Die Ansteckungsgefahr im Euroraum

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Sebastian Missio und Sebastian Watzka, 8. Nov. 2011
Die Ansteckungsgefahr im Euroraum 2.20 5 15

Die Euro-Schuldenkrise dominiert den aktuellen wirtschaftspolitischen Diskurs. Seitdem die Nachhaltigkeit und Solidität einiger nationaler Staatsfinanzen verstärkt in den Blickpunkt der Finanzmärkte geraten ist, divergieren die Zinsen auf europäische Staatsanleihen enorm. So zeigt Abbildung 1a eindrucksvoll, dass die Zinsen auf deutsche Staatsanleihen trotz großer Sorge einiger deutscher Ökonomen über exzessive Staatsverschuldung und unsolide Geldpolitik seitens der EZB tendenziell weiter gefallen und aktuell auf einem historischen Tief von knapp über 2% sind. Dagegen zeigt Abbildung 1b genauso endrucksvoll den weit bekannten Anstieg der Zinsen, die viele unserer europäischen Nachbarn inzwischen auf ihre Staatsanleihen zahlen müssen.[ 1 ]

Abbildung 1a: Deutsche Zinsen

Abbildung 1b: Europäische Zinsen seit 2007

Kaum eine Woche vergeht, in der nicht über neue Hilfspakete, Vorschläge über Umschuldungen bzw. Haircuts und Absicherungen der übrigen Länder und deren Bankensysteme heftig und teils auch emotional diskutiert wird. Im Fokus dieser Diskussionen – neuerdings aber nicht mehr ausschließlich – steht Griechenland mit seiner Staatsschuldenquote von ungefähr 140% des BIP im Jahr 2010. Das Spektrum der aktuell diskutierten Vorschläge reicht von der gemeinsamen Übernahme eines Teils der griechischen Staatsschulden[ 2 ] bis hin zum radikalen Schuldenschnitt mit privater Gläubigerbeteiligung und Austritt Griechenlands aus dem Euroraum.[ 3 ]

1. Sorge vor Ansteckungsgefahr wächst

Die Argumente für größte Vorsicht bei jeglicher Art von Schuldenschnitt und dem bis vor kurzem nahezu unvorstellbaren Austreten Griechenlands aus dem Euroraum basieren sowohl auf europäischen, als auch nationalen Interessen. Ein dabei häufig genanntes Argument ist jenes der Ansteckungsgefahr anderer Länder, oder – wie die jüngste Debatte zeigt – auch die erneute Gefährdung des gesamten europäischen Bankensektors.[ 4 ]

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der empirischen Quantifizierung dieser Ansteckungsgefahr. Dabei analysieren wir die dynamischen Korrelationen verschiedener Langfristzinsen bzw. deren Spreads zur deutschen Bundesanleihe ausgewählter Länder des Euroraums.  

2. Wie definiert man „Ansteckung“?

Wir definieren Ansteckung wie in der Literatur üblich als „schnelle und wilde“[ 5 ] Reaktion von Finanzmarktpreisen in bestimmten Märkten oder Ländern auf Ereignisse, die – zumindest zur jeweiligen Zeit – keinen Einfluß auf die fundamentalen Entwicklungen des reagierenden Marktes oder Landes haben.

Abbildung 2 skizziert schematisch unsere Vorstellung von Ansteckung auf Finanzmärkten. Die Korrelation der Zinsen zweier verschiedener Länder ist bis zum Zeitpunkt t konstant. Zum Zeitpunkt t kommt es zu einem negativen idiosynkratischen Ereignis in einem der Länder, z.B. der Herabstufung des Ratings. Dies geht einher mit einem Anstieg der Zinsen in diesem Land. Ansteckung wäre dann gegeben, wenn nun auch die Zinsen in dem anderen Land – das von dem Ereignis ja fundamental unbetroffen ist – stiegen, was wiederum zu einem Anstieg des Korrelationskoeffizienten führt. Bliebe diese Korrelation daraufhin weiterhin hoch, spricht man in der Literatur auch von sogenanntem „herding“, fällt die Korrelation dagegen wieder auf ihr Anfangsniveau zurück, bezeichnen wir den Fall als Ansteckung.[ 6 ]

Abbildung 2: Vorstellung von Ansteckung

3. Das Modell

Das eigentliche Problem bei dieser theoretischen Analyse ist nun die empirische Umsetzung. Es gibt dabei mehrere Möglichkeiten dynamische, also bedingte Korrelationskoeffizienten zu schätzen.[ 7 ] Wir verwenden in unserer Studie das von Engle und Sheppard (2001) und Engle (2002) vorgeschlagene sogenannte Dynamic Conditional Correlation (DCC) Modell. Das DCC ist ein spezieller Fall eines multivariaten GARCH-Modells, das sich besonders für die Analyse dynamischer Korrelationskoeffizienten mit einer großen Anzahl von Variablen eignet.[ 8 ] Im Wesentlichen schreiben wir unser ökonometrisches Modell wie folgt auf:

          ut | Ωt-1 ~(0,Σt|t-1)                       (1)

          Σt|t-1 = DtRtDt                              (2)                                                                                   

In diesem multivariaten Zeitreihenmodell ist ut unser Residuenvektor von ARMA-bereinigten, oder gefilterten Zinsspreads mit bedingter Kovarianzmatrix Σt|t-1 , die also nicht konstant ist. Dieses multivariate GARCH-Modell wird zum DCC-Modell mit bedingten Korrelationskoeffizienten durch Gleichung (2). Die Matrix Rt enthält die für unsere Zwecke wichtigen bedingten, also dynamischen Korrelationskoeffizienten. Die Matrix Dt ist schließlich eine diagonale Matrix mit bedingten Standardabweichungen entlang der Diagonalen.             

Abbildung 3 zeigt die Ergebnisse unserer DCC-Schätzung.[ 9 ] Dabei zeigen die Zeitreihen nun die jeweiligen paarweisen dynamischen Korrelationen zwischen den jeweiligen Spreads zur Bundesanleihe. Genauer gesagt, gibt beispielsweise die pink-farbige Linie die Korrelationen zwischen griechischen und portugiesischen Spreads wieder. Es ist deutlich zu erkennen, dass diese Korrelationen keineswegs konstant sind. Im Gegenteil, wir beobachten zwei Perioden, während derer die Korrelationen der Spreads deutlich zunahmen: die eine ist im vierten Quartal 2009 und die andere zu Beginn des zweiten Quartals 2010. Das waren genau die Perioden, in denen aufgrund schlechter Nachrichten über Griechenland die bereits nervösen europäischen Staatsanleihemärkte weiter unter Druck gerieten.

Abbildung 3: Ergebnisse der DCC-Schätzung

4. Welchen Einfluss haben Rating Herabstufungen Griechenlands auf Portugal?

Bislang haben wir nur die dynamischen Eigenschaften der Korrelationen betrachtet. Am Beispiel Portugals wollen wir nun aber genauer untersuchen, wie sich eine Rating-Herabstufung Griechenlands auf die Zinsen Portugals auswirkt. Dazu betrachten wir die soeben berechnete Korrelationsdynamik der portugiesischen Spreads mit den griechischen Spreads kurz nach der Ankündigung griechischer Rating-Herabstufungen. Wir unterstellen demzufolge, dass die zukünftige Entwicklung der Fundamentaldaten Portugals unabhängig von einer Herabstufung des Ratings Griechenlands ist. Abbildung 4 zeigt unsere Ergebnisse in graphischer Darstellung:

Abbildung 4: Griechenland und Portugal

Die vertikalen Linien kennzeichnen hier jeweils ein Downgrade Griechenlands durch eine der drei großen Rating-Agenturen.[ 10 ] Auch wenn diese graphische Analyse sicherlich unvollkommen ist, so können doch Phasen beobachtet werden, in denen nach Downgrades die Korrelation mit den portugiesischen Zinsen stark angestiegen ist. So z.B. im vierten Quartal 2009 – ein nach unserer Definition klares Zeichen von Ansteckung. Ähnliches gilt für das zweite Quartal 2010.

5. Die Kosten der Ansteckung

Unsere Analyse zeigt also deutlich, dass Ansteckungsgefahren im Euroraum bestehen und dass diese für einzelne Länder, als auch für den Euroraum als Ganzes, gefährlich werden können und bei politischen Entscheidungen deshalb unbedingt berücksichtigt werden sollten. Schließlich bleibt noch einzuräumen, dass unsere Arbeit basierend auf einer dynamischen Korrelationsanalyse von Zinsspreads wenig über die spezifischen Kanäle oder die tatsächlichen Kosten der Ansteckung aussagt. Hier bedarf es weiterer Forschung. Wir zeigen in unserer Arbeit lediglich, dass es diese Ansteckungseffekte im Euroraum tatsächlich gibt

Literatur

Bindseil, U.  und Modery, W. (2011). Ansteckungsgefahren im Eurogebiet und die Rettungsmaßnahmen des Frühling 2010. Perspektiven der Wirtschaftspolitik, 12(3), 215-241.

Chiang, T.C., Jeon, B.N. und Li, H. (2010). Dynamic correlation analysis of financial contagion: evidence from Asian markets. Journal of International Money and Finance, 26 (7), 1206-1228.

Engle, R.F. (2002). Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20, 339–350

Engle, R.F. und Sheppard, K. (2001). Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH. NBER Working Paper No. w8554

Kaminsky, G.L., Reinhart, C.M. und Vegh, C.A. (2003). The unholy trinity of financial contagion. Journal of Economic Perspectives, 17, 4, 51-74.

Missio, S., und Watzka, S., (2011), Financial Contagion and the European Debt Crisis, CESifo Working Paper No. 3554.


  • 1  Basiert auf “Financial Contagion and the European Debt Crisis” von Sebastian Missio und Sebastian Watzka, CESifo Working Paper No. 3554.
  • 2  Die Zeit vom 13.10.2011, „Bei aller Wut – Wieder sollen die Geldinstitute mit Milliarden gestützt werden. Diesmal aber gäbe es eine Alternative“ von Mark Schieritz.
  • 3  FAZ vom 8.10.2011, „Sollen die Griechen raus aus dem Euro?“, Schäuble und Issing im Streitgespräch.
  • 4  Siehe Bindseil und Modery (2011) für eine ausführliche Darstellung verschiedener Ansteckungskanäle und die ergriffenen Rettungsmaßnahmen.
  • 5  Die originale englische Terminologie stammt von Kaminsky et al (2003) und wird als „fast and furious“ reaction bezeichnet. Kaminsky et al (2003) gehen ausführlich auf die Definition von Ansteckung oder im englischen Contagion ein.
  • 6  Siehe auch Chiang et al (2010) für diese Definition der Begriffe und eine ähnliche Studie zur Asienkrise.
  • 7  Siehe z.B. Engle (2002) für einen Vergleich unterschiedlicher Möglichkeiten.
  • 8  Siehe z.B. Missio und Watzka (2011) für eine ausführliche Darstellung des DCC-Modells und seiner Vorteile.
  • 9  In unseren DCC-Schätzungen verwenden wir Matlab-Code, der von Kevin Sheppard dankenswerterweise bereitgestellt wird.
  • 10  Für eine detaillierte Analyse und ausführliche Besprechung der Daten konsultieren Sie bitte unsere Studie, Missio und Watzka (2011).

©KOF ETH Zürich, 8. Nov. 2011

 
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Ansteckungsgefahr, Eurokrise

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