Kapitalanlagerisiken: Economic Scenario Generator und Liquiditätsmanagement. Proceedings zum 8. FaRis & DAV Symposium am 12. Juni 2015 in Köln

Forschung am IVW Köln Band 11/2015 Kapitalanlagerisiken: Economic Scenario Generator und Liquiditätsmanagement. Proceedings zum 8. FaRis & DAV Symposium am 12. Juni 2015 in Köln Oskar Goecke (Hrsg.) ivwKöln Institut für Versicherungswesen Forschung am IVW Köln, 11 / 2015 Wählen Sie ein Element aus. Oskar Goecke (Hrsg.) Forschungsstelle FaRis Kapitalanlagerisiken: Economic Scenario Generator und Liquiditätsmanagement. Proceedings zum 8. FaRis & DAV Symposium am 12. Juni 2015 in Köln Zusammenfassung Economic Scenario Generators (ESGs) sind zu einem unverzichtbaren Instrument für das Risikomanagement von Versicherungsunternehmen geworden. Auf Grund der Langfristigkeit ihres Geschäftsmodells nutzen insbesondere Lebensversicherer ESGs zur wertorientierten Steuerung. Mit Einführung von Solvency II zum 1.1.2016 werden ESGs verstärkt auch bei der Berechnung des erforderlichen Solvenzkapitals eingesetzt. Stochastische Modellierungen der Kapitalmärkte bilden die Grundlage jedes ESGs. Die Modellannahmen und erst recht die Kalibrierung der Modelle bedingen einen sehr großen Gestaltungsspielraum beim Einsatz von ESGs. Das Symposium gibt Anstöße für die Beurteilung der Qualität eines ESGs. Ein weiterer Schwerpunkt des Symposiums ist das Thema "Liquiditäts(risiko-)management für Versicherer". Liquidität ist die Fähigkeit eines Unternehmens, seinen Zahlungsverpflichtungen jederzeit in vollem Umfang nachzukommen. Liquiditätsrisiken erwachsen bei einem Versicherungsunternehmen vor allem aus einer illiquiden Kapitalanlage, aber auch aus der Unsicherheit hinsichtlich des Zeitpunkts und der Höhe der versicherungstechnischen Verpflichtungen. Auf dem Symposium werden Methoden des Liquiditätsmanagements und Methoden der Steuerung des Liquiditätsrisikos vorgestellt und diskutiert. Abstract Economic Scenario Generators (ESGs) have become indispensable tool for the risk management of insurance companies. Because of the long term nature of life insurance business life insurers use ESGs for value based management. With the introduction of Solvency II on January 2016, more and more ESGs are implemented to calculate the solvency capital requirement (SCR). Stochastic capital market models are at the core of any ESG. The model assumptions and especially the calibration of the models enable a large variety of applicable ESG-versions. The symposium makes proposals to evaluate the quality of an ESG.“Liquidity (risk-) Management” is the second key topic of the symposium. Liquidity is the ability of a company to comply with payment obligation at any time and to full extent. Above all liquidity risk arises from illiquid assets but also from the uncertainty of insurance liabilities with respect to due time and amount. Methods to manage liquidity and the liquidity risk are presented and discussed at the symposium. Schlagwörter Kapitalmarktrisiken, Economic Scenario Generator, stochastische Simulation, wertorientierte Steuerung, risikoneutrale Bewertung, best estimate, Solvency II, Liquiditätsmanagement, Risikomanagement, Treasury Management Keywords Capital market risks, Economic scenario generator, stochastic simulation, value based management, risk neutral valuation, best estimate, Solvency II, liquidity management, risk management, treasury management V Autorenverzeichnis 1. The Whats and Whys of an Economic Scenario Generator Richard Urbach 2. Management von Liquiditätsrisiken aus betriebswirtschaftlicher Sicht Ralf Knobloch 3. Das Management des Liquiditätsrisikos in Versicherungsunternehmen Thomas Büttner VII Vorwort Oskar Goecke Was geschehen ist, wird wieder geschehen, was man getan hat, wird man wieder tun. Es gibt nichts Neues unter der Sonne. Das Buch Kohelet 1,9 Das 8. FaRis & DAV-Symposium befasst sich mit zwei Aspekten des Risikomanagements. Im ersten Teil diskutiert Richard Urbach (Managing Director, Risk & Capital Management Solutions, Conning Germany GmbH) “The What’s and Why’s of an Economic Scenario Generator“. Der Einsatz eines economic scenario generators (ESG) gehört mittlerweile zum Standard bei den Versicherungsunternehmen. Ein ESG erzeugt eine große Anzahl von Kapitalmarktszenarien (oder etwas allgemeiner ökonomische Szenarien). Jedes dieser Szenarien wird dann in das Unternehmensmodell des Versicherers eingespeist, und es wird geprüft, wie sich die Kenngrößen wie z. B. Eigenkapital, Eigenmittel, Gewinn etc. des Unternehmens im jeweiligen Szenario entwickeln. Man kann so diejenigen Szenarien identifizieren, die für das Unternehmen kritisch sind. Hat man so kritische Szenarien identifiziert, so muss man noch prüfen, ob diese Szenarien realistisch sind. Eine große Bedeutung haben ESGs im Zusammenhang mit der Prüfung der Solvabilität nach den Solvency II - Regeln. Mit einem geeigneten internen Unternehmensmodell kann ein Versicherungsunternehmen die eigene Solvabilität belegen, wenn es nachweist, dass in 99,5% aller untersuchten Szenarien genügend Eigenmittel vorhanden sind. Ein ESG, das für diese Zwecke eingesetzt werden soll, muss also nicht nur „brauchbare“ Kapitalmarktszenarien generieren, sondern auch in der Lage sein, Szenarien so zu generieren, dass wahrscheinlichere Szenarien häufiger erzeugt werden als unwahrscheinlichere. Dabei kann man grundsätzlich in Zweifel ziehen, ob Kapitalmärkte überhaupt den Spielregeln und Prinzipien der Wahrscheinlichkeitstheorie folgen. Ist beispielsweise die Entwicklung der Zinsstrukturkurve das Resultat eines stochastischen Prozesses? Selbstverständlich nicht, denn die Zentralbanken, die ja wesentlich die Zinsmärkte beeinflussen, treffen ihre Entscheidung nicht zufällig. Es gibt aber soweit erkennbar derzeit keine Alternative zu ESGs, denn nur durch den Einsatz eines ESGs kann man durchspielen, was alles passieren kann. Ein guter ESG wird also insbesondere Szenarien generieren, die widerspiegeln, was alles schon in der Vergangenheit passiert ist. Dieser Aspekt steht im Zentrum der Ausführungen von Richard Urbach. Der zweite Teil des Symposiums beschäftigt sich mit dem Liquiditäts-(risiko-)management. Hierbei wird Ralf Knobloch (TH Köln, FaRis) zunächst das Management von Liquiditätsrisiken aus VIII betriebswirtschaftlicher Sicht behandeln und anschließend wird Thomas Büttner (Compiricus AG) das Management des Liquiditätsrisikos in Versicherungsunternehmen erörtern. Das Liquiditätsmanagement und das Liquiditätsrisiko sind in zweierlei Hinsicht sehr aktuelle Themen. Zum einen zwingt das aktuell sehr niedrige Zinsniveau die Versicherer Kapitalanlagen ins Auge zu fassen, die hinlänglich sicher sind und zugleich zumindest eine bescheidene Rendite versprechen. Sie investieren also verstärkt in weniger liquide Anlageformen. Um den Anlagegrundsätzen des § 54 VAG („ … so anzulegen, dass möglichst große Sicherheit und Rentabilität bei jederzeitiger Liquidität des Versicherungsunternehmens …“) zu genügen, bedarf es also einer permanenten Kontrolle der Bestände an liquiden und illiquiden Mitteln. Die Situation hat sich für institutionelle Anleger dadurch noch weiter verschärft, dass Banken vermehrt Geldmarktkonten mit negativen Zinsen belegen. Das Liquiditätsmanagement und das Liquiditätsrisiko sind auch aus einem anderen Grund aktuelle Themen. Hintergrund sind die vergleichsweise hohen Rückkaufswerte von kapitalbildenden Lebensversicherungsverträgen. Bleibt das Zinsniveau auf heutigen Niveau, so werden die Versicherungsnehmer ihre Verträge nicht zurückkaufen, da es an attraktiven alternativen Kapitalanlagen mangelt. Steigt jedoch der Marktzins deutlich, würde ein finanzrational handelnder Versicherungsnehmer seinen Vertrag kündigen, um in ein höherrentierliches Investment einzusteigen.1 Dies könnte einen Insurance Run auslösen. FaRis steht für Forschungsstelle aktuarielles Risikomanagement. Zwei Leitfragen begleiten uns: • Wie komponiert man ein (für das Risikomanagement) brauchbares Modell der Wirklichkeit? • Wie kann man feststellen, ob ein konkretes Modell brauchbar ist? Die Beiträge des 8. FaRis & DAV Symposiums, die in diesem Band zusammengefasst sind, liefern natürlich keine abschließenden Antworten auf diese Leitfragen, schaffen jedoch Klarheit und sollen die weitere Diskussion fördern. 1 Vgl. Feodoria, Förstermann: Lethal lapses – how a positive interest rate shock might stress German life insurers, Deutsche Bundesbank Discussion Paper 12/2015. IX Inhaltsverzeichnis AUTORENVERZEICHNIS ................................................................................................................................. V VORWORT .................................................................................................................................................... VII INHALTSVERZEICHNIS .................................................................................................................................. IX ABBILDUNGSUND TABELLENVERZEICHNIS ................................................................................................ X 1 THE WHATS AND WHYS OF AN ECONOMIC SCENARIO GENERATOR .................................................. 1 1.1 WHAT IS AN ECONOMIC SCENARIO GENERATOR? ................................................................................................................... 1 1.2 WHAT IS THE PURPOSE OF AN ESG? ......................................................................................................................................... 1 1.3 WHAT MAKES A GOOD ESG? .................................................................................................................................................... 2 1.4 HOW IS IT VALIDATED? ............................................................................................................................................................ 10 1.5 WHAT IS INVOLVED IN ITS DEVELOPMENT? ............................................................................................................................ 11 1.6 SUMMARY ................................................................................................................................................................................ 11 1.7 HOW IS LIQUIDITY ADDRESSED IN GEMS®? .......................................................................................................................... 11 2 MANAGEMENT VON LIQUIDITÄTSRISIKEN AUS BETRIEBSWIRTSCHAFTLICHER SICHT ................... 13 2.1 EINLEITUNG .............................................................................................................................................................................. 13 2.2 RISIKO, RISIKOMANAGEMENT, RISIKOMANAGEMENTPROZESS ............................................................................................. 15 2.3 LIQUIDITÄT ............................................................................................................................................................................... 17 2.4 LIQUIDITÄTSRISIKEN ................................................................................................................................................................ 19 2.5 SCHLUSSBEMERKUNGEN ......................................................................................................................................................... 21 3 DAS MANAGEMENT DES LIQUIDITÄTSRISIKOS IN VERSICHERUNGSUNTERNEHMEN ..................... 23 3.1 MANAGEMENT SUMMARY ...................................................................................................................................................... 23 3.2 LIQUIDITÄTSRISIKOMANAGEMENT BEI VERSICHERUNGEN .................................................................................................... 24 3.3 ZIELE DES LIQUIDITÄTSRISIKOMANAGEMENTS ...................................................................................................................... 25 3.4 BESTANDTEILE DES PROZESSES .............................................................................................................................................. 26 3.5 STRATEGISCHES ODER „EMERGENCY“-LIQUIDITÄTSRISIKOMANAGEMENT .......................................................................... 35 3.6 UMSETZUNG IN DER PRAXIS – STUDIENERGEBNISSE UND VORSCHLÄGE ............................................................................ 37 X Abbildungsund Tabellenverzeichnis Abbildung 1: U.K. Gilt Market 2.5% Consolidated Stock Average Yield (1727-1899) ................ 4 Abbildung 2: U.K. Gilt Market 2.5% Consolidated Stock Average Yield (1727-2012) ................ 5 Abbildung 3: Percentage Change of U.S. Treasury Yield (for December …) ............................... 6 Abbildung 4: Five-Year Trailing Return Correlation (Quarterly Returns) ....................................... 7 Abbildung 5: U.S. Corporate Long Bond Spreads vs. Treasury Yields (01/1925-12/2011) ....... 8 Abbildung 6: U.S. Corporate Long Bond Monthly Spread Changes (01/1925-12/2011) .......... 9 Abbildung 7: Fünf Grundsätze im Liquiditätsrisikomanagement für Versicherungsunternehmen .......................................................................................................................24 Abbildung 8: Hauptziel des Liquiditätsrisikomanagements ............................................................25 Abbildung 9: Kosten der Liquiditätsvorhaltung...................................................................................25 Abbildung 10: Optimierung der Liquiditätskosten .............................................................................26 Abbildung 11: Abgrenzung von Cashund Liquiditätsmanagement ..........................................26 Abbildung 12: Bestandteile des Liquiditätsmanagementprozesses .............................................27 Abbildung 13: Quellen der Liquiditätsplanung....................................................................................28 Abbildung 14: Übersicht der Liquiditätsplanung ................................................................................29 Abbildung 15: Definition des Liquiditätsexposures ...........................................................................30 Abbildung 16: Bereiche für die Steuerung im Liquiditätsrisikomanagement ...........................31 Abbildung 17: Ableitung der Höhe der Liquiditätsreserve ..............................................................32 Abbildung 18: Auswahl der Instrumente für die operative Liquiditätsreserve (Beispiel) ......32 Abbildung 19: Festlegung und Optimierung der operativen Liquiditätsreserve .....................33 Abbildung 20: Ableitung einer strategischen Liquiditätsreserve ..................................................35 Abbildung 21: Optimierungspotenziale in der Liquiditätsplanung ..............................................38 Abbildung 22: Systemlösungen im Liquiditätsrisikomanagement (Auswahl) ..........................39 Abbildung 23: Optimierungspotenziale in der Systemunterstützung .........................................39 1 1 The Whats and Whys of an Economic Scenario Generator Richard Urbach 1.1 What is an Economic Scenario Generator? An economic scenario generator (ESG) is a set of models that describe the future behavior of economic and capital market variables. Those models simulate scenarios representing a distribution of possible economic futures. The distribution reflects a view, but an ESG is not a predictive tool. On the contrary, sufficient dispersion is required for capturing market risk. At a high level, an ESG should produce simulation results that reflect a relevant view, produce some extreme but plausible results and generate scenarios that embed realistic market dynamics. 1.2 What is the purpose of an ESG? An ESG is a key component of the broader ERM framework and informs risk-based decision-making. It helps to identify and manage internal and external risks and promotes the overall financial stability and success of a company. An ESG is a basic building block of • asset-liability modeling, • risk capital estimation, • regulatory capital and • embedded value calculations. The scope of an ESG application can vary widely, e. g. between simulating interest rates in isolation to testing investment strategies across a wide range of asset classes. Another important application of ESG technology is pricing embedded guarantees or measuring the effectiveness of a hedging program for contingent obligations. Companies need ESGs for systematically capturing the variability in the economic environment as well as identifying and managing the risks that could threaten or undermine a business. One needs to run in two modes: “real world” (RW) and “risk neutral” (RN). RW captures market dynamics, risks and returns the way a financial institution will experience them. It enables one to gauge the likelihood of future events and their business impact. RN scenarios are used to value stochastic cash flows, e. g. the cost of an investment guarantee. RN has been a source of confusion from the beginning: RN scenarios use a “weighting” applied to events. The weightings emerge from the requirement of no-arbitrage. The weights are fortuitously greater than 0 and sum to 1, so they define a probability measure, but it is a mathematical “quirk”. One needs to understand what applications require RW, RN or both types of scenarios. 2 1.3 What makes a good ESG? The following ten criteria specify properties that distinguish a really good economic scenario generator from one that is just adequate. 1. Full range of modeled financial variables and multi-economy capability The range of modeled variables should be significant to the risk profile of a given firm where most economies will include variables for • sovereign interest rates and returns, • equity returns, • inflation, • GDP and • unemployment. Some economies will include additional variables such as • corporate bond yields and returns, • mortgage-backed securities, • covered bonds, • municipal bonds and • derivatives. No ESG will model every conceivable asset, so there is a need of additional capabilities to extend the available asset classes - a facility that permits the user to construct new variables from existing ESG variables. 2. Sound foundation for the way models are built and are interrelated Models should be constructed with some economic logic. Economic logic based on an understanding of the way key market features relate to one another. For example, capturing the leverage effects in equity markets, or the volatility dynamics driving drawdown risk, must be built into the model from the start. It is not practical to model every variable and event precisely. There must be a trade-off between simplicity and sophistication. One has to determine the most important attributes to capture. For example, simple models don’t capture the likelihood and extent of extreme events. This can result in expensive or ruinous mistakes. 9 Abbildung 6: U.S. Corporate Long Bond Monthly Spread Changes (01/1925-12/2011)8 7. Computational efficiency and numerical stability. A good ESG is computationally efficient and numerically stable. It includes a complex system of models, parameters and underlying variables so model choices must consider tractability, accuracy and execution speed – i.e. fast run times. A good ESG is calibrated over a broad range of history, reflects actual market dynamics, and is robust enough to maintain stable parameter estimates. In a good ESG, the deep parameters governing long term behavior evolve at a moderate pace, while it is simultaneously able to capture changing initial conditions. 8. Consistency in RW and RN modes. A good ESG uses consistent models in both RW & RN modes because a comprehensive risk management process requires a risk-neutral ESG to handle embedded value calculations, and both RW and RN to apply “nested stochastics”. Some models are limited to real-world and others are limited to risk-neutral applications. Some models are used for pricing by traders, but do not have real-world dynamics. Such models present a significant limitation in holistic enterprise risk management because they might price well, but it is challenged to move them into the RW environment for realistic risk assessment. 8 Source: FRED, Federal Reserve Economic Data, Federal Reserve Bank of St. Louis: Corporate Bond. Yields Moody’s Investor Services, Inc., Board of Governors of the Federal Reserve System; http://research.stlouisfed.org/fred2/categories/119; accessed 7/31/2012; Ibbotson; Conning Analysis. 10 The same models for RN & RW should be used to maintain consistency in nested stochastics. It also facilitates the satisfaction of the “Use Test” requirement. 9. Fit to requirements of Regulators/Auditing. A good ESG meets the growing requirements of Regulators/Auditors. This implies that methodologies should be transparent to support regulatory requirements. 10. Sufficient detail for extensive validation A good ESG produces sufficient simulation detail for extensive validation. Strictly speaking, validating an ESG is not part of an ESG, but a good ESG is capable of producing very detailed output needed to validate its performance. It is self-evident that it validates to its calibration benchmarks, but not all benchmarks are targeted. A model is a function of its architecture, interconnectedness and granularity. Well-constructed models should produce default behavior, rating transitions and the discount factors for regulatory RN testing even though not targeted in the calibration 1.4 How is it validated? The “nagging dilemma” faced by senior management is very often: “How good is it, really?” The previous discussion answers the question to a significant degree. Namely, does the ESG produce simulations that reflect a relevant calibration view, produce extreme but plausible outcomes, and generate scenarios that embed realistic market dynamics? Validation means looking deeply into the statistical properties of the simulation, especially statistics across paths and across time, levels and differences, and moments, quantiles, and correlations. One has to compare these statistical properties to the corresponding properties embedded in the historical record or against imposed views where appropriate. What considerations might these elements have overlooked? There are innumerable possibilities. That’s why we perform Monte Carlo simulation. For validation work, a special purpose environment is needed that supports both automated and ad-hoc analysis as large amounts of data are involved, accompanied by enormous amounts of number crunching. 11 1.5 What is involved in its development? The essential ingredients of a good Economic Scenario Generator are • research, • data analysis, • capital market experience, • applied dynamical modeling experience, • mathematical finance and econometrics • numerical analysis and optimization theory Last but not least, a “sense of humor” and a “good dose of common sense” are also needed. 1.6 Summary A good ESG is a complex system that is evolving in response to changes in market fundamentals and regulatory requirements. It has some general characteristics that include a sound foundation for the way the models are built and interconnected, a full range of modeled financial variables and a multi-economy capability. It embeds realistic market dynamics where the scenarios are consistent with historical facts. A good ESG produces some extreme but plausible outcomes and is capable of accommodating many types of calibration views. It is computationally efficient and numerically stable and meets the requirements of regulators and auditing firms. Desirable, if not essential, are capabilities for real-world and risk-neutral simulations and consistent uses of models across both modes. 1.7 How is liquidity addressed in GEMS®? The current development agenda addresses defaultable sovereigns, expanded client calibration facilities, and liquidity. There are numerous definitions of liquidity (risk) circulating. Most of them incorporate some notion of an inability to exit a position. But it is extremely rare that one could not trade out of the position because there is always counterparty at some price. You may not like the price. The asset had a value last night, and this morning the offer is at half that. 12 Discontinuous trading is unsettling and can wreak havoc on the corporate balance sheet. Investors naturally want some compensation for such a perceived risk – real or imagined. The compensation – if offered – will manifest in a higher spread in the case of a corporate bond. At Conning, we have implemented spread processes embodying compensation for illiquidity. Of course, a spread compensates for other tangible risks – namely default and downgrades to junk. Therefore, in GEMS®, illiquidity is integrated with rating migration and default risk factors. 13 2 Management von Liquiditätsrisiken aus betriebswirtschaftlicher Sicht Ralf Knobloch 2.1 Einleitung Welche Begrifflichkeiten und Konzepte bietet die Betriebswirtschaftslehre zum Thema Liquidität bzw. Liquiditätsrisiken an? Dieser Frage geht der vorliegende Artikel nach. Dabei handelt es sich um eine Literaturrecherche. Sucht man im Internet nach dem Begriff „Liquiditätsrisiken“ bzw. „Liquiditätsrisiko“ oder nach der Kombination der Begriffe „BWL“ und „Liquiditätsrisiken“, so bekommt man eine Vielzahl von Treffern. Aus dem deutschsprachigen Raum werden z.B. das Gabler Wirtschaftslexikon, das Handelsgesetzbuch, verschiedene DAX-Unternehmen und diverse Wirtschaftsprüfungsund Unternehmensberatungsgesellschaften angeboten. Im Gabler Wirtschaftslexikon wird der Begriff „Liquiditätsrisiko“ definiert als „Gefahr, anstehenden Zahlungsverpflichtungen nicht mehr uneingeschränkt und fristgerecht nachkommen zu können.“9 Die Definition bezieht sich auf die Liquidität eines Wirtschaftssubjekts bzw. eines Unternehmens. Dies ist zwar präzise, bildet aber (wie später in Kapitel 3.3 ausgeführt) nicht alle Aspekte und Dimensionen des Begriffs „Liquidität“ ab. Als weiteren Treffer bei einer Internetsuche erhält man §289 Abs.2 aus dem Handelsgesetzbuch, einen Paragraphen aus dem zweiten Abschnitt „Ergänzende Vorschriften für Kapitalgesellschaften sowie bestimmte Personengesellschaften“. Darin heißt es: „Der Lagebericht soll auch eingehen auf: … Ziffer 2 b) die Preisänderungs-, Ausfallund Liquiditätsrisiken sowie Risiken aus Zahlungsstromschwankungen, denen die Gesellschaft ausgesetzt ist, jeweils in Bezug auf die Verwendung von Finanzinstrumenten und sofern dies für die Beurteilung der Lage oder der voraussichtlichen Entwicklung von Belang ist.“ Daher müssen z.B. Aktiengesellschaften in ihrem Lagebericht über ihre Liquiditätsrisiken berichten. Dies geschieht i.d.R. im Rahmen eines allgemeinen Risikoberichts. Zum Beispiel findet sich im 9 Gabler Wirtschaftslexikon (2015), http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Definition/liquiditaetsrisiko.html (19.06.2015). 14 Lagebericht bzw. im Chancenund Risikobericht der Bayer AG für das Geschäftsjahr 2014 folgender Text: „Liquiditätsrisiko Liquiditätsrisiken entstehen aus der möglichen Unfähigkeit des Bayer-Konzerns, bestehende oder zukünftige Zahlungsverpflichtungen aufgrund einer unzureichenden Verfügbarkeit von Zahlungsmitteln zu erfüllen. Das Liquiditätsrisiko wird im Rahmen unserer taggleichen und mittelfristigen Liquiditätsplanung vom Bereich Konzernfinanzen zentral ermittelt und gesteuert. … Um konzernweit sämtliche geplanten Zahlungsverpflichtungen zur jeweiligen Fälligkeit erfüllen zu können, werden entsprechende liquide Mittel bereitgehalten. Darüber hinaus wird eine Reserve für ungeplante Mindereingänge oder Mehrausgänge vorgehalten. Die Höhe dieser Liquiditätsreserve wird regelmäßig überprüft und bei Bedarf den aktuellen Gegebenheiten angepasst.“10 Die Liquidität wird hauptsächlich in Form von Tagesund Termingeldanlagen vorgehalten. Des Weiteren stehen Bankkreditlinien, insbesondere eine nicht in Anspruch genommene syndizierte Kreditlinie in Höhe von 3,5 Mrd. €, zur Verfügung.“ Hier beschreibt der Vorstand der Bayer AG zunächst, was er unter dem Begriff „Liquiditätsrisiko“ versteht. Dies ist inhaltlich im Wesentlichen deckungsgleich mit der Definition des Gabler Wirtschaftslexikons. Anschließend werden die gewählten Steuerungsinstrumente erläutert. Insgesamt hat die Internet-Suche gezeigt, dass die Begriffe „Liquidität“ und „Liquiditätsrisiken“ vielfältiger Natur sind, so dass es sich lohnt tiefer in dieses Begrifflichkeiten einzusteigen. Da das Thema im Rahmen des Risikomanagements betrachtet wird, werden in Kapitel 3.2 zunächst die wichtigsten Grundlagen des Risikomanagements dargestellt. 10 Bayer AG (2015), S. 221f. 15 2.2 Risiko, Risikomanagement, Risikomanagementprozess Der Begriff „Risiko“ wird in der Literatur auf verschiedene sprachliche Wurzeln zurückgeführt. So wird z.B. als ein Ursprung das griechisch-byzantinische Wort „rhiziko“, das so viel wie „Glück“, „Schicksal“ oder „Zufall“ bedeutet, genannt.11 Als andere Wurzeln werden das spanische Wort „risco“ und das früh-romanische Wort „rixicare“ aufgeführt. Das erste wird mit „Klippe“ übersetzt und mit „Gefahren für Schiffe“ gleichgesetzt, das zweite bedeutet „streiten“ oder „widerstreben“.12 Ins Deutsche wurde das Wort „Risiko“ als kaufmännischer Terminus im 16. Jahrhundert eingeführt. Es geht dabei auf den italienischen Begriff „ris(i)co“ zurück und wird mit „Gefahren bei Handelsgeschäften“ und allgemeiner mit „Wagnissen“ gleichgesetzt.13 In der aktuellen betriebswirtschaftlichen Literatur wird der Risikobegriff in unterschiedlichen Ausprägungen verwendet. So gibt es den Risikobegriff im weiteren und den Risikobegriff im engeren Sinne. Allgemein wird als „Risiko im weiteren Sinne“ die Möglichkeit der Abweichung von vorgegebenen Zielen bezeichnet. Dabei unterscheidet man positive Abweichungen und negative Abweichungen. Negative Abweichungen werden als Gefahren, positive Abweichungen als Chancen bezeichnet.14 Unter „Risiko im engeren Sinne“ versteht man nur die negativen Abweichungen von gesetzten Zielen.15 Im Folgenden wird der Risikobegriff im engeren Sinne verwendet. Dies erscheint insbesondere mit Blick auf die Liquidität von Unternehmen sinnvoll, das es sich hier um ein einseitiges Risiko handelt. Entweder erfüllt ein Unternehmen seine finanziellen Verpflichtungen (sowohl der Höhe nach als auch fristgerecht) oder nicht. Eine echte Chance gibt es hier nicht. Die Betriebswirtschaftslehre versteht unter Risikomanagement einen ganzheitlichen Ansatz. Diederichs definiert Risikomanagement wie folgt: „Das Risikomanagement als immanenter Bestandteil der Unternehmensführung stellt die Gesamtheit der organisatorischen Maßnahmen und Prozesse dar, die auf die Identifikation, Beurteilung, Steuerung und Überwachung von Risiken abzielen und eine Gestaltung der Risikolage ermöglichen.“16 Damit ist Risikomanagement eine Aufgabe der Unternehmensführung und besteht aus mehreren Teilaufgaben. Als Ziele des Risikomanagements werden in der Literatur die Existenzsicherung, die Erfolgssicherung und die Minimierung der Risikokosten genannt.17 Dabei liegt die Priorität auf der Sicherung der Existenz. Gemäß Definition besteht das Risikomanagement aus einzelnen Teilaufgaben: Identifikation, Beurteilung, Steuerung und Überwachung. Ferner handelt es sich dabei um einen Kreislauf, der zu 11 Rosenkranz (2005), S. 1. 12 Sartor (2013), S. 1. 13 Ebd. 14 Sartor (2013), S. 6f. 15 Ebd. 16 Diederichs (2012), S. 13. 17 Wolf (2009), S. 31. 16 einer systematischen und kontinuierlichen Auseinandersetzung mit den Risikopotentialen immer wieder durchlaufen wird. Daraus resultiert der Begriff „Risikomanagementprozess“. Die einzelnen Teilaufgaben werden als Prozessschritte bezeichnet. Im einfachsten Fall sind dies die eben genannten vier Prozessschritte Risikoidentifikation, Risikobewertung, Risikosteuerung und Risikoüberwachung. Diese einfache Ausgestaltung wird oft durch weitere Prozessschritte, z.B. durch die Risikokommunikation 18 oder die Risikoaggregation,19 ergänzt. Risikomanagement ist zum einen eine sinnvolle betriebswirtschaftliche Aufgabenstellung, die insbesondere die Existenz eines Unternehmens sichert. Zum anderen gibt es rechtliche Rahmenbedingungen, die die Mindestanforderungen an ein Unternehmen – abhängig von z.B. Rechtsform und Branche – regeln. Der rechtliche Rahmen für das Risikomanagement in Deutschland ist geprägt durch das Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG). Dieses wurde am 5. März 1998 vom Deutschen Bundestag verabschiedet und trat am 1. Mai 1998 in Kraft.20 Es handelte sich um ein Artikelgesetzt, dessen wichtigsten Regelungen Änderungen des Aktiengesetzes (AktG) und des Handelsgesetzbuch (HGB) waren. In dem auf die Verabschiedung des KonTraG folgenden Jahrzehnt wurden die Regelungen dreimal erweitert. Die ersten Anpassungen erfolgten im Rahmen des Transparenzund Publizitätsgesetzes (TransPuG) vom 19. Juli 2002,21 die zweite Anpassung im Rahmen des Bilanzrechtsreformgesetzes (BilReG) vom 4. Dezember 2004. 22 Die letzte Anpassung erfolgte durch das Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz (BilMoG) vom 25.Mai 2009.23 Die wichtigsten gesetzlichen Regelungen für deutsche Unternehmen befinden sich im AktG und im HGB. Neben den gesetzlichen Regelungen gibt es weitere wichtige Standards mit Relevanz für deutsche Unternehmen, wie den Prüfungsstandard 340 des IDW (IDW PS 340), die Deutschen Rechnungslegungs-Standards (DRS) und den Deutschen Corporate Governance Kodex (DCGK). Deutsche Unternehmen haben in Zeiten der Globalisierung darüber hinaus internationale Regelungen zu beachten, z.B. den Sarbanes-Oxley-Act (SOX).24 Für die Branche der Finanzdienstleister, d.h. für Banken und Versicherungen, gibt es spezielle Regelungen für das Risikomanagement, die auf Basel II/Basel III und Solvency II bzw. den MARisk und den MaRisk VA basieren.25 18 Diederichs (2012), S. 49f. 19 Sartor (2013), S. 55ff. 20 BGBl. 1998 I, 786. 21 BGBl. 2002 I, 2681. 22 BGBl. 2004 I, 3166. 23 BGBl. 2009 I, 1102. 24 Sartor (2013), S. 19ff. 25 BaFin (2009); BaFin (2012). 17 2.3 Liquidität Nach Zeranski weisen „die Begriffe Liquidität und Liquiditätsrisiko keine eindeutigen Definitionen auf. Beide haben vielmehr verschiedene Dimensionen und bergen in der Praxis … ein hohes Potential an Missverständnissen, ... .“26 Als Differenzierungen des Liquiditätsbegriffs werden dabei aufgeführt:27 Pagatorische Differenzierung/Zahlungsstromebene: Liquidität als Synonym für Geld, Liquidität von Unternehmen, Liquidität von Vermögensgegenständen, … Materielle Differenzierung: Dimensionen zur Abbildung der Liquidität (qualitativ, quantitativ, zeitlich, segmentiert, aggregiert) Informatorische Differenzierung: Qualität des Informationsstands bei Liquiditätsabbildung Im Folgenden werden zwei Aspekte der pagatorischen Differenzierung näher betrachtet. Die Betriebswirtschaftslehre unterscheidet zwischen der Liquidität als Eigenschaft eines Wirtschaftsobjektes (Vermögensgegenstand) und der Liquidität als Eigenschaft eines Wirtschaftssubjektes (eines Unternehmens).28 Dabei meint die Liquidität eines Vermögensgegenstandes seine Liquidierbarkeit, Beleihbarkeit sowie Verpfändbarkeit und die Liquidität eines Unternehmens seine Zahlungsfähigkeit.29 Letzteres spiegelt sich auch in der subjektbezogenen Definition des Gabler Wirtschaftslexikons zum Begriff „Liquidität“ wieder. Danach ist Liquidität die „Fähigkeit und Bereitschaft eines Unternehmens, seinen bestehenden Zahlungsverpflichtungen termingerecht und betragsgenau nachzukommen. Die Sicherung der Liquidität besteht in der Aufgabe, Geld und liquidierbare Vermögensgegenstände (Fungibilität) zum Zweck der zeitpunktgerechten Kapitalbeschaffung bereitzustellen.“30 Die Betriebswirtschaftslehre kennt verschiedene Kennzahlen zur Messung der Liquidität eines Unternehmens. Diese basieren auf der Analyse der Bilanz bzw. der Gewinnund Verlustrechnung. Aus der Bilanzanalyse kennt man als statische Kennzahlen die Liquidität 1., 2. und 3. Grades bzw. das working capital. Alle vier Kennzahlen verrechnen zur Analyse einzelne Bilanzposten. Dabei handelt 26 Zeranski (2010), S. 10. 27 Zeranski (2010), S. 206ff. 28 Wöhe (2013), S. 533. 29 Zeranski (2010), S. 207. 30 Gabler Wirtschaftslexikon (2015), http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Definition/liquiditaet.html (19.06.2015). 18 es sich bei der Liquidität 1., 2. und 3. Grades um relative Kennzahlen und beim working capitel um eine absolute Kennzahl. Im Einzelnen sind diese vier Kennzahlen wie folgt definiert:31 Liquidität 1. Grades = (Flüssige Mittel) : (kurzfristiges Fremdkapital) Liquidität 2. Grades = (Flüssige Mittel + kurzfristige Forderungen) : (kurzfristiges Fremdkapital) Liquidität 3. Grades = (Flüssige Mittel + kurzfristige Forderungen + Bestände) : (kurzfristiges Fremdkapital) Working Capital = Umlaufvermögen – kurzfristige Verbindlichkeiten Zur Berechnung der dynamischen Liquidität wird der Cash-Flow aus der Gewinnund Verlustrechnung, d.h. der Jahresüberschuss oder Jahresfehlbetrag, korrigiert um Abschreibungen, zur Bilanzsumme oder zum Umsatz in Relation gesetzt.32 Insgesamt gibt es mehrere Kennzahlen zur Messung sowohl der statischen als auch der dynamischen Liquidität eines Wirtschaftssubjektes. Weniger erfolgreich war die Literaturrecherche bei der Frage der Quantifizierung der Liquidität eines Vermögensgegenstandes. Hier finden sich in der Literatur nur Klassifizierungsansätze, bei denen sich die Klasseneinteilung an der Nähe zum Geld festmacht. Dabei stehen die Zeitdimension (Schnelligkeit) und die Preisdimension (Kosten) im Mittelpunkt des Interesses. Eine mögliche Klassifizierung wäre z.B. die Einteilung der Vermögensgegenstände in liquide Mittel 1. Ordnung, 2. Ordnung und 3. Ordnung sowie illiquide Aktiva.33 31 Heesen/Gruber (2014), S. 143ff. 32 Heesen/Gruber (2014), S. 149ff. 33 Zimmermann (2003), S. 94 25 3.3 Ziele des Liquiditätsrisikomanagements Zur Beschreibung des Liquiditätsmanagementprozesses ist es zunächst maßgeblich, die Ziele desselben zu definieren. Das hauptsächliche Ziel des Liquiditätsrisikomanagements lässt sich direkt aus der Definition des Risikos selbst ableiten – die Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit: Abbildung 8: Hauptziel des Liquiditätsrisikomanagements Auch wenn Versicherungsunternehmen prinzipiell über kurzfristig liquidierbare Kapitalanlagen in ausreichender Menge verfügen, ist die Erfüllung dieses Ziels jedoch mit Aufwand, d.h. entgangenen Gewinnen oder Opportunitätskosten verbunden, da diese Kapitalanlagen auch höher rentierlich investiert werden könnten. Damit quantifizieren sich die Kosten der Liquiditätsvorhaltung wie folgt: Abbildung 9: Kosten der Liquiditätsvorhaltung Daraus ergibt sich unmittelbar das zweite Ziel des Liquiditätsrisikomanagements – die Optimierung der mit dem Management verbundenen Kosten. Dabei ist dieses zweite Ziel der Sicherstellung der Liquidität untergeordnet, d.h. die Optimierung der Liquiditätskosten darf nicht zu einer Gefährdung der jederzeitigen Zahlungsfähigkeit führen. Für die operative Umsetzung dieses zweiten Ziels kann zum einen die Menge der liquide zu haltenden Anlagen über die Feststellung eines effizienten Liquiditätsbedarfs optimiert werden, wobei hier unter „effizient“ eine möglichst geringe Liquiditätsreserve ohne Gefährdung der Zahlungsfähigkeit verstanden werden soll. Zum anderen lässt sich der Preis der Liquiditätsreserve über eine geeignete Auswahl der dafür verwendeten Kapitalanlagen verringern. Jederzeitige Erfüllung der Zahlungsverpflichtungen = Sicherstellung der Liquidität X Menge (liquide zu haltende Anlagen) Preis (entgangene „ Illiquiditätsprämie“ ) (Opportunitäts-)Kosten der Liquidität 26 Abbildung 10: Optimierung der Liquiditätskosten 3.4 Bestandteile des Prozesses 1. Überblick Zur Beschreibung der Bestandteile eines typischen Liquiditätsmanagementprozesses ist zunächst vorteilhaft, das Liquiditätsmanagement vom Cash Management abzugrenzen. Beide Disziplinen im Finanzmanagement sind grundsätzlich eng verwandt, differieren jedoch in dem zugrunde liegenden Horizont und damit auch in ihrem wesentlichen Ziel. Im Cash Management46 liegt der Fokus ausschließlich auf der Administration der liquiden Mittel (d.h. des „Cash“), die dem Unternehmen zum jeweils aktuellen Zeitpunkt auf seinen verschiedenen Konten zur Verfügung stehen. Damit betreibt das Cash Management im Prinzip das Management der Liquidität mit dem Horizont von wenigen Tagen und konzentriert sich hierbei auf eine möglichst effiziente Steuerung der Bankkonten und der Zahlungsabwicklung. Diese Ziele werden nach den Ergebnissen der Studie zum Liquiditätsmanagement von den betrachteten Versicherungsunternehmen weitgehend erreicht47. Nach der hier verwendeten Definition schließt sich das Liquiditätsmanagement somit auf einer Zeitachse dem Cash Management in Richtung eines längeren Betrachtungshorizonts an: Abbildung 11: Abgrenzung von Cashund Liquiditätsmanagement 46 „Cash Management“ ist definiert als die „Steuerung der täglichen Gelddisposition eines Unternehmens“, vgl. Gabler Wirtschaftslexikon (2014), verfügbar unter http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Definition/cashmanagement.html 47 Büttner, Goecke, Knobloch „Das Management des Liquiditätsrisikos bei deutschen Versicherungsunternehmen“ (2014), empirische Studie, verfügbar bei der Forschungsstelle FaRis und der COMPIRICUS AG Feststellung des Liquiditätsbedarfs Auswahl der der liquiden Anlagen Optimierung der Liquiditätskosten Liquiditätsrisikomanagement Cash Management Operatives Strategisches 0wen i g e Tag e 1 Monat 1 Jahr 3 Jahre 5 Jahre 27 Das derart abgegrenzte Management des Liquiditätsrisikos lässt sich – analog zum Management eines jeden anderen Finanzmarktrisikos - zur näheren Beschreibung in die folgenden Prozessbestandteile aufgliedern: Abbildung 12: Bestandteile des Liquiditätsmanagementprozesses Die einzelnen Bestandteile werden in den folgenden Abschnitten erläutert. 2. Liquiditätsplanung – Ermittlung des Exposures Die grundsätzliche Basis eines jeden Risikomanagementprozesses bildet die Ermittlung des zu steuernden Exposures. Im Fall des Liquiditätsrisikos ergibt sich dieses Exposure unmittelbar aus der Liquiditätsplanung, die zumindest dem Namen nach wohl in jedem Versicherungsunternehmen durchgeführt wird. Um allerdings eine geeignete Grundlage für das Liquiditätsrisikomanagement darstellen zu können, sollte diese Planung den folgenden Anforderungen genügen: • Basis der Planung: Das hauptsächliche Ziel des Liquiditätsrisikomanagement ist die jederzeitige Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit, d.h. zu jedem Zeitpunkt müssen ausreichende liquide Mittel zur Erfüllung der Zahlungsverpflichtungen zur Verfügung stehen. Daher muss die Liquiditätsplanung auf Basis der tatsächlichen Zahlungsflüsse, der cash flows, durchgeführt werden; ein Forecast z.B. von entsprechenden bilanziellen Größen reicht als Grundlage nicht aus. Planung (cash flow-orientiert) Ermittlung der Exposures Steuerungsmaßnahmen Ergebnismessung [ ] 28 • Planungsumfang: Ähnlich wichtig wie die Zahlungsflüsse als Grundlage der Planung ist ihr Umfang; zur Ermittlung eines vollständigen Liquiditätsexposures sind alle Zahlungsströme des Unternehmens, d.h. auf der Aktivund Passivseite seiner Bilanz einzubeziehen. Dabei ergeben sich für die Erhebung der Planzahlen je nach Bilanzkomponente unterschiedliche Herausforderungen. Sind die Zahlungsflüsse der Kapitalanlagen meist sehr gut planbar, da diese durch die dort abgeschlossenen Finanztransaktionen meist vertraglich festgelegt sind und darüber hinaus diese Transaktionen bereits in entsprechenden Systemen verwaltet werden, gestaltet sich dies für die beherrschende Position der Passivseite, der Versicherungstechnik, deutlich schwieriger. Für die hier maßgeblichen Einflussgrößen liegen zwar teilweise bereits Schätzungen vor (laufende Prämien, Neugeschäft oder Stornoquote), diese lassen sich allerdings häufig nicht eindeutig auf der Zeitachse bestimmen. Die gerade im Schaden-/Unfallgeschäft maßgebliche Position der Schadensfälle kann durch geeignete Modelle ausreichend gut für die Zukunft geschätzt werden, aber auch hier kommt zu der inhärenten Unsicherheit der Modelle die nicht exakt planbare Fälligkeit der jeweiligen Zahlungsverpflichtung hinzu. Abbildung 13: Quellen der Liquiditätsplanung Die übrigen Zahlungsflüsse (in der Grafik zusammengefasst als cash flows „aus der gewöhnlichen Geschäftstätigkeit“) lassen sich aufgrund ihrer Periodizität in aller Regel gut planen, jedoch liegt ein entsprechender Forecast nicht in jedem Unternehmen der Brachne auch in einer für das Liquiditätsrisikomanagement gut verwertbaren Form vor. Kapitalanlagen: •mehrheitlich deterministische Zahlungsströme: •einfach planbar •langer Horizont •Verwaltung systemseitig unterstützt: Ermittlung von Planzahlen wenig aufwändig Sonstige Vermögensgegenstände Versicherungstechnik: •4 wesentliche Einflussgrößen: •Laufende Prämien •Storno(-quote) •Abläufe/Schadensfälle •Neugeschäft •bereits gemäß Solvency IIVorschriften zu modellieren und daher im Prinzip vorliegend Sonstige Rückstellungen Eigenkapital Aktiva Passiva Sonstige cash flows (aus „ gewöhnlicher Geschäftstätigkeit“ ): •Löhne, Gehälter, Vertriebskosten etc. •im ERP-System erfasst, aber teilweise keine Planung vorliegend 29 • Planungshorizonte: Wie im vorherigen Abschnitt beschrieben, setzt das Liquiditätsrisikomanagement das Cash Management gleichsam auf der Zeitachse fort. Folgerichtig deckt eine geeignete Liquiditätsvorschau den Bereich jenseits weniger Tage ab, wobei die obere Grenze des Horizonts im Prinzip nur durch die Praxis gesetzt wird – bei einer Planung über einen Horizont von fünf bis zehn Jahren hinaus wird sicherlich die Unschärfe der erhaltenen Zahlen ihren Nutzen erheblich in Frage stellen. Im Rahmen der Studie wurde deutlich, dass die meisten Versicherungsunternehmen im Schnitt etwa drei Jahre in die Zukunft planen. • Granularität und Häufigkeit der Planung: Im kurzfristigen Bereich, d.h. etwa bis zu einem Horizont von einem Monat oder von sechs Wochen sollte sich die Liquiditätsplanung auf tägliche cash flows beziehen. Darüber hinaus ist eine derart granulare Vorschau nicht sinnvoll und eine Verdichtung auf Monatswerte durchaus ausreichend, wobei darauf zu achten ist, dass die monatlichen Einund Auszahlungen im Ablauf des Planungsprozesses rechtzeitig in ihre täglichen Flüsse herunter gebrochen werden. Analog hierzu ist auch die Häufigkeit des Planungsvorgangs zu wählen – im kurzfristigen Bereich ist eine tägliches Aktualisierung empfehlenswert, mit wachsendem Horizont und nachlassender Granularität sollte die Frequenz der Updates entsprechend angepasst werden. Im Ergebnis entsteht somit eine Übersicht der zukünftigen Zahlungsflüsse in folgender Form: Abbildung 14: Übersicht der Liquiditätsplanung 0wen i g e Tag e 1 Monat 1 Jahr 3 Jahre 5 Jahre Kapitalanlage Versicherungstechnik Sonstige täglich monatlich Einzahlungen Auszahlungen 30 Aus dieser Übersicht kann nun das Liquiditätsexposure abgeleitet werden: Folgend der allgemeinen Definition48 für Exposures anderer Finanzmarktrisiken ergibt sich dieses als die Gesamtheit der Zahlungsströme, die dem Liquiditätsrisiko ausgesetzt sind und damit vereinfacht der als die sich aus der Planung ergebenden Überoder Unterdeckung der Ein-/Auszahlungen: Abbildung 15: Definition des Liquiditätsexposures 3. Steuerungsmöglichkeiten im Liquiditätsrisikomanagement Liegt das Liquiditätsexposure vor, stellt sich im nächsten Schritt die Frage, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen, um das so quantifizierte Liquiditätsrisiko zu steuern. In diesem Zusammenhang lässt sich aus Basis der Betrachtungen zu den Quellen der zugrundeliegenden Planzahlen ein Bereich identifizieren, der für die Steuerung am besten geeignet ist: Während die Zahlungsflüsse der Versicherungstechnik und der „gewöhnlichen Geschäftstätigkeit“ lediglich in ihrer zeitlichen Aufeinanderfolge („Matching“) gesteuert werden können - z.B. bezüglich der Abstimmung der Auszahlungen aus Versicherungsund den entsprechenden Rückversicherungsverträgen 49 oder in der Anpassung von Gehaltsund Mietzahlungen - gehen die Möglichkeiten im Kapitalanlagemanagement weit darüber hinaus. Hier kann durch die Wahl der Finanzinstrumente und deren Fälligkeiten direkt auf die Zeitpunkt und Höhe der Zahlungsflüsse Einfluss genommen werden, die Entscheidung darüber liegt ausschließlich beim Versicherungsunternehmen selbst, auch wenn die Regulierungsanforderungen insbesondere vor dem Hintergrund des im kommenden Jahr in Kraft tretenden Solvency II-Regimes als wesentliche Nebenbedingung berücksichtigt werden müssen. 48 „Exposure bezeichnet grundsätzlich die Tatsache, einem Risiko ausgesetzt zu sein. In der Praxis wird Exposure meist bezogen auf das Wechselkursrisiko (Währungsrisiko)“, vgl. Gabler Wirtschaftslexikon (2014), verfügbar unter http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Definition/exposure.html 49 Hierbei ist allerdings das Liquiditätsrisiko aus dem „Mismatch“ zwischen Erstund Rückversicherungsfälligkeiten keineswegs zu unterschätzen; daher sollte bei der entsprechenden Vertragsgestaltung – die nicht in der Verantwortung des Liquiditätsrisikomanagements liegt - bei diesem Punkt unbedingt beachtet werden. Liquiditätsexposure 31 Zusammenfassend ergibt sich daher folgendes Bild der in Frage kommenden Bereiche: Abbildung 16: Bereiche für die Steuerung im Liquiditätsrisikomanagement Abgeleitet von den in Abschnitt 2.1. definierten Zielen für das Liquiditätsrisikomanagement – jederzeitige Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit und Optimierung der Liquiditätskosten - ergeben sich konkret für das so als steuernder Bereich identifizierte Kapitalanlagemanagement zwei grundsätzliche Maßnahmengebiete: Zuvorderst lassen sich Unterdeckungen im Liquiditätsexposure in der vom Wesen her grundsätzlich solventen Versicherungsbranche durch das zeitliche „Matching“ von Zahlungsströmen vermeiden. Allerdings setzt dies voraus, dass die geplanten cash flows bezüglich Zeitpunkt und Höhe wie vorausgesehen eintreffen; eine Annahme, die für das verantwortungsvolle Management des Liquiditätsrisikos nicht ausreichend ist. Daher ergibt sich aus der inhärenten Planungsunsicherheit unmittelbar die Pflicht, für unerwartete Liquiditätsbedarfe einen entsprechenden Puffer, die sogenannte operative Liquiditätsreserve, vorzuhalten. Diese operative Liquiditätsreserve wird durch ihre Höhe und die zu ihrer Anlage verwendeten Finanzinstrumente bestimmt: • Höhe der operativen Liquiditätsreserve: Da die Höhe der operativen Liquiditätsreserve unmittelbar die zu optimierenden Liquiditätskosten determiniert, sollte diese nicht willkürlich bestimmt, sondern nachvollziehbar aus den in der Planung ermittelten Größen abgeleitet werden. Zu empfehlen ist hierbei die Berücksichtigung der den Planwerten innewohnenden Schwankung wie in der folgenden Grafik schematisch dargestellt – als Richtgröße wird hier der „worst case“ der täglichen Unterdeckungen innerhalb einer gegebenen Zeitspanne verwendet: Versicherungstechnik: •Einflussgrößen höchstens indirekt steuerbar (insbesondere Storno und Abläufe/Schadensfälle) •Neugeschäft wird aktiv gesteuert, aber durch allgemeine Unternehmenspolitik Kapitalanlagen: •Steuerung ausschließlich durch das Versicherungsunternehmen •Regulierung als Nebenbedingung „gew. Geschäftstätigkeit“ : •Steuerung ausschließlich durch das Versicherungsunternehmen •Anpassung der cash flows v.a. bzgl. Zeitpunkt möglich   ? 32 Abbildung 17: Ableitung der Höhe der Liquiditätsreserve Diese Richtgröße kann in Abhängigkeit der Risikoeinstellung des Versicherungsunternehmens oder vor dem Hintergrund, z.B. von saisonalen Spitzen bei Schadenszahlungen, angepasst werden. Aus Gründen der Nachvollziehbarkeit ist aber in jedem Fall zu empfehlen, einen Prozess mit verbindlichen Regeln zu etablieren, daraus die Höhe der Reserve abzuleiten und diese regelmäßig im Backtesting zu überprüfen, sowie durch das Senior Management im Unternehmen genehmigen zu lassen. • Instrumente für die Anlage der operativen Liquiditätsreserve: Der zweite wesentliche Treiber für die Kosten der Liquiditätsreserve sind die Instrumente, die für die Vorhaltung der Liquidität ausgewählt werden. Allerdings steht auch hier zunächst das Liquiditätsrisiko im Vordergrund, d.h. die in Frage kommenden Finanztransaktionen müssen vor allem jederzeit und höchstens mit sehr geringen Abschlägen liquidierbar sein. Daher erfolgt deren Analyse und Auswahl nach den Kriterien Ausfallrisiko und Fungibilität 50 ; aus einer entsprechenden Matrix (linke Seite der Abbildung 18) kann ein Scoring (rechte Seite der Abbildung 18) dieser Alternativen bezüglich ihrer Verwendung in der operativen Liquiditätsreserve abgeleitet werden. Abbildung 18: Auswahl der Instrumente für die operative Liquiditätsreserve (Beispiel) 50 Bei Abschluss der Transaktionen ist darüber hinaus unbedingt das Kontrahentenrisiko zu betrachten, da gerade in einer möglichen Krisensituation auch die Geschäftspartner der Anlageinstrumente nicht mehr zur Verfügung stehen und die dort angelegten Mittel nicht mehr liquidierbar sein könnten. Allerdings ist dieses Risiko für die Auswahl der Instrumente irrelevant; der Umgang damit wird daher für den Auswahlprozess nicht weiter ausgeführt. Ausfallrisiko Fungibilität hoch niedrig hoch niedrig Bankguthaben, Tagesgeld Pfandbriefe Termingeld Festverzinsl. Wertpapiere Sonstige Wertpapiere Bankguthaben, Tagesgeld Termingeld Festverzinsliche Wertpapiere Pfandbriefe Sonstige Wertpapiere 33 Das so erhaltene Scoring bildet die Basis für die Auswahl der Instrumente durch das Kapitalanlagemanagement, das bestimmte Instrumente für die operative Reserve (hier z.B. die Gruppen „1“ und „2“ ) selektiert bzw. ausschließt (hier z.B. die Gruppe „3“) und sich dies durch das Senior Management bestätigen lässt. Eine regelmäßige Überprüfung der Einschätzungen und der so erhaltenen Reihung rundet den Auswahlprozess ab. Erst im zweiten Schritt kommt dann die jeweilige Rendite des Instruments zum Tragen; bei gleicher Einordnung hinsichtlich der Eignung für die Liquiditätsreserve wird für die konkrete Anlage die Alternative mit der höheren Rendite gewählt werden. Zusammenfassend ergibt sich für die Definition der operativen Liquiditätsreserve folgende Übersicht: Abbildung 19: Festlegung und Optimierung der operativen Liquiditätsreserve Das sich hieraus ergebende Optimierungspotenzial ist in keinem Fall zu unterschätzen - gelingt es einem Versicherungsunternehmen aufgrund verlässlicher Planung, die hochliquide zu haltenden Mittel nur um z.B. 50 Mio. € zu reduzieren und diesen Betrag zur durchschnittlichen Verzinsung der eigenen Investments von z.B. 3,53%51 anzulegen, ergibt sich hieraus bereits ein zusätzlicher Ertrag von fast 1,8 Mio. € p.a. Obwohl die Eingangsgrößen dieses Beispiels vor dem Hintergrund der Branchendaten durchaus als konservativ zu bezeichnen sind und damit das Ergebnis als untere Schranke des möglichen Vorteils gewertet werden kann, stellt dieser Ertrag in Zeiten stark gesunkener Margen einen durchaus nennenswerten Ergebnisbestandteil dar. 51 Durchschnittliche laufende Verzinsung über alle untersuchten Tarifgenerationen und Produktarten, entnommen aus: Assekurata: Überschussstudie 2014: Wachsende Vorsorgeverpflichtungen für die Zinsgarantien – Was bleibt noch für die Überschussbeteiligung? Die durchschnittliche laufende Verzinsung basiert auf den Angaben von 68 Lebensversicherungsunternehmen in Deutschland mit einem Marktanteil von fast 89%. Feststellung des Liquiditätsbedarfs Auswahl der liquiden Anlagen Optimierung der Liquiditätskosten Priorität 1 Minimierung der operativen Reserve bei konstantem Risikolevel durch •exakte Planung inklusive laufendem Backtesting •regelmäßige Überprüfung der Höhe Priorität 2 Maximierung der Rendite aus der operativen Reserve durch •Rendite-optimierte Auswahl der Instrumente gleicher Risikostruktur •regelmäßige Aktualisierung der Risikoanalyse der Finanzinstrumente Konkrete Optimierungsmaßnahmen 34 4. Messung der Steuerungsentscheidungen Wie bereits definiert, bestehen grundsätzlich zwei Ziele im Liquiditätsrisikomanagement, die jederzeitige Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit und die Optimierung der Liquiditätskosten. Insbesondere zur Erreichung des letzteren Ziels müssen (z.B. durch das Kapitalanlagemanagement) Entscheidungen getroffen werden, die wiederum mit Risikound Ergebniseffekten verbunden sind. Im Marktrisikomanagement ist es üblich, die dort getroffenen Entscheidungen durch den Vergleich dieser Risikound Ergebniseffekte mit einer vorher durch das Senior Management festgelegten Messlatte („Benchmark“) zu bewerten und zu optimieren. Konkret ergeben sich aus diesem Ansatz zwei Aufgaben: die Definition dieser Messlatte und die Messung der Managemententscheidungen selbst. Auf das Liquiditätsrisikomanagement übertragen, müsste die zu wählende Benchmark die Höhe der Liquiditätsreserve ergebnisneutral berücksichtigen, da diese - gemäß dem hier vorgestellten Prozess - nicht durch das Kapitalanlagemanagement, sondern durch das Senior Management festgelegt und somit dem operativen Entscheider im Managementprozess vorgegeben wird. Als wesentlicher zu bewertender Faktor bleibt damit die Auswahl der Anlageinstrumente wie sie im vorigen Abschnitt beschrieben wurde. Die Benchmark setzt sich also zusammen aus einer Auswahl von bestimmten Instrumenten, die für die Anlage der Liquiditätsreserve in ihrer festgelegten Höhe verwendet werden sollen. Um ein konkretes Ergebnis der Messlatte ableiten zu können, sind zusätzlich die einzelnen Parameter dieser Instrumente wie Volumen oder Laufzeit festzulegen – resultiert das Volumen noch direkt aus der Höhe der Reserve, müssen für die Laufzeit adäquate Annahmen getroffen werden. Insbesondere letzteres ist ein nicht zu unterschätzender Aufwand, vor allem vor dem Hintergrund, dass die so gewonnene Benchmark regelmäßig überprüft und damit gegebenenfalls auch bezüglich ihrer Parameter angepasst werden muss. Auch bei der Messung gegen diese Messlatte kann von einer erheblichen Komplexität ausgegangen werden. Da sich die Erträge der Benchmark aus einem Zinsund einem Liquiditätsanteil zusammensetzen und beide Komponenten von unterschiedlichen Faktoren beeinflusst werden52, ist es erforderlich, diese Ergebnisbestandteile zu trennen und nur den Liquiditätsanteil für die Bewertung der Managemententscheidungen heranzuziehen. Aus dem zusammenfassenden Vergleich des aus der Messung der Steuerungsentscheidungen im Liquiditätsrisikomanagement resultierenden Aufwands mit dem damit verbundenen Nutzen wie z.B. 52 Das Zinsergebnis kann als der Ertrag aus einer weitgehend risikolosen Zinstrukturkurve (z.B. Renditen von Staatsanleihen erstklassiger Bonität), die vor allem von den allgemeinen Entwicklungen am Kapitalmarkt beeinflusst wird, definiert werden. Das reine Liquiditätsergebnis ergibt sich aus dem Aufschlag des tatsächlich kontrahierten Zinssatzes auf diese risikolose Kurve; dieser Aufschlag wird durch die Bonität des jeweiligen Kontrahenten bestimmt. Publikationsreihe „Forschung am IVW Köln“ Kostenlos abrufbar unter www.ivw-koeln.de oder per Direktlink: http://cos.bibl.th-koeln.de/solrsearch/index/search/searchtype/series/id/1 2015 11/2015 Goecke (Hrsg.): Kapitalanlagerisiken: Economic Scenario Generator und Liquiditätsmanagement. Proceedings zum 8. FaRis & DAV Symposium am 12. Juni 2015 in Köln 10/2015 Heep-Altiner, Rohlfs: Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ – Teil 2 9/2015 Goecke: Asset Liability Management in einem selbstfinanzierenden Pensionsfonds 8/2015 Strobel (Hrsg.): Management des Langlebigkeitsrisikos. Proceedings zum 7. FaRis & DAV Symposium am 5.12.2014 in Köln 7/2015 Völler, Wunder: Enterprise 2.0: Konzeption eines Wikis im Sinne des prozessorientierten Wissensmanagements 6/2015 Heep-Altiner, Rohlfs: Standardformel und weitere Anwendungen am Beispiel des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG‘‘ 5/2015 Knobloch: Momente und charakteristische Funktion des Barwerts einer bewerteten inhomogenen MarkovKette. Anwendung bei risikobehafteten Zahlungsströmen 4/2015 Heep-Altiner, Rohlfs, Beier: Erneuerbare Energien und ALM eines Versicherungsunternehmens 3/2015 Dolgov: Calibration of Heston's stochastic volatility model to an empirical density using a genetic algorithm 2/2015 Heep-Altiner, Berg: Mikroökonomisches Produktionsmodell für Versicherungen 1/2015 Institut für Versicherungswesen: Forschungsbericht für das Jahr 2014 2014 10/2014 Müller-Peters, Völler (beide Hrsg.): Innovation in der Versicherungswirtschaft 9/2014 Knobloch: Zahlungsströme mit zinsunabhängigem Barwert 8/2014 Heep-Altiner, Münchow, Scuzzarello: Ausgleichsrechnungen mit Gauß Markow Modellen am Beispiel eines fiktiven Stornobestandes 7/2014 Grundhöfer, Röttger, Scherer: Wozu noch Papier? Einstellungen von Studierenden zu E-Books 6/2014 Heep-Altiner, Berg (beide Hrsg.): Katastrophenmodellierung - Naturkatastrophen, Man Made Risiken, Epidemien und mehr. Proceedings zum 6. FaRis & DAV Symposium am 13.06.2014 in Köln 5/2014 Goecke (Hrsg.): Modell und Wirklichkeit. Proceedings zum 5. FaRis & DAV Symposium am 6. Dezember 2013 in Köln 4/2014 Heep-Altiner, Hoos, Krahforst: Fair Value Bewertung von zedierten Reserven 3/2014 Heep-Altiner, Hoos: Vereinfachter Nat Cat Modellierungsansatz zur Rückversicherungsoptimierung 2/2014 Zimmermann: Frauen im Versicherungsvertrieb. Was sagen die Privatkunden dazu? 1/2014 Institut für Versicherungswesen: Forschungsbericht für das Jahr 2013 2013 11/2013 Heep-Altiner: Verlustabsorbierung durch latente Steuern nach Solvency II in der Schadenversicherung, Nr. 11/2013 10/2013 Müller-Peters: Kundenverhalten im Umbruch? Neue Informationsund Abschlusswege in der KfzVersicherung, Nr. 10/2013 9/2013 Knobloch: Risikomanagement in der betrieblichen Altersversorgung. Proceedings zum 4. FaRis & DAVSymposium am 14. Juni 2013 8/2013 Strobel (Hrsg.): Rechnungsgrundlagen und Prämien in der Personenund Schadenversicherung - Aktuelle Ansätze, Möglichkeiten und Grenzen. Proceedings zum 3. FaRis & DAV Symposium am 7. Dezember 2012 7/2013 Goecke: Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich - Backtesting 6/2013 Knobloch: Konstruktion einer unterjährlichen Markov-Kette aus einer jährlichen Markov-Kette 5/2013 Heep-Altiner et al. (Hrsg.): Value-Based-Management in Non-Life Insurance 4/2013 Heep-Altiner: Vereinfachtes Formelwerk für den MCEV ohne Renewals in der Schadenversicherung 3/2013 Müller-Peters: Der vernetzte Autofahrer – Akzeptanz und Akzeptanzgrenzen von eCall, Werkstattvernetzung und Mehrwertdiensten im Automobilbereich 2/2013 Maier, Schimikowski (beide Hrsg.): Proceedings zum 6. Diskussionsforum Versicherungsrecht am 25. September 2012 an der FH Köln 1/2013 Institut für Versicherungswesen (Hrsg.): Forschungsbericht für das Jahr 2012 2012 11/2012 Goecke (Hrsg.): Alternative Zinsgarantien in der Lebensversicherung. Proceedings zum 2. FaRis & DAVSymposiums am 1. Juni 2012 10/2012 Klatt, Schiegl: Quantitative Risikoanalyse und -bewertung technischer Systeme am Beispiel eines medizinischen Gerätes 9/2012 Müller-Peters: Vergleichsportale und Verbraucherwünsche 8/2012 Füllgraf, Völler: Social Media Reifegradmodell für die deutsche Versicherungswirtschaft 7/2012 Völler: Die Social Media Matrix - Orientierung für die Versicherungsbranche 6/2012 Knobloch: Bewertung von risikobehafteten Zahlungsströmen mithilfe von Markov-Ketten bei unterjährlicher Zahlweise 5/2012 Goecke: Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich - Simulationsrechnungen 4/2012 Günther (Hrsg.): Privat versus Staat - Schussfahrt zur Zwangsversicherung? Tagungsband zum 16. Kölner Versicherungssymposium am 16. Oktober 2011 3/2012 Heep-Altiner/Krause: Der Embedded Value im Vergleich zum ökonomischen Kapital in der Schadenversicherung 2/2012 Heep-Altiner (Hrsg.): Der MCEV in der Lebensund Schadenversicherung - geeignet für die Unternehmenssteuerung oder nicht? Proceedings zum 1. FaRis & DAV-Symposium am 02.12.2011 in Köln 1/2012 Institut für Versicherungswesen (Hrsg.): Forschungsbericht für das Jahr 2011 2011 5/2011 Reimers-Rawcliffe: Eine Darstellung von Rückversicherungsprogrammen mit Anwendung auf den Kompressionseffekt 4/2011 Knobloch: Ein Konzept zur Berechnung von einfachen Barwerten in der betrieblichen Altersversorgung mithilfe einer Markov-Kette 3/2011 Knobloch: Bewertung von risikobehafteten Zahlungsströmen mithilfe von Markov-Ketten 2/2011 Heep-Altiner: Performanceoptimierung des (Brutto) Neugeschäfts in der Schadenversicherung 1/2011 Goecke: Sparprozesse mit kollektivem Risikoausgleich