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  • 1. Werden kleine Unternehmen imKreditmarkt benachteiligt?Controller Tagung Schweiz, 11. September 2012Institut fr Finanzdienstleistungen Zug IFZProf. Dr. Andreas DietrichDozent und Projektleiter,Mitglied der Institutsleitung,Studiengangsleiter MSc Banking und FinanceMail: andreas.dietrich@hslu.chBlog: http://blog.hslu.ch/retailbanking/Zug, September 2012Kleine Unternehmen im Nachteil?Kleine Unternehmen mssen heuteKonditionen bezahlen, die beinaheunverschmt sind wenn sie berhaupt GelderhaltenKleine Firmen haben heute keine Chancemehr, bei Finanzinstituten an Geld zukommenHans-Ulrich Bigler, Gewerbeverband; Anton Lauber, CEO Schurter in Cash (2008)Folie 2Prof. Dr. Andreas Dietrich

2. Agenda 1 Einfhrung 2 Modell, Hypothesen und Daten 3 Resultate und Fazit 4 Weitere Untersuchungen im ThemengebietFolie 3 Prof. Dr. Andreas DietrichHintergrund der Untersuchung- Bankkredite sind noch immer die zentrale Finanzierungsform in derCH- KMU sind stark von einem gut funktionierenden Kreditmarktabhngig- Kreditmrkte sind infolge von Informationsasymmetrien, (zu) hohenoperationellen Kosten, regulatorischen Restriktionen oderineffizienten Marktstrukturen nicht effizient gemss derneoklassischen konomischen Theorie- Bisherige Forschung fokussiert vor allem auf Relationship Lendingund Informationsasymmetrie-Probleme- Wenig Research im Bereich Zinssatz vs. Kreditvolumen (respektiveUnternehmensgrsse) und im Bereich der operationellen KostenFolie 4 Prof. Dr. Andreas Dietrich 3. Zentrale Fragen- Mssen kleine Unternehmen hhere Zinsstze bezahlen alsgrosse Unternehmen?- Falls ja: Welche Faktoren sind in welchem Massverantwortlich fr die unterschiedlichen Kreditzinsstzefr grosse und kleine Unternehmen?- Literatur: Unterschiedliche Kreditzinsstze in erster Linie dasResultat von Informationsasymmetrien (geringereInformationseffizienz von kleinen Unternehmen)- Bis heute wenig oder keine empirische Evidenz, ob und zu was freinem Grad auch Unterschiede bzgl. der operationellen Kostenoder Unterschiede in der Verhandlungsmacht diesenZusammenhang erklren knnen- Praktisch keine empirische Daten fr den schweizerischenKreditmarkt (Ausnahme: Studie von Prognos, 1998)Folie 5Prof. Dr. Andreas DietrichEin Blick ber die Grenze:Gewichteter durchschnittlicherZinssatz nach Kreditvolumen in den USAFolie 6Prof. Dr. Andreas DietrichQuelle: Federal Reserve Board (2012) 4. Durchschnittlicher Zinssatz nachUnternehmensgrsse in AustralienFolie 7Prof. Dr. Andreas Dietrich Quelle: Reserve Bank of Australia (2012)Gewichteter durchschnittlicherZinssatz nach Kreditvolumen inDeutschland (Neugeschft, Kredite an nichtfin. Kapitalges., variable Kredite)Folie 8Prof. Dr. Andreas Dietrich Quelle: Deutsche Bundesbank (2012) 5. Contribution und zentrales Argumentder Studie(n) Contribution - Erste Studie, welche den Einfluss von verschiedenen Determinanten von Kreditzinsstzen im Zusammenhang mit der Unternehmensgrsse untersucht - Verwendung von internen Daten von Schweizer Regionalbanken Zentrales Argument - Nicht nur Informationsasymmetrien, sondern auch Unterschiede bezglich der relativen operationellen Kosten und die Verhandlungsmacht der Unternehmen erklren Zinssatz-Differenzen zwischen kleinen und grossen UnternehmenFolie 9Prof. Dr. Andreas DietrichBestandteile des KreditsatzesMarge / GewinnbeitragEigenmittelkostenBetriebskosten Bank(direkte und indirekte Kosten)Erwartete Risikokosten (Expected Loss)RefinanzierungkostenFolie 10 Prof. Dr. Andreas Dietrich 6. Kostenorientierte Preissetzungskonzepteals Grundlage fr Preisstrategie(Cost-Plus-Verfahren; vs. Wettbewerbsorientiertes Pricing vs. KundenorientiertesPricing)ZielmargeIm Markt(in % der Kosten) akzeptiert? Zu teuer?PreisWas dann?Kosten Oder zu gnstig? Was dann?Folie 11 Prof. Dr. Andreas Dietrich Agenda 1 Einfhrung 2 Modell, Hypothesen und Daten 3 Resultate und Fazit 4 Weitere Untersuchungen im ThemengebietFolie 12 Prof. Dr. Andreas Dietrich 7. Modell als Basis fr Hypothesen:Zinssatz in Abhngigkeit derUnternehmensgrsse i Vom Kreditmarkt ausgeschlossen, sofern keine Sicherheiten zur VerfgungZinsmargegestellt werdeniMax R6= f (Risikoeffizienz, Regulatorische Effizienz, *1 *1Risiko- Informationseffizienz; R3kostenunternehmensspezifische Faktoren;Sicherheiten; Laufzeit;R1makrokonomische Faktoren)Betriebskosten = f (Operative Effizienz)Gewinnbeitrag = f (Wettbewerbseffizienz)Kosten abgewiesener KreditantrgeRefinanzierungskosten Unternehmensgrsse/Kreditsumme *1: Die Hhe der hinzuaddierten Risikokosten ist abhngig vom Rating R1, R2, R3 der einzelnen UnternehmungFolie 13Prof. Dr. Andreas DietrichQuelle: Eigene Darstellung 4 Hypothesen - Hypothese 1: Es besteht ein negativer Zusammenhang zwischen dem Kreditbetrag (und gemss Annahme: der Unternehmensgrsse) und dem Zinssatz in der Schweiz - Hypothese 2: Die operationellen Kosten sind, neben den Informationsineffizienzen, ein Erklrungsfaktor fr die Unterschiede in den Kreditzinsstzen an grosse und kleine Unternehmen - Hypothese 3: Die mangelnde Verhandlungsmacht kleiner Unternehmen ist ein weiterer Erklrungsfaktor der Zinssatz-Unterschiede nach Unternehmensgrsse - Hypothese 4: Es besteht ein negativer Zusammenhang zwischen der Unternehmensgrsse und des Kreditbewilligung/Kreditantrags- VerhltnissesFolie 14Prof. Dr. Andreas Dietrich 8. Vorgehen und Daten - In Studie 1: Daten zu Kreditpreismodellen von 15 verschiedenen Schweizer Banken werden analysiert (Bankenperspektive) - Um die Daten vergleichbar zu machen, wurden nur Festzinskredite (Investitions- und Betriebskredite) an Unternehmen untersucht - Es wurden Zinsstze fr Kredite ber CHF 100000, CHF 300000, CHF 1000000 und CHF 5000000 in Abhngigkeit verschiedener Laufzeiten (1 Jahr, 3 Jahre, 5 Jahre) und verschiedener Risikokategorien erhoben - Die entsprechenden Kreditzinsstze wurden jeweils in ihre verschiedenen Komponenten aufgeteilt (Refinanzierungskosten, Prozesskosten, Gemeinkosten, Risikokosten, Eigenkapitalunterlegungskosten, Gewinnbeitrag) - In zweiter Studie (2012): Anhand von rund 1.5 Millionen Hypothekarkreditdaten (von 9 Banken) wird untersucht, ob dieser Zusammenhang auch im Hypothekarmarkt giltFolie 15 Prof. Dr. Andreas Dietrich Agenda 1 Einfhrung 2 Modell, Hypothesen und Daten 3 Resultate und Fazit 4 Weitere Untersuchungen im ThemengebietFolie 16 Prof. Dr. Andreas Dietrich 9. Durchschnittliche Hhe derZinssatzkomponenten nach Kreditvolumen(Lz = 3J.)5.00%0.07%4.50% 0.22%0.30%4.00%0.07%0.22%0.08%3.50%1.48% 0.30%0.22% 0.03%Gewinnbeitrag3.00% 0.30% 0.11%0.57%Erwarteter Verlust0.30%0.06%0.18% Zinssatz0.13% 0.13% 0.13% 0.10%Gemeinkosten2.50% Operationelle Kosten2.00%Regulatorische Kosten Refinanzierungskosten1.50%2.52% 2.52% 2.52% 2.52%1.00%0.50%0.00%100000 3000001000000 5000000Kreditvolumen, in CHFFolie 17 Prof. Dr. Andreas Dietrich Zusammenfassende Resultate I - Die Resultate der Schweiz besttigen die Ergebnisse der Analysen in den USA, DE und AUS: Negative Korrelation zwischen der Unternehmensgrsse und dem Zinssatz. Empirische Evidenz fr Hypothese 1 - Operationelle Kosten sind ein zentraler Erklrungsfaktor der Unterschiede fr Kreditzinsstze fr kleine und grosse Unternehmen. Entsprechende Unterschiede in den operationellen Kosten erklren durchschnittlich bis 140 Basispunkte (CHF 100000 vs. CHF 5000000) Empirische Evidenz fr Hypothese 2Folie 18 Prof. Dr. Andreas Dietrich 10. Zusammenfassende Resultate II - Die mangelnde Verhandlungsmacht von kleinen Unternehmen gemessen mit dem Gewinnbeitrag der Banken kann die Unterschiede in den Kreditzinsstzen auch, wenn auch in geringerem Ausmass erklren (cf. Regressionsresultate)Empirische Evidenz fr Hypothese 3 - Es besteht kein negativer Zusammenhang zwischen der Unternehmensgrsse und des Kreditbewilligung/Kreditantrags-Verhltnisses (Aber: Datengrundlage mangelhaft) Keine empirische Evidenz fr Hypothese 4Folie 19 Prof. Dr. Andreas Dietrich Agenda 1 Einfhrung 2 Modell, Hypothesen und Daten 3 Resultate und Fazit 4 Weitere Untersuchungen im ThemengebietFolie 20 Prof. Dr. Andreas Dietrich 11. Anpassungen von Preismodellen/ Overrides - Preismodelle werden in der Praxis nicht immer genau umgesetzt - Insbesondere das Rating wird oftmals noch angepasst - Ratings sind aus verschiedenen Grnden nicht beliebig genau- Nicht alle bonittsrelevanten Grssen werden im Ratingtoolabgebildet- Mangelhafte Statistiken- Fehlerbehaftete Expertensysteme- Ungenaue Datenlage bei finanzmathematischen Ratingmodellen- Etc. - In gewissen Fllen kann es Sinn machen, das IT-basierte Rating durch einen Kreditspezialisten zu modifizieren - Overrides/Handkorrekturen sind aber genau zu regeln und zu berwachen - Overrides ermglichen, von den Modellwerten abzuweichen (abhngig von Bank zwischen 6% und 56%)Folie 21Prof. Dr. Andreas Dietrich Ratings eine wissenschaftliche przise Methode? Rating-Verteilung nach Modell Daten von 435 Schweizer KMU aus einer Region, breit diversifiziert nach industrien, Alter und Grsse (Daten aus dem Jahr 2006; qualitative Daten von Credit Officer erhalten; quantitative Daten aus GB)Folie 22 Prof. Dr. Andreas DietrichQuelle: Bernet/Westerfeld (2009) 12. Margenunterschiede nach Volumen bei Hypotheken (private Schuldner, 2011, Laufzeit = 3-5J.)Folie 23 Prof. Dr. Andreas Dietrich Abschliessende Bemerkungen - Bei korrekter Umsetzung der Preismodelle haben kleine Unternehmen (resp. kleine Kreditbetrge) tatschlich konomisch gerechtfertigte Nachteile gegenber Grossunternehmen bezglich Zinshhe - In der Praxis ist dieser Unterschied aber eher weniger stark ausgeprgt - Fr Kleinstunternehmen wird oftmals bewusst von den errechneten Kreditpreis-Modellwerten abgewichen - gewisse Kleinstkredite wren ansonsten nmlich kaum finanzierbar ( Wirtschaftsfrderungsgedankens, Cross-Selling, Imagegrnde, Konkurrenzsituation) - Gewisse Banken haben das Problem der Kleinstkredite so gelst, dass sie den Kredittransaktionsprozess fr Kreditantrge unter einem bestimmten Betrag stark vereinfachen und damit auch ihre diesbezglichen Betriebskosten drastisch reduzierenFolie 24 Prof. Dr. And