Content

6.3 Marktdaten in:

Andreas Schüler

Finanzmanagement mit Excel, page 426 - 448

Grundlagen und Anwendungen

1. Edition 2011, ISBN print: 978-3-8006-3662-4, ISBN online: 978-3-8006-4872-6, https://doi.org/10.15358/9783800648726_426

Series: Finance Competence

Bibliographic information
6.3 Marktdaten 409 6.3 Marktdaten 6.3.1 Volumina Daten der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (Bank for International Settlements BIS) zeigen, wie sich der Markt an börsennotierten Fremdkapitaltiteln in Deutschland aufteilt zwischen Bundeswertpapieren, Bankschuldverschreibungen und Unternehmensanleihen.155 Deutlich wird, dass Unternehmensanleihen in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen haben. Allerdings ist bei diesen Daten (und auch bei einer ähnlichen Datenreihe der Deutschen Bundesbank) unklar, ob die von ausländischen Finanzierungstöchtern inländischer Unternehmen begebenen Anleihen vollständig enthalten sind. Ende 2009 sind laut BIS Unternehmensanleihen mit einem Volumen von 345 Mrd. $ im Vergleich zu 25 Mrd. $ im Jahr 2000 notiert. Bemerkenswert ist dabei auch, dass von 2007 bis 2009 ein Anstieg stattgefunden hat von 190 auf 345 Mrd. $. Diese könnte mit der häufig beklagten, finanzkrisenbedingten Kreditklemme zusammenhängen, welche die Unternehmen dazu veranlasst haben könnte, Fremdkapital mehr über Anleihen als über Kredite aufzunehmen.156 Einen Rückgang der ausgereichten Kredite zeigt der nachfolgende Datensatz 155 Quellen: BIS-Statistik abgefragt am 02.07.2010; http://www.bis.org/qcsv/anx16a.csv; http://www.bis.org/qcsv/anx16b.csv. 156 Auf Anleihen ausgerichtete Handelssegmente, wie sie beispielsweise die Börsen Stuttgart, München und Düsseldorf eingerichtet haben, können die Emission bzw. den Handel von bzw. mit Unternehmensanleihen unterstützen. 1.548 914 345 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 Governments (D) Financial institutions (D) Corporate issuers (D) Abbildung6-4: Börsennotierte Fremdkapitaltitel (Mrd. $) Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 409 6. Fremdfinanzierung410 zumindest ab etwa Herbst 2009.157 Ob dies bedingt ist durch mangelnde Investitionsgelegenheiten, durch Investitionsunwilligkeit oder durch eine ungebührliche Zurückhaltung der Banken bei der Kreditgewährung (Kreditklemme), ist aber weniger klar, als es die öffentliche Diskussion glauben lässt. Dass – gemäß dem BIS-Datensatz – der deutsche Markt für Unternehmensanleihen (Corporates) vergleichsweise klein ist, verdeutlicht die Gegenüberstellung mit den entsprechenden US-Daten in Abbildung 6-6. 157 http://www.bundesbank.de/statistik/statistik_eszb_indikatoransicht.php?liste= www_growth_ rates_6 bzw. http://www.ecb.int/stats/money/aggregates/bsheets/ html/growth_rates_A20.A.U2.2240.en.html -6% -4% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 12.2003 12.2004 12.2005 12.2006 12.2007 12.2008 12.2009 Ve rä nd er un g zu rV or pe rio de (in % ) Abbildung6-5: Entwicklung der Kreditausreichungen an deutsche Kapitalgesellschaften (ohne Finanzbranche) 345 2.785 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 Corporates (D) Corporates (US) Abbildung6-6: Empirische Bedeutung von Unternehmensanleihen in Deutschland und in den USA (Mrd. $) Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 410 6.3 Marktdaten 411 Excel-Tipp 51: Importieren von CSV-Daten Wenn – wie es mir bei der Erstellung von Abbildung 6-4 widerfahren ist – Daten, die im CSV (Comma Separated Values)-Format vorliegen, in eine Excel-Datei umgewandelt bzw. importiert werden müssen, kann man wie folgt vorgehen: Nach dem Öffnen einer neuen Excel-Datei ist unter Daten/Externe_Daten_abrufen die Option „Aus Text“ zu wählen. Nach Öffnen der entsprechenden Datei erscheint dieser Dialog: „Getrennt“ ist zu aktivieren und auf der nächsten Maske ist dann – in meinem Fall – „Komma“ auszuwählen. Dieses Vorgehen kann auch erforderlich sein, wenn man z.B. Kursdaten von den Investor-Relations-Webseiten börsennotierter Unternehmen oder Finance- Webseiten herunterlädt. Das Vorschaufenster zeigt, wie die Daten in Excel auftauchen werden. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 411 6. Fremdfinanzierung412 6.3.2 Zinsstrukturkurven Welche Zinssätze sind für Fremdkapitalinstrumente zu beobachten? Wir beantworten diese Frage in Etappen und beginnen mit den Zinssätzen, die für Bundeswertpapiere am Kapitalmarkt beobachtbar sind. Um sich nicht in den Kursen und Bedingungen der einzelnen Papiere zu verlieren, empfiehlt es sich, auf die sogenannten Zinsstrukturkurven zurückzugreifen. Die Deutsche Bundesbank wertet zu diesem Zweck die Daten von Bundesschatzanweisungen, Bundesobligationen und Bundesanleihen mit einer Restlaufzeit von mindestens 3 Monaten aus, um mithilfe eines Optimierungsverfahrens laufzeitabhängige Zinssätze, sog. Spot Rates, zu schätzen.158 Zugrundeliegendes Verfahren ist der von Svensson erweiterte Ansatz von Nelson/Siegel; man spricht auch vom NSS- Modell. Herz des Verfahrens ist folgende, etwas kompliziert wirkende Formel, mit deren Hilfe der Zinssatz zur Diskontierung einer sicheren – also ausfallrisikolosen – Zahlung der Periode t auf den Zeitpunkt 0 bestimmt werden kann: t t t t t t e e e i e e t t t τ τ τ τ τβ β β β τ τ τ − − − − − § · § · § ·¨ ¸ ¨ ¸ ¨ ¸ − − −¨ ¸ ¨ ¸ ¨ ¸= + + − + −¨ ¸ ¨ ¸ ¨ ¸¨ ¸ ¨ ¸ ¨ ¸© ¹ © ¹ © ¹ 1 1 2 1 2 / / / / / 0 0 1 2 3 1 1 2 1 1 1 Die Parameter β0, β1, β2, β3, τ1 und τ2 werden börsentäglich von der Deutschen Bundesbank veröffentlicht.159 So können wir dann für jeden Börsentag die passende Zinsstrukturkurve berechnen. Der unten stehende Screenshot vermittelt einen Eindruck von der Vorgehensweise: Für jeden Handelstag werden fünf Parameter benötigt, mithilfe derer obige Formel die Spot Rate für jede Laufzeit t liefern kann. Ab Spalte H werden die entsprechenden Zinssätze berechnet. Der Zinssatz für eine einjährige Anlage beträgt beispielsweise am 07.08.1997 3,45 % (H9). 1 2 9 10 11 12 13 14 A B C D E F G H I J Parameter Laufzeit Datum BETA 0 BETA 1 BETA 2 BETA 3 TAU 1 TAU 2 1 2 3 07.08.1997 7,351 -4,332 -1,015 -0,848 2,458 1,548 3,45358 3,89900 4,30982 08.08.1997 7,481 -4,435 -1,791 -0,476 2,451 1,227 3,44479 3,87544 4,28024 09.08.1997 . . . . . . 10.08.1997 . . . . . . 11.08.1997 7,4138 -4,36372 -2,6992 -0,24174 2,06339 1,57219 3,42797 3,84624 4,24965 12.08.1997 7,33101 -4,26815 -1,33451 -0,94145 2,34563 1,51546 3,43830 3,85888 4,26121 Wie die entsprechende Formel in der Zelle H9 aussieht, zeigt dieser Tabellenausschnitt: 158 Vgl. dazu Schich (1997). 159 Abrufbar unter http://www.bundesbank.de/statistik/statistik_zeitreihen.php?lang= de&open=zinsen &func=list&tr=www_s300_it03c; die relevanten, taggenauen Zeitreihen der Parameter sind WT3201, WT3202, WT3203, WT3205, WT3204, WT3206. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 412 6.3 Marktdaten 413 1 2 9 10 B C D E F G H AL Parameter Laufzeit BETA 0 BETA 1 BETA 2 BETA 3 TAU 1 TAU 2 1 7,351 -4,332 -1,015 -0,848 2,458 1,548 3,45358 =WENN($B9=".";"";$B9+$C9*(1-EXP(- H$2/$F9))/(H$2/$F9)+$D9*((1-EXP(- H$2/$F9))/(H$2/$F9)-EXP(-H$2/$F9))+$E9*((1- EXP(-H$2/$G9))/(H$2/$G9)-EXP(-H$2/$G9))) 7,481 -4,435 -1,791 -0,476 2,451 1,227 3,44479 Die Prüfung zu Beginn der WENN-Bedingung, ob z. B. in B9 ein Punkt steht ($B9="."), soll sicherstellen, dass nur für die Tage, zu denen Marktdaten vorliegen (Börsentage), die Spot Rates berechnet werden. Excel-Tipp 52: Zahlen in Prozent schreiben Falls in Dezimalschreibweise geschriebene Zahlen in Prozent umgerechnet werden sollen, bietet Excel folgende Möglichkeit: Angenommen in Zelle B1 steht 5,23; dies sei ein Zinssatz und er soll geschrieben werden als 5,23% oder 0,0523. Selbstverständlich kann man dann in C1 schreiben = B1/100. Eine Spur eleganter ist aber die Syntax = B1%. Abbildung 6-7 enthält eine Reihe von Zinsstrukturkurven. Wenn eine Zinsstrukturkurve mit zunehmender Restlaufzeit ansteigt, bezeichnet man das als einen normalen Verlauf. Fällt sie, liegt eine inverse Struktur vor. Sind die Spot Rates unabhängig von der Laufzeit, also konstant, spricht man von einer flachen „Kurve“. Es fällt auf, dass von Ende Juni 2007 bis Ende Juni 2008 zunächst eine Parallelverschiebung nach oben stattgefunden hat; die Zinssätze sind also über alle Laufzeiten hinweg gestiegen, bevor dann Ende 2008 ein deutlicher Rückgang zu verzeichnen ist, der am kurzen Laufzeitende überproportional ausfiel. Im Vergleich zu den Spot Rates im mittleren Laufzeitbereich fiel auch der Rückgang der „Langläufer“ überproportional aus, so dass die Kurve bei 0 1 2 3 4 5 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Zi ns sa tz (in % ) Laufzeit (in Jahren) 29.06.2007 28.12.2007 30.06.2008 30.12.2008 30.06.2009 30.12.2009 30.06.2010 Abbildung6-7: Zinsstruktur im Zeitablauf I Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 413 6. Fremdfinanzierung414 etwa 20 Jahren ein Maximum aufweist. Wohl weiter wesentlich beeinflusst von der Senkung der Leitzinsen und der gesunkenen, kurzfristigen Interbankensätze kam es dann zu einem weiteren Rückgang am kurzen Ende, aber auch bei längeren Laufzeiten. Zur Erstellung von Abbildung 6-7 haben wir die Daten für die entsprechenden Zeitpunkte mittels SVERWEIS aus dem Arbeitsblatt „Zinsstrukturdaten“, das die laufzeitabhängigen Zinssätze beinhaltet, importiert: 1 2 3 4 A B AD AE AF Laufzeit Datum 1 29 30 29.06.2007 4,3925 4,7886 4,7926 =SVERWEIS($A3;'1_Zinsstrukturdaten'!$3:$4719; SPALTE(AD$1)+7) 28.09.2007 4,0767 4,7767 4,7825 Excel-Tipp 53: Funktion SVERWEIS Mithilfe dieser Funktion können Werte nach bestimmten Kriterien in einer Tabelle gesucht und übertragen werden. Der Buchstabe „S“ steht dabei für senkrecht und zeigt an, dass die Suche und Zuordnung nach Spalten erfolgt. Zeilenbasiert, also waagrecht, arbeitet die ansonsten analog arbeitende Funktion WVERWEIS. Die Syntax ist SVERWEIS(Suchkriterium;Matrix;Spaltenindex). Das Suchkriterium kann wie bei der Zinsstrukturanwendung ein Datum sein; Matrix ist der Bereich, in dem die Daten zu finden sind; Spaltenindex steht für die Spalte, in der gesucht werden soll. Excel-Tipp 54: Oberflächendiagramme erstellen Das Oberflächendiagramm soll auf Grund seiner Relevanz für die Erstellung eines Zinsstrukturgebirges näher erläutert werden. Dabei können die Daten (wie für die meisten Diagramme) wahlweise in Zeilen oder Spalten angeordnet sein. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B C D E Laufzeit Datum 0 1 2 3 01.07.2010 0 0 0 0 01.06.2010 0 0,23221617 0,45967751 0,80225617 01.05.2010 0 0,47733991 0,83826958 1,26453465 01.04.2010 0 0,55379092 0,96797052 1,41042867 01.03.2010 0 0,54131457 0,96246512 1,40758765 01.02.2010 0 0,68253789 1,17917869 1,61065039 01.01.2010 0 0,81158886 1,38514421 1,84261871 01.12.2009 0 0,80369237 1,28175878 1,68407178 Zuerst wird der gesamte Datenbereich (A2:AF157) markiert und im Reiter Einfügen/Diagramme/Weitere/Oberfläche/3D_Oberfläche gewählt. Das Diagramm wird dann automatisch erstellt und kann weiter angepasst werden. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 414 6.3 Marktdaten 415 Im Falle der Darstellung eines Zinsstrukturgebirges können auf den später sichtbaren Seiten des Diagramms eine Zeile und eine Spalte mit Null-Werten eingefügt werden, damit das Gebirge im Nullpunkt der jeweiligen Achse beginnt und nicht in der Luft hängt. Leider ist Excel bei der Skalierung der Achsen nicht flexibel, wodurch in unserem Fall, in welchem eine Achse viele Datenpunkte (Datum) und eine andere wenige Datenpunkte (Laufzeit) aufweist, die Letztere „gestaucht“ wirkt. Sie kann nicht gestreckt werden, ohne zusätzliche Datenpunkte einzufügen. Auf dem bis 1997 zurückreichenden Datenangebot der Deutschen Bundesbank fußt Abbildung 6-8. Dort haben wir die Zinsstrukturkurven im monatlichen Intervall eingetragen. Wir können aus der Grafik u.a. ablesen, dass r die Zinsstrukturkurve im Zeitablauf erheblichen Veränderungen unterliegt, r die Zinsstrukturkurve grundsätzlich einen normalen Verlauf aufweist, zum Teil aber – wie etwa Mitte 2007 – relativ flach verläuft, r zu Beginn des abgebildeten Zeitraums die höchsten Spot Rates für eine Laufzeit von 30 Jahren, rund 7 %, zu verzeichnen sind, r die einjährigen Spot Rates am Ende des Zeitraums so niedrig sind wie nie zuvor und r bei längeren Laufzeiten ein steiler Anstieg der Spot Rates zu beobachten ist. Als Repräsentant der Zinsstrukturkurve kann der Zinssatz dienen, der eine Zahlungsreihe, die aus dreißig Jahre lang jährlich einem Euro besteht, auf den Barwert diskontiert, der sich durch Diskontierung mit den laufzeitspezifischen Spot Rates – der Euro, der in t = 1 fließt, wird mit der 1-Jahres-Spot Rate diskon- Abbildung6-8: Zinsstrukturgebirge im Zeitablauf II Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 415 6. Fremdfinanzierung416 tiert, der Euro, der in t = 2 fließt, wird mit der 2-Jahres-Spot Rate diskontiert usw. – ergibt.160 Abbildung 6-9 zeigt diesen repräsentativen Zinssatz im Zeitablauf. Am Ende des Betrachtungszeitraums, Ende Juni 2010, beträgt er 3,37 %. 6.3.3 Spot Rates vs. Forward Rates Aus den in der Zinsstrukturkurve ablesbaren Spot Rates können wir auch die Forward Rates berechnen. Aus den Spot Rates für ein und zwei Jahre Laufzeit (0i1 bzw. 0i2) beispielsweise lässt sich ermitteln, welche Verzinsung für eine (einjährige) Anlage vom Ende des Jahres 1 bis zum Ende des Jahres 2 (i1,2) erwartet wird: ( )( ) ( )+ + = + 20,1 1,2 0 21 1 1i i i Nach Umformung und mit 0i1 = i0,1 erhalten wir: ( ) ( ) + = − + 2 0 2 1,2 1 0 1 1 1 1 i i i 160 Auf einen Vorschlag des IDW hin kommt bei der Unternehmensbewertung ein ähnliches Konzept zur Anwendung; vgl. dazu z. B. Drukarczyk/Schüler (2009), S. 217–218. 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 08.1997 08.1999 08.2001 08.2003 08.2005 08.2007 08.2009 Zi ns sa tz Abbildung6-9: Repräsentativer Zinssatz (Annuität i.H.v. 1 €, 30 Jahre) Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 416 6.3 Marktdaten 417 Folgendes Beispiel, zu finden im Arbeitsblatt „Forward Rates“ der zugehörigen Excel-Datei, illustriert den Zusammenhang: 2 3 14 15 16 17 18 19 A B C D E F G H I J K L M von 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Datum bis 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 11.08.1997 4,3040 5,1600 5,8689 6,4032 6,7822 7,0398 7,2093 7,3176 7,3847 7,4247 7,4473 12.08.1997 4,3193 5,1686 5,8553 6,3621 6,7165 6,9563 7,1148 7,2175 7,2828 7,3234 7,3478 13.08.1997 4,4339 5,2463 5,8929 6,3736 6,7158 6,9522 7,1118 7,2177 7,2865 7,3304 7,3576 14.08.1997 4,4294 5,1846 5,7977 6,2780 6,6422 6,9097 7,0992 7,2277 7,3095 7,3563 7,3776 15.08.1997 4,4626 5,1919 5,7775 6,2364 6,5877 6,8501 7,0406 7,1740 7,2627 7,3169 7,3450 16.08.1997 =((1+Zinsstrukturdaten!I17)^C$3/(1+Zinsstrukturdaten!H17)^C$2)-1 Die Forward Rate für eine Anlage vom Ende des Jahres 1 bis zum Ende des Jahres 2 (i1,2) für z. B. den 11.08.1997 (Ende Jahr 0) ist dann (C14): + = − + 2 1 (1 0,0384624) 0,04304 1 (1 0,0342797) Die verwendeten Spot Rates 0i2 und 0i1 am 11.08.1997 sind den Zellen H13 und I13 des Arbeitsblatts „Zinsstrukturdaten“ entnommen. 6.3.4 Spreads & Rating Im vorangegangenen Abschnitt haben wir uns nur mit Bundeswertpapieren und deren Zinssätzen beschäftigt. Diese Papiere gelten als sicher i. S. v. frei von Ausfallrisiko. Die Rückzahlung bei Fälligkeit wird wohl kaum angezweifelt. Das ist bei den meisten Unternehmensanleihen oder -krediten nicht der Fall. Die Wahrscheinlichkeit, dass es zu einem Ausfall (Default) kommt, Zins- und/ oder Rückzahlungsverpflichtungen also nicht vollständig erfüllt werden, ist in vielen Fällen zwar klein, aber größer Null. Dies führt dazu, dass sich die im Kreditvertag vereinbarten Zinssätze bzw. die Kuponzinssätze sowie die Renditen aus einer Investition in diese Fremdkapitaltitel aus dem risikolosen Zinssatz zuzüglich eines Risikoaufschlags zusammensetzen. Die nachfolgenden Grafiken illustrieren die Höhe des Risikoaufschlags (Spreads) für europäische und US-amerikanische Emittenten (Unternehmen) bzw. Emissionen (jeweiliger Fremdkapitaltitel) in Abhängigkeit von der Rating-Kategorie. Wir haben dabei die Rating-Skala von Standard & Poor’s zugrunde gelegt. Ein Rating von AAA signalisiert sehr gute Bonität bzw. ein sehr geringes Ausfallrisiko. Die niedrigste Stufe vor einem Ausfall (Default, D) ist ein C-Rating. In Tabelle 6-10 haben wir die Bonitätsabstufung à la Moody’s und Standard & Poor’s jeweils für langfristige Fremdkapitaltitel (Long-term Issue Credit Ratings bzw. Long-term Obligations Ratings) zusammengestellt:161 161 Vgl. Standard & Poor’s (2010b), S. 3–5; Moody’s Investors Service (2010), S. 5. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 417 6. Frem d fin an zieru n g 418 2005 2009 D 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) Bundeswertpapiere AA A BBB BB 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) Bundeswertpapiere AA A BBB BB USA 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) Treasuries AAA AA A BBB BB B 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) Treasuries AAA AA A BBB BB B A b b ild u n g 6 -10:R en d iten d eu tsch er u n d U S-am erikan isch er A n leih en Fotosatz B uck – V ah len C om p etence – Schü ler – Finan zm anagem ent m it E xcel – H erstellu ng: Frau D eu ringer Stand : 1. Ju li 2011, 10:10 vorm . D ru ckd aten Seite 418 6.3 M arktd aten 419 Standard & Poor‘s AAA An obligation rated ’AAA‘ has the highest rating assigned by Standard & Poor‘s. The obligor‘s capacity to meet its financial commitment on the obligation is extremely strong. AA An obligation rated ’AA‘ differs from the highest-rated obligations only to a small degree. The obligor‘s capacity to meet its financial commitment on the obligation is very strong. A An obligation rated ’A‘ is somewhat more susceptible to the adverse effects of changes in circumstances and economic conditions than obligations in higher-rated categories. However, the obligor‘s capacity to meet its financial commitment on the obligation is still strong. BBB An obligation rated ’BB‘ is less vulnerable to nonpayment than other speculative issues. However, it faces major ongoing uncertainties or exposure to adverse business, financial, or economic conditions which could lead to the obligor‘s inadequate capacity to meet its financial commitment on the obligation. BB An obligation rated ’BB‘ is less vulnerable to nonpayment than other speculative issues. However, it faces major ongoing uncertainties or exposure to adverse business, financial, or economic conditions which could lead to the obligor‘s inadequate capacity to meet its financial commitment on the obligation. B An obligation rated ’B‘ is more vulnerable to nonpayment than obligations rated ’BB‘, but the obligor currently has the capacity to meet its financial commitment on the obligation. Adverse business, financial, or economic conditions will likely impair the obligor‘s capacity or willingness to meet its financial commitment on the obligation. CCC An obligation rated ’CCC‘ is currently vulnerable to nonpayment, and is dependent upon favorable business, financial, and economic conditions for the obligor to meet its financial commitment on the obligation. In the event of adverse business, financial, or economic conditions, the obligor is not likely to have the capacity to meet its financial commitment on the obligation. CC An obligation rated ’CC‘ is currently highly vulnerable to nonpayment. Moody‘s Aaa Obligations rated ’Aaa‘ are judged to be of the highest quality, with minimal credit risk. Aa Obligations rated ’Aa‘ are judged to be of high quality and are subject to very low credit risk. A Obligations rated ’A‘ are considered upper-medium grade and are subject to low credit risk. Baa Obligations rated ’Baa‘ are subject to moderate credit risk. They are considered medium grade and as such may possess certain speculative characteristics. Ba Obligations rated ’Ba‘ are judged to have speculative elements and are subject to substantial credit risk. B Obligations rated ’B‘ are considered speculative and are subject to high credit risk. Caa Obligations rated ’Caa‘ are judged to be of poor standing and are subject to very high credit risk. Fotosatz B uck – V ah len C om p etence – Schü ler – Finan zm anagem ent m it E xcel – H erstellu ng: Frau D eu ringer Stand : 1. Ju li 2011, 10:10 vorm . D ru ckd aten Seite 419 6. Frem d fin an zieru n g 420 Ca Obligations rated ’Ca‘ are highly speculative and are likely in, or very near, default, with some prospect of recovery of principal and interest. C Obligations rated ’C‘ are the lowest rated class of bonds and are typically in default, with little prospect for recovery of principal or interest. C A ’C‘ rating is assigned to obligations that are currently highly vulnerable to nonpayment, obligations that have payment arrearages allowed by the terms of the documents, or obligations of an issuer that is the subject of a bankruptcy petition or similar action which have not experienced a payment default. Among others, the ’C‘ rating may be assigned to subordinated debt, preferred stock or other obligations on which cash payments have been suspended in accordance with the instrument‘s terms or when preferred stock is the subject of a distressed exchange offer, whereby some or all of the issue is either repurchased for an amount of cash or replaced by other instruments having a total value that is less than par. Tabelle6-10: Rating-Skala von Moody’s und Standard & Poor’s Fotosatz B uck – V ah len C om p etence – Schü ler – Finan zm anagem ent m it E xcel – H erstellu ng: Frau D eu ringer Stand : 1. Ju li 2011, 10:10 vorm . D ru ckd aten Seite 420 6.3 Marktdaten 421 Darüber hinaus differenzieren Moody’s (M) bzw. Standard & Poor’s (SP) jede Kategorie zusätzlich nach oberem Ende (M: 1; SP: +), Durchschnitt (M: 2; SP: keine Kennzeichnung) und unterem Ende (M: 3; SP: -). Gemäß SP ist also die Stufe A aufzuteilen in A+, A und A-. Kurzfristige Verbindlichkeiten (Short-Term Issue Credit Ratings) teilt SP ein in A-1, A-2, A-3, B (bzw. B-1, B-2, B-3), C und D. Moody’s nennt die Kategorien P-1, P-2, P-3 und NP. P-1 – das P steht für Prime – wird von Moody’s als zuordenbar zu den langfristigen Kategorien Aaa bis A3, P-2 zu A2 bis Baa2 und P-3 zu Baa2 bis Baa3 erachtet. NP bedeutet „Not Prime“ und kann mit allen anderen langfristigen Rating-Klassen korrespondieren. Für die Praxis von großer Bedeutung ist die Differenzierung von Anleihen der Kategorie AAA bis BBB als Investment Grade im Gegensatz zu Anleihen geratet mit BB und niedriger, die als Non-Investment Grade gelten – etwas burschikoser wird auch von Ramschanleihen (Junk Bonds) gesprochen. Von Bedeutung ist dies, da viele Kapitalanbieter wie Pensionskassen oder andere große institutionelle Investoren qua Satzung oder qua Gesetz nur in Fremdkapitaltitel investieren dürfen, die Investment Grade sind. Damit ist eine Anleihe, die BB geratet ist, für das emittierende Unternehmen deutlich teurer als bei einem BBB- Rating. Anzumerken ist zudem, dass die Fremdkapitaltitel eines Unternehmens unterschiedliche Ratings aufweisen können, je nachdem in welcher Reihenfolge die diversen Gläubigergruppen bedient werden. Die zentralen Botschaften der Abbildung 6-10 sind: r Je schlechter die Rating-Kategorie bzw. je höher das Ausfallrisiko, desto höher die Renditen. r Je länger die (Rest)Laufzeit, desto höher die Renditen. r 2005 war das Rendite- bzw. Zinsniveau in den USA deutlich höher als in Deutschland. r Der Unterschied zwischen den Renditen der Anleihen der schlechtesten Kategorie und den Staatsanleihen war 2009 in Deutschland besonders deutlich. Zur weiteren Illustration haben wir schließlich in Abbildung 6-11 die Spreads, definiert als Differenz zwischen Bundeswertpapieren bzw. Treasuries und Unternehmensanleihen der verschiedenen Kategorien, zusammengetragen. Insbesondere wird noch einmal verdeutlicht, dass die Spreads i. d.R. mit zunehmender Laufzeit ansteigen und dass v. a. die Spreads niedrig gerateter Anleihen jüngst deutlich höher waren als vor der Finanzkrise. Zudem wird dokumentiert, dass eine Herabstufung von BBB auf BB oder gar B sehr teuer ist, da die Risikoaufschläge (Spreads) deutlich ansteigen. 6.3.5 Ausfallraten und Befriedigungsquoten Die Höhe des Spreads hängt ab vom Ausfallrisiko, das die Fremdkapitalgeber der Anleihe oder dem Kredit beimessen. Ein Ausfall ereignet sich dann, wenn die vertraglichen Zins- oder Rückzahlungspflichten nicht vollständig erfüllt Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 421 6. Frem d fin an zieru n g 422 2005 2009 D 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) AA A BBB BB 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) AA A BBB BB USA 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) AAA AA A BBB BB B 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 B a s i s p u n k t e Laufzeit (in Jahren) AAA AA A BBB BB B A b b ild u n g 6 -11:Sp read s d eu tsch er u n d U S-am erikan isch er A n leih en Fotosatz B uck – V ah len C om p etence – Schü ler – Finan zm anagem ent m it E xcel – H erstellu ng: Frau D eu ringer Stand : 1. Ju li 2011, 10:10 vorm . D ru ckd aten Seite 422 6.3 Marktdaten 423 werden. Abbildung 6-12 zeigt Daten von Moody’s zur Höhe und Anzahl von Ausfällen bei gehandelten Fremdkapitaltiteln weltweit.162 2008 z.B. waren 101 Ausfälle mit einem Volumen von 281 Mrd. $ zu verzeichnen. Im Jahr 2007 hingegen fielen 18 Fremdkapitaltitel mit einem Volumen von 6,7 Mrd. $ aus. Das Ausfallvolumen in 2008 war das höchste bislang gemessene. Die maximale Anzahl an Ausfällen war im Jahr 2001, kurz nach dem Platzen der Dotcom-Bubble, zu verzeichnen. Die größten Ausfälle des Jahres 2008 einschließlich der Befriedigungsquote für vorrangige, unbesicherte Anleihegläubiger enthält Tabelle 6-11.163 Neben den wohlbekannten Lehmann Brothers tauchen die nicht minder bekannten isländischen Banken auf. Company Default Volume ($Billions) Senior Unsecured Bond Recovery (%) Lehman Brothers Holdings, Inc. USA 120,2 9,3 Kaupthing Bank hf Iceland 20,1 4,0 Glitnir banki hf Iceland 18,8 3,0 GMAC LLC USA 17,2 69,9 Washington Mutual Bank USA 13,6 26,5 Residential Capital, LLC USA 12,3 51,7 Landsbanki Islands hf Iceland 12,2 3,0 Tabelle6-11: Die weltweit größten Kreditausfälle (2008) 162 Vgl. Moody’s (2009), S. 4, 19–20. 163 Quelle der Tabellen 6-11, 6-12 und 6-13: Moody’s (2009), S. 7–8. 50 100 150 200 250 300 0 50 100 150 200 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Volum en (in M rd.$) An za hl Anzahl Ausfälle Volumen Abbildung6-12: Anzahl und Volumen von Ausfällen europäischer Emittenten Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 423 6. Fremdfinanzierung424 Mit welchen Befriedigungsquoten (Recovery rates) können Anleihe- bzw. Kreditgläubiger im Falle eines Ausfalls rechnen? Tabelle 6-12 zeigt die entsprechenden (ungerichteten) Quoten in % des Nennwerts, gemessen anhand der Marktwerte, die dreißig Tage nach dem Ausfallereignis zu beobachten waren. Dabei wird nach Krediten (Bank loans) und Anleihen (Bonds) sowie nach Gläubigerklassen differenziert. Secured bzw. unsecured steht für besichert bzw. unbesichert und schließlich subordinated für – um es von Junior debt abzugrenzen – „nach“-nachrangig, Senior bzw. Junior für vorrangig bzw. nachrangig. Second lien-Gläubiger sind anteilig besichert, d. h. sie werden erst nach den Senior secured-Gläubigern aus den Verwertungserlösen befriedigt. Klar ist, dass die Befriedigungsquoten für vorrangig besicherte Gläubiger am höchsten und für die am tiefsten in der Rangfolge Platzierten am niedrigsten sind. Bank loans 2008 2007 1982–2008 Senior Secured 63,4 % 68,6 % 69,9% Second Lien 40,4 % 65,9% 50,4 % Senior Unsecured 29,8 % – 52,5% Bonds Senior Secured 58,0% 80,5% 52,3 % Senior Unsecured 33,8 % 53,3 % 36,4 % Senior Subordinated 23,0 % 54,5% 31,7 % Subordinated 23,6 % – 31,0% Junior Subordinated – – 24,0% Tabelle6-12: Durchschnittliche Befriedigungsquoten gemessen anhand der Marktpreise nach dem Ausfall Moody’s differenziert zudem danach, ob der Zahlungsausfall außerhalb (Payment Default) oder innerhalb (Bankruptcy) eines gerichtlichen Insolvenzverfahren auftritt und ob er sich im Rahmen eines Distressed Exchange, dem Tausch von Fremdkapital- gegen Eigenkapitalansprüche, manifestiert. Bei letztgenannter Variante sind die Quoten am höchsten. Darüber hinaus kann man feststellen, dass gesicherte Kreditgläubiger, nicht aber Anleihegläubiger in einem Verfahren höhere Quoten erzielen als außerhalb eines Verfahrens. Payment Default Bankruptcy Distressed Exchange Bank loans Senior Secured 55,0% 66,1 % 82,7 % Second Lien 47,4% 31,6% 72,2% Senior Unsecured – 29,8% – Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 424 6.3 Marktdaten 425 Bonds Senior Secured 65,7% 42,7 % 73,0% Senior Unsecured 20,8% 24,4 % 50,8% Senior Subordinated 20,3 % 16,7% 48,5% Subordinated 10,0% 4,6% 77,8% Junior Subordinated – – – Tabelle6-13: Durchschnittliche Befriedigungsquoten nach Ausfallart Tabelle 6-14 zeigt die Recovery Rates je Bonitätsklasse gemäß Altman/Karlin (2008), die Daten des Zeitraums 1971–2007 ausgewertet haben.164 Unter Befriedigungsquoten verstehen die Autoren dabei die durchschnittlichen Anleihenkurse einen Monat nach dem Default-Ereignis. Rating Recovery Rate (%) AAA 82,55 AA 65,68 A 54,7 BBB 42,14 BB 36,29 B 34,52 CCC 37,55 Tabelle6-14: Durchschnittliche Befriedigungsquoten nach Rating Ausfallwahrscheinlichkeiten (Probabilities of default, pD) kann man anhand empirischer, durch Rating-Agenturen gesammelter (historischer) Ausfallraten schätzen. Wie hoch diese im Zeitraum 1981 bis 2009 im Durchschnitt, kumuliert über die jeweils genannte Laufzeit, waren, zeigt Abbildung 6-13.165 Je länger die Laufzeit, umso höher die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls. Diese nimmt zu, je tiefer man die Rating-Leiter herabsteigt. Wir können auch erkennen, dass der Anstieg der Ausfallrate innerhalb einer Rating-Stufe von einer Laufzeit von z. B. einem Jahr zu einer Laufzeit von 15 Jahren relativ zu Non-Investment- Kategorien für Investment-Grade-Anleihen viel stärker ansteigt. So betragen die Ausfallraten bei AA 0,02% (1 Jahr) und 1,02% (15 Jahre) versus 4,93% und 35,74% für ein B-Rating; für AA beträgt die Relation der beiden Ausfallraten demnach 51 (= 1,02/0,02), für B 7,25 (= 35,74/4,93). 164 Altman/Karlin (2008), S. 20. 165 Standard & Poor’s (2010), Table 24. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 425 6. Fremdfinanzierung426 Die zugehörigen Daten sind: 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A B C D E F G H I J K L M N O P Laufzeit Rating 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 AAA 0,000 0,030 0,140 0,260 0,390 0,510 0,580 0,680 0,740 0,820 0,860 0,900 0,940 1,040 1,140 AA 0,020 0,070 0,140 0,240 0,330 0,430 0,520 0,600 0,670 0,740 0,810 0,870 0,930 0,980 1,020 A 0,080 0,210 0,350 0,530 0,720 0,950 1,220 1,460 1,700 1,970 2,200 2,390 2,580 2,750 2,990 BBB 0,260 0,720 1,230 1,860 2,530 3,200 3,800 4,400 5,000 5,600 6,210 6,720 7,240 7,800 8,360 BB 0,970 2,940 5,270 7,490 9,510 11,48 13,19 14,75 16,21 17,45 18,49 19,39 20,18 20,84 21,57 B 4,93 10,76 15,65 19,46 22,30 24,57 26,47 28,06 29,44 30,82 32,04 33,04 33,99 34,85 35,74 CCC/C 27,98 36,95 42,40 45,57 48,05 49,19 50,26 51,09 52,44 53,41 54,32 55,33 56,38 57,28 57,28 Tabelle6-15: Durchschnittliche, kumulierte Ausfallraten in % (1981–2009) Die auf Basis dieser Ausfallraten geschätzte Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls beträgt z. B. für ein BBB-Rating bei einer Laufzeit von einem Jahr 0,26 % (B10) und für einen Zeitraum von 6 Jahren 3,2 % (G10). Aus diesen Daten können wir nun die jährlichen Ausfallwahrscheinlichkeiten, also beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass vom Jahr 2 auf das Jahr 3 ein Ausfall erfolgt (bedingte marginale Wahrscheinlichkeit), berechnen. Da die Rating-Agenturen die kumulierten durchschnittlichen Ausfallraten aus den bedingten marginalen 0 10 20 30 40 50 60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Au sf aff llr at e (% ) Laufzeit AAA AA A BBB BB B CCC/C Abbildung6-13: Durchschnittliche, kumulierte Ausfallraten (1981–2009) Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 426 6.3 Marktdaten 427 durchschnittlichen Ausfallraten berechnen, gehen wir deren Weg damit in umgekehrter Richtung.166 Es gilt: → → → → − = − ,0 3 ,0 2 ,2 3 ,1 21 D D D D p p p p Mit: → → → → − = − ,0 2 ,0 1 ,1 2 ,0 11 D D D D p p p p Letztgenannter Zusammenhang und bei analoger Anwendung auch der erstgenannte sind Ergebnis dieser Umformung: ( )( ) ( ) D D D D D D D DD D D D D D D p p p p p p p pp p p p p p p → → → → → → → →→ → → → → → → − − = − − − = − − − − − − = − = = − − − ,0 1 ,1 2 ,0 2 ,0 2 ,1 2 ,0 1 ,0 1 ,0 2,0 2 ,0 2 ,0 1 ,1 2 ,0 1 ,0 1 ,0 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 Betrachten wir einen Fremdkapitaltitel mit BBB-Rating, folgt: Dp → − = = − ,1 2 0,0072 0,0026 0,461% 1 0,0026 Dp → − = = − ,2 3 0,0123 0,0072 0,512% 1 0,0046 Wenn wir diese Berechnung für den ganzen Datensatz vornehmen, erhalten wir die in Tabelle 6-16 aufgelisteten bedingten marginalen Ausfallraten. 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 A B C D E F G H I J K L M N O P Laufzeit Rating 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 AAA 0,000 0,030 0,110 0,120 0,130 0,120 0,070 0,100 0,060 0,080 0,040 0,040 0,040 0,100 0,100 AA 0,020 0,050 0,070 0,100 0,090 0,100 0,090 0,080 0,070 0,070 0,070 0,060 0,060 0,050 0,040 A 0,080 0,130 0,140 0,180 0,190 0,230 0,271 0,241 0,241 0,271 0,231 0,190 0,190 0,170 0,240 BBB 0,260 0,461 0,512 0,633 0,674 0,675 0,604 0,604 0,604 0,604 0,614 0,513 0,523 0,563 0,563 BB 0,970 1,989 2,377 2,274 2,067 2,012 1,745 1,588 1,484 1,259 1,053 0,910 0,797 0,665 0,735 B 4,930 6,132 5,209 4,019 2,959 2,339 1,946 1,622 1,403 1,400 1,237 1,013 0,960 0,868 0,898 CCC/C 27,98 12,45 6,225 3,380 2,567 1,170 1,083 0,839 1,361 0,983 0,919 1,019 1,061 0,910 0,000 =B13 =(C13-B13)/(1-B39%) Tabelle6-16: Marginale Ausfallraten in % (1981–2009) Zu beobachten ist u. a., dass die Wahrscheinlichkeit, dass CCC/C-geratete Titel ausfallen, mit zunehmender Laufzeit abnimmt. Vereinfachend könnte man dies so interpretieren, dass, wenn der befürchtete Ausfall in den ersten Jahren ausbleibt, die Ausfallsgefahr als deutlich geringer eingeschätzt wird, oder dass das Refinanzierungsrisiko niedrig gerateter Anleihen kurzer Laufzeit als besonders hoch erachtet wird. 166 Vgl. zum Vorgehen von Moody’s bzw. Standard & Poor’s: Moody’s (2006), S. 5–7; Standard & Poor’s (2010), S. 42–45. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 427 6. Fremdfinanzierung428 Weniger der Abbildung als vielmehr der Tabelle können wir entnehmen, dass die marginale Ausfallrate bei höher gerateten Anleihen tendenziell steigt, zumindest wenn man die Raten bei einjähriger Laufzeit denen bei längerer Laufzeit gegenüberstellt. Anders als bei Fons (1994) ist dies hier freilich eine Hypothese, die noch analytisch oder empirisch zu belegen wäre.167 Auch interessant ist der Prozentsatz der Fremdkapitaltitel, die – hier nach einem Jahr – die anfängliche Rating-Kategorie halten bzw. in andere Kategorien migrieren. Im Gegensatz zu den marginalen Ausfallraten, die unmittelbar auf die Wahrscheinlichkeit abzielen, von einem bestimmten Rating in Default abzurutschen, erfassen diese Daten auch Ausfälle, die erst nach Umwegen über andere Kategorien auftreten. Die entsprechende Migrationsmatrix gemäß Standard & Poor’s zeigt Tabelle 6-17.168 Für alle Bonitätsklassen gilt, dass in den meisten Fällen das Rating auch im nächsten Jahr gehalten wird (91,25 % der AAA-Fälle bleiben AAA, 90,6 % der AA-Ratings bleiben AA usw.). Niedrigere Ratings sind allerdings instabiler. 167 Vgl. auch Elton/Gruber/Agrawal/Mann (2001), S. 258. 168 Vgl. Standard & Poor’s (2010), Table 34. Dem Vorschlag von Altman (1998), S. 1235, folgend habe ich die Beobachtungen der Kategorie „Not Rated“, die auch unter „Rating withdrawn“ firmiert, der Rating-Stufe des Vorjahrs zugeschlagen. Beispiel: Gemäß Standard & Poor’s beträgt der Anteil der AAA-Titel, die nach einem Jahr noch AAA geratet sind, eigentlich 88,21%; addiert man dazu den Anteil der zurückgenommenen Anleihen (3,31 %), erhält man die in Tabelle 6-17 genannten 91,52 % (B4). Hintergrund können z. B. vorzeitige Rückzahlungen im Rahmen von M&A-Transaktionen sein. Es scheint – Altmann folgend – nicht unplausibel, anzunehmen, dass diese Titel das Rating gehalten hätten. 0 5 10 15 20 25 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Au sf aff llr at en (% ) Laufzeit AAA AA A BBB BB B CCC/C Abbildung6-14: Marginale Ausfallraten (1981–2009) Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 428 6.3 Marktdaten 429 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 A B C D E F G H I J 1 Jahr AAA AA A BBB BB B CCC/C D E AAA 0,9152 0,0773 0,0052 0,0006 0,0008 0,0003 0,0006 0 0 AA 0,0056 0,9060 0,0810 0,0055 0,0006 0,0009 0,0002 0,0002 0 A 0,0004 0,0195 0,9188 0,0547 0,0040 0,0016 0,0002 0,0008 0 BBB 0,0001 0,0014 0,0376 0,9084 0,0413 0,0070 0,0016 0,0026 0 BB 0,0002 0,0005 0,0018 0,0517 0,8534 0,0748 0,0079 0,0097 0 B 0 0,0004 0,0015 0,0024 0,0543 0,8456 0,0465 0,0493 0 CCC/C 0 0 0,0021 0,0031 0,0088 0,1128 0,5935 0,2798 0 D 0 0 0 0 0 0 0 0 1 E 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Tabelle6-17: Durchschnittliche Migrationsmatrix für ein Jahr (Global Corporate Average Transition Rates) 1981–2009 Verlängert man den Betrachtungszeitraum, so intensivieren sich die Wanderungsbewegungen. Um die entsprechenden Prozentsätze für einen Zwei-Jahres- Zeitraum zu berechnen, ist die Migrationsmatrix des Ausgangsfalls (Tabelle 6-17) – bei Annahme einer im Zeitablauf stabilen und unabhängigen 1-Jahres-Matrix – mit sich selbst zu multiplizieren. Einzusetzen ist dazu die Excel-Funktion MMULT. Die Formel für den Bereich B15:J23 lautet {=MMULT(B4:J12;B4:J12)}. Wir erhalten für den 2-Jahres-Zeitraum dann Tabelle 6-18. 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 A B C D E F G H I J 2 Jahre AAA AA A BBB BB B CCC/C D E AAA 0,8380 0,1409 0,0158 0,0018 0,0015 0,0007 0,0009 0,0002 0 AA 0,0102 0,8229 0,1480 0,0144 0,0017 0,0018 0,0004 0,0004 0,0002 A 0,0008 0,0357 0,8478 0,1003 0,0094 0,0035 0,0005 0,0011 0,0008 BBB 0,0002 0,0033 0,0689 0,8294 0,0733 0,0156 0,0031 0,0036 0,0026 BB 0,0004 0,0010 0,0053 0,0914 0,7346 0,1283 0,0150 0,0143 0,0097 B 0,0000 0,0008 0,0030 0,0072 0,0928 0,7244 0,0674 0,0552 0,0493 CCC/C 0,0000 0,0001 0,0035 0,0055 0,0190 0,1630 0,3576 0,1717 0,2798 D 0 0 0 0 0 0 0 0 1 E 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Tabelle6-18: Migrationsmatrix für zwei Jahre Und für 10 Jahre folgt Tabelle 6-19.169 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 A B C D E F G H I J 10 Jahre AAA AA A BBB BB B CCC/C D E AAA 0,4220 0,3452 0,1666 0,0418 0,0103 0,0064 0,0017 0,0011 0,0049 AA 0,0256 0,4172 0,3820 0,1250 0,0249 0,0129 0,0021 0,0019 0,0082 A 0,0046 0,0932 0,5134 0,2695 0,0630 0,0287 0,0045 0,0040 0,0190 BBB 0,0014 0,0235 0,1853 0,4718 0,1607 0,0793 0,0124 0,0098 0,0558 BB 0,0010 0,0070 0,0490 0,1950 0,2971 0,2143 0,0325 0,0236 0,1804 B 0,0003 0,0032 0,0166 0,0575 0,1515 0,2763 0,0450 0,0306 0,4190 CCC/C 0,0001 0,0014 0,0084 0,0215 0,0517 0,1067 0,0216 0,0138 0,7751 D 0 0 0 0 0 0 0 0 1 E 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Tabelle6-19: Migrationsmatrix für zehn Jahre 169 In der zugehörigen Excel-Datei, Blatt 6.3.5 Rating Migration, finden Sie zudem die Matrizen für drei bis neun Jahre. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 429 6. Fremdfinanzierung430 Die hypothetische Kategorie E habe ich Benninga folgend eingeführt, um die Ausfälle über die Jahre kumulieren zu können.170 Sie enthält jeweils die (geschätzte) Migrationswahrscheinlichkeit in die Kategorie D bzw. die Ausfallwahrscheinlichkeit des vorangegangenen Zeitraums. Bei einer A gerateten Anleihe beträgt diese für ein Jahr 0,08 % (I6) und für zwei Jahre 0,11 % (I17) bzw. ungerundet 0,1055 %, kumuliert also 0,19 % bzw. 0,1855 % (I17 + J17). Im nachfolgenden Screenshot haben wir dieses Beispiel noch etwas weiter aufbereitet. Die Ergebniszeile (T38) bestätigt das eben genannte Ergebnis. 170 Vgl. Benninga (2008), S. 722–728. Abbildung6-15: Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit mithilfe der Migrationsmatrix (Rating A; 2 Jahre) Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 430 6.4 Bewertung von Fremdkapitaltiteln 431 Analog zu den Beobachtungen, die man anhand der Daten zu den Ausfallraten machen kann, zeigt sich, dass die Gefahr, in D abzurutschen, mit längeren Laufzeiten steigt. Im Rahmen unserer Analyse der Fraport-Anleihe in Abschnitt 6.6.2 werden wir auf diese Daten zurückgreifen. 6.4 Bewertung von Fremdkapitaltiteln 6.4.1 Zins und Wert In Abschnitt 6.2.4 haben wir am Beispiel der Fraport-Anleihe bereits die Yield to Maturity (YTM) kennengelernt, die IRR einer Anleihe mit deren Kurs (Clean Price, CP) zuzüglich Stückzinsen SZ, also dem sog. Dirty Price (DP) als Anfangsauszahlung und den versprochenen Zinszahlungen sowie der Rückzahlung bei Fälligkeit als Einzahlungen (Cashflows, CF): T t t t CF CP SZ YTM DP = + = + ¦ 0 0 /365 1 (1 ) Mit: = * 365 t SZ Z t* steht dabei für die Anzahl der Tage seit der letzten Kuponzahlung. Die Zinszahlungen Z sind das Produkt aus Kupon- oder Vertragszinssatz mit dem Nennwert des Fremdkapitaltitels. Zu beachten ist, dass beim Einsatz der YTM und damit der IRR die Reinvestitionsprämisse greift: Die Methode unterstellt, dass die Zinszahlungen zur YTM reinvestiert werden können. Im Sinne der Modified IRR lässt sich dieses Problem mildern, da man eine Wiederanlage der Zinszahlungen bis zum Laufzeitende zu einem plausiblen Wiederanlagezins unterstellt und so einen Endwert berechnet. Aus diesem Endwert lässt sich unter Beachtung von Laufzeit und Anfangswert dann eine modifizierte YTM berechnen; Fabozzi nennt sie Total Return.171 Das ist aber etwas missverständlich, da unter Total Return oft die aus Zinszahlung (Dividende) und Kurveränderung zusammengesetzte Gesamtrendite verstanden wird. Eine weitere gebräuchliche Zinsgröße ist die Current Yield, das Verhältnis von Kuponzinssatz zu Kurs. Wir können bei der Bewertung von Fremdkapitaltiteln auf die Annuitätenmethode (vgl. Kapitel 1.6) zurückgreifen, da konstante jährliche Zinszahlungen eben eine Annuität darstellen. Der Wert eines Fremdkapitaltitels ist der Barwert der Zinszahlungen zuzüglich dem Barwert der – hier als endfällig unterstellten – Tilgung bzw. Rückzahlung des Fremdkapitals (F): 171 Vgl. Fabozzi (2004), S.51–55. Fotosatz Buck – Vahlen Competence – Schüler – Finanzmanagement mit Excel – Herstellung: Frau Deuringer Stand: 1. Juli 2011, 10:10 vorm. Druckdaten Seite 431

Chapter Preview

References

Zusammenfassung

"Der sichere Umgang mit Excel wird heute von allen Studienabgängern, die in einen finanzorientierten Beruf einsteigen wollen, vorausgesetzt. Auf die Idee, die Grundlagen des Finanzmanagements von der Investitionsrechnung über die Finanzplanung bis hin zur Unternehmensbewertung sowie zur Finanzierung mit ihrer konkreten Umsetzung in Excel praxisnah zu verbinden, ist (&) bislang noch niemand gekommen. Mit dem vorliegenden Buch wird diese Lücke nunmehr geschlossen. Ein unverzichtbares Buch für Studierende und Praktiker.

Dr. Marc Castedello, StB, WP, Partner und Head of Valuation Deutschland, KPMG AG

&sowohl für Praktiker als auch für Studenten von großem Interesse, da das Buch eine gelungene Verbindung schafft zwischen den Methoden des Finanzmanagements und den entsprechenden Excel-Anwendungen.

Dr. Gerhard Ebinger, Vice President Asset Management & Shareholder Services, BASF SE

Das Buch ist eine gelungene Synthese aus theoretischer Fundierung und deren praktischer Anwendung.

Prof. Dr. Bernhard Schwetzler, Lehrstuhl für Finanzmanagement und Banken, HHL Leipzig Graduate School of Management