Informationseffizienz auf dem Credit Default Swap Markt

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einführung

2. Theoretische Darstellung der Informationseffizienzhypothese im Kapitalmarkt
2.1 Definitionen und Ausprägungen des Informationsbegriffs
2.2 Begriff und Bedeutung der Informationseffizienz nach Fama
2.3 Formen der Informationseffizienz und ihre methodische Überprüfung

3. Methodologische Überprüfung der Informationseffizienz am Markt für CDS
3.1 Entwicklung und Merkmale des globalen CDS-Marktes
3.2 Informationsverteilung am CDS-Markt
3.3 Empirische Befunde
3.3.1 Informationsgehalt und Modellierung der CDS-Prämie
3.3.2 Darstellung des Antizipationseffekts anhand des Einflusses von Ertragszahlen und Ratingmeldungen auf CDS-Spreads
3.3.3 Zwischenfazit und Herleitung der Hypothesen

4. Empirische Untersuchung des Ankündigungseffekts im europäischen SCDS-Markt zur Krisenzeit
4.1 Untersuchungsmethodik der Ereignisstudie
4.2 Definition des Untersuchungsgegenstandes
4.3 Ermittlung der erwarteten und abnormalen CDS-Spread-Veränderung
4.4 Aggregation und statistische Analyse der abnormalen CDS-Spread-Differenz
4.5 Deskriptive und explorative Datenanalyse
4.6 Zusammenfassung und Diskussion der Ergebnisse

5. Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: 10-Jahres-Entwicklung der CDS-Bruttovolumina auf globalem Level

Abb. 2: Stilisierte Muster der Kursanpassung an neue Informationen

Abb. 3: Darstellung der CDS-Spread-Entwicklung im gesamten Untersuchungszeitraum

Abb. 4: Abbildung AASC und CAASC im Ereignisfenster

Abb. 5: Entwicklung der CAASC nach Art der Ankündigung

Abb. 6: Verlauf des iTraxx WE Sov. Index im Beobachtungszeitraum 2010 bis 2015

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Dimensionen und Definitionen des Informationsbegriffs

Tab. 2: Wichtige Verfahren zur Untersuchung der Informationseffizienz

Tab. 3: Auswahl der Ankündigungen zu Zahlungsschwierigkeiten

Tab. 4: Auswahl der Ankündigungen zu länderspezifischen Rettungspaketen

Tab. 5: Auswahl der Ankündigungen zu Programmen

Tab. 6: Entscheidungstabelle für Signifikanztests

Tab. 7: Abnormale Spreadveränderungen im Ereigniszeitraum

Tab. 8: Auswahl an Credit-Ratings der Staaten der Eurozone

Tab. 9: Beobachtete CDS-Spreads und ihre täglichen Veränderungen im gesamten Untersuchungszeitraum

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einführung

Die Effizienzmarkthypothese ist ein zentrales Konzept der modernen Kapitalmarkttheo- rie. Es geht auf empirische Beobachtungen einer scheinbar zufälligen Verteilung speku- lativer Marktpreise und ihrer Unabhängigkeit von Fundamentaldaten aus dem Jahr 1900 zurück. Die Thematik wurde von dem französischen Mathematiker Louis Bachelier in seiner Dissertation aufgegriffen, in der er das zeitliche Kursverhalten französischer Wertpapiere untersuchte und darstellte, dass die Kursänderungen stochastisch unabhän- gig, identisch verteilt und zufällig waren und auf Basis einer historischen Preisentwick- lung nicht prognostiziert werden konnten.^[1] Nachfolgende Arbeiten behandelten das Konzept aus rein empirischen Gesichtspunkten. Erstmals theoretisch waren die Erklä- rungen von Mandelbrot und Samuelson. Sie identifizierten unabhängig voneinander, dass die informationsbasierte Erwartungsbildung Grund für die scheinbare Zufälligkeit und hohe Volatilität des Preisverhaltens ist.^[2]

In jenen Untersuchungen wurde der Information wenig Gewicht beigemessen, denn es wurde von einer vollständigen Informationsverteilung ausgegangen. Die Diskussion um die Informationseffizienz im Kapitalmarkt prägte Fama im Jahr 1970. Denn Gegenstand des Konzepts der besprochenen Markteffizienz ist die Verbreitung und Verarbeitung relevanter Informationen für die Bewertung von Wertpapieren. Märkte sind effizient, sofern Wertpapierpreise alle verfügbaren Informationen reflektieren^[3], dennoch erfordert Effizienz nicht, dass alle Marktteilnehmer über die gesamte Information verfügen. Die Institutionalisierung der Informationsteilmengen bzw. der drei Formen der Informationseffizienz (schwach, halbstreng, streng)^[4] resultierte daher in einer umfangreichen Untersuchung der Informationseffizienz am Kapitalmarkt.

Anfänglich bezogen sich die meisten Untersuchungen auf den Aktienmarkt,^[5] im weite- ren Verlauf wurden weitere empirische Untersuchungen in Anleihen-, Devisen- und Rohstoffmärkte in unterschiedlichen Zeiträumen mit verschieden Methoden publiziert.

In den letzten Jahren stieg das Interesse am relativ jungen Markt für Credit Default Swaps (CDS). CDSs sind Kreditderivate^[6], die im Grunde einer Kreditausfallversiche- rung ähneln. Sie sind im Ursprung bilaterale Verträge, die hauptsächlich außerbörslich (over the counter) zwischen zwei Finanzinstitutionen geschlossen werden, um ein be- stimmtes Kreditrisiko, vertraglich als ein sogenanntes Kreditereignis (credit event)^[7] de- finiert, aus einem zugrundeliegenden Geschäft abzusichern.^[8] Das abzusichernde Grund- geschäft kann unterschiedlich ausgestaltet sein, daher gibt es im Wesentlichen drei Ar- ten von CDSs im Markt. Der single-name CDS ist am weitesten verbreitet und bezieht sich auf eine einzelne Verbindlichkeit oder einen einzigen Referenzschuldner (reference entity). Das Referenzaktivum kann z.B. eine Anleihe eines Unternehmens oder eines Staates sein. CDSs, deren Referenzeinheit aus einer Gruppe von Verbindlichkeiten oder Referenzschuldnern bestehen, sind sogenannte multi-name CDSs. Darin unterscheidet man CDS-Kontrakte auf bestimmte Märkte, tranchierte Indizes (CDS-Indizes, wie z.B. den iTraxx^[9] ) oder einen maßgeschneiderten Korb von Titeln (Basket-CDS).

Für das Risiko, das der Sicherungskäufer (Sicherungsnehmer, protection buyer) für ei- nen begrenzten Zeitraum an einen Sicherungsverkäufer (Sicherungsgeber, protection seller) überträgt, erhält der Sicherungsverkäufer eine einmalige oder periodische Ge- bühr^[10], die CDS-Prämie (CDS-Spread, CDS-Premium).^[11] Die Zahlung erlischt bei Ab- lauf des Vertrages oder bei Eintritt eines Kreditereignisses. Bei letzterem ist der Siche- rungsverkäufer dazu verpflichtet, dem Sicherungsnehmer einen Ausgleich für den ent- standenen Schaden zu zahlen. Dies kann entweder in Form eines physischen Ausgleiches (physical settlement) oder eines Barausgleiches (cash settlement) erfolgen.^[12]

Seit Einführung der CDSs ist die Quantität und Qualität ihrer Marktdaten deutlich ge- stiegen. Das zunehmende Interesse am CDS als Untersuchungsgegenstand in der empi- rischen Kapitalmarktforschung wird vor dem Hintergrund der Informationseffizienzhy- pothese dadurch begünstigt. Der Großteil der Untersuchungen bezieht sich auf folgende drei Themenbereiche: 1) Determinanten der CDS-Spreads, 2) Effizienz des CDS- Marktes und 3) Zusammenhang zwischen CDS-, Aktien- und Anleihenmarkt.^[13] Die vor- liegende Arbeit beschäftigt sich ausschließlich mit den ersten zwei Themenbereichen. Der dritte Themenbereich sieht eine komparative Studie zwischen Finanzmärkten vor. In dieser Arbeit wird jedoch ausschließlich der CDS-Markt analysiert. Insgesamt ist die Zielsetzung der Analyse den aktuellen Wissensstand zur Informationseffizienz im glo- balen CDS-Markt aufzuarbeiten und zusätzlich folgende Fragen zu beantworten:

- Welche externen Informationen beeinflussen den CDS-Spread?
- Wie reagiert der CDS-Markt bei Ankündigungen zu Ergebnismeldungen, Ra- tings und Programmen?^[14]
- Antizipieren CDS-Spreads die Richtung der Ankündigungen?

Die Arbeit enthält daher fünf Gliederungspunkte. Zur Beantwortung der Forschungsfra- gen wird im zweiten Kapitel ein Grundverständnis der Theorie der Informationseffizi- enz in Kapitalmärkten vermittelt und theoretisch diskutiert. Im dritten Kapitel werden empirische Befunde zur Beantwortung der Forschungsfragen vorgestellt. Im vierten Kapitel wird die eigene empirische Analyse vorgestellt und kritisch reflektiert. Ab- schließend werden die Ergebnisse zusammengefasst und ein Ausblick gegeben.

2. Theoretische Darstellung der Informationseffizienzhypothese im Kapi- talmarkt

Zu Beginn wird das Konzept der Informationseffizienz im Kapitalmarkt vorgestellt. Da- für wird der Informationsbegriff abgegrenzt und eine verbale sowie mathematische De- finition der Informationseffizienz nach Eugene F. Fama aus dem Jahr 1970 aufgezeigt. Zum Abschluss werden die im Kapitalmarkt vorhandenen Informationsteilmengen bzw. die drei Formen der Informationseffizienz und die Verfahren zur empirischen Überprüf- barkeit thematisiert.

2.1 Definitionen und Ausprägungen des Informationsbegriffs

Für den Informationsbegriff existieren in der wissenschaftlichen Literatur unterschiedli- che Definitions- und Erklärungsansätze (Tab.1). Erstmals im Sinne der Untersuchung des ökonomischen Entscheidungsverhaltens der Wirtschaftssubjekte prägte Waldemar Wittmann den Begriff der Information in den Wirtschaftswissenschaften wie folgt: „In- formationen sind zweckorientiertes Wissen, wobei der Zweck der Bildung von Erwar- tungen zur Vorbereitung (Planung) von Handlungen liegt.“^[15] Die ökonomische Rolle von Informationen fand im Rahmen der neoklassischen Modellierung der Finanzmärkte jedoch bis in die 1960er Jahren wenig Beachtung.^[16] So gehen alle wesentlichen Arbei- ten, wie das Capital Asset Pricing Model, dem Fisher-Separationstheorem und das In- formationseffizienzkonzept, von vollständigen Informationen für alle Marktteilnehmer aus. Der Informationsbeschaffungsprozess sowie die Existenz und Konsequenzen unter- schiedlicher Informationssets werden dabei folglich ausgeblendet.^[17]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^{[18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27]}

Tab. 1: Dimensionen und Definitionen des Informationsbegriffs^[28]

Informationen können je nach Bezug statischer oder dynamischer, subjektiver oder ob- jektiver, privater oder öffentlicher Natur, symmetrisch oder asymmetrisch verteilt und erster oder höherer Ordnung sein.^[29] Der statische Begriff beschreibt einen akkumulierten Bestand an entscheidungsrelevantem Wissen, das jederzeit abrufbar und durch Fakten und Daten über die Umwelt angeeignet Wirtschaftssubjekten zur Verfügung steht,^[30] während dynamische Informationen zu einer Änderung des Wissens bzw. Informations- standes durch Nachrichten oder Signale führt.^[31] Objektive Informationen sind Aussagen über allgemein anerkannte bzw. wahre Tatbestände der Umwelt, subjektive schließen auch individuelle Meinungen bzw. Ansichten ein. Private Informationen sind als solche klassifiziert, die nur für bestimmte Individuen einzeln oder in einer Gruppe zugänglich sind, öffentliche Informationen sind jene, die allen Wirtschaftssubjekten gleichermaßen zur Verfügung stehen.^[32]

Damit einhergehend ist die Einordnung in symmetrische und asymmetrische Informati- onsverteilung: Sofern sämtliche Informationen keinen Restriktionen allen Wirtschafts- subjekten unterliegen, ist die Informationsverteilung symmetrisch. Bei Existenz von privaten Informationen gibt es Wirtschaftssubjekte deren Wissen sich qualitativ oder quantitativ von dem anderer Individuen unterscheidet. Schließlich können Informatio- nen erster oder höherer Ordnung sein: Entscheidungsrelevante Kenntnisse über die Umwelt, mögliche Handlungsalternativen und potentielle Umweltzustände zusätzlich zu ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit sind Informationen erster Ordnung. Wenn sich Infor- mationen auf Aussagen über Informationen beziehen, spricht man von Meta- Informationen oder Informationen eines höheren Ranges. Informationen zweiter Ord- nung sind z.B. Informationen über Herkunft, Adressaten, Geheimhaltung und Verbrei- tungsgrad anderer Informationen.^[33]

2.2 Begriff und Bedeutung der Informationseffizienz nach Fama

Das Informationskonzept^[34], das Eugene F. Fama in seinem Artikel „Efficient Capital Markets: A Review of Theoretical and Empirical Work“ (1970) vorstellte, liefert neben einer Reihe von empirischen Studien erstmals einen theoretisch fundierten Ansatz zur Beschreibung des Zusammenhangs zwischen der Informationsverarbeitung bzw. Erwar- tungsbildung am Kapitalmarkt und der Preissetzung.^[35] Obwohl Fama zahlreiche Unter- suchungen zur Markteffizienz vorausgegangen sind, wird sein beschriebenes Konzept als Industriestandard angesehen.^[36] Denn trotz vielfältiger Kritiken^[37] und Weiterentwick- lungen hat sich die Position Famas aus dem Jahr 1970 in der Literatur weitestgehend durchgesetzt.^[38]

Wie auch für den Informationsbegriff besteht in der Literatur keine eindeutige Definition für die Informationseffizienz. Die Begriffsdefinitionen nach Fama wurden über die Jahre konkretisiert, die Grundidee, basierend auf den Arbeiten von Hayek (1945)^[39], blieb die gleiche.^[40] Die verbalen Definitionen sagen insgesamt aus, dass ein Markt als (informations-)effizient bezeichnet wird, wenn die durch Angebot und Nachfrage bestimmten Preise in jedem Augenblick sämtliche verfügbaren Information vollständig widerspiegeln („fully reflect“), unter der Voraussetzung, dass, zur Schaffung eines effizienten Marktes, allen Marktteilnehmern Informationen unverzüglich, im vollen Umfang und kostenlos zur Verfügung stehen, um durch gerechte Preise den Marktteilnehmern adäquate Signale für Ressourcenallokationen zu bieten.^[41]

Fama ergänzt das Informationseffizienzkonzept aufgrund der vagen verbalen Definition Effizienz, Random-Walk-Effizienz, Arbitrage-Effizienz, Wettbewerbs-Effizienz, Handels-Effizienz, Transaktions-Effizienz und Marktzugangs-Effizienz vgl. Sapusek, A. (1998), S. 13 ff.

mit der Anwendung eines statischen Kapitalmarktgleichgewichtsansatzes.^[42] Ausgehend von einer Barwertformel entspricht der gegenwärtige Marktpreis eines Wertpapiers zum

Zeitpunkt t der diskontierten Summe des bekannten zukünftigen Marktpreises und

der bekannten, zukünftigen Couponzahlung oder Dividende : ^[43]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

bzw. für

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

mit: Marktpreis eines Wertpapiers j zum gegenwärtigen Zeitpunkt t

Periodenertragsrate.

In der Realität gibt es keine Gewissheit über zukünftige Preise. Preise entwickeln sich daher nicht deterministisch sondern zufällig (stochastisch). Dies bedeutet, dass sich auf Basis des gegenwärtigen und somit begrenzten Informationsstandes eine Verteilung von Zukunftswerten mit unterschiedlichen Eintrittswahrscheinlichkeiten formulieren lässt.^[44] Wird Gleichung (2) stochastisiert, ergibt sich Formel (3).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Umgestellt (4) entspricht sie der nach Fama (1970) vorgestellten „fair game“ Formel.^[45]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^[46]

mit: E Erwartungswertoperator

Preis eines Wertpapiers j zum Zeitpunkt t

Preis eines Wertpapiers j zum Folgezeitpunkt t+1 Ein-Perioden-Ertragsrate in %, mit Set aller verfügbaren („fully reflected“) Informationen Man spricht von einem „fair game“, weil in jedem Zeitpunkt die Wahrscheinlichkeit ei- ner positiven um den Erwartungswert bereinigten Kursänderung genau der Chance einer entsprechenden negativen Änderung entspricht, denn grundsätzlich liegt ein „fair ga- me“ vor, wenn „the mathematical expectation of the speculator is zero”.^[47] Das „fair ga- me model“ basiert daher auf der Prämisse, dass der Zustand eines Kapitalmarktgleich- gewichts durch erwartete Ertragsraten überprüft werden kann.^[48] Gleichung (4) sagt so- mit aus, dass der Markt zum Zeitpunkt t auf Basis des Informationssets eine Erwartung

über den Wertpapierpreis zum Zeitpunkt t+1 bildet.^[49] Ein Überschuss wird als Differenz zwischen dem beobachteten Marktpreis und dem erwarteten Wertpapierpreis berechnet

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

mit einem Erwartungswert gleich null. Der stochastische Prozess ist dann ein „fair game“ hinsichtlich des Informationssets .

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Auch durch Anwendung einer Handelsregel wurde gezeigt, dass es folglich in einem Kapitalmarktgleichgewicht keine Möglichkeit gibt, eine Rendite über der Gleichge- wichtsrendite, oder einen Überschuss über dem prognostizierten Wertpapierpreis auf Basis des Informationssets zu generieren, sofern alle Informationen vollständig in der erwarteten Ertragsrate widergespiegelt werden (Erwartungswert gleich null). Unter der Bedingung des „fair games“, dass sich im Durchschnitt Gewinne und Verluste aus- gleichen, können gelegentliche Zufallsgewinne realisiert werden. Langfristig sind Spekulationsgewinne auf informationseffizienten Kapitalmärkten ausgeschlossen.^[50]

Im Zuge der Kritik^[51], die der Darstellung entgegenkam, präzisierte Fama den Markteffizienzbegriff, den Preisbildungsprozess und das Informationsset im Jahr 1976. Fama schreibt: „[...] market efficiency means that the market is aware of all information and uses it correctly“. Als Erweiterung des Modells wird genannt:

„Market efficiency requires that in a setting the prices of securities at , the market correctly uses all available information. For simplicity, assume that the prices of securities at time depend only on the characteristics of the joint distribution of prices to be sat at time . Market efficiency then requires that in setting prices at the market correctly uses all available information to as- sess the joint distribution of prices at .“^[52]

Der Preisbildungsprozess wird daher unter der Bedingung, dass am Markt als^[53]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

mit: Von den Marktteilnehmern genutztes Informationsset in

Gesamte, objektiv existierendes Informationsset in

verfügbar und dem Markt^[54] bekannt ist, durch den Vergleich zweier Dichtefunktionen beschrieben:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Informationseffizienz liegt dann vor, wenn die durch die Marktakteure geschätzte bzw. „vermutete“ Wahrscheinlichkeitsverteilung der theoretischen, „wahren“ Wahrschein- lichkeitsverteilung des zukünftigen Wertpapierkurses unter Einbezug aller verfügbaren Informationen entspricht.^[55] Fama trifft jedoch mit der Beschreibung des „fair me“ Models keine Aussagen zu den Eigenschaften des stochastischen Prozesses, der die Kurse im Gleichgewicht generiert. Daher wird auf Spezialfälle, wie z.B. das „submart- ingale“^[56] und „random walk“^[57] Model eingegangen,^[58] die Modelle für die erwarteten Gleichgewichtsraten darstellen.^[59] Jene Definition wird in seinen späteren Arbeiten als Voraussetzung für die empirische Überprüfung der Informationseffizienz im Kapital- markt gesehen.^[60] Außerdem erweitert Fama die Angaben über das Informationsset. So enthält das Informationsset nicht nur den „state of the world“^[61], sondern auch das Wissen, das die Entwicklung dieses Zustands beschreibt.^[62] Es werden daher nicht nur aktuelle und vergangene Daten wie z.B. Umsatzzahlen, das politische Klima, Präferen- zen der Konsumenten und Investoren berücksichtigt, sondern auch die Abhängigkeiten zwischen den Daten.^[63] Die genannten Modelle ermöglichen eine rein qualitative Aussa- ge über die Hypothese der starken Informationseffizienz zu treffen und das unabhängig vom gewählten Ertragsmodel. Sie dienen als Nachweis darüber, dass Informationen vom Markt verarbeitet wurden, nicht aber wie der Grad der Verarbeitung ist.^[64]

2.3 Formen der Informationseffizienz und ihre methodische Überprüfung

Famas ursprüngliche Definition basiert auf einem informationseffizienten Markt, in dem Wertpapierkurse alle verfügbaren Informationen reflektieren. Dieses Postulat ist hoch angesetzt und empirische Untersuchungen der Informationseffizienz beziehen sich stets auf bestimmte Informationen. Auf Basis der konstitutiven Bedingungen, dass sämtliche objektiv verfügbaren Informationen jedem Marktteilnehmer kostenlos zur Verfügung stehen, Transaktionskosten nicht existieren, alle Marktteilnehmer gleichzei- tig Preisnehmer sind, die rational handeln,^[65] werden die Informationen in drei Teilmen- gen^[66] eingeteilt:^[67]

- Schwache Informationseffizienz (weak information efficiency): enthält bereits veröffentlichte und somit ausschließlich vergangene Informationen. Hier erken- nen Investoren unverzüglich alle systematischen Abhängigkeiten zwischen Kursrealisationen und versuchen diese durch Spekulation auszunutzen. Für den Markt bedeutet dies, dass die ausgelöste Preisbewegung eine Unabhängigkeit der Folgebewegungen der Marktpreise zur Folge hat und folglich keine Aussage über künftige Preisentwicklungen gemacht werden können.^[68]

- Halbstrenge Informationseffizienz (semistrong information efficiency): ent- hält zusätzlich alle öffentlich zugänglichen Informationen (z.B. Ankündigungen zu jährlichen Ergebniszahlen, Aktiensplits). Hierbei werden die Zusammenhän- ge zwischen vergangenen und gegenwärtigen öffentlichen Informationen er- kannt, durch Transaktionen erkannt und so eliminiert.^[69] In diesem Umfeld sind Überrenditen durch die Analyse der historischen und gegenwärtig verfügbaren öffentlichen Informationen unmöglich zu realisieren, da künftige Kurse nicht mit vergangenen oder aktuellen Realisationen ihrer Fundamentaldaten erklärt werden können.^[70]

- Starke Informationseffizienz (strong information efficiency): enthält zusätz- lich Insiderinformationen. Jene Informationen sind nur einem bestimmten Wirt- schaftssubjekt oder einer bestimmten Gruppe zugänglich. In diesem Umfeld ist es gar Investoren „mit privilegierten oder monopolartigen Zugang zu kursrele- vanten Informationen, sogenannten Insidern, [...]“^[71] nicht möglich überdurch- schnittliche Gewinne am Finanzmarkt zu erzielen.^[72]

Welcher Grad der Informationseffizienz im betrachteten Markt vorliegt, kann mithilfe unterschiedlicher Testverfahren empirisch ermittelt werden (Tab. 2).^[73] Tests der schwa- chen Informationseffizienz sind primär Zeitreihenanalysen, die systematische Abhän- gigkeiten, wie z.B. in Form von Autokorrelationen, sequentiellen Kursänderungen mit tendenziell gleichen oder gegenläufigen Vorzeichen, einer Tendenz des Kurses zum Mittelwert mit der Folge eines unterproportionalen Anstiegs des relativen Varianzni- veaus im Zeitablauf, zu identifizieren und mit einer Kursprognose auf Basis historischer Daten signifikante Überrenditen ermöglichen können.^[74] Eine gängige Methode ist die Berechnung der Autokorrelation, die in jedem Buch zur Zeitreihenanalyse näher erläu- tert wird.^[75] Damit die Informationseffizienzhypothese gelten kann, müssen Renditen bzw. Kursveränderungen unkorreliert sein. Bei Vorliegen einer Normalverteilung heißt die Unkorreliertheit Unabhängigkeit.^[76] Statistisch signifikante Autokorrelationen sind nicht unbedingt ein Indiz für Informationsineffizienz, wenn dynamische Asset-Pricing- Modelle für die Bewertung der Gleichgewichtsrendite genutzt werden, da jene mit der Informationseffizienzhypothese vereinbar sind.^[77]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 2: Wichtige Verfahren zur Untersuchung der Informationseffizienz^[78]

Empirische Tests der halbstrengen Informationseffizienz konzentrieren sich auf die Fra- ge der Ausnutzbarkeit von öffentlich bekannten, historischen oder aktuellen Informatio- nen zur Erstellung überlegener Kursprognosen und der Erzielung von Überrenditen.^[79] Eine Ereignisstudie beschäftigt sich mit der unmittelbaren Reaktion der Kurse auf neue Informationen im Hinblick auf Zeitverzögerungen und ineffiziente Preisanpassungen.^[80] Das vektorautoregressive Verfahren untersucht den Erklärungsgehalt bzw. die Progno- sekraft von historischen und aktuellen Fundamentalinformationen für die Kursentwicklung. Des Weiteren wird auch versucht, saisonale oder fundamentale Marktanomalien zu identifizieren und auszunutzen.^[81]

Bei der empirischen Überprüfbarkeit der strengen Informationseffizienz wird unter- sucht, ob der Preis auch solche Informationen widerspiegelt, die nur einzelnen Investo- ren oder einer bestimmten, begrenzten Gruppe an Individuen zugänglich sind, soge- nannte Insiderinformationen. Dies wird anhand der ökonomischen Nutzbarkeit von In- siderinformationen bzw. mit der Erzielung einer Überrendite erreicht.^[82] Im Detail wer- den z.B. auf Insiderhandel verdächtige Kursschwankungen über abnormale Renditen bzw. Umsätze vor der Bekanntgabe von öffentlich zugänglichen Informationen identifi- ziert.^[83]

3. Methodologische Überprüfung der Informationseffizienz am Markt für CDS

Nachdem der theoretische Rahmen für die Überprüfung der Informationseffizienz im Kapitalmarkt geschaffen ist, widmet sich dieses Kapitel der Überprüfung der Informati- onseffizienz im CDS-Markt. Dafür werden zuerst mögliche Merkmale des CDS- Marktes dargestellt, angefangen mit einem kurzen Abriss der Entwicklung und Art der Marktstruktur. Nachfolgend wird im Hinblick auf die Marktteilnehmer analysiert, ob eine Informationssymmetrie im Markt vorliegt. Der vorletzte Abschnitt beschäftigt sich mit dem Informationsgehalt von CDS-Spreads, den Basisdeterminanten und einer aus- gewählten Darstellung der Informationen, die empirisch untersucht, einen Einfluss auf CDS-Spreads ausüben. Abschließend wird zusammengefasst, ob der CDS-Markt infor- mationseffizient ist.

3.1 Entwicklung und Merkmale des globalen CDS-Marktes

Der relativ junge Markt entwickelte sich von einem exotischen Nischenmarkt zu einer großen Plattform für den Handel von Kreditrisiken. Seit Einführung der ersten CDSs im Jahr 1990 ist der Markt bis zum Ausbruch der Finanzkrise rasant gewachsen. Gemessen am Volumen (Brutto-Nominalwerte^[84] ) hat der Markt einen Höchststand von geschätz- ten^[85] 60 Billionen USD im Jahr 2007 erreicht (Abb. 1). Damit hätte der CDS-Markt bei- nahe den Markt für Fremdwährungsderivate als zweitgrößtes Segment im OTC- Derivatemarkt eingeholt. ^[86] Zu den treibenden Faktoren, die das Marktwachstum förder- ten, zählen^[87]

- die niedrigen Transaktionskosten,^[88]
- die Einsatzmöglichkeit im Rahmen von strukturierten Produkten,
- die Anreize bei Banken ihre Kreditrisiken günstig zu steuern,
- die Möglichkeit das Ertrags-/Risikoprofil im Portfolio zu verbessern.

Im Anschluss fielen die ausstehenden Volumina, jedoch nicht dadurch, dass die Attrak- tivität aufgrund der fehlenden Marktdynamik im Zuge der Finanzmarktkrise sank, son- dern durch die zunehmende Nutzung sogenannter „trade compression cycles“,^[89] dem Abbau von Bilanzpositionen (deleveraging) und einer strengeren Regulierung des Marktes^[90].

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: 10-Jahres-Entwicklung der CDS-Bruttovolumina auf globalem Level^[91]

[...]

---

^[1] Vgl. Bachelier, L. (1900)/ (Hrsg.) Cootner, P.H. (1967).

^[2] Vgl. Mandelbrot, B. (1963), S. 394 ff; Samuelson, P.A. (1965), S. 41 ff.

^[3] Vgl. Fama, E.F. (1970), S. 383.

^[4] Vgl. Kapitel 2.3.

^[5] Jener Markt gilt als empirisch als schwach bzw. halbstreng informationseffizient, jedoch nicht vollum- fänglich für alle Märkte bzw. Segmente. Vgl. z.B. Wagner, E. (2008), S. 105.

^[6] Nach § 2 Abs. 2 Nr. 4 WpHG sind Kreditderivate definiert als „alle als Kauf, Tausch oder anderweitig ausgestaltete Festgeschäfte oder Optionsgeschäfte, die zeitlich verzögert zu erfüllen sind und dem Transfer von Kreditrisiken dienen“. In § 1 Abs. 11 Satz 3 Nr. 4 KWG ist eine mit dem WpHG über- einstimmende Legaldefinition enthalten.

^[7] Typische Kreditereignisse sind dabei z.B. ein Zahlungsverzug oder Zahlungsausfall, Insolvenzantrag oder Restrukturierung von Verbindlichkeiten zu Lasten der Gläubiger. Vgl. Deutsche Bundesbank (2005), S. 44.

^[8] Kontrakte, die eine Kreditausfallversicherung bieten, sind keine Erfindung der Neuzeit. Mit Akkrediti- ven (letters of credit) und Garantien (credit guarantees) konnten Risiken aus Kreditbeziehungen be- reits auf Banken übertragen werden und mit Kreditausfallversicherungen oder Restschuldversiche- rungen kann das Risiko an eine Versicherung übermittelt werden. Diese Optionen sind jedoch im Gegensatz zu CDSs nicht vom Grundgeschäft trenn- und handelbar.

^[9] Vgl. dazu z.B. Franzen, D. (2015), S. 69 ff.

^[10] Die Zahlung erfolgt häufig vierteljährlich, dennoch gibt es Kontrakte, bei denen die Prämie jeden Mo- nat, halbjährlich oder jährlich gezahlt wird. Vgl. Hull, J. C. (2014), S. 548.

^[11] Der Risikokäufer steht so in einer indirekten Kreditbeziehung mit dem Referenzschuldner.

^[12] Bei dem physical settlement (gilt als Marktstandard) kann der Sicherungsnehmer zwischen gleicharti- gen Wertpapieren („cheapest-to-deliver“-Option) wählen. Bei einem single-name CDS transferiert der Sicherungsnehmer dem Sicherungsgeber im Falle eines Kreditereignisses die Referenzeinheit (z.B. Anleihen oder Buchkredite). Als cash settlement wird eine Ausgleichszahlung in Höhe der Dif- ferenz zwischen dem Nominalwert der Referenzaktiva und ihrem Marktwert nach Eintritt des Kredi- tereignisses gewährt. Ein cash settlement findet vorrangig Anwendung, wenn der CDS ein Kredit- portfolio absichert, und einzelne Kredite aus diesem schwerer zu trennen sind. Vgl. Deutsche Bun- desbank (2005), S. 44.

^[13] Vgl. Greatrex, C.A. (2008), S. 2.

^[14] Mit den Programmankündigungen sind jene gemeint, die zur Zeit der Europäischen Staatsschuldenkrise zur Stabilisierung der Europäischen Wirtschafts- und Währungsunion beitragen sollen. Siehe Kapitel 4.

^[15] Wittmann, W. (1959), S. 14. Im Hinblick auf die Informationseffizienzhypothese ist diese Abgrenzung relevant, da die für Bildung von ökonomischen Erwartungen der Marktteilnehmer notwendigen In- formationen explizit erwähnt werden. Vgl. Hopf, M. (1983), S. 15 ff.

^[16] Die ökonomische Relevanz von Informationen wurde erstmals im Rahmen der Entscheidungstheorie explizit erwähnt. Für eine weiterführende Darstellung vgl. Behrens, T. (1997), S. 17; Schredelseker, K. (2002), S. 274 f.

^[17] Vgl. Schredelseker, K. (2002), S. 267.

^[18] Seiffert, H. (1971), S. 28.

^[19] Simon, H. (1959), S. 272 ff.

^[20] Wiener, N. (1958), S. 114.

^[21] Weizsäcker, C.F. von (1959), S. 45.

^[22] Wiedemann, E. (1962), S. 145 ff.

^[23] Schredelseker, K. (2002), S. 269 ff.

^[24] Kunz, W. / Rittel, H. (1969), S. 36 ff.

^[25] Hopf, M. (1983), S. 6 ff.

^[26] Hörmann, H. (1977), S. 55.

^[27] Behrens, T. (1997), S. 17.

^[28] Vgl. Stephan, U. (1998), S. 43 ff.

^[29] Vgl. im Folgenden Behrens, T. (1997), S. 17 ff und Schredelseker, K. (2002), S. 269 ff.

^[30] Dazu gehören z.B. Kenntnisse über Handlungsalternativen sowie gegenwärtige und künftig beobacht- bare Umweltzustände und deren Eintrittswahrscheinlichkeiten. Vgl. Hirshleifer, R. / Riley, R. (1992), S. 167.

^[31] Vgl. Hirshleifer, J. / Riley,J. (1992), S. 167 f.

^[32] Vgl. ebenda.

^[33] Vgl. Hirshleifer, J. / Riley, J. (1992), S. 168 f.; Schredelseker, K. (2002), S. 274 ff.

^[34] Die Begriffe der Informations- und Markteffizienz werden hier als Synonyme behandelt. Dadurch dass Gegenstand des Konzepts der jeweils besprochenen Markteffizienz die Verbreitung und Verarbei- tung relevanter Informationen für die Bewertung von Wertpapieren ist, wird auch vom Konzept der Informationseffizienz gesprochen. Für eine Abgrenzung des Effizienzbegriffs in Pareto-Effizienz, Output-Effizienz, Erwartungswert-Effizienz, Varianz-Effizienz, Allokations-Effizienz, Preis-

^[35] Vgl. Heßling, W. von (2013), S. 70.

^[36] Vgl. LeRoy, S.F. (1989), S. 1592.

^[37] Eine kritische Würdigung des Informationseffizienzkonzepts findet hier nicht statt. Vgl. dafür z.B. LeRoy, S. (1976); Neumann, M./Klein, M. (1982); LeRoy, S. (1989); Grossman, S. J. / Stiglitz, J. E. (1980); Shiller, R. J. (2003); Malkiel, B. (2003) und (2005).

^[38] Vgl. Sapusek, A. (1998), S. 9.

^[39] Hayeks Informationstheorie untersucht die Informationsverteilung in einer Gesellschaft und stellt fest, dass ein dezentrales Preissystem des Marktes eine effiziente Form der Ressourcenverteilung in einer Gesellschaft darstellt, da durch die Handlungen informierter Marktteilnehmer, alle Informationen, die zuvor einzelnen Person spezifisch und limitiert vorbehalten war, im Preissystem enthalten sind. Vgl. Hayek, F. von (1945), S. 521 ff.

^[40] 1965 spricht Fama von einem „market where there are large numbers of rational, profit-maximizers ac- tively competing, with each trying to predict future market values of individual securities, and where important current information is almost freely available to all participants [...]“, 1969 von „a market that adjusts rapidly to new information“ und 1970 von „a market in which prices always ‚fully re- flect’ available information is called ‚efficient’“.

^[41] Vgl. Fama, E.F. (1970), S. 383; Sapusek, A. (1998), S. 9.

^[42] Vgl. ebenda, S. 383. Das Informationskonzept ist sehr stark mit der Zufälligkeit des Kursverhaltens verknüpft, daher führt Fama ein wesentliches Konzept zur Charakterisierung und Modellierung von zufälligen Kursverläufen dar.

^[43] Vgl. für die nachfolgende Darstellung Neumann, M./ Klein, M. (1982), S. 166.

^[44] Vgl. Neumann, M./ Klein, M. (1982), S. 166.

^[45] Die Idee eines ökonomischen Gleichgewichts als Indiz für Markteffizienz wurde bereits in zahlreichen Arbeiten aufgegriffen. So schreibt Mandelbrot z.B., dass „market efficiency is an aspect of economic equilibrium“ (zitiert nach Mandelbrot, B. (1971), S. 227). LeRoy erwähnt: „[...] at its most general level, the theory of efficient capital markets is just the theory of competitive equilibrium applied to the financial asset market“ (zitiert nach LeRoy, S. (1989), S. 1583).

^[46] Der im Marktgleichgewicht gebildete Erwartungswert der Ein-Perioden-Rendite auf Basis des Informa- tionssets muss mithilfe eines Erwartungswertmodells berechnet werden.

^[47] Vgl. Bachelier, L. (1900)/ (Hrsg.) Cootner, P.H. (1967), S. 28. Im Sinne der Markteffizienz wird das „Fair Game“ Model erstmals von Mandelbrot und Samuelson erwähnt und empirisch getestet. Vgl. Mandelbrot, B. (1966); Samuelson, P.A. (1965).

^[48] Fama geht dabei auf den „two parameter“ Ansatz von Sharpe und Lintner ein. Vgl. ebenda, S. 383; Sharpe, W.F. (1964); Lintner, J. (1965).

^[49] Die Erwartungswertbildung stellt ein Bindeglied zwischen Informationen und resultierenden Markter- gebnissen dar, das bei der Bewertung von Wertpapieren als Informationsverarbeitung bezeichnet wird. Prozessual bedeutet dies, dass Informationen interpretiert, auf dieser Basis Erwartungen bezüg- lich eines künftigen Marktgleichgewichts gebildet werden, und durch anschließende Transaktionen in einem entsprechenden Preisniveau resultieren. Vgl. Behrens, T. (1997), S. 18; Berk, J. / DeMarzo,P. (2013), S. 415 ff.

^[50] Vgl. Sapusek, A. (1998), S. 21.

^[51] Die erste Effizienzdefinition wurde als tautologisch, zu allgemein und nicht empirisch überprüfbar an- gesehen (vgl. dazu z.B. LeRoy, S .F (1976), S. 139 ff.; LeRoy, S .F. (1989), S. 1583 ff.) und daher im Zuge dessen weiterentwickelt. Vgl. dazu Fama, E. F. (1976a) und Fama, E. F. (1976b). Rosen- mayr und Kollmann haben sich z.B. der Fama’schen Definition angeschlossen. Vgl. Rosenmayr, E. (1985), S. 4 ff.; Kollmann, A. (1985), S. 43 ff.

^[52] Fama, E .F. (1976a), S 143. Erwiderung zur Anmerkung von LeRoy, S .F. (1976).

^[53] Vgl. nachfolgend Fama, E.F. (1976b), S. 134 ff.

^[54] Der Markt als Begriff ist eine Metapher und stellt im eigentlichen Sinne die Entscheidung von Indivi- duen und der Preisbestimmung im Anschluss dar. Vgl. Fama, E. F. (1976b), S. 135.

^[55] Vgl. Fama, E.F. (1976b), S. 136; Heßling, W. von (2013), S. 72.

^[56] Das „submartingale model“ ist ein stochastischer Prozess, bei dem immer höhere oder gleich hohe Kur- se als jene in der aktuellen Periode erwartete werden. Dies spiegelt eine positive Erwartungshaltung der Investoren wider und ist nur für Boomphase ein adäquates Modell. Sofern das Gleichheitszei- chen gilt, liegt ein „martingale model“ vor. Vgl. Sapusek, A. (1998), S. 24.

^[57] Das „random walk model“ ist eine „Verallgemeinerung“ des allgemeinen Erwartungsmodells bzw. „fair game“. Es geht von der Annahme aus, dass die sukzessiven Preisänderungen unabhängig voneinander sind und stellt sozusagen die empirische Überprüfung der Eigenschaften des „fair game model“ dar. Vgl. Fama, E. F. (1976a), S. 387.

^[58] 1976 unterscheidet Fama zwischen vier Modellen zur Bildung der Gleichgewichtsrendite bzw. - kurs- veränderungen. Der erwartete Kurs im Gleichgewicht kann positiv (submartingale), konstant (mart- ingale bzw. random walk) vom Marktmodell erzeugt werden oder durch eine „risk-return relations- hip“ charakterisiert sein. Vgl. Fama, E. F. (1976b), S. 137 ff.

^[59] Fama nennt vier Modelle, dennoch ist die Aufzählung nicht vollständig. Es gibt weitere statische und dynamische bzw. intertemporale Asset Pricing - Modelle, die jedoch nicht so oft diskutiert und em- pirisch belegt wurden, denn das „random walk model“ besticht durch seine Einfachheit. Werden Au- tokorrelationen in den Kursveränderungen gefunden, ist das ein Indiz für Marktineffizienz. Vgl. Sa- pusek, A. (1998), S. 25.

^[60] In diesem Zusammenhang wird das „joint hypothesis problem“ genannt, denn im Gegensatz zu Fama (1970) wird die Ansicht geteilt, dass die Informationseffizienzhypothese nur gemeinsam mit dem Bewertungsmodell getestet werden kann. Vgl. z.B. Fama, E. F. (1976a), (1976b), (1991). Sofern durch das Bewertungsmodell die Kurse nicht erklärt werden können, bedeutet dies, dass das Bewer- tungsmodell falsch ist. Es kann jedoch nicht mit Sicherheit angenommen werden, dass ein Bewer- tungsmodell korrekt ist, daher kann empirisch die gemeinsame Hypothese der Informationseffizienz und des Bewertungsmodells nicht überprüft werden. In diesem Sinne argumentiert Fama: „Neverthe- less, judged on how it has improved our understanding of the behavior of security returns, the past research on market efficiency is among the most successful in empirical economics, with good pro- spects to remain so in the future“. Zitiert nach Fama, E.F. (1991), S. 1576.

^[61] Fama, E. F. (1976b), S. 135.

^[62] Vgl. ebenda.

^[63] In einem effizienten Markt werden nicht nur gegenwärtige und historische Daten berücksichtigt, son- dern auch Entwicklungen antizipiert. Dabei kennen die Marktakteure nicht nur die Daten, sondern auch die zugehörigen datengenerierenden Prozesse. Vgl. Fama, E.F. (1976b), S. 134 ff.

^[64] Vgl. Neumann, M./ Klein, M. (1982), S. 184.

^[65] Vgl. Fama, E.F. / Miller, M.H. (1972), S. 335. Die Definition der Bedingungen stellt keinen reellen Zu- stand dar. Es handelt sich „um einen im Wege pointierend hervorhebender Abstraktion gewonnenen Idealtypus“. Zitiert nach Neumann, M. / Klein, M. (1982), S. 169.

^[66] In seiner Neuauflage weicht er von dieser Einteilung ab, und spricht von „tests for return predictabilty“, „event studies“ und „tests for private information“.Vgl. Fama, E. F. (1991), S. 1576 f. Des Weiteren wird die Wahl der Teilmengen durch Neumann, M. / Klein, M. (1982) als unglücklich angesehen. „Denn es handelt sich nicht um unterschiedlich restriktiv formulierte Tests einer idealisierten Infor- mationsverarbeitungshypothese, da diese qua Idealisierung gegen empirische Beobachtungen immun ist. Sondern es handelt sich um verschiedene Tests unterschiedlich restriktiv formulierter Hypothe- sen über das an Märkten realisierte Ausmaß vollständiger Informationsverarbeitung.“ Zitiert nach Neumann, M. / Klein, M. (1982), S. 170. Daher wird postuliert, den objektiven Informationsstand in drei Teilmengen von Informationen mit Einbezug möglicher Grenzkosten aufzuspalten (Zentral/ de- zentral veröffentlichte Informationen und vorübergehend monopolisierte Informationen). Vgl. Neumann, M. / Klein, M. (1982), S. 171. Dieser Ansatz wird hier jedoch nicht weiter verfolgt.

^[67] Vgl. für die folgende Darstellung Fama, E.F. (1970), S.388 ff. Die verschiedenen Grade der Informati- onseffizienz mildern die Strenge der Definition, indem sie bestimmte Informationsmengen vonei- nander abgrenzen. Des Weiteren geht die Formulierung der Formen der Informationseffizienz nicht auf Fama sondern auf Roberts zurück, der eine Unterscheidung zwischen Tests für schwache und starke Informationseffizienz vornahm. Vgl. dazu Fama, E.F. (1970), S. 383f; Roberts, H. (1959).

^[68] Vgl. Leoni, W. (1990), S. 60 f.; Blase, H. (1994), S. 186. Diese Darstellung steht im Widerspruch zu den Aussagen der Technischen Analyse, die aussagt, dass auf Basis historischer Preise eine Progno- sebildung möglich ist.

^[69] Vgl. Leonie, W. (1990), S. 60 ff.; Blase, H. (1994), S. 186 f.

^[70] Vgl. Schremper, R. (2002), S.686; Glaum, M. (2002), S. 70 ff. Diese Darstellung steht im Widerspruch zu den Aussagen der Fundamentaldatenanalysten, die postulieren, dass auf Basis vergangener und aktueller Fundamentaldaten überlegene Prognosen erstellt werden können.

^[71] Heßling, W. von (2013), S. 81.

^[72] Der Grad der strengen Informationseffizienz entspricht der ursprünglichen These Famas, nach der Prei- se „fully reflect all available information“.

^[73] Vgl. Schremper, R. (2002), S. 690 f.; Heßling, W. von (2013), S. 83.

^[74] Vgl. zu diesen Verfahren Schremper, R. (2002), S. 690 f; Vaughan-Williams, L. (2005), S. 11 ff.; Sa- pusek, A. (1998), S. 199 ff.

^[75] Vgl. Sapusek, A. (1998), S. 199.

^[76] Vgl. dazu Rohatgi, V. (1976); Rohatgi, V. (1984).

^[77] Vgl. Sapusek, A. (1998), S. 199.

^[78] Vgl. Schremper, R. (2002), S. 690 f.; Heßling, W. von (2013), S. 83.

^[79] Die Überrenditen können entweder marktadjustiert oder risikoadjustiert berechnet werden. Bei der Marktadjustierung werden Renditedifferenzen zwischen der jeweiligen Aktie und einem Benchmark, falls kein Marktindex vorhanden ist, berechnet und im Anschluss als kumulierter Durschnitt über den Untersuchungszeitraum gebildet. Bei dem risikoadjustierten Ansatz werden Residuen des Marktmodells bzw. bei Einbezug eines risikolosen Zinssatzes zur Berechnung Residuen des Capital Asset Pricing Modells berechnet. Vgl. Sapusek, A (1998), S. 203; für eine historische Betrachtung Perold, A. F. (2004).

^[80] Vgl.im Detail Kap. 4.

^[81] Vgl. Heßling, W. von (2013), S. 84. Vgl. zu diesen Verfahren Schremper, R. (2002), S. 690 f; Vaug- han-Williams, L. (2005), S. 30 ff.; Sapusek, A. (1998), S. 202 ff.

^[82] Vgl. Heßling, von W. (2013), S. 84. Vgl. zu diesen Verfahren Schremper, R. (2002), S. 690 f; Vaug- han-Williams, L. (2005), S. 48 ff.; Sapusek, A. (1998), S. 203 ff.

^[83] Vgl. ebenda.

^[84] Ausgewiesen als notional amounts outstanding definiert BIS den Begriff wie folgt in Bank for Interna- tional Settlement (2015), S. 7 f.: „Nominal or notional amounts outstanding are defined as the gross nominal or notional value of all deals concluded and not yet settled on the reporting date. For con- tracts with variable nominal or notional principal amounts, the basis for reporting is the nominal or notional principal amounts at the time of reporting. Nominal or notional amounts outstanding pro- vide a measure of market size and a reference from which contractual payments are determined in derivatives markets. However, such amounts are generally not those truly at risk. The amounts at risk in derivatives contracts are a function of the price level and/or volatility of the financial refer- ence index used in the determination of contract payments, the duration and liquidity of contracts, and the creditworthiness of counterparties. They are also a function of whether an exchange of no- tional principal takes place between counterparties.“

^[85] Aufgrund der Intransparenz des OTC-Marktes zu der Zeit konnten nur Schätzungen vorgenommen werden.

^[86] Vgl. Bank for International Settlement (2015), S. 5.

^[87] Vgl. nachfolgend Deutsche Bundesbank (2005), S. 47 f.

^[88] Niedrige Transaktionskosten sind u.a. durch die Standardisierung der Kontraktbedingungen unter dem Big Bang Protocol der ISDA und geringeren Geld-Brief-Spannen gegeben.

^[89] Trade compression cycles wurden erstmals 2005 durch die schwedische Firma TriOptima ausgeführt. TriReduce ist ein Service bei dem Marktteilnehmer routinemäßig Informationen zu eingegangenen Positionen und Marktwerte mitteilen, TriOptima diese Informationen zentral sammelt und auf Basis eines Algorithmus eine neue Zusammensetzung der Trades vorschlägt, welche die ausstehenden Marktrisikopositionen reduzieren sollen. Die neuen Transaktionen behalten dabei die gleiche Aus- gangshöhe, wie bei vertraglicher Ausgabe. Insgesamt hat TriReduce CDSs mit einem Volumen von 66 Billionen USD eliminiert, davon die Hälfte im Jahr 2008, als die Sorgen bezüglich des Gegenparteirisikos am größten waren. Vgl. Bank for International Settlement (2010), S. 63 f.

^[90] Dazu gehört z.B. die Einführung einer Clearing-Pflicht und Meldepflicht für standardisierte OTC- Derivate gemäß EMIR, und das Verbot der Leerverkäufe. Die European Market Infrastructure Regu- lation (EMIR) hat das Ziel den außerbörslichen (over the counter) Derivatehandel transparenter und sicherer zu machen, indem standardisierte OTC-Derivate über zentrale Gegenparteien abgewickelt und OTC-Derivate an Transaktionsregister gemeldet werden müssen. In Umsetzung dieser Ziele und zur Schaffung eines einheitlichen aufsichtlichen Rahmens über Zentrale Gegenparteien (Central Counter Parties, CCPs) ist seit August 2012 die Verordnung (EU) Nr. 648/2012 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 4. Juli 2012 über OTC-Derivate, zentrale Gegenparteien und Trans- aktionsregister (ABl. L 201 vom 27.7.2012, S. 1) (EMIR) in Kraft getreten. Für eine detaillierte Dar- stellung des regulatorischen Rahmenwerks bis 2010 vgl. Deutsche Bundesbank (2010), S. 62 f.

^[91] Eigene Darstellung; Daten über BIS „Table 19: Amounts outstanding of over-the-counter (OTC) deriv- atives By risk category and instrument“ unter http://www.bis.org/statistics/dt1920a.pdf.