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Ja, der Ablauf der Lock-up-Frist ist ein kursrelevantes Ereignis. Wir untersuchen Kursreaktionen auf das Ende der Lock-up-Frist bei 142 Unternehmen des Neuen Marktes. Da der Ablauf der Sperrfrist bereits zum Zeitpunkt des Börsengangs bekannt ist, erwarten wir bei einem (semi-)informationseffizienten Kapitalmarkt durchschnittlich keine Kursreaktion. Im Rahmen einer Ereignisstudie zeigen wir aber, dass sich am Ende der Sperrfrist signifikant negative Überrenditen ergeben. Durch eine differenzierte Analyse stellen wir fest, dass firmenspezifische Faktoren (Volatilität, Performance, Free Float) die Kursreaktionen am Ende der Lock-up-Periode beeinflussen. Die Befunde unserer Untersuchung belegen die Notwendigkeit klarer Regeln für mehr Transparenz nach dem Börsengang. Bedeutsam sind die vorliegenden Ergebnisse vor allem vor dem Hintergrund der aktuellen Diskussion um eine Erweiterung der insiderrechtlichen Meldepflichen im Rahmen des 4. Finanzmarktförderungsgesetzes. This paper explores the materiality of expirations of lock-up provisions that prevent insiders from selling their shares after the initial public offering (IPO). We examine 172 lock-up agreements of 142 IPOs floated on Germany’s New Market. Since the date of the lock-up expiration is common knowledge at the IPO, we would not expect to find abnormal returns surrounding the event day, assuming that markets are informationally efficient. However, using an event-study methodology we detect statistically significant negative abnormal returns and a twenty-five percent increase in trading volume surrounding lock-up expiration. The negative abnormal returns are larger for firms with high volatility, superior performance after the IPO, and low free float. The results of our study raise important regulatory issues with respect to disclosure rules of firms going public. We argue that insiders should be legally required to disclose their sell transactions in order to protect new and less informed shareholders.
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. ...
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.
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.