Vorschläge zur Optimierung der Liquiditätsreserve (LCR) unter Basel III

1. Liquidity Coverage Ratio
Teil 1: Optimierung der Liquiditätsreserven unter Basel III
März, 2014
Peter Bichl CAIA, Asset Management
Martin Blum, Asset Management
Emanuel Schörnig, Portfolio Advisory

2. Die regulatorischen Änderungen
2010 hat der Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (BCBC) die Einführung eines
Liquidity Coverage Ratio (LCR) angekündigt. Im Jänner 2013 wurde die
Definition der High-Quality Liquid Assets (HQLA) und der Durchführungszeitplan
(2015 – 2019) aktualisiert. Europäische regulatorische Richtlinien für LCR unter
Basel III wurden im Juni 2013 durch die Capital Requirements – CRD IV/CRR
bestimmt. Die endgültige Ausgestaltung der LCR ist bis zum 30. Juni 2014
festzulegen. Ab dem 1. Jänner 2015 müssen Banken in der Europäischen Union
folgende Vorgaben erfüllen:
a) Tägliche Berechnung der Liquidity Coverage Ratio
b) Bereitstellen eines Liquiditätsportfolios welches mindestens den Netto-
Zahlungsmittelsabfluss der nächsten 30 Tage unter Stress-Szenarien
abdeckt
Geringere Profitabilität der Kreditinstitute
2015 2016 2017 2018
Liquidity Coverage
Requirement
60% 70% 80% 90%
Tabelle 1: LCR Durchführungszeitplan
Quelle: BIS liquidity coverage ratio disclosure standards, Jänner 2014
Die Umsetzung der BASEL III LCR Vorgaben bringt verschiedene Schwierigkeiten
mit sich, die sich in Summe negativ auf die Profitabilität der Kreditinstitute
auswirken. Die Einhaltung einer Mindestliquiditätsquote unter LCR führt vor
allem zu einem erhöhten Anteil des Bestands an hochbonitären Aktiva, die
aufgrund ihrer tendenziell geringen Verzinsung eine reduzierte
Renditeerwartung für das Kreditinstitut zeitigen.
Neben den geringeren Renditeerwartungen entstehen durch die Umsetzung
der LCR weitere Aufwände auf der Passivseite. Hierbei handelt es sich im
Wesentlichen um zusätzliche Systemkosten, wie sie etwa durch Import und
Strukturierung von Daten, Reporting, Szenarioanalysen sowie Cash-Flow-
Modellierung entstehen können.
Die zentrale Herausforderung für Kreditinstitute besteht daher in einer
möglichst effizienten Umsetzung der LCR Vorgaben um den negativen
ökonomischen Auswirkungen (Renditeerwartungen und Kosten) bestmöglich
entgegenzuwirken.
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3. Im weiteren Verlauf beschäftigt sich der Artikel mit der Optimierung des
Liquidity Coverage Requirements und setzt hier in diesem Zusammenhang den
Schwerpunkt auf die Risiko-/Ertragsoptimierung der Liquiditätsreserve. Das
Thema Gesamt-Nettoabflüsse wird zwecks Vervollständigung kurz behandelt
und zu einem späteren Zeitpunkt vertieft (voraussichtlich Q2 2014).
Diagramm 1: LCR Ratio Komponenten
LCR (min. 100%) =
Bestand an HQLA
Gesamter Nettoabfluss von Barmitteln
in den nächsten 30 Kalendertagen
Die Optimierung des Liquidity Coverage Ratios basiert auf zwei wesentlichen
Komponenten.
Einerseits kann eine Verbesserung der LCR durch einen strukturierten Anlage-
bzw. Optimierungsprozess erreicht werden. In diesem Zusammenhang schlagen
wir eine Optimierung des Portfolios vor, die aus der Schnittmenge von
regulatorischen Vorgaben und bankinternen Risikomanagement Richtlinien das
Portfolio mit dem bestmöglichen Risiko-/Ertragspotential ermittelt.
Andererseits wird eine Verbesserung durch die exakte Bestimmung und
Berechnung der Gesamt-Nettoabflüsse von Barmitteln erreicht. Eine möglichst
genaue Prognose der Nettoabflüsse hilft die Schwankungen des benötigten
Liquiditätspuffers besser zu bestimmen. Hierbei liegt das Hauptaugenmerk auf
einer genauen Erfassung von erwarteten Zu- und Abflüssen über einen
Zeitraum von 30 Kalendertagen.
Letztere stützt sich auf eine detaillierte Bilanz- und Cashflow Analyse auf Basis
einzelner Positionen. Wie bereits eingangs erwähnt liegt der Schwerpunkt
dieses Artikels in der Optimierung des Liquiditätspuffers. Die Optimierung der
Nettoabflüsse wird in einem separaten Artikel voraussichtlich Q2 2014
diskutiert.
Der verbleibende Teil des Artikels ist dazu gedacht einen Einblick in den Anlage-
und Optimierungsprozess für den Bestand an HQLAs zu geben. In diesem
Zusammenhang werden die Bestandteile des Anlageprozesses kurz erklärt und
mit Beispielen dargestellt.
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Quelle: BIS Liquidity coverage ratio disclosure standards, Jänner 2014

4. Wir konzentrieren uns darauf, jene Punkte, die wesentlich für die Veranlagung
und Optimierung des Liquiditätspuffers sind, darzustellen. Die praktische
Umsetzung beinhaltet ein breiteres Spektrum an Anlageklassen und
Restriktionen bzw. Zielfunktionen. Gerne besprechen wir jederzeit diese und
weitere Themen im Detail.
Vorschläge zur Portfoliooptimierung
Anlageprozess und Anlageuniversum
Die Basis für ein risiko-/ertragsoptimiertes Liquiditätsportfolio bildet ein
strukturierter Investmentprozess, welcher sowohl qualitative als auch
quantitative Faktoren berücksichtigt.
Regulatorische Vorgaben VorgabenInternes RM
Optimiertes
LCR Portfolio
Anlage-
universum
Qualitative/Quantitative Optimierung
1 2 3
4
Neugewichtung/Anpassung
Diagramm 2: Investmentprozess LCR Portfolio
Für die weitere Darstellung des Prozesses werden ausschließlich Level 1 HQLA
Aktiva mit 0% Risikogewichtung berücksichtigt, da zu diesem Zeitpunkt noch
keine endgültige Definition aller HQLAs vorliegt und jene Aktiva den Hauptanteil
in der Liquiditätsreserve bilden (siehe Diagramm 3).
Das Anlageuniversum setzt sich aus der Schnittmenge von regulatorischen
Richtlinien und den jeweiligen bankinternen Risikolimits zusammen. Aufgrund
von Neuemissionen, Änderungen von Risikolimits und anderen Faktoren
unterliegt das Anlageuniversum stetiger Veränderung.
Level 2A covered bonds (AA- or better), 1.8%
Level 2B RMBS, 0.3%
Diagramm 3: Verteilung der HQLAs – Globale Banken
Level 1 (0% RW), 53.5%
Level 1 (cash & withdrawable CBKR), 31%
Level 1 (>0% RW), 3.9%
Level 2A (20% RW sovereigns, CBKs & PSEs), 6%
Level 2A non-financial corporate bonds (AA- or better), 1.9%
Level 2B non-financial corporate bonds (BBB- to A+), 0.5%
Level 2B non-financial common equity shares, 1.1%
Quelle: Basel III Monitoring Report 2013
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Quelle: Ithuba Capital

5. Qualitative Optimierung – Credit Scores
Nachdem das Anlageuniversum definiert wurde, wird eine „Qualitätskontrolle“
vorgenommen. Es werden sogenannte Credit Scores (von -2 bis +2) an einzelne
Länder vergeben. Diese Credit Scores leiten sich aus einer quantitativen und
qualitativen Analyse ab und bestimmen die jeweilige Länderallokation in dem
späteren Optimierungsprozess.
Die quantitative Analyse basiert auf einem Fair-Value-Spread-Modell. Letztere
signalisiert ob eine fundamentale Über- oder Unterbewertung der Anleihen
vorliegt. Die qualitative Analyse umfasst Eventrisiko, Policy- und Rating
Analysen. Sie sorgt dafür, dass ein größeres Spektrum an Risiko- und Bottom-Up
Faktoren in den Credit-Scores berücksichtigt wird.
0.4
0.8
1.2
1.6
1.4 1.9 2.4 2.9 3.4 3.9 4.4 4.9
PortfolioRendite
Duration
Szenario 1 (Max.)
Szenario 2 (5bps)
Szenario 3 (20bps)
Diagramm 4: Effizienzkurve – Optimierte Liquiditätsportfolios
Quantitative Optimierung mit Credit Score Overlay
In einem weiteren Schritt wird in einem quantitativen Optimierungsprozess
eine Effizienzkurve in Abhängigkeit von den jeweiligen regulatorischen- und
internen Risikolimits berechnet. Die verschiedenen Effizienzkurven in
Diagramm 4 unterscheiden sich aufgrund unterschiedlich starken Einflusses der
Credit Scores im Optimierungsprozess.
Die Effizienzkurve „Szenario 1 (Max.)“ zeigt alle Portfolios mit einer maximalen
Rendite für die jeweilige Duration. In „Szenario 2 (5bps)“ wird in der
Portfoliozusammensetzung neben der Rendite auch der Credit Score optimiert.
Hierbei wird ein Kompromiss zwischen einem Renditeverlust von max. 5bps und
einem Portfolio mit höherem Credit Score eingegangen. Analog hierzu ist
„Szenario 3 (20bps)“ zu verstehen.
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Quelle: Ithuba Capital

6. -0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
1.4 1.9 2.4 2.9 3.4 3.9 4.4 4.9
CreditScore
Duration
Szenario 1 (Max.)
Szenario 2 (5bps)
Szenario 3 (20bps)
Der Verlauf der Credit Scores relativ zur Duration wird in Diagramm 5
dargestellt. „Szenario 1 (Max.)“ repräsentiert jene Portfoliozusammenstellung
welche den schlechtesten Credit Score aufweist, da ausschließlich die Rendite
maximiert wurde. In „Szenario 2 (5bps)“ kommt es zu einer deutlichen
Verbesserung des Credit Scores bei einem minimalen Renditeverlust von 5bps.
Bei einem Renditeabschlag von 20bps gegenüber dem renditemaximierten
Portfolio „Szenario 1 (Max.)“ ergeben sich Portfoliokombinationen mit dem
höchstmöglichen Credit Score.
Obwohl der Renditeverlust zwischen Szenario 1 und Szenario 2 lediglich 5bps
beträgt, ist die tatsächliche Portfolioallokation sehr unterschiedlich (siehe
Diagramm 6). Im Vergleich erzielt Szenario 2 bei einer Duration von 2,9 Jahren
einen Credit Score von 0,08 - deutlich höher als in Szenario 1 (-0,55).
Diagramm 5: Credit Scores entlang den Effizienzkurven
CS (2) = 0.08
CS (1) = -0.55
Diagramm 6: Portfolioallokation bei einer Duration von 2,9 Jahren
5%
5%
5%
9%
10%
10%
16%
20%
20%
NIB
Schweden
Niederlande
EFSF
Italien
Spanien
Frankreich
EIB
KFW
0% 10% 20%
Portfolio: Szenario 1 (Max.) Portfolio: Szenario 2 (5bps)
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Quelle: Ithuba Capital
Quelle: Ithuba Capital
3%
5%
5%
9%
10%
10%
18%
20%
20%
Schweden
Finnland
Frankreich
EIB
Italien
Spanien
Deutschland
KFW
Niederlande
0% 5% 10% 15% 20%

7. Optimierung mit Durationssignal
Ähnlich wie für die Beurteilung der Credit Scores wird für das Durationssignal
mit Hilfe einer Skala von -2 (e.g. long Duration) bis +2 (e.g. short Duration) das
direktionale Zinsrisiko festgelegt.
Das Signal basiert auf einem Fair-Value-Rendite-Model (i.e. Risikoprämien in
5J5J Terminkontrakten) und einer Analyse der Einflussfaktoren, die eine
Abweichung vom sogenannten „Fair-Value“ auslösen. Die Kombination der
beiden Analysen ergibt das Durationssignal.
Im nächsten Schritt werden anhand einer Szenario Analyse die Ereignisse,
welche eine schrittweise Änderung des Durationssignals hervorrufen, bestimmt
(siehe Diagramm 7). Ausgehend von dem Durationssignal (DS) ändert sich z.B.
im Szenario 4 (1% positiver BIP Wachstumsschock) das Durationssignal auf
„Short Duration (2)“ und signalisiert somit das Zinsrisiko im Portfolio zu
verringern.
Diagramm 7: Durationssignal und Szenario Beispiele
Einfluss-
faktoren
Fair-Value
Model
Durations-
signal (DS)
Szenario DS
1% geringere Inflations-
erwartung in 5 Jahren
-2
ECB QE1 -1
ECB QE2 1
1% postiver BIP Wachstums-
schock
2
DS Bandbreite
z.B. 2-5 Jahre
Um das Durationssignal auf ein individuelles Risikobudget anzupassen, werden
die Extremszenarien in Erwartungswerte umgewandelt und das Gewinn-
/Verlustpotential quantifiziert. Diese Eckpunkte dienen als Grundlage für die
Bestimmung der Durationsbandbreite in der, basierend auf dem
Durationssignal, das Portfolio mit der maximalen Rendite gewählt wird (siehe
Diagramm 8).
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8. Ein transparenter und strukturierter Anlageprozess
Gegenüber einem diskretionären Ansatz bietet die strukturierte Optimierung
einen transparenten und nachvollziehbaren Anlageprozess. Das Resultat
(dargestellt in Diagramm 8) ist ein renditemaximiertes Portfolio, welches neben
den regulatorischen und bankinternen Richtlinien auch andere fundamentale
Faktoren wie Zinsrisiko und Spreadrisiko berücksichtigt.
Dieser Prozess ermöglicht einen sehr hohen Grad an Flexibilität. Der Anleger
entscheidet selbst wie stark die Credit-Score-Analyse in diesem Prozess
gewichtet wird und auch welcher Credit-Score-Input gewählt werden soll.
Ebenfalls entscheidet der Anleger inwieweit die Marktmeinung und das
gewünschte Zinsrisiko berücksichtigt werden. Abschließend kann festgehalten
werden, dass diese Vorgehensweise einen sehr stabilen, strukturierten und
transparenten Anlageprozess ermöglicht.
Wie zu Beginn angemerkt wurde liegt der Fokus dieses Artikels darauf,
grundlegende Themen hinsichtlich der LCR HQLA Optimierung abzudecken.
HQLA Level 1 (RW>0%), Level 2 Assets und bilanztechnische Aspekte wie z.B.
die Allokation zwischen HTM, AFS und AFV Portfolios wurden nicht
berücksichtigt. Wir sind jedoch jederzeit gerne bereit unsere Lösungsvorschläge
zu diesen und weiteren Themen im Detail zu besprechen.
0.4
0.8
1.2
1.6
1.4 1.9 2.4 2.9 3.4 3.9 4.4 4.9
PortfolioRendite
Duration
Szenario 1 (Max.)
Szenario 2 (5bps)
Szenario 3 (20bps)
Diagramm 8: Effizienzkurve – Optimierte Liquiditätsportfolios
-2 -1 0 1 2
Durationsbandbreite
Optimiertes Portfolio
Diagramm 9: Weitere Überlegungen zur Portfoliooptimierung
• Ausweitung des Anlageuniversum auf regionale Anleihen und HQLA Level 1
(RW>0%) bzw. HQLA Level 2 Assets
• Weitere Optimierungsparameter
• Weitere Risiko- und Volatilitätsmaße (e.g. VaR, Szenarios, …)
• Haircuts (Level 2 Assets)
• RWA und ROE
• Finanzierungskosten
• Internes und externes Reporting (Risiko und Regulator)
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Quelle: Ithuba Capital

9. Q1 2014
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