Risiko- und Ertragsanalyse von verschiedenen Anleihenformen Seminar : Ausgewählte Kapitel Investmentbanking/Kapitalmarktkommunikation. Risiko- und Ertragsanalyse von verschiedenen Anleihenformen Hadi Hedayati-Rad Anna Hofmann Iris Toto Stefan Zeugner

Rückblick Datenbasis: Analysegegenstand: EMBI Composite, EMBI Africa, EMBI Asia, EMBI Europe, EMBI Latin America, Morgan Global Bond Index, SSB Corporate Credit Index A, SSB Corporate, Credit Index BBB, Pfandbriefe der deutsche Börse PEX Analysegegenstand: Risiko und Ertragsperformance, Rollende Korrelation, Risikozerlegung, Diversifizierungsmöglichkeiten, Principal Components André Tomfort: Risiko- und Ertragsanalyse von verschiedenen Anleiheformen; Finanz-Betrieb 2002-3

Fortsetzung … Erweiterung der Datenbasis: Betrachtungszeitraum: ELMI Composite, ELMI Africa, ELMI Asia, ELMI Europe, ELMI Latin America Betrachtungszeitraum: Januar 1995 bis 24. November 2002 Analysegegenstand: Liquiditätsanalyse, erweiterte rollende Korrelation, Korrelations-matrix, Erweiterung der Principal Components, Prognose der Principal Components, vektorielles Fehlerkorrektur-Modell mit PCA, zunehmende Divergenz der EM André Tomfort: Risiko- und Ertragsanalyse von verschiedenen Anleiheformen; Finanz-Betrieb 2002-3

Marktliquidität Liquiditätserklärende Variablen: Bid-Ask-Spread, Markttiefe, Marktgröße Bid-Ask-Spread: Maßstab für Transaktionskosten Markttiefe: Umfang – Große Transaktionen Marktgröße: Größe der gehandelten Volumina

Korrelationsmatrix

Rollende Korrelation mit EMBI Composite Datenquelle: Bloomberg

Rollende Korrelation mit ELMI Composite Datenquelle: Bloomberg

Principal Component 1: Weltweite Bondmärkte Datenquelle: Bloomberg

Principal Component 2: „Flight to Quality“ Datenquelle: Bloomberg

Zweite Hauptachse Datenquelle: Bloomberg

Prognose der Principal Components: Erklärende Variable PC1: Weltweite Bondmärkte Aktienmärkte Niveau-Unterschied: EMBI-GBI Mean-Reversion PC2: „Flight to Quality“ Schweizer Franken Vola-Unterschied EMBI-GBI

Prognose-Modell Vektorielles auto-regressives Modell: jeder Index auf die Vergangenheit jedes Index‘ regressiert Fehlerkorrekturterm: Das Niveau der Indizes beieinflusst deren Veränderung Exogene Variable: Principal Components 1 & 2

Prognose-Modell: Ergebnis

Zunehmende Divergenz der EM - Regionen PCA für Zeit bis 1998/99 (Brasilienkrise) und danach durchgeführt: Erklärungsbeitrag der beiden Faktoren differiert Datenquelle: Bloomberg

Conclusio Liquiditätsfaktoren zu berücksichtigen Diversifikationspotenzial zwischen EMBI und westlichen Bonds Innerhalb EM hohes Diversifikationspotenzial EM-Bonds durch Krisen gekennzeichnet Krisenanfälligkeit nimmt ab

Danke für Ihre Aufmerksamkeit! www.em-bonds.cjb.net