Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise
2 Theoretischer Bezugsrahmen
2.1 Zielgröße
2.2 Einflussfaktoren und funktionale Beziehungen
2.3 Forschungshypothesen
3 Stand der bisherigen empirischen Forschung
4 Empirische Studie
4.1 Konzeption der empirischen Studie
4.2 Operationalisierung der Modellvariablen
4.3 Ergebnisse der Studie
5 Fazit
Literaturverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Stand der empirischen Forschung
Tabelle 2: Bereinigung des Datensatzes
Tabelle 3: Deskriptive Analyse des Datensatzes
Tabelle 4: Ergebnis der linearen Regression
Tabelle 5: Variance-Inflation-Faktor der erklärenden Variablen
Tabelle 6: Korrelationsmatrix der unabhängigen Variablen mit den Residuen
Tabelle 7: Histogramm der Residuen
Tabelle 8: Interpretation der Forschungshypothesen
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Konstruktion des Credit Default Swaps
Abbildung 2: Einflussfaktoren des Modells
Abbildung 3: Linearer Zusammenhang ausgewählter unabhängiger Variablen
Abbildung 4: Residuen und angepasste Werte
Abbildung 5: Robustheit - Cook's Distance und Leverage Values
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
Mit Handelsvolumen bis zu 62 Billionen US-Dollar zählen Credit Default Swaps (CDS) zu den meist gehandelten Kreditderivaten weltweit. Der stetig steigende Handel seit Beginn der Jahrtausendwende erreichte dabei im Jahr 2007 den Peak.1 Nach kritischen Analysen innerhalb der Finanzkrise und dem über die letzten Jahre sinkenden Zins ist seitdem das Handelsvolumen von CDS zwar gesunken, doch drängen seit 2016 höhere Volatilitäten und auftretende Abwärtstrends an den Bör- sen die Marktteilnehmer dazu, ihr Risikoprofil zu reduzieren und Schutz zu kaufen. Jedoch sind die CDS weiterhin die einzige Möglichkeit, das Ausfallrisiko über Dritte in Form eines standardisierten Versicherungsvertrages abzusichern, bzw. zu über- tragen.2
Gehandelt werden CDS außerbörslich durch bilaterale Vereinbarungen zwischen den jeweiligen Vertragspartnern.3 Der Verkäufer, bzw. Versicherungsgeber, wel- cher sogenannte Prämien des Käufers erhält, sichert dem Käufer im Gegenzug eine einmalige Entschädigungszahlung bei Eintritt eines sogenannten Kreditereig- nisses eines Referenzschuldners zu.4 Die periodisch zu leistenden Prämienzahlun- gen des Käufers werden gewöhnlich in Basispunkten notiert und drücken damit den sogenannten CDS-Spread, bzw. die CDS-Prämie aus.5 Unter Kreditereignisse fal- len bspw. Zahlungsausfälle oder die Insolvenz des Unternehmens.6 Tritt kein Kre- ditereignis ein, läuft der Vertrag mit der zuletzt zu zahlenden Prämie des Verkäu- fers gemäß vereinbarter Laufzeit aus.7
Demnach drückt die Prämie den Kaufpreis des CDS aus und bestimmt letztlich die vom Käufer zu zahlende Risikoprämie. Daraus resultiert die Fragestellung, welche Einflussfaktoren auf die Prämie wirken und diese beeinflussen. Diese Fragestellung ist g wurde bereits in vielen Studien untersucht. Die nachfolgende aktuelle Forschung für den Dezember 2016 mit allen Unterneh- men aus dem Prime Standard soll jedoch die Forschung auf den neuesten Stand bringen und wohlmögliche Veränderungen gegenüber früheren Forschungen auf- zeigen.
1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise
Das Ziel dieser Arbeit ist es herauszufinden, welche firmenspezifischen Einflussfak- toren positiv und negativ auf die Prämie des CDS wirken und wie hoch der daraus resultierende Erklärungsgehalt ist. Durch Verwendung des Prime All Share Index können im Fokus die firmenspezifischen Einflussfaktoren auf die Höhe der CDS- Prämie berücksichtigt werden. Die makroökonomischen Faktoren wie z.B. der risi- kolose Zinssatz oder die Konjunkturlage bleiben damit innerhalb dieser Forschung unberücksichtigt.
Dazu werden in Kapital 2 die theoretischen Hintergründe zu dem CDS erläutert und damit die Zielgröße beschrieben. Die unabhängigen Variablen und die daraus re- sultierenden Wirkungszusammenhänge werden im Anschluss dargestellt. Auf Basis der theoretisch hergeleiteten Einflussfaktoren und deren Wirkungszusammenhänge in Bezug auf die abhängige Variable, der CDS-Prämie, werden in Kapital 2.3 die Forschungshypothesen aufgestellt. Es folgt der aktuelle Stand der bisherigen empi- rischen Forschung, der wiederum die Grundlage für diese Forschung darstellt. Da- bei stützt sich diese Forschungsfrage vor allem auf empirische Arbeiten zur Erklä- rung der Determinanten der CDS-Prämie. In Kapitel 4 werden zunächst der Aufbau des Modells und der verwendete Datensatz erläutert. Dabei soll mithilfe einer Ordi- nary Least Squares (OLS) -Regression für den Monat Dezember 2016 die Prämie des CDS durch die bereits in Kapitel 2.2 beschriebenen unabhängigen Variablen erklärt werden. Dazu werden vorab die Variablen operationalisiert und die Wir- kungszusammenhänge innerhalb des Modells beschrieben. Die Ergebnisse der OLS-Regression, inklusive deren Interpretation und der dazugehörenden Modellgü- te sowie der Regressionsdiagnostik, erfolgen in Kapitel 4.3. Im Fazit werden ab- schließend die Zusammenfassung der Ergebnisse aufgezeigt und die Beantwor- tung der abgeleiteten Forschungsfragen vorgenommen.
2 Theoretischer Bezugsrahmen
2.1 Zielgröße
Die CDS-Prämie gibt die Höhe der vom Käufer zu leistenden Prämienzahlungen an und ist die zu erklärende Zielgröße. Durch den Handel von CDS findet eine Spaltung des Kreditrisikos und der Kreditbeziehung statt. Während die Kreditbeziehung gegenüber dem Referenzschuldner bestehen bleibt, wird lediglich das Ausfallrisiko auf den Sicherungsgeber übertragen.8 Wie auch in folgender Abbildung erkennbar, gibt die in Basispunkten notierende CDS-Prämie an, in welcher Höhe die Zahlung vom Risikoverkäufer, bzw. dem Versicherungsnehmer an den Risikokäufer, bzw. dem Versicherungsgeber erfolgen muss.9
Abbildung 1: Konstruktion des Credit Default Swaps
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Quelle: Eigene Darstellung
Liegt bspw. die CDS-Prämie bei 100 Basispunkten und das abzusichernde Kontraktvolumen bei 100 Millionen Euro, ist eine jährliche Prämienzahlung in Höhe von einer Million Euro, 1% des Kontraktvolumens, vom Risikoverkäufer zu leisten. Eine hohe CDS-Prämie bedeutet hohe Prämienzahlungen aus Sicht des Risikoverkäufers an den Risikokäufer.
2.2 Einflussfaktoren und funktionale Beziehungen
Kommt es zu einem Kreditereignis des Referenzschuldners, erfolgt eine Aus- gleichszahlung des Risikokäufers an den Risikoverkäufer.10 Demnach sind die Fak- toren, die zu einem Kreditereignis führen, ein wichtiger Indikator für die Höhe der CDS-Prämie. Da der Grad der Verschuldung angibt wie hoch die Verschuldung des jeweiligen Unternehmens ist, stellt diese Variable bei den erklärenden Variablen somit den wichtigsten Faktor dar.11 Auch innerhalb des sogenannten Strukturmo- dells von Merton (1974) bildet der Verschuldungsgrad den wichtigsten Faktor.12 Der Verschuldungsgrad drückt dabei den Anteil des Fremdkapitals am Gesamtvermö- gen des Unternehmens aus. Steigt diese Quote, erhöht sich im ersten Schritt die Risikoprämie der Eigenkapitalgeber und im zweiten Schritt die Prämie der Fremd- kapitalgeber.13 Je höher der daraus resultierende Verschuldungsgrad, desto höher sind das zukünftige Ausfallrisiko und die damit verbundene CDS-Prämie.14 Die Al- lokation des Ausfallrisikos wird also für den Risikoverkäufer vermutlich teurer. Demnach ist zu erwarten, dass ein Anstieg des Verschuldungsgrades einen An- stieg der CDS-Prämie verursacht.
Die Volatilität des Aktienkurses gibt Auskunft über die Schwankungsbreite der Aktie und damit letztlich Auskunft über die Schwankungsbreite des Unternehmenswer- tes. Aus der Literatur lässt sich ableiten, dass mit einer höheren Volatilität die Prä- mie des CDS aufgrund eines erhöhten Risikoprofils steigen muss.15 Grund dafür ist, dass die Wahrscheinlichkeit der Überschreitung einer Ausfallgrenze und damit das verbundene Ausfallrisiko ansteigt.16 Höhere Volatilität bedeutet in diesem Fall ein höheres Ausfallrisiko.
Ein hohes Marktwert-Buchwert-Verhältnis drückt positive Erwartungen des Kapi- talmarkts an die zukünftige Entwicklung bzw. Performance des jeweiligen Unter- nehmens aus und spiegelt gleichzeitig hohe Renditen wieder.17 Daher deutet es darauf hin, ob die Kapitalgeber höhere Erträge für die Zukunft erwarten als zule den Abschlüssen verbucht sind. Ist der Anteil des Marktwertes gegenüber dem Buchwert hoch, kann vermutet werden, dass die CDS-Prämie sinkt.18
Mit steigender Größe des Unternehmens sinkt die Ausfallwahrscheinlichkeit.19 Ein Grund dafür ist bspw. die höhere Quote von Rücklagen in großen Unternehmen und die günstigere Versorgung von Liquidität am Kapitalmarkt. Sind hohe Rücklagen in einem Unternehmen vorhanden, ist das Unternehmen besser auf zukünftige mögliche Rezessionen eingestellt und hat dadurch ein geringeres Ausfallrisiko.20 Daraus folgt, dass die Größe des Unternehmens in einem negativen Zusammenhang zur CDS-Prämie stehen sollte.
Der Return on Assets (ROA) gibt Auskunft über die Profitabilität des Unternehmens indem die Rendite des Gesamtkapitals ermittelt wird. Dadurch wird erkennbar, wie hoch die Verzinsung des eingesetzten Kapitals ist und wie effizient das Unternehmen gewirtschaftet hat. Je besser die Profitabilität eines Unternehmens ist, umso niedriger ist das Kreditausfallrisiko in der Zukunft.21
Die aufgezeigten Wirkungszusammenhänge sind zusammenfassend für das Regressionsmodell in der folgenden Abbildung dargestellt. Ein positiver Wirkungszusammenhang wird durch eine Plusgröße, ein negativer Zusammenhang durch eine Minusgröße dargestellt.
Abbildung 2: Einflussfaktoren des Modells
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Quelle: Eigene Darstellung
2.3 Forschungshypothesen
Auf Basis der in zuvor dargestellten und theoretisch abgeleiteten Einflussfaktoren der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable, der CDS-Prämie, sollen in der empirischen Studie folgende Hypothesen untersucht werden:
H1: Wenn der Verschuldungsgrad des Referenzschuldners steigt, dann steigt die CDS-Prämie.
H2: Je größer die Volatilität, desto größer ist die CDS-Prämie.
H3: Wenn der Return on Assets ansteigt, dann sinkt die CDS-Prämie.
H4: Je größer die Marktkapitalisierung eines Unternehmens, desto geringer ist die CDS-Prämie
H5: Wenn das Marktwert-Buchwert-Verhältnis steigt, dann sinkt die CDS-Prämie.
3 Stand der bisherigen empirischen Forschung
Die Einflussfaktoren der CDS-Prämie wurden bereits in vielen empirischen For- schungen untersucht. Eine Reihe von Studien nutzte das sogenannte Strukturmo- dell von Black und Scholes (1973) sowie Merton (1974) um die theoretischen Ein- flussfaktoren auf die CDS-Prämie nachzuweisen.22 Die Haupteinflussfaktoren des Strukturmodells stellen den Verschuldungsgrad, die Volatilität des Firmenwertes und den risikolose Zins dar.23 Unter den vielen Anwendern des Strukturmodells fallen bspw. Abid und Naifar (2006), Ericsson, Jacobs und Oviedo (2009) sowie Greatrex (2009). Collin-Dufresne, Goldstein und Martin (2001) nutzten das Struk- turmodell für empirische Analysen und kamen zu dem Ergebnis, dass die theoreti- schen Determinanten bis zu 25% der CDS-Prämie auf hohem Signifikanzniveau erklären. Die sich daraus ergebende Residualgröße beschrieb Collin-Dufresne, Goldstein und Martin (2001) mit einem bis dahin noch unerklärtem systematischem Faktor.24 Jostova und Philipov (2007) konnten durch die Verwendung von theoreti- schen Determinanten bis zu 50% nachweisen. Nicht alle Einflüsse auf die Prämie wurden jedoch innerhalb des Strukturmodells berücksichtigt und modelliert. In ständiger Weiterentwicklung integrierten Black und Cox (1976) im Modell die Mög- lichkeit, einen selbst definierten Wert als Parameter anzugeben, der für das Unter- nehmen den Ausfall bedeuten würde.25
Duffie (1999), Hull und White (2000) untersuchten auf Basis einer 5-Jahres CDSPrämie den Unterschiedsbetrag zwischen der Kurve der CDS-Prämie und der Kurve für den Anleihenmarkt desselben Referenzunternehmens.
Naifar (2005) untersuchte ebenfalls die CDS-Prämie und verwendete als erklärende Variable den risikolosen Zins, die Volatilität des Marktwertes der Unternehmung bzw. die Marktkapitalisierung und das Rating des Unternehmens. Daraus resultiert, dass vor allem das Rating des Unternehmens und die Volatilität des Marktwertes einen signifikanten Einfluss auf die CDS-Prämie haben.26
[...]
1 Vgl. Gou, B., Newton, D. (2013), S. 279.
2 Vgl. Meng, L., Gwilym, O. (2008), S. 70.
3 Vgl. Greatrex, C. (2009), S. 18; Sharma, S. (2013), S. 304.
4 Vgl. Ericsson, J., Jacobs, K., Oviedo, R. (2009), S. 110; Greatrex, C. (2009), S. 18.
5 Vgl. Hull, J., Nelken, I., White, A. (2005), S. 9; Kwok, Y., Leung, K. (2009), S. 169; Wang, H., Zhou, H., Zhou, Y. (2011), S. 9.
6 Vgl. Greatrex, C. (2009a), S. 18.
7 Vgl. Longstaff, F., Mithal, S., Neis, E. (2005), S. 2216.
8 Vgl. Blanco, R., Brennan, S., Marsh, I. (2005), S. 2257; Henschel, E. (2014), S. 5; Hilscher, J., Pollet, J., Wilson, M. (2015), S. 543 f.; Pu, X., Wang, J., Wu, C. (2011), S. 59.
9 Vgl. Wagner, E. (2007), S. 22.
10 Vgl. Naifer, N. (2014), S. 5 f.; Rudolph, B., Schäfer, K. (2010), S. 177.
11 Vgl. Dufresne, C., Goldstein, R., Martin, J. (2001), S. 2181; Pu, X., Wang, J., Wu, C. (2011), S. 62.
12 Vgl. Wang, H., Zhou, H., Zhou, Y. (2011), S. 6.
13 Vgl. Hutzschenreuter, T. (2009), S. 157 f.
14 Vgl. Pu, X., Wang, J., Wu, C. (2011), S. 62 f.
15 Vgl. Deutsche Bundesbank (2004), S. 56; Wang, H., Zhou, H., Zhou, Y. (2011), S. 7 f.
16 Vgl. Lesplingart, C., Majois, C., Petitjean, M. (2012), S. 269.
17 Vgl. Becker, R. (2015), S. 91; Lesplingart, C., Majois, C., Petitjean, M. (2012), S. 270; Wang, H., Zhou, H., Zhou, Y. (2011), S. 8.
18 Vgl. Saretto, A., Tookes, H. (2013), S. 1201 f.; Wang, H., Zhou, H., Zhou, Y. (2011), S. 8.
19 Vgl. Greatrex, C. (2009b), S. 194.
20 Vgl. Gaida, M. (2002), S. 208.
21 Vgl. Wang, H., Zhou, H., Zhou, Y. (2011), S. 8.
22 Vgl. Patel, K., Pereira, R. (2007), S. 108; Pu, X., Wang, J., Wu, C. (2011), S. 59.
23 Vgl. Greatrex, C. (2009), S. 194; Ericsson, J., Jacobs, K., Oviedo, R. (2009), S. 110.
24 Vgl. Ericsson, J., Jacobs, K., Oviedo, R. (2009), S. 110.
25 Vgl. Patel, K., Pereira, R. (2007), S. 108.
26 Vgl. Naifer, N. (2014), S. 14 f.