Prognosemodelle für Länderrisiken: Logit- und Deep Learning-Methoden im Vergleich - Daniel Hagemann; Frank Lehrbass (MA Akademie Verlags- und Druck-Gesellschaft mbH, 2018)
Früher spielten Länderrisiken meist nur bei der Betrachtung von Entwicklungsländern eine Rolle. Doch hat die jüngere Vergangenheit gezeigt, dass dieses Thema auch für die entwickelten Staaten von Bedeutung ist. So stufte beispielsweise die Ratingagentur Moody's die Kreditwürdigkeit Griechenlands am 14. Juni 2010 um vier Notches von A3 auf Ba1 herab. Dieser Downgrade gilt als Katalysator der europäischen Staatsschuldenkrise. Moody's begründete das Multi-Notch- Downgrade insbesondere mit dem erhöhten Risiko, dass sich die Schuldentragfähigkeit Griechenlands trotz des vereinbarten milliardenschweren Hilfspakets durch die Eurozone und den Internationalen Währungsfonds mittelfristig als nicht mehr nachhaltig erweisen könnte. Als sich die Verschuldung Griechenlands in Relation zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) nicht stabilisierte, folgten weitere Downgrades der Ratingagentur. Die mehrfachen Ratingherabstufungen Griechenlands in den Jahren 2010 bis 2012 zeigen, dass das Rating von Staaten sehr sensitiv auf bestimmte Kennzahlen reagieren kann. Insbesondere die Überschreitung bestimmter Schwellenwerte kann sich schlagartig auf die Bonitätseinschätzung auswirken und zu einer entsprechenden Erhöhung der Länderrisikoprämien führen. Dass in Europa immer noch Handlungsbedarf hinsichtlich des Länderrisikos besteht, belegt der Vorschlag zur Reform des Euroraums einer Gruppe prominenter deutscher und französischer Ökonominnen und Ökonomen. Die Nachfrage nach Anleihen der bonitätsschwächeren Länder dürfte etwa durch die vorgeschlagenen Risikokonzentrationszuschläge ("sovereign concentration charges") reduziert werden. Ceteris paribus führt dies zu einem Anstieg der Länderrisikoprämien. In dieselbe Richtung zeigt die bankaufsichtliche Diskussion. Ein Wegfall der Privilegierung bei der (Null-) Risikogewichtung, die aktuell von allen in Basel involvierten Aufsehern praktiziert wird, liegt als Vorschlag auf dem Tisch. Hinzu kommt eine sich verstärkende Gefahrenlage durch sogenannte "nicht-kooperative Regierungen". Diese agieren bewusst gegen die Regelwerke ("Brüsseler Diktat") und damit länderrisikoerhöhend. Deshalb ist es bedeutsam, die Entwicklung der Ratings von Staaten abschätzen zu können. Insbesondere interessiert dabei der Übergang zwischen Investmentgrade und Subinvestmentgrade. In diesem Beitrag bestimmen wir die Determinanten der Ratingeinstufung von Staaten empirisch. Es wird zuerst ein Ordered Logit-Modell vorgestellt, mit welchem sich das Rating prognostizieren lässt. Dabei wird auf die Ratings von Moody's und die volkswirtschaftlichen Kennzahlen von Moody's und Fitch zurückgegriffen. Der Datensatz beinhaltet 124 von Moody's geratete Staaten. Danach wird der Fokus auf die Vorhersage eines (Sub-)Investmentgrade-Ratings gelegt, da dies eine zentrale Unterscheidung ist. Ein Logit-Modell tritt dabei gegen Deep Learning basierte Prognosemodelle an. Mit dem besten Modell wagen wir eine Vorausschau auf die zukünftige Bonität Italiens.
Keywords: 330; Länderrisiko; Prognoseverfahren