Die Risikomodelle der Investmentbanken

Nachdem David Einhorn im 1. Teil seiner Rede auf der Grant’s Spring Investment Konferenz die Gründe behandelte, weshalb Investmentbanken mit einem derart hohen Einsatz an Fremdkapital arbeiten, ging er anschließend darauf ein, wie die Gesellschaften ihre mangelhaften Kapitalisierungsverhältnisse rechtfertigen.

Teil 1: Private Gewinne und verstaatliche Risiken

Zum Teil liegt die Antwort auf diese Frage in dem Vertrauen auf sogenannte Risiko-Modelle, die nach Einschätzung von David Einhorn fehlerhaft sind. Das am meisten bekannteste Modell dieser Art ist das „Value at Risk“ Modell. Die Idee, die hinter diesem Modell steht, ist das Treffen einer Aussage, um wie viel ein Wertpapierportfolio in z.B. 99% der Zeit gewinnt oder verliert. Natürlich sind Risikomanager über die Ergebnisse dieser Modelle nicht allzusehr besorgt. Denn auch ohne große mathematische Fähigkeiten sollte schnell erkennbar sein, dass die Resultate im Modell immer eine überschaubare Menge Kapital ausmachen, durch die die Bank niemals in Gefahr gerät.

Der eigentliche Job eines Risikomanagers wäre nach Aussage von David Einhorn sich Gedanken zu machen, ob sich die Bank in ungewöhnlichen Zeiten, die außerhalb der betrachteten 99%-Grenze liegen, in Gefahr begibt. Doch genau diese Zeitspanne wird durch das Value at Risk Modell ignoriert, da eine 99%ige Value at Risk Berechnung niemals eine Aussage treffen kann, was in den verbleibenden 1% der Zeit passiert. Somit sind für David Einhorn Risikomodelle dieser Art als Risiko-Management-Tool relativ nutzlos, da sie bei den verantwortlichen Managern und den Regulierungsbehörden zu einem falschen Gefühl der Sicherheit führen; vergleichbar mit einem Airbag, der während der ganzen Zeit funktioniert, nur nicht im Augenblick des Autounfalls.

Durch das Ignorieren bestimmter Zeitperioden schafft das Value at Risk Modell Anreize, um übermäßige Risiken aufzunehmen. Einhorn verdeutlicht dies am Beispiel eines Münzwurfs. Wenn man einen Betrag von 100 $ wettet, beträgt das Value at Risk im Rahmen der betrachteten 99%-Schwelle 100 $, sofern man diesen Betrag in 50% der Fälle, die natürlich innerhalb der 99%-Schwelle liegt, verliert. In diesem Beispiel drückt der Value at Risk den maximalen Verlust aus.

Anders sieht es bei einer Wette mit einer Quote von 127 zu 1 und einem Einsatz von 100 $ aus, dass der Kopf der Münze nicht sieben Mal in Folge fällt. In diesem Fall würde man statistisch gesehen in 99,2% der Zeit, welche die 99%-Schwelle überstiegt, gewinnen. Im Ergebnis liegt das Value at Risk bei Null, obwohl der maximal mögliche Verlust stolze 12.700 $ beträgt. Zwar sind die Risikomodelle der Banken in der Wirklichkeit komplizierter, aber die Grundidee lässt sich durch diese Art von mathematischen Zahlenspielen durchaus veranschaulichen.

Nach Aussage von David Einhorn liegt hier der Grund, weshalb Investmentbanken riesige Portfolios mit (von Ratingagenturen bewerteten) Papieren aller Art besaßen. Die einzelnen Wertpapiere wiesen sehr geringe Renditen auf und die Risikomodelle signalisierten nur oberflächliche Gefahren, da die Möglichkeit von Kreditausfällen außerhalb der Value at Risk Schwelle berechnet wurde. Dies bedeutet, dass die Banken rein rechnerisch nur geringe Mengen an Kapital benötigten. Zudem liefern auch kleine Renditen, bezogen auf eine geringe Menge an Kapital, ein gewaltiges Verhältnis von Einnahmen zu Eigenkapital. Somit förderte der Einsatz von Value at Risk Modellen bei den Investmentbanken eine Vielzahl an Wetten, die zusammengenommen der Aufnahme des Risiko entsprachen, dass der Kopf der Münze nicht sieben Mal in Folge fällt.

Die gegenwärtige Krise hat nach Aussage von David Einhorn aber gezeigt, dass die nun sichtbaren Folgen in der Realität weit wahrscheinlicher waren, als es die Modelle vorhersagten. Viel schlimmer findet David Einhorn aber, dass die verschiedenen angeblich nicht miteinander korrelierenden Risiken, nun in einem großen Zusammenhang stehen und die Investmentbanken aus denselben Gründen Geld verlieren. Infolgedessen mussten die Banken zuletzt auch quartalsweise Abschreibungen vornehmen, die ein vielfaches der über die Modelle berechneten Risiken ausmachten.