Zentralbankinterventionen bei Liquiditätsschocks / Emergency Liquidity Assistance (ELA)

Modell zur optimalen Reaktion auf Liquiditätsschocks mit Dynare Simulation

Diploma Thesis , 2009 , 84 Pages , Grade: 1,7

Economics - Monetary theory and policy

In der vorliegenden Arbeit sollen Zentralbankinterventionen bei Liquiditätsschocks anhand eines Liquiditätsmodells* untersucht werden, um daraus Implikationen für zukünftige Liquiditäts-ereignisse und eine optimierte Finanzmarktregulierung ableiten zu können. Die zentrale Problemstellung liegt darin begründet, wie eine optimale geldpolitische Intervention der Zentralbank bei Liquiditätsschocks unter Berücksichtigung der Trade-Offs ausgestaltet und bewertet werden kann. Die Motivation für die Untersuchung von Liquiditätsschocks beruht auf der aktuellen Liquiditätskrise, in deren Verlauf Zentralbanken weltweit Geschäftsbanken eine sogenannte Emergency Liquidity Assistance (ELA) bzw. einen Lender of Last Resort (LOLR) zur Verfügung stellten. Obwohl die Abgrenzung zwischen einem Liquiditätsschock und einer Liquiditätskrise nicht eindeutig ist und diese unterschiedliche Ursachen haben können bzw. unterschiedliche Stadien des gleichen Phänomens darstellen, erscheint eine Extrapolation der Ergebnisse aus der Analyse von Liquiditätsschocks im Modellkontext, auf Ereignisse wie die
aktuelle Liquiditätskrise, plausibel. Der theoretische Teil der Analyse basiert auf dem Liquiditätsmodell von Sauer* (2007a, Kapitel 2ff), und wird um eine empirische Zusammenfassung der geldpolitischen Reaktion der
Europäischen Zentralbank im Verlauf der aktuellen Liquiditätskrise ergänzt. Von unterschiedlichen Autoren werden zahlreiche historische Liquiditätsschocks identifiziert.
So untersuchte bspw. Neely (2004, S. 31ff) für die USA die Reaktion der Federal Reserve Bank (FED) auf drei Liquiditätsschocks im Zeitraum 1987 bis 2001.3 Zwar waren diese
Schocks zum einen sehr heterogen in Bezug auf die Ursachen sowie die lokalen und globalen Auswirkungen, dennoch reagierte die FED in allen drei Fällen auf die Finanzmarktturbulenzen
als Lender of Last Resort (LOLR), um die Folgen für die Realwirtschaft und die Zahlungsverkehrssysteme abzufedern (vgl. Neely 2004, S. 40). Im Rahmen dieser Arbeit sollen gezielt die Auswirkungen der Zentralbankintervention im Modellkontext untersucht werden, da dies eine Systematisierung der Problematik und einen Vergleich unterschiedlicher Lösungsansätze ermöglicht. Eine große Bedeutung wird dabei dem Moral Hazard der Banken in Bezug auf die Ausgestaltung der regelbasierten Zentralbankintervention(LOLR) beigemessen.

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Problemstellung

2 Analyse der Zentralbankinterventionen bei Liquiditätsschocks
2.1 Transformation des Ausgangsmodells
2.1.1 Zeitliche Struktur des transformierten Modells
2.1.2 Der Interbankenmarkt
2.1.3 Der Kreditverbriefungsmarkt
2.1.4 Der Liquiditätsschock ohne Zentralbankintervention
2.1.5 Intervention der Zentralbank auf dem Interbankenmarkt
2.2 Statische Analyse des Modells
2.2.1 Analyse ohne Zentralbankintervention
2.2.2 Analyse der diskretionären Zentralbankintervention
2.2.3 Analyse der regelbasierten Zentralbankintervention
2.2.3.1 Unbegrenzter Lender of Last Resort
2.2.3.2 Begrenzter Lender of Last Resort
2.2.3.3 LOLR begrenzt auf große Liquiditätsschocks
2.2.3.4 Optimaler Lender of Last Resort
2.2.4 Gewichtung der Preis- und Outputlücke
2.3 Dynamische Analyse
2.3.1 Das dynamische Modell
2.3.2 Simulation ohne Zentralbankintervention
2.3.3 Simulation mit diskretionärer und regelbasierter Zentralbankintervention
2.3.4 Analyse der Persistenz in den Lag-Parametern
2.3.5 Gewichtung der Outputlücke im dynamischen Kontext

3 Liquiditätsversorgung durch die Europäische Zentralbank

4 Liquiditätsregulierung bei Banken

5 Schlussfolgerungen und kritische Würdigung

Literaturverzeichnis

Anhang

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Zeitliche Struktur des transformierten Modells

Abb. 2: Interdependenzen zwischen Banken, Interbankenmarkt und Zweckgesellschaft

Abb. 3: Funktionsweise der Zweckgesellschaft

Abb. 4: Schockübertragung ohne Zentralbankintervention

Abb. 5: Modell mit diskretionärer Zentralbankintervention

Abb. 6: Nutzenfunktion der Banken

Abb. 7: Optimierungskalkül der Banken bei aggregiertem Risiko

Abb. 8: Konsum in Perioden t = 1, t = 2 in Abhängigkeit von gamma

Abb. 9: Menge durch die Zentralbank gekaufter CP in Abhängigkeit von gamma

Abb. 10: Produktionspotential in Abhängigkeit vom Eigenkapital

Abb. 11: Menge an Repogeschäften und Volumen des unbegrenzten LOLR

Abb. 12: Erwartungen der Banken

Abb. 13: Lender of Last Resort mit L (max) = 0.0363

Abb. 14: Auswirkungen der Erwartungen und des tatsächlichen LOLR auf LIQ und Z*

Abb. 15: Optimale Interventionsschranke

Abb. 16: Neue Verlustfunktion der Zentralbank

Abb. 17: Optimaler LOLR vs. optimale diskretionäre ELA

Abb. 18: Dynamische Simulation ohne Zentralbankintervention

Abb. 19: Dynamische Simulation der optimalen diskretionären Zentralbankintervention

Abb. 20: Simulation des optimalen Lender of Last Resort

Abb. 21: Optimale diskretionäre ELA bei temporärem und permanentem Schock

Abb. 22: Optimaler Lender of Last Resort bei temporärem und permanentem Schock

Abb. 23: Dynamische Analyse der Gewichtung der Outputlücke

Abb. 24: Hauptrefinanzierungssatz/3-M-Euribor-Spread

Abb. 25: Hauptrefinanzierungs- und Einlagefazilität, Ausleihungen an Kreditinstitute

Abb. 26: Spitzenrefinanzierungsfazilität und USD-Swaps

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Wesentliche Unterschiede zwischen den Modellen

Tab. 2: Übersicht zur Transformation des Modells

Tab. 3: Sensitivitäten der Schranken auf verschiedene Parameter

Tab. 4: Ausgangswerte für die statische Analyse der Zentralbankintervention

Tab. 5: Ergebnisse der diskretionären ELA

Tab. 6: Vergleich der Resultate einer optimalen diskretionären ELA

Tab. 7: Ergebnisse des unbegrenzten LOLR

Tab. 8: Ergebnisse des begrenzten LOLR

Tab. 9: Ergebnisse der optimalen Interventionsschranke

Tab. 10: Ergebnisse des optimalen LOLR

Tab. 11: Variation des Parameters omega

Tab. 12: Ausgangswerte der dynamischen Simulationen

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Problemstellung

In der vorliegenden Arbeit sollen Zentralbankinterventionen bei Liquiditätsschocks anhand eines Liquiditätsmodells* untersucht werden, um daraus Implikationen für zukünftige Liqui-ditätsereignisse und eine optimierte Finanzmarktregulierung ableiten zu können. Die zentrale Problemstellung liegt darin begründet, wie eine optimale geldpolitische Intervention der Zent-ralbank bei Liquiditätsschocks unter Berücksichtigung der Trade-Offs^[1] ausgestaltet und be-wertet werden kann. Die Motivation für die Untersuchung von Liquiditätsschocks beruht auf der aktuellen Liquiditätskrise, in deren Verlauf Zentralbanken weltweit Geschäftsbanken eine sogenannte Emergency Liquidity Assistance (ELA) bzw. einen Lender of Last Resort (LOLR) zur Verfügung stellten. Obwohl die Abgrenzung zwischen einem Liquiditätsschock und einer Liquiditätskrise nicht eindeutig ist und diese unterschiedliche Ursachen haben können bzw. unterschiedliche Stadien des gleichen Phänomens darstellen, erscheint eine Extrapolation der Ergebnisse aus der Analyse von Liquiditätsschocks im Modellkontext, auf Ereignisse wie die aktuelle Liquiditätskrise, plausibel.

Der theoretische Teil der Analyse basiert auf dem Liquiditätsmodell von Sauer* (2007a, Ka-pitel 2ff), und wird um eine empirische Zusammenfassung der geldpolitischen Reaktion der Europäischen Zentralbank im Verlauf der aktuellen Liquiditätskrise ergänzt.^[2]

Von unterschiedlichen Autoren werden zahlreiche historische Liquiditätsschocks identifiziert. So untersuchte bspw. Neely (2004, S. 31ff) für die USA die Reaktion der Federal Reserve Bank (FED) auf drei Liquiditätsschocks im Zeitraum 1987 bis 2001.^[3] Zwar waren diese Schocks zum einen sehr heterogen in Bezug auf die Ursachen sowie die lokalen und globalen Auswirkungen, dennoch reagierte die FED in allen drei Fällen auf die Finanzmarktturbulen-zen als Lender of Last Resort (LOLR), um die Folgen für die Realwirtschaft und die Zah-lungsverkehrssysteme abzufedern (vgl. Neely 2004, S. 40).

Daraus lässt sich schlussfolgern, dass die Idee einer optimalen geldpolitischen Reaktion auf Liquiditätsschocks in einem Modell umgesetzt und allgemein für Zentralbanken, generalisiert werden kann. Insbesondere in den vergangenen zwei Jahren wurden in der wissenschaftlichen Literatur zahlreiche Modelle zur Erklärung bestimmter Aspekte von Banken- und Liquiditäts-krisen entwickelt, die zur Analyse der aktuellen Liquiditätskrise beitragen können. So erklä-ren, u.a. Cao, Illing (2008, S. 18ff) den Moral Hazard von Banken bei einer regelbasierten Zentralbankintervention, Kempa (2008, Kapitel 2) und Allen, Carletti (2006, Kapitel 2) die unter Umständen fehlenden Hedgemöglichkeiten gegen Liquiditätsrisiken bzw. die Folgen der Marktbewertung auf die Marktliquidität und Gorton, Huang (2006, Kapitel III) den Zusam-menhang zwischen Liquidität und Bankenkrisen.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen gezielt die Auswirkungen der Zentralbankintervention im Modellkontext untersucht werden, da dies eine Systematisierung der Problematik und einen Vergleich unterschiedlicher Lösungsansätze ermöglicht. Eine große Bedeutung wird dabei dem Moral Hazard der Banken in Bezug auf die Ausgestaltung der regelbasierten Zentral-bankintervention (LOLR) beigemessen.

Der Aufbau der Arbeit ist so strukturiert, dass diese Aspekte aus verschiedenen Perspektiven betrachtet und bewertet werden können: Zunächst werden im zentralen Kapitel 2 unterschied-liche Varianten von Zentralbankinterventionen untersucht. Um die Ergebnisse interpretieren zu können, ist eine Transformation bzw. Anpassung des Ausgangsmodells von Sauer notwen-dig (dazu mehr in Kapitel 2.1). Die statische Analyse (Kapitel 2.2) wird dezidiert auf den formalen Zusammenhängen des Modells von Sauer durchgeführt und weist eine hohe mathe-matische Genauigkeit auf. Sie dient der Vorbereitung der dynamischen Analyse (Kapitel 2.3), welche die Übertragungs- und Anpassungsprozesse transparenter macht und die Implementie-rung von Modellerweiterungen vorsieht. Das statische und dynamische Modell weichen nicht unwesentlich voneinander ab, wobei das dynamische Modell in größerem Umfang angepasst wurde, jedoch einen geringeren Grad an Abstraktion aufweist. Die nachfolgenden Kapitel 3 und 4 gehen überblicksartig auf die wesentlichen Aspekte der Liquiditätsversorgung durch die Zentralbank in der wirtschaftlichen Realität und die Bankenregulierung ein, insbesondere im Hinblick auf die aktuelle Finanzkrise. Im abschließenden Kapitel werden die theoretischen Ergebnisse und die Eigenschaften des Liquiditätsmodells unter Berücksichtigung der Erkenn-tnisse der vorangegangenen Kapitel kritisch gewürdigt.

2 Analyse der Zentralbankinterventionen bei Liquiditätsschocks

Die Analyse der Zentralbankintervention bei Liquiditätsschocks erfolgt in drei Schritten. In Kapitel 2.1 wird zuerst die Transformation des Ausgangsmodells von Sauer vorgenommen. Die eigentliche Analyse wird in den Kapiteln 2.2 und 2.3 durchgeführt. Die statische Analyse basiert auf den Formalzusammenhängen des Modells von Sauer und unterlegt die allgemeinen Tendenzaussagen mit konkreten numerischen Resultaten und testet die Robustheit der Mo-dellvariablen in Bezug auf Parameteränderungen (Kapitel 2.2.4). Die anschließende dynami-sche Analyse baut auf die Ergebnisse der statischen Analyse auf, unterliegt jedoch nicht mehr den exakten, formalen Prämissen die bei der statischen Analyse vorausgesetzt wurden. Die eingesetzte Software ist das Matlab-Tool Dynare, das zur Modellierung und Simulation von Dynamic Stochastic General Equilibrium - Ansätzen (DSGE) in der wissenschaftlichen Arbeit standardmäßig verwendet wird. Die dynamische Analyse soll dazu dienen, die Übertragungs-und Anpassungsmechanismen in Folge eines Liquiditätsschocks zu analysieren, anstatt wie bei der statischen Analyse nur Ausgangs- und Endzustände zu vergleichen. Denn gerade die Geschwindigkeit und Dauer der Übertragungs- und Anpassungsprozesse erlaubt erst einen tieferen Einblick in die Trade-Offs der Zentralbank und die Effektivität der Zentralbankinter-ventionen.

Sowohl die Ausgangswerte der Parameter als auch die Verständnis des Begriffs Zentralbank-intervention bedürfen einer kurzen einleitenden Erklärung. Ein Teil der Parameter ist im Symbolverzeichnis bzw. in Tabelle 2 aufgeführt. Die Ausgangswerte wurden nicht beliebig gewählt, sondern von Sauer für w, s, R, beta, rho und p übernommen. Diese fließen in die Berechnungsformeln für die Variablen und andere Parameter ein. Im nächsten Schritt wurde für omega der Wert 0.5 gewählt. Die Begründung kann einerseits modelltheoretisch - wie in Kapiteln 2.2.4 und 2.3.5 demonstriert – gestützt werden. Andererseits impliziert dieser Wert, dass die Outputlücke nur mit halbem Gewicht im Vergleich zur Preislücke in die Verlustfunk-tion der Zentralbank einfließt. Diese Ungleichgewichtung wird durch die Parameter für die marginalen Effekte der Zentralbankintervention auf das Preisniveau (tau) und den Output (kappa) etwas revidiert: Die Preislücke mit Gewichtung 1 und Preiseffekt tau = 0.9221 und die Outputlücke mit Gewichtung omega = 0.5 und Outputeffekt = 1.5942; der kumulierte Ge-samteffekt ist für den Preis mit 0.9221 etwas höher als 0.7971 für die Produktion (siehe auch

Fußnote 29, S. 18, und Fußnote 49, S. 33). Aus dem Formalzusammenhang ergeben sich so-mit die in Tabelle 4, S. B angegebenen Ausgangswerte.

Die Begriffe Emergency Liquidity Assistance (ELA) und Lender of Last Resort (LOLR) wer-den in der wissenschaftlichen Literatur (siehe Freixas et al. 2004, Kapitel 2) häufig synonym verwendet und definieren eine Kreditlinie oder eine Kreditvereinbarung zwischen der Zent-ralbank und einer speziellen Bank (vgl. Jakas 2008, S. 9f). In dieser Arbeit werden lediglich aggregierte Liquiditätsschocks analysiert, sodass dieses Begriffsverständnis nicht zielführend wäre. Deswegen steht ELA für eine diskretionäre Zentralbankintervention, die von den Marktteilnehmern nicht antizipiert und nicht im Optimierungskalkül berücksichtigt wird. Un-ter dem LOLR ist dagegen eine regelbasierte Zentralbankintervention zu verstehen, die von den Banken antizipiert wird. Dieser Unterschied ist sowohl in der statischen als auch dynami-schen Analyse von Relevanz.

2.1 Transformation des Ausgangsmodells

Das Ausgangsmodell von Sauer (2007a, Kapitel 2) ist ein sogenanntes „Macro-Finance“-Modell (vgl. Cassola 2008, S. 5). Prinzipiell ist es dazu geeignet, die Auswirkungen von Li-quiditätsversorgungsmaßnahmen der Zentralbank in Folge von Liquiditätsschocks (Emergen­cy Liquidity Assistance / Lender of Last Resort) auf die Finanzmärkte und die Realwirtschaft zu untersuchen. Grundsätzliche Probleme im Zusammenhang mit der ELA bzw. dem LOLR^[4] stellen, u.a. die Finanzmarktstabilität und der Moral Hazard Effekt^[5] dar (vgl. Freixas et al. 2004, S. 1085ff). Das Modell von Sauer hat gegenüber zahlreichen anderen Liquiditätsmodel-len^[6] zwei wesentliche Vorzüge im Hinblick auf die Problemstellung der vorliegenden Arbeit: Erstens wird der Emergency Liquidity Assistance bzw. dem Lender of Last Resort eine zent-rale Bedeutung beigemessen und zweitens wird der Liquiditätsbegriff in einer mikroökonomi-schen als auch makroökonomischen Ausprägung im Modell integriert. Zudem ermöglicht die Modellstruktur eine weiterführende statische bzw. dynamische Analyse der betrachteten Zu-sammenhänge (siehe Kapitel 2.2, 2.3).

Dennoch wird eine „Transformation“ einzelner Bestandteile des Ausgangsmodells vorge-nommen, um andere Sachverhalte erklären zu können (siehe Tabelle 1 für wesentliche Ände-rungen).^[7] Die Struktur des Modells soll dabei prinzipiell nicht verändert werden, d.h. die ma-thematischen Gleichungen, Parametrisierung der Schocks und Nutzenmaximierungsansätze bleiben erhalten. Die Transformation verfolgt insbesondere das Ziel, den Bankkapitalkanal^[8] in das Modell zu integrieren und in diesem Kontext die Trade-Offs der Zentralbankinterventio-nen dezidiert zu analysieren. Zu diesem Zweck werden, u.a. Banken, der Kreditverbriefungs-markt und Eigenkapital (siehe Tab. 1) eingeführt. Während im Modell von Sauer der Liquidi-tätsschock und die geldpolitische Intervention (ELA / LOLR) direkt vom Assetmarkt in die Realwirtschaft übertragen werden, erfolgt dies im transformierten Modell indirekt über den Kreditverbriefungsmarkt.^[9] Bei der Analyse der Geldpolitik bei Ereignissen, wie z.B. der ak-tuellen Liquiditätskrise, ist jedoch die Existenz eines Kreditmarktes im Modell unentbehrlich. Das Ausgangsmodell von Sauer verfügt über Investoren, die das Kalkül verfolgen ihren Nut-zen aus dem Konsum von Gütern über zwei Perioden zu maximieren. Dem Modell fehlen jedoch Banken, wie von Cassola (2008, S. 15) angemerkt wurde. Um die Grundstruktur des Modells nicht zu verändern, wurden im transformierten Modell Investoren durch Banken substituiert (siehe Tab. 1).^[10] Diese sind aufgrund der Nutzenmaximierung, der Weitergabe des Schocks, der Zentralbankintervention und der Partizipation am Kreditverbriefungsmarkt (Sauer: Gütermarkt), integraler Bestandteil des transformierten Modells. Des Weiteren wurde der Assetmarkt in Interbankenmarkt umbenannt, da nun ausschließlich Banken auf diesem Markt aktiv am Handel teilnehmen können. Weitere wesentliche Änderungen betreffen den Gütermarkt, welcher durch einen Kreditverbriefungsmarkt substituiert wird. Auf diesem wer-den mit dem Eigenkapital (Sauer: Kapital) der Banken und Arbeitern als Produktionsfaktoren, Kredite an die Realwirtschaft vergeben und anschließend verbrieft.

Tab. 1: Wesentliche Unterschiede zwischen den Modellen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Tabelle in Anlehnung an Sauer (2007a, S. 7ff); Tab. 2, S. A im Anhang.

Die Realwirtschaft wird jedoch nicht formal in das transformierte Modell aufgenommen, son-dern dient vielmehr zur Erläuterung des Bankkapitalkanals und den Auswirkungen der Zent-ralbankintervention. Die verbrieften Kredite werden nach der Produktion auf dem Kreditver-briefungsmarkt zwischen der Zweckgesellschaft und den Banken sowie Arbeitern gehandelt. Die Zweckgesellschaft übernimmt für die Banken den zuvor kurz beschriebenen Kreditpro-zess und setzt dabei deren kumuliertes Kapital als Eigenkapital bei der Kreditproduktion (Kreditvergabe und -verbriefung) ein. Die übrigen Änderungen sind nomineller Art, wie bspw. Wertpapiere bei Sauer bzw. Commercial Paper im transformierten Modell.

In den folgenden Unterkapiteln werden die zeitliche Struktur, Märkte und Schocks sowie die Zentralbankintervention im transformierten Modell detailliert erläutert.

2.1.1 Zeitliche Struktur des transformierten Modells

Die zeitliche Struktur des Modells wird nicht verändert und ist in Abbildung 1 dargestellt. Die wichtigsten Ereignisse sind die Investitionsentscheidung der Banken in t = 0 zwischen liqui-den Mitteln und Commercial Paper (CP), der Liquiditätsschock in t = 1 und die Möglichkeit zur Liquidation der CP nach dem Handel der Kreditverbriefungen ebenfalls in t = 1. Hervor-zuheben ist, dass die Liquidationen der CP nach Eintritt des Schocks und nach dem Handel auf dem Kreditverbriefungsmarkt stattfinden. D.h., dass die Höhe der Liquidationen nicht zusätzliche Nachfrage auf dem Kreditverbriefungsmarkt schafft, sondern direkt zusätzlichen Nutzen in Abhängigkeit von dem Liquidationsfaktor (rho) für die Banken generiert. Die Zent-ralbankintervention in Form von Repogeschäften betrifft den Handel der Commercial Paper in t = 1 bzw. deren Rückzahlung in t = 2. Mit der Zentralbank kommt ein exogener Handelspart-ner für die Banken hinzu, der CP ankaufen und somit für zusätzliche Liquidität auf dem Inter- bankenmarkt sorgen kann. Aus der Darstellung wird zudem ersichtlich, dass die Erwartungen über den Liquiditätsschock in t = 1 in das Investitionskalkül der Banken einfließen. D.h., dass der Schock stochastisch ist, da die Banken nicht den exakten Wert beobachten können und Unsicherheit über die konkrete Größe des Schocks besteht.

Abb. 1: Zeitliche Struktur des transformierten Modells

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehung an Sauer (2007a).

Die Nominallohnverhandlungen zwischen Arbeitern und Eigenkapitaleignern bzw. der SPE in t = 1 und t = 2 finden jeweils vor dem Handel der Kreditverbriefungen statt.^[11] Eine Zentral-bankintervention in t = 1 nach Abschluss der Nominallohnverhandlungen kann von den Tarif-parteien nicht antizipiert werden, sodass eine Preissteigerung auf dem Kreditverbriefungs markt einen Reallohnverlust der Arbeiter verursacht. Die zeitliche Modellstruktur ermöglicht daher ohne weitere Modifikationen zunächst nur eine statische Analyse.^[12]

2.1.2 Der Interbankenmarkt

Bevor das Zusammenspiel von Interbankenmarkt, Kreditverbriefungsmarkt und Zentralbank im Modell erörtert wird, sollen zunächst die einzelnen Märkte (siehe Abb. 2 für den Interban-kenmarkt) bzw. die Akteure näher beschrieben werden. Die Geschäftsbanken verfügen in t = 0 über eine Bilanzsumme (w), die sie entweder in liquide Mittel (m) oder Commercial Paper (s) zum Preis (q = 1) investieren können.^[13] Von besonderer Bedeutung sind die Commercial Paper. Sie stellen den risikobehaftet investierten Teil der Bilanzsumme dar und verbriefen die Beteiligung an der Zweckgesellschaft (Special Purpose Entity - SPE).

Abb. 2: Interdependenzen zwischen Banken, Interbankenmarkt und Zweckgesellschaft

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Sauer (2007a).

Gründe für die Errichtung einer Zweckgesellschaft sind Kostenersparnisse und ein erhöhter erwarteter Nutzen für die Banken. Diamond (1984, S. 404ff) zeigt, dass es für die Geschäfts-banken als Intermediäre Anreize geben kann, in einer Organisation (hier: SPE) zusammen-zuarbeiten. U.a. durch den Austausch von Informationen und die Risikoteilung zwischen den Banken, kann der erwartete Nutzen für alle Einzelbanken durch die Zweckgesellschaft erhöht werden.^[14] In t = 1 haben die Banken die Möglichkeit die Commercial Paper auf dem Inter-bankenmarkt zu handeln oder kostspielig zu liquidieren (siehe Abb. 2). Der Handel ist nur möglich bzw. sinnvoll, wenn auf dem Interbankenmarkt ausreichend Liquidität verfügbar und der Preis (q) größer als der Liquidationswert ist.^[15] Diese Bedingung ist erfüllt, wenn der Li-quiditätsschock (gamma) unterhalb der Liquidationsschranke (LIQ) liegt (t1.1 in Abb.2). An-dernfalls liquidieren die Banken aufgrund der Marktilliquidität einen Teil der Commercial Paper. Damit sind zwei Effekte verbunden: Erstens führt die Liquidation der Commercial Pa­per zu einer Reduktion des Eigenkapitalstocks in der SPE für die Produktion in der nächsten Periode und mindert die Rendite der Banken in t = 2. Zweitens ziehen die Banken aus der Liquidation einen Nutzen mit dem Faktor (rho) des ursprünglichen Wertes.^[16] Allerdings wer-den Banken nur einen Verkauf bzw. eine Liquidation der Commercial Paper in t = 1 in Erwä-gung ziehen, wenn dies aufgrund eines entsprechenden Liquiditätsschocks notwendig ist, da sie ansonsten auf einen Teil der Rendite auf die Commercial Paper in t = 2 verzichten würden.

2.1.3 Der Kreditverbriefungsmarkt

Die Zweckgesellschaft steht im Zentrum des Kreditverbriefungsmarktes. Das Eigenkapital zur „Produktion“ von Kreditverbriefungen wird durch den Verkauf der Commercial Paper in t = 0 finanziert. Die Eigenkapitalkosten iHv (R) werden den Banken in t = 2 als Rendite ausge-schüttet. Der zweite Produktionsfaktor Arbeit wird mit dem Nominallohn (psi) in den beiden Perioden entlohnt. Die Hauptaufgabe der Zweckgesellschaft besteht darin, in einem ersten Schritt Kredite an Unternehmen zu vergeben und diese anschließend zu verbriefen. Die Kre-ditvergabe beinhaltet Bonitätsanalysen, Ratingeinstufungen und klassische Marktfolgetätig- keiten wie das Monitoring des Schuldners (vgl. Berens et al. 2005, S. 784f).

Abb. 3: Funktionsweise der Zweckgesellschaft

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Sauer (2007a)

In der Zweckgesellschaft sind die Expertise und Informationen der Banken bzgl. der Kredit-prozesse gebündelt und ergeben entsprechende Synergien, insbesondere beim Monitoring (vgl. Diamond 1984, S. 398f). Durch die Verbriefung der Einzelkredite können den Käufern (Banken und Arbeitern) gebündelte Pakete entsprechend deren Risikoneigung in t = 1 und t = 2 angeboten werden. Die Probleme, die Diamond (1984, S. 409f) in Bezug auf die Illiquidität der Kredite in der SPE bzw. das Fehlen eines aktiven Marktes^[17] anführt, werden im Modell durch die Verbriefung behoben. Einerseits kann die Zweckgesellschaft durch den Verkauf der Verbriefungen unmittelbare Liquiditätszuflüsse generieren und in gewissem Umfang weitere Kredite vergeben. Andererseits sind die Kreditverbriefungen aufgrund der Transparenz durch externe Ratings frei handelbar, sodass die Existenz eines liquiden und aktiven Marktes für diese Produkte nicht prinzipiell ausgeschlossen werden kann.

Die Auswirkungen des Liquiditätsschocks und der Liquidationen auf den Kreditverbrie-fungsmarkt werden in Kapitel 2.1.4 eruiert.

2.1.4 Der Liquiditätsschock ohne Zentralbankintervention

Der Liquiditätsschock wird bei Sauer (2007a, S. 9, 14ff) als Präferenzschock bei den Investo-ren konzipiert, welcher jedoch nicht weiter konkretisiert wird. Im transformierten Modell wird die Konkretisierung vorgenommen. Die Präferenzänderung wird durch einen Kreditlinien-schock ausgelöst. Die Banken haben in t = 0 Kreditlinien in unbekanntem Umfang gewährt, ohne jedoch ausreichend Liquidität zur Gewährung dieser Linien zurückzulegen. Grund ist die Nominalrendite von Null auf liquide Mittel und die damit verbundenen hohen Opportuni-tätskosten einer zusätzlichen Liquiditätsreserve. Die Kreditlinien verpflichten die Banken früher als geplant in t = 1, Kreditverbriefungen von der SPE anzukaufen bzw. dieser außer-planmäßige Liquidität zur Verfügung zu stellen. Während Sauer (2007a, S. 14ff, 32ff) zwi-schen aggregierten und idiosynkratischen Schocks unterscheidet, soll in dieser Arbeit die erste Variante untersucht werden.

Abb. 4: Schockübertragung ohne Zentralbankintervention

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Sauer (2007a).

D.h., alle Banken werden in gleichem Maße durch den Kreditlinienschock beansprucht und zu Verkäufen auf dem Interbankenmarkt in t = 1 gedrängt (siehe Abb.4, Kasten 2.1). Wie in Ka-pitel 2.1.2 bereits erläutert, kann der Preis der Commercial Paper (q) große Liquiditätsschocks (gamma)^[18] jedoch nicht kompensieren, weil nicht ausreichend Liquidität im Interbankenmarkt zur Verfügung steht (vgl. für das “cash-in the market pricing“-Konzept Allen, Gale 2005, Kapitel 3). In der Folge müssen die Banken einen Teil ihrer Commercial Paper liquidieren, um den Kreditlinienschock auszugleichen (siehe Abb. 4, Kasten 2.2). Die Liquidationen ha-ben jedoch negative Folgen für den Kreditverbriefungsmarkt bzw. die SPE (siehe Abb. 4, Kasten 3). Aufgrund der Liquidation der CP wird die Eigenkapitalbasis der SPE und folglich das Produktionspotential für die nächste Periode t = 2 verringert. In t = 2 sinkt die Kreditver-gabe an Unternehmen und das Angebot an Verbriefungen, das von den Banken und Arbeitern aufgekauft wird. Der Kreditlinienschock überträgt sich aufgrund der Liquidationen über den Eigenkapitalkanal vom Interbankenmarkt auf den Kreditverbriefungsmarkt. Die Banken reali-sieren einen geringeren Nutzen, da sie insgesamt weniger Kreditverbriefungen kaufen können und erleiden aufgrund der frühzeitigen Liquidationen der CP zusätzliche Renditeverluste. Die Arbeiter verdienen aufgrund der kumuliert geringeren Produktion weniger und schränken den Kauf von Verbriefungen in gleichem Maße ein.

Indirekt sind fremdfinanzierte Unternehmen bzw. kreditfinanzierte Projekte im Zuge der Ein-schränkung der Kreditvergabe der SPE von den Liquidationen betroffen. Die Liquiditätsprob-leme auf dem Interbankenmarkt ziehen negative Folgen für die Realwirtschaft nach sich; es erfolgt eine Transmission des Liquiditätsschocks über die Finanzmärkte auf die Unternehmen. An dieser Stelle wird der potenzielle Nutzen einer Emergency Liquidity Assistance bzw. eines LOLR auf dem Interbankmarkt im Hinblick auf den Liquiditätsschock offensichtlich. Eine genauere Betrachtung der Zentralbankintervention im Zusammenhang mit dem Nutzenkalkül der Banken wird in Kapitel 2.2 fortgesetzt.

2.1.5 Intervention der Zentralbank auf dem Interbankenmarkt

Die folgende Abbildung 5 verdeutlicht die Unterschiede in der Übertragung des Liquiditäts-schocks gegenüber der Situation ohne Zentralbankintervention (siehe Abb. 4). Die Zentral-bank agiert in dem dargestellten Fall diskretionär, d.h. die Banken konnten bei der Festlegung ihrer Präferenzen nicht mit einer Zentralbankintervention rechnen. Im Falle einer regelbasier-ten Zentralbankintervention bzgl. des Liquiditätsengpasses auf dem Interbankenmarkt, also einem institutionell verankerten Lender of Last Resort (LOLR) verändert sich das Nutzenkal-kül sowohl der Zentralbank als auch der Banken.^[19] Der Trade-Off der Zentralbank besteht zwischen dem Preis (p1) auf dem Kreditverbriefungsmarkt und der Höhe des Angebots an Kreditverbriefungen in t = 2 (bzw. der Verringerung des Eigenkapitalstocks in t = 1). Der Nachfrageschock in t = 1 (p1 > 1) wird durch die Liquiditätsversorgung der Zentralbank aus-gelöst, während der Angebotsschock zumindest gedämpft wird. D.h. im Umkehrschluss, dass nur aufgrund der Zentralbankintervention ein nomineller Nachfrageanstieg auf dem Kredit-verbriefungsmarkt entstehen kann, welcher aufgrund des fixierten Angebots durch einen Preisanstieg ins Gleichgewicht gebracht wird (siehe Nachfrageeffekt in Abb. 5).

Abb. 5: Modell mit diskretionärer Zentralbankintervention

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Sauer (2007a).

Der Hebel der Zentralbank besteht in der Höhe der Zentralbankintervention (L) zum Interven- tionspreis (q). Der marginale Interventionspreis liegt unter 1 (da rho < 1 und p1 = 1) und er- zeugt eine Indifferenz der Banken zwischen Liquidation und Verkauf der Commercial Paper (vgl. Sauer 2007a, S. 24). Die Höhe der Zentralbankintervention beeinflusst direkt das Aus-maß an Liquidationen (siehe Angebotseffekt in Abb. 5) und trägt zur Abschwächung der Ei-genkapitalreduktion respektive Erhöhung der Kreditverbriefung in t = 2 bei.

Der Preisanstieg auf dem Kreditverbriefungsmarkt in Folge der Zentralbankintervention hat zwei wichtige Implikationen: Erstens verringert sich ex-post der Anreiz bzw. Nutzen der Banken Geld zu halten, da die damit verbundenen Opportunitätskosten steigen (vgl. Sauer 2007a, S. 27f). Zweitens sinkt aufgrund der Nominallohnfixierung das Realeinkommen der Arbeiter, welches diese in Kreditverbriefungen investieren können.

Für die Zentralbank kann im Sinne des Trade-Offs zwischen der Umverteilung aufgrund des Preisanstiegs und Schwächung der Eigenkapitalbasis bzw. in der Folge ein Rückgang der Kreditvergabe, eine optimale ELA formal eruiert werden (vgl. Sauer 2007a, S. 25ff). Ein LOLR verändert nicht die zuvor abgeleitete Grundaussage, jedoch formal das Optimierungs-kalkül der Zentralbank. Die in Kapitel 2.1 getroffenen Aussagen bzw. deskriptiven Ausfüh-rungen, werden im anschließenden Kapitel 2.2 auf Basis des formalen Gerüsts des Aus-gangsmodells statisch und in Kapitel 2.3 dynamisch analysiert.

2.2 Statische Analyse des Modells

Das Ausgangsmodell bzw. die Variablen des Modells werden in drei unterschiedlichen Szena-rien untersucht: Erstens in einer Welt ohne Zentralbank, zweitens bei diskretionärer ELA und drittens bei einem regelbasierten und von den Banken antizipierten LOLR. Auf diese Weise können einerseits die Auswirkungen des Schocks auf die Märkte mit bzw. ohne Zentralbank-intervention verglichen werden und andererseits die Wirksamkeit und Trade-Offs einer disk-retionären im Vergleich zu einer regelbasierten Zentralbankintervention analysiert werden. Die Informationen, u.a. bezüglich der Sensitivität der Variablen gegenüber den unterschiedli-chen Parametern und die Ausprägung der Schocks fließen in die dynamische Analyse (Kapitel 2.3) ein.

2.2.1 Analyse ohne Zentralbankintervention

Formal kann ein Großteil der Variablen in Abhängigkeit des Liquiditätsschocks (gamma) dar-gestellt werden; u.a. ist die Nutzenfunktion der Banken bzgl. des Kaufs von Kreditverbriefun- gen in t = 1 abhängig von der Ausprägung des Schocks.^[20] Abbildung 6 stellt die Grundform der Nutzenfunktion der Banken dar. Von Interesse für die statische Analyse ist der Faktor gamma (γ), der den aggregierten Liquiditätsschock darstellt. Ein höheres gamma bedeutet, dass der Nutzen aus den Kreditverbriefungen in t = 1 relativ gegenüber dem Nutzen in t = 2 steigt. Tritt eine Abweichung des gamma in t = 1, von dem in t = 0 erwarteten Wert ein, müs-sen die Banken ihre Kaufentscheidungen entsprechend anpassen. Im hier betrachteten Fall des aggregierten Risikos ergibt sich für die Banken ein Optimierungskalkül, welches samt Ne-benbedingungen in Abb. 7 dargestellt ist.

Abb. 6: Nutzenfunktion der Banken

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Sauer (2007a, S. 8).

Abb. 7: Optimierungskalkül der Banken bei aggregiertem Risiko

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Sauer (2007a, S. 15).

Die Banken versuchen unter Berücksichtigung der Bilanzkapitalrestriktion (lambda – 1. Ne-benbedingung) und der «cash-in-advance-constraint» (vgl. Sauer 2007a, S. 16) ihren Konsum und die Investitionen in die rentierlichen Commercial Paper zu maximieren. Da die Maximie-rung auf Basis einer Rückwärtsinduktion erfolgt (vgl. Sauer 2007a, Appendix A) ist, u.a. die Verteilungsfunktion und Parametrierung des Schocks von zentraler Bedeutung.^[21]

Basierend auf den Ausgangswerten von Sauer (2007a, S. 16ff) können für den Kauf von Kre-ditverbriefungen (c1 und c2), die Liquidationen (z) sowie die Schranken (CIA und LIQ) konkrete Resultate in Anhängigkeit vom Liquiditätsschock berechnet werden. Die CIA-Schranke bzw. die LIQ-Schranke reagieren in gleichem Maße auf Veränderungen bei den Parametern (siehe Tab. 3). Ein Anstieg des riskant investierten Anteils (s) führt zum Abfall der Schranken Richtung Null, d.h. dass ein kleiner Schock (gamma) bereits zu einer Liquida­tion von Commercial Paper führt.^[22]

Tab. 3: Sensitivitäten der Schranken auf verschiedene Parameter

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung auf Basis der Ausgangswerte von Sauer (2007a).

Auf den Präferenzfaktor (beta) reagieren beide Schranken positiv, d.h. ein Anstieg von beta führt ebenfalls zu einem Anstieg der beiden Schranken.^[23] Folglich sinkt bei identischem Li-quiditätsschock (gamma), die Notwendigkeit des Verkaufs von CP bzw. deren Liquidation. Auf entsprechende Abbildungen zur graphischen Darstellung der Reaktion der Schranken auf bestimmte Parameter wird an dieser Stelle verzichtet und auf Sauer (2007a, Kapitel 2 und 3) verwiesen. Die Variablen für die Nachfrage nach Kreditverbriefungen können, wie kurz zuvor erwähnt, in Abhängigkeit des Liquiditätsschocks dargestellt werden. Wie Abbildung 8 ver-deutlicht, teilt sich die Nachfrage der Banken, genauso wie die anderen von gamma abhängi-gen Variablen in drei Sektionen auf (vgl. Sauer 2007a, S. 17). Bei einem Anstieg von gamma, erhöht sich zunächst die Nachfrage nach Kreditverbriefungen in t = 1, während die Nachfrage in t = 1 proportional zurückgeht. Ab der CIA-Schranke (gamma = beta = 0.9091) bis zur Er-reichung der Liquiditätsschranke (LIQ = 1.4285), ist die Nachfrage in den beiden Perioden (c1 = c2 = 0.5238) konstant. Für große Liquiditätsschocks (gamma > 1.4285) finden, wie in Kapitel 2.1 dargestellt, Liquidationen von CP in t = 1 zu Lasten der Produktion und auch der Nachfrage der Banken in t = 2 statt.^[24] Die Nachfrage c2 fällt dabei deutlich von ca. 0.53 auf ca. 0.40 (siehe Abknicken der Linien c1 und c1+c2 in Abb. 8), während die Nachfrage in t = 1 konstant den Wert des Anteils der liquiden Mittel hält, die zum Kauf von Kreditverbriefungen zur Verfügung stehen.^[25] Die kumulierte Nachfrage der Banken beider Perioden wird durch die Liquidationen von 1.0467 (gamma = 0) um 0.1029 auf 0.9447 (gamma = 2.0) gedrückt.^[26] Der kumulierte Nachfrage- und Nutzenverlust der Banken entspricht dem Anteil der Liquidatio-nen (z = 0.0935) multipliziert mit der Rendite (R = 1.1).

Abb. 8: Konsum in Perioden t = 1, t = 2 in Abhängigkeit von gamma

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung auf Basis der Ausgangswerte (siehe Tab. 4).

Aufgrund der Liquidationen kann der Liquiditätsschock in t = 1 ausgeglichen werden, jedoch zu Lasten der Rendite auf die CP bzw. der den Banken zum Kauf von Kreditverbriefungen zur Verfügung stehenden liquiden Mittel in t = 2.

2.2.2 Analyse der diskretionären Zentralbankintervention

Unter einer nicht antizipierten, diskretionären ELA sind Repogeschäfte mit der Zentralbank zu verstehen (siehe Abb. 1), welche bei einem großen Liquiditätsschock (gamma > LIQ) er- forderlich sein und wohlfahrtssteigernd wirken können.^[27] Die Banken beziehen die Möglich-keit einer diskretionären ELA in das Investitionskalkül in t = 0 mit ein, können jedoch die Höhe der Zentralbankintervention nicht antizipieren (vgl. Sauer 2007a, S. 23f).^[28] D.h., dass sich die Banken keine Erwartungen über die Intervention der Zentralbank bilden können, da diese ggf. keine Repogeschäfte eingeht und Liquidationen in vollem Umfang zulässt. Sauer leitet formal die Menge (L*) an Commercial Paper (vgl. Sauer 2007a, S. 26) her, welche die Zentralbank optimal in Bezug auf ihre Verlustfunktion (vgl. Sauer 2007a, S. 22) kaufen sollte. Die Menge L* hängt von zahlreichen Faktoren ab, insbesondere von der Schwere des Liquidi-tätsschocks (gamma), dem Output- und Preiseffekt sowie der Gewichtung der Outputlücke (ω = 0.5).^[29] Für Werte von gamma oberhalb der Liquidationsschranke (LIQ = 1.4285), steigt die Menge an gekauften Commercial Paper von Null kontinuierlich an (siehe Abb. 9). Für gamma = 1.6 beträgt L* = 0.0144 und für den in der Analyse maximalen Gamma-Wert (2.0), steigt die Menge an Repogeschäften um über 50% auf 0.0363 an (siehe Tabelle 5, S. B im Anhang). Für Gamma-Werte größer als 1.44 reduziert die Zentralbank die Menge an geplanten Liquida-tionen (Z*) nicht in vollständigem Ausmaß, sondern lediglich um die Menge Z* - L* = Z. Aufgrund der relativ stärkeren Gewichtung der Preislücke (Gewichtung = 1, siehe Fußnote 29) gegenüber der Outputlücke (omega = 0.5) öffnet sich ein Keil zwischen den beiden Gera-den. D.h., dass die Zentralbank unter dieser Parameterkonstellation bei größeren Liquiditäts-schocks, relativ mehr reale Liquidationen (Z) zulässt.^[30] Die unterste Linie stellt den Preisans-tieg auf dem Kreditverbriefungsmarkt dar, der durch die Liquiditätszufuhr iHv q x L ausgelöst wird.^[31] Der geldpolitisch induzierte Preisanstieg fällt mit 2.4% für den maximalen Gamma-Wert, relativ gering aus, wohingegen die Liquidationen immerhin um ca. 1/3 reduziert werden (Z* - L* = 0.0990 – 0.0363 = 0.0628).

[...]

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^[1] Die Trade-Offs für die Zentralbank bestehen im Ausgangsmodell von Sauer (2007a) einerseits zwischen einem geldpolitisch induzierten Nachfrageschock (Inflation) und einer Abfederung des Angebotsschocks (Produktions-rückgang) bei diskretionärer bzw. regelbasierter Zentralbankintervention.

^[2] Es werden ähnliche empirische bzw. deskriptive Ansätze wie bei Sauer (2007b, S. 3ff) und Neely (2004) an-gewandt, um die Liquiditätsversorgung durch die Zentralbank und die Liquiditätssituation auf dem Interbanken-markt zu analysieren. „Aktuelle Liquiditätskrise“ bezieht sich auf die Finanzmarktturbulenzen in Folge der Subprime Krise seit dem Sommer 2007.

^[3] Die untersuchten Liquiditätsschocks sind der Aktiencrash am 19. Oktober 1987, Russischer Staatsdefault im August 1998 und die Terroranschläge vom 11. September 2001.

^[4] Vgl. Padoa-Schioppa (2003) zur Erläuterung des Verständnisses einer „Emergency Liquidity Assistance“ der Europäischen Zentralbank.

^[5] Vgl. Cao, Illing (2008, Kapitel 2) für ein Zwei-Perioden Modell zur Darstellung dieser Problematik.

^[6] Vgl. u.a., Allen et al. (2008, Kapitel 2) für ein Modell des Interbankenmarkts mit Informationsasymmetrien und Marktliquiditätsrisiko, Freixas et al. (2004, Kapitel 2) für ELA, Illiquidität und Insolvenz sowie Shin (2005, Kapitel 1 und 2006, Kapitel 3, 4) für den Zusammenhang zwischen Geldpolitik, Assetpreisen und Liquidität.

^[7] Vgl. Tabelle 2, S. B im Anhang für eine umfassende Gegenüberstellung zu den Variablen, Parametern, Märk-ten, Schocks, etc. des Ausgangsmodells und des „transformierten“ Modells.

^[8] Eine empirische Analyse der Deutschen Bundesbank (vgl. Merkl, Stolz 2006, S. 10ff) bestätigt zumindest für Deutschland die Existenz des Bankkapitalkanals.

^[9] Auf diese Weise wird die klassische Intermediationsfunktion der Banken im Modell berücksichtigt.

^[10] Eine Ergänzung des Modells um (Geschäfts-)Banken an Stelle der Substitution wäre sinnvoll, dies würde jedoch den Rahmen dieser Arbeit übersteigen und bleibt somit potentiellen Weiterentwicklungen des Modells von Sauer vorbehalten.

^[11] Im Modell bilden sich die Akteure rationale Erwartungen über die Ausprägung des Schocks bzw. der Preise auf dem Kreditverbriefungsmarkt.

^[12] Dieses Problem taucht in Kapital 2.3 bei der dynamischen Analyse wiederum auf und muss durch zusätzliche Veränderungen des Modellaufbaus behoben werden. Das Modell muss entsprechend den Konventionen von Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) – Ansätzen für das Dynare-Tool modifiziert werden.

^[13] Das Vermögen (hier: Bilanzsumme) wird von Sauer nicht näher beschrieben. Zum Verständnis soll im trans-formierten Modell die Passivseite der Banken aus Eigenkapital, Kreditlinien und Einlagen (Depositen) bestehen und die Aktivseite wie zuvor beschrieben aus liquiden Mitteln und Commercial Paper. Die Commercial Paper haben eine Laufzeit von zwei Jahren und eine Nominalrendite von (R), die in t = 2 ausgezahlt wird.

^[14] Detaillierte Angaben zur Funktionsweise der SPE werden in Kapitel 2.1.3 gemacht.

^[15] Bei einem Preis (q) = Liquidationswert (rho) wären die Banken indifferent zwischen Verkauf und Liquidation, da der Nutzen aus dem Kauf der Kreditverbriefungen dem Nutzen aus der Liquidation entspricht.

^[16] Im Modell von Sauer führen die Liquidationen zu einer Reduktion des Kapitalstocks und die Investoren gene-rieren einen „abstrakten“ Nutzen. Dieser Nutzen ist dem Kauf von Konsumgütern gleichgestellt.

^[17] Ein Handel der verbrieften Kredite ist effizient möglich, da durch externe Ratings die zuvor gewonnen Infor-mationen über die Kreditnehmer ersetzt bzw. ergänzt werden.

^[18] Als große Liquiditätsschocks werden Werte für gamma > LIQ definiert.

^[19] In Kapitel 2.2 wird der formale Unterschied deutlich. Für die klassische LOLR-Konzeption siehe Bagehot (1873) und für eine neue Perspektive Freixas et al. (2004, S. 1085ff).

^[20] Vgl. Sauer (2007a), S. 15ff für die Nutzenfunktion bei aggregiertem Risiko und die Abhängigkeit verschiede-ner Variablen vom Liquiditätsschock (gamma).

^[21] Für die formale Herleitung der Formeln und Schranken soll auf den Anhang des Papers von Sauer verwiesen werden. Für die konkrete Berechnung wurden für die Rendite (R), beta, rho, s und w von Sauer Ausgangswerte gesetzt; siehe auch Tabelle 4, S. B im Anhang.

^[22] Aufgrund der Investitionsentscheidung in t = 0 (s sehr groß) greift bereits bei einem kleinen Liquiditätsschock die CIA-Schranke und der Interbankenmarkt kann die Liquidität ebenfalls nicht in ausreichendem Maße zur Verfügung stellen, da alle Banken CP verkaufen möchten. Aus diesem Grunde sind die Banken bereits bei einer geringen Abweichung der Präferenzen auf Liquidationen der CP angewiesen.

^[23] Im Spezialfall von s = 0.4762 entspricht die CIA-Schranke dem Wert von beta. Ein Anstieg von beta bedeutet, dass der Nutzen aus dem Kauf von Kreditverbriefungen in t = 2 relativ größer wird (vgl. Sauer 2007a, S. 15).

^[24] In der statischen Analyse ist der maximale Wert für gamma = 2.

^[25] Liquide Mittel (m) = Bilanzsumme (w) abzüglich Commercial Paper (s).

^[26] Der kumulierte Nachfragerückgang entspricht dem Rückgang der Produktion (ys) in t = 2.

^[27] Die ELA entspricht dem Produkt aus der Menge an gekauften CP und dem Preis der CP: ELA = L * q.

^[28] Der niedrigste Interventionspreis der Zentralbank auf dem Interbankenmarkt entspricht q = rho. Die Banken wären bei diesem Preis indifferent zwischen Liquidation und Verkauf der Commercial Paper.

^[29] Die Verlustfunktion der Zentralbank entspricht einer vereinfachten Taylorregel; eine Gewichtung der Output-lücke iHv 0.5 gilt bspw. für die europäische Zentralbank (vgl. Nierhaus 2001, S. 47f). Die Preislücke wird dem-zufolge doppelt so stark gewichtet wie die Outputlücke. Diese Parameter dürfen nicht mit dem Preis- bzw. Out-puteffekt verwechselt werden, die sich endogen aus dem Modell von Sauer ergeben.

^[30] Dabei ist die Endogenität der Variable Z* zu beachten, da in Folge eines Anstiegs von L ein Nachfrageüber-hang auf dem Kreditverbriefungsmarkt entsteht, der durch einen Anstieg des Preises p1 um tau x q x L ausgelöst wird. Der reale Preisanstieg erhöht in der Folge die geplante Menge an Liquidationen Z*.

^[31] Für einen Wert von tau = 1, würde die ELA zu einem proportionalen Preisanstieg auf dem Kreditverbrie-fungsmarkt iHv q x L führen.

• College: University of Bayreuth (Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät)
• Grade: 1,7
• Author: Christian Berninger (Author)
• Publication Year: 2009
• Pages: 84
• Catalog Number: V134249
• ISBN (eBook): 9783640417124
• ISBN (Book): 9783640412211
• Language: German
• Tags: ELA, Liquiditätsschock, Optimale Liquiditätsversorgung, Zentralbankintervention, LOLR, Liquiditätskrise, Liquidity Shock, Emergency liquidity assistance