Verstärkter Wettbewerb um Eigenkapital, höhere Bonitätsstandards von Rating-Agenturen und wachsende Macht der institutionellen Investoren führen im Bankensektor zu einer in den letzten Jahren zunehmenden Ausrichtung am Shareholder Value. Um Wert für die Eigentümer zu schaffen, müssen Kreditinstitute Markt-, Kredit- und operative Risiken eingehen, die jedoch nur übernommen werden, falls damit eine risikoadäquate Rendite erzielt werden kann. Aus diesem Grund und der Tatsache, dass das im Risiko stehende Kapital der zentrale knappe Faktor von Banken ist, gehört zu den zentralen Aufgaben des Managements eine integrierte Risiko- und Ertragssteuerung der Gesamtbank und der Geschäftsbereiche auf Basis von einheitlichen Kennzahlen.
Nach heutiger Auffassung verfolgt das integrative System aus Risikomanagement und Rentabilitätssteuerung dabei zwei wesentliche Ziele: Auf der einen Seite soll eine Begrenzung der Risiken auf die verfügbaren Deckungsmassen gewährleistet werden, um eine Existenzgefährdung des Kreditinstituts zu vermeiden (Risikotragfähigkeitskalkül). Auf der anderen Seite sind die Risiko-/Ertragsrelationen auf allen Ebenen der Unternehmung zu optimieren, um durch effizienten Einsatz von im Risiko stehenden Kapital Wert für die Aktionäre zu schaffen (Risiko-Chancen-Kalkül).
Kennzahlen zur Steuerung der Gesamtbank müssen daher Risiko- und Ertragskomponenten integrieren, andererseits aber auch den Mindestverzinsungsanspruch der Eigentümer in Form von Kapitalkosten berücksichtigen, um im Einklang mit einer SHV-orientierten Steuerung zu stehen. Traditionelle Kennzahlen wie der Return-on-Equity (ROE) vermögen dies nicht zu leisten, da deren Schwerpunkt entweder auf einer isolierten Rentabilitätsmessung oder einer isolierten Risikomessung liegt. Seit Mitte der 90er Jahre wurden sie in zunehmendem Maße durch risikoadjustierte Kennzahlen wie Return on Risk Adjusted Capital (RORAC) oder Economic Value Added (EVA) ersetzt, da sich durch deren Einsatz eine zielkonforme Steuerung versprochen wird.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung der wichtigsten risikoadjustierten Kennzahlen sowie eine kritische Diskussion des Einsatzes dieser Kennzahlen im Rahmen der Gesamtbanksteuerung.
Inhaltsverzeichnis
Anhangsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Symbolverzeichnis
1 Einleitung
2 Varianten risikoadjustierter Kennzahlensystematiken
2.1 Kennzahlen des Risk Adjusted Profitability Measurement (RAPM)
2.2 Economic Value Added (EVA)
2.3 Zusammenhang beider Kennzahlensystematiken
3 Einsatz risikoadjustierter Kennzahlen in der Gesamtbanksteuerung
3.1 Ermittlung der gesamtbankbezogenen Zielrendite
3.2 Ertragsorientierte Steuerung des Risikokapitaleinsatzes
3.3 Risikoadäquate Messung der Performance und Steuerung des Geschäftsportfolios
4 Kritische Würdigung
4.1 Vereinbarkeit mit dem Shareholder Value Konzept
4.2 Beurteilung des Instrumentariums
5 Zusammenfassung und Ausblick
Anhang
Literaturverzeichnis
Anhangsverzeichnis
Anhang 1: Zusammenhang Verlustverteilung, Risikokapital und Value-at-Risk
Anhang 2: Beispiel zur Beurteilung von Geschäftseinheiten einer Bank
Anhang 3: Beispiel zu Fehlsteuerungsimpulsen mit einem RORAC-System
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Prozess der Gesamtbanksteuerung mit risikoadjustierten Kennzahlen
Abb. 2: Grundschema eines RORAC-Kennzahlensystems
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Symbolverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
Verstärkter Wettbewerb um Eigenkapital, höhere Bonitätsstandards von Rating- Agenturen und wachsende Macht der institutionellen Investoren führen im Ban- kensektor zu einer in den letzten Jahren zunehmenden Ausrichtung am Sharehol- der Value (SHV).1 Um Wert für die Eigentümer zu schaffen, müssen Kreditinsti- tute Markt-, Kredit- und operative Risiken eingehen, die jedoch nur übernommen werden, falls damit eine risikoadäquate Rendite erzielt werden kann. Aus diesem Grund und der Tatsache, dass das im Risiko stehende Kapital der zentrale knappe Faktor von Banken ist, gehört zu den zentralen Aufgaben des Managements eine integrierte Risiko- und Ertragssteuerung der Gesamtbank und der Geschäftsberei- che auf Basis von einheitlichen Kennzahlen.2
Nach heutiger Auffassung verfolgt das integrative System aus Risikomanagement und Rentabilitätssteuerung dabei zwei wesentliche Ziele: Auf der einen Seite soll eine Begrenzung der Risiken auf die verfügbaren Deckungsmassen gewährleistet werden, um eine Existenzgefährdung des Kreditinstituts zu vermeiden (Risiko- tragfähigkeitskalkül). Auf der anderen Seite sind die Risiko-/Ertragsrelationen auf allen Ebenen der Unternehmung zu optimieren, um durch effizienten Einsatz von im Risiko stehenden Kapital Wert für die Aktionäre zu schaffen (Risiko-Chancen- Kalkül).3
Kennzahlen zur Steuerung der Gesamtbank müssen daher Risiko- und Ertrags- komponenten integrieren, andererseits aber auch den Mindestverzinsungsanspruch der Eigentümer in Form von Kapitalkosten berücksichtigen, um im Einklang mit einer SHV-orientierten Steuerung zu stehen. Traditionelle Kennzahlen wie der Return-on-Equity (ROE) vermögen dies nicht zu leisten, da deren Schwerpunkt entweder auf einer isolierten Rentabilitätsmessung oder einer isolierten Risiko- messung liegt.4 Seit Mitte der 90er Jahre wurden sie in zunehmendem Maße durch risikoadjustierte Kennzahlen wie Return on Risk Adjusted Capital (RORAC) oder Economic Value Added (EVA) ersetzt, da sich durch deren Einsatz eine zielkon- forme Steuerung versprochen wird.5
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung der wichtigsten risikoadjustierten Kennzahlen sowie eine kritische Diskussion des Einsatzes dieser Kennzahlen im Rahmen der Gesamtbanksteuerung. Kapitel 2.1 und 2.2 führen dazu zwei Konzepte risikoadjustierter Kennzahlen ein, bevor anschließend in Kapitel 2.3 deren Zusammenhang erläutert wird. Anknüpfend an die Definitionen im vorangegangenen Abschnitt widmet sich Kapitel 3 dem Prozess der Gesamtbanksteuerung mit Hilfe von risikoadjustierten Kennzahlen. Die Probleme und Grenzen des Instrumentariums werden abschließend in Kapitel 4 erörtert.
2 Varianten risikoadjustierter Kennzahlensystematiken
2.1 Kennzahlen des Risk Adjusted Profitability Measurement (RAPM)
Im Rahmen des Instrumentariums risikoadjustierter Kennzahlen wurden eigenständige bankbetriebliche Steuerungskennziffern entwickelt, die unter dem Sammelbegriff RAPM in der Literatur zusammengefasst werden. Im Allgemeinen ergibt sich eine RAPM-Kennzahl dadurch, dass eine im Zähler stehende absolute Ergebnisgröße durch eine Kapitalgröße dividiert wird, wobei entweder im Zähler oder im Nenner eine Risikoberücksichtigung erfolgt.6
Erfolgt die Risikobereinigung bzgl. der Kapitalgröße, erhält man die von Bankers Trust in den 70er Jahren entwickelte Kennziffer „Return on Risk Adjusted Capital (RORAC)“7, die das Nettoergebnis E eines Bankgeschäfts i der Periode t+1 inRelation zum Risikokapital der Vorperiode [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] (ökonomisches Kapital) setzt:8
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Die Kennzahl erfüllt die wünschenswerte Eigenschaft, dass die risikoadjustierte Rendite umso größer wird, je größer das Nettoergebnis bzw. je geringer das Risikopotenzial wird et vice versa. Um eine Aussage zum Wertbeitrag zu liefern, muss die Kennziffer mit den Opportunitätskosten des Risikokapitals (einer sog. Zielrendite) verglichen werden.9
Das Nettoergebnis E, als wesentlicher Bestandteil des RORAC, ist mit den Zins- und Provisionseinnahmen abzüglich der Refinanzierungskosten, Verwaltungskos ten sowie den Standard-Risikokosten anzusetzen.10 Das Nettoergebnis wird auf das ökonomische Kapital bezogen, das den Geldbetrag bezeichnet, der nötig ist, um im Fall unerwarteter Verluste die Rückzahlung des übrigen Kapitals mit einer risikoadäquaten Rendite unter einer bestimmten Wahrscheinlichkeit sicherzustel- len.11 Hinter diesem Kalkül steckt die Überlegung, dass jede risikobehaftete Posi- tion entsprechend ihres Risikos mit Eigenmitteln, die eine Haftungsfunktion erfüllen, unterlegt werden muss.12 Die Bestimmung des Kapitals im ökonomi- schen Kontext kann dementsprechend auf Basis bankinterner Risikomodelle wie bspw. dem Value-at-Risk (VaR) erfolgen, da dieser eine konsistente Messung aller Risiken (Kredit-, Markt- und operative Risiken) und somit auch eine sinnvol- le Zuordnung von Kapital auf Geschäftsbereiche entsprechend der eingegangenen Risiken ermöglicht.13 Hierbei bezeichnet Var[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] den maximalen Verlust einer Risikoposition i, der innerhalb der Periode t mit einer bestimmten Wahrschein- lichkeit p nicht überschritten wird.14 Durch den Einsatz des Downside- Risikomaßes VaR wird also der Tatsache Rechnung getragen, dass der absolute, maximal tragbare Verlust der zentrale Engpassfaktor einer Bank ist.15 Durch die Dimensionierung auf das Risikokapital wird zudem die Performance von Ge- schäftsbereichen mit unterschiedlichen Risikostrukturen vergleichbar.16
Berücksichtigt man bei der Zuordnung von Risikokapital zu einzelnen Geschäfts- bereichen nur das Einzelrisiko des Geschäftsbereichs, so spricht man vom Stand- alone-Ansatz.17 Der RORAC kann jedoch der Bankensteuerung auf allen Unter- nehmensebenen dienen. Möchte man die Kennzahl für die Gesamtbankebene bestimmen, so sind neben den Volatilitäten die Korrelationen zwischen den Risi- kopositionen und die damit einhergehenden Diversifikationseffekte zu beachten.18 Durch die Kombination nicht vollständig korrelierter Geschäfte wird unsystemati- sches Risiko diversifizierbar und der Gesamtbank-VaR ist geringer als die Summe der VaR der einzelnen Geschäftsbereiche.19 Um die Portfolioeffekte zu berücksichtigen, müsste man korrekterweise statt auf eine Stand-alone-Betrachtung auf den Incremental-Value-at-Risk (IVaR) zurückgreifen, der die marginalen Auswirkungen auf den Gesamtbank-VaR bei Hinzufügen einer Risikoposition zu einem bestehendem Portfolio beschreibt.20
Bereinigt man sowohl die Ergebnisgröße durch den Abzug einer Risikoprämie [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] als auch die Kapitalgröße21 erhält man die Kennziffer „Risk Adjusted Return on Risk Adjusted Capital (RARORAC)“:22
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Mit Hilfe dieser Beziehung kann ein Beitrag zum SHV in Form einer Renditedif- ferenz unmittelbar aus dem RARORAC abgelesen werden, da der Ziel-RORAC
[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] als geschäftsspezifische Kapitalkosten interpretiert werden kann.23
Ist die Differenz positiv, so wird mit dem Risikokapital eine höhere Rendite erwirtschaftet als dessen Einsatz kostet. Es kann ein positiver Beitrag zum Unternehmenswert erzielt werden et vice versa.
2.2 Economic Value Added (EVA)
Das von Stern und Stewart Mitte der 80er Jahre eingeführte Konzept des „Eco- nomic Value Added (EVASM)“24 stellt insofern eine Weiterentwicklung der RAPM-Kennzahlen dar, da damit ein absoluter Wertbeitrag zum SHV gemessen werden kann. In seiner allgemeinen Form ergibt sich der EVA eines Bankgeschäfts i zum Zeitpunkt t+1 als:25
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
SHV wird also immer dann geschaffen, wenn ein Bankgeschäft i Erträge E i,t+1 erzielt, die die Mindesterwartungen der Marktteilnehmer an die Verzinsung ihres eingesetzten Kapitals [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]in Form der Kapitalkosten übertreffen (Übergewinnkonzept).26
EVA weicht von traditionellen Performancemaßen in zweierlei Hinsicht ab.27 Erstens wird die Ergebnisgröße so angepasst, dass Verzerrungen des Rechnungs- wesens minimiert werden. Die Literatur28 fordert für Kreditinstitute eine Bereini- gung des NOPAT (Net Operating Profits After Taxes) um Zuführungen zur Risi- kovorsorge für Kredite, Steuerabgrenzungen, außerordentliche Aufwendungen und Bilanzierungseffekten aufgrund Marktwertbilanzierung von Wertpapieren. Die wichtigste Bereinigung stellen die Zuführungen zur Risikovorsorge dar. Da zukünftig erwartete Verluste dadurch bereits heute vorfinanziert werden, glätten die Rückstellungen das Ergebnis und dürfen im NOPAT nicht berücksichtigt werden. Sämtliche Positionen, um die der NOPAT bereinigt wurde, müssen im eingesetzten Kapital zusätzlich zu dem durch die EK-Geber eingebrachten Mittel berücksichtigt werden.29
Zweitens werden die Erträge mit Kosten auf das eingesetzte Kapital belastet, da das eingesetzte Kapital einer alternativen Verwendungsmöglichkeit entzogen wurde. Im Gegensatz zu Industrieunternehmen, für die Eigenkapital und Fremd- kapital alternative Finanzierungsquellen darstellen und daher die gewichteten durchschnittlichen Gesamtkapitalkosten zur Anwendung kommen, wird bei Ban- ken der EVA nur auf Basis der aus dem Capital Asset Pricing Model (CAPM) abgeleiteten EK-Kosten[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] berechnet.30 Banken erzielen aus den unterschiedlichen Fremdkapitalformen Margenertrag, der deshalb nicht in die Kapitalkosten einfließen darf, genauso wenig wie die Fremdkapitalgröße in die Kapitalbasis (Equity-Ansatz).31 Während bei Industrieunternehmen als Eigenkapitalgröße auf das tatsächlich eingesetzte Kapital zurückgegriffen wird, ist bei Banken das Risi- kokapital zu verwenden.32 Dementsprechend gelten obige Ausführungen zum ökonomischen Kapital und VaR auch für den Einsatz des EVA. Risikoreicheren Geschäftsbereichen wird mehr ökonomisches Kapital und dadurch höhere absolu- te Kapitalkosten zugeordnet.33 Um eine genauso hohe Profitabilität wie risikoarme Geschäftsbereiche zu erreichen, müssen diese einen entsprechend höheren NO- PAT erwirtschaften. Die Risikoadjustierung erfolgt also ähnlich derer beim RA- RORAC durch den Abzug einer Risikoprämie, die abhängig von den Kapitalkos- ten auf das, entsprechend des Risikos, zu unterlegende ökonomische Kapital ist. Portfolioeffekten wird dabei durch Reduktion des Risikokapitals Rechnung getra- gen.34
2.3 Zusammenhang beider Kennzahlensystematiken
Möchte man den Zusammenhang zwischen EVA und RARORAC verdeutlichen, so kann man den EVA direkt aus den RAPM-Kennzahlen ableiten. Die Herleitung basiert entsprechend obiger Ausführungen auf den Annahmen, dass der Ziel- RORAC für ein Bankgeschäft i [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] als geschäftsspezifischer Kapital-kostensatz [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] interpretiert werden kann und als relevante Kapitalgröße dasRisikokapital angesetzt wird. Multiplikation des RARORAC mit dem Risikokapitalbetrag liefert dann:35
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Es wird direkt ersichtlich, dass EVA den RAPM-Kennziffern insofern überlegen ist, als dass EVA einen absoluten Wertbeitrag bestimmt und profitables Wachs- tum abzubilden vermag. Erfolgt die Gesamtbanksteuerung auf Basis der EVA- Definition aus Gleichung (4), erhält man nichtsdestotrotz ähnliche Steuerungsim- pulse wie mit der herkömmlichen RAPM-Systematik. Auch die damit verbunde- nen Probleme sind weitgehend identisch, so dass in der folgenden Darstellung auf den EVA nur Bezug genommen wird, wo wesentliche Unterschiede bestehen.
3 Einsatz risikoadjustierter Kennzahlen in der Gesamtbanksteuerung
Risikoadjustierte Kennzahlen finden in der Praxis im Wesentlichen auf den Ge- bieten der bankenweiten Steuerung des knappen Risikokapitals, der Performan- cemessung und des Portfoliomanagements Einsatz.36 Des Weiteren werden sie im Rahmen der Managemententlohnung und der Preisfindung diskutiert.37 Dabei folgt die Gesamtbanksteuerung einem iterativen Prozess zwischen Performancemessung und Kapitalallo- kation vor dem Hintergrund der SHV- Maximierung (vgl. Abb. 1).38 Dieser Prozess soll im Folgenden für die RORAC-Kennzahl beschrieben werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 1: Prozess der Gesamtbanksteuerung mit risikoadjustierten Kennzahlen39
3.1 Ermittlung der gesamtbankbezogenen Zielrendite
Um auf eine im Sinne des SHV notwendigen Vergleichsbasis zur Kapitalallokati- on und Performancemessung zurückzugreifen zu können, muss im ersten Schritt der Gesamtbanksteuerung eine Zielrendite ermittelt werden.40 Unter rein kapital- markttheoretischen Gesichtspunkten sollte diese geschäftsspezifisch sein, wovon aufgrund Datenbeschaffungsproblemen und Beeinflussungskosten in der Praxis i.d.R. abgesehen wird.41 Stattdessen wird eine Zielrendite auf Gesamtbankebene bestimmt.42 Bei der Ermittlung dieser Zielrendite greift man auf kapitalmarkttheo- retische Modelle wie das CAPM zurück und ermittelt einen von den Aktionärenfür die Gesamtbank geforderten ROE [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten].43
[...]
1 Vgl. Fiordelisi, o. Jg., S. 1; Lehar u.a., 1998a, S. 857; Rolfes, 1999b, S. 1; Schmidt / Gehrke / Arnsfeld, 2001, S. 428f.; Schröck, 2002, S. 1; Zaik u.a., 1996, S. 84.
2 Vgl. Kirmße, 2001, S. 1027; Milne / Onorato, 2004, S. 3; Rolfes, 1999a, S. 29; Schierenbeck, 2003, S. 1f.
3 Vgl. Rolfes, 1999a, S. 4f.; Rolfes, 1999b, S. 22; Schierenbeck, 2003, S. 2f.; Schierenbeck, 2001,
S. 718f.
4 Vgl. Schröck, 2002, S. 240; Zaik u.a., 1996, S. 83.
5 Vgl. Milne / Onorato, 2004, S. 1; Rosenfeld / Pfeufer-Kinnel, 2004, S. 319. Für die Entwick- lungsgeschichte von Kennzahlen zur Banksteuerung vgl. Schröck, 2002, S. 239-241. Die Aus- führungen dieser Arbeit beschränken sich dabei auf die RAPM-Kennzahlen und den Economic Value Added.
6 Vgl. Hörter, 1998, S. 222f.; Oehler / Unser, 2001, S. 364; Paul, 2001, S. 1109. Bzgl. den Definitionen der Kennzahlen herrscht selbst in der Literatur Uneinigkeit (vgl. Anders, 2000, S. 314f.; Lehar u.a., 1998a, S. 861).
7 Bankers Trust bezeichnet sein Konzept zwar als RAROC, berechnet wird die Kennzahl jedoch wie der RORAC (vgl. Hörter, 1998, S. 223).
8 Vgl. Lehar u.a., 1998a, S. 861f.; Lister, 1997, S. 209; Seidenspinner, 2000, S. 18.
9 Vgl. Lehar u.a., 1998b, S. 949; Schröck, 2002, S. 5.
10 Vgl. Brüning / Hoffjan, 1997, S. 364; Hörter, 1998, S. 222. Die Standardrisikokosten werden subtrahiert, um eine Vergleichbarkeit des Ertrags aus unterschiedlichen Geschäftsarten zu errei- chen (vgl. Lehar u.a., 1998a, S. 861).
11 Vgl. Hartmann-Wendels / Pfingsten / Weber, 2004, S. 350; Lister, 1997, S. 19.
12 Vgl. James, 1996, S. 4; Perlet / Müller, 2004, S. 258; Zaik u.a., 1996, S. 88f.
13 Vgl. Lehar u.a., 1998a, S. 857.
14 Vgl. Paul, 2001, S.1113. Anhang 1 stellt den Zusammenhang zwischen Verlustverteilung, VaR und Risikokapital einer Risikoposition graphisch dar. Die Berechnung des VaR kann mit Hilfe einer historische Simulation, des Varianz-Kovarianz-Ansatzes bzw. einer Monte-Carlo- Simulation erfolgen (vgl. Hartmann-Wendels / Pfingsten / Weber, 2004, S. 340-344).
15 Vgl. Rolfes, 1999a, S. 32.
16 Vgl. Schierenbeck, 2003, S. 44.
17 Vgl. Paul, 2001, S.1115f.
18 Vgl. Zaik u.a., 1996, S. 86. Empirische Untersuchungen hierzu liefert Geyfman, 2006 für den amerikanischen sowie Landskroner / Ruthenberg / Zaken, 2005 für den israelischen Banken- markt.
19 Vgl. Geyfman, 2006, S. 9f.; Hartmann-Wendels / Pfingsten / Weber, 2004, S. 356; Wilkens / Scholz / Entrop, 2004, S. 6.
20 Vgl. Geyfman, 2006, S. 10; Landskroner / Ruthenberg / Zaken, 2005, S. 34; Wilkens / Scholz / Entrop, 2004, S. 6f. und 8.
21 Alternativ wird zur Gesamtbanksteuerung der „Risk Adjusted Return on Capital (RAROC)“ eingesetzt, bei dem die Risikobereinigung nur im Zähler durch den Abzug einer Risikoprämie erfolgt (vgl. Lehar u.a., 1998b, S. 949; Seidenspinner, 2000, S. 19).
22 Ähnlich bei Hartmann-Wendels / Pfingsten / Weber, 2004, S. 352; Lehar u.a., 1998b, S. 949; Lister, 1997, S. 211; Paul, 2001, S. 1110; Seidenspinner, 2000, S. 20. Diese bezeichnen den RARORAC jedoch als RAROC, obwohl in Zähler und Nenner eine Risikobereinigung erfolgt.
23 Vgl. Johanning, 1998, S. 81; Zaik u.a., 1996, S. 87. Kapitel 3.1 beschreibt ausführlich die Herleitung der Zielrendite.
24 EVA ist eine „registered servicemark“ von Stern Stewart & Co. Im Folgenden wird auf das Zeichen hierfür verzichtet. In der Praxis werden an Stelle von EVA auch die Begriffe „Econo- mic Profit“ (McKinsey) oder „Added Value on Equity“ (Boston Consulting Group) verwendet.
25 Vgl. Fiordelisi, o. Jg., S. 7; Rosenfeld / Pfeufer-Kinnel, 2004, S. 321; Seidenspinner, 2000, S. 21; Uyemura / Kantor / Pettit, 1996, S. 97.
26 Vgl. Rosenfeld / Pfeufer-Kinnell, 2004, S. 320; Weber, 2000, S. 467.
27 Vgl. Uyemura / Kantor / Pettit, 1996, S. 97. Fiordelisi zeigt in seinem Beitrag empirisch, dass die Berücksichtigung der Bankbesonderheiten einen wesentlichen Beitrag zur Konsistenz mit dem SHV-Prinzip liefert (vgl. Fiordelisi, o. Jg., S. 23-29).
28 Vgl. Uyemura / Kantor / Pettit, 1996, S. 101f. Ähnliche Konversionen schlagen Fiordelisi und Rosenfeld / Pfeufer-Kinnell in ihren Beiträgen vor (vgl. Fiordelisi, o. Jg., S. 8f. und 23; Rosen- feld / Pfeufer-Kinnell, 2004, S. 322f.).
29 Vgl. Uyemura / Kantor / Pettit, 1996, S. 102f.
30 Vgl. Fiordelisi, o. Jg., S. 9f.
31 Vgl. Fiordelisi, o. Jg., S. 10 und 23; Rosenfeld / Pfeufer-Kinnel, 2004, S. 323; Weber, 2000, S. 468.
32 Vgl. Perlet / Müller, 2004, S. 257; Rosenfeld / Pfeufer-Kinnel, 2004, S. 324; Uyemura / Kantor / Pettit, 1996, S. 106f.
33 Vgl. Kimball, 1998, S. 44; Rosenfeld / Pfeufer-Kinnel, 2004, S. 329.
34 Vgl. Kimball, 1998, S. 46-49.
35 Vgl. Paul, 2001, S. 1111; Seidenspinner, 2000, S. 21.
36 Vgl. Hörter, 1998, S. 220f.; Kimball, 1998, S. 36; Landskroner / Ruthenberg / Zaken, 2005, S. 31; Lehar u.a., 1998b, S. 953f.; Milne / Onorato, 2004, S. 1; Oehler / Unser, 2001, S. 363; Ro- senfeld / Pfeufer-Kinnel, 2004, S. 327f.
37 Vgl. Arnold / Meier, 2000, S. 30f. und 33; Kimball, 1998, S. 36f.; Rosenfeld / Pfeufer-Kinnel, 2004, S. 329-331.
38 Rolfes bezeichnet dies als Simultanproblem, da zur Performancemessung das den einzelnen Geschäftsbereichen zugeordnete Risikokapital bereits bekannt sein muss, die Allokation aber auf den in der Vergangenheit realisierten Werte beruht (vgl. Rolfes, 1999b, S. 23). Schieren- beck spricht hingegen von einem geschlossenen (vgl. Schierenbeck, 2003, S. 507), Hörter von einem kybernetischem Regelkreis (vgl. Hörter, 1998, S. 233-238).
39 In Anlehnung an Schierenbeck, 2003, S. 506.
40 Vgl. Hörter, 1998, S. 226.
41 Vgl. Johanning, 1998, S. 81; Lehar u.a., 1998b, S. 950-952.
42 Vgl. James, 1996, S. 11; Johanning, 1998, S. 82; Zaik u.a., 1996, S. 87. Zur dadurch entstehen- den Problematik vgl. Kapitel 4.1.
43 Vgl. Gehr, 2004, S. 341; Lehar u.a., 1998a, S. 859f. Ein alternativer Ansatz stellt das Bench- marking dar, bei dem die Kapitalkosten aus Renditen von Vergleichsunternehmen mit dem sel- ben Risikoprofil abgeleitet werden (vgl. Gehr, 2004, S. 342).
- Quote paper
- Florian Bielski (Author), 2006, Der Einsatz risikoadjustierter Kennzahlen in der Gesamtbanksteuerung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/65410
-
-
-
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X.