Early Warning Indicators for the German Banking System: A Macroprudential Analysis - Thomas Kick; Nadya Jahn (Credit and Capital Markets – Kredit und Kapital, 2014)
In this paper, we introduce a continuous and forward-looking stability indicator for the banking system based on information on all financial institutions in Germany between 1995 and 2010. Explaining this indicator by means of panel regression techniques, we identify significant macroprudential early warning indicators (such as asset price indicators, leading indicators for the business cycle and monetary indicators) and spillover effects. International spillovers play a significant role across all banking sectors, whereas regional spillovers and the credit-to-GDP ratio are more important for cooperative banks and less relevant for commercial banks. – – Frühwarnindikatoren für das deutsche Bankensystem: Eine makroprudenzielle Analyse Frühwarnindikatoren für drohende Risiken im Bankensystem sollen einen wichtigen Beitrag für die regelmäßige Einschätzung der Stabilität des Bankensystems und die Identifizierung von systemischen Risiken liefern. Ein funktionierendes und stabiles Bankensystem ist für die Gewährleistung einer optimalen Kapitalallokation von grundlegender Bedeutung, so dass Regulatoren kostspielige Bankenkrisen und ihre damit verbundenen, negativen Feedbackeffekte auf die Realwirtschaft zu vermeiden versuchen. Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag bezüglich der Entwicklung eines kontinuierlichen, zukunftsgerichteten Stabilitätsindikators für das deutsche Bankensystem, welcher zu der Identifizierung vorlaufender Frühwarnindikatoren sowie internationaler und regionaler Ansteckungseffekte im Bankensystem herangezogen wird. Während der letzten zwei Jahrzehnte erfuhr Deutschland mehrere Perioden von Bankensysteminstabilität. Diese konnten über die Bankensektoren hinweg aufgrund von Gesetzesänderungen sowie (inter)nationalen Entwicklungen auf den Finanzmärkten beobachtet werden. Um die Stabilität im Bankensystem überwachen zu können, entwickeln wir einen Stabilitätsindikator, welcher Informationen sowohl von großen Finanzinstituten, als auch von kleineren Banken enthält. Der Indikator besteht aus drei Komponenten: Einem Bonitätsindikator (basierend auf der normierten Ausfallwahrscheinlichkeit eines Instituts), einem Credit Spread (d. h. der durchschnittlichen Risikoprämie verfügbarer Institute) und einem Aktienindex für den Bankensektor. Die Ausfallwahrscheinlichkeiten werden für kleinere Banken aus dem Bundesbank-Hazardratenmodell und für die großen Institute aus dem Moody's Bank Financial Strength Rating herangezogen. Die empirische Studie basiert auf einem von der Deutschen Bundesbank bereitgestellten, vertraulichen Datensatz und enthält bis zu 3,330 Institute über einen Zeitraum von 1995 bis 2010 auf jährlicher Basis. Die Determinanten für Bankensystemstabilität können in makroökonomische, finanzielle und strukturelle Variablen klassifiziert werden. Unter Anwendung von Panelregressionstechniken können wir Vermögenspreisindizes, Frühindikatoren für den Konjunkturzyklus und Geldmarktindikatoren als robuste Frühwarnindikatoren identifizieren. Während internationale Ansteckungseffekte für alle Bankensektoren von Bedeutung sind, erweisen sich regionale Ansteckungseffekte und die nationale Kreditvergabe an den privaten Sektor im Verhältnis zum BIP als relevante Determinanten für Kreditgenossenschaften, sind aber weniger bedeutsam für Kreditbanken. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass die heterogene Struktur des deutschen 3-Säulen-Systems (innerhalb dessen jeder Bankensektor durch verschiedene Schocks unterschiedlich beeinflusst wird) einen Beitrag zu der Stabilität des gesamten Bankensystems leisten kann.
Keywords: C23; E44; G01; G21; 330; Early Warning Indicators; Banking System Stability Indicator; Spill-over Effects; Panel Regression Techniques