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Erschienen in:

2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Empirische Analyse der Entwicklung variabel verzinslicher Produkte und der Einflussdeterminanten

verfasst von : Dr. Gennadij Seel

Erschienen in: Bewertung und Steuerung von variablen Produkten bei Kreditinstituten

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Nachdem in den vorherigen Kapiteln herausgearbeitet wurde, dass die klassischen Bewertungsmodelle bei der Abbildung variabel verzinslicher Produkte an ihre Grenzen stoßen und Bestandsveränderungen durch Korrekturmethoden auf bereits erfolgte Volumenänderungen aufsetzen bzw. eine Volumenänderung nach Expertenschätzung unterstellen, bedarf es einer ausführlichen empirischen Auseinandersetzung mit der Entwicklung variabel verzinslicher Produkte und der Einflussdeterminanten. Hierzu ist es zunächst erforderlich, das Neugeschäftsvolumen ausgewählter Passivprodukte und den zugehörigen Produktzins zu analysieren sowie im nächsten Schritt die Einflussdeterminanten abzuleiten.

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Hierbei handelt es sich um Sichteinlagen.

Etwa mit Ausbruch der Finanzmarktkrise.

Vgl. hierzu insbesondere Abschnitt 3.1.3 in Verbindung mit (Deutsche Bundesbank, 2019a, S. 56).

Vgl. hierzu insbesondere Abschnitt 4.3.

Vgl. hierzu ausführlich das Kapitel mit dem Stand der Forschung und beispielhaft (Turhani & Hoda, 2016).

Die meisten Determinanten werden unter Verwendung von multivariater Regressionsanalyse und den zugehörigen analytischen Tests untersucht.

Zur kritischen Auseinandersetzung mit dem Transaktionsmechanismus vgl. unter anderem (Hagemann & Wohlmann, 2017; Rupprecht, Hagemann & Wohlmann, 2017).

Das Modell gleitender Durchschnitte hat die zentrale Annahme, dass die Bestände im Zeitablauf auf einem Konstanten Niveau bleiben. Im Rahmen der Niedrigzinsphase wird diese Annahme jedoch verletzt.

Auch weitere Modelle, wie z. B. die historische Simulation, der Varianz/Kovarianz Ansatz, Monte-Carlo-Simulation oder der Copula Ansatz gehen von konstantem Volumen bzw. Cashflows aus.

Kritisch diskutiert in (Svoboda & Seel, 2019, S. 213 ff.).

Vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 3.1.2.

Vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 3.4.

Vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 3.3.2.

Hierzu zählen insbesondere Sichteinlagen oder Tagesgeldeinlagen von Privat- und Firmenkunden.

Vgl. für erste Validierungsergebnisse (Svoboda et al., 2019).

Für die ökonometrische Untersuchung wird aufgrund der durchgeführten Volumenanalyse, vgl. hierzu Abschnitt 4.1., ausschließlich das Neugeschäftsvolumen von Sichteinlagen privater Haushalte verwendet.

Die ersten Überlegungen hierfür haben (Svoboda & Seel, 2019) aufgestellt. Für grundlegende Aspekte zu Preistheorie vgl. Abschnitt 2.1.4.

Auch weitere Methoden in der Banksteuerung gehen von einer konstanten Struktur aus. Vgl. hierzu (Svoboda et al., 2019).

(Stoklossa, 2011) verwendet in seiner Analyse zum Testen auf das Vorliegen eines Strukturbruches den Chow-Breakpoint Test.

Für eine empirische Auseinandersetzung mit der Qualität der Informationen – insbesondere der Verzögerungen bei der Informationsverarbeitung vgl. (Akbas, Markov, Subasi & Weisbrod, 2018).

Die abhängige Variable wird in der Ökonometrie auch als endogen, also innerhalb des Modells oder durch das Modell bestimmt, bezeichnet. Dagegen werden die unabhängigen Variablen als exogene, also als Variablen, die außerhalb des Modells bestimmt werden, bezeichnet.

Die Beschreibung des Modells kann auch in der Matrixnotation erfolgen. Vgl. hierzu ausführlich (Hackl, 2013) und (Dreger et al., 2014, S. 21).

Bei Jahresdaten kann das statische Modell gerechtfertigt sein, während bei Monats- oder Quartalsdaten das Verhalten der Wirtschaftssubjekte nur durch ein dynamisches Modell erfasst werden kann.

Vgl. weiterführend mit einem Überblick zu den Regressionsvoraussetzungen (Backhaus et al., 2011).

Sie minimieren nicht mehr den Abstand zwischen tatsächlichen und geschätzten Werten.

Unter Anwendung des Verfahrens wird ein möglicher Strukturbruch in der Regressionsbeziehung beurteilt, der mit einem Wechsel des Parameterregimes verbunden ist. Der Zeitpunkt des Strukturbruchs ist dabei konstant (Dreger et al., 2014, S. 179).

Vgl. hierzu den Abschnitt zur Zeitreihenanalyse.

Zum grundlegenden Verständnis der deskriptiven Statistik vgl. (Cleff, 2011; Kosfeld, Eckey & Türck, 2016; Toutenburg & Heumann, 2008; Völkl & Korb, 2018).

Hier wird insbesondere der Zusammenhang zwischen dem Neugeschäftsvolumen von Sichteinlagen sowie das Vorhandensein eines Strukturbruches angesprochen.

Aus der Zinsstruktur abgeleitete Renditen für Bundeswertpapiere mit jährlichen Kuponzahlungen und einer Restlaufzeit von 5 Jahren.

Vgl. hierzu insbesondere Abschnitt 4.4.2.

Vgl. hierzu ausführlich die Analyse des Volumens in Abschnitt 4.1.

Auch als Paardifferenzentest (engl. paired t-test) bezeichnet.

Hierbei wird unterstellt, dass die Differenzen einer Normalverteilung obliegen.

Vgl. hierzu insbesondere Abschnitt 3.3.3.2.

Periodisch und barwertig.

Vgl. hierzu insbesondere Abschnitt 3.3.3.1.

Vgl. hierzu insbesondere Abschnitt 3.3.3.3.

Zur Verdeutlichung des Volumenwachstums vgl. Abschnitt 4.1.

Vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 4.5.3. und die dort aufgeführte Literatur.

Der CUSUM-Test bietet sich ebenfalls für die Analyse auf das Vorliegen eines Strukturbruches an.

In der Analyse ist diese Variable als EZB_Leitzins bezeichnet.

Für die methodische Auseinandersetzung mit der Korrelationsanalyse vgl. unter anderem (Auer & Rottmann, 2010, S. 92 ff.).

Synonym für Sichteinlagenvolumen.

Synonym für die Arbeitslosenquote.

Synonym für den Euro-Wechselkurs.

Für den mathematischen Hintergrund der Varianzinflationsfaktoren vgl. unter anderem (Dreger et al., 2014, S. 75 f.).

Für eine ausführliche Erläuterung und mathematische Herleitung vgl. unter anderem (Dreger et al., 2014, S. 211 ff.).

Kwiatkowski, Phillips, Schmidt und Shin.

Die ARIMA-Methode wird in GRETL als ARMAX bezeichnet.

Das Akaike-Informationskriterium (AIC) ist eine verfeinerte Technik, die auf der sog. In-Sample-Anpassung basiert, um die Wahrscheinlichkeit eines Modells zur Vorhersagekraft der zukünftigen Werte zu bestimmen. Ein gutes Modell ist dasjenige, das ein minimales AIC unter allen anderen Modellen hat.

BIC ist eine Schätzung einer Funktion der Nachfolgewahrscheinlichkeit, dass ein Modell wahr ist. Unter einem bestimmten Bayes´schen Setup, so dass ein niedriger BIC bedeutet, dass ein Modell mit größerer Wahrscheinlichkeit das wahre Modell ist. Vgl. hierzu auch ausführlich (Dreger et al., 2014, S. 204).

Es wurde eine logarithmische Transformation verwendet, um Änderungen zu überprüfen. Demnach hat die Dax-Volatilität eine geringere Korrelation. Die Tabelle stellt alle Werte ohne jegliche Transformationen dar.

Einige Regressionsdiagnosen sind verletzt worden. Es wurden einige Annahmen ausprobiert, z. B. logarithmische Transformationen, Normalisierung der Werte, Bildung der ersten Differenzen. Keine der Methoden hat die Regressionsdiagnose bestanden. Stattdessen war die Leistung der Modelle stark beeinträchtigt. Daher wird das Modell verfolgt, das die beste Genauigkeit liefert.

Vgl. hierzu Tabelle 4.28.

Zur Bedeutung variabel verzinslicher Passivprodukte vgl. Abschnitt 3.1.1.

Für die Analyse der Volumenentwicklung vgl. Abschnitt 4.1.

Für Verfahren zur Limitierung des Zinsänderungsrisikos vgl. Abschnitt 2.2.4.1.

Für ausführliche Darstellung des Verfahrens vgl. Abschnitt 3.3.2.

Vgl. hierzu insbesondere Abbildung 4.1.

Für den theoretischen Hintergrund vgl. Abschnitt 2.1.3.

Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme.

Die Deutsche Bundesbank und die BaFin haben mit dem Schreiben vom 26.11.2020, welches zum Erstellungszeitpunkt dieser Ausarbeitung lediglich einem begrenzten Personenkreis zugänglich war, die Verwendung verlängerter Stützstellen im Modell der gleitenden Durchschnitte kritisiert bzw. abgelehnt. Das Schreiben ist neben einer ersten Kritisierung von Dr. C. Sievi online verfügbar (Sievi, 2021).

Für den theoretischen Hintergrund vgl. ausführlich Abschnitt 2.1.2.

Vgl. hierzu insbesondere die Analyse der Volumenentwicklung in Abschnitt 4.1.

Für die theoretische Erläuterungen vgl. Abschnitt 2.1.4 und für die Berücksichtigung bei der Festlegung von Mischungsverhältnissen vgl. Abschnitt 3.4.4.

Zu den potenziellen Erfolgsrisiken durch Fristentransformation vgl. auch (Reuse & Svoboda, 2014).

Für eine ausführliche Auseinandersetzung mit den Fehlsteuerungsimpulsen vgl. (Knopf, 2012).

Vgl. hierzu insbesondere Abschnitt 2.2.2.

Insbesondere im Kontext der Erweiterung der Marktzinsmethode um den Liquiditätsaspekt relevant. Vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 2.3.4.1.

Bezüglich Verrechnungspreissystem vgl. Abschnitt 2.3.4.1.

Titel: Empirische Analyse der Entwicklung variabel verzinslicher Produkte und der Einflussdeterminanten
verfasst von: Dr. Gennadij Seel
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Bewertung und Steuerung von variablen Produkten bei Kreditinstituten
Print ISBN: 978-3-658-39990-0

Electronic ISBN: 978-3-658-39991-7

Copyright-Jahr: 2023
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39991-7_4