Der Einfluss der Recovery Rate auf das Pricing von Kreditderivaten


Masterarbeit, 2006
97 Seiten, Note: 1,8

Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

TABELLENVERZEICHNIS

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

1 PROBLEMSTELLUNG, ZIELSETZUNG UND AUFBAU DER ARBEIT

2 KREDITDERIVATE
2.1 GRUNDLEGENDE ÜBERLEGUNGEN
2.2 MARKTÜBERBLICK
2.3 ARTEN VON K REDITDERIVATEN
2.3.1 Credit Default Swap
2.3.2 Basket Kreditderivate I: N’th to Default Basket
2.3.3 Basket Kreditderivate II: Collateralized Debt Obligation
2.4 BEWERTUNG VON KREDITDERIVATEN
2.4.1 Grundlegende Überlegungen
2.4.2 Bewertung eines Credit Default Swap
2.4.3 Bewertung von Basket-Kreditderivaten
2.4.4 Copulabasiertes Bewertungsmodell

3 RECOVERY RATE
3.1 GRUNDLEGENDE ÜBERLEGUNGEN UND ÜBERBLICK
3.2 ANSÄTZE ZUR DEFINITION VON RECOVERY RATES
3.2.1 Ultimate Recovery
3.2.2 Market Recovery
3.2.3 Modellierte Recovery Rates
3.3 WESENTLICHE EINFLUSSFAKTOREN AUF DIE RECOVERY RATE
3.3.1 Einleitung
3.3.2 Seniorität und Sicherheiten
3.3.3 Wirtschaftliches Umfeld
3.3.4 Branche
3.3.5 Größe des Exposures
3.3.6 Zusammenhang zwischen Ausfa llwahrscheinlichkeit und Recovery Rate

4 SZENARIOANALYSE
4.1 EINLEITUNG
4.2 CDS
4.3 N’TH TO DEFAULT BASKET
4.4 CDO
4.4.1 Verlustverteilung und Korrelation
4.4.2 Verlustverteilung und Recovery Rate
4.4.3 Spreads und Recovery Rate
4.5 ZUSAMMENFASSUNG SZENARIOANALYSE

5 TRADING DER RECOVERY RATE
5.1 GRUNDLEGENDE ÜBERLEGUNGEN UND ÜBERBLICK
5.2 DIGITAL DEFAULT SWAPS UND FIXED RECOVERY CDS
5.3 RECOVERY SWAP

6 ZUSAMMENFASSUNG UND KRITISCHE WÜRDIGUNG

LITERATURVERZEICHNIS

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Nominalvolumen Kreditderivate und Verhältnis zu anderen Derivaten

Abbildung 2: Aufteilung des Kreditderivatemarktes

Abbildung 3: Grundstruktur eines CDS

Abbildung 4: Zahlungsströme eines CDS im Falle eines Kreditereignisses

Abbildung 5: Funktionsweise eines Nth-to-Default Baskets

Abbildung 6: NTD-Spreads in Abhängigkeit zur Korrelation

Abbildung 7: Funktionsweise eines (hypothetischen) idealtypischen synthetischen CDO

Abbildung 8: Überlebens- und Verteilungsfunktion in Abhängigkeit der Zeit (? = 0.075)

Abbildung 9: Verteilung der Recovery Rate

Abbildung 10: Arten von Recovery Rates

Abbildung 11: Default Rate, Loss Rate und Recovery Rate

Abbildung 12: Häufigkeiten der Recovery Rates in Abhängigkeit der Seniority (1970 - 2003)

Abbildung 13: Recovery Rates in Abhängigkeit des wirtschaftlichen Umfelds

Abbildung 14: Recovery Rates in Abhängigkeit der Branche

Abbildung 15: Zusammenhang zwischen Recovery- und Default Rates

Abbildung 16: CDS-Sensitivität auf Änderungen der CDS-Kurve, der Swapkurve und der Recovery Rate

Abbildung 17: CDS-Sensitivität auf Änderung der Revovery Rate

Abbildung 18: CDS-Sensitivität in Abhängigkeit vom Spreadniveau und der Recovery Rate

Abbildung 19: NTD-Spreads in Abhängigkeit der Korrelation

Abbildung 20: FTD-Spreads in Abhängigkeit der Recovery Rate

Abbildung 21: STD-Spreads in Abhängigkeit der Recovery Rate

Abbildung 22: NTD-Sensitivität auf Änderung der Recovery Rate

Abbildung 23: NTD-Sensitivität auf veränderte Recovery Rates bei Zero-Korrelation

Abbildung 24: Verlustverteilung und Korrelation

Abbildung 25: Verlustverteilung innerhalb eines CDO

Abbildung 26: Sensitivität der CDO-Tranchen auf veränderte Korrelation

Abbildung 27: Portfolio-Verlustverteilung und Recovery Rate

Abbildung 28: Tranchen-Verlustverteilung und Recovery Rate

Abbildung 29: Verlustverteilung und Recovery Rate in Abhängigkeit des Spreads (100 BP)

Abbildung 30: Verlustverteilung und Recovery Rate in Abhängigkeit des Spreads (200 BP)

Abbildung 31: Verlustverteilung und Recovery Rate in Abhängigkeit der Portfoliogröße (64 Namen)

Abbildung 32: Verlustverteilung und Recovery Rate in Abhängigkeit der Portfoliogröße (32 Namen)

Abbildung 33: Verlustverteilung in Abhängigkeit unterschiedlicher Recovery Rates im Portfolio

Abbildung 34: Spreads der Equity-Tranche in Abhängigkeit der Recovery Rate und Korrelation

Abbildung 35: Spreads Mezzanine und AAA in Abhängigkeit der Recovery Rate und Korrelation

Abbildung 36: Spreads Senior und Super Senior in Abhängigkeit der Recovery Rate und Korrelation

Abbildung 37: Spreads Equity und Mezzanine in Abhängigkeit der Recovery Rates und Assetspreads

Abbildung 38: Spreads Junior und Super Senior in Abhängigkeit der Recovery R ates und Assetspreads

Abbildung 39: Spreads Equity und Mezzanine in Abhängigkeit der Recovery Rate und der PF-Größe

Abbildung 40: Zusammenhang zwischen CDS, DDS und RS

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Realisierte Recovery Rates der Jahre 2000 bis 2005

Tabelle 3: Inputfaktoren und Szenarien

Tabelle 3: Zusammenhang zwischen Senior- und Sub-CDS-Spreads

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

„ Recovery rates play a critical role in the estimation and pricing of credit risk, and yet to date this has been a neglected area - both in terms of financial modelling as well as in terms of empirical research “

(Stevens, 2002)

1 Problemstellung, Zielsetzung und Aufbau der Arbeit

Die systematische Quantifizierung und Steuerung seiner Risiken ist für jedes Finanzinstitut eine elementare Aufgabe; außerdem muss es - um wettbewerbsfähig zu bleiben - seinen Anteilseignern eine angemessene Eigenk apitalrendite erwirtschaften.

Ein entscheidender Grund für das rapide Wachstum des Derivatemarktes seit Ende der 80er Jahre ist das Bedürfnis der Marktteilnehmer, die jedem Finanzinstrument inhärenten Ris i- ken separat adressieren zu können. So ist es möglich, mittels Fixed Income Derivaten jedes einzelne Risiko eines Corporate Bonds spezifisch handelbar zu machen (z.B. Duration, Konvexität und Kündigungsrechte). Den vorläufigen Höhepunkt dieser Entwicklung stellen die Kreditderivate dar, mit denen sowohl das Risiko des Kreditausfalls als auch das Risiko einer Bonitätsveränderung des Kreditnehmers handelbar gemacht wurden. Der Bedarf nach diesen Produkten und die wachsende Bedeutung dieses Marktes zeigen sich an der seit En- de der 90er Jahre deutlich gestiegenen Zahl der Marktteilnehmer sowie dem stark ang e- wachsenen ausstehenden Nominalvolumen (vgl. ISDA, 2005). Dennoch kann noch nicht von einem reifen Markt gesprochen werden - das Wachstumspotenzial dieses Segments des Finanzmarktes erscheint ungebrochen und ist gekennzeichnet durch eine hohe Gestaltungs- vielfalt und Innovationskraft.

Jede Art des Kreditrisikos (mit ihrer Maßzahl Expected Loss; EL) lässt sich auf drei Be- stimmungsgrößen zurückführen: Ausfallwahrscheinlichkeit (Probability of Default, PD), das potenzielle Ausfallvolumen (E xposure at Default, EAD) und die Recovery Rate (RR).

EL = PD x (1-RR) x EAD

Das Verständnis dieser Determinanten ist entscheidend für die Konzeption und Implemen- tierung von Bewertungsmodellen für Kreditderivate. In den vergangenen Jahren haben sich verschiedene Ansätze zur Modellierung von Kreditrisiken und der Bewertung von Kredit- derivaten herausgebildet, wobei in erster Linie an einer verbesserten Modellierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und -korrelationen gearbeitet wurde. Spektakuläre Unterneh- mensinsolvenzen1 verdeutlichen hingegen besser den je, dass neben der Frage, ob ein Schuldner ausfällt (Ausfallwahrscheinlichkeit), auch das Ausmaß des Schadens bei Eintritt eines Ausfallereignisses (Exposure at Default & Recovery Rate) für die Quantifizierung des zugrunde liegenden Kreditrisikos sowie die Bewertung von Kreditderivaten eine en t- scheidende Rolle spielt.

Die Recovery Rate beschreibt den prozentualen Wert eines Exposures eines vom Ausfall betroffenen Kreditnehmers oder Underlyings (Credit Entity). Dieser Wert drückt den Res t- erlös - bezogen auf ein ausstehendes Kreditrisikovolumen - aus, den ein Anteilseigner für seine Investition zurück erhält, wenn es zu einem Credit Event kommt. Bankruptcy, Failure to pay und Restructuring sind die üblichen Definitionen für ein derartiges Credit Event. Am Markt werden viele verschiedene Preise für die unterschiedlichsten Finanzinstrumente gehandelt - oftmals in Form von Spreads. Der Creditspread ist eine Risikoprämie, welche die Renditedifferenz zwischen ausfallrisikofreien Staatsanleihen und ausfallrisikobehaft e- ten Anleihen eines Credit Entity ausdrückt. Diese Prämie ist die zusätzliche Verzinsung, die ein Anleger für das höhere Ausfallrisiko eines entsprechenden Credit Entity fordert. Die Höhe der Prämie wird bestimmt durch die Kreditqualität (Bonität) des Unternehmens. Die- se hängt wiederum von der Einschätzung des Marktes (bzw. der Ratingagenturen) über die Ausfallwahrscheinlichkeit und die potenzielle Recovery Rate nach einem möglichen Aus- fall ab. Am Markt werden für verschiedenste Entities (z.B. Unternehmen und Staaten) Cre- ditspreads gehandelt, die implizit Informationen über die Ausfallwahrscheinlichkeit und die potenzielle Recovery Rate enthalten. Die meisten der heutigen Bewertungsmodelle2 für Kreditderiv ate treffen eine Annahme über die Recovery Rate, um aus Creditspreads die Ausfallwahrscheinlichkeit zu extrahieren (siehe Kapitel 2.4.2).

Informationen über die potenzielle Recovery Rate bei ausfallbedrohten Positionen sind also entscheidend für die Bewertung von Kreditderivaten. Ob die Annahme über die Recovery Rate richtig war, kann nur nach einem eingetretenen Default Event eindeutig beantwortet werden. Damit wird deutlich, dass die Annahme der Recovery Rate im Bewertungsprozess nur eine Schätzung sein kann, da es keine Historie für Recovery Rates einzelner Underly- ings gibt - denn diese verschwinden in aller Regel nach einem Ausfall vom Markt oder stellen sich nach einer Insolvenz völlig neu auf. In der Praxis wird oftmals eine Durc h- schnitts-Recovery Rate von Unternehmen der gleichen Branche und mit ähnlichem Rating verwendet, um einen Anhaltspunkt über die Ausfallhöhe eines einzelnen Unternehmens zu erhalten. Mittels dieser Schätzung wird aus den gehandelten Creditspreads eines Namens und der Schätzung einer intraindustriellen Recovery Rate die Ausfallwahrscheinlichkeit des Unternehmens extrahiert (siehe Kapitel 3.3.4).

Wie in Kapitel 2.4.2 zu lesen sein wird, ist der Spread des Credit Default Swaps (CDS) eine Funktion der Ausfallwahrscheinlichkeit und erwarteter Recovery Rate. Die Bewertung eines CDS erfolgt in zwei Schritten: Zuerst wird aus dem Creditspread unter Annahme ei- ner Recovery Rate die Ausfallwahrscheinlichkeit extrahiert. Mit diesem Ergebnis wird an- schließend der aktuelle CDS-Payoff ermittelt, wobei wieder eine Annahme über die Rec o- very Rate (den tatsächlichen Resterlös) getroffen werden muss. Es wird gezeigt werden, dass sich unter Annahme der gleichen Recovery Rate in beiden Berechnungen die Effekte aufheben und keinen signifikanten Einfluss mehr auf die Bewertung des CDS haben.

In der Bewertungspraxis wird häufig eine pauschale Recovery Rate (z.B. 40 Prozent für Senior Financial Credits, 20 Prozent für Sub Financial Credits) verwendet. Der Grund liegt in den empirisch ermittelten historischen Durchschnittswerten in dieser Größenordnung für Finanzinstitute. Die Frage, ob diese Recovery Annahme jederzeit Gültigkeit besitzt, stellte sich lange Zeit nicht - wohl deshalb, weil im Markt die Annahme zugrunde liegt, dass bei gut gerateten Unternehmen mit hoher Überlebenswahrscheinlichkeit Gedanken über den Restwert beim unwahrscheinlichen Ereignis Ausfall obsolet sind. Mit anderen Worten, der Markt bewertet bei guten Bonitäten das Spreadrisiko (Schwankung der Ausfallwahrschein- lichkeit) deutlich höher als das Ereignisrisiko (Res twert bei Ausfall). Es stellt sich nun die Frage, ob diese Marktannahme auch noch bei Unternehmen mit schlechteren Bonitäten (High Yields) oder mit negativem Ratingverlauf gilt? Müssen in solch einem Fall die An- nahmen über den tatsächlichen Rückkaufswert neu getroffen werden?

Kapitel 3.3 wird zeigen, das s die Marktannahme der empirischen Mittelwerte für Recovery Rates durchaus hinterfragt werden kann. In Abhängigkeit von Konjunkturzyklen (siehe Kapitel 3.3.3) lassen sich hohe zeitliche Schwankungen der Recovery Rate feststellen so- wie große Unterschiede zwischen verschiedenen Senioritäten (3.3.2) und Branchen (3.3.4). Es wurde außerdem schon angedeutet, dass die impliziten Ausfallwahrscheinlichkeiten in den Creditspreads stark von der angenommenen Recovery Rate beeinflusst werden - die beiden Größen zeigen eine inverse Abhängigkeit (siehe Kapitel 3.3.6) (vgl. Fitch, 2005a, S. 5). Für die Volatilität der Recovery Rate heißt das demzufolge, dass auch Schwankun- gen der mittleren Ausfallrate einen Einfluss auf die Recovery Rate haben. So betrug die mittlere zeitliche Schwankung der Ausfallrate im US-High Yield Markt 2002 16.4%, 2003 jedoch nur 1.5% (vgl. Fitch, 2005a, S. 4).

All diese Punkte machen deutlich, dass die Recovery Rate hoch volatilen Bewegungen ausgesetzt ist und die Verwendung einer durchschnittlichen Recovery Rate möglicherweise problematisch ist. Im noch jungen Markts egment der Kreditderivate stellt die richtige Einschätzung der Recovery Rate eine der nächsten großen Herausforderungen dar - insbeso n- dere deshalb, weil sie einen entscheidenden Einfluss auf die Bewertung des stark wachsenden Segment der Basket-Kreditderivate hat (siehe Kapitel 2.4.3).

Für jedes Kreditderivat, dessen Underlying ein Portfolio von Namen ist und welches das Kreditrisiko in verschiedene Risikotranchen aufteilt, kommt der Verteilung der Verluste eine entscheidende Bedeutung zu. Das Wissen über die Gestalt dieser Verlustverteilung und die Auswirkungen der Einflussnahme durch verschiedene Faktoren stellen die wic h- tigsten Voraussetzungen für das Pricing von Basket-Kreditderivaten dar. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss eines dieser Faktoren - der Recovery Rate - auf das Pricing eines CDS und auf zwei Basket-Kreditderivaten (N’th-to-Default-Basket, Collateralized Debt Obligation) genauer zu untersuchen. In verschieden Szenarien wird die Sensitivität des Preises und der Verlustverteilung dieser Produkte auf die Recovery Rate untersucht. Mit dieser Arbeit verbindet sich das weitere Anliegen, die stetig steigende Bedeutung der Re- covery Rate für den Kreditderivatemarkt herauszuarbeiten.

Nach einer Einführung in die Thematik erfolgt ein kurzer Überblick über den Markt der Kreditderivate und eine Beschreibung der drei Produkte CDS, N’th -to-Default-Basket und CDO. Da der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Bewertung dieser drei Produkte liegt, werden anschließend die dafür relevanten Pricingmodelle vorgestellt. Der dritte Abschnitt spezifiziert verschiedene Ansätze zur Definition und Ermittlung der Recovery Rate und die damit verbundenen Verwendungsmöglichkeiten. Es folgt eine de- taillierte Betrachtung der verschiedenen Bestimmungsmöglichkeiten auf die Höhe der Re- covery Rate.

Im nächsten Abschnitt schließt sich die Analyse der Recovery Rate auf das Pricing der drei Kreditderivate an. In verschiedenen Szenarien wird die Sensitivität der Recovery Rate zu- sammen mit anderen preisb eeinflussenden Faktoren auf die Spreads dieser Kreditderivate untersucht.

Abschnitt fünf befasst sich mit verschiedenen innovativen Ansätzen, um die Recovery Rate handelbar und damit transparenter in der Wahrnehmung des Marktes zu machen. Das sechste Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf künftige Entwicklungen.

2 Kreditderivate

2.1 Grundlegende Überlegungen

Das Management von Kreditrisiken gehört zu den grundlegenden Aufgaben eines jeden Unternehmens, das am Markt interagiert und mit Adressen- oder Ausfallrisiken zu tun hat. Entsprechende Instrumente zum Kreditrisikotransfer wie Garantien, Unterbeteiligungen oder Syndizierungen haben bereits eine lange Tradition. Worin liegt jedoch das revolutionäre und innovative Element, was den Markt für Kreditderivate zu einem der rasant wac h- senden Märkte der letzten Jahre gemacht hat?

Ein wichtiger Erfolgsfaktor für diese Entwicklung spielte sicherlich die fortschreitende Standardisierung bei der Abwicklung. 1999 veröffentlichte die International Swaps and Derivatives Association (ISDA) die ersten Credit Derivatives Definitions. Mit diesem stan- dardisierten Rahmenvertrag und weiteren etablierten ISDA-Standarddokumentationen für Kreditderivate konnten nun, weitgehend ohne größere dokumentatorische Risiken, Kredit- risiken aktiv gehandelt werden - zu Beginn meistens in Form des Credit Default Swaps.

Des Weiteren gehören Kreditderivate zu den sogenannten Off-Balance-Sheet Instrumenten und tauchen im P lain Vanilla Fall nicht in der Bilanz auf (Ausnahmen bilden Kreditderiv a- te, die in Form von strukturierten Anleihen begeben werden)3. Damit erlauben sie entscheidende Flexibilität beim Leveragen von Kredit-Investments und eröffnen weiterhin neue Verteilungsmöglichkeiten für das Kreditrisiko von Bankkrediten und vielen anderen Instrumenten am institutionellen Kapitalmarkt (vgl. JP Morgan, 2006).

Den dritten Erfolgsfaktor stellt die Anonymität gegenüber der Referenz dar, deren Kreditri- siko gehandelt wird. Handelt es sich beispielsweise um ein Unternehmen, muss es weder Teil einer Kreditrisikotransaktion auf seinen Namen sein, noch von einer solchen in Kennt- nis gesetzt werden. Diese Diskretion beim Handel von Kreditrisiken mittels Kreditderiv a- ten konterkariert somit kein e vertraulichen Geschäftsbeziehungen - im Gegensatz zu bei- spielsweise Kreditabtretungen am Sekundärmarkt oder stillen Beteiligungen. Diese Unab- hängigkeit vom Kreditunderlying ist der Schlüssel für die große Vielfalt derivativer Kredit- instrumente, die anhand spezifischer Wünsche der Käufer oder Verk äufer individuell struk- turiert werden können. Mit hoher Liquidität und ständig verbesserten Pricing Instrumenten sorgen Kreditderivate zudem für eine objektivere Preisbildung für Creditspread s (vgl. JP Morgan, 2006).

Der wohl entscheidende Punkt für den Erfolg des CDS und damit von Kreditderivaten im Allgemeinen war jedoch die Möglichkeit, Kreditrisiken leer zu verkaufen und diese damit an Dritte zu veräußern, ohne einen eigenen Bestand zu halten. In der Praxis ist die Möglichkeit des Leerverkaufens bei Anleihen aufgrund der Leihekosten zu teuer, zu illiquide und damit nur in Ausnahmefällen praktikabel.

Der Verkauf von Protection, d.h. Empfänger der (Risiko-)Prämie zu sein, dafür aber das Risiko einen großen Verlustes zu haben, entspricht im Anlageverhalten genau dem Kauf einer Anleihe. Der Profit erwächst aus den erhaltenen Prämien aus dem Kreditderivat bzw. dem Halten der Anleihe bei immer kürzer werdender Restlaufzeit - und damit einem immer kleiner werdenden Creditspread (= gebogenes Profil4, d.h. je kleiner die Restlaufzeit und je kleiner das Ausfallrisiko, desto kleiner ist auch der zu zahlende Creditspread). Kreditderi- vate erlauben dem Anleger, das gebogene Profil des Kreditrisikos in seiner Gesamtheit auszunutzen und ermöglichen ihm nun, im Gegensatz zu Anleihen, auch auf ein Ausweiten der Cred itspread s zu setzen: Durch den Kauf von Protection kann (mittels Einsatz einer vergleichsweise geringen Prämie) ein Gewinn dadurch erzielt werden, dass sich die zu zah- lende Risikoprämie (= Creditspread s) aufgrund von Downgrades oder Credit Events ver- teuert. Sowohl auf das Tightening als auch das Widening der Kreditkurve setzen zu kön- nen, ermöglicht vielen Marktteilnehmern völlig neue Handels alternativen (vgl. HVB, 2004, S. 7 ff.):

Portfoliomanager können bestimmte Credits oder ganze Gruppen Short gehen, um einer- seits ein bestehendes Portfolio zu hedgen oder andererseits gezielt von negativen Erwar- tungen der Risikoprämien einzelner Credits zu profitieren. Mittels Kreditderivaten können Bilanzarbitrageure konsequent Preisanomalien zwischen verschiedenen Finanzinstrumen- ten eines Emittenten (bezüglich Seniority, Laufzeiten, Zeitzonen und Währungen) ausnut- zen (vgl. JP Morgan, 2006). Eine Kombination aus CDSs, Equity Default Swaps, Anleihen und Aktien unter Beimischung vo n Short- und Longpositionen in Zinsrisiken mittels Futu- res ermöglicht es Händlern, ihre Auffassung bezüglich möglicher Marktanomalien auszu- nutzen. Langfristig gesehen sorgt der verstärkte Einsatz von Kreditderivaten für ein Ver- schwinden der Preisanomalien und damit für einen immer effizienter werdenden Markt. Convertible-Händler erwerben günstig Volatilität über neu emittierte Convertibles, wollen aber oft das inhärente Kreditrisiko im CDS -Markt hedgen.

Da die Bewertung von Credit-Baskets von der Korrelation der Einzeltitel innerhalb des Baskets abhängt, versuchen Korrelationshändler mittels einer Kombination aus Basket- Produkten (First-to-Default (FTD), synthetische CDO-Tranchen, Credit Linked Notes (CLN)) und Einzel-CDS von Veränderungen in Korrelationsmustern zu profitieren.

Zusammenfassend können Kreditderivate als Instrument beschrieben werden, „dessen Pay- off auf ein Kreditereignis (Credit Event) bedingt ist. Das Kreditereignis bezieht sich auf eine (oder mehrere) Referenzadressen (Reference Credit) und die Referenzwertpapiere (Re- ferenz Assets), welche vom Reference Credit emittiert wurden. Nach dem Eintreten eines Kreditereignisses muss eine Ausfallzahlung (Default Payment) von einer der beiden Ge- genparteien der Kreditderivatetransaktion geleistet werden. Nach der Ausfallzahlung kann ein Kreditderivat noch weitere, ausfallunabhängige Zahlungen aufweis en“ (Schönbucher, 2005, S. 664).

2.2 Marktüberblick

In absoluten Zahlen betrachtet, zeigt der Handel mit Kreditderivaten ein exponentielles Wachstum und auch im Vergleich zum gesamten Derivatemarkt ist ein starkes relatives Wachstum zu beobachten.

Abbildung 1: Nominalvolumen Kreditderivate und Verhältnis zu anderen Derivaten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: ISDA 2005, Eigene Darstellung

Ende 2005 betrug der kreditderivative Anteil 7.25% und übertrifft mit einem Nominal von 17,1 Billionen US$ bereits - gemessen am ausstehenden Volumen - den Markt für Aktien- derivate (5,6 Billionen US$) (vgl. International Swaps and Derivatives Association, 2005).

Jährliche Wachstumsraten von über 100% und ein in nur kurzer Zeit erreichtes höheres Nominalvolumen als der weltweite Anleihemarkt sind weitere Indizen für die wachsende Bedeutung der Kreditderivate.

Abbildung 2: Aufteilung des Kreditderivatemarktes

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: ISDA 2005, Eigene Darstellung

Betrachtet man den Marktanteil der einzelnen Instrumente, so zeigt sich die dominierende Stellung von CDSs mit einem Anteil von nahezu 50% im Jahre 2004 - sie bilden den Kern des Kreditderivateuniversums. In ihrer letzten Untersuchung aus dem Jahre 2004 (vgl. BBA Credit Derivatives Report 2003/2004) prognostiziert die British Bankers Association (BBA) einen leichten relativen Rückgang der gehandelten Volumina für CDSs für 2006. Der Grund liegt jedoch zweifelsohne darin, dass die in Portfolio - und Indexstrukturen ein- gebundenen CDS s (ebenso wie die Credit Linked Notes) nicht berücksichtigt werden konn- ten.

Die zweitwichtigste Gruppe besteht aus eben diesen Portfolio - und Indexprodukten, deren Anteil sich 2004 auf knapp 28% beläuft - jedoch geht die BBA im Jahre 2006 von einer Steigerung auf über 35% aus. Nach Anzahl der Geschäfte bilden die First-to-Default- Baskets den größten Anteil innerhalb der Portfolioinstrumente. CDO-Deals haben anhand der abgeschlossenen Geschäfte nur einen relativ kleinen Anteil, bilden jedoch nominal ei- nen sehr großen Block, weil ein gesamter CDO-Deal (incl. aller Tranchen) typischerweise ein Nominal von EUR/USD 500 Mio. bis 1,500 Mio. hat, aber auch bis zu EUR/USD 20 Mrd. groß sein kann (vgl. Chaplin, 2005, S. 49). Eine kleine, aber steigende Bedeutung nehmen die Equity Linked Produkte ein, die von BBA für 2006 auf einen Marktanteil von 4% geschätzt werden.

In dieser Arbeit wird der Fokus auf dem Einfluss der Recovery Rate liegen, weswegen der Schwerpunkt auf Produkten liegt, deren Preis findung von der Recovery Rate ab hängt. Beim Credit Default Swap ist dieser Einfluss als gering zu bezeichnen , wenn die Recovery Rate marktnah und identisch (bei der Ermittlung der Ausfallwahrscheinlichkeit und beim Bewerten des CDS) angenommen wird. Nichtsdestotrotz veranschaulicht er doch sehr gut die grundsätzliche Herangehensweise an das lange Zeit vernachlässigte Feld der Recovery Rate bei Kreditderivaten. Desweiteren bildet der CDS den Basisbaustein für jedes struktu- rierte Kreditderivat. In Basket Kreditderivaten kann die Recovery Rate eine entscheidende Rolle im Preisfindungsprozess spielen. Während diese beim N’th-to-Default Basket ver- gleichsweise gering ist, reagieren Collateralized Debt Obligations extrem sensitiv auf Än- derungen der Recovery Rate.

Die wichtigsten Marktteilnehmer auf dem CDS-Markt sind Banken und Versicherungsgesellschaften. Während Kreditinstitute eher Käufer von Protection sind, um ihr Kreditrisiko zu hedgen, ist der Versicherungssektor der größte Nettoverkäufer von Protection. Der Marktanteil von Brokerfirmen und Hedgefonds im Kreditderivatemarkt ist noch vergleichsweise gering, wächst aber stetig an.

2.3 Arten von Kreditderivaten

2.3.1 Credit Default Swap

Folgende Quellen bilden, wenn nicht anders angegeben, die Grundlage für den Inhalt dieses Kapitels: Lause, 2005, S. 24 ff., Heinrich, 2005, S. 39 ff., Neske, 2005, S. 56 ff., Morgan Stanley, 2006a, S. 9.

Ein Single -Name Credit Default Swap ist ein OTC-Kontrakt zwischen dem Sicherungs- nehmer (Protection Buyer) und dem Sicherungsgeber (Protection Seller), bei dem das Aus- fallrisiko einer Vielzahl von Referenzwertpapieren eines speziellen Referenzschuldners (Reference Entity, Credit ) übertragen wird. Für am Markt quotierte CDS ist es üblich die Reference Entity nicht über eine einzelne Verpflichtung zu spezifizieren, sondern über ei- nen Typ der Verpflichtung und die Seniorität. Meist werden „Not Subordinated“ und „Bonds and Loans“ oder das sehr weit gefasste „Borrowed Money“ vereinbart. Die Refe- renzschuldner in einem CDS können Industrieunternehmen, Finanzdienstleister oder Staa- ten sein.

Ganz allgemein ist ein CDS eine Versicherungspolice, die den Protection Buyer gegen den Verlust des Nominals einer Obligation bei Ausfall des Emittenten dieses Wertpapiers absi- chert. Dafür zahlt der Protection Buyer eine periodische Prämie, die auf den Nominalbetrag des abzusichernden Risikos berechnet wird. Die Zahlung der Prämie erfolg t nachschüssig meist vierteljährig und wird bis zum Ausfall des Credits oder bis zur Endfälligkeit des Kontrakts geleistet. Sie wird typischerweise ausgedrückt in Basispunkten (1 BP = 0.01%) per annum.

Abbildung 3: Grundstruktur eines CDS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Kommt es während der Laufzeit zu einem Kreditereignis (Credit Event) im Reference Entity, wird ein CDS getriggert. Beispiele für solch ein Credit Event sind Konkurs (Bankrup t- cy) bzw. Moratorium, Zahlungsausfall nach Ablauf einer Frist (Failure to Pay), Schuldenrestrukturierung (Restructuring), vorzeitiges Fälligwerden der Verbindlichkeiten des Unternehmens (Obligation Acceleration) sowie bewusste Nichterfüllung bzw. Verweigerung von Zahlungsverpflichtungen (Repudiation) (vgl. ISDA, 2005)

Abbildung 4: Zahlungsströme eines CDS im Falle eines Kreditereignisses

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Wenn ein Kreditereignis eintritt, wird der CDS gesettelt und aufgelöst, der Protection Sel- ler erhält jedoch noch die zeitanteilige Prämie für die Periode, in welcher der Ausfall statt- findet. Das Settlement kann physisch oder in cash erfo lgen. Der Protection Buyer hat das Recht, dem Protectio n Seller jede lieferbare Obligation gegen die Zahlung des Nominalb e- trages (zu par) zu liefern (Physical Delivery). Lieferbare Obligationen können Bonds oder Kredite in der gleichen Währung des vertraglich vereinbarten Referenzwertpapiers sein, die zu diesem nicht nachrangig sind. Dies funktioniert jedoch nur dann problemlos, wenn sich die Bonds oder Kredite im Bestand des Protection Buyers befinden. Muss er eine zu liefernde Anleihe nach einem Ausfall erst am Markt besorgen, kann es zur Knappheit lieferfähiger Anleihen kommen - dies kann zu einer so großen Nachfrage führen, dass der Kurs im Vergleich zum fairen Default-Wert viel zu hoch wird.

Beim Cash Settlement zahlt der Protection Seller dem Protection Buyer den Nominalbetr a- ges (zu par) abzüglich der Recovery Rate (Marktwert des Referenzwertpapiers nach Ausfall). Der faire Marktwert wird über Händlerbefragungen bzw. direkt am Markt ermittelt - in der Praxis dauert es allerdings mehrere Monate, bis die Recovery Rate feststeht. Beim Fixed-Recovery-CDS erfolg t die Zahlung eines vorher festgelegten Betrages, unabhängig von der Recovery Rate der möglichen Obligationen .

Dokumentation:

International wird ein CDS-Vertrag auf der Basis eines ISDA Rahmenvertrages sowie der 2003 ISDA Credit Derivative Definitions abgeschlossen. Neben der Dokumentation des Geschäftsabschlusses werden hier auch die Details des abgeschlossenen Kreditderivates definiert. Folgende Punkte sind standardmäßig bei jedem CDS festzulegen:

- Reference Entity, Referenzwertpapiere
-Definition des Credit Events, das abgesichert werden soll · Nominalbetrag
-Start des CDS und Start der Absicherung
-älligkeitstermin, Laufzeit, Maturity, Ende der Absicherung · CDS-Spread (= Prämie)
-Häufigkeit und Konvention der Spread-Zahlungen
-Zahlungsmodalitäten und Art des Settlements beim Eintritt des Credit Events (vgl. Schmidt, 2005b )

2.3.2 Basket Kreditderivate I: N’th to Default Basket

Die Studie „Credit Derivatives Explained“ von Lehman Brothers (2001) bildet die Grundlage für den theoretischen Teil dieses Abschnitts.

Umfasst ein Kreditderivat statt eines einzelnen Referenzschuldners (Single-Name) ein gan- zes Portfolio von Reference Entities, so wird von einem Basket Kreditderivat gesprochen. Diese strukturierten Kreditderivate werden oft auch als Korrelationsprodukte bezeichnet, da sie sich stets auf mehrere zugrunde liegende Underlyings beziehen (den Basket) und daher die Modellierung der statistischen Zusammenhänge (in Form von Korrelationen) zwischen den Adressen erforderlich ist. Die Möglichkeiten der Ausgestaltung von Basket Kreditderivaten sind sehr vielfältig - eine typ ische Anwendung sind First-to-Default Baskets (FTDB), Second-to-Default Baskets (STDB) oder ganz allgemein N’th-to-Default Baskets (NTDB).

Der Investor eines NTDB kann sich entweder Long oder Short bezüglich eines (individuell zusammengestellten) Portfolios aus Credits positionieren. Sowohl das Nominal der Geschäfte (typischerweise kleiner als EUR/USD 25 Mio.), als auch die Anzahl der Namen im Portfolio ist vergleichsweise gering (3 bis max. 10 Namen). Trotz der großen Vielfalt der NTDB findet der aktive Handel, wegen des hohen Spreads, fast ausschließlich in FTDB (mit meistens fünf Namen) statt. Aus diesem Grund wird, wenn nicht anders angegeben, dieser im weiteren Verlauf der Arbeit beschrieben.

Verkauft ein Inves tor FTD-Protection, erhält er eine periodische Prämie (FTD-Spread) im Ausgleich für das eingegangene Risiko. Damit trägt er nur das Risiko des ersten Ausfalles nach einem Credit Event (daher First-to-Default). Wenn kein Ausfall während der festg e- legten Periode eintritt, verfällt der FTDB am Ende der Laufzeit. Auf der anderen Seite wird der Kontrakt genau wie beim CDS bei einem Default Event vorzeitig aufgelöst. Der Ver- lust bei Ausfall ist im Rahmen des Cash Settlements der Nominalbetrag abzüglich des Marktwertes des Referenzwertpapiers (Recovery Rate), wobei sich die Recovery Rate auf das Reference Entity bezieht, die zum ersten Ausfallereignis führt. Im Falle von Physical Delivery erhält der Protection Buyer vom Protection Seller eine Zahlung des Nennwertes (100) und liefert im Gegenzug eine Obligation des ausgefallenen Unternehmens.

Abbildung 5: Funktionsweise eines Nth-to-Default Baskets

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Die Spezifikationen beim Abschluss eines NTDB sind nahezu identisch mit denen eines CDS (siehe Kapitel 2.3). Es müssen zusätzlich lediglich mehrere Reference Entities und ihre jeweiligen Referenzwertpapiere sowie der Rang des Nth -to-Default Baskets konkreti- siert werden.

Die Höhe einer NTD-Prämie hängt neben der Kreditqualität und der Recovery Rate davon ab, welcher Ausfall abgesichert werden soll. Ein FTDB wird einen deutlich höheren Spread aufweisen als ein STDB, da bei letzterem erst der zweite Ausfall die Abwicklung des Kon- traktes hervorruft. Entscheidend dabei ist jedoch die Höhe der Ausfallkorrelation zwischen den einzelnen Emittenten.

Besteht zwischen den einzelnen Adressen nur eine geringe Abhängigkeit, so ist der FTD- Spread in etwa gleich der Summe der individuellen Spreads aller Einzeladressen (Preis- obergrenze). Dieser Zusammenhang wird deutlich, wenn man sich den Hedge eines FTDB (5 Namen, Spread jeweils 50 BP, Korrelation 0%) mittels fünf Einzel-CDS, jeweils in Hö- he des FTDB-Nominals, verdeutlicht. Die Spreadzahlungen im FTDB und in den Einzel- CDS sind identisch (250 BP, mit umgedrehtem Vorzeichen). Jeder erste Ausfall innerhalb des FTDB kann durch die entsprechende Gegenp osition im CDS ausgeglichen werden. Das Referenzwertpapier des ausgefallenen Reference Entity, das im FTDB (aus Sicht des Pro- tection Sellers) geliefert werden muss, erhält der Protection Buyer aus dem CDS, vice ver- sa. Der FTD-Kontrakt verfällt anschließend und die restlichen vier CDS s können ohne zu- sätzliche Kosten aufgelöst werden, da sie aufgrund fehlender Abhängigkeit unbeeinflusst vom Credit Event des ausgefallenen Reference Entity bleiben.

Sind dagegen die Ausfallkorrelationen zwischen den Emittenten sehr groß, wird die Wahr- scheinlichkeit eines Kreditereignisses durch die Defaultwahrscheinlichkeit des Emittenten mit der schlechtesten Kreditqualität im Referenzkorb bestimmt. Fällt ein Name innerhalb eines FTDB (5 Namen, Korrelation 100%) aus, so kann (aus Protection Seller Sicht) zwar die Referenzobligation anhand des entsprechenden CDS geliefert werden und der FTD- Kontrakt verfällt - jedoch ist eine Auflösung der restlichen vier CDSs nicht mehr möglich, da sie wegen vollkommener Abhängigkeit auch ausfallen werden. Der Hedge bei voll- kommener Abhängigkeit ist also nur perfekt, wenn er sich nur auf ein Reference Entity bezieht - da davon auszugehen st, dass der Name mit dem höchsten Spread (d.h. mit der geringsten Bonität) zuerst ausfällt. Die Prämie des FTDB wird in diesem Fall identisch sein mit dem CDS-Spread des Emittenten mit der schlechtesten Bonität (Preisuntergrenze). Ab- bildung 6 verdeutlicht die Abhängigkeit des Spreads eines homogenen Baskets (Ein- zelspreads 100 BP) in Abhängigkeit des Ausfallranges sowie verschiedener Korrelations- annahmen.

Abbildung 6: N TD-Spreads in Abhängigkeit zur Korrelation

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Die unterschiedlichen Spreadverläufe der Baskets in Abhängigkeit des Defaultranges (ers- ter Ausfall, zweiter Ausfall, etc.) bedürfen genauerer Erläuterung. Eine hohe Korrelation bedeutet einerseits eine hohe gemeinsame Überlebenswahrscheinlichkeit aller Unterneh- men, andererseits aber auch den gleichzeitigen Ausfall von mehreren oder allen Unterneh- men im Falle eines Defaultevents. In diesem Fall kommt den Extremszenarien (Kein Aus- fall bzw. gleichzeitiger Ausfall aller Namen), bzw. der Verschiebung der Wahrscheinlich- keiten, eine besondere Bedeutung zu, denn mit zunehmender Korrelation sind nur noch Ereignisse nahe oder gleich diesen beiden Extremszenarien wahrscheinlich. Für einen FTDB ist der entscheidende Punkt, ob es zu einem Ausfall kommt, nicht, wie viele Werte zusätzlich ausfallen. Eine größere Wahrscheinlichkeit für das Eintreten mehrerer Defaults, sprich höhere Korrelation, führt nicht zu einem steigenden Spreadverlauf im FTDB - da schon der erste Ausfall die Aktion auslöst. Anders verhält es sich es bei höherrangigen Baskets. Es ist von entscheidender Bedeutung für einen STDB, ob mit dem Ausfall des ersten Namens die Wahrscheinlichkeit eines gleichzeitigen Ausfalls des zweiten Namen, beeinflusst über die Korrelation, hoch oder gering ist. Aufgrund dieses deutlich höheren Risikos ist ab dem STDB ein immer stärker ansteigender Spread in Abhängigkeit der Ko r- relation festzustellen.

Die Motivation für den Protection Seller, ein derartiges Geschäft abzuschließen, liegt in der großen Vielfalt hinsichtlich der Ausgestaltung des Baskets (Anzahl und Bonität der Unter- nehmen, Laufzeit, Art des Baskets) sowie im ausgesprochen attraktiven Spread, den er im Vergleich zu einem gewöhnlichen CDS-Spread erhält. Der Kontraktwert eines FTDB ent- spricht dem Kontraktwert eines einzelnen CDS, obwohl die Wahrscheinlichkeit eines Kre- ditereignisses im Vergleich zu einem einzelnen CDS in der gleichen Bonitätskategorie hö- her ist. Die höhere Ausfallwahrscheinlichkeit wird durch eine höhere Prämie kompensiert. Diese Hebelwirkung (Leverage Effekt) und daher auch das Renditesteigerungspotenzial des FTDB sind somit höher als bei einem Einzel-CDS. NTDB bieten dem Investor zudem die Möglichkeit, nicht nur auf das Ausfallrisiko, sondern auch auf die Ausfallkorrelation zw i- schen den Emittenten in einem Portfolio zu spekulieren.

Auf der anderen Seite bieten NTDB Protection Buyern die Möglichkeit, bestimmte Expo- sures (z.B. ähnliche Länderrisiken, Unternehmen gleicher Branche) zu geringeren Kosten abzusichern, als dies über den Kauf von Sicherung für jeden einzelnen Namen möglich wäre. Nachteil dieser Strategie ist jedoch, dass nur der erste Ausfall abgesichert ist und bei Eintritt dieses erneut FTD Protection auf die verbliebenen Unternehmen erworben werden muss. Höherrangige Baskets sind zudem ein Weg, um Extremszenarien abzusichern.

2.3.3 Basket Kreditderivate II: Collateralized Debt Obligation

Folgende Quellen, wenn nicht anders angegeben, bilden die Grundlage für dieses Kapitels: Dorendorf, 2005, S. 63 ff., Posthaus, 2005, S. 87 ff., Bluhm, Mussil, 2005, S. 405 ff. und Kiesel, Lesko, Prestele, 2005, S. 155 ff., Morgan Stanley, 2006b, S. 26 ff.

Collateralized Debt Obligations (CDOs) sind eine spezielle Variante der Asset-Backed- Securities (ABSs)5, die sich in den letzten Jahren zu einer der bedeutendsten Klassen von strukturierten Finanztransaktionen entwickelt haben. Ein CDO ist eine Verbriefung von bestimmten Assets - Kredite in Form von Credit Loan Obligations (CLOs) oder Anleihen in Form von Credit Bond Obligations (CBOs). Dabei wird ein Pool von diesen Assets in handelbare tranchierte Wertpapiere umgewandelt, deren Performance von der Bonität und Zusammensetzung der Assets abhängt. Grundsätzlich können zwei Arten von Kreditrisiko- transfers bei der Verbriefung von Forderungen und Krediten unterschieden werden: Beim True-Sale veräußert ein Unternehmen oder eine Bank ein Portfolio von Finanzaktiva bi- lanzwirksam an eine eigens hierfür gegründete Zweckgesellschaft (Special Purpose Veh ic le (SPV)), die sich am Kapitalmarkt über die Emission von Anleihen oder kurzlaufenden Schuldverschreibungen refinanziert.

Viel bedeutender in der heutigen Zeit sind jedoch synthetische CDOs - eine innovative Kombination aus Verbriefung zum Transfer von Kreditrisiken und Kreditderivaten, um das Kreditrisiko zu isolieren. Ein synthetischer CDO ist demnach nichts anderes als ein CDO unter Zuhilfename von CDS. Gegenüber der True-Sale-Transaktion bietet der Synthetische CDO eine Reihe von Vorteilen:

Der Prozess der echten Übertragung von Kreditforderungen an ein SPV ist sehr zeit- und dokumentationsaufwendig. Mit Kreditderivaten kann ein viel effektiveres Kreditmanage- ment erfolgen, da durch die Übertragung des Ausfallrisikos an den Kapitalmarkt regulatori- sches Eigenkapital freigesetzt wird, das für Neugeschäft verwendet werden kann. Die Exis- tenz eines hoch gerateten (und damit mit einem niedrigen Spread versehenen) Super- Senior-Swap reduziert die durchschnittlichen Funding Kosten für den CDO - was einen höheren potenziellen Return der Equity Tranche bzw. eine effiziente Form von Rating- Arbitrage ermöglicht. Durch die erhöhte Flexibilität der synthetischen Strukturierung in Bezug auf Währungen, Cash Flows, Zahlungstermine, Endfälligkeiten und Nominalvolu- mina kann diese Art der CDOs effizienter und zu niedrigeren Kosten aufgelegt werden. Ein weiterer Vorteil synthetischer Transaktionen ist das Verbleiben der Assets in der Bilanz der Originator-Bank und eine unberührte Beziehung zwischen Kunde und Bank. Mit Hilfe von Kreditderivaten bei synthetischen Verbriefungen können also gezielt kürzere Laufzeit en (schwierig bei Cash CDOs), Konzentrationsrisiken oder bestimmte Bonitätsrisiken ausge- wäh lt und veräußert werden. Dieser Effekt führte zu einem deutlichen Zuwachs bei der Emission synthetischen CDOs seit ihrem ersten Auftreten 1997.

Die Zahlen von CreditFlux, einer bekannte Structured-Credit -Publikation, weisen für 2005 ein weltweites Gesamtvolumen von über USD 300 Mrd. aus - für mittels synthetischen CDOs an den Investor vermittelte Kreditr isiken (vgl. CreditFlux). Nicht zuletzt haben die synthetischen CDO-Transaktionen das Marktvolumen für Kreditderivate, insbesondere des Credit Default Swaps, ab Ende der 90er Jahre vorangetrieben.

Abbildung 7: Funktionsweise eines (hypothetischen) idealtypischen synthetischen CDO

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Morgan Stanley (2006b)

Typischerweise in eine CDO-Transaktion eingebunden, erwirbt ein SPV (Einzweckgesell- schaft) ein Exposure aus einem ris ikotragenden Collateral-Pool (Referenzpool) und gibt diese Risikoaktiva in tranchierter Form an die Investoren weiter. Die Tranchen sind in un- terschiedliche Bonität und Rating unterteilt, d.h. sie tragen einen unterschiedlich großen Anteil des Risikos und sind demnach verschieden hoch verzinst (in Form des Credit Spreads). Das Risk Exposure erwirbt des SPV durch den Verkauf von Protection über Kre- ditderivate, hauptsächlich in Form von CDSs, an eine Originator Bank bzw. direkt am Markt und erhält dafür eine Prämie.6 Das erworbene Kreditrisiko gibt das SPV tranchiert in Form von CDSs an die Investoren weiter, die je nach Anteil des erworbenen Risikos eine Prämie erhalten. Kommt es während der Laufzeit zu einem Credit Event, haftet das SPV für den entsprechenden Betrag im Rahmen seines Protection Selling Agreements, leitet jedoch im Gegenzug diesen Verlust an die CDO-Tranchen weiter.

Generell trifft der erste Verlust die Equity -Tranche. Alle weiteren das Equity -Piece über- steigenden Verluste trägt die nächst höhere Tranche bis zu ihren Gesamtvolumen, und so weiter. In diesem Zusammenhang ist das Verständnis für die Auft eilung der einzelnen CDO-Tranchen bedeutsam: Der Attachment-Point (meist in Prozent ausgedrückt) drückt den Teil des Verlustes am Referenz-Pool aus, ab dem die entsprechende Tranche diesen Verlust zu tragen hat. Der Detachment-Point drückt den Prozentsatz der Verluste am Ge- samtnominal aus, ab dem eine Tranche komplett aufgebraucht ist. Eine Equity-Tranche, die (wie im Markt üblich) immer den ersten Verlust trägt und beispielsweise insgesamt 10% des Referenz-Pools ausmacht, wird mit der Lossallokation 0% - 10% bezeichnet.

Der größte Teil des Kreditrisikos wird mit Hilfe eines so genannten Super Senior Swap am Kapitalmarkt versichert. Der Grund für den hohen Anteil des Super Senior Swap am ge- samten Transaktionsvolumen liegt in seinen signifikant geringeren Kosten im Vergleich zu den Refinanzierungskosten der CLNs. Er muss erst dann Ausfälle (bedingt durch Verluste im Portfolio) tragen, wenn sämtliche Tranchen vor ihm aufgezehrt sind - selbst die AAA- geratete Tranche. Der Begriff Super Senior Swap soll also die besondere Seniorität und das noch besser abgesicherte Risiko gegenüber den am besten gerateten Wertpapieren verdeu t- lichen. Die Equity Tranche sowie die Super Senior Tranche sind fast ausschließlich unfun- ded, typ ischerweise sind jedoch in der Praxis die meisten synthetischen CDO- Transaktionen partially funded, d.h. ein Teil des an die Investoren weitergegebenen Risikos wird in Form von funded CLN7 -Tranchen weitergegeben. Diese erwirbt der CDO-Investor, d.h. er bezahlt vorab ein Nominal, und erhält während der Laufzeit des CDO einen Ref e- renzzinssatz (LIBOR/EURIBOR) plus den Spread, der das Risiko der erworbenen Tranche widerspiegelt. Der Erlös aus der Wertpapieremission fließt an das SPV, das diesen in Wertpapiere mit sehr gutem Rating, z.B. Pfandbriefe, inves tiert. Dieses Collateral dient einerseits den CLN-Investoren als Sicherheit für die Rückzahlung ihrer Wertpapiere am Ende der Laufzeit. Andererseits bildet es zusammen mit den Prämien aus dem Protection Verkauf für das SPV ein Einkommen, was wiederum den CDO-Investoren als Zinsen (fun- ded) und als Risiko -Prämie (funded und unfu nded) ausgezahlt wird.

Das Spektrum der synthetischen Verbriefungstransaktionen in seinen verschiedensten Varianten ist bereits deutlich geworden. Die Vielzahl unterschiedlicher Strukturen unter dem Oberbegriff der synthetischen CDOs lassen sich zusammenfassend hinsichtlich folgender Charakteristika unterscheiden:

- Motivation: Bilanzentlastung/ Bilanzmanagement (Ziel der Freisetzung regulatorischen Eigenkapitals) oder Arbitrage (zwischen dem Asset-Spread eines Portfolios und den Re- finanzierungskosten)
-Liquidität/ Funding: fully funded (zur Refinanzierung der verbrieften Aktiva werden ausschließlich Wertpapiere begeben), partially funded (rund 15% - 20% des Transakti- onsvolumens cash-finanziert, restliches Volumen als CDS) oder unfunded (kein Liquid i- tätsfluss)
-Ausprägung des Portfoliomanagements: statisch (keine Veränderung des Anfangsportfo- lios während der Laufzeit) oder aktiv (Veränderungen der Portfoliozusammensetzung während der Laufzeit möglich)
-Struktur der Passivseite: Single-Tranche-CDO (nur Vermarktung eines Teils der Ge- samttransaktion, also einer einzelnen für den Investor maßgeschneiderten Tranche) oder Whole-Capital-Structure (Platzierung des gesamten Transaktionsrisikos) · Zusammensetzung des Referenzportfolios: Firmenkredite/ -anleihen, ABS, CDS oder Strukturierte Finanzierungen

Zum Abschluss soll beispielhaft die Verwandtschaft der CDOs zu den Nth -to-Default- Baskets illustriert werden . Nimmt man beispielsweise an, dass das Refer enzportfolio aus 10 Assets á 10 Mio. EUR besteht und eine Recovery Rate von 0% angesetzt wird. Der erste Ausfall in einem FTDB würde diesen triggern und einen Verlust von 10 Mio. EUR verur- sachen. In einem CDO mit einer Equity -Tranche von 10% entstünde eben falls ein Verlust von 10 Mio. EUR, der komplett durch die Equity-Tranche getragen würde. Wenn die Re- covery Rate nicht 0%, sondern 50% beträgt, müsste der FTDB nur 50% des ersten Ausfalls tragen - also 5 Mio. EUR - und danach aufgelöst werden. Eine entsprec hende Equity- Tranche in einem CDO hätte demnach ein Nominal von 5 Mio.EUR, um den gleichen Ef- fekt zu erzeugen. Damit unterscheiden sich die Nominalen des FTDB (10 Mio. EUR) und der Equity -Tranche (5 Mio. EUR) des CDO, was einen Unterschied in der Prämie (ideali- siert: Equity Tranche doppelt so groß wie FTDB) ergibt. Die Verwandtschaft dieser beiden Basket-Kred itderivate macht deutlich, dass beide Produkte mit Hilfe korrelierter Ausfallzeiten (siehe Kapitel 2.4.4) modelliert werden müssen. Zusammengefasst sin d zum Verständnis der spezifischen Charakteristik eines Kredit -Portfolio sowie zur Analyse und von Basket-Kreditderivaten folgende Größen wic htig:

- die Anzahl der Assets im Portfolio
-die Ausfallwahrscheinlichkeiten jedes einzelnen Assets · die Recovery Rate bzw. die Verlustquote (LGD) je Asset · die Ausfall-Abhängigkeiten zwischen den Assets · der Default-Zeitpunkt

In Kapitel 4 liegt der Schwerpunkt auf der Einflussnahme der Recovery Rate auf die Be- wertung der Kreditderivate. Da eine gänzlich von den anderen Faktoren unabhängige An a- lyse aber weder zweckmäßig noch sinnvoll ist, werden diese in die Überlegungen mit ein- bezogen.

2.4 Bewertung von Kreditderivaten

2.4.1 Grundlegende Überlegungen

Von den drei Bestimmungsgrößen des Kreditrisikos (Ausfallwahrscheinlichkeit, Exposure at Default, Recovery Rate) bildet die Ausfallwah rscheinlichkeit den Kern für jede Art der Bewertung. Für Plain -Vanilla-Kreditderivate lässt sich die Ausfallwahrscheinlichkeit unter Annahme einer Recovery Rate vergleichsweise einfach aus Marktdaten ableiten. Bei einem CDS kann der Wert mittels der Kurve der Überlebenswahrscheinlichkeiten, der Kurve der Diskontfaktoren aus dem Swapmarkt, einer Annahme über die Recovery Rate und einer geschlossenen Lösungsformel ermittelt werden. Da sowohl bei der Ableitung der Ausfallwahrscheinlichkeit aus den Marktdaten, als auch bei der mark-to-market Bewertung des CDS die Recovery Rate ein Inputparameter ist, ergibt sich ein Offset -Effekt, wenn sie in beiden Fällen in gleicher Höhe angenommen wird. Diese Ins ensitivität des CDS -Preises auf die Recovery Rate gilt, solange die Prämie im zu bewertenden CDS nicht extrem weit vom gegenwärtigen Marktn iveau entfernt ist. Da der Credit Default Swap jedoch den Ba- sisbaustein jedes komplexeren Kreditderivates darstellt und bei der Bewertung ohne größe- res Bewertungsmodell auskommt, soll in dieser Arbeit nicht gänzlich auf ihn verzichtet werden. Zudem bildet er die Überle itung zu den in Kapital fünf beschriebenen speziell auf die Recovery Rate abgestellten Recovery Swaps und Fixed Recovery CDSs.

[...]


1 Die USA verzeichneten in den Jahren 2001 und 2002 mit Worldcom (104 Milliarden US-Dollar) und Enron (63 Milliarden US -Dollar) die beiden größten Unternehmensinsolvenzen aller Zeiten.

2 Es gab in der Vergangenheit auch Versuche, die Ausfallwahrscheinlichkeit und die Recovery Rate unabhängig voneinander aus den Creditspreads zu extrahieren.

3 Die Aussagen zur Bilanzierung beziehen sich auf die Rechnungslegung nach HGB.

4 In Fällen gestresster Credits kann die Kreditkurve auch flach bzw. leicht invers sein.

5 ABS bilden den Oberbegriff für eine Vielzahl von Assetklassen, die sich hinsichtlich der Art der verbrieften Aktiva voneinander unterscheiden. Mortage -Backed-Securities (MBS) sind beispielsweise durch Forderungen aus Immobiliendarlehen besichert. Neben Kreditkarten-, Leasing- und Handelsforderungen werden mittlerweile auch Forderungen der öffentlichen Hand und ganze Unternehmen bzw. deren zukünftige Umsätze verbrieft.

6 Beim Cash-CDO erwirbt das SPV das Risiko-Exposure in Form echter Risikoaktiva.

7 Credit Linked Notes bezeichnen Anleihen, deren Rückzahlungshöhe von bestimmten, vertraglich vereinbarten Kreditereignissen abhängen. Im Gegensatz zu CDSs bezahlt der Käufer einer CLN bereits zu Laufzeitbeginn den Kaufpreis und erhält am Ende die Tilgung zurück, wenn kein Kreditereignis eingetreten ist.

Ende der Leseprobe aus 97 Seiten

Details

Titel
Der Einfluss der Recovery Rate auf das Pricing von Kreditderivaten
Hochschule
Frankfurt School of Finance & Management
Note
1,8
Autor
Jahr
2006
Seiten
97
Katalognummer
V67072
ISBN (eBook)
9783638585224
Dateigröße
760 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Einfluss, Recovery, Rate, Pricing, Kreditderivaten
Arbeit zitieren
Hagen Puschmann (Autor), 2006, Der Einfluss der Recovery Rate auf das Pricing von Kreditderivaten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/67072

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