfehler aufsummieren, sodass sich die Modellstabilität reduziert und andererseits die Komplexität des Modells steigt, wodurch die Kommunikation der Ergebnisse erschwert wird. ³¹⁷ Ein weiteres, aber besonders gravierendes Defizit beim Makro-Stresstesting ist, dass die genutzten Modelle dazu tendieren unter Stress zusammenzubrechen. ³¹⁸ Ebenfalls erlauben es Makro-Stresstest-Modelle nur die Realität in stilisierter Form abzubilden. ³¹⁹ Dass darüber hinaus entscheidende Faktoren unberücksichtigt bleiben und Makro-Stresstest-Modelle gerade dann zusammenbrechen, wenn sie dem Ziel der Simulation einer deutlichen Belastung des Finanzsystems nahekommen, führt zu der Frage, ob dadurch überhaupt relevante Informationen gewonnen werden können. Makro-Stresstests tendieren deutlich dazu, die adversen Effekte eines Schocks zu unterschätzen, wobei sie scheinbar eine bessere Leistung erbringen, wenn ein bereits geschwächtes Makroumfeld durch einen weiteren Schock belastet wird. ³²⁰ Auch der IWF ist davon überzeugt, dass selbst rudimentäre Makro-Stresstests einen Nutzen stiften, diese allerdings mit anderen Instrumenten kombiniert und deren Schwachstellen klar aufgezeigt werden müssen. 321

Um die Leistung von Makro-Stresstests besser zu beurteilen, sollte die allgemein mangelhafte Leistung quantitativer Instrumente zur makroprudentiellen Analyse berücksichtigt werden. ³²² Makro-Stresstests scheinen somit nicht deutlich schlechter zu sein, als andere Instrumente zur makroprudentiellen Analyse, sodass das Versagen vor und während der aktuellen Finanzkrise eine generelle Abkehr vom Makro-Stresstesting nicht rechtfertigen sollte. Vielmehr sind verstärkte Anstrengungen erforderlich, um die

³¹⁴ Vgl. Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 22.

³¹⁵ Vgl. Drehmann, M. (2009), S. 52.

³¹⁶ Vgl. Cecchetti, S. G., P. Disyatat und M. Kohler (2009), S. 21 f.

³¹⁷ Vgl. Drehmann, M. (2009), S. 62.

³¹⁸ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 55.

³¹⁹ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 61.

³²⁰ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 35 f.

³²¹ Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 28.

³²² Vgl. Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 25.

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vorhandenen Defizite von Makro-Stresstests abzubauen, da sie weiterhin als eines von vielen Instrumenten zur makroprudentiellen Analyse dienen sollten. Allerdings scheinen die Herausforderungen an die Modellierung enorm zu sein. ³²³ Deshalb werden in näherer Zukunft eher Fortschritte bei anderen Instrumenten zur makroprudentiellen Analyse erwartet, als beim Makro-Stresstesting. 324

4.2 Defizite bei der Einbeziehung von Finanzinstituten

Das Ignorieren bestimmter Teile des Finanzsystems beim Makro-Stresstesting führt dazu, dass die Interaktionen innerhalb des Finanzsystems nicht angemessen berücksichtigt werden können, welche eventuell die negativen Folgen von Stress-Szenarien verstärken. ³²⁵ Die Einbeziehung von Finanzinstituten sollte nicht aufgrund ihrer formalen Sektorzugehörigkeit erfolgen, sondern aufgrund ihrer Bedeutung für das Finanzsystem. 326

Eine praktische Lösung für den Umgang mit vielen kleinen Finanzinstituten scheint es zu sein, diese einfach zu ignorieren oder sie zu aggregieren. ³²⁷ Wie im Abschnitt 3.3 kurz aufgezeigt, können Gruppen verschieden großer Finanzinstitute durch einen Schock in sehr unterschiedlichem Maße betroffen sein. Insbesondere zeigte sich, dass kleine und mittlere Finanzinstitute deutlich stärker durch bestimmte Schocks belastet wurden, wohingegen große Finanzinstitute diese Schocks deutlich besser verkrafteten. ³²⁸ Ein Grund dafür könnte z. B. eine signifikant unterschiedliche Portfoliostruktur sein. ³²⁹ Beispielsweise wurde im Abschnitt 3.5 dargestellt, dass zwei große und international ausgerichtete Banken das Schweizer Bankensystem dominieren. Die Bedeutung der großen Banken für den Schweizer Kreditmarkt ist allerdings weniger stark ausgeprägt, da dieser eher von den kleinen und national orientierten Banken bestimmt wird. ³³⁰ Das Ignorieren der Gruppe kleiner Finanzinstitute könnte beim Makro-Stresstesting zu einer verzerrten Wahrnehmung der tatsächlichen Gefahren für die Finanzstabilität führen. Andererseits hat auch die Analyse aggregierter Daten Nachteile, da dies dazu führen kann, dass individuelle Risikokonzentrationen nicht identifiziert werden, die allerdings relevant für die Finanzstabilität sein können. ³³¹ Die

³²³ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 39.

³²⁴ Vgl. Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 28.

³²⁵ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 4.

³²⁶ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 78.

³²⁷ Vgl. Jones, M. T., P. Hilbers und G. Slack (2004), S. 16 f.

³²⁸ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 70.

³²⁹ Vgl. Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009b), S. 10.

³³⁰ Vgl. Schweizerische Nationalbank (2007), S. 18.

³³¹ Vgl. Čihák, M. (2007), S. 12.

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Berücksichtigung detaillierter individueller Daten kann allerdings insbesondere in großen und komplexen Finanzsystemen zu unüberwindbaren Hürden führen. ³³² Oftmals werden ausländische Tochtergesellschaften einheimischer Muttergesellschaften mit in die Analyse einbezogen, da es eventuell erforderlich ist, Tochtergesellschaften im Ausland durch Liquiditätszuführungen zu unterstützten, wohingegen inländische Tochtergesellschaften ausländischer Finanzinstitute oft ausgeschlossen werden. ³³³ Dennoch werden auch diese Finanzinstitute Schocks aus dem Ausland importieren, wenn sie auf Unterstützung einer ausländischen Muttergesellschaft angewiesen sind, die möglicherweise im Falle einer Finanzkrise im Ausland ausbleibt. ³³⁴ Deshalb wird es empfohlen, derartige Beziehungen mit dem Ausland zukünftig stärker in Makro-Stresstests zu berücksichtigen. ³³⁵ Während der aktuellen Finanzkrise zeigte sich, dass ein Ausfall stark international vernetzter Finanzinstitute, selbst das globale Finanzsystem belasten kann. ³³⁶ Über direkte Vertrags- und Eigentumsstrukturen hinaus sollten auch indirekte Interdependenzen zwischen dem Ausland und dem Inland berücksichtigt werden. Auch Hedgefonds können Schocks im Finanzsystem übertragen oder

verstärken. ³³⁷ Deshalb stellen sie ebenfalls ein potentielles systemisches Risiko dar. ³³⁸ Weiterhin zeigte sich, dass das Schattenbankensystem erhebliche Risiken für die Finanzstabilität bergen kann, sodass eine Berücksichtigung derartiger Aktivitäten in Makro-Stresstests erfolgen sollte. ³³⁹ Darüber hinaus zeigte sich durch die aktuelle Finanzkrise, dass auch Versicherungsunternehmen, wie z. B. Monoline Versicherer systemisch relevante Finanzinstitute sein können. ³⁴⁰ Wird nun beispielsweise empfohlen, Versicherungsinstitute welche Versicherungsschutz gegen Kreditrisiken anbieten der makroprudentiellen Aufsicht zu unterwerfen, so ist dies ein weiteres Beispiel für eine zu starke modulare Orientierung. ³⁴¹ Das Ignorieren bestimmter Gruppen von Finanzinstituten sollte unterbleiben, da möglicherweise auch diese eine latente Gefahr für die Finanzstabilität darstellen könnten, wobei die Aggregation nur eine Notlösung sein sollte.

³³² Vgl. Čihák, M. (2007), S. 13.

³³³ Vgl. Čihák, M. (2005), S. 425.

³³⁴ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2008a), S. 10.

³³⁵ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009c), S. 29.

³³⁶ Vgl. Senior Supervisors Group (2009), S. 1.

³³⁷ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2007a), S. 58.

³³⁸ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 78 f.

³³⁹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 86.

³⁴⁰ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2009a), S. 70 f.

³⁴¹ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2009a), S. 71.

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4.3 Defizite bei der Identifikation relevanter Risiken

Obwohl es eines der Hauptziele von Stresstests im Allgemeinen ist, bisher unerkannte Risiken zu identifizieren, wird dies typischerweise nicht angestrebt, sondern dienen sie eher der Quantifizierung potentieller Belastungen durch bereits bekannte Risiko-faktoren. ³⁴² Dabei stellt sich die Frage, ob durch Makro-Stresstests überhaupt die systemische Relevanz bestimmter Risikofaktoren festgestellt, und noch bedeutender, ob dadurch Risikofaktoren als nicht systemisch relevant ausgeschlossen werden sollten. Um derartige Entscheidungen angemessen treffen zu können, müsste die Analyse aller potentiellen Risikofaktoren durch ein zuverlässiges Makro-Stresstest-Modell erfolgen. 343

Dennoch sollten Makro-Stresstests verstärkt dazu dienen, potentielle Risiko-faktoren für die Finanzstabilität zu identifizieren. Gerade im Hinblick auf die potentiellen Kosten einer Finanzkrise scheint es angebracht, die Anstrengungen zur Identifikation potentieller Gefahrenquellen für die Finanzstabilität zu intensivieren. Um das Problem der Datenverfügbarkeit abzumildern, sollten Finanzinstitute dazu verpflichtet sein, Aufsichtsbehörden regelmäßig Informationen zur Verfügung zu stellen, damit diese nicht nur auf öffentlich verfügbare Informationen angewiesen sind und dadurch Zugang zu detaillierten Informationen erhalten. ³⁴⁴ Um ein besseres Bild über Schwachstellen im Finanzsystem zu erlangen, ist es notwendig, Makro-Stresstests als einen iterativen Prozess zu verstehen, da unter Umständen Risiken ex ante als bedeutend angesehen werden, im Makro-Stresstest allerdings nur unbedeutende Effekte zur Folge haben und anders herum, so erfordert dies die Analyse einer Vielzahl von Risikofaktoren, um das tatsächliche Gefahrenpotential für ein Finanzsystem zu bestimmen. ³⁴⁵ Wenn dabei ein Makro-Stresstest anzeigt, dass das Gefährdungspotential durch einen Risikofaktor gering ist, so sollte dieser dennoch regelmäßig analysiert und nicht als irrelevant ausgeschlossen werden. In den meisten Makro-Stresstests werden nur einheimische Risikofaktoren geschockt, da angenommen wird, dass diese Faktoren entscheidend sind, um Stress im nationalen Finanzsystem zu erzeugen. ³⁴⁶ Da allerdings eine Vielzahl von Finanzkrisen nicht angemessen durch Veränderungen einheimischer Risikofaktoren angezeigt werden

³⁴² Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2008b), S. 27.

³⁴³ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 67.

³⁴⁴ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2008c), S. 33.

³⁴⁵ Vgl. Čihák, M. (2004), S. 8.

³⁴⁶ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 30 f.

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können, ist dies ein Anzeichen dafür, dass die falschen Risikofaktoren in Makro-Stresstests einbezogen werden. 347

Sofern Makro-Stresstests nur auf übliche Risikofaktoren abzielen, so wäre es vermutlich leicht möglich, potentielle Gefahren aus einer sehr spezialisierten Marktpositionierung von Finanzinstituten zu unterschätzen. Dabei kann die Abhängigkeit von bestimmten Branchen eine erhebliche Belastung für Finanzinstitute darstellen, wie sich während der aktuellen Finanzkrise z. B. beim Automobil- und Hypothekenfinanzierer GMAC zeigte. ³⁴⁸ Dieser wies im SCAP-Makro-Stresstest einen erheblichen zusätzlichen Eigenkapitalbedarf auf, der nicht wie bei allen anderen betroffenen Banken, durch private Quellen aufgenommen werden konnte.

Ein im Vorfeld der aktuellen Finanzkrise unangemessen berücksichtigtes Risiko war z. B. das Verhalten von Finanzprodukten unter Stress. ³⁴⁹ Insbesondere sind es Produktinnovationen im Finanzsystem, die ein systemisches Risiko darstellen können, da sie oftmals auf der Ausnutzung von Informationsasymmetrien beruhen und deren Rendite häufig durch Regulierungs- sowie Steuerarbitrage ermöglicht wird. ³⁵⁰ Darüber hinaus fördern Innovationen im Finanzsystem oftmals den Aufbau von Ungleichgewichten, sodass es erforderlich ist, diese in Makro-Stresstests zu berücksichtigen. ³⁵¹ Allerdings ist die Analyse von Produktinnovationen im Finanzsystem durch Stresstests problematisch, da die Verfügbarkeit relevanter Daten eher begrenzt ist. ³⁵² Da die genutzten Modelle auf historischen Daten beruhen, können Innovationen eventuell nicht angemessen berücksichtigt werden, wobei auch historische Szenarien ungeeignet sind, um das Gefahrenpotential derartiger Produkte angemessen zu beurteilen. ³⁵³ Um die Simulation dennoch zu ermöglichen, werden z. B. Daten scheinbar gleichartiger Produkte mit demselben Rating herangezogen, wobei allerdings die Prognose des Verhaltens innovativer Finanzprodukte unter Stress nicht zuverlässig ist. ³⁵⁴ Besonders problematisch ist dies, wenn die Anwendung von Stresstests zur Analyse von Produktinnovationen als beste Lösung empfohlen wird, um das Gefahrenpotential abzuschätzen. ³⁵⁵ Dies könnte auch ein Grund dafür gewesen sein, dass der im Abschnitt 3.1

³⁴⁷ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 34.

³⁴⁸ Vgl. Office of Financial Stability (2009), S. 35.

³⁴⁹ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 11.

³⁵⁰ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 79 f.

³⁵¹ Vgl. Cecchetti, S. G., P. Disyatat und M. Kohler (2009), S. 23.

³⁵² Vgl. ebd.

³⁵³ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 11.

³⁵⁴ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 20.

³⁵⁵ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 7.

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dargestellte Stresstest zu den potentiellen Verlusten durch ABS mit Bezug zum US-Subprime-Hypothekenmarkt derartig beruhigende Ergebnisse geliefert hatte. Ebenfalls könnte die zunehmende Beschleunigung der Finanzsysteme eine Belastung darstellen, wenn z. B. Finanzinstitute bereits durch zeitlich verzögerte Zahlungen innerhalb eines Tages unter Druck geraten. ³⁵⁶ Andererseits können täglich fällige Nachschussforderungen kurzfristig zu unerwartetem Kapitalbedarf führen, nachdem diese noch vor zehn Jahren monatlich oder wöchentlich gefordert wurden. ³⁵⁷ Beispielsweise führten unter anderem erheblich Nachschussforderungen bei der HRE zu Liquiditätsabflüssen, sodass selbst die Ende September 2009 beschlossenen Rettungsmaßnahmen nicht mehr ausreichten, um die HRE zu stabilisieren. ³⁵⁸ Ebenfalls zeigte sich in der aktuellen Finanzkrise, dass sich Bank Runs mittlerweile weniger prominent abspielen können, indem Kapital auf elektronischem Wege durch institutionelle, aber auch private Anleger abgezogen wird, wie es z. B. bei der Washington Mutual zu sehen war. ³⁵⁹ Die zunehmende Beschleunigung im Finanzsystem kann somit das Liquiditätsrisiko verstärken, sodass dieses zukünftig verstärkt berücksichtigt werden sollte. Umso mehr sind Finanzinstitute auf das reibungslose Funktionieren der Finanzinfrastruktur angewiesen, um sich kurzfristig zu refinanzieren. In den oben analysierten Makro-Stresstests berücksichtigte lediglich die Bank of England ein Szenario zum operationellen Risiko, das den Ausfall von Finanzinfrastruktur zum Gegenstand hatte. Beispielsweise wird es gegenwärtig angestrebt die Finanzinfrastruktur durch zentrale Gegenparteien zu stärken. ³⁶⁰ Dabei ist es angedacht, das Clearing über zentrale Gegenparteien einzuführen oder zu stärken, um dadurch das Ausfallrisiko zu verringern. ³⁶¹ Dieser Risikominderung stehen allerdings erhebliche andere Risiken, z. B. durch den Ausfall der zentralen Gegenparteien gegenüber. ³⁶² Problematisch könnte es sein, wenn sich ein Gefühl der Sicherheit bezüglich des uneingeschränkten Zugangs durch die Anonymität sowie durch den Anreiz des angedachten Risikogewichts von 0 % einstellen würde. ³⁶³ Beispielsweise zeigte sich während der aktuellen Finanzkrise, dass selbst breite und tiefe Märkte, die üblicherweise als robust angesehen wurden, nahezu illiquide werden können, obwohl es noch zuvor möglich war, große Transaktionen ohne

³⁵⁶ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2008a), S. 2.

³⁵⁷ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2008a), S. 4.

³⁵⁸ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 36.

³⁵⁹ Vgl. Brunnermeier, M. K. (2009), S. 80.

³⁶⁰ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 14.

³⁶¹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 88.

³⁶² Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2003), S. 2.

³⁶³ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 100.

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Preiswirkungen durchzuführen. ³⁶⁴ Somit sollte den operationellen Risiken zukünftig in Makro-Stresstests eine größere Bedeutung zukommen.

4.4 Defizite bei der Gestaltung von Stress-Szenarien

Die Gestaltung von Stress-Szenarien ist problematisch, wenn diese lediglich auf Grundlage statistischer Beziehungen erfolgt, da diese unter Stress dazu tendieren zusammenzubrechen, sodass ein größeres Gewicht auf Expertenmeinungen bei der Szenariobildung gelegt werden sollte. ³⁶⁵ Problematisch ist es allerdings dann, wenn die Experten ebenfalls durch eine Periode der Stabilität geprägt sind, und somit die Szenariobildung negativ beeinflusst werden könnte. ³⁶⁶ Zukünftig sollen Reverse-Stresstests im Rahmen von Mikro-Stresstests zum Einsatz kommen, wobei diese über die bisherigen regulatorischen Anforderungen an Finanzinstitute hinausgehen. ³⁶⁷ Bei Makro-Stresstests ist es denkbar, dass Reverse-Stresstests bottom-up zum Einsatz kommen, indem Finanzinstitute eigene Szenarien entwickeln. Dadurch könnte vermutlich eine unüberschaubare Vielzahl von Szenarien erzeugt werden, welche der Aufsichtsbehörde eventuell zusätzliche Informationen zu Gefahrensituationen im Finanzsystem liefern. Dabei könnten Finanzinstitute vermutlich leicht die tatsächlichen Gefahren verschleiern oder verbergen, da eine Vielzahl bedrohlicher Szenarien denkbar ist. Grundsätzlich sollte allerdings die Szenariogestaltung beim Makro-Stresstesting bereits verschiedenste Risikofaktoren berücksichtigen und dabei auch außergewöhnliche Entwicklungen mit einbeziehen, sodass das Wesen von Reverse-Stresstests ihnen bereits innewohnen sollte, sofern diese darauf abzielen, potentielle Risiken für die Finanzstabilität zu identifizieren. Weiterhin sollte überdacht werden, welchem Gewicht der Plausibilität von Stress-Szenarien zukommen sollte. Statistische Maße, wie die Eintrittswahrscheinlichkeit, hängen z. B. stark von historischen Daten sowie von weiteren Annahmen wie der Normalverteilung ab und ignorieren oft Strukturbrüche, sodass die Beurteilung der Plausibilität problematisch sein kann. ³⁶⁸ Die Annahme einer Normalverteilung könnte dazu führen, dass Risiken unterbewertet werden, wenn tatsächlich eine Nicht-Normalverteilung mit sog. „fat tails“ angemessen wäre. ³⁶⁹ Beispielsweise wurde beim SCAP-Makro-Stresstest die Eintrittswahrscheinlichkeit des Stress-

³⁶⁴ Vgl.Deutsche Bundesbank (2009), S. 23.

³⁶⁵ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009a), S. 17 f.

³⁶⁶ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 15.

³⁶⁷ Vgl. Hellwig, M. und T. Hartmann-Wendels (2009), S. 95 f.

³⁶⁸ Vgl. Isogai, T. (2009), S. 71.

³⁶⁹ Vgl. Isogai, T. (2009), S. 75.

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Szenarios im Vorfeld unterschätzt. ³⁷⁰ Deshalb sollten Stress-Szenarien nicht lediglich aufgrund einer geringen Eintrittswahrscheinlichkeit ausgeschlossen werden. Sofern Makro-Stresstests dazu dienen, potentielle Risiken für die Finanzstabilität zu identifizieren, so wäre es denkbar, das Plausibilitätsniveau niedriger zu wählen, als wenn diese dazu genutzt würden politische Maßnahmen zu begründen.

4.5 Intensive Analyse von Makro-Stresstest-Ergebnissen

Nachdem Makro-Stresstests derartig viele Defizite aufweisen, scheint eine intensive Analyse der Ergebnisse angebracht, wobei auch die Annahmen sowie die Schwächen der genutzten Modelle zu berücksichtigen sind. Dadurch sollte der Gefahr einer Modellgläubigkeit entgegengewirkt werden. 371

Unter Umständen kann es der Fall sein, dass die Ergebnisse von Bottom-up- und Top-down-Stresstests extrem divergieren. ³⁷² Gerade das Versagen von Mikro-Stresstests als Instrument des Risikomanagements in Finanzinstituten wurde durch die aktuelle Finanzkrise deutlich erkennbar. ³⁷³ Deshalb ist es fraglich, warum Bottom-up-Stresstests eine bessere Leistung erbringen sollten. Eventuell haben Finanzinstitute dabei sogar Anreize die tatsächlichen Risiken oder ihre Anfälligkeit gegenüber bestimmten Entwicklungen zu verschleiern, um adverse Reaktionen der durchführenden Aufsichtsbehörde zu vermeiden. ³⁷⁴ Deswegen sind Aufsichtsbehörden dazu aufgefordert, die gewählten Modellparameter auf Manipulationen hin zu überprüfen. ³⁷⁵ Die intensive Analyse der Ergebnisse von Bottom-up-Stresstests sowie das kritische Hinterfragen der getroffenen Modellannahmen beim SCAP-Makro-Stresstest sollte hierbei als positives Beispiel angesehen werden.

Eine isolierte Analyse sowie Quantifizierung der Effekte verschiedener Stress-Szenarien ist eventuell wenig aussagekräftig und kann zu einer Unterschätzung der tatsächlichen Risiken führen. ³⁷⁶ Eine einfache Aufsummierung von Verlusten als Folge verschiedener Szenarien könnte, z. B. aufgrund nichtlinearer Beziehungen zwischen verschiedenen Risikofaktoren, zu einer Unterschätzung der tatsächlichen potentiellen Verluste führen. ³⁷⁷ Um dieses Problem anzugehen, sollten z. B. verschiedene Risiko-

³⁷⁰ Vgl.Boards of Governors of the Federal Reserve System (2009a), S. 6.

³⁷¹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2007), S. 115.

³⁷² Vgl. Laviola, S., J. Marcucci und M. Quagliariello (2009), S. 144.

³⁷³ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 2.

³⁷⁴ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 13.

³⁷⁵ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009d), S. 48.

³⁷⁶ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009b), S. 11.

³⁷⁷ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009b), S. 2.

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arten gemeinsam analysiert oder kohärente Risikomaße, wie der Expected Shortfall, zur Quantifizierung der Effekte von Stress-Szenarien genutzt werden. ³⁷⁸ Wie sich während der aktuellen Finanzkrise zeigte, können bestimmte Ereignisse zu einem Vertrauensverlust von Wirtschaftssubjekten führen, woraufhin diese eventuell nicht länger zur Zusammenarbeit mit betroffenen Finanzinstituten bereit sind, obwohl diese die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen nicht verletzen, sodass auch andere Maße zur Quantifizierung und Analyse von Makro-Stresstests genutzt werden sollten. ³⁷⁹ Insbesondere sollten diese auf andere Maße abzielen, als es bei Mikro-Stresstests üblich ist, da sie auch unterschiedlichen Zielen dienen. ³⁸⁰ Dabei sollten Makro-Stresstests nicht nur das Ergebnis der makroprudentiellen Analyse darstellen, sondern wiederum die Grundlage weitergehender Analysen bilden. 381

4.6 Kombination von Makro-Stresstests mit anderen Instrumenten zur makroprudentiellen Analyse

Um ein besseres Bild über Schwachstellen im Finanzsystem zu gewinnen, sollten sich ergänzende quantitative sowie qualitative Analysemethoden zur makroprudentiellen Analyse kombiniert werden. ³⁸² Die Kombination verschiedener Instrumente sollte derart erfolgen, dass die jeweiligen Schwachstellen nach Möglichkeit kompensiert werden. So können Frühwarnindikatoren dazu dienen, die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten einer Finanzkrise zu bestimmen. ³⁸³ Da es allerdings Frühwarnindikatoren allein nicht erlauben die potentiellen Kosten eines Ereignisses zu ermitteln, sollten Makro-Stresstests verstärkt zum Einsatz kommen, um die potentiellen Folgen sowie die Widerstandskraft des Finanzsystems gegenüber den durch Frühwarnindikatoren aufgezeigten Gefahren zu quantifizieren. ³⁸⁴ Andererseits kann die Prognose von Indikatoren systemischen Risikos durch Makro-Stresstests erfolgen, wodurch es möglich wird, die Entwicklung eines Indikators über einen bestimmten Zeithorizont vorherzusagen. 385

Den größten Nutzen haben FSI´s, wenn sie die Grundlage weitergehender Analysen bilden, und somit auch als Informationsgrundlage für Makro-Stresstests

³⁷⁸ Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2009b), S. 10.

³⁷⁹ Vgl. Financial Services Authority (2008), S. 23.

³⁸⁰ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 69.

³⁸¹ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 39.

³⁸² Vgl. Internationaler Währungsfonds und Weltbank (2009), S. 28.

³⁸³ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 3.

³⁸⁴ Vgl. Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 16.

³⁸⁵ Vgl. Huang, X., H. Zhou und H. Zhu (2009), S. 20.

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dienen. ³⁸⁶ Andererseits können Makro-Stresstests darauf abzielen, die Effekte eines Stress-Szenarios auf das Finanzsystem in Form von FSI´s zu quantifizieren. ³⁸⁷ Die Analyse gestresster FSI´s lässt es zu, weitere Informationen über den Zustand des Finanzsystems unter Stress abzuleiten. 388

Makro-Stresstests sollten auch verstärkt in Kombination mit Krisensimulationen genutzt werden, da sich diese ebenfalls ergänzen. ³⁸⁹ Krisensimulationen könnten z. B. auf Szenarien von Makro-Stresstests aufbauen. ³⁹⁰ Allerdings profitieren auch Makro-Stresstests von Krisensimulationen, da durch sie reale Wirkungszusammenhänge sowie Feedbackeffekte nachvollzogen und zur Verbesserung von Makro-Stresstest-Modellen genutzt werden können. 391

Die verstärkte Kombination von Makro-Stresstests mit anderen Instrumenten zur makroprudentiellen Analyse könnte dazu dienen, politischen Entscheidungsträgern ein realistischeres Bild über die Widerstandsfähigkeit des Finanzsystems und über die Effektivität institutioneller Arrangements zu vermitteln. 392

4.7 Verwendung von Makro-Stresstest-Ergebnissen

Wie bereits dargestellt, dienen Makro-Stresstests vor allem der Entscheidungsfindung, aber auch der Kommunikation. Eine Veröffentlichung von Makro-Stresstests z. B. in Finanzstabilitätsberichten dient der Öffentlichkeit als Informationsquelle, um die Risikolage von Finanzinstituten besser einzuschätzen, da diese selbst nur selten Ergebnisse von Mikro-Stresstests veröffentlichen. ³⁹³ Dabei sollte es allerdings vermieden werden, die Ergebnisse als exakte Prognosen darzustellen, indem nur auf Punktprognosen abgezielt wird, sondern sollte die Präsentation der Ergebnisse z. B. in Verbindung mit einem Konfidenzintervall erfolgen. ³⁹⁴ Weiterhin ist es möglich, Szenarien mit alternativen Annahmen zu erzeugen, um den Einfluss verschiedener Parameter und dadurch die Unsicherheit zu verdeutlichen. ³⁹⁵ Wie bereits im Abschnitt 3.4 dargestellt, nutzte die Bank of England diese Möglichkeit. Eventuell könnte durch die Veröffentlichung von Makro-Stresstests die Prozyklizität im Finanzsystem gefördert werden, wie es z. B. bei Risikomanagement- ³⁸⁶ Vgl.Borio, C. und M. Drehmann (2009), S. 12.

³⁸⁷ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2001), S. 39.

³⁸⁸ Vgl. Sorge, M. (2004), S. 5.

³⁸⁹ Vgl. Papademos, L. (2007), S. 26.

³⁹⁰ Vgl. ebd.

³⁹¹ Vgl. Papademos, L. (2007), S. 27.

³⁹² Vgl. ebd.

³⁹³ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2007b), S. 65.

³⁹⁴ Vgl. Alfaro, R. und M. Drehmann (2009), S. 39.

³⁹⁵ Vgl. Čihák, M. (2005), S. 427.

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Instrumenten von Finanzinstituten der Fall sein kann. ³⁹⁶ Um adverse Reaktionen auf das Finanzsystem oder Finanzinstitute zu vermeiden, ist es denkbar, dass Makro-Stresstests nicht angemessen schwer ausgestaltet oder bestimmte Gefahrensituationen nicht angesprochen werden. Dies könnte das Vertrauen in Finanzsysteme oder Finanzinstitute unangemessen fördern. Unter angespannten Bedingungen oder gar einer Finanzkrise könnten Wirtschaftssubjekte zu positive Ergebnisse anzweifeln, wohingegen negative Ergebnisse eventuell dazu führen, dass diese nicht länger zur Kooperation mit betroffenen Finanzinstituten bereit sind, sodass die adversen Folgen einer Finanzkrise verstärkt werden. Dabei ist es denkbar, dass selbst das Ausbleiben einer Veröffentlichung ansonsten regelmäßiger Makro-Stresstests für Misstrauen sorgt. Obwohl die Veröffentlichung von Makro-Stresstests stets mit bestimmten Zielen verbunden ist, sollten diese zumindest das Vertrauen in Finanzsysteme nicht künstlich steigern. Weiterhin kann hinterfragt werden, ob Makro-Stresstests trotz der diversen Defizite eine Grundlage für politische Entscheidungen bilden sollten. Die Durchführung von Makro-Stresstests ist unter Umständen mit einem erheblichen Zeitaufwand verbunden, der mehrere Monate umfassen kann, sodass sie eventuell weniger gut geeignet sind, um die Grundlage für schnelle Interventionen zu bilden. ³⁹⁷ Problematisch ist es, wenn in Makro-Stresstest-Modellen die implizite oder explizite Reaktion z. B. einer Zentralbank angenommen wird, wenn allerdings der Effekt ohne Interventionen ermittelt werden soll, um Entscheidungen im Falle einer Finanzkrise treffen zu können. 398

Es wurde oben dargestellt, dass Makro-Stresstests im Zuge der aktuellen Finanzkrise dazu dienten, die potentiellen Effekte bereits eingetretener Probleme abzuschätzen. Weiterhin sollten Makro-Stresstests insbesondere dann durchgeführt werden, wenn sich Gefahren deutlich abzeichnen, um eventuell im Vorfeld intervenieren zu können. Der SCAP-Makro-Stresstest diente während der aktuellen Finanzkrise dazu, den zusätzlichen Eigenkapitalbedarf für US-Banken festzulegen. Darüber hinaus wurde dargestellt, dass auch für Banken im Vereinigten Königreich ein Makro-Stresstest durchgeführt wurde, auf dessen Grundlage betroffene Banken bestimmte Maßnahmen zur Abmilderung adverser Effekte ergreifen sollten. Diese waren somit politisch motiviert und dienten nicht nur der Informationsbeschaffung.

³⁹⁶ Vgl. Internationaler Währungsfonds (2007b), S. 73.

³⁹⁷ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 13.

³⁹⁸ Vgl. Drehmann, M. (2008), S. 78.

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Scheinbar werden Makro-Stresstests als nützliches Instrument zur Disziplinierung des Finanzsystems angesehen. Damit dies allerdings möglich ist, müssen Aufsichtsbehörden die Rechte und Instrumente besitzen, um korrigierend eingreifen zu können. ³⁹⁹ Selbst wenn die Gefahren im Bezug auf die aktuelle Finanzkrise im Vorfeld erkannt worden wären, so hätte möglicherweise das politische Instrument der kurzfristigen Zinssätze nicht ausgereicht, um effektiv zu intervenieren. ⁴⁰⁰ Sollten Makro-Stresstests trotz diverser Defizite eine Belastung des Finanzsystems anzeigen, so könnte dies eine politische Intervention rechtfertigen, da die tatsächlichen Gefahren in der Regel durch Makro-Stresstests unterschätzt werden. Die Ausgestaltung von Stützungsprogrammen sollte ebenfalls auf Erkenntnissen von Makro-Stresstests aufbauen, um deren Wirkung im Finanzsystem oder auf Finanzinstitute zu beurteilen. ⁴⁰¹ Weiterhin sollten große Fusionen im Finanzsystem nur unter Berücksichtigung von Makro-Stresstests genehmigt werden. Wie im Abschnitt 3.6 dargestellt, wies vor allem die Bank of America einen überdurchschnittlich hohen zusätzlichen Eigenkapitalbedarf auf, was unter anderem auch auf die Übernahme von Merrill Lynch zurückzuführen sein könnte.

4.8 Makro-Stresstests als Komplement zu Mikro-Stresstests

Im Zuge der aktuellen Finanzkrise kam es zu einer Vielzahl von Insolvenzen von Finanzinstituten, was belegt, dass auch Mikro-Stresstests versagt haben. Wie im Abschnitt 4.6 dargestellt, können Makro-Stresstests in Kombination mit anderen Instrumenten genutzt werden, um dadurch die Qualität der makroprudentiellen Analyse zu verbessern. Andererseits können Makro-Stresstests Komplemente zu Mikro-Stresstests darstellen, wenn dadurch eine zu stark auf den eigentlichen Untersuchungs-gegenstand fixierte Sichtweise erweitert werden kann. Durch die aktuelle Finanzkrise wurde ersichtlich, dass auch oder vor allem Mikro-Stresstests des Risikomanagements von Finanzinstituten versagt haben, da sie z. B. nicht extrem genug waren oder Feedbackeffekte nicht berücksichtigten. ⁴⁰² Gerade bei diesen ist es entscheidend, extreme Szenarien zu wählen, damit die Szenarien Randereignisse darstellten. ⁴⁰³ Um diese Defizite zu kompensieren, sollte die Zusammenarbeit zwischen Aufsichtsbehörden und Finanzinstituten bei Makro-

³⁹⁹ Vgl.Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2008c), S. 34.

⁴⁰⁰ Vgl. Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (2009), S. 11 f.

⁴⁰¹ Vgl. Europäische Zentralbank (2009), S. 117.

⁴⁰² Vgl. Bank of England (2009a), S. 47.

⁴⁰³ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 15.

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Stresstests intensiviert sowie das Senior-Management verstärkt mit einbezogen werden. 404

Finanzinstitute sollten dazu verpflichtet sein, regelmäßig Makro-Stresstests bottom-up durchzuführen. ⁴⁰⁵ Dabei sollten extreme und außergewöhnliche Stress-Szenarien zum Einsatz kommen, um dadurch Problembewusstsein für bestimmte Risiken zu wecken oder Defizite in Mikro-Stresstest-Konzepten bei Finanzinstituten aufzuzeigen. Dennoch sollten die Stress-Szenarien auch allgemeine Risikofaktoren beinhalten, selbst wenn Finanzinstitute diese üblicherweise selbst beachten. ⁴⁰⁶ Falls diese bestimmte Risiken unterschätzen oder nicht auf die negativen potentiellen Folgen vorbereitet sind, könnten diese Defizite aufgezeigt werden. ⁴⁰⁷ Eine Möglichkeit die unzureichende Berücksichtigung von Feedbackeffekten durch Mikro- und Makro-Stresstest-Konzepte zu kompensieren, stellt die Entwicklung eines dynamischen, iterativen Stresstest-Konzepts dar. ⁴⁰⁸ Dabei sollten die Effekte eines Stress-Szenarios bottom-up bestimmt und zusammen mit den Reaktionen der individuellen Finanzinstitute an die Aufsichtsbehörde übermittelt werden, um daraufhin die Finanzinstitute durch Feedbackeffekte zu belasten. 409

Weiterhin sollten Makro-Stresstests Komplemente zu mikroprudentiellen Stresstests darstellen. Der mikroprudentiellen Analyse fehlt es an einer systemischen Sichtweise, wenn nicht nach der systemischen Bedeutung eines Finanzinstituts unterschieden wird. ⁴¹⁰ Da der Zusammenbruch systemisch relevanter Finanzinstitute das Finanzsystem gefährdet, lässt es sich begründen, diese stärker zu regulieren sowie ihnen höhere Eigenkapital- und Liquiditätsanforderungen aufzuerlegen. ⁴¹¹ Ein Beispiel dafür ist der SCAP-Makro-Stresstest, durch den großen Banken Anforderungen auferlegt wurden, die über die üblichen regulatorischen Eigenkapitalanforderungen hinausgingen. Zukünftig sollten deshalb verschiedene Aufsichtsbehörden verstärkt miteinander kooperieren und Informationen teilen, die insbesondere Informationen zu erkannten Risiken umfassen sollten. 412

⁴⁰⁴ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 17.

⁴⁰⁵ Vgl. Bank of England (2009a), S. 47.

⁴⁰⁶ Vgl. Bank of England (2007a), S. 7.

⁴⁰⁷ Vgl. ebd.

⁴⁰⁸ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 15 f.

⁴⁰⁹ Vgl. Haldane, A. G. (2009), S. 16.

⁴¹⁰ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 75 f.

⁴¹¹ Vgl. Deutsche Bundesbank (2009), S. 13.

⁴¹² Vgl. Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2010), S. 23.

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5 Schlussfolgerungen

In den vorherigen Abschnitten wurde dargestellt, dass Makro-Stresstests ein Instrument sind, um zu simulieren, „was wäre, wenn“ sich adverse Bedingungen einstellen würden. Sie dienen der Analyse, ob das heutige Finanzsystem oder dessen Komponenten anfällig gegenüber bestimmten adversen Ereignissen sind. Im Zuge dessen können durch Makro-Stresstests die daraus resultierenden Kosten prognostiziert werden. Wenn die Szenarien beim Makro-Stresstesting extrem sein sollen, kann dies auf die unzureichende Modellierung zurückgeführt werden, die extreme Ereignisse erfordert, um eine Belastung des Finanzsystems zu simulieren. Wenn die Szenarien außergewöhnlich sein sollen, könnte dies bedeuten, dass implizit davon ausgegangen wird, dass das Finanzsystem ansich stabil ist und nur durch außergewöhnliche Ereignisse erschüttert werden kann.

Bei der makroprudentiellen Analyse, und somit auch beim Makro-Stresstesting, sollte die Endogenität von Risiken im Vordergrund stehen. Würden Makro-Stresstest-Modelle ausreichend gut modelliert sein, diese den endogenen Aufbau von Ungleichgewichten im Finanzsystem zulassen und wäre der Zeithorizont nur lang genug, dann müssten die Ursachen einer Finanzkrise weder extrem noch außergewöhnlich sein. Makro-Stresstests sollten darauf abzielen, potentielle Gefahren für die Finanzstabilität frühzeitig zu erkennen und deren potentielle Folgen zu quantifizieren. Sofern Makro-Stresstest-Modelle zukünftig angemessen modelliert sein sollten, wäre es nicht mehr zwangsläufig nötig dem Finanzsystem dafür Stress auszusetzen. Die aktuelle Finanzkrise hat das Versagen des Stresstesting-Konzepts im Allgemeinen deutlich aufgezeigt. Deshalb sollten zukünftig verstärkt Anstrengungen unternommen werden, um insbesondere Makro-Stresstests weiterzuentwickeln, da sie vor allem in Verbindung mit anderen Instrumenten einen wertvollen Beitrag zur makroprudentiellen Analyse leisten können. Weiterhin wurde durch die aktuelle Finanzkrise offensichtlich, welche Gefahren sich aus der Modellgläubigkeit ergeben können. Dieses Problem ist allerdings nicht nur auf das Stresstesting beschränkt, denn: „Of course, all models are wrong. The only model that is not wrong is reality and reality is not, by definition, a model“ ⁴¹³ .

⁴¹³ Haldane, A. G. (2009), S. 2.

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