Banken
Wem schwant Böses?

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Für Jahrtausende dachten die Europäer, alle Schwäne seien weiß. Bis sie in Australien schwarze entdeckten. Unter Wissenschaftstheoretikern gilt dieses Ereignis als Musterbeispiel für ein Problem, das Statistiker nicht in den Griff bekommen: Wenn bisher alle Schwäne, die jemals gesichtet wurden, weiß sind, dann ist statistisch die Wahrscheinlichkeit, dass ein schwarzer Schwan entdeckt wird, gleich null. Trotzdem ist der schwarze Vogel irgendwann aufgetaucht.

In der modernen Finanzwelt wimmelt es von schwarzen Schwänen. Das heißt: von neuen Produkten oder Marktsituationen, die es so bisher noch nie gab. Ein schwarzer Schwan kann ein mehrfach verpacktes US-Immobilienrisiko oder ein Terroranschlag bisher ungekannter Qualität sein. Oder vielleicht schon die Tatsache, dass bestimmte Märkte auf einmal austrocknen, die bisher immer liquide gewesen sind. Über ganz neue Situationen kann aber die beste Mathematik nichts aussagen.

Deswegen ist es nicht verwunderlich, dass im Moment die sogenannten „Quant“-Fonds Probleme haben, die sich rein nach Kennzahlen richten. Sie folgen nach mathematischen Regeln Trends – aber können keine plötzlich auftauchenden Störungen dieser Trends verarbeiten. Das Problem ist ähnlich wie bei den „Jahrhunderthochwassern“, die inzwischen alle paar Jahre geschehen : Wenn sich die Rahmenbedingungen grundlegend verändern, versagt die Statistik.

Die moderne Finanzwelt erzeugt derart einen Widerspruch. Auf der einen Seite setzt sie immer mehr Mathematik ein. Auf der anderen Seite ist sie unglaublich kreativ und entwickelt mitunter in wenigen Jahren ganz neue Märkte – wie etwa den für Kreditrisiken, der jetzt in Schwierigkeiten steckt. Damit schafft sie genau die Situationen, die die Mathematik nicht mehr beherrscht.

Ein wichtiger Punkt dabei: Nicht nur bei der Vermögensanlage spielt die Statistik eine Rolle. Sie wird immer bedeutender auch bei der Risikokontrolle der Banken – also da, wo es wirklich ans Eingemachte geht.

Früher wurden Banken mehr oder minder sorgfältig nach recht statischen Regeln gesteuert: Hier ist die linke Seite der Bilanz, dort ist die rechte, und das muss hübsch aufeinander abgestimmt werden. Um das hinzubekommen, brauchte man gute Buchhalter, aber keinen einzigen Mathematiker. Am simpelsten war die goldene Bankregel. Sie besagt, dass die Bank, wenn sie für fünf Jahre einen Kredit vergibt oder anderweitig ihr Vermögen festlegt, eine Refinanzierung braucht, die ebenfalls fünf Jahre fest vereinbart ist. Würden sich Banken an solche Regeln halten, hätten sie nie Liquiditätsprobleme. Leider lässt sich so aber nur schwer Geld verdienen. Daher betreiben viele Banken die gefährliche „Fristentransformation“. Das ist der Fachausdruck dafür, die goldene Regel zu missachten, also zum Beispiel – im Extremfall – Baukredite mit Tagesgeldkonten zu refinanzieren.

Ähnlich statisch waren für Jahrzehnte auch die Regeln des Kreditwesengesetzes ausgerichtet, die die Stabilität der Banken sichern sollten. Es waren simple Multiplikatoren: Je nach Risikograd durfte jeweils ein Vielfaches des Eigenkapitals maximal als Kredit verliehen werden. So sollte sichergestellt werden, dass ein Kreditausfall eine Bank nicht umwirft. Ein grobes Schema zwar, das aber recht einfach umzusetzen und zu kontrollieren ist.

Diese simplen Regeln werden unter dem Stichwort „Basel II“ nun durch komplexe Modelle der Risikosteuerung ersetzt, bei denen zum Beispiel die Ausfallwahrscheinlichkeiten einzelner Anlagen genauer statistisch erfasst werden. Die Banken dürfen bis zu einem gewissen Grad selbst diese Verfahren entwickeln. Sie stellen auch sicher eine Verbesserung dar. Aber Statistik hat den Nachteil, dass die meisten Leute sie nicht verstehen und deswegen ihre Aussagekraft möglicherweise überschätzen. Und das Grundproblem, dass ganz neue Marktsituationen nicht zu erfassen sind, bleibt dabei oft völlig unbeachtet. Sollten Banken deswegen auf moderne Risikosteuerung verzichten? Nein. Es ist schon besser, mit mathematischer Unterstützung goldene Regeln zu verletzen als ohne. Aber niemand darf dem Zauber der Mathematik erliegen und sich auf die Modelle zu sehr verlassen. Am Ende ist vornehme Zurückhaltung auch heute noch eine Tugend für Banker.

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