Finanzielle Stabilität - Financial stability
Finanzstabilität ist eine Eigenschaft eines Finanzsystems, das finanzielle Ungleichgewichte beseitigt, die endogen auf den Finanzmärkten oder infolge erheblicher nachteiliger und unvorhersehbarer Ereignisse auftreten. Wenn das System stabil ist , absorbiert es wirtschaftliche Schocks hauptsächlich über Selbstkorrekturmechanismen, um zu verhindern, dass unerwünschte Ereignisse die Realwirtschaft stören oder sich auf andere Finanzsysteme ausbreiten. Finanzielle Stabilität ist für das Wirtschaftswachstum von größter Bedeutung , da die meisten Transaktionen in der Realwirtschaft über das Finanzsystem abgewickelt werden.
Ohne finanzielle Stabilität zögern Banken eher, rentable Projekte zu finanzieren, die Preise für Vermögenswerte können erheblich von ihren inneren Werten abweichen , und der Zahlungsabwicklungsplan weicht von der Norm ab. Finanzielle Stabilität ist daher für die Aufrechterhaltung des Vertrauens in die Wirtschaft von wesentlicher Bedeutung. Mögliche Folgen einer übermäßigen Instabilität sind Finanzkrise , Bankläufe , Hyperinflation und Börsencrashs .
Empirische Maßnahmen
Stabilitätsmaßnahmen auf Unternehmensebene
Der Altman-Z-Score wird in der empirischen Forschung häufig als Maß für die Stabilität auf Unternehmensebene verwendet, da er in hohem Maße mit der Ausfallwahrscheinlichkeit korreliert . Diese Maßnahme stellt Puffer (Kapitalisierung und Rendite) dem Risiko (Volatilität der Renditen) gegenüber und konnte Insolvenzen innerhalb von zwei Jahren gut vorhersagen. Trotz der Entwicklung alternativer Modelle zur Vorhersage der Finanzstabilität ist das Altman-Modell nach wie vor das am weitesten verbreitete.
Ein alternatives Modell zur Messung der Stabilität auf Institutionsebene ist das Merton-Modell (auch als Asset-Value-Modell bezeichnet). Es bewertet die Fähigkeit eines Unternehmens, seinen finanziellen Verpflichtungen nachzukommen, und bewertet die allgemeine Ausfallwahrscheinlichkeit. In diesem Modell wird das Eigenkapital eines Instituts unter Berücksichtigung der Volatilität dieser Vermögenswerte als Call-Option auf sein gehaltenes Vermögen behandelt . Die Put-Call-Parität wird verwendet, um den Wert der implizierten Put-Option zu bewerten, die das Kreditrisiko des Unternehmens darstellt. Letztendlich misst das Modell den Wert des Vermögens des Unternehmens (gewichtet nach Volatilität) zu dem Zeitpunkt, an dem die Schuldner ihre „Put-Option“ ausüben, indem sie eine Rückzahlung erwarten. Das Modell definiert den Ausfall implizit so, dass der Wert der Verbindlichkeiten eines Unternehmens den seines Vermögens übersteigt und die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls berechnet. In verschiedenen Iterationen des Modells kann das Aktiv / Passiv-Niveau auf verschiedenen Schwellenwerten festgelegt werden.
In späteren Untersuchungen wurde das Merton-Modell modifiziert, um ein breiteres Spektrum finanzieller Aktivitäten mithilfe von Credit Default Swap-Daten zu erfassen. Zum Beispiel verwendet Moody's es im KMV-Modell sowohl zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls als auch als Teil ihres Kreditrisikomanagementsystems. Die Distance to Default (DD) ist ein weiteres marktbasiertes Maß für das Ausfallrisiko von Unternehmen, das auf dem Merton-Modell basiert. Es misst sowohl das Solvabilitätsrisiko als auch das Liquiditätsrisiko auf Unternehmensebene.
Systemische Stabilitätsmaßnahmen
Leider gibt es noch kein einzigartiges, standardisiertes Modell zur Bewertung der Stabilität des Finanzsystems und zur Prüfung der Politik.
Um die Systemstabilität zu messen, versuchen eine Reihe von Studien, Stabilitätsmaße auf Unternehmensebene (Z-Score und Abstand zum Standard) zu einer systemweiten Bewertung der Stabilität zusammenzufassen, indem entweder ein einfacher Durchschnitt genommen oder jede Maßnahme nach der relativen Größe des Instituts gewichtet wird . Diese aggregierten Maßnahmen berücksichtigen jedoch nicht die korrelierten Risiken zwischen Finanzinstituten. Mit anderen Worten, das Modell berücksichtigt nicht die Vernetzung zwischen Institutionen, und das Versagen einer Institution kann zu einer Ansteckung führen.
Die First-to-Default-Wahrscheinlichkeit oder die Wahrscheinlichkeit, einen Ausfall bei einer Reihe von Instituten zu beobachten, wurde als Maß für das Systemrisiko für eine Gruppe großer Finanzinstitute vorgeschlagen. Diese Kennzahl untersucht risikoneutrale Ausfallwahrscheinlichkeiten aus Credit Default Swap-Spreads. Im Gegensatz zu Distance-to-Default-Maßnahmen erkennt die Wahrscheinlichkeit die Vernetzung zwischen Standardwerten verschiedener Institute. Studien, die sich auf Ausfallwahrscheinlichkeiten konzentrieren, übersehen jedoch tendenziell den Ripper-Effekt, der durch das Versagen einer großen Institution verursacht wird.
Eine weitere Bewertung der Stabilität des Finanzsystems ist das Systemic Expected Shortfall (SES) , mit dem der Beitrag einzelner Institute zum Systemrisiko gemessen wird. SES berücksichtigt das individuelle Leverage-Level und misst die externen Effekte, die aus dem Bankensektor entstehen, wenn diese Institute versagen. Das Modell ist besonders geeignet, um zu identifizieren, welche Institutionen systemrelevant sind und die Wirtschaft am meisten beeinträchtigen würden, wenn sie versagen. Ein Nachteil der SES-Methode besteht darin, dass es schwierig ist zu bestimmen, wann die systemrelevanten Institute wahrscheinlich versagen werden.
Um die Vorhersagekraft zu verbessern, wurde die retrospektive SES-Maßnahme in späteren Untersuchungen erweitert und modifiziert. Das erweiterte Modell heißt SRISK und bewertet den erwarteten Kapitalmangel eines Unternehmens in einem Krisenszenario. Um diesen SRISK zu berechnen, sollte zunächst der Long-Run Marginal Expected Shortfall (LRMES) ermittelt werden, der die Beziehung zwischen den Aktienrenditen eines Unternehmens und der Marktrendite misst (geschätzt unter Verwendung asymmetrischer Volatilität, Korrelation und Kopula). Anschließend schätzt das Modell den Rückgang des Eigenkapitalwerts des Unternehmens, wenn der Gesamtmarkt innerhalb eines Zeitraums von sechs Monaten um 40% oder mehr sinkt, um zu bestimmen, wie viel Kapital benötigt wird, um ein Verhältnis von Kapital zu Vermögenswert von 8% zu erreichen. Mit anderen Worten, SRISK gibt Einblicke in den Prozentsatz des Unternehmens am gesamten Kapitalmangel des Finanzsektors. Ein hoher SRISK% zeigt die größten Verlierer an, wenn eine Krise zuschlägt. Eine Implikation des SES-Indikators besteht darin, dass ein Unternehmen als „systemisch riskant“ eingestuft wird, wenn es bei einem schwachen Finanzsektor mit hoher Wahrscheinlichkeit einer Kapitalknappheit ausgesetzt ist.
Ein weiteres Maß für die finanzielle Stabilität ist die Verteilung der Systemverluste , mit der versucht wird, einige der Lücken der oben genannten Maßnahmen zu schließen. Diese Maßnahme umfasst drei Schlüsselelemente: die Ausfallwahrscheinlichkeit jedes einzelnen Instituts, die Höhe des Verlusts bei einem Ausfall und die Ansteckung aufgrund von Ausfällen miteinander verbundener Institute.