Über Korruption und Zahlungsunfähigkeit

06. Sep 2018 | Blog

VON Kevin Windisch

Welche Auswirkungen wird Chemnitz auf die Finanzmärkte haben? Diese schwach glimmende Frage lohnt sich, etwas genauer unter die Lupe genommen zu werden. Gemeint sind natürlich nicht die jüngsten Ereignisse rund um die Ausschreitungen in der sächsischen Stadt, sondern eine Studie der TU Chemnitz, die sich der Frage der Korruption in Zusammenhang mit Default-Wahrscheinlichkeiten gewidmet hat. Die Ergebnisse sind eindeutig. Umso korrupter ein Land ist, umso höher ist auch die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls. Die Union Asset Management geht in einer Studie aus dem Jahr 2014 diesbezüglich noch mehr in die Tiefe. Wir lesen hier im Vorwort folgende Zeilen:

 

„Ist es einfach nur ein Zufall, wenn Staaten, die eine falsche Finanz- und Fiskalpolitik betreiben, gleichzeitig über niedrige Umweltstandards oder erhöhte Korruptionsraten verfügen? Der Korruption wollen wir in dieser Metastudie besondere Aufmerksamkeit schenken. Sie ist in Europa, aber auch in vielen Emerging Markets ein nicht zu unterschätzender Teilaspekt der Nachhaltigkeitsthematik. Experten sehen schon seit Längerem einen direkten Zusammenhang zwischen Korruption und der erhöhten Gefahr von Staatsbankrotten. Sind die Indizien belastbar genug, um das Thema nun auch verstärkt im Asset Management zu berücksichtigen? Wir versuchen mit dieser Studie, diese zunächst aus dem Bauchgefühl resultierende Vermutung auch empirisch zu untermauern und herauszufinden, welche Bedeutung der Korruptionsaspekt als Teil eines Risikofilters für Kreditratings spielen kann.“

 

Nun gut, stelle ich hier fest, es mag mit Sicherheit diesen Zusammenhang zwischen Korruption und Zahlungsausfällen geben. Nur wie sieht die Abhängigkeit zwischen Bonität und Korruption aus? Wenn nämlich niedrige Werte im CPI (Corruption Perceptions Index, Transparency International), der ein anerkanntes Maß für Korruption darstellt, mit einer niedrigen Bonität einhergehen, dann kann die Debatte von Neuem beginnen.

 

Ich habe mir dementsprechend die aktuellen CPI-Werte und Bonitäten von 136 Staaten nebeneinander dargestellt. Da beim CPI niedrige Werte für hohe Korruption stehen, musste ich die Zahlen invertieren, damit ich sie mit den Bonitäten vergleichen konnte. Bei den Bonitäten habe ich AAA mit 1 definiert und erhöhe die Zahl mit jedem Notch um eine Ganze. In der folgenden Abbildung sehen Sie die Ergebnisse des Vergleichs.

 

Quelle: Transparency International, Eigene Darstellung

 

Es gibt einen direkten Zusammenhang zwischen Bonität und Korruption. Eine Korrelationsanalyse ergibt einen Wert von 0,684. Daraus folgt, dass rund 50% der Bonität durch den Faktor Korruption erklärt werden können. Im zweiten Schritt habe ich die Daten kategorisiert, um Ausreißer zu eliminieren und noch die Default-Wahrscheinlichkeiten absolut auf 10 Jahre inkludiert.

 

Quelle: Transparency International, Eigene Darstellung

 

In dieser Abbildung sieht man den Zusammenhang zwischen Bonität, Default und CPI noch besser. Länder mit einer Top-Bonität haben hohe CPI-Werte und niedrige Ausfallswahrscheinlichkeiten. Mit sinkender Bonität steigt die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls deutlich an, während gleichzeitig die CPI-Werte sinken.

 

Wie ist nun die Korrelation zwischen Korruption und Default zu bewerten? Da es einen sehr starken Zusammenhang zwischen der Korruption und dem Rating gibt, ist diese Frage nicht so einfach zu beantworten. Wenn man diesen Effekt nämlich rausrechnet, bleibt mit Sicherheit deutlich weniger Aussagekraft übrig, als in den beiden eingangs genannten Studien propagiert wird. Ob dieser Rest immer noch signifikant ist, bezweifle ich zwar, müsste aber noch getestet werden. Übrig bleibt die Erkenntnis, dass Korruption als wesentlicher Faktor bei der Anleihenanalyse nicht unbedingt benötigt wird. Der Zusammenhang zwischen Bonität und Default ist keine Neuigkeit und wird von uns schon seit Jahrzehnten systematisch im Rahmen unserer E-Fixis Strategie bei der Bewertung von Anleihen mitberücksichtigt.

 

 

Hier können Sie den Verfasser gerne kontaktieren: kevin.windisch@securitykag.at