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29. Oktober 2013
Die Ergebnisse unserer Studie zeigen, dass in der Vor- wie auch in der Nach-Lehman-Periode sowohl eine höhere Liquidität als auch eine niedrigere Risikoaversion mit niedrigeren Zinsaufschlägen zwischen Bund und Ländern einhergehen. Hinsichtlich des Einflusses fundamentaler makroökonomischer und fiskalischer Größen auf den Zinsspread ergibt sich vor und nach dem Zusammenbruch von Lehman indes ein differenziertes Bild. Bis zur Lehman-Pleite hat weder das Verschuldungsniveau noch die relative Wirtschaftsleistung einen signifikanten Einfluss auf die Höhe des Zinsspreads. Ähnlich wie auf dem europäischen Anleihenmarkt sind jedoch seit 2008 die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit sowie das Verschuldungsniveau der Länder wichtige Determinanten des Zinsspreads – trotz Haftungsverbund. [mehr]
Bundesländeranleihen: Was treibt die „Spreads“ zwischen Bund- und Länderanleihen? Aktuelle Themen Deutschland Seit Ende der neunziger Jahre ist für die meisten Bundesländer eine Verände- rung in der Art ihrer Finanzierung erkennbar. Der Anteil der Länderanleihen relativ zum Gesamtschuldenstand hat Direktausleihungen von Kreditinstituten als primäres Mittel der Kapitalbesorgung abgelöst (60% ggü. 20% Anfang 2000). Trotz expliziter Haftungsgemeinschaft werden an den Kapitalmärkten teilweise über 100 Bp. Zinsaufschlag für Länderanleihen relativ zu Bundesanlei- hen verlangt. Unsere Studie analysiert mögliche Einflussfaktoren hierfür. Die Finanzkrise hat auch strukturelle Auswirkungen für den deutschen Länder- anleihenmarkt. Angesichts des sich ändernden Regulierungsumfelds und des Mangels an alternativen Anlagemöglichkeiten gewinnen Bundesländeranleihen an Bedeutung. Das Volumen von zuletzt rund EUR 350 Mrd. erreicht damit das der Niederlande. Die Entwicklung der europäischen Staatsanleihen zeigt, dass sich seit der Krise die Rolle fundamentaler makroökonomischer und fiskalischer Größen bei der Bewertung des individuellen Länderrisikos durch Investoren verändert hat. Staaten, die weniger solide Staatsfinanzen (höhere Schulden- stände) aufweisen, werden mit höheren Zinsaufschlägen sanktioniert. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass in der Vor- wie auch in der Nach- Lehman-Periode sowohl eine höhere Liquidität als auch eine niedrigere Risiko- aversion mit niedrigeren Zinsaufschlägen zwischen Bund und Ländern einher- gehen . Fiskalische Größen, die auf unmittelbare haushaltspolitische Disziplin abstellen (Primärüberschuss und originäre Einnahmekraft), haben jedoch in beiden Perioden keinen entscheidenden Einfluss auf die Zinsspreads. Hinsichtlich des Einflusses fundamentaler makroökonomischer und fiskalischer Größen auf den Zinsspread ergibt sich vor und nach dem Zusammenbruch Lehmans indes ein differenziertes Bild. Bis zur Lehman-Pleite hat weder das Verschuldungsniveau noch die relative Wirtschaftsleistung einen signifikanten Einfluss auf die Höhe des Zinsspreads. Ähnlich wie auf dem europäischen An- leihenmarkt sind jedoch seit 2008 die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit sowie das Verschuldungsniveau der Länder wichtige Determinanten des Zinsspreads. Autor en Frank Zipfel frank.zipfel@db.com +49 69 910-31890 Jochen Zimmer jzimmer@wiwi.uni-frankfurt.de Editor Barbara Böttcher Deutsche Bank AG DB Research Frankfurt am Main Deutschland E-Mail: marketing.dbr@db.com Fax: +49 69 910-31877 www.dbresearch.de DB Research Management Ralf Hoffmann 29. Oktober 2013 Bundesländeranleihen Was treibt die „S preads “ zwischen Bund - und L änder - anleihen? 0 20 40 60 80 100 120 140 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 SH NW HE BW BE Teilweise deutlicher Zinsspread zwischen Ländern und dem Bund Quelle: eigene Berechnungen, Bloomberg "Spread " in Basispunkten, jeweils jährliche Durchschnittsrendite über alle Anleihen mit Laufzeit von 4 bis 7 Jahren gegenüber Bund (4 bis 7 Jahre) Bundesländeranleihen 2 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Die Ausgangslage: ausgeprägte fiskalische Solidarität zwischen Bund und Ländern 1 Kennzeichnend für das föderalistische System der Bundesrepublik sind neben einem engen Finanzverbund auch das allgemeine „Bündische-Prinzip“ (d.h. das füreinander Einstehen zwischen Bund und Ländern sowie Ländern und Kom- munen). Materiell spiegelt sich diese fiskalische Solidarität v.a. in der finanziel- len Verflechtung von Bund und Ländern wider. Hierbei werden rund 70% der Steuereinnahmen in Deutschland zwischen den verschiedenen Gebietskörper- schaften aufgeteilt und ein Teil davon im Rahmen des Länderfinanzausgleichs umverteilt. 2 Das fiskalische Ausgleichssystem sorgt für die praktische Veranke- rung des Solidarprinzips und des gegenseitigen füreinander Einstehens (und damit einen „Bail-out“) im Bundesstaat. Obwohl die Bundesländer in ihrer Haushaltsführung gemäß der Verfassung grundsätzlich unabhängig sind, ist ihre Autonomie auf der Einnahme- und Aus- gabeseite de facto relativ stark eingeschränkt. Die Bundesländer genießen je- doch in einem „Teilbereich“ der Einnahmeseite einen beachtlichen Spielraum: nämlich bei der Kreditaufnahme. Jedoch führte eine lange Zeit fehlende gesetz- liche Beschränkung der Verschuldungsgrenze (bspw. in Form einer Schulden- bremse) zu einem kontinuierlichen Anstieg der gesamtstaatlichen Verschuldung. Angesichts des de facto existierenden Haftungsverbunds zwischen Bund und Ländern und der dadurch abgeleiteten „Bail-out“-Garantien wurden schuldenfi- nanzierte Mehrausgaben der Bundesländer in der Vergangenheit erleichtert. Für die Untersuchung der Zinsaufschläge zwischen Bund und Ländern sowie zwi- schen den Ländern ist daher im Folgenden insbesondere interessant, ob bzw. inwieweit eine zunehmende Staatsverschuldung – trotz Haftungsverbund – am Kapitalmarkt sanktioniert wird. Anleihefinanzierung für viele Länder wichtiges Instrument geworden Die Bundesländer können neben der reinen Kreditaufnahme auf weitere Finan- zierungsinstrumente zurückgreifen. Hierbei kommt dem Instrument der Emission von Staatsanleihen (bei Länder zumeist in Form von Landesschatzanweisun- gen) eine übergeordnete Rolle zu. Während der Bund bereits seit den 1980er Jahren 2/3 seines Kapitalbedarfs in Form von Staatsanleihen deckt, ergibt sich indes für die Bundesländer bis Anfang der neunziger Jahre ein anderes Bild. Kredite und Kassenkredite galten lange als wichtigstes Finanzierungsinstrument der Bundesländer. Im Zuge der fortschreitenden Integration der europäischen Finanzmärkte lassen sich für die meisten Bundesländer klare Veränderungs- tendenzen in der Art der Verschuldung erkennen. Seit Anfang des neuen Jahr- tausends hat sich der Anteil der Länderanleihen (gemessen am umlaufenden Volumen im Verhältnis zum Gesamtschuldenstand der Länder) von 20 auf 60% verdreifacht und hat damit für die Mehrheit der Länder Direktausleihungen von Kreditinstituten als primäres Mittel der Kapitalbesorgung abgelöst. Die Länder vereinen mittlerweile 20% aller umlaufenden Anleihen auf sich. Dieser Wert hat sich seit Anfang 2000 verdoppelt – das Volumen sogar mehr als verfünffacht (auf zuletzt rund EUR 350 Mrd.). 1 Im Folgenden werden die Begriffe Bundesländer und Länder synonym verwendet. 2 Für weitere Informationen zum Länderfinanzausgleich siehe Zipfel, Frank (2011). 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 Bund Länder Gemeinden Verschuldung nach Gebietskörperschaften 1 Quellen: eigene Berechnungen, Statistisches Bundesamt Schulden beim nicht öffentlichen Sektor, in % des BIP, Finanzstatistik 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 68 72 76 80 84 88 92 96 00 04 08 12 Anteil an allen Anleihen öffentliche Hand Anteil an Länderverschuldung Bedeutung der Anleihefinanzierung für Länder hat rasant zugenommen 2 Anteil der Länderanleihen am Länderschulden - stand sowie am Gesamtumlauf öffent. Anleihen Quellen: eigene Berechnungen, Bundesbank, Statistisches Bundesamt 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 68 72 76 80 84 88 92 96 00 04 08 12 Anteil an allen Anleihen öffentliche Hand Anteil an Bundesverschuldung Quellen: eigene Berechnungen, Bundesbank, Statistisches Bundesamt Der Bund finanziert sich seit Jahren fast ausschließlich über Anleihen 3 Anteil von Bundesanleihen am Bundeschulden - stand sowie am Gesamtumlauf öffent. Anleihen Bundesländeranleihen 3 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Bemerkenswert ist, dass sich die einzelnen Bundesländer in sehr unterschiedli- chem Ausmaß des Kapitalmarktes bedienen. Während Hessen knapp 70 Pro- zent seiner Schulden in Form von Wertpapierschulden finanziert, ist diese Art der Schuldenaufnahme für Sachsen mit lediglich knapp 10 Prozent fast ver- nachlässigbar. Zinsunterschiede („Spreads“) zwischen Bund und Ländern sowie zwischen den Ländern? Aus ökonomischer Sicht sollten die fiskalpolitisch-institutionellen Gegebenheiten des föderalistischen Systems Konsequenz für die Kreditaufnahme auf den Kapi- talmärkten haben. Durch implizite „Bail-out“-Garantien sollten an den Finanz- märkten keine Bonitätsunterschiede zwischen Bund 3 und den einzelnen Bun- desländern sowie zwischen einzelnen Bundesländern vorgenommen werden. Damit sollte die Bonität eines Bundeslandes als vernachlässigbare Größe in das Bewertungskalkül der Kapitalmärkte hinsichtlich des geforderten Zinssatzes bei einer möglichen Kapitalaufnahme eingehen. Betrachtet man jedoch die Zinsspreadentwicklung zwischen Länderanleihen und vergleichbaren Bundes- anleihen, 4 so ergibt sich ein anderes Bild. Hier sind teilweise deutliche Zinsun- terschiede von mehr als 100 Basispunkten festzustellen. Selbst zwischen dem Bund und der KfW, aber auch den Gemeinschaftsanleihen der Länder („Jum- bos“) kommt es zu „Spreads“ (in Basispunkten) im zweistelligen Bereich. Die am Kapitalmarkt unterschiedliche Bewertung der von den verschiedenen Emittenten begebenen Anleihen kann mehrere Ursachen haben. Häufig wird argumentiert, dass angesichts der impliziten Haftung der Gebietskörperschaften deren Bonität keine bedeutende Rolle spielen sollte. Trotz impliziter Haftungs- gemeinschaft scheint neben der Liquidität des Marktes auch die Bonität des Emittenten eine Rolle zu spielen. Je schlechter beide Faktoren, desto größer der Aufschlag gegenüber der Vergleichsgröße – hier der Bund. In einer Reihe von Untersuchungen 5 wird denn auch häufig ein Liquiditätszuschlag als Ursache für den „Spread“ ausgemacht. Im Folgenden wird daher anhand eines selbst generierten Datensatzes – durchschnittliche Benchmark Renditen für die Länder existieren nicht – der Frage nachgegangen, welche Einflussfaktoren hinter dem Zinsaufschlag stecken könnten. Dabei schließen unsere Untersuchungen den Zeitraum von 2001 bis Ende 2012 ein und decken damit einen wesentlichen Zeitraum der Finanzkrise ab. 3 Das schließt auch Beteiligungen des Bundes ein, wie bspw. an der KfW, für die der Bund unmit- telbar garantiert, wodurch die KfW genauso gute Rating-Noten erhält wie der Bund. 4 Vergleichbarkeit hinsichtlich Laufzeit. 5 Siehe Literaturüberblick in Kasten 7. 5% 10% 15% 20% 25% 30% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 95 97 99 01 03 05 07 09 11 13 Alle Laufzeiten davon Laufzeit über 4 Jahre davon Laufzeit bis einschließ.4 J. Anteil Länder an gesamten Umlauf öffentlicher Anleihen - rechts Anleihen immer beliebter 4 Nominalwert umlaufender Anleihen der Länder in Mrd. EUR Quellen: Bundesbank, DB Research 0% 20% 40% 60% 80% 100% D HE NW BE BB RP BW HB NI ST SH HH MV SL BY TH SN Kassenkredite Wertpapiere Kredite Quellen: DB Research, Statistisches Bundesamt Länder machen von Anleihen und Kre - diten sehr unterschiedlich Gebrauch 5 Jeweilger Anteil am gesamten Schuldenstand, 2012, Wertpapietschulden, Kredite und Kassenkredite beim nicht öffentlichen Bereich 0 20 40 60 80 100 120 140 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 SH NW HE BW BE Teilweise deutlicher Zinsspread zwischen Ländern und dem Bund 6 "Spread " in Basispunkten, jeweils jährliche Durchschnittsrendite über alle Anleihen mit Laufzeit von 4 bis 7 Jahren gegenüber Bund (4 bis 7 Jahre) Quellen: eigene Berechnungen, Bloomberg Bundesländeranleihen 4 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Umfangreicher Datensatz zur Analyse generiert Für die Analyse des Zinsgefälles auf dem Länderanleihenmarkt sind neben Vo- lumen und Struktur auch Renditekennziffern der einzelnen Anleihen von großer Bedeutung. Aufgrund des bis in die späten neunziger Jahre reichenden relativ geringen Emissionsvolumens und begrenzter Emissionshäufigkeit von Länder- anleihen ist eine fortlaufende Berechnung der Zinsaufschläge für diesen Zeit- raum nicht ohne weiteres darstellbar. 6 Aus diesem Grund basiert unsere Studie auf Länderanleihen, die im Zeitraum von 2001 bis 2012 auf den Kapitalmärkten gehandelt worden sind. Um dennoch einen ausreichend großen Datensatz zu generieren, fokussieren wir uns 7 nicht nur auf Anleihen einer bestimmten Lauf- zeitklasse, sondern schließen Anleihen mit einer Laufzeit von vier bis sieben Jahren in unsere Analyse ein. 8 Zudem werden nur Anleihen berücksichtigt, die sowohl einen fixen Kupon als auch einen vordatierten Tilgungszeitpunkt aufwei- sen. 9 Basierend auf „Yield-to-Maturity“-Daten von Bloomberg können damit für 514 Länderanleihen tägliche Renditezeitreihen generiert werden und somit deutlich mehr als in einer Reihe früherer Studien. Angesichts der besonderen Rolle, die der Liquidität im Anleihenmarkt zugespro- chen wird, 10 sowie einer am Markt zunehmend zu beobachtenden Tendenz eines „Buy and Hold“-Verhaltens seitens (v.a. institutioneller) Investoren finden zudem die Tage, an denen eine Anleihe als illiquide erachtet wird, in unserer Analyse keine Berücksichtigung. Aufgrund der fehlenden Daten zur Liquidität oder Handelsaktivität einer Anleihe (wie bspw. den Geld-Brief-Kursen), lässt sich die tägliche Liquidität einer Anleihe nicht ohne weiteres bestimmen. Daher bedarf es einer alternativen Klassifizierung der Tage, an denen eine Anleihe als illiquide eingestuft wird. Wir orientieren uns 11 an den täglichen Veränderungen der Rendite. Eine Anleihe wird demzufolge als illiquide kategorisiert, sobald sich ihre Rendite über fünf aufeinanderfolgende Handelstage nicht verändert hat, was als Indiz für fehlende Handelsaktivität angesehen werden kann. Um die Zinsunterschiede zwischen Bundes- und Länderanleihen auf Tagesbasis zu quantifizieren, vergleichen wir in einem weiteren Schritt die Renditen der einzel- nen Länderanleihen mit Renditen von Bundesanleihen. Zu beachten ist an dieser Stelle, dass die Höhe des Zinsspreads durch die Sub- traktion der Rendite der Bundesanleihen von der Länderanleihe entsteht. Auf- grund der schwierigen Vergleichbarkeit verwenden wir durchschnittliche Rendi- ten auf Bundesebene. In Kombination mit unserer Fokussierung auf fixe Kupons kann es sein, dass das Niveau der Zinsspreads etwas höher ausfällt. Da aber für alle Länderanleihen die gleiche Konstante (Durchschnittsrendite der Bun- desanleihe) zum Zeitpunkt t von der länderspezifischen Rendite subtrahiert wird, spielt die eigentliche Höhe des „Spreads“ für die Analyse der Determinanten des Zinsspreads keine Rolle. 6 So werden z.B. auch keine Reihen von der Bundesbank hierzu veröffentlicht. 7 So auch bei Schulz, Alexander & Guntram Wolff (2008). 8 Das schließt alle Emissionsvolumina ein, was der überschaubaren Datengrundlage geschuldet ist. Die Bundesländer verfolgen unterschiedliche Anleihestrategien was Volumen, Laufzeit und Zinsgestaltung (fix oder variabel) anbelangt. Ziel der Datengenierung ist ein Datensatz, der Anlei- hen möglichst aller Bundesländer berücksichtigt. 9 In Anlehnung an die Literatur bereinigen wir die Daten zusätzlich mit einem gängigen Verfahren („Winsorising-Verfahren“) um Ausreißer. 10 Siehe bspw. Schuknecht, Ludger et al. (2009). 11 In Anlehnung an Schulz, Alexander & Guntram Wolff (2008). Literaturüberblick 7 Zahlreiche Studien zeigen für den US- Anleihenmarkt für Bundesstaaten einen direk- ten Zusammenhang zwischen dem Anstieg des Zinsaufschlags und einer Verschlechte- rung der fiskalischen Indikatoren der jeweiligen Bundesstaaten (siehe Bayoumi, Goldstein und Woglom (1995) oder Alesina, De Broeck, Prati und Tabellini (1992)). Auch für den europä- ischen Währungsraum werden fiskalische Messgrößen als potenzielle Triebkräfte von Zinsaufschlägen identifiziert (siehe bspw. Bernoth und Wolff (2008)). Darüber hinaus unterstreichen viele Studien die positive Be- ziehung zwischen Risikoaufschlag und der generellen Risikoaversion sowie dem Liquidi- tätsgrad (siehe Bernoth et al. (2006) oder Pagano, von Thadden (2004)). Während sich anfängliche Studien mit den Ursachen von Zinsaufschlägen zwischen Nationalstaaten beschäftigen, thematisieren aktuelle Studien zunehmend die Triebkräfte auf der Ebene der nachgelagerter Gebietskörperschaften einzel- ner Länder (siehe Lemmen (1999) für Austra- lien, Kanada und Deutschland, Schuknecht et al. (2009) für die EWU, Kanada und Deutsch- land oder Schulz & Wolf (2008) für Deutsch- land). Aufgrund der schwierigen und begrenz- ten Datenlage sowie der geringen Bedeutung deutscher Länderanleihen auf den internatio- nalen Kapitalmärkten ist die Anzahl der Stu- dien in diesem Themenfeld sehr begrenzt. In einem deutschen Kontext können die Studien von Lemmen (1999), Heppke-Falk & Wolff (2008), Schuknecht et al. (2008) sowie Schulz & Wolff (2008) als Pionierwerke angesehen werden. Während die Studien von Lemmen (1999), Heppke-Falk & Wolff (2008) und Schuknecht et al. (2008) auf einem eher überschaubaren Datensatz beruhen, basiert die Studie von Schulz & Wolff (2008) auf einer umfassenden Datengrundlage. Die bisherigen Studien zu deutschen Länderanleihen legen nahe, dass Zinsunterschiede zwischen Länder- und Bun- desanleihen maßgeblich vom Grad der gene- rellen Risikoaversion und der Liquidität abhän- gig sind und fiskalische und makroökonomi- sche Größen, wenn überhaupt, lediglich einen geringen Erklärungsgehalt aufweisen. Jedoch schließt der Betrachtungszeitraum der bisheri- gen Studien die Entwicklung seit der Finanz- krise nicht ein. Bundesländeranleihen 5 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Was können wichtige Determinanten von „Spreads“ sein? Auf internationaler Ebene wird der generellen Risikoneigung der Kapitalmärkte sowie dem Wechselkurs-, dem Bonitäts- und dem Liquiditätsrisiko eine ent- scheidende Rolle als Determinanten des Zinsspreads zugesprochen. Im Kon- text des Zinsspreads zwischen Ländern und Bund spielt das Wechselkursrisiko jedoch keine Rolle. Neben den Standardgrößen – Risikoneigung der Kapital- märkte, Bonitäts- und Liquiditätsrisiko – berücksichtigen wir in unserer Analyse auch fiskalisch/makroökonomische Größen. Im Einzelnen sind dies: — Schuldenstand in Relation zum BIP — Staatsausgaben — Relative Wirtschaftskraft (BIP pro Kopf) — Einnahmekraft — Primärüberschuss — Arbeitslosenquote — Inflationsrate — Wachstumsrate Zahlreiche Studien zeigen auf Ebene von Nationalstaaten, dass insbesondere die Verschuldung eines Landes im Verhältnis zum Bruttoinlandsprodukt in ei- nem positiven, wenn teils auch nicht sehr stark ausgeprägten Zusammenhang zum Zinsaufschlag steht. D.h. dass mit zunehmender Verschuldung auch der Zinsaufschlag steigt. 12 Diese Variable spielt daher in unserer Untersuchung eine zentrale Rolle. Bereits die deskriptive Analyse auf Bundesländerebene legt durchaus eine gewisse Parallelität zwischen der Entwicklung der durchschnittli- chen Länderschulden in Relation zum BIP und der Veränderung des durch- schnittlichen Zinsspreads der Länder zum Bund nahe. Einnahmekraft als neue fiskalische Variable Neben der Verschuldung untersuchen wir als weiteren fiskalischen Indikator die tatsächliche Einnahmekraft eines Bundeslandes. In anderen vergleichbaren früheren Studien wird herausgestellt 13 , dass das hohe Vertrauen der Investoren in das deutsche Finanzausgleichssystem mitverantwortlich dafür ist, dass fiska- lische Disziplin letztlich nur sehr geringe Effekte auf Zinsaufschläge hat. Die andauernde politische Diskussion über die Existenz/Ausgestaltung der Aus- gleichszahlungen über das Jahr 2020 hinaus sowie die im Hinblick auf die Ein- haltung der Schuldenbremse sehr unterschiedlichen fiskalischen Herausforde- rungen für die einzelnen Länder könnte jedoch dazu führen, dass deren hetero- gener fiskalischer Situation verstärkt Beobachtung geschenkt wird. Der originä- ren bzw. tatsächlichen fiskalischen Leistungsfähigkeit eines Landes kommt da- her eine zunehmende Bedeutung zu. Im Gegensatz zu vorherigen Studien ver- wenden wir daher neben der „Standardgröße“ Primärüberschuss auch einen Indikator, durch den die potenzielle Einnahmekraft eines Bundeslandes in der Analyse berücksichtigt werden kann. 12 Siehe dazu Bayoumi, Tamim et al. (1995) oder Alesina, Alberto et al. (1992). 13 Siehe Schuknecht, Ludger et al (2009). Datengrundlage 9 Wir benutzen Daten vom Statistischen Bu n- desamt zur Verschuldung der Bundesländer (Fachserie 14 Reihe 5), In flationsrate der Bundesländer (Fachserie 17 Reihe 7), bere i- nigte Staatsausgaben (Fachserie 14 Reihe 2) sowie Steuereinkommen nach der Umverte i- lung (Fachserie 14 Reihe 4). Die Informationen zu den Länderfinanzausgleich szahlungen und Bundesergänzungszuweisungen basieren jeweils auf Daten des Bundesministeriums der Finanzen. Für das BIP der Bundesländer sowie zur Berechnung der Wachstumsraten verwenden wir Informationen aus der Volks - wirtschaftlichen Gesamtrechnung der Lä nder . Die Bevölkerungszahlen stammen ebenfalls aus der VGR der Länder (vor Zensus 2011). Arbeitslosenzahlen stammen von der Bunde s- agentur für Arbeit. Für die Länder Hamburg und Schleswig - Holstein werden keine separ a- ten Inflationsraten erhoben. Für diese Lä nder verwenden wir die Inflationsrate von Niede r- sachsen als Approximation. 0 20 40 60 80 100 120 140 0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0% 2001 2003 2005 2007 2009 2011 Schulden in % des BIP - links Zinsspread in Basispunkten - rechts Quellen: Eigene Berechnungen, Bloomberg, Statistisches Bundesamt Entwicklung Zinsspread und Schuldenstand 8 Durchschnittliche Länderschulden, durchschnitt - licher Zinsspread zwischen Bund und Ländern Bundesländeranleihen 6 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Dazu werden vom Steueraufkommen nach Umverteilung (zum Zeitpunkt t) die entsprechenden Länderfinanzausgleichszahlungen (LFA) und Bundesergän- zungszuweisungen (BEZ) des jeweiligen Landes (i) abgezogen. (1) Allgemeine Risikoneigung am Markt spielt wichtige Rolle Aufgrund der bislang sehr national dominierten Anlegerstruktur im Markt- segment der Bundesländeranleihen verwenden wir in unserer Ausgangsanalyse als Indikator der Risikoaversion auf den Kapitalmärkten die „Implied DAX Volatility“. 14 Dieser Indikator ist stärker an der Risikoaversion des deutschen Kapitalmarktes ausgerichtet. Ein höherer Wert spiegelt eine allgemein höhere Risikoaversion auf den Finanzmärkten wider. Graphik 10 zeigt die zeitliche Ent- wicklung der „Implied DAX Volatility“ und der durchschnittlichen Zinsunterschie- de zwischen den Ländern und des Bundes. Diese zeigt, dass der „Implied DAX Volatility“ die Funktion einer „Leading Variable“ zugesprochen werden kann. Liquiditätsprämie als weitere mögliche Determinante Zahlreiche Studien untermauern die besondere Rolle der Liquidität einer Anlei- he als Determinante des Zinsspreads. 15 Ein perfekt liquider Markt kennzeichnet sich dadurch, dass zu jedem Zeitpunkt ein umfassendes Angebot und Nachfra- ge nach einer Anleihe existiert, so dass jederzeit eine beliebige Menge der An- leihe veräußert werden kann. Hierbei gilt, je liquider eine Anleihe, desto geringer ist die von Investoren geforderte Liquiditätsprämie. Da es jedoch kein akkurates Maß für Liquidität gibt, werden in der Literatur unterschiedliche Indikatoren zur Messung der Liquidität auf Anleihenmärkten verwendet. 16 Ein häufiges Liquidi- tätsmaß ist der Zinsunterschied zwischen Geldkurs und Briefkurs („Bid – Ask Spread“). Da diese Werte für die Mehrzahl der Bundesländeranleihen nicht ver- fügbar sind, bedarf es einer alternativen Messgröße. Im Rahmen dieser Studie 14 Üblicherweise wird in Studien der weitverbreiten Volatilitätsindex der Chicago Board Options Exchange (VIX-Index) als Indikator für die globale Risikoaversion genutzt. Wir haben diesen le- diglich zur Überprüfung der Ergebnisse verwendet. 15 Siehe bspw. Amihud, Yakov und Haim Mendelson (1991). 16 Neben mengenbasierten gibt es noch preisbasierte Ansätzen, für ausführlichere Information siehe Bundesbank (2008). 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 20 40 60 80 100 120 140 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Zinsspread (linke Skala) Implied DAX Volatility (rechte Skala) Entwicklung Zinsspread und "Implied DAX Volatility" 10 Basispunkte Quellen: Eigene Berechnungen, Bloomberg, Bundesländeranleihen 7 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen konstruieren wir daher ein eigenes Liquiditätsmaß: 17 Dieses basiert auf einem Spreadvergleich von Anleihen, die ein identisches Ausfallrisiko aufweisen. Unter rationalen Gesichtspunkten sollten Investoren für unterschiedliche Anleihen des gleichen Emittenten ein identisches Ausfallrisiko in ihr Bewertungskalkül einflie- ßen lassen. Abstrahiert man zudem von Arbitragemöglichkeiten, so impliziert das Konzept des „Law of one price“, dass die Anleihen eines Emittenten zu jedem Zeitpunkt identische effektive Renditen aufweisen sollten. Existierende Renditeunterschiede zwischen den einzelnen Anleihen desselben Emittenten (hier eines Bundeslandes) spiegeln somit Liquiditätsunterschiede wider. Zur Berechnung unseres Illiquiditätsmaßes werden die Renditen der gehandel- ten Anleihen (j) eines Landes (i) auf Tagesebene (t) verglichen. Die Anleihe, die die geringste effektive Rendite ( Rendite min i,t ) aufweist, kann somit an diesem Handelstag als liquideste Anleihe dieses Emittenten erachtet werden. Für jeden Emittenten gilt nun, je größer die quadrierte Differenz zwischen der Rendite einer Anleihen ( Rendite i, j,t ) und der Rendite der liquidesten Anleihe ( Rendite min i,t ) an einem Tag ist, desto größer ist die relative Illiquidität dieser Anleihe zu die- sem Zeitpunkt. Demnach lässt sich unser Illiquiditätsmaß wie folgt definieren. (2) Empirische Analyse – Vor- und Nach-Lehmann- Periode: Spielt fiskalische Lage eine Rolle? Im Zuge der Finanzkrise wurden in einem hohen Maße Staatsanleihen der Bun- desrepublik Deutschland von internationalen und institutionellen Investoren als sichere Anlageoption nachgefragt. Insbesondere vor dem Hintergrund der dras- tischen Verschärfung des Regelwerkes für Banken (durch Basel III) sowie der zeitweise negativen Renditen von Bundesanleihen haben Länderanleihen (mangels Alternativen) als „sicherer Hafen“ bei institutionellen (v.a. inländi- schen) Investoren erheblich an Bedeutung gewonnen. Betrachtet man die Ent- wicklung auf dem europäischen Staatsanleihenmarkt, so lässt sich zweifelsfrei seit Ausbruch der Krise eine Veränderung der Rolle fundamentaler makroöko- nomischer und fiskalischer Größen bei der Bewertung des individuellen Länder- risikos seitens der Investoren erkennen. Seit September 2008 werden fiskali- sche Schieflagen durch die Kapitalmärkte bedeutend stärker in Form massiver Zinsaufschläge bestraft. 18 Angesichts der durch die Krise bedingten strukturellen Veränderungen auf den Staatsanleihenmärkten analysieren wir die Determinanten des Zinsgefälles auf der Ebene von Bund und Ländern für zwei unterschiedlichen Perioden: der Zeit vor sowie der Zeit nach dem Zusammenbruch von Lehman Brothers. 19 Im Rah- men der Ausgangsuntersuchung klassifizieren wir den Zeitraum vor dem 16. September 2008 als die Vor-Lehman-Periode und den Zeitraum ab dem 16. September als Nach-Lehman-Periode. Angesichts der zunehmenden Bedeu- tung der Staatsverschuldung als wichtiges Kriterium zur Risikobewertung von Staaten v.a. auf europäischer Ebene ist daher von besonderem Interesse, in- wiefern das Verschuldungsniveau der Bundesländer als Determinante der Zins- unterschiede in beiden Perioden von Bedeutung ist. Um die Determinanten des 17 In Anlehnung an Longstaff, Francis (2004). 18 Für eine detaillierte Beschreibung siehe Sgherri, Silvia & Edda Zoli (2009). 19 Aus empirischer Sicht wäre die Inklusion eines Interaktionsterms wünschenswert. Aufgrund der Datencharakteristik verwenden wir jedoch keinen Interaktionsterm in unserer Analyse, sondern betrachten die zwei Teilstichproben getrennt voneinander. Paneldatenanalyse – zur Schätzmethode 11 Die Analyse basiert auf einem nicht balancier- ten Paneldatensatz, der für die 16 Bundeslän- der den Zeitraum 2001 bis 2012 umfasst. Die abhängige Variable ist der Zinsunterschied zwischen Länderanleihe und Bundesstaatsan- leihen. Während wir für 15 Bundesländer Renditedaten der Länderanleihen ab 2001 berücksichtigen, sind diese Daten für das Land Bremen erst ab dem Jahr 2004 verfügbar. Durch „Country fixed effects“ und den für Autokorrelation korrigierten Fehlerterm können wir für die wichtigste Variation hinsichtlich des Länderrisikos kontrollieren. Da unsere Daten- auswahl auf Länderanleihen ähnlicher Laufzeit basiert, abstrahieren wir von Arbitragemöglich- keiten, die durch Austausch von Bonds unter- schiedlicher Laufzeit resultieren können. Daher kontrollieren wir nicht separat für die Restlauf- zeit der Anleihen. Unsere Analyse basiert auf täglichen Spread- daten, jedoch sind makroökonomische und fiskalische Größen für die einzelnen Bundes- länder meist nur auf Jahresebene verfügbar. Darüber hinaus ist es sehr wahrscheinlich, dass die Zinsspreads zum Zeitpunkt t eine hohe Autokorrelation mit den Zinsspreads der vorangegangenen Periode (t-1) aufweisen. Um diese hohe Autokorrelation in unserer Analyse zu berücksichtigen, schätzen wir ein dynami- sches Panelmodell und verwenden die ein Jahr zeitverzögerte abhängige Variable als zusätzliche erklärende Variable. Angesichts der großen Zahl an Beobachtungswerten verlieren mögliche Verzerrungen jedoch an Relevanz. Bundesländeranleihen 8 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Zinsgefälles zwischen Ländern und Bund empirisch zu untersuchen, schätzen wir für die jeweiligen Perioden verschieden Varianten der folgenden Gleichung: (3) Zunehmende Risikoaversion und mangelnde Liquidität erhöhen Zinsspread im Gesamtzeitraum Tabelle 13 zeigt die Ergebnisse für unterschiedliche Zeiträume, wobei die mak- roökonomischen und fiskalische Größen, die nicht signifikant bzw. deren öko- nomische Effekte nur marginal sind, an dieser Stelle nicht aufgeführt werden. 20 In Spalte I analysieren wir die Triebkräfte des Zinsspreads zwischen Bundes- ländern und Bund für den gesamten uns zur Verfügung stehenden Zeitraum (2001 – 2012). Hierbei zeigt sich, dass der Indikator für die Risikoaversion einen systematischen und statistisch hoch signifikanten Einfluss auf die Höhe des Zinsaufschlags hat. Dem Ergebnis nach bedingt im betrachteten Zeitraum eine zunehmende Risikoaversion einen Anstieg des Zinsspreads. Neben der Risiko- aversion der Finanzinvestoren unterstreicht das Resultat darüber hinaus die Rolle von Liquidität als wichtige Determinante des Zinsspreads. Demnach führt eine höhere Liquidität zu geringeren Zinsaufschlägen. Während für den Ge- samtzeitraum eine höhere Wirtschaftsleistung eines Landes (höheres BIP pro Kopf) mit niedrigeren Zinsspreads einhergeht, hat der länderspezifische Ver- schuldungsgrad keinen signifikanten Einfluss auf das Zinsgefälle. In der Reg- ression für den Gesamtzeitraum ist der Krisendummy, der für die Vor-Lehman- Periode den Wert 1 annimmt, negativ und hoch signifikant. Dies legt nahe, die Zeiträume vor und nach dem Zusammenbruch von Lehman separat zu analysieren. 21 20 Im Anhang ist die ausführliche Regressionstabelle (1A) angefügt. 21 In Anlehnung an Schuknecht, Ludger et al. (2009) analysieren wir die Determinanten des Zinsspreads zwischen Ländern und Bund für zwei separate Stichproben. Hinweise zur Schätzgleichung 12 Neben der dynamischen Komponente, der Risikoaversion und Liquidität berücksichtigen wir mit Hilfe des Vektors makroökonom i- sche und fiskalische Größen. Hierbei beinha l- tet je nach Modellspezifikation , die Größen Inflationsspread, Arbeitslosenspread , Wachs - tumsspread, Fiskalischer Indikator, Primä r- überschuss oder BIP pro Kopf (in Tausend Euro gemessen) sowie Schuldenstand der Vorperiode in Relation zum BIP der Vorperi o- de. In unserer Schätzgleichung ist ein „C ountry fixed effect“ und stellt ein en Fehlerterm mit den üblichen Eigenschaften dar. Hinweise zu den Regressionsergebnissen 14 Alle Regressionen beinhalten nicht separat aufgeführte „Country fixed effects“. Der Daten- satz ist nicht balanciert. Spalte I umfasst die Jahre 2008 – 2012. Spalte II umfasst die Zeit von 2001 bis zur Lehman-Pleite. Spalte III die Zeit zwischen der Lehman-Pleite und 2012. Die t-Werte sind in Klammern angegeben und für Heteroskedastizität und serielle Korrelation in den Fehlertermen korrigiert. „*“, „**“ und „***“ geben Signifikanz zum 10, 5 und 1 Prozent Konfidenzniveau an. Arbeitslosenspread, Inflationsspread, Wachs- tumsspread und Zinsspread werden als Diffe- renz zwischen dem jeweiligen Bundesland und dem Bund berechnet. Zinsspread-Analyse – Regressionsergebnisse 13 Variablen (I)(II)(III) TotalVor-LehmanNach-Lehman Riskioaversion0,00059***0,00098***0,00041*** (6,04)(6,95)(3,07) Illiquidität0,02231***0,02516**0,01966*** (6,64)(2,76)(4,38) Relative Wirtschaftsleistung-0,00001***-0,00006-0,00077*** (-4,40)(-0,96)(-4,74) Schulden/BIP aus Vorperiode0,000230,000440,00163*** (-0,84)(1,35)(2,53) Krisendummy-0,00036*** (-7,80) Country Fixed EffectsJaJaJa R 2 0,95880,90770,9706 Beobachtungen321562138714182848 Abhängige Variable: Zinsspread Siehe Kasten links für zusätzliche Informationen Vor Lehman spielen Verschuldung statistisch keine Rolle für den Zinsspread Bundesländeranleihen 9 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen In Vor-Lehman-Periode spielt Verschuldung keine Rolle für Zinsspread Spalte II zeigt die Schätzergebnisse für den Zeitraum 2001 bis zur Lehman- Pleite im September 2008. Das Resultat zeigt, dass in der Vor-Lehman-Periode Risikoaversion einen systematischen Einfluss auf die Höhe des Zinsaufschlags hat. In anderen Worten ausgedrückt, in Zeiten zunehmender Risikoaversion, steigen die Zinsspreads zwischen Ländern und Bund signifikant an. Dies ist ein Indiz dafür, dass in Zeiten hoher Risikoaversion für Investoren Bundesstaatsan- leihen relativ zu Länderanleihen als sicherer Hafen bevorzugt werden. Die öko- nomische Begründung hierfür könnte unter Umständen in der höheren Liquidität der Bundesanleihen zu sehen sein. Auf den Kapitalmärkten ist das Phänomen bekannt, dass selbst 100-prozentige Tochtergesellschaften (KfW) des Bundes eine Liquiditätsprämie zu entrichten haben. Dieser Effekt von Illiquidität auf das Zinsgefälle wird in Spalte II durch einen positiven und hoch signifikanten Koeffi- zient von Illiquidität untermauert. Ein Anstieg des Indikators für Illiquidität erhöht den Zinsspread zwischen Ländern und Bund signifikant. Dieses Ergebnis steht in Einklang mit vorherigen Studien, 22 die einen (wenn auch teils nur schwachen) negativen Zusammenhang zwischen steigender Illiquidität und der Höhe des Zinsspreads ausfindig machen. Demgegenüber legt das Ergebnis in Spalte II nahe, dass weder die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit noch der Grad der Ver- schuldung eines Landes im Bewertungskalkül der Investoren von Bedeutung sind. Wir finden, dass für den Zeitraum von 2001 bis zur Lehman-Pleite weder ein Anstieg des Verschuldungsniveaus noch ein Anstieg der Wirtschaftsleistung eines Landes einen signifikanten Einfluss auf die Höhe des Zinsspreads ha- ben. 23 Dies kann in Analogie zu den Entwicklungen auf dem europäischen Staatsanleihenmarkt betrachtet werden. Studien 24 hierzu belegen, dass vor der Lehman-Pleite Kapitalmärkte im Rahmen der Risikobewertung eines Landes dem Verschuldungsgrad nur weniger Beachtung geschenkt haben. Auch die anderen betrachteten Variablen sind ökonomisch oder statistisch vernachläs- sigbar. In Nach-Lehman-Periode auch Verschuldung signifikante Determinante des Spreads Angesichts der strukturellen Veränderung auf den Staatsanleihenmärkten ana- lysieren wir in Spalte III, ob seit dem Fall Lehman Kapitalmärkte auch Bundes- länder mit höherer Staatsverschuldung verstärkt mit höheren Zinsaufschlägen belegen. Spalte III zeigt die Regressionsergebnisse für den Zeitraum seit der Lehman-Pleite bis 2012. Der Koeffizient für die Risikoaversion ist positiv und signifikant. Jedoch hat sich sowohl die ökonomische Bedeutung als auch die statistische Signifikanz reduziert. Die Größenordnung dieses Koeffizienten hat sich im Vergleich zur Vor-Lehman Periode halbiert. Dies könnte ein Indiz dafür sein, dass die Bedeutung der Länderanleihen als sicherer Hafen relativ zu den Bundesanleihen seit September 2008 zugenommen hat. Für Investoren sind Liquiditätsunterschiede zwischen Länder- und Bundanleihen auch nach der Lehman-Pleite wichtige Determinanten des Zinsspreads. Der Koeffizient für Illiquidität ist positiv und zum 1-Prozentniveau signifikant. Gleichzeitig hat sich der quantitative Effekt zunehmender Illiquidität auf den Zinsspread jedoch um ein Viertel im Vergleich zur Vor-Lehman-Periode reduziert. Die Ursache hierfür könnte in der strukturellen Veränderung der Nachfrage auf dem Markt für deutsche Länderanleihender liegen. Angesichts des sich ändernden Regulie- rungsumfeldes gewinnen Bundesländeranleihen als vergleichsweise liquide und 22 Vgl. Schulz, Andreas & Guntram Wolff, 2008 oder Bernoth, Kerstin et al., 2004). 23 Unser Ergebnis unterstreicht somit die Resultate von Schulz, Andreas & Guntram Wolff (2008), die für den Zeitraum 1992 – 2007 keinen Zusammenhang zwischen steigender Verschuldung und steigenden Zinsaufschlägen identifizieren können. 24 Vgl. Serghi, Silvia & Edda Zoli (2009) Vor Lehman Risikoaversion und Illi quidität wichtigste Determinanten für Zinsspread Nach Lehman massive Veränderu n- gen auch auf deutschem Länder - anleihenmarkt erkennbar Nach Lehman relative Wirtschafts - leistung und Verschuldungsniveau der Länder relevante Größen Bundesländeranleihen 10 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen sichere Anlage für (insbesondere institutionelle) Anleger enorm an Bedeutung. Mangels alternativer Anlagemöglichkeiten verfolgen Investoren daher zuneh- mend eine „Buy and Hold“-Anlagestrategie in diesem Marktsegment. Eine un- mittelbare Konsequenz, die sich aus dieser Anlagestrategie ableiten lässt, ist, dass Liquiditätsunterschiede zwischen Länder- und Bundesanleihen im Bewer- tungskalkül der Investoren eine abnehmende, jedoch noch immer wichtige Be- deutung einnehmen. Im Gegensatz zur Vor-Lehman Periode gewinnt die wirtschaftliche Leistungsfä- higkeit eines Bundeslandes als Determinante des Zinsspreads an Bedeutung (negativer und hoch signifikanter Koeffizient). Ein Anstieg des Pro Kopf BIP um 1000 Euro ist folglich mit einem um 7,6 Basispunkte niedrigeren Zinsspread verbunden. Demnach müsste Berlin (ca. 29.000 Euro BIP pro Kopf) im Ver- gleich zu Baden-Württemberg (ca. 36.000 Euro BIP pro Kopf) einen Zinsauf- schlag von knapp 50 Basispunkten entrichten. Während relative Unterschiede 25 in Arbeitslosigkeit, Inflation und Wachstum zwischen Ländern und Bund entwe- der statistisch und oder ökonomisch als Triebkräfte des Zinsgefälles von ver- nachlässigbarer Wichtigkeit sind, legt Spalte III nahe, dass seit der Lehman- Pleite die Verschuldung der Bundesländer an Bedeutung gewonnen hat. 26 Dies kann als Indiz dafür gesehen werden, dass Investoren im Zuge der Schulden- krise auch auf Bundesländerebene in ihrer Risikobewertung ein Augenmerk auf die fiskalische Lage des Emittenten richten. Somit wird in Analogie zu den Ent- wicklungen auf dem europäischen Staatsanleihenmarkt auch Bundesländern, die weniger solide Staatsfinanzen (höhere Schuldenstände) aufweisen, ein hö- heres Ausfallrisiko zugesprochen und mit höheren Zinsaufschlägen sanktio- niert. 27 Demnach bedingt ein Anstieg der Verschuldung (in Relation zum BIP) um 10 Prozentpunkte einen um 1,6 Basispunkte höheren Zinsaufschlag. Während unsere Ergebnisse der Nach- Lehman-Periode mit den allgemeinen Entwicklungen auf den europäischen Staatsanleihenmärkten korrespondieren, können trotzdem Zweifel über die Validität (Robustheit) der Ergebnisse bei Va- riationen des Modellrahmens (z.B. alternative Spezifikationen) aufkommen. Die Resultate aus einer breiten Palette von alternativen Spezifikationen (siehe An- hang) unterstreichen die bisherigen Ergebnisse dahingehend, dass wirtschaftli- che Leistungsfähigkeit und Verschuldung der Länder seit September 2008 als Determinanten des Zinsspreads zwischen Ländern und Bund eine wichtige Be- deutung einnehmen. Demgegenüber zeigt die Studie jedoch, dass fiskalische Indikatoren – wie Primärüberschuss oder die Einnahmekraft – die auf die unmit- telbare haushaltspolitische Disziplin abstellen, als Einflussgrößen der Zins- spreads (zumindest statistisch) vernachlässigbar sind. Ursache hierfür könnte das Vertrauen der Investoren in die Finanzausgleichsysteme sein. 25 In die Regressionsgleichung geht die Differenz zwischen den jeweiligen Länderwerten und dem Bundeswert ein. 26 Mit Hilfe eines „Wald-Tests“ testen wir für die Gleichheit der Koeffizienten der Verschuldung und des BIP pro Kopf in der Vor- bzw. Nach-Lehman-Periode. Die Ergebnisse geben Hinweis, dass die Koeffizienten zum 5-Prozentniveau (Verschuldung) bzw 1-Prozentniveau (BIP pro Kopf) signi- fikant unterschiedlich sind. 27 Neben diesem „Sanktionierungskanal“ könnte jedoch auch ein weiterer Wirkungskanal zum Tragen kommen. Interne regulatorische Vorgaben zur Risikodiversifizierung könnten institutionel- le Investoren dazu bewegen, nur eine begrenzte Anzahl von Bundesländeranleihen in ihrem Port- folio zu halten. Um Konzentrationsrisiken zu vermeiden, ist es nicht unwahrscheinlich, dass der individuelle Anteil (die Anzahl) der einzelnen Bundesländer in einem solchen Portfolio dabei durch eine von den Investoren durchgeführte länderspezifische Risikobewertung determiniert wird. Denkbar ist, dass in den internen Risikomodellen ein Hauptaugenmerk auf den Verschul- dungsgrad der Bundesländer gelegt wird. Demnach wäre ein Zusammenhang zwischen Ver- schuldung und einer institutionell regulatorisch determinierten Nachfrage nach Anleihen eines Bundeslandes möglich. Angesichts des insgesamt limitierten Angebots hätte dies zur Folge, dass die Verschuldung sich indirekt (über die institutionellen Risikomodelle) auf die Zinsspreads zwi- schen den einzelnen Ländern auswirkt. Unterschiede in Arbeitslosigkeit, Inflation und Wachstum zwischen Länder n und Bund nicht relevant Fiskalische Indikatoren, die auf die u nmittelbare haushaltspolitische Disziplin abstellen, als Einfluss - größen vernachlässigbar Bundesländeranleihen 11 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Fazit Im Zuge der fortschreitenden Integration der europäischen Finanzmärkte ist für die meisten Bundesländer eine Veränderung hinsichtlich der Instrumente der Finanzierung erkennbar. Der Anteil der Länderanleihen relativ zum Gesamt- schuldenstand hat Direktausleihungen von Kreditinstituten als primäres Mittel der Kapitalbeschaffung abgelöst. Die wachsende Bedeutung dieses Marktseg- ments spiegelt sich auch in Form des hohe Volumens umlaufender Länderan- leihen (Ende 2012: 380 Mrd. Euro) wider. Trotz impliziter Haftungsgemeinschaft verlangen Kapitalmärkte zum Teil erhebliche Zinsaufschläge für Länderanleihen relativ zu Bundesanleihen. In Folge der Finanzkrise sind massive Veränderungen auf den internationalen Staatsanleihenmärkten erkennbar, die auch strukturelle Auswirkungen für den deutschen Länderanleihenmarkt haben. Aufgrund des sich ändernden Regu- lierungsumfeldes und des Mangels an alternativen Anlagemöglichkeiten gewin- nen Bundesländeranleihen für (insbesondere institutionelle) Anleger enorm an Bedeutung. Motiviert durch Entwicklungen auf dem europäischen Staatsanlei- henmarkt untersuchen wir insbesondere den Einfluss makroökonomischer und fiskalischer Größen auf den Zinsspread zwischen Ländern und Bund. Ange- sichts der durch die Krise bedingten strukturellen Veränderungen analysieren wir die Determinanten des Zinsgefälles in der Vor-Lehman- bzw. Nach-Lehman- Periode. Unsere Ergebnisse zeigen in Analogie zu vorherigen Studien 28 dass Illiquidität sowie die Risikoaversion der Investoren einen systematischen Ein- fluss auf die Höhe des Zinsaufschlags haben. Demnach geht eine höhere Liqui- dität mit niedrigeren Zinsaufschlägen einher. Die Resultate zeigen zusätzlich, dass nach dem Zusammenbruch von Lehman die Risikoaversion als Determi- nante des Zinsspreads zwischen Ländern und Bund sowohl ökonomisch als auch statistisch an Bedeutung verliert. Dies lässt sich als Indiz dafür interpretie- ren, dass die Bedeutung der Länderanleihen als sicherer Hafen relativ zu den Bundesanleihen seit 2008 zugenommen hat. Darüber hinaus geben die Ergeb- nisse Hinweise darauf, dass für den Zeitraum von 2001 bis zur Lehman-Pleite weder ein Anstieg des Verschuldungsniveaus noch ein Rückgang der wirt- schaftlichen Leistungsfähigkeit eines Bundeslandes einen signifikanten Einfluss auf die Höhe des Zinsspreads haben. Im Gegensatz dazu finden wir, dass für die Periode ab September 2008 zusätz- lich zur Risikoaversion und Liquidität die Wirtschaftsleistung sowie das Ver- schuldungsniveau der Länder wichtige Determinanten des Zinsspreads sind – trotz Haftungsverbund. Fiskalische Größen wie der Primärüberschuss oder die originäre Einnahmekraft – also Variablen, die auf unmittelbare haushaltspoliti- sche Disziplin abstellen – spielen als Einflussgrößen der Zinsspreads (zumin- dest statistisch) jedoch keine Rolle – weder vor noch nach der Lehman-Pleite. Das gilt auch für relative Unterschiede in Arbeitslosenzahlen, Inflation und Wachstum zwischen Ländern und Bund. Unterschiedliche Wirtschaftsleistung und divergierende Verschuldung sind in Analogie zu den europäischen Anlei- henmärkten auch wichtige Determinanten des Zinsspreads zwischen Bund und Ländern. Die Einführung der Schuldenbremse ist daher im Kontext unserer Er- gebnisse im Hinblick auf die Reduzierung der Zinsausgaben (in Form niedrige- rer Zinsaufschläge) positiv zu bewerten. Frank Zipfel (+49 69 910-069-910-31890, frank.zipfel@db.com) Jochen Zimmer (jzimmer@wiwi.uni-frankfurt.de) 28 Vgl. Bernoth, Kerstin et al. (2004) oder Schulz, Andreas & Guntram Wolff (2008). Wachsende Bedeutung von Lände r- anleihen in den letzten zehn Jahren Illiquidität und Risikoaversio n am Markt haben systematischen Einfluss auf „Spread“ Ab Ende 2008 auch Wirtschafts - lei stung und Verschuldung wichtige Determinanten Fiskalische Größen wie Einnahm e- kraft und Primärüberschuss statistisch nicht signifikant Bundesländeranleihen 12 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Literaturverzeichnis Alesina, Alberto, Mark De Broeck, Allessandro Prati & Guido Tabellini (1992). Default Risk on Government Debt in OECD Countries. Economic Policy. 15. 427-451. Amihud, Yakov & Haim Mendelson (1991). Liquidity, Maturity, and the Yields on U.S. Treasury Securities. Journal of Finance. 46(4). 1411-1425. Bayoumi, Tamim, Morris Goldstein & Geoffrey Woglom (1995). Do Credit Mar- kets Discipline Sovereign Borrowers? Evidence from U.S. States. Journal of Money, Credit, and Banking. 27(4). 1046-1059. Beck, Nathaniel & Jonathan Katz (2004). Time-Series-Cross-Section-Issues: Dynamics. mimeo. New York University. Bernoth, Kerstin, Jürgen von Hagen & Ludger Schuknecht (2004). Sovereign Risk Premia in the European Government Bond Market. ECB Working Paper 369. Bernoth, Kerstin & Guntram Wolff (2008). Fool the Markets? Creative Accounting, Fiscal Transparency and Sovereign Risk Premia. Scottish Journal of Public Economy. Vol. 55. No. 4. 465-487. Deutsche Bundesbank (2008). Der Markt für Anleihen der deutschen Länder. Monatsbericht Juni 2008. 31-47. Feld, Lars, Alexander Kalb, Marc-Daniel Moessinger & Steffen Osterloh (2013). Sovereign bond market reactions to fiscal rules and no-bailout clauses: The Swiss experience. ZEW Discussion Papers . No. 13-034. Hallerberg, Mark & Guntram Wolff (2006). Fiscal institutions, fiscal policy and sovereign risk premia. Deutsche Bundesbank. Discussion Paper. No. 35/2006. Heppke-Falk, Kirsten & Guntram Wolff (2008). Moral Hazard and Bail-out in Fiscal Federations: Evidence for the German Länder. Kyklos. No. 61. 425- 446. Lemmen, Jan J. G. & Charles A. E. Goodhart (1999). Credit Risks and Euro- pean Government Bond Markets: A Panel Data Econometric Analysis. Eastern Economic Journal. Vol. 25. No. 1. 77-107. Longstaff, Francis (2004). The Flight-to-Liquidity Premium in U.S. Treasury Bond Prices. Journal of Business. 77(3). 511-526. Nickel, Stephen (1981). Bias in Dynamic Models with Fixed Effects. Econometrica. 49(6). 1417-1426. Pagano, Marco & Ernst-Ludwig von Thadden (2004). The European Bond Mar- kets under EMU. Oxford review of Economic Policy. 20(4). 531-554. Schulz Alexander & Guntram Wolff (2008). The German sub-national govern- ment bond market: structure, determinants of yield spreads and Berlin´s forgone bail-out. Journal of Economics and Statistics (Jahrbücher für Na- tionalökonomie und Statistik), – Fachbereich Wirtschaftswissenschaften. Vol. 229. 61-83. Schuknecht, Ludger, Jürgen von Hagen & Guido Wolswijk (2009). Government Risk Premiums in the Bond Market: EMU and Canada. European Journal of Political Economy. 25(2009). 371-384. Sgherri, Silvia & Edda Zoli (2009). Euro Area Sovereign Risk During Crisis. International Monetary Fund. IMF Working Paper. No. 09/222. Zipfel, Frank (2011). Finanzen der Bundesländer: Im Schatten des Bundes. DB Research. Aktuelle Themen 513. Frankfurt am Main. Bundesländeranleihen 13 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Anhang Ausführliche Regressionstabelle Robustheit der Schätzung Während unsere Ergebnisse der Nachkrisen-Periode mit den allgemeinen Ent- wicklungen auf den europäischen Staatsanleihenmärkten korrespondieren, können trotzdem Zweifel über die Robustheit dieser Ergebnisse aufkommen. Mögliche Gründe für solche Zweifel können einerseits die Auswahl des Stichta- ges sowie die Verwendung der Indikatoren für Risikoaversion und die potenziel- le Einnahmekraft der Länder sein. Insbesondere könnte der Indikator für die potenzielle Einnahmekraft der Länder den tatsächlichen Einfluss von fiskali- schen Größen nicht angemessen widerspiegeln. Zinsspread-Analyse – Regressionsergebnisse 1A Variablen (I)(II)(III) TotalVor-LehmanNach-Lehman Dynamische Komponente 0,97090 *** 0,94470 *** 0,98048 *** (500,53)(118,41)(476,69) DAX-Volatilität0,00059***0,00098***0,00041*** (6,04)(6,95)(3,07) Illiquidität0,02231***0,02516**0,01966*** (6,64)(2,76)(4,38) Relative Wirtschaftsleistung-0,00001***-0,00006-0,00077*** (-4,40)(-0,96)(-4,74) Arbeitslosenspread-0,00005***-0,00008***-0,00008* (-4,41)(-4,11)(-1,78) Inflationsspread-0,000120,01366*-0,01224 (-0,30)(1,88)(-1,21) Wachstumsspread-0,00030-0,00140-0,00024 (-0,38)(-0,51)(-0,33) Fiskalindikator-0,00017-0,000040,00019 (-0,73)(-0,51)(0,31) Schulden/BIP aus Vorperiode0,000230,000440,00163*** (-0,84)(1,35)(2,53) Krisendummy-0,00036*** (-7,80) Country fixed effectsJaJaJa R 2 0,95880,90770,9706 Beobachtungen321562138714182848 Notiz: Alle Regressionen beinhalten nicht separat aufgeführte Ccountry fixed effects“. Der Datensatz ist nicht balanciert. Spalte I umfasst die die Jahre 2001 – 2012. Spalte II umfasst die Periode 2001 bis 15.09.2008 2012. Spalte III umfasst die Periode 16.09.2008 bis 2012. t-Werte sind in Klammern angegeben und sind für Heteroskedastizität und serielle Korrelation in den Fehlertermen korrigiert. „*“, „**“ und „***“ geben Signifikanz zum 10-, 5- und 1-Prozent-Konfidenzlevel an. Inflationsspread, Wachstumsspread und Zinsspread werden als Differenz zwischen dem jeweiligen Bundesland und dem Bund berechnet. Relative Wirtschaftsleistung in BIP pro Kopf (in 1000 Euro) gemessen. Abhängige Variable: Zinsspread Bundesländeranleihen 14 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Um die Robustheit unserer Ergebnisse hinsichtlich der Sensitivität des Stichta- ges zu untersuchen, verwenden wir im Folgenden zwei alternative Stichtage. Die Klassifizierung für die Vorkrisen-Periode wird zum Jahresende 2008 (in Spalte I) bzw. zum Jahresende 2009 (in Spalte II) definiert. Tabelle 1A bildet die Regressionsergebnisse für die beiden alternativen Vorkrisen-Perioden ab. Die Ergebnisse zeigen, dass die Koeffizienten, die von besonderer Bedeutung sind (BIP pro Kopf und Verschuldung), von der alternativen Klassifizierung der Vor- krisen-Periode (Spalten I und II) unberührt bleiben. Die Ergebnisse für die alter- nativen Nachkrisen-Perioden (Spalten III und IV) belegen die bisherigen Ergeb- nisse dahingehend, dass seit Ausbruch der Wirtschaftskrise zunehmende Risi- koaversion der Investoren als Determinante des Zinsspreads zwischen Ländern und Bund sowohl ökonomisch als auch statistisch an Relevanz verliert. In Spalte IV ist der Koeffizient insignifikant. Dies könnte ein Indiz dafür sein, dass die Be- deutung der Länderanleihen als sicherer Hafen relativ zu den Bundesanleihen seit Ausbruch der Finanzkrise zugenommen hat. Die Sensitivität des Zins- spreads auf die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit bleibt auch nach der alternati- ve Klassifizierung des Stichtages signifikant. Jedoch hat der ökonomische Effekt in dieser Spezifikation abgenommen. Spalten III und IV unterstreichen die be- sondere Bedeutung des Verschuldungsgrads als Determinante des Zins- spreads, wobei sich die Signifikanz des Koeffizienten leicht reduziert hat 29 . Un- sere Kernaussage, dass wirtschaftliche Leistungsfähigkeit und Verschuldung der Länder seit der Finanzkrise als Determinanten des Zinsspreads zwischen Ländern und Bund eine wichtige Bedeutung einnehmen, ist somit hinsichtlich Veränderungen des Stichtages robust. In einem weiteren Schritt untersuchen wir, ob die Verwendung einer alternativen Messgröße für Risikoaversion und eines alternativen Fiskalindikators die bishe- rigen Ergebnisse beeinflusst. Hierzu verwenden wir einerseits den weitverbreite- ten Volatilitätsindex der Chicago Board Options Exchange (VIX-Index) als Indi- kator für die globale Risikoaversion (siehe Tabelle 2A). Als alternativen Fiskalin- dikator verwenden wir den Primärüberschuss der Vorperiode 30 . Keine der bei- den Spezifikationsänderungen wirkt sich auf die Resultate aus. Während die Koeffizienten für wirtschaftliche Leistungsfähigkeit und Verschuldungsgrad in der Vorkrisen-Periode insignifikant sind, sind die Koeffizienten in der Nachkri- sen-Periode hoch signifikant. In Anlehnung an Hallerberg und Wolff (2006) schätzen wir ein „Fixed effects model“ ohne die Berücksichtigung der um eine Periode zeitverzögerten abhängigen Variablen. Die Ergebnisse (Tabelle 3A) sind im Einklang mit den Ergebnissen der dynamischen Panel-Schätzung. 29 Aufgrund der relativ kurzen Nach-Lehman-Periode sollten die Ergebnisse in Spalten II und IV jedoch mit Vorsicht interpretiert werden. 30 Ergebnisse werden nicht separat aufgeführt, können aber von den Autoren bei Bedarf zur Verfü- gung gestellt werden. Bundesländeranleihen 15 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Zinsspread - Analyse – Regressionsergebnisse (verschiedene Stichtage) 2A Variablen (I) (II)(III)(IV) 2001 - 20082001 - 20092009 - 20122010 - 2012 Dynamische Komponente 0,93349 *** 0,95109 *** 0,98829 *** 0,98889 *** (83,81)(144,31)(404,68)(312,09) DAX-Volatilität0,00101***0,00091***0,00008*0,00003 (8,14)(7,55)(1,91)(0,84) Illiquidität0,02681**0,02641***0,01640***0,01562*** (2,81)(3,51)(3,60)(3,03) Relative Wirtschaftsleistung0,000120,00018-0,00028**-0,00079** (1,40)(1,58)(-2,58)(-2,09) Arbeitslosenspread-0,000050,00002-0,00005-0,00008** (-1,13)(0,62)(-1,68)(-2,30) Inflationsspread0,01651*0,01918**-0,00639-0,00974** (1,86)(2,24)(-1,69)(-2,42) Wachstumsspread-0,00256-0,00022-0,00057-0,00136 (-1,17)(-0,11)(-1,36)(-1,80) Fiskalindikator-0,00122-0,00178*-0,000170,00005 (-1,21)(-1,89)(-0,51)(0,14) Schulden/BIP aus Vorperiode0,000830,000420,00144**0,00115** (1,35)(0,94)(2,21)(2,34) Country fixed effects JaJaJaJa R 2 0,89180,9220,97790,978 Beobachtungen139055158067182507163495 Abhängige Variable: Zinsspread Notiz: Alle Regressionen beinhalten nicht separat aufgeführte „Country fixed effects“. Der Datensatz ist nicht balanciert. Der Stichtag in Spalte I und III ist das Jahresende 2008 und in Spalte II und IV das Jahresende 2009. t-Werte sind in Klammern angegeben und sind für Heteroskedastizität und serielle Korrelation in den Fehlertermen korrigiert. „*“, „**“ und „***“ geben Signifikanz zum 10-, 5- und 1-Prozent-Konfidenzlevel an. Inflationsspread, Wachstumsspread und Zinsspread werden als Differenz zwischen dem jeweiligen Bundesland und dem Bund berechnet. Relative Wirtschaftsleistung in BIP pro Kopf (in 1000 Euro) gemessen. Zinsspread - Analyse – Regressionsergebnisse ( VIX - Index ) 3A Variablen (I) (II)(III) TotalVor-LehmanNach-Lehman Dynamische Komponente 0,97051 *** 0,94464 *** 0,98015 *** (484,40)(116,50) (470,89) VIX-Index0,00079***0,00130***0,00054*** (4,88)(8,02)(3,01) Illiquidität0,02150***0,02205**0,01877*** (6,36)(2,63)(4,37) Relative Wirtschaftsleistung-0,00002***-0,00008-0,00076*** (-5,45)(-0,98)(-4,69) Arbeitslosenspread-0,00005***-0,00010***-0,00004 (4,51)(-5,13)(-1,10) Inflationsspread-0,000110,01548*-0,00911 (-0,03)(2,06)(-1,78) Wachstumsspread-0,00027-0,001560,00018 (-0,35)(-0,50)(0,26) Fiskalindikator-0,00008-0,000040,00038 (-0,30)(-0,10)(0,14) Schulden/BIP aus Vorperiode-0,000100,000510,00134** (-0,44)(1,44)(2,97) Krisendummy-0,00036*** (-7,75) Country fixed effects JaJaJa R 2 0,95830,90660,9701 Beobachtungen313185135214177971 Notiz: Alle Regressionen beinhalten nicht separat aufgeführte „Country fixed effects“. Der Datensatz ist nicht balanciert. Spalte I umfasst die die Jahre 2001 – 2012. Spalte II umfasst die Periode 2001 bis 15.09.2008 2012. Spalte III umfasst die Periode 16.09.2008 bis 2012. t-Werte sind in Klammern angegeben und sind für Heteroskedastizität und serielle Korrelation in den Fehlertermen korrigiert. „*“, „**“ und „***“ geben Signifikanz zum 10-, 5- und 1-Prozent Konfidenzlevel an. Inflationsspread, Wachstumsspread und Zinsspread werden als Differenz zwischen dem jeweiligen Bundesland und dem Bund berechnet. Abhängige Variable: Zinsspread Bundesländeranleihen 16 | 29. Oktober 2013 Aktuelle Themen Zinsspread-Analyse: Regressionsergebnisse (ohne dynamische Komponente) 4A Variablen (I)(II)(III) TotalVor-LehmanNach-Lehman DAX-Volatilität0,01460***0,01317***0,01631*** (9,36)(7,29)(6,96) Illiquidität0,60856***0,31412**0,78504*** (8,78)(2,63)(14,86) Relative Wirtschaftsleistung-0,00033***-0,00010-0,00212*** (-3,78)(-0,87)(-5,27) Arbeitslosenspread-0,00075***-0,00091**-0,00028 (-3,99)(-2,11)(-0,20) Inflationsspread-0,119230,12616-0,35147* (-0,96)(0,97)(-2,00) Wachstumsspread-0,01106-0,00680-0,01977 (-0,50)(-0,19)(-0,98) Fiskalindikator-0,01406-0,033080,04062 (-1,26)(-1,37)(0,35) Schulden/BIP aus Vorperiode-0,003230,014690,05019** (-0,35)(1,61)(2,76) Krisendummy-0,00874*** (-8,75) Country fixed effectsJaJaJa R 2 0,24860,10830,1872 Beobachtungen321563138715182848 Notiz: Alle Regressionen beinhalten nicht separat aufgeführte „Country fixed effects“. Der Datensatz ist nicht balanciert. Spalte I umfasst die die Jahre 2001 – 2012. Spalte II umfasst die Periode 2001 bis 15.09.2008 2012. Spalte III umfasst die Periode 16.09.2008 bis 2012. t-Werte sind in Klammern angegeben und sind für Heteroskedastizität und serielle Korrelation in den Fehlertermen korrigiert. „*“, „**“ und „***“ geben Signifikanz zum 10-, 5- und 1-Prozent-Konfidenzlevel an. Inflationsspread, Wachstumsspread und Zinsspread werden als Differenz zwischen dem jeweiligen Bundesland und dem Bund berechnet. Relative Wirtschaftsleistung in BIP pro Kopf (in 1000 Euro) gemessen. Abhängige Variable: Zinsspread © Copyright 2013. Deutsche Bank AG, DB Research, 60262 Frankfurt am Main, Deutschland. Alle Rechte vorbehalten. Bei Zitaten wird um Quellenan- gabe „Deutsche Bank Research“ gebeten. Die vorstehenden Angaben stellen keine Anlage-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Alle Meinungsaussagen geben die aktuelle Einschätzung des Verfassers wieder, die nicht notwendigerweise der Meinung der Deutsche Bank AG oder ihrer assoziierten Unternehmen entspricht. 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