Potentielle kundenindividuelle Bestimmungsfaktoren des Bankertrags

Bestimmungsfaktoren des Bankertrags

Nachdem die zu erklärende Größe näher erläutert wurde, wird im Folgenden auf die Variablen eingegangen, die zur Erklärung des DB II herangezogen werden.

Die vorliegenden Datensätze enthalten hierzu Informationen, die in zwei Grup-pen eingeteilt werden können. Erstens stehen verschiedene soziodemographi-sche Variablen zur Verfügung, die im Wesentlichen persönliche Eigenschaften des Kunden beschreiben. Hierzu zählen Alter, Geschlecht und Wohnort sowie die Variablen, die zum Einkommen vorliegen, d.h. das monatliche Durch-schnittseinkommen, aber auch die Information, ob das Einkommen im Referenz-jahr (2006 bzw. 2007) überwiegend aus Transferleistungen resultiert.

Zweitens existieren Variablen, die die Kundenbeziehung zur jeweiligen Sparkasse näher charakterisieren. Hierzu zählen zum einen detaillierte

Informa-Zinserlöse - Zinskosten

= Konditionsbeitrag +/- Risikokosten

= Deckungsbeitrag I (Wertbereich) +/- Direkt zurechenbare Provisionen

= Deckungsbeitrag II (Wertbereich und Provisionsergebnis)

Abbildung 9: Deckungsbeitragsschema für ein Einzelgeschäft; Quelle: Hartmann-Wendels et al. (2007)

Der Deckungsbeitrag II ist ein Maß aus dem internen Rechnungswesen der Banken. Dieses Ertragsmaß hat den Vorteil, dass es nicht durch bilanzpolitische, steuerrechtliche oder sonstige Maßnahmen beeinflusst oder verzerrt wird. Zu-dem werden nur Zu-dem Einzelgeschäft bzw. Zu-dem Kunden direkt zurechenbare Kosten und Erträge berücksichtigt, d.h. Verfälschungen, beispielsweise durch inadäquate oder willkürliche Zurechnung von Gemeinkosten (wie z.B. Over-headkosten) oder Eigenkapitalkosten entstehen in der Regel nicht. Der De-ckungsbeitrag II ist somit geeignet, ein realistisches Bild der originären Ertrags-kraft eines Instituts zu zeichnen.

5.1.2 Potentielle kundenindividuelle

Bestimmungsfaktoren des Bankertrags

Nachdem die zu erklärende Größe näher erläutert wurde, wird im Folgenden auf die Variablen eingegangen, die zur Erklärung des DB II herangezogen werden.

Die vorliegenden Datensätze enthalten hierzu Informationen, die in zwei Grup-pen eingeteilt werden können. Erstens stehen verschiedene soziodemographi-sche Variablen zur Verfügung, die im Wesentlichen persönliche Eigenschaften des Kunden beschreiben. Hierzu zählen Alter, Geschlecht und Wohnort sowie die Variablen, die zum Einkommen vorliegen, d.h. das monatliche Durch-schnittseinkommen, aber auch die Information, ob das Einkommen im Referenz-jahr (2006 bzw. 2007) überwiegend aus Transferleistungen resultiert.

Zweitens existieren Variablen, die die Kundenbeziehung zur jeweiligen Sparkasse näher charakterisieren. Hierzu zählen zum einen detaillierte

Informa-tionen zum Produktportfolio, d.h. zu den Aktiva- und Passivabeständen (Einla-gen und Kredite), die der Kunde bei seiner Sparkasse zum Stichtag unterhält und die die Information, ob eine Girokontoverbindung besteht.

5.1.2.1 Persönliche soziodemographische Variablen

Um die Eigenschaftsvariablen für die ökonometrische Analyse handhabbar zu machen, werden die spezifischen Charakteristika der Kunden mit Hilfe von Dummyvariablen, die lediglich die Werte 0 oder 1 annehmen können, kodiert.

Besitzt ein Kunde eine bestimmte Eigenschaft, so erhält die zugehörige Dum-myvariable den Wert 1, ansonsten den Wert 0.

Entsprechend wurden für das Alter der Bankkunden zum Stichtag, das auf Basis des Geburtsdatums errechnet wurde, Dummyvariablen generiert. Insge-samt ergeben sich somit 85 Dummyvariablen für die einjährigen Altersklassen 0 bis 84 und eine Dummyvariable, die den Wert Eins annimmt, wenn der Kunde 85 Jahre oder älter ist. Eine feinere Untergliederung dieser letzten Altersklasse war nicht möglich, da einige Bevölkerungsdaten, mit denen die Ergebnisse der Regressionsanalysen später kombiniert werden, lediglich in dieser Aufgliede-rung vorliegen. Um einerseits die Kompatibilität zu den Daten der amtlichen Statistik und andererseits die Vergleichbarkeit der Untersuchungen für die elf Sparkassen untereinander sicherzustellen, wurde diese Einteilung für alle elf Da-tensätze übernommen.

Die Informationen zum Wohnort der Kunden liegen in allen elf Datensätzen auf Postleitzahlebene vor. Da die Analyse auf Kreisebene stattfindet, mussten in einem ersten Schritt die Postleitzahlen den zugehörigen Kreisen und kreisfreien Städten zugeordnet werden. In einem zweiten Schritt wurden dann für die elf Datensätze Dummyvariablen für den Wohnort generiert, die anzeigen, in wel-chem Kreis der Kunde seinen Wohnsitz hat. Die Zuordnung wurde mit Hilfe eines frei zugänglichen Zuordnungsschlüssels, der auf der Open Source-Geokoordinatendatenbank OpenGeoDB basiert, vorgenommen.⁵² Zusätzlich fand eine Überprüfung und Ergänzung dieser Zuordnung mit Hilfe der

52 Die hierzu notwendige Datei ist unter

http://www.manfrin-it.com/postleitzahlen/plz.html verfügbar. [Letzter Zugriff am 6.7.2009]. Für weitere In-formationen zur OpenGeoDB Geokoordinatendatenbank siehe z.B.

http://opengeodb.hoppe-media.com/index.php. [Letzter Zugriff am 6.7.2009].

zahlensuche der Deutschen Post⁵³ und dem Gemeindeverzeichnis statt, dass von den Statistischen Ämtern des Bundes und der Länder herausgegeben wird.⁵⁴

Nach erfolgreicher Zuordnung war bekannt, in welchem Kreis Deutschlands ein Kunde wohnt. Diese Information konnten nun mit Hilfe von 0/1-Variablen kodiert werden, um die Variable „Wohnort“ für die spätere ökonometrische Analyse handhabbar zu machen. Für jeden Datensatz wurden deshalb anschlie-ßend Dummyvariablen für die jeweils relevanten Kreise generiert. Als relevante Kreise sind die jeweiligen Geschäftsgebiete und bedeutende umliegende Kreise, in denen die Sparkasse über einen nennenswerten Kundenbestand verfügt, be-rücksichtigt worden.⁵⁵ Schließlich wurde bei den einzelnen Datensätzen eine Dummyvariable für den Wohnort „Restliches Deutschland“ eingeführt, die den Wert eins annimmt, wenn der Kunde nicht im Geschäftsgebiet oder einem sons-tigen relevanten Kreis der betrachteten Sparkasse lebt. Eine weitere Aufgliede-rung dieser Dummyvariable erschien nicht sinnvoll, da für zusätzliche Kreise in der Regel sehr wenige Beobachtungen vorlagen, was die Aussagekraft stark ein-schränkt.

Die Dummyvariable „Geschlecht“ schließlich nimmt den Wert 0 an, wenn der Kunde männlich ist und wurde 1 gesetzt, sofern es sich um einen weiblichen Kunden handelte.

Darüber hinaus lagen noch Informationen zum Einkommen des Kunden vor, dessen Erhebung nachfolgend detaillierter beschrieben wird. Die Variable Ein-kommen wurde aus dem VerbundeinEin-kommen pro Person (exklusive Minderjäh-rige) verwendet, wobei ein Durchschnitt dieses Einkommens über 13 Monate gebildet wurde. Wenn einer der Kunden nicht zum Privatkundensegment gehör-te, blieb sein Einkommensanteil unberücksichtigt. Aufgrund der Heterogenität der beteiligten Sparkassen wurden bei der Ermittlung des Einkommens zwei verschiedene Verfahren gewählt. Zum einen wurde von ostdeutschen Sparkas-sen das verfügbare Einkommen aus den Umsätzen auf den Girokonten generiert.

53 Die Postleitzahlensuche ist frei zugänglich (http://www.postdirekt.de/plzserver/) und beinhaltet zusätzlich noch die Postleitzahlen von Postfächern und Großempfängern/-kunden.

54 Das Gemeindeverzeichnis ist kostenlos online zugänglich (http://www.destatis.de/gv/) und führt jede politisch selbständige Gemeinde Deutschlands mit den Merkmalen amtli-cher Gemeindeschlüssel, Gemeindename, Postleitzahl, Fläche und Einwohnerzahl.

55 Ein Wohnortdummy für einen Kreis außerhalb des Geschäftsgebiets wurde eingeführt, wenn mindestens 3% der Kunden in diesem Kreis leben.

zahlensuche der Deutschen Post⁵³ und dem Gemeindeverzeichnis statt, dass von den Statistischen Ämtern des Bundes und der Länder herausgegeben wird.⁵⁴

Nach erfolgreicher Zuordnung war bekannt, in welchem Kreis Deutschlands ein Kunde wohnt. Diese Information konnten nun mit Hilfe von 0/1-Variablen kodiert werden, um die Variable „Wohnort“ für die spätere ökonometrische Analyse handhabbar zu machen. Für jeden Datensatz wurden deshalb anschlie-ßend Dummyvariablen für die jeweils relevanten Kreise generiert. Als relevante Kreise sind die jeweiligen Geschäftsgebiete und bedeutende umliegende Kreise, in denen die Sparkasse über einen nennenswerten Kundenbestand verfügt, be-rücksichtigt worden.⁵⁵ Schließlich wurde bei den einzelnen Datensätzen eine Dummyvariable für den Wohnort „Restliches Deutschland“ eingeführt, die den Wert eins annimmt, wenn der Kunde nicht im Geschäftsgebiet oder einem sons-tigen relevanten Kreis der betrachteten Sparkasse lebt. Eine weitere Aufgliede-rung dieser Dummyvariable erschien nicht sinnvoll, da für zusätzliche Kreise in der Regel sehr wenige Beobachtungen vorlagen, was die Aussagekraft stark ein-schränkt.

Die Dummyvariable „Geschlecht“ schließlich nimmt den Wert 0 an, wenn der Kunde männlich ist und wurde 1 gesetzt, sofern es sich um einen weiblichen Kunden handelte.

Darüber hinaus lagen noch Informationen zum Einkommen des Kunden vor, dessen Erhebung nachfolgend detaillierter beschrieben wird. Die Variable Ein-kommen wurde aus dem VerbundeinEin-kommen pro Person (exklusive Minderjäh-rige) verwendet, wobei ein Durchschnitt dieses Einkommens über 13 Monate gebildet wurde. Wenn einer der Kunden nicht zum Privatkundensegment gehör-te, blieb sein Einkommensanteil unberücksichtigt. Aufgrund der Heterogenität der beteiligten Sparkassen wurden bei der Ermittlung des Einkommens zwei verschiedene Verfahren gewählt. Zum einen wurde von ostdeutschen Sparkas-sen das verfügbare Einkommen aus den Umsätzen auf den Girokonten generiert.

53 Die Postleitzahlensuche ist frei zugänglich (http://www.postdirekt.de/plzserver/) und beinhaltet zusätzlich noch die Postleitzahlen von Postfächern und Großempfängern/-kunden.

54 Das Gemeindeverzeichnis ist kostenlos online zugänglich (http://www.destatis.de/gv/) und führt jede politisch selbständige Gemeinde Deutschlands mit den Merkmalen amtli-cher Gemeindeschlüssel, Gemeindename, Postleitzahl, Fläche und Einwohnerzahl.

55 Ein Wohnortdummy für einen Kreis außerhalb des Geschäftsgebiets wurde eingeführt, wenn mindestens 3% der Kunden in diesem Kreis leben.

Zum anderen wurde bei den westdeutschen Sparkassen auf eine standardisierte Berechnung des Einkommens zurückgegriffen, die zur Ermittlung der Dispositi-onskreditlinie dient. Dieser Ermittlung liegt das gleiche Prinzip zu Grunde, es ergeben sich aber Unterscheide bei der Berücksichtigung von Zinseinkünften, Einkünften aus Vermietung und Verpachtung sowie sonstigen regelmäßig anfal-lenden Zahlungseingängen, die im letzteren Fall nicht enthalten sind. Zudem existiert bei der standardisierten Berechnung eine Kappung bei sehr großen Ein-kommen. Diese etwas unterschiedliche Erhebungsmethodik führt tendenziell zu einer Unterschätzung des Einkommens in Westdeutschland. Nach Rücksprache mit den für die Datenaufbereitung zuständigen Experten der Sparkassen kann jedoch von einer ausreichenden Vergleichbarkeit ausgegangen werden. Diese Einschätzung wird durch eine nähere Untersuchung der Einkommen bestätigt.

So liegen die Durchschnittswerte für ost- und westdeutsche Sparkassen in ver-gleichbaren Dimensionen.⁵⁶ Zieht man zur Beurteilung der Verzerrung Daten aus der VGR der Länder über das verfügbare Einkommen der privaten Haushal-te in den Kreisen der GeschäftsgebieHaushal-te heran,⁵⁷ so kann von einer Unterschät-zung der Einkommen im Bereich von ca. 15-20% ausgegangen werden. Betrach-tet man zusätzlich das durchschnittliche Einkommen in Abhängigkeit vom Alter, so bleibt zwar der charakteristische Verlauf qualitativ erhalten. Dennoch muss davon ausgegangen werden, dass die Unterschätzung über den Lebenszyklus asymmetrisch verläuft, da die Verzerrung vom Alter abhängen dürfte. Zusam-menfassend beurteilt scheinen die leichten methodischen Differenzen und die resultierenden Niveaueffekt jedoch nicht so gravierend, als dass man die Variab-le Einkommen aus der Untersuchung entfernen müsste.

Die Dummyvariable „Transfereinkommen“ erhält den Wert 1, wenn der Kunde im Referenzjahr (Jahr 2006 bzw. 2007) mindestens 7 Monate Transfer-einkommen, d.h. ALG 1 oder ALG 2 bezogen hat. Kindergeld oder Rentenbe-züge zählen in dieser Untersuchung nicht zum Transfereinkommen. Erfüllen bei einem Kundenverbund nicht alle zugehörigen Individualkunden diese Kriterien, wird dennoch allen anderen beteiligten Einzelkunden ebenfalls der Wert 1 zu-gewiesen. Dieses Verfahren soll abbilden, dass der Einzelkunde einem Haushalt angehört, in dem mindestens ein Bezieher von Arbeitslosengeld oder vergleich-baren Transfereinkommen lebt.

56 Siehe dazu auch Abschnitt 5.1.7.

57 Die Informationen zum verfügbaren Einkommen finden sich in Statistische Ämter der Länder [2007a]. Es wurde mit Hilfe dieser Daten ein Referenzeinkommen konstruiert, das im Anschluss mit den Durchschnitten der ost- und westdeutschen Sparkassen ver-glichen werden kann.

5.1.2.2 Variablen der Kundenbeziehung

Als Variable, die die Kundenbeziehung zur Sparkasse näher beschreibt, steht zum einen die Dummyvariable "Girokonto" zur Verfügung. Sie nimmt den Wert 1 an, wenn der betreffende Kunde bei seiner Sparkasse ein Girokonto unterhält.

Zum anderen enthalten die vorliegenden Datensätze der elf Sparkassen sieben Variablen, die die (Produkt-) Portfoliostruktur des Kunden zum Stichtag be-schreiben. Aus Bankensicht können die Variablen in Aktiva (Kredite des Kun-den) und Passiva (Einlagen des KunKun-den) unterteilt werden. Als Aktiva gehen die Variablen Darlehen (DL) und Dispositionskredite (DP) in die Untersuchung ein, die nachfolgend genauer beschrieben werden:

Darlehen (DL): Die Variable Darlehen umfasst sämtliche Darlehensarten, ins-besondere jedoch die für das Privatkundensegment maßgeblichen Baufinan-zierungen und Allzweckkredite.

Dispositionskredite (DP): Die Variable Dispositionskredite wird aus den Soll-salden der Girokonten des Kunden zum Stichtag ermittelt. Hier handelt es sich um die tatsächliche Inanspruchnahme bzw. kurzfristige Ausschöpfung einer eingeräumten Kreditlinie, nicht um die Kreditlinie selbst.

Als Passiva aus Bankensicht werden in der Analyse die Variablen Sichteinlagen (SE), Termineinlagen (TE), DepotB (DPB), Dekafonds (DK) und Spareinlagen (SP) berücksichtigt:

Sichteinlagen (SE): Unter der Variable Sichteinlagen werden alle Bestände (Habensalden) auf Privatgirokonten (Zahlungsverkehrskonten) als auch auf Zins-Aktiv-Konten (rein technisch als Privatgirokonto administriert, aller-dings nicht für den Zahlungsverkehr vorgesehen) der Privatkunden zusam-mengefasst.

Termineinlagen (TE): Hierzu zählen für einen gewissen Zeitraum kurzfristig festgelegte verzinsliche Einlagen des Kunden. Die Variable Termineinlagen spielt im Privatkundensegment nur eine untergeordnete Rolle, wurde aber der Vollständigkeit halber mit in die Betrachtung aufgenommen. Firmenkunden-Termineinlagen bleiben unberücksichtigt.

DepotB (DPB): Für die Variable DepotB wurde der Wert der Kunden-Wertpapierdepots angesetzt, die Investmentfonds, Aktien,

Inhaberschuldver-5.1.2.2 Variablen der Kundenbeziehung

Als Variable, die die Kundenbeziehung zur Sparkasse näher beschreibt, steht zum einen die Dummyvariable "Girokonto" zur Verfügung. Sie nimmt den Wert 1 an, wenn der betreffende Kunde bei seiner Sparkasse ein Girokonto unterhält.

Zum anderen enthalten die vorliegenden Datensätze der elf Sparkassen sieben Variablen, die die (Produkt-) Portfoliostruktur des Kunden zum Stichtag be-schreiben. Aus Bankensicht können die Variablen in Aktiva (Kredite des Kun-den) und Passiva (Einlagen des KunKun-den) unterteilt werden. Als Aktiva gehen die Variablen Darlehen (DL) und Dispositionskredite (DP) in die Untersuchung ein, die nachfolgend genauer beschrieben werden:

Darlehen (DL): Die Variable Darlehen umfasst sämtliche Darlehensarten, ins-besondere jedoch die für das Privatkundensegment maßgeblichen Baufinan-zierungen und Allzweckkredite.

Dispositionskredite (DP): Die Variable Dispositionskredite wird aus den Soll-salden der Girokonten des Kunden zum Stichtag ermittelt. Hier handelt es sich um die tatsächliche Inanspruchnahme bzw. kurzfristige Ausschöpfung einer eingeräumten Kreditlinie, nicht um die Kreditlinie selbst.

Als Passiva aus Bankensicht werden in der Analyse die Variablen Sichteinlagen (SE), Termineinlagen (TE), DepotB (DPB), Dekafonds (DK) und Spareinlagen (SP) berücksichtigt:

Sichteinlagen (SE): Unter der Variable Sichteinlagen werden alle Bestände (Habensalden) auf Privatgirokonten (Zahlungsverkehrskonten) als auch auf Zins-Aktiv-Konten (rein technisch als Privatgirokonto administriert, aller-dings nicht für den Zahlungsverkehr vorgesehen) der Privatkunden zusam-mengefasst.

Termineinlagen (TE): Hierzu zählen für einen gewissen Zeitraum kurzfristig festgelegte verzinsliche Einlagen des Kunden. Die Variable Termineinlagen spielt im Privatkundensegment nur eine untergeordnete Rolle, wurde aber der Vollständigkeit halber mit in die Betrachtung aufgenommen. Firmenkunden-Termineinlagen bleiben unberücksichtigt.

DepotB (DPB): Für die Variable DepotB wurde der Wert der Kunden-Wertpapierdepots angesetzt, die Investmentfonds, Aktien,

Inhaberschuldver-schreibungen, Zertifikate, Anleihen und fest- bzw. variabel verzinsliche Wertpapiere aller Art umfassen können.

Investmentfonds (DK): Für die Variable DK wurde der Wert der Deka-Depots und somit aller darin verwahrbaren Investmentfonds (Deka-Investmentfonds und Fonds der Kooperationspartner) angesetzt.

Sparen (SP): Die Variable Sparen enthält sämtliche Sparformen im Privatkun-densegment: Sparverträge mit und ohne Kündigungsfrist, d.h. alle Arten von Sparbüchern/-verträgen, sowie diverse hausspezifische Sparverträge: Spar-buch, Goldenes SparSpar-buch, Führerscheinsparen, Festzinssparen, Zuwachsspa-ren, VL-SpaZuwachsspa-ren, Prämiensparen flexibel, S-RentaPlan. Ebenfalls in den Be-reich Sparen wurden die sonst separat kategorisierten Sparbriefe aufgenom-men.

Im Dokument Bankertrag und Bevölkerungsdynamik W S W (Seite 82-87)