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Joseph E. Stiglitz (1943 - )
(2000)
Am 24.11.1999 gibt Joseph E. Stiglitz seinen vorzeitigen Rücktritt als Chief Economist und Senior Vice President der Weltbank zum Jahresende bekannt. Er will sich wieder ausschließlich der Forschung und Lehre widmen und kehrt auf seinen Lehrstuhl am Economics Department der Stanford University zurück. Stiglitzs Rückzug aus der aktiven Entwicklungspolitik erfolgt nicht ganz freiwillig. Er selbst kommentiert seinen Entschluß: „It has become obvious to me that it would be difficult to continue to speak out as forcefully and publicly as I have on a variety of issues and still remain as chief economist. Rather than muzzle myself, or be muzzled, I decided to leave.“ (New York Times, 1.12.1999). Seit geraumer Zeit galt seine öffentliche Kritik am Washington Consensus, dem ökonomischen Glaubensbekenntnis, auf das sich die politische Linie des US Treasury genauso stützt wie die Stabilisierungs- und Reformpolitik des IWF, als Dorn im Auge der Vertreter dieser Institutionen. Für sie war Stiglitz - so die Metapher der Financial Times vom 26.11.99 - „a veritable gadfly“, eine wahre Viehbremse, deren lästiges Summen aufgrund von Position und Intellekt nicht einfach ignoriert werden konnte. ...
Wir untersuchen die regulatorischen Änderungen in der EU, die die Transparenz bei nachhaltigen Investitionen erhöhen sollen. Durch eine Untersuchung der Unterschiede zwischen ESG-Ratingagenturen bewerten wir Herausforderungen für Standardisierung und Konsens von Ratings. Unsere Analyse unterstreicht die Dringlichkeit klarerer ESG-Ratings für eine nachhaltige Invesitionslandschaft.
Kapitalmarktorientierte Risikosteuerung in Banken : Marktwertsteuerung statt Marktzinsmethode
(2005)
In diesem Beitrag wird das Konzept der Marktzinsmethode als Grundlage der dualen Risikosteuerung von Kredit- und Marktpreisrisiken in Frage gestellt. Die Kreditrisiken einer Bank implizieren bonitätsinduzierte Marktpreisrisiken und bankspezifische Refinanzierungskosten. Während die bonitätsinduzierten Marktpreisrisiken in der dualen Risikosteuerung keine Berücksichtigung finden, werden die bankspezifischen Refinanzierungskosten zwar erkannt, aber bankintern nicht verursachungsgerecht zugeordnet. Das Grundmodell der Marktzinsmethode bietet keine Lösungsansätze zur Behebung dieser Probleme. Demgegenüber lassen sich die Fehlsteuerungsimpulse von vornherein durch eine konsequente Marktbewertung (Mark to Market) aller Finanzinstrumente vermeiden. Als Ausblick werden erste Überlegungen zur Implementierung einer umfassenden Marktwertsteuerung in Banken entwickelt und exemplarisch ein hierfür geeignetes Bewertungsmodell vorgestellt.
Stellungnahme zum Entwurf eines Gesetzes zur Umsetzung der Richtlinie 2014/59/EU (BRRD-Umsetzungsgesetz) der Bundesregierung vom 22.09.2014
Der Gesetzentwurf der Bundesregierung zur Umsetzung der EU-Richtlinie 2014/59/EU zur Festlegung eines Rahmens für die Sanierung und Abwicklung von Kreditinstituten und Wertpapierfirmen (“BRRD-Umsetzungsgesetz“) berührt auch die Frage der institutionellen Struktur für die Zuständigkeit für Bankenaufsicht und Geldpolitik. Es gibt gewichtige Gründe dafür, auf lange Sicht die Geldpolitik von der Bankenaufsicht und möglichen Bankenabwicklungs- und -restrukturierungsfragen institutionell zu trennen. Bei einer Trennung ist zu beachten, dass alle Institutionen für ihre jeweiligen Mandate gleichberechtigt auf erstklassige Daten über die Kapitalmärkte und die Transaktionen und Bilanzen der Banken zugreifen müssen. Ein Y-Modell, in dem zwei voneinander unabhängige Institutionen auf eine gemeinsame Datenbasis aufsetzen, kann im deutschen Kontext erreicht werden, indem die Bundesbank und die Bafin in einer Institution zusammengeführt werden, wobei sowohl die Aufsicht wie auch die Geldpolitik als Anstalt in der Anstalt (AIDA) geführt werden. Im Rahmen dieser „doppelten AIDA“-Lösung können beide Anstalten gleichberechtigt auf eine Datenbasis zugreifen. Die Daten werden im Rahmen der Mandate von Geldpolitik und Aufsicht wie bisher bundesweit erhoben. Die Entwicklung und spätere Einführung des Y-Modells („doppelte AIDA“) würde auch einen Modellcharakter für die noch zu führende Debatte um eine sinnvolle Institutionenstruktur für Europa haben.
Der Einsatz von Künstliche Intelligenz (KI) – Technologien eröffnet viele Chancen, birgt aber auch viele Risiken – insbesondere in der Finanzbranche. Dieses Whitepaper gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Anwendung und Regulierung von KI-Technologien in der Finanzbranche, und diskutiert Chancen und Risiken von KI. KI findet in der Finanzbranche zahlreiche Anwendungsgebiete. Dazu gehören Chatbots, intelligente Assistenten für Kunden, automatischer Hochfrequenzhandel, automatisierte Betrugserkennung, Überwachung der Compliance, Gesichtserkennungssoftware zur Kundenidentifikation u. v. m. Auch Finanzaufsichtsbehörden setzen zunehmend KI-Anwendungen ein, um große und komplexe Datenmengen (Big Data) automatisiert und skalierbar auf Muster zu untersuchen und ihren Aufsichtspflichten nachzukommen.
Die Regulierung von KI in der Finanzbranche ist ein Balanceakt. Auf der einen Seite gibt es eine Notwendigkeit Flexibilität zu gewährleisten, um Innovationen nicht einzudämmen und im internationalen Wettbewerb nicht abgehängt zu werden. Strenge Auflagen können in diesem Zusammenhang als Barriere für die erfolgreiche Weiter-)Entwicklung von KI-Applikationen in der Finanzbranche wirken. Auf der anderen Seite müssen Persönlichkeitsrechte geschützt und Entscheidungsprozesse nachvollziehbar bleiben. Die fehlende Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen entsteht in erster Linie durch Intransparenz bei einem Großteil heutiger KI-Anwendungen, bei welchen zwar die Natur der Ein- und Ausgaben beobachtbar und verständlich ist, nicht jedoch die genauen Verarbeitungsschritte dazwischen (Blackbox Prinzip).
Dieses Spannungsfeld zeigt sich auch im aktuellen regulatorischen Ansatz verschiedener Behörden. So werden einerseits die positiven Seiten von KI betont, wie Effizienz- und Effektivitätsgewinne sowie Rentabilitäts- und Qualitätssteigerungen (Bundesregierung, 2019) oder neue Methoden der Gefahrenanalyse in der Finanzmarktregulierung (BaFin, 2018a). Andererseits, wird darauf verwiesen, dass durch KI getroffene Entscheidungen immer von Menschen verantwortet werden müssen (EU Art. 22 DSGVO) und demokratische Rahmenbedingungen des Rechtsstaats zu wahren seien (FinTechRat, 2017).
Für die Zukunft sehen wir die Notwendigkeit internationale Regularien prinzipienbasiert, vereinheitlicht und technologieneutral weiterzuentwickeln, ohne dabei die Entwicklung neuer KIbasierter Geschäftsmodelle zu bremsen. Im globalen Wettstreit sollte Europa bei der Regulierung des KI-Einsatzes eine Vorreiterrolle einnehmen und damit seine demokratischen Werte der digitalen Freiheit, Selbstbestimmung und das Recht auf Information weltweit exportieren. Förderprogramme sollten einen stärkeren Fokus auf die Entwicklung nachhaltiger und verantwortungsvoller KI in Banken legen. Dazu zählt insbesondere die (Weiter-)Entwicklung breit einsetzbarer Methoden, die es erlauben, menschen-interpretierbare Erklärungen für erzeugte Ausgaben bereitzustellen und Problemen wie dem Blackbox Prinzip entgegenzuwirken.
Aus Sicht der Unternehmen in der Finanzbranche könnte eine Kooperation mit BigTech-Unternehmen sinnvoll sein, um gemeinsam das Potential der Technologie bestmöglich ausschöpfen zu können. Nützlich wäre auch ein gemeinsames semantisches Metadatenmodell zur Beschreibung der in der Finanzbranche anfallenden Daten. In Zukunft könnten künstliche Intelligenzen Daten aus sozialen Netzwerken berücksichtigen oder Smart Contracts aushandeln. Eine der größten Herausforderungen der Zukunft wird das Anwerben geeigneten Personals darstellen.
Die Erklärung von Intelligenz fasziniert Menschen seit Jahrtausenden, scheint sich doch mit ihr die menschliche Singularität gegenüber Natur und Tier zu manifestieren. Zugleich betonen nicht nur philosophische Strömungen, sondern auch die Mathematik, die Neuro- und die Computerwissenschaften die Abhängigkeit menschlicher Intelligenz von mechanistischen Prozessen. Ob damit eine Verwandtschaft beider Formen der Informationsverarbeitung verbunden ist oder genau umgekehrt fundamentale Unterschiede bestehen, ist seit knapp hundert Jahren Gegenstand wissenschaftlicher Kontroversen. Fest steht allerdings, dass Maschinen jedenfalls in manchen Bereichen die menschliche Leistungsfähigkeit in Schnelligkeit und Präzision übertreffen können. Nähert man sich dieser Vorstellung, drängt sich die Frage auf, ob es sich empfiehlt, bestimmte Entscheidungen besser von Maschinen treffen, jedenfalls aber unterstützen zu lassen. Neben Ärzten, Rechtsanwälten und Börsenhändlern betrifft das auch Leitungsentscheidungen von Unternehmensführern.
Vor diesem Hintergrund wird im Folgenden ein Überblick über Formen künstlicher Intelligenz (KI) gegeben. Im Anschluss fokussiert der Beitrag auf die Rolle von KI im Kontext von Vorstandsentscheidungen. Dazu zählen allgemeine Sorgfaltspflichten, wenn über den Einsatz von KI im Unternehmen zu entscheiden ist. Geht es um die Unterstützung gerade von Vorstandsentscheidungen stellen sich zusätzlich Fragen der Kooperation von Mensch und Maschine, der Delegation des Kernbestands von Leitungsentscheidungen und der Einstandspflicht für KI.
Die große Herausforderung, um das systemische Risiko im Finanzsektor zu vermindern, besteht darin, kluge Finanzarchitektur zu etablieren, die gewährtleistet, dass ein verbindlicher Anteil von Bankanleihen außerhalb des Finanzsektors gehalten wird. Die Anleihegläubiger von außerhalb des Bankensektors müssen sich dadurch auszeichnen, dass sie kein Refinanzierungsrisiko haben, wenn sie eine plötzliche Verlussituation erleben.
Am 6. Februar 2013 hat die Bundesregierung den "Entwurf eines Gesetzes zur Abschirmung von Risiken und zur Planung der Sanierung und Abwicklung von Kreditinstituten und Finanzgruppen” veröffentlicht. Artikel 2 des Gesetzesentwurfs sieht vor bei systemrelevanten Finanzinstitutionen das Einlagen- und Kreditgeschäft vom Handelsgeschäft abzutrennen. Die Zielsetzung des Gesetzentwurfs, Kapitalkosten wieder in direkte Abhängigkeit des Risikos von Geschäftsfeldern zu setzen und eine Abwicklung zu erleichtern, die ohne den Einsatz von Steuermitteln gelingen kann, ist begrüßenswert. In seiner derzeitigen Ausgestaltung läuft der Gesetzesentwurf jedoch Gefahr, zwar symbolträchtig zu sein, aber in der Zielerreichung hinsichtlich Stabilität des Finanzmarktes und Schutz von Einlegern und Steuerzahlern hinter den Erwartungen zurückzubleiben.
Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie hedonische Preisindizes für Immobilien auf der Basis von Transaktionen berechnet werden können. Der Heterogenität der Immobilien wird dabei durch ein ökonometrisches Modell Rechnung getragen, wobei in dieser Arbeit das Problem der Wahl einer geeigneten Funktionsform durch eine Transformation nach dem Ansatz von Box/Cox (1964) explizit berücksichtigt wird. Die Datenbasis deckt etwa 65% der Transaktionen des Wohnungsmarktes im Zeitraum 1990-1999 ab. Die Korrektur aufgrund unvollständiger Angaben führt zu einem Datensatz von 84 686 Transaktionen. Dieser Datensatz ist ein Vielfaches dessen, was bisher vergleichbaren Studien zugrunde lag und stellt damit eine international einmalige Datengrundlage dar.
Die Auswertungen der EVS 2003 zur Höhe und Struktur der Konsumausgaben der Paarhaushalte mit einem Kind im unteren Einkommensbereich erfolgten vorrangig mit dem Ziel, Anhaltspunkte zur Beurteilung des gegenwärtigen Niveaus der mit Arbeitslosengeld II und Sozialgeld gegebenen Grundsicherung von Familien zu erarbeiten. Die Ergebnisse vermitteln einen ersten Eindruck über die insgesamt stark eingeschränkten Teilhabemöglichkeiten von Familien mit Bezug von Grundsicherungsleistungen. ...
Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist es, einen Eindruck über die Größenordnung der Kosten eines Bürgergeldmodells als alternatives Grundsicherungssystem zu gewinnen. Dazu wurde eine formale („impact“-) Partialinzidenzanalyse mit Hilfe einer statischen Simulation auf der Basis von Mikrodaten der Einkommens- und Verbrauchsstichproben 1983 und 1988 durchgeführt. Die Ergebnisse können nur als ungefähre Orientierungspunkte interpretiert werden, zumal sie sich auf den Transferbereich beschränken. Bei der Konkretisierung des sozio-kulturellen Existenzminimums wurde im wesentlichen an das bestehende Sozialhilferecht angeknüpft, und für das anzurechnende Einkommen wurde schwerpunktmäßig ein Transferentzugssatz von 50% unterstellt. Die Berechnungen führen zu erheblichen Mehrkosten des Bürgergeldmodells gegenüber dem gegenwärtigen Nebeneinander verschiedener Mindestsicherungsleistungen (mit deutlich höheren Transferentzugssätzen), die z. gr. T. durch die auch oberhalb des Existenzminimums (bis zu dessen doppeltem Betrag) bestehenden potentiellen Ansprüche bedingt sind. Die Nettokosten hätten 1988 fast ein Drittel des Aufkommens der Lohn- und Einkommensteuer ausgemacht, so daß die hier vorgestellte Reformvariante als kaum finanzierbar bezeichnet werden kann. Es wäre wohl utopisch anzunehmen, daß die möglichen positiven Anreizeffekte des verminderten Transferentzugssatzes zu einer Senkung des Bürgergeldvolumens in ähnlicher Größenordnung führen würde. Mit Blick auf die Gegenwart ist zudem zu bedenken, daß seit der Wiedervereinigung das Transfervolumen im Falle der Einführung eines Bürgergeldes wesentlich höher als in der hier präsentierten Simulationsrechnung ausfallen dürfte, und zwar auch in Relation zum Volkseinkommen. Denn die schrittweise Angleichung der Einkommen in Ostdeutschland an das westdeutsche Niveau bewirkt, daß in der Übergangszeit die Haushaltseinkommen in den neuen Bundesländern vergleichsweise häufiger und tendenziell stärker unterhalb des Existenzminimums liegen als in Westdeutschland - es sei denn, für Ostdeutschland würde das relevante Existenzminimum deutlich niedriger als hier vorgeschlagen definiert; dies wäre aber nicht sinnvoll und politisch kaum tragbar. Eine Reform der sozialen Mindestsicherung nach dem Muster einer Negativen Einkommensteuer würde also zu erheblichen Mehrkosten führen. Bei allen Vorteilen, die ein Bürgergeldsystem mit 50%igem Transferentzugssatz haben mag, ist die Finanzierungsfrage völlig offen; bei höherem Transferentzugssatz wäre das Problem zwar weniger gravierend, aber nicht gelöst.