Inhaltsübersicht I. Grundlagen II. Notwendigkeit des ALM III. Dimensionen und Elemente des ALM IV. Modelle des ALM V. ALM-Implementierung I. Grundlagen 1. ALM-Definition Unter Asset-/Liability-Management (ALM) kann allgemein die integrierte Analyse und optimierte strategische Steuerung eines Unternehmens nach finanziellen Kriterien verstanden werden, bei der die bestehenden Vermögenspositionen (Assets) und die Verpflichtungen (Liabilities) des Unternehmens sowie ihre gegenseitigen Interdependenzen simultan betrachtet werden. Dabei wird eine Optimierung der Gesamtposition des Unternehmens im Hinblick auf ein finanzwirtschaftliches Rendite-/Risiko-Ziel unter Berücksichtigung der Risikopräferenz der Unternehmensführung angestrebt. Dieser Definition liegt ein modernes Verständnis des ALM als Kern einer auf der Basis finanzieller Steuerungskriterien aufbauenden integrierten Unternehmenssteuerung zugrunde (Albrecht, P. 1998). Ziel des ALM ist es, eine Informationsgrundlage für Entscheidungen zu schaffen, die nicht durch Funktions- oder Spartendenken, sondern durch gesamtunternehmerisches Denken geprägt sind. ALM wird häufig auch direkt mit Aktiv-/Passiv-Steuerung oder Bilanzstrukturmanagement gleichgesetzt. Der Begriff und die Aufgabe des ALM gehen jedoch über die koordinierte Steuerung der Aktivstruktur (z.B. Festlegung der Asset Allocation durch das Asset-Management einer Altersversorgungseinrichtung oder einer Bank) und der Verbindlichkeitenstruktur (z.B. Optimierung der Kapitalstruktur durch Festlegung des Verschuldungsgrades bei Industrieunternehmen oder Gestaltung der Versicherungsvertragsmerkmale bei Lebensversicherungen) hinaus. Gegenstand des ALM ist vielmehr auch die marktwertorientierte Ergebnissteuerung und das Management der mit den verschiedenen Positionen verbundenen Risiken (z.B. Volatilitäten von Wertpapierrenditen und deren korrelative Interdependenzen im Portfolio) jeweils unter Berücksichtigung der mit jeder Position verbundenen Cashflow-Wirkungen und ggf. einzuhaltender gesetzlicher und aufsichtsrechtlicher Restriktionen (z.B. Kreditwesengesetz (KWG); KAGG, VAG). 2. Ursprung Der Ursprung dessen, was heute unter dem Begriff Asset-/Liability-Management subsumiert werden kann, reicht bis in die Investitionsrechnung zurück, bei der die begrenzte Eignung von Partialkalkülen zur Entwicklung von simultanen Gesamtmodellen für die Unternehmung geführt hat. Die strukturgenaue Modellierung eines gesamten Unternehmens wird durch die simultane Investitions- und Finanzplanung angestrebt, welche auf der Basis linearer Optimierungsansätze eine simultane Abstimmung der Investitionsprogramme mit den Finanzierungsprogrammen, ggf. sogar unter Hinzuziehung der Produktions- und Absatzplanung beabsichtigt. 3. Anwendungsfelder Die praktische Umsetzung des Asset-Liability-Gedankens fand zunächst in Banken statt, bei denen sich die risikoorientierte Abstimmung zwischen Aktiv- und Passivgeschäft im Wesentlichen auf die Zinsrisikosteuerung konzentriert, da der Zins der zentrale Risikofaktor sowohl für das Aktiv- als auch für das Passivgeschäft ist (Schierenbeck, H. 1998). Erst später traten auch Ansätze zum simultanen Aktiv- und Passivmanagement von Wechselkurs-, Liquiditäts- und Bonitätsrisiken hinzu. Demgegenüber erfordert das Asset-/Liability-Management von Versicherungs- und von Industrieunternehmen eine spezifische Analyse der relevanten Risikofaktoren. Für Versicherungsunternehmen ist die Ausrichtung des ALM spartenabhängig. Während im Lebensversicherungsgeschäft auch der Zins den wesentlichen Risikofaktor darstellt, spielt dieser bei Schaden- und Unfallversicherern eine geringere Rolle. Dort sind hingegen eher gesamtwirtschaftliche Faktoren relevant, die zum einen die Kapitalanlagen auf der Aktivseite (z.B. Aktienkurse, Immobilienpreise, Anleihenkurse) und zum anderen die versicherungstechnischen Verpflichtungen auf der Passivseite berühren (Albrecht, P. 1998). II. Notwendigkeit des ALM ALM ist zum einen aufgrund gesetzlicher Vorschriften notwendig, die eine Bedeckung von Verpflichtungen mit entsprechenden Aktiva erfordern (z.B. VAG). Zum anderen ist ein gezieltes ALM beispielsweise von Versicherungen erst in den achtziger Jahren beginnend in den USA aufgegriffen worden und Ausdruck bestimmter aktueller Entwicklungen: Deregulierung der Märkte, zunehmende Kapitalmarktvolatilitäten, intensiverer Wettbewerb, zunehmende Spezialisierung auf bestimmte Branchen und Geschäftsfelder (Konzentration auf Kernkompetenzen und damit Verlust des Risikoausgleichs zwischen Sparten), komplexere Produkte und Leistungen. Speziell im Bereich der Lebensversicherungen wuchs der Wettbewerb durch ausländische Konkurrenz mit zunehmender Deregulierung im Versicherungsmarkt, was zu niedrigeren Gewinnmargen und einer Verlangsamung des Prämienwachstums geführt hat, während gleichzeitig die Auszahlungen aus Versicherungsleistungen stiegen. Zudem führte ein anhaltend niedriges Zinsniveau zu einer negativen Zinsspanne zwischen den Renditen der langfristigen festverzinslichen Kapitalanlagen (unter 5%) und den Leistungsversprechen in den Versicherungsprodukten (7 bis 7,5%). III. Dimensionen und Elemente des ALM 1. Dimensionen Hinsichtlich der Dimensionen des ALM lassen sich ein ALM auf der Makroebene des Unternehmens und ein ALM auf der Mikroebene (Albrecht, P. 1998), sowie ein simultanes und ein sukzessives ALM differenzieren. Ein ALM auf der Makroebene fasst das Unternehmen als ein Gesamtportfolio auf, dessen Rendite-/Risikoposition durch simultane Steuerung des Teilportfolios von Assets und des Teilportfolios von Liabilities festgelegt wird. Hier wird nicht zwischen einzelnen Assets (z.B. Aktien, Immobilien, Hypothekenkredite) oder Liabilities (z.B. Spareinlagen, Kapitallebensversicherungen) unterschieden, sondern nur deren Summenwirkung im diversifizierten Portfolio betrachtet. Bei einem ALM auf der Mikroebene hingegen werden einzelne Segmente des Assetportfolios und des Liabilityportfolios hinsichtlich ihres Cashflow-Profils und/oder ihres Rendite-/Risiko-Charakters aufeinander abgestimmt. Simultanes ALM bezeichnet die vollständig integrierte Gesamtsteuerung des Unternehmens bei gleichzeitiger und wechselseitiger Abstimmung von Aktiv- und Passivpositionen. Hingegen handelt es sich beim sukzessiven ALM um eine unvollständige Variante des ALM, da hier z.B. von fixierten Liabilities ausgegangen wird und die Assetstruktur daraufhin optimiert wird. 2. Elemente Kernelemente jedes ALM sind die Risikoanalyse (Risikoidentifikation und -messung), die Evaluation von Handlungsalternativen und die Umsetzung durch das Risikomanagement. Zunächst ist die Risikostruktur (z.B. überwiegendes Zinsrisiko) der Assets und Liabilities zu identifizieren. Hierzu sind die Einflussfaktoren zu analysieren, die sich unter Berücksichtigung ihrer Interdependenzen auf Aktiv- und Passivpositionen und damit auf den zu erwirtschaftenden Überschuss auswirken. Daraufhin sind geeignete Risikomaße (z.B. Duration, Volatilität, Rating) zu wählen, die eine einheitliche Messung der Gesamtposition aus Aktiv- und Passivrisiken ermöglichen. Schließlich sind beide Positionen im Rahmen des Risikomanagements hinsichtlich des von der Unternehmensleitung präferierten Rendite-Risikoziels zu steuern und zu optimieren. Die Umsetzung der Strategien erfolgt durch Investitionen resp. Desinvestitionen in den Basisinstrumenten oder entsprechenden Derivaten. IV. Modelle des ALM 1. Statische und deterministische Modelle Traditionelle Modelle des ALM basieren auf dem Regelwerk der Bilanz und bedienen sich der Bilanz- und Finanzanalyse. Hierzu sind z.B. die traditionellen Finanzierungsregeln zur Steuerung der Kapitalstruktur zu nennen. Diese bilanzorientierten Strukturregeln fordern die Einhaltung des Grundsatzes der Fristenkongruenz, wonach zur Sicherstellung der jederzeitigen Erfüllbarkeit der Zahlungsverpflichtungen die Kapitalüberlassungsdauer und die Kapitalbindungsdauer übereinstimmen sollen. Im Bankenbereich wurde das Prinzip der Fristenkongruenz zur Analyse und Eliminierung von Zinsrisiken eingesetzt. Aus dem Gedanken der Einzelrefinanzierung heraus werden Zinsbindungsbilanzen gebildet, bei denen Gruppen- oder Einzelverbindlichkeiten des festverzinslichen Passivgeschäfts (z.B. Einlagen von Kunden oder Kreditinstituten) mit bestimmten festverzinslichen Gruppen- oder Einzelforderungen hinsichtlich ihrer Nominalwerte gegenübergestellt und aufeinander abgestimmt werden. Aus dem sich ergebenden Festzinsüberhang lässt sich die Auswirkung von Zinsänderungen auf den erzielten periodischen Zinsüberschuss ableiten. Ist der Überhang null, sind die Auswirkungen von Zinsänderungen für Aktiv- und Passivpositionen im Ideallfall dieselben, sodass der Zinsüberschuss bezüglich des Zinsänderungsrisikos immunisiert ist. Eine Erweiterung der Risikoanalyse des Zinsüberschusses ist die Elastizitätsmethode (Rolfes, B. 1995), die auch die für das Überschussrisiko relevanten und in der Zinsbindungsbilanz vernachlässigten variablen Zinspositionen erfasst. 2. Dynamische und deterministische Modelle Mit der verstärkten Hinwendung zum Cashflow und barwertorientierten Größen wurden Assets und Liabilities nicht nur hinsichtlich ihrer Nominalwerte und Volumina, sondern hinsichtlich ihrer Zahlungswirkungen gegenübergestellt. Aus der Saldierung der erwarteten Aktiv- und Passivzahlungsströme ergibt sich ein Netto-Zahlungsstrom, dessen Barwert durch Diskontierung ermittelt wird (Barwertkonzept). Im Gegensatz zur Analyse periodischer Zinsüberschüsse ermöglicht das Barwertkonzept die Analyse marktzinsinduzierter Kurs- bzw. Reinvermögensverluste, da sich der Netto-Barwert als Marktwert des Eigenkapitals und damit als Kernzielgröße ökonomischen Handelns interpretieren lässt. Zinsänderungen wirken damit direkt auf die Erfolgsgröße Eigenkapital. Beinhaltet der Asset Cashflow eine höhere (geringere) Zinssensitivität als der Liability Cashflow, so würde der Marktwert der Assets im Falle einer Zinssteigerung stärker (weniger stark) sinken als der Marktwert der Liabilities, woraus im Ergebnis eine Senkung (Erhöhung) des Eigenkapitalmarktwertes resultiert. Im Rahmen des ALM wird nun die Optimierung der Bilanzstruktur mit dem Ziel der Erwirtschaftung sog. Fristentransformationsgewinne angestrebt, wodurch Marktzinsschwankungen gezielt zur Steigerung des Eigenkapitalmarktwertes ausgenutzt werden. Entsprechen sich die Cashflow-Strukturen von Assets und Liabilities vollständig (Cashflow-Matching), ist das Unternehmen gegen Zinsrisiken immunisiert. Voraussetzung eines aktiven Zinsmanagements ist eine Prognose der zukünftigen Zinsentwicklung, dergemäß eine Positionierung des Unternehmens erfolgt (Schierenbeck, H./Wiedemann, A. 1995). Eine Weiterführung des Cashflow-Matching ist die Duration-Analyse und das Duration-Matching. Der Vorteil des Duration-Matching gegenüber dem Cashflow-Matching ist, dass nicht jeder einzelne Cashflow abgesichert wird, sondern nur die jeweiligen Portfolio-Durationen. Möglicherweise steht nicht für jeden Liability-Cashflow auch ein entsprechender Asset-Cashflow zur Bedeckung in gleicher Laufzeit und Höhe zur Verfügung (Bierwag, G. 1987). Nachteil dieser Modelle ist zum einen ihr deterministischer Charakter, da eine Immunisierung stets nur hinsichtlich des unterstellten Zinsänderungsprozesses möglich ist, und zum anderen der Mangel einer analytischen Optimierung, da stets nur die Steuerung einer Risikogröße im Mittelpunkt steht, nicht aber ein optimierter Ausgleich von Renditen und Risiken. 3. Statische und stochastische Modelle Einen analytischen Ansatz zur Lösung des ALM-Problems bieten die auf der Portfoliotheorie nach Markowitz, H.M. aufbauenden Modelle an, bei denen eine Optimierung im Rendite-Risiko-Diagramm erfolgt. Hier erfolgt explizit eine Simultanbetrachtung von Assets und Liabilities sowie von Risiken und Renditen. Durch Berücksichtigung korrelativer Zusammenhänge zwischen Assets und Liabilities wird der Effekt der Risikodiversifikation zwischen mehreren Assetklassen einerseits und verschiedenen Produktsparten andererseits auf der Gesamtunternehmensebene aggregiert. Nach der Art der Modellierung der Liabilities und nach dem verwendeten Rendite- und Risikomaß lassen sich zahlreiche Untervarianten des Portfolio-Ansatzes differenzieren. Zum einen lassen sich die Liabilities als Restriktion erfassen, um eine optimale Asset-Allocation unter Shortfall-Nebenbedingungen (Safety-First-Ansatz) durchzuführen. Zum anderen können die Liabilities als eigenständiges Portfolio mit negativer Renditeerwartung dargestellt werden. Neuere Modellierungen erfassen nicht die Renditekomponente von Assets und Liabilities getrennt, sondern optimieren die Rendite-Risikoposition des Surplus als Differenz zwischen Assets und Liabilities (Surplus Management). Die Surplus-Rendite lässt sich als Eigenkapitalrendite des Unternehmens interpretieren. Auch das Risiko ist über verschiedene Risikomaße abbildbar. Ausgehend vom traditionellen Ansatz der Volatilität sind auch Downside-Risikomaße (Semivarianz, Lower Partial Moments, Value-at-Risk) möglich. Wesentlicher Nachteil dieser Modelle ist die Beschränkung auf eine Periode und die Vernachlässigung, dass getroffene Entscheidungen zu späteren Zeitpunkten revidiert werden können. Auch die damit verbundenen Transaktionen werden nicht erfasst. Beides ist angesichts des Langfristcharakters des ALM problematisch. 4. Dynamische und stochastische Modelle Diese Modelle gehen davon aus, dass die relevanten Größen des Optimierungsproblems (Koeffizienten der Zielfunktion und Nebenbedingungen) nicht mit Sicherheit bekannt sind, sondern nur deren Verteilung quantifizierbar ist. Sie erlauben bei der Optimierung gegenüber den einperiodigen Modellen die Erfassung der Dynamik sowohl der betrachteten stochastischen Größen als auch des Entscheidungsprozesses im Zeitablauf. Ersteres betrifft beispielsweise verschiedene Modellierungsmöglichkeiten der Risikofaktoren (z.B. Mean-Reversion der Zinssätze), letzteres die Revision bereits getroffener Entscheidungen und das Timing ihrer Umsetzung. Darüber hinaus wird die Unsicherheit nicht über Verteilungsparameter, sondern durch die gesamte Verteilungsinformation der Risikofaktoren modelliert. Auch eine Integration von Transaktionskosten und die Differenzierung zwischen kurz- und langfristigen Zielen ist möglich (Schürle, 1998). Mehrstufige stochastische Optimierungsmodelle weisen eine sehr hohe mathematische Komplexität auf und sind daher auch heute trotz leistungsstarker Rechnerkapazitäten nicht analytisch, sondern nur approximativ lösbar. Mittels Simulationsmethoden (z.B. Monte-Carlo-Simulation) oder Szenario-Technik wird eine rechenbare Menge plausibler Szenarien ausgewählt, welche mögliche Entwicklungspfade des Entscheidungsprozesses repräsentieren. (Marohn, 1998). Anschließend wird mit Hilfe geeigneter Verfahren eine Lösung für die Entscheidungsparameter gesucht, welche für jedes einzelne Szenario zulässig und zugleich für die Gesamtheit aller möglichen Entwicklungen der Risikofaktoren optimal ist. V. ALM-Implementierung Die Implementierung des ALM erfordert spezifische organisatorische und informationstechnische Anpassungen im Unternehmen. Entsprechend dem übergeordneten Charakter der Aufgabe wird die Führungsorganisation des ALM häufig als Asset-Liability-Komitee (ALCO) oder als vorstandsnahe Stabsstelle gestaltet (Benz, M. 1997). Dieser Einheit kommen verschiedene Aufgaben zu, wie die Bereitstellung der notwendigen Instrumente zur Analyse der ALM-Risiken, die Auswahl einer effizienten Strategie und eine regelmäßige Performance-Messung. Die erfolgreiche Umsetzung des ALM in der Praxis erfordert leistungsfähige IT-Ressourcen. Mittlerweile existieren einige Software-Tools, die stochastische Investmentmodelle bereitstellen oder Optimierungsmethoden einsetzen. Hierzu gehören z.B. das Wilkie-Modell (Wilkie, D. 1995), das CAP:Link-Modell (Mulvey, J./Thorlacius, A. 1996), das Russel-Yasuda-Kasai-Modell (Nager, J. 1998) oder das Total Integrated Risk Management-Modell TIRM (Correnti, S./Nealon, P./Sonlin, S. 1996). Literatur: Albrecht, P. : Was ein Aktuar über Investmentmathematik wissen sollte: Asset/Liability-Management (ALM), in: Der Aktuar 4. Jg., Nr. 4, 1998, S. 99 – 103 Benz, M. : Führungsorganisation des Asset und Liability Managements in Banken, Bern 1997 Bierwag, G. : Duration Analysis: Managing Interest Rate Risk, Cambridge/Mass. 1987 Correnti, S./Nealon, P./Sonlin, S. : Decomposing Risk to Enhance ALM an Business Decision Making for Insurance Companies, in: Albrecht, P. (Hrsg.): Aktuarielle Ansätze für Finanz-Risiken, Band I, Karlsruhe 1996, S. 443 – 472 Mulvey, J./Thorlacius, A. : The Towers Perrin Global Capital Market Scenario Generation System, in: Albrecht, P. (Hrsg.): Aktuarielle Ansätze für Finanz-Risiken, Band I, Karlsruhe 1996, S. 499 – 528 Marohn, C. : Stochastische mehrstufige lineare Programmierung im Asset & Liability Management, Bern 1998 Nager, J. : Innovative Ansätze im Asset-Liability-Management, in: Handbuch Portfoliomanagement, Kleeberg, J./Rehkugler, H., Bad Soden/Ts. 1998, S. 239 – 264 Rolfes, B. : Das Zinselastizitätskonzept der Zinsrisikosteuerung, in: Schierenbeck, H./Moser, H. (Hrsg.): Handbuch Bankcontrolling, Wiesbaden 1995, S. 711 – 733 Schierenbeck, H. : Ertragsorientiertes Bankmanagement, 5. A., Wiesbaden 1998 Schierenbeck, H./Wiedemann, A. : Marktwertrechnungen im Finanzcontrolling, Stuttgart 1995 Schürle, M. : Zinsmodelle in der stochastischen Optimierung, Bern 1998 Wilkie, D. : More on a Stochastic Asset Model for Actuarial Use, in: BAJ 1. Jg., 1995, S. 777 – 964