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Mainz

Johannes Gutenberg-Universität Mainz Geldanlage bei Inflationsrisiken und politischen Risiken Die Ratings der Euro-Zone Betreuender Hochschullehrer: Prof. Dr. Dietmar Leisen Studentische Teammitglieder: Aynisa Faynberg Margarete Maximowitsch Tugba Uzan

Beitrag zum Postbank Finance Award 2012


Geldanlage bei Inflationsrisiken und Politischen Risiken

Die Ratings der Euro-Zone

Abbildung: © KURIER bzw. KURIER.at - Wien, 2012


ii

Essay-Beitrag: Die Ratings der Euro-Zone Aufgrund ihrer Staatsverschuldung im Euroraum wurden am 14.02.2012 neun Länder der

europäischen Union von der Ratingagentur Standard & Poor´s im Rating herabgestuft. Als

Folge wird unter anderem ein Anstieg des Zinsniveaus erwartet, wodurch sich die derzeitige

Schuldenkrise im Euroraum weiter zuspitzen könnte.

Berechtigterweise stellt sich die Frage, wie sich Ratingurteile auf wirtschaftliche und

politische Ereignisse auswirken können und nach welchen Methoden sie ihre Ratings

erstellen. Bisher reagieren die großen drei Ratingagenturen, die sich den Markt untereinander

aufteilen, nur zurückhaltend auf diese Fragen. In der Öffentlichkeit herrscht daher die Ansicht

vor, dass die Urteile eine „Black-Box“ repräsentieren.

In dieser Arbeit konzentrieren wir uns daher auf zwei Schwerpunkten: Erstens analysieren wir

die drei großen Ratingagenturen und ihre Ratingmethodik bei Staatsanleihen, um so einen

Einblick in diese „Black-Box“ zu gewähren. Zweitens entwickeln wir, auf Basis des Z-Score

Modells von Altman (1968), ein alternatives Länderratingmodell. Für zwölf Staaten der Euro-

Zone testen wir das Modell zunächst auf seine Güte. Anschließend leiten wir anhand von

Prognosewerten eine mögliche Ratingentwicklung der Euro-Staaten für die kommenden

Monate ab. Auf diese Weise können wir anhand eines einfachen Modells überprüfen, wie

Ratings erstellt werden können, und zudem einen Ausblick über die wahrscheinliche

Entwicklung einzelner Länder geben.

Basierend auf den prognostizierten Ratingentwicklungen werden wir Implikationen für die

Geldanlage ableiten. Ausgehend von der derzeitigen Schuldenkrise würden weitere

Herabstufungen Länder, die bisher noch eine Top-Bewertung halten, größere Anteile am

Euro-Rettungsfonds EFSF aufbürden. Dies wiederum würde deren Haushaltspolitik

zunehmend belasten und langfristig gesehen auch ihre Ratings vor die Gefahr einer möglichen

Herabstufung stellen. Für Anleger hätte dies erschwerte Bedingungen zur Diversifikation

ihres Anlageportfolios zur Folge und europäische Staatsanleihen könnten nicht mehr

vorbehaltlos als risikolose Anlagen interpretiert werden.


iii

Inhaltsverzeichnis

Essay-Beitrag ii

Inhaltsverzeichnis iii

Abbildungsverzeichnis iv

Tabellenverzeichnis iv

Kapitel 1: Einleitung 1

Kapitel 2: Ratings und Ratingagenturen 3

2.1 Was sind Ratings? 3

2.2 Wer vergibt Ratings? 6

2.3 Wie werden Ratings erstellt? 7

Kapitel 3: Ratings und Politisches Risiko 15

Kapitel 4: Z-Score von Altman 20

Kapitel 5: Empirische Analyse 23

5.1 Datengrundlage 23

5.2 Methodik 24

5.3 Auswertung 26

Kapitel 6: Implikationen für die Geldanlage 33

Kapitel 7: Fazit 38

Inhaltsverzeichnis 40


iv

Abbildungsverzeichnis Abbildung 2.1: Vorgehen bei der Erstellung von Ratings für Länder 11

Abbildung 5.1: Graphische Darstellung der Zentroide und der Diskriminanzwerte

für die untersuchten Länder 2002-2010 30

Abbildung 5.2: Darstellung der Ratingentwicklung von 2006 bis 2010 31

Abbildung 6.1: Z-Score Prognosewerte für PIIGS Länder für 2011 und 2012 35

Abbildung 6.2: Z-Score Prognosewerte für die westeuropäischen Länder

für 2011 und 2012 36

Tabellenverzeichnis Tabelle 2.1: Long-Term Sovereign Ratingskala 4

Tabelle 2.2: Sovereign Credit Rating für Island 9

Tabelle 5.1: Übersicht der in der Analyse verwendeten Variablen 24

Tabelle 5.2: Gruppenzugehörigkeit auf Basis von FitchRatings 25

Tabelle 5.3: Standardisierte Koeffizienten der Diskriminanzanalyse 27

Tabelle 5.4: Ergebnisse der Diskriminanzanalyse zur Beurteilung der

Modellgüte, Eigenwert und kanonische Korrelationskoeffizienten 27

Tabelle 5.5: Ergebnisse der Diskriminanzanalyse zur Beurteilung der

Modellgüte, Wilks‘ Lambda 28

Tabelle 5.6: Ergebnisse der Diskriminanzanalyse zur Interpretation

der Diskriminanzfunktion, Gruppenzentroide 29

Tabelle 5.7: Klassifizierungsergebnisse der Diskriminanzanalyse 32

Tabelle 6.1: Verwendete Variablen und ihre Quellen 34


Kapitel 1: Einleitung

Am 11.11.2011 verkündete die Ratingagentur Standard & Poor´s (S&P) irrtümlicherweise

eine Herabstufung der Kreditwürdigkeit Frankreichs. Zwar wurde der Fehler bereits zwei

Stunden später behoben und mit einem technischen Defekt im System begründet, Politiker

nahmen diesen Fauxpas jedoch zum Anlass für eine erneute Debatte über die Nützlichkeit von

Ratings und Ratingagenturen. Seit dem Ausbrechen der Finanzkrise häufen sich die

Herabstufungen einzelner Ländern und Politiker sehen darin einen verstärkenden Einfluss auf

die derzeitige Währungskrise im Euroraum.

Kritisiert werden unter anderem die allgemein fehlende Transparenz und damit die mangelnde

Nachvollziehbarkeit der Benotungen. Zwar wird der Ratingprozess von den Agenturen ver-

öffentlicht, doch das genaue Zusammenspiel der zugrundeliegenden Variablen, ihre Erhebung

und Gewichtung ist für die Öffentlichkeit nur schwer einzusehen. Die Urteile der Agenturen

erwecken daher oft den Anschein von Willkür und Subjektivität. Dieser Eindruck verstärkt

sich insbesondere bei Ratings für Staatsanleihen, für die keine Gebühren anfallen. Aus einer

aktuellen Studie mit dem Titel „Credit Ratings across Asset Classes: A A?“ geht hervor,

dass Ratingagenturen, anders als behauptet, kein einheitliches Notensystem für alle Anlage-

klassen verwenden. Vielmehr verweisen die Wissenschaftler auf eine invers korrelierte Be-

ziehung zwischen Rating-Standards und erzieltem Umsatz der Ratingagenturen. Der Studie

zufolge erfolgt bei Staatsanleihen eine strengere Bewertung, als bei anderen Anlageklassen

(vgl. Cornaggia, Cornaggia und Hund, 2011, S. 4 ff.).

Zu den bekanntesten internationalen Ratingagenturen gehören Moody´s, S&P und Fitch.

Diese teilen unter sich den weltweiten Ratingmarkt auf. Die Macht dieser drei Agenturen

zeigt sich jedoch nicht allein in ihrem Marktanteil, vielmehr haben die Ratings der Agenturen

ihren Weg in verschiedene Regulierungen und Vorschriften gefunden. Die Basel II Verein-

barungen erlauben beispielsweise die Bonitätsbeurteilungen der Ratingagenturen als Risiko-

gewichtungsvariable für die Eigenkapitalunterlegungsanforderungen zu verwenden (vgl.

Bundesbank, 2012).

Nüchtern betrachtet sollte ein Rating jedoch lediglich eine Expertenmeinung über Ausfall-

wahrscheinlichkeiten von Wertpapieren bzw. Emittenten widerspiegeln und primär für

Investoren als Informationsquelle bzgl. der Risikoprämie fungieren. Ein zentrales Attribut des

Ratings ist die Objektivität der Bewertung. Es sollte unvoreingenommen und neutral eine

stabile Abschätzung des derzeitigen und zu erwartenden Risikoprofils einzelner Kredittitel

abgeben. Wenn sich, bezogen auf Staatsanleihen, die wirtschaftlichen, fiskalischen und


politischen Umstände in einem Land auf lange Sicht verschlechtern, sollte dies unweigerlich

zu einer schlechteren Bewertung im Rating und damit einer höheren Verzinsung der

entsprechenden Anleihe führen.

Politiker haben bereits diverse Vorschläge unterbreitet, um wieder eine größere Unabhängig-

keit von den Ratingurteilen zu schaffen. EU-Binnenmarktkommissar Michael Barnier bei-

spielsweise plädierte für das Recht, Veröffentlichungen von Bonitätsbewertungen durch die

European Securities and Market Authority (ESMA) vorübergehend zurückzuhalten (vgl.

Wallstreet-Online, 2011). Eine solche Regulierung würde jedoch die Meinungsfreiheit der

Agenturen nicht nur eingrenzen, sondern könnte sich auch kontraproduktiv auf das Verhalten

der Anleger auswirken, da diese hinter den zurückbehaltenden Urteilen eine Herabstufung

vermuten könnten. Auch über die Gründung einer eigenen europäischen Ratingagentur mit

staatlicher Hilfe wurde verhandelt. Eine derartige Agentur wäre jedoch von Beginn an

großem Misstrauen ausgesetzt, das darin bestünde, dass die Agentur politisch motivierte Be-

notungen verteilen könnte.

Die vorliegende Arbeit untersucht zweierlei Fragestellungen: Zum einen wird analysiert, wie

die drei großen Ratingagenturen ihre Sovereign Ratings bestimmen. Anhand detaillierter

Recherchearbeiten wird die „Black Box“ über die Ratingmethodik aller drei Agenturen

durchleuchtet und kritisch hinterfragt. Der Kern der Ausarbeitung findet sich darauf auf-

bauend in der zweiten Fragstellung: Hier wird der von Politikern bisher nur unzureichend

beantworte Aspekt behandelt, ob Ratings auf Grundlage eines alternativen Bewertungs-

schemas erstellt werden können. Dies ist indes bedeutsam, da aufbauend auf solch ein

System Anlegern die Möglichkeit gegeben werden kann, noch vor den Reaktionen der

Agenturen ihr Geldanlageportfolio entsprechend anzupassen.

Um diese Ziele zu erreichen, werden im zweiten Kapitel zunächst die drei größten Rating-

agenturen und ihre verwendeten Modelle dargestellt. Es wird ein Überblick über den Rating-

prozess und die Ratingmethodik gegeben, wobei die Ausarbeitung sich auf die Bewertung

von Sovereign Ratings fokussiert. Da die Zahlungsfähigkeit von Staaten eine besondere Ab-

hängigkeit vom politischen Risiko aufweist, erfolgt im dritten Kapitel eine detaillierte

Erläuterung hierzu. Es wird sowohl auf die Problematik im allgemeinen Sinne als auch auf

die Möglichkeiten seiner Erfassung verwiesen. Im vierten Kapitel werden die Grundlagen für

die Entwicklung eines Alternativmodells vorgestellt. Die Ausarbeitung basiert auf dem

etablierten Z-Score Modell von Altmann (1968). Das Modell wird in dieser Arbeit für die

Länderebene modifiziert und im fünften Kapitel angewendet. Es werden Bewertungen für


Länder der Euro-Zone im Zeitraum 2002 – 2010 überprüft. Anschließend wird im sechsten

Kapitel eine mögliche Entwicklung der Länderratings der Euro-Staaten für das Jahr 2012

aufgezeigt und aus diesen Handlungsempfehlungen für die Geldanlage sowie mögliche

Auswirkungen für die Euro-Zone abgeleitet. Die Ausarbeitung schließt mit einem Fazit, das

die wesentlichen Ergebnisse und Implikationen nochmals reflektiert.

Kapitel 2: Ratings und Ratingagenturen

2.1 Was sind Ratings?

Ratings spielen eine zentrale Rolle bei der Bewertung von Ausfallrisiken auf Finanzmärkten.

Hierbei sind Emittenten- und Emissionsratings zu unterscheiden. Ein Emissionsrating gibt die

Beurteilung einer Ratingagentur hinsichtlich der Kreditwürdigkeit eines Schuldners wieder.

Dabei berücksichtigt es die spezifische finanzielle Verpflichtung. Beispielsweise werden die

Bonität eines Bürgen und die Währung, in der die Verbindlichkeit angegeben wird, in die

Beurteilung aufgenommen. Ratings für Unternehmen und Länder hingegen repräsentieren

Emittentenratings, die nicht auf spezifische finanzielle Verbindlichkeiten angewendet werden

(vgl. Standard & Poor´s, 2009a, S. 10 ff.). Diese Kreditratings für Emittenten spiegeln die

Meinung der Ratingagentur über das Kreditrisiko wider, d. h. über die Fähigkeit und

Bereitschaft eines Unternehmens oder Staates, seine finanziellen Verbindlichkeiten in voller

Höhe pünktlich zu begleichen. Ratings sind keine Investitionsempfehlungen, sondern sollen

dem Investor lediglich als Einschätzung des Risikos dienen (vgl. Standard & Poor´s, 2011b).

Des Weiteren stellen die Ratings relative Rankings der Emittenten und keine absoluten

Ausfallwahrscheinlichkeiten dar. Angenommen eine Anleihe wird mit AA und eine andere

mit BB bewertet. Das Rating garantiert nicht, dass eine Anleihe mit AA nicht ausfällt,

sondern nur, dass die Kreditqualität besser bzw. die Ausfallwahrscheinlichkeit geringer ist als

bei der BB-bewerteten Anleihe (vgl. Standard & Poor´s, 2010, S. 4). Dies kann dazu führen,

dass innerhalb einer Kategorie Ratings kleine Unterschiede im Risikoniveau nicht reflektieren

(vgl. FitchRatings, 2011a, S. 4). Eine Übersicht der vergebenen Ratings der drei großen

Ratingagenturen kann Tabelle 2.1 entnommen werden.

Während sich die Bewertung im Rahmen der Ratinganalyse historische Daten bezieht, sind

Ratings zukunftsorientiert. Infolgedessen werden die Auswirkungen zukünftiger Ereignisse

auf das Kreditrisiko berücksichtigt. Gleichzeitig sind die Einschätzungen der Agentur nicht

statisch, da sie sich an die veränderte Kreditqualität des Emittenten oder der Emission


S&P Fitch Moody´s Erläuterungen In

vest

men

t gra

de

AAA AAA Aaa Land verfügt über institutionelle Stärke, kommerzielle und finanzielle Freiheit, sowie makroökonomische Stabilität. Es repräsentiert das geringste zu erwartende Kreditrisiko.

AA+ AA AA-

AA+ AA AA-

Aa1 Aa2 Aa3

Land hat eine sehr hohe Bonität und ein sehr geringes Kreditrisiko. Die Wirtschaft ist etwas anfälliger für schädliche äußere Ereignisse als AAA-Länder. Staatsverschuldung und Auslandsschulden sind im Allgemeinen höher.

A+ A A-

A+ A A-

A1 A2 A3

Hohe Bonität und geringes Kreditrisiko. Bewertungen für diese Länder werden in der Regel mit Defiziten in der Entwicklung verbunden. Es zeigt sich eine geringe Notwendigkeit zur Umstrukturierung und die politische Situation erfordert ein gewisses Maß an Verbesserung.

BBB+ BBB BBB-

BBB+ BBB BBB-

Baa1 Baa2 Baa3

Bonität ist gut und Kreditrisiko gering. Der Schuldendienst ist nicht so sicher und politische Faktoren spielen eine größere Rolle als bei den höheren Einstufungen.

Spec

ulat

ive

grad

e

BB+ BB BB-

BB+ BB BB-

Ba1 Ba2 Ba3

Land verfügt über ein deutlich höheres politisches Risiko, dass die Wirtschaftspolitik beeinflussen kann. Pro-Kopf-Einkommen ist gering und der Schuldenstand und Schuldendienst in der Regel hoch.

B+ B B-

B+ B B-

B1 B2 B3

Dieser Bereich ist sehr spekulativ. Der Finanzsektor ist oft schwach. Die Schuldenzahlungen sind anfällig für schädliche äußere Einflüsse. Haushaltsdefizite, Inflation und Auslandsverschuldung sind in der Regel hoch.

CCC+ CCC CCC-

CCC+ CCC CCC-

Caa1 Caa2 Caa3

Ausfall ist realistisch. Es existiert wirtschaftliche und politische Instabilität. Die Währung wird schwächer, die Inflation steigt und das Niveau der kurzfristigen Verschuldungsleistungen ist hoch.

CC CC CC Ausfall ist wahrscheinlich.

C C C Ausfall steht unmittelbar bevor. Default D D C Land ist ausgefallen.

Tabelle 2.1: Long-Term Sovereign Ratingskala. Quelle: Iranzo, 2008, S. 28f.


anpassen. Indem für verschiedene Sektoren, Regionen und Assetklassen die gleiche

Ratingskala verwendet wird, sind Ratings vergleichbar.

Kreditratings können kurz- oder langfristig ausgerichtet sein. Langfristige Ratings beziehen

sich auf Laufzeiten länger als einem Jahr. Die Ratingskala für kurzfristige Ratings besteht aus

einer geringen Anzahl von Ratingkategorien als für langfristige. Jedoch hängen die Ratings

über unterschiedliche Fristen hinweg zusammen: Eine Herabstufung des langfristigen

Rankings kann auch eine Herabstufung der kurzfristigen Beurteilung bedeuten. Für

langfristige Kreditratings werden auch so genannte Outlooks bekannt gegeben, die sich auf

einen Zeitraum von sechs Monaten bis zwei Jahren beziehen. Ein positiver Outlook bedeutet,

dass sich das Rating verbessern kann. Umgekehrt deutet ein negativer Outlook auf eine

mögliche Verschlechterung hin. Wenn der Einfluss zukünftiger Ereignisse so unsicher ist,

dass eine Herab- oder Heraufstufung des Ratings vorkommen kann, wird ein „entwickelnder“

Outlook vergeben (vgl. Standard & Poor´s, 2011b). Der Fokus dieser Arbeit liegt

ausschließlich auf Länderratings; ein aktuelles Beispiel hierfür ist die Bewertung

Griechenlands durch Ratingagenturen.

Ratings für Griechenland

Jahrelang hat die griechische Regierung ihre Verschuldung verschleiert (vgl.

Financial Times, 2010). Erst 2010 wurde öffentlich, dass das Haushaltsdefizit

2009 nicht bei 3,7%, sondern bei 15,4% des Bruttoinlandsproduktes lag (vgl.

Landeszentrale für politische Bildung, 2012). Bereits am 16.12.2009 stufte S&P

Griechenland von A- auf BBB+ herab (vgl. Risiko Manager, 2009). Begründet

wurde die Abstufung damit, dass die Sparpläne der Regierung nicht zu einer

nachhaltigen Reduzierung des Haushaltsdefizits beitragen würden. S&P gab

zudem einen negativen Ausblick an (vgl. Tagesschau, 2009). Nachdem am

23.04.2010 Griechenland offiziell Finanzhilfe beantragt hatte (vgl. Tageschau,

2010c), wurde am 27.04.2010 das Rating von BBB+ auf BB+ gesenkt (vgl.

Tageschau, 2010a), wodurch die Renditen auf griechische Staatsanleihen mit

einer Laufzeit von zehn Jahren auf bis zu zwölf Prozent anstiegen. Damit lagen

die effektiven Zinsen um zehn Prozent höher als auf deutsche Staatsanleihen (vgl.

Tageschau, 2010b). Das erste Hilfspaket für Griechenland wurde am 02.05.2010

verschiedet und stellte für die kommenden drei Jahre 110 Milliarden Euro zur

Verfügung (vgl. Tagesschau, 2010d). Am 14.06.2011 wurde Griechenland von

S&P schließlich auf Ramschniveau herabgestuft, indem die griechische Bonität

mit der Note CCC bewertet wurde. S&P rechtfertigte seine Beurteilung damit,


dass die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen in den nächsten zwei Jahren

gestiegen sei. Dabei versteht S&P unter einem Zahlungsausfall eine Umschuldung

mit verspäteter Rückzahlung (vgl. Focus, 2011). Nachdem am 21.07.2011 ein

weiteres Rettungspaket beschlossen worden war, erhielt Griechenland wenige

Tage später das Rating CC. Grund hierfür war laut S&P die geplante

Umschuldung, die einem Teilausfall entspräche (vgl. Welt, 2011b). Am

21.02.2012 hat sich die Eurozone für eine endgültige Ausgestaltung des zweiten

Pakets entschieden, das Hilfen in Höhe von 130 Milliarden Euro vorsieht. Darin

enthalten ist auch ein Schuldenschnitt mit privaten Gläubigern (vgl. FAZ, 2012).

Als Reaktion darauf hat S&P das Rating am 27.02.2012 auf „selective default“

gesenkt (vgl. Tageschau, 2012). Damit ist Griechenland das erste Land in der

Eurozone, dem offiziell ein Defaultstatus bescheinigt wird (vgl. Wall Street

Journal, 2012).

2.2 Wer vergibt Ratings?

Ratings werden von einer Vielzahl von Agenturen erstellt. In den USA dürfen jedoch Ratings

für Kapitalmarktzwecke nur dann herangezogen werden, wenn sie von einer Nationally

Recognized Statistical Rating Organization (NRSRO) erstellt wurden. Diesen Status kann

eine Ratingagentur nur von der US-Börsenaufsichtsbehörde (SEC) erhalten (vgl. IMF, 2010,

S. 92 ff). Die European Securities and Markets Authority (ESMA) ist für die Anerkennung

von Ratingagenturen in der Europäischen Union verantwortlich (vgl. European Securities and

Markets Authority, 2012). In Deutschland müssen die Agenturen jedoch zusätzlich von der

Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) anerkannt sein (vgl. BaFin,

2007).Dies schränkt die Zahl der Ratingagenturen deutlich ein. S&P, Fitch und Moody´s

besitzen zusammen einen Marktanteil von 95%; diese drei Agenturen werden im Folgenden

kurz vorgestellt.

Moody´s wurde 1909 von John Moody gegründet und ist seit 1914 unter den Namen Moody´s

Investor Services an der New York Stock Exchange (NYSE) gelistet. Seit 1975 gehört

Moody´s zu den NRSRO und zählt mit einem Marktanteil von 40% zu den Marktführern im

Bereich internationaler Ratings. Anteilseigner sind u.a. Berkshire Hathaway Inc, Capital

World Investors, Price (T. Rowe) Associates Inc, ValueAct Holdings, Vanguard Group und

State Street Corporation. Insgesamt bewertet Moody´s Verbindlichkeiten mit einem Volumen

von 35 Billionen US-Dollar (Stand: 2012). Die Beurteilungen erstrecken sich dabei auf mehr

als 110 Länder (vgl. Moody´s Webseite).


Ein weiterer führender Anbieter von Finanzmarktinformationen ist S&P. Das Unternehmen

wurde vor über 150 Jahren gegründet und ist seit 1962 an der NYSE notiert. Die

Ratingagentur mit Standorten in 23 Ländern ist seit 1966 im Besitz der McGraw-Hill

Companies und wurde 1976 von der SEC als NRSRO anerkannt. Derzeit bewertet S&P mit

einem Marktanteil von 40% mehr als 32 Billionen US Dollar (vgl. Standard & Poor´s

Webseite).

Die drittgrößte international tätige Ratingagentur ist Fitch Ratings (Fitch) mit einem

Marktanteil von 15%. Die Agentur wurde 1913 in New York gegründet. Die Rating-Skalen

AAA bis D wurden erst im Jahre 1924 eingeführt. Den NRSRO Status erhielt Fitch im Jahre

1975. Fitch ist weltweit an 51 Standorten vertreten (vgl. FitchRatings Webseite) und gehört

zu der Fitch Group, an der zu 60% die französische Fimalac Holding Company und zu 40%

der amerikanische Medienkonzern Hearst Corporation beteiligt sind (vgl. Fimalac Group

Structure Webseite).

Alle drei Agenturen stellen privatwirtschaftliche Unternehmen dar (vgl. Welt, 2011c), die

zum einen nach dem „Issuer-Pay Modell“ für ihre Leistungen vergütet werden (vgl. Standard

& Poor´s, 2011b) und zum anderen Kapital von Ihren Shareholdern erhalten (vgl.

WirtschaftsWoche, 2011). Die Ratingagenturen sind dabei nicht vollkommen unabhängig

voneinander. So sollen, laut einer Studie der Unternehmensberatung Roland Berger,

Großaktionäre 38% der Anteile an McGraw Hill, dem Mutterkonzern von S&P, und 49% der

Anteile an Moody´s halten (vgl. Spiegel, 2011b).

2.3 Wie werden Ratings erstellt?

Bedeutung und Stellenwert von Ratingagenturen auf Finanzmärkten sind groß, nicht nur

aufgrund ihrer Präsenz in den Medien, sondern vor allem aufgrund ihrer hohen Relevanz in

den Regulierungen unter anderem durch die SEC, EU-Aufsichtsbehörden und die Baseler

Eigenkapitel-Vorschriften. Diese machen das Vorhandensein von Ratings als

Beurteilungsinstrument für Ausfallwahrscheinlichkeiten unabdingbar. Im Folgenden sollen

Ratingprozess und Methodik der drei großen Agenturen näher beleuchtet werden.

S&P, Moody´s und Fitch erstellen Ratings nach einem ähnlichen Ratingprozess. Während bei

Unternehmensanleihen das Rating durch die Anfrage des Emittenten bei der Ratingagentur

ausgelöst wird, ist dies bei Staaten unwahrscheinlich. Deswegen kann angenommen werden,

dass Ratingagenturen ihre Länderratings ohne Anfrage freiwillig durchführen, wobei

beispielsweise S&P nur dann ein Rating erstellt, wenn es ausreichend verlässliche


Informationen gibt. Zur Abwicklung des Ratings wird ein Team von Analysten

zusammengestellt, das die öffentlich zugänglichen Finanzdaten und auch qualitative

Informationen analysiert (vgl. Standard & Poor´s, 2011b) und auf dieser Basis ein vorläufiges

Rating erstellt. Anschließend wird dieses Rating einem Ratingkomitee weitergeleitet, welches

das vorgeschlagene Rating überprüft und gegebenenfalls anpasst. Bei Unternehmensanleihen

wird im nächsten Schritt der Emittent über das erstellte Rating informiert (vgl. FitchRatings,

2006, S. 1 ff.), sodass er über die Veröffentlichung des Ratings entscheiden kann (vgl.

Moody´s Homepage). Für Staaten trifft dies nicht zu, da sie das endgültige Rating erst nach

der Veröffentlichung erfahren und dementsprechend auch keinen Einspruch erheben können.

Schließlich werden Unternehmens- und Länderratings auf den Webseiten der Agenturen

veröffentlicht (vgl. Standard & Poor´s, 2011b). Der Ratingprozess nimmt in der Regel sechs

bis acht Wochen in Anspruch (vgl. FitchRatings, 2006, S. 1 ff.), wobei Ratings auch nach der

Veröffentlichung angepasst werden können (vgl. Standard & Poor´s, 2011b). Obwohl

Ratingagenturen sich um eine zeitnahe Anpassung bemühen, kann es auch hier zu

Verzögerungen kommen. Dies zeigt sich beispielsweise in der aktuellen Situation Islands.

Ratings für Island

Vor der Finanzkrise im Jahre 2008 zählte Island zu den reichsten Ländern der

Welt (vgl. Financial Times, 2011). Viele Sparer aus Großbritannien, den Nieder-

lande und Deutschland legten ihr Geld in Island an. Als Mitte September 2008 die

amerikanische Investmentbank Lehmann Brothers zusammenbrach, überstiegen

die Schulden der Großbanken Kaupthing, Glitnir und der Landesbank das Brutto-

inlandsprodukt um das Fünffache. Daraufhin mussten sie unter staatliche Aufsicht

gestellt werden (vgl. Reise, 2009).

Aufgrund des erhöhten Ausfallrisikos stufte Fitch Island in den Bereich

„Speculative Grade“ (Rating: BB+) herab (vgl. Financial Times, 2011). Eine

solche Bewertung steht für ein erhöhtes Kreditrisiko mit lediglich befriedigender

Sicherheit, dass Tilgungsschulden und fällige Zinszahlungen erbracht werden. Die

Einstufung zeigt sich als gravierend, da vor allem institutionelle Investoren per

Gesetz keine Anleihen aus diesem Bereich erwerben dürfen (vgl. Global Financial

Stability Report, 2010 S. 91). Von Moody´s und S&P erhielt das Land zwar

weiterhin den Status „Investment Grade“, jedoch mit der niedrigsten Bewertung

(Baa3, bzw. BBB-). Um den Staatsbankrott abzuwenden, ergriff die Regierung


die Finanzhilfe des IWF über 2,1 Mrd. Dollar und nahm von skandinavischen

Ländern Kredite über mehr als 2,5 Mrd. Dollar an. (vgl. Sievers, 2011).

Heute – drei Jahre nach dem Fast-Zusammenbruch des Landes – zeigt sich nun

eine deutliche Erholung. Das Wirtschaftswachstum lag 2011 bei 2,2% und soll

2012 sogar auf 2,9% ansteigen. Zudem wird das Budgetdefizit voraussichtlich bei

1,4% des BIP liegen (vgl. Financial Times, 2011). Ein Grund für die schnelle

Erholung des Landes liegt in der disziplinierten Umsetzung der Sparmaßnahmen.

Wie Tabelle 2.2 zu entnehmen ist, zeigen die großen Ratingagenturen

diesbezüglich jedoch nur eine zögerliche Reaktion. Es scheint als würden die

dominierenden Ratingagenturen die Erfolge des Landes verkennen; lediglich

Fitch setzte seinen Ausblick auf stabil. Ratingagenturen erwecken, wie das

Beispiel illustrativ zeigt, mit ihrem verhaltenden Handeln den Eindruck, dass sie

aktuelle Entwicklungen von Ländern nur mit einer zeitlichen Verzögerung in

ihren Bewertungen einfließen lassen können.

Zeit S&P Zeit Moody´s Zeit Fitch

Apr. 2008

A+ (Credit Watch)

März 2008

Aaa (Negative)

Apr. 2008 A+ (Negative)

Apr. 2008

A (Negative)

Mai 2008

Aa1 (Stable)

Sept. 2008 A- (Ratings Watch)

Sept. 2008

A- (CreditWatch)

Sep. 2008

Aa1 (Under Review)

Okt. 2008 BBB- (Ratings Watch)

Okt. 2008

BBB (negative) Okt. 2008

A1 (Under Review)

Dez. 2009 BBB- (negative)

Nov. 208

BBB- (negative)

Dez. 2008

Baa1 (Negative)

Jan. 2010 BB+ (negative)

Dez. 209

BBB- (stable) Nov. 2009

Baa3 (Stable)

Mai 2011 BB+ (negative)

März 2010

BBB- (Credit Watch)

Apr. 2010

Baa3 (Negative)

Feb. 2012 BBB- (stable)

Die Tabelle zeigt in chronologischer Reihenfolge die Bewertungen der drei größten Ratingagenturen für Island. Da die Bewertungen nicht immer zeitnah herausgegeben wurden, sind in der Tabelle zudem zeitliche Angaben zur Veröffentlichung der Urteile durch die jeweiligen Agenturen ausgewiesen. Die Sovereign Credit Ratings sind als Long-Term Foreign Courrency zu interpretieren. Quelle: The Republic of Iceland´s sovereign credit rating, 2012.

Tabelle 2.2: Sovereign Credit Rating für Island


10

Da die drei großen Agenturen nur wenig über ihre Länderratingmethodik berichten, ist es

schwierig, die Aussagekraft ihrer Ratings zu beurteilen. So wird zum Beispiel von S&P

einerseits angegeben, dass analysebasierte und damit keine modellbasierten Kreditratings

erstellt werden. Während bei modellbasierten Ratings lediglich quantitative Daten betrachtet

und in ein mathematisches Modell eingebaut werden, werden in analysebasierte Ratings auch

qualitative Informationen eingearbeitet (vgl. Standard & Poor´s, 2010, S. 7 f.). An anderer

Stelle erklärt die Ratingagentur hingegen, dass quantitative Finanzmodelle bei der Analyse

von Kreditrisiken eine Rolle spielen können. S&P definiert diese Modelle als quantitative

Berechnungen unter bestimmten Modellannahmen. Jedoch spezifiziert die Agentur nicht die

verwendeten Modelle (vgl. Standard & Poor´s, 2009b, S. 2 f.). Auf Basis der eingeschränkt

verfügbaren Informationen werden im Folgenden die wesentlichen Informationen zu

Ratingmethoden von S&P, Moody´s und Fitch dargelegt.

Laut S&P ist die Kreditwürdigkeit von verschiedenen Faktoren abhängig. Es wird versucht,

diese Einflussfaktoren in einem Ratingsymbol zusammenzufassen, wobei ihre relative

Wichtigkeit von Marktbedingungen und vom wirtschaftlichen Umfeld abhängt. Die

Ausfallwahrscheinlichkeit ist der primäre Faktor bei der Bewertung. Als sekundärer Faktor

zählt unter anderem die Zahlungspriorität. Sie kann zum Beispiel dadurch berücksichtigt

werden, dass ein untergeordnetes Wertpapier trotz gleicher Defaultrate ein schlechteres

Rating erhält als ein übergeordnetes (vgl. Standard & Poor´s, 2009a, S. 4 ff.). S&P´s

Kreditratings für Länder betreffen finanzielle Verbindlichkeiten gegenüber kommerziellen

Gläubigern und nicht gegenüber anderen Ländern (vgl. Standard & Poor´s, 2011a, S. 3). Die

politischen und ökonomischen Risiken stellen hierbei die Schlüsselfaktoren für die

Kreditqualität eines Landes dar (vgl. Standard & Poor´s, 2007). Folgende fünf

Hauptratingfaktoren bilden die Grundlage für S&P´s Länderratings:

Die institutionelle Leistungsfähigkeit und politischen Risiken, die sich als ein qualitativer Faktor im politischen Score widerspiegeln.

Die ökonomische Struktur und Wachstumsmöglichkeiten, die im ökonomischen Score abgebildet werden.

Die externe Liquidität und internationale Investitionsposition, ausgedrückt durch den externen Score.

Die finanzpolitische Performance und Flexibilität sowie Schuldenlast, die mit dem finanzpolitischen Score zusammengefasst werden.

Die monetäre Flexibilität, erfasst durch den monetären Score.


11

Abbildung 2.1: Vorgehen bei der Erstellung von Ratings für Länder. Quelle: Standard & Poor´s, 2011b, S. 4. Die Staatsratinganalyse geht – wie in Abbildung 2.1 ersichtlich – in mehreren Schritten vor.

Zunächst wird jedem der Faktoren ein Score auf einer Skala von eins (am stärksten) bis sechs

(am schwächsten) zugeordnet. S&P verwendet für die Scores Schlüsselindikatoren, die

prozentualen Anteile am Bruttoinlandsprodukt (BIP), prozentuale Änderungen und absolute

Werte umfassen. So werden als Indikatoren für das ökonomische Risiko beispielsweise das

BIP pro Kopf in US-Dollar und die prozentuale Änderung des realen BIP pro Kopf eingesetzt.

Die Daten für die Analyse erhält S&P beispielsweise von nationalen Statistikbehörden,

Zentralbanken, Finanzministerien sowie vom IWF. Im nächsten Schritt werden der politische

und der ökonomische Score kombiniert, sodass man das „politische und ökonomische Profil“

des Landes erhält. Das „Flexibilitäts- und Performanceprofil“ ergibt sich durch Verknüpfung

der restlichen Scores, wobei S&P nicht angibt, wie dies erfolgt. Wenn man die beiden Profile

verbindet, resultiert ein vorläufiges Rating, das mithilfe von besonderen Faktoren zum

endgültigen Rating angepasst wird. S&P geht jedoch nicht auf die Anpassungsfaktoren ein.

Erhält man ein Rating in fremder Währung, kann man dieses umwandeln in ein Rating in

lokaler Währung (vgl. Standard & Poor´s, 2011a, S. 4 ff.).


12

Ähnlich wie S&P verwendet auch Moody´s für die Bewertung von Staatsanleihen ein

Scoring-Modell. Im Unterschied zu S&P trifft Moody´s mit seinen Ratings nicht nur

Aussagen über die Ausfallwahrscheinlichkeit, sondern auch über die erwartete Höhe der

Verlustrate im Falle eines Zahlungsverzuges (vgl. Moody´s, 2011a, S. 13). Die eigentliche

Analyse besteht aus einer Kombination von quantitativen und qualitativen Einflussfaktoren,

die nach der individuellen Situation des Staates gewichtet werden (vgl. Moody´s, 2008, S. 1).

Folgende quantitative Faktoren können dabei in die Länderratings einfließen: Faktoren zu

Messung der wirtschaftlichen Lage, demographische Trends, Finanztransaktionen sowie

Faktoren, die zur Beurteilung der Nachhaltigkeit öffentlicher Schulden dienen können.

Neben den quantitativen Faktoren können unter anderem die nachfolgend aufgelisteten

qualitativen Faktoren in die Bewertung aufgenommen werden: die Bereitschaft, die

öffentlichen Schulden abzutragen, politische Dynamiken und institutionelle Stabilität,

Regierungsstruktur, Qualität der Finanzverwaltung, wie zum Beispiel die Budgetplanung,

pünktliche Umsetzung von Strategien als Reaktion auf sich ändernde Rahmenbedingungen

sowie potentielle soziale Spannungen (vgl. Moody´s, 2011b, S. 19 f.).

Allgemein gliedert Moody´s seine Vorgehensweise für die Bewertung von Sovereigns in drei

Schritte. Im ersten Schritt wird die ökonomische Elastizität des Landes erfasst. Hierfür

werden zwei Hauptfaktoren definiert. Einmal die wirtschaftliche Stärke (Faktor 1), die

insbesondere durch das BIP pro Kopf gemessen wird, und zum anderen die institutionelle

Stärke des Landes (Faktor 2), welche die institutionellen Rahmenbedingungen und

Governance, wie z.B. die Einhaltung von Verträgen, berücksichtigt. Erfasst werden die beiden

Faktoren, indem sie in einer Skala von sehr niedrig bis sehr hoch eingestuft werden. Die

Kombination und Gewichtung dieser beiden Indikatoren hilft, den Grad der Ausfallsicherheit

und die Position des Landes in der Rating-Skala zu bestimmen.

Der zweite Schritt erfasst die finanzielle Robustheit eines Landes. Auch hier werden

wiederum zwei Faktoren definiert: Die finanzielle Stärke der Regierung (Faktor 3), welche

den tatsächlichen Rückzahlungsstrom an Verbindlichkeiten quantifiziert. Faktor 3 soll auch

messen, inwieweit die Regierung fähig ist, die Zahlungen zu gewährleisten. Berücksichtigte

Bereiche sind zum Beispiel die Steuereinnahmen eines Landes und die Fähigkeit, diese zu

erhöhen. Schließlich wird noch die Anfälligkeit für Event-Risiken gemessen (Faktor 4).

Hierin wird die direkte und unmittelbare Gefahr für den Schuldenabbau erfasst. Faktor 3 und

4 werden miteinander kombiniert und messen so den Grad der finanziellen Stabilität eines


13

Landes. Die beiden Faktoren dienen darüber hinaus dazu, die Position in der Rating-Skala zu

verfeinern.

Der letzte Schritt widmet sich der Verknüpfung des ersten und zweiten Schrittes. Dabei wird

die Ausfallsicherheit mit dem Grad der finanziellen Robustheit verbunden und das endgültige

Rating identifiziert. Die Bestimmung der exakten Bewertung erfolgt dabei anhand eines Peer-

Vergleichs und der Gewichtung von weiteren Faktoren, die möglicherweise noch nicht

ausreichend Berücksichtigung fanden (vgl. Moody´s, 2008, S. 2 ff.).

Wie bei Moody´s und S&P zeichnet sich Fitch´s Sovereign Rating Modell (SRM) durch eine

Mischung aus quantitativen und qualitativen Beurteilungen aus und liefert ein langfristig

orientiertes Rating als eine Ausfallwahrscheinlichkeit. Das Modell führt dabei eine Schätzung

durch, die auf der multivariaten Regression kleinster Quadrate basiert und 17

makroökonomische Variablen der bewerteten Staaten für den Zeitraum zwischen 2000 und

2009 enthält. Die Variablen werden auf Basis des Vorjahres, des aktuellen Jahres und der

Prognose für das kommende Jahr ermittelt. Die Aussagekraft der Variablen wird auf einem

Signifikanzniveau von 5% getestet. Es werden folgende Variablenkategorien in der

Regressionsanalyse berücksichtigt:

Die makroökonomischen Performancefaktoren, zu denen die Inflationsrate, die reale BIP Wachstumsrate und die reale BIP Wachstumsvolatilität zählen. Diese Faktoren gehen in die Analyse mit einem Gewicht von ca. 9% ein.

Die Indikatoren der öffentlichen Finanzen, deren Gewicht auf 24% begrenzt ist. Dazu gehören die Budgetbilanz, die gesamte Staatsverschuldung, Staatszinszahlungen anteilig an den Staatseinnahmen und die Verschuldung in Fremdwährung in Relation zu der gesamten Staatsverschuldung.

Die externen Finanzen, die mit einem Gewicht von 13,5% in die Modellspezifikation einbezogen werden. Deren Fokus liegt auf der Nachhaltigkeit der internationalen Handelsbilanz, der Leistungsbilanz und der Kapitalströme sowie auf der Höhe und Struktur der Auslandsverschuldung (öffentlich und privat). Zu dieser Gruppe gehören Variablen, wie die Abhängigkeit von Rohstoffen (gemessen als Anteil der Exporte von Rohstoffen an den Bilanzeinnahmen), das Leistungsbilanzsaldo zuzüglich ausländischer Direkt-investitionen im Verhältnis zum BIP.

Die strukturellen Merkmale, welche die Wirtschaft für „Schocks“ mehr oder weniger anfällig machen, einschließlich der Risiken für die makroökonomische Stabilität sowie das "politische Risiko" und Governance Faktoren. Diese größte Variablenkategorie mit ca. 50% Gewicht enthält fünf Variablen unter anderem BIP pro Kopf und Regierungsindikatoren.


14

Das Ergebnis der Regression spiegelt einen Score wider, der anschließend der Skala von

langfristigen Ratings zugeordnet wird und infolgedessen ein vorhergesagtes Länderrating in

der Auslandswährung ermittelt (vgl. FitchRatings, 2011b, S. 1 ff.).

Festzustellen ist, dass alle Ratingagenturen qualitative Faktoren in ihre Bewertungen

aufnehmen. Wie sie diese subjektiven Elemente gewichten, wird von den Agenturen, bis auf

Fitch, nicht detailliert angegeben. Die Bewertung wird noch komplizierter, wenn nicht

einzelnen Ländern ein Rating zugeteilt werden soll, sondern einem Konglomerat von

Ländern. Ein Beispiel hierfür ist die Beurteilung der Kreditwürdigkeit der European Financial

Stability Facility (EFSF).

Ratings für den EFSF

Die europäische Finanzstabilisierungsfazilität EFSF wurde von den 17 Euro-

Länder im Jahre 2010 gegründet. Ziel ist es, die finanzielle Stabilität der

Währungsunion zu bewahren, indem den Euro-Mitgliedsstaaten, wenn nötig, eine

vorübergehende Finanzhilfe zur Verfügung gestellt wird. Durch Emission von

Anleihen kann die EFSF Kredite von bis zu 440 Milliarden Euro aufnehmen, von

denen jedoch nur 255 Milliarden Euro das höchste Rating erhalten. Ursprünglich

besaßen lediglich sechs der beteiligten Staaten das höchste Rating und zwar

Frankreich, Deutschland, Luxemburg, Finnland, Österreich und Niederlande.

Damit der EFSF ebenso das Höchstrating erhält, werden dessen Kredite zu 120%

abgesichert werden. Dies bedeutet, dass jeder Mitgliedsstaat für einen am

Kapitalmarkt aufgenommenen Euro mit 1,20 Euro haftet.

Zur Bewertung der Bonität der EFSF Emissionen werden die Ratings der sechs

erwähnten Mitgliedsstaaten herangezogen. Sollte sich das Rating eines dieser

Länder verschlechtern, würde sich das negativ auf das EFSF-Rating auswirken

(vgl. Fitch, 2010, S. 1). Moody´s Ratingmodell schließt auch die Bewertung der

EFSF-Barreserve und Cash Puffer mit ein. Hierzu legt Moody´s einen

quantitativen Ansatz zur Bonitätsbewertung der CDO-Schuldverschreibungen

zugrunde. Dabei werden die Ausfallwahrscheinlichkeiten der beteiligten Aaa

Länder, die paarweise Asset-Korrelation der Schuldner und der Erwartungswert

der Recovery Rate berücksichtigt. Die paarweise Asset-Korrelation reicht aus, um

auf die Wahrscheinlichkeit des gemeinsamen Ausfalls und die Ausfallkorrelation

zu schließen. Beispielsweise ergibt sich bei einer gegebenen Asset-Korrelation

von 50% für zwei Aa2 Kredite ein Baa3 Rating. Der gewichtete, durchschnittliche


15

Verlust über alle Szenarien ergibt den „erwarteten Verlust“ des Schuldtitels, der

als Grundlage für das Rating dient (vgl. Moody´s, 2010, S. 1 ff).

Nachdem S&P neun Euro-Staaten im Januar 2012 herabgestuft hatte, wurden

unmittelbare Folgen für den Euro-Rettungsschirm befürchtet. Bereits wenige Tage

später stufte S&P die Bonität des europäischen Rettungsfonds EFSF von AAA auf

AA+ herab. Zwei Wochen später senkte S&P den Ausblick auf „negativ“.

Begründet wurde dieser Schritt damit, dass „auch Frankreich und Österreich ein

AA+ Rating mit einem negativen Ausblick hätten“ (vgl. Handelsblatt, 2012). Im

Gegensatz dazu haben Moody´s und Fitch ihre Bewertung nicht geändert: der

EFSF behielt hier das höchste Rating.

Kapitel 3: Ratings und Politisches Risiko

Ratings für Sovereigns werden von den Ratingagenturen anhand von Modellen erstellt, die

sowohl quantitative wie auch qualitative Faktoren berücksichtigen (siehe Kapitel 2.3).

Während quantitative Faktoren primär durch mathematische Verfahren bestimmt werden

können, ist die Bewertung qualitativer Faktoren überaus schwierig. Im Ratingprozess gilt das

Länderrisiko als wichtigster Faktor. Es beinhaltet die Einschätzung der politischen,

ökonomischen, finanziellen, historischen und sozialen Situation eines Landes.

Die besondere Bedeutung politischer Risiken zeigt sich in den Klassifizierungstabellen der

Agenturen. Je niedriger ein Land bewertet wird, umso mehr tauchen Erläuterungen bezüglich

der politischen Situation auf. Diese beinhaltet beispielsweise die Handlungsfähigkeit der

Regierung zur Verbesserung der gesamtwirtschaftlichen, finanziellen und sozialen Situation

eines Landes. Die berücksichtigten Variablen sind unter anderem die politische Stabilität, die

Wirksamkeit der Regierung oder das Risiko interner und externer Konflikte (vgl. Iranzo,

2008, S. 20). Ein solcher interner Konflikt hat beispielsweise auch zur Herabstufung der USA

durch S&P geführt.

Ratings für die USA

Im Jahre 2011 befanden sich die USA aufgrund ihrer Schuldenpolitik in einer

Haushaltskrise. Erst nach wochenlangen Verhandlungen einigten sich Demo-

kraten und Republikaner auf einen Kompromiss und verhinderten so die

Zahlungsunfähigkeit. Die Einigung sah eine Erhöhung der gesetzlich festgelegten


16

Schuldengrenze um insgesamt bis zu 2,4 Billionen Dollar vor. Zugleich wurden

langfristige Einsparungen in Höhe von 2,5 Billionen Dollar vereinbart (vgl.

Reuters, 2011b). Die geplanten Maßnahmen reichten den drei großen Rating-

agenturen jedoch nicht aus. Während Moody´s und Fitch auch weiterhin an ihrem

AAA Rating festhielten, stufte S&P am 05.08.2011 die US-Bonität auf AA+ ab.

Zugleich warnte die Agentur die US-Regierung, dass auch der langfristige Aus-

blick negativ wäre. Damit könnte den USA in den nächsten 12 bis 18 Monaten

eine weitere Herabstufung bevorstehen (vgl. Reuters, 2011a). Die Entrüstung über

die Herabstufung war sowohl bei Bürgern als auch Regierung groß und Präsident

Obama kommentierte die Ereignisse mit den Worten: „Wir brauchen keine

Ratingagentur, die uns sagt, dass der Stillstand der letzten Monate nicht sehr

förderlich war“ (vgl. Fritz, 2012).

S&P begründete ihr Vorgehen damit, dass der US-Schuldenberg von 14,3

Billionen Dollar und das zu erwartende Etatdefizit der nächsten Jahre eine

Bewertung mit der höchsten Bonität nicht mehr rechtfertigen. Auch der

Schuldenkompromiss der USA war laut S&P zu gering angesetzt, seitens der

Agentur waren mindestens vier Billionen Dollar erwartet worden (vgl. Reuters,

2011a). Ausschlaggebend für die Abstufung waren jedoch die massiven

politischen Konflikte in der US-Innenpolitik. Die zähen und teils unnachgiebigen

Verhandlungen im Rahmen der Haushaltskrise im Sommer 2011 ließen S&P an

der Glaubwürdigkeit und Umsetzbarkeit eines gemeinsamen überparteilichen

Endes der Schuldenpolitik zweifeln. Es ist davon auszugehen, dass der politische

Streit in Washington um die Kreditgrenzen, Steuererhöhungen und Einsparungen

auch weiterhin das Wachstum des Landes behindern werden (vgl. Fritz, 2012).

Die Herabstufung der USA führte am folgenden Handelstag zu einem Einbruch

auf den Aktienmärkten. Der Dow-Jones-Index verlor nach der Abstufung 5,6%.

Für den Handel war es der schwärzeste Tag der letzten drei Jahre und die Gefahr

einer zweiten Rezession drohte (vgl. Fritz, 2012). Auf lange Sicht wurden

steigende Zinsen für US-Staatsanleihen erwartet, die wiederum das allgemeine

Wirtschaftswachstum dämpfen würden. Doch anders als erwartet, erholten die

Märkte sich zügig von dem anfänglichen Schock. Nach dem Einbruch legte der

Aktienmarkt innerhalb weniger Handelstage um 20% zu. Die USA konnten die

Auswirkungen der Herabstufung insbesondere durch Größe und Stellenwert ihres

Anleihenmarktes abfangen und sie profitierten zudem von den Folgen der


17

europäischen Schuldenkrise, in der die USA weiterhin als sicherer Hafen gilt (vgl.

Manager-Magazin 2011 und Reuters, 2011a).

Doch auch wenn die Relevanz des politischen Risikos für das Ratingergebnis ersichtlich ist,

finden sich bei den großen Agenturen keine Erläuterungen bezüglich seiner Messung. In der

Praxis gibt es eine Reihe von Institutionen mit eigens entwickelten Modellen, die sich speziell

mit dem Sachverhalt beschäftigen. Die bekanntesten sind der Business Environment Risk

Index (BERI), die Economist Intelligence Unit (EIU) und die Worldwide Governance

Indicators (WWGI).

Der BERI wird seit 1966 von der Business Environment Risk Intelligence S.A. erstellt. Der

Index dient zur Beurteilung von Länderrisiken bei Exportgeschäften und besteht aus drei Sub-

Indizes: Operations Risk-Index (ORI) (Geschäftsklima), Political Risk-Index (PRI) (politische

Risiken), R-Index (Rückzahlungsindex). ORI und PRI beruhen auf einer Befragung von etwa

100 Experten (Führungskräfte aus Industrieunternehmen, Politologen und Soziologen). Es

werden für 50 Länder dreimal im Jahr sowohl Ein- als auch Fünfjahresprognosen erstellt. Das

reine politische Risiko findet lediglich im PRI Berücksichtigung. Erfasst werden dort

Kriterien wie Zersplitterung und Macht politischer Parteien, soziale Konflikte etc. Als

Symptome für politische Risiken werden Streiks, Aufruhen, Putschversuche oder politische

Morde gedeutet (vgl. Berndt, Fantapié und Sander, 2010, S. 112 ff.). Der R-Index beruht auf

der Auswertung quantitativer Daten und gibt Auskunft über die Rückzahlungsfähigkeit eines

Landes. Diese drei Sub-Indizes werden zunächst separat mit Hilfe eines Scoring-Modells

bewertet. Anschließend werden sie als arithmetisches Mittel im POR-Index zu einer

Gesamtbewertung aggregiert. Der BERI gewährt damit einen allgemeinen Eindruck über die

politische Lage in einem Land und wird vor allem von Banken verwendet. Er kann als erste

Informationsquelle zu politischen Risiken genutzt werden, jedoch nicht für eine

repräsentative, tiefgehende Risikoabschätzung.

Eine umfassendere Analyse bietet dagegen die Economist Intelligence Unit (EIU), ein

unabhängiges Unternehmen innerhalb der Economist Group. Diese besitzt eine Datenbank

mit Länderberichten (Country Reports) ab 1996. Sie umfasst monatliche und jährliche

Informationen über die aktuelle und zu erwartende, wirtschaftliche und politische

Entwicklung, über den Außenhandel sowie über die wichtigsten ökonomischen Indikatoren

(vgl. Economist Intelligence Unit, 2012). Die EIU bietet einen speziellen „Country Risk

Service“ mit einem eigenen Sovereign Risk Rating für 120 Länder an. Anhand von 220

makroökonomischen Variablen werden die politische und wirtschaftliche Situation der


18

jeweiligen Länder mittels eines standardisierten Risiko- und Prognosemodells analysiert. Das

Hauptaugenmerk der Analyse liegt auf fünf Rating-Kategorien: Sovereign, Currency,

Banking, Politics und Economic Structure. Zum Faktor „political risk“ zählen Indikatoren,

welche die politische Stabilität und Effektivität der Regierung messen können. Die

untersuchten Variablen sind bspw. institutionelle Wirksamkeit, Bürokratie, gewalttätige

Protestaktionen oder Terrorismus. Die Dienstleistung der EIU ist ebenso wie die des BERI,

gebührenpflichtig. Die EIU verfügt über umfassende, detaillierte und aktuelle Datensätze,

zeigt aber keine Transparenz bei der Methodik zur Bewertung der Daten. Ein Nachvollziehen

des Evaluierungsprozesses ist kaum möglich.

Der Worldwide Governance Indicator (WWGI) ist ein von der Weltbank entwickelter

Indikator. Die Analyse erstreckt sich auf einen Zeitraum von 1996 bis 2011 für über 200

Länder und basiert auf fast 40 Datenquellen, die von über 30 verschiedenen Organisationen

weltweit erstellt werden. Es werden keine eigenen Daten erhoben und analysiert, sondern

Datenerhebungen anderer Organisationen zusammengetragen beispielsweise die Daten des

EIU. Die zugrundeliegenden Daten beruhen zumeist auf Experteneinschätzungen und

internationalen Umfragen. Der WWGI erstellt dabei insgesamt sechs Indikatoren, um die

Qualität der Regierungsführung in den einzelnen Staaten zu erfassen: Voice and

Accountability, Political Stability and Absence of Violence/Terrorism, Government

Effectiveness, Regulatory Quality, Rule of Law und Control of Corruption (vgl. Worldwide

Governance Indicators, 2012). Die Methodik zur Aggregation dieser Daten ist eine

Indexkonstruktion aus repräsentativen und nicht repräsentativen Indikatoren in Anlehnung an

das komplexe statistische „Unobserved Components Model“ (vgl. Kaufmann, Kraay und

Mastruzzi, 2010, S. 1 ff.). Der Vorteil des WWGI liegt in der umfangreichen Datenbasis und

der Transparenz der angewandten Methodik. Auch sind die Ergebnisse kostenlos auf der

Homepage abrufbar. Da der WWGI auf fremdes Datenmaterial zurückgreift, ist eine

qualitative Beurteilung der Daten selbst nur bedingt möglich.

Für die Erstellung eines eigenen Ratingprozesses wurden die Daten der EIU, wie sie im

WWGI-Index verwendet werden, herangezogen. Die EIU ist auf die von Unternehmen

benötigten Informationen über bestimmte Märkte und Branchen spezialisiert. Auf ihrem

Gebiet gelten sie als Spezialisten und genießen eine hohe internationale Akzeptanz bei

Entscheidungsträgern der Politik und Wirtschaft. In der von der EIU verwendeten Methodik

des Sovereign Risk Rating werden für die Analyse sowohl quantitative wie qualitative

Indikatoren bewertet. Durch die regelmäßigen Updates (für Emerging Markets jeden Monat

und für Entwicklungsländer alle drei Monate) ist es der EIU möglich, Kunden globale Trends


19

frühzeitig aufzuzeigen (vgl. EIU, 2010, S. 4). Da die Daten der EIU kostenpflichtig sind,

besteht kein direkter Zugang zum Datenmaterial. Es wird der Umweg über das Datenarchiv

der Weltbank gewählt. Dort werden die ersten drei Indikatoren zur Definition von politischen

Risiko verwendet (vgl. Kaufmann, Kraay und Mastruzzi, 2010, S. 4). WWGI fasst für diese

drei Indikatoren zudem die Variablen zusammen, die von EIU zur Berechnung angewandt

wurden (vgl. Worldwide Governance Indicators, 2012):

1. Voice and Accountability (Democracy Index, Vested interests, Accountability of Public Officials, Human Rights, Freedom of association):

Reflektiert die Möglichkeit zur Einflussnahme auf den politischen Prozess durch die Bürger eines Landes. Darunter fallen unter anderem die Meinungsfreiheit, die Koalitionsfreiheit und das Recht auf freie Mediengestaltung.

2. Political Stability and Absence of Violence (Orderly transfers, Armed conflict, Violent demonstrations, Social Unrest, International tensions / terrorist threat):

Gibt Auskunft darüber, wie hoch die Wahrscheinlichkeit für eine Destabilisierung der Regierung oder einen politischen Umsturz im Land ist. Die Möglichkeit von politisch-motivierter Gewalt und von Terrorismus ist ebenfalls eingeschlossen.

3. Government Effectiveness (Quality of bureaucracy / institutional effectiveness, Excessive bureaucracy / red tape):

Reflektiert die wahrgenommene Qualität der öffentlichen Dienstleistungen, die Qualität des öffentlichen Dienstes und den Grad ihrer Unabhängigkeit von politischem Druck, die Qualität der Politikgestaltung und -umsetzung und die Glaubwürdigkeit der Regierung.

Es bleibt festzuhalten, dass politisches Risiko im Rahmen der Bewertung von Staaten ein

wesentlicher Faktor ist. Seine Quantifizierung erweist sich jedoch als problematisch und nicht

frei von subjektiven Einflüssen. Vor dem Hintergrund der aktuellen Finanzkrise ist

vermutlich der dritte genannte Faktor „Government Effectiveness“ von besonderer Relevanz

in der Bewertung von Staaten.


20

Kapitel 4: Z-Score von Altman

Wie in Kapitel 2 bereits dargelegt, liefern Ratingagenturen keine genauen Informationen zur

Bewertung von Staatsanleihen. Für die Beurteilung von Unternehmensanleihen sind jedoch

einige klassische Modelle aus der Wissenschaft bekannt. Ein etabliertes Modell zur

Bewertung von Unternehmensanleihen ist der Z-Score von Altman (1968), welches als

Grundlage der empirischen Auswertung der vorliegenden Arbeit dient. Dieses Modell soll

hier kurz vorgestellt werden.

Altman (1968) ermittelt die Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmensanleihen

mittels einer multiplen linearen Diskriminanzanalyse. Eine Diskriminanzanalyse ist darauf

ausgerichtet, jene Linearkombination der Beobachtungen zu erreichen, welche am besten

zwischen den Gruppen diskriminiert. Es werden somit die Gewichte, die so genannten

Diskriminanzkoeffizienten, der unabhängigen Variablen in der Diskriminanzfunktion gesucht.

Anhand der Funktionswerte kann eine Klassifikation der Beobachtungen in eine oder mehrere

a priori festgelegte Gruppen erfolgen. Die Diskriminanzfunktion hat allgemein folgende

Gestalt:

,xv...xvxvy nn2211

wobei n21 v,...,v,v die Diskriminanzkoeffizienten und n21 x,...,x,x die unabhängigen

Variablen repräsentieren.

Eines der Ziele einer Diskriminanzanalyse besteht darin, diejenigen unabhängigen Variablen

zu identifizieren und zu verwenden, welche am besten zwischen den Gruppen diskriminieren

und am ähnlichsten innerhalb der Gruppen sind. Je nachdem welche Variablen man in die

Analyse aufnimmt, erhält man verschiedene alternative Diskriminanzfunktionen. Um die

Diskriminanzfähigkeit der Variablen zu prüfen und damit die relevanten Variablen

auszuwählen, wird deren statistische Signifikanz mittels eines F-Tests bzw. Signifikanztests

ermittelt. Dieser Test setzt die Differenz zwischen den Durchschnittswerten der Variablen in

jeder Gruppe und die Variabilität der Variablenwerte innerhalb jeder Gruppe ins Verhältnis.

Um das endgültige Variablenprofil zu erhalten, reicht der F-Test jedoch nicht aus. Es kann

vorkommen, dass eine Variable keine signifikante Differenz zwischen den Gruppen aufweist

und dementsprechend laut F-Test nicht in die Diskriminanzfunktion aufzunehmen ist.

Deswegen sind weitere Schritte notwendig. So kann es nützlich sein, den relativen Beitrag

jeder Variablen zur gesamten Diskriminanzfähigkeit der Funktion und die Korrelationen

zwischen den Variablen zu ermitteln.


21

Zur Bestimmung der Diskriminanzfähigkeit des gesamten Modells kommt erneut der F-Test

zum Einsatz. Dabei wird der F-Wert maximiert, sodass die Streuung der Funktionswerte der

einzelnen Beobachtungen um die Gruppenmittelwerte bzw. Zentroide reduziert wird. Der F-

Wert ist definiert als:

G

1g

2N

1pgpg

2G

1ggg

g

yy

yyN ,

mit: G = Anzahl der Gruppen g = Gruppe 1…G Ng = Anzahl der Beobachtungen in der Gruppe g ypg = Diskriminanzwert für Beobachtung p in der Gruppe g, mit p = 1… gN

gy Gruppendurchschnitt y gesamter Stichprobendurchschnitt.

Für die Gruppenmittelwerte gilt: gN

1ppg

gg y

N1y .

Bei diesem F-Test wird die Nullhypothese aufgestellt, dass die Beobachtungen von der

gleichen Population kommen. Wenn diese Hypothese abgelehnt wird, kann daraus gefolgert

werden, dass die a priori festgelegten Gruppen signifikant verschieden sind.

Das ursprüngliche Z-Score-Modell, dessen Anwendung auf öffentliche

Produktionsunternehmen beschränkt ist, nimmt zur Vereinfachung eine eindimensionale

Analyse an. Infolgedessen beschränkt sich Altman auf zwei Gruppen: solvent und insolvent.

Altman betrachtet 66 Unternehmen, von denen 33 solvent und 33 bereits insolvent sind. Des

Weiteren analysiert er fünf Variablen, welche Liquiditäts-, Profitabilitäts-, Leverage-,

Solvenz- und Umsatzratios darstellen und am besten die Insolvenz eines Unternehmens

beschreiben. Die Stichprobe liefert folgende Diskriminanzfunktion, deren Ergebnis der Z-

Score darstellt:

,0,999X0,006X0,033X0,014X0,012XZ 54321

mit: 1X Working Capital/Total Assets

2X Retained Earnings/Total Assets3X Earnings before Interest and Taxes/Total Assets

4X Market Value Equity/Book Value of Total Debt5X Sales/Total Assets


22

Festzustellen ist, dass je niedriger der Z-Score ausfällt, umso höher das Insolvenzrisiko des

Unternehmens ist. Für jede Beobachtung in der Stichprobe wird der Z-Score ermittelt,

wonach die Zuordnung in eine der beiden Gruppen erfolgt. Altman definiert zudem auf Basis

der Stichprobe den Bereich zwischen 1,81 und 2,99 als „grauen Bereich“, in dem sich die

meisten Beobachtungen befinden, die falsch klassifiziert wurden. Ein Unternehmen, das einen

Z-Score kleiner 1,81 hat, wird als insolvent eingestuft. Überschreitet ein Unternehmen die

Grenze von 2,99, dann gilt es als solvent. Des Weiteren ergeben sich für die Gruppe 1 ein

Durchschnitt in Höhe von -0,29 und für Gruppe 2 +5,02. Das heißt, dass die Unternehmen,

die als insolvent eingestuft werden, im Durchschnitt einen Z-Wert von -0,29 haben.

Der F-Test lässt erkennen, dass die ersten vier Variablen signifikante Unterschiede zwischen

den Gruppen liefern. Die Umsatzratio ist aber nur im multivariaten Zusammenhang relevant.

Trotz ihrer fehlenden Signifikanz wird sie als Variable in die Diskriminanzfunktion

aufgenommen, da sie aufgrund ihrer hohen negativen Korrelation mit der Profitabilitätsratio

den zweitgrößten Beitrag zur Gruppentrennung liefert. Die Profitabilitätsratio trägt am

meisten zur Gruppenseparationsfähigkeit der Diskriminanzfunktion bei. Wenn ein

Unternehmen beispielsweise hohe Profite generiert, dann ist eine Insolvenz eher

unwahrscheinlich. Zudem kann mithilfe des Signifikanztests festgestellt werden, dass die a

priori festgelegten Gruppen signifikant verschieden sind (vgl. Altman, 1968, S. 591 ff.).

Darüber hinaus ist zu beachten, dass für die Variablen 1X bis 4X Prozentangaben zu machen

sind und für die Ratio 5X ein absoluter Wert einzusetzen ist. In der Praxis wird jedoch

gelegentlich folgende Diskriminanzfunktion verwendet, die zu derselben Gruppenklassifika-

tion führt:

.1,0X0,6X3,3X1,4X1,2XZ 54321

Im Gegensatz zur ursprünglichen Gleichung sind die ersten vier Variablen Prozentangaben,

die als absolute Dezimalzahlen ausgedrückt werden. Die letzte Variable wird wieder absolut

angegeben.

In einer späteren Arbeit hat Altman in der Solvenzratio 4X den Marktwert des Eigenkapitals

durch dessen Buchwert ersetzt. Hierdurch kann das Z-Score Modell auch auf private, nicht

börsennotierte Firmen angewendet werden (das sogenannte Z`-Modell). Dadurch ändern sich

alle Diskriminanzkoeffizienten, sodass sich auch das Klassifikationskriterium und der „graue

Bereich“ neu bestimmen lassen (vgl. Altman, 2000, S. 12 ff.). In seinem Z``-Score Modell ist

Altman einen Schritt weitergegangen und hat zusätzlich zur ersten Modifikation den letzten


23

Faktor 5X weggelassen, da der potenzielle Industrieeinfluss reduziert werden sollte, der in

einer solchen industriesensitiven Variablen berücksichtigt wird. Das Modell kann hiermit

auch auf nicht Produktions- und Emerging Market Unternehmen übertragen werden. Die

Gruppenklassifizierung ist dieselbe wie im Z´-Score Modell. Altman, Hartzell und Peck

(1995, 1997) haben den Z``-Score auf Unternehmen in Emerging Markets, insbesondere für

mexikanische Unternehmen angewendet (vgl. Altman, 2002, S. 17 f.).

Kapitel 5: Empirische Analyse

Die vorliegende empirische Analyse setzt sich zum Ziel, ein alternatives Länderratingmodell

aufzubauen. Als das zugrunde liegende Rating-Tool wird der Z-Score von Altman gewählt.

Das erste Analyseziel besteht darin, mit Hilfe der Diskriminanzanalyse zu bestimmen, welche

Einflussvariablen zu den Ratingunterschieden signifikant beitragen. Als Nächstes wird

untersucht, wie ein Land anhand von diesen Merkmalen verschiedenen Ratinggruppen

zugeordnet werden kann. Abschließend wird diskutiert, ob das untersuchte Modell als ein

alternatives Ratingmodell zur Bonitätseinstufung von Staaten vorgeschlagen werden kann.

5.1 Datengrundlage

Für die Durchführung der Analyse werden Daten aus drei Datenquellen gewonnen. Diese

sind: die Datenbank der Weltbank, das statistische Amt der Europäischen Union EuroStat und

die Datenbank der OECD. In Anbetracht des zugrundeliegenden Modells von Altman wird

versucht, für die Analyse diejenigen Variablen zu wählen, welche denen im Modell

ursprünglich verwendeten fünf Variablen am ähnlichsten sind. Während die Analyse bei

Altman auf der mikroökonomischen Ebene durchgeführt wurde, handelt es sich hier um

makroökonomische Daten. Auf Grundlage dieser Überlegungen werden die folgenden

Variablen gewählt: Während die Liquiditätsratio Steuereinnahmen im Verhältnis zum BIP

und die Anzahl der Monate zur Abdeckung der Importe durch Reserven widerspiegeln,

repräsentieren das Wachstum des BIP sowie des BIP pro Kopf die Profitabilitätsratio. Die

Leverageratio wird durch die Gesamtverschuldung relativ zum BIP und die Solvenzratio

durch die Renditen der Staatsanleihen mit einer Restlaufzeit von zehn Jahren auf dem

Sekundärmarkt abgebildet. Die Umsatzratio wird durch das Verhältnis der Exporte zu den

Importen dargestellt. Ferner werden zusätzlich drei weitere makroökonomische Variablen

berücksichtigt, die zum Gesamtbild der wirtschaftlichen Lage des jeweiligen Landes

beitragen: Arbeitslosenquote, Inflation und das Verhältnis von staatlichen Sozialleistungen


24

zum BIP. Um das bereits im Kapitel 3 besprochene politische Risiko zu berücksichtigen, wird

hier nur der aus den Berichten der WWGI gewonnene Indikator Government Effectiveness

verwendet. Dieser reflektiert unter anderem die Glaubwürdigkeit der Regierung, ein

insbesondere in der Bewertung durch Ratingagenturen berücksichtigter Aspekt. Eine

Übersicht der Variablen ist aus Tabelle 5.1 zu entnehmen.

Ratio Variable

Liquiditätsratio Steuereinnahmen im Verhältnis zum BIP in % Anzahl der Monate zur Abdeckung der Importe durch Reserven

Profitabilitätsratio Wachstum des BIP in % Wachstum des BIP pro Kopf in %

Leverageratio Gesamtverschuldung in % am BIP Solvenzratio Rendite der Staatsanleihen mit der Restlaufzeit von zehn Jahren Umsatzratio Verhältnis der Importe zu den Exporten

Weitere Variablen Arbeitslosenquote, Inflation, Verhältnis aus staatlichen Sozialleistungen zum BIP und Indikator Government Effectiveness

Tabelle 5.1: Übersicht der in der Analyse verwendeten Variablen

Die oben genannten Variablen werden für folgende zwölf Staaten der Europäischen Union

betrachtet: Belgien, Deutschland, Finnland, Frankreich, Griechenland, Irland, Italien,

Luxemburg, Niederlande, Österreich, Portugal und Spanien. Hierbei handelt es sich um die

Gründungsländer der Euro-Zone. Zusätzlich wird aufgrund der aktuellen Ereignisse auch

Griechenland berücksichtigt, welches 2001 der Euro-Zone beitrat. Die betrachteten Daten

erstrecken sich über einen Zeithorizont von neun Jahren (2002 - 2010).

5.2 Methodik

Ziel der empirischen Ausarbeitung ist es, die trennschärfsten Variablen und deren Funktions-

werte zu bestimmen, die eine möglichst deutliche Zuordnung von Staaten zu unterschied-

lichen Ratinggruppen ermöglichen. Als Ausgangspunkt der Analyse werden Ratings von

Fitch über den Zeitraum von 2002 bis 2010 verwendet (Quelle:

http://www.fitchratings.com/web_content/ratings/sovereign_ratings_history.xls). Auf dieser

Basis werden vier Ratinggruppen, wie in Tabelle 5.2 dargelegt, definiert. Diese Verein-

fachung erlaubt eine übersichtliche Darstellung des Vorgehens. Beispielsweise werden

Deutschland und Frankreich über den betrachteten Zeitraum der Gruppe 1 zugeordnet.

Griechenland und Irland wurden dagegen im Laufe der Zeit mehrmals zurückgestuft, was in

unserer Analyse zu einer neuen Gruppenzuordnung führt. So wird die Gruppenzugehörigkeit


http://www.fitchratings.com/web_content/ratings/sovereign_ratings_history.xls

25

für Griechenland im Jahr 2008 von Gruppe 1 in Gruppe 2 geändert. Irland wird im Jahre 2009

aus der Gruppe 1 in die Gruppe 2 verschoben und ein Jahr später in die Gruppe 3.

Fitch Rating Skala Zuordnung zur Gruppe

AAA 1

AA+, AA, AA- 2

A+, A, A- 3

Alle anderen Ratings 4

Tabelle 5.2: Gruppenzugehörigkeit auf Basis von FitchRatings

Bezüglich der Methodik wird eine schrittweise Diskriminanzanalyse angewandt. Eine

schrittweise durchgeführte Diskriminanzanalyse lässt sich in zwei Schritte unterteilen:

Während im ersten Schritt eine Diskriminanzfunktion geschätzt wird, wird im zweiten Schritt

eine Klassifizierung der Fälle und damit eine Unterteilung in einzelne diskrete Gruppen

durchgeführt. Die Signifikanz der Variablen wird mit Hilfe des F-Tests überprüft. Dabei wird

die maximale Signifikanz des F-Werts für die Aufnahme auf 5% und die minimale

Signifikanz für den Ausschluss auf 10% festgelegt. Als Folge werden diejenigen Variablen

weggelassen, die entweder statistisch insignifikant sind oder auf eine bestehende

Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen hinweisen (vgl. Hair, Black und

Babin, 1987, S. 94). Für die Schätzung der Diskriminanzkoeffizienten wird diejenige

Methode verwendet, die „bereits von diskreten Gruppen ausgeht und somit einen

Zusammenhang zwischen den Funktionswerten und einzelnen Gruppen wahrscheinlich

werden lässt“ (Brosius, 1998, S. 593). Die Koeffizienten werden so bestimmt, dass der

Quotient

Gruppender innerhalb erteFunktionswder meQuadratsumGruppenden zwischen erteFunktionswder meQuadratsum

maximiert wird. Diese Vorgehensweise führt zu einer möglichst feineren Unterscheidung der

Funktionswerte der Fälle aus verschiedenen Gruppen. Im Anschluss daran werden die sich

mit Hilfe der Funktionswerte ergebenden Gruppenzuordnungen der Fälle mit den

tatsächlichen Gruppenzugehörigkeiten verglichen (vgl. Brosius, 1998, S. 592 ff). Zur

Beurteilung der Güte der Diskriminanzfunktionen wird die Streuung der Merkmalswerte

innerhalb der Gruppen (Sw) im Vergleich zu der Streuung zwischen den Gruppen (SB)

herangezogen.


26

Für die Beurteilung des Erklärungsgehalts der geschätzten Diskriminanzfunktionen werden

einige Gütekriterien betrachtet. Zunächst wird der Eigenwert der Funktionen verglichen, der

das Verhältnis der erklärten Streuung zur nicht erklärten Steuerung wiedergibt:

Streuung erklärtenicht Streuung erklärte

Gruppender innerhalb StreuungGruppenden zwischen StreuungEigenwert

Je größer dieses Verhältnis für eine Funktion ist, desto mehr Variationen der Ausprägungen

werden durch diese Funktion erklärt.

Ein weiteres Gütekriterium ist Wilks‘ Lambda, welches den Anteil der Streuung innerhalb der

Gruppen an der gesamten Streuung misst. Sollte dessen Wert nahe bei eins liegen, existieren

so gut wie keine Unterschiede zwischen den Werten der einzelnen Gruppen.

Anhand dieser Gütemerkmale kann anschließend die beste Diskriminanzfunktion ausgewählt

werden, welche die schärfste Trennung zwischen den untersuchten Gruppen dokumentiert.

Diese liefert unter Berücksichtigung alle geschätzten Funktionen ein vollständiges Bild der

Gruppenzuordnung aller untersuchten Fälle.

5.3 Auswertung

Entsprechend der Datengrundlage werden alle elf Variablen berücksichtigt. Wie aus der

Tabelle 5.3 zu entnehmen ist, bleiben nach dem ersten Schritt der Diskriminanzanalyse neun

Variablen übrig. Die Variablen Inflation und Wachstum des BIP wurden aufgrund ihres

insignifikanten Einflusses auf die Ratingsunterscheidung der untersuchten Länder im

vorliegenden Modell ausgeschlossen.

Zunächst soll das Modell anhand von Gütemaßen auf seinen Erklärungsgehalt geprüft

werden. Da die Anzahl der geschätzten Funktionen immer um eins niedriger ist als die der

definierten Gruppen, lassen sich im Output drei Diskriminanzfunktionen erkennen. In der

vorliegenden Tabelle 5.4 sind einige Gütemaße aufgeführt, welche den Erklärungsgehalt der

jeweiligen Funktion zum Ausdruck bringen.


27

Funktion

1 2 3

Wachstum des BIP pro Kopf in % -0,108 0,386 -0,544

Anzahl der Monate zur Abdeckung der Importe durch Reserven

0,300 -0,759 0,018

Arbeitslosenquote in % -0,152 -0,517 -0,100

Gesamtverschuldung in % am BIP -0,961 -0,047 -0,146

Steuereinnahmen im Verhältnis zum BIP in % 0,327 -0,712 0,378

Export-Import-Verhältnis 0,496 -0,071 0,127

Staatliche Sozialleistungen in % am BIP 0,296 1,334 0,145

Rendite Staatsanleihen mit der Restlaufzeit von 10 Jahren -0,406 0,240 0,690

Government Effectiveness 0,262 0,505 0,069

Tabelle 5.3: Standardisierte Koeffizienten der Diskriminanzanalyse

Funktion Eigenwert % der Varianz Kumulierte % Kanonische Korrelation

1 4,254a 79,2 79,2 0,900 2 0,848a 15,8 95,0 0,677 3 0,270a 5,0 100,0 0,461

Tabelle 5.4: Ergebnisse der Diskriminanzanalyse zur Beurteilung der Modellgüte, Eigenwert

und kanonische Korrelationskoeffizienten

Aus Tabelle 5.4 wird ersichtlich, dass die Streuung der Funktionswerte zwischen den

Gruppen im Verhältnis zu der Streuung innerhalb der Gruppen bei der ersten Funktion

wesentlich größer ist als bei den zwei anderen Funktionen. Dies ist ein Indiz dafür, dass sich

die Funktionswerte der einzelnen Gruppen in der ersten Diskriminanzfunktion „deutlich

voneinander unterscheiden, während die Werte innerhalb einer Gruppe sehr ähnlich sind“

(Brosius, 1998, S. 601). Dieser Sachverhalt wird auch in der nächsten Spalte der Tabelle

bestätigt. Das Gütekriterium „% der Varianz“ besagt, wie viel Prozent der gesamten Streuung

durch die jeweilige geschätzte Funktion erklärt wird. Während die zweite und die dritte

Diskriminanzfunktion zusammen 20,8% der gesamten Variation zwischen den Gruppen


28

erklären, ergibt sich für die erste Funktion ein Streuungsanteil von 79,2%. Dies spricht

wiederum dafür, dass die erste Funktion einen stärkeren Beitrag zur Gruppenunterscheidung

beinhaltet als die beiden anderen Funktionen. Auch die kanonischen

Korrelationskoeffizienten, welche die Stärke des Zusammenhangs zwischen den geschätzten

Funktionskoeffizienten und den Gruppen der abhängigen Variablen messen, deuten darauf

hin, dass die Diskriminanzfunktionen 2 und 3 einen geringen Erklärungsgehalt ausweisen:

Die kanonischen Korrelationskoeffizienten der Funktionen 2 und 3 sind kleiner als die der

Funktion 1.

Test der Funktion(en) Wilks-Lambda Chi-Quadrat df Signifikanz 1 bis 3 0,081 252,443 27 0,000 2 bis 3 0,426 85,716 16 0,000 3 0,788 23,991 7 0,001

Tabelle 5.5: Ergebnisse der Diskriminanzanalyse zur Beurteilung der Modellgüte, Wilks‘

Lambda

Zur Analyse des Erklärungsgehalts der Diskriminanzanalysen wird auch Wilks’ Lambda

herangezogen. Gemäß der vorliegenden Auswertung besitzt die Funktion 3 den größten

Wilks‘ Lambda-Wert. Aus Tabelle 5.5 ist ersichtlich, dass in allen Fällen die Nullhypothese,

dass die Mittelwerte der verschiedenen Gruppen in der Grundgesamtheit gleich sind, auf dem

5% Signifikanzniveau abgelehnt wird.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass anhand der betrachteten Gütemaße die erste

Diskriminanzfunktion den größten Erklärungsgehalt besitzt. Die anderen beiden Funktionen

besitzen zwar einen geringeren Erklärungsgehalt, dürfen aber nicht vernachlässigt werden. Sie

tragen ebenso zum Gesamtbild der Analyseergebnisse bei. In den folgenden Abschnitten wird

auf die Interpretation aller drei Diskriminanzfunktionen näher eingegangen.

Um den Einfluss der Variablen sowie den Beitrag jeder einzelnen Funktion zur

Gruppenunterscheidung richtig analysieren zu können, bedarf es zunächst der

Veranschaulichung der Gruppenzentroiden. Der jeweilige Gruppenzentroide stellt sich als

Mittelwert der Z-Scores aller Länder innerhalb einer Gruppe dar.


29

Gruppe Funktion

1 2 3 1 1,375 0,347 0,028 2 -1,390 -1,275 0,074 3 -4,292 1,350 -1,224 4 -7,364 2,753 2,813

Tabelle 5.6: Ergebnisse der Diskriminanzanalyse zur Interpretation der Diskriminanzfunktion,

Gruppenzentroide

Die Gruppenzentroide liefern eine Grundlage für das Länderrating. Je näher der

Diskriminanzwert (der Z-Score) eines Staates am jeweiligen Gruppenzentroid liegt, desto

größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Staat der dazugehörigen Gruppe zugeordnet

wird. Für die Funktion 1 kann beispielsweise geschlossen werden, dass sich

Diskriminanzwerte für Länder mit dem höchsten Rating dem positiven Wert von 1,375

nähern, wohingegen Diskriminanzwerte der Funktion 1 für Länder mit dem schlechtesten

Rating nahe am Wert -7,364 liegen. Die gleiche Interpretation kann für die Z-Scores der

anderen Funktionen erfolgen. Eine Übersicht der Gruppenmittelwerte ist in der Tabelle 5.6

dargestellt. Anhand des Vorzeichenwechsels ist ersichtlich, dass Funktion 1 die Gruppe 1 von

allen anderen Gruppen trennt. Das gleiche gilt analog für Gruppen 2 und 3.

Welche Variablen sich wesentlich auf das Länderranking auswirken und wie stark dieser

Einfluss ist, kann aus der absoluten Höhe der Diskriminanzkoeffizienten geschlossen werden.

Beispielsweise leisten die Gesamtverschuldung der Staaten, das Verhältnis der Exporte zu den

Importen sowie die Rendite der Staatsanleihen mit einer Restlaufzeit von zehn Jahren den

größten Beitrag zur Unterscheidung der Staaten der Gruppe 1 von den restlichen Gruppen.

Während die Zunahme der Verschuldungsquote und der Rendite der Staatsanleihen zur

Verschlechterung des Ratings führen, verbessert sich das Landesrating durch die Erhöhung

des Export-Import-Verhältnisses. Die Variable Government Effectiveness wird zur Messung

des politischen Risikos herangezogen. Sie hat ebenso einen signifikanten Einfluss und besagt,

dass sich das Rating bei einer höheren Ausprägung des Indikators für Effektivität einer

Regierung deutlich verbessert. Dies entspricht einem Rückgang des politischen Risikos. Zur

Unterscheidung der Länder aus der Gruppe 2 tragen am meisten die Variablen Anzahl der

Monate zur Abdeckung der Importe durch Reserven, Steuereinnahmen im Verhältnis zum

BIP und Arbeitslosenquote bei. Überraschenderweise zeigt sich, dass die Länder der Gruppe 3

am stärksten durch das hohe Wachstum des BIP pro Kopf zu differenzieren sind.


30

Abbildung 5.1 veranschaulicht die Analyseergebnisse über den gesamten Zeithorizont. Die

Gruppierung der Diskriminanzwerte um einen Zentroiden deutet darauf hin, dass ein Land in

einem bestimmten Jahr der dazu gehörigen Ratinggruppe zugeordnet werden kann. Die

Verlagerung der Punkte von einem Zentroiden zu einem anderen bedeutet eine

Ratingänderung für das entsprechende Land.

Um den Einfluss der Finanzkrise auf Länderratings zu veranschaulichen, erfolgt eine weitere

Darstellung. Abbildung 5.2 enthält eine Positionierung der Diskriminanzwerte der Länder

inkl. der Gruppenzentroiden. Es werden die Jahre 2006 und 2010 abgebildet, um die

Entwicklung der Ratings in der Krise zu dokumentieren.

Abbildung 5.1: Graphische Darstellung der Zentroide und der Diskriminanzwerte für die untersuchten Länder 2002-2010


31

Abbildung 5.2: Darstellung der Ratingentwicklung von 2006 bis 2010

Die Linien in Abbildung 5.2 verbinden die Diskriminanzwerte für 2006 und 2010 pro Land.

Aus der Positionierung der Punkte nahe am jeweiligen Zentroiden ist die Gruppen-

zugehörigkeit und somit das Rating abzuleiten. Abbildung 5.2 zeigt, dass gerade die so

genannten Euro-Peripherieländer eine erhebliche Veränderung ihrer Ratings erlebt haben. Die

größte Verschiebung der Diskriminanzwerte erfolgt bei Griechenland und Irland, was auf eine

eindeutige Ratingveränderung hinweist. Während Irland im Jahr 2006 nahe am

Gruppenmittelwert 1 positioniert ist, liegt der Punkt für das Jahr 2010 im Kreis der Gruppe 3.

Dies bestätigt die Evidenz, als Fitch im Frühling 2009 das Land von der Bestnote AAA

zunächst auf AA+ und dann Schritt für Schritt bis zur Note BBB+ herabgestuft hat. Das

griechische Rating verschiebt sich von der Gruppe 3 in Richtung von Gruppe 4, was der von

Fitch vorgenommenen Herabstufung von A auf BBB- entspricht.

Die Vorhersage der Gruppenzuordnung erfolgt anhand von Diskriminanzwerten und deren

Gruppierung um die Zentroide. Wie aus der Tabelle 5.7 zu schließen ist, sind mithilfe der

durchgeführten Diskriminanzanalyse 95,4% der ursprünglich gruppierten Fälle korrekt

klassifiziert. Somit werden insgesamt fünf Fälle fehlspezifiziert.


32

Gruppe

Vorhergesagte Gruppenzugehörigkeit Gesamt 1 2 3 4

Original Anzahl 1 64 3 0 0 67 2 2 29 0 0 31 3 0 0 8 0 8 4 0 0 0 2 2

% 1 95,5 4,5 0,0 0,0 100,0 2 6,5 93,5 0,0 0,0 100,0 3 0,0 0,0 100,0 0,0 100,0 4 0,0 0,0 0,0 100,0 100,0

Tabelle 5.7: Klassifizierungsergebnisse der Diskriminanzanalyse

Bei der Analyse der Fehlspezifikationen wird die Wahrscheinlichkeitsgrenze für die

Signifikanz der vorhergesagten Gruppenzuordnung in Höhe von 60% gewählt. Aus diesem

Grund werden nur drei der fünf Fehlspezifikationen näher betrachtet. Diese sind:

In den Jahren 2002 und 2003 gehört Spanien jeweils mit der Wahrscheinlichkeit von 80,6% und 97,8% zur Gruppe 1 anstatt der Gruppe 2.

Im Jahre 2008 wurde Spanien jeweils mit der Wahrscheinlichkeit von 93,7% der Gruppe 2 anstatt der Gruppe 1 zugeordnet.

In der Literatur werden üblicherweise zwei Gründe für mögliche Fehlspezifikationen genannt:

1) Es werden irrelevante Daten zur Analyse herangezogen. Dieses Argument trifft in der durchgeführten Analyse nicht zu, denn es werden quantitative Daten in Form der wichtigsten makroökonomischen Indikatoren sowie qualitative Merkmale in Form von Indikatoren zur Messung des politischen Risikos berücksichtigt. Als Grundlage für die Variablenwahl dienen die Modelle für Länderratings von Fitch und S&P, die im Kapitel 2 ausführlich beschrieben wurden.

2) Es ist keine einheitliche Datenbasis gegeben. Die Aussage trifft hier ebenso nicht zu, denn Daten sind sorgfältig aus den bekannten Quellen gewonnen und einheitlich zusammengefasst.

Damit treffen beide Gründe in dem untersuchten Fall nicht zu. Des Weiteren werden

diejenigen makroökonomischen Daten verwendet, welche die Sovereign Ratings Modelle von

S&P und Fitch zugrunde legen. Angesichts dieser Tatsachen wird folgende Vermutung

angestellt: Ein abweichendes Ergebnis der vorhergesagten Gruppenzuordnung deutet auf eine

zeitliche Korrektur des Ratings hin. Laut der Ergebnisse hätte beispielsweise Spanien bereits

2009 herabgestuft werden sollen. Wie bereits beschrieben, tragen die Variablen Anzahl der

Monate zur Abdeckung der Importe durch Reserven, Steuereinnahmen im Verhältnis zum

BIP und Arbeitslosenquote den größten Beitrag zur Separation der Gruppe 2 von den anderen


33

Gruppen. Während sich die ersten beiden Variablen nicht viel geändert haben, hat die

Arbeitslosenquote im Jahre 2009 im Vergleich zu 2008 um 6,7 Prozentpunkte oder um 59,3%

zugenommen. Des Weiteren führt eine Erhöhung der staatlichen Gesamtverschuldung zur

Verschiebung des Z-Scores von der Gruppe 1 in Richtung der anderen drei Gruppen. Die

Staatsverschuldung in Spanien relativ zum BIP hat sich im Jahre 2009 im Vergleich zum

Vorjahr um 34,2% erhöht. Diese beiden Aspekte haben zur Verlagerung der Z-Scores für

Spanien und als Folge zur Verschlechterung des Ratings geführt.

Zusammengefasst lässt sich festhalten, dass das entwickelte Modell die Ratings der Euro-

Zone nachbilden kann. Der große Erklärungsgehalt sowie eine niedrige Anzahl an

Fehlspezifikationen sprechen dafür, dass das aufgebaute Modell eine gute Abbildung der

Bewertung durch Ratingagenturen liefert (95% der Fälle werden korrekt zugeordnet). Die

Fehlspezifikationen könnten eventuell als vorlaufendes Signal zur Ratingänderung

interpretiert werden.

Kapitel 6: Implikationen für die Geldanlage

Das im Kapitel 5 aufgestellte Modell wird anhand von Daten von 2002 bis 2010 analysiert.

Im nächsten Schritt soll das Modell für die Jahre 2011 und 2012 angewandt werden. Ziel

dieses Kapitels ist es, anhand dieser Informationen Ratings der Euro-Länder zu

prognostizieren und darauf basierend Geldanlagestrategien zu entwickeln.

Die Vorgehensweise der neuen Untersuchung entspricht derjenigen aus Kapitel 5. Für die

Erstellung der Ratingprognose werden zunächst Daten gesammelt, die dem Modell zugrunde

liegen. Dabei wird auf ihre Vollständigkeit und Einheitlichkeit großer Wert gelegt.

Die Diskriminanzanalyse basiert auf neun makroökonomischen Variablen. Für die Variablen

Wachstum des BIP pro Kopf, Arbeitslosenquote, gesamte Staatsverschuldung in % am BIP,

das Verhältnis der Importe zu Exporten und die Rendite der Staatsanleihen mit einer

Restlaufzeit von zehn Jahren stehen Prognosewerte in den Datenbanken der EuroStat und

Economy Watch zur Verfügung. Für die Variablen Anzahl der Monate zur Abdeckung der

Importe durch Reserven und Government Effectiveness sind keine Prognosen vorhanden, so

dass sie durch Werte aus dem Vorjahr ersetzt werden. Die Variable Steuereinnahmen in % am

BIP wird mittels der Wachstumsrate der staatlichen Einnahmen berechnet. Da in der Praxis

Steuereinnahmen den größten Teil der Staatseinnahmen ausmachen, wird von einem

ähnlichen Wachstum ausgegangen. Die statistischen Daten der Staatseinnahmen von 2010 bis


34

2012 werden aus der Datenbank von EconomyWatch gewonnen. Die Variable staatliche

Sozialleistungen in % des BIP wird im Zusammenhang mit der Arbeitslosigkeit berechnet.

Laut Definition der EuroStat sind monetäre Sozialleistungen des Staates Geld- oder

Sachleistungen, die von kollektiven Vorsorgesystemen oder staatlichen Einheiten an private

Haushalte erbracht werden, um die Lasten zu decken, die den privaten Haushalten durch

bestimmte Risiken oder Bedürfnisse entstehen. Da zu solchen Lasten unter anderem

Arbeitslosigkeit zählt, wird angenommen, dass eine Zunahme der Arbeitslosenquote zu einer

Erhöhung der Sozialleistungen führt. Es wird somit ebenfalls eine gleiche Wachstumsrate

unterstellt. Eine Übersicht der Variablen ist in der Tabelle 6.1 dargestellt.

Variablen Datenquelle Wachstum des BIP pro Kopf in % EuroStat Anzahl der Monate zur Abdeckung der Importe durch Reserven

Keine Daten vorhanden, Werte von 2010 herangezogen

Arbeitslosenquote in % EconomyWatch Gesamtverschuldung in % am BIP EconomyWatch Steuereinnahmen im Verhältnis zum BIP in %

Keine Daten vorhanden, Wachstumsrate der staatlichen Einnahmen herangezogen. Quelle der letzteren ist EconomyWatch

Export-Import-Verhältnis EuroStat Staatliche Sozialleistungen in % am BIP Keine Daten vorhanden, Wachstumsrate der

Arbeitslosenquote herangezogen Rendite Staatsanleihen mit der Restlaufzeit von 10 Jahren

EconomyWatch

Government Effectiveness Keine Daten vorhanden, Werte von 2010 herangezogen

Tabelle 6.1: Verwendete Variablen und ihre Quellen

Die gewonnenen Daten werden zunächst standardisiert und anschließend in die

Diskriminanzfunktionen aus Kapitel 5 eingesetzt. Die sich daraus ergebenden Werte

repräsentieren Diskriminanzfunktionswerte für das jeweilige Land sind auf den nächsten zwei

Abbildungen dargestellt. Zur Vereinfachung der Darstellung werden alle Länder in zwei

Gruppen aufgeteilt. In Abbildung 6.1 werden Euro-Peripheriestaaten, die auch unter der

Abkürzung PIIGS bekannt sind, dargestellt. Die restlichen Staaten sind in Abbildung 6.2

präsentiert. Des Weiteren sind in beiden Fällen die Gruppenzentroide aus der empirischen

Analyse aufgezeichnet.


35

In beiden Abbildungen lässt sich im Wesentlichen ein negativer Trend feststellen. Bei fast

allen Ländern ist die Bewegung der Punkte aus einer höheren zu einer niedrigeren

Ratinggruppe zu beobachten. In wenigen Ausnahmen ist eine leicht positive Entwicklung zu

erkennen.

Abbildung 6.1: Z-Score Prognosewerte für PIIGS Länder für 2011 und 2012.

Im Falle der Euro-Peripherieländer kann mit Ausnahme von Irland und Griecheland eine

ausgeglichene Entwicklung beobachtet werden. Während sich Italien, Portugal und Spanien

nahe am Zentroid der zweiten Gruppe bewegen, geben Irland und Griechenland ein klares

Signal für die Ratingänderung. Irland zeichnet sich durch eine kleine positive Bewegung vom

Zentroid 3 zum Zentroid 2 aus; dies spricht für eine Verbesserung der Kreditwürdigkeit. Im

Falle Griechenlands ist es dagegen ein eindeutiges Zeichen für eine weitere Lagever-

schlechterung. Es wird eine Bewegung näher zum Zetroid 4 festgestellt. Spanien bewegt sich

weiterhin in Richtung des zweiten Gruppenmittelwertes. Dies bedeutet, dass keine

Heraufstufung zu erwarten ist. Im Falle von Portugal sind keine wesentliche Änderungen der

Kreditwürdigkeit zu beobachten.

Bei den anderen Ländern findet die Verschiebung von der Gruppe 1 in Richtung der Gruppe 2

statt. Dabei lassen sich einige interessante Fälle unterscheiden. Während sich Luxemburg so


36

gut wie gar nicht bewegt, wird die Verschiebung der Z-Scores von Deutschland, Österreich

und Finnland zum Gruppenmittelwert 1 beobachtet. Dieses Jahr wird daher keine Änderung

der Kreditwürdigkeit dieser Länder erwartet. Bei den Niederlanden und Frankreich wird eine

Bewegung in Richtung der Gruppe 2 erkannt. Laut Definition gehören zur Gruppe 2

diejenigen Länder, die über das Rating AA+, AA oder AA- verfügen. Dies bedeutet, dass den

Niederlanden eine mögliche und Frankreich eine weitere Herabstufung drohen. Belgien

bewegt sich näher zum Zentroid 2, welches keine Änderung seines Ratings bedeutet.

Abbildung 6.2: Z-Score Prognosewerte für die westeuropäischen Länder für 2011 und 2012

Die gewonnenen Ergebnisse der Analyse für 2011 und 2012 unterscheiden sich zum Teil von

der Herabstufungswelle der letzten Monate. Es lässt sich Folgendes zusammenfassen:

Im Falle von Griechenland bestätigen sich Befürchtungen einer weiteren Verschärfung der Lage. Dies beinhaltet jedoch noch nicht die Umsetzung des geplanten Schuldenschnitts.


37

Irland zeichnet sich durch eine leicht positive Entwicklung aus. Dies könnte als ein Ergebnis der erfolgreichen Reformen in Irland interpretiert werden. Allerdings ist es für ein eindeutiges Bild der Lage noch zu früh und es wird folglich keine Aussage bezüglich der Änderung der Kreditwürdigkeit getroffen.

Für Spanien und Portugal werden in diesem Jahr weder eine Herab- noch Heraufstufung erwartet.

Für Österreich kann die bereits von S&P vorgenommene Herabstufung nicht bestätigt werden. Laut unseren Ergebnissen wird weiterhin eine Bestnote für österreichische Staatspapiere befürwortet.

Im Falle von Frankreich kann allerdings eine weitere Herabstufung erwartet werden. Diesen Entwicklung sollte daher auch weiterhin beobachtet werden.

Für die Niederlande zeichnet sich laut Analyseergebnissen eine Verschlechterung der Bonität ab. Es wird daher eine Topbonität bezweifelt. Ein Entzug des höchsten Ratings wird bereits in diesem Jahr erwartet.

Für Belgien werden keine Änderungen der Kreditwürdigkeit vorhergesagt.

Deutschland, Luxemburg und Finnland behalten weiterhin ihr AAA Rating und können als sichere Geldanlagen betrachtet werden.

Insgesamt zeigen unsere Ergebnisse eine Stabilierung der Situation für PIIGS-Länder. Einzig

die weiteren Entwicklungen in Griechenland geben Anlass zur Sorge. Sollte hier eine

Einigung im Schuldenschnitt nicht zustandekommen, so ist mit einer weiteren Verschärfung

der Lage zu rechnen. Diese könnte sodann zu einem weiteren Vertrauensverlust in die Euro-

Zone führen und somit auch die Situation in den anderen Krisenländern verschärfen bzw.

erste positive Entwicklungen wie im Falle Irlands zunichtemachen.

Des Weiteren ist festzuhalten, dass auch für einige Länder mit einem AAA-Rating eine

negative Entwicklung zu erwarten ist. Hier sind insbesondere Frankreich und die Niederlande

weiterhin zu beobachten. Eine Herabstufung dieser Länder könnte nicht nur die

Vertrauenskrise in den Euro erneut aufflammen lassen, sondern die Konstruktion der

europäischen Rettungsmaßnahmen wie den EFSF in Frage stellen.


38

Kapitel 7: Fazit

Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, die Methodik und Bedeutung von Ratings in der

aktuellen Schuldenkrise der Euro-Zone abzubilden. Während der erste Teil der Arbeit sich

mit dem Ratingprozess und der -methodik von Moody´s, S&P und Fitch auseinandersetzte,

widmete sich der zweite Teil primär der Erarbeitung eines alternativen Länderratingmodells.

Ausgehend von der derzeitigen Konfliktsituation um die zunehmenden Herabstufungen im

Euroraum durch die großen Ratingagenturen erwiesen sich die Recherchearbeiten um die

„Black Box“ der Ratingmethodik als besonders relevant. Es zeigte sich dabei unter anderem,

dass S&P und Fitch bei ihren Bonitätsprüfungen für Staatsanleihen den Fokus auf die

Wahrscheinlichkeit von pünktlichen und vollständigen Zins- und Tilgungsleistungen legen.

Die Agentur Moody´s dagegen trifft Aussagen über den erwarteten Verlust eines Wertpapiers.

In allen drei Methoden wird für die Bewertung von Staatsanleihen zudem ein besonderer

Fokus auf das politische Risiko gelegt. Die Ratingagenturen erkennen in diesem Faktor eine

Schlüsselkomponente für die Erfassung der Kreditqualität eines Landes. Ihr Schwerpunkt

liegt dabei auf der Effektivität der Regierungsführung.

Demnach konnte zwar ein umfassender Überblick über die verwendete Methodik der

Ratingagenturen erstellt werden, doch erlaubten die nach wie vor verhaltenen Aussagen der

Agenturen kein vollständiges Aufbrechen der „Black-Box“. Aufgrund dieser

Unzulänglichkeit seitens der Ratingagenturen wurde, aufbauend auf dem Z-Score Modell von

Altman (1968), ein alternatives Länderratingmodell konzipiert. Der Schwerpunkt für das zu

entwickelnde Modell lag auf der Transparenz, der leichten Implementierung und den

Möglichkeiten für individuelle Erweiterungen. Auf diese Weise konnte anhand eines

einfachen Modells gezeigt werden, wie eine Ratingerstellung funktionieren kann. Zudem

konnte darauf aufbauend ein Ausblick über die wahrscheinliche Entwicklung einzelner

Länder der Euro-Zone gegeben werden, so dass einen Einblick in die möglichen Folgen für

die Geldanlage von Investoren ermöglicht wurde.

Aufgrund der aktuellen Brisanz konzentrierte sich die Modellanwendung nur auf Staaten der

Euro-Zone. Die Durchführung erfolgte in zwei Schritten. Zunächst wurde für alle Eurostaaten

eine Klassifizierung der Fälle in einzelne diskrete Gruppen durchgeführt. Für den

untersuchten Zeitraum wurden fast alle Länder korrekt klassifiziert. Zudem konnten

Fehlspezifikationen mit der zeitlichen Anpassung begründet und die Zuverlässigkeit des

Modells auch für weitere Analysen bestätigt werden.


39

Im zweiten Schritt wurde eine mögliche Ratingentwicklung für Länder der Euro-Zone erstellt.

Anhand von Prognosewerten wurde untersucht, mit welchen Bewertungen für das Jahre 2012

für diese Länder gerechnet werden kann. Dabei ergaben sich insbesondere für Griechenland

und Irland Signale für eine Ratingänderung. Während im Fall von Griechenland auch

zukünftig mit schlechten Ratings zu rechnen ist, konnten die Entwicklungen für Irland positiv

interpretiert werden. Eine positive Änderung des Z-Scores spricht für eine erfolgreiche

Umsetzung der Reformen und somit für einen positiven Ausblick des Ratings.

Aus unseren Ergebnissen konnten verschiedene Implikationen für die Geldanlage abgeleitet

werden. Während Deutschland, Luxemburg und Finnland weiterhin als sicherer Hafen für die

Geldanlage genutzt werden können, zeichnet sich für Frankreich und die Niederlande eine

negative Entwicklung ab. Für die PIIGS-Staaten ist mit Ausnahme Irlands mit keiner

wesentlichen Verbesserung der aktuellen Situation zu rechnen.

Sollten sich diese prognostizierten Ratingentwicklungen bewahrheiten, so wird sich die

aktuelle Lage in der Euro-Zone weiter verschlechtern. Die derzeitigen, hohen Schuldenberge

der Länder erschweren bereits heute nicht nur die Kreditaufnahme dieser Länder, sondern

erhöhen zunehmend das Misstrauen von Investoren in die Stabilität der Euro-Zone. Dazu

tragen insbesondere die bereits vereinbarten und eventuell noch folgenden Rettungspakete für

Griechenland und Irland bei. Diese belasten die Haushaltspolitik der beteiligten Länder.

Zudem steigen mit jeder Herabstufung in der Euro-Zone die Beteiligungshöhe am

Eurorettungs-Fonds EFSF der Länder mit einer AAA-Bewertung. Auf Dauer könnten damit

auch die Top-Ratings von Ländern wie Deutschland, Luxemburg und Finnland und damit des

EFSF selbst vor einer Herabstufung nicht sicher sein. Doch gerade diese gelten bis dato als

letzte Stabilitätsträger der Euro-Zone. Die Folgen wären stark sinkende Geldanlagen in diesen

Ländern und damit ein Fortsetzen der Abwärtsspirale.


40

Literaturverzeichnis

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