Zur Effektivität freiwilliger Devisenmarktinterventionen: Eine Analyse auf Basis des Mikrostrukturansatzes der Wechselkursentwicklung
Date: 2013-09-23T22:00:00+00:00
Keywords: Business & Economics; Finance; General; Economics; Macroeconomics
Description: Die Frage, inwieweit Devisenmarktinterventionen wirtschaftspolitisch intendierte Effekte auf die Wechselkursentwicklung ausüben, wird bis heute kontrovers diskutiert. Auf Grundlage einer mikrostrukturellen Modellierung des Devisenhandels lassen sich in diesem Zusammenhang neue Erkenntnisse ableiten, unter welchen Bedingungen eine effektive Beeinflussung des Wechselkurses durch Interventionen möglich ist. Ausgehend von den traditionellen Wirkungskanälen sterilisierter Devisenmarktinterventionen analysiert Christian Fürtjes, ob sich entsprechende Effekte in mikrostrukturellen Modellansätzen theo
Publisher: Springer Gabler

Zur Effektivität freiwilliger

Devisenmarktinterventionen

Christian Fürtjes

Zur Effektivität
freiwilliger Devisen-
marktinterventionen

Eine Analyse auf Basis des

Mikrostrukturansatzes der

Wechselkursentwicklung

Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Heinz Dieter Smeets

Christian Fürtjes

Düsseldorf, Deutschland

Dissertation, Wirtschaft swissenschaft liche Fakultät der Heinrich-Heine-Universität

Düsseldorf, 2013

D 61

ISBN

978-3-658-03587-7 ISBN

978-3-658-03588-4

(eBook)

DOI 10.1007/978-3-658-03588-4

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Geleitwort

Devisenmarktinterventionen sind staatliche Eingriffe in das Marktgeschehen, die
sowohl in einem Währungssystem fester als auch flexibler Wechselkurse auftreten
können. Während bei Festkurssystemen obligatorische Interventionen im Vorder-
grund stehen, geht es in einem Währungssystem grundsätzlich flexibler Wechsel-
kurse, wie es seit 1973 zwischen den wichtigen Währungen der Welt (US-Dollar,

Euro, Yen) zu beobachten ist, um freiwillige Devisenmarktinterventionen, die zur

Abwendung gravierender Ungleichgewichte oder hoher Volatilität eingesetzt wer-
den. Vor dem Hintergrund monetärer Theorieansätze zur Wechselkursentwicklung
haben Devisenmarktinterventionen aber nur dann eine nachhaltige Wirkung, wenn
sie einen Wechsel der Geldpolitik implizieren. Sterilisierte Devisenmarktinterven-
tionen bleiben in diesem Modellrahmen hingegen wirkungslos. Dies schließt jedoch
nicht aus, daß sterilisierte Interventionen über andere Kanäle den Wechselkurs be-
einflussen.

Vor diesem Hintergrund hat man auf der Basis alternativer Ansätze zur Erklärung
der Wechselkursentwicklung nach Wirkungskanälen sterilisierter Devisenmarkt-
interventionen gesucht, zu denen insbesondere der Portfolio-, der Signal- und der

Koordinations-Kanal gehören. Die Wirkungsweise der in der traditionellen Literatur
diskutierten Einflußkanäle und die daraus abgeleiteten Veränderungen des Wechsel-
kurses haben sich jedoch bisher empirisch kaum belegen lassen. Daher untersucht

Herr Dr. Fürtjes in der vorliegenden Studie, ob sich vor dem Hintergrund des Mi-
krostrukturansatzes zur Wechselkursentwicklung aus theoretischer wie empirischer

Sicht neue Einflußmöglichkeiten ergeben oder bekannte Wirkungskanäle neu zu in-
terpretieren sind. Dabei nimmt der Koordinations-Kanal einen besonders breiten

Raum ein, da er explizit an der Mikrostruktur des Devisenmarktes ansetzt. Die Er-
gebnisse von Herrn Dr. Fürtjes zeigen jedoch, daß auch in diesem neuen Rahmen
kaum mit einer nachhaltigen, zielgerichteten Wirkung zu rechnen ist, wenn die Ein-
griffe in Form sterilisierter Interventionen durchgeführt werden. Seine Ergebnisse
lassen vielmehr den Schluß zu, daß solche Interventionen lediglich unter bestimm-
ten wirtschaftspolitischen Rahmenbedingungen auf das Wechselkursniveau wirken.

VI

Geleitwort

Mit seiner Forschungsarbeit hat Herr Dr. Fürtjes einen wichtigen Beitrag zur Dis-
kussion um die Notenbankpolitik in Form sterilisierter Devisenmarktinterventionen
geleistet. Darüber hinaus bieten die Ausführungen in seiner Arbeit einen Anstoß,
sich mit der grundsätzlichen Bedeutung des Sterilisationsgrades von Devisenmarkt-
interventionen wissenschaftlich intensiver zu beschäftigen. All jenen, die sich in

Wissenschaft und Praxis mit dieser Fragestellung auseinandersetzen, gibt die vor-
liegende Schrift wertvolle Anregungen und Hinweise.

Düsseldorf

Prof. Dr. Heinz Dieter Smeets

Vorwort

Die vorliegende Arbeit wurde als Dissertationsschrift im Rahmen meines Promo-
tionsverfahrens an der HHU Düsseldorf verfaßt. Ihre Entstehung vom sprichwört-
lichen leeren Blatt“ bis hin zur veröffentlichungswürdigen Version wurde dabei

”

maßgeblich geprägt von meiner Tätigkeit als Dozent und wissenschaftlicher Mit-
arbeiter am Lehrstuhl für VWL, insb. Internationale Wirtschaftsbeziehungen der

Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der HHU. In dieser fast sechsjährigen Phase
haben mich eine Vielzahl von Kollegen, Freunden und Bekannten begleitet und auf
dem Weg zur Verfassung dieses Buches aktiv unterstützt. Es ist das besondere Pri-
vileg eines Autors, sich in einem Vorwort bei eben diesen Menschen zu bedanken.

Unglücklicherweise stellt sich jedoch auch hier das aus der ökonomischen Theo-
rie wohlbekannte Problem der Optimierung unter Nebenbedingungen insofern, als
eine adäquate Nennung all dieser Personen nicht zuletzt durch den vorgegebenen

Seitenumfang restringiert wird. In Ermangelung eines bewährten Algorithmus zur

Lösung dieses speziellen Problems kann damit auch meine Danksagung bestenfalls
als eine Second-Best-Lösung angesehen werden und wird daher zwangsläufig zu

Wohlfahrtsverlusten bei bestimmten Agenten führen, für die ich mich bei allen evtl.

Betroffenen im Vorfeld entschuldigen möchte. Im Stile eines hoffentlich wohlwol-
lenden Diktators möchte ich trotzdem im Folgenden einige Menschen besonders
herausstellen, die bei der Fertigstellung dieses Werks eine herausragende Rolle ge-
spielt haben.

Zunächst möchte ich mich in diesem Zusammenhang bei meinem Doktorvater,

Herrn Prof. Dr. H.-D. Smeets, für die umsichtige und konstruktive Betreuung eben-
so bedanken wie für sechs außergewöhnlich harmonische und produktive Jahre als

Wissenschaftlicher Mitarbeiter an seinem Lehrstuhl. Herrn Prof. Dr. A. F. Mich-
ler bin ich nicht nur ob seiner ausgesprochen zeitnahen Begutachtung meiner Dis-
sertation, sondern auch für seine moralische Unterstützung als Mit-Werder-Fan in
weniger erfolgreichen Zeiten (trotz seiner Wattenscheider Vergangenheit) sehr ver-
bunden. Ein besonderer Dank richtet sich an meinen zweifachen akademischen Ent-
decker, Herrn Prof. Dr. H. J. Thieme, der mich nicht nur zur Aufnahme eines VWL-

Studiums bewegt hat, sondern auch eine entscheidende Vermittlerrolle bei der Auf-
nahme des Doktorandenstudiums in Düsseldorf eingenommen hat.

VIII

Vorwort

Die kollegiale und freundschaftliche Arbeitsatmosphäre am Lehrstuhl verhalf
mir (vielleicht sogar manchmal zu gut), über die Rückschläge und unproduktiven

Tage hinwegzukommen. Für die vielen nützlichen Ratschläge und Hinweise und
nicht zuletzt auch die Arbeitsentlastung zum Ende meiner Dissertation möchte ich
mich daher herzlich bei meinen Kollegen Dipl.-Kff. Angelique Herzberg, Dipl.-Oec.

Anita Schmid, Dipl.-Vw. Lucas Kramer, Marco Zimmermann M.A. Int. Econ. so-
wie Frau Birgit Knoke bedanken. Bei der wenig erbaulichen und doch essentiel-
len Vorarbeit zu meinen ökonometrischen Studien wurde ich von Rebecca Rothe

B.Sc., Katharina Rutz B.Sc. sowie Anna Lindenau B.Sc. wunderbar unterstützt.

Für die Korrektur meiner allzu kreativen Kommasetzung und anderer sprachlicher

Schwächen danke ich Frau Gabriele Cüppers. In mehreren intensiven Diskussionen
mit Herrn Dr. Achim Hauck kristallisierte sich aus vagen Ideen und den vielen losen

Enden letztlich auch eine (hoffentlich für den geneigten Leser) erkennbare Struktur
für das Gesamtwerk heraus. Hierfür, für die technische Unterstützung bei LaTeX-

Problemen sowie den erfreulichen Umstand, meine Promotionsfähigkeit (zumin-
dest) nicht öffentlich in Frage zu stellen, bin ich ebenfalls sehr dankbar.

Zum Abschluß möchte ich noch drei Menschen besonders erwähnen, ohne die
diese Arbeit buchstäblich niemals möglich bzw. vollendet worden wäre. Schon aus
biologischer Sicht trifft dies offenkundig für meine Eltern zu, deren großartige Un-
terstützung in jeglicher Hinsicht mir stets den Rückhalt und die Sicherheit gegeben
hat, meine privaten und beruflichen Ziele – bis hin zur Veröffentlichung dieser Ar-
beit – zu erreichen. Während jedoch der Beitrag meiner Eltern bei der Umsetzung
dieses Projektes“ in erster Linie ideeller (und nicht zuletzt im Hinblick auf die

”

Veröffentlichung finanzieller) Natur gewesen ist, genoß ich in Person meiner Freun-
din Laura darüber hinaus sowohl in fachlicher, organisatorischer und nicht zuletzt
auch in psychologischer Hinsicht den größtmöglichen Beistand zur erfolgreichen

Beendigung dieser Arbeit.

In Ermangelung einer Euch gerecht werdenden Dankesformel für Eure Un-
terstützung weit über diese Arbeit hinaus möchte ich Euch einfach Danke für alles“

”

sagen und Euch diese Arbeit widmen.

Sonsbeck

Christian Fürtjes

Inhaltsverzeichnis

1

Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

2

Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung . . . . . . . . .

5

3

Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen

Kontext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.1

Probleme makroökonomischer Wechselkursmodelle . . . . . . . . . . . . . 15

3.1.1

Empirische Validität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3.1.2

Theoretische Konzeption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.1.3

Mikrofundierung und Erwartungsbildung . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.2

Wirkungskanäle nicht sterilisierter Devisenmarktintervention . . . . . . 20

3.3

Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen . . . . . . . . . 22

3.3.1

Portfolio-Balance-Kanal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

3.3.2

Signalling-Kanal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.3.3

Konzeptionelle Bewertung und empirische Relevanz . . . . . . . 33

3.4

Zwischenfazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

4

Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt . . . . 41

4.1

Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte . . . . . . . . . . . . . . 41

4.1.1

Rahmendaten und Marktabgrenzung des Devisenmarktes . . . 42

4.1.2

Akteure am Devisenmarkt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.1.3

Informationen, Transparenz und Auftragsfluß . . . . . . . . . . . . . 51

4.2

Theoretische Grundlagen und Modellansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.2.1

Rational-Expectations-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4.2.2

Kyle-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

4.2.3

Glosten-Milgrom-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

4.2.4

Interdealer-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

4.3

Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt . . . . . 129

4.3.1

Empirische Erfassung der Auftragsfluß-Variablen . . . . . . . . . 130

4.3.2

Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel . . . . . . . . . . . . . . 134

4.3.3

Indirekter Interdealer-Handel und Fundamentalfaktoren . . . . 137

X

Inhaltsverzeichnis

4.3.4

Mikro- und/oder Makrostruktur des Devisenmarktes? . . . . . . 143

5

Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen . 149

5.1

Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz . . . . . . . . . . . . . . 151

5.1.1

Signalling-Kanal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152

5.1.2

Portfolio-Balance-Kanal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207

5.2

Der Koordinationskanal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226

5.2.1

Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

5.2.2

Chartisten und Fundamentalisten im Mikrostrukturansatz . . . 236

5.2.3

Theoretische Implementierung des Koordinationskanals . . . . 238

5.2.4

Empirische Überprüfung des Koordinationskanals . . . . . . . . . 246

5.2.5

Bewertung des Koordinationskanals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261

5.3

Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostruktur-
ansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263

5.3.1

Das Sterilisationsproblem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263

5.3.2

Sterilisationsgrad und Effektivität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278

6

Fazit und Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293

Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297

Kapitel 1

Einleitung

Markteingriffe von Notenbanken in den internationalen Devisenmarkt gehören zu
den in der Ökonomie am kontroversesten diskutierten diskretionären wirtschafts-
politischen Maßnahmen von geldpolitischen Entscheidern. Obwohl die Notwendig-
keit von solchen Devisenmarktintervention seit dem Zusammenbruch des Bretton-

Woods-Systems für die überwiegende Zahl an Notenbanken obsolet geworden ist,
bedienten und bedienen sich nahezu alle Zentralbanken bis heute situationsabhängig
dieses Instruments, auch und gerade in Systemen grundsätzlich frei-floatender

Wechselkurse, um ihre wirtschaftspolitischen Ziele zu erreichen. In das Bewußt-
sein einer breiteren Öffentlichkeit sind Devisenmarktintervention in der jüngeren

Vergangenheit insbesondere durch die Interventionen der Schweizer Nationalbank

(SNB) zur Aufrechterhaltung einer selbst formulierten Wechselkursuntergrenze
zwischen dem Schweizer Franken (CHF) und dem Euro von 1,20 CHF/Euro seit

September 2011 sowie der japanischen Interventionen im US-Dollar/Yen-Markt
über das Jahr 2011 hinweg geraten. Beide Interventionsmaßnahmen müssen da-
bei im Kontext der immer noch anhaltenden internationalen Finanz- und Staats-
schuldenkrise gesehen werden, die nicht nur zu erheblichen Verwerfungen auf den

Kapital-, Güter- und Arbeitsmärkten geführt hat, sondern der auch wegen ihres
globalen Wirkens und Ausmaßes (bislang zumindest) nicht mit konventionellen
geld- und /oder fiskalpolitischen Maßnahmen erfolgreich entgegengetreten werden
konnte. In diesem Zusammenhang stellt sich damit die Frage, ob und auf welche

Weise Devisenmarktintervention als wirtschaftspolitisches Instrument geeignet er-
scheinen, um zur wirtschaftspolitischen Zielerreichung ihrer Nutzer erfolgverspre-
chend herangezogen werden zu können.

Die Fragestellung, inwieweit Devisenmarktintervention in Regimen flexibler

Wechselkurse eine effektive wirtschaftspolitische Maßnahme darstellen, wird von
der ökonomischen Forschung bereits seit den 1970er Jahren untersucht. Dennoch
hat sich bis heute kein wissenschaftlicher Konsens dahingehend eingestellt, ob In-
terventionsmaßnahmen am Devisenmarkt in der Vergangenheit bzw. generell zu ein-
er zielgerichteten Beeinflussung der ökonomischen Rahmenbedingungen geführt
haben bzw. führen können. Vor dem Hintergrund der aktuellen, aber auch der
grundsätzlichen Relevanz dieser Fragestellung erscheint eine erneute wissenschaft-

C. Fürtjes, Zur Effektivität freiwilliger Devisenmarktinterventionen,

DOI 10.1007/978-3-658-03588-4_1, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

2

1 Einleitung
liche Auseinandersetzung mit diesem Themenkomplex geboten zu sein. Dabei wird
das Verständnis der Wirksamkeit von Devisenmarktintervention in der ökonomi-
schen Forschung sowie in der Einschätzung der wirtschaftspolitischen Entschei-
der (also der Notenbänker) selbst nach wie vor maßgeblich von den Erkenntnis-
sen der auf makroökonomischer Basis abgeleiteten Erklärungsansätze der 1970er
und 1980er Jahre geprägt. In den vergangenen 15 Jahren haben sich dagegen so-
wohl in theoretischer als auch in empirischer Hinsicht Konzepte und Verfahren
herausgebildet, die eine konzeptionell adäquatere und gerade in Bezug auf die
ökonometrische Umsetzung zielgerichtetere Untersuchung der Interventionspoli-
tik am Devisenmarkt zulassen. Die Fortschritte im empirischen Bereich können
in diesem Zusammenhang hauptsächlich daran festgemacht werden, daß neben der
größeren Datenverfügbarkeit, insbesondere der historischen Interventionsdaten für
die meisten Zentralbanken, die Auswertung der Datensätze durch Schätz- und Test-
verfahren, die auch eine einfache Implementierung von nicht stetigen Zeitreihen-
daten ermöglichen, erheblich vereinfacht wurde. In theoretischer Hinsicht kann die

Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf die Wechselkursentwicklung im Allge-
meinen und die Analyse von Devisenmarktintervention im Speziellen als maßgebli-
che Innovation angesehen werden. Auf Grundlage einer mikrostrukturell motivier-
ten theoretischen Modellierung sind in diesem Zeitraum eine beträchtliche Anzahl
von wissenschaftlichen Arbeiten entstanden, die sowohl theoretisch als auch empi-
risch die Frage der Effizienz von Devisenmarktintervention aufgreifen.

Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, die Bedeutung einer mikrostrukturell
motivierten Analyse der Wirkung von Devisenmarktintervention unter Berücksich-
tigung relevanter Ansätze und Studien gerade im Vergleich zu den traditionellen

Ansätzen herauszustellen und die Frage der Effektivität der wirtschaftspolitischen

Maßnahme Devisenmarktintervention auf dieser Basis erneut zu diskutieren. In die-
sem Zusammenhang liegt das Hauptaugenmerk auf der Untersuchung der Effek-
tivität im Hinblick auf die Beeinflussung des Wechselkurses, wobei sowohl tradi-
tionelle Wirkungskanäle in einem mikrostrukturellen Modellrahmen analysiert als
auch mit dem Koordinationskanal ein auf Basis des Mikrostrukturansatzes neu ent-
wickelter Transmissionskanal von Devisenmarktinterventionen im Devisenhandel
vorgestellt und bewertet werden. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit versucht, die

Bedeutung des Sterilisationsgrades im Hinblick auf die Effektivität von Devisen-
marktintervention in einem mikrostrukturellen Modellrahmen aufzuzeigen. Dieser

– in der Literatur bislang nahezu unbeachtete – Aspekt, soll u.a. im Kontext der

Interventionsmaßnahmen Japans und der Schweiz diskutiert werden, da in beiden

Fällen Zweifel am ökonomischen Anreiz zu einer vollständigen Sterilisation der
betreffenden Interventionen auszumachen sind.

Zu diesem Zweck wird im folgenden zweiten Kapitel zunächst eine allgemeine

Abgrenzung der zentralen Begriffe sowie der weiteren Herangehensweise in dieser

Arbeit vorgenommen. Neben der Unterscheidung zwischen makro- und mikrostruk-
tureller Modellierung wird in diesem Zusammenhang auch eine Definition des Be-
griffs der Effektivität von Devisenmarktintervention vorgenommen, die als Refe-
renzmaßstab für die weiteren Überlegungen in dieser Arbeit herangezogen wird. Im
anschließenden dritten Kapitel werden die traditionellen Wirkungskanäle von Devi-

1 Einleitung

3
senmarktintervention auf Basis makroökonomischer Modellansätze vorgestellt und
diskutiert. Dabei werden die konzeptionellen Probleme der Wirkungskanäle selbst
sowie der makroökonomischen Modellierung des Devisenmarktes im Allgemeinen,
gerade auch im Hinblick auf dessen schwache empirische Evidenz zur Erklärung der

Wechselkursentwicklung, aufgezeigt. Als Leitmotiv für die zuvor charakterisierten
zentralen Fragestellungen in dieser Arbeit werden daran anknüpfend drei (Arbeits-

)Hypothesen aufgestellt. Die theoretische Grundlage für deren Überprüfung bilden
die im vierten Kapitel ausführlich dargestellten Mikrostrukturmodelle zur Wechsel-
kurserklärung. Als verbindendes Element dieser konzeptionell an die Gegebenhei-
ten der Handelspraxis am Devisenmarkt angepaßten theoretischen Modellansätze
fungiert in diesem Zusammenhang der Auftragsfluß des Devisenhandels. Der Auf-
tragsfluß stellt dabei nicht nur die zentrale Variable im Rahmen der theoretischen

Ableitung aller Mikrostrukturmodelle dar, sondern bildet gleichzeitig auch den

Ausgangspunkt für die empirische Überprüfung im Hinblick auf deren Prognose-
und Erklärungsgehalt der tatsächlich beobachteten Wechselkursentwicklung. Hier-
auf aufbauend erfolgt schließlich im fünften Kapitel die im Rahmen dieser Arbeit
im Vordergrund stehende Analyse der Effektivität von Devisenmarktintervention.

Den zum Abschluß des dritten Kapitels formulierten (Arbeits-)Hypothesen folgend,
werden dabei zunächst der Signalling-Kanal und der Portfolio-Balance-Kanal als

Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktintervention theoretisch analysiert und
empirisch überprüft. In diesem Zusammenhang gelingt auf Grundlage einer Event-
studie zumindest eine indirekte Bestätigung der Wirksamkeit des Signalling-Kanals
für die Interventionen der Bundesbank in den 1980er und frühen 1990er Jahren
im DM/US-Dollar-Markt. Im Gegensatz dazu, zeigt die anschließende Diskussion
des Koordinationskanals, daß die Einbeziehung bestimmter Aspekte aus der Be-

”

havioural Finance“ Literatur in den Mikrostrukturansatz, zu einer entscheidenden

Verbesserung der theoretischen Modellierung der Preisdynamik am Devisenmarkt
führt. Aufbauend auf diese Modellierung läßt sich ein speziell im Rahmen des

Mikrostrukturansatzes abgeleiteter Wirkungskanal von Devisenmarktintervention
nicht nur theoretisch ableiten, sondern auch empirisch für eine Reihe von Noten-
banken in verschiedenen Währungsmärkten nachweisen. Aus der anschließenden

Betrachtung der wenigen verfügbaren empirischen Studien zum tatsächlichen Ste-
rilisationsgrad von Devisenmarktintervention lassen sich dann zwei wichtige Er-
kenntnisse in Bezug auf die Effektivität feststellen. Zum einen kann eine mögliche

Relevanz hinsichtlich des Grades der kurzfristigen Sterilisation für die Wirksamkeit
des Koordinationskanals aufgedeckt werden. Zum anderen wird aber auch die Pro-
blematik einer auf die Wirkung am Devisenmarkt beschränkten Analyse der Effekti-
vität von Devisenmarktintervention im Rahmen eines Mikrostrukturmodells offen-
bar, wenn die betreffenden Interventionen absichtlich auch in der langen Frist nicht
sterilisiert werden. Die Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse in dieser

Arbeit sowie ein kurzer Ausblick auf weitergehende Forschungsfragen erfolgt dann
im abschließenden sechsten Kapitel.

Kapitel 2

Gang der Untersuchung und methodologische

Abgrenzung

Bei der ökonomischen Analyse von Devisenmarktinterventionen kann grundsätzlich
danach unterschieden werden, ob diese Interventionsmaßnahmen obligatorische In-
terventionen zur Aufrechterhaltung einer vertraglich vereinbarten Wechselkurspa-
rität zwischen zwei (oder mehreren) Währungen darstellen oder in einem System
prinzipiell frei-floatender Wechselkurse stattfinden. Für Erstere besteht dabei so-
wohl im Hinblick auf die unterliegende Motivation als auch in Bezug auf die Kri-
terien zur Bewertung der Effektivität aus ökonomischer Sicht keine Kontroverse,
da der Zeitpunkt und Anlaß einer Interventionsmaßnahme in einem Festkursregime
durch die vertraglichen Rahmenbedingungen unmißverständlich vorgegeben sind.

Demzufolge kann auch die Effektivität einer derartigen Maßnahme sinnvollerwei-
se nur daran festgemacht werden, ob die Stabilität des Festkurssystems aufrecht-
erhalten werden kann oder nicht.1 Interventionen im Festkurssystem sollen daher
im Rahmen dieser Arbeit ausgeklammert und ausschließlich die potentiellen Wir-
kungen von (freiwilligen) Devisenmarktinterventionen in einem System flexibler

Wechselkurse analysiert werden.

Die ökonomische Bewertung von Devisenmarktinterventionen in Systemen fle-
xibler Wechselkurse gestaltet sich demgegenüber deutlich komplizierter, da für eine
zielgerichtete Analyse gerade im Hinblick auf die Effektivität die zugrundeliegende

Motivation einer Zentralbank geklärt werden muß. Wohlfahrtstheoretisch betrach-
tet stellt eine Devisenmarktintervention in einem System flexibler Wechselkurse
einen direkten wirtschaftspolitischen Markteingriff dar, der potentiell zu Verzer-
rungen und damit zu negativen Wohlfahrtseffekten auf dem Devisenmarkt selbst
sowie in der Gesamtwirtschaft (sowohl national wie weltweit) führen kann. Inso-
fern sollte eine Interventionsmaßnahme aus ökonomischer Sicht nur dann als ge-
rechtfertigt angesehen werden, wenn hierdurch ein positiver Gesamtwohlfahrtsef-
fekt – zumindest bezogen auf die Volkswirtschaft des intervenierenden Landes –
intendiert und auch erzielt wird. Im Gegensatz zu Interventionsmaßnahmen im Fix-
kurssystem ist dabei per se jedoch nicht klar, auf welcher Ebene die regulieren-

1 Um dieses Ziel zu erreichen verspricht überdies nur eine nicht sterilisierte Devisenmarktinter-
vention eine dauerhafte Anpassung des Wechselkurses an die vorgegebene Parität, so daß auch die

Art der Intervention durch die ökonomischen Rahmenbedingungen automatisch vorgegeben wird.

C. Fürtjes, Zur Effektivität freiwilliger Devisenmarktinterventionen,

DOI 10.1007/978-3-658-03588-4_2, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

6

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung
de Maßnahme der Intervention ökonomische Wirkung entfalten soll, nämlich am

Devisenmarkt selbst oder über makroökonomische Anpassungskanäle auf andere
gesamtwirtschaftlich relevante Variablen wie Zinssätze, Inflation, Arbeitslosigkeit
oder Wirtschaftswachstum. Allerdings werden die durch eine Interventionsmaßnah-
me tatsächlich verfolgten ökonomischen Ziele einer Notenbank in der Regel jedoch
nicht öffentlich (glaubwürdig) kommuniziert, so daß eine wesentliche Grundvor-
aussetzung für die wissenschaftliche Beurteilung der Effektivität dieser wirtschafts-
politischen Maßnahme nicht erfüllt ist.

Eine Möglichkeit, diesem Problem zu begegnen, stellt die Ableitung von ma-
kroökonomischen Reaktionsfunktionen im Zusammenhang mit Devisenmarktinter-
ventionen in einer offenen Volkswirtschaft mit prinzipiell flexibler Wechselkursbil-
dung dar. In diesem Kontext lassen sich eine Reihe von Arbeiten anführen, die theo-
retisch und empirisch das Verhalten von Zentralbanken in Bezug auf die Nutzung
von Devisenmarktinterventionen anhand einer konkreten Reaktionsfunktion aufzei-
gen. Die Studie von Neumann (1984), die die Interventionspolitik der Bundesbank
zwischen 1974 und 1981 analysiert, greift dabei die Frage auf, ob Devisenmarktin-
terventionen als Instrument zur Erreichung der Preisniveau- und/oder der (langfri-
stigen) Wechselkursstabilität herangezogen werden. Sie berücksichtigt also die Ver-
folgung zweier wirtschaftspolitischer Ziele der Notenbank, nämlich eines Inflations-
ziels und eines Wechselkursziels bei der Nutzung von Devisenmarktinterventionen
im DM/US-Dollar-Markt. Neumann (1984) überprüft eine Reaktionsfunktion, die
u.a. die Interventionstätigkeit in Abhängigkeit von der Abweichung der Geldbasis
von ihrem Zielwert untersucht.2 Ein signifikanter Einfluß der Geldbasis auf die In-
terventionstätigkeit wird jedoch durch die Daten nicht belegt. D.h., zumindest für
den betrachteten Zeitraum hat die Bundesbank Interventionen im DM/US-Dollar-

Markt nicht als Instrument ihrer Geldpolitik benutzt. Aktuellere Studien dagegen
verzichten gänzlich auf die Berücksichtigung der geldpolitischen Komponente bei
der Ableitung der Reaktionsfunktionen in Bezug auf Devisenmarktinterventionen
einer Zentralbank. Stattdessen beschränken sie sich auf die auch schon bei Neu-
mann (1984) zu findende Unterscheidung zwischen einer kurz- und einer mittel- bis
langfristigen Motivation für die Wechselkursbeeinflussung durch Devisenmarktin-
terventionen. Erstere wird ökonomisch durch die Verhinderung von kurzfristigen

Wechselkurschwankungen, z.B. durch spekulative Finanztransaktionen, begründet
und empirisch an der Volatilität der Wechselkursentwicklung festgemacht, während

Letztere an der Stabilisierung des langfristigen Wechselkurses in Richtung der

Kaufkraftparität (KKP) orientiert ist. Theoretisch impliziert dies, daß die über die

Interventionstätigkeit zu minimierende Verlustfunktion L lediglich vom Wechsel-
kurs abhängt wie z.B. in Almekinders und Eijffinger (1996):

L ≡ θ · ( et − e∗)2
t

(2.1)

2 Die geldpolitische Strategie der Bundesbank orientierte sich an der Geldmengensteuerung, für die
die Geldbasis ein wesentlicher Indikator ist. Zu der Bedeutung der Zielvorgaben für die Geldbasis
und zur Praxis der Geldmengensteuerung sei u.a. auf Siebke und Thieme (1995) verwiesen.

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

7

In Gleichung (2.1) stellt θ > 0 einen konstanten Parameter dar, während et
dem tatsächlichen Wechselkurs sowie e∗t dem Wechselkursziel der Zentralbank ent-
spricht. Dabei kann das Wechselkursziel in der kurzen Frist mit dem Wechselkurs
der Vorperiode und in der langen Frist mit dem kaufkraftparitätischen Wechselkurs
gleichgesetzt werden. Die empirische Untersuchung in Almekinders und Eijffinger

(1996) bezieht sich auf die Interventionstätigkeit der Bundesbank sowie des Zen-
tralbanksystems der USA (Fed) zwischen Februar 1987 und Ende Oktober 1989 im

DM/US-Dollar- und US-Dollar/Yen-Markt. Ein ähnliches Vorgehen findet sich auch
in Frenkel et al. (2005), wo allerdings die Motivation der Interventionstätigkeit Ja-
pans von 1991 bis 2001 im Vordergrund steht.3 Die Tatsache, daß in beiden Studien
ein Zusammenhang zwischen der Interventionstätigkeit und der Wechselkursstabili-
sierung in Bezug auf die Volatilität und die langfristige Kursstabilisierung gefunden
werden kann, ist aber keineswegs ein Beleg dafür, daß die Durchführung der In-
terventionen nur aus diesem Motiv heraus erfolgte, sondern vielmehr ein Resultat
der theoretischen Eingrenzung auf den Devisenmarkt gemäß Gleichung (2.1). Inso-
fern stellen die neueren Studien zur Ableitung einer Reaktionsfunktion von Devi-
senmarktinterventionen trotz der Verwendung verbesserter ökonometrischer Verfah-
ren in konzeptioneller Hinsicht sogar einen Rückschritt gegenüber Neumann (1984)

dar.4

Eine eindeutige Antwort auf die Frage, aus welchem Motiv heraus Devisen-
marktinterventionen von bestimmten Zentralbanken in bestimmten Situationen oder
sogar generell durchgeführt werden, läßt sich jedoch aus diesen Studien nicht ablei-
ten. Selbst wenn dies der Fall wäre, bestünde immer noch das Problem, den gesamt-
wirtschaftlichen Effekt einer Interventionsmaßnahme wohlfahrtstheoretisch zu be-
messen bzw. überhaupt der Devisenmarktintervention kausal zuzuordnen. Um dies
zu verdeutlichen, sei als Beispiel von der Verfolgung eines öffentlich glaubhaft kom-
munizierten Wechselkursziels als Motivation einer Notenbank für die Durchführung
einer Interventionsmaßnahme ausgegangen. Wird Effektivität in diesem Zusammen-
hang als Anpassung der Wechselkursentwicklung in Richtung des Wechselkursziels
definiert, besteht in der Praxis das Problem, diese Anpassung sowohl theoretisch
als auch empirisch von allen anderen möglichen Einflußfaktoren abzugrenzen. Eine
weitergehende ökonomische Untersuchung dahingehend, ob durch die Erreichung
des Wechselkurszieles eine positive (Gesamt-)Wohlfahrtswirkung zu erwarten bzw.

tatsächlich zu beobachten ist, erscheint in diesem Zusammenhang nahezu aussichts-
los. Auch hier stellt sich die Frage der im Hintergrund stehenden Motivation des
verfolgten Wechselkursziels. Denn dieses kann sowohl ausschließlich auf den De-
visenmarkt, z.B. zur Beseitigung einer fundamentalen Fehlbewertung des Wech-

3 Im Gegensatz z.B. zur Bundesbank oder zur Fed, werden Devisenmarktinterventionen nicht von
der japanischen Notenbank sondern von einer Abteilung des Finanzministeriums (MoF) autorisiert.

4 Bei Neumann (1984) wird zur Schätzung der Interventionsvariablen ein nicht lineares Verfahren
genutzt. Diese Nicht-Linearität ermöglicht dabei die Berücksichtigung der Tatsache, daß Interven-
tionen nur sporadisch durchgeführt werden und somit eine nicht-stetige Datenzeitreihe generieren.

Bei Almekinders und Eijffinger (1996) und Frenkel et al. (2005) werden dagegen u.a. GARCH-

Effekte berücksichtigt und eine Maximum-Likelihood-Schätzung anstelle der quasilinearen Vari-
ante bei Neumann (1984) verwendet.

8

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung
selkurses, oder aber als Zwischenziel im Rahmen einer makroökonomischen Ge-
samtstrategie zur Verfolgung von geld- und/oder konjunkturpolitischen Hauptzielen
gerichtet sein.5

Eine Möglichkeit, der beschriebenen Problematik bei der Analyse der Effekti-
vität von Devisenmarktinterventionen in Systemen flexibler Wechselkurse entge-
genzutreten, besteht darin, die Art der Intervention zu berücksichtigen. Grundsätz-
lich lassen sich Devisenmarktinterventionen in sterilisierte und nicht sterilisierte

Interventionsmaßnahmen einteilen, je nachdem, ob ihre Geldmengeneffekte neu-
tralisiert werden oder nicht. Letztere stellen dabei im Hinblick auf die Bewertung
ihrer Effektivität ein deutlich größeres Problem dar, da sie potentiell auf mehreren

Ebenen Wirkungen entfalten und somit aus verschiedensten Motiven heraus durch-
geführt werden können. Theoretisch lassen sich nicht sterilisierte Devisenmarkt-
interventionen z.B. als komplementäres Instrument der Geldpolitik zu Zins- und

Mindestreservepolitik sowie zu Offenmarktgeschäften nutzen.6 Darüber hinaus bie-
ten sie sich unter besonderen ökonomischen Rahmenbedingungen als diskretionäre
wirtschaftspolitische Maßnahme und damit als zusätzliches Instrument in einer wirt-
schaftspolitischen Gesamtstrategie an. Als Beispiel hierfür kann u.a. die Situation
in Japan seit Anfang 2000 angeführt werden, die alle Anzeichen einer permanenten

Stagflation aufweist (Hoshi und Kashyap, 2004). Hier besteht ein natürlicher Anreiz
von Seiten der wirtschaftspolitischen Entscheider, nicht sterilisierte Devisenmarkt-
interventionen in erster Linie als letztes wirksames Instrument zur Bekämpfung die-
ser Situation zu nutzen, denn diese können theoretisch sowohl die internationale

Wettbewerbsfähigkeit Japans durch eine Abwertung der Währung erhöhen als auch
deflationäre Entwicklungen bekämpfen.7 Nicht zuletzt auch die im Zuge der eu-
ropäischen Staatsschuldenkrise von der SNB im Herbst 2011 angekündigte und seit

April 2012 in die Tat umgesetzte Interventionsbereitschaft zur Verteidigung ein-
er Wechselkursuntergrenze von 1,20 CHF/Euro läßt in Verbindung mit der paral-
lel zu beobachtenden Tendenz einer (stark) expansiven Geldpolitik den Schluß zu,
daß hier nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen als (letztes) Instrument einer
konjunkturpolitischen Stabilisierung genutzt werden und somit die Formulierung
eines Wechselkursziels bzw. dessen Verteidigung durch (unbeschränkte) Devisen-
marktinterventionen lediglich als Zwischenziel im Rahmen einer allgemeinen geld-

5 Ein Beispiel wäre in diesem Zusammenhang die Verfolgung eines Wechselkursziels, um die inter-
nationale Wettbewerbsfähigkeit der eigenen Exporte zu erhöhen, so daß die Effektivität der Devi-
senmarktintervention primär an den damit verbundenen Gesamtoutput- und Beschäftigungszielen
gemessen werden sollte.

6 So bedient sich z.B. China zur Durchführung seiner geld- und währungspolitischen Ziele
hauptsächlich Devisenmarktinterventionen. Einschränkend muß jedoch darauf hingewiesen wer-
den, daß China weder ein politisch wie ökonomisch freiheitlich, marktwirtschaftlich organisiertes

Land ist und daher erhebliche strukturelle Abweichungen zu westlichen Industrienationen aufweist
noch daß es sich beim Renminbi um eine frei-floatende Währung handelt.

7 Vor dem Hintergrund der Tatsache, daß das geldpolitische Instrument der Zinssteuerung in Ja-
pan seit Beginn der 2000er Jahre bei einem nominalen Zinssatz von nahe Null ausgeschöpft ist,
erscheint die Nutzung dieses Kanals umso plausibler. Diese Überlegungen werden im fünften Ka-
pitel noch weiter diskutiert.

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

9
und wirtschaftspolitischen Gesamtstrategie anzusehen ist.8 In Anbetracht der Kom-
plexität der Wirkungen, die mit einer nicht sterilisierten Devisenmarktintervention
verbunden sein können, erscheint eine ökonomische Beurteilung ihrer Effektivität
über die Betrachtung des Devisenmarktes hinaus wenig erfolgversprechend zu sein.

Demgegenüber lassen sich (vollkommen) sterilisierte Devisenmarktinterventio-
nen sowohl in Bezug auf die zugrunde liegende Motivation als auch im Hin-
blick auf ihre potentielle Zielerreichung sehr viel einfacher charakterisieren. Da
die geldpolitischen Effekte einer Devisenmarktintervention durch die Sterilisations-
operation neutralisiert werden, können die damit verbundenen Wirkungen bei einer

Beurteilung der Effektivität ausgeklammert werden. Des Weiteren läßt die Art der

Intervention zumindest potentiell den Schluß zu, daß die Notenbank dieses Instru-
ment nicht im Rahmen ihrer primären wirtschaftspolitischen Zielsetzungen (also
je nach Notenbankverfassung reine Preisniveaustabilisierung oder ggf. auch kon-
junkturelle Stimulierung) einsetzt, sondern lediglich als Mittel zur Beeinflussung
des Wechselkurses. Für die Gültigkeit der These, daß sterilisierte Devisenmarktin-
terventionen als unabhängiges wirtschaftspolitisches Instrument der Devisenmarkt-
steuerung angesehen werden können, spricht dabei, daß eine Beeinflussung ande-
rer ökonomischer Zielvariablen als der Wechselkursentwicklung durch eine nicht
sterilisierte Devisenmarktoperation einfacher und – im Hinblick auf die zusätzlich
anfallenden Transaktionskosten einer Sterilisationsoperation – auch günstiger hätte
erreicht werden können.9 Insofern kann die Effektivität einer sterilisierten Devisen-
marktintervention bei flexiblen Wechselkursen ausschließlich an ihrer Wirkung am

Devisenmarkt festgemacht werden.10 Aus ökonomischer Sicht lassen sich dabei in
der Hauptsache zwei Argumente anführen, die einen Eingriff in den Devisenmarkt
bei grundsätzlich freier Kursbildung rechtfertigen, nämlich zum einen die Korrektur
von vermeintlich zu starken, kurzfristigen Schwankungen am Devisenmarkt, also
der sog. ( Überschuß-)Volatilität und zum anderen die Korrektur einer fundamen-
talen Fehlbewertung des Wechselkurses. Ersteres wird in der Literatur oft damit
begründet, daß eine hohe Schwankungsbreite zur Unsicherheit der Wirtschaftssub-
jekte sowohl in Bezug auf den internationalen Güter- als auch insbesondere auf den
internationalen Handel an Finanzmärkten beiträgt. Tatsächlich ist diese Argumen-
tation jedoch nur schwer haltbar, da zum einen die Definition einer angemesse-

”

8 Das allein bis zum zweiten Quartal 2012 akkumulierte Gesamtvolumen an in Euro gehaltenen

Währungsreserven beträgt ca. 220 Mrd. CHF und hat sich innerhalb eines halben Jahres um mehr
als 80 Mrd. Franken erhöht, so daß eine Sterilisation dieser Interventionen schon von technischer

Seite her nahezu ausgeschlossen werden kann (SNB, 2012a).

9 Bspw. wirkt eine nicht sterilisierte Intervention zugunsten der ausländischen Währung nicht nur
im Hinblick auf eine mögliche Abwertung der heimischen Währung, sondern auch über ihren ex-
pansiven geldpolitischen Effekt. Daher kann sie potentiell eine Stimulation der gesamtwirtschaft-
lichen Nachfrage sowohl über ihre Wechselkurseffekte, als auch zusätzlich über einen monetären

Transmissionsprozeß entfalten.

10 Allerdings könnte auch die Verfolgung eines Wechselkursziels über sterilisierte Devisenmarkt-
interventionen in erster Linie aus konjunkturellen Überlegungen heraus entstanden sein. In die-
sem Zusammenhang erfordert eine ökonomisch zielgerichtete Effektivitätsanalyse zusätzlich die

Überprüfung des Zusammenhangs zwischen Wechselkursbeeinflussung und konjunkturellem Ge-
samteffekt.

10

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung
nen“ Schwankungsbreite höchst subjektiv ist und zum anderen über die Entwick-
lung von global zugänglichen Terminmärkten eine Möglichkeit besteht, sich gegen
die Risiken dieser Wechselkursschwankungen privat abzusichern. Darüber hinaus
kann die Tatsache, daß Interventionsmaßnahmen, wenn überhaupt, die Volatilität
am Devisenmarkt tendenziell eher erhöhen als reduzieren, als eines der wenigen ein-
heitlichen Ergebnisse der wissenschaftlichen Untersuchungen zum Thema Devisen-
marktinterventionen in den vergangenen 40 Jahren angesehen werden. Demzufolge
wird im Rahmen dieser Arbeit eine intendierte Beeinflussung der kurzfristigen Vo-
latilität über Devisenmarktinterventionen ausgeschlossen bzw. eine derartige Maß-
nahme als grundsätzlich nicht effektiv betrachtet. Damit kann eine ökonomische

Rechtfertigung für den Einsatz von Devisenmarktinterventionen zur Wechselkurs-
steuerung nur auf Grundlage des zweiten Arguments, also einer (erheblichen) fun-
damentalen Fehlbewertung des Wechselkurses entgegenzutreten, erfolgen. Theo-
retisch läßt sich dies u.a. damit begründen, daß eine von den Marktkräften nicht
zu korrigierende Fehlbewertung zu signifikanten Wohlfahrtsverlusten in Form von

Fehlallokationen auf den Güter- und/oder Finanzmärkten führt, was durch empiri-
sche Untersuchungen bezüglich der Abhängigkeit zwischen Außenhandelsvolumen
und Wechselkursentwicklung belegt wird (De Grauwe, 1988). In einem derartigen

Szenario erscheint es somit durchaus ökonomisch plausibel, durch eine sterilisierte

Devisenmarktintervention eine potentiell wohlfahrtsmindernde Situation am Devi-
senmarkt zu berichtigen, ohne gleichzeitig durch diese wirtschaftspolitische Maß-
nahme übergeordnete wirtschaftspolitische Ziele wie die Inflationsbekämpfung zu
gefährden. Insofern kann eine sterilisierte Devisenmarktintervention unter den be-
schriebenen Rahmenbedingungen ein optimales wirtschaftspolitisches Instrument
zur Wechselkurssteuerung darstellen und in diesem Zusammenhang als effektiv be-
zeichnet werden.

Diese besondere Definition von Effektivität im Zusammenhang mit Devisen-
marktinterventionen hat sich in der Praxis der wissenschaftlichen Auseinanderset-
zung mit diesem Thema als zentraler Ausgangspunkt der Forschungsbemühungen
etabliert. Tatsächlich liegt das Hauptaugenmerk der ökonomischen Forschung zum

Thema Devisenmarktinterventionen in der Ableitung und empirischen Überprüfung
von Wirkungskanälen von sterilisierten Devisenmarktinterventionen. Ein Wirkungs-
kanal stellt allgemein einen theoretisch abgeleiteten Transmissionsprozeß dar, an
dessen Anfang die wirtschaftspolitische Maßnahme (in diesem Fall die Devisen-
marktintervention) und am Ende der Effekt auf die Zielgröße (also hier den Wech-
selkurs) steht. Da diese Transmissionsprozesse nicht direkt beobachtet werden
können, setzt eine empirische Überprüfung dieser Kanäle zumeist an den beiden

Endpunkten, also der Intervention und der Wechselkursbeeinflussung an, während
die Stufen der Transmission lediglich theoretisch formuliert werden. Deshalb kann
die Ableitung bzw. empirische Bestätigung eines solchen Wirkungskanals dann als

Nachweis für die grundsätzliche Effektivität von sterilisierten Devisenmarktinter-
ventionen angesehen werden. Gestützt wird dieses Vorgehen, wie etwa in den Stan-
dardwerken von Dominguez und Frankel (1993b) sowie Sarno und Taylor (2001)

ersichtlich, aus der Überzeugung, daß der überwältigende Teil der in der Praxis
durchgeführten Interventionsmaßnahmen vollständig sterilisiert wird. Als Belege

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

11
hierfür werden zum einen die Aussagen der Zentralbanken selbst angeführt, daß

Devisenmarktinterventionen grundsätzlich (zumindest mittelfristig) vollständig ste-
rilisiert werden (Neely, 2000b). Zum anderen wird bisweilen auf die Ergebnisse
ökonometrischer Studien zum Sterilisationsgrad von Interventionsmaßnahmen der
wichtigsten Notenbanken wie z.B. von Obstfeld (1983) verwiesen, die die Aussa-
gen der Zentralbanken hinsichtlich ihrer Tendenz zur (vollkommenen) Sterilisation
bestätigen.11 Doch selbst wenn man die Prämisse der vollständigen Sterilisation al-
ler Devisenmarktinterventionen akzeptiert, was nicht zuletzt vor dem Hintergrund
der oben erwähnten Interventionsmaßnahmen in Japan und der Schweiz äußerst
fraglich erscheint, rechtfertigt dies nicht automatisch die implizite Verengung des

Effektivitätsbegriffs auf die Beeinflussung der Wechselkursentwicklung in Rich-
tung des Fundamentalwechselkurses. Denn zum einen besteht nach wie vor auch
bei sterilisierten Interventionen die Möglichkeit, daß eine Notenbank ein Wech-
selkursziel abweichend von der Fundamentalbewertung, die üblicherweise an der
kaufkraftparitätischen Bewertung orientiert ist, verfolgt.12 Zum anderen verlangt
eine ökonomisch haltbare Beurteilung eines Markteingriffs in einen grundsätzlich
freien Markt eine Kosten-Nutzen Gegenüberstellung in Bezug auf die wirtschafts-
politische Maßnahme. D.h., auch wenn eine Devisenmarktintervention mit dem Ziel
der Beseitigung einer fundamentalen Fehlbewertung am Devisenmarkt erfolgreich
durchgeführt wird, kann diese nur dann als effektive wirtschaftspolitische Maßnah-
me angesehen werden, wenn die direkten und indirekten Kosten dieser Maßnahme
geringer ausfallen, als der potentielle Wohlfahrtsgewinn durch die Zielerreichung.

Eine konkrete Untersuchung dieses Kosten-Nutzen-Verhältnisses einer derartigen

Devisenmarktintervention scheitert jedoch in der Praxis an einer Quantifizierung
der Wohlfahrtseffekte aus der Beseitigung einer Fehlbewertung am Devisenmarkt.

Trotz dieser ökonomisch plausiblen Vorbehalte hat sich die geltende Konvention
in der ökonomischen Forschung durchgesetzt, die Effektivität von Devisenmarktin-
terventionen ausschließlich an ihrer direkten Wirkung am Devisenmarkt zu messen.

Obwohl eine derartige Minimaldefinition“ von Effektivität somit als problematisch

”

angesehen werden kann, muß eine wissenschaftliche Auseinandersetzung mit die-
sem Themenkomplex dieser Entwicklung zumindest hinsichtlich der Einordnung
bestehender Forschungsansätze Rechnung tragen. In dieser Arbeit wird demzufolge
folgende Definition für die Effektivität von Devisenmarktinterventionen als Refe-
renzmaßstab für die Analyse der zentralen Fragestellung getroffen:13

11 Gerade die empirischen Studien zum Thema Sterilisation sind jedoch sowohl konzeptionell wie
datentechnisch überholt. Auf diese Problematik wird im fünften Kapitel noch näher eingegangen.

12 Ein Beispiel hierfür wäre eine dauerhafte Unterbewertung der Währung anzustreben, um die
internationale Wettbewerbsfähigkeit der eigenen Wirtschaft künstlich zu erhöhen.

13 Im Folgenden werden dabei der gängigen Konvention in der Volkswirtschaftslehre folgend und
abweichend von der Praxis im betriebswirtschaftlichen Kontext die Begriffe Effektivität und Effi-
zienz, bzw. effektiv und effizient synonym gemäß dieser Definition verwendet.

12

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

Definition: Eine Devisenmarktintervention stellt eine effektive wirtschaftspoliti-
sche Maßnahme dar, wenn durch sie eine persistente Beeinflussung der Preisdyna-
mik am Devisenmarkt in Richtung des angestrebten Wechselkursziels erreicht wer-
den kann.

Die Formulierung dieser Effizienz-Definition stellt demnach in Anlehnung an die zu
konstatierende Konvention in der ökonomischen Forschung bei der Beurteilung der

Effektivität von Devisenmarktinterventionen ausschließlich auf ihre Wirkungen am

Devisenmarkt ab. Dennoch ist obige Definition insofern weiter gefaßt, als hier keine
normative Bewertung bezüglich des mit der Intervention verbundenen Politikziels
erfolgt. Das bedeutet, daß auch eine Intervention, die eine Wechselkursanpassung
in die entgegengesetzte Richtung des Fundamentalwechselkurses auslöst, im Sin-
ne dieser Definition als effektiv bezeichnet werden kann, wenn dies der Intention
der Zentralbank entspricht.14 Dies verlangt somit bei einer entsprechenden Analy-
se die zusätzliche Berücksichtigung des ökonomischen Kontextes der betreffenden

Interventionsmaßnahme, um die Frage der Effektivität dieser Intervention eindeutig
zu beantworten. So kann z.B. im Rahmen der gemeinsamen Interventionsmaßnah-
men der G5-Länder in Folge des Plaza-Abkommens 1985 die Zielsetzung eindeutig
mit der Bekämpfung der fundamentalen Überbewertung des US-Dollars (gemes-
sen an der KKP) angegeben werden, so daß eine effektive Intervention hier als
eine Anpassung der Wechselkursentwicklung in Richtung des Fundamentalwech-
selkurses anzusehen ist. Im Gegensatz dazu bedarf die Analyse der Interventions-
maßnahmen Japans in den 2000er Jahren einer genaueren Prüfung der auf den

Wechselkurs bezogenen Zielvorstellungen der wirtschaftspolitischen Entscheider,
um eine Aussage bezüglich der Effektivität dieser Maßnahmen zu tätigen, selbst
wenn eine signifikante Beeinflussung des Wechselkurses durch die Interventionen
nachgewiesen werden kann. Insofern kann gemäß dieser Definition die theoretische

Ableitung und empirische Bestätigung eines Wirkungskanals von Devisenmarktin-
terventionen nicht automatisch als Nachweis der Effektivität dieses Markteingriffs
angesehen werden, sondern vielmehr als notwendige Voraussetzung für den Nach-
weis der Effektivität. Dies stellt den entscheidenden konzeptionellen Unterschied
dieser Effektivitätsdefinition im Vergleich zu dem in der Literatur verbreiteten An-
satz dar. Darüber hinaus stellt diese Definition keinesfalls ausschließlich auf ste-
rilisierte Devisenmarktinterventionen ab, sondern kann potentiell auch auf nicht
sterilisierte Devisenmarktinterventionen angewendet werden. Allerdings ergibt sich
hierbei das Problem, daß die mit der Definition verbundene Einschränkung des

Effektivitätsbegriffs auf die Wechselkurswirkung alleine möglicherweise zu kurz
greift, da auch (makroökonomische) Effekte der Intervention außerhalb des Devi-
senmarktes zu erwarten sind. Insofern kann eine nicht sterilisierte Interventionsmaß-
nahme theoretisch auch dann ökonomisch effektiv sein, wenn sie keine Wirkung auf
den Wechselkurs ausübt, also im Sinne der obigen Definition als ineffektiv beurteilt
wird. Dagegen schließt die Definition explizit aus, daß Devisenmarktinterventionen

14 Als Beispiel sei hier erneut der Versuch der Zentralbank genannt, eine bewußte Unterbewertung
der Währung im Stile des sog. managed-floatings“ durchzusetzen.

”

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

13
mit dem Ziel der Volatilitätsbekämpfung effektiv sein können, da sie sowohl eine
persistente als auch eine zielgerichtete Beeinflussung des Wechselkurses verlangt.

Die Zielsetzung von Interventionsmaßnahmen zur Bekämpfung von Wechselkurs-
schwankungen ist nämlich zum einen offenkundig kurzfristig ausgerichtet und somit
nicht als persistent im Sinne der Definition anzusehen. Zum anderen wird bei einer

Volatilitätsbekämpfung kein konkretes Wechselkursziel formuliert, sondern ledig-
lich eine Abschwächung der Trendentwicklung angestrebt. Insofern erfolgt bspw.

eine Intervention zugunsten der ausländischen Währung vor diesem Hintergrund mit
der Prämisse, das Ausmaß einer evtl. beobachteten Abwertung dieser Währung ab-
zuschwächen, aber nicht zwangsläufig diesen Trend auch umzukehren. Die Definiti-
on der Effektivität in dieser Arbeit impliziert aber, daß eine Interventionsmaßnahme
nur dann als zielerreichend angesehen werden kann, wenn sich auch ein meßba-
rer Effekt auf den Wechselkurs im Sinne einer (dauerhaften) Auf- oder Abwertung
einstellt. Daher finden derartige Interventionsmaßnahmen im Rahmen dieser Arbeit
keine weitere Beachtung.

Eine wichtige Implikation dieser Effektivitätsdefinition für den Gang der Un-
tersuchung stellt die Tatsache dar, daß der nominale Wechselkurs als Preisvaria-
ble des Devisenmarktes eine zentrale Rolle bei der Analyse der Effektivität von

Devisenmarktinterventionen einnimmt. Aus diesem Grund erscheint es angebracht,
diese Variable genauer zu charakterisieren und für die Zwecke dieser Arbeit sinn-
voll definitorisch abzugrenzen. Da der nominale Wechselkurs aufgrund der be-
sonderen Beschaffenheit des Devisenmarktes als Tauschverhältnis zwischen zwei

Währungen definiert ist, ergibt sich das Problem der Einheitenbezeichnung für die-
se Variable. Im Folgenden wird daher der nominale Wechselkurs immer mit dem

Buchstaben e bezeichnet, wobei e den nominalen Wechselkurs in Preisnotierung
aus Inlandssicht angibt. In diesem Zusammenhang wird darüber hinaus die Varia-
ble e grundsätzlich als Preis auf dem Kassadevisenmarkt verstanden, in Abgren-
zung z.B. zu den Terminwechselkursen oder den Wechselkursen für sog. Swap-

Geschäfte am Devisenmarkt. Dies impliziert, daß sich der Begriff Devisenmarkt in
dieser Arbeit lediglich auf den erstgenannten Teil des in der Praxis sehr differen-
zierten internationalen Devisenhandels bezieht. Diese Abgrenzung ist nicht zuletzt
dem Umstand geschuldet, daß ein Hauptziel dieser Arbeit die Gegenüberstellung
von makroökonomisch und mikrostrukturell motivierten Ansätzen zur Analyse von

Devisenmarktinterventionen ist. Insofern muß eine Marktabgrenzung des Devi-
senmarktes gefunden werden, die eine möglichst hohe Integration dieser beiden

Ansätze zuläßt. Da der Kassadevisenmarkt am ehesten der makroökonomischen

Charakterisierung des Devisenmarktes entspricht, scheint eine derartige Marktab-
grenzung am zielorientiertesten zu sein. Ein weiteres Problem, daß sich aus der

Gegenüberstellung der Makro- und Mikrostruktur des Devisenmarktes ergibt, be-
steht darin, eine sinnvolle konzeptionelle Abgrenzung zwischen den jeweiligen Mo-
dellansätzen festzulegen. Da eindeutig makroökonomische Variablen wie Inflation,

Gesamtoutput oder Ähnliches auch im Rahmen mikrostruktureller Modelle in Form
von Fundamentalfaktoren Berücksichtigung finden und gleichzeitig auch eindeutig
mikrostrukturelle Aspekte, wie z.B. die Aufteilung von Devisenhändlern in Charti-
sten und Fundamentalisten in makroökonomischen Ansätzen wie z.B. Frankel und

14

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

Froot (1991) implementiert werden, ist theoretisch der Übergang zwischen den bei-
den Konzepten fließend. Daher ist eine eindeutige Zuordnung eines Ansatzes als Mi-
krostrukturmodell oder Makromodell nicht nur bei Mischansätzen, wie allen voran
bei Bacchetta und van Wincoop (2006), die charakteristische Elemente aus beiden

Modelltypen enthalten, erst dann möglich, wenn eindeutige Kriterien für die Klas-
sifikation eines Modellansatzes als Mikrostrukturmodell im Rahmen dieser Arbeit
definiert werden. Dabei bietet es sich in diesem Kontext an, ein Mikrostrukturmo-
dell als einen Ansatz zu definieren, bei dem die Wechselkursbildung maßgeblich
von der Interaktion der Marktteilnehmer bestimmt wird.

D.h., ein Mikrostrukturmodell ist dadurch eindeutig als solches charakterisiert,
daß es als Spiel mit asymmetrischer Informationsverteilung bzw. als sog. Bayesia-
nisches Spiel konzipiert wird. Insofern wird in einem Mikrostrukturmodell des De-
visenmarktes der (nominale) Wechselkurs als Bestandteil des Bayesianischen Nash-

Gleichgewichts (BNE) oder eines perfekt Bayesianischen Gleichgewichts (PBE)

des zugrundeliegenden Spiels abgeleitet. Eine nützliche Implikation dieser Abgren-
zungsdefinition zwischen Mikrostrukturansatz und Makromodell besteht darin, daß
in einem Mikrostrukturmodell die Erwartungsbildung der Spieler bzw. der Devisen-
marktakteure endogenisiert wird, während diese in einem Makromodell per se als
exogen angenommen wird. Der Grund hierfür ist, daß die Erwartungsbildung in

Form der Beliefstruktur des Spiels integraler Bestandteil eines BNE bzw. auch eines

PBE ist. Dieser Umstand stellt, wie sich zeigen wird, einen entscheidenden, konzep-
tionellen Vorteil der Mikrostrukturansätze bei der Analyse von Devisenmarktinter-
ventionen dar und unterstreicht somit die Sinnhaftigkeit der hier vorgenommenen

Abgrenzungsdefinition. Vor dem Hintergrund dieser Charakterisierung des Mikro-
strukturansatzes kann demnach das Modell von Frankel und Froot (1991) als ein
die Mikrostruktur des Devisenmarktes mit einbeziehendes Makromodell und der

Ansatz von Bacchetta und van Wincoop (2006) als Mikrostrukturmodell mit he-
terogener Beliefstruktur klassifiziert werden. Aufbauend auf diese grundlegenden

Überlegungen soll im Folgenden die Effektivität von Devisenmarktinterventionen
diskutiert und analysiert werden.

Kapitel 3

Effizienz von Devisenmarktinterventionen im
makroökonomischen Kontext

3.1 Probleme makroökonomischer Wechselkursmodelle

3.1.1 Empirische Validität

Aus den getätigten Vorüberlegungen wird deutlich, daß das entscheidende Krite-
rium zur Bestimmung der Effektivität einer Devisenmarktintervention gemäß der
oben getroffenen Definition ihre Wirkung auf den Wechselkurs darstellt. Daher stellt
die Grundvoraussetzung für die Analyse von Interventionsmaßnahmen eine em-
pirisch überprüfbare theoretische Modellierung der Wechselkursentwicklung dar.

Grundsätzlich läßt sich diese als Preisbildung am Devisenmarkt charakterisieren.

Zur Modellierung dieser Preisbildung werden in der Literatur üblicherweise sog.

makroökonomische Wechselkursmodelle herangezogen, die die Preisdynamik am

Devisenmarkt hauptsächlich in den Kontext anderer makroökonomischer Variablen
und deren Entwicklung stellt. Jedoch offenbaren diese Ansätze sowohl in konzep-
tioneller als auch in empirischer Hinsicht merkliche Defizite im Hinblick auf eine
angemessene und zielgerichtete Darstellung des Devisenmarktgeschehens.

Dies läßt sich u.a. über einen Vergleich der Vorhersagequalität dieser Modelle
in Bezug auf die tatsächliche Wechselkursentwicklung mit einfachen heuristischen

Ansätzen aufzeigen. Als Benchmark für einen solchen Algorithmus wird hierbei in
der Literatur häufig auf einfache autoregressive Beziehungen zurückgegriffen. Ne-
ben multivariaten Ansätzen wie einer VAR-Modellierung gehört hierzu auch der
einfache Random-Walk. Demnach entwickelt sich der nominale Wechselkurs zum

Zeitpunkt t, et, als die Summe aus dem nominalen Wechselkurs in der vorangegan-
genen Periode zuzüglich eines Störterms, εt i.i.d. ∼ N(0 , 1), also et = et− 1 + εt.1

Zu den ersten wissenschaftlichen Arbeiten, welche einen Vergleich zwischen sol-
chen heuristischen Ansätzen und makroökonomischen Wechselkursmodellen in Be-
zug auf die Vorhersagequalität herstellen, gehören u.a. Meese und Rogoff (1983),

1 Darüber hinaus findet man häufig auch die Erweiterung des Random-Walks um einen konstanten

Driftterm, d ∈ ℜ, so daß gilt: et = d + et− 1 + εt.

C. Fürtjes, Zur Effektivität freiwilliger Devisenmarktinterventionen,

DOI 10.1007/978-3-658-03588-4_3, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

16

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

Frankel (1984) sowie Boughton (1987). Zusammenfassend kommen alle Studien
zu dem Schluß, daß eine Random-Walk Modellierung sowohl mit als auch ohne

Driftparameter in der Regel die besten Out-of-sample-Prognosen für die Wech-
selkursentwicklung liefert.2 Im Gegensatz dazu weisen die theoretischen Wech-
selkursmodelle, unabhängig davon, ob sie zur Klasse der Portfolio- oder der mo-
netären Ansätze gehören, typischerweise die schwächsten Prognoseeigenschaften
auf. Diese Ergebnisse zeigen sich zudem als robust gegenüber variierenden Be-
trachtungszeiträumen, den betrachteten Währungspaaren und hinsichtlich der Ver-
wendung von tatsächlichen Wechselkursen bei der in-sample-Parameterschätzung
der theoretisch fundierten Modellansätze. Auch in jüngeren Studien wie z.B. Fran-
kel und Rose (1995) und Cheung et al. (2005) wird trotz weiter gefaßter Kriterien
keine signifikant bessere Prognosequalität makroökonomischer Wechselkursmodel-
le nachgewiesen. Die ernüchternde empirische Validität makroökonomischer Mo-
delle zur Wechselkurserklärung wird auch durch deren geringen statistischen Er-
klärungsgehalt untermauert. So weisen OLS-Schätzungen auf Basis dieser Ansätze
mit dem Wechselkurs als abhängige Variable einen adjustierten R 2 Wert aus, der in
den meisten Fällen unter 0,05 und nie über 0,1 liegt. Die Tatsache, daß die Wech-
selkursentwicklung durch strukturelle Makromodelle in der Regel zu weniger als
fünf Prozent erklärt werden kann, hat im Zusammenspiel mit den schlechten Out-
of-sample-Prognoseeigenschaften Meese (1990, S.117) zu folgender These verlei-
tet: The proportion of (monthly or quarterly) exchange rate changes that current

”

models can explain is essentially zero.“

3.1.2 Theoretische Konzeption

Eine mögliche Ursache dieses Dilemmas kann in der konzeptionellen Struktur ma-
kroökonomischer Wechselkursmodelle gefunden werden. Im Hinblick auf das Ver-
halten der Wirtschaftssubjekte unterstellen Makromodelle einen ausgesprochen ho-
hen Rationalitätsgrad, der sowohl die Erwartungsbildung als auch die individuelle

Entscheidungsfindung maßgeblich determiniert. Exemplarisch kann dies anhand des
bekannten monetären Wechselkursmodells von Dornbusch (1976) verdeutlicht wer-
den. Dornbusch modelliert eine kleine offene Volkswirtschaft mit kurzfristig rigi-
den Güterpreisen unter Annahme perfekter Substituierbarkeit in- und ausländischer

Wertpapiere. Der Wechselkurs (in Preisnotierung), der sowohl das Gleichgewicht
auf dem Güter- als auch auf dem Geldmarkt zu einem beliebigen Zeitpunkt unter
zusätzlicher Berücksichtigung der Gültigkeit der ungedeckten Zinsparität und der

KKP gewährleistet, ergibt sich dann wie folgt:

e( t) = e + ( e 0 − e) exp( −υt)

(3.1)

2 Dabei werden verschiedene statistische Kriterien wie z.B. der Standardfehler der jeweils pro-
gnostizierten Werte herangezogen und eine Rangordnung der verschiedenen Modelle innerhalb
dieser Kriterien erstellt. Die beste Out-of-sample-Performance liefert dann das Modell mit dem
durchschnittlich besten Gesamtrang über alle betrachteten Kriterien.

3.1 Probleme makroökonomischer Wechselkursmodelle

17

Dabei bezeichnet e 0 den Wechselkurs zu Beginn des dynamischen Prozesses, e den
langfristigen Wechselkurs und υ dessen tatsächliche Anpassungsgeschwindigkeit.

Gleichung (3.1) charakterisiert die Wechselkursentwicklung als einen dynamischen

Prozeß, dessen stationärer Zustand e genau dann ein mit den Verhaltensannahmen
der sog. perfect foresight-Erwartungen“ konsistentes langfristiges Gleichgewicht

”

beschreibt, wenn die tatsächliche Wechselkursanpassungsgeschwindigkeit, υ, der
von den Wirtschaftssubjekten erwarteten Anpassungsgeschwindigkeit, θ entspricht.

θ = υ ≡ π[( δ + σθ) /δλ + δ]

(3.2)

Das diese Bedingung erfüllende ˜
θ errechnet sich durch:

˜
θ( π,δ,σ,λ) = π( σ/λ + δ) / 2 + [ π 2( σ/δ + λ)2 / 4 + πδ/λ]0 , 5

(3.3)

Der Parameter π gibt hier die Preiselastizität der Güternachfrage, δ die prozen-
tuale Veränderung der Güternachfrage in Abhängigkeit von der Veränderung des
realen Wechselkurses, σ die Semi-Zinselastizität der Güternachfrage und λ die

Semi-Zinselastizität der Geldnachfrage an. Gemäß Gleichung (3.2) haben somit
die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte einen maßgeblichen Einfluß auf die Dy-
namik der Wechselkursentwicklung, wobei diese nach Gleichung (3.3) ausschließ-
lich von makroökonomischen Determinanten bestimmt werden. Eine Erwartungs-
bildung nach dem Prinzip der perfect-foresight“, welche charakteristisch für alle

”

monetären Wechselkursmodelle ist3, impliziert somit ein individuelles Verhalten,
daß sich ausschließlich an aggregierten, gesamtwirtschaftlichen Variablen orientiert
und gleichzeitig die Wechselkursentwicklung entscheidend determiniert. Darüber
hinaus impliziert die Annahme der perfect-foresight“ zum einen perfect informa-

”

”

tion“, also daß den Wirtschaftssubjekten sämtliche makroökonomisch relevanten

Informationen unmittelbar bekannt sind und sie deren Auswirkung auf den Wech-
selkurs in ihrer Erwartungsbildung perfekt antizipieren. Zum anderen folgt aus der
perfect-foresight-Annahme“, daß diese Antizipation zwischen den Wirtschaftssub-

”jekten Common-knowledge“ ist.4 Insbesondere Letzteres stellt ein massives kon-

”

zeptionelles Problem makroökonomischer Modellansätze im Allgemeinen dar.5

3 Obwohl die Argumentation hier auf das Dornbuschmodell beschränkt ist, gilt dies ohne Ein-
schränkungen auch für monetäre Wechselkursmodelle die flexible Güterpreise unterstellen. Eben-
so wird perfect-foresight“ makroökonomischer Variablen auch in den Wechselkursmodellen der

”

Portfolio-Balance-Klasse unterstellt.

4 Eine Erwartungsbildung ist Common knowledge“, wenn Spieler 1 weiß, das Spieler 2 weiß, das

”

Spieler 1 weiß usw. ad infinitum, daß er eine bestimmte Erwartungsbildung besitzt.

5 Hiermit ist vor allem das Auftreten multipler Gleichgewichte wie z.B. im Währungskrisenmodell
von Obstfeld (1997) gemeint. Wie Morris und Shin (1998) und Morris und Shin (2000) aufzeigen,
kann hier eine weniger komplexe Modellierung der sog. Higher-Order-Beliefs“ im Vergleich zur

”

unterstellten Common-knowledge-Annahme“ die Existenz eines eindeutigen Gleichgewichts si-

”

chern.

18

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

3.1.3 Mikrofundierung und Erwartungsbildung

Unter dem Eindruck der empirischen und konzeptionellen Schwächen klassischer
makroökonomischer Wechselkursmodelle entstand, aufbauend auf die bahnbre-
chende Arbeit von Obstfeld und Rogoff (1995), ein neuer Ansatz zur Erklärung
der Wechselkursentwicklung, der unter dem Begriff der New-open-Macroecono-

”

mics“ in die Literatur einging. Das Neue“ an diesem Ansatz besteht in erster Linie

”

in einer expliziten Modellierung der intertemporalen Nutzen- bzw. Gewinnmaxi-
mierung der Konsumenten und Produzenten, wodurch ein dynamisches, allgemei-
nes Gleichgewichtsmodell in Abhängigkeit (meist stochastisch modellierter) ma-
kroökonomischer Variablen wie realem Zinssatz, Output- und Preisniveau sowie
dem nominalen Wechselkurs beschrieben wird.6 Die Idee einer stärkeren Mikro-

”

fundierung der Makroökonomie“ entwickelt sich ursprünglich im Bereich der geld-
politischen Analyse und findet dort ihren Höhepunkt gegen Ende der 90er Jahre
insbesondere im Zusammenhang mit dem Begriff der New-Keynesian-Phillips-

”

Curve“.7 Tatsächlich kann man den New-open-macroeconomics Ansatz als Erweite-
rung dieser geld- und konjunkturpolitischen Modelle für eine offene Volkswirtschaft
charakterisieren.8

Trotz der Bemühung um eine bessere theoretische Fundierung des individu-
ellen Verhaltens, stellt der New-open-macroeconomics“ Ansatz keinen wirkli-

”

chen konzeptionellen Umbruch im Verhältnis zur klassischen makroökonomischen

Wechselkursanalyse dar. Der Unterschied zu klassischen Makromodellen besteht
in erster Linie im Austausch einer statischen IS-LM-Modellierung des Güter- und

Geldmarktes durch eine Endogenisierung des individuellen Optimierungskalküls
der Produzenten und Konsumenten. Dies geschieht durch die Formulierung einer
intertemporalen Nutzenfunktion für einen repräsentativen Haushalt, wobei der Nut-
zen typischerweise positiv vom Konsum sowie von der realen Geldhaltung und ne-
gativ vom Arbeitseinsatz abhängt. Damit wird die private Güter- und Geldnach-
frage im Gegensatz zu traditionellen Makromodellen hier innerhalb des Modells
abgeleitet.9 Die Modellierung von Geldangebot, Staatsnachfrage sowie die Zusam-
menhänge zwischen Devisenmärkten und Wertpapiermärkten bzw. Gütermärkten
über die Annahme der Gültigkeit von ungedeckter Zinsparität und/oder der KKP
dagegen entspricht der Vorgehensweise etwa im Dornbuschmodell.

Damit wird jedoch der wenig plausiblen Dominanz makroökonomischer Aspekte
auf der individuellen Handlungsebene im Rahmen des New-open-macroeconomics-

”

6 Als geläufige Bezeichnung hat sich für diese Modellklasse der Begriff DSGE-Modell“ etabliert.

”

7 Zu den bekanntesten Beiträgen zählen hier u.a. Rotemberg und Woodford (1998) sowie Clarida
et al. (1999).

8 Der enge Zusammenhang zwischen New-open-macroeconomics und New-Keynesian-Phillips-

Curve wird sehr anschaulich in Walsh (2010) illustriert. Hier ist auch eine ausführliche Darstellung
des Modells von Obstfeld und Rogoff (1995) zu finden.

9 In traditionellen makroökonomischen Modellen wird stattdessen die private Konsumnachfrage
durch eine modellspezifische Konsumfunktion in Abhängigkeit vom Einkommen und die Geld-
nachfrage durch eine vorgegebene Liquiditätspräferenzfunktion, die positiv abhängig vom Ein-
kommen und negativ abhängig vom nominalen Zinssatz ist, charakterisiert.

3.1 Probleme makroökonomischer Wechselkursmodelle

19

Ansatz“ nicht entscheidend entgegengetreten. Nach wie vor bestimmen makroöko-
nomische Variablen wie Preisniveau und Geldmenge maßgeblich das individuel-
le Verhalten der Wirtschaftssubjekte, z.B. durch die Berücksichtigung der unge-
deckten Zinsparität bei der individuellen intertemporalen Nutzenmaximierung. Dies
macht ebenfalls deutlich, daß der unterstellte Rationalitätsgrad im Obstfeld-Rogoff-

Ansatz unverändert hoch ist. Insbesondere wird immer noch von der perfect-

”

foresight“ bei der Erwartungsbildung ausgegangen und sämtliche Informationen
werden gemäß dem Prinzip des common-knowledge“ verarbeitet. Insofern dupli-

”

ziert der New-open-macroeconomics-Ansatz“ die konzeptionellen Probleme der

”

klassischen makroökonomischen Wechselkursmodelle. Dies spiegelt sich wenig
überraschend auch in dessen empirischer Evidenz bezüglich der Wechselkurs-
entwicklung wider. Hierbei zeigt sich, daß auch eine explizite Mikrofundierung
nicht zu einer Verbesserung der empirischen Performance von makroökonomischen

Wechselkursmodellen beiträgt.

Die entscheidende Gemeinsamkeit zwischen sämtlichen makroökonomisch ba-
sierten Ansätzen zur Wechselkurserklärung stellt dabei ihre Konzipierung als allge-
meines Gleichgewichtsmodell dar. Anpassungen von Preisen in Folge eines Schocks
auf einem der betrachteten Märkte haben demzufolge unmittelbare Auswirkungen
auf die Preisentwicklung auf allen anderen im Modell berücksichtigten Märkten. So
führt beispielsweise eine Änderung der Zinspolitik der Zentralbank zu Anpassungs-
prozessen auf dem heimischen Interbankenmarkt bzw. Geldmarkt, welche am Ende

(über bestimmte Transmissionskanäle) auch auf den Devisenmarkt wirken. Schließ-
lich führt diese Veränderung der Rahmenbedingungen des Devisenmarktes zu einem
marktinternen und nicht im Modell endogenisierten Anpassungsprozeß, welcher
sich in einem neuen Wechselkurs widerspiegelt. Dieses Prinzip ähnelt der Funktion
eines Uhrwerks, in dem der Devisenmarkt eines von vielen Rädchen darstellt, das
letztlich einen Zeiger bewegt, der, um im Bild zu bleiben, dann den Wechselkurs
wiedergibt. Das zuvor diskutierte Problem makroökonomischer Modellierung des

Wechselkurses bezieht sich dieser Analogie entsprechend auf die Beschaffenheit des

Rädchens“ Devisenmarkt. Die in der jeweiligen Modellkonzeption getroffenen Ra-

”tionalitäts- und Verhaltensannahmen determinieren dann gewissermaßen die Größe
der Zacken und die Schaltung der einzelnen Zahnräder. Auf der anderen Seite zeigt
diese mechanistische Struktur der Wechselkursmodellierung auch deren Schwach-
punkt deutlich auf, nämlich daß die tatsächliche Handelsstruktur am Devisenmarkt,
also das institutionelle und informationstheoretische Marktumfeld sowie das Inter-
aktionsverhalten der Marktakteure, gänzlich unberücksichtigt bleibt. Mit anderen

Worten wird die Wechselkursbildung in allen makroökonomischen Modellen nahe-
zu ausschließlich durch andere Märkte bestimmt, der eigentliche Preissetzungspro-
zeß innerhalb des Devisenmarktes hingegen bleibt eine Art Black-Box“.

”

20

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

3.2 Wirkungskanäle nicht sterilisierter

Devisenmarktintervention

Trotz dieser konzeptionellen und empirischen Vorbehalte wird die ökonomische

Analyse der potentiellen Effektivität von Devisenmarktintervention in Systemen fle-
xibler Wechselkurse in der Literatur traditionell eher im Rahmen von makroöko-
nomischen Modellansätzen vorgenommen. Diese Vorgehensweise stützt sich da-
bei nicht zuletzt darauf, daß die Ziele einer Interventionsmaßnahme ebenfalls an
makroökonomischen Kennzahlen festgemacht werden. Wie aber bereits im vor-
angegangenen Kapitel erläutert, wird bezüglich der Beurteilung eines Eingriffs in
den Devisenmarkt von Seiten der geldpolitischen Entscheidungsträger lediglich auf
die notwendige Bedingung für die Gültigkeit der oben vorgenommenen Effekti-
vitäts-Definition abgestellt, nämlich die grundsätzliche Wirksamkeit von Interven-
tionsmaßnahmen zur Wechselkursbeeinflussung. In diesem Zusammenhang können
dann auf Basis makroökonomischer Modelle zur Wechselkurserklärung wie oben
bereits angedeutet sog. Wirkungskanäle in Abhängigkeit der Art der Interventi-
on theoretisch abgeleitet und empirisch überprüft werden.10 Nachfolgend sollen
deshalb zunächst die bedeutendsten Wirkungskanäle von Devisenmarktintervention
im Rahmen einer makroökonomisch motivierten Modellierung des Devisenmarkt-
geschehens vorgestellt werden.

Den in konzeptioneller Hinsicht einfachsten und zugleich auch am wenigsten in

Frage gestellten Transmissionskanal von Devisenmarktintervention auf den Wech-
selkurs stellt der im Rahmen von makroökonomischen Wechselkursmodellen stan-
dardmäßig abzubildende monetäre Wirkungskanal nicht sterilisierter Devisenmarkt-
intervention dar.

Ausgangspunkt dieser theoretischen Erklärungsansätze der Wirkung von nicht
sterilisierten Devisenmarktintervention auf die Wechselkursentwicklung bildet da-
bei zunächst die Bilanzstruktur einer Zentralbank. Definitionsgemäß ist eine De-
visenmarktintervention charakterisiert durch den An- bzw. Verkauf von in aus-
ländischer Währung fakturierten Wertpapieren durch eine Zentralbank (bzw. den je
nach nationaler Gesetzgebung hierzu autorisierten Institutionen). Folglich verändert
eine Devisenmarktintervention die Aktivseite der Zentralbankbilanz. Ein Ankauf
bzw. Verkauf von ausländischen Wertpapieren führt dabei zu einer Erhöhung bzw.

Senkung der Netto-Währungsreserven der Zentralbank. Erfolgt der Ausgleich der

Bilanz in Folge der Intervention über die Passivseite der Bilanz spricht man von ei-
ner nicht sterilisierten Devisenmarktintervention. In diesem Fall kommt es bei einer

Intervention zugunsten der heimischen Währung, also einem Verkauf von Devisen-
reserven zu einer Senkung der Netto-Verbindlichkeiten der Zentralbank gegenüber
den privaten Kreditinstituten und somit zu einer Senkung der heimischen Geldbasis

B. Aus dem einfachen Zusammenhang,

MS = m · B
mit m ∈ ℜ > 1

(3.4)

10 Im Wesentlichen repräsentiert ein Transmissionsprozeß die ökonomische Interpretation eines
makroökonomischen Modellergebnis.

3.2 Wirkungskanäle nicht sterilisierter Devisenmarktintervention

21
wobei MS dem nominalen Geldangebot und m dem Geldschöpfungsmultiplikator
entspricht, ergibt sich somit, daß eine nicht sterilisierte Devisenmarktintervention

Auswirkungen auf die heimische Geldpolitik hat. Tatsächlich entspricht eine Inter-
vention zugunsten der heimischen Währung einer restriktiven geldpolitischen Maß-
nahme durch die intervenierende Zentralbank. Diese Veränderung des inländischen

Geldangebots in Folge einer Devisenmarktintervention bildet die Grundlage zur
theoretischen Erklärung der (mittel- bis langfristigen) Beeinflussung des Wechsel-
kurses durch Devisenmarktintervention.11 Gemäß den traditionellen makroökono-
mischen Transmissionstheorien erhöht ein restriktiv wirkender Geldmengenimpuls
tendenziell den inländischen Zinssatz. Dies verbessert den Nettoertrag inländischer

Wertpapiere gegenüber ausländischen Anleihen wiederum und löst demnach Port-
folioumschichtungen zu deren Gunsten aus. Diese Umschichtungsprozesse von
ausländischen Assets hin zu inländischen Wertpapieren beeinflussen schließlich den

Devisenmarkt indem sie das Angebot an ausländischer Währung und gleichzei-
tig die Nachfrage nach heimischer Währung erhöhen. Im Ergebnis dieses Trans-
missionsprozesses wertet somit die inländische Währung tendenziell auf.12 Dieser

Wirkungskanal kann exemplarisch in einem monetären Wechselkursmodell (vgl.

etwa Dornbusch (1976)) aufgezeigt werden.13 Der Effekt einer nicht sterilisierten

Devisenmarktintervention auf den Wechselkurs geht somit in erster Linie von den,
mit ihr einhergehenden, geldpolitischen Wirkungen aus. Genauer gesagt wird die

Wirksamkeit der Intervention auf den Devisenmarkt und damit ihre Effektivität auf
diesen monetären makroökonomischen Aspekt reduziert, wobei je nach Struktur des
jeweiligen Modelltyps eine unterschiedliche Reaktion des Wechselkurses im Zeit-
ablauf stattfindet.14 Die grundsätzliche Wirksamkeit hängt dabei jedoch maßgeblich
von der Sensibilität der makroökonomischen Parameter auf geldpolitische Impulse
ab, bzw. von deren Wirkungs- und Rückwirkungseffekten auf den Devisenmarkt. In

Bezug auf die Effektivität einer nicht sterilisierten Devisenmarktintervention besteht
jedoch (wie im vorherigen Kapitel ausführlich argumentiert) das Problem, daß der
wirtschaftspolitisch intendierte Effekt nicht ausschließlich auf den Devisenmarkt-
beschränkt sein muß. Es bleibt daher für Marktbeobachter offen, ob eine nicht
sterilisierte Devisenmarktintervention aus dem Motiv der Währungsstabilisierung
und/oder der Verfolgung anderer (makroökonomischer) Ziele heraus erfolgt ist.

11 Selbstverständlich hat eine Devisenmarktintervention per se einen unmittelbaren Einfluß auf
den Wechselkurs, da sie Nachfrage und Angebot am Devisenmarkt verändert. Dieser Preiseffekt
ist jedoch gemessen am Gesamtumsatz am Devisenmarkt sowohl größenmäßig als auch zeitlich
äußerst begrenzt und wird daher im makroökonomischen Kontext vernachlässigt.

12 Im Gegensatz zur eigentlichen Intervention, ist die indirekte Beeinflussung des Wechselkurses
durch den Zinseffekt nachhaltig und vom Volumen her nicht unbedingt an die Interventionshöhe
gebunden.

13 Beispiele hierfür finden sich in jedem makroökonomischen Standardlehrbuch.

14 Im Dornbuschmodell hätte eine nicht sterilisierte Intervention einen unmittelbaren und star-
ken Effekt auf den Wechselkurs, da es zum charakteristischen Überschießen des kaufkraftpa-
ritätischen Wechselkurses kommt, aber auch einen nachhaltigen Effekt dadurch, daß bei Gültigkeit
der KKP-Theorie, die zu erwartende Inflationsanpassung auch den (langfristigen) kaufkraft-
paritätischen Wechselkurs beeinflussen wird. In einem monetären Modellrahmen mit flexibler

Güterpreisanpassung gestaltet sich diese Dynamik hingegen kurzfristig weniger volatil.

22

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

Dies stellt auf der anderen Seite ein nicht unerhebliches Problem in Bezug auf
die oben beschriebene konventionelle Annahme – zumindest bis in die 2000er Jah-
re hinein – dar, daß Interventionsmaßnahmen als wirtschaftspolitisches Instrument
in Systemen flexibler Wechselkurse nur zur Beseitigung von Fehlentwicklungen
am Devisenmarkt herangezogen werden und nicht als komplementäres Instrument
der allgemeinen Geldpolitik anzusehen sind. Insofern wird eine nicht sterilisierte

Devisenmarktintervention aus makroökonomischer Perspektive über den monetären

Transmissionskanal zwar als grundsätzlich wirksam erachtet und somit eine potenti-
elle Effektivität in Bezug auf diese Art der Intervention theoretisch unterstellt.15 An-
dererseits spielt die Analyse von nicht sterilisierten Devisenmarktintervention in der
wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit diesem Thema nur eine untergeordnete

Rolle, da die Relevanz dieser Interventionsart in Systemen flexibler Wechselkurse
in der Praxis als äußerst gering eingestuft wird, so daß auch eine weitergehende Un-
tersuchung hinsichtlich der Wirkung einer Intervention über andere bzw. indirekt
wirkende Kanäle auf den Wechselkurs bzw. eine Evaluierung der gesamtwirtschaft-
lichen Effektivität (unter Einbeziehung andere makroökonomischer Kennzahlen wie

Arbeitslosigkeit, Inflation etc.) nicht erfolgt.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

Obwohl nicht sterilisierte Devisenmarktintervention, wie aufgezeigt, theoretisch
ein durchaus probates Mittel darstellen, um Wechselkursveränderungen im Sinne
der Effizienz-Definition herbeizuführen, wird das Hauptaugenmerk auf die Ab-
leitung von Wirkungskanälen von sterilisierten Devisenmarktintervention gelegt.

Grundsätzlich wird unter der Sterilisation einer Devisenmarktintervention der Ab-
schluß eines Gegengeschäftes durch die Zentralbank am heimischen Geldmarkt ver-
standen, um den zuvor beschriebenen Effekt auf die Geldmenge zu neutralisieren.

Hat z.B. eine Zentralbank zugunsten der heimischen Währung interveniert und so-
mit tendenziell die inländische Geldmenge reduziert, so würde eine vollständige

Sterilisation ein Offenmarktgeschäft auf dem heimischen Geldmarkt nach sich zie-
hen, bei dem die Zentralbank den Geschäftsbanken inländische Wertpapiere mit
dem Volumen der Interventionshöhe zur Verfügung stellt. In diesem Fall wird der

Verlust der Währungsreserven auf der Aktivseite der Zentralbankbilanz durch einen

Anstieg in gleicher Höhe an inländischen Wertpapieren kompensiert, so daß die

Passivseite und damit die Geldbasis unverändert bleiben. Eine Sterilisation bewirkt
demnach einen Aktivtausch in der Zentralbankbilanz zwischen ausländischen und
inländischen Forderungen. Dieser so charakterisierte Sterilisationsprozeß wird dann
im Rahmen der allgemeinen operativen Geldpolitik der Zentralbank durchgeführt.

Neben dieser klassischen Form der Sterilisation wird u.a. von von Hagen (1989)

15 Da aus der makroökonomischen Modellierung eine eindeutige Richtung der Wechselkursbeein-
flussung über den monetären Wirkungskanal abzuleiten ist, kann eine nicht sterilisierte Interven-
tion tatsächlich eine zielgerichtete und persistente Beeinflussung des Wechselkurses (gemäß der

Definition von Effektivität) generieren.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

23
auch eine weitere Möglichkeit aufgezeigt, nämlich die Sterilisation über eine Inter-
vention in einem anderen Währungsmarkt. Da Devisenmarktintervention typischer-
weise nur in einem bestimmten Währungssegment, bspw. dem Euro/US-Dollar-
markt durchgeführt werden, besteht theoretisch die Möglichkeit für eine in diesem

Markt intervenierende Zentralbank, in einem anderen Währungssegment eine vo-
lumenmäßig identische, aber entgegengesetzte Intervention durchzuführen, so daß
der Nettoeffekt auf die Geldbasis und damit die Geldmenge gemäß (3.4) neutrali-
siert wird. So könnte bspw. ein Ankauf von US-Dollar von Seiten der Bundesbank
in Höhe von 100 Mio. DM durch einen entsprechenden Verkauf von z.B. Yen im
selben Umfang im DM/Yen-Markt sterilisiert werden, denn hierdurch würde sich
lediglich die Zusammensetzung der Fremdwährungsreserven als Bestandteil der

Geldbasis ändern und zwar durch einen Zugang an US-Dollar und einen Abgang
von Yen im Wert von jeweils 100 Mio. DM. Für die Bundesbank konnte gemäß von

Hagen (1989) gezeigt werden, daß Interventionen im DM/US-Dollar-Segment zu-
meist mit entgegengesetzten Interventionen in Währungsmärkten des Europäischen

Währungssystems (EWS) einhergingen, so daß eine Sterilisation zumeist über die

Interventionspolitik selbst und nicht über nationale Offenmarktgeschäfte erfolgte.

Weil sich die Bundesbank im betrachteten Zeitraum von 1979 bis 1988 dadurch
in einer Sondersituation befand, daß sie sich einerseits im Rahmen des EWS in
einem (zumindest der Definition nach) symmetrischen Fixkurssystem mit gegensei-
tigen Interventionsverpflichtungen mit den anderen EWS-Mitgliedern befand und
andererseits ggü. dem Rest der Welt in einem System flexibler Wechselkurse inter-
agierte, stellt diese Beobachtung einen wichtigen Aspekt bei der Frage des Steri-
lisationsmanagements einer Zentralbank dar. Da die Bundesbank im Rahmen des

EWS intervenieren mußte, aber gleichzeitig an ihrer geldpolitischen Maxime der

Wahrung der Preisniveaustabilität in Deutschland festhalten wollte, könnten eine
nicht unerhebliche Anzahl von Interventionsmaßnahmen im US-Dollar-Segment le-
diglich der Sterilisation der obligatorischen Interventionen innerhalb des EWS ge-
dient haben, was gleichzeitig deren Effektivität im Sinne der oben angegebenen

Definition in Frage stellt. Untermauert werden kann diese These durch den bei von

Hagen (1989) beobachteten Umstand, daß der Gesamtsterilisationsgrad aller Inter-
ventionen der Bundesbank genau dann am höchsten war, wenn gleichzeitig eine

Unter- ( Über-)bewertung der DM ggü. dem US-Dollar vorlag sowie eine Über-

(Unter-)bewertung ggü. den EWS-Währungen, so daß eine entgegengesetzte Inter-
ventionspolitik möglich war, die gleichzeitig sterilisierend und potentiell effektiv
in Bezug auf die Erreichung einer Wechselkursanpassung wirken konnte. Die dem-
nach für die Bundesbank evidente, derartig beschriebene Sterilisationsmaßnahme
über entgegengesetzte Interventionsmaßnahmen in anderen Währungspaaren stellt
somit eine weitere, in der Literatur jedoch interessanterweise weitgehend unbeach-
tete Möglichkeit dar, die geldpolitischen Wirkungen von Devisenmarktintervention
zu neutralisieren. Dies mag dem Umstand geschuldet sein, daß die Situation der

Bundesbank von 1973 bis 1993 (bis zur Anhebung der Interventionsbandbreiten im

EWS auf plus/minus 15 Prozent) zumindest für eine der weltweit bedeutendsten

Notenbanken einzigartig war. Nichtsdestotrotz stellt diese Form der Sterilisation
eine theoretisch jeder Notenbank zugängliche Möglichkeit zur Neutralisierung des

24

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

Geldmengeneffektes ihrer in einem Währungspaar durchgeführten Devisenmarkt-
intervention dar. Insofern ist durchaus eine Strategie denkbar, in der eine Notenbank
in einem für sie besonders relevanten Marktsegment interveniert und – durch ent-
gegengesetzte Interventionen in weniger bedeutsamen Währungsmärkten den Geld-
mengeneffekt sterilisiert – um eine intendierte Beeinflussung des Wechselkurses auf
diesem Markt zu realisieren.

Dennoch scheint auf den ersten Blick eine, wie auch immer operativ umgesetz-
te, sterilisierte Devisenmarktintervention wenig erfolgsversprechend im Sinne der

Effizienz-Definition zu sein, da der zuvor beschriebene monetäre Transmissionsef-
fekt zur Wechselkursbeeinflussung außer Kraft gesetzt wird. Die Ableitung eines

Transmissionskanals bei sterilisierten Interventionen verlangt demnach eine ande-
re Herangehensweise, da eine einfache Implementierung von Interventionsmaßnah-
men in makroökonomische Standardmodelle der Wechselkurserklärung über die

Betrachtung des Geldmengeneffektes wegen der Sterilisation hinfällig geworden
ist. Stattdessen verlegt man sich auf die Konzeptionierung von indirekten Trans-
missionskanälen, über die derartige Interventionen auf die Wechselkursentwicklung
wirken können. Dabei sind insbesondere zwei Ansätze zur Erklärung der Wirkung
von sterilisierten Devisenmarktintervention hervorzuheben, nämlich der Portfolio-

Balance-Kanal und der Signalling-Kanal.16

3.3.1 Portfolio-Balance-Kanal

Den ältesten Wirkungskanal sterilisierter Devisenmarktintervention, der im Kontext
makroökonomischer Wechselkursmodellen theoretisch abgeleitet werden kann stellt
der sog. Portfolio-Balance-Kanal dar. Grundlage der Ableitung eines Portfolio-

Balance-Effektes von sterilisierten Devisenmarktintervention bildet dabei das auf

Branson et al. (1977) zurückgehende Portfolio-Modell der Wechselkurserklärung.

Dieses ist durch ein allgemeines Gleichgewichtsmodell zwischen verschiedenen

Vermögensmärkten, in der einfachsten Form einem in- und ausländischen Bond-
markt und dem Geldmarkt, charakterisiert. Die (risikoaversen) Anleger können
demnach ihr Vermögen in allen drei Assetklassen anlegen und sind bemüht ih-
ren positiv vom Endvermögen abhängenden Erwartungsnutzen über eine optimale

Portfoliozusammenstellung in diesen Assetklassen zu maximieren. Im Folgenden
soll daher die Wirkung eines Portfolio-Balance-Effektes infolge einer vollkommen
sterilisierten Interventionsmaßnahme der heimischen Notenbank in diesem Modell-
rahmen dargestellt werden, um das Prinzip dieses Wirkungskanals zu veranschauli-
chen. Dazu sei ein statisches Portfolio-Modell mit folgenden Gleichgewichtsbedin-
gungen unterstellt:

MS = MD = m( i, i∗) ·W

(3.5)

16 Als Referenz für eine umfassende Darstellung der makroökonomisch motivierten Wirkungs-
kanäle von Devisenmarktintervention sei in diesem Zusammenhang auf Dominguez und Frankel

(1993b) verwiesen.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

25

BS = BD = b( i, i∗) ·W

(3.6)

B∗S · e = B∗D = b∗( i, i∗) ·W

(3.7)

Hinzu kommt die Budgetrestriktion:

W = MD + BD + e · B∗D

(3.8)

Hierbei bezeichnet (3.5) das inländische Geldmarktgleichgewicht – in Abhän-
gigkeit vom exogen gegebenen Geldangebot MS und der Geldnachfrage MD – das
gemäß der gängigen makroökonomischen Vorstellung positiv (proportional) vom

Gesamtvermögen W und negativ abhängig von den Opportunitätskosten der Geld-
haltung ist. Dieser Zusammenhang wird durch den Funktionsparameter m( i, i∗)

ausgedrückt, wobei i und i∗ jeweils die (hier als sicher angenommene) Rendite
der in- und ausländischen Bondhaltung darstellen. Der Parameter m( i, i∗) gibt da-
bei den Anteil der Geldhaltung am Gesamtvermögen an. Ähnlich sind auch die

Gleichungen (3.6) und (3.7) als Gleichgewichtsbedingungen über den inländischen
und ausländischen Bondmarkt aufzufassen und die Funktionsparameter b( i, i∗) und
b∗( i, i∗) als Anteile der jeweiligen Assetklassen am Gesamtportfolio. Dabei ist
die Nachfrage nach heimischen Bonds, also b( i, i∗) umso höher, je niedriger der
ausländische Zinssatz i∗ und je höher der inländische Zinssatz i sind, während es
sich bei den ausländischen Bonds genau umgekehrt verhält, so daß b∗( i, i∗) ne-
gativ abhängig von i und positiv von i∗ ist. In Gleichung (3.7) wird zudem noch
der nominale Wechselkurs zwischen dem In- und dem Ausland in Preisnotierung
aus Inlandssicht auf der Angebotsseite berücksichtigt. Dies ist notwendig, da das
ausländische Bondangebot B∗S in ausländischer Währung normiert ist und daher in
die, in inländische Währung ausgedrückte, Nachfrage umgewandelt werden muß.

Das gleiche Argument greift auch in der Budgetrestriktion (3.8), da das inländische

Gesamtvermögen aus der Summe der einzelnen Portfoliobestandteile zusammenge-
setzt ist und in inländischer Währung angegeben wird. Aus Gleichung (3.8) folgt
somit auch unmittelbar, daß m( i, i∗) + b( i, i∗) + b∗( i, i∗) = 1 sein muß, was die Interpretation der Parameter als Vermögensanteile erklärt. Grundsätzlich stellt das

Portfolio-Modell nach Branson et al. (1977) ein statisches Wechselkursmodell dar,
so daß auf Zeitindizes verzichtet werden kann. Ferner soll im Folgenden die Erwar-
tungsbildung der Wirtschaftssubjekte als statisch angenommen werden, so daß kei-
ne Rückwirkungen infolge von Erwartungsänderungen bezüglich der Entwicklung
der Modellparameter in diesem Modellrahmen berücksichtigt werden.17 Abschlie-
ßend soll zur weiteren Vereinfachung angenommen werden, daß inländische Bonds
nur von Inländern nachgefragt werden und die Nachfrage nach ausländischen Bonds
von Seiten der Inländer nur marginale Auswirkungen auf den ausländischen Zins-
satz hat, das Inland also eine kleine offene Volkswirtschaft darstellt. Aus Sicht der

17 Dies stellt jedoch keine zwingende Annahme im Portfolio-Ansatz dar, wie bei Dooley und Isard

(1982) gezeigt wird. Hier werden rationale Erwartungen bezüglich der Wechselkursentwicklung
im oben beschriebenen Modellrahmen implementiert.

26

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

Anleger stellt sich demnach das Problem, ihr Portfolio über die Wahl ihrer Antei-
le m( i, i∗), b( i, i∗) und b∗( i, i∗) so zu wählen, daß ihr Gesamtnutzen vor dem Hintergrund ihrer Budgetrestriktion sowie dem Angebot der jeweiligen Assetklassen
maximiert wird. Charakteristisch für das Portfolio-Modell ist dabei, daß die An-
leger hierbei in- und ausländische Bonds als nicht vollständig substituierbar an-
sehen. Die Modellgleichungen zeigen, daß die Nachfrage nach den verschiedenen

Assets sowohl von den Zinssätzen als auch vom Wechselkurs abhängen. Letzteres
ergibt sich außer im Fall der ausländischen Bondnachfrage über die Budgetglei-
chung (3.8), da hier das Gesamtvermögen ebenfalls von e abhängt.18 Die Annahme
der begrenzten Substituierbarkeit in- und ausländischer Assets impliziert, daß die

Zins- bzw. Wechselkurselastizität der inländischen Bondnachfrag nicht der Zins-
elastizität der ausländischen Bondnachfrage entspricht. Anders ausgedrückt wird
bei einer einprozentigen Zinserhöhung im Inland die Nachfrage nach inländischen

Bonds nicht im selben Maße steigen, wie die Nachfrage nach ausländischen Bonds
zurückgeht. Typischerweise wird dabei wie z.B. in Branson (1981) angenommen,
daß die inländischen Anleger prinzipiell inländische Anlagen bevorzugen, so daß
die Reaktion auf eine inländische Zinserhöhung zu einer stärkeren Nachfragean-
stieg BD führt, als die Nachfrage nach ausländischen Bonds B∗D zurückgeht und die

Nachfrage von inländischen Bonds somit zinselastischer reagiert. Die unvollkom-
mene Substituierbarkeit in- und ausländischer Assets kann dabei auf die Annah-
me der Risikoaversion der Anleger zurückgeführt werden. Das Gleichgewicht in
diesem (extrem vereinfachten) Portfolio-Modell kann dann algebraisch als Lösung
des durch (3.5) bis (3.8) beschriebenen Gleichungssystems in Abhängigkeit von der

Variablen eopt, iopt sowie i∗opt abgeleitet werden, wobei die Existenz eines Gleichgewichts aufgrund der Überidentifizierung des Gleichungssystems in diesem Mo-
dell im Gegensatz z.B. zum Mundell-Fleming-Modell nicht gesichert ist.19 Existiert
ein Gleichgewicht, dann kann über komparative Statik der Effekt eines wirtschafts-
politischen Impulses in diesem System auf die Modellparameter und speziell auf
den Wechselkurs eopt (qualitativ) analysiert werden. Dies gilt insbesondere auch für
eine sterilisierte Devisenmarktintervention. Die Wirkung einer solchen Maßnahme
kann in Abbildung 3.1 graphisch in Anlehnung an Branson (1981) veranschaulicht
werden.

In der Ausgangssituation werden die durch die Gleichungen (3.5) bis (3.7) be-
schriebenen Gleichgewichtskombinationen auf den drei betrachteten Assetmärkten
in Abhängigkeit vom nominalen Wechselkurs und dem inländischen Zinssatz dar-
gestellt. Die Geldmarktgleichgewichtskurve MM beschreibt hierbei eine steigen-
de Funktion, da die Geldnachfrage aufgrund des damit verbundenen Vermögensan-
stiegs, also dem sog. Transaktionskassenmotiv, positiv vom nominalen Wechselkurs
in Preisnotierung und negativ vom inländischen Zinssatz, wegen der damit verbun-
denen Opportunitätskosten der Geldhaltung, abhängt. Insofern kann für eine gege-

18 Eine Aufwertung der heimischen Währung ( e sinkt) senkt dabei c.p. das Gesamtvermögen, da
die ausländischen Aktiva (da in Fremdwährung denominiert) in diesem Fall an Wert verlieren.

19 Die Existenz hängt im Wesentlichen von den Annahmen über die Funktionsparameter der

Vermögensanteile und den dazu korrespondierenden Werten für das Gesamtvermögen W sowie
den Geld- und Bondangeboten ab.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

27
e

MM1

MM = MM2

B

Portfolio-

1
eopt

Balance-

A

0

Effekt
eopt

FF1

FF

BB

BB

1
i

0
i

1
i
opt
opt

Abb. 3.1 Wirkung des Portfolio-Balance-Effektes einer sterilisierten Devisenmarktintervention im

Portfolio-Modell
bene Geldangebotsmenge MS ein Gleichgewicht nur dann gewährleistet werden,
wenn bei einem steigenden Wechselkurs und einem somit größeren Transaktions-
kassenmotiv gleichzeitig die Opportunitätskosten der Geldhaltung über den gestie-
genen inländischen Zinssatz ansteigen, um die Geldnachfrage wieder an das gege-
bene Geldangebot anzupassen.20 Die mit BB bezeichnete Gleichgewichtskurve des
inländischen Bondmarktes weist dagegen einen fallenden Verlauf auf, da hier Zins-
und Wechselkursentwicklung gleichermaßen die Nachfrage nach heimischen Bonds
anregen, so daß ein Ausgleich bei gegebenem Bondangebot BS nur über eine entge-
gengesetzte Zinsänderung i bei steigendem Wechselkurs e, also einer Abwertung der
heimischen Währung, erfolgen kann. Der Verlauf des mit FF bezeichneten Gleich-
gewichts auf dem ausländischen Bondmarkt im e-i-Diagramm ebenfalls als fallende

Kurve dagegen ist auf den ersten Blick weniger einleuchtend. Grundsätzlich wird
die Nachfrage der ausländischen Bonds bei einem steigenden inländischen Zins-
satz c.p. sinken, während die Nachfrage positiv vom Gesamtvermögen W , das wie-
derum positiv vom nominalen Wechselkurs abhängt, beeinflußt wird. Im Unter-

20 Eine Reaktion des ausländischen Zinssatzes ist zwar prinzipiell auch möglich, er wird jedoch
in dieser graphischen Darstellung als exogener Parameter betrachtet, da die Beziehung zwischen

Inlandszins und nominalem Wechselkurs im Vordergrund steht. Darüber hinaus wurde in den An-
nahmen eine Beeinflussung des ausländischen Zinssatzes durch die Nachfrage der Inländer ausge-
schlossen.

28

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext
schied zu den beiden anderen Gleichgewichtsbedingungen ist jedoch das gegebe-
ne ausländische Bondangebot B∗S ebenfalls abhängig von der Wechselkursentwick-
lung, denn auch bei gegebenem nominalem Angebotsvolumen wird der Wert der
ausländischen Bonds steigen, wenn die heimische Währung abwertet. Insofern ist
zunächst die Gesamtreaktion der Nachfrage nach ausländischen Bonds in Bezug auf
die Entwicklung von e unklar. Formal kann die Gleichgewichtsbedingung daher zur

Verdeutlichung des Gesamteffektes wie folgt umgeformt werden:

B∗S = B∗D = b∗( i, i∗) ·W ( e) mit W ( e) = MD + BD + e · B∗D

(3.9)

e

Durch Einsetzen des Ausdrucks für das Gesamtvermögen in die Nachfragefunk-
tion ergibt sich folglich:

B∗D = b∗( i, i∗) · ( MD + BD)

e · (1 − b( i, i∗))

(3.10)

Hieraus kann die Reaktion der ausländischen Bondnachfrage in Abhängigkeit
von einem Anstiegs des nominalen Wechselkurs in Preisnotierung aus Inlandssicht
über

∂B∗D = −b∗( i,i∗) ·( MD+ BD) <

∂

0

(3.11)

e
e 2 · (1 − b( i, i∗))

eindeutig abgeleitet werden. D.h., die ausländische Bondnachfrage hängt insgesamt
negativ von der Entwicklung des Wechselkurses ab, da b( i, i∗) ∈ ]0 , 1[ gilt, denn eine komplette Vermögenshaltung in ausländischen Bonds wird annahmegemäß
ebenso ausgeschlossen, wie eine optimale Portfoliowahl, die keine ausländischen

Aktiva enthält. Demzufolge wird bei einer Abwertung der heimischen Währung die

Nachfrage nach ausländischen Bonds tendenziell zurückgehen, so daß ein Gleichge-
wicht auf diesem Assetmarkt dann bei gegebenem nominalen ausländischen Bon-
dangebotsvolumen B∗S nur aufrecht erhalten werden kann, wenn gleichzeitig die
ausländischen Bonds durch eine Senkung der Rendite der inländischen Bonds at-
traktiver werden, wodurch sich der negative Zusammenhang zwischen e und i in der

FF-Kurve erklärt. Der unterschiedliche Steigungsverlauf zwischen FF- und BB-

Kurve resultiert wiederum aus der Annahme der unvollkommenen Substituierbar-
keit der beiden Bondklassen. Da wie oben beschrieben, typischerweise von einer

Präferenz der inländischen Anleger für heimische Bonds ausgegangen wird, reagie-
ren die Nachfrage nach inländischen Bonds BD sensitiver bzw. mengenmäßig stärker
auf eine Veränderung des inländischen Zinssatzes i, als dies bei ausländischen

Bonds der Fall ist. Insofern muß zur Erhaltung eines inländischen Bondmarkt-
gleichgewichtes bei einer gegebenen Zinsänderung (z.B. einem Anstieg von i 0
auf i 2) eine stärkere Wechselkursanpassung (eine stärkere Aufwertung der heimi-
schen Währung) erfolgen, als dies bei der gleichen zinspolitischen Änderung auf
dem ausländischen Bondmarkt der Fall ist.21 D.h., eine höhere Zinselastizität der

21 Ökonomisch ist dabei zu bedenken, daß die inländische Bondnachfrage positiv vom inländischen

Zinsniveau und vom nominalen Wechselkurs abhängt, während die ausländische Bondnachfrage
von beiden Parametern negativ beeinflußt wird, so daß eine Zinserhöhung hier zu einer Senkung

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

29
inländischen Bondnachfrage im Vergleich zur ausländischen Bondnachfrage resul-
tiert in einer c.p. steileren BB-Kurve und flacheren FF-Kurve in Abbildung 3.1.

Das Ausgangsgleichgewicht in diesem Modell ist hier durch den Punkt A charak-
terisiert. Ausgehend von diesem allgemeinen Gleichgewichtszustand e 0 opt, i 0 opt sowie i∗ 0
opt wird nun eine sterilisierte Devisenmarktintervention zugunsten der ausländisch-
en Währung als exogener wirtschaftspolitischer Schock durchgeführt. Per Definiti-
on ist eine Interventionsmaßnahme, die zugunsten der Auslandswährung von der
inländischen Zentralbank durchgeführt wird, durch einen Ankauf von Währungs-
reserven in Form von in ausländischer Währung denominierter Bonds bei gleich-
zeitiger Ausgabe von Zentralbankgeld charakterisiert. Letzteres hat im Portfolio-

Modell eine Erhöhung des inländischen Geldangebots MS zur Folge, wodurch sich
die Gleichgewichtskurve des Geldmarktes in Abbildung 3.1 parallel nach links oben
verschiebt.22 Gleichzeitig bedeutet der Ankauf von ausländischen Bonds durch die

Interventionsmaßnahme aber aus Sicht der privaten Anleger eine Senkung des ih-
nen zur Verfügung stehenden nominalen Angebots an ausländischen Assets B∗S.

Somit verschiebt sich die FF-Kurve parallel nach rechts unten auf FF 1.23 Eine-

Sterilisation des geldpolitischen Effektes dieser Interventionsmaßnahme verlangt
wiederum die zusätzliche Durchführung eines Offenmarktgeschäftes auf dem hei-
mischen Geldmarkt, bei der ein dem Interventionsvolumen entsprechender Verkauf
inländischer Bonds von Seiten der Zentralbank an die privaten Geschäftsbanken
erfolgt.24 Dies führt zum einen zu einer Rückverschiebung der MM 1-Kurve auf

MM 2 = MM, da der Ankauf der Bonds durch die Banken mit deren Guthaben bei der

Zentralbank verrechnet wird, was einen Rückgang des Zentralbankgeldes in Höhe
des ursprünglichen Interventionsvolumens nach sich zieht. Zum anderen erhöht die

Sterilisationsmaßnahme aber die, den privaten Anlegern zur Verfügung stehende,

Angebotsmenge an inländischen Bonds BS, so daß das inländische Bondmarkt-
gleichgewicht ebenfalls durch diese Aktion beeinträchtigt wird und sich die BB-

Kurve nach rechts oben auf BB 1 verschiebt.25 Das neue Gleichgewicht in diesem

Modell nach der Durchführung einer sterilisierten Interventionsmaßnahme ist dann
durch den Punkt B charakterisiert und wird durch die neuen Gleichgewichtspara-
meter ( e 1 opt, i 1 opt) beschrieben. D.h., in Folge der, mit der sterilisierten Interventionsder ausländischen Bondnachfrage führt, die durch ein Sinken des Wechselkurses in Preisnotierung
wieder nach oben korrigiert wird.

22 Aus der Geldmarktgleichung (3.5) geht hervor, daß eine Erhöhung der Nachfrage zum Aus-
gleich des gestiegenen Geldangebots bei gegebenem Wechselkurs und damit gegebenem Gesamt-
vermögen W nur durch eine Zinssenkung, also eine Senkung der Opportunitätskosten der Geldhal-
tung, erreicht werden kann.

23 Hier gilt, eine Senkung der ausländischen Bondnachfrage B∗D kann durch einen Anstieg des
inländischen Zinssatzes bei gleichbleibendem nominalen Wechselkurs erreicht werden, da hier-
durch die Attraktivität der ausländischen Assets sinkt.

24 Eine alternative Sterilisationsmöglichkeit über eine entgegengesetzte Intervention in einem an-
deren Währungssegment ist in diesem Modellrahmen nicht implementierbar, da nur zwei Länder
betrachtet werden.

25 Das erhöhte Bondangebot kann durch eine gestiegene Bondnachfrage ausgeglichen werden,
wenn z.B. der inländische Zinssatz bei gegebenem Wechselkurs steigt, so daß inländische Bonds
attraktiver werden.

30

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext
maßnahme einhergehenden, Portfolioumschichtung der Anleger hat sich sowohl der
inländische Zinssatz als auch der Wechselkurs verändert.26 Letzterer ist von e 0 opt auf e 1 opt gestiegen, so daß in der Tat eine Abwertung der heimischen Währung durch
eine sterilisierte Devisenmarktintervention zugunsten der ausländischen Währung
erreicht werden kann. Dieser Effekt der Wechselkursbeeinflussung von e 0 opt auf e 1 opt kann als Portfolio-Balance-Effekt charakterisiert werden. Wie aus dem statischen

Modellrahmen offensichtlich wird, ist diese Wechselkursbeeinflussung zudem als
persistent anzusehen, da ein neues allgemeines Gleichgewicht durch den Punkt B
beschrieben wird. Insofern kann vor dem Hintergrund dieses Modellrahmens ein im

Sinne der obigen Definition effektiver Wirkungskanal von sterilisierten Devisen-
marktintervention theoretisch abgeleitet werden.

3.3.2 Signalling-Kanal

Neben dem Portfolio-Balance-Kanal hat sich in der Literatur ein weiterer Ansatz
zur Erklärung von Wechselkurswirkungen durch sterilisierte Devisenmarktinter-
ventionen etabliert, der sog. Signalling-Kanal. Dieser geht auf eine Idee von Mus-
sa (1981) zurück. Im Gegensatz zum Portfolio-Balance-Kanal beeinflußt eine ste-
rilisierte Devisenmarktintervention gemäß dem Signalling-Kanal den Wechselkurs
über die Erwartungen der privaten Anleger, unabhängig davon, ob ausländische und
inländische Wertpapiere aus deren Sicht vollständig oder begrenzt substituierbar
sind. Der Signalling-Effekt kann dementsprechend parallel zum Portfolio-Balance-

Effekt auftreten, ist aber im Unterschied zu letzterem nicht an konkrete Annahmen
bezüglich der Assetklassen gebunden. Dies hat zur Folge, daß der Signalling-Effekt
sowohl in monetären Wechselkursmodellen wie bei Dornbusch (1976) als auch in

Varianten des Portfolio-Ansatzes mit rationaler Erwartungsbildung wie z.B. Bran-
son (1981) untersucht werden kann.27

Die Beeinflussung der Erwartungsbildung über den Signalling-Kanal wird nach

Mussa (1981) durch die Prämisse begründet, daß sterilisierte Devisenmarktinter-
vention Rückschlüsse auf die zukünftige Geldpolitik der intervenierenden Zentral-
bank zulassen. Verkauft eine Zentralbank z.B. Devisenreserven, so interpretieren
die Wirtschaftssubjekte gemäß der Signalling-Hypothese dies als ein Signal für
eine zunehmend restriktive Geldpolitik, obwohl der Geldmengenimpuls der Inter-
vention durch die Sterilisation auf dem heimischen Geldmarkt (zunächst) neutra-
lisiert wird. Der Effekt einer solchen Intervention auf den Wechselkurs kann so-
mit im Rahmen eines theoretischen Wechselkurserklärungsansatzes veranschaulicht
werden, in der (rationale) Erwartungen eine Rolle spielen. Eine einfache Model-
lierung eines solchen Erklärungsansatzes greift dabei auf die ungedeckte Zinspa-

26 Die Entwicklung des ausländischen Zinssatzes kann an dieser Stelle vernachlässigt werden, da
dieser als exogen angenommen wurde.

27 Zur eindeutigen empirischen Überprüfung des Signalling-Effektes bietet sich jedoch ein Mo-
dell des ersteren Typs an, welches auf Grund der Annahme vollständiger Substituierbarkeit der
inländischen und ausländischen Assets den Portfolio-Balance-Effekt ausklammert.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

31
ritätentheorie zurück.28 Diese kann als Finanzmarktarbitragebedingung im interna-
tionalen Handel an Finanzmärkten unter Annahme der Risikoneutralität der Anle-
ger bei vollständig rationaler Erwartungsbildung abgeleitet werden. Die ungedeck-
te Zinsparitätentheorie folgt der Idee, daß der erwartete Ertrag eines inländischen

Wertpapiers dem erwarteten Ertrag eines ausländischen Wertpapiers von vergleich-
barer Risikoklasse und gleicher Fälligkeitsfrist unter Berücksichtigung der erwar-
teten Wechselkursentwicklung zwischen dem Anlagezeitpunkt und der Fälligkeit
der Assets entsprechen muß. Andernfalls kann eine Arbitragestrategie entwickelt
werden, die einen positiven erwarteten Gewinn verspricht, wobei sich der nominale

Wechselkurs infolge der mit dieser Strategie verbundenen Devisenmarktaktivitäten
solange anpaßt, bis der Anreiz zur weiteren Zinsarbitrage entfällt. Aus der Forma-
lisierung dieser Idee läßt sich dann (approximativ) folgender funktionaler Zusam-
menhang für die Wechselkursentwicklung ableiten:29
et = Et ( et+1 |Ωt)

(3.12)

1 + it − i∗t

Der nominale Wechselkurs stellt demnach eine Funktion in Abhängigkeit von
der (erwarteten) Rendite des inländischen Assets zum Zeitpunkt t, it, der Rendite
des ausländischen Assets i∗t sowie der Erwartung über den zukünftigen Wechselkurs
zum Zeitpunkt der Fälligkeit in et+1, die über die Informationsmenge des Anlegers
zum Zeitpunkt der Durchführung der Arbitragestrategie t, Ωt bedingt wird.30 Da
ein rationaler Erwartungsbildungsprozeß unterstellt wird, kann Ωt wie folgt formal
ausgedrückt werden:

Ωt = f ( i,i∗,e,... )

(3.13)

Kommt es in Periode t zu einer sterilisierten Devisenmarktintervention der
inländischen Zentralbank zugunsten der heimischen Währung, so beeinflußt dies die

Informationsmenge Ωt und damit auch den erwarteten Wechselkurs Et ( et+1 |Ωt).

Gemäß der Signalling-Hypothese wird dabei unterstellt, daß die Wirtschaftssubjek-
te in Folge der Intervention in Zukunft eine restriktive Geldpolitik der inländischen

Zentralbank erwarten. Unter der Prämisse, daß sich keine weiteren Fundamental-
daten zum Zeitpunkt t ändern und die tatsächliche Durchführung der signalisier-
ten geldpolitischen Maßnahme innerhalb der Laufzeit, also zwischen t und t + 1,
erwartet wird, wird ein rationaler Anleger unter Berücksichtigung der traditio-
nellen makroökonomischen Transmissionskanäle eine Aufwertung der heimischen

Währung bis zum Fälligkeitstermin der Anlage, also Et ( et+1 |Ωt) < et antizipieren.

Insofern lohnt sich aus Sicht eines Anlegers mit der beschriebenen Erwartungs-
bildung eine Arbitragestrategie, bei der er eine Anlage im Inland zum aktuellen

28 Die Herleitung der Zinsparitätentheorie findet sich in jedem Standardlehrbuch zur monetären

Außenwirtschaftstheorie. Die folgenden Ausführungen orientieren sich dabei an Smeets (2007).

29 Zu den Hintergründen für die Ableitung sowie die mathematische Approximation sei u.a. auf

Gandolfo (2004), S.50 verwiesen.

30 Zur Vereinfachung sei angenommen, daß beide Erträge risikolos sind, so daß auf die Erwar-
tungsoperatoren vor den Zinssätzen verzichtet werden kann.

32

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

Zinssatz i über einen Leerverkauf ausländischer Assets finanziert. Diese Strategie
besitzt aus Sicht des Anlegers einen positiven Erwartungswert, da zum Zeitpunkt
der Fälligkeit durch die erwartete Aufwertung der heimischen Währung der Ertrag
der Anlage im Inland größer sein wird, als der Finanzierungsbedarf zur Bedienung
des leerverkauften ausländischen Assets in heimischer Währung.31 Diese Strategie
beinhaltet allerdings eine Devisenmarkttransaktion zum Zeitpunkt t, da der Ertrag
des Leerverkaufs des ausländischen Assets zur Anlage im Inland in die heimische

Währung umgetauscht werden muß. Dadurch kommt es bereits zum Zeitpunkt der

Interventionsmaßnahme unter Annahme der Signalling-Hypothese über die unge-
deckte Zinsparitätentheorie zu einer Aufwertung der heimischen Währung, wie in

Gleichung (3.12) ausgedrückt. Man beachte, daß sich durch die Intervention we-
der der heimische Zinssatz noch der ausländische Zinssatz verändert haben, son-
dern die Anpassung direkt über den nominalen Wechselkurs erfolgt. Diese stati-
sche Wirkung des Signalling-Kanals läßt sich auch in einem dynamischen Kontext
über die Implementierung in ein monetäres Wechselkursmodell wie z.B. das von

Dornbusch (1976) darstellen. Zur Veranschaulichung soll hierzu die dynamische

Wechselkursentwicklung einer über den Signalling-Effekt wirkenden sterilisierten

Devisenmarktintervention in einer vereinfachten graphischen Darstellung in Anleh-
nung an das Vier-Quadranten-Schema dieses Modellansatzes abgeleitet werden.32

Abbildung 3.2 zeigt dabei im oberen Teil die graphische Darstellung der durch

Gleichung (3.12) definierten Zinsparitätengleichung aufgelöst nach dem nomina-
len Wechselkurs in Preisnotierung in Abhängigkeit vom inländischen Zinssatz. Der
untere Teil der Grafik stellt den Geldmarkt in Abhängigkeit von der negativ vom

Inlandszins abhängigen realen Geldnachfragekurve L( Y , i) und dem realen Geld-
angebot M dar. Durch eine sterilisierte Devisenmarktintervention zugunsten der

P
heimischen Währung wird bei Gültigkeit der Signalling-Hypothese eine restrikti-
ve geldpolitische Maßnahme antizipiert, was im Dornbusch-Modell zu einer Erwar-
tungsanpassung bezüglich der zukünftigen inländischen Inflation und damit über
die ebenfalls im Modell unterstellte KKP-Theorie zu einer Anpassung des erwar-
teten zukünftigen Wechselkurses Et ( et+1 |Ωt) nach unten auf et führt. In der Gra-phik wird dieser Punkt durch die Verschiebung der Zinsparitätenkurve ZPt− 1 auf

ZPt erreicht, da der erwartete Wechselkurs gemäß Gleichung (3.12) einen Lage-
parameter der Kurve darstellt. Insofern ist auch hier eine sofortige Anpassung des

Wechselkurses infolge der sterilisierten Devisenmarktintervention zu beobachten,
die nicht auf geldpolitische Effekte zurückzuführen ist, da durch die Sterilisati-
on das inländische Geldangebot und damit das Geldmarktgleichgewicht mit dem

Zinssatz it unverändert bleibt. Insofern kommt es hier (im Idealfall) auch nicht
zu einem Überschießen des Wechselkurses. Stattdessen wird es bei tatsächlicher

Durchführung der bereits zum Zeitpunkt t durch die Interventionsmaßnahme von
den Wirtschaftssubjekten antizipierten restriktiven geldpolitischen Maßnahme zwi-
schen t und t + 1 nur zu einer geringen Wechselkursreaktion über die hiermit ver-

31 Bei gleichen Zinssätzen mit i = i∗ = 0 , 1 und einem Anlagebetrag von 1000 sowie einem hy-pothetischen Wechselkurs von et = 1 und einem erwarteten Wechselkurs von Et ( et+1 |Ωt) = 0 , 5
beträgt der Erwartungswert dieser Strategie 550 > 0.

32 Siehe hierzu z.B. (Smeets (2007), S.303f).

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

33
e
et 1

E[e

: ] e

ZP
t 1

t
t
t 1
e

ZP
t H
t
i

L( Y , i)

§ M ·

¨

¸

P

©

¹tH

( t H ) o ( t )

1

§ M ·

§ M ·

¨

¸ ¨

¸

P

P

©

¹

©

¹
t
t 1

§ M ·

¨

¸

P

©

¹

Abb. 3.2 Graphische Darstellung des Signalling-Effekts im Dornbusch Modell
bundene Zinserhöhung im Inland kommen (nämlich einer weiteren geringen Auf-
wertung der heimischen Währung), die aber mit zunehmender Güterpreisanpassung
graduell zum Niveau von et bis zum Zeitpunkt t + 1 zurückgeführt wird.33 Anhand
dieser Beispiele wird somit deutlich, daß eine sterilisierte Devisenmarktintervention
theoretisch eine unmittelbare und permanente Beeinflussung der Wechselkursent-
wicklung über den Signalling-Kanal auslösen kann.

3.3.3 Konzeptionelle Bewertung und empirische Relevanz

Trotz der theoretisch abgeleiteten potentiellen Effektivität der beiden zuvor betrach-
teten Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktintervention, sind diese im Hin-
blick auf ihre jeweilige konzeptionelle Gestaltung in einigen wesentlichen Aspek-

33 Eine weitere Verschiebung der Kurve durch eine Erwartungsänderung des Wechselkurses oder
eine Veränderung des ausländischen Zinsniveaus wird hierbei ausgeschlossen.

34

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext
ten äußerst kritisch zu beurteilen. Für den Portfolio-Balance-Kanal können in die-
sem Zusammenhang zwei Gründe angeführt werden, die eine signifikante Beein-
flussung der Wechselkursentwicklung in der Praxis über diesen Wirkungskanal
als zweifelhaft erscheinen lassen. Zum einen ist die Wirksamkeit der Interventi-
on unmittelbar an das Volumen der Interventionsmaßnahme geknüpft, denn ent-
scheidend für die quantitative Ausprägung der Wechselkursbeeinflussung ist gemäß
der theoretischen Ableitung im Portfolio-Modell die Veränderung des Angebots
an in- bzw. ausländischen Bonds BS und B∗S. Je größer das Interventionsvolumen
ist, umso größer ist auch der Effekt auf diese beiden Lageparameter der Gleich-
gewichtskurven der zugehörigen Assetmärkte in Abbildung 3.1. Da der Wechsel-
kursänderungseffekt umso größer ist, je stärker die beiden Kurven verschoben wer-
den, ergibt sich die besagte Abhängigkeit vom Interventionsvolumen. In Anbetracht
des begrenzten finanziellen Spielraums, der einer Notenbank zur Durchführung von

Devisenmarktoperationen zur Verfügung steht, gerade im Vergleich zum Gesamt-
volumen des in- und ausländischen Assetangebots, stellt dies eine nicht unerheb-
liche Beschränkung der zu erwartenden Effektivität der Interventionsmaßnahmen
zur Wechselkurssteuerung dar. Selbst eine theoretisch volumenmäßig unbegrenzt
mögliche Intervention zugunsten der ausländischen Währung wird praktisch da-
durch ausgeschlossen, daß selbst eine mittelfristige Sterilisation dieser Maßnahme
aufgrund der begrenzten Aufnahmefähigkeit von inländischen Bonds durch die hei-
mischen Kreditinstitute nicht möglich ist.34

Zum anderen hängt die Wirkung des Portfolio-Balance-Kanals entscheidend von

Richtung und Ausmaß des Unterschieds zwischen den Zinselastizitäten der inländi-
schen und ausländischen Bondnachfrage in Bezug auf den inländischen Zinssatz ab,
der durch die Annahme der begrenzten Substituierbarkeit der beiden Assetklassen
begründet wird. Das in der Analyse des Portfolio-Modells unterstellte Szenario, daß
die inländischen Anleger eine Präferenz ggü. den heimischen Assets besitzen, wird
aber weder innerhalb des Modells noch durch eine exogene theoretische Überlegung
gerechtfertigt sondern stellt allenfalls eine Plausibilitätsannahme dar. Empirische

Untersuchungen, die das Phänomen der Substituierbarkeit untersuchen, lassen dar-
auf schließen, daß allenfalls eine äußerst begrenzte Präferenz für heimische Assets
bei institutionellen internationalen Anlegern zu beobachten ist. Je geringer jedoch
der Unterschied in der Zinselastizität zwischen in- und ausländischen Assets ist, de-
sto ähnlicher werden die Steigungen der BB- und der FF-Kurve in Abbildung 3.1.

Daraus ergibt sich jedoch, daß bei einem gleichbleibenden Interventionsvolumen
der Effekt auf den Wechselkurs umso geringer ausfällt, wie Abbildung 3.3 zeigt.

Der hierbei zu beobachtende minimale Effekt der sterilisierten Interventions-
maßnahme auf die Wechselkursentwicklung erklärt sich ökonomisch dadurch, daß
aufgrund der geringen Präferenzunterschiede zwischen in- und ausländischen As-
sets die optimale Portfoliowahl hauptsächlich durch die Wahl zwischen Bondhal-
tung im Allgemeinen auf der einen und Geldhaltung auf der anderen Seite cha-
rakterisiert ist. Durch die mit der Interventionsmaßnahme verbundene Erhöhung

34 Eine Intervention zugunsten der ausländischen Währung kann deswegen theoretisch ein unend-
lich großes Volumen umfassen, da eine Zentralbank heimische Währung in unendlicher Höhe zur

Finanzierung dieser Intervention ausgeben kann.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

35
e

MM1

MM = MM2

1

B

Portfolio-
eopt

Balance-

0
e

Effekt
opt

A

FF1

FF

BBBB1
i

0
i

1
i
opt opt

Abb. 3.3 Portfolio-Balance-Effekt mit hohem Grad an Substituierbarkeit in- und ausländischer

Assets
des inländischen Bondangebots bei gleichzeitiger Reduzierung des ausländischen

Bondangebots ergibt sich dementsprechend lediglich die Notwendigkeit zusätzliche
inländische Bonds zugunsten ausländischer Bonds in das Portfolio aufzunehmen,
wobei die Kompensation über die nutzenrelevanten Parameter nominaler Wech-
selkurs und inländischer Zinssatz zur Akzeptanz dieser Portfolioumschichtung von

Seiten der privaten Anleger deutlich geringer ausfällt als in Abbildung 3.1. D.h., in

Abbildung 3.3 wird sich der relative Anteil der inländischen Bondhaltung um fast
genau den Faktor erhöhen, um den die ausländische Bondhaltung zurückgeht (also
fast ein 1:1-Tausch stattfinden), ohne daß sich hieraus eine signifikante Veränderung
des Gesamtnutzens des neuen optimalen Portfolios im Vergleich zum Portfolio vor
der wirtschaftspolitischen Maßnahme Devisenmarktintervention ergibt. Für den Fall
der vollkommenen Substituierbarkeit reduziert sich die optimale Portfoliowahl dem-
nach auf die Frage der Assethaltung vs. Geldhaltung. Da hier durch eine sterilisier-
te Intervention lediglich die Zusammensetzung des Gesamtassetangebots dahinge-
hend verändert wird, daß inländische durch ausländische Assets substituiert werden

(oder umgekehrt), verändert sich die optimale Portfoliowahl nicht und ein Portfolio-

Balance-Effekt tritt nicht auf.35 Ein weiteres Problem hierbei stellt die Tatsache

35 Graphisch entspricht diese Situation dem Fall, daß BB- und FF-Kurve identisch verlaufen.

36

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext
dar, daß ohne eine genaue Prüfung der Anleger-Präferenz von Seiten der Zentral-
bank eine sterilisierte Devisenmarktintervention zugunsten bspw. der ausländischen

Währung in eine Aufwertung der heimischen Währung umschlagen kann, wenn die

Anleger im Gegensatz zu den zuvor unterstellten Fällen eine Präferenz zugunsten
der Anlage in ausländischen Aktiva besitzen, wie in Abbildung 3.4 veranschaulicht.

e

MM1

MM = MM2

A

Portfolio-

0
eopt

Balance-

1
e

Effekt
opt

B

BB

BB1

FF

FF1
i

1

0
i
i
opt
opt

Abb. 3.4 Umkehrung des Portfolio-Balance-Effektes bei Präferenz für ausländische Assets

Insofern steht eine Zentralbank vor dem Dilemma, die Anlagepräferenzen der Wirt-
schaftssubjekte richtig zu antizipieren, um über den Portfolio-Balance-Effekt eine
effektive und zielgerichtete Steuerung der Wechselkursentwicklung zu erreichen.36

Obwohl diese konzeptionellen Probleme nur im Rahmen eines stark verein-
fachten und komparativ statisch modellierten Portfolio-Modells aufgezeigt wurden,
lassen sich diese Aspekte auch auf die Erweiterung des Modells um rationale Er-
wartungsbildung der Wirtschaftssubjekte bzw. durch die Betrachtung eines dynami-
schen Modellrahmens wie z.B. in Branson (1981) übertragen.

Dies läßt den Schluß zu, daß eine Beeinflussung des Wechselkurses über den

Portfolio-Balance-Kanal im Rahmen von sterilisierten Devisenmarktintervention in
der Praxis keine Relevanz besitzt, da die Voraussetzungen für eine signifikant meß-

36 Die Annahme, daß Anleger in bestimmten Situationen ausländische Aktiva bevorzugen ist da-
bei keinesfalls abwegig und insbesondere für kleinere Volkswirtschaften mit instabilen politischen

Rahmenbedingungen relevant.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

37
bare Wirksamkeit dieses Kanals nicht vorliegen. In diesem Zusammenhang lassen
sich auch die eher ernüchternden empirischen Resultate im Hinblick auf den Nach-
weis eines Portfolio-Balance-Effektes erklären. So wird u.a. in Edison (1993) auf-
gezeigt, daß eine Bestätigung des Portfolio-Balance-Kanals allenfalls in geringem

Umfang für einen sehr kurzen Zeitraum gelingt, in den meisten Fällen jedoch kom-
plett scheitert.

Im Gegensatz zum Portfolio-Balance-Kanal spielt bei der Bewertung des Sig-
nalling-Kanals die konkrete theoretische Modellierung eine eher untergeordnete

Rolle, da sowohl monetäre Modellansätze mit rigiden oder flexiblen Güterpreisen
als auch Portfolio-Modelle mit rationaler Erwartungsbildung potentiell eine ef-
fektive Wechselkursbeeinflussung über diesen Wirkungskanal theoretisch ausüben
können. Zudem besitzt der Signalling-Kanal den Vorteil, daß das Ausmaß der

Wechselkursbeeinflussung prinzipiell unabhängig von der Interventionshöhe ist,
was eine entscheidende Schwachstelle des Portfolio-Kanals darstellte.37

Andererseits kann aber die für die Wirksamkeit des Signalling-Kanals essentielle

Signalling-Hypothese nicht endogen in einem makroökonomischen Modellrahmen
analysiert werden, da dort die Erwartungsbildung der Wirtschaftssubjekte durch
die jeweiligen Annahmen vorgegeben wird. Insofern funktioniert der Signalling-

Kanal wie am Beispiel der graphischen Analyse des Dornbuschmodells aufge-
zeigt, nur deswegen, weil die entsprechende Signalwirkung der Intervention sowohl
qualitativ wie quantitativ definiert wird.

Der Zusammenhang zwischen Erwartungsbildungsprozeß, Signalwirkung der

Intervention und resultierender zukünftiger Wechselkurserwartung bleibt dagegen
vollkommen unberücksichtigt. Dieser konzeptionelle Schwachpunkt läßt sich an
dem Beispiel in Abbildung 3.2 veranschaulichen. Die hier unterstellte Wirkung
der sterilisierten Intervention auf den Wechselkurs zum Zeitpunkt t hängt vor
dem Hintergrund der Modellannahmen nicht nur von der qualitativen Richtig-
keit der Signalling-Hypothese, daß eine Intervention zugunsten der heimischen

Währung eine restriktive Geldpolitik nach sich zieht, ab, sondern auch von der

Glaubwürdigkeit dieses Signals sowohl in zeitlicher Hinsicht als auch in Bezug
auf das zu erwartende Volumen der geldpolitischen Anpassung innerhalb des Er-
wartungshorizonts. Letzteres ist Voraussetzung dafür, daß der im Beispiel erwar-
tete Wechselkurs et tatsächlich dem langfristigen kaufkraftparitätischen Wechsel-
kurs nach der Durchführung der restriktiven Geldpolitik und der Anpassung des

Güterpreisniveaus im Dornbuschmodell entspricht, denn die Höhe der geldpoliti-
schen Intervention bestimmt maßgeblich die Veränderung des heimischen Preisni-
veaus und damit auch unmittelbar die Entwicklung des langfristigen Wechselkurses
gemäß der hier geltenden KKP. Die diesbezüglich notwendige konkrete Beziehung
zwischen Interventionshöhe und zukünftigem geldpolitischem Effekt in Form einer
konkreten funktionalen Ausgestaltung innerhalb des Erwartungsbildungsprozesses

37 Die Signalling-Hypothese nach Mussa (1981) unterstellt lediglich eine qualitative Signalwir-
kung einer Devisenmarktintervention bezüglich der zukünftigen Geldpolitik, keine quantitative in
dem Sinne, daß der zu erwartende geldpolitische Effekt der Höhe des (sterilisierten) Interventions-
volumens entspricht.

38

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

Ωt gemäß Gleichung (3.13) ist jedoch nicht Bestandteil des Modells, so daß die
resultierende Dynamik als rein hypothetisch angesehen werden kann.38

Eine konkrete Modellierung des Erwartungsbildungsprozesses, die eine endoge-
ne Implementierung des Signalling-Effektes ermöglicht, scheitert an der mathema-
tischen Umsetzbarkeit zumindest unter der Prämisse vollständiger Rationalität, wie
z.B. in Reeves (1997) gezeigt.39 Insofern ist die theoretische Fundierung des Signal-
ling-Kanals auf die hypothetische Wirksamkeit nur unter angenommener Korrekt-
heit der von Mussa (1981) postulierten Signalling-These beschränkt. Die Tatsache,
daß für die Gültigkeit dieser Hypothese die Glaubwürdigkeit einer sterilisierten In-
terventionsmaßnahme in Bezug auf die zukünftige geldpolitische Strategie schon
allein dadurch kompromittiert wird, daß durch die Sterilisation der entsprechende

Geldmengeneffekt neutralisiert wird, läßt zusätzliche Zweifel an der praktischen

Wirksamkeit dieses Transmissionskanals aufkommen.

Eine empirische Überprüfung der Signalling-Hypothese sollte daher konsequen-
ter Weise zunächst an der zentralen Prämisse dieses Wirkungskanals ansetzen,
nämlich ob Devisenmarktintervention Informationen über zukünftige geldpoliti-
sche Entwicklungen enthalten und ob diese von den Wirtschaftssubjekten im Sin-
ne der Mussa-Hypothese interpretiert werden. Zu den wichtigsten ökonometrischen

Studien in diesem Zusammenhang zählen u.a. Klein und Rosengren (1991), Ka-
minsky und Lewis (1996) sowie Fatum und Hutchison (1999). Im Ergebnis weisen
dabei alle drei Studien, trotz erheblicher Unterschiede in Bezug auf die verwende-
ten Datensätze und die ökonometrischen Verfahren darauf hin, daß die Signalling-

Hypothese von Mussa verworfen werden kann und damit eine Beeinflussung des

Wechselkurses über sterilisierte Devisenmarktintervention über diesen Kanal höchst
fraglich erscheint. Kaminsky und Lewis (1996) finden darüber hinaus Hinweise
darauf, daß die Interventionsmaßnahmen der Fed sogar eine signifikant negative

Vorhersagequalität auf ihre zukünftige geldpolitische Ausrichtung aufweist, also
daß eine Intervention zugunsten der heimischen Währung auf eine zukünftig ex-
pansivere Geldpolitik hinweist. Lediglich bei Dominguez (1992) wird eine signifi-
kant positive Beziehung zwischen Interventionstätigkeit und zukünftiger geldpoliti-
scher Ausrichtung der Notenbank – allerdings in einem sehr begrenzten Zeitfenster

– nachgewiesen. Ihre Analyse bestätigt dabei auch den zweiten Teil der Mussa-

Hypothese, daß die Beeinflussung der Erwartungen der Wirtschaftssubjekte durch
die Intervention in die postulierte Richtung weist.40

38 Im Modellrahmen wäre eine rein qualitative Beeinflussung durch den Signalling-Kanal, ohne
genaue Kenntnis der Wirtschaftssubjekte hinsichtlich des Ausmaßes der restriktiven Geldpolitik
aufgrund der vollständig rationalen Erwartungsbildung nicht mit den Modellannahmen kompati-
bel.

39 Neben dem Problem multipler Gleichgewichte ist dabei auch die Konsistenz der Erwartungsbil-
dung in der Regel nicht zu gewährleisten.

40 Ein möglicher Grund für die Widersprüchlichkeit in den Ergebnissen zwischen der Studie
von Dominguez (1992) und den anderen Studien mag in der Verwendung unterschiedlicher
ökonometrischer Verfahren und der bereits angesprochenen Diskrepanz in den zugrundeliegenden

Datensätzen zu finden sein. Für einen detaillierteren Überblick sei erneut auf Edison (1993) ver-
wiesen.

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

39

Eine alternative Vorgehensweise zur Überprüfung des Signalling-Kanals, stellt
eine direkte Schätzung des Zusammenhangs zwischen Devisenmarktintervention
und Wechselkursentwicklung dar.41 Zu diesen Studien gehören u.a. Humpage (1989)

sowie Dominguez und Frankel (1993a). Beide Studien können dabei eine zu-
mindest kurzfristig signifikante Beeinflussung des Wechselkurses in Folge einer

Devisenmarktintervention feststellen.42 Dieses Ergebnis mag aufgrund der eher
fragwürdigen empirischen Fundierung des Zusammenhangs zwischen Signalwir-
kung der Intervention und tatsächlicher zukünftiger Geldpolitik auf den ersten

Blick überraschen. Allerdings beziehen sich die überzeugendsten Ergebnisse auf

Datensätze, die einen Zeitraum der gemeinsamen Interventionstätigkeit aller G5

Zentralbanken in Folge des Plaza-Abkommens abdecken. Die Vermutung liegt da-
her nahe, daß der beobachtete Effekt weniger durch den Signalling-Kanal (oder
einen Portfolio-Balance-Effekt) ausgelöst wurde, sondern vielmehr einer Kombi-
nation verschiedener anderer Einflußfaktoren zuzuschreiben ist.43 Als ein solcher

Einflußfaktor läßt sich allen voran die gemeinsame Interventionstätigkeit aller G5

Notenbanken im US-Dollar-Markt charakterisieren.

Hieran anknüpfend wurde in der empirischen Forschung die Frage aufgewor-
fen, ob die Effektivität von sterilisierten Devisenmarktintervention im Rahmen einer
gemeinsamen Interventionstätigkeit zwischen mindestens zwei Zentralbanken ten-
denziell eher abzuleiten ist. Sowohl Humpage (1989) als auch Dominguez (1991)

berücksichtigen diesen Aspekt in ihrer Analyse, kommen jedoch zu unterschied-
lichen Ergebnissen. Humpage (1989) ebenso wie Humpage und Osterberg (1992)

finden keinen signifikanten Unterschied zwischen gemeinsamen Interventionen und
solchen die nicht in Absprache mit anderen Notenbanken praktiziert wurden, Do-
minguez (1991) dagegen schon. Es bleibt somit festzuhalten, daß auch über diese
zusätzliche Differenzierung in der ökonometrischen Analyse kein eindeutiger Beleg
für die Existenz eines Signalling-Kanals abgeleitet werden kann.

41 D.h., ähnlich wie im Beispiel in Abbildung 3.2 wird hier die Gültigkeit der Signalling-Hypothese
vorausgesetzt.

42 Der größte Unterschied zwischen den Arbeiten liegt in der Konzeption des unterlegten
theoretischen Modells. So unterstellt Humpage (1989) vollständige Substituierbarkeit zwischen
ausländischen und inländischen Assets, was einen Portfolio-Balance-Effekt ausschließt. Do-
minguez und Frankel (1993a) wiederum separieren den Gesamteffekt auf den Wechselkurs in

Portfolio-Balance-Effekt und Signalling-Effekt. Für eine explizitere Darstellung ihrer Vorgehens-
weise sei auf Dominguez und Frankel (1993b) verwiesen.

43 Diese These wird u.a. von Eijffinger und Gruijters (1991) aufgestellt.

40

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

3.4 Zwischenfazit

Die vorangegangenen Ausführungen haben aufgezeigt, daß der Analyse der Wirk-
samkeit von Devisenmarktintervention im Rahmen einer makroökonomischen Mo-
dellierung enge Grenzen gesetzt sind. Konkret lassen sich die bisherigen Über-
legungen zu den traditionellen (makroökonomischen) Ansätzen somit wie folgt
zusammenfassen:

• Nicht sterilisierte Devisenmarktintervention werden aus theoretischer Sicht als
wirksames Instrument zur (dauerhaften) Beeinflussung des Wechselkurses ein-
geschätzt. Ihre Wirkung wird aus den traditionellen monetären Transmissions-
mechanismen abgeleitet.

• Empirische Studien waren allerdings kaum in der Lage, die theoretisch abgeleite-
te Wirksamkeit und die zu Grunde liegenden Wechselkurstheorien zu bestätigen.

• Sterilisierte Devisenmarktintervention können – wenn überhaupt – nur über an-
dere Transmissionskanäle eine Wirkung auf die Wechselkursentwicklung ent-
falten. Hierzu wurden im Rahmen makroökonomischer Ansätze der Portfolio-

Balance-Kanal sowie der Signalling-Kanal theoretisch konzipiert.

• Allerdings weisen sowohl der Portfolio-Balance- als auch der Signalling-Kanal
erhebliche konzeptionelle Mängel auf, so daß ihre theoretisch unterstellte Wir-
kungsweise im Rahmen empirischer Studien niemals direkt und nur in Ein-
zelfällen indirekt nachgewiesen werden konnte.

Vor dem Hintergrund dieser ernüchternden Ergebnisse der traditionellen makro-
ökonomischen Analyse der Wechselkursentwicklung im Allgemeinen und der Wir-
kung von Devisenmarktintervention auf diese im Besonderen soll im weiteren

Verlauf der Arbeit die Frage der Effektivität von Devisenmarktintervention unter

Berücksichtigung eines sich konzeptionell hiervon klar abgrenzenden neuen An-
satzes zur Erklärung der Preisdynamik am Devisenmarkt untersucht werden. Als

Leitmotiv sollen dazu folgende – als Frage formulierte – (Arbeits-)Hypothesen
überprüft werden:

1. Lassen sich für die bereits bekannten Wirkungskanäle von sterilisierten Devisen-
marktintervention – den Signalling-Kanal und den Portfolio-Balance-Kanal –
neue Wirkungsweisen vor dem Hintergrund des Mikrostrukturansatzes zur Wech-
selkursentwicklung ableiten und ökonometrisch nachweisen?

2. Existieren darüber hinaus andere Wirkungskanäle, die den Einfluß (sterilisier-
ter) Devisenmarktintervention auf die Wechselkursentwicklung theoretisch be-
gründen und empirisch belegen können?

3. Welchen Einfluß hat der Sterilisationsgrad interventionsbedingter Geldmengen-
effekte auf die Wechselkursentwicklung im Rahmen mikrostruktureller Modell-
ansätze?

Basierend auf diesen Überlegungen sollen im Folgenden die Grundlagen dieses neu-
en Ansatzes zur Wechselkurserklärung dargelegt werden.

Kapitel 4

Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung
am Devisenmarkt

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

Die Tatsache, daß die im letzten Kapitel vorgestellten makroökonomischen Wech-
selkursmodelle die spezifischen Charakteristika des Devisenmarktes ausblenden,
legte jedoch das Fundament für einen konzeptionell neuen Ansatz zur Wechsel-
kurserklärung, dessen Kern die Modellierung eben dieser Black-Box“ bildet. Im

”

Unterschied zur Weitwinkelperspektive der makroökonomischen Ansätze wird hier
der Fokus der Analyse auf die Anpassungsprozesse am Devisenmarkt selbst gelegt.

Folglich wird dabei eine wesentlich einfachere Form der Preisbildung unter-
stellt, welche sich in der Tradition der klassischen Marktanalyse als Marktergeb-
nis in Abhängigkeit von der Marktstruktur und dem Marktverhalten am Devisen-
markt ableiten läßt. Vereinfacht ausgedrückt liegt diesem Ansatz die Idee zugrunde,
daß sich der Wechselkurs als Endprodukt aus den Aktionen der Devisenmarktteil-
nehmer, unter Berücksichtigung der institutionellen Rahmenbedingungen des De-
visenhandels und der sich daraus ergebenden Informationsstruktur, ergibt. Somit
wird der tatsächlichen Preisbildungs- bzw. Handelspraxis am Devisenmarkt Rech-
nung getragen, indem die Wechselkursentwicklung durch die Modellierung eben
jener Handelspraxis theoretisch analysiert wird. Dieses als Marktmikrostrukturan-
satz bezeichnete Vorgehen zur Analyse der Preisdynamik auf Finanzmärkten geht
zurück auf Garman (1976) und wurde zunächst u.a. von Stoll (1978) sowie Ho
und Stoll (1981) auf den amerikanischen Bondmarkt angewandt. Angestoßen wur-
de die Entwicklung des Mikrostrukturansatzes ebenfalls durch schlechte Prognose-
eigenschaften und eine äußerst mäßige empirische Performance bestehender (meist
ebenfalls makroökonomisch motivierter) Modelle zur Erklärung der Preisbildung
auf diesem Finanzmarkt. Eine vergleichbare Problematik ergab sich auch im Be-
reich der Aktienmärkte, so daß die Anwendung des Mikrostrukturansatzes auch im

Rahmen dieses Finanzmarktes angefangen mit Holthausen et al. (1990) und Has-
brouck (1991) vielversprechend erschien.

Ein wesentlicher Vorteil der mikrostrukturellen Erklärung der Preisdynamik be-
steht hierbei in der möglichen Berücksichtigung nicht-rationaler Verhaltensweisen

C. Fürtjes, Zur Effektivität freiwilliger Devisenmarktinterventionen,

DOI 10.1007/978-3-658-03588-4_4, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

42

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
der Finanzmarktakteure. Als Anhaltspunkt für irrationales Marktverhalten werden
in der Literatur insbesondere zwei Aspekte angeführt. Zum einen, daß die feh-
lende (schwache) Markteffizienz sowie eine beobachtbare Überschußvolatilität an

Aktienmärkten auf irrationales Verhalten der Marktteilnehmer zurückgeführt wer-
den kann, wie z.B. Shleifer und Summers (1990) argumentieren. Zum anderen las-
sen Befragungen von Aktienhändlern bezüglich ihres Entscheidungsverhaltens am

Markt den Schluß zu, daß marktpreisbeeinflussende Aktionen der Finanzmarktak-
teure vornehmlich durch einfache Daumenregeln wie z.B. charttechnische Handels-
strategien oder Erfahrungs- und Lernprozesse charakterisiert werden können, an-
statt einer streng rationalen, an Fundamentaldaten orientierten Erwartungsbildung
zu entsprechen (Cheung und Chinn, 2001). Diese Beobachtungen begründeten das

Entstehen der sog. Behavioural-Finance-Ansätze in der Finanzmarktanalyse, wel-
che maßgeblich mit den Arbeiten Kahnemans und Tverskys verbunden sind.1

Das Problem aller Behavioural-Finance-Ansätze besteht aber in der Unvereinbar-
keit derartiger Verhaltensannahmen mit den klassischen, nicht-strategischen Model-
len zur Preisentwicklung an Finanzmärkten.2 Eine Implementierung dieser Ansätze
in eine mikrostrukturelle Modellierung des Devisenmarktes wie z.B. in Westerhoff

(2003) ist dagegen verhältnismäßig einfach umsetzbar.3 Die Betrachtung der Mi-
krostruktur eines Finanzmarktes zur Erklärung der zugehörigen Preisentwicklung
stellt somit einen ebenso einfachen wie flexibel ausgestaltbaren Modellansatz dar,
dessen Prinzip auch auf den Devisenmarkt übertragbar scheint, indem im Unter-
schied zu den makroökonomischen Ansätzen der Wechselkurserklärung, der finanz-
markttheoretische Aspekt des Devisenhandels in den Fokus der Analyse gerückt
wird.

4.1.1 Rahmendaten und Marktabgrenzung des Devisenmarktes

Die Voraussetzung für die Übertragung des Mikrostrukturansatzes auf den Devi-
senmarkt stellt somit die Charakterisierung des eigentlichen Finanzmarktgesche-
hens dar, das im Rahmen der makroökonomischen Ansätze komplett ausgeblendet
wird. Als erster Anhaltspunkt für eine solche Charakterisierung erscheint es sinn-
voll, zunächst unter Verwendung deskriptiver Statistiken eine zielgerichtete Mark-
tabgrenzung des Devisenhandels in der Praxis zu erstellen, um im Folgenden die
institutionelle und informationstheoretische Struktur des Devisenmarktes zu erfas-

1 Deren berühmtester Beitrag stellt sicherlich die Formulierung der Prospekttheorie in Kahneman
und Tversky (1979) dar.

2 Eine Ausnahme bildet in diesem Zusammenhang das Modell bei Frankel und Froot (1991). Al-
lerdings wird hier der Implementierung der nicht rationalen Erwartungsbildung die komplette ma-
kroökonomische Komponente der Wechselkursbeeinflussung geopfert, wodurch die Problematik
ebenfalls deutlich wird.

3 O’Hara (2000) bietet einen umfassenden, allgemeinen Überblick zu der Anwendung des Markt-
mikrostrukturansatzes auf Aktien- und Bondmärkten. Auch werden hier ausführlich die Vorteile
dieser Modellierung der Preisbildung auf Finanzmärkten diskutiert.

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

43
sen. Als problematisch erweist sich dabei jedoch die Tatsache, daß aussagekräftige

Datensätze über die Aktivitäten am Devisenmarkt kaum existieren. Die große Aus-
nahme bilden in diesem Zusammenhang die im 3-Jahres-Rhythmus erhobenen Um-
fragen der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS) bei den wichtigsten

Zentralbanken bezüglich der Devisenmarkttätigkeiten der jeweiligen Geschäfts- und

Notenbanken. Mit Bezug auf das jüngste sog. Triennial Central Bank Survey“

”

(TCBS), wird der Devisenmarkt als weltweit umsatzstärkster Finanzmarkt mit ein-
em Tagesvolumen von ca. 3,981 Billionen US-Dollar ausgewiesen (BIS, 2010).4

Gesamtumsatz am Devisenmarkt

Tägliche Durchschnittswerte in Milliarden US-Dollar des Monats April

Marktsegment/Laufzeit

1998

2001

2004

2007

2010

Gesamt

1527

1239

1934

3324

3981

Kassatransaktionen

568

386

631

1005

1490

Termingeschäfte

128

130

209

362

475

Bis 7 Tage

65

51

92

154

219

Über 7 Tage

62

80

116

208

256

Devisenswapgeschäfte

734

656

954

1714

1765

Bis zu 7 Tage

528

451

700

1329

1304

Über 7 Tage

202

204

252

382

459

Währungsswaps

10

7

21

31

43

Andere

87

60

119

212

207

Memo:

Gesamtumsatz auf Basis des

1705

1505

2040

3370

3981

US-Dollar-Wechselkurses in 2010

Geschätzte Lücken in der Berichterstattung

49

30

116

152

144

Quelle: BIS Triennial Survey (2010, S. 7).

Abb. 4.1 Entwicklung des Gesamtumsatzes und Aufteilung nach Segmenten am Devisenmarkt
gemäß TCBS 2010

Diese Aufstellung umfaßt allerdings sämtliche Devisengeschäfte, also neben den
im makroökonomischen Kontext im Vordergrund stehenden Kassamarkt Aktivitäten
auch Termin- und Swap-Geschäfte verschiedener Währungspaare, wie aus Abbil-
dung 4.1 ersichtlich. Da die Betrachtung der Wechselkursentwicklung traditionell
auf Basis des Kassamarktes erfolgt, sind somit letztgenannte Geschäftstypen im

Sinne einer zielorientierten Marktabgrenzung zu vernachlässigen. Werden diese De-
visenmarkttransaktionen herausgerechnet, so beziffert sich der Gesamtumsatz auf
dem Devisenkassamarkt immer noch auf 1,490 Billion US-Dollar Tagesumsatz, also
mehr als einem Drittel des Gesamtumsatzes am Devisenmarkt. Dieses im Vergleich
zu Equity-Märkten überaus große Umsatzvolumen erklärt sich zum einen aus der

Tatsache, daß Geschäfte am Devisenmarkt sowohl reine Finanztransaktionen dar-
stellen als auch (im Gegensatz z.B. zu Aktiengeschäften) einen realwirtschaftlichen

4 Das Triennial Central Bank Survey“ wird seit 1995 erhoben. Die hier betrachtete Befragung

”

erfolgte auf Grundlage der Devisenmarktaktivitäten im Monat April des Jahres 2010. Die Tages-
umsätze ergeben sich dabei als Durchschnittswerte für diesen Betrachtungszeitraum. Für weitere

Hintergründe zum TCBS“ sei auf die Homepage der BIS, www.bis.org, verwiesen.

”

44

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Hintergrund aufweisen können, woraus sich das höhere Transaktionsvolumen ab-
leiten läßt. Zum anderen unterscheidet sich der Devisenmarkt durch seine dezentra-
le Handelsstruktur von den meisten Aktien- oder Bondmärkten. Während auf die-
sen (kassa-)kursrelevante Transaktionen nur in einem vom jeweiligen Börsenplatz
abhängigen Zeitraum in einem hierfür installierten Handelssystem möglich sind5,
finden Devisenmarkttransaktionen weltweit und rund um die Uhr (mit Ausnahme
der Wochenenden) statt. Dementsprechend ist der Devisenmarkt als ein globaler

Finanzmarkt anzusehen. Diesem Umstand wird in der Berücksichtigung des welt-
weiten Umsatzes im TCBS“ Rechnung getragen, wodurch sich die relative Größe

”

des Devisenmarktumsatzes im Vergleich zu zentralisierten Finanzmärkten erklären
läßt.6

Von größerer Bedeutung für die Marktabgrenzung als die absolute Höhe des

Marktvolumens der weltweiten Devisenmarkttransaktionen ist jedoch die relative

Aufteilung dieser Transaktionen auf einzelne Währungen und Währungspaare. Ab-
bildung 4.2 stellt die Anteile der meistgehandelten Währungen am gesamten Handel
am Devisenmarkt seit der ersten Erhebung des TCBS“ dar. Hieraus wird ersicht-

”

lich, daß der US-Dollar mit einem Anteil von fast 85 Prozent eine herausragende

Stellung bei den Transaktionsvolumina am Devisenmarkt einnimmt. Neben dem

US-Dollar hat sich der Euro als Nachfolger der DM als zweitwichtigste Transakti-
onswährung vor dem Japanischen Yen und dem Britischen Pfund etabliert.

Auffällig ist dabei die Tatsache, daß der Anteil des Euros mit 39,1 Prozent in

2010 noch niedriger ist, als der Anteil der DM im Jahr 1992 mit 39,6 Prozent. Dies
ist zum einen auf den mit der Europäischen Währungsunion einhergehenden Weg-
fall des Handels in nationalen Währungen innerhalb des EWS zurückzuführen, in
dem die DM als wichtigste Einzelwährung an den meisten Transaktionen beteiligt
war.7 Zum anderen hat sich die Zahl der am Triennial-Survey teilnehmenden Zen-
tralbanken seit 1992 kontinuierlich auf 53 im Jahr 2010 erhöht, so daß automatisch
ein größeres Portfolio an Währungen berücksichtigt wird und somit der Anteil einer
einzelnen Währung tendenziell zurückgehen wird.8

5 Für den Börsenplatz Frankfurt wird z.B. das Xetra-System genutzt, welches Aktienhändlern an

Werktagen zwischen 9:00 Uhr und 17:30 Uhr MEZ zur Verfügung steht. Der traditionelle Parkett-
handel, welcher zunehmend an Bedeutung verliert und per se an den jeweiligen Börsenplatz und
dessen Bestimmungen gebunden ist, findet zwischen 9:00 Uhr und 20 Uhr statt.

6 Dennoch wird im TCBS“ auch die Aufteilung des globalen Devisenmarktumsatzes auf einzelne

”

Länder erfaßt. Dort wird das Vereinigte Königreich als mit Abstand bedeutendster Umschlagplatz
für Devisenmarkttransaktionen mit einem 37-prozentigem Anteil am weltweiten Devisenmark-
tumsatz (bezogen auf alle Devisenmarkttransaktionen) vor den USA mit 18 Prozent im April 2010
ausgewiesen (BIS (2010), S.16). Von Bedeutung ist diese geografische Zuordnung von Devisen-
markttransaktionen in erster Linie für die Beurteilung der allgemeinen Attraktivität von Finanz-
plätzen.

7 Gerade in der EWS-Krise von 1992 bis 1993 wurden durch die Interventionsverpflichtungen
der Notenbanken im EWS bei der damaligen Aufwertungstendenz der DM ggü. allen anderen

EWS-Währungen Anreize zur Spekulation von privater Seite die zu einem höheren Volumen des

DM-Handels in dieser Periode tendenziell beigetragen haben.

8 Diese Entwicklung spiegelt sich nicht zuletzt auch am langsam abnehmenden Anteil des US-

Dollars in dieser Auflistung seit 2001 wider.

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

45

Verteilung der Währungen am Gesamtumsatz auf dem Devisenmarkt

Prozentuale Anteile am durchschnittlichen Tagesumsatz im April

Währung

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

US-Dollar

82.0

83.3

86.8

89.9

88.0

85.6

84.9

Euro

37.9

37.4

37.0

39.1

Deutsche Mark

39.6

36.1

Französischer Franc

3.8

7.9

ECU und andere EWS-Währungen

11.8

15.7

Japanischer Yen

23.4

24.1

21.7

23.5

20.8

17.2

19.0

Britisches Pfund

13.6

9.4

11.0

13.0

16.5

14.9

12.9

Australischer Dollar

2.5

2.7

3.0

4.3

6.0

6.6

7.6

Schweizer Franken

8.4

7.3

7.1

6.0

6.0

6.8

6.4

Kanada Dollar

3.3

3.4

3.5

4.5

4.2

4.3

5.3

Hongkong-Dollar

1.0

2.2

1.8

2.7

2.4

Schwedische Krone

0.3

2.5

2.2

2.7

2.2

Neuseeland-Dollar

0.2

0.6

1.1

1.9

1.6

Südkoreanischer Won

0.2

0.8

1.1

1.2

1.5

Singapur-Dollar

1.1

1.1

0.9

1.2

1.4

Norwegische Krone

0.2

1.5

1.4

2.1

1.3

Mexikanischer Peso

0.5

0.8

1.1

1.3

1.3

Indische Rupie

0.1

0.2

0.3

0.7

0.9

Russischer Rubel

0.3

0.3

0.6

0.7

0.9

Chinesischer Renminbi

0.0

0.0

0.1

0.5

0.9

Polnischer Zloty

0.1

0.5

0.4

0.8

0.8

Türkische Lira

0.0

0.1

0.2

0.7

Südafrikanischer Rand

0.4

0.9

0.7

0.9

0.7

Brasilianischer Real

0.2

0.5

0.3

0.4

0.7

Dänische Krone

0.3

1.2

0.9

0.8

0.6

Neue Taiwan-Dollar

0.1

0.3

0.4

0.4

0.5

Ungarische Forint

0.0

0.0

0.2

0.3

0.4

Malaysischer Ringgit

0.0

0.1

0.1

0.1

0.3

Thailändischer Baht

0.1

0.2

0.2

0.2

0.2

Tschechische Krone

0.3

0.2

0.2

0.2

0.2

Philippinischer Peso

0.0

0.0

0.0

0.1

0.2

Chilenischer Peso

0.1

0.2

0.1

0.1

0.2

Indonesische Rupiah

0.1

0.0

0.1

0.1

0.2

Israelischer Schekel

0.1

0.1

0.2

0.2

Kolumbianischer Peso

0.0

0.0

0.1

0.1

Rumänischer Leu

0.0

0.0

0.1

Saudi-Rial

0.1

0.1

0.0

0.1

0.1

Argentinischer Peso

0.1

0.0

0.0

0.0

Peruanische Sol

0.0

0.0

0.0

0.0

Litauischer Litas

0.0

0.0

0.0

Andere Währungen

11,6**

10,1**

8.7

6.6

6.5

7.6

4.6

Alle Währungen

200*

200*

200*

200*

200*

200*

200*

Quelle: BIS Triennial Survey (2007, S. 11 und 2010, S. 12).

* Die Summe von 200% ergibt sich durch die Berücksichtigung von Währungen auf beiden Seiten einer

Transaktion.

** Für das Jahr 1992 und 1995 werden nur die Anteile ausgewählter Währungen angegeben. Die übrigen

Währungen fallen, falls 1992 bzw. 1995 schon vorhanden, unter die Zeile Andere Währungen.

Abb. 4.2 Bedeutung und Häufigkeit von Währungspaaren

46

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Gesamtdevisenmarktumsatz nach Währungspaaren

Durchschnittliche Tagesumsätze und prozentuale Anteile

1995

1998

2001

2004

2007

2010

Währungspaar

Umsatz %-Anteil Umsatz %-Anteil Umsatz %-Anteil Umsatz %-Anteil Umsatz %-Anteil Umsatz %-Anteil

USD/EUR

…

…

…

…

372

30

541

28

892

27

1101

28

USD/DEM

254

22

290

20

…

…

…

…

…

…

…

…

USD/FRF

51

4

58

4

…

…

…

…

…

…

…

…

USD/XEU

18

2

17

1

…

…

…

…

…

…

…

…

USD/OthEMS

104

9

172

12

…

…

…

…

…

…

…

…

USD/JPY

242

21

256

18

250

20

328

17

438

13

568

14

USD/GBP

78

7

117

8

129

10

259

13

384

12

360

9

USD/CHF

61

5

79

6

59

5

83

4

151

5

168

4

USD/CAD

38

3

50

3

54

4

77

4

126

4

182

5

USD/AUD

29

3

42

3

51

4

107

6

185

6

249

6

USD/SEK

4

0

3

0

6

0

7

0

57

2

45

1

USD/Oth

68

6

164

11

193

16

300

16

612

18

705

18

EUR/JPY

…

…

…

…

36

3

61

3

86

3

111

3

EUR/GBP

…

…

…

…

27

2

47

2

69

2

109

3

EUR/CHF

…

…

…

…

13

1

30

2

62

2

72

2

EUR/Oth

…

…

…

…

22

2

44

2

123

4

162

4

DEM/JPY

24

2

24

2

…

…

…

…

…

…

…

…

DEM/GBP

21

2

31

2

…

…

…

…

…

…

…

…

DEM/CHF

18

2

18

1

…

…

…

…

…

…

…

…

DEM/FRF

34

3

10

1

…

…

…

…

…

…

…

…

DEM/XEU

6

1

3

0

…

…

…

…

…

…

…

…

DEM/OthEMS

38

3

34

2

…

…

…

…

…

…

…

…

DEM/Oth

16

1

20

1

…

…

…

…

…

…

…

…

OthEMS

3

0

4

0

…

…

…

…

…

…

…

…

Other pairs

30

3

38

3

28

2

50

3

139

4

149

4

Gesamt

1137

100

1430

100

1239

100

1934

100

3324

100

3981

100

Quelle: BIS Triennial Survey (2007, S. 10 und 2010, S. 14).

Abb. 4.3 Aufteilung der Währungspaare am Gesamtumsatz des Devisenhandels

Ein noch aussagekräftigeres Bild der Marktstruktur des internationalen Devisen-
handels vermittelt Abbildung 4.3, die den Anteil der wichtigsten Währungspaare
gemessen am Gesamtvolumen des Devisenhandels wiedergibt. Die Betrachtung von
einzelnen Währungspaaren entspricht dabei der modelltheoretischen Darstellung
des Devisenmarktes in makroökonomischen Wechselkursmodellen und bietet sich
somit als sinnvolle Form der Marktabgrenzung für die Analyse der Wechselkurs-
entwicklung an.9 Wenig überraschend stellen die vom Gesamtvolumen her bedeu-
tendsten Währungen US-Dollar und DM, respektive Euro auch das anteilsmäßig
dominierende Währungspaar dar. Diese Dominanz ist relativ zum zweitwichtigsten

Währungspaar US-Dollar/Yen im Zeitablauf sogar ausgebaut worden, insofern als
der Dollar/Euro-Markt im Jahr 2010 ein mehr als doppelt so großes Umsatzvolu-
men generierte als der Dollar/Yen-Markt, ausgehend von einem Vorsprung von ein-
em Prozentpunkt im Jahr 2001. Verantwortlich hierfür ist hauptsächlich der relati-

9 Diese Abgrenzung wird dadurch begründet, daß in makroökonomischen Modellen einer offenen

Volkswirtschaft typischerweise nur von einem Zwei-Länder-Modell ausgegangen wird.

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

47
ve Umsatzeinbruch des Dollar/Yen-Marktes am Gesamtumsatz am Devisenmarkt,
von 21 Prozent im Jahr 1995 auf 14 Prozent in 2010. Noch deutlicher als in Ab-
bildung 4.2 wird hierdurch die herausragende Bedeutung des US-Dollars im inter-
nationalen Devisenhandel (zumindest in den Jahren 1995 bis 2010) unterstrichen.

Dieser ist über den gesamten Betrachtungszeitraum Bestandteil der jeweils sechs
umsatzstärksten Währungspaare während andere Währungspaare ohne den US-

Dollar lediglich 10 bis 16 Prozent des Umsatzvolumens ausmachen (mit minimal
steigender Tendenz). Dabei ist selbst der umsatztechnisch bedeutendste Teilmarkt,
der Euro/Yen-Markt, nur geringfügig größer als z.B. der US-Dollar/Schwedische-

Kronen-Markt. Als Fazit läßt sich somit für die Marktabgrenzung des Devisenhan-
dels aus den Daten des TCBS“ festhalten, daß:

”

• der Devisenmarkt in der Praxis einen globalen und zeitstetigen Finanzmarkt mit
einem dementsprechend großen Gesamtumsatz darstellt,

• ein überwältigend großer Teil der Transaktionen den US-Dollar betreffen und

• eine Unterteilung des Devisenmarktes in Teilmärkte mit jeweils einem Währungs-
paar nach makroökonomischem Vorbild sinnvollerweise den US-Dollar enthalten
sollte.

4.1.2 Akteure am Devisenmarkt

Trotz dieser auf Grundlage des TCBS gewonnenen Erkenntnisse über die Markt-
struktur des modernen Devisenhandels bleiben wesentliche Determinanten des rea-
len Preisbildungsprozesses am Devisenmarkt weiterhin verborgen. Deshalb bedarf
es zusätzlich einer genaueren Charakterisierung der tatsächlichen Marktstrukturpa-
rameter, um ein realitätsgetreues Bild des internationalen Devisenhandels zu zeich-
nen.

Eines der wichtigsten Elemente der Marktstruktur bilden naturgemäß die De-
visenmarktteilnehmer, die sich gemäß Lyons (2001) in drei Hauptgruppen eintei-
len lassen: Die wichtigste Gruppe für die Preisbildung am Devisenmarkt stellen
hierbei die Devisenhändler dar. Ein professioneller Devisenhändler ist typischer-
weise Angestellter einer Bank und führt in deren Namen Transaktionen am De-
visenmarkt durch. Solche Devisentransaktionen können zum einen auf spekulative

Überlegungen des Händlers zurückgehen oder aber im Auftrag eines oder mehre-
rer Kunden der Bank erfolgen, die die zweite wichtige Gruppe der Marktakteure
bilden. Potentielle Kunden eines Devisenhändlers, respektive einer Bank können
sowohl Investment- bzw. Hedgefonds als auch international tätige, nicht zur Fi-
nanzbranche zählende Unternehmen oder private Anleger sein. Für die Gruppe
der Kunden sind Devisenhändler demnach Dienstleister, die sie mit den von ih-
nen gewünschten Währungen versorgen. Der Händler läßt sich im Gegenzug diese

Dienstleistung vergüten, kann jedoch aus den Aufträgen seiner Kunden auch wert-
volle Informationen für seine spekulativen Eigengeschäfte gewinnen. Um einen De-
visenhandel durchzuführen, muß ein Händler notwendigerweise den Kontakt mit

48

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
anderen Händlern suchen. Neben dem direkten Handel mit anderen Händlern10,
nehmen die Händler hierzu die Hilfe von sog. Brokern in Anspruch. Devisenbro-
ker übernehmen die Aufgabe, Gebote zum Kauf und Verkauf einer Währung gegen
eine andere Währung von verschiedenen Händlern zu sammeln und zu koordinieren,
so daß das beste Kaufangebot für eine Währung mit dem besten Verkaufsangebot
zusammengeführt wird. Der Broker fungiert somit als Intermediär im Devisenhan-
del, wodurch er zu einem bedeutenden Spieler im Preisbildungsprozeß am Devisen-
markt wird. Demzufolge bilden die Broker die dritte Hauptgruppe der Akteure im

Devisenhandel. Aus der Interaktion zwischen den Kunden und den Devisenhändlern
auf der einen Seite und der Interaktion zwischen den Devisenhändlern untereinan-
der – die ggf. unter Zwischenschaltung der Broker erfolgt – auf der anderen Seite,
läßt sich die Preisbildung am Devisenmarkt mikrostrukturell ableiten. Abbildung

4.4 stellt die Interaktion zwischen diesen Akteuren in einem stark vereinfachten

Beispiel schematisch dar.

Kunde 1

Tausch € vs. US$ (6)

Händler 1

Bid 1,5000 (2)

Händler 2

€ (1)

Ask 1,5010 (2)

(4)

Bid 1,5000 , 1,4995

Broker

Ask 1,5005 , 1,5010

Tausch US$ vs. € (6)

Kunde 2

US$(1)

Händler 3

Abb. 4.4 Devisenmarktakteure und Handelsabfolge: Beispiel für einen Preisbildungsprozeß am

Devisenmarkt

Grundsätzlich kann die Initiative zu einer Transaktion am Devisenmarkt dabei
entweder von der Gruppe der Kunden oder aber von den Händlern selbst ausge-
hen. In Abbildung 4.4 möchte Kunde 1 einen Ankauf von Euro im Euro/US-Dollar

Markt tätigen und beauftragt dazu (über seine Bank) den Händler 1. Zum selben

Zeitpunkt (in der Abbildung durch die Indexzahl (1) dargestellt) beauftragt der Kun-
de 2 eine andere Bank mit einem Verkaufsauftrag für Euro gegen US-Dollar über
den Händler 3. Händler 1 hat nun zwei Möglichkeiten, seine Kauftransaktion ab-
zuwickeln. Er kann entweder in direkten Kontakt zu einem anderen Händler tre-
ten oder aber einen Broker hinzuziehen, um die von Kunde 1 gewünschten Euro

10 Ein direkter Handel erfolgte früher meist über ein Telefongespräch. Mittlerweile werden hierfür
jedoch fast ausschließlich Computersysteme wie z.B. das Reuters-Dealing 2000-2 benutzt. Siehe
hierzu u.a. Luca (1995).

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

49
zu beschaffen. Im Beispiel kontaktiert Händler 1 dabei zunächst (den ihm bekann-
ten) Händler 2 und macht eine sog. Preisquotierung (2), d.h., er offeriert Händler 2
einen Verkaufs- oder Bid-Preis sowie einen Ankaufs- oder Ask-Preis, wobei zwi-
schen beiden Preisen immer ein Spanne (sog. Spread) liegt, so daß der Bid-Preis
immer unter dem Ask-Preis liegt. Obwohl Händler 1 Euro kaufen möchte, gibt er
also hier auch einen möglichen Verkaufspreis an (Luca, 1995). Um sicherzustel-
len, daß er in diesem Falle eine Kauftransaktion durchführt, kann Händler 1 jedoch
einen entsprechend hohen Preis verlangen bzw. anbieten oder alternativ einen sehr
engen Spread aufrufen. Eine Preisquotierung am Devisenmarkt erfolgt dabei immer
bis zur vierten Nachkommastelle oder einem Pip“ für den Wechselkurs, hier im

”

Beispiel 1 , 5000 Dollar für einen Euro Bid und 1 , 5010 für einen Euro Ask, was
einem Bid-Ask-Spread von 10 Pips entspricht. Händler 2 hat im Rahmen eines sol-
chen direkten Interdealer-Handels nur die Möglichkeit, eines der Angebote (Bid
oder Ask) anzunehmen oder abzulehnen, eine Verhandlungsrunde über den Preis ist
nicht möglich.11 Da Händler 2 keinen bestehenden Auftrag zum Kauf oder Verkauf
im Euro-US-Dollar-Markt von seinen Kunden erhalten hat, würde eine Annahme
des Ask-Preises aus seiner Sicht dem Eingehen einer spekulativen Position, genauer
gesagt einer Long-Position im US-Dollar/Euro-Markt, gleichkommen.12 Die Ein-
nahme dieser Long-Position für Händler 2 ist jedoch nur dann sinnvoll, wenn er
davon ausgeht die Menge an Euro zu einem Kurs unter 1 , 5010 US-Dollar zu be-
kommen, d.h., auf eine Abwertung des Euro gegenüber dem Dollar spekuliert. Im

Beispiel lehnt Händler 2 jedoch das Angebot von Händler 1 ab, so daß dieser eine
zweite Preisquotierung (mit identischen Bid-Ask-Quotierungen) an einen Broker

(3) abgibt. An diesen Broker wendet sich jedoch auch Händler 3, um den Ankauf
von US-Dollar gegen Euro seines Kunden abzuwickeln. Seine Quotierung ist im

Beispiel durch 1 , 4995 als Bid-Preis und 1 , 5005 als Ask-Preis gegeben. Aus den (in
diesem Falle zwei) vorliegenden Bid- und Ask-Preisen wird der Broker die jeweils
besten Angebote auf jeder Marktseite auswählen, um einen Handel zu realisieren

(4). In der Modellsituation ist der Bid-Preis (1 , 5000 Dollar pro Euro) des Händlers

1 das höchste Gebot zum Ankauf von Euro (oder genauer gesagt zum Verkauf von

Dollar), während der beste Verkaufspreis dem niedrigeren Preis des Händlers 3,
also 1 , 5005 Dollar pro Euro entspricht. Daraus ergibt sich eine mögliche Preis-
spanne von (1 , 5000 , ..., 1 , 5005) Dollar pro Euro, innerhalb der ein Handel über den Broker stattfinden kann. Diese Preisspanne wird vom Broker über das jeweilige

Computersystem an die Händler weitergegeben. Ein Devisenhandel kommt jedoch
erst zustande, wenn sich zwei Händler innerhalb dieser Preisspanne auf einen Preis
zum Tausch von Dollar gegen Euro einigen. Dabei hat jeder Händler zwei Optionen

11 Dies liegt an der technischen Beschaffenheit des computergestützten sog. direkten Interdealer-

Handels, entspricht aber ursprünglich auch der gängigen Konvention im Devisenhandel bei einer

(telefonisch durchgeführten) Transaktion zwischen zwei Händlern ohne Zwischenschaltung eines

Brokers. Siehe hierzu ebenfalls Luca (1995).

12 Weil im Devisenhandel wie erwähnt der US-Dollar die bedeutendste Währung darstellt, wird die

Richtung des Handels immer aus der Dollarperspektive betrachtet. Da Händler 2 bei Annahme des

Ask-Angebots Dollar aufkauft, ergibt sich somit für ihn eine Forderung an US-Dollar gegenüber

Händler 1. Würde er dagegen das Bid-Angebot annehmen, so würde er demzufolge eine Short-

Position im Markt einnehmen.

50

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
zur Verfügung. Er kann entweder den (für ihn ungünstigsten) Preis am Rande der

Preisspanne bezahlen oder je nach Kauf- oder Verkaufsabsicht einen jeweiligen Bid-
oder Ask-Preis innerhalb der Spanne anbieten. Wenn z.B. Händler 1 unbedingt Euro
kaufen will, könnte er sofort zum Preis 1 , 5005 das Geschäft abschließen, wodurch

Händler 3 automatisch seinen gewünschten Verkaufspreis erhält. Umgekehrt könnte

Händler 3 den Verkauf von Euro auch zum niedrigsten Preis innerhalb der Preis-
spanne, also 1 , 5000 Dollar pro Euro abschließen und somit Händler 1 den für ihn
besten Kaufpreis erhalten. Im Beispiel entscheiden sich beide jedoch für die zweite

Option und geben einen Preis in der Mitte der Preisspanne an – der aber immer noch
über ihrer ursprünglichen Quotierung liegt – zu dem sie Dollar gegen Euro kaufen
bzw. verkaufen möchten. Händler 1 gibt ein Ask-Gebot von 1 , 5003 Dollar pro Euro
ab, welches schließlich von Händler 3 angenommen wird (5). Am Ende dieses Han-
delsprozesses hat sich somit ein Dollar-Euro Wechselkurs von et = 1 , 5003 in die-
sem Modelldevisenmarkt zum Zeitpunkt t eingestellt. Da die beiden Händler 1 und

3 im Kundenauftrag gehandelt haben, werden sie die erworbenen Euro respektive

Dollar an ihre Kunden weitergeben, um ihre Handelspositionen auszugleichen(6).13

Faktisch wird Händler 1 somit die erworbenen Euro an den Kunden 1 verkaufen,
allerdings zu einem Preis, der höher liegt als 1 , 5003 Dollar pro Euro und Händler

3 die vom Kunden 2 angebotenen Euro für einen entsprechend niedrigeren Kurs
ankaufen. Dieser sich so ergebende Spread kann als Dienstleistungsgebühr für den

Kunden aufgefaßt werden und determiniert damit den Ertrag eines Devisenhändlers
für die Durchführung eines Devisenhandels im Kundenauftrag.14

Das Beispiel macht den Unterschied zwischen der makroökonomischen Vorstel-
lung des Devisenhandels und der mikrostrukturellen Realität, vor allem im Hin-
blick auf die der dezentralen Marktstruktur geschuldeten Möglichkeit der multiplen

Preisbildung, deutlich. In Anbetracht der Tatsache, daß es in der Praxis für jedes

Währungspaar nicht nur mehrere hundert aktive Devisenhändler gibt, die simul-
tan im Markt aktiv sind, sondern auch mehrere Brokersysteme parallel neben den
direkten Interdealer-Handelsplattformen genutzt werden, ist die Komplexität des

Preisdynamik hier noch um ein Vielfaches höher einzuschätzen. Obwohl im Bei-
spiel der tatsächlichen Transaktion im weitesten Sinne makroökonomisch relevante

Motive zugrunde liegen, da die Initiative hier von den Kunden ausging, wird die

Preisbildung maßgeblich von den Entscheidungen der Devisenhändler determiniert,
die wiederum im Rahmen makroökonomischer Ansätze gänzlich unberücksichtigt
bleiben.15 Die Bedeutung der Interaktion zwischen Kunden, Devisenhändlern und

13 Händler 1 besitzt annahmegemäß in der Ausgangssituation keine US-Dollar, um den Eurokauf
auch abzuwickeln, ebenso wenig wie Händler 3 Euro besitzt.

14 Die Abrechnung der Gebühren eines Devisenankaufs oder -verkaufs erfolgt in der Praxis über
die jeweilige Bank. Ein Beispiel hierfür ist der Ankauf von Sorten in einer Bankfiliale, bei der
üblicherweise ein Aufschlag bzw. Abschlag auf den Kauf bzw. Verkauf von Sorten verlangt wird.

15 Ausgangspunkt des Devisentauschs im Beispiel bildete die Nachfrage nach den entsprechen-
den Devisen von Seiten der Kunden 1 und 2. Als Motiv für diese Nachfrage kommen damit so-
wohl Güterhandelsinteressen z.B. eines international tätigen Unternehmens als auch Finanzanla-
gemotive z.B. für einen Investmentfonds, in Frage. Insofern ist dies grundsätzlich mit der Vorstel-
lung in makroökonomischen Modellansätzen zur Wechselkursentwicklung zu vereinbaren, da dort

Veränderungen des Preises am Devisenmarkt durch fundamentale Faktoren der Außenhandelsbe-

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

51

Devisenbrokern für die Wechselkursbildung sollte demnach integraler Bestandteil
einer theoretischen Modellierung des Devisenmarktes auf mikrostruktureller Ebene
darstellen.

4.1.3 Informationen, Transparenz und Auftragsfluß

Zu einer vollständigen Beschreibung der Praxis des Devisenhandels fehlte in den
vorangegangenen Überlegungen die Charakterisierung des Verhaltens der Markt-
akteure. Von entscheidender Bedeutung ist in diesem Zusammenhang, welche wich-
tigen Parameter den Entscheidungen der einzelnen Marktteilnehmer hauptsächlich
zugrunde liegen und somit den Preisbildungsprozeß antreiben. Jede Interaktion auf

Märkten geschieht aber immer vor dem Hintergrund der herrschenden Informations-
struktur, so daß eine Analyse des Marktverhaltens auf mikrostruktureller Ebene die-
se zwingend berücksichtigen muß. Zu den Aspekten der Informationsstruktur zählen
sowohl zeitliche Restriktionen bei der Informationsverarbeitung und -verbreitung
im Markt als auch die interne und externe Transparenz des Marktprozesses bei
der Interaktion zwischen zwei Marktakteuren.16 Hinsichtlich der externen Markt-
transparenz läßt sich dabei feststellen, daß diese auf Finanzmärkten im Allgemei-
nen und für die Devisenmärkte im Speziellen als äußerst begrenzt angesehen werden
kann.

Da der Devisenhandel über mehrere Kanäle abläuft, wie die schematische Dar-
stellung in Abbildung 4.5 veranschaulicht, ist eine Verfolgung der aktuellen Ent-
wicklung von Angebots-, Nachfrage- und Preisentwicklung, was den zentralen

Bestandteilen des Preisbildungsprozesses in der makroökonomischen Vorstellung
entspricht, bereits für die Händler ausgesprochen schwierig. Diesbezüglich kann
zwischen dem brokergestützten indirekten Interdealer-Handel und dem direkten

Interdealer-Handel aus Sicht der Händler weiter differenziert werden. Denn während
im indirekten Interdealer-Handel für die Händler die Möglichkeit besteht, Informa-
tionen bezüglich der aktuell aufgerufenen Bid- und Ask-Preise, der tatsächlichen

Transaktionskurse sowie deren Entwicklung über die entsprechenden Systeme zu
erhalten, ist dies im direkten Interdealer-Handel nur mit ausgesprochen hohem Auf-
wand möglich (Lyons, 2001).17 Dies resultiert aus der Tatsache, daß die dort ver-
wendeten Systeme den Nutzern (also den Devisenhändlern) keine Informationen
über die getätigten Handelsaktivitäten zur Verfügung stellen, sondern lediglich eine
ziehung zwischen zwei Ländern, die über die Leistungsbilanz und/oder die Kapitalbilanz wirken,
ausgelöst werden.

16 Die interne Markttransparenz betrifft dabei die Möglichkeit der Marktakteure den Handelspro-
zeß nachzuverfolgen, wenn sie nicht direkt an einer Transaktion beteiligt sind, während die externe

Transparenz auf die Möglichkeit der Beobachtung der Handelsprozesse für einen nicht im Devi-
senhandel tätigen Beobachter abstellt.

17 In Brokersystemen werden die aktuell aufgerufenen Ask- und Bid-Quotierungen für jeden Nut-
zer angezeigt, auch wenn er gerade nicht aktiv am Handel teilnimmt. Eine entsprechende Funktion
für den direkten Interdealer-Handel, auch wenn er computergestützt erfolgt, existiert dagegen nicht.

52

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Handel

Dj

Direkte

Preisquotierung

Aufträge

Kunden

D

Wechselkurs-
i
bildung

Preisquotierung
via Brokersystem

Broker

D-i

Abb. 4.5 Schematische Darstellung der dezentralen Struktur des Devisenhandels und zugehörige

Handelssysteme
vereinfachte Form des Telefonhandels darstellen, in der ein bestimmter Händler ein-
en anderen an dieses System angeschlossenen Händler kontaktiert, um eine Trans-
aktion (wie im obigen Beispiel zwischen Händler 1 und Händler 2) durchzuführen.

Nach Abschluß (bzw. Ablehnung) des Geschäfts erfolgt nach außen hin keine In-
formationsweitergabe an Dritte über die Transaktion, so daß ein Händler ledig-
lich aus dem Ask- bzw. Bid-Preis des jeweils mit ihm in diesem Marktsegment in

Verbindung tretenden anderen Händlers Informationen über die allgemeine Markt-
einschätzung gewinnt. Insofern kann bereits die Markttransparenz aus Sicht eines

Marktinsiders am Devisenmarkt durch die dezentrale Handelsstruktur als sehr viel
geringer eingeschätzt werden, als dies bspw. auf einem Aktienmarkt der Fall ist.

Für einen Außenstehenden dagegen ist dieses Informationsdefizit im Vergleich zu
anderen Finanzmärkten noch ungleich größer. Der Grund hierfür liegt darin, daß
nicht nur der Zugang zu den direkten Interdealer-Handelssystemen stark reglemen-
tiert ist, sondern auch der brokergestützte indirekte Interdealer-Handel nur weni-
gen nicht institutionell tätigen (also im Auftrag einer Bank handelnden) Devisen-
marktakteuren offen steht. In diesem Zusammenhang ist nicht zuletzt auch der Un-
terschied zwischen dem Devisenmarkt und anderen Finanzmärkten in Bezug auf
den Grad der Regulierung des Handelsprozesses relevant. Abweichend z.B. von
den Regelungen auf Aktienmärkten besteht bei Devisenmarkttransaktionen keiner-
lei Offenlegungspflicht bezüglich der Partner, des Handelsvolumens sowie insbe-

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

53
sondere des Preises einer Transaktion ex post, die es zumindest mit einer gewissen
zeitlichen Verzögerung ermöglichen würden, eine Bestandsaufnahme der aktuel-
len Marktentwicklungen auf dem Gesamtmarkt vorzunehmen (Lyons (2001, S.56)).

Folglich ist der Devisenmarkt als verhältnismäßig intransparenter Finanzmarkt, für
die Marktakteure (und ganz besonders für Außenstehende) zu charakterisieren, was
sich entscheidend auf den Preisbildungsprozeß auswirkt.

Intransparenz auf Märkten ist im wirtschaftstheoretischen Kontext mit dem Vor-
handensein von Informationsasymmetrien gleichzusetzen und beeinflußt daher das

Marktergebnis maßgeblich. Die Folgen einer asymmetrischen Informationsstruktur
in Märkten sind in zahlreichen ökonomischen Studien dokumentiert.18 Neben dem

Auftreten von Preisdispersionen, also der Existenz mehrerer zeitgleich existieren-
der Preise auf einem Markt, zählen hierzu insbesondere Marktineffizienzen bis hin
zum Marktversagen, wie z.B. in Akerlofs berühmtem Lemon-Dilemma“(Akerlof,

”

1970). Flood (1994) kommt zu dem Ergebnis, daß die intransparente Struktur des

Devisenhandels zu vergleichbaren, wohlfahrtsökonomisch unerwünschten Resulta-
ten führt. Dies macht die Bedeutung der fehlenden Offenlegungspflicht in Kombi-
nation mit der dezentralen Marktstruktur am Devisenmarkt deutlich und damit auch
die Notwendigkeit einer expliziten Berücksichtigung dieser Sachverhalte im Rah-
men einer theoretischen Implementierung des Marktmikrostrukturansatzes.

Vor dem Hintergrund dieser inhärenten Intransparenz des Devisenmarktes und
den damit verbundenen Problemen in Bezug auf den Informationsverarbeitungs-
prozeß der Devisenmarktakteure, stellt sich somit die Frage, von welchen Faktoren
deren Entscheidungsbildung letztlich geleitet wird, um die Informationsasymmetrie
im Markt zumindest ansatzweise zu nivellieren. Da aus Sicht eines Devisenhändlers
ein Trade-Off zwischen den Kosten der Informationsbeschaffung – insbesonde-
re vor dem Hintergrund der bereits angesprochenen zeitlichen Restriktion in der

Entscheidungsfindung – und der Güte der Information besteht, sollte eine geeig-
nete Signalgröße die folgenden Eigenschaften aufweisen: einfache Verfügbarkeit,
schnelle und unmißverständliche Interpretierbarkeit sowie eine hohe Korrelation
zur tatsächlichen Gesamtmarkt- und Marktpreisentwicklung. Offenkundig erfüllen
makroökonomische Fundamentaldaten weder die erste noch die zweite Bedingung

(und wie die vorangegangenen Ausführungen gezeigt haben auch nicht die drit-
te). Daher spielen sie in der Praxis des Devisenhandels, wie Studien durch Befra-
gung von Devisenhändlern wie z.B. Cheung und Wong (2000) sowie Cheung und

Chinn (2001) belegen eine untergeordnete Rolle bei der Entscheidungsfindung von

Devisenmarktakteuren. Eine Variable, die hingegen alle drei Eigenschaften erfüllt,
stellt der sog. Auftragsfluß dar. Die herausragende Bedeutung dieser Variablen als

Informationssignal im Devisenhandel wird dabei u.a. von Lyons (2001) herausge-
stellt. Unter dem Auftragsfluß versteht man in der Praxis der Finanzmärkte die men-
genmäßige Differenz zwischen den Kauf- und Verkaufsaufträgen in einem bestimm-
ten Zeitraum.

18 Zu den bekanntesten zählen die Arbeiten von Akerlof (1970), Salop und Stiglitz (1977) sowie

Salop und Stiglitz (1982), welche die Auswirkung von asymmetrischer Informationsverteilung auf

Gütermarkten analysieren.

54

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Wie in (Lyons (2001), S.6) ausdrücklich herausgestellt, unterscheidet sich das

Konzept des Auftragsflusses vom Handelsvolumen in zwei wesentlichen Aspek-
ten: Zum einen kann der Auftragsfluß mit einem positiven und einem negativen

Vorzeichen versehen sein, während das Umsatzvolumen in einem Finanzmarkt da-
gegen die Summe aller Transaktionen mißt und somit per Definition positiv ist.

Insofern läßt die Ausprägung des Vorzeichens des Auftragsflusses unmittelbare

Rückschlüsse darüber zu, ob eine Auf- oder Abwertungstendenz der Preisentwick-
lung auf einem Finanzmarkt zu erwarten ist, deren Höhe durch die absolute Größe
der Auftragsflußvariablen abgeschätzt werden kann. Zum anderen wird bei der Er-
fassung des Auftragsflusses aufgrund der unterschiedlichen statistischen Erfassung
zwischen einer Kauf- und einer Verkaufsabsicht differenziert, wobei aber im Gegen-
satz zur Messung des Umsatzvolumens nicht nur tatsächlich durchgeführte Trans-
aktionen betrachtet werden, sondern auch solche Angebote, die nicht zum Abschluß
eines Handels geführt haben, wie bspw. die Abgabe eines Ask-Angebots, dem kein
korrespondierendes Bid-Angebot zugeordnet wird. Als Beispiel sei eine Situation
gegeben, in der zehn Kaufangebote (Ask-Quotierungen) für ein Asset abgeben wer-
den und ein Verkaufsangebot (Bid-Quotierung). Die Bid-Quotierung wird dabei an-
nahmegemäß zum besten Kaufgebot korrespondierend auch eine Transaktion nach
sich ziehen, wobei jede einzelne Quotierung ein durchschnittliches Volumen von 10

Mio. US-Dollar aufweist.19 Daraus resultiert ein Gesamtumsatz von genau 10 Mio.

US-Dollar im Markt zu diesem Zeitpunkt, denn es findet genau eine Transaktion mit
exakt diesem Volumen statt. Dem steht aber ein sog. gerichteter Nettoauftragsfluß
von 10 · 10 Mio. US-Dollar - 1 · 10 Mio. US-Dollar = 90 Mio. US-Dollar gegenüber.

Die tatsächliche Beobachtung des Auftragsflusses wird dabei überhaupt erst
durch die Handelsstruktur auf dem Finanzmarkt ermöglicht. So werden z.B. in bro-
kergestützten Handelsplattformen am Devisenmarkt die Kauf- und Verkaufsaufträge
gesammelt und sind somit für die Nutzer dieser Plattform auch sichtbar, was eine

Ableitung des Auftragsflusses in diesem Handelssegment grundsätzlich ermöglicht.

Dies gilt allerdings nur sehr eingeschränkt für den direkten Interdealer-Handel, da
hier potentiell nur tatsächliche Transaktionen betrachtet werden können, in denen
darüber hinaus auch die Initiative zum Handel von einem anderen Händler ausge-
gangen sein muß, was die Anzahl der Beobachtungen im Vergleich zum indirekten

Interdealer-Handel stark reduziert.

Neben dem Auftragsfluß im Interdealer-Handel, kann ein Devisenhändler jedoch
noch einen weiteren Auftragsfluß beobachten, nämlich den aus den Aufträgen seiner

Kunden resultierenden Netto-Kundenauftragsfluß. Da ein Devisenhändler die Kauf-
und Verkaufswünsche der Kunden der ihn beschäftigenden Bank erfüllen muß, wer-
den die entsprechenden Aufträge in seinem Handelsbuch vermerkt und sind somit
für ihn jederzeit abrufbar. D.h., aufgrund der besonderen Struktur des Devisenhan-
dels stellt die Auftragsflußvariable in der Tat eine aus Sicht der handelnden Markt-
akteure leicht verfügbare Information dar, die ebenfalls leicht zu interpretieren ist
und von allen Devisenhändlern schon zur Erfüllung ihrer Kundenaufträge bei ih-
ren Marktentscheidungen herangezogen wird. Somit erfüllt die Auftragsflußvariable

19 Das gewählte Volumen entspricht dabei dem üblichen Handelsvolumen am Devisenmarkt (Ly-
ons, 1995).

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

55
augenscheinlich zwei der drei genannten Kriterien für eine Signalvariable im Devi-
senhandel. Um die fehlende Korrelation zwischen Auftragsfluß und Wechselkurs-
entwicklung aufzuzeigen, sei noch einmal auf die Beispielrechnung verwiesen. Die

Beobachtung eines positiven Auftragsflusses z.B. im brokergestützten Interdealer-

Markt kann aus Sicht eines Händlers, der gar nicht in diesem Segment aktiv ist nur
den Schluß zulassen, daß mehr Käufer für das Asset (den US-Dollar) im Markt-
sind als Verkäufer. Die Motivation für einen Devisenhändler einen Kaufauftrag zu
tätigen kann entweder aus der Befriedigung eines Kundenwunsches heraus erfolgen

(wie im obigen Beispiel bei Händler 1 und Händler 3) oder aus eigenen Spekulati-
onsmotiven resultieren. Letztere weisen jedoch darauf hin, daß ein solcher Händler
einen steigenden Preis des Assets (eine Aufwertung des US-Dollars) erwartet. Die-
ses Spekulationsmotiv kann z.B. aus der Beobachtung der privaten Kundenaufträge
des Händlers oder der Beobachtung des Interdealer-Auftragsflusses in einem ande-
ren Marktsegment (also einem anderen Brokersystem in dem dieser Händler aktiv
ist) entstehen. Obwohl der beobachtende Händler nicht weiß, aus welchen dieser

Motive die jeweiligen Händler agieren, verbindet er mit dieser Beobachtung ein

Verhalten, daß zu einem zukünftig steigenden Marktpreis bzw. eine Aufwertungs-
tendenz des US-Dollars führen wird. Aus der Beobachtung des Auftragsflusses kann
der Händler davon ausgehen, daß nur ein kleiner Teil der Nachfrage nach US-Dollar
zum aufgerufenen Transaktionspreis befriedigt wurde. Insofern besteht für die rest-
lichen Händler, die ihren Kaufauftrag nicht umsetzten können, weiterhin der Be-
darf an US-Dollar, dem zum aktuellen Kurs kein Angebot gegenübersteht. Da ein

Händler gezwungen ist, die Kundenaufträge zu bedienen, ist somit davon auszu-
gehen, daß ein betreffender Händler einen höheren Kaufpreis offerieren wird, um
potentielle Anbieter in den Markt zu locken, was eine Preiserhöhung bzw. Auf-
wertung des Dollars erwarten läßt. An diesem Beispiel zeigt sich sehr eindrucks-
voll die von Lyons (2001) beschriebene Analogie zwischen Nettoauftragsfluß und

Überschußnachfrage bzw. -angebot. Denn ähnlich wie eine Überschußnachfrage zu
einer Preiserhöhung im Markt führt, wird die Beobachtung eines positiven Netto-
auftragsflusses einen Finanzmarkthändler dazu veranlassen, seine Erwartungen über
die zukünftige Preisentwicklung in Richtung einer Preisanpassung nach oben zu re-
vidieren. Damit kann der postulierte positive Zusammenhang zwischen Auftragsfluß
und Marktpreisdynamik aufgezeigt und somit die Bedeutung des Auftragsflusses in
der Mikrostruktur der Finanz- und Devisenmarktpraxis herausgestellt werden. In
welchem Umfang sich diese Charakteristika der Marktstruktur des Devisenmarkts
und insbesondere der Auftragsfluß in einen theoretischen Modellrahmen implemen-
tieren lassen, ist Gegenstand der folgenden Ausführungen.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

Die vorausgegangene Charakterisierung der Handelspraxis am Devisenmarkt macht
deutlich, daß eine Erklärung der Wechselkursentwicklung auf makroökonomischer

Ebene nicht mit den tatsächlichen Marktgegebenheiten zu vereinbaren ist. So wird

56

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
die Wechselkursentwicklung von der Interaktion der (Finanz-)Marktteilnehmer ge-
trieben, deren Entscheidungsfindung im Wesentlichen vom Auftragsfluß am Devi-
senmarkt abhängt. Die Fokussierung auf den Auftragsfluß als maßgebliche Kon-
trollvariablen für die Handelsstrategie eines Devisenmarktteilnehmers ist dabei
der inhärenten Intransparenz des Devisenmarktes geschuldet. Dessen dezentrali-
stische Struktur macht eine exakte Bestimmung des aggregierten Angebots bzw.

der aggregierten Nachfrage für ein Währungspaar zu einem bestimmten Zeitpunkt
unmöglich, so daß eine erhebliche Informationsasymmetrie zwischen den Devi-
senmarktteilnehmern existiert. Die Beobachtung des Auftragsflusses dient dabei
als wichtigste Informationsquelle der Devisenhändler, um den wahren Kurs ab-
zuschätzen und somit seine Preisquotierung festzulegen. Dem Auftragsfluß kommt
somit die Rolle des Universalindikators für die Devisenmarktteilnehmer zu, da er
von allen Marktteilnehmern beobachtet und leicht interpretiert werden kann. Zu-
dem ist die Beobachtung des Auftragsflusses als einzigem Entscheidungsindikator
mit einem wesentlich geringeren zeitlichen Aufwand verbunden, als eine komple-
xe Marktanalyse erfordern würde. Dies stellt – insbesondere vor dem Hintergrund
der hohen Transaktionsgeschwindigkeit und der damit verbundenen Zeitrestriktion

– einen entscheidenden Vorteil für einen Devisenhändler in der Praxis des Finanz-
marktes dar. Der Mikrostrukturansatz versucht, die Preisbildung am Finanzmarkt
unter Berücksichtigung dieser Aspekte formal zu erfassen.

Wie zuvor bereits erläutert gibt es zwei charakteristische Merkmale eines mi-
krostrukturellen Ansatzes der Preisbildung, nämlich die Berücksichtigung der insti-
tutionellen Rahmenbedingungen des betrachteten Finanzmarktes sowie die Struk-
tur der Informationsverarbeitung und -verwertung. Unterschiedliche Modellansätze
lassen sich hinsichtlich dieser beiden Kriterien einordnen und auf den jeweiligen Fi-
nanzmarkt bzw. der untersuchten Fragestellung hin anpassen. Für den Devisenmarkt
unterscheidet Lyons (2001) dabei vier verschiedene Modelltypen zur mikrostruktu-
rellen Wechselkursanalyse. Diese Klassifizierung erfolgt hauptsächlich anhand des
ersten Kriteriums, also den im jeweiligen Modellrahmen unterstellten institutionel-
len Gegebenheiten des Preisbildungsprozesses. Im Folgenden sollen die Charakte-
ristika der in Abbildung 4.6 dargestellten Modellansätze exemplarisch aufgezeigt
werden.

Grundsätzlich eignen sich dabei alle vier in Abbildung 4.6 aufgeführten Ansätze,
um eine mikrostrukturell motivierte Erklärung der Preisdynamik am Devisenmarkt
zu implementieren, auch wenn insbesondere die ersten drei Modellansätze ur-
sprünglich für zentralisierte Bond- oder Equity-Märkte konzipiert wurden. Die Zei-
le Wesentliches Element“ in Abbildung 4.6 gibt dabei an, welches wesentliche

”

Merkmal der im vorangegangenen Kapitel beschriebenen Rahmenbedingungen in
der Praxis des Devisenmarktes in den jeweiligen Ansätzen zusätzlich berücksichtigt
wird. Da die erwähnten Ansätze dabei zumindest konzeptionell aufeinander aufbau-
en, sollen – beginnend mit dem ältesten Mikrostrukturmodell, dem sog. Rational-

Expectations-Ansatz – im Folgenden die Zusammenhänge und Unterschiede zwi-
schen den verschiedenen Modelltypen aufgezeigt und im Hinblick auf ihre Vor- und

Nachteile zur Analyse der Preisdynamik am Devisenmarkt bewertet werden.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

57

Abb. 4.6 Charakteristika von Mikrostrukturmodellen

4.2.1 Rational-Expectations-Modell

Mikrostrukturmodelle, die zu der Klasse der Rational-Expectations-Ansätze zäh-
len, zeichnen sich durch eine im Vergleich zu anderen Modellansätzen sehr einfa-
che Ausgestaltung des Handelsprozesses aus. In der Literatur wird der Rational-

Expectations-Ansatz meist auf Grossman und Stiglitz (1980) zurückgeführt. Al-
lerdings entwickelten sowohl Hellwig (1980) als auch Radner (1979) unabhängig
davon Modelle, die eine ähnliche Preisdynamik beschreiben.20

Im Grundmodell von Grossman und Stiglitz (1980) existieren dabei zwei Anla-
geoptionen, nämlich eine sichere Anlage mit dem Ertrag R > 0 sowie eine unsichere

Anlage mit dem Ertrag u = θ + ε, wobei ε als weißes Rauschen definiert ist. Der Parameter θ wiederum spiegelt den beobachtbaren Teil der Rendite des unsicheren As-
sets wider. Allerdings wird im Modell angenommen, daß diese Beobachtung für alle

Investoren nur unter der Aufbringung der konstanten Kosten c möglich ist, die so-
mit als Kosten der Informationsgewinnung aufgefaßt werden können.21 Diese Mo-
dellierung steckt jedoch gleichzeitig auch den informationstheoretischen Rahmen
dieses Modells ab. Durch den Erwerb von Informationen über θ erlangt ein Inve-
stor einen Informationsvorteil gegenüber anderen Investoren, die c nicht investieren

20 Insbesondere der Ansatz von Radner (1979) enthält eine Reihe wichtiger mathematischer Ergeb-
nisse, u.a. den Existenzbeweis eines Gleichgewichts unter allgemeineren Annahmen als bei Gross-
man und Stiglitz (1980), auf die in späteren Erweiterungen des Rational-Expectations-Ansatzes
zurückgegriffen wird.

21 Insofern kann c z.B. als Kosten für die Durchführung einer Fundamentaldatenanalyse des be-
trachteten Assets interpretiert werden.

58

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
wollen. Die daraus resultierende Informationsasymmetrie spielt eine entscheidende

Rolle in der Ableitung der Preisdynamik für das risikobehaftete Asset im Rational-

Expectations-Ansatz. Der Gleichgewichtspreis P∗ ergibt sich aus der Bedingung

S( P∗) = D( P∗). Sie besagt, daß das Angebot und die aggregierte Nachfrage D( P∗) von informierten und uninformierten Anlegern beim Preis P∗ ausgeglichen sind.

Die Nachfrage nach der unsicheren Anlage hängt wiederum für informierte Anleger
von anderen Variablen ab als für uninformierte. Beide Typen von Anlegern werden
das Asset nur dann nachfragen, wenn der zu zahlende Preis niedriger ist, als der er-
wartete Wert des Assets. Ein informierter Investor kennt dabei den Parameter θ , so
daß seine Erwartung und damit seine Nachfrage maßgeblich von der ihm bekann-
ten Realisation von θ beeinflußt wird.22 Im Gegensatz dazu kann ein uninformier-
ter Investor diese Informationen nicht nutzen, um seine Erwartungen bezüglich des
wahren Wertes des riskobehafteten Assets zu bilden. In einem dynamischen Kontext
über mehrere (diskrete) Perioden hinweg kann er jedoch Erwartungen über die Rea-
lisation von θ bilden, indem er die Preisentwicklung für das Asset beobachtet. Steigt
beispielsweise der Preis für das risikobehaftete Asset von einer Periode auf die
nächste, könnte dies ein Indiz dafür sein, daß informierte Investoren ein hohes θ er-
warten und daher das Asset vermehrt nachgefragt haben. Somit hat die Entwicklung
des Assetpreises Einfluß auf die Nachfrage der uninformierten Investoren und so
letztlich auch auf den zukünftigen Assetpreis.23 Die hierbei unterstellte Erwartungs-
bildung wird so zum maßgeblichen Einflußfaktor für die Preisentwicklung, woraus
sich der Name dieser Modellklasse ableitet. Tatsächlich unterstellt das Modell einen
äußerst hohen Rationalitätsgrad der Akteure, da in jeder Periode ein Update der Er-
wartungen nach dem Prinzip des Bayesianischen Lernens in Bezug auf θ erfolgt.24

Rationale Erwartungsbildung unter Unsicherheit muß zum einen vollständig – also
unter Berücksichtigung aller einem Marktakteur zu einem Zeitpunkt zur Verfügung
stehenden Informationen – erfolgen und zum anderen konsistent im Zeitablauf sein.

Zusammenfassend läßt sich die Preisdynamik dann wie folgt charakterisieren: Die

Nachfrage der informierten Anleger nach dem risikobehafteten Asset DI stellt sich
dar als DI = f ( P|θ ), wohingegen die Nachfrage der uninformierten Anleger DU
durch DU = f ( P|Pt− 1 ...Pt−n) gegeben ist. Da der resultierende Marktpreis in einer Periode t von der aggregierten Nachfrage D( P∗) = DU + DI beeinflußt wird, enthält ein beliebiger Preis Pt−m ∀ 1 < m ≤ n Informationen über θ . Diese Information versuchen die uninformierten Anleger zu herauszufiltern, um aus der Beob-
achtung der Marktpreisentwicklung heraus θ und somit den wahren Wert des Assets
zu bestimmen. Der Gleichgewichtspreis zu einem beliebigen Zeitpunkt t hängt je-
doch zusätzlich von zwei weiteren Parametern ab. Zum einen spielt die Verteilung
zwischen informierten und uninformierten Anlegern im Markt eine wichtige Rol-

22 Auch ein informierter Anleger kennt nicht die Realisation von ε, so daß auch aus seiner Sicht die Gesamtrendite u eine Zufallsvariable darstellt.

23 Mathematisch ausgedrückt wird die Preisentwicklung demnach durch eine Differenzenglei-
chung beschrieben.

24 Zumindest in dieser Hinsicht stellt der Rational-Expectations-Ansatz im Bereich der Mi-
krostrukturansätze keinen entscheidenden Fortschritt zu den makroökonomischen Wechselkurs-
modellen dar.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

59
le. Je höher der Anteil der informierten Anleger λ an der Gesamtzahl der Anleger
ist, desto größer ist c.p. deren Anteil an der Gesamtnachfrage D. Dies hat wieder-
um Rückwirkungen auf die Erwartungsbildung der uninformierten Anleger, denn
je mehr informierte Anleger im Markt handeln, desto informativer sollte die Preis-
dynamik im Hinblick auf die Prognosebildung für θ sein. Plausibel wird dieses

Argument bei Betrachtung des Extremfalls wenn λ sich 1 nähert. In diesem Fall
sind nur sehr wenige uninformierte Händler im Markt vertreten, die mit einer sehr
großen Anzahl informierter Händler interagieren. Die informierten Anleger werden
ihren Informationsvorsprung nutzen, um in den ersten Perioden Gewinne im Han-
del mit den uninformierten Anlegern zu realisieren. In den Folgeperioden können
die uninformierten Anleger ihre Erwartungen über θ aktualisieren. Eine wesentliche

Unsicherheitsquelle bei der Erwartungsbildung über θ der uninformierten Anleger
stellt jedoch die Verzerrung der Gesamtnachfrage durch uninformierte Nachfrager
in der Vorperiode dar. In diesem Extremfall entspricht die Gesamtnachfrage D ≈ DI,
so daß die Verzerrung äußerst gering ausfällt. Dementsprechend sind bei der Erwar-
tungsbildung der uninformierten Anleger E( θ |Pt,..., Pt−n) die Preise der Vorperiode
deutlich informativer im Hinblick auf θ , welches somit genauer aus der Preisdyna-
mik prognostiziert werden kann.

Als letzte wesentliche Determinante des Preisbildungsprozesses ist bislang die

Angebotsseite unberücksichtigt geblieben. Das Angebotsverhalten wird jedoch im

Modell von Grossman und Stiglitz (1980) nicht explizit modelliert. Das Gesamt-
angebot des unsicheren Assets S( P∗) stellt demnach aus Sicht der Nachfrager eine

Zufallsvariable ˜
x dar, so daß die aggregierte Angebotsfunktion durch S( P∗) = ˜ x ge-
geben ist. Die Realisation von ˜
x ist innerhalb einer Periode für uninformierte Anle-
ger zudem nicht beobachtbar, lediglich die Verteilung ist bekannt. Daher bleibt den
uninformierten Anlegern nur die Möglichkeit, die Angebotsentwicklung ex post aus
der Preisentwicklung abzuleiten. Im Umkehrschluß bedeutet dies jedoch, daß ˜
x die

Erwartungsbildung der uninformierten Anleger beeinflußt und somit letztlich die Er-
wartungsbildung über θ erschwert, da eine Preisveränderung für das Asset auch auf
ein verändertes Angebot, also z.B. eine höhere Realisation von ˜
x zurückzuführen
sein könnte. Daher stellt das Angebot im Rahmen der Preisdynamik im Rational-

Expectations-Ansatz eine weitere Störquelle im Erwartungsbildungsprozeß der un-
informierten Anleger dar. Zusammenfassend läßt sich die Preisdynamik in diesem

Modellrahmen dann als Funktion der Parameter θ , λ und ˜ x charakterisieren:

P = f ( θ , ˜ x, λ )

(4.1)

Die Ableitung und insbesondere der Beweis der Existenz eines solchen Gleichge-
wichts ist im Rahmen dieses allgemeinen Modellansatzes jedoch äußerst komplex,
stellt aber die Voraussetzung für weitergehende Analysen dar. In diesem Zusam-
menhang stellt sich u.a. die Frage, ob der dynamisch stochastische Prozeß P( θ , ˜ x, λ ) gegen den erwarteten Fundamentalwert des risikobehafteten Assets E[ u|Ω ] konvergiert – wobei Ω die Informationsmenge zu einem beliebigen Zeitpunkt darstellt –

60

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
und somit die Preisbildung informationseffizient im Sinne von Fama (1970) ist.25

Um quantifizierbare Aussagen über das Verhalten der Preisdynamik zu treffen oder
gar komparativ statische Aussagen – also die Auswirkung der Veränderung eines

Parameters auf die Preisentwicklung – zu überprüfen, bedarf es daher einer weite-
ren Spezifizierung des Modellrahmens, welche allerdings nur durch zusätzliche An-
nahmen zu erreichen ist und somit die Aussagefähigkeit des Modells im Hinblick
auf ihre Praxisrelevanz potentiell beeinträchtigt. Hierzu unterstellen Grossman und

Stiglitz (1980) zunächst eine negative exponentielle Nutzenfunktion für alle Anleger
i (informiert und uninformiert) in Abhängigkeit vom erwarteten Vermögen Wi:

U ( Wi) = −exp( −aWi) mit a ∈ ℜ > 0

(4.2)

Die durch Gleichung (4.2) beschriebene Risikonutzenfunktion beschreibt dem-
nach eine CARA-Nutzenfunktion in Abhängigkeit des Parameters der absoluten Ri-
sikoaversion a > 0 und dem individuellen Vermögen Wi, das sich zusammensetzt
aus:26

Wi = R · Mi + u · Xi

(4.3)

Der Wert des Gesamtvermögens ergibt sich somit für einen beliebigen Anleger
aus der Summe des Wertes der sicheren Anlage R · Mi und der unsicheren Anla-
ge u · Xi .27 Ausgehend von einer Anfangsausstattung ¯

Mi und ¯

Xi von beiden Assets
wird somit ein Entscheidungskalkül bezüglich der optimalen Portfoliowahl aufge-
stellt. Um seinen Anteil an unsicheren Wertpapieren zu erhöhen, muß ein Investor

Anteile des sicheren Assets verkaufen. Aufgrund dieser Substituierbarkeitsbedin-
gung kann die Portfolioentscheidung auch auf die optimale Nachfrage nach dem
unsicheren Asset reduziert werden. Diese läßt sich wiederum aus der Maximierung
des (bedingten) Erwartungsnutzens für einen gegebenen Assetpreis P algebraisch
ableiten. Obwohl alle Individuen annahmegemäß dieselbe Nutzenfunktion besitzen,
besteht jedoch – wie oben erwähnt – ein Unterschied bezüglich der Informationsver-
arbeitung zwischen informierten und uninformierten Anlegern, dem in der Erwar-
tungsbildung Rechnung getragen werden muß. Da informierte Anleger ihre Port-
folioentscheidung unter Kenntnis der Realisation von θ treffen, ist der zugehörige

Erwartungsnutzen bedingt über θ und somit gegeben durch:

EI( U( Wi)) = E( U( Wi) |θ )

(4.4)

Demgegenüber erfolgt die Portfolioentscheidung der uninformierten Anleger un-
ter Berücksichtigung der vorangegangenen Assetpreisentwicklung, so daß der ent-
sprechende Erwartungsnutzen für die uninformierten Anleger gegeben ist durch:

25 Die Fragestellung ob und unter welchen Bedingungen dies der Fall ist, steht im Mittelpunkt der

Analyse von Grossman und Stiglitz (1980).

26 Eine solche Nutzenfunktion impliziert, daß der Grad der Risikoaversion nicht vom Gesamt-
vermögen abhängt, also konstant ist. Daher kommt der Name Constant-Absolut-Risk-Aversion-

Funktion.

27 Die Renditen des sicheren und unsicheren Assets sind dabei mit R ∈ ℜ > 0 bzw. u bezeichnet.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

61

EU ( U( Wi)) = E( U( Wi) |P∗)

(4.5)

Aufgrund der Annahme, daß der Störterm ε als weißes Rauschen definiert wurde,
stellt das Vermögen Wi ebenfalls eine normalverteilte Zufallsvariable dar.28 Unter

Verwendung der besonderen Eigenschaften der CARA-Nutzenfunktion (4.2) ergibt
sich der Erwartungsnutzen für die informierten Anleger daher als:

E( U( Wi) |θ ) = −exp( −a( E( Wi|θ ) − a/ 2 ( Var( Wi|θ )))) (4.6)

Die Darstellung des Erwartungsnutzens in Abhängigkeit des Erwartungswertes
und der Varianz einer normalverteilten Zufallsvariablen stellt einen entscheidenden

Vorteil der negativen exponentiellen Nutzenfunktion dar, der auch in anderen Fi-
nanzmarktmodellierungen genutzt wird.29 Durch Einsetzen von (4.3) und unter Be-
rücksichtigung der ebenfalls aus der white-noise-Annahme“ über ε resultierenden

”

stochastischen Unabhängigkeit zwischen θ und ε entspricht der Erwartungsnutzen
der informierten Anleger dann:

E( U( W

2

2
i) |θ ) = −ex p( −a[ R ¯

Wi + XI( θ − RP) − a/ 2( XI σε )])

(4.7)

Dementsprechend kann der bedingte Erwartungsnutzen eines informierten An-
legers als Funktion des Anfangsvermögens ¯

Wi, des Ertrags der sicheren Anlage R,
vom Preis des risikobehafteten Assets P sowie von der nachgefragten Menge dieses

Assets XI dargestellt werden. Da sämtliche anderen Variablen inklusive des Koeffizi-
enten der absoluten Risikoaversion a aus Sicht der informierten Anleger Konstanten
darstellen, wird der Erwartungsnutzen in diesem Falle einzig über XI optimiert. Die
aufgrund der Konkavität von U ( Wi) hinreichende Bedingung erster Ordnung ergibt
dann nach XI aufgelöst die den Erwartungsnutzen maximierende Nachfragefunktion
der informierten Anleger:

θ − RP

XI =

(4.8)

aσε 2

Die optimale Nachfrage der informierten Anleger hängt somit positiv von der

Realisation von θ und negativ von der Varianz des Störterms ε, der Rendite der si-
cheren Anlage R sowie dem Maß der absoluten Risikoaversion a ab. Während diese

Variablen (mit Ausnahme von θ ) jedoch alle Konstanten darstellen, besteht zwi-
schen dem Preis des unsicheren Assets P und der Nachfrage XI eine gegenseitige

Interdependenz, da XI als Teil der Gesamtnachfrage den stochastisch dynamischen

Prozeß der Preisbildung mitbeeinflußt. Informierte Anleger könnten also ihr Nach-
frageverhalten in einer Periode bewußt anpassen, um so den Preis in der nächsten

Periode zu beeinflussen. Die Auswirkung einer solchen Aktion hängt jedoch ent-
scheidend vom Nachfrageverhalten der nichtinformierten Anleger ab. Deren opti-

28 Aus (4.3) und u = θ + ε folgt, daß Wi eine Linearkombination von ε ist.

29 Das bekannteste Beispiel in diesem Zusammenhang ist die Verwendung dieses Nutzenfunkti-
onstyps im Rahmen des Capital-Asset-Pricing-Modells. Vgl. hierzu u.a. Sharpe (1964) und Mossin

(1966).

62

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
male Nachfrage wird im Gegensatz dazu unter Berücksichtigung der Preisdynamik
gebildet, so daß bei rationaler Erwartungsbildung die durch Gleichung (4.8) be-
schriebene Strategie der informierten Anleger einkalkuliert wird. Somit hängt der

Preisbildungsprozeß von der strategischen Interaktion der beiden Anlegertypen ab.

Diesem Umstand muß jedoch bei der Ableitung der Nachfragefunktion der uninfor-
mierten Anleger Rechnung getragen werden, da die Zielfunktion in Abhängigkeit
der Preisdynamik maximiert wird, was jedoch eine analoge Ableitung der Nachfra-
gefunktion für die uninformierten Anleger erschwert. Grund hierfür ist die Tatsa-
che, daß unter diesen Annahmen der bedingte Erwartungsnutzen in Abhängigkeit
der Preisdynamik weder normalverteilt ist noch die gleichgewichtige Preisdynamik

P∗ stochastisch unabhängig von u ist. Hieraus folgt aber, daß die optimale Anla-
geentscheidung nicht mehr als eine Funktion nur vom Mittelwert und der Vari-
anz des Vermögens abgeleitet werden kann.30 Um dies zu gewährleisten wird als
letzte zusätzliche Annahme ein linearer Zusammenhang bei der Preisbildung in

Abhängigkeit des beobachtbaren Teils des Fundamentalwerts θ und der Realisa-
tion des zufälligen Angebots des unsicheren Assets unterstellt. Dementsprechend
ist die Preisbildung in Abhängigkeit von λ , θ und XS, dem realisierten Angebot, wie folgt charakterisiert:

P( λ , θ , XS) = α 1 + α 2 wλ ( θ,XS)

(4.9)

Dabei faßt der Parameter wλ den Zusammenhang zwischen Preisentwicklung des
unsicheren Assets und der Realisation des Fundamentalwertes θ in Abhängigkeit
vom Angebot und für eine gegebene Zusammensetzung der informierten und unin-
formierten Anleger λ zusammen:

wλ = θ − aσ 2 ε (
λ XS − E( XS))

(4.10)

Daher zeigt wλ , inwieweit der Fundamentalwert des unsicheren Assets aus des-
sen Preisentwicklung abzulesen ist, da in Gleichung (4.10) wλ proportional abhängt
von θ und gemäß Gleichung (4.9) somit auch proportional in die Preisbildung ein-
geht. Der zweite Term auf der rechten Seite von Gleichung (4.10) repräsentiert wie-
derum die Störung des Signals P über den tatsächlichen Fundamentalwert durch
die Unsicherheit bezüglich des realisierten Angebots des Assets ( XS − E( XS)) so-
wie des Störterms ε. Andererseits wird die Qualität des Signals aber auch durch die

Anzahl der im Markt befindlichen informierten Anleger über den Parameter λ be-
einflußt. Je größer die Anzahl der informierten Teilnehmer im Markt, desto größer
ist der Wert von λ . Gleichung (4.10) impliziert daher, daß die Qualität des Signals
der Preisentwicklung für die Prognose des Wertes θ umso besser wird, je mehr
informierte Anleger im Markt sind, da mit steigendem λ der Einfluß der anderen

Störgrößen auf die Preisentwicklung reduziert wird.31 Diese Definition erscheint

30 Anders ausgedrückt stellen die beiden zuvor erläuterten Annahmen die Voraussetzung für die

Existenz derartiger Mittelwert-Varianz-Präferenzen dar.

31 Zu beachten ist, daß Gleichung (4.10) nur für ein strikt positives λ definiert ist. Für den Fall, daß keine informierten Anleger im Markt sind und λ dementsprechend den Wert 0 annimmt, wird w 0 =

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

63
hinsichtlich ihrer ökonomischen Interpretation durchaus plausibel, da der Informa-
tionsgehalt der Preisentwicklung steigen sollte, wenn mehr Anleger über die Reali-
sation von θ informiert sind. D.h., je mehr Anleger die Realisation von θ kennen,
desto stärker nähert sich die Preisentwicklung an θ an und umso informativer – im

Hinblick auf die Ausprägung von θ – wird die Preisbildung aus Sicht der unin-
formierten Anleger. Die Annahme einer linearen Struktur der Preisentwicklung in
wλ sichert jedoch darüber hinaus, daß der über die Preisdynamik bedingte Erwar-
tungsnutzen der uninformierten Anleger über ihr Vermögen ebenfalls normalverteilt
ist, was eine Mittelwert-Varianz-Darstellung des Erwartungsnutzens im Vermögen
uninformierten Anleger WU ermöglicht.

E( U( Wu) |P) =

−exp( −a[ E( Wu|P) − a/ 2 Var( Wu|P)]) =

−exp( −a[ R ¯

W

2
u + XU ( E ( U |P) − RP) − a/ 2 XU Var( u|P)]) (4.11)

Aus Gleichung (4.11) läßt sich analog zum Vorgehen bei den informierten Anle-
gern die optimale Nachfrage der uninformierten Anleger ableiten. Die hinreichende

B.E.O. der Erwartungsnutzenfunktion aufgelöst nach XU ergibt folgende Nachfra-
gefunktion der uninformierten Anleger:

XU ( P∗|P) = E( u∗|P∗( θ , Xs) = P) − RP
a ·Var( u∗|P∗( θ , Xs) = P)

(4.12)

Durch die Gleichungen (4.8) und (4.12) ist damit die Gesamtnachfrage nach dem
unsicheren Asset theoretisch bestimmbar. Allerdings hängt die Nachfrage für bei-
de Typen von λ ab, also dem Verhältnis zwischen informierten und uninformier-
ten Anlegern. Da jedoch ein Anleger zu jedem Zeitpunkt die Möglichkeit hat, von
einem uninformierten Anleger durch die Aufbringung der (Informations-)Kosten c
zu einem informierten Anleger zu werden (wenn er dies für lohnenswert erachtet),
stellt λ eine endogene Variable innerhalb des Modells dar. Daher muß im Rahmen
der Herleitung einer gleichgewichtigen Preisdynamik auch die Veränderung von λ
berücksichtigt werden. Aus den vorangegangenen Überlegungen kann die Gleich-
gewichtsbedingung dann wie folgt spezifiziert werden:

X S = XD = λ XI( Pλ ( θ, x) θ) + (1 − λ ) XU ( Pλ ( θ, x) ,P∗λ) (4.13)

Gleichung (4.13) verdeutlicht noch einmal die unterschiedliche Beliefstruktur für
beide Anlegertypen über die Abhängigkeit der Nachfrage von θ für die informierten

Anleger und der (stochastischen) vergangenen Preisentwicklung P∗
λ für die uninfor-
mierten Anleger. Gleichzeitig hängt die Nachfrage für beide Typen jedoch von der
aktuellen Preisentwicklung Pλ ( θ, x) ab, die wiederum von der Interaktion der beiden Anlegertypen über λ sowie den stochastischen Variablen
x und θ beeinflußt
werden. Von entscheidender Bedeutung ist in diesem Zusammenhang, daß strategi-

X S. Diese Fallunterscheidung ist insbesondere im Hinblick auf die Ableitung der Preisdynamik als allgemeine Gleichgewichtslösung von Bedeutung.

64

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
sche Interaktionen auf zwei Ebenen stattfinden, nämlich zum einen über die Aktion
von einem uninformierten Anleger zu einem informierten zu werden, was sich in
einer Änderung von λ widerspiegelt, und zum anderen über die Möglichkeit der
strategischen Beeinflussung der Preisdynamik von Seiten der informierten Anleger.

Letzteres kann beispielsweise dadurch erfolgen, daß informierte Anleger bewußt
ihre Nachfrage nach dem unsicheren Asset anpassen, um den Informationsgehalt
der Preisdynamik zu senken und sich so Vorteile beim Handel mit uninformierten

Anlegern zu verschaffen.32

Rationales Verhalten der Wirtschaftssubjekte impliziert somit, wie bereits er-
wähnt, daß sich die Preisdynamik als Resultat dieses strategischen Interaktions-
prozesses realisieren muß. Technisch entspricht dies im vorgegebenen Modellrah-
men der Ableitung eines BNE, in dem sowohl die Erwartungsbildung der Individu-
en, insbesondere der uninformierten Anleger, (sequentiell) rational und konsistent
ist als auch die Aktionen aller Anleger (informiert und uninformiert) hinsichtlich
ihrer Informationsmenge optimal, also nutzenmaximierend sind. Vereinfacht ausge-
drückt ist eine Preisdynamik in diesem Modell nur dann konsistent mit den Ratio-
nalitätsannahmen, wenn alle informierten Anleger informiert und vor allem alle un-
informierten Anleger uninformiert bleiben wollen, also ihre Typentscheidung nicht
im Nachhinein bereuen.

Wäre der erwartete Nutzen eines informierten Anlegers strikt größer als der ein-
es uninformierten Anlegers, so bestünde der Anreiz für Letztere, c zu investieren
und ebenfalls informiert zu werden, so daß λ steigt. Gemäß Gleichung (4.9) hätte
dies aber Rückwirkungen auf die Preisentwicklung des unsicheren Assets, was im

Widerspruch zur konsistenten Erwartungsbildung der uninformierten Anleger steht,
wodurch diese Situation kein Bayesianisches Gleichgewicht darstellen kann. Eine
gleichgewichtige Preisdynamik ist aus diesem Grund nur dann gegeben, wenn sich
langfristig eine Situation einstellt, in der sich λ nicht mehr verändert, also alle unin-
formierten Anleger auch dauerhaft uninformiert bleiben, bzw. der stochastische Pro-
zeß P∗
λ zu einer stationären (Normal-)Verteilung konvergiert. Grossman und Stiglitz
beweisen schließlich in einem zweistufigen Vorgehen, daß unter den getroffenen

Annahmen und insbesondere der linearen Struktur des Preisbildungsprozesses für
jede Ausgangssituation ein solcher stationärer Zustand erreicht wird. In der ersten

Stufe wird die Anreizbedingung für ein konstantes λ definiert. Hierzu wird eine-

Fallunterscheidung bezüglich dreier möglicher Szenarien betrachtet. Für den Fall,
daß alle Anleger informiert sind, also λ = 1 gilt, ist Anreizkompatibilität und so-
mit die Konstanz von λ nur gegeben, wenn der erwartete Nutzen informiert zu sein
strikt größer ist als der erwartete Nutzen uninformiert zu sein und zwar unabhängig
von der Preisdynamik P∗
λ . Umgekehrt ist λ = 0 genau dann stabil für alle möglichen

32 Ein Beispiel hierfür wäre eine bewußt niedrige Nachfrage der informierten Anleger in einer

Periode trotz eines relativ hohen (von ihnen beobachteten) θ . Dies würde c.p. eine niedrigere Erwartung der uninformierten Anleger über die Realisation von θ zur Folge haben. Eine solche Strategie ist genau dann sinnvoll, wenn der niedrigere Ertrag in dieser Periode durch höhere Erträge
in den Folgeperioden überkompensiert würde. Möglich wäre dies, wenn der Einfluß dieser Maß-
nahme auf die Erwartungsbildung der uninformierten Anleger länger andauert, also über mehrere

Perioden wirkt.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

65

Preisfolgen P∗
λ , wenn der erwartete Nutzen der uninformierten Anleger strikt höher
ist als der eines informierten Anlegers. Für den (interessantesten) Fall einer ge-
mischten Population von informierten und uninformierten Anlegern im Markt, also

0 < λ < 1, wird angenommen, daß Anreizkompatibilität genau dann besteht, wenn
der erwartete Nutzen für beide Typen identisch ist für alle erdenklichen Preisfol-
gen P∗
λ . Der letzte Fall des sog. Overall Equilibrium“33 Konzepts entspricht im

”

Wesentlichen der Formulierung eines Nash-Gleichgewichts in gemischten Strate-
gien.34 Dabei ist das Vermögen der informierten Anleger in diesem Fall wie folgt
gegeben:

W λ =

I

R( ¯

Wi − c) + [ u − RPλ ( θ, x)] XI( Pλ ( θ, x) θ) (4.14)

Das Vermögen eines uninformierten Anlegers läßt sich wiederum beschreiben
durch:

W λ =

U

R ¯

Wi + [ u − RPλ ( θ, x)] XU ( Pλ ( θ, x) ,P∗λ) (4.15)

Im Wesentlichen besteht somit der Unterschied im Vermögen der beiden Typen
darin, daß die informierten Anleger die Kosten c tragen müssen, dafür aber über
die Beobachtung von θ eine genauere Information über die tatsächliche Rendite
des unsicheren Assets u besitzen als die uninformierten Anleger, die ihre Erwar-
tungen lediglich über die Beobachtung der Preisdynamik P∗
λ bilden können. Durch

Einsetzen dieser Gleichungen in die Nutzenfunktion und unter Berücksichtigung
aller oben beschriebenen Annahmen läßt sich dann der bedingte Erwartungsnutzen
für beide Typen berechnen. Aus der linearen Preisstrukturannahme sowie der Nor-
malverteilungsprämisse ergibt sich für den Quotienten des Erwartungsnutzens der
beiden Typen damit:

E[ U( W λ )]

Var( u∗|θ )

I

= eac

E[ U( W λ )]

Var( u∗|w

U
λ )

(4.16)

Bei der Ableitung dieses Terms wird zum einen auf die Annahme der stocha-
stischen Unabhängigkeit zwischen den einzelnen Zufallsvariablen zurückgegriffen.

Zum anderen wird der Beweis durch die Normalverteilungsannahme über die beiden

Vermögensparameter sowie die lineare Struktur und die Mittelwert-Varianz Darstel-
lung der CARA-Nutzenfunktion vereinfacht.35 Da jedoch aus der Anreizbedingung
für 0 < λ < 1 folgt, daß der Erwartungsnutzen der beiden Typen identisch ist, muß
der Wert dieses Quotienten folglich gleich 1 sein. Dementsprechend hängt der Quo-
tient, neben den Konstanten c und a, maßgeblich von dem Verhältnis der bedingten

Varianzen für die Rendite des unsicheren Assets u∗ für die informierten und unin-
formierten Anleger ab. Der zweite Schritt des Beweises erfolgt dann, indem gezeigt

33 Vgl. Grossman und Stiglitz (1980), S. 398.

34 Ebenso kann man die ersten beiden Fälle in Analogie als Nash-Gleichgewichte in reinen Strate-
gien auffassen.

35 Für die genaue Herleitung des Beweises sei auf Grossman und Stiglitz (1980), S. 405ff. verwie-
sen.

66

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
wird, daß Gleichung (4.16) zum einen eine streng monoton steigende Funktion in λ
ist und zum anderen für die Grenzwerte λ = 0 und λ = 1 der resultierende Funkti-
onswert jeweils kleiner bzw. größer als 1 ist. Aufgrund der strengen Monotonie in λ
existiert somit ein eindeutiges λ , bei dem Gleichung (4.16) und somit die Anreizbe-
dingung für den Fall 0 > λ > 1 und damit für alle drei betrachteten Fälle erfüllt ist.

Somit konvergiert für alle möglichen Ausgangssituationen der stochastische Preis-
bildungsprozeß P∗
λ zu einem stationären Zustand, bei dem das Verhältnis zwischen
informierten und uninformierten Anlegern konstant bleibt, was Ziel des Beweises
war.

Zusammenfassend läßt sich demnach eine Preisdynamik im Modell von Gross-
man und Stiglitz ableiten, die gleichzeitig als Lernprozeß über die uninformierten

Anleger hinsichtlich der Renditeerwartungen eines risikobehafteten Assets fungiert.

Die Tatsache, daß die Preisdynamik als Lernprozeß der Marktakteure innerhalb ein-
es strategischen Interaktionsprozesses beschrieben wird ist das Hauptcharakteristi-
kum des Rational-Expectations-Ansatzes. Die mikrostrukturelle Fundierung wird
aus der Ableitung der individuellen Nutzenmaximierung eines Anlegers offenbar.

Im Gegensatz zu den Modellen der New-open-macroeconomics ist diese jedoch
nicht von makroökonomischen Aspekten geprägt, sondern maßgeblich von der In-
formationsstruktur der Marktteilnehmer (informiert vs. uninformiert) und der stra-
tegischen Interaktion zwischen diesen unterschiedlich informierten Typen. Der Fo-
kus der Preisentwicklung liegt somit auf der Beobachtung des Preisbildungspro-
zesses an sich und wird nicht über Anpassungen auf anderen Märkten abgeleitet.

Die Ableitung und Charakterisierung der Preisdynamik im Rational-Expectations-

Ansatz spiegelt daher zumindest in dieser Hinsicht Abläufe wider, die auch auf

Finanzmärkten zu beobachten sind. Ähnlich wie die uninformierten Anleger im

Modell aus der Preisdynamik versuchen, auf den tatsächlichen Wert eines Assets
zu schließen, wird in der Realität insbesondere im Bereich der sog. Chartanalyse
aus vergangenen Preisentwicklungen die zukünftige Wertentwicklung eines Wert-
papiers abgeleitet.

Freilich sind die Methoden einer solchen Chartanalyse weit weniger anspruchs-
voll, als der im Rational-Expectations-Ansatz unterstellte Lernprozeß, da letzterer
die Preisdynamik u.a. hinsichtlich ihrer Rückwirkungen auf Nachfrageverhalten und

Angebotsschocks hin analysiert, während reine Chartanalyse lediglich eine autore-
gressive Beziehung zwischen Assetpreisen unterstellt. Dennoch ermöglicht es dieser

Ansatz, spekulatives Verhalten der Anleger im Markt als vernunftbestimmte Reak-
tion darzustellen, wodurch Marktanalysen auf einer völlig neuen Ebene ermöglicht
werden. Das Prinzip des Rational-Expectation-Ansatzes ist somit auch im Hin-
blick auf eine finanzmarktorientiertere Betrachtung der Wechselkursentwicklung
anwendbar, wobei der Wechselkurs dem Preis der unsicheren Anlage im Modell-
rahmen entspricht. Ein Beispiel hierfür stellt das Modell von Bacchetta und van

Wincoop (2006) dar, in dem eine vergleichbare Preisdynamik – allerdings unter Be-
rücksichtigung heterogener Beliefstrukturen über makroökonomische Fundamen-
taldaten – abgeleitet wird.36

36 Auf dieses Modell wird am Ende dieses Kapitels noch genauer eingegangen.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

67

Der Rational-Expectations-Ansatz ist jedoch als Erklärungsansatz für die Abläu-
fe am Devisenmarkt nicht uneingeschränkt geeignet, da wesentliche Aspekte der

Praxis des Devisenhandels nicht in den Modellrahmen integriert werden. So bleibt
zum einen die dezentrale Handelsstruktur des Devisenmarkts im Rational-Expec-
tations-Ansatz unberücksichtigt, zum anderen wird der eigentliche Handelsprozeß
zwischen den einzelnen Devisenhändlern nicht explizit modelliert, sondern lediglich
die Preisentwicklung des Assets. Die Zusammenführung von Kauf- und Verkaufs-
aufträgen sowie die Festlegung des Preises für eine bestimmte Transaktion geschieht
durch einen im Modellhintergrund agierenden Marketmaker, der aus nicht definier-
ter Motivation heraus zwar das Marktgeschehen entscheidend beeinflußt, jedoch
nicht als strategischer Spieler ins Marktgeschehen eingreift. Der Begriff des Mar-
ketmakers kann dabei als Personifizierung der sprichwörtlichen unsichtbaren Hand

”

des Marktes“ gesehen werden. In der Praxis des Devisenhandels, wie auch auf den
meisten anderen Finanzmärkten, übernehmen Broker in der Regel die Funktion ein-
es solchen Marketmakers, tun dies aber aus wohldefiniertem (pekuniären) Interesse
heraus und sind außerdem als strategische Spieler im Devisenmarktgeschehen anzu-
sehen. Daher liefert der Rational-Expectations-Ansatz keine Erkenntnisse darüber,
wie Preisanpassungen auf einem (Finanz-)markt umgesetzt werden. Stattdessen
wird implizit unterstellt, daß eine Preisanpassung auf geänderte Angebots- und

Nachfrageverhältnisse im Sinne der Walrasianischen Preissetzung erfolgt. Aus die-
sem Grund werden Modelle auf Grundlage des Rational-Expectations-Ansatz auch
häufig als Implicit Auctioneer Models“ bezeichnet.37 Im Hinblick auf die Bedeu-

”

tung des Marketmakers bzw. Brokers in der Finanzmarktpraxis stellt diese Tatsache
jedoch eine erhebliche Einschränkung dieses mikrostrukturellen Ansatzes dar, was
nicht zuletzt zur Formulierung alternativer Mikrostrukturansätze geführt hat.

4.2.2 Kyle-Modell

Die explizite Berücksichtigung eines strategisch handelnden Marketmakers ist da-
gegen essentieller Bestandteil des Kyle-Modells (Kyle, 1985), das als Grundmo-
dell für die zweite Klasse der Mikrostrukturansätze dient. Als Spieler stehen sich
hier ein informierter Händler, ein risikoneutraler Marketmaker sowie ein nicht stra-
tegisch agierender sog. Noise-Trader gegenüber. Der informierte Händler verfügt
zu Beginn einer Handelsperiode über private Informationen bezüglich der Reali-
sation des Fundamentalwertes eines risikobehafteten Assets. Auf dieser Grundlage
fragt er die Menge
x des Assets nach. Zeitgleich treten neben dem informierten

Händler auch uninformierte Händler – im Folgenden als Noise-Trader bezeichnet

– am Markt auf und geben ihre Mengenquotierung
v ab. Im Gegensatz zum infor-
mierten Händler wird jedoch ihr Verhalten nicht von einem bestimmten Nutzen-
kalkül bestimmt, sondern erfolgt zufällig. Die resultierende Gesamtauftragsmenge
x+ v weist dabei ein negatives Vorzeichen auf, wenn die Verkaufsaufträge für das

37 Vgl. u.a. Lyons (2001).

68

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Asset die Anzahl der Kaufaufträge übersteigt. Daher entspricht
x +
v dem gerich-
teten Netto-Auftragsfluß für das unsichere Asset in der betrachteten Periode. Der
durch den Auftragsfluß ausgedrückte Nachfrage- bzw. Angebotsüberschuß wird in
jeder Periode von einem sog. Marketmaker ausgeglichen. Wie ein Broker sammelt
er Kauf- und Verkaufsaufträge und entscheidet über den jeweiligen Transaktions-
preis. Im Unterschied zu einem Broker in der Finanzmarktpraxis ist ein Marketma-
ker jedoch immer bereit, ein Ungleichgewicht am Markt auszugleichen und damit
einen Marktpreis festzulegen. Im Kyle-Modell wird hierzu angenommen, daß der

Marketmaker über einen unendlichen Vorrat der gehandelten Assets verfügt und
zudem den gesamten Nachfrage- oder Angebotsüberschuß zu einem einheitlichen

Preis bereinigt, also seine Preisquotierung keine Bid-Ask-Spreads beinhaltet. Diese

Preisquotierung

P determiniert den Marktpreis des Assets in der betrachteten Han-
delsperiode und ist im Gegensatz zum Fundamentalwert für alle Marktteilnehmer
beobachtbar. Für den Marketmaker ergibt sich hierbei das Problem, daß er bspw.

bei der Beseitigung eines Nachfrageüberschusses
x +
v > 0 einen ökonomischen

Verlust erleidet, wenn sein gewähltes

P niedriger ist als der Fundamentalwert

F
des Assets. In diesem Fall macht der informierte Händler jedoch einen Gewinn
in Höhe von (

P −

F) ·
x, sofern seine nachgefragte Menge
x > 0 ist. Da der Mar-
ketmaker allerdings weiß, daß der informierte Händler den Fundamentalwert des

Assets vor seiner Quotierung kennt und seine Nachfrage als rationaler Akteur ge-
winnmaximierend wählen wird, liefert die quotierte Menge
x Informationen über die

Realisation von

F. Allerdings beobachtet der Marketmaker lediglich den Gesamt-
auftragsfluß
x +
v , d.h., er kann nicht zwischen den Aufträgen der uninformierten
und der informierten Händler unterscheiden. Der Auftragsfluß stellt daher nur ein
gestörtes Signal für den Marketmaker über den Fundamentalwert des Assets dar,
auf dessen Grundlage er seine Preisstrategie anpassen kann, die somit abhängig ist
vom Verhalten des informierten Händlers. Insofern läßt sich das Kyle-Modell als
ein sequentielles Spiel mit privater Information zwischen dem informierten Händler
und dem Marketmaker sowie den Noise-Tradern als Störkomponente interpretie-
ren. Dabei entspricht die Aktionsmenge der informierten Händler in jeder Periode
der Menge aller möglichen Mengenquotierungen

X ∈ ℜ und die des Marketmaker
der Menge aller möglichen Preisquotierungen

P ∈ ℜ. Der schematische Ablauf des

Handelsprozesses innerhalb einer Zeitperiode t wird in Abbildung 4.7 noch einmal
zusammengefaßt.

Eine optimale Strategie X ∗ für den informierten Händler bzw. P∗ für den Mar-
ketmaker bezeichnet in einem derartigen Spiel demnach einen Handlungsplan, der
die gewählte Aktion vor dem Hintergrund der Rückwirkung auf die Handlungswei-
se des jeweiligen Gegenspielers berücksichtigt, so daß der eigene erwartete Nutzen
maximiert wird. Formal ausgedrückt muß für eine optimale Strategie X ∗ des infor-
mierten Händlers bei gegebener Preisstrategie des Marketmakers P gelten, daß der

Erwartungsnutzen bei der Wahl von X ∗ immer größer oder gleich dem Erwartungs-
nutzen aller anderen möglichen Strategien X ∈

X ist. Da jedoch dem informierten

Händler zusätzlich die Realisation des Fundamentalwertes zum Zeitpunkt seiner

Entscheidung bekannt ist, hängt seine optimale Strategie X ∗ auch von

F ab. Unter

Berücksichtigung der Annahme der Risikoneutralität kann eine optimale Strategie

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

69

Realisation von F

N

Mengenquotierung der
informierten Händler (D )

I

D

D
und der uninformierten

I

-I

Händler (D )

-I

Informationsmenge für

Order-Flow
den Marketmaker (MM)

Preisfestlegung des

Marketmakers

MM

Auszahlung
t

Abb. 4.7 Spielstruktur im Kyle-Modell innerhalb einer Handelsperiode

X ∗ wie folgt beschrieben werden:

E[ πI( X∗, P) |

F = F] ≥ E[ π( X , P) |

F = F]

(4.17)

Dabei entspricht πI der Objektfunktion, also dem Gewinn des informierten Händlers
der, wie zuvor beschrieben, sowohl von der Wahl der Strategie des informierten

Händlers als auch der des Marketmakers abhängt und F der beobachteten Aus-
prägung der Zufallsvariablen

F, also dem Fundamentalwert des Assets. Analog dazu
läßt sich eine optimale Strategie des Marketmakers wie folgt formulieren:

E[ πMM( P∗, X) |
x +
v] ≥ E[ πMM( P , X) |
x +
v]

(4.18)

Von Kyle (1985) wird jedoch vereinfachend angenommen, daß der Marketmaker

Nullgewinne erzielt, was z.B. als Ergebnis eines Bertrand-Wettbewerbs zwischen
verschiedenen Marketmakern ökonomisch gerechtfertigt werden kann. Diese Be-
dingung ist aber genau dann erfüllt, wenn der Marketmaker den Transaktionspreis
exakt gleich dem von ihm (bedingt über seine Beobachtung des Auftragsflusses)

erwarteten Fundamentalwert des Assets wählt. Folglich vereinfacht sich Gleichung

(4.18) zu:

E[ πMM( P∗, X) |(
x +
v)] = E[

F|(
x +
v)]

(4.19)

Ein (durchaus beabsichtigter) Effekt dieser zusätzlichen Annahme liegt darin be-
gründet, daß die optimale Preissetzungsstrategie des Marketmakers somit schwach
informationseffizient im Sinne von Fama (1970) ist, da der vom Marketmaker fest-

70

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
gesetzte Marktpreis unter Berücksichtigung aller öffentlich verfügbarer Informatio-
nen, nämlich dem Auftragsfluß
x +
v ≡ y, genau dem erwarteten Fundamentalwert
entspricht.38 Beide optimalen Strategien sind jedoch abhängig von der Strategie des
anderen Marktteilnehmers, so daß ein Nash-Gleichgewicht in diesem Spiel nur ge-
geben ist, wenn beide Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind, also

E[ πI( X∗, P∗) |

F = F] ≥ E[ π( X , P∗) |

F = F]

(4.20)

sowie

E[ πMM( P∗, X∗) |(
x +
v)] = E[

F|(
x +
v)]

(4.21)

Das Problem ist jedoch, daß der Beweis für die Existenz und insbesondere
die algebraische Ableitung eines solchen Gleichgewichts, wie bereits im Rational-

Expectations-Ansatz, nur unter zusätzlichen Annahmen möglich ist. Grundvoraus-
setzung ist dabei zunächst, daß die Strategien für beide Spieler durch eine ma-
thematische Funktion in Abhängigkeit von den jeweiligen Aktionsräumen sowie
der Strategie des jeweils anderen Spielers darzustellen sind. Analog zum Vorgehen
beim Rational-Expectations-Ansatz wird im Folgenden unterstellt, daß die optima-
len Strategien für beide Spieler als lineare Funktionen beschrieben werden können
und gleichzeitig die Zufallsvariablen

F und
v normalverteilt mit

F ∼ N( p 0 , ε 0)

bzw.

v ∼ N(0 , σ 0) und beiden Spielern bekannt sind. Für die optimale Stra-
tegie des informierten Händlers ergibt sich mit X ∗ = f (

F) = α + β · F =
x so-
mit eine lineare Abhängigkeit der nachgefragten Menge des informierten Händlers
von der Realisation des Fundamentalwertes. Für den Marketmaker wiederum kann

P∗ = f (
x +
v) = μ + λ · y = P abgeleitet werden, was eine lineare Abhängigkeit des vom Marketmaker festgesetzten Transaktionspreises vom realisierten Auftragsfluß
y impliziert. Dabei bezeichnen α, β , λ , μ ∈ ℜ jeweils Konstanten. Ausgehend von
den obigen Gleichgewichtsbedingungen kann unter diesen Voraussetzungen zumin-
dest für das One-Shot-Game ein eindeutiges Nash-Gleichgewicht abgeleitet werden.

Die optimalen Strategien für den informierten Händler und den Marketmaker sind
in diesem Fall charakterisiert durch:

X ∗ = f (

F) = β · (

F − p 0)

P∗ = f (
x +
v) = p 0 + λ (
x +
v)

(4.22)

Beide Strategien beschreiben somit lineare Funktionen von

F bzw.

x +
v = y, wo-

bei α = −( β · p 0), β =

( σ 2 /ε
ε
sind.39 Im Er-

0

0), μ = p 0 sowie λ = 1 / 2

0 /σ 2

0
gebnis gibt der informierte Händler demnach eine positive Mengenquotierung
x > 0
für das unsichere Asset genau dann ab, wenn der Fundamentalwert des unsicheren

38 Dieses Ergebnis ist insbesondere für die weiteren Überlegungen in Kyle (1985) essentiell, spielt
jedoch für die weiteren Überlegungen in Bezug auf den Devisenmarkt keine entscheidende Rolle.

39 Die Ableitung des optimalen Strategienpaares nutzt dabei die (bekannte) lineare Struktur so-
wie die Normalverteilung der Zufallsvariablen aus. Analog zur Herleitung der Preisdynamik im

Rational-Expectations-Ansatz stellt dies die einzige lineare Lösung des Spiels dar, schließt je-
doch mögliche nicht-lineare Lösungen nicht zwangsläufig aus. Für eine genauere Betrachtung

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

71

Assets größer ist als dessen Erwartungswert. Dabei ist die Menge
x umso größer, je
höher die Differenz zwischen Fundamentalwert und Erwartungswert des unsiche-
ren Assets ist und je größer der Quotient zwischen der Varianz des Auftragsflusses
der uninformierten Anleger und der Varianz der Ausprägung des Fundamentalwer-
tes ist. Je größer σ 0 ist, desto schwieriger wird es c.p. für einen Marketmaker aus
dem Gesamtauftragsfluß y =
x +
v auf die Menge des informierten Händlers und da-
mit auf den von ihm beobachteten Fundamentalwert zu schließen, um den Preis der

Transaktion entsprechend anzupassen, was im Endeffekt den realisierbaren Gewinn
des informierten Händlers erhöht. Bemerkenswert ist jedoch, daß der Absolutbetrag
des Auftragsflusses des informierten Händlers c.p. negativ von der Varianz des Fun-
damentalwertes abhängt, da β umso kleiner ist, je größer ε 0 ist. Die Intuition hinter dieser auf den ersten Blick etwas überraschenden Erkenntnis liegt in dem Anreiz
des informierten Händlers begründet, seine Information bezüglich

F vor dem Mar-
ketmaker zu verschleiern. Da die Unsicherheit über die tatsächliche Ausprägung
des Fundamentalwertes mit größerer Varianz zunimmt, ist es für den Marketmaker
bei der Bestimmung des Transaktionspreises umso wichtiger, aus dem Verhalten
des informierten Händlers Informationen über

F abzuleiten. Dadurch, daß Letz-
terer aber seine absolute Kaufs- bzw. Verkaufsaufträge gering hält, ist es für den

Marketmaker deutlich schwieriger, aus dem Gesamtauftragsfluß y den Anteil des
informierten Händlers abzuleiten und damit einen aus seiner Sicht angemessenen

Transaktionspreis zu wählen. Insofern berücksichtigt die optimale Strategie X ∗ des
informierten Händlers die Gewinnchancen aus einer für ihn vorteilhafteren Preis-
setzung des Marketmakers, die durch eine strategisch niedrigere Mengenquotierung
induziert wird. Somit profitiert der informierte Händler von einer größeren Varianz
in beiden Zufallsvariablen, da sich im Nash-Gleichgewicht des One-Shot-Games
der (unbedingte) erwartete Gewinn des informierten Händlers wie folgt ergibt:

E[ πI( X∗, P∗)] = 1 ·

( σ 2 · ε 0)

(4.23)

2

0

Der erwartete Gewinn des informierten Händlers verhält sich also proportio-
nal sowohl hinsichtlich der Unsicherheit über den Auftragsfluß der uninformierten

Händler σ 2 als auch hinsichtlich der Unsicherheit bezüglich der Ausprägung von

F

0
also ε 0. Die Gründe dafür unterscheiden sich jedoch: Während die optimale Strate-
gie X ∗ die Unsicherheit über
v ausnutzt, indem die gehandelte Menge erhöht wird,
ohne daß sich die Marktpreissetzung des Marketmakers zu stark an den wahren Fun-
damentalwert annähert, resultiert der höhere erwartete Gewinn aus der Unsicherheit
über

F aus der zu erwartenden größeren Differenz zwischen Fundamentalwert und

Transaktionspreis, die die c.p. geringere Gesamtmenge
x überkompensiert.

Die optimale Strategie des Marketmakers P∗ wiederum impliziert, daß der von
ihm gewählte Marktpreis letztlich um den Erwartungswert des Fundamentalwertes
des unsicheren Assets p 0 gesetzt wird, wobei ein Preisaufschlag (-abschlag) von
diesem genau dann erfolgt, wenn der Gesamtauftragsfluß positiv (negativ) ausfällt.

sei auf Kyle (1985, S.1319) verwiesen. Zu beachten ist, daß bei Kyle (1985) fälschlicherweise

λ = 2 · ( ε 0 /σ 2) angegeben wird.

0

72

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Das bedeutet, der Marktpreis schwankt in Abhängigkeit des beobachteten Auftrags-
flusses um den unbedingten Erwartungswert von

F. Die Höhe der Anpassung für
einen gegebenen Gesamtauftragsfluß y ist dabei ebenfalls über den Parameter λ von
ε 0 und von σ 0 abhängig, jedoch jeweils reziprok zu dem Proportionalitätsfaktor der
optimalen Nachfrage des informierten Händlers β . Im Ergebnis bedeutet dies, daß
ein Marketmaker einen positiven Nettoauftragsfluß y > 0 nur dann mit einem relativ
geringeren Preisaufschlag beantwortet, wenn gleichzeitig der Anteil der informier-
ten Händler am Gesamtauftragsfluß schwer zu bestimmen ist (großes σ 0) und der

Vorteil der informierten Händler in der Beobachtung des Fundamentalwertes ge-
genüber dem Marketmaker verhältnismäßig gering ist (kleines ε 0).40 Ist dagegen die

Varianz von

F groß und somit der Informationsvorteil der informierten Händler be-
trächtlich und gleichzeitig das Nachfrageverhalten der uninformierten Händler gut
prognostizierbar, ziehen auch geringe Auftragsflußvolumina eine signifikante Prei-
sanpassung nach sich, da der Gesamtauftragsfluß y für den Marketmaker in diesem

Fall einen hohen Informationsgehalt im Hinblick auf die Realisation von

F besitzt.

In letzterem Fall wird somit der tatsächliche Transaktionspreis im Mittel viel näher
am Fundamentalwert liegen als im ersten (Extrem-)Szenario.

Die hergeleitete Strategie P∗ determiniert zwar einen Transaktionspreis auf dem

Markt, eine richtige Preisdynamik wie im Rational-Expectations-Ansatz jedoch läßt
sich nur durch eine permanente Wiederholung des obigen Spiels ableiten. Kyle mo-
delliert daher eine sequentielle Abfolge des One-shot-games innerhalb eines vorge-
gebenen Zeitintervalls t ∈ { 0 , 1 , ..., N}. Innerhalb dieses Zeitintervalls, das man als Handelstag interpretieren könnte – wobei t = 0 dem Zeitpunkt der Handelseröffnung
und t = N dem Handelsschluß des Marketmakers entspricht – finden eine Vielzahl
von Handelsrunden statt, die dem Muster des One-Shot-Games entsprechen. Eine

Handelsrunde beinhaltet demnach jeweils eine Mengenquotierung des informier-
ten Händlers zum Zeitpunkt n,
xn, eine Preisquotierung des Marketmakers
pn so-
wie eine zufällige Festlegung des Auftragsflusses der uninformierten Händler
vn.

Die vom informierten Händler zu Beginn der Handelstages beobachtete Realisa-
tion des Fundamentalwertes

F bleibt dagegen in allen folgenden Handelsrunden
bestehen. Durch die Wiederholung des Spiels verändern sich allerdings sowohl die

Informations- als auch die Aktionsräume der beiden Spieler, so daß bei der Ablei-
tung eines BNE auch die Anforderungen an eine optimale Strategie steigen. Eine
optimale Strategie in einem sequentiellen Spiel mit Unsicherheit impliziert die For-
mulierung einer konkreten Handlungsanweisung auf jeder Stufe des Spiels unter

Berücksichtigung aller möglichen Umweltzustände, die durch die Rahmenbedin-
gungen des Spiels gesetzt sind. Daher sind zunächst diese Rahmenbedingungen,
also die Modellierung der Unsicherheit, zu klären, bevor eine Ableitung der opti-
malen Strategien und der daraus resultierenden Preisdynamik möglich wird.

Den Ausgangspunkt hierfür bildet die zeitliche Differenz bzw. der Zeitraum zwi-
schen zwei beliebigen Handelsrunden innerhalb des Handelsprozessintervalls N

40 Die hohe Unsicherheit beim Verhalten der uninformierten Händler senkt den Informationsge-
halt des Gesamtauftragsflusses und die geringe Schwankung des Fundamentalwertes des Assets
wiederum erhöht die unbedingte Wahrscheinlichkeit, daß die Realisation von

F = F nahe am Mit-
telwert von p 0 liegt.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

73
definiert als Δtn. Im dynamischen Kontext des wiederholten Spiels kann die Ver-
änderung der Zufallsvariablen
vn von einer Handelstransaktion zur nächsten als

Δ vn = vn − vn− 1 definiert werden, wobei Δ vn dann einen stochastischen Prozeß beschreibt, der gewissermaßen dem dynamischen Gegenstück des Schocks
v im One-

Shot-Game entspricht. Das Verhalten der uninformierten Anleger ist somit durch die
stochastische Folge ( Δ
v 1 ,...Δ
vn,..., Δ
vN) determiniert, welche wie im One-Shot-

Game das Verhalten des Marketmakers und damit die Preisdynamik entscheidend
beeinflußt. Um die Strategie des Marketmakers bzw. des informierten Händlers in
diesem dynamischen Modell abzuleiten, bedarf es analog zur Normalverteilungs-
annahme von
v im One-Shot-Game einer Spezifizierung der stochastischen Eigen-
schaften dieses Prozesses. Kyle (1985) unterstellt dazu, daß die Veränderungen der

Nachfrage der uninformierten Händler einem sog. Martingalprozeß folgen, d.h., die
einzelnen Elemente der Folge Δ
vn sind normalverteilt mit einem Erwartungswert
von Null und einer Varianz σvΔtn und insbesondere unabhängig von den vorange-
gangenen Ausprägungen.41

Unter Berücksichtigung dieser Annahmen ergibt sich der Auftragsfluß in einer
beliebigen Periode durch
xn +
vn, der in jeder Periode n beobachtet werden kann.

Da der Marketmaker weiß, daß die Nachfrage der uninformierten Anleger einem

Martingalprozeß unterliegt, kann er ähnlich wie im One-Shot-Game aus dem Auf-
tragsfluß Rückschlüsse auf das Nachfrageverhalten der informierten Anleger ziehen.

Im Gegensatz zum einperiodigen Spiel ist für den Marketmaker aber weniger die
tatsächliche Ausprägung von
xn +
vn in einer Periode relevant, sondern vielmehr die

Entwicklung bzw. Veränderung des Nettoauftragsflusses über die vorangegangenen

Handelsperioden. Je weiter die Entwicklung des Auftragsflusses von der Realisation
eines Martingalprozesses abweicht, desto dominanter ist der Einfluß der informier-
ten Händler am Markt, was wiederum bessere Rückschlüsse auf die private Informa-
tion der informierten Händler über die Realisation des Fundamentalwertes zuläßt.

Daher ist die Preissetzung des Marketmakers in einer beliebigen Handelsperiode
pn
abhängig von allen vergangenen Ausprägungen des Auftragsflusses bis zu dieser

Periode:

pn = f [( x 1 + v 1)( x 2 + v 2) ..., ( xn + vn)]

(4.24)

Da der Marketmaker in jeder Handelsperiode einen Marktpreis
pn festlegt, de-
terminiert die Folge [
p 1 ,
p 2 ,...,
pn] =

P die Preisdynamik im sequentiellen Kyle-

Modell. Aufgrund der in Gleichung (4.24) beschriebenen Informationsstruktur in-
nerhalb des Teilspiels kann der Prozeß

P als Lernprozeß in Abhängigkeit von der

Entwicklung des Auftragsflusses interpretiert werden, was eines der zentralen Merk-
male in der zuvor diskutierten Praxis des Handels an Finanzmärkten darstellte und
somit den mikrostrukturellen Charakter des Kyle-Modells widerspiegelt. Aus spiel-
theoretischer Sicht stellt der Vektor

P die gesuchte Preissetzungsstrategie des Mar-
ketmakers für das Gesamtspiel dar. Analog läßt sich ein vergleichbarer Strategie-

41 Eine Braunsche-Bewegung beschreibt allgemein eine unendliche mathematische Folge zt, für
die gilt: E[ zt |zt− 1 ,zt− 2 ,... ] = zt− 1. Insofern werden bei der Erwartungsbildung gewissermaßen alle weiter zurückliegenden Ausprägungen ausgeblendet. Siehe hierzu u.a. Greene (2003), S.262.

74

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
vektor

X für den informierten Händler definieren, wobei die einzelnen Elemente

xn entsprechen, so daß [
x 1 ,
x 2 ,...,
xn] =

X ist. Die Nettonachfrage des informierten

Händlers in jeder Handelsperiode n hängt dabei sowohl von der Realisation des

Fundamentalwertes des Assets

F als auch von den Aktionen des Marketmakers,
ausgedrückt durch die Preisdynamik [
p 1 ,
p 2 ,...,
pn− 1], ab, so daß gilt:

xn = f [ p 1 , p 2 ,..., pn− 1 ,

F]

(4.25)

Die durch Gleichung (4.25) beschriebene Struktur des Entscheidungsproblems
des informierten Händlers in jedem Teilspiel macht deutlich, daß ein informierter

Händler seine nachgefragte Menge hinsichtlich der Rückwirkungen auf den Trans-
aktionspreis im Zeitablauf kontrolliert. Insbesondere existiert ein möglicher Trade-

Off aus Sicht des Händlers im Hinblick auf einen Gewinn in einer bestimmten

Periode i gegeben durch πi = (

F −
pi) ·
xi und dem Gewinn über den gesamten

Handelszeitraum ΠN = ∑ N (

F −
p
i=1
i) ·
xi. Liegt bspw. der Fundamentalwert des As-
sets deutlich über dem Transaktionspreis in Periode n − 1, so kann ein informierter

Händler den Gewinn in Periode n erhöhen, indem er seine Nachfrage
xn sehr hoch
wählt. Auf der anderen Seite erhöht dies aber den Informationsgehalt des Gesamt-
auftragsflusses für den Marketmaker in der Periode n, so daß dieser den Transakti-
onspreis erhöht und damit die Gewinnspanne (

F −
pi) in folgenden Handelsrunden
i = ( n + 1 ,..., N) senkt. Handelt der informierte Händler stattdessen kleinere Volumina, so könnte die Preisanpassung von Transaktionspreis und Fundamentalwert
langsamer voranschreiten, so daß sich zumindest kumuliert höhere Gesamtgewin-
ne erzielen ließen, insbesondere in Abwesenheit eines Diskontfaktors.42 Aus die-
sen Überlegungen läßt sich dann die Gleichgewichtsbedingung für den informierten

Händler im sequentiellen Kyle-Modell wie folgt ableiten:

E( ΠN|

P,

X ) ≥ E( ΠN|

P,

X ) ∀ ( X, X ) ∈ Ω

(4.26)

Eine optimale Handelsstrategie

X zeichnet sich folglich dadurch aus, daß der er-
wartete Gesamtgewinn des informierten Händlers größer (oder mindestens genau-
so groß) ist als bei jeder anderen verfügbaren Strategie

X aus der Aktionsmenge

Ω unter Berücksichtigung der Preissetzungsstrategie des Marketmakers

P. Diese

Bedingung entspricht prinzipiell der in Gleichung (4.22) ausgedrückten Optima-
litätsbedingung des One-Shot-Games, ist aber ungleich komplexer, da

X gemäß

Gleichung (4.25) eine Handlungsanweisung für jede Handelsperiode n ∈ N umfaßt.

Analog kann dann die Gleichgewichtsbedingung aus Sicht des Marketmakers als
dynamische Version der Informationseffizienzbedingung des One-Shot-Games aus-
gedrückt werden:

E(

F|(
x 1 +
v 1) , ..., (
xn +
vn)) =
pn ∀ n ∈ N

(4.27)

Ein Gleichgewicht im sequentiellen Kyle-Modell impliziert somit, daß der Mar-
ketmaker in jeder Handelsperiode n ∈ N den Transaktionspreis
pn gemäß seiner über

42 Eine Diskontierung der Teilspielgewinne in ΠN erscheint insofern unangebracht, als es sich um Transaktionen innerhalb eines Handelstages handelt.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

75
den Auftragsfluß bestimmten bedingten Erwartung hinsichtlich des Fundamental-
wertes des unsicheren Assets

F festlegt, so daß alle Elemente des gleichgewichti-
gen Preissetzungsstrategievektors

P = [
p 1 ,
p 2 , ...,
pn] diese Bedingung erfüllen, also
in jedem Teilspiel die Preissetzung schwach informationseffizient ist. Ebenso wie
im One-Shot-Game des Kyle-Modells und auch im Rational-Expectations-Ansatz
erfordert die Herleitung eines Gleichgewichts zusätzlich eine Beschränkung der

Struktur der Strategien

P∗ und

X ∗, indem eine lineare Abhängigkeit bei der ge-
genseitigen Berücksichtigung der Aktionen des jeweils anderen Spielers unterstellt
wird. Dementsprechend sind sowohl die Handelsstrategie des informierten Händlers
als auch die Preissetzungsstrategie des Marketmakers jeweils linear in den Aktions-
parametern
pn und
xn für alle Handelsperioden n ∈ N. Konkret wird die Mengenquo-
tierung des informierten Händlers in einer beliebigen Handelsperiode beschrieben
durch:

xn = xn− 1 + βn(

F −
pn− 1) Δtn

(4.28)

Gleichung (4.28) faßt somit alle Vorüberlegungen zusammen. Die Nachfrage des
informierten Händlers hängt unmittelbar von der Nachfrage in der Vorperiode ab,
wodurch Gleichung (4.28) zu einer Differenzengleichung 1. Ordnung wird. Dies
spiegelt den oben erwähnten Trade-Off zwischen kurz- und langfristiger Gewinn-
maximierung wider. Zudem ist die Mengenquotierung abhängig von der Differenz
zwischen Fundamentalwert und Transaktionspreis, wobei Letzterer auf das Verhal-
ten des Marketmakers zurückzuführen ist und über den konstanten Parameter βn
linear in die Entscheidung des informierten Händlers eingeht. Die Variable βn stellt
dabei einen Gewichtungsfaktor im Hinblick auf die Ausnutzung einer Fehlbewer-
tung des Assets dar. Einen wichtigen Aspekt stellt letztlich die Abhängigkeit der

Handelsstrategie von Δtn dar, also der zeitlichen Differenz zwischen zwei Han-
delsrunden. Gleichung (4.28) impliziert, daß das Handelsvolumen des informierten

Händlers c.p. steigt, wenn zwischen zwei Handelsrunden eine größere Zeitspanne
liegt, also die Handelsintensität am Markt verhältnismäßig gering ist. Ähnlich kann
die Preisquotierung des Marketmakers beschrieben werden durch:

pn = pn− 1 + λn( xn + vn)

(4.29)

Auch die Preissetzungsstrategie des Marketmakers in jeder Periode n ∈ N be-
schreibt eine Differenzengleichung 1. Ordnung, da die Preissetzung einen dynami-
schen Prozeß darstellen soll. Ebenso gehen die Aktionen des informierten Händlers
xn über den Parameter λn linear als Bestandteil des Gesamtauftragsflusses in die

Preisquotierung jeder Periode mit ein. Die Variable λ ist dabei als Gewichtungsfak-
tor des Auftragsflusses für die Preissetzung zu interpretieren. Die durch die Glei-
chungen (4.28) und (4.29) vorgegebene Entscheidungsstruktur wird dann als com-

”

mon knowledge“ angesehen.

In einem Bayesianischen Spiel ist jedoch, wie bereits angedeutet, nicht nur der

Aktionsraum der Spieler zu definieren, sondern auch die Beliefstruktur der Spieler
zu bestimmen. Dabei ergibt sich für den informierten Händler die Unsicherheit über
den Zustandsraum in einer beliebigen Handelsperiode hinsichtlich seines zu erwar-

76

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
tenden Gewinns und für den Marketmaker hinsichtlich der Realisation des Funda-
mentalwertes

F. Da sich die Beliefstruktur in einem sequentiellen Spiel mit Unsi-
cherheit endogen im Modell ergibt, muß diese für jedes Teilspiel angepaßt werden.

Sie ist folglich Bestandteil der Lösungsmenge des Spiels.43 Unter den zuvor ge-
troffenen Annahmen hinsichtlich der Verteilung der Nachfrage der uninformierten

Händler sind insbesondere zwei Parameter von entscheidender Bedeutung, nämlich
die dynamische Entwicklung des bedingten Erwartungswerts des Gewinns des in-
formierten Händlers

E(
πn| p 1 ,..., pn− 1 ,

F) = αn− 1(

F − pn− 1)2 + δn− 1

(4.30)

sowie die bedingte Varianz der Realisation des Fundamentalwerts des Assets aus

Sicht des Marketmakers:

Σn = Var[

F|( Δ
x 1 + Δ
v 1) , ..., ( Δ
xn + Δ
vn)]

(4.31)

Die Gleichungen (4.30) und (4.31) stellen somit die letzten noch fehlenden Bau-
steine dar, um eine konsistente dynamische Beliefstruktur abzuleiten, welche Vor-
aussetzung für die Existenz eines BNE ist. Während es sich bei Gleichung (4.31)

jedoch lediglich um eine Definition – wenn auch mit großer ökonomischer Be-
deutung – handelt, stellt Gleichung (4.30) eine letzte essentielle Annahme in der

Struktur des Kyle-Modells dar, da der erwartete Gewinn des informierten Händlers
hier quadratisch abhängt von der Differenz zwischen Fundamentalwert und Trans-
aktionspreis der Vorperiode. Diese Erwartungsbildung ist in jeder Periode konsi-
stent mit der Informationsstruktur des Spiels, denn der informierte Händler kennt
zum Zeitpunkt seiner Mengenquotierung lediglich den Transaktionspreis der Vor-
periode, da er vor der Preissetzung des Marketmakers handelt. Die quadratische

Form von Gleichung (4.30) ist wiederum konsistent mit der Gewinnmaximierungs-
bedingung in Gleichung (4.28), da die Bedingung erster Ordnung zu Maximierung
des erwarteten Gewinns – der Objektvariablen des informierten Händlers – eine
lineare Abhängigkeit von der Differenz des Fundamentalwerts und des Transakti-
onspreises der Vorperiode impliziert. Dies ist aber gleichzeitig die Voraussetzung
dafür, daß die unterstellte lineare Struktur in der Mengenquotierung
xn in jedem

Zeitpunkt Ausdruck rationalen, also nutzenmaximierenden Verhaltens ist und so-
mit überhaupt Bestandteil eines Nash-Gleichgewichts sein kann. Ein PBE wird so-
mit gemäß den Gleichungen (4.28), (4.29), (4.30) und (4.31) maßgeblich durch
die Parameter αn, δn, βn · Δtn, Σn, λn charakterisiert. Dabei stellt Σn, wie aus Gleichung (4.31) ersichtlich ist, die über den kumulierten Auftragsfluß bedingte Vari-
anz des Fundamentalwertes dar. Diese ist aber gemäß der Preissetzungsstrategie des

Marketmakers identisch mit der Varianz der Abweichung des Transaktionspreises
vom Fundamentalwert in jeder Periode n ∈ N, da der Marketmaker den Marktpreis
pn entsprechend seiner bedingten Erwartung über den Fundamentalwert setzt. Der

Parameter Σn stellt somit einen Maßstab für den Informationsgehalt des Preisset-
zungsprozesses dar, weil ein niedriges Σn dazu führt, daß der Marketmaker bessere

43 Für eine genauere Definition eines PBE sei u.a. auf Vega-Redondo (2003), S. 117ff. verwiesen.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

77

Rückschlüsse auf den Fundamentalwert

F des Assets aus dem Auftragsfluß ziehen
kann.44 Daher besteht eine direkte Beziehung zwischen der Veränderung von Σn
und der Informationseffizienz der Preisdynamik. Um letztlich die Existenz eines
eindeutigen Gleichgewichts nachzuweisen muß gezeigt werden, daß die Gleichge-
wichtsbedingungen (4.26) und (4.27) unter Berücksichtigung der Annahmen aus
den Gleichungen (4.28) - (4.31) zu jedem Zeitpunkt erfüllt sind und gleichzeitig
die Variablen αn, δn, βn · Δtn, Σn, λn eindeutig bestimmbar sind für alle möglichen

Anfangszustände, also zu Beginn eines Handelstages. Tatsächlich läßt sich zeigen,
daß eine solche Lösung nicht nur existiert, sondern sich auch durch die Lösung des
folgenden linearen Differenzengleichungssystems 1. Ordnung ergibt:

αn− 1 =

1

4 λn(1 − αnλn)

(4.32)

δn− 1 = δn + αnλ 2 σ 2 Δ
n
u
tn

(4.33)

βnΔtn = 1 − 2 αnλn

2 λn(1 − αnλn)

(4.34)

β
λ
nΣn
n =
σ

(4.35)

u

Σn = (1 − βnλnΔtn) Σn− 1

(4.36)

Eindeutig lösbar ist dieses Gleichungssystem jedoch nur unter der zusätzlichen

Bedingung, daß ausgehend von einer beliebigen Ausgangsvarianz Σ 0 λn(1 −αnλn) > 0 gilt sowie unter der Annahme, daß λN = δN = 0 ist.45 Die Herleitung dieses

Beweises ist äußerst rechenintensiv und soll an dieser Stelle nicht nachvollzogen
werden.46 Intuitiv wird dabei zunächst, wie in einem sequentiellen Spiel üblich,
durch Rückwärtsinduktion die optimale Antwortfunktion des informierten Händlers
gemäß der Gewinnmaximierungsbedingung (4.28) unter Berücksichtigung der Er-
wartungswertstruktur (4.30) und unter Verwendung der linearen Preissetzungsregel

(4.29) ermittelt und gezeigt, daß diese ebenfalls eine lineare Struktur aufweist.

Nimmt man diese optimale Strategie des informierten Händlers als gegeben an, kann
man unter Verwendung der Markteffizienzbedingung für die Preissetzung des Mar-

44 Um dieses Argument zu veranschaulichen sei angenommen, daß Σn = 0 ist. In diesem Fall
würde der Marketmaker aus dem kumulierten Auftragsfluß die exakte Realisation des Fundamen-
talwertes, also die private Information des informierten Händlers herauslesen. In diesem Fall würde
jedoch der Transaktionspreis gemäß seiner Preissetzungsregel immer dem Fundamentalwert ent-
sprechen und somit keine Preisveränderung stattfinden, was einer Varianz von 0 für den Transakti-
onspreis entspricht.

45 Die letzte Bedingung gewährleistet, daß der erwartete Gewinn des informierten Händlers in der

Periode N +1 gleich 0 ist, also sich nach Ende des Handelstages keine weiteren Profite erwirtschaften lassen. Diese Annahme verhindert u.a. daß die Gleichungen (4.32) und (4.34) nicht definiert
sind.

46 Für Interessierte sei hier auf Kyle (1985), S. 1324-1326 verwiesen.

78

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
ketmakers und der Preissetzungsstruktur (4.29) die dazu komplementäre Gleich-
gewichtsstrategie ableiten. Das algebraische Ergebnis dieser Beweisführung resul-
tiert in den Gleichungen (4.32) - (4.36).47 Abschließend muß jedoch noch gezeigt
werden, daß das durch (4.32) - (4.36) definierte Gleichungssystem eine eindeutige

Lösungsmenge besitzt. Unter den zuvor beschriebenen zusätzlichen Annahmen, daß
λn(1 − αnλn) > 0 und λN = δN = 0 ist dies möglich.48

Das so abgeleitete dynamische Gleichgewicht des Kyle-Modells charakterisiert
letztlich nicht nur die optimalen Strategien des informierten Händlers und des Mar-
ketmakers sowie deren Erwartungsbildung, sondern insbesondere auch die gesuchte

Preisdynamik. In diesem Zusammenhang von besonderer Bedeutung ist dabei die
dynamische Entwicklung der Parameter λn sowie Σn. Während λn als Indikator der Preissensitivität in Abhängigkeit vom Handelsvolumen – gemessen am Gesamtauftragsfluß – angesehen werden kann, spiegelt die Entwicklung von Σn, wie bereits
gezeigt, den Informationsgehalt der Preisdynamik im Markt im Hinblick auf den
tatsächlichen Fundamentalwert wider. Insofern lassen sich aus diesen beiden Para-
metern entscheidende Rückschlüsse auf die Eigenschaften der Preissetzung auf ein-
em Finanzmarkt gewinnen. Bedarf es beispielsweise eines relativ großen Handels-
volumens
xn +
vn, um eine bestimmte Preisveränderung Δ pn zu generieren, so wird
dem betreffenden Finanzmarkt eine große Markttiefe zugesprochen. Gemäß Glei-
chung (4.29) ist dies genau dann der Fall, wenn λn verhältnismäßig klein ist. Da die

Eigenschaft einer hohen Markttiefe eng verbunden ist mit dem (weit geläufigeren)

Begriff der Marktliquidität, wobei ein liquider Markt eine hohe Markttiefe aufwei-
sen sollte, läßt die Entwicklung von λn im Zeitablauf nicht zuletzt Rückschlüsse auf
die Entwicklung dieser Marktliquidität zu. Da eine hohe Marktliquidität mit ein-
em niedrigen Wert für λn einhergeht, ist die Marktliquidität somit c.p. umso höher,
je höher σu, also die Aktivität der uninformierten Händlers und desto geringer der

Zeitabstand zwischen zwei Handelsrunden Δtn und βn ist. Was den Informationsge-
halt der Preisdynamik – ausgedrückt durch Σn – angeht, so impliziert das Gleichge-
wicht im Kyle-Modell in Gleichung (4.36), daß diese im Zeitablauf monoton anstei-
gend ist, da für positive Werte von βn, λn und Δtn (1 − βnλnΔtn) < 1 ist und somit die Varianz Σn im Zeitablauf immer kleiner wird. Daher weicht der Transaktionspreis im Zeitablauf im Mittel immer weniger vom tatsächlichen Fundamentalwert
des Assets ab, der Handelsprozeß wirkt demnach also stabilisierend in Bezug auf
die Preissetzung des Marketmakers. Interessanterweise gilt jedoch auch am Ende
der Handelsperiode immer noch, daß ΣN = 0 ist und somit der Endtransaktions-
preis in der Regel nicht dem Fundamentalwert des Assets entsprechen wird. Auf
den ersten Blick scheint dies ein Widerspruch zur Annahme der (semi-starken) In-
formationseffizienz ausgedrückt in Gleichung (4.27) zu sein. Dies ist aber nur dann
der Fall, wenn zum Ende der Handelsperiode die Realisation des Fundamentalwer-
tes eine öffentlich beobachtbare Variable werden würde. Da dies im Kyle-Modell
jedoch nicht unterstellt wird, entspricht die Informationsmenge des Marketmakers
lediglich der akkumulierten Entwicklung der Preisdynamik im Markt, so daß eine

47 Dabei werden insbesondere bei der Ableitung der Gleichungen (4.35) und (4.36) die Annahmen
über die Entwicklung der Zufallsvariablen vn als Martingalprozeß ausgenutzt.

48 Der Beweis wird letztlich mit Hilfe eines vollständigen Induktionsarguments erbracht.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

79

Abweichung des letzten Transaktionspreises PN vom Fundamentalwert des Assets

F mit den Annahmen durchaus vereinbar ist.49 Nichtsdestotrotz stellt sich bei der

Interpretation der resultierenden Preisdynamik die Frage, wie groß ΣN > 0, also
der mittlere Fehler der Preissetzung, tatsächlich ist. Eine Antwort auf diese Frage
kann gefunden werden, wenn die zeitdiskrete Modellierung des dynamischen Han-
delsprozesses auf eine zeitstetige Version angewandt wird. Der wesentliche Unter-
schied zur diskreten Version besteht dabei in der Annahme, daß sämtliche Modell-
parameter als stetige und differenzierbare Funktionen der Zeit über dem (stetigen)

Intervall t ∈ T = [0 , 1] beschrieben werden können. So verändern sich bspw. die

Differenzengleichungen der Quotierungsstrategien des informierten Händlers bzw.

des Marketmakers (4.28) und (4.29) lediglich zu folgenden Differentialgleichungen
in t:

dx( t) /d( t) = ˙ x( t) = β ( t)(

F − p( t))

(4.37)

d p( t) /d( t) = ˙ p( t) = λ ( t)( dx( t) + dv( t)) (4.38)

Der Unterschied zwischen Gleichung (4.28) und (4.37) besteht also nur darin,
die Veränderung der nachgefragten Menge des informierten Händlers
xn −
xn− 1
in der diskreten Variante als Ableitung nach der Zeit ˙
x( t) aufzufassen, welche je-
doch ebenfalls linear abhängig von der Differenz des Fundamentalwertes und des

Transaktionspreises ist. Gleiches gilt analog auch für die Preissetzungsstrategie
des Marketmakers in den Gleichungen (4.29) und (4.38). Somit unterstellt Kyle

(1985) in der stetigen Variante des Modells implizit die gleichen Verhaltensmu-
ster der Marktakteure wie im zuvor betrachteten zeitdiskreten Modellrahmen.50

So läßt sich zusammen mit der stetigen Version der Gewinnmaximierungsbedin-
gung ein Gleichgewicht in diesem modifizierten Kyle-Modell als Lösung eines

Differentialgleichungssystems analog zu (4.32) - (4.36) ableiten. Für den Parameter

Σ( t) ergibt sich dabei folgende Beziehung:

Σ( t) = (1 −t) Σ 0

(4.39)

In der zeitstetigen Variante des Kyle-Modells wird demnach die Preisbildung wie
in der diskreten Betrachtung effizienter im Zeitablauf, d.h., mit steigendem t wird

Σ( t) kleiner. Am Ende der Handelsperiode entspricht der Transaktionspreis P( T) hier aber exakt dem Fundamentalwert des Assets, da Σ ( T ) = 0 wegen t = T = 1.

Aus ökonomischer Sicht ist dieses Ergebnis somit positiver zu bewerten, als dies in
der diskreten Variante des Kyle-Modells der Fall war, da es bedeuten würde, daß
die Preisdynamik am Ende zu einer Fundamentalwertpreissetzung führt, der Han-
delsprozeß an sich also alle privaten Informationen im Endeffekt zu öffentlichen

49 Entscheidend für die Validität des Gleichgewichts ist letztlich lediglich die Tatsache, daß der

Marketmaker keinen erwarteten Verlust aus den Transaktionen erleidet. Tatsächlich werden die

(erwarteten) Gewinne des informierten Händlers auf Kosten der uninformierten Händler und nicht
des Marketmakers erzielt.

50 Dieses Vorgehen vernachlässigt somit ebenfalls die Möglichkeit nicht-linearer Strategiekombi-
nationen, worauf allerdings auch explizit hingewiesen wird. Vgl. Kyle (1985), S.1327.

80

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Informationen macht. Weil darüber hinaus die Unterschiede in den Ergebnissen der
beiden Ansätze verhältnismäßig unbedeutend sind, liefert die zeitstetige Betrach-
tung des Kyle-Modells einen wichtigen Mehrwert bei der Betrachtung der Preisset-
zung auf einem Finanzmarkt.51 Auf der anderen Seite fällt aber die Interpretation
des zeitstetigen Modells ungleich schwerer, weil es hier keine Handelsrunden im
klassischen Sinn gibt. Die (zeitdiskrete) Abfolge von Mengenquotierung des in-
formierten und der uninformierten Händler auf der einen und der daran anschlie-
ßenden Preissetzung des Marketmakers auf der anderen Seite entspricht hingegen
in vielerlei Hinsicht der Handelspraxis an den Finanzmärkten. Daher erscheint die
zeitdiskrete Modellierung des Kyle-Modells sehr viel eher geeignet zu sein, das

Finanzmarktgeschehen zu charakterisieren, als die zwar mathematisch genauere,
aber weniger greifbare zeitstetige Modellierung.

Dieses Dilemma kann jedoch ansatzweise gelöst werden, indem eine Grenzwert-
betrachtung des zeitdiskreten Modells für Δt → 0 vorgenommen wird. Da Δt als

Zeitspanne zwischen zwei Handelsperioden im diskreten Modell definiert ist, spie-
gelt eine solche Grenzwertbetrachtung einen Markt wider, in dem die Transakti-
onsdichte ausgesprochen hoch, also die Anzahl der Handelsrunden innerhalb eines

Handelstages entsprechend groß ist und im Grenzfall gegen unendlich geht. Das

Ziel eines solchen Vorgehens besteht dabei darin, eine Konvergenz der Ergebnis-
se des diskreten Modells – ausgedrückt durch die Differenzengleichungen (4.32)-

(4.36) – zu den Ergebnissen des zeitstetigen Modells aufzuzeigen. Tatsächlich ge-
lingt es Kyle (1985), dies zu bestätigen, obgleich in der Beweisführung einige
zusätzliche Beschränkungen hinsichtlich der Allgemeinheit der Lösung getroffen
werden müssen.52 Dennoch ist dieses Konvergenzresultat aus ökonomischer Sicht
bemerkenswert, läßt sich daraus doch schließen, daß in einem sehr aktiven Markt,
gemessen an der Anzahl der Handelsrunden bzw. Preisanpassungen innerhalb eines

Handelstages, ein größerer Teil der privaten Information des informierten Händlers
in den tatsächlichen Transaktionspreis einfließen wird. Mit anderen Worten stellt
also die Anzahl der Transaktionsrunden einen wesentlichen Faktor für die Effizienz
der Preisdynamik im Kyle-Modell dar.

Die Grenzwertbetrachtung des zeitdiskreten Kyle-Modells ermöglicht es somit,
die Charakteristik der Preisdynamik noch genauer zu spezifizieren und Ungereimt-
heiten bei der Interpretation, gerade im Hinblick auf die Anwendung des Modells
als Ansatz zur Erklärung des Finanzmarktgeschehens, auszuräumen. Faßt man die

Ergebnisse des Kyle-Modells von der Betrachtung des One-Shot-Games bis hin zu
der Grenzwertbetrachtung des wiederholten Spiels zusammen, so kann festgehal-
ten werden, daß die resultierende Preisentwicklung eine Vielzahl von Merkmalen
aufweist, die gemeinhin als finanzmarkttypisch angesehen werden. Dies beginnt

51 Zu den wenigen signifikanten Abweichungen zählt u.a. die Tatsache, daß der erwartete Gewinn
des informierten Händlers tendenziell höher ist als in der diskreten Variante.

52 Die wesentliche Problematik der Grenzwertbetrachtung liegt dabei in der Betrachtung der

Lösung am Ende der Handelsperiode, also für t = N = 1, da hier nicht für alle Gleichungen des Gleichungssystems (4.32)-(4.36) die Annahme der Stetigkeit erfüllt ist und damit auch keine Differenzierbarkeit gegeben ist. Für Details zur Lösung dieses Problems und der weiteren Be-
weisführung sei auf Kyle (1985, S.1332-1333) verwiesen.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

81
bei der Modellierung der institutionellen Struktur des Handelsprozesses, der von
der Interaktion zwischen (unterschiedlich) informierten Händlern und Brokern be-
stimmt wird, wie dies auch in der Finanzmarktpraxis der Fall ist. Im Unterschied
zum Rational-Expectations-Ansatz wird dabei die Preissetzung explizit als Ent-
scheidungsvariable des Marketmakers bzw. Brokers modelliert. Als Hauptorientie-
rungsgröße dient dem Marketmaker dabei der Gesamtauftragsfluß, der wiederum
eine strategische Komponente in Form der Mengenquotierungen der informierten

Händler und eine zufallsbestimmte Komponente durch das Nachfrageverhalten der
uninformierten Händler besitzt. Im Rahmen der Lösung des wiederholten Spiels
zwischen informiertem Händler und Marketmaker gelingt es ferner, eine theore-
tisch fundierte Beziehung zwischen bestimmten Marktparametern im Hinblick auf
allgemeine Finanzmarkteigenschaften wie Markttiefe, Marktenge, Marktanpassung
sowie Marktliquidität aufzuzeigen.53 Da diese Markteigenschaften eine wichtige

Rolle in den Verhaltensheuristiken für die Entscheidungsbildung der Finanzmarkt-
akteure in der Praxis spielen, stellt deren funktionale Darstellung einen wesentlichen

Beitrag des Kyle-Modells in der Erklärung des Finanzmarktgeschehens dar. Letzt-
lich kann aus der Konvergenz des zeitdiskreten zum zeitstetigen Modellergebnis
geschlossen werden, daß der im Kyle-Ansatz postulierte Transaktionsprozeß eine

Preisdynamik widerspiegelt, in der mit jeder zusätzlichen Handelsrunde der Markt-
preis auch einen graduell ansteigenden Anteil privater Informationen widerspiegelt,
bis hin zur vollständigen Einpreisung der privaten Information des informierten

Händlers durch den Marketmaker im Falle (unendlich) vieler Handelsrunden. Daher
beschreibt die Preisdynamik im Kyle-Modell eine Effizienz, die über die schwache

Informationseffizienz deutlich hinausgeht. Auf der anderen Seite werden im Kyle-

Modell konkrete Bedingungen aufgezeigt, unter denen die Preissetzung eben nicht
diesen Informationsgehalt besitzt und Abweichungen zwischen Fundamental- und

Marktpreis zu erwarten sind.

Insgesamt stellt das Kyle-Modell im Vergleich zum Rational-Expectations-An-
satz einen Fortschritt im Rahmen eines mikrostrukturellen Erklärungsansatzes der

Preisentwicklung auf Finanzmärkten dar, da die modellierte Handlungsabfolge vie-
le Parallelen zum realen Finanzmarktgeschehen aufweist. Hierzu zählen vor allem
die Modellierung eines Brokermarktes und seine Abhängigkeit von der Entwick-
lung des Nettoauftragsflusses, die Einbeziehung der Handelsfrequenz in die Model-
lanalyse sowie der gleichzeitigen Begrenzung des für die Marktteilnehmer relevan-
ten Zeithorizonts ihrer Entscheidungen durch die Festlegung eines abgeschlossenen

Zeitintervalls, auf das die Interaktion beschränkt ist.54 Letzteres wird durch die in
der Finanzmarktpraxis häufig beobachtbare Tendenz von Händlern, ihre Positionen
am Ende eines Handelstages auszugleichen, belegt. Andererseits werden aber auch
im Kyle-Modell einige maßgebliche Charakteristika des Handels an Finanzmärkten
ausgeblendet. Hierbei ist insbesondere das Fehlen von Spreads bei den Quotierun-
gen des Marketmakers zu nennen. Dies stellt, zusammen mit der Annahme, daß

53 Zu der Erläuterung dieser in der Finanzmarktliteratur gebräuchlichen Marktcharakteristika sei
auf Kyle (1985) verwiesen.

54 Im zeitdiskreten Fall erfolgt dies über die Einteilung in Perioden, während es im stetigen Fall
endogenisiert durch den Parameter Δt in die Analyse mit einfließt.

82

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
ein Marketmaker im Gegensatz zu einem normalen Broker im Finanzmarktalltag
immer eine Preisquotierung abgeben muß, einen wesentlichen Schwachpunkt des

Kyle-Modells im Hinblick auf dessen mikrostrukturelle Fundierung dar. Ein eng
damit zusammenhängendes Problem ergibt sich bei einer Anwendung des Kyle-

Modells auf den Devisenmarkt. Die im Kyle-Modell unterstellte Handelsstruktur
entspricht nicht bzw. nur zum Teil den institutionellen Rahmenbedingungen des De-
visenhandels, da zum einen kein Interdealer-Handel möglich ist und zum anderen
eine über den Marketmaker definierte zentralistische Marktstruktur impliziert wird,
die im Widerspruch zur dezentralen Marktorganisation in der Praxis des Devisen-
handels steht. Abgesehen davon erweist sich das Kyle-Modell jedoch sehr wohl als
vielversprechender Ansatz zu einem besseren Verständnis der Preisentwicklung auf
den Finanzmärkten und gerade im Vergleich zum Rational-Expectations-Ansatz als
erheblich realitätsnäher.

4.2.3 Glosten-Milgrom-Modell

In einem sehr ähnlichen institutionellen Rahmen wie das Kyle-Modell angesiedelt
stellt der Ansatz von Glosten und Milgrom (1985) eine dritte Klasse von Mi-
krostrukturansätzen dar. Der wesentliche Unterschied des Glosten-Milgrom-Mo-
dells zum Kyle-Modell besteht darin, daß ein Marketmaker Bid-Ask-Spreads an-
stelle der einheitlichen Preisfindung im Kyle-Modell für seine Preisquotierungen
fordert. Damit begegnet dieser Modellansatz einem der oben angeführten Probleme
des Kyle-Modells. Denn die Verwendung von Bid-Ask-Spreads stellt in der Praxis
des Handels am Finanzmarkt nicht nur eine übliches, sondern auch ein wichtiges In-
strument bei der Entscheidungsfindung der Händler dar. In diesem Zusammenhang
spielen Spreads – neben dem gewichteten Auftragsfluß – ebenfalls als Signalgröße
bei der Erwartungsbildung eine Rolle.

Um Bid-Ask-Spreads zu berücksichtigen, muß jedoch die Handelsstruktur im

Vergleich zum Kyle-Modell angepaßt werden. Glosten und Milgrom (1985) orien-
tieren sich dabei maßgeblich an Copeland und Galai (1983). Wie im Kyle-Modell
werden als Akteure ein risikoneutraler Marketmaker, ein ebenfalls risikoneutraler

Händler mit privaten Informationen über die Realisation eines unsicheren Assets

V
sowie ein uninformierter Händler betrachtet, der aus reinen Liquiditäts- und nicht
aus Spekulationsgründen eine Währung an- oder verkauft. Im Gegensatz zum Kyle-

Modell werden die Noise-Trader dabei aber auch entscheidungstheoretisch model-
liert, wobei sie darüber hinaus als risikoneutral angesehen werden. Die Spielstruk-
tur unterscheidet sich im Vergleich zum Kyle-Modell informationstheoretisch nur
wenig. Die unsichere Anlage unterliegt einer beliebigen Verteilungsfunktion mit
einem Erwartungswert E(

V ) = μ ≥ 0 und einer Varianz Var(

V ) = σ 2 > 0. Er-
wartungswert, Varianz und die genaue stochastische Verteilung der Zufallsvaria-
blen

V sind öffentliche Informationen zu Beginn einer Handelsperiode, genau wie

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

83
im Kyle-Modell.55 Allerdings wird die Realisation von

V zu einem unbestimm-
ten Zeitpunkt T 0 öffentlich verfügbar und zwar unabhängig von der Preisdynamik
in diesem Modell.56 Insofern ist die Informationsasymmetrie zwischen informier-
tem Händler und den anderen Marktakteuren im Glosten-Milgrom-Modell ein zeit-
lich genau begrenztes Phänomen, während zumindest in der zeitdiskreten Version
des Kyle-Modells Fundamentalwert und Marktpreis auch am Ende der Handelspe-
riode in der Regel nicht identisch sind und die öffentlich verfügbare Information
auf die Entwicklung der Preisdynamik begrenzt ist.57 Dieser Unterschied in der

Informationsstruktur ist nicht zuletzt der Tatsache geschuldet, daß das Hauptau-
genmerk des Glosten-Milgrom-Ansatzes nicht in der Ableitung der Preisdynamik
bzw. deren Eigenschaften auf einem Finanzmarkt an sich liegt, sondern der Existenz
und Beschaffenheit von Bid-Ask-Spreads. Analog zum Kyle-Modell wird auch im

Glosten-Milgrom-Modell davon ausgegangen, daß ein Marketmaker Nullgewinne
erwirtschaftet und gleichzeitig jede beliebige Menge an Wertpapieren bereitstellen
bzw. ankaufen kann. Daher fallen aber auch keine Inventarhaltungskosten durch ein
unausgeglichenes Auftragsbuch – also daß mehr Ask als Bid-Aufträge oder um-
gekehrt in einer Handelsperiode ausgeführt werden – an, wodurch folglich keine

Rechtfertigung für die Erhebung eines Spreads von Seiten des Marketmakers abge-
leitet werden kann.58 Die Existenz eines Bid-Ask-Spreads wird vielmehr als optima-
le Preissetzungsstrategie des Marketmakers bei der Interaktion mit unterschiedlich
informierten Händlern abgeleitet, so daß die unterstellte Informationsasymmetrie
ursächlich für das Auftreten von Spreads im Glosten-Milgrom-Modell ist. Der Han-
delsprozeß folgt dabei folgendem Schema: Eine Handelsrunde beginnt mit einer

Preisquotierung des Marketmakers. Dabei legt er sowohl einen Ask-Preis, für den
ein Händler eine Einheit des unsicheren Assets vom Marketmaker erwerben kann,
als auch einen (niedrigeren) Bid-Preis fest, zu dem ein Händler eine Einheit des ri-
sikobehafteten Wertpapiers an den Marketmaker verkaufen kann und die Differenz
zwischen Ask- und Bid-Preis den Spread des Marketmakers angibt. Die vereinfa-
chende Annahme, daß jede Transaktion, sei es ein Kauf oder Verkauf, aus Sicht des

Marketmakers genau eine Einheit des Assets umfaßt ist dabei weniger restriktiv, als
dies auf den ersten Blick erscheinen mag, da in der Praxis der Finanzmärkte typi-

55 Der einzige Unterschied zwischen den beiden Modellansätzen in Bezug auf die Annahmen
über das unsichere Asset besteht letztlich darin, daß im Ansatz von Glosten und Milgrom keine
explizite Verteilungsfunktion angenommen wird. Im Kyle-Modell dagegen war die Zufallsvariable

V normalverteilt, was für die Herleitung des Gleichgewichts auch von essentieller Bedeutung war.

56 Dies stellt eine Verallgemeinerung des Modells von Copeland und Galai (1983) dar, wo im Un-
terschied hierzu die private Information unmittelbar nach einer Handelsrunde öffentlich verfügbar
wird.

57 Die Vorstellung hinter dieser Modellierung im Ansatz von Glosten und Milgrom (1985) besteht
darin, daß im Laufe der Handelsaktivität eine Information bspw. in Form eines Geschäftsberichts
bekannt wird, die exakte Rückschlüsse auf die Realisation von

V zulassen.

58 Die Existenz von Bid-Ask-Spreads in Folge von Inventarkosten, also der Risikokosten bei der

Haltung von Übernachtrisiken, wird in einer Vielzahl von Papieren theoretisch diskutiert, u.a. in

Ho und Stoll (1981) und Garman (1976). Für die Bedeutung von oligopolistischen oder monopo-
listischen Marktstrukturen in Bezug auf Bid-Ask-Spreads sei u.a. auf Copeland und Galai (1983),

S. 1461ff. verwiesen.

84

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
scherweise der Aufträge eines Händlers ein vorgegebenes Volumen umfassen. Inso-
fern kann dieses normale Handelsvolumen einer Transaktion hier als Einheitsgröße
interpretiert werden.59 Nach der Preisquotierung des Marketmakers findet eine In-
teraktion jeweils nur mit einem Händler statt, der entweder zum Bid-Preis an den

Marketmaker eine Einheit des Assets verkauft oder zum Ask-Preis eine Einheit des

Assets erwirbt. Dabei weiß der Marketmaker nicht, ob der Händler informiert oder
uninformiert ist, er kennt aber die zustandsabhängige Verteilung zwischen den bei-
den Händlertypen. Das bedeutet, ein Marketmaker kennt die Wahrscheinlichkeit,
mit der ein informierter bzw. ein uninformierter Händler zu ihm kommt, wobei die-
se Wahrscheinlichkeit nicht deterministisch und unveränderlich sein muß, sondern
abhängig von der Preisdynamik sein kann, die dann einen Bestandteil der Belief-
struktur des Spiels darstellt.60 Ein Händler besitzt überdies die Möglichkeit, zur
gegebenen Preisquotierung überhaupt nicht zu handeln, wenn ihm dies vorteilhaft
erscheint. Dies ist genau dann der Fall, wenn der erwartete Nutzen einer Trans-
aktion sowohl beim Verkauf des Assets zum Bid-Preis als auch beim Kauf zum

Ask-Preis negativ aus der Sicht des Händlers ist. Spieltheoretisch ist eine Handels-
runde somit als ein sequentielles Spiel zwischen dem Marketmaker auf der ersten

Stufe und den Händlern auf der zweiten Stufe darstellbar. Dabei ist die Aktions-
menge des Marketmakers gegeben durch die Wahl eines Ask-Preises A ∈ ℜ+ und
eines Bid-Preises B ∈ ℜ+ mit A ≥ B, während die Aktionsmenge eines Händlers
durch kaufen zu A , verkaufen zu B und nicht handeln bestimmt ist. Die Abfolge dieser Spielsequenz wiederholt sich bei jeder neuen Preisquotierung des Marketmakers bis zum Zeitpunkt T 0, wenn die private Information der informierten Händler
öffentlich wird und somit die Informationsmenge aller Marktakteure identisch ist.

Die daraus resultierende Preisdynamik wird dabei als common knowledge“ ange-

”

sehen, d.h., jeder Marktakteur kennt sowohl die Entwicklung der Preisquotierungen
als auch die Entscheidungen der Händler in allen vorangegangenen Handelsrunden,
so daß die Aktionen in jedem vorherigen Teilspiel Bestandteil der Informationsmen-
ge aller Spieler sind.61 Daher kann die Preisdynamik genau wie im Kyle-Modell
zum Update der Beliefs der uninformierten Akteure, also dem Marketmaker und
den uninformierten Händlern, herangezogen werden, wobei die Unsicherheit in die-
sem Modell durch die Verteilung der Händlertypen (informiert vs. uninformiert)

59 Im Devisenhandel beträgt die Standardgröße eines Trades z.B. 10 Millionen US-Dollar. Vgl. die

Ausführungen in Kapitel Zwei. Andere Volumina werden nur äußerst selten gehandelt und wenn,
dann meist nicht im Broker- sondern im Interdealer-Handel.

60 Zustandsabhängig bedeutet also, daß ausgehend z.B. von einer Gleichverteilung der beiden

Händlertypen PI = PU = 0 , 5 in Folge einer Transaktion wie dem Verkauf eines Assets zum Ask-Preis der Marketmaker die Wahrscheinlichkeiten für die nächste Handelsrunde anpaßt, z.B. auf

PI > PU , er also davon ausgeht, daß eine Transaktion zum Ask-Preis tendenziell zu einer höheren Aktivität der informierten Händler führt.

61 Dies entspricht der Vorstellung einer Offenlegungspflicht für getätigte Transaktionen auf dem

Finanzmarkt, die insbesondere auf Aktien- und bestimmten Bondmärkten gesetzlich vorgeschrie-
ben ist. Informationstheoretisch geht die Annahme des common knowledge“ freilich sogar

”

darüber hinaus, da nicht nur alle Akteure diese Informationen besitzen könnten, sondern diese auch
in ihre Entscheidungen einfließen lassen, was in der Finanzmarktpraxis aufgrund der Komplexität
dieser Prozedur allenfalls die Ausnahme darstellen dürfte.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

85
determiniert ist. Die Beliefstruktur der Marktakteure wiederum muß genauso wie
im Kyle-Modell als Bestandteil der Lösung des wiederholten Extensivformspiels in
einem PBE enthalten sein. Formal bedeutet dies, daß die Informationsmengen für
alle Spieler von der Anzahl der Transaktionen abhängt, also als diskrete Funktion
der Zeit aufzufassen sind, wobei freilich Informationsvorteile für die informierten

Händler im Vergleich zum Marketmaker bzw. zu den uninformierten Händlern be-
stehen. Abhängig von dieser Informationsstruktur wählen die Marktakteure ihre op-
timalen Strategien gemäß ihrer Nutzenfunktion. Grundlage der Entscheidungen der

Spieler im Glosten-Milgrom-Modell bildet eine intertemporale Nutzenfunktion in

Abhängigkeit des heutigen Konsums c und des zukünftigen Konsums, der dem Spar-
volumen des Individuums entspricht, was in diesem Modell wiederum gleich dem

Wert der unsicheren Anlage

V multipliziert mit der Anzahl der Anteile x ist. Die
individuelle Präferenzrelation zwischen heutigem und zukünftigen Konsum wird
dabei durch den Diskontierungsfaktor ρ ausgedrückt, so daß

U ( C 0 ,C 1) = c + ρ · x ·

V

(4.40)

ist. Der Parameter ρ unterscheidet sich dabei von Händler zu Händler, ist aber un-
abhängig vom Typ des Händlers.62 Rationales Verhalten der Spieler impliziert, den

Bestand an unsicheren Assets so zu wählen, daß der durch Gleichung (4.40) be-
schriebene Nutzen maximiert wird. Da die Realisation von

V eine Zufallsvariable
darstellt, kann jedoch ex ante lediglich der erwartete Nutzen einer Anlageentschei-
dung maximiert werden. Unter Berücksichtigung der Annahme der Risikoneutralität
sowie der Informationsstruktur kann die optimale Strategie eines Marktakteurs X ∗
in diesem Modell als Funktion des über die jeweilige Informationsmenge Ωt be-
dingten Erwartungswert von

V sowie dem individuellen Diskontfaktor ρ dargestellt
werden:

X ∗ ∈ X = f ( E(

V |Ωt) , ρ,... ) ∀ t ∈ T { 0 , 1 , ..., T 0 }.

(4.41)

Dabei bezeichnet X die Menge aller möglichen Strategien für den jeweiligen

Spieler. Eine optimale Strategie beinhaltet folglich, daß die Marktakteure wie im

Kyle-Modell Erwartungen über die Realisation des unsicheren Assets bilden und
diese Erwartungen gemäß der Preisdynamik anpassen. Dies impliziert u.a., daß der

Kauf bzw. Verkauf des Assets durch einen informierten Händler Rückschlüsse auf
seine private Information bezüglich der Realisation von

V für die anderen Markt-
teilnehmer zuläßt, so daß – wie im Kyle-Modell – durch den Handelsprozeß selbst
ein Abbau der modellinhärenten Informationsasymmetrie stattfinden kann. Konkret
lassen sich auch für diesen sehr allgemeinen Modellrahmen zwei wesentliche Cha-
rakteristika der Preisdynamik ableiten. Zum einen beschreibt die durch die Transak-
tionspreise Pk mit k ∈ T definierte Folge P∗ = ( P 1 , P 2 ,..., Pk) einen Martingalprozeß, bei dem gilt:

62 Letztere Annahme ist für die Ableitung des Gleichgewichts im Modell von Glosten und Mil-
grom von entscheidender Bedeutung. Mit anderen Worten läßt sich aus der Kenntnis von ρ keine

Information im Hinblick auf den Fundamentalwert des Assets gewinnen.

86

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

E[ Pk+1 |Ωk] = E[ E[

V |Ωk+1] |Ωk] = E[

V |Ωk] = Pk

(4.42)

Dies stellt eine Verallgemeinerung des Ergebnisses des Kyle-Modells dar, in dem
die Preisdynamik einem Wiener-Prozeß (bzw. einer Braunschen-Bewegung) folg-
te, also einem Martingalprozeß mit einer Normalverteilung. Zum anderen wird die

Preisfolge – ebenfalls in Analogie zum Ergebnis des Kyle-Modells – im Zeitablauf
informativer, d.h., die Transaktionspreise nähern sich kontinuierlich dem beding-
ten Erwartungswert des unsicheren Assets aus Sicht des informierten Händlers und
entsprechen diesem im Grenzwert, wenn die Anzahl der Transaktionen gegen un-
endlich geht. Mathematisch kann dies über die fast sichere Konvergenz der beding-
ten Erwartungswerte bezüglich der Realisation des unsicheren Assets des Market-
makers – dessen Informationsmenge durch St gegeben ist – und des informierten

Händlers mit der Informationsmenge Ft ausgedrückt werden:63

Pk = E[

V |St] f.s.

−→ E[

V |Ft]

(4.43)

Die angesprochene Analogie zwischen der Preisdynamik im Kyle-Modell und
im Glosten-Milgrom-Ansatz wird deutlich, wenn man dieses Ergebnis unter der
zusätzlichen Annahme betrachtet, daß die informierten Händler die tatsächliche

Realisation von

V = V kennen. In diesem Fall gilt E[

V |Ft] = V ∀ t ∈ T , so daß

Gleichung (4.43) zu
f .s.

Pk −→ V

(4.44)

wird. Dies entspricht jedoch inhaltlich der Lösung des Kyle-Modells in der Grenz-
wertbetrachtung der zeitstetigen Variante, die besagt, daß bei einer unendlich großen

Anzahl von Handelsrunden der Marktpreis mit dem Fundamentalwert des Assets
übereinstimmt. Somit ist also auch im Glosten-Milgrom-Modell die Preisbildung
informationseffizient. Die Tatsache, daß die Preisdynamik im Glosten-Milgrom-

Modell sowie im Kyle-Modell derart ähnliche Charakteristika aufweisen ist bemer-
kenswert, weil die Handels- bzw. Spielstruktur in beiden Ansätzen augenscheinlich
völlig unterschiedlich konstruiert ist.

Allerdings unterscheidet sich die Preisfolge im Glosten-Milgrom-Ansatz von der
des Kyle-Modells dahingehend, daß die Elemente der Preisfolge Pn nicht einheitli-
che Marktpreise angeben, die Überschußangebot und -nachfrage ausgleichen, son-
dern Preisquotierungen des Marketmakers mit einem Bid- und einem Ask-Preis.

Zudem beobachten die Marktteilnehmer nicht wie im Kyle-Modell den Netto-

Auftragsfluß in jeder Handelsrunde, sondern ob ein Händler zum Bid-Preis das As-
set verkauft oder aber zum Ask-Preis gekauft hat. Gleichung (4.44) impliziert ferner,
daß der Spread zwischen Bid- und Ask-Preis mit zunehmender Anzahl der Handels-
runden immer kleiner wird. Der Aufruf eines Spreads dient dabei dem Marketmaker
als Instrument, um seine zu erwartenden Verluste aus dem Handel mit informierten

Händlern beim Handel mit uninformierten Händlern zu kompensieren, die annah-

63 Zum Konzept der fast sicheren Konvergenz sei u.a. auf Greene (2003) verwiesen.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

87
megemäß über die gleiche Informationsmenge wie der Marketmaker verfügen.64 Da
jedoch gemäß Gleichung (4.44) die Informationsasymmetrie durch fortschreitenden

Handel immer weiter abgebaut wird, verschwindet auch der Anreiz des Market-
makers, sich durch Spreads gegen diese abzusichern. Des Weiteren zeigen Glosten
und Milgrom (1985), daß die Spreads c.p. umso größer sind, je besser die Informa-
tion der informierten Händler sowie je größer deren Anzahl im Vergleich zu den
uninformierten Händlern ist. Außerdem hängen die Spreads zudem positiv von der

Preiselastizität der Nachfrage bzw. des Angebots der uninformierten Händler ab.65

Während die beiden erstgenannten Aspekte vor dem Hintergrund des Entschei-
dungsproblems des Marketmakers eine plausible Reaktion auf die damit verbundene
größere Informationsasymmetrie darstellen, verdient die Aussage über die Elasti-
zitäten eine genauere Erläuterung. Die diesem Phänomen inhärente Logik ergibt
sich aus der Tatsache, daß bspw. eine c.p. preiselastischere Nachfrage der aus Li-
quiditätsgründen agierenden (uninformierten) Händler gleichbedeutend mit deren

Akzeptanz eines höheren Ask-Preises für den Kauf einer Einheit des unsicheren As-
sets ist. Umgekehrt gilt dies auch für die Akzeptanz eines niedrigeren Bid-Preises
für den Verkauf des Assets bei c.p. größerer Preiselastizität ihres Angebots. Daher
ist es für den Marketmaker einfacher, einen, gemessen an seinen Erwartungen über
die Realisation von

V , höheren Ask- bzw. niedrigeren Bid-Preis zu veranschlagen,
ohne daß er befürchten muß, einen uninformierten Händler zu diesen Konditionen
von einer Transaktion gänzlich abzuhalten. Die Preiselastizität der Nachfrage bzw.

des Angebots der uninformierten Händler wird dabei maßgeblich durch den indivi-
duellen Präferenzparameter ρ bestimmt. Um dies zu verdeutlichen und gleichzeitig
auch die Preisdynamik des Glosten-Milgrom-Ansatzes genauer zu verstehen sowie
von der des Kyle-Modells abzugrenzen, kann ein erheblich vereinfachtes Spiel be-
trachtet werden, das die oben angeführten Eigenschaften beinhaltet. Dabei werden
insbesondere die Verteilung von

V sowie die Parameter der Informationsstruktur für
die einzelnen Marktakteure konkretisiert.

Es sei daher angenommen, daß die Realisation des unsicheren Assets einer

Bernoulli-Verteilung unterliegt, wobei die möglichen Ausprägungen entweder ein-
en hohen Wert Vh oder einen niedrigen Wert Vn, wobei Vh = Vn ist, ergeben. Die Wahrscheinlichkeit einer hohen Ausprägung sei durch τ = 0 , 5 beschrieben. Diese

Verteilung ist allen Marktteilnehmern bekannt, stellt also eine öffentliche Informati-
on dar. In der ersten Periode des sequentiellen Spiels t = 0 entspricht dieses Wissen
der Informationsmenge eines Marketmakers und eines uninformierten Händlers, auf
deren Grundlage sie ihre Erwartungen hinsichtlich der Realisation von

V bilden. Da-
her entspricht der unbedingte Erwartungswert von

V zumindest in der ersten Periode

64 Dies erfolgt gemäß der Nullgewinnbedingung für den Marketmaker so, daß der erwartete Ge-
winn aus dem Handel mit den uninformierten Anlegern dem erwarteten Verlust aus dem Handel
mit den informierten Händlern entspricht.

65 Der Beweis hierfür basiert, wie auch die Beweise für die Eigenschaften der Preisdynamik im We-
sentlichen auf der Anwendung von Standardsätzen der Wahrscheinlichkeitstheorie, ausgehend von
den Gleichgewichtsbedingungen und den Annahmen über die Informationsstrukturen des Bayesia-
nischen Spiels. Für Details sei auf Glosten und Milgrom (1985), S.80-90 verwiesen.

88

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
auch dem bedingten Erwartungswert für den Marketmaker und den uninformierten

Händler:

E[

V ] = E[

V |Ω 0] = τ ·Vh + (1 − τ) Vn = Vh + Vn

(4.45)

2

Aufgrund der Annahme der Risikoneutralität aller Marktteilnehmer und gemäß
der intertemporalen Nutzenfunktion (4.40) stellt dieser Erwartungswert den zen-
tralen Entscheidungsparameter für die uninformierten Händler und den Marketma-
ker hinsichtlich ihrer Kauf- und Verkaufsentscheidung bzw. ihrer Preisquotierung
dar. Des Weiteren wird für die informierten Händler angenommen, daß sie bereits
in t = 0 die Realisation von

V kennen, so daß ihre Erwartungen bezüglich

V mit

Sicherheit dem tatsächlichen Wert des Assets entsprechen.66 Zur mathematischen

Vereinfachung o.B.d.A. gelte, daß die informierten Händler sowie der Marketmaker
indifferent bezüglich des heutigen und zukünftigen Konsums sind, so daß für sie
ρ = 1 gesetzt werden kann. Die uninformierten Händler dagegen besitzen entweder
eine unendliche Präferenz für heutigen Konsum ( ρ = 0) oder aber eine unendli-
che Präferenz für zukünftigen Konsum ( ρ = ∞). Beide Typen stehen dabei jedoch
mit gleicher Wahrscheinlichkeit als uninformierte Händler dem Marketmaker ge-
genüber. Außerdem sei noch angenommen, daß sich unabhängig von der Preisdyna-
mik immer genauso viele uninformierte Händler wie informierte Händler im Markt
befinden. D.h., die bedingte wie unbedingte Wahrscheinlichkeit, daß der Händler,
der in einer beliebigen Periode t ∈ { 0 ,..., T 0 } eine Transaktion mit dem Marketmaker durchführt, ein informierter Händler ist, beträgt immer p = 0 , 5. Die Struktur
dieser (zugegebenermaßen bis zum Äußersten vereinfachten) Version des Glosten-

Milgrom-Ansatzes ist als Extensivformspiel schematisch in Abbildung 4.8 darge-
stellt.

Dabei wählt auf der ersten Stufe der Marketmaker (MM) sowohl einen Ask-

Preis A als auch einen Bid-Preis B, zu dem er bereit ist, das Asset zu verkau-
fen bzw. anzukaufen. Dabei wird er zufällig entweder mit einem informierten

Händler IH oder aber einem uninformierten Händler zusammengeführt, wobei

Letztere entweder eine unendliche große Präferenz für zukünftigen Konsum be-
sitzen U H∞ oder für heutigen Konsum UH 0. Da dieser Matchingprozeß zufällig
ist, wird dieser spieltheoretisch als Informationsmenge dargestellt. Ein zufällig
ausgewählter Händler entscheidet daraufhin, ob er das Asset entweder zum Ask-

Preis kauft (Aktion AH ), oder aber zum Bid-Preis verkauft (Aktion BH ).67 Die
tatsächlich gewählte Aktion des Händlers kann dabei ebenso wie die vorherige

66 Diese Annahme ist restriktiver als im oben beschriebenen allgemeinen Modell, da ein Informati-
onsvorteil auch darin bestünde, daß die informierten Händler bspw. eine geringere Varianz bei der

Erwartungsbildung über

V aufweisen, also auch nicht die exakte Realisation beobachten können.

Aufgrund der Annahme der Bernoulli-Verteilung von

V kann jedoch private Information nur be-
deuten, daß diese Varianz gleich Null ist. Dies entspricht somit vollends der Informationsstruktur
der informierten Händler im Kyle-Ansatz.

67 Im Gegensatz zum allgemeinen Glosten-Milgrom-Modell wird aufgrund der getätigten An-
nahmen in diesem Fall immer ein Handel stattfinden, so daß die theoretische Möglichkeit des

Nicht-Handelns, ausgedrückt jeweils über nmA und nmB ( nm steht dabei für not meet“), hier

”

vernachlässigt werden kann.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

89

MM

A

B

Informations-

UH

IH UH

UH

IH UH
menge
f

0
f

0
t

H

Aktionsmenge

A

H
nmA

B
nmB

Ergebnis

P ^

H

H

(A, A ),(A, nmA),(B,B ),(B, nmB )

t

`

MM
t 1

T0

P V  V
t

H

N

Abb. 4.8 Schematische Darstellung der vereinfachten Spielstruktur im Glosten-Milgrom-Modell

Preisquotierung von allen Marktakteuren beobachtet werden. Mit der Aktion des

Händlers endet die erste Handelsperiode mit dem für alle beobachtbaren Ergebnis
der ersten Spielstufe {( A, AH) , ( A, nmA) , ( B, BH) , ( B, nmB) }, wobei sich aufgrund des durch die Annahmen bedingten Ausschlusses eines Nicht-Handels diese Menge auf {( A, AH) , ( B, BH) } reduziert.68 Das Spiel setzt sich dann durch eine erneute Preisquotierung des Marketmakers in der zweiten Periode t = 1 fort, bis zur (exogenen) Veröffentlichung der Realisation von

V in t = T 0. In dieser Periode wird annah-
megemäß der Spread verschwinden und sich ein Marktergebnis von PT = V

0
h ∨ Vn
einstellen. Insofern beschreibt das Glosten-Milgrom-Modell ein sequentielles Baye-

68 Da ein Marketmaker die Höhe seiner Preisquotierung kennt, wird im Folgenden das Markt-
ergebnis nicht als Tupel, sondern kurz als AH
t
bzw. BH
t
angegeben.

90

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
sianisches Spiel zwischen dem Marketmaker und den Finanzmarkthändlern mit der
zugehörigen Preisdynamik Pt = {P 0 , P 1 ,..., Pt}.

Ein Gleichgewicht in diesem Spiel verlangt neben der Ableitung der optima-
len Strategie eines jeden Spielers auf jeder Stufe somit auch, daß die gewählten

Aktionen konsistent mit der jeweiligen Erwartungsbildung sein müssen. Analog
zum Vorgehen im Kyle-Modell müssen damit auch im Glosten-Milgrom-Ansatz

Optimalitätsbedingungen formuliert werden, die einem PBE gerecht werden. Da-
bei kann zumindest in dieser Version des Modells insgesamt zwischen drei Typen
von Händlern unterschieden werden: dem informierten Händler, dem uninformier-
ten Händler mit einem Diskontfaktor von ρ = 0 sowie dem uninformierten Händler
mit einem Diskontfaktor von ρ = ∞. Aufgrund der Annahmen ist die Ableitung ein-
er optimalen Strategie für die beiden Letztgenannten naheliegend. So hat ein unin-
formierter Händler mit einem Diskontfaktor von ρ = 0 keinen Anreiz, das Asset zu
kaufen, unabhängig vom Erwartungswert des Assets und dem jeweiligen Ask-Preis.

Da er nämlich zukünftigem Konsum keinerlei Nutzen zuordnet, besitzt er keinen

Anreiz zur Substituierung des heutigen Konsum durch zukünftigen Konsum über
den Ankauf des unsicheren Assets, selbst wenn eine derartige Investition einen po-
sitiven erwarteten Ertrag abwerfen würde.69 Auf der anderen Seite wird ein solcher

Händler immer bereit sein, ein Asset zu jedem Bid-Preis zu verkaufen, selbst wenn
der Bid-Preis unterhalb seiner Erwartungen bezüglich der Ausprägung von

V liegt,
da ihm das Halten des Assets keinerlei Nutzen stiftet. Ein uninformierter Händler,
dessen individueller Diskontfaktor ρ = 0 beträgt, wird daher immer zum Bid-Preis
das Asset an den Marketmaker abgeben. Da dieses Verhalten für alle möglichen Bid-
und Ask-Preise rational ist, stellt dies eine mit seiner Erwartungsbildung konsistente
dominante Strategie des uninformierten Händlers dieses Typs dar. Umgekehrt läßt
sich für den Typ mit dem Diskontfaktor ρ = ∞ ableiten, daß dessen dominante und
erwartungskonsistente Strategie dem Kauf des unsicheren Assets zu jedem Ask-

Preis entspricht. Die Logik hinter diesem Verhalten liegt in der Tatsache begründet,
daß zukünftiger Konsum für einen solchen Anleger viel stärker gewichtet wird als
heutiger Konsum und dadurch eine Substitution durch den Kauf des unsicheren As-
sets solange nutzensteigernd ist, solange Vn > 0 gilt. Zugegebenermaßen kann der

Begriff Diskontfaktor in diesem Zusammenhang als irreführend und ökonomisch
unplausibel angesehen werden, da bereits ein Diskontfaktor ρ > 1 mit der Akzep-
tanz eines negativen realen Zinssatzes gleichzusetzen wäre. Für ρ = ∞ ergäbe sich
dementsprechend sogar ein unendlich negativer Realzins. Dennoch kann ein solches

Verhalten ökonomisch gerechtfertigt werden, wenn man die institutionellen Rah-
menbedingungen des Handels an Finanzmärkten mit einbezieht. Als Beispiel sei
in diesem Zusammenhang ein Devisenhändler genannt, der im Auftrag eines Drit-
ten eine bestimmte Menge an Fremdwährung zur Abwicklung einer internationalen

Gütertransaktion beschaffen soll. Dies ist aus Sicht eines Devisenhändlers völlig un-
problematisch, solange die möglichen Kosten dieser Transaktion von seinem Auf-
traggeber getragen werden, er also nicht aus eigenen Spekulationsmotiven heraus

69 Letzteres wäre der Fall, wenn der Ask-Preis unterhalb des Erwartungswertes von

V liegen
würde. Aufgrund der Informationsstruktur ist dies jedoch ohnehin ausgeschlossen, da dies einem
erwarteten Verlust für den Marketmaker gleichkommen würde.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

91
handelt. Das Verhalten des Auftraggebers muß und wird in der Regel aber eben nicht
durch die Nutzenfunktion (4.40) motiviert, sondern aus (finanzmarkt-)exogenen Li-
quiditätsgründen. Insofern kann ein Diskontfaktor von ρ = ∞ das Verhalten von,
aus reinen Liquiditätsgründen handelnden, Marktteilnehmern widerspiegeln, deren
aktueller Liquiditätsbedarf unendlich hoch ist.

Anders ausgedrückt impliziert dies eine völlig preisunelastische Nachfrage des
unsicheren Assets für diesen Typ des uninformierten Händlers. Genauso kann das

Verhalten der uninformierten Händler mit ρ = 0 mit einem völlig preisunelastischen

Angebot des unsicheren Assets gleichgesetzt werden, wodurch der zuvor in den all-
gemeinen Ergebnissen des Glosten-Milgrom-Modells thematisierte Zusammenhang
zwischen dem Parameter ρ und der Preiselastizität des Angebots und der Nachfrage
der uninformierten Händler offenbar wird. Aus spieltheoretischer Sicht fallen damit
die uninformierten Händler als strategische Spieler in dieser vereinfachten Version
des Glosten-Milgrom-Modells heraus, da ihr Verhalten unabhängig von den Aktio-
nen der anderen Marktteilnehmer bestimmt ist. Damit reduziert sich das Spiel im

Wesentlichen auf die Interaktion zwischen dem Marketmaker und dem informierten

Händler. Für diesen kann aus der Nutzenfunktion unter Berücksichtigung seiner In-
formationsmenge St = S, der Risikoneutralität und der Gleichgewichtung von heuti-
gem und zukünftigem Konsum durch ρ = 1 gezeigt werden, daß ein Kauf des Assets
genau dann vorteilhaft ist, wenn E[

V |St] = V > An gilt, also der (von ihm beobach-
tete) tatsächliche Wert des Assets größer ist als der vom Marketmaker in einer belie-
bigen Stufe n des Spiels aufgerufene Ask-Preis.70 Auf der anderen Seite lohnt sich
der Verkauf des Assets zum Bid-Preis genau dann, wenn E[

V |St] = V < Bt vom in-
formierten Händler beobachtet wird. Das Verhalten des informierten Händlers hängt
also von der Preisquotierung des Marketmakers ebenso ab, wie von der Realisation
von

V . Allerdings kennt der informierte Händler die konkrete Ausprägung von

V ,
nämlich entweder Vh oder Vn. Die entscheidende Frage lautet jedoch, ob in beiden
möglichen Umweltzuständen Vh und Vn die Strategie des informierten Händlers ein-
deutig ist. D.h., bei der Realisation des guten Umweltzustandes Vh sollte A < Vh und gleichzeitig B < Vh gelten, so daß es für den informierten Händler immer optimal
ist, das Asset zu kaufen und er gleichzeitig keinen Anreiz hat, dieses zu verkau-
fen. Für den schlechten Umweltzustand Vn wiederum sollte A > Vn und gleichzeitig

B > Vn gelten, da er in dieser Situation immer das Asset verkaufen und niemals an-
kaufen möchte. In diesem Fall beschreiben die beiden Strategien zustandsabhängige
dominante Strategien des informierten Händlers, die konsistent mit der Erwartungs-
bildung und vor dem Hintergrund seiner Informationsmenge S sind. Dies ist genau
dann der Fall, wenn der Marketmaker eine Preisquotierung wählt, bei der der Ask-

Preis strikt kleiner ist als der Wert des Assets im guten Umweltzustand und der

Bid-Preis stets über dem Wert des Assets im schlechten Umweltzustand liegt, also

A < Vh und B > Vn. Dies wird aber durch die Annahme der Nullgewinnbedingung
des Marketmakers sichergestellt.

70 Ausgehend von E[ U( C 0 ,C 1)] = C 1 + C 0 = V + c steigt der Erwartungsnutzen des informierten Händlers wenn V > A durch den Kauf des Assets, da der heutige Konsum c zwar um den Preis des Assets A reduziert wird, aber der zukünftige Konsum C 1 um V > A ansteigt, so daß E[ U( C 0 ,C 1)]

ebenfalls größer wird.

92

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Um dies zu verdeutlichen sei angenommen, daß der Marketmaker einen Ask-

Preis von A > Vh aufruft und der Umweltzustand Vh eintritt. In diesem Fall hätten die informierten Händler keinen Anreiz, das Asset zu erwerben und werden es auch
nicht verkaufen, da B < Vn gelten muß.71 Der erwartete Ertrag des Marketmakers
aus dem Handel mit den informierten Händlern ist somit gleich Null. Allerdings
erzielt ein Marketmaker einen erwarteten Gewinn in Höhe von E[ Π ] = A − E[

V ] =

A − ( Vh −Vn) / 2 > 0, wenn ihm ein uninformierter Händler gegenübersteht. Da dies mit positiver Wahrscheinlichkeit von p = 0 , 5 der Fall ist, wird somit die Nullgewinnbedingung des Marketmakers durch eine derartige Preisquotierung verletzt.

Eine analoge Argumentation kann auch für einen Bid-Preis unterhalb des schlechten

Umweltzustandes geführt werden. Daher muß gelten:

A∗ ≤
t

Vh ∀ t ∈ { 0 ,..., T 0 }

(4.46)

B∗ ≥
t

Vn ∀ t ∈ { 0 ,..., T 0 }

(4.47)

D.h. im Umkehrschluß, daß der Spread der Preisquotierung des Marketmakers
nicht größer sein kann, als der Spread zwischen gutem und schlechtem Umwelt-
zustand.72 Die oben beschriebenen zustandsabhängigen Aktionen des informierten

Händlers stellen dementsprechend seine optimale Strategie dar. Da diese Strategie
aber gemäß des Rückwärtsinduktionsarguments dem Marketmaker zum Zeitpunkt
seiner Preisquotierung in jeder Periode des Spiels bekannt ist, wird er diese bei
seiner Entscheidung berücksichtigen, wodurch die Ableitung seiner optimalen Stra-
tegie deutlich komplexer wird.

Da die Aktion des informierten Händlers in Abhängigkeit des Umweltzustands
aber zumindest eindeutig ist, d.h., ein Kauf des Assets bei V = Vh und ein Ver-
kauf des Assets bei V = Vn erfolgt, sind die Aktionen des informierten Händlers
aus Sicht des Marketmakers ausgesprochen informativ. So kann ein Marketma-
ker aus dem Kauf des Assets durch einen informierten Händler in diesem Modell
schließen, daß sich der gute Umweltzustand realisiert hat, daß Asset also den Wert

V = Vh annimmt. Genauso muß er im Falle eines Verkaufs des Assets durch ein-
en informierten Händler mit Sicherheit davon ausgehen, daß das Asset lediglich

V = Vn wert ist. Allerdings kann ein Marketmaker aber aufgrund der unterstellten

Handelsstruktur ex post nicht bestimmen, ob die Transaktion zu irgendeinem Zeit-
punkt t mit einem informierten oder einem uninformierten Händler stattgefunden
hat. Ihm ist aber bekannt, daß er mit der – in diesem vereinfachten Modell immer
gleichen – Wahrscheinlichkeit p = 0 , 5 auf einen informierten bzw. uninformier-
ten Händler treffen wird. Vor dem Hintergrund dieser Informationsmenge muß die
optimale Strategie eines Marketmakers eine Quotierungsregel beschreiben, die sei-
nen erwarteten Nutzen maximiert. Da der Marketmaker genauso wie der informierte

71 Ein Bid-Preis, der über dem maximalen Wert des Assets liegt, ist immer unvorteilhaft für den

Marketmaker, wodurch eine solche Preissetzung durch das Argument der Elimination von strikt
dominierten Strategien ausgeschlossen werden kann.

72 Die Gültigkeit dieser Aussage wird im Papier auch für das allgemeinere Modell gezeigt. Vgl.

Glosten und Milgrom (1985), S.85f.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

93

Händler als risikoneutral charakterisiert wird und indifferent zwischen heutigem und
zukünftigen Konsum ist (also auch ρ = 1 gesetzt wird), hängt sein Nutzen ebenfalls
linear von der Differenz zwischen dem Ask- bzw. Bid-Preis und dem tatsächlichen

Wert des Assets ab. D.h., ein Marketmaker macht z.B. im Falle einer Kauftransak-
tion durch den Händler genau dann einen Gewinn, wenn der Ask-Preis höher ist als
der tatsächliche Wert des Assets und einen Verlust im umgekehrten Fall. Aufgrund
der unterstellten Handelsstruktur wird in jeder Periode entweder der Ask-Preis oder
der Bid-Preis relevant für die (Nutzen-)Auszahlung des Marketmakers, so daß Ask-
und Bid-Preisbestimmung in der Preisquotierungsstrategie unabhängig voneinander
betrachtet werden können. Im Folgenden wird daher nur die Ableitung des opti-
malen Ask-Preises A∗ diskutiert.73 Dazu soll – ausgehend von der Periode t = 0

– angenommen werden, daß nach der Preisquotierung des Marketmakers das As-
set zum aufgerufenen Ask-Preis von einem Händler erworben wird, so daß sich die
in Abbildung 4.9 dargestellte Spielstruktur einstellt. Die optimale Ask-Quotierung

A∗ muß dann, um den Anforderungen eines PBE gerecht zu werden, unter Berück-

0
sichtigung der unterstellten Nullgewinnbedingung für den Marketmaker so gewählt
werden, daß die erwartete Auszahlung aus Sicht des Marketmakers bei gegebenen

Informationen bzgl. der Spielstruktur zum Zeitpunkt seiner Quotierung Ω 0 gleich

Null ist. Die Informationsmenge beinhaltet folgende konkrete Aspekte:

• Die (unbedingte) Wahrscheinlichkeit für den guten und den schlechten Umwelt-
zustand ist τ = 0 , 5.

• Die Wahrscheinlichkeit in t = 0 mit einen informierten bzw. einen uninformierten

Händler zu interagieren beträgt p = 0 , 5.

• Die zustandsabhängige optimale Strategie der informierten Händler lautet Kauf
des Assets wenn

V = Vh.

• Die zustandsunabhängige optimale Strategie der uninformierten Händler gemäß
ihrer Liquiditätspräferenz lautet Kauf des Assets durch uninformierten Händler,
wenn ρ = ∞.

• Die Wahrscheinlichkeit, mit der ein uninformierter Händler vom Typ ρ = ∞ auf-
tritt ist, P( ρ = ∞ |UH) = 0 , 5.

Auf Grundlage dieser Informationen läßt sich eine vom Umweltzustand abhängige

Maximierungsbedingung über A∗ formulieren, die unter der angeführten Spielstruk-
tur als notwendige Bedingung für ein PBE interpretiert werden kann. Gemäß der

Gleichungen (4.46) und (4.47) wird ein Marketmaker bei der Annahme eines Ask-

Angebotes durch einen Händler in dieser Periode einen Verlust in Höhe von ( Vh −A)

erleiden, wenn der gute Umweltzustand Vh zustande kommt.

Auf der anderen Seite wird er im schlechten Umweltzustand einen Gewinn in

Höhe von ( A −Vn) realisieren können.74 Um die Nullgewinnbedingung des Market-
makers zu erfüllen, müssen sich erwartete Gewinne und Verluste aus seiner Sicht
exakt entsprechen. Da diese Erwartungen aber letztlich nur von der Erwartung der

73 Die Argumentation kann für den optimalen Bid-Preis B∗ analog geführt werden.

74 Die Zustandsabhängigkeit vom Gewinn oder Verlust eines Trades für den Marketmaker von Vh
respektive Vn folgt direkt aus den beiden Gleichungen, da durch sie eine Bandbreite um A∗ in Höhe von Vn < A ≤ Vh vorgegeben wird.

94

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

MM

A

B

Informations-

UH

IH UH

UH

IH UH
menge
f

0
f

0
t 0

Aktionsmenge

H

A
nmA

H

B
nmB

P (A, A ) A

0

^ H

H

Ergebnis

` 0

MM
t 1 1

Abb. 4.9 Beispiel für mögliche Spielstruktur in der Periode t = 0

Realisation der jeweiligen Umweltzustände abhängen, ergibt sich folgende Gleich-
gewichtsbedingung:

E[ U( A∗|AH)] = P( Vh|AH, Ω 0)( A∗ −Vh) + P( Vn|AH, Ω 0)( A∗ −Vn) = 0

(4.48)

Dabei bezeichnet AH in einer Periode den Erwerb des Assets zum Ask-Preis
durch den Händler. Die entscheidenden Variablen stellen in diesem Zusammen-
hang die Ausdrücke P( Vh|AH, Ω 0) bzw. P( Vn|AH, Ω 0) dar. Sie geben die aus Sicht des Marketmakers über seine Informationsmenge zum Zeitpunkt t = 0 bedingten

Wahrscheinlichkeiten an, bei der er einen Verlust oder einen Gewinn erzielt in

Abhängigkeit von der Entscheidung des Händlers, in dieser Periode das Asset zum

Ask-Preis zu erwerben. Durch die Parameter P( Vh|AH, Ω 0) und P( Vn|AH, Ω 0) wird die – als Bestandteil eines PBE essentielle – Beliefstruktur des Marketmakers in
jeder Periode wiedergegeben. Mit Hilfe der zusätzlichen Annahmen über die Pa-
rameter der Informationsmenge Ω 0 kann die Wahrscheinlichkeit P( Vn|AH, Ω 0) und damit der optimale Ask-Preis des Marketmakers in der Periode t = 0 in diesem vereinfachten Modell bestimmt werden.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

95

E [ V | : ]

W

1 W

V

V
h
n
p

1 - p
p

1 - p

UH

IH

UH

IH

0,5

0,5

1

0

0,5

0,5

0

1

U

U

A

B

U

0

U

A

B
f
f

0

1

0

0

1

1

0 0

1

AH

BH AH

AH

BH AH

BH

BH

Abb. 4.10 Allgemeine Wahrscheinlichkeitsverteilung im vereinfachten Modellansatz innerhalb
einer beliebigen Periode t.

Um die gesuchten Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln ist es hilfreich, die möglichen

Ausprägungen der Informationsmenge des Marketmakers in einem Wahrscheinlich-
keitsbaum darzustellen, den Abbildung 4.10 zeigt. Auf der ersten Stufe ist hier
der bedingte Erwartungswert auf Basis öffentlicher Informationen zum Zeitpunkt
t, Ωt, also E[

V |Ωt], abgebildet. Dieser hängt von den zeitabhängigen Wahrschein-
lichkeiten τt und 1 − τt in Bezug auf die Realisation des guten und des schlech-
ten Umweltzustands Vh und Vn ab. In der zweiten Stufe wird das ebenfalls zufall-
sabhängige Matching zwischen Marketmaker und Händler dargestellt. Dies erfolgt,
den Annahmen entsprechend, ebenfalls gemäß einer Bernoulli-Verteilung mit den

Wahrscheinlichkeit p und 1 − p für das Erscheinen eines uninformierten Händlers

(UH) bzw. eines informierten Händlers (IH). Dabei ist für die Gruppe der unin-
formierten Händler nochmal zwischen dem Typen mit unendlicher Präferenz für
das unsichere Asset U∞ und dem Typen mit unendlicher Präferenz in Bezug auf
den heutigen Konsum U 0 zu differenzieren, wobei die Wahrscheinlichkeit für die
jeweiligen Typen annahmegemäß jeweils 0 , 5 beträgt. Letztlich wird auf der letz-
ten Stufe jeder Händlertyp unter der Voraussetzung, daß er in dieser Periode aus-
gewählt wird und unter Berücksichtigung seiner Präferenzen bezüglich des ent-
sprechenden Umweltzustandes die für ihn optimale Entscheidung bezüglich der

Annahme des Ask- bzw. des Bid-Angebotes AH und BH treffen. Grundsätzlich
kann im allgemeinen Modellrahmen immer eine modellendogene bedingte Wahr-
scheinlichkeit angegeben werden, für die die einzelnen Typen in jeder Periode

96

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
t in Abhängigkeit von der ihnen zugänglichen Informationsmenge zwischen den
jeweiligen Aktionsparametern wählen. Aufgrund der zuvor erläuterten zustands-
unabhängigen dominanten Strategien der uninformierten Händler in Abhängigkeit
ihrer zeitlichen Konsumpräferenz sowie der zustandsabhängigen dominanten Stra-
tegie des informierten Händlers können alle Wahrscheinlichkeiten in jeder Spielpe-
riode t als konstant 0 oder 1 für die beiden Aktionsparameter angegeben werden.75

D.h., die Wahrscheinlichkeiten auf den unteren Stufen des in Abbildung 4.10 dar-
gestellten Wahrscheinlichkeitsbaums ergeben sich unabhängig von der, durch die

Preisdynamik beeinflußten Informationsstruktur Ωt im Zeitablauf. Die einzige von
der Preisdynamik beeinflußbare Variable stellt somit die Wahrscheinlichkeit τt für
das Eintreten des guten Umweltzustandes (und die Gegenwahrscheinlichkeit 1 − τt)

dar. Vor diesem Hintergrund können nun die entsprechenden Werte gemäß der Mo-
dellvorgaben für die Periode t = 0 eingesetzt werden, was in Abbildung 4.11 ge-
schieht. Hieraus lassen sich nun die gesuchten Wahrscheinlichkeiten P( Vn|AH) und

P( Vh|AH) in Periode t = 0 berechnen.

~

V

0,5

0,5

V

V
h
l

0,5

0,5

0,5

0,5

U

I

U

I

0,5

0,5

1

0

0,5

0,5

0

1

A

B

A

B A

B

A

B

Abb. 4.11 Wahrscheinlichkeitsverteilung im vereinfachten Modellansatz in der Periode t = 0.

75 Während sich ein uninformierter Händler in Abhängigkeit von seinen Präferenzen für
zukünftigen Konsum entweder immer für AH (als Typ U∞) oder BH (als Typ U 0) entscheiden wird, wählt unter Berücksichtigung der Bedingungen (4.46) und (4.47) der informierte Händler immer

AH im guten Umweltzustand und BH im schlechten Umweltzustand, den er bereits zu Beginn der ersten Handelsperiode verzerrungsfrei beobachten kann.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

97

Dabei ergibt sich unter Verwendung des Satzes der bedingten Wahrscheinlich-
keiten und unter zusätzlicher Berücksichtigung der Annahmen über τ, p und s für P( Vn|AH) = 0 , 25 und P( Vh|AH) = 0 , 75.76 Ein Marketmaker ist sich in der ersten Periode dieses Spiels bewußt, daß er im Falle eines Trades zum von ihm gewählten

Ask-Preis nur in 25 Prozent der Fälle einen Gewinn erwirtschaften wird. Diesen er-
zielt er genau dann, wenn er zufällig mit einem uninformierten Händler zusammen-
trifft, dessen individuelle Liquiditätspräferenz gleichzeitig ρ = ∞ beträgt. Dieser
wird nämlich auch dann mit ihm handeln, wenn sich der Umweltzustand Vn ein-
gestellt hat, den keiner der beiden zum Zeitpunkt der Interaktion beobachten kann.

In allen anderen Fällen macht er Verluste, da er entweder mit einem informierten

Händler interagiert, der nur dann die Entscheidung AH trifft, wenn sich der aus Sicht
des Marketmakers in diesem Moment ungünstige Umweltzustand Vh realisiert hat,
oder mit einem uninformierten Händler mit unendlicher Präferenz für zukünftigen

Konsum, der aufgrund seiner Liquiditätspräferenz unabhängig vom – für ihn zwar
vorteilhaften aber nicht beobachtbaren – guten Umweltzustand Vh immer den Ask-

Preis des Marketmakers akzeptiert. Dementsprechend paßt der Marketmaker seine

Ask-Preisquotierung im Vergleich zum bedingten Erwartungswert über

V dahinge-
hend an, daß für den Ask-Preis gilt:

Vh > A∗ > E[

V ] = E[

V |Ω 0] = ( Vh + Vn) / 2

(4.49)

In dieser Version des Glosten-Milgrom Modells führt der höhere Ask-Preis nicht
zu einer Verhaltensänderung der uninformierten Händler, die annahmegemäß die
gleichen Informationen wie der Marketmaker besitzen, da ihre Entscheidungen über

Kauf und Verkauf des Assets nur von ihrem Präferenzparameter ρ abhängen, nicht
aber vom Erwartungswert oder erwarteten Gewinn der Anlage.77 Daher kann der

Marketmaker seine Verluste durch einen höheren Ask-Preis senken und seine poten-
tiellen Gewinne bei Realisation des schlechten Umweltzustandes steigern, ohne daß
die Nachfrage davon berührt wird. Denn die Nachfrage der uninformierten Händler
ist über ρ = ∞ als völlig preisunelastisch anzusehen. Zur Vervollständigung der op-
timalen Strategie des Marketmakers in der ersten Periode fehlt nun noch die Ablei-
tung des optimalen Bid-Preises B∗ des Marketmakers. Diese erfolgt analog zu den

Überlegungen bei der Ableitung von A∗. Dazu muß allerdings von einer Spielstruk-
tur ausgegangen werden, bei der in der ersten Periode kein Handel zum Ask-Preis

AH , sondern ein Handel zum Bid-Preis BH zwischen dem Marketmaker und dem
über den Matchingprozeß mit ihm interagierenden Händler stattgefunden hat. Hier
macht der Marketmaker bei Realisation des guten Umweltzustandes Vh einen Ge-
winn in Höhe von ( Vh −B∗), da er das Asset zu einem niedrigeren Preis ( B∗) erwirbt,
als es für ihn an Wert ( Vh) besitzt. Umgekehrt verliert er ( B∗ − Vn) im schlechten

Umweltzustand Vn, da das Asset weniger wert ist, als er dafür bezahlt hat. Analog

76 Da die bedingte Wahrscheinlichkeit zu Beginn des Handelsprozesses aus Sicht des Market-
makers der unbedingten Wahrscheinlichkeit für den guten Umweltzustand entspricht, ist hier
τ = 1 − τ = 0 , 5.

77 Für den uninformierten Händler mit ρ = ∞ lohnt sich der Kauf des Assets immer, solange Vn > 0
ist, da er heutigem Konsum keinen Nutzen beimisst. Für den uninformierten Händler mit ρ = 0
dagegen lohnt sich der Kauf des Assets niemals.

98

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
lassen sich auch hierfür gemäß Abbildung 4.11 die Wahrscheinlichkeiten P( Vh|BH)

und P( Vn|BH) berechnen, mit denen er seine erwartete Auszahlung gewichtet. An-
hand der augenscheinlichen Symmetrie der beiden Fälle läßt sich ableiten, daß der

Marketmaker im Falle einer Bid-Preis-Transaktion dem schlechten Umweltzustand
ebenfalls eine dreifach höhere Wahrscheinlichkeit zumisst, als dem guten Umwelt-
zustand, so daß P( Vh|BH) = 0 , 25 und P( Vn|BH) = 0 , 75 sind.78 Daraus ergibt sich für den optimalen Bid-Preis B∗:

Vn < B∗ < E[

V ] = E[

V |Ω 0] = ( Vh + Vn) / 2

(4.50)

Aus den beiden Ergebnissen für A∗ und B∗, die die Gleichungen (4.49) und (4.50)

zeigen, folgt unmittelbar:

B∗ < E[

V ] = E[

V |Ω 0] = ( Vh + Vn) / 2 < A∗

(4.51)

Grundsätzlich besagt Gleichung (4.51), daß der Aufruf eines Spreads durch den

Marketmaker bereits in der ersten Periode als rationale Entscheidung des Market-
makers infolge der bestehenden Informationsasymmetrie auch in dieser einfachen

Version des Glosten-Milgrom-Modells abgeleitet werden kann. Auf Grundlage die-
ser Ergebnisse läßt sich die optimale Strategie des Marketmakers für alle Perioden
t ∈ { 0 , 1 ,..., T 0 } des Spiels mittels Vorwärtsinduktion bestimmen. Diese ergibt sich als verallgemeinerte Fassung der Gleichung (4.48) für den optimalen Ask-preis in
jeder Periode A∗t durch:

E[ U( A∗|

)] =
t AH
t

0 ∀ t ∈ { 0 , 1 ,...T 0 }

(4.52)

Nach Umformung folgt daraus:

E[ U( A∗|

)] =
t AH
t

P( Vh|AH, Ω

−

,Ω

−
t
t ) ( A∗
t

Vh) + P( Vn|AH
t
t )( A∗
t

Vn) ⇔

P( Vh|AH, Ω

−

,Ω

−
t
t ) ( A∗
t

Vh) = P( Vn|AH
t
t )( A∗
t

Vn) ∀ t ∈ { 0 , 1 ,...T 0 } (4.53)

Die optimale Ask-Preissetzung in jeder Periode und damit die gesamte Preis-
dynamik in diesem Modell hängt somit einzig und allein von den über die In-
formationsmenge des Marketmakers bedingten Wahrscheinlichkeiten bezüglich der

Umweltzustände in jeder Periode, nämlich P( Vh|AH, Ω

,Ω
t
t ) sowie P( Vn|AH
t
t ), ab.

Analog sind für die optimale Bid-Preissetzung in jeder Periode die Parameter

P( Vn|BH, Ω

,Ω
t
t ) sowie P( Vh|BH
t
t ) zu bestimmen über:

P( Vh|BH, Ω

) =

,Ω

−
t
t )( Vh − B∗
t

P( Vn|BH
t
t )( B∗
t

Vn) ∀ t ∈ { 0 , 1 ,...T 0 }

(4.54)

78 Die Berechnung kann entweder anhand des Wahrscheinlichkeitsbaumes erfolgen oder über die

Anwendung des Satzes der bedingten Wahrscheinlichkeiten. Zu beiden Konzepten sei auf entspre-
chende Statistiklehrbücher verwiesen.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

99

Somit folgt auch die Informationsverarbeitung des Marketmakers über die An-
passung dieser Wahrscheinlichkeiten, die wiederum zu einer Anpassung der Preis-
setzung führt. Um dies zu verdeutlichen, sei noch einmal von der in Abbildung 4.9
dargestellten Situation des Spiels ausgegangen, bei der in der ersten Periode t = 0
eine Transaktion zum Ask-Preis AH zwischen Marketmaker und Händler stattge-

0
funden hat. Die Frage ist, wie sich diese Information auf die Strategien der ein-
zelnen Spieler in der zweiten Periode t = 1 auswirkt? Da in dieser Variante des

Glosten-Milgrom-Modells die Preisdynamik jedoch keinen Einfluß auf die Strate-
gien der drei Händlertypen hat, bleibt deren Verhalten unverändert. Für den Mar-
ketmaker stellt die Beobachtung von AH in der vorangegangenen Periode hingegen
einen Informationsmehrwert dar, der Einfluß auf seine Preisquotierung in der ak-
tuellen Periode hat. Der Marketmaker weiß, daß im Falle eines Kaufs des Assets
durch einen Händler in der vorangegangenen Periode t = 0 die Wahrscheinlichkeit
dafür, daß dies bei der Realisation des schlechten Umweltzustandes geschehen ist,
nur 25 Prozent beträgt, da diese Wahrscheinlichkeit durch P( Vn|AH) definiert ist.

0

Diese Tatsache war dem Marketmaker bereits vor seiner Preisquotierung in der er-
sten Periode zur Festlegung seines Ask-Preises A∗ bekannt. Aus seiner Sicht war es

0
jedoch zumindest zu diesem Zeitpunkt ebenso wahrscheinlich, daß in dieser Peri-
ode eine Transaktion zum Bid-Preis B∗ stattfinden wird. Wenn die Transaktion je-

0
doch tatsächlich zum Ask-Preis stattfindet, dann wird aus der Szenariobetrachtung

P( Vn|AH) bzw. P( V

) Gewissheit und somit erfolgt auch eine Anpassung der

0
h|AH

0

Erwartungen des Marketmakers bezüglich der Realisation von

V unter Berücksich-
tigung dieser Entwicklungen. Informationstheoretisch stellt AH aus Sicht des Mar-
ketmakers ein gestörtes Signal im Hinblick auf die Wahrscheinlichkeit des guten
bzw. schlechten Umweltzustandes für das unsichere Asset dar. Denn die bedingte

Wahrscheinlichkeit, daß die Aktion AH von einem informierten Händler ausgeging,
also P( IH|AH), ist größer als die Wahrscheinlichkeit, daß diese von einem uninfor-
mierten Händler ausging, P( UH|AH). Da aber ein informierter Händler das Asset
nur zum Ask-Preis erworben hätte, wenn sich der gute Umweltzustand eingestellt
hätte, ist damit aus Sicht des Marketmakers auch insgesamt in Periode t = 1 die

Wahrscheinlichkeit gestiegen, daß sich der gute Umweltzustand Vh realisiert hat. Im

Beispielfall beträgt die daraus resultierende bedingte Wahrscheinlichkeit für den gu-
ten Umweltzustand π = 0 , 75 und für den schlechten Umweltzustand 1 − π = 0 , 25.

Damit verändert sich aber gleichzeitig auch der bedingte Erwartungswert des Mar-
ketmakers hinsichtlich

V zu:

E[

V |Ω 1] = π ·Vh + (1 − π) Vn > E[

V ] = Vh + Vn

(4.55)

2

D.h., aus Sicht des Marketmakers erfolgt über die Anpassung seiner Erwartun-
gen bezüglich der Wahrscheinlichkeit der jeweiligen Umweltzustände durch die Be-
obachtung von AH gleichzeitig auch eine Revision bzgl. seiner Einschätzung des

Wertes des Assets. Damit verändert sich aber auch seine Informationsstruktur für
die Szenarioberechnungen im Hinblick auf die Bid- und Ask-Preisquotierungen in
dieser Periode t = 1, die er gemäß seiner optimalen Strategie wie folgt für den Ask-

Preis A∗ festlegt:

1

100

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

P( Vh|AH, Ω

−

,Ω

−

1

1)( A∗

1

Vh) = P( Vn|AH

1

1)( A∗

1

Vn)

(4.56)

Dabei lassen sich die Ausdrücke P( Vh|AH, Ω

,Ω

1

1) sowie P( Vn|AH

1

1) wie in der
ersten Periode anhand eines Wahrscheinlichkeitsbaums unter der neuen Informati-
onsmenge Ω 1 ableiten, die in Abbildung 4.12 dargestellt ist.

E [ V | : ]

1

W 0, 75

1 W 0, 25

1

1

V

V
h
n

0,5

0,5

0,5

0,5

UH

IH

UH

IH

0,5

0,5

1

0

0,5

0,5

0

1

U

U

AH

BH

U

0

U

AH

BH
f
f

0

1

0

0

1

1

0 0

1

AH

BH AH

AH

BH AH

BH

BH

Abb. 4.12 Wahrscheinlichkeitsverteilung im vereinfachten Modellansatz in der Periode t = 1 nach P 0 = AH .

Der einzige Unterschied zwischen dieser Darstellung und der in Abbildung 4.11
ergibt sich auf der ersten Stufe, wo die Wahrscheinlichkeiten für die jeweiligen Um-
weltzustände Vh und Vn angegeben sind. Alle anderen Einträge sind auf Grund der
getätigten Annahmen unabhängig von der Preisdynamik und daher auch bei der
aktualisierten Informationsmenge unverändert. Durch die Anpassung der Informati-
onsstruktur muß und wird sich aber die Preisquotierung des Marketmakers in der Pe-
riode t = 1 ändern und zwar dahingehend, daß die entsprechende Ask-Preissetzung

A∗ im Vergleich zur Vorperiode höher ausfallen wird. Der Grund hierfür ist, daß die

1
korrespondierenden Wahrscheinlichkeiten für die beiden Umweltzustände bei ein-
er weiteren Ask-Preis-Transaktion in der Periode t = 1 durch P( Vh|AH, Ω

1

1) = 0 , 9
und P( Vn|AH, Ω

1

1) = 0 , 1 gegeben sind.79 D.h., im Falle einer weiteren Transaktion
zum Ask-Preis kann der Marketmaker auf Basis seiner Informationen nur noch mit

79 Die Berechnung erfolgt analog über die Anwendung der Satzes zur Berechnung von bedingten

Wahrscheinlichkeiten.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

101
einer Wahrscheinlichkeit von 10 Prozent davon ausgehen, daß sich der schlechte

Umweltzustand realisiert. Demzufolge muß er sich nun in noch größerem Maße ge-
gen die daraus zu erwartenden Verluste absichern, indem er den Ask-Preis weiter
anhebt, wodurch zum einen die realisierten Verluste im (nun aus seiner Sicht sehr)

wahrscheinlichen guten Umweltzustand weiter begrenzt werden können und zum
anderen seine möglichen Gewinne im (unwahrscheinlichen) Fall, daß sich doch der
schlechte Umweltzustand realisiert hat, höher ausfallen würden. Selbstverständlich
wird auch der Bid-Preis durch den Marketmaker auf Grund der neuen Informati-
on angepasst. Eine einfache Berechnung ergibt für die relevanten Wahrscheinlich-
keiten P( Vh|BH, Ω

,Ω

1

1) = P( Vn|BH

1

1) = 0 , 5. Folglich wird der optimale Bid-Preis

B∗ = E[

V ] = ( V

1
h + Vn) / 2 entsprechen.80 Dieses auf den ersten Blick erstaunliche Er-
gebnis wird vor dem informationstheoretischen Hintergrund dieses Szenarios deut-

lich. Würde die Aktionsfolge der Händler tatsächlich

AH , BH
nach den ersten

0

1
beiden Perioden lauten, so steht der Marketmaker informationstheoretisch wieder
am Anfang. So kann er bei einer Beobachtung eines Kaufs und eines Verkaufs des

Assets durch die Händler nicht darauf schließen, welche der Transaktionen von ein-
em informierten Händler durchgeführt wurde. Daher wird er beide Umweltzustände
für gleich wahrscheinlich halten und somit im Falle einer Transaktion zum Bid-Preis
in der zweiten Periode den Bid-Preis entsprechend dem aus seiner Sicht unbeding-
ten Erwartungswert setzen, um einen erwarteten Gewinn von Null zu generieren.

Folglich wird der Marketmaker im Falle eines Kaufs des Assets durch den Händler
sowohl den Bid- als auch den Ask-Preis bei seiner Preisquotierung im Vergleich zur

Vorperiode erhöhen.

Die vorangegangene Analyse dieses stark vereinfachten Glosten-Milgrom-Mo-
dells hat somit deutlich gemacht, in welcher Weise Informationen über Bayesia-
nisches Lernen im Rahmen dieses Mikrostrukturansatzes verarbeitet werden, um
letztlich die Preisdynamik zu determinieren. Die relevante Beliefstruktur, die in
jeder Periode und für alle möglichen Umweltzustände berechnet werden muß,
reduzierte sich aufgrund der speziellen Annahmen insbesondere hinsichtlich der

Bernoulli-Verteilungen für alle zufallsabhängigen Komponenten effektiv auf zwei

Wahrscheinlichkeiten, nämlich P( Vh|AH, Ω

,Ω
t
t ) sowie P( Vh|BH
t
t ).81 Zudem muß
die Beliefstruktur lediglich für den Marketmaker angepaßt werden, da das aus den

Annahmen abgeleitete Verhalten der Händler durch erwartungsunabhängige domi-
nante Strategien beschrieben wird, wodurch eine erhebliche Komplexitätsreduktion
im Vergleich zum allgemeinen Modell erreicht wird.82 Dennoch verlangt ein PBE
selbst in diesem einfachen Modell, daß der Marketmaker für jeden denkbaren Um-

80 Die Berechnung hierfür erfolgt analog zu der für den Ask-Preis.

81 Da wegen der Bernoulli-Verteilungsannahme jeweils P( Vn|AH,Ω

,Ω
t
t ) = 1 − P( Vh|AH
t
t ) und

P( Vn|BH , Ω

,Ω
t
t ) = 1 − P( Vh|BH
t
t ) gilt, wird die Beliefstruktur durch die beiden genannten Wahr-
scheinlichkeiten bestimmt.

82 Insbesondere muß in diesem Zusammenhang nicht auf sog. Higher-Order-Beliefs geachtet wer-
den, also Rückwirkungen zwischen der Erwartungsbildung eines Spielers auf die Erwartungsbil-
dung eines Anderen.

102

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
weltzustand und zu jedem Zeitpunkt diese Wahrscheinlichkeiten berechnet und sei-
ne Preisquotierung rational daran ausrichtet.83

Die Preisdynamik selbst kann somit als eine Funktion abhängig von der stocha-

stischen Folge Ft = P( Vh|AH, Ω

,Ω
t
t ) , P( Vh|BH
t
t )

abgeleitet werden, die wiederum
eine sog. Markov-Kette beschreibt.84 Die statistischen Eigenschaften dieser Folge
sichern, daß sich die allgemeinen Konvergenzergebnisse der Preisdynamik im allge-
meinen Modell auch in dieser Variante einstellen. Die Preisdynamik wird für t → ∞
zu einer Situation konvergieren, in der entweder der Ask- und der Bid-Preis nahe
bei Vh oder aber nahe bei Vn liegen werden, wobei zumindest in diesem Modell bei-
de Zustände ex ante gleich wahrscheinlich sind.85 Das angeführte Beispiel, in dem
in den ersten beiden Handelsrunden jeweils AH zu beobachten war, vermittelt einen
guten Eindruck über die Wirkung dieses Konvergenzprozesses, da Bid- und Ask-

Preis beide über dem unbedingten Erwartungswert lagen. Würde sich hier der gute

Umweltzustand eingestellt haben, so würde ein Marketmaker bei unendlich vielen

Transaktionsrunden unendlich öfter AH als BH beobachten und somit dem guten

Umweltzustand die Wahrscheinlichkeit P( Vh|AH, Ω

,Ω
t
t ) = P( Vh|BH
t
t ) ≈ 1 beimes-
sen. Durch Einsetzen in die Optimalitätsbedingung folgt dann:

A∗ ≈

≈
t

B∗t

Vh

(4.57)

Aufgrund der unterstellten Verteilungsannahme wird jedoch ein positiver Spread
so lange existieren, bis die Informationsasymmetrie in t = T 0 exogen aufgehoben
wird.86 Die so charakterisierte Preisdynamik in dieser konkreten Modellausgestal-
tung des Glosten-Milgrom-Ansatzes weist demnach ebenfalls die bereits im Kyle-

Modell beobachtete Eigenschaft auf, daß durch den Handelsprozeß private Infor-
mationen über die Preisbildung zu öffentlichen Informationen werden. In diesem
konkreten Beispiel bedeutet dies, daß der Marketmaker zum Ende des Handelspro-
zesses einen nahezu (spreadfreien) Marktpreis in Höhe von Vh für das unsichere

Asset aufruft.

Die bereits in der Betrachtung der allgemeinen Ergebnisse diskutierten Ähnlich-
keiten im Hinblick auf die im Kyle-Modell und im Glosten-Milgrom-Modell ab-
geleiteten Eigenschaften der Preisdynamik lassen sich somit im Wesentlichen auf
die in beiden Ansätzen praktizierte Modellierung als Bayesianisches Extensivform-
spiel zurückführen. Beide Ansätze gehen von einem sequentiellen Entscheidungs-
findungsprozeß derselben Akteure (Marketmaker und Händler) aus, von denen ein

Spieler über private Informationen bezüglich einer für beide nutzenrelevanten zu-
fallsabhängigen Variablen, nämlich dem unsicheren Asset, verfügt. Die Analyse

83 In der Spieltheorie wird dies als sequentiell rationales Verhalten bezeichnet. Siehe z.B. Vega-

Redondo (2003), S.128-130.

84 Eine Markov-Kette ist ein stochastischer Prozeß, dessen Ausprägung nur vom aktuellen Zustand
in diesem Falle Ωt abhängt.

85 Da allerdings zu einem bestimmten Zeitpunkt t = T 0 auch in dieser Modellvariante die Realisation von

V öffentlich bekannt wird, wird die Preisdynamik nicht unendlich fortgesetzt werden.

86 Dies ist leicht zu erkennen, da selbst bei nahezu unendlicher Folge von Kauftransaktionen immer
noch eine zwar verschwindend geringe, aber dennoch von 0 verschiedene Wahrscheinlichkeit dem
schlechten Umweltzustand vom Marketmaker zugewiesen wird, solange τ = 1 gilt.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

103
des oben diskutierten Falls hat deutlich gemacht, daß auch bei einer sehr spe-
zifischen Ausgestaltung der Modellparameter die Lösungsstruktur eines solchen

Spiels mit denen des allgemeinen Modells kompatibel ist, so lange wie bestimm-
te Grundrahmenbedingungen, wie die Existenz einer stabilen stochastischen Vertei-
lung für die Modellierung der Unsicherheit im Modell, erfüllt sind. Da diese Rah-
menbedingungen jedoch für alle sequentiellen Bayesianischen Spiele zur Ableitung
eines Gleichgewichts identisch sind, überrascht es wenig, daß die Ergebnisse des

Glosten-Milgrom-Modells, des Kyle-Modells und zu einem gewissen Grad auch
des Rational-Expectations-Modells Ähnlichkeiten aufweisen. In diesem Zusam-
menhang ist es von untergeordneter Bedeutung, ob die Marketmaker ihre Preisquo-
tierung vor der Interaktion mit den Händlern festlegen (wie im Glosten-Milgrom-

Modell) oder erst nach Beobachtung des Auftragsflusses mit allen Händlertypen in

Aktion treten (wie im Kyle-Modell). Im Ergebnis wird in beiden Fällen eine Si-
tuation modelliert, in der ein Spieler (der Marketmaker) ein Signal (Auftragsfluß
bzw. AH oder BH ) über die Realisation einer Zufallsvariablen (

V ) aus dem Verhal-
ten eines Spielers mit privater Information (informierter Händler) erhält, das jedoch
durch eine Störquelle (uninformierte Händler, die zeitgleich mit den informierten

Händlern auftreten) verzerrt wird, was durch eine den Spielern bekannte Wahr-
scheinlichkeitsverteilung (Anzahl der uninformierten Händler zu den informier-
ten Händlern) konkretisiert wird. Da insbesondere die (ökonomisch interessanten)

Grenzwertbetrachtungen der jeweiligen Lösungen maßgeblich von den stochasti-
schen Eigenschaften der beiden Zufallselemente in dieser Modellierung abhängen,
die wiederum in beiden Ansätzen den gleichen Anforderungen an die Ableitung
eines PBE unterliegen, müssen folglich auch die Preisdynamiken als Bestandteile
dieses Gleichgewichts identische Merkmale aufweisen.

Insgesamt können daher das Glosten-Milgrom-Modell und das Kyle-Modell
zumindest als konzeptionell eng verwandte Marktmikrostrukturansätze angesehen
werden. Dennoch erlaubt die im Glosten-Milgrom-Modell unterstellte Spielstruktur
die Ableitung einer Preisdynamik, die sich insbesondere im Hinblick auf das Auf-
treten von Bid-Ask-Spreads als integraler Bestandteil der Preissetzungsstrategie des

Marketmakers fundamental von der einheitlichen Preissetzung im Kyle-Modell ab-
grenzt. Insofern gelingt es im Glosten-Milgrom-Modell, einen prägnanten Aspekt
der Finanzmarktpraxis theoretisch zu fundieren, ohne dabei andere ökonomisch
wünschenswerte Eigenschaften wie z.B. die Informationseffizienz der Preissetzung
in Frage zu stellen. Zudem lassen sich grundsätzlich in diesem Modellrahmen auch
komplexere Handelsstrategien darstellen, als dies im vereinfachten Modell der Fall
war. So ist es z.B. durchaus möglich, daß informierte Händler zu unterschiedlichen

Zeitpunkten unterschiedliche Aktionen wählen also bspw. in einer Periode das As-
set kaufen und in einer anderen das Asset verkaufen, um ihren Nutzen zu maxi-
mieren. Zudem kann das Spiel wie im Kyle-Modell dahingehend angepaßt werden,
daß der Zeitraum zwischen zwei Transaktionen endogenisiert wird. Eine entspre-
chende Erweiterung findet sich bereits in Copeland und Galai (1983), bei denen der

Diskontfaktor ρ zu einer zeitstetigen Variante innerhalb des Intervalls { 0 , ..., T 0 }

umfunktioniert wird. In diesem sog. offenen Quotierungsintervall entscheidet jeder

Händler daher in Abhängigkeit von seiner zeitlichen Präferenz darüber, ob, wann

104

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
und wie er mit dem Marketmaker in Interaktion tritt, so daß die Ankunft der Händler
hier durchaus einen Informationsgehalt besitzt.87 Nicht zuletzt sind die Verteilungs-
annahmen hinsichtlich des unsicheren Assets im Glosten-Milgrom-Ansatz weniger
restriktiv als im Kyle-Modell. Andererseits kann durch die Limitierung des Modells
auf ein festgelegtes Handelsvolumen von einer Einheit des Assets wenig über den

Zusammenhang von Umsatzvolumen und Preisentwicklung ausgesagt werden. Dies
gelingt allenfalls ansatzweise in der Modellvariante mit einem offenen Quotierungs-
intervall.88 Zudem sind die Modellergebnisse sensitiv im Hinblick auf die Annah-
men der Risikoneutralität der Akteure sowie der Nullgewinnbedingung für den Mar-
ketmaker. Die Aufhebung der Annahme der Risikoneutralität macht die Ableitung
des sequentiell rationalen Handelns nahezu unmöglich, während die Aufhebung der

Nullgewinnbedingung insbesondere die Eindeutigkeit eines PBE gefährdet und so-
mit eine Quelle für das Auftreten multipler Gleichgewichte darstellt. Abschließend
kann ebenfalls kritisch angemerkt werden, daß auch das Glosten-Milgrom-Modell
einer zentralistischen Finanzmarktstruktur folgt, da auch hier die Preissetzung im

Endeffekt nur über den Marketmaker stattfindet und (direkter) Interdealer-Handel
ausgeschlossen wird. Zusammenfassend bleibt somit festzuhalten, daß das Glosten-

Milgrom-Modell zwar einige zusätzliche Aspekte des Handels an Finanzmärkten
darzustellen und zu erklären vermag aber zumindest hinsichtlich der Praxis im De-
visenhandel nicht allen Facetten gerecht wird.

4.2.4 Interdealer-Modell

Die Tatsache, daß die bisher betrachteten Modelle weniger an die Gegebenhei-
ten auf den Devisenmärkten als vielmehr denen auf (regulierten und zentralisier-
ten) Aktien- und Bondmärkten angepaßt sind, kann als charakteristisch für alle
drei zuvor diskutierten Mikrostrukturansätze angesehen werden. Die Fokussierung
auf diese Finanzmärkte ist dabei durchaus beabsichtigt, betrachtet man den Zeit-
raum der Entwicklung der Modellansätze (von 1979-1985), da zu diesem Zeit-
punkt die ökonomische Forschung auf die makroökonomische Komponente des

Devisenhandels fokussiert war und daher die finanzmarktspezifischen Charakteri-
stika des Devisenmarktes nicht in den Vordergrund der Analyse stellte. Die zuneh-
mende Bedeutung des internationalen Devisenhandels im Kontext des internationa-
len Finanzhandels veränderte diese Sichtweise jedoch kontinuierlich dahingehend,
daß die Preisbildung am Devisenmarkt maßgeblich durch das Marktumfeld eines

Finanzmarktes beeinflußt wird.89 Der daraus entstehende Bedarf einer speziell für
den Devisenmarkt entwickelten Mikrostrukturmodellierung wurde u.a. von Lyons

(1995) erkannt. Vor diesem Hintergrund entwickelte er einen Modellrahmen, der als

87 Siehe hierzu Copeland und Galai (1983), S.1463-1464. Auch in Glosten und Milgrom (1985)

wird diese Modellierung aufgegriffen (S. 94-96).

88 Siehe hierzu Copeland und Galai (1983), S.1464.

89 Vgl. die Umsatzentwicklung des Devisenmarktes gemäß Abbildung 4.1 sowie die Ausführungen
in Abschnitt 4.1. dieses Kapitels.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

105

Grundlage für eine vierte Klasse von Mikrostrukturansätzen dienen soll, nämlich
dem sog. Interdealer-Modell, das maßgeblich auf die Arbeiten von Lyons (1997)

und Evans und Lyons (1999) zurückgeht. Charakteristisches und namensgebendes

Merkmal stellt dabei das Fehlen eines Marketmakers bzw. Brokers dar. Stattdessen
erfolgt die Preisfindung hier in der direkten Interaktion zwischen den Händlern und
ihren Kunden bzw. zwischen den Händlern untereinander. In der Praxis des Devisen-
handels erfolgt letzteres typischerweise über ein nur Devisenhändlern zugängliches
und oft personalisiertes Handelssystem.90 Insofern liegt der Fokus der Analyse
in diesem Fall nicht auf dem transparenteren Broker-gestützten Handel, sondern
auf dem direkten Interdealer-Handel.91 Hierzu wird analog zu allen anderen Mi-
krostrukturansätzen auch ein Bayesianisches Extensivformspiel mit mehreren Ak-
teuren über mehrere Perioden beschrieben. Als Spieler werden dabei insgesamt n
identische Händler sowie ein Kontinuum von Kunden betrachtet. Alle Akteure wer-
den als risikoavers gemäß der aus dem Rational-Expectations-Ansatz bereits be-
kannten CARA-Nutzenfunktion über ihr Endvermögen WT angenommen. Als An-
lagemöglichkeiten stehen ebenfalls ein risikoloses Asset und eine riskante Anlage
zur Verfügung, wobei jedoch Erstere einen Ertrag von Null erbringt. Der Ertrag des
unsicheren Assets in jeder Periode wird mit rt bezeichnet, wobei rt ∼ i.i.d. N(0 , σr) gilt. Obwohl grundsätzlich eine dynamische Modellstruktur unterstellt wird, gibt es
keine Diskontierung der Erträge, so daß sich der Wert des unsicheren Assets

V all-
gemein als
t

Vt = ∑ ri

(4.58)

i=1
ergibt. Die Nichtberücksichtigung eines Diskontfaktors kann ebenso wie die An-
nahme über die Erträge des sicheren Assets damit gerechtfertigt werden, daß der

Zeithorizont zwischen mehreren Anlageentscheidungen eines Devisenhändlers in
der Regel auf einen Handelstag beschränkt ist, so daß das Opportunitätskostenar-
gument vernachlässigt werden kann. Aus der Verteilungsannahme der einzelnen

Renditen rt folgt auch, daß

Vt ebenfalls normalverteilt ist und somit der Modellie-
rung im Glosten-Milgrom-Modell sowie im Kyle-Modell entspricht. Die unterstellte

Spielstruktur unterscheidet sich jedoch fundamental von den zuvor diskutierten Mi-
krostrukturansätzen.92

Abbildung 4.13 stellt die sequentielle Abfolge der verschiedenen Aktionen der
betrachteten Spieler für das Modell in Evans und Lyons (1999) schematisch dar.93

Von den verschiedenen Varianten dieser Klasse der Mikrostrukturansätze stellt die

Modellierung von Evans und Lyons (1999) am deutlichsten auf eine Analyse der

Preisbildung bzw. ihrer Dynamik ab und ist somit konzeptionell eher mit den zuvor

90 Das meistbenutzte System in diesem Zusammenhang ist Reuters-Dealing 2000-1.

91 Der Anteil des direkten Interdealer-Handels am Kassadevisenhandel beträgt gemäß BIS (2010)

18,5 Prozent, während alle elektronischen Systeme zusammen auf ca. 41 Prozent kommen.

92 Innerhalb dieser Modellklasse dagegen ist diese Struktur als charakteristisch anzusehen.

93 Das Ursprungsmodell gemäß Lyons (1997) unterscheidet sich im Wesentlichen nur durch das

Fehlen der dritten Stufe. Ein wesentlich größerer Unterschied besteht allerdings in der jeweils
unterstellten Informationsstruktur.

106

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Beginn Periode t

C

Mengenquotierung (Kunden)

ci1
c-i1

1. Stufe

Preisquotierung (Händler)

P

P
i1

-i1

P

T

-i2

-i2

Preis- und Mengenquotierung

D

D
i

-i

2. Stufe

(alle Händler)

Pi2

Ti2

Preisquotierung (Händler)

Pi3

P-i3

3. Stufe

Mengenquotierung (Kunden)

c3

C

Ende Periode t

Abb. 4.13 Spielstruktur Interdealer-Modell nach Evans und Lyons (1999)

diskutierten Modellansätzen zu vergleichen.94 Zu Beginn einer dreistufigen Periode
t ∈ { 0 , 1 , ..., T } erhält jeder Händler Di ∈ { 1 ,..., N} eine Mengenquotierung ci von seinen Kunden. Dabei bezeichnet ci das Nettovolumen der Kauf- bzw. Verkaufsaufträge aus Sicht der Kunden, wobei ci > 0 bedeutet, daß insgesamt mehr Kauf-
aufträge als Verkaufsaufträge von Seiten der Kunden des entsprechenden Händlers
eingegangen sind. Zeitgleich gehen von derselben Grundgesamtheit aller Kunden C
weitere Mengenquotierungen c−i an alle anderen Händler D−i außer dem Händler

Di. Die händlerbezogenen Mengenquotierungen werden in jeder Periode t zufällig
abgegeben, wobei gilt:

ci ∼ i.i.d. N(0 , σc) ∀ i ∈ { 1 , ..., N}

(4.59)

D.h., die einzelnen Kundenaufträge sind nicht Ausdruck strategischen Verhaltens
der Kunden, geben also keinen Hinweis auf die jetzige oder die zukünftige Reali-
sation der Rendite des Assets rt+ i.95 Aus Sicht des Händlers wiederum stellt eine

Mengenquotierung mit ci > 0 eine Situation dar, in der er das unsichere Asset zur

Verfügung stellen, also aus seinem Bestand an die Kunden abgeben muß. Dazu ruft
der Händler Di einen Preis Pi 1 auf, zu dem dieser Tausch in Stufe 1 durchgeführt
wird. Allerdings erfolgt diese Preisquotierung parallel zu der Mengenquotierung
seiner Kunden, so daß er nicht auf die Realisation von ci 1 reagieren kann. Zeitgleich

94 Bei Lyons (1997) steht bspw. die Erklärung des Volumens des Interdealer-Handels im Vorder-
grund.

95 Dies ist eine Besonderheit in Evans und Lyons (1999). In Lyons (1997) wird eine weniger
restriktive Korrelationsstruktur unterstellt.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

107
erfolgt die Preisquotierung P−i 1 der anderen Händler D−i gegenüber ihren Kunden-
aufträgen c−i 1. Diese simultane Mengen- und Preisquotierung zwischen den einzel-
nen Händlern und ihren Kunden charakterisiert die erste Stufe des Spiels.

Im Anschluß daran findet eine zweite Handelsrunde statt, in der jeder Händler
eine eigene Mengenquotierung für das unsichere Assets Ti 2 bzw. T−i 2 – also wie vie-
le Einheiten des Assets er kaufen ( Ti 2 > 0) oder verkaufen ( Ti 2 < 0) möchte – sowie eine Preisquotierung Pi 2 bzw. P−i 2 abgibt, zu der er bereit ist, jede beliebige Menge des Assets von anderen Händlern zu kaufen oder zu verkaufen. Diese Aktionen finden jeweils simultan statt, d.h., alle Händler geben gleichzeitig sowohl ihre Mengen-
als auch ihre Preisquotierungen ab. Diese simultane Inter-Dealer-Handelsrunde mar-
kiert die zweite Stufe des Spiels innerhalb der Periode t. Dieser folgt dann eine
dritte Transaktionsrunde, die sich wiederum zwischen den einzelnen Händlern und
den Kunden abspielt. Im Unterschied zur ersten Stufe handeln jedoch hier zunächst
die Händler, indem sie eine dritte Preisquotierung Pi 3 bzw. P−i 3 aufrufen, zu der sie bereit sind, jede beliebige Menge des Assets an die Kunden C abzugeben bzw. aufzunehmen. Im Gegensatz zur ersten Stufe erfolgt aber die Mengenquotierung in der
letzten Stufe als aggregierte Nachfrage über alle Kunden, so daß hier eine einheit-
liche Mengenquotierung c 3 abgeben wird.96 Zudem erfolgt diese Quotierung nicht
zufällig, sondern sie ist Ausdruck nutzenmaximierenden bzw. rationalen Verhaltens
in Reaktion auf die Preisquotierung der Händler. Auffällig an dieser Spielstruktur
ist die Tatsache, daß es im Unterschied zu den anderen Mikrostrukturmodellen in
einer Periode mehrere Preissetzungsrunden gibt. Tatsächlich sind es zwei simulta-
ne Teilspiele in den Stufen eins und zwei und ein sequentielles Teilspiel in Stufe

Drei, die wiederum ein sequentielles Teilspiel innerhalb einer Periode bilden. Hinzu
kommt, daß mehrere Akteure ihre Aktionen simultan wählen und daß den einzel-
nen Spielern unterschiedliche Aktionsparameter in bestimmten Entscheidungskno-
ten zur Verfügung stehen.

Für die Ableitung eines BNE oder gar eines PBE müssen daher für die Händler
insgesamt drei Preisquotierungen und die Mengenquotierung Ti 2 für alle Händler
sowie die Mengenquotierung ci 3 für die Kunden bestimmt werden, wobei alle Ak-
tionen in jeder Periode sequentiell rational sein müssen. Letzteres erfordert bekannt-
lich die Berücksichtigung der gegebenen Informationsstruktur, um daraus die ra-
tionale Erwartungsbildung der Spieler in jedem Teilspiel abzuleiten. In Evans und

Lyons (1999) wird hierbei zunächst unterstellt, daß die Rendite des Assets in der

Periode t, rt, zu Beginn des Handelsprozesses sowohl Kunden als auch Händlern
bekannt ist und damit eine öffentlich verfügbare Information darstellt. Alle Spie-
ler kennen überdies die Verteilung der zukünftigen Renditen rt+ i gemäß der oben
beschriebenen Verteilungsannahmen. Insofern gibt es hier im Gegensatz zu den zu-
vor beschriebenen Mikrostrukturmodellen keinen informierten Spieler, der bessere
bzw. genaue Kenntnis über den Wert des unsicheren Assets besitzt. Unsicherheit
besteht aus Sicht der Spieler daher nur im Hinblick auf die zukünftige Wertentwick-
lung des Assets, nicht aber über die aktuelle oder vergangene Performance. Ande-
rerseits tritt eine zusätzliche Störquelle für die Händler in Form der individuellen

96 Insofern kann c 3 als gepoolte Nettonachfrage der Kunden betrachtet werden, wobei c 3 < 0 einem Nettoangebot des unsicheren Assets gleichkommt.

108

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Mengenquotierungen ci 1 auf, da diese zufällige und von der Realisation von rt un-
abhängige Portfolioveränderungen ihrer Kunden darstellen und von den Händlern
in jedem Fall bedient werden müssen. Aus der Perspektive eines Händlers stellt
eine Mengenquotierung ci 1 eine private Information dar, da nur er diese beobachten
kann. D.h. auch, daß alle anderen Quotierungen c−i 1 dem Händler unbekannt sind
und daß sich gemäß der Annahme über die Verteilung der einzelnen Mengenquo-
tierungen in Gleichung (4.59) auch aus der von ihm beobachteten Realisation keine

Rückschlüsse auf die Realisationen der anderen Mengenquotierungen ziehen las-
sen. Dementsprechend sieht die Informationsmenge Ωi 1 eines beliebigen Händlers

Di zum Zeitpunkt seiner ersten Preisquotierung in Periode t wie folgt aus:

Ωi 1 ,t = rt,

Pt− 1

(4.60)

Dabei bezeichnet

Pt− 1 die Preisdynamik der vorangegangenen Perioden, was alle
beobachtbaren Preis- und Mengenquotierungen beinhaltet. Außerdem ist in der In-
formationsmenge Vt− 1 = ∑ t− 1 r
i=1 i enthalten, was dem kumulierten Fundamentalwert
des unsicheren Assets entspricht. Diese Informationen sind grundsätzlich öffentlich
verfügbar, so daß alle Händler bei ihrer Preisquotierung Pi 1 keine Informationsvor-
teile gegenüber anderen Händlern oder gegenüber ihren Kunden besitzen. Da die

Preisquotierung zeitgleich mit der zufälligen Mengenquotierung der Kunden ein-
hergeht, ist die Preissetzung aus Sicht des Händlers in der ersten Stufe des Spiels
unbeeinflußt von der Realisation von ci 1, der Händler kann also zumindest in der
ersten Stufe durch seine Preissetzung nicht auf die Nettonachfrage (bzw. das Net-
toangebot) für das unsichere Asset reagieren. Vor Beginn der zweiten (Interdealer-)

Handelsrunde ist jedem Händler Di jedoch die ihn betreffende Nettonachfrage (bzw.

das Nettoangebot) ci 1 seiner Kunden bekannt, so daß er diese in seine Entscheidun-
gen mit einfließen lassen kann. Die relevante Informationsmenge, auf deren Basis
er seine Preis- und Mengenquotierung Pi 2 und Ti 2 wählt, entspricht daher:

Ωi 2 ,t = {Ωi 1 ,ci 1 }

(4.61)

Im Gegensatz zur ersten Stufe verfügen alle Händler in der zweiten Stufe über
eine gemäß ihrer jeweiligen Kundenaufträge ci 1 angepaßte Informationsmenge. Da-
her kommt erst in dieser Phase des Spiels die für Bayesianische Spiele charakteristi-
sche Komponente der privaten Information zum Tragen. Anders ausgedrückt stellt
sich für einen Händler Di vor der Interaktion mit den anderen Händlern D−i eine

Ausgangssituation dar, in der er entweder das unsichere Asset seinen Kunden zur

Verfügung gestellt hat (wenn ci 1 < 0) oder aber umgekehrt sich mehr Anteile des
unsicheren Assets in seinem Portfolio befinden als zu Beginn der Periode (wenn
ci 1 > 0). In der ersten Situation nimmt er dann folglich eine Long-Position und der zweiten Situation eine Short-Position für das unsichere Asset – bezogen auf den Beginn der Periode t – ein. Diese Ausgangsposition stellt aber eine private Information
eines jeden Händlers dar, da nur er ci 1 beobachten konnte. Die Mengenquotierung
seiner Kunden bleibt den anderen Händlern auch nach der Interaktion mit diesen
verborgen. Andererseits können alle Händler vor ihrer letzten Preisquotierung Pi 3
das Ergebnis des Interdealer-Handels in der zweiten Stufe in ihrer Entscheidung

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

109
berücksichtigen, also sowohl die Preisquotierungen P−i 2 der anderen Händler D−i
als auch deren Mengenquotierungen T−i 2. D.h., jeder Händler gibt einen Preis Pi 2
an, zu dem er grundsätzlich bereit ist jede Menge des unsicheren Assets zu kaufen
bzw. zu verkaufen. Gleichzeitig gibt er aber auch ein(e) präzise(s) mengenmäßige(s)

Nachfrage bzw. Angebot für das Asset gemäß Ti 2 ab. Aufgrund der simultan statt-
findenden Aktionen kann es passieren, daß ein bestimmter Händler Da, der eine po-
sitive Mengenquotierung Ta 2 > 0 abgibt, also das Asset eigentlich kaufen möchte,
aus dem Interdealer-Handel am Ende als ein Nettoverkäufer hervorgeht. Dies ist
genau dann der Fall, wenn es einen anderen Händler Db gibt, der eine identische

Preisquotierung wie Händler Da abgegeben hat Pa 2 = Pb 2 und ebenfalls eine positive Mengenquotierung für das Asset mit Tb 2 > Ta 2 > 0 aufruft. In diesem Fall müssen beide Händler aufgrund ihrer identischen Preisquotierung bereit sein, für die Mengenquotierung des anderen Händlers auch die Gegenposition einzugehen. D.h., Da
erhält zwar von Händler Db Ta 2 Einheiten des Assets, muß aber gleichzeitig auch für
die Mengenquotierung Tb 2 die Gegenposition einnehmen, also Tb 2-Einheiten an Db
verkaufen, so daß seine Nettoposition nach der Interdealer-Runde Ta 2 − Tb 2 < 0 entspricht. Dieses Beispiel macht deutlich, daß die eigenen Mengenquotierungen nicht
unabhängig von den Quotierungen der anderen Spieler gewählt werden. Gleichzei-
tig hängt jede Mengenquotierung aber auch von der individuellen, durch die Kun-
denaufträge ci 1 bestimmten, Ausgangssituation der Händler in der zweiten Stufe
ab, so daß die Quotierungen zumindest als ein gestörtes Signal über die Realisation
der Kundenaufträge als Ganzes interpretiert werden können. Von daher besitzt auch
die kumulierte Nachfrage der Händler in der Interdealer-Phase

X einen gewissen

Informationsgehalt. Dabei gilt:

N

X = ∑ Ti 2

(4.62)

i=1

X kann in diesem Zusammenhang auch als gerichteter kumulierter Auftragsfluß
des Interdealer-Handels angesehen werden. Ist

X > 0, so überwiegen insgesamt die

Kaufangebote der Händler die Verkaufsangebote, was potentielle Rückschlüsse auf
die Realisation aller Kundenaufträge

C = ∑ Ni=1 ci 1 zuläßt. Die Realisation von

X ist
für alle Händler vor ihrer dritten Preisquotierung verzerrungsfrei beobachtbar, so
daß die relevante Informationsmenge durch

Ωi 3 = Ωi 2 ,

X

(4.63)

gegeben ist. Die Bedeutung des Interdealer-Auftragsflusses als wichtiges Infor-
mationssignal für die Preissetzung wird immer wieder in Befragungen von De-
visenhändlern herausgestellt.97 Insofern stellt diese Modellierung nicht nur eine
konzeptionelle Parallele zum Kyle-Modell dar, sondern vor allem auch den Ver-
such, ein wesentliches Merkmal der Praxis des Devisenhandels theoretisch darzu-

97 Vgl. hierzu die Ausführungen zum Auftragsfluß in vorherigen Kapitel.

110

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
stellen.98 Somit wird die Informationsstruktur des Spiels durch die Gleichungen

(4.60) - (4.63) komplett beschrieben, so daß nun unter zusätzlicher Berücksichti-
gung der CARA-Nutzenfunktion über das erwartete Vermögen, der Annahmen über
die Zufallsvariablen

V und ci 1 bzw. c−i 1 sowie der Spielstruktur ein BNE abge-
leitet werden kann.99 Den Ausgangspunkt dieser Überlegungen bildet die für al-
le Spieler identische CARA-Nutzenfunktion über das erwartete Endvermögen WT .

Das Endvermögen ergibt sich dabei als das kumulierte Gesamtvermögen der ein-
zelnen Vermögenszuwächse Wt über die Perioden t ∈ { 0 , 1 , ..., T }. Aufgrund der fehlenden Diskontierung innerhalb des Modells und der Normierung des sicheren

Assets auf den Wert 1 kann eine Vermögensveränderung ΔWt = Wt −Wt− 1 = 0 nur
durch das Halten und/oder den Handel mit dem unsicheren Asset auftreten. Wegen
der Verteilungsannahmen bezüglich des unsicheren Assets, speziell der Normalver-
teilung der Rendite rt und der Unabhängigkeit der Renditen über die Perioden, folgt,
daß auch die einzelnen Vermögenszuwächse in jeder Periode unabhängig voneinan-
der sind. D.h., zu jedem beliebigen Zeitpunkt t schätzt jeder Spieler die zukünftige

Wertentwicklung des Assets und damit des Vermögens identisch ein und zwar un-
abhängig davon, in welcher Periode er sich befindet, so daß die Ableitung einer

Maximierungsstrategie für eine repräsentative Periode t auch automatisch das End-
vermögen maximiert. Aufgrund dieser Symmetrie innerhalb der einzelnen Perioden
des wiederholten Spiels genügt es, zumindest für die Ableitung eines BNE, das in

Abbildung 4.13 skizzierte Teilspiel in der Periode t zu lösen, so daß der für jeden

Spieler relevante Nutzen durch den Wert von Wt determiniert wird. Zudem folgt aus
der Verteilungsannahme auch, daß Wt ∼ N( μW , σW ) ist. Rationales Verhalten der

Spieler wiederum impliziert die Maximierung dieser Nutzenfunktion bezüglich Wt.

Diese wird über die optimale Wahl der jeweiligen Aktionsparameter gewährleistet,
so daß für einen Händler Di hierzu die Preisquotierungen Pi 1 , Pi 2 , Pi 3 sowie die Mengenquotierung Ti 2 entsprechende Parameter für die Nutzenmaximierung darstellen.

Das Vermögen eines beliebigen Händlers Di am Ende einer beliebigen Periode Wi,t
hängt somit immer von diesen Aktionsparametern bei gleichzeitiger Berücksichti-
gung der Spielstruktur in Abbildung 4.13 sowie der Informationsstruktur bei Evans
und Lyons (1999) wie folgt ab:

Wi,t = Wi 0 + ci 1 ,t( Pi 1 ,t − P−i 2 ,t)+

( Ni 2 ,t + E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t])( Pi 3 ,t − P−i 2 ,t) − T−i 2 ,t( Pi 3 ,t − Pi 2 ,t) (4.64)

Dabei bezeichnet Wi 0 ,t das Vermögen eines Händlers zu Beginn der Periode t,

P−i 2 ,t sowie T−i 2 ,t die Preis- bzw. Mengenquotierungen, die gegenüber dem Händler 98 Wenn auch hier unter der vereinfachenden Annahme, daß sich der Auftragsfluß transaktionsko-stenfrei und exakt beobachten läßt, was in der Praxis in der Regel nicht der Fall ist.

99 Die Tatsache, daß in diesem Modell lediglich ein BNE und kein PBE abgeleitet wird, ist da-
bei für die Interpretation des Ergebnisses nicht von Bedeutung. Der Unterschied zwischen beiden

Gleichgewichtskonzepten besteht im Wesentlichen in der Berücksichtigung nicht relevanter Teil-
spiele beim PBE, so daß dessen Ableitung lediglich mathematisch (noch) aufwendiger ist, aber
keine zusätzlichen Erkenntnisse liefert.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

111

Di in der Interdealer-Phase (Stufe 2) von anderen Händlern abgegeben wurden
und zu Transaktionen geführt haben sowie Ni 2 ,t die sog. spekulative Nachfrage des

Händlers im Interdealer-Handel. Letztere ist gleichbedeutend mit der gewünschten

Nettoposition, die ein Händler nach der Interdealer-Handelsrunde und vor der letz-
ten Handelsrunde mit den Kunden in Bezug auf das unsichere Asset einnehmen
möchte. Diese ist abhängig von der Ausgangsposition durch den individuellen Kun-
denhandel ci 1 ,t, der eigenen Mengenquotierung gegenüber den anderen Händlern

Ti 2 ,t und der von ihm erwarteten Menge des unsicheren Assets, die er zu seiner Preisquotierung Pi 2 ,t von den anderen Händlern erwartet aufzunehmen E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t] und zwar durch:

Ni 2 ,t = Ti 2 ,t − ci 1 ,t − E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t]

(4.65)

D.h., wenn ein Händler Ni 2 ,t > 0 anstrebt, so möchte er vor der letzten Han-
delsrunde eine Long-Position bei dem unsicheren Asset einnehmen, also die Menge
des unsicheren Asset in seinem Portfolio erhöhen. Ni 2 ,t stellt insofern eine Speku-
lation des Händlers dar, als er grundsätzlich bemüht ist, zum Ende der Handels-
periode keine offenen Positionen zu halten. Andernfalls geht er aufgrund der unsi-
cheren Entwicklung bezüglich der zukünftigen Realisation von rt+1 ein Risiko ein.

Dementsprechend wird der Händler die Long-Position in der letzten Handelsrunde
gegenüber den Kunden ausgleichen müssen, um nicht in diese Situation zu kommen.

Modelltheoretisch erklärt sich dieses Verhaltensmuster der Händler aus der unter-
stellten Risikoaversion.100 Gleichzeitig ist es aber charakteristisch für Finanzmarkt-
und insbesondere Devisenhändler in der Praxis (Lyons, 1995), so daß sich auch
an dieser Stelle das Bemühen einer Anpassung der Modellstruktur an tatsächliche

(Devisen-)marktgegebenheiten zeigt.

Das Eingehen einer Long-Position Ni 2 ,t > 0 ist für einen Händler grundsätzlich
dann gewinnbringend, wenn er diese Position zu einem Preis Pi 3 ,t in der dritten

Handelsrunde an die Kunden abgeben kann, der höher ist als der Preis, den er zum

Erreichen dieser Longposition aufrufen mußte, nämlich P−i 2 ,t bzw. Pi 2 ,t. Dabei ist die Preisquotierung der anderen Händler P−i 2 ,t die relevante Quotierung, zu der die
vom Händler im Interdealer-Handel aufgerufene Mengenquotierung Ti 2 ,t bedient
wird und seine eigene Preisquotierung Pi 2 ,t diejenige, zu der er die Mengenquo-
tierungen der anderen Händler T−i 2 ,t bedient. Die konkrete Ausprägung von T−i 2 ,t ist jedoch aufgrund der simultanen Preis- und Mengenquotierung für einen Händler
nur bedingt zu beeinflussen und zum Zeitpunkt seiner Entscheidungen nicht beob-
achtbar, so daß er die für ihn ertragsrelevante angestrebte Nettoposition Ni 2 ,t, die
sich nach der Interdealer-Runde ergibt, gemäß seines Informationsstandes ex ante
nur abschätzen kann. Somit berücksichtigt er für die Bestimmung der angestreb-
ten Nettoposition seine Erwartungen bedingt über seine Informationsmenge Ωi 2 ,t
bezüglich der Mengenquotierungen der anderen Händler während des Interdealer-

Handels E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t]. Seine tatsächliche Nettoposition NPi 3 ,t in Folge der ersten 100 Bei einem Erwartungswert der Rendite des unsicheren Assets von Null wird unter den gegebenen Annahmen das unsichere Asset immer schlechter eingeschätzt als das sichere Asset, da

Ersteres bei gleichem Erwartungswert ein (höheres) Risiko besitzt.

112

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
beiden Handelsrunden und vor der dritten Preisquotierung ist dagegen wie folgt ge-
geben:

NPi 3 ,t = Ti 2 ,t − ci 1 ,t − T−i 2 ,t

(4.66)

Diese Position NPi 3 ,t versucht der Händler über seine letzte Preisquotierung Pi 3 ,t an die Kunden weiterzugeben um keine Übernachtrisiken einzugehen. NPi 3 ,t > 0
entspricht dabei einer Long-Position für das unsichere Asset aus Sicht des entspre-
chenden Händlers.101

Faßt man die vorangegangenen Überlegungen zusammen, kann man die Vermö-
gensentwicklung eines Händlers innerhalb einer Periode als Summe der Wertent-
wicklungen seiner jeweiligen Nettopositionen bezüglich des unsicheren Assets auf
jeder Stufe des Spiels darstellen.102 Ausgehend von einer Nettoanfangs- wie Netto-
endposition von Null können vermögensverändernde Wertentwicklungen nur zwi-
schen der ersten und zweiten sowie der zweiten und dritten Stufe des Spiels auf-
treten, da ein Händler nur hier Short- bzw. Longpositionen für das Asset eingeht.

Beim Übergang von der ersten auf die zweite Periode entspricht die Nettoposition
eines jeden Händlers aber genau −ci 1, da er in der ersten Stufe die Gegenposition zu
der Nachfrage seiner Kunden eingenommen hat und zwar zur Preisquotierung Pi 1.

Während der zweiten Stufe quotiert er jedoch den Preis Pi 2, zu dem er bereit ist je-
de beliebige Menge des Assets anzukaufen oder zu verkaufen, also theoretisch auch
ci 1. Wenn z.B. ci 1 > 0 ist, bedeutet dies, daß der Händler seinen Kunden das Asset in der ersten Stufe zum Preis Pi 1 verkauft hat, also zum Zeitpunkt der zweiten Handelsrunde eine Shortposition aufweist. Diese könnte er ausgleichen durch den Ankauf
von exakt ci 1 Einheiten des Assets zum Preis Pi 2. Der resultierende Gewinn dieser

Transaktion ist die Differenz aus dem Verkaufspreis Pi 1 und dem Rückkaufspreis

Pi 2 multipliziert mit der Menge ci 1. Aber selbst wenn diese Transaktion nicht reali-
siert würde, entspräche der rechnerische Vermögenszuwachs Πi 2 für einen Händler
zwischen der ersten und zweiten Stufe:

Πi 2 = ( Pi 1 − Pi 2) · ci 1

(4.67)

Der Händler macht demnach einen (Buch-)Gewinn, wenn bei positiver Kunden-
nachfrage ci 1 > 0 gilt, daß Pi 1 > Pi 2, oder aber bei negativer Kundennachfrage ci 1 < 0
gilt, daß Pi 1 < Pi 2. Zwischen der zweiten und dritten Stufe verändert sich der rechnerische Vermögenswert des Händlers aus zwei Gründen: Zum einen verändert sich
seine Nettoposition auf ci 3, also gemäß Gleichung (4.66) um die eigene Mengen-
quotierung Ti 2, die zum Preis P−i 2 erfüllt wird, und um die entgegengesetzte Men-
genquotierung aller anderen Händler −T−i 2, die zu seiner eigenen Preisquotierung

101 Als Konvention gilt, daß das Vorzeichen einer jeden Mengenquotierung aus Sicht des jeweils

Quotierenden gewählt wird. D.h., Ti 2 ,t > 0 bedeutet z.B. einen Ankauf des Assets durch den Händler Di und ci 1 ,t > 0 einen Ankauf des Assets von den privaten Kunden in der ersten Periode. Da der Händler aber sowohl für ci 1 ,t als auch für T−i 2 ,t jeweils die Gegenposition einnimmt, gehen diese in Gleichung (4.66) aus seiner Perspektive negativ ein.

102 Infolge der Betrachtung innerhalb einer Periode wird ab jetzt der Zeitindex t bei der Parame-terauflistung weggelassen.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

113

Pi 2 ausgeführt werden. Zum anderen wird in der dritten Stufe eine neue Preisquotie-
rung Pi 3 von den Händlern aufgerufen. Analog zu den Überlegungen für die Wert-
veränderung des Vermögens zwischen der ersten und zweiten Periode entspricht die

Wertveränderung zwischen der zweiten und dritten Periode Πi 3 also der Differenz
zwischen dem Wert der Nettoposition nach der Interdealer-Handelsrunde und dem

Wert der Nettoposition nach der letzten Preisquotierung NPi 3 · Pi 3. Im Unterschied
zur ersten Stufe wird dieser Betrag in der letzten Handelsrunde aber in jedem Fall
realisiert, da der Händler seine Nettoposition annahmegemäß ausgleichen will und
somit die Gegenposition −NPi 3 einnimmt. Der Wertzuwachs zwischen der zweiten
und dritten Stufe ergibt sich dann wie folgt:

Πi 3 = ( −T−i 2 ·Pi 2 + T−i 2 ·P−i 3)+( Ti 2 ·P−i 2 −Ti 2 ·Pi 3)+( −ci 1 ·Pi 2 + ci 1 ·Pi 3) (4.68) Der Vermögenswert eines Händlers am Ende einer Handelsperiode setzt sich
dann zusammen aus:

Wi 3 = Wi 0 + Πi 2 + Πi 3

(4.69)

Durch Einsetzen in Gleichung (4.69) und einigen algebraischen Umformungen
folgt dann:

Wi 3 = Wi 0 + ( Pi 1 − Pi 2) · ci 1 + ( Pi 2 − Pi 3) · ci 1 +

Ti 2 · ( Pi 3 − P−i 2) + ( −T−i 2 · ( Pi 2 − Pi 3) = Wi,t ∀t (4.70)

D.h., Gleichung (4.70) entspricht einer umgeformten Budgetrestriktion für einen
beliebigen Händler in jeder Periode t und ist äquivalent zu Gleichung (4.64). Dabei
gehören die beiden Parameter Ni 2 ,t und E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t] hier nicht zu den Aktionsparametern der Händler im Spiel, obwohl sie von diesen abhängen. Der Ausdruck

Ni 2 ,t + E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t] stellt andererseits eine Approximation an das Entscheidungskalkül eines (Devisen-)Händlers in der (Finanzmarkt-)Praxis dar, weil Händler sehr
wohl spekulative Nettopositionen unter Berücksichtigung ihres Informationsstandes
und der Aktionen der anderen Händler innerhalb eines Handelstages eingehen.103

Die drei Terme aus Gleichung (4.64) lassen sich somit als Gewinne aus dem Kun-
denhandel, Spekulationsgewinne gegenüber anderen Händlern sowie den Kosten
der Liquiditätssteuerung bezüglich des Erreichens einer ausgeglichenen Nettopo-
sition zur Vermeidung von Übernachtrisiken interpretieren. In der zweiten Version
dieser Budgetrestriktion zeigt sich jedoch explizit die Abhängigkeit des Gesamt-
vermögens von den Aktionen der Händler. Um die Voraussetzungen eines BNE zu
erfüllen, müssen diese so gewählt werden, daß sie den (erwarteten) Nutzen gemäß
der CARA-Nutzenfunktion über den Vermögensendwert Wi,t = Wi 3 maximieren, al-
so die Lösung des folgenden Maximierungsproblems bilden:

103 Diese These wird durch Befragungen von Devisenhändlern wie z.B. in Cheung und Chinn

(2001) gestützt.

114

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
max

E[ U[ Wi 3]] = − exp ( −θ ·Wi 3 |Ωi)

(4.71)

Pi 1 ,Pi 2 ,Pi 3 ,Ti 2

Hierbei bezeichnet θ > 0 den Grad der (konstanten absoluten) Risikoaversion
und Gleichung (4.70) fungiert gewissermaßen als Budgetrestriktion für Gleichung

(4.71). Da für alle Händler dieselbe Nutzenfunktion unterstellt wird, unterscheidet
sich das Maximierungsproblem für einen beliebigen Händler Di von einem ande-
ren Händler D−i allenfalls durch die individuelle Informationsstruktur Ωi respek-
tive Ω−i in jeder Spielstufe. Die in Gleichung (4.60) dargestellte relevante Infor-
mationsmenge der Händler für ihre erste Preisquotierung Pi 1 ist aber offenkundig
ebenfalls für alle Händler identisch. Erst die Preis- und Mengenquotierungen in
der Interdealer-Handelsrunde werden auf der Basis privater Informationen durch-
geführt, nämlich der individuellen Realisation der Mengenquotierung der eigenen

Kunden ci 1. Es stellt sich jedoch die Frage, inwieweit diese Informationen den Nut-
zen für einen Händler beeinflussen. Der Gewinn aus der Interdealer-Handelsrunde
wird, wie aus der Budgetrestriktion (4.70) ersichtlich, abgesehen von den eigenen

Preisquotierungen, im Wesentlichen durch die Nettoposition NPi 3 definiert. Diese
hängt wiederum gemäß Gleichung (4.66) von den Mengenquotierungen der ande-
ren Händler T−i 2 ab, die aber zum Zeitpunkt der eigenen Preis- und Mengenquo-
tierung Pi 2 und Ti 2 nicht bekannt sind. Sequentiell rationales Verhalten impliziert
aber wiederum, daß diese Quotierungen auf Basis der zur Verfügung stehenden In-
formationsmenge getroffen werden. Dieses Verhalten wird durch die gewünschte

Nettoposition Ni 2 ausgedrückt, in der die Händler den Einfluß der Mengenquotie-
rungen der anderen Händler auf ihre Nettoposition vor der dritten Spielstufe über

E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t] berücksichtigen. Da aber die Beobachtung des eigenen Kundenauftragsflusses ci 1 annahmegemäß keine Rückschlüsse auf die Kundenaufträge der an-
deren Händler zuläßt, hat die private Information der Händler keinen Informations-
wert im Hinblick auf die Realisation von T−i 2. Weil sich zudem Ωi 2 von Ω j 2 für zwei beliebige Händler Di und D j mit i = j nur durch ci 1 bzw. c j 1 unterscheiden, werden demnach E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t] und E[ T−j 2 ,t|Ω j 2 ,t] äquivalent sein. Genauer gesagt gilt bei Evans und Lyons (1999) unter den getroffenen Annahmen sogar:

E[ T−i 2 ,t|Ωi 2 ,t] = E[ T− j 2 ,t|Ω j 2 ,t] = 0 ∀ i, j ∈ { 1 , ..., N}

(4.72)

Das Ergebnis in Gleichung (4.72) folgt aus der Tatsache, daß E[ c−i 1 |Ωi 2] = 0
ist, jeder Händler also von einer ausgeglichenen Nettoposition der anderen Händler
in der Interdealer-Handelsrunde ausgeht.104 Demzufolge treffen die Händler ihre

Preis- und Mengenquotierungen in der Interdealer-Handelsrunde auf Basis gleicher

Informationen, da der private Teil ihrer Informationsmenge keinen Einfluß auf ihre

Entscheidungen hat.105

104 Dies gilt wegen ci 1 ∼ i.i.d. N(0 ,σc), da der eigene Kundenauftragsfluß keine zusätzliche Information über die Ausprägungen der anderen Kundenaufträge enthält.

105 Die in Evans und Lyons (1999) verwendete Version der Budgetrestriktion ist somit allgemeiner
formuliert, als dies in dieser Anwendung des Interdealer-Modells notwendig wäre. Relevant für
das Modellgleichgewicht wird dies allerdings in der Modellierung des Interdealer-Modells bei

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

115

Eine analoge Überlegung führt letztlich zu dem Schluß, daß auch in der dritten

Spielstufe die Preisquotierung der Händler Pi 3 unter Berücksichtigung der gleichen
relevanten Informationen stattfindet. Der Grund hierfür ist, daß jeder Händler sei-
nen Preis so setzten muß, daß er seine Nettoposition NPi 3 ausgleichen kann. Dies ist
jedoch das Kalkül eines jeden Händlers in der dritten Handelsrunde. Im Endeffekt
weiß demnach jeder Händler, daß die durch

X gegebene kumulierte Gesamtnettopo-
sition aller Händler von den Kunden insgesamt aufgenommen werden muß, so daß
dieser Gesamtauftragsfluß und nicht etwa die von den privaten Kundenaufträgen
ci 1 abhängende private Nettoposition NPi 3 entscheidungsrelevant für den einzelnen

Händler ist. Der Gesamtauftragsfluß des Interdealer-Handels

X ist zudem annahme-
gemäß von allen Händlern unverzerrt vor der finalen Preisquotierung beobachtbar,
so daß im Endeffekt auch die Informationsmenge Ωi 3 für alle Händler identisch ist.

Da in jeder Spielstufe die Entscheidungen eines jeden Händlers unabhängig von
seiner privaten Information über ci 1 getroffen werden und alle Händler ansonsten
identisch sind, müssen auch die optimalen Strategien für alle Händler in jeder Spiel-
stufe und in jeder Handelsrunde identisch sein. Folglich ist ein BNE in diesem Spiel
als symmetrisches Gleichgewicht für die Händler beschrieben, so daß die Strategie
eines beliebigen Händlers Di repräsentativ für das Verhalten aller anderen Händler

D−i ist. Dies bedeutet gleichzeitig, daß die optimalen Preis- und Mengenquotie-
rungen P∗ , P∗ , T ∗ sowie P∗ einheitlich von allen Händlern gewählt werden. In der i 1
i 2
i 2
i 3

Interdealer-Handelsrunde wird daher jeder Händler bereit sein, die Mengenquotie-
rung der anderen Händler aufzunehmen. Theoretisch kann eine Mengenquotierung

Ti 2 somit von jedem anderen Händler aufgenommen werden, im Extremfall also
auch alle Mengenquotierungen T−i 2 von einem Händler Di. In Evans und Lyons

(1999) wird jedoch der Einfachheit halber unterstellt, daß jede Mengenquotierung
anteilsmäßig auf alle Händler aufgeteilt wird, so daß die tatsächliche individuel-
le Nettoposition eines Händlers vor der letzten Preisquotierungsrunde gegeben ist
durch:

NPi 3 ,t = Ti 2 ,t − ci 1 ,t − T−i 2 ,t ∀ Di mit i ∈ { 1 , ..., N}

(4.73)

N − 1

Diese aus den Annahmen resultierende Symmetrie und die damit verbundene

Ableitung eines symmetrischen BNE im Interdealer-Modell stellt eine erhebliche

Vereinfachung bei der Herleitung des Gleichgewichts dar, da das Spiel faktisch auf
zwei Spieler reduziert wird, nämlich den (repräsentativen) Händler sowie den als

Einheit agierenden Kunden C in der letzten Stufe des Spiels.

Die Annahme einer ausgeglichenen Nettoposition für die Händler verlangt je-
doch von den Kunden, daß diese in einem Gleichgewicht bereit sind, in der dritten

Stufe des Spiels das Übernachtrisiko durch das Halten des unsicheren Assets zu tra-
gen. Da die Kunden derselben CARA-Nutzenfunktion bezüglich des Assets unter-
liegen, also auch risikoavers eingestellt sind, ist dies jedoch nicht selbstverständlich.

Daher müssen die Kunden durch eine Risikoprämie von Seiten der Händler für die

Aufnahme des Übernachtrisikos kompensiert werden. Bei Evans und Lyons (1999)

Lyons (1997), da hier die privaten Informationen Rückschlüsse auf die Kundenaufträge der anderen

Händler zulassen und somit auch E[ c−i 1 |Ωi 2] = 0 sein kann.

116

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
wird daher unterstellt, daß die Nachfrage der Kunden in der dritten Stufe des Spiels
in einer beliebigen Periode t über folgende Funktion definiert wird:

c 3 ,t = γ( E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t) (4.74)

Die Kompensation der Kunden erfolgt dabei über die Anpassung der Preisquo-
tierung der Händler Pi 3 = P 3.106 Denn sowohl Händler als auch Kunden besit-
zen dieselbe Informationsmenge Ω 3 ,t bezüglich ihrer Erwartungen hinsichtlich des
zukünftigen Preises des Assets, so daß eine positive Nachfrage nur dann zustande
kommt, wenn P 3 ,t < E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] gewählt wird. Der informationsrelevante Unterschied zwischen den beiden Preisen P 3 ,t+1 und P 3 ,t besteht in der Realisation der Rendite rt+1, deren Erwartungswert annahmegemäß gleich Null ist. Demzufolge
müßte der erwartete Preis des Assets in der dritten Stufe des Spiels in der nächsten

Periode dem Preis in dieser Periode entsprechen. Somit wird durch die Quotie-
rung eines Preise unterhalb dieses realen Wertes“ für das Asset ein Anreiz zum

”

Kauf und der damit verbundenen Risikoübernahme geschaffen, wobei die Preisdif-
ferenz als Risikoprämie für die Kunden aufgefaßt werden kann. Allerdings ist das

Ausmaß dieser Preisdifferenz für eine konkrete Nachfrage c 3 ,t ∈ ℜ abhängig vom

Parameter γ > 0, der als Indikator für die Risikoaufnahmebereitschaft der Kun-
den bezeichnet werden kann. Je größer γ ist, desto einfacher ist es den Händlern
möglich, eine beliebige Nettoposition an die Kunden abzugeben, ohne dabei ein
größeres Preiszugeständnis zu machen. Ist die Risikoaufnahmebereitschaft der Kun-
den dagegen gering, also γ → 0, dann kann eine gegebene kumulierte Longposition

−c 3 ,t = −∑ Ni=1 NPi 3 ,t ∈ ℜ der Händler bezüglich des unsicheren Assets nur durch eine niedrige Preisquotierung P 3 in der dritten Stufe des Spiels an die Kunden weitergegeben werden. Da aufgrund der sequentiellen Spielstruktur in der dritten Stufe
den Kunden die Preisquotierung P 3 vor ihrer Mengenquotierung c 3 ,t bekannt ist, kann ihre optimale Nachfrage unmittelbar aus der CARA-Nutzenfunktion abgeleitet werden. Dieser Schritt stellt das Ende eines Vorwärtsinduktionsarguments zur

Ableitung eines BNE in diesem Spiel dar. Dafür muß gezeigt werden, daß die Preis-
quotierung P∗ von den Händlern so gewählt wird, daß die optimale Nachfrage c∗

3

3
exakt entgegengesetzt zur kumulierten Nettoposition der Händler ( −ci 3 ,t = c∗) ist.

3

Die optimale Nachfrage der Kunden in der letzten Stufe des Spiels läßt sich als

Maximierungsproblem der CARA-Nutzenfunktion (4.71) über c 3 darstellen. Hier-
zu wird die Eigenschaft der CARA-Nutzenfunktion ausgenutzt, daß die Maximie-
rung von E[ U[ W ]] = −e−θ·Wt aufgrund der Annahmen über die Normalverteilung von Wt einer Mittelwert-Varianz Darstellung entspricht, wodurch sich die Nutzenfunktion allgemein zu E[ U[ W ]] = −e−θ( μW − 0 , 5 ·θσ 2 ) W
vereinfacht. Dabei entspricht
μW dem Erwartungswert des Vermögens und σ 2 dessen Varianz. Aus Sicht der

W

Kunden ist zum Zeitpunkt ihrer Entscheidung der Erwartungswert des Vermögens
durch die Mengenquotierung über μW = ( E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t) · c 3 bestimmt und σW = c 2 · Var( P

· σ 2. D.h., der erwartete Vermögenszuwachs ent-

3

3 ,t+1 |Ω 3 ,t ) ≡ c 23

P
spricht der Preisdifferenz zwischen dem erwarteten Preis für das Asset in der dritten

106 Aufgrund der oben festgestellten Symmetrie wird an dieser Stelle und im Folgenden der Sub-
index i vernachlässigt.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

117

Stufe der nächsten Periode und der tatsächlichen Preisquotierung der Händler in
dieser Periode multipliziert mit der nachgefragten Gesamtmenge c 3 ,t.107 Die (über
die Informationen der Kunden bedingte) Varianz des Vermögenszuwachs σ 2 stellt

P
wiederum aus Sicht der Kunden eine – von den Annahmen über die Verteilungs-
eigenschaften der Rendite des Assets abhängige – Konstante dar, die als Maßstab
für das Übernachtrisiko anzusehen ist. Setzt man die entsprechenden Ausdrücke
in Gleichung (4.71) ein und berücksichtigt zusätzlich, daß die Maximierung ein-
er Exponentialfunktion gleichbedeutend mit der Maximierung ihres Arguments ist,
vereinfacht sich das Maximierungsproblem der Kunden zu:

θc 2 σ 2

3 ,t P
max c 3 ,t · ( E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t) −

(4.75)

c 3 ,t

2

Dies stellt eine negative quadratische Funktion in c 3 ,t dar, aus deren Konkavität
folgt, daß die resultierende B.E.O. auch hinreichend im Hinblick auf die Ableitung
eines absoluten Maximums ist, die, aufgelöst nach der gesuchten optimalen Nach-
frage c∗ , dann wie folgt charakterisiert ist:

3 ,t

( E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t)

c∗ =

3 ,t

(4.76)

θ · σ 2 P

Die Gleichung (4.76) determiniert somit das optimale und sequentiell rationa-
le Verhalten der Kunden in der dritten Spielstufe und damit ihre Mengenquotie-
rung c∗ in jeder Handelsrunde t. Dieses Verhalten ist konsistent mit den zuvor

3 ,t
postulierten Annahmen, da zum einen die optimale Mengenquotierung eine lineare

Abhängigkeit von der Differenz aus der erwarteten Preisquotierung der Händler (in
der dritten Stufe des Spiels) in der nächsten Handelsrunde und der aktuellen Preis-
quotierung aufweist. Zum anderen ist dieses Verhalten auch sequentiell rational, da

Gleichung (4.76) auf Basis der für die Kunden relevanten Informationsmenge Ω 3 ,t
abgeleitet wird. Somit gilt

( E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t)

c∗ =

= γ(

3 ,t

E[ P
θ · σ 2

3 ,t+1 |Ω 3 ,t ] − P 3 ,t ) ,

(4.77)

P
woraus sich wiederum
γ = 1

(4.78)

θ · σ 2 P
ergibt. Dieses in Reinhold (2006) abgeleitete Ergebnis verdeutlicht nochmals die

Interpretation des konstanten Parameters γ als Indikator für die Risikoaufnahmebe-
reitschaft der Kunden. Diese ist umso größer, je kleiner c.p. der Grad der Risiko-
aversion θ sowie das allgemeine Übernachtrisiko σ 2 ist. Da θ und σ 2 jeweils (zu-P

P

107 Für die Kunden ist die Preisquotierung P 3 ,t+1 in der dritten – und nicht in der ersten – Stufe des Spiels in der kommenden Periode t + 1 entscheidungsrelevant. Der Grund hierfür ist, daß in der ersten Stufe keine strategischen Mengenquotierungen von den Kunden abgegeben werden und hier
insofern aus spieltheoretischer Sicht auch kein Entscheidungsknoten definiert wird. Ein solcher

Entscheidungsknoten für die Kunden existiert daher ausschließlich in der dritten Spielstufe einer
jeden Handelsrunde.

118

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
standsunabhängige) Konstanten beschreiben, stellt der Parameter γ ebenfalls eine
den Händlern bekannte Konstante dar. Fälschlicherweise wird jedoch in Reinhold

(2006) argumentiert, daß der Extremfall θ = 0 einer Situation entspricht, in der
die Kunden risikoneutral wären. Die Folge hieraus wäre, daß der Parameter γ → ∞
konvergieren würde und somit jede beliebige Menge des Assets von den Kunden
aufgenommen würde. Tatsächlich ist jedoch γ für θ = 0 gemäß Gleichung (4.79)

überhaupt nicht definiert, so daß diese Schlußfolgerung nicht aufrechtzuerhalten ist.

Richtig ist vielmehr ein Konvergenzargument, also daß ein geringerer Grad der Ri-
sikoaversion, ausgedrückt durch ein kleines θ , gleichbedeutend mit einem größeren

Risikoaufnahmeindikator γ ist und somit c.p. für θ → 0, γ → ∞ gelten muß. Dieses setzt jedoch immer noch einen gewissen Grad an Risikoaversion voraus, da andernfalls bei der Ableitung der optimalen Strategie c∗ dem Händler keine Mittelwert-

3 ,t

Varianz-Präferenzen unterstellt werden können.108

Demzufolge kann Risikoneutralität nicht an dem Parameter γ festgemacht wer-
den, sondern stattdessen an dem Term E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t. Risikoneutralität der Kunden impliziert unter den sonstigen Annahmen über die Verteilung von rt+1, daß
sie im Falle von E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t = 0 indifferent zwischen dem An- und Verkauf des Assets sind, so daß sie theoretisch bereit wären, jede beliebige Menge des Assets ohne Preiszugeständnisse der Händler zu akzeptieren. Dies entspricht inhaltlich
der Aussage in Reinhold (2006), basiert aber auf einer völlig anderen Argumenta-
tionslogik. Auf der anderen Seite zeigt sich hier aber das Dilemma einer solchen

Modellvariation, da dieses Verhalten im Unterschied zur Situation mit risikoaversen

Kunden kein striktes Nash-Gleichgewicht darstellt, da jede Mengenquotierung hier
für die Kunden nutzenmaximierend wäre. Daher ist die Eindeutigkeit des Gleich-
gewichts in Frage gestellt, was die Interpretation des Modellgleichgewichts deut-
lich erschwert. Aus spieltheoretischer Sicht stellt die Annahme der Risikoneutra-
lität der Kunden demnach keine Vereinfachung, sondern eher eine Komplikation
des Interdealer-Modells dar.109 Sind die Kunden jedoch wirklich risikoavers gemäß

Gleichung (4.71), so existiert für jede Preisquotierung P 3 ,t der Händler eine eindeutige optimale Nachfrage c∗ für gegebene andere Parameter E[ P

3 ,t

3 ,t+1 |Ω 3 ,t ], θ und
σ 2. Da all diese Parameter den Händlern zum Zeitpunkt ihrer Preisquotierung be-

P
kannt sind, existiert auch immer ein eindeutiges P 3 ,t, so daß sie annahmegemäß ihre
kumulierte Nettoposition in der letzten Spielstufe vollständig ausgleichen können.

Unter Berücksichtigung der symmetrischen Struktur der Händler und der Tatsache,
daß sich während des Interdealer-Handels die kumulierte Nettoposition der Händler
nicht verändern kann, bleibt die kumulierte Nettoposition bis zum Beginn der dritten

108 Risikoneutralität ist nicht mit einer CARA-Nutzenfunktion der Form gemäß Gleichung (4.71)

darstellbar. In Reinhold (2006), S.72 wird argumentiert, daß Risikoneutralität durch die Nutzen-
funktion U ( W ) = − exp(0 · W ) = − 1 ausgedrückt wird. Risikoneutralität bedeutet jedoch nicht, daß der Nutzen unabhängig vom Vermögen ist, sondern daß er linear vom Vermögen abhängt.

Eine korrekte Nutzenfunktion, die Risikoneutralität unterstellt, wäre demnach gegeben durch

U ( W ) = a · W + b mit a, b ∈ ℜ+. Es ist leicht zu zeigen, daß kein θ existiert, für das man die CARA-Nutzenfunktion in diese Darstellung transformieren könnte.

109

Unabhängig davon erscheint die Annahme der Risikoaversion aller Spieler ohnehin
ökonomisch plausibler.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

119

Spielstufe einer jeden Handelsrunde unverändert. Diese kumulierte Nettoposition
der Händler entspricht, ausgehend von einer ausgeglichenen Nettoposition zu Be-
ginn der Handelsrunde, somit genau der Summe der individuellen Kundenaufträge

∑ Ni=1 ci 1 in der ersten Spielstufe:

N
c∗ (

3 ,t P 3 ,t ) = −c 3 ,t = − ∑ ci 1

(4.79)

i=1

Wie oben bereits erläutert, erfolgt die Preisquotierung Pi 3 ,t = P 3 ,t einheitlich, da die auszahlungsrelevante Größe die kumulierte Nettoposition aller Händler und
nicht die individuelle Nettoposition NPi 3 ,t ist. Das Problem der Händler ist jedoch, daß sie diese kumulierte Nettoposition − ∑ Ni=1 ci 1 nicht direkt beobachten können.

Was sie allerdings vor ihrer letzten Preisquotierung beobachten, ist der Nettoauf-
tragsfluß des Interdealer-Handels

X = ∑ Ni=1 Ti 2. Dieser soll jedoch annahmegemäß

Informationen bezüglich der kumulierten Nettoposition aller Händler enthalten,
was nur dann der Fall sein kann, wenn die Mengenquotierungen der Händler in
der Interdealer-Runde abhängig sind von den eigenen Kundenaufträgen ci 1 ,t, also

Ti 2 = f ( ci 1 ,t). Evans und Lyons (1999) stellen die Behauptung auf, daß die optimale Mengenquotierung der Händler in der zweiten Stufe des Spiels im Gleichgewicht
eine lineare Funktion von ci 1 ,t beschreibt, also:

T ∗ =

= α ·
i 2 ,t

T ∗

2 ,t
ci 1 ,t = f ( ci 1 ,t)

(4.80)

Wenn die optimale Strategie der Händler tatsächlich diese Struktur aufweist,
dann kann die kumulierte Nettoposition der Händler nach der Interdealer-Runde
von allen Händlern unverzerrt beobachtet werden, denn es gilt:

N

N

N

X = ∑ T∗ =
α ·
i 2

∑ ci 1 = α · ∑ ci 1

(4.81)

i=1
i=1
i=1

D.h., der kumulierte Auftragsfluß des Interdealer-Handels entspricht der kumu-
lierten Nettoposition der Händler nach ihren individuellen Kundenaufträgen mul-
tipliziert mit einem Parameter α ∈ ℜ+, der angibt, wie stark die Händler auf die

Nachfrage ihrer eigenen Kunden in der ersten Spielstufe reagieren.110 Da α für alle

Händler identisch ist und ferner als common knowledge“ angesehen wird, ergibt

”

sich die kumulierte Nettoposition aller Händler zum Zeitpunkt der Preisquotierung

Pi 3 ,t durch:

N

−ci 3 ,t = − ∑ ci 1 = − 1 ·
α X

(4.82)

i=1

110 Da α strikt positiv ist, wird ein Händler seine Mengenquotierung immer entgegengesetzt zu seiner Nettoposition bzw. in dieselbe Richtung wie seine Kunden in der ersten Stufe wählen. Haben die Kunden bspw. ci 1 ,t = 1 gewählt, also eine Einheit des unsicheren Asset erworben, wird der Händler Di gemäß Gleichung (4.80) in der zweiten Spielstufe ebenfalls eine positive Mengenquotierung T ∗ > 0 aufrufen, die entgegengesetzt zu seiner augenblicklichen Shortposition −c i 2
i 1 ,t = − 1
gerichtet ist.

120

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Die kumulierte Nettoposition kann somit eindeutig aus dem Auftragsfluß des

Interdealer-Handels abgeleitet werden. Daraus folgt, daß die Händler eine einheit-
liche optimale Preisquotierung in Abhängigkeit des beobachteten Auftragsflusses

P∗ = f (

X ) aufrufen werden, so daß diese Nettoposition in der dritten Spielstufe

3 ,t
vollständig an die Kunden weitergegeben werden kann. Da zudem die Beobachtung
von

X Bestandteil der Informationsmenge Ωi 3 ,t ist, ist ein derartiges Verhalten auch sequentiell rational. Die Gleichgewichtsbedingung in der dritten Spielstufe impliziert somit, daß eine Kundennachfrage c∗ zustande kommt, die die Nettoposition

3
der Händler nach der dritten Spielstufe ausgleicht:

ci 3 ,t + c∗ =

3

0 ⇔ −ci 3 ,t = c∗ 3

(4.83)

Setzt man in diese Bedingung die optimale Strategie für die Kunden gemäß Glei-
chung (4.77) sowie für die kumulierte Nettoposition der Händler Gleichung (4.82)

ein, so ergibt sich:

− 1 ·
α X = γ( E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P 3 ,t) (4.84)

Löst man diesen Ausdruck nach P 3 ,t auf, so erhält man die Bedingung dafür, daß
die Händler über ihre Preisquotierung ihre Nettoposition ausgleichen werden. Diese

Umformung von Gleichung (4.84) ergibt:

P 3 ,t = P∗ =

·

3 ,t

E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] + 1
α · γ X

(4.85)

Die sequentiell rationale Strategie der Händler für ihre letzte Preisquotierung P∗

3 ,t
ist demnach linear abhängig vom Nettoauftragsfluß des Interdealer-Handels. Dabei
gilt, daß je größer |

X |, desto größer ist c.p. die kumulierte Short- bzw. Longposi-
tion der Händler für das unsichere Asset und umso größer wird c.p. das Preiszu-
geständnis der Händler ausfallen müssen, um diese Position an die Kunden weiter-
zugeben. Da der Nettoauftragsfluß

X gleichgerichtet mit der kumulierten Kunden-
nachfrage der ersten Spielstufe und entgegengesetzt zur Nettoposition der Händler
ist, bedeutet

X > 0, daß die Händler im Gleichgewicht einen höheren Preis quotieren
werden, als sie in der nächsten Periode für das Asset erwarten.111

Der Grund hierfür ist, daß sie in diesem Fall eine kumulierte Shortposition des
unsicheren Assets halten, so daß sie durch den höheren Preis einen Anreiz zum

Verkauf des Assets setzen müssen, um ihre Shortposition auszugleichen. Diese Ab-
leitung von P∗ fußt jedoch auf der im Zusammenhang mit Gleichung (4.80) aufge-

3 ,t
stellten Behauptung, daß ein proportionaler Zusammenhang zwischen der optima-
len Mengenquotierung T ∗ und der eigenen Kundennachfrage c
i 2
i 1 ,t existiert, deren

Gültigkeit es jedoch noch zu beweisen gilt.

Dies gelingt über die Anwendung eines Vorwärtsinduktionsbeweises auf Grund-
lage der Informationsstruktur und unter Ausnutzung der bislang abgeleiteten Ergeb-
nisse. Ziel ist es dabei, eine optimale Strategie T ∗ herzuleiten, die die in Gleichung
i 2

111 D.h.,

X hat das gleiche Vorzeichen wie ∑ Ni=1 ci 1 und das entgegengesetzte Vorzeichen zur Nettoposition der Händler in jeder Handelsrunde.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

121

(4.80) unterstellte Proportionalitätsbeziehung zum eigenen Kundenauftragsfluß ci 1
besitzt. Dazu wird das oben beschriebene Vorgehen zur Ableitung von P∗ sowie c∗

3 ,t

3 ,t
wiederholt, allerdings mit umgedrehten Vorzeichen. D.h., es wird unterstellt, daß
die Preissetzungsstrategie der Händler proportional vom beobachteten Auftragsfluß
abhängt und anschließend überprüft, ob unter dieser Bedingung T ∗ = α · c
i 2
i 1 ,t gilt.

Wenn dies der Fall ist, dann entsprechen sich die gleichgewichtigen Strategien T ∗
i 2
und P∗ gegenseitig, so daß sie als optimale Strategien eines BNE anzusehen sind,

3 ,t
wenn zusätzlich beide die Vorgaben sequentiell rationalen Verhaltens erfüllen.112

Die Vorgehensweise orientiert sich hierbei an Lyons (1997). Den Ausgangs-
punkt bildet die Ableitung der optimalen Preissetzungsstrategien P∗ der Händler
i 1 ,t
in der ersten Spielstufe. Da ein beliebiger Händler Di seine Preisquotierung simul-
tan zur zufallsabhängigen Kundennachfrage ci 1 ,t abgibt, kann er deren Realisati-
on nicht in seine Entscheidungsfindung einbeziehen, sondern lediglich (sequenti-
ell rationale) Erwartungen hierüber bilden. Aufgrund der Annahme ci 1 ,t ∼ N(0 ,σc) geht jeder Händler davon aus, daß sich Kauf- und Verkaufsaufträge seiner Kunden
zu Null addieren, so daß seine erwartete Nettoposition nach der ersten Spielstufe

E[ −ci 1 ,t|Ω 1 ,t] = 0 entspricht. Daraus resultiert ein Erwartungsnutzen aus der ersten Spielstufe für einen Händler Di von Null, unabhängig von seiner Preisquotierung

Pi 1 ,t. Da jedoch alle Spieler, also Kunden und Händler, vor der ersten Spielstufe
einer Handelsrunde die Realisation der Rendite des Assets

Vt = rt unverzerrt beob-
achten können und ebenfalls den Preis des Assets aus der Vorperiode, also P 3 ,t− 1
kennen, kann ein Händler nur eine Preisquotierung wählen, die sicherstellt, daß sei-
ne Kunden zu diesem Preis – unabhängig davon ob sie sich als Nettokäufer oder

Verkäufer des Assets herausstellen – mit ihm interagieren. Diese optimale Preis-
quotierung ist durch P∗ = P
wahren
i 1 ,t

3 ,t− 1 + rt gegeben und entspricht exakt dem ”

Wert“ des Assets zum Zeitpunkt t.113 Eine solche Preisquotierung ist mit den infor-
mationstheoretischen Gegebenheiten dieses Modells vereinbar, da die einzige nut-
zenrelevante Information zwischen der dritten Spielstufe der Vorperiode und der
ersten Spielstufe der aktuellen Periode die Realisation der Assetrendite darstellt, so
daß diese Preisquotierung nicht nur anreizkompatibel für alle Spieler sondern auch
sequentiell rational ist. Aus dieser (Informations-)Symmetrie folgt weiter, daß die

Preisquotierung von allen Händlern gegenüber ihren jeweiligen Kunden identisch
ist, so daß P∗ = P∗ gilt.

i 1 ,t

1 ,t

Aus der Ableitung dieser optimalen Preisquotierung für die erste Spielstufe läßt
sich dann auch die optimale Preisquotierung der Händler in der zweiten Spielstufe
bestimmen. Es muß gelten, daß P∗ = P∗ = P∗ = P
i 2 ,t

2 ,t

1 ,t

3 ,t− 1 + rt ist. Dieses Ergeb-
nis erklärt sich vornehmlich aus der Bedingung für sequentiell rationales Verhalten
der Spieler in einem BNE. Wie bereits gezeigt, entspricht die Informationsmen-
ge der Händler vor ihrer Preisquotierung im Interdealer-Handel gemäß Gleichung

(4.61) der Informationsmenge Ω 2 ,t = {Ω 1 ,t + ci 1 ,t}. Die Beobachtung des eigenen Kundenauftragsflusses stellt jedoch keine verwertbare Information weder im Hin-112 Letzteres wurde oben bereits für P∗ sowie c∗ gezeigt.

3 ,t

3 ,t

113 Aufgrund der fehlenden Diskontierung entspricht der Wert eines Assets in diesem Fall allge-
mein E[

V |Ωt ] = ∑ ti=1 ri + E[∑∞ i= t+1 ri|Ωt] = ∑ ti=1 ri.

122

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
blick auf die Kundenaufträge der anderen Händler c−i 1 ,t in dieser Periode, noch auf
die Rendite des Assets in der Zukunft dar, so daß der erwartete Wert des Assets aus

Sicht eines Händlers im Vergleich zur ersten Spielstufe unverändert bleibt und somit
auch keine Preisanpassung auf dieser Spielstufe zu erwarten ist. Dies läßt sich ana-
log zu den Überlegungen auf der ersten Spielstufe auch aus dem Nutzenmaximie-
rungskalkül eines beliebigen Händlers Di ableiten. Die eigene Preisquotierung hat
in der Interdealer-Handelsrunde nur gewinnrelevante Auswirkungen in Bezug auf
die Mengenquotierungen der anderen Händler T−i 2 ,t, da diese gemäß der Budget-
restriktion (4.70) zu diesem Preis bedient werden. Der erwartete Nutzen aus diesen

Transaktionen hängt hier jedoch von der erwarteten Gesamtnachfrage der anderen

Händler E[ T−i 2 ,t|Ω 2 ,t] ab. Wie bereits gezeigt, gilt jedoch E[ T−i 2 ,t|Ω 2 ,t] = 0 und somit auch, daß der erwartete Nutzen aus dem Handel mit den anderen Händlern un-
abhängig von der Preisquotierung Pi 2 ,t ebenfalls gleich Null ist. Da jedoch auch in
der Interdealer-Runde die Preisquotierung anreizkompatibel für potentielle Käufer
und Verkäufer des Assets sein muß, kann die einheitliche Preisquotierung analog
zu den Überlegungen in der ersten Spielstufe nur dem erwarteten Wert des Assets
entsprechen, woraus direkt folgt, daß P∗ = P∗ = P
i 2 ,t

2 ,t

3 ,t− 1 + rt . Damit sind die gleich-
gewichtigen Preisquotierungen P∗ und P∗ , die die Bedingungen eines BNE unter
i 1 ,t
i 2 ,t
den gegebenen Annahmen erfüllen, wie folgt gegeben:

P∗ =

=
i 1 ,t

P∗

1 ,t

P 3 ,t− 1 + rt

(4.86)

P∗ =

=
i 2 ,t

P∗

2 ,t

P 3 ,t− 1 + rt = P∗ 1 ,t

(4.87)

Zur vollständigen Charakterisierung eines BNE im Interdealer-Modell fehlt nur
noch die Ableitung der optimalen Mengenquotierung T ∗ . Den Ausgangspunkt
i 2 ,t
hierfür bildet erneut ein Nutzenmaximierungskalkül des Händlers unter Berücksich-
tigung der ihm zur Verfügung stehenden Informationsmenge. Dabei wird zunächst
der Einfluß der Mengenquotierung Ti 2 ,t auf den Vermögenswert des Händlers be-
trachtet. Diese Beziehung kann ebenfalls aus der Budgetrestriktion (4.70) abgeleitet
werden. Hieraus wird ersichtlich, daß die Mengenquotierung die angestrebte Net-
toposition eines Händlers in der letzten Spielstufe Ni 2 ,t maßgeblich beeinflußt. Sie ist wiederum Bestandteil von Πi 3, also dem Vermögenszuwachs eines Händlers Di
zwischen der zweiten und dritten Spielstufe. Eine optimale Mengenquotierung T ∗
i 2 ,t
muß daher so gewählt werden, daß der Erwartungsnutzen bei gegebener Informa-
tionsmenge Ω 2 ,t, aus der resultierenden angestrebten Nettoposition N∗ maximiert i 2 ,t
wird. Unter Berücksichtigung der Eigenschaften der CARA-Nutzenfunktion kann
das relevante Maximierungsproblem dann ausgedrückt werden durch:

N 2 · σ 2 · θ
i 2 ,t

Δ
max

P

E[ U[ Πi 3 |Ω 2 ,t]] = E[ Ni 2 ,t · ( P 3 ,t − P−i 2 ,t) |Ω 2 ,t] −

(4.88)

Ti 2 ,t

2

Dabei entspricht der erste Summand dem Erwartungswert der angestrebten Net-
toposition, während der zweite Summand die Varianz der Vermögensveränderung

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

123
von der zweiten zur dritten Spielstufe ausdrückt, wobei σ 2 Δ ≡Var( P

P

3 ,t − P−i 2 ,t |Ω 2 ,t )

definiert wird. Zur algebraischen Ableitung der optimalen Mengenquotierung bietet
es sich zunächst an, Gleichung (4.88) in Abhängigkeit von Ti 2 ,t auszudrücken. Da
die angestrebte Nettoposition durch Ni 2 ,t = Ti 2 ,t − ci 1 ,t − E[ Ti 2 ,t|Ω 2 ,t] beschrieben ist und bekanntlich E[ Ti 2 ,t|Ω 2 ,t] = 0 gilt, entspricht das Maximierungsproblem:

[ Ti 2 ,t − ci 1 ,t]2 · σ 2 · θ
max E[ U[ Π

ΔP
i 3 |Ω 2 ,t ]] = [ Ti 2 ,t − ci 1 ,t ] · E[( P 3 ,t − P−i 2 ,t ) |Ω 2 ,t ] −

Ti 2 ,t

2

(4.89)

In Anbetracht der Tatsache, daß die Mengenquotierung des Händlers simultan
mit der Preisquotierung der anderen Händler einhergeht, ist diese Preisquotierung
bei der Wahl von Ti 2 ,t einem Händler Di nicht bekannt, so daß er auch für diese Variable Erwartungen gemäß seiner Informationsmenge bilden muß. Aus der Symmetrie zwischen dem Händler Di und den anderen Händlern D−i kann aber abgelei-
tet werden, daß alle Händler sowohl über dieselben Informationen verfügen als auch
demselben Nutzenkalkül unterliegen, so daß die Preisquotierung P−i 2 ,t der Preisquo-
tierung Pi 2 ,t entspricht. Da diese Struktur des Spiels zudem common knowledge“

”

ist, folgt

E[ P−i 2 ,t|Ω 2 ,t] = Pi 2 ,t = P∗ =

2 ,t

P 3 ,t− 1 + rt = P∗ 1 ,t

(4.90)

und somit für das Maximierungsproblem:

[ Ti 2 ,t − ci 1 ,t]2 · σ 2 · θ
max E[ U[ Π

ΔP
i 3 |Ω 2 ,t ]] = [ Ti 2 ,t − ci 1 ,t ] · ( E[ P 3 ,t Ω 2 ,t ] − P∗ ) −

.

2 ,t

Ti 2 ,t

2

(4.91)

Abgesehen von der Objektvariablen Ti 2 ,t enthält das Maximierungsproblem in
dieser Form somit nur noch bekannte bzw. zum Zeitpunkt der Entscheidung be-
obachtbare Variablen – mit einer Ausnahme, nämlich der erwarteten Preisquotie-
rung in der dritten Stufe, E[ P 3 ,tΩ 2 ,t]. An dieser Stelle erfolgt daher die Umkehrung der Argumentationsstruktur aus der Herleitung der optimalen Preisquotierung der

Händler P∗ in Stufe Drei des Spiels. Dort wurde gezeigt, daß unter der Annahme

3 ,t
von T ∗ = α · c
i 2
i 1 ,t die optimale Preisquotierung durch Gleichung (4.85) gegeben ist.

Die Struktur der optimalen Preissetzungsstrategie in der dritten Stufe der Händler ist
demzufolge proportional abhängig vom beobachteten Auftragsfluß des Interdealer-

Handels:

P∗ =

3 ,t

Pi 2 ,t + λ ·

X mit λ ∈ ℜ+

(4.92)

Geht man jetzt davon aus, daß die Händler diese Struktur der optimalen Preis-
quotierungsstrategie in der dritten Stufe des Spiels tatsächlich antizipieren, dann
folgt:

E[ P 3 ,tΩ 2 ,t] = E[ P∗ |Ω

3 ,t

2 ,t ] = Pi 2 ,t + λ · E[

X |Ω 2 ,t]

(4.93)

124

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Der Nettoauftragsfluß des Interdealer-Handels entspricht wiederum per Defi-
nition

X = ∑ Ni=1 Ti 2 = Ti 2 ,t + T−i 2 ,t, also der Summe aller Mengenquotierungen der Händler während des Interdealer-Handels. Dementsprechend ist E[

X |Ω 2 ,t] =

Ti 2 ,t + E[ T−i 2 ,t|Ω 2 ,t] und da E[ T−i 2 ,t|Ω 2 ,t] = 0, folgt letztlich E[

X |Ω 2 ,t] = Ti 2 ,t. So-
mit vereinfacht sich das Maximierungsproblem zu:

[ Ti 2 ,t − ci 1 ,t]2 · σ 2 · θ
max E[ U[ Π

ΔP
i 3 |Ω 2 ,t ]] = [ Ti 2 ,t − ci 1 ,t ] · λ Ti 2 ,t −

(4.94)

Ti 2 ,t

2

Durch die Annahme über die Struktur der Preisquotierungsstrategie P∗ läßt sich

3 ,t
demnach das Maximierungsproblem auf eine einfache, in Ti 2 ,t quadratische Funkti-
on reduzieren. Da diese Umformung zudem unter expliziter Berücksichtigung der
verfügbaren Informationsstruktur erfolgt ist, erfüllt die Lösung dieses Problems
auch die Vorgaben sequentiell rationalen Verhaltens. Konkret ergibt sich die B.E.O.

dieser Funktion über:

λ · [ Ti 2 ,t − ci 1 ,t] + λTi 2 ,t − [ Ti 2 ,t − ci 1 ,t] · σ 2 Δ ·θ =

P

0

(4.95)

Löst man Gleichung (4.95) nach Ti 2 ,t auf, so wird die optimale Mengenquotie-
rungsstrategie eines beliebigen Händlers in der Inter-Dealer Handelsrunde beschrie-
ben durch:

λ − σ 2 θ

T ∗ =

ΔP

·
i 2 ,t
ci 1 ,t

(4.96)

2 · λ − σ 2 Δ θ

P

Die optimale Mengenquotierung eines Händlers ist somit proportional zur eige-
nen Kundennachfrage der ersten Spielstufe, wobei der Proportionalitätsfaktor durch

λ−σ 2 Δ θ

P

≡ α gegeben ist. Unter Berücksichtigung der Symmetrieeigenschaften

2 ·λ −σ 2 Δ θ

P
gilt daher:

λ − σ 2 θ

T ∗ =

=

ΔP

≡ α ·
i 2 ,t

T ∗

2 ,t
ci 1 ,t

(4.97)

2 · λ − σ 2 Δ θ

P

Damit ist jedoch die Beweisführung für die Existenz eines BNE noch nicht ab-
geschlossen, da Gleichung (4.96) nur aus der notwendigen Bedingung für ein Ma-
ximum abgeleitet wurde. Um sicherzustellen, daß T ∗ nutzenmaximierend ist, muß
i 2 ,t
der quadratische Term in Gleichung (4.94) ein negatives Vorzeichen aufweisen.114

Mathematisch erfordert dies, daß die B.Z.O. strikt negativ ist. Es muß also gelten:

2 · λ − σ 2 Δ θ <

P

0

(4.98)

114 In diesem Fall beschreibt der Graph der Funktion in Ti 2 ,t eine nach unten geöffnete Parabel, die nur ein eindeutiges absolutes Maximum besitzt, so daß auch diese Funktion als konkav anzusehen
wäre.

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

125

Da annahmegemäß alle Parameter in Gleichung (4.98) positiv sind, folgt:115

2 · λ < σ 2 Δ θ

P

(4.99)

Diese Bedingung sichert nicht nur die Eindeutigkeit der Lösung für T ∗ , sondern

2 ,t
ermöglicht gleichzeitig auch die Vollendung des Induktionsbeweises.116 Denn aus

2 · λ < σ 2 Δ θ folgt unmittelbar, daß λ < σ 2 θ ist, so daß hieraus auf P

ΔP

λ − σ 2 Δ θ

P

≡ α > 0

(4.100)

2 · λ − σ 2 Δ θ

P
geschlossen werden kann. Die Tatsache, daß der Proportionalitätsfaktor α positiv
ist, bildet die Grundlage zur Ableitung der optimalen Preisquotierung. Folglich ist
die Ableitung von T ∗ kongruent zu der getroffenen Induktionsannahme in Stufe

2 ,t

Drei des Spiels, wodurch sich die jeweils unterstellten Strategiestrukturen für T ∗

2 ,t
sowie P∗ entsprechen, was die Zielsetzung des Beweises war.117 Dementsprechend

3 ,t
ist ein BNE für das Interdealer-Modell durch folgenden sequentiell rationalen Stra-
tegientupel beschrieben:

P∗ =

=

+

1 ,t

P∗

2 ,t

P∗

3 ,t− 1
rt

(4.101)

T ∗ = α ·
i 2 ,t
ci 1 ,t

(4.102)

P∗ =

+ λ ·

3 ,t

P∗

2 ,t

X

(4.103)

c∗ = γ(

)

3 ,t

E[ P 3 ,t+1 |Ω 3 ,t] − P∗ 3 ,t

(4.104)

Bei der ökonomischen Interpretation dieses Gleichgewichts im Interdealer-Mo-
dell fällt zunächst auf, daß alle drei Preisquotierungen auf Basis der zu den jewei-
ligen Zeitpunkten öffentlich zur Verfügung stehenden Informationen durchgeführt
werden. Die private Information der eigenen Kundennachfrage wird dagegen le-
diglich bei der optimalen Mengenquotierung eines Händlers in der Interdealer-

Handelsrunde explizit berücksichtigt. Diese ist dadurch gekennzeichnet, daß ein

Händler eine positive Menge des unsicheren Assets nachfragt, wenn die Nettonach-
frage seiner Kunden in dieser Periode ebenfalls positiv war, da bekanntlich α > 0

115 Während θ > 0 aus der CARA-Nutzenfunktion folgt, ist die Annahme von λ > 0 Bestandteil der Annahme über die Preisquotierung, die als Voraussetzung für die Ableitung des Gleichgewichts
getroffen wurde.

116 Dieses Ergebnis unterscheidet sich von Evans und Lyons (1999) dahingehend, daß in der obigen

Darstellung in der Ausgangssituation über die Mengenquotierung der Händler und nicht über die
angestrebte Nettoposition Ni 2 ,t argumentiert wird. Dies erscheint aus spieltheoretischer Sicht angebrachter, da die Mengenquotierung im Gegensatz zur Nettoposition Bestandteil der Aktionsmenge
der Händler ist. Beide Ansätze sollten jedoch zu einheitlichen algebraischen Lösungen führen. Die

Diskrepanz zwischen den Ergebnissen z.B. bei der Lösung für die B.Z.O. ergibt sich vielmehr aus
einem Rechenfehler in Evans und Lyons (1999), S.38-39.

117 Dies entspricht inhaltlich exakt dem Ergebnis der Beweisführung in Evans und Lyons (1999),
so daß der angesprochene Rechenfehler für die weitere Diskussion des Modells vernachlässigbar
ist. Vgl. vorangegangene Fußnote.

126

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
gilt. Aus Gleichung (4.99) folgt sogar, daß α > 1 ist.118 D.h., ein Händler wird
im Gleichgewicht seine Mengenquotierung so wählen, daß seine angestrebte Net-
toposition vor der letzten Handelsrunde genau entgegengesetzt zu seiner Nettopo-
sition nach der Abwicklung seiner Kundenaufträge ist, denn Ni 2 ,t = T ∗ − c
i 2 ,t
i 1 ,t =

( α − 1) ·ci 1 ,t, so daß seine eigene Mengenquotierung die aus der ersten Handelsrunde resultierende Nettoposition überkompensiert. Der Parameter α kann dabei als

Maßstab für die Spekulationsbereitschaft der Händler angesehen werden, da die an-
gestrebte Nettoposition eines Händlers betragsmäßig umso größer wird, je größer α
ist.

Aus Gleichung (4.100) kann überdies abgeleitet werden, daß α u.a. positiv
abhängt vom Grad der absoluten Risikoaversion θ . Hieraus folgt jedoch die be-
merkenswerte und auf den ersten Blick paradox wirkende Tatsache, daß ein höherer

Grad an Risikoaversion einen Devisenhändler c.p. zur Aufnahme größerer speku-
lativer Positionen bewegt. Die Logik aus diesem Verhalten erklärt sich aus der
besonderen Entscheidungsproblematik der dritten Spielstufe im Hinblick auf die

Informations- und Auszahlungsstruktur. Die dortige Preisquotierung hat im We-
sentlichen zum Ziel, die kumulierte Nettoposition der Devisenhändler an die Kun-
den weiterzugeben, um keine Übernachtrisiken tragen zu müssen. D.h., im Gegen-
satz zur Preisquotierung in der zweiten Spielstufe wird das individuelle Verhalten
nicht an der eigenen Position, sondern an der über den Auftragsfluß des Interdealer-

Handels ablesbaren Gesamtsituation der Händler festgemacht. Die Ableitung der
optimalen Preisquotierungsstrategie P∗ unterstellte dabei explizit eine ausgegliche-

3 ,t
ne Nettoposition der Händler am Ende der Handelsrunde. Wie in der vorangegan-
genen Beweisführung gezeigt, wird diesem Umstand durch ein Preiszugeständnis
an die Kunden i.H.v. λ ·

X Rechnung getragen. Dies bedeutet, daß die Händler ein-
en im Vergleich zur Interdealer-Handelsrunde höheren Preis P∗ > P∗ quotieren

3 ,t

2 ,t
werden, wenn der Nettoauftragsfluß

X > 0 und damit die kumulierte Nettopositi-
on −(1 /α) · ∑ Ni=1 ci 1 < 0 ist, um die Kunden zum Verkauf des Assets und damit zum Ausgleich ihrer Shortposition zu bewegen. Notwendig wird dieses Preiszugeständnis aber eben nur durch die Annahme der Risikoaversion der Kunden. Der
aus Gleichung (4.79) folgende negative Zusammenhang zwischen dem Grad der

Risikoaversion θ und der Aufnahmebereitschaft für das unsichere Asset der Kun-
den γ impliziert über λ = ( α · γ) − 1, daß c.p. das Preiszugeständnis der Händler umso größer wird, je höher der Grad der absoluten Risikoaversion θ ist. Das bedeutet, daß die Kunden einen größeren Anreiz benötigen, um das Übernachtrisiko
zu tragen, wenn ihre allgemeine Risikobereitschaft c.p. niedriger ist. Das Verhal-
ten eines Händlers in der zweiten Spielstufe wird jedoch, wie oben gezeigt, über
den Nutzen seiner Auszahlung zwischen der zweiten und der dritten Spielstufe
bestimmt, ist also abhängig von seiner eigenen erwarteten Nettoposition und der

Differenz zwischen P∗ und P∗ , was Π

3 ,t

2 ,t
i 3 ,t entspricht. Da ein rational agierender

Händler die optimalen Strategien der dritten Spielstufe antizipieren wird, ist ihm
auch der Zusammenhang zwischen Preiszugeständnis und Grad der Risikoaversion

118 Dies gilt, da λ > 0 und daher 2 λ > λ sowie der Tatsache, daß σ 2 Δ · θ > 2 λ > λ, ist |λ −

P
σ 2 Δ θ| > | 2 λ −σ 2 θ| und damit α > 1.

P

ΔP

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

127
bewußt. Deswegen wird er Erwartungen über diese Position bilden, die durch den
von ihm beobachteten eigenen Kundenauftragsfluß beeinflußt werden.119 Aufgrund
der Modellannahmen impliziert dieses Vorgehen somit eine Erwartung bezüglich
der kumulierten Nettoposition, bei der diese seiner eigenen Nettoposition vor der

Interdealer-Handelsrunde, also −ci 1 ,t entspricht. Er erwartet aber auch, daß ein

Preiszugeständnis zur Übernahme dieser Nettoposition in der dritten Spielstufe not-
wendig ist und auch zustande kommen wird. Ausgehend von einer positiven Kun-
dennachfrage ci 1 ,t > 0 antizipiert er somit eine höhere Preisquotierung P∗ > P∗ .

3 ,t

2 ,t

In diesem Fall kann er aber nur dann eine positive Auszahlung Πi 3 ,t > 0 generie-
ren, wenn er in der dritten Spielstufe eine Longposition des unsicheren Assets hält,
also E[ Ni 2 ,t|Ω 2 ,t] > 0 ist, was durch eine positive Mengenquotierung Ti 2 ,t > ci 1 ,t gewährleistet wird. Die zu erwartende Auszahlung (und damit der zu erwartende

Nutzen) ist dabei für eine gegebene Kundennachfrage umso größer, je größer die
erwartete Preisdifferenz P∗ − P∗ ist, die wiederum c.p. positiv vom Grad der Risi-

3 ,t

2 ,t
koaversion abhängt, was dem Händler ebenfalls bekannt ist. Insofern besteht für den

Händler ein Anreiz, seine Nachfrage nach dem unsicheren Asset in der Interdealer-

Handelsrunde auszuweiten, da aus seiner Perspektive der Wert des unsicheren As-
sets bei höherer Risikoaversion c.p. ebenfalls höher ist, was im Modellgleichgewicht
mit einem größeren α und damit einer betragsmäßig größeren spekulativen Position
zwischen der zweiten und dritten Spielstufe einhergeht.

Bei genauerer Betrachtung der Gleichgewichtsbedingungen wird deutlich, daß
es letztlich zwei Ereignisse innerhalb einer Periode gibt, die eine Preisanpassung
nach sich ziehen, nämlich die Realisation der Rendite rt sowie die Realisation der
kumulierten Nettoposition der Händler, die an die Kunden weitergegeben werden
muß. Anders ausgedrückt erklärt sich ein Teil der Preisentwicklung aus der Ent-
wicklung der Fundamentaldaten für das unterliegende Asset und ein Teil aus der

Interaktionsdynamik der Marktteilnehmer. Letztere speist sich dabei aber im Un-
terschied zu allen zuvor betrachteten Mikrostrukturmodellen nicht aus einer Infor-
mationsasymmetrie zwischen den Marktteilnehmern bezüglich der Fundamental-
wertentwicklung. Vielmehr entspringt sie der – an der Praxis des Devisenhandels
angelehnten – Prämisse des Ausgleichs der Nettopositionen der Händler zum Ende
eines Handelstages, also der Überwälzung der Übernachtrisiken von den Händlern
auf die Kunden, deren Volumen durch die Summe der zufälligen und sowohl von-
einander als auch von der Renditeentwicklung unabhängigen Kundenaufträge ci 1 ,t
bestimmt wird. Sind bspw. die einzelnen Kundenaufträge in der Summe positiv,
dann wird sich über die beschriebene Interaktionsdynamik im Endeffekt ein höherer

Marktpreis für das unsichere Asset P 3 ,t > P 3 ,t− 1 ergeben, selbst wenn sich der Fundamentalwert des Assets nicht verändert hat, also rt = 0. Der Grund hierfür liegt
darin, daß die Händler kumuliert von einer Shortposition in der dritten Spielstufe
ausgehen und demzufolge eine Preiserhöhung vor der dritten Spielstufe antizipie-
ren, die auch letztlich eintreten wird, da sie während der Interdealer-Handelsrunde
ihre kumulierte Nettoposition nicht verändern können, sondern lediglich unterein-
ander umverteilen. Auszahlungstechnisch beschreibt die Interdealer-Handelsrunde

119 Diese Beobachtung stellt die einzige private Informationsquelle für den Händler zwischen den
beiden Spielstufen dar.

128

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
somit ein Nullsummenspiel zwischen den Händlern. Ein Händler, der bspw. eine

Kundennachfrage ci 1 ,t < 0 beobachtet hat, wird in jedem Fall einen Spekulations-
verlust erleiden, wenn die kumulierte Nettoposition aller Händler positiv ist.120 In-
sofern spiegelt die zweite Spielstufe des Interdealer-Modells die auch in der Praxis
des Devisenhandels zu beobachtende Tendenz der Devisenhändler wider, spekula-
tive Positionen auf Grundlage ihrer Kundenaufträge gegenüber anderen Händlern
einzugehen. Gleichzeitig erfolgt diese Spekulation jedoch nicht auf Grundlage von

Informationen über Fundamentaldaten und ist auf Intraday-Geschäfte beschränkt.

Das Spekulationsmotiv ergibt sich letztlich aus dem Spekulationsverhalten aller

Händler als Gesamtheit in Verbindung mit dem von allen Händlern praktizierten
und zugleich erwarteten Ausgleich ihrer Nettopositionen am Ende eines Handels-
tages, so daß die Aktionen während der Interdealer-Handelsrunde Merkmale einer
selbsterfüllenden Prophezeiung aufweisen.121

Für die Preisdynamik im Interdealer-Modell läßt sich daraus ableiten, daß Ab-
weichungen der Marktpreisentwicklung von der Fundamentalwertentwicklung des
unsicheren Assets auf derartige, selbsterfüllende Spekulationsgeschäfte zurückzu-
führen sind. Dieses Ergebnis könnte, nicht zuletzt im Hinblick auf die im Zuge der

Finanzkrise vermehrt von politischer Seite beschworene Gefahr der Finanzmarkt-
spekulationen für die Stabilität der Finanzwirtschaft, dahingehend interpretiert wer-
den, daß spekulatives Verhalten zu informationstheoretischen Verzerrungen führt.

Diesem Argument ist jedoch entgegenzuhalten, daß die möglichen Verluste aus die-
ser Spekulationstätigkeit letztlich ausschließlich von den Devisenhändlern getragen
werden und zumindest in der Modellkonzeption langfristig keine signifikanten Ge-
winne für einen Devisenhändler durch seine Spekulation zu erwarten sind.122 Da im

Interdealer-Modell die Grundlage der Spekulationen die eigenen Kundenaufträge
ci 1 ,t darstellen und diese im Erwartungswert Null sind, wird aber zudem langfri-
stig die Marktpreisentwicklung gegen den Erwartungswert von

V konvergieren.123

Demzufolge weist die Preisdynamik im Interdealer-Modell eine analoge Charakte-
ristik zu den anderen Mikrostrukturmodellen auf, nämlich daß der Marktpreis bei
einer Grenzwertbetrachtung dem Fundamentalwert des Assets entspricht.124 D.h.,
der Marktpreis wird aufgrund der spekulativen Aktivitäten der Händler im Endef-
fekt in diesem Modell zwar um den Fundamentalwert schwanken, aber niemals zu
einer vollständigen Destabilisierung – im Sinne einer sich selbst verstärkenden Spe-

120 In diesem Fall geht der Händler eine spekulative Shortposition ein. Seine tatsächliche Nettopo-
sition nach der Interdealer-Handelsrunde wird auch eine Shortposition sein, die aber sogar über der
angestrebten liegen wird, denn für die Mengenquotierungen der anderen Händler, für die er zumin-
dest anteilsmäßig die Gegenposition einnehmen muß, gilt dann T−i 2 ,t > 0, so daß seine tatsächliche Nettoposition (1 − α) · ci 1 ,t + ( −T−i 2 ,t) /( N − 1) < 0 gegeben ist.

121 Zu den Motiven und Gewohnheiten von Devisenhändlern sei auf Lyons (2001) verwiesen.

122 Diese Nullgewinnerwartung deckt sich mit den empirischen Beobachtungen über die Profite
aus dem spekulativen Eigenhandel von Devisenhändlern. Siehe hierzu Lyons (2001).

123 Die Konvergenz folgt aus der Normalverteilungsannahme und der Unabhängigkeit der Kun-
denaufträge voneinander und von der Fundamentalwertentwicklung.

124 In Evans und Lyons (1999) entspricht freilich der Fundamentalwert des Assets ebenfalls Null,
da E[

V ] = 0 angenommen wird.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

129
kulationsblase – des Marktpreises führen. Von einer übermäßigen Gefahr im Sin-
ne gesamtwirtschaftlicher Wohlfahrtsverluste durch die Spekulationstätigkeit kann
also nicht die Rede sein. Andererseits erklärt das Modell auf diese Weise aber
ein Phänomen in der Finanzmarktpraxis, das in makroökonomischen Modellan-
sätzen entweder gar nicht oder nur zum Teil und nicht erschöpfend erklärt wer-
den kann, und zwar die sog. Überschußvolatilität der Finanzmärkte.125 Als solche
bezeichnet man die nicht durch entsprechende Fundamentaldatenänderungen er-
klärbare Schwankungsbreite der Marktpreise bzw. der Renditen auf Finanzmärkten.

Während jedoch in der Literatur in Ermangelung einer besseren Erklärung nicht
selten irrationales Verhalten der Marktakteure als Begründung für das Auftreten der

Überschußvolatilität herangezogen wird, ist diese im Interdealer-Modell das Ergeb-
nis hoch rationalen Verhaltens unter Berücksichtigung einer klar definierten Inter-
aktionsstruktur.126 Nicht zuletzt dadurch zeigt sich die Vielseitigkeit und das Po-
tential einer mikrostrukturellen Modellierung des Finanzmarktgeschehens im Hin-
blick auf die Analyse von Märkten, deren tatsächliche Preisentwicklung nicht mit
ökonomischen Standardmodellen zu erklären ist.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den

Devisenmarkt

Eine dieser zentralen Fragen, die im Rahmen der Analyse für die Effektivität von

Devisenmarktintervention aufgeworfen wurde, betraf das empirische Versagen tra-
ditioneller makroökonomisch motivierter Wechselkursmodelle im Hinblick sowohl
auf die ex post Erklärung der Wechselkursentwicklung als auch deren ex ante

Prognosequalität. Zu Beginn dieses Kapitels wurden einige Argumente vorgetra-
gen, warum dieses Versagen in der theoretischen Konzeption makroökonomischer

Modellansätze begründet sein könnte, nämlich der Nichtberücksichtigung institu-
tioneller Rahmenbedingungen sowie der Interaktions- und Anreizstrukturen der

Devisenmarktakteure in makroökonomischen Modellen. In allen im vorangegan-
genen Abschnitt vorgestellten Mikrostrukturmodellen standen demzufolge genau
diese Aspekte im Vordergrund der Modellkonzeption. Die Motivation zur Formu-
lierung eines alternativen Ansatzes der Wechselkurserklärung bildete die Vorstel-
lung, den Devisenmarkt als einen unabhängigen Finanzmarkt zu betrachten und
dessen Preisdynamik unter Berücksichtigung der institutionellen Gegebenheiten
theoretisch zu fundieren.

125 Einige makroökonomische Ansätze wie das Dornbusch-Modell können zwar grundsätzlich Ab-
weichungen vom Fundamentalwert und auch die Schwankungsdynamik erklären, wie z.B. über das

Overshooting-Argument bei Dornbusch (1976). Allerdings ist die theoretisch vorhergesagte Dyna-
mik nicht mit der in der Praxis beobachteten Entwicklung vereinbar.

126 Zur Überschußvolatilität in Finanzmärkten, ihrer potentiellen Problematik und ihren Er-
klärungsansätzen basierend auf irrationalem Verhalten sei exemplarisch auf Devereux und Engel

(2002) verwiesen.

130

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

Tatsächlich wurde im vorherigen Abschnitt immer allgemein von der Preisdy-
namik für ein unsicheres Asset gesprochen und nicht explizit vom Wechselkurs
oder vom Tausch von in- und ausländischen Aktiva. Die entscheidende Frage zur

Überprüfung der oben aufgestellten These ist somit, inwiefern sich die einzelnen

Ansätze auf den Devisenmarkt übertragen lassen und insbesondere, ob eine empi-
rische Überprüfung dieser Modellklasse wirklich zu besseren Ergebnissen für die

Wechselkurserklärung führt. Aus den Ausführungen über die Charakteristika der

Praxis des Devisenhandels ging hervor, daß einem Devisenhändler letztlich zwei

Kanäle bei der Durchführung von Währungstransaktionen zur Verfügung stehen,
nämlich der direkte Handel mit anderen Händlern sowie der indirekte Handel über
einen Broker bzw. ein elektronisches Brokersystem. Ausgehend von ihrer Konzi-
pierung beschreiben die ersten drei vorgestellten Mikrostrukturansätze den insti-
tutionellen Rahmen eines reinen Brokersystems, während das Interdealer-Modell,
wie es der Name bereits suggeriert, auf den direkten Interdealer-Handel abstellt.

Grundsätzlich können somit alle vier Modellansätze potentiell zur Wechselkurser-
klärung herangezogen werden. Einschränkend ist jedoch festzuhalten, daß keiner
der Ansätze die Möglichkeit eines Devisenhändlers berücksichtigt, zwischen den
beiden Handelsplattformen zu optieren und so mögliche Arbitragevorteile auszu-
nutzen. Die Implementierung einer solchen Outside-Option in eines der betrachte-
ten Modelle wäre hierbei zwar wünschenswert, scheitert jedoch in der Praxis an
der Komplexität der Umsetzung in einem dynamischen Bayesianischen Spiel. Im

Folgenden soll daher ein kurzer Überblick gegeben werden, inwiefern auf den vor-
gestellten Ansätzen basierende Studien zur Wechselkursentwicklung existieren und
welche empirischen Ergebnisse daraus abgeleitet werden können.

4.3.1 Empirische Erfassung der Auftragsfluß-Variablen

Das verbindende Element aller vier vorgestellten Mikrostrukturmodelle stellt die

Abhängigkeit der Preisdynamik vom Auftragsfluß dar. Der Auftragsfluß kann somit
als die charakteristische Variable für den Mikrostrukturansatz als Ganzes angesehen
werden. Insofern erscheint es naheliegend, eine empirische Überprüfung des bis-
lang nur theoretisch implementierten mikrostrukturellen Erklärungsansatzes für die

Preisentwicklung auf den Finanzmärkten im Allgemeinen und dem Devisenmarkt
im Speziellen von eben dieser Variablen abhängig zu machen. Grundsätzlich wird
der Auftragsfluß dabei als mengenmäßige Differenz aller Kauf- und Verkaufsauf-
träge zu einem bestimmten Zeitpunkt definiert, wobei ein positiver Auftragsfluß
einem (mengenmäßigen) Übergewicht an Kaufaufträgen gleichkommt.

Dabei lassen sich aus den theoretischen Modellen zwei Arten des Auftragsflus-
ses unterscheiden, nämlich der Interdealer-Auftragsfluß sowie der Kundenauftrags-
fluß. Obwohl diese Unterscheidung nur im Interdealer-Modell getroffen wird, bie-
tet diese Einteilung die Möglichkeit einer Abgrenzung bei der für eine empirische

Analyse notwendigen Datenerhebung. Zum Interdealer-Auftragsfluß zählen dem-
nach lediglich Kauf- bzw. Verkaufsaufträge, die im Rahmen eines nur für professio-

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

131
nelle Devisenhändler zugängigen Handelssystems getätigt wurden. Hierfür stehen
den Devisenhändlern im Wesentlichen zwei unterschiedliche Handelsplattformen
zur Verfügung: die Nutzung eines Brokersystems wie z.B. Reuters-Dealing 2000-

2 bzw. den Electronic Broking Services“ (EBS) oder aber des direkten Handels

”

mit einem anderen Devisenhändler z.B. über das System Reuters-Dealing 2000-

1.127 Für eine empirische Untersuchung der Wechselkursentwicklung auf Basis z.B.

des Kyle-Modells (oder auch des Glosten-Milgrom-Modells sowie des Rational-

Expectations-Ansatzes) böte es sich daher an, den Auftragsfluß mit Daten aus erst-
genanntem Handelssystem abzubilden. Demgegenüber impliziert das Interdealer-

Modell aufgrund seiner theoretischen Konzeption die Nutzung von Auftragsflußda-
ten aus direkten Interdealer-Handelssystemen.

Der Kundenauftragsfluß wiederum umfaßt Kauf- und Verkaufsaufträge, die nicht
der Initiative von Devisenhändlern entspringen, sondern von Akteuren, die nicht di-
rekt am Devisenmarkt interagieren können bzw. wollen.128 Im Interdealer-Modell
nach Evans und Lyons (1999) beeinflußt der Kundenauftragsfluß zwar das Verhalten
der Devisenhändler, die Preisdynamik wird aber ausschließlich über den Interdealer-

Auftragsfluß und die Fundamentalwertentwicklung des Assets bestimmt, weshalb
eine Erfassung des Kundenauftragsflusses im Hinblick auf die empirische Überprü-
fung des Modells auf die Wechselkursentwicklung nicht notwendig ist. Dennoch
wäre auch in diesem Modellansatz eine empirische Untersuchung auf Grundlage
von Kundenauftragsdaten wünschenswert, da hierdurch eine Überprüfung der Spe-
kulationsstrategie der Devisenhändler möglich wäre, die im Modell als Prämisse
vorausgesetzt wurde. In anderen Varianten des Interdealer-Modells wie z.B. Lyons

(1995) und Lyons (1997), in denen die Preisdynamik unmittelbar und ausschließlich
von der Entwicklung des Kundenauftragsflusses abhängt, ist die datentechnische Er-
hebung des Kundenauftragsflusses zur empirischen Überprüfung der Wechselkurs-
dynamik auf Basis dieser Mikrostrukturmodelle jedoch unumgänglich.129

Im Gegensatz zum Interdealer-Auftragsfluß ist der Kundenauftragsfluß nicht an
ein computergestütztes und zentral verfügbares Handelssystem gekoppelt, sondern
ergibt sich aus den Devisenankaufs- bzw. Verkaufsaufträgen der Kunden einer be-
stimmten Bank in einem bestimmten zeitlichen Kontext, also bspw. eines Handels-
tages. Die datentechnische Erfassung ist somit aus zwei Gründen ungleich schwie-
riger als beim Interdealer-Auftragsfluß, nämlich zum einen aufgrund der fehlenden

Struktur bei der Sammlung der Kundenaufträge, was eine Aufarbeitung der Infor-
mationen zu ökonometrisch verwertbaren Datenreihen erforderlich macht und zum
anderen durch die Tatsache, daß diese Informationen von den entsprechenden Ban-
ken gemeinhin als sensibel im Hinblick auf die Wahrung der Diskretion bezüglich
des Geschäftsverhältnisses zwischen der betreffenden Bank und ihren Kunden an-

127 Zusätzlich könnte man die Brokersysteme auch noch unterscheiden in elektronische Systeme
und sog. Voice-Broker.

128 Vgl. zu den Motiven und den Hintergründen hierzu die Ausführungen am Ende von Kapitel

Drei.

129 Wie an anderer Stelle bereits angedeutet, besteht der konzeptionelle Unterschied in diesen

Modellansätzen in der Tatsache, daß der Kundenauftragsfluß hier Informationen über die Funda-
mentalwertentwicklung des unsicheren Assets, also in diesem Falle des Wechselkurses enthält.

132

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
gesehen werden.130 Der Kundenauftragsfluß stellt mithin eine im wahrsten Sinne
des Wortes private Information der Bank, bzw. des in deren Auftrag handelnden

Devisenhändlers dar, was deren Beobachtung für Außenstehende unmöglich macht.

Das Überlassen derartiger Informationen zum Kundenauftragsfluß zur Verwendung
in wissenschaftlichen Studien erfolgt daher äußerst selten und wenn, dann meist nur
unter zusätzlichen Restriktionen.131

Dies hat zur Folge, daß nur sehr wenige empirische Studien zur mikrostruktu-
rellen Erklärung der Wechselkursentwicklung auf Basis des Kundenauftragsflusses
existieren. Zu den wenigen Ausnahmen zählt ein Datensatz, der erstmals bei Ly-
ons (1995) verwendet wurde.132 In Lyons (1998) wird dieser Datensatz zur em-
pirischen Überprüfung des Interdealer-Modells in der Variante nach Lyons (1997)

erneut herangezogen. Dabei wird in beiden Fällen ein signifikanter Zusammenhang

(mit dem richtigen Vorzeichen) zwischen Auftragsfluß und Wechselkursentwick-
lung festgestellt, bei einem Erklärungsgehalt der Schätzung mit dem Wechselkurs
als abhängiger Variablen von ca. 23 Prozent.133 Ein zweiter Datensatz, der explizit
den Kundenauftragsfluß berücksichtigt, wird in Bjonnes und Rime (2005) verwen-
det. Im Unterschied zum Lyons-Datensatz werden hier insgesamt vier Händler in
unterschiedlichen Währungsmärkten betrachtet, wobei – wie bei Lyons – insgesamt
fünf Handelstage untersucht werden.134 Bjonnes und Rime (2005) nutzen diese Da-
ten u.a., um die Ergebnisse des Modells von Lyons (1995) zu überprüfen, bestätigen
aber nur einen Teil der dortigen Resultate. Dazu zählt u.a. die starke Neigung zu
einem Ausgleich der Nettoposition für alle Händler in allen Währungsmärkten, was
einen indirekten empirischen Nachweis sowohl für die Hot-Potato-Hypothese als
auch für die in Evans und Lyons (1999) postulierte Prämisse der Vermeidung von

Übernachtrisiken darstellt. Die Rolle des Kundenauftragsflusses für die Preisdyna-
mik wird jedoch bei Bjonnes und Rime (2005) nicht eindeutig geklärt, da eine Si-
gnalwirkung des Kundenauftragsflusses für den Händler, wie in Lyons (1995) und

Lyons (1997) postuliert, allenfalls schwach nachgewiesen werden kann. In Reinhold

130 Neben gesetzlichen Einschränkungen, die bspw. durch das Bankgeheimnis begründet werden
können, betreffen diese Bedenken vornehmlich die potentiell geschäftsschädigende Wirkung durch
eine Veröffentlichung dieser Informationen, da sie möglichen Konkurrenten sowohl der Kunden
der Bank als auch der Bank selber Einblicke in deren Entscheidungsfindung ermöglichen, um
diese gewinnbringend auszunutzen.

131 Hierzu zählen u.a. die Nicht-Weitergabe-Verpflichtung an Dritte oder die Aggregation bestimm-
ter Informationen in den Datensätzen.

132 Dieser in seinem Detailgrad einzigartige Datensatz beinhaltet sämtliche Transaktionen eines

Devisenhändlers im US-Dollar-DM-Handel über fünf Handelstage im August 1992. Hierbei wer-
den sowohl die Handelspartner (Kunden oder andere Händler), die Art des gewählten Handelssy-
stems (Broker oder Direkthandel) bei jeder Transaktion, alle Preis- und Mengenquotierungen mit

Spreads sowie die jeweilige Nettoposition des Händlers angegeben.

133 Das Hauptaugenmerk liegt in beiden theoretischen Modellen jedoch eher in der Herausstellung
der Bedeutung der Nettoposition für die Preissetzung eines Händlers, wobei insbesondere die Hot-

Potato-Hypothese aus Lyons (1997) bestätigt werden kann, daß ungewollte Nettopositionen von

Händlern sehr schnell weitergegeben werden.

134 Neben dem US-Dollar-DM Handel sind einige der Händler auch im Handel zwischen nor-
wegischen Kronen/DM bzw. schwedischen Kronen/DM-Handel tätig, da die betreffende Bank in

Skandinavien beheimatet ist.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

133

(2006) wird ein ähnlicher Datensatz, der auf den Aktivitäten eines Devisenhändlers
einer deutschen Bank beruht, zur Überprüfung der Ergebnisse von Lyons (1995)

herangezogen. Obwohl auch hier eine signifikante Beziehung zwischen Auftrags-
fluß und Wechselkursentwicklung festgestellt wird, können die theoretischen Impli-
kationen des Lyons-Modells wie auch schon in Bjonnes und Rime (2005) empirisch
nicht bestätigt werden. In Marsh und O’Rourke (2004) wird der Kundenauftragsfluß
einer britischen Bank über verschiedene Währungspaare analysiert. Obwohl dieser

Datensatz nicht den Detailgrad der anderen drei diskutierten Datensätze aufweist,
ist dieser zumindest vom betrachteten Zeitraum her der mit Abstand umfangreichs-
te.135 So kann hier ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen Kundenauf-
tragsfluß und Wechselkursentwicklung für alle betrachteten Währungspaare festge-
stellt werden, allerdings ist der Erklärungsgehalt der Schätzung relativ gering und
das verwendete ökonometrische Verfahren im Vergleich zu den anderen Studien we-
nig ausgereift.136

Insgesamt kann festgehalten werden, daß empirische Untersuchungen der Wech-
selkursentwicklung auf Basis des Kundenauftragsflusses nur eine geringe Aussage-
kraft im Hinblick auf die Bedeutung des Mikrostrukturansatzes zur Wechselkurser-
klärung besitzen, was nicht zuletzt der beschriebenen Problematik bei der Daten-
gewinnung und Nutzung und der dadurch sehr geringen Studienzahl zuzuschreiben
sein könnte. Ein weiteres eher konzeptionelles Problem besteht zudem in der ge-
ringen Zeitspanne der meisten betrachteten Studien, die eine Analyse auf Grundla-
ge von Intratages-Daten ermöglicht. Diese sehr kurzfristige Betrachtung ist jedoch
im Sinne eines allgemeinen Wechselkurserklärungsansatzes und insbesondere auch
in Bezug auf die Überprüfung der Effizienz von Devisenmarktinterventionen we-
nig zielführend, da hier vor allem die kurz- bis mittelfristige Preisentwicklung im

Vordergrund steht. Nicht zuletzt können die in den Datensätzen betrachteten Devi-
senhändler auch nicht, wie eigentlich den theoretischen Modellen nach erforderlich,
als weitestgehend repräsentativ für den jeweiligen Markt zumindest im Bereich des
jeweiligen Währungspaares angesehen werden, was eine weitere Erklärung für die
schlechte empirische Performance dieser Ansätze in den betrachteten Untersuchun-
gen sein könnte.137 Demzufolge erscheinen die auf den Interdealer-Auftragsfluß ba-
sierenden Mikrostrukturmodelle schon in konzeptioneller Hinsicht besser geeignet
zu sein, um eine empirische Überprüfung des Mikrostrukturansatzes auf die Wech-
selkursentwicklung durchzuführen.

135 Die Daten reichen von August 2002 bis Juni 2004, sind dafür aber aggregiert über den jeweili-
gen Handelstag und somit nicht auf Intratagesbasis.

136 Es handelt sich jeweils um eine wenig robuste OLS-Schätzung, wobei die Wechselkurs-
veränderung als abhängige Variable lediglich vom Kundenauftragsfluß determiniert wird. Dabei
schwanken die R 2-Werte selbst bei einer Aggregation auf wöchentlicher Ebene zwischen 0 und

0,16 je nach Währungspaar.

137 Tatsächlich erfüllt der in Lyons (1995) betrachtete Händler am ehesten dieses Kriterium, da er
im bedeutendsten Marktsegment, nämlich dem DM/US-Dollar-Markt tätig ist und gemäß Lyons

(2001) hier zu den bedeutendsten 15 Händlern weltweit gehört. Dadurch, daß gerade diese Studie
empirisch am besten abschneidet, unterstützt dies die These der fehlenden Repräsentativität der

Händler in den anderen Studien.

134

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

4.3.2 Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel

Da der Interdealer-Handel, wie oben beschrieben, über zwei unterschiedliche Han-
delsplattformen durchgeführt werden kann, nämlich entweder dem direkten per-
sonalisierten Handel oder dem indirekten (anonymen) Handel über elektronische

Brokersysteme, erfordert die Charakterisierung des Interdealer-Auftragsflusses eine-
grundsätzliche Abgrenzung zwischen diesen beiden Varianten des Handels am

Devisenmarkt. Wie ebenfalls bereits erwähnt, kann eine solche Klassifizierung
nicht zuletzt schon in der theoretischen Fundierung eines Mikrostrukturmodells
begründet sein. Obwohl alle ausführlich vorgestellten theoretischen Modelle zum

Mikrostrukturansatz der Wechselkursentwicklung einen Zusammenhang zwischen

Interdealer-Auftragsfluß und Preisdynamik am Devisenmarkt herstellen, unterschei-
det sich das Interdealer-Modell von den anderen drei Mikrostrukturmodellen dahin-
gehend, daß Ersteres konzeptionell eher einen direkten und personalisierten Handel
zwischen den Devisenhändlern abbildet, während Letztere ausdrücklich über das

Konzept des Marketmakers einen Brokerhandel implizieren. Daher spricht vieles
dafür, den Interdealer-Auftragsfluß bei einer ökonometrischen Untersuchung des

Interdealer-Modells mit dem Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel gleichzu-
setzen, während der Auftragsfluß des brokergestützten Interdealer-Handels zu einer
empirischen Untersuchung der anderen Modelle herangezogen werden sollte.

Wie bei der Erfassung des Kundenauftragsflusses stellt sich jedoch zunächst die

Frage, wie der Interdealer-Auftragsfluß unabhängig von seiner Klassifizierung über-
haupt datentechnisch zu erfassen ist. Die naheliegendste Möglichkeit besteht dabei
in der Nutzung der Informationen der für den Interdealer-Handel genutzten elek-
tronischen Handelsplattformen. Obwohl auch hier, ähnlich wie bei den Informatio-
nen zum Kundenauftragsfluß, nicht zuletzt aufgrund einer fehlenden gesetzlichen

Offenlegungspflicht im Devisenhandel, die Datengewinnung die Herausgabe von
sensiblen Informationen aus Sicht der Händler bzw. der Plattformbetreiber erfor-
dert, stehen mittlerweile eine Reihe von Datensätzen auf Basis aller wichtigen Han-
delsplattformen für empirische Studienzwecke zur Verfügung. Dabei überwiegen
jedoch solche Datensätze, die sich auf den brokergestützten Interdealer-Handel be-
ziehen. Eine der wenigen Datensätze für den direkten Interdealer-Handel, genauer
gesagt für die Handelsplattform Reuters-Dealing 2000-1, wird von Evans und Ly-
ons (1999) verwandt. Dieser Datensatz enthält Informationen bezüglich der anony-
misierten Kauf- und Verkaufsanfragen der Devisenhändler über vier Monate (Mai-

August) im Jahr 1996 im US-Dollar/DM und US-Dollar/Yen Markt, wobei aber nur
tatsächlich ausgeführte Transaktionen berücksichtigt wurden.138 Aus diesen Da-
ten geht dabei insbesondere hervor, ob der Anbieter eines Trades als Käufer oder

Verkäufer (des US-Dollar) auftritt, welchen Transaktionspreis (mit Spread) er anbie-
tet und zu welchem Zeitpunkt die Transaktion durchgeführt wird. Unberücksichtigt

138 D.h., Angebote von Händlern die nicht zu einem Devisenmarktgeschäft geführt haben wer-
den nicht berücksichtigt, obwohl diese per Definition Bestandteil des Auftragsflusses sind. Da
aber die Plattform weltweit von Devisenhändlern zur Durchführung von direkten Devisenmarkt-
transaktionen genutzt wird, werden die Transaktionen rund um die Uhr erfaßt, so daß die mögliche

Verzerrung hierdurch als relativ gering anzusehen ist.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

135
bleibt jedoch das jeweilige Transaktionsvolumen eines Trades.139 Damit unterschei-
det sich die Beschaffenheit dieses Datensatzes in zweierlei Hinsicht fundamental
von den Datensätzen zum Kundenauftragsfluß. Zum einen beschränken sich die

Beobachtungen des Transaktionspreises nicht auf die Perspektive eines individu-
ellen Devisenhändlers, sondern beschreiben die Preisdynamik auf der Ebene des

Gesamtmarktes.140 Dies ist insofern bemerkenswert, als diese Informationen über
das Wissen der Marktteilnehmer zum Zeitpunkt der Datenbeobachtungen hinaus-
geht.141 Zum anderen läßt der erheblich längere Beobachtungszeitraum (vier Mo-
nate im Vergleich zu einer Woche) und die damit einhergehende größere Daten-
menge eine größere Vielfalt an ökonometrischen Untersuchungen, verglichen mit
den personalisierten Einzeldaten eines Devisenhändlers wie in Lyons (1995), zu. So
können sowohl Untersuchungen auf Intratagesebene wie in den Datensätzen zum

Kundenauftragsfluß als auch statistisch verwertbare Untersuchungen nach einer Ag-
gregation auf Tagesebene durchgeführt werden. Evans und Lyons (1999) nutzen

Letzteres, um die Ergebnisse ihres theoretischen Modells empirisch zu überprüfen.

Aus den Gleichgewichtsbedingungen ihrer Version des Interdealer-Modells geht
hervor, daß die Preisdynamik zum einen von der Renditeveränderung rt als auch
vom Interdealer-Nettoauftragsfluß

X beeinflußt wird. Genauer gesagt ergibt sich die

Veränderung des Marktpreises des Assets Δ Pt = P∗ − P∗
durch:

3 ,t

3 ,t− 1

ΔPt = rt + λ ·

X

(4.105)

Eine empirische Überprüfung dieses theoretisch abgeleiteten Zusammenhangs
der Preisdynamik im Interdealer-Modell kann dann auf den Devisenmarkt über-
tragen über folgende einfache Regressionsgleichung erfolgen:

ΔP

t = β 0 + β 1 rt + β 2 Xt + εt ≡ Δ et

(4.106)

Die Zeitreihe für Δ et bestimmen Evans und Lyons (1999) hierfür aus der Diffe-
renz zwischen den Preisen eines als US-Dollar Kauf initiierten Interdealer-Handels
zwischen zwei Tagen innerhalb des Stichprobenzeitraumes um exakt 16:00:00 Uhr

GMT, wobei der Pt dem Wechselkurs in Mengennotierung aus amerikanischer Sicht
entspricht.142 Da der Datensatz den genauen Zeitstempel einer Transaktion beinhal-

139 Wie bereits mehrfach erwähnt, werden zwar die meisten Transaktionen im Devisenhandel mit
einem fixen Volumen von 10 Mio. US-Dollar getätigt, Abweichungen hiervon sind aber im di-
rekten Interdealer-Handel am häufigsten zu beobachten, so daß der Höhe des Handelsvolumens
im direkten Interdealer-Handel eine größere Informationsrolle zukommt und dementsprechend das

Fehlen dieser Information nicht völlig unproblematisch ist.

140 Diese Aussage kann aufrechterhalten werden, da über das Reuters-2000-1 System zum Zeit-
punkt der Datenerhebung der Großteil des weltweiten direkten Interdealer-Handels durchgeführt
wurde. Hierzu sei u.a. auf Lyons (2001) verwiesen.

141 Vgl. hierzu Evans und Lyons (1999), S.15. Die Händler beobachten lediglich von ihnen selbst
ausgehende oder ihnen angebotene Transaktionen und deren Preisquotierungen.

142 Aufgrund der Beschränkung auf Kauftransaktionen ist die Variable Δet wie im Modell ohne

Spread. Des Weiteren korrespondiert die Uhrzeit mit dem typischen Handelsschluß für die meisten
in Europa stationierten Devisenhändler. Da das theoretische Modell explizit auf der Vermeidung
von Übernachtrisiken basiert, wird diesem Umstand somit zumindest ansatzweise Rechnung ge-

136

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
tet, ist eine solche Zusammenfassung der Daten auf die Sekunde möglich.143 Somit
repräsentiert die Zeitreihe Δ et den tatsächlichen Marktpreis im direkten Interdealer-

Handel, was erhebliche konzeptionelle Vorteile gegenüber einer herkömmlichen

Datengewinnung für den Wechselkurs bietet.144 Den Nettoauftragsfluß

X bestim-
men Evans und Lyons (1999) aus der Differenz der kumulierten Kauf- und Ver-
kaufstransaktionen aus US-Dollar Sicht über die gleiche Zeitperiode, wobei hier
eine Normierung auf 1000 Einheiten vorgenommen wird.145

Der Unterschied zwischen der empirischen und der theoretischen Definition des

Auftragsflusses liegt somit in der Nichtberücksichtigung des Transaktionsvolumens
bei der ökonometrischen Analyse, da dieses aus dem unterlegten Datensatz bekannt-
lich nicht hervorgeht. Insofern können sich in dieser Spezifikation Verzerrungen
einstellen, wenn das durchschnittliche Transaktionsvolumen einer Kauftransaktion
im direkten Interdealer-Handel signifikant vom Volumen einer Verkaufstransaktion
abweicht. Befragungen von Devisenhändlern lassen jedoch darauf schließen, daß
eine solche systematische Abweichung nicht existiert und somit die entsprechende

Zeitreihe mit den theoretischen Vorgaben des Modells durchaus vereinbar scheint.

Die einzige Zeitreihe, die sich nicht aus dem zitierten Datensatz gewinnen läßt,
stellt indes die Realisation der Rendite rt dar. Diese instrumentalisieren Evans und

Lyons (1999) deswegen über die Veränderung der Differenz der Übernachtzinsen
für die entsprechenden Währungen, also rt ≡ Δ ( it − i∗)

t , wobei it jeweils der Ver-
zinsung von US-Wertpapieren und i∗t der Verzinsung deutscher, bzw. japanischer

Anleihen (alle Renditen sind auf Jahresbasis berechnet) entspricht. Eine derarti-
ge Spezifikation erscheint naheliegend, da der Devisenhandel auf dem Tausch von

Wertpapieren, die in unterschiedlichen Währungen denominiert sind, basiert. Inso-
fern kann die nominale Verzinsung dieser Wertpapiere als fundamentale Rendite an-
gesehen werden und die Differenz zwischen den Renditen als beobachtbares Signal
für die Devisenhändler dienen, wobei eine positive Differenz Δ ( it − i∗) >
t

0 ten-
denziell zu einer Aufwertung des US-Dollars führen sollte. Dieses Ergebnis stellt
gleichzeitig eine Verbindung zu den makroökonomischen Erklärungsansätzen der

Wechselkursentwicklung dar, da es implizit die Gültigkeit der ungedeckten Zin-
sparität unterstellt. Hierin liegt aber auch eine gewisse Problematik dieser Vorge-
hensweise angesichts des im vorangegangenen Kapitel diskutierten, völligen em-
pirischen Versagens der Zinsparitätentheorie in der Praxis. Andererseits offeriert
diese Spezifikation den Vorteil der Datenverfügbarkeit, da Zinssätze für eintägige

Anleihen für die betrachteten Länder selbst im Intratagesbereich leicht zugänglich
tragen. Die Fokussierung auf Europa, bzw. explizit auf Großbritannien kann mit der Bedeutung
des Handelsplatzes London im internationalen Devisenhandel begründet werden. Siehe hierzu BIS

(2010).

143 Für den Fall, daß an einem Tag keine Transaktion um 16:00:00 stattgefunden hat, verwenden

Evans und Lyons (1999) die nächste entsprechende Transaktion.

144 So wären z.B. Wechselkurszeitreihen die aus kommerziellen Datenbanken wie z.B. Datastream
oder EcoWin stammen weniger geeignet, da es sich hierbei um gemittelte Werte aus verschieden-
sten Marktformen handelt.

145 D.h., ein Nettoauftragsfluß von

X = 1 ergibt sich, wenn die Anzahl der als US-Dollar kaufiniti-
ierten Transaktionen im Dollar/DM- bzw. Dollar/Yen-Markt die verkaufsinitiierten Transaktionen
absolut um 1000 innerhalb des Zeitraumes übersteigen.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

137
sind. Außerdem stellt die Beobachtung des Zinsniveaus eine der wenigen ma-
kroökonomischen Kennzahlen dar, die von den meisten Devisenhändlern zumindest
regelmäßig beobachtet werden, was in Übereinstimmung mit der theoretischen Mo-
dellierung der Variable rt steht. Dementsprechend schätzen Evans und Lyons (1999)

folgende Regressionsgleichung:

Δe

t = β 0 + β 1 Δ ( it − i∗) + β
t

2 Xt + εt

(4.107)

Die Ergebnisse der OLS-Schätzung dieses ökonometrischen Modells in Evans
und Lyons (1999) bestätigen die Aussagen über die Preisdynamik des theoreti-
schen Interdealer-Modells gemäß Gleichung (4.86) bzw. (4.92). So sind für bei-
de betrachteten Währungspaare die Parameter β 1 und β 2 signifikant positiv und
β 0 insignifikant, wie im Modell postuliert. Bemerkenswert ist darüber hinaus der
hohe Erklärungsgehalt der Schätzung mit R 2-Werten von 0,64 und 0,46 respekti-
ve für den US-Dollar/DM-Markt und den US-Dollar/Yen-Markt, der damit die be-
sten Werte des Bestimmtheitsmaßes für die Wechselkurserklärung auf Basis ma-
kroökonomischer Ansätze um ein Vielfaches übersteigt. Des Weiteren zeigen Evans
und Lyons (1999), daß ein Großteil dieses Erklärungsgehalts auf den Auftragsfluß
und nicht etwa auf die Zinsdifferenz zurückzuführen ist.146 Im Hinblick auf die

Kausalitätsbeziehung zwischen Auftragsfluß und Wechselkurs wird ebenfalls die

Prämisse des theoretischen Modells bestätigt, daß der Auftragsfluß die Preisent-
wicklung determiniert und nicht umgekehrt.147 Insgesamt stellt das Evans-Lyons-

Modell somit eine herausragende Bestätigung für die Relevanz der mikrostrukturel-
len Erklärung der Wechselkursentwicklung dar, die noch unterstrichen wird durch
die Tatsache, daß auch eine Out-of-sample-Prognose des Modells, im Gegensatz
zu makroökonomischen Wechselkursmodellen über alle betrachteten Zeitperioden

(eine Woche, zwei Wochen und vier Monate) bessere Ergebnisse liefert als eine

Random-Walk-Modellierung im Sinne von Meese und Rogoff (1983).

4.3.3 Indirekter Interdealer-Handel und Fundamentalfaktoren

Diese außergewöhnlich gute empirische Performance des Interdealer-Modells bei

Evans und Lyons (1999) für die Wechselkursentwicklung kann ohne Zweifel auf
die adäquate Verwendung des Datenmaterials zum direkten Interdealer-Handel
zurückgeführt werden, da diese dem theoretischen Modell angepaßt ist. Mehrheit-
lich finden sich jedoch in der Literatur empirische Studien, die sich auf Daten zum

Broker-basierten, also indirekten Interdealer-Handel, stützen. Als solche können
diese Studien somit konzeptionell eher zur Überprüfung der anderen drei im vor-

146 Dies geschieht mit Hilfe einer alternativen Schätzung des Modells mit jeweils nur einem
der beiden Parameter, wobei die Schätzung ohne den Auftragsfluß in beiden Fällen einen Er-
klärungsgehalt von weniger als einem Prozent aufweist.

147 Die Frage der Kausalität ist im Rahmen der Mikrostrukturansätze von großer Bedeutung, wobei
die im Modell implizierte Beziehung nicht repräsentativ für alle Ansätze ist. Zur weiteren Diskus-
sion dieses Themas sei auf Lyons (2001) verwiesen.

138

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
herigen Abschnitt diskutierten theoretischen Mikrostrukturmodelle herangezogen
werden.

In diesem Zusammenhang ist es wichtig, sich noch einmal den zentralen Un-
terschied bei der Rolle des Auftragsflusses für die Preisbildung zwischen diesen

Mikrostrukturansätzen zu vergegenwärtigen. Dieser besteht darin, daß im Gegen-
satz zum Interdealer-Modell in den anderen Modellen der Interdealer-Auftragsfluß
nicht direkt die Preisbildung beeinflusst, sondern indirekt über die Tatsache, daß
der Auftragsfluß Informationen über die Fundamentalwertentwicklung des Assets
enthält.148 Dementsprechend existiert für diese Modelle keine natürliche“ Regres-

”

sionsgleichung wie im Interdealer-Modell durch Gleichung (4.107), da die allge-
meine Gleichgewichtsbedingung für die Preisdynamik keine konkrete funktiona-
le Beziehung zwischen Preisentwicklung und (Interdealer-)Auftragsfluß impliziert.

Diese Problematik speist sich daraus, daß die die Preisdynamik treibende Kom-
ponente dieser Modellansätze die Existenz eines Händlers bildet, der bessere bzw.

genaue Kenntnisse über die zukünftige fundamentale Entwicklung des unsicheren

Assets besitzt. Im Rahmen von Aktien- oder Bondmarktanalysen, für die diese Mo-
delle ursprünglich entwickelt worden sind, erscheint die Existenz solcher Informa-
tionen durchaus plausibel.149 Bei einer Übertragung auf den Devisenmarkt ergibt
sich jedoch zum einen das Problem, Faktoren für die Fundamentalwertentwicklung
des Wechselkurses überhaupt zu definieren. Hier kommen im Endeffekt wiederum
nur makroökonomische Kennzahlen in Betracht, wobei völlig unklar ist, welche Re-
levanz bestimmten Faktoren zukommt und wie ihre Wirkung auf den Wechselkurs
zu beurteilen ist.

Selbst wenn man den Fundamentalwechselkurs auf den kleinsten gemeinsamen

”

Nenner der Wechselkurstheorien“ reduziert, nämlich den kaufkraftparitätischen

Wechselkurs, ergibt sich zum anderen immer noch das konzeptionelle Problem, ein-
en Devisenhändler zu identifizieren, der über bessere, nicht öffentlich verfügbare

Informationen bezüglich dessen Entwicklung verfügt, wie es die Modellierung der
betreffenden Mikrostrukturansätze vorgibt. Da eine direkte empirische Überprüfung
des Zusammenhangs zwischen Preisdynamik und Interdealer-Auftragsfluß somit
nur schwer realisierbar ist, bietet sich nur eine indirekte Methode an, die eine Bezie-
hung zwischen Auftragsfluß und Wechselkursentwicklung ohne eine genaue Spezi-
fikation des Fundamentalwechselkurses aufzeigt. Das hierfür aus ökonometrischer

Sicht vielversprechendste Verfahren stellt dabei eine Kointegrationsanalyse zwi-
schen diesen beiden Variablen dar.150 Die Idee eines solchen Vorgehens besteht

148 Im Interdealer-Modell nach Evans und Lyons (1999) waren diese beiden Aspekte voneinander
getrennt, da keine Rückwirkungen aus dem Interdealer-Auftragsfluß auf die Rendite des Assets
unterstellt wurden.

149 U.a. könnte ein Händler über bessere Informationen bezüglich des erwarteten zukünftigen

Cash-Flows bzw. des Diskontfaktors eines Unternehmens verfügen um so den Wert des Unterneh-
mens gemäß der gängigen Fundamentalwertansätze wie z.B. der Discounted-Cash-Flow-Methode
besser zu taxieren.

150 Eine Kointegrationsschätzung setzt allgemein an der (schwachen) Stationaritätseigenschaft von

Zeitreihendaten an. Eine Zeitreihe ist in diesem Sinne nicht stationär, wenn ihre Momente (bei der
schwachen Stationarität lediglich Erwartungswert und Varianz) eine funktionale Abhängigkeit von
der Zeit aufweisen, die Entwicklung der Zeitreihe also einem zeitlichen Trend unterliegt. Eine-

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

139
darin nachzuweisen, daß Auftragsfluß und Wechselkursentwicklung langfristig ein-
em gemeinsamen Trend folgen, der dann als Fundamentalwertentwicklung inter-
pretiert werden kann. Die Schlußfolgerung, eine evtl. Langfristbeziehung mit der

Entwicklung von Fundamentaldaten der Wechselkursentwicklung gleichzusetzen,
ist dabei zwar nicht ganz unproblematisch, entspricht jedoch dem Vorgehen im

Rahmen anderer Kointegrationsschätzungen, vor allem im makroökonomischen Be-
reich.151 Zudem wäre unabhängig von der Art der Langfristbeziehung eine Koin-
tegration zwischen Auftragsfluß und Wechselkurs immer ein indirekter Nachweis
für die Relevanz einer mikrostrukturellen Modellierung des Devisenmarktes, da sie
die Abhängigkeit zwischen der zentralen Variablen dieses Modellansatzes und der

Wechselkursentwicklung unterstreicht. Empirische Arbeiten, die eine kointegrative

Beziehung zwischen Auftragsfluß und Wechselkursentwicklung nachweisen, sind
u.a. Killeen et al. (2006) und Bjonnes und Rime (2005). Bei Killeen et al. (2006)

wird dabei der DM/FF-Markt betrachtet.152 Zur Erfassung des Auftragsflusses und
der Wechselkursentwicklung in diesem Markt werden Daten der Handelsplattform

EBS von Januar bis Dezember 1998 ausgewertet, also einem elektronisch gestützten

Brokersystem für den Interdealer-Handel. Dieser Datensatz unterscheidet sich in
zweierlei Hinsicht von dem bei Evans und Lyons (1999) verwendeten. Zum einen
handelt es sich bei der EBS-Plattform nicht um ein marktbeherrschendes System
im indirekten Interdealer-Handel, so daß eine Erfassung des Auftragsflusses nur auf

Basis dieses Systems nicht mit dem gesamten indirekten Interdealer-Auftragsfluß
gleichgesetzt werden kann.153 Auf der anderen Seite enthält dieser Datensatz aber
genaue Informationen über die Transaktionsvolumina der einzelnen Kauf- und Ver-
kaufsaufträge in diesem Markt, was einen entscheidenden Vorteil bei der Bestim-
mung des Interdealer-Auftragsflusses gegenüber Evans und Lyons (1999) darstellt.

D.h., der Auftragsfluß zu einem Zeitpunkt t, wobei t jeweils einem Handelstag von

0:00 Uhr GMT bis 23:59:59 Uhr GMT entspricht, ergibt sich aus der Summe aller
mit ihrem Transaktionsvolumen gewichteten, tatsächlich durchgeführten Transak-
tionen im EBS-System und nicht aus der Differenz der Kauf- und Verkaufsaufträge

Kointegrationsbeziehung kann nur zwischen mehreren nicht-stationären Zeitreihen auftreten. In
diesem Fall existiert (mindestens) eine Linearkombination der betreffenden Zeitreihen, die stati-
onär ist, für die also der zeitliche Trend eliminiert wird.

151 Als Beispiel sei hier u.a. die empirische Überprüfung der Kaufkraftparitäten-Theorie angeführt,
wobei deren Gültigkeit an der Kointegrationsbeziehung zwischen in- und ausländischem Preisni-
veau sowie dem nominalen Wechselkurs festgemacht wird. Siehe hierzu z.B. Taylor (1996).

152 Das Hauptaugenmerk in diesem Papier liegt in dem Nachweis einer wechselkursregi-
meabhängigen Rolle des Auftragsflusses für die Preisbildung am Devisenmarkt. Daher wird der

Übergang von einem System flexibler Wechselkurse zum Fixkurssystem in Folge der (buch-
technischen) Euroeinführung im Jahr 1999 anhand dieser beiden Währungen betrachtet. Obwohl
deren Anteil am Gesamtdevisenhandel verschwindend gering ist (ca. 1 Prozent gemäß Abbil-
dung 4.3 im April 1998), ist das Gesamtaufkommen in diesem Markt von allen in den Euro
übergegangenen Währungen mit Abstand am größten und vom Volumen her ausreichend groß,
um eine ökonometrisch robuste Datenmenge zu produzieren.

153 Neben EBS standen den Devisenhändlern auch das System Reuters-Dealing 2000-2 zum Zeit-
punkt der Datenerhebung zur Verfügung. Der Anteil des Systems EBS am Gesamtvolumen des

DM/FF-Interdealer-Handels (direkter und indirekter Handel) wird von Killeen et al. (2006) mit 29

Prozent angegeben.

140

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
wie in Evans und Lyons (1999). Die zugehörige Wechselkurszeitreihe wird dagegen,
im Unterschied zum Vorgehen bei Evans und Lyons (1999), nicht aus dem Daten-
satz zum EBS-System ermittelt, sondern auf Grundlage der offiziellen Schlußkurse
im Kassa-DM/FF-Handel in London.154 Da das Hauptaugenmerk der Untersuchung
in Killeen et al. (2006) auf dem Nachweis eines Strukturbruchs bezüglich des Zu-
sammenhangs zwischen Wechselkurs und Auftragsfluß beim Übergang von einem

System flexibler zu einem System fixer Wechselkurse liegt, werden beide Zeitrei-
hen in zwei Subsample unterteilt, wobei der Übergang am 1. Mai 1998 erfolgt.155

Darüber hinaus wird in Anlehnung an Evans und Lyons (1999) auch eine Zeitreihe
für die Zinsdifferenz zwischen französischen und deutschen Übernachteinlagen im

Interbankenmarkt berücksichtigt. Tatsächlich ist das bei Killeen et al. (2006) unter-
legte theoretische Mikrostrukturmodell das Interdealer-Modell von Evans und Ly-
ons (1999), obwohl hier der Auftragsfluß aus dem indirekten Interdealer-Handel ab-
geleitet wird. Allerdings wird die empirische Schätzgleichung (4.107) dahingehend
modifiziert, daß hier der nominale Wechselkurs als abhängige Variable geschätzt,
die empirische Überprüfung also nicht an der Logrendite des Wechselkurses, son-
dern an der Niveauvariablen selbst festgemacht wird, um überhaupt eine kointegra-
tive Beziehung herleiten zu können.156
t
t
e

t = β 0 + β 1 ∑ ( iτ − i∗τ) + β 2 ∑ Xτ + εt

(4.108)

τ=1
τ=1

Dabei entspricht ∑ t

τ=1 Xτ dem kumulierten Auftragsfluß zu jedem Handelstag
τ und ∑ tτ= (

1 iτ − i∗
τ ) der kumulierten Zinsdifferenz der beiden Länder im Betrach-
tungszeitraum. Ausgehend von diesem theoretischen Zusammenhang erfolgt dann
die Schätzung der Kointegrationsbeziehung zwischen kumuliertem Auftragsfluß,
nominalem Wechselkurs und kumulierter Zinsdifferenz. Hierbei wird zunächst ein

Pretest vorgenommen, bei dem die Zeitreihen einzeln für jedes Subsample auf Sta-
tionarität überprüft werden. Da sich alle Variablen in beiden Subsamplen als nicht
stationär herausstellen, wird in einem zweiten Schritt der eigentliche Kointegrati-
onstest sowohl mit dem zweistufigen Verfahren nach Engle und Granger (1987) als
auch mit dem VAR-basierten Verfahren nach Johansen (1992) durchgeführt.157 In
diesem Zusammenhang zeigt sich, daß beide Testverfahren auf eine kointegrative

154 Diese Daten stammen von Datastream.

155 Die Wahl dieses Datums wird mit der Festlegung der genauen Wechselkursparitäten zwischen
den nationalen Währungen der Euro-Länder und dem Euro zu diesem Zeitpunkt begründet. Es han-
delt sich also um einen institutionell bedingten und keinen ökonometrisch abgeleiteten Zeitpunkt
der Regimeabgrenzung.

156 Eine Verwendung der logarithmierten ersten Differenzen des Wechselkurses wie in Evans
und Lyons (1999) wäre hierzu nicht geeignet, da diese typischerweise integriert vom Grade Null
sind, also eine stationäre Zeitreihe generieren. Tatsächlich bildet deren Stationaritätseigenschaft
die Grundvoraussetzung für die Anwendung einer robusten OLS-Schätzung in Evans und Lyons

(1999).

157 Dabei handelt es sich um die beiden verbreitetsten Verfahren zur Kointegrationsschätzung. Zu
den ökonometrischen Hintergründen sowie den Unterschieden zwischen den beiden Ansätzen sei
u.a. auf Greene (2003) verwiesen.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

141

Beziehung zwischen den drei Variablen innerhalb des ersten Subsamples hinwei-
sen.158 Bei der Anwendung des Verfahrens von Engle und Granger (1987) zeigt sich
überdies, daß der Parameter für die kumulierte Zinsdifferenz bei der Schätzung des

Kointegrationsvektors nicht signifikant ist. Dies weist darauf hin, daß die gefundene

Langfristbeziehung ausschließlich zwischen kumuliertem Auftragsfluß und nomi-
nalem Wechselkurs besteht. Diese These wird durch die Anwendung des Johanssen-

Verfahrens nur mit diesen beiden Variablen bestätigt, da auch in diesem Fall ein

Kointegrationsvektor gefunden werden kann. Im Gegensatz dazu liefert dieselbe

Schätzung mit der kumulierten Zinsdifferenz anstelle des kumulierten Auftragsflus-
ses keinen Hinweis auf eine kointegrative Beziehung.

Insofern gelingt es Killeen et al. (2006), einen statistisch robusten langfri-
stigen Zusammenhang zwischen kumuliertem Interdealer-Auftragsfluß und dem
nominalen Wechselkurs für den DM/FF Markt nachzuweisen. Dieses Ergebnis
bildet nicht nur die Grundlage für die weiteren Überlegungen hinsichtlich der

Regimeabhängigkeit im Paper von Killeen et al. (2006), sondern stellt auch die
gesuchte indirekte empirische Bestätigung der Anwendbarkeit der drei anderen Mi-
krostrukturansätze auf den Devisenmarkt dar. Die Tatsache, daß der Interdealer-

Auftragsfluß aus dem brokergestützten Handel demselben langfristigen Trend un-
terliegt wie der nominale Wechselkurs kann dabei nicht nur als Hinweis auf eine

Beziehung zwischen Fundamentalfaktoren und kumuliertem Auftragsfluß im Devi-
senhandel dienen, es begegnet gleichzeitig auch dem teilweise vorgebrachten Ar-
gument, daß eine mikrostrukturelle Erklärung der Wechselkursentwicklung allen-
falls in der (sehr) kurzen Frist erfolgversprechend ist. Insofern stellt dieses Ergebnis
einen beträchtlichen Fortschritt für die Relevanz einer mikrostrukturellen Model-
lierung des Devisenmarktes dar. Demgegenüber steht aber eine jüngere Studie von

Berger et al. (2008), die ebenfalls unter Berücksichtigung von Auftragsflußdaten
aus dem EBS-System eine kointegrative Beziehung zwischen kumuliertem Auf-
tragsfluß und Wechselkursentwicklung im EUR/ US-Dollar- sowie Yen/US-Dollar-

Markt prüft. Dabei können sie auf eine wesentlich größere Datenbasis zurückgreifen
als Killeen et al. (2006).159 Ihre Untersuchungen weisen lediglich für den Euro/US-

Dollar-Markt im Rahmen einer Kointegrationsschätzung auf Grundlage des Ver-
fahrens von Johansen (1992) eine kointegrative Beziehung nach, während die An-
wendung des Verfahrens nach Engle und Granger (1987) für beide Währungspaare
keine Hinweise auf die Existenz eines Kointegrationsvektors offenbart. Allerdings
verwenden Berger et al. (2008) EBS-Daten zur Bestimmung der Wechselkurszeitrei-
he und nicht die offiziellen Kassakurse.160 Zudem wird auch auf die Einbeziehung
eines Proxies für die Fundamentalwertentwicklung wie die kumulierte Zinsdiffe-
renz bei Killeen et al. (2006) verzichtet. Ferner läßt sich nicht feststellen, auf wel-

158 Das erste Subsample bezieht sich dabei auf den Zeitraum vor der Festlegung der endgültigen

Euro-Paritäten des FF sowie der DM.

159 Ihr Datensatz reicht von Januar 1999 bis zum Ende des Jahres 2004 und umfaßt die beiden
volumenmäßig bedeutendsten Währungspaare am Devisenmarkt.

160 D.h., die Wechselkurse werden hier ebenfalls aus dem Datensatz entnommen, so daß hier auf
die Kursentwicklung innerhalb der Handelsplattform abgestellt wird.

142

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
cher Zeitebene die Daten aggregiert wurden.161 Immerhin bestätigen Berger et al.

(2008) aber auch für diesen sehr langen Betrachtungszeitraum, daß der kumulier-
te Interdealer-Auftragsfluß nicht stationär für beide Währungspaare ist, so daß er
zumindest potentiell einem langfristigen Trend unterliegen könnte. Insofern lassen
auch die Ergebnisse dieser Studie den Schluß zu, daß der indirekte Interdealer-

Auftragsfluß, trotz einer fehlenden eindeutigen Kointegrationsbeziehung zwischen

Interdealer-Auftragsfluß und Wechselkurs, Informationen über Fundamentalfakto-
ren der Wechselkursentwicklung enthält.162

Die im bereits oben diskutierten Papier von Bjonnes und Rime (2005) vorge-
nommene Kointegrationsschätzung untermauert diese These, da auch hier eine lang-
fristige Beziehung zwischen Interdealer-Auftragsfluß und Wechselkurs festgestellt
wird. Dies ist insofern bemerkenswert, als der zugrunde liegende Datensatz bei

Bjonnes und Rime (2005) im Vergleich zu den zuvor genannten Studien eine völlig
andere Struktur aufweist. In Bjonnes und Rime (2005) werden die Wechselkursent-
wicklung und Auftragsflußveränderungen nämlich auf der Ebene eines einzelnen

Devisenhändlers betrachtet und nicht auf der Ebene des Gesamtmarktes, oder bes-
ser gesagt, eines relevanten Teilmarktes für den indirekten Interdealer-Handel wie
in Killeen et al. (2006) und Berger et al. (2008). Diese individuelle Perspektive
ermöglicht dabei zwar auf der einen Seite z.B. eine Identifikation und datentech-
nische Erfassung des Kundenauftragsflusses, sie ist jedoch auf der anderen Seite
beschränkt auf die Transaktionen, die von den betreffenden Händlern tatsächlich
durchgeführt wurden. Daher eignet sich der Datensatz zwar hervorragend, um eine
empirische Analyse des Verhaltens von Devisenhändlern vorzunehmen. Anderer-
seits kann das individuelle Verhalten des betreffenden Händlers zu einer potentiel-
len Verzerrung bei der Ableitung einer allgemein gültigen Langfristbeziehung zwi-
schen Interdealer-Auftragsfluß und Wechselkursentwicklung führen. Auch aus die-
sem Grund stellt die Kointegrationsschätzung in Bjonnes und Rime (2005) eher ein

Nebenprodukt in ihrer ökonometrischen Analyse dar, das gleichwohl ökonomisch
interpretierbar ist.

Da der Datensatz von Bjonnes und Rime (2005) auch eine Aufschlüsselung da-
hingehend erlaubt, welche Handelsplattformen die vier betrachteten Devisenhändler
zu jedem Zeitpunkt für eine Transaktion genutzt haben, ist es möglich, den kumu-

161 Da Killeen et al. (2006) Tagesdaten verwandt haben, wäre eine Vergleichbarkeit nur auf dieser

Ebene gegeben. So aggregieren Berger et al. (2008) ihre Daten im Rahmen ihrer Untersuchung
auf verschiedensten Zeitebenen von einer Minute bis hin zu einem Monat. Am wahrscheinlichsten
erscheint im Kontext ihres Papiers jedoch, daß sie eine Aggregation der Daten auf Wochenebene
für die Kointegrationsschätzung vorgenommen haben, die jedoch vor dem Hintergrund der theo-
retischen Vorgaben und der diskutierten Praxis des Devisenhandels weit weniger geeignet scheint
als eine Aggregation auf Tagesebene.

162 Tatsächlich wird die Bedeutung des Auftragsflusses für die Preisbildung am Devisenmarkt in
dieser Studie explizit herausgestellt. Allerdings wird von vornherein betont, daß der Auftragsfluß
für die Wechselkursentwicklung als ein (sehr) kurzfristiger Erklärungsfaktor angesehen wird, was
an anderer Stelle im Papier u.a. mit einem abnehmenden Erklärungsgehalt einer OLS-Regression
der Logrendite des Wechselkurses mit dem Auftragsfluß bei einer Aggregation der Daten auf einen
größeren Zeithorizont begründet wird.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

143
lierten Auftragsfluß auch für jede dieser Plattformen datentechnisch zu erfassen.163

Für die eigentliche Kointegrationsschätzung wird dabei der kumulierte Auftragsfluß
des gesamten Interdealer-Handels, also über alle direkten und indirekten Handels-
plattformen genutzt, wobei der Auftragsfluß wie bei Evans und Lyons (1999) nicht
mit dem Volumen gewichtet wird, sondern lediglich Kauf- und Verkaufsaufträge
gegenübergestellt werden.164 Aufgrund des im Vergleich zu den Datensätzen der
anderen Kointegrationsstudien sehr kurzen Zeithorizonts findet zudem keine Ag-
gregation der Daten statt, d.h., Wechselkurs und kumulierter Auftragsfluß werden
direkt aus dem Datensatz übernommen, so daß die Zeitdifferenz zwischen zwei

Datenpunkten nicht konstant ist. Die Tatsache, daß sich trotz dieser konzeptionel-
len Unterschiede eine eindeutige kointegrative Beziehung für den NOK/DM-Markt
und den DM/US-Dollar-Markt ableiten läßt, untermauert die Bedeutung der Auf-
tragsflussvariablen im Hinblick auf die auch über die kurze Frist hinausgehende

Preisdynamik im Devisenhandel und weist damit ebenfalls auf die Notwendigkeit
der Berücksichtigung mikrostruktureller Rahmenbedingungen des Devisenmarktes
zur Erklärung der Wechselkursentwicklung hin.165

4.3.4 Mikro- und/oder Makrostruktur des Devisenmarktes?

Obwohl die Ergebnisse einer direkten und indirekten empirischen Überprüfung
der Relevanz der zuvor diskutierten Mikrostrukturmodelle für die Wechselkurser-
klärung kein einheitliches Bild abgeben, was nicht zuletzt auf den immer noch stark
beschränkten Zugang der Wissenschaft zu belastbarem Datenmaterial insbesondere
im Hinblick auf die für den Mikrostrukturansatz essentielle Variable des Auftrags-
flusses zurückzuführen ist, können doch folgende Aspekte festgehalten werden:

• Der Auftragsfluß als zentrale Variable des Mikrostrukturansatzes hat einen stati-
stisch signifikanten Einfluß auf die Wechselkursentwicklung.

• Die Prognosequalität der Wechselkursentwicklung auf Basis von Mikrostruktur-
modellen ist besser als auf Basis von makroökonomischen Modellansätzen.

• Die Untersuchung des kumulierten Interdealer-Auftragsflusses für verschiedene

Währungspaare ergibt eindeutige Hinweise auf eine dauerhafte gleichgerichtete

Entwicklung mit dem Wechselkurs sowohl im direkten als auch im indirekten

Interdealer-Handel.

163 Alle vier betrachteten Händler benutzen beide brokergestützten Interdealer-Plattformen, al-
so EBS und Reuters-Dealing-2002 sowie die elektronische direkte Interdealer-Plattform Reuters-

Dealing 2000-1 für ihre Transaktionen während des Beobachtungszeitraums.

164 Zudem werden die Transaktionen aller vier Devisenhändler für die Währungspaare NOK/DM
und US-Dollar/DM für die Bestimmung des Auftragsflusses herangezogen.

165 Die Überprüfung des Kointegrationszusammenhangs erfolgt dabei über die Anwendung des

Johannsen-Verfahrens. Eine weitere Überprüfung mit Hilfe des Engle-Granger-Verfahrens wird
bei Bjonnes und Rime (2005) nicht vorgenommen.

144

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

• Eine Kausalitätsbeziehung von der Wechselkursentwicklung in Richtung Auf-
tragsfluß kann empirisch nicht festgestellt werden; für die umgekehrte Kausa-
litätsbeziehung gibt es jedoch Anhaltspunkte.

Auch wenn mit Ausnahme des Modells von Evans und Lyons (1999) keines der

Mikrostrukturmodelle eindeutig empirisch bestätigt werden kann, so weisen die
oben diskutierten empirischen Studien doch zumindest darauf hin, daß eine Berück-
sichtigung der Mikrostruktur des Devisenmarktes bei der Analyse der Wechselkur-
sentwicklung einen Fortschritt zu den klassischen makroökonomischen Ansätzen
darstellt. Von der theoretischen Konzeption her wird eine Anwendung des ori-
ginär für zentralisierte Finanzmärkte entwickelten Mikrostrukturansatzes auf den

Devisenmarkt dadurch erschwert, eine ökonomisch sinnvolle Definition für die Rol-
le der – über den Auftragsfluß in die Preisdynamik eingehenden – privaten Informa-
tionen der Devisenhändler zu finden, die charakteristisch für diesen Modellansatz
ist. Im Evans-Lyons-Modell wurde dieses Problem dadurch gelöst, daß der Auf-
tragsfluß und die darin enthaltenen privaten Informationen der Devisenhändler von
der Entwicklung der Fundamentalfaktoren des Wechselkurses komplett abgekoppelt
werden. Die im Auftragsfluß enthaltene private Information bezieht sich hier auf
den Preiseeffekt durch Portfolioumschichtungen nicht strategisch handelnder Wirt-
schaftssubjekte auf den Wechselkurs, ausgelöst durch Risikoarbitrage. Dadurch er-
gibt sich zwar eine direkte Beeinflussung des Wechselkurses durch den Interdealer-

Auftragsfluß, doch der Effekt ist zeitlich eng begrenzt.166 Damit wird aber implizit
die Bedeutung der mikrostrukturellen Ebene der Preisdynamik auf die sehr kurze

Frist reduziert.

Demgegenüber stehen wiederum zum einen die Ergebnisse der zuvor ange-
sprochenen ökonometrischen Studien, die eine langfristige Beziehung zwischen

Interdealer-Auftragsfluß und Wechselkursentwicklung aufzeigen und zum anderen
auch die theoretischen Überlegungen in mikrostrukturellen Ansätzen wie z.B. im

Kyle-Modell oder im Glosten-Milgrom-Modell, die den Interdealer-Auftragsfluß als

Informationssignal für die Entwicklung der Fundamentalfaktoren des Devisenmarkt-
es charakterisieren. Hiernach stellt der Auftragsfluß eine Variable dar, die auch
mittel- bis langfristig für die Beeinflussung der Preisdynamik am Devisenmarkt be-
deutsam ist. Somit implizieren die verschiedenen Modelle zum Mikrostrukturansatz
zwei unterschiedliche Funktionen des Auftragsflusses am Devisenmarkt: eine eher
kurzfristig orientierte Funktion, bei der der Auftragsfluß die Wechselkursentwick-
lung über Portfolioumschichtungen im internationalen Wertpapiermarkt beeinflußt
und eine eher langfristig orientierte Funktion, die am Informationsgehalt des Auf-
tragsflusses für die Fundamentalwertentwicklung des Wechselkurses ansetzt. In die-
sem Zusammenhang haben sich in der Literatur die Begriffe des Portfolio-Kanals
und des Informationskanals für diese Wirkung des Auftragsflusses auf die Wech-
selkursentwicklung etabliert.167 Dabei stützt sich die jüngere Forschung im Be-

166 Gemäß der Modellierung eigentlich auf einen Handelstag.

167 Siehe hierzu u.a. Breedon und Vitale (2010). Der Begriff Portfolio-Kanal bzw. Portfolio-

Balance-Kanal bei Breedon und Vitale (2010) weist zwar durchaus Parallelen mit demselben Be-
griff im Rahmen der Devisenmarktintervention auf, ist aber dennoch von diesem abzugrenzen.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

145
reich der empirischen Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Auftragsfluß
und Wechselkursentwicklung auf eine bahnbrechende Arbeit von Bacchetta und
van Wincoop (2006). In diesem Papier entwickeln die Autoren ein theoretisches

Modell zur Wechselkurserklärung, das makroökonomische und mikrostrukturelle

Komponenten miteinander in einem Modellansatz verbindet. Es handelt sich dabei
grundsätzlich um eine allgemeine Gleichgewichtsmodellierung, die von der Kon-
zeption her dem im vorangegangenen Kapitel beschriebenen Portfolio-Ansatz der

Wechselkurserklärung ähnelt.168 Dieser wird jedoch erweitert um die Komponen-
te des Auftragsfluß am Devisenmarkt, der ebenfalls eine Entscheidungsvariable des
repräsentativen Händlers darstellt. Der kumulierte Auftragsfluß entspricht dabei der
aggregierten Gesamtnachfrage aller Händler nach dem ausländischen Asset zu ein-
em beliebigen Zeitpunkt. Die Besonderheit bei der Modellierung der Auftragsfluß-
variablen ist dabei, daß die Nachfrageentscheidung eines Händlers, die aggregiert
über alle Händler den kumulierten Auftragsfluß im Markt ergibt, sowohl von priva-
ten als auch von öffentlichen Informationen bezüglich der Preisdynamik abhängt.

Dabei sind die privaten Informationen im Sinne der Modellierung von Evans und

Lyons (1999) zu verstehen, die prinzipiell auf Grundlage von Portfolioumschich-
tungen z.B. aufgrund von Präferenzenänderungen basieren. Dagegen stellen die
öffentlichen Informationen die Fundamentalfaktoren der Wechselkursentwicklung
dar, die in diesem Modellrahmen über die um eine Risikoprämie erweiterte Zins-
und die Kaufkraftparitäten-Theorie abgebildet werden.

Das revolutionäre Element des Modells besteht jedoch darin, daß die Verarbei-
tung dieser öffentlichen Informationen über die Fundamentalwertentwicklung nicht
als common-knowledge“ erfolgt, sondern heterogen innerhalb der Händler statt-

”

findet. D.h., jeder Händler beobachtet nur ein gestörtes Signal für die Realisation
der jeweiligen Fundamentalparameter ähnlich wie im Rational-Expectations-Ansatz
der informierte Händler die Realisation des unsicheren Assets.169 Die ökonomische

Interpretation hinter dieser Modellierung ist, daß Devisenmarktteilnehmer unter-
schiedliche Wahrnehmungen über die Bedeutung fundamentaler makroökonomisch-
er Kennzahlen besitzen und so den Fundamentalwert des gleichen Assets, also hier
des Wechselkurses, unterschiedlich einschätzen. Konzeptionell greifen Bacchetta

168 Interessanterweise stellen die Autoren selbst ihren Ansatz eher in eine Reihe mit mo-
netären Ansätzen mit flexiblen Güterpreisen. Tatsächlich unterstellen sie explizit die Gültigkeit
der KKP-Theorie, modellieren aber andererseits ein Maximierungsproblem aus der Sicht eines re-
präsentativen Anlegers und unterstellen keine vollständige Substituierbarkeit in- und ausländischer

Assets, was wiederum charakteristisch für den Portfolio-Ansatz ist.

169 Tatsächlich wird das Vorgehen von den Autoren selbst als Rational-Expectations-Modell be-
zeichnet. Dennoch handelt es sich dabei um zwei verschiedene Modellansätze. Weder führen Bac-
chetta und van Wincoop (2006) ihr Modell auf Grossman und Stiglitz (1980) zurück, noch ent-
sprechen sich beide Modelle konzeptionell, wobei eine gewisse Verwandtschaft jedoch nicht zu
leugnen ist, da die Preissetzung in beiden Modellen grundsätzlich dem Prinzip eines Walrasia-
nischen Auktionators folgt und das Ziel hat, eine Preisdynamik abzuleiten, die im Rahmen der
unterstellten komplexen Informationsstruktur rational ist. In Bezug auf Ersteres wird jedoch in

Bacchetta und van Wincoop (2006) darauf hingewiesen, daß dies nicht zwingend der Fall ist, son-
dern die Ableitung einer gleichgewichtigen Preisdynamik auch mit dem Prinzip eines strategisch
handelnden Marketmakers vereinbar ist. Insofern kann das Modell als eine Art Weiterentwicklung
der zu Beginn beschriebenen Modellklasse der Rational-Expectations-Ansätze angesehen werden.

146

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
und van Wincoop (2006) damit das Prinzip der globalen Spiele auf, welches maß-
geblich von Morris und Shin (2002) geprägt wurde.170 Durch die Heterogenität in
der Beliefstruktur bzgl. der öffentlichen Informationen über die Fundamentalwert-
entwicklung kommt dem Auftragsfluß damit eine weitere Rolle zu, nämlich die der

Koordinationsvariablen. Da die individuelle Nachfrage eines Händlers auch auf Ba-
sis seiner Einschätzung der Fundamentalentwicklung erfolgt, kann der kumulierte

Auftragsfluß Rückschlüsse auf die Einschätzung dieser Variablen durch die anderen

Händler liefern. Das wiederum hat zur Folge, daß der Auftragsfluß in diesem Mo-
dell tatsächlich Informationen über die Entwicklung von Fundamentalfaktoren des

Wechselkurses enthält und somit zumindest konzeptionell an den informationstheo-
retischen Vorgaben des Kyle-Modells bzw. des Glosten-Milgrom-Modells anknüpft.

Der wesentliche Unterschied besteht aber darin, daß kein Akteur den genauen Fun-
damentalwert kennt, da die Akteure Beobachtungen über die Fundamentalfaktoren
unterschiedlich interpretieren.

Die Überprüfung der im Modell von Bacchetta und van Wincoop (2006) aufge-
worfenen Doppelfunktion des Auftragsflusses steht auch im Mittelpunkt der mei-
sten empirischen Studien unter Berücksichtigung von Auftragsflußdaten, die kein
konkretes theoretisches Mikrostrukturmodell unterlegen. Am häufigsten wird dabei
untersucht, ob und inwieweit ein Zusammenhang zwischen der Veröffentlichung
von makroökonomischen Kennzahlen und dem Auftragsfluß festzustellen ist. In-
sofern werden hiermit sowohl makroökonomische wie auch mikrostrukturelle De-
terminanten der Wechselkursdynamik betrachtet. Die typische Vorgehensweise ori-
entiert sich dabei an der Studie von Andersen et al. (2003), bei der ein Datensatz
zum indirekten Interdealer-Handel ausgewertet und auf Basis von Intratagesdaten
zum Auftragsfluß (dort aggregiert auf eine oder fünf Minuten) analysiert wird. Der
überwiegende Teil dieser Studien findet einen positiven Zusammenhang zwischen
derartigen Veröffentlichungen und dem Auftragsfluß, was die Relevanz des Auf-
tragsflusses für die Wechselkursentwicklung im Allgemeinen und das Modell von

Bacchetta und van Wincoop (2006) im Speziellen bestätigt.171

Zusammenfassend läßt sich somit der Schluß ziehen, daß eine Berücksichtigung
der institutionellen und informationstheoretischen Rahmenbedingungen des Devi-
senhandels in einem theoretischen Modellansatz der Wechselkurserklärung über die
vorgestellten Mikrostrukturmodelle grundsätzlich umsetzbar erscheint. Auch wenn
die verschiedenen Modellklassen dabei unterschiedliche Aspekte der in der Praxis
beobachteten Rahmenbedingungen betonen und andere dafür vernachlässigen, las-
sen sich über alle Ansätze hinweg Gemeinsamkeiten, insbesondere im Hinblick auf
die modelltheoretische Ausgestaltung als Bayesianisches Spiel sowie die damit ver-
bundene Erklärung der abgeleiteten Preisdynamik als Resultat der Interaktion der

Marktakteure, feststellen.

170 Vgl. auch die Ausführungen im vorangegangenen Kapitel zu der Problematik der Annahme
des common-knowledge“ in makroökonomischen Modellansätzen. Bezüglich der Struktur und

”

der Bedeutung sog. Higher-Order-Beliefs sowie Details zu der Ableitung eines Gleichgewichts sei
auf Bacchetta und van Wincoop (2006), S.576-577 verwiesen.

171 Für einen Überblick über diverse Studien, ihre Methodologie und ihre Ergebnisse sei auf Vitale

(2007) verwiesen.

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

147

Auch wenn es somit kein universelles Mikrostrukturmodell für den Devisenhan-
del gibt, ermöglichen die unterschiedlichen Ansätze doch eine selektive Betrach-
tung von Aspekten, die in den traditionellen makroökonomischen Modellen zur

Wechselkurserklärung überhaupt nicht berücksichtigt werden konnten wie bspw.

die Analyse von Spreads bei der Wechselkursbildung im Glosten-Milgrom-Modell.

Die wohl wichtigste Erkenntnis der mikrostrukturellen Modellansätze stellt aber die

Tatsache dar, daß der (Interaktions-)Prozeß der Wechselkursbildung theoretisch er-
faßt wird und sich hierüber Parameter ableiten lassen, die den Preisbildungspro-
zeß am Devisenmarkt auf der tatsächlichen Marktebene maßgeblich beeinflussen.

Dies stellt den entscheidenden konzeptionellen Vorteil des Mikrostrukturansatzes
im Vergleich zu makroökonomischen Modellen der Wechselkursentwicklung dar,
da in Letzteren der ökonomische Zusammenhang zwischen einer (wirtschaftspo-
litischen) Ursache wie z.B. einer Devisenmarktintervention und deren Wirkung
auf den Markt (Wechselkurs) über eine nicht aus dem formalen Modell ableitbare
und damit hypothetische Wirkungskette hergestellt wird. Dagegen kann in einem
mikrostrukturellen Ansatz, wie z.B. dem Interdealer-Modell die Kausalitätskette
zwischen Ursache (Portfolioumschichtungen der Kunden) und Wirkung (Wech-
selkursänderung) endogen im Modell aufgezeigt werden, nämlich über die Aus-
prägung des hieraus resultierenden Interdealer-Auftragsflusses und der – mit der

Überwälzung von Übernachtrisiken verbundenen – Spekulationstätigkeit der Devi-
senhändler untereinander bzw. mit ihren Kunden. Auch wenn man argumentieren
könnte, daß eine Anpassungsdynamik auch in makroökonomischen Modellen en-
dogen beobachtet werden kann, unterscheiden sich die beiden Anpassungsprozesse
dahingehend, daß in makroökonomischen Ansätzen die Anpassung über andere ma-
kroökonomische Märkte erfolgt, während im Mikrostrukturmodell die Anpassung
innerhalb des Marktes stattfindet.172 Die Ergebnisse der exemplarisch vorgestellten
empirischen Studien auf Basis von mikrostrukturellen Modellansätzen zur Wech-
selkurserklärung bestätigen diese konzeptionellen Vorbehalte gegenüber der tra-
ditionellen makroökonomischen Wechselkursmodellierung eindrucksvoll. Die Tat-
sache, daß sowohl Erklärungsgehalt als auch Prognosequalität der auf Basis von

Mikrostrukturansätzen abgeleiteten ökonometrischen Modelle der Wechselkursent-
wicklung auch im Hinblick auf die mittel- bis langfristige Wechselkursdynamik,
wie die aufgezeigten Kointegrationsbeziehungen zwischen Auftragsfluß und nomi-
nalem Wechselkurs belegen, deutlich höher einzuschätzen sind, als in den auf ma-
kroökonomischen Aspekten abstellenden Studien, zeigt eindeutig die Relevanz der

Berücksichtigung der Mikrostruktur des Devisenmarktes für die ökonomische Ana-
lyse des Devisenmarktgeschehens auf.

Dieses Ergebnis kann im Hinblick auf die im Zentrum dieser Arbeit stehende Fra-
ge der Effektivität von Devisenmarktintervention somit als mögliche Bestätigung
der im vorangegangenen Kapitel postulierten (Arbeits-)Hypothesen angesehen wer-
den, die auf der Annahme basieren, daß die fehlende empirische Evidenz für die

Effektivität sterilisierter Devisenmarktintervention in erster Linie auf ein konzep-

172 So wird eine Wechselkursanpassung am Devisenmarkt z.B. im Dornbuschmodell über die An-
passungen des Geldmarktes, des Arbeitsmarktes, des Gütermarktes und der entsprechenden Preise
auf diesen Märkten endogen beschrieben.

148

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt
tionelles Problem in der Implementierung dieser Konzepte in einem ungeeigneten
theoretischen Modellrahmen zurückzuführen ist. Da der Mikrostrukturansatz der

Wechselkursentwicklung sowohl in konzeptioneller als auch in empirischer Hin-
sicht eine vielversprechende modelltheoretische Alternative zu den traditionellen

Ansätzen darstellt, läßt sich die Überprüfung dieser Hypothesen über die Einbet-
tung dieser Konzepte in ein mikrostrukturelles Modell vornehmen.

Kapitel 5

Analyse von Devisenmarktinterventionen in

Mikrostrukturmodellen

Die im vorherigen Kapitel thematisierte mikrostrukturell motivierte Erklärung der

Wechselkursentwicklung bietet sowohl in theoretisch konzeptioneller Hinsicht als
auch im Hinblick auf ihre empirische Überprüfung neue Möglichkeiten bei der

Analyse der Effektivität von Devisenmarktinterventionen. So erlaubt die mikrostruk-
turelle Modellierung des Devisenhandels, wie zuvor aufgezeigt, nicht nur eine
konzeptionell sinnvollere und empirisch haltbarere Erklärung der Wechselkursent-
wicklung. Sie bietet gleichzeitig auch die Chance, die Wirkungsweise von De-
visenmarktinterventionen direkt auf die Interaktion zwischen der Notenbank und
den Devisenhändlern zurückzuführen und damit den im dritten Kapitel angeführten
konzeptionellen Problemen der traditionellen Wirkungskanäle in den makroöko-
nomischen Ansätzen modelltheoretisch zu begegnen.

Im Folgenden sollen daher verschiedene Erklärungsansätze für die Wirksamkeit
und damit auch die mögliche Effektivität von Devisenmarktinterventionen auf Basis
des Mikrostrukturansatzes der Wechselkursentwicklung kategorisiert und kritisch
analysiert werden. Diese Analyse folgt dabei in der Vorgehensweise den im dritten

Kapitel aufgestellten (Arbeits-) Hypothesen 1-3 in der entsprechenden Reihenfolge.

Ein wesentliches Charakteristikum – insbesondere der empirischen Untersu-
chungen hinsichtlich der mikrostrukturellen Modellierung des Devisenmarktes –
stellt der gerade im Vergleich zu makroökonomischen Ansätzen verhältnismäßig
kurze Zeithorizont der Untersuchungen dar. Da ein Großteil der bestehenden Da-
tensätze, wie im vorangegangenen Kapitel erläutert, auf Intratagesdaten zum Auf-
tragsfluß und zur Wechselkursentwicklung basiert und demzufolge nur selten eine

Zeitspanne von mehr als einigen Monaten umfaßt, liegt der Fokus sowohl in der
theoretischen Konzeption als auch in der empirischen Überprüfung des Mikrostruk-
turansatzes der Wechselkurserklärung eindeutig auf der (sehr) kurzfristigen Be-
trachtung dieses Marktes. Eine, wie im Detail auch immer ausgestaltete, Integration
der Interventionstätigkeit einer Zentralbank in diese Modellklasse unterliegt folglich
denselben zeitlichen Restriktionen des Modellrahmens bzw. der ökonometrischen

Analyse. Da die im Zentrum dieser Arbeit stehende Frage der Effektivität von De-
visenmarktinterventionen durch die im zweiten Kapitel vorgenommene Begriffs-
definition klar abgegrenzt wurde, stellt sich die entscheidende Frage, welche Mi-

C. Fürtjes, Zur Effektivität freiwilliger Devisenmarktinterventionen,

DOI 10.1007/978-3-658-03588-4_5, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

150

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
krostrukturmodelle sich theoretisch wie empirisch mit dieser Definition von Effek-
tivität vereinbaren lassen. Entscheidend war in diesem Zusammenhang, daß eine
effektive Interventionsmaßnahme, über ihre grundsätzliche Wirksamkeit auf die

Wechselkursentwicklung hinaus, zusätzlich sowohl eine von der intervenierenden

Notenbank intendierte als auch eine persistente Beeinflussung darstellen sollte.

Die Ausführungen des vorangegangenen Kapitels haben gezeigt, daß der Auf-
tragsfluß die zentrale Variable des Mikrostrukturansatzes darstellt. Dieser wird
durch eine Devisenmarktintervention jedoch unmittelbar beeinflußt, da der Kauf
oder Verkauf einer Währung durch eine Zentralbank über einen Devisenhändler
entweder indirekt den Kundenauftragsfluß oder direkt den Interdealer-Auftragsfluß
verändert. Obwohl es in der Regel nicht möglich ist, den entsprechenden Teil der

Intervention aus dem Gesamtauftragsfluß herauszufiltern oder gar eindeutig zuzu-
ordnen, wird eine derartige Maßnahme in allen Mikrostrukturmodellen zumindest
kurzfristig, nämlich innerhalb eines Handelstages, die Preisbildung am Devisen-
markt beeinflussen. Dieser kurzfristige Effekt der Wechselkursbeeinflussung kann
zudem mit den in empirischen Studien zu Mikrostrukturmodellen verwendeten Da-
tensätzen auf Intratagesbasis auch konkret überprüft werden.

Andererseits läßt sich ein solches Vorgehen nur schwerlich mit der, in der

Effizienz-Definition ausdrücklich betonten, persistenten Reaktion auf den Wechsel-
kurs vereinbaren. Hieraus folgt, daß eine (wie auch immer geartete) theoretische

Ableitung eines Wirkungskanals letztlich auf die Fundamentalfaktoren des Preis-
bildungsprozesses am Devisenmarkt gerichtet sein muß.1 Eine lediglich kurzfristi-
ge Beeinflussung des Auftragsflusses zum Zeitpunkt der Intervention kann dem-
nach in diesem Zusammenhang nicht als hinreichendes Kriterium für eine effektive
wirtschaftspolitische Maßnahme angesehen werden. Dies impliziert für die empi-
rische Untersuchung eines solchen Modellansatzes jedoch auch, daß eine Preisre-
aktion am Devisenmarkt über einen längeren Zeitraum beobachtbar sein muß. Ob-
wohl eine konkrete Eingrenzung dieses Zeitraums problematisch ist, kann jedoch
mit Sicherheit davon ausgegangen werden, daß die Bedingung der Persistenz in
jedem Falle eine Beeinflussung des Wechselkurses über den Tag der Intervention
hinaus impliziert. Diese Schlußfolgerung läßt sich alleine schon damit begründen,
daß eines der wesentlichen Charakteristika des Devisenhandels die Vermeidung von

Übernachtrisiken von Seiten der Devisenhändler darstellt. Insofern wird der direkte

Impuls auf den Auftragsfluß am Devisenmarkt infolge einer Interventionsmaßnah-
me schon allein aus dem Motiv des Nettopositionsausgleichs einen signifikanten

Effekt auf die Preisdynamik innerhalb des Handelstages haben. Diese Reaktion ist
aber in keinem Fall gleichzusetzen mit der theoretisch intendierten Beeinflussung
der fundamentalen Verhaltensstruktur der Devisenmarktteilnehmer.

Im Rahmen empirischer Analysen ergibt sich somit das Problem, daß eine Beein-
flussung des Wechselkurses innerhalb eines Handelstages sowohl auf einen (theo-
retisch abgeleiteten) Wirkungskanal als auch auf die reine Liquiditätswirkung der

Intervention zurückzuführen sein kann. Aufgrund dieser Simultanität ist es jedoch

1 Im Rahmen der Mikrostrukturansätze des Devisenmarktes könnte eine solche fundamentale Be-
einflussung z.B. auch darüber erfolgen, daß die Beliefstruktur der Spieler, seien es Marketmaker
und/oder Devisenhändler, durch die Interventionsmaßnahme dauerhaft verändert würde.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

151
nicht möglich, eine evtl. Wechselkursbeeinflussung eindeutig dem Wirkungskanal
zuzuschreiben, wenn der Zeithorizont der empirischen Untersuchung auf den Tag
der Interventionsmaßnahme beschränkt ist. Da der Liquiditätseffekt aus derselben

Überlegung bzgl. des Ausgleichs der Nettopositionen zeitlich auf den Tag der In-
tervention begrenzt ist, kann aber umgekehrt bei einem längeren Zeithorizont der

Untersuchung eine eindeutige Zuordnung einer potentiellen Wirkung der Interven-
tion in Bezug auf den Wirkungskanal vorgenommen werden. Hieraus folgt aber, daß
eine empirische Überprüfung der Wirksamkeit von Interventionen auf den Wechsel-
kurs auf Grundlage von Intratagesdaten nicht mit der in dieser Arbeit getroffenen

Definition der Effektivität einer Interventionsmaßnahme vereinbar ist, da der hierbei
evtl. beobachtete Effekt auf die Preisbildung am Devisenmarkt nicht als dauerhaft
im Sinne einer sinnvollen Abgrenzung dieses Begriffs gesehen werden kann. Daher
verlangt eine zielgerichtete empirische Analyse eines auf mikrostruktureller Basis
abgeleiteten Modellansatzes zur Frage der Wirksamkeit von Devisenmarktinterven-
tionen im Folgenden, daß in ihr ein angemessen langer Betrachtungszeitraum im

Rahmen der ökonometrischen Schätzung berücksichtigt wird.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

Das Hauptaugenmerk der ökonomischen Forschung in Bezug auf die Effektivität
von Devisenmarktinterventionen in den späten 1970er bis in die 1990er Jahre
hinein lag – wie im dritten Kapitel ausführlich erläutert – in der Ableitung von

Wirkungskanälen bei sterilisierten Devisenmarktinterventionen. In diesem Zusam-
menhang sind insbesondere zwei Wirkungskanäle theoretisch abgeleitet worden,
nämlich der Portfolio-Balance-Kanal und der Signalling-Kanal. Beide Ansätze ha-
ben sich jedoch in den empirischen Studien dieser Zeit als wenig haltbar erwie-
sen. Als Gründe hierfür wurden in Kapitel Drei das empirische Versagen der ma-
kroökonomischen Wechselkursmodelle sowie konzeptionelle Schwächen bei der

Formulierung der Wirkungskanäle angeführt. Eine erneute Überprüfung der Wirk-
samkeit dieser Kanäle der Wechselkursbeeinflussung im Rahmen des Mikrostruk-
turansatzes der Wechselkurserklärung bietet daher in Anlehnung an die in Kapitel

Drei postulierte Hypothese 1 die Möglichkeit, die Frage der Wirksamkeit und da-
mit auch der Effektivität von sterilisierten Devisenmarktinterventionen über diese

Wirkungskanäle in einem modifizierten Modellansatz zu überprüfen. Die Hoffnung,
über die Implementierung einer mikrostrukturellen Modellierung des Devisenmark-
tes die Wirksamkeit von sterilisierten Devisenmarktinterventionen eher aufzuzeigen
als dies in den makroökonomischen Ansätzen der Fall war, wird dabei besonders
durch die im vorangegangenen Kapitel aufgezeigten, verbesserten Erklärungs- und

Prognoseeigenschaften der auf Basis dieser Modelle aufgestellten ökonometrischen

Studien zur Wechselkursentwicklung genährt. Dabei lassen sich – aufbauend auf
den im vorherigen Kapitel diskutierten Mikrostrukturmodellen zur Wechselkurs-
entwicklung – die beiden klassischen Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarkt-

152

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
interventionen auch konzeptionell (in leicht modifizierter Form) in diesen neuen

Modellrahmen integrieren.

5.1.1 Signalling-Kanal

Die Ableitung des Signalling-Kanals im Rahmen eines mikrostrukturellen Model-
lansatzes stellt eine der ersten Anwendungen der im vorherigen Kapitel diskutierten,
wechselkursorientierten Mikrostrukturmodelle dar. Die theoretische Implementie-
rung dieses Wirkungskanals im Mikrostrukturansatz geht dabei auf Vitale (1999)

zurück. Die grundsätzliche Idee des Signalling-Kanals nach Mussa (1981) im Rah-
men der erläuterten makroökonomischen Modellansätze bestand darin, daß durch
eine in ihrer Geldmengenwirkung neutralisierte Intervention trotzdem Informatio-
nen bezüglich der zukünftig zu erwartenden Geldpolitik an die Marktteilnehmer
weitergegeben werden. Die allgemeine Überzeugung dabei war, daß eine Inter-
vention zugunsten der ausländischen Währung (heimischen Währung) mit einer
zukünftig expansiveren (restriktiveren) Geldpolitik einhergeht. Dieser essentiellen

Prämisse stehen allerdings die Ergebnisse einer Reihe von empirischen Studien
u.a. von Kaminsky und Lewis (1996) und Fatum und Hutchison (1999) entge-
gen, die entweder überhaupt keine Signalwirkung sterilisierter Interventionen fest-
stellen konnten oder aber sogar eine entgegengesetzte Wirkung (eine Intervention
zugunsten der heimischen Währung signalisiert eine zukünftig restriktivere Geld-
politik und umgekehrt) beobachteten. In Anbetracht der fehlenden empirischen

Bestätigung dieser ursprünglichen Signalling-Hypothese, die die Wirksamkeit von

Devisenmarktinterventionen über den Signalling-Kanal existentiell in Frage stellt,
erweitert Vitale (1999) die potentielle Signalwirkung von sterilisierten Devisen-
marktinterventionen dahingehend, daß die Erwartungen der Marktteilnehmer in
beide Richtungen beeinflußt werden können. Für eine derartige Erweiterung des

Signalling-Kanals spricht aus theoretischer Sicht, daß die bei Mussa (1981) zu-
grunde liegende Hypothese über die Richtung der Signalwirkung keine belastbare
ökonomisch-logische oder empirische Grundlage besitzt, sondern der Wirkungska-
nal des Signalling-Effektes in Analogie zu den bestehenden monetären Transmis-
sionsprozessen konzipiert wurde. Tatsächlich wird weder von Mussa (1981) selbst
noch innerhalb der darauf aufbauenden theoretischen Modellansätze zur Wirkung
des Signalling-Kanals der Erwartungsbildungsprozeß der Wirtschaftssubjekte en-
dogenisiert.2 Es ist jedoch gerade diese Erwartungsbildung, die im Rahmen der zu-
vor aufgezeigten Mikrostrukturmodelle über die Ableitung eines BNE bzw. PBE in

Form der zugehörigen Beliefstruktur essentieller Bestandteil der Analyse ist. Inso-
fern erscheint eine Überprüfung des Signalling-Kanals im Mikrostrukturansatz, vor
dem Hintergrund von Hypothese 1, nicht nur konzeptionell vielversprechender zu
sein als die Untersuchung dieses Wirkungskanals sterilisierter Devisenmarktinter-

2 Vgl. hierzu die Ausführungen im dritten Kapitel. Insbesondere der dort thematisierte logische

Widerspruch der Wirkung des Signalling-Kanals in Bezug auf die gleichzeitig unterstellte rationale

Erwartungsbildung wäre durch ein solches Vorgehen aufzulösen.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

153
ventionen im Rahmen makroökonomischer Modellansätze, sondern bietet gleich-
zeitig die Chance, die Art und Weise der Signalwirkung einer Intervention auf die
maßgeblichen Devisenmarktteilnehmer genauer zu analysieren.

5.1.1.1 Theoretische Konzeption

Als Ausgangspunkt der theoretischen Ableitung des Signalling-Kanals dient Vita-
le (1999) das Kyle-Modell in der einfachen One-Shot-Game-Variante. Die Wahl
ausgerechnet dieses Mikrostrukturansatzes ist insofern bemerkenswert, weil die in
diesem Modellrahmen unterstellte Marktstruktur allenfalls bedingt die Gegebenhei-
ten des Devisenhandels widerspiegelt. Wie ausführlich im vorangegangenen Kapi-
tel erläutert, entspricht die Handelsstruktur im Kyle-Modell am ehesten der eines
zentralisierten Bond- oder Aktienmarktes bzw. dem brokergestützten Interdealer-

Handel und somit bestenfalls einem Teilbereich des Devisenhandels. Die von Vitale
selbst vorgebrachte (und oft zitierte) ökonomische Rechtfertigung hierfür, daß die
im Kyle-Modell immanente Intransparenz des Handelsprozesses insbesondere auf
den Devisenmarkt zutrifft, greift dabei eindeutig zu kurz, denn diese Intransparenz
ist auch Bestandteil aller drei anderen zuvor diskutierten Mikrostrukturmodelle zur

Wechselkurserklärung. Dennoch kann, neben der ebenfalls angeführten und nicht
bestreitbaren konzeptionellen Eleganz des Modells im Hinblick auf dessen alge-
braische Umsetzbarkeit und ökonomische Interpretierbarkeit, die Verwendung des

Kyle-Modells dadurch gerechtfertigt werden, daß der brokergestützte Interdealer-

Handel einen maßgeblichen Anteil am Gesamtvolumen des Devisenhandels aus-
macht.3 Die Beschränkung auf die One-Shot-Variante des Spiels erscheint dagegen
weniger problematisch, da die in Kyle (1985) diskutierte Wiederholung des Spiels
im diskreten Zeitablauf in erster Linie für die Analyse der allgemeinen Preisdyna-
mik von Bedeutung war. Diese ist jedoch für die Ableitung eines Signalling-Kanals
sterilisierter Devisenmarktinterventionen weniger relevant, da hier das Hauptau-
genmerk der Untersuchung auf der unmittelbaren Informationswirkung einer sol-
chen Maßnahme für den Marketmaker liegt. Ungeachtet dessen wäre eine dynami-
sche Variante des Modells gerade im Hinblick auf die in der Effizienz-Definition
so bedeutsame Wirkungspersistenz einer Devisenmarktintervention ohne Zweifel
wünschenswert.4 Das Prinzip der Wirkung des Signalling-Kanals wird gleichwohl
in einer isolierten Betrachtung des One-Shot-Games deutlicher als in einem dynami-
schen Kontext, in dem andere Aspekte diesen Effekt überlagern könnten, wodurch
die gewählte Modellierung zumindest in dieser Hinsicht als angemessen betrachtet
werden kann.

3

Der indirekte Interdealer-Handel über computergestützte Brokersysteme macht gemäß

(BIS (2010), S.16) ca. 19 Prozent des Gesamtumsatzes aus und stellt nach den direkten

Interdealer-Plattformen das umsatztechnisch zweitgrößte Marktsegment dar. Zusammen mit den
herkömmlichen Voice-Brokersystemen hat dann der Brokerhandel ca. einen 35-prozentigen Markt-
anteil.

4 Tatsächlich wird dies auch in einer Workingpaper-Variante dieses Ansatzes noch thematisiert.

154

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Analog zum Kyle-Modell werden von Vitale (1999) zwei strategische Spieler
betrachtet, wobei der informierte Händler in diesem Falle die intervenierende Zen-
tralbank darstellt und der Marketmaker mit einem (Marktmacht besitzenden) Devi-
senhändler gleichzusetzen ist. Letzterer wird aber wie bei Kyle (1985) als risiko-
neutraler Akteur in einem Bertrand-Marktumfeld charakterisiert, so daß er einen
erwarteten Gewinn von Null erzielt.5 Die Zentralbank gibt wie der informierte

Händler zunächst eine Mengenquotierung
x ab, die einem Ankauf bei
x > 0 bzw.

einem Verkauf bei
x < 0 von ausländischer Währung entspricht.

Der Marketmaker wiederum setzt daraufhin eine Preisquotierung (ohne Spread)

fest, nachdem er den Gesamtauftragsfluß
y =
x +
v im Markt beobachtet hat, wobei
er die jeweilige Gegenposition dieses Gesamtauftragsflusses aus seinem eigenen

Bestand an ausländischen und inländischen Aktiva einnimmt, um den Markt zu be-
reinigen. Der Auftragsfluß stellt somit für den Marketmaker ein über die zufällige

Nettonachfrage der anderen Händler
v verzerrtes Signal der Interventionstätigkeit
der Zentralbank dar. Das zentrale Element der strategischen Interaktion, nicht nur
im ursprünglichen Kyle-Modell sondern auch in dieser Variante, stellt die Infor-
mationsstruktur bezüglich des Fundamentalwerts des unsicheren Assets bzw. des

Wechselkurses dar. Auch bei Vitale (1999) verfügt die Zentralbank als informierter

Händler über private Informationen bezüglich des fundamentalen Wechselkurses,
kann also dessen Realisation exakt beobachten, während der Marketmaker, respek-
tive Devisenmarktbroker, lediglich dessen Verteilungsfunktion

F ∼ N( eo, ε 0) kennt.

Erst hieraus ergibt sich in Verbindung mit der unterstellten sequentiellen Spielstruk-
tur die Rolle des Gesamtauftragsflusses als verzerrtes Signal über die Realisation
des Fundamentalwertes.6 Der entscheidende Unterschied zwischen der Modellie-
rung von Kyle (1985) und der von Vitale (1999) besteht jedoch in der Formulierung
der Objektfunktion des informierten Händlers in Gestalt der intervenierenden Zen-
tralbank. Diese stellt sich wie folgt dar:

max E[ ΠZB|ΩZB] = E[( f − e∗) · x − q · ( e∗ − ¯ e)2 |ΩZB]

(5.1)

x

Dabei entspricht f dem Fundamentalwechselkurs und e∗ dem vom Marketma-
ker tatsächlich festgelegten Wechselkurs in der zweiten Spielstufe. Gegenüber dem

Maximierungskalkül eines informierten Händlers im Kyle-Modell unterstellt Vitale

(1999) somit, daß die Zentralbank neben der in beiden Ansätzen identischen Ge-
winnerzielungspräferenz, ausgedrückt durch den ersten Term der Gleichung, durch
ihre Transaktion auch ein Wechselkursziel verfolgt, dessen Verfehlung mit einem

Nutzenverlust über den quadratischen zweiten Term in die Gleichung eingeht.7

5 Diese Annahme ist sicherlich vor dem Hintergrund der Praxis des Devisenhandels in der Realität
nicht haltbar, aus mathematischer Sicht für die Ableitung eines Gleichgewichts jedoch essentiell.

6 Vgl. hierzu die Darstellung in Kapitel Vier.

7 Tatsächlich wird bei Vitale (1999) obige Gleichung als Verlustfunktion dargestellt, so daß die

Nutzenfunktion mit − 1 multipliziert wird und das Optimierungskalkül eine Minimierung der so
umgewandelten Funktion verlangt. Obwohl dieses Vorgehen mathematisch dasselbe Problem dar-
stellt, erscheint die hier verwendte Version der Nutzenmaximierung im Kontext des Gesamtmodells
wesentlich plausibler, da das Verhalten des Marketmakers auch bei Vitale (1999) grundsätzlich ein-
em Maximierungskalkül entspringt.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

155

Erwähnenswert ist im Zusammenhang mit Gleichung (5.1) zunächst einmal, daß
das Wechselkursziel ¯
e eine diskretionäre Entscheidungsvariable der Zentralbank
darstellt. Hierbei wird aber theoretisch keine Beschränkung hinsichtlich der Aus-
prägung dieser Variablen vorgenommen. Auch ist der Begriff Wechselkursziel im

Zusammenhang dieses Modellansatzes dahingehend abzugrenzen, daß hierdurch
keine abstrakte Zielsetzung der Wechselkursbeeinflussung z.B. im Sinne einer Misa-
lignmentbekämpfung, etwa in Form von ¯
e = f , begründet wird. Stattdessen drückt ¯ e
eine aus Sicht der Zentralbank optimale konkrete Ausprägung des nominalen Wech-
selkurses zur Erreichung ihrer allgemeinen wirtschaftspolitischen Ziele aus. Die Ab-
leitung dieses Wechselkurses könnte dabei z.B. in Form einer internen Analyse der
makroökonomischen Gesamtentwicklung durch die Zentralbank erfolgen. Vor dem

Hintergrund der allgemeinen Zielvorgaben der Zentralbank, wie z.B. der Geldwert-
und/oder der Konjunkturstabilisierung, stellt dann ¯
e denjenigen Wechselkurs dar,
bei dem die Zentralbank diese Aufgaben am besten erfüllen kann. Da jedoch die
tatsächlichen wirtschaftspolitischen Ziele der Zentralbank – zumindest im Rahmen
dieses Modellansatzes – nicht thematisiert werden, kann sinnvollerweise auch keine

Einschränkung hinsichtlich der Ausprägung von ¯
e vorgenommen werden.8 Den-
noch ist zu erwarten, daß eine Zentralbank mit hauptsächlich konjunkturpolitischer

Zielsetzung typischerweise ein Wechselkursziel ¯
e > f anstrebt.9

Von entscheidender ökonomischer Bedeutung ist ferner die Ausprägung des Ge-
wichtungsparameter q ∈ ℜ+. Dieser gibt die grundsätzliche Relevanz des Wech-
selkursziels der Zentralbank bei der Durchführung einer Interventionsmaßnahme
an. Für eine hohe Ausprägung von q rückt der Gewinnerzielungsaspekt einer In-
terventionsmaßnahme relativ gegenüber der Wechselkursstabilisierung in den Hin-
tergrund, so daß das Hauptaugenmerk bei einer Intervention die Beeinflussung des

Wechselkurses in Richtung von ¯
e ist, also im Extremfall q → ∞ eine ausschließ-
liche Ausrichtung am Wechselkursziel erfolgt. Andererseits impliziert diese Nut-
zenfunktion für jedes andere q, daß eine Zentralbank zumindest in gewissem Um-
fang Interventionsmaßnahmen auch zur Erzielung von Spekulationsgewinnen nutzt.

Ein Spekulationsgewinn für die Zentralbank ergibt sich genau dann, wenn der An-
kauf (Verkauf) von Fremdwährung zu einem niedrigeren (höheren) Wechselkurs
in Preisnotierung aus inländischer Sicht erfolgt, als der der Zentralbank bekannte
tatsächliche fundamentale Wechselkurs f .10 Die Berücksichtigung eines Spekulati-
onsmotivs der Zentralbank im Hinblick auf die Durchführung von Devisenmarktin-
terventionen bedarf jedoch einer weiteren Erläuterung, da die Gewinnerzielung in
der Regel (wenn überhaupt) nur ein untergeordnetes Ziel für eine öffentliche Institu-
tion wie die Zentralbank darstellt. Nichtsdestotrotz sind auch Notenbanken (genau
wie Geschäftsbanken) dazu verpflichtet, ihre realisierten Überschüsse bzw. Defizite

8 In einer Variante dieses Modellansatzes von Vitale (2003) wird der geldpolitische Aspekt bei der

Formulierung des Wechselkursziels (zumindest ansatzweise) mitberücksichtigt.

9 Die Begründung hierfür ist, daß eine unterbewertete Währung c.p. eine bessere konjunkturelle

Entwicklung der heimischen Volkswirtschaft impliziert.

10 Der Gewinn ergibt sich dann im Zeitablauf über die zu erwartende Aufwertung der unterbe-
werteten Währung und die damit verbundene Wertsteigerung des Bestands an in dieser Währung
fakturierten Assets bei der Zentralbank.

156

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
aus dem operativen Geschäft am Ende des Geschäftsjahres zu ermitteln und ggf. an
die Staatskasse abzuführen (oder im Falle eines Verlustes diese aus dem Staatshaus-
halt auszugleichen). Vor diesem Hintergrund argumentiert Vitale (1999), daß eine

Zentralbank durchaus auch einen ökonomisch plausiblen Anreiz besitzen könnte
über ihre Devisenmarktoperationen Überschüsse zu generieren, wenn sie mit einem
entsprechenden wirtschaftspolitischen Auftrag hierzu ausgestattet ist.11. In Anbe-
tracht der Tatsache, daß in vielen Staatshaushalten (nicht zuletzt auch in dem der

BRD) fest mit den Erträgen aus der operativen Tätigkeit der eigenen Notenbank
kalkuliert wird, stellt dies zumindest keine vollkommen abwegige Vorstellung dar.12

Die implizite Voraussetzung für eine Berücksichtigung dieses Aspekts in einer Ob-
jektfunktion ist aber, daß die Zentralbank im Falle einer Verfehlung ( Übertreffung)

eines bestimmten Überschußziels in irgendeiner Form auch negativ (positiv) sank-
tioniert wird. Da, wie auch schon für die Formulierung des Wechselkursziels, die
wirtschaftspolitischen Hintergründe im Modell unberücksichtigt bleiben, kann dem-
nach ein Gewinnerzielungsmotiv der Zentralbank nicht theoretisch ausgeschlossen
werden und wird konsequenterweise im Modellrahmen von Vitale (1999) in Analo-
gie zum Ursprungsmodell von Kyle (1985) mit implementiert.

Grundsätzlich werden im Modell sowohl die Nutzenfunktion als auch die Aus-
prägung des konstanten Gewichtungsparameters q als common knowledge“ an-

”

genommen, während sowohl die Realisation des Fundamentalwechselkurses f als
auch des Wechselkursziels ¯
e private Informationen der Zentralbank darstellen. Al-
lerdings ist es ihr möglich, zumindest ihr Wechselkursziel ¯
e vor Durchführung der

Intervention öffentlich bekannt zu machen. Die Veröffentlichung des Wechselkurs-
ziels stellt somit in diesem Modellrahmen einen zusätzlichen Entscheidungspara-
meter dar, der separat analysiert werden kann.13 Dabei wird eine Interventions-
maßnahme, bei der die Zentralbank kein Wechselkursziel ¯
e bekannt gibt, als eine
geheime Intervention“ bezeichnet. Im Allgemeinen wird der Begriff geheime

”

”

Devisenmarktintervention“ dahingehend verstanden, daß die Interventionsmaßnah-
me selbst von der ausführenden Zentralbank verschleiert wird, so daß weder die

Öffentlichkeit noch die Devisenhändler um das Auftreten der Zentralbank im Devi-
senhandel, zumindest zum Zeitpunkt ihrer Durchführung, wissen.14 Im Unterschied
dazu sind sich die Marktteilnehmer und insbesondere der Marketmaker bei Vitale

(1999) durchaus bewußt, daß die Zentralbank am Devisenmarkt operiert, denn die

Zentralbank ist der einzige Marktakteur, der über private Informationen bezüglich
des Fundamentalwechselkurses verfügt, was bekanntlich die informationstheoreti-

11 Genauer gesagt argumentiert Vitale (1999) über die Vermeidung von Kosten, da er die Objekt-
funktion als Verlustfunktion konzipiert hat

12 Eine wirtschaftspolitisch plausiblere Interpretation des ersten Terms der Objektfunktion der

Zentralbank, die aber nicht vollständig mit dem Modell von Vitale (1999) kompatibel ist – und
deswegen auch von diesem nicht vorgebracht wird – wird am Ende dieses Abschnitts diskutiert.

13 Tatsächlich steht dieser Aspekt sogar im Vordergrund der Analyse von Vitale (1999).

14 Zu den Zentralbanken, die in jüngerer Vergangenheit am Devisenmarkt operierten ohne diese

Maßnahmen öffentlich zu machen, gehört u.a. die SNB. Dabei wird aber auch eine geheime Inter-
ventionsmaßnahme mit einer gewissen zeitlichen Verzögerung über die Veröffentlichungspflicht
der Notenbanken in ihren Bilanzberichten sichtbar.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

157
sche Grundlage des gesamten Modellrahmens bildet. Geheim“ ist in diesem Zu-

”

sammenhang lediglich die Intention der Zentralbank, so daß eine geheime Devi-
senmarktintervention im Vitale-Modell eine andere Dimension besitzt als der Be-
griff auf den ersten Blick suggeriert. Die Geheimhaltung des Wechselkursziels stellt
somit nur einen weiteren Unsicherheitsfaktor aus Sicht des Marketmakers bei der

Ableitung seiner optimalen Preissetzungsstrategie dar.

Diese Preissetzungsstrategie wiederum muß, wie im ursprünglichen Kyle-Modell,
aufgrund der getätigten Annahmen die Bedingung der (semi-starken) Informations-
effizienz erfüllen, so daß
e∗ = E[

F|ΩMM]

(5.2)

gelten muß. Die Informationsmenge des Marketmakers ΩMM entspricht dabei den
öffentlich verfügbaren Informationen zum Zeitpunkt der Preisquotierung, die ins-
besondere die Realisation des Gesamtauftragsflusses y einschließen. Das Maximie-
rungsproblem des Devisenhändlers ist somit identisch mit dem des Marketmakers
im Kyle-Modell, so daß der optimale Wechselkurs so gewählt wird, daß der erwarte-
te Gewinn einer Transaktion unter Berücksichtigung der Informationsmenge ΩMM
genau Null beträgt. Für die Ableitung eines Nash-Gleichgewichts in diesem erwei-
terten Kyle-Modell wird wiederum von einer linearen Struktur der Entscheidungs-
strategien der beiden Spieler ausgegangen, d.h., der für die jeweilige Nutzenfunkti-
on eines jeden Spielers relevante Aktionsparameter des anderen Spielers geht linear
in die Optimierungsstrategie über den eigenen Aktionsparameter mit ein, so daß x∗
eine lineare Funktion von e∗ und e∗ eine lineare Funktion von x∗ darstellt. Für den Devisenhändler ergibt sich allerdings das Problem, daß er weder die Höhe der Intervention der Zentralbank x∗ noch den für sein Optimierungskalkül entscheidenden

Parameter f , also die Realisation des Fundamentalwertes, direkt beobachten kann,
sondern gezwungen ist, aus dem Gesamtauftragsfluß über die Strategiebildung der

Zentralbank auf diesen Fundamentalwert zu schließen. Der beobachtete Auftrags-
fluß stellt somit für den Devisenhändler das Signal dar, aus welchem er die Infor-
mation bezüglich des Fundamentalwechselkurses herausfiltern muß. Mathematisch
ausgedrückt entspricht die Optimalitätsbedingung in diesem Fall:

e∗ = E[

F|ΩMM] = E[

F|
y = y]

(5.3)

Zu beachten ist hierbei, daß der Gesamtauftragsfluß aus Sicht des Devisenhänd-
lers auch eine Zufallsvariable, ausgedrückt durch
y, darstellt. Dies folgt bereits aus
der Definition y ≡ x∗ + ε, da der Noise-Trader-Handel ε durch eine Zufallsvariable beschrieben wird. Relevant für das Optimierungskalkül des Devisenhändlers ist
jedoch die Information über f im beobachteten y, die letztlich in der Interventi-
onshöhe x∗ verborgen ist.

An dieser Stelle zeigt sich das Prinzip des Signalling-Kanals einer Devisenmarkt-
intervention im Rahmen dieses mikrostrukturellen Modellansatzes, denn die Inter-
ventionsmenge x∗ enthält Informationen über die Fundamentalwertentwicklung des

Wechselkurses, die die Marktteilnehmer (in diesem Fall der als Marketmaker ope-
rierende Devisenhändler) nutzen, um den Wechselkurs tatsächlich in diese Rich-
tung anzupassen. Im Gegensatz zur traditionellen Definition des Signalling-Kanals

158

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
ist die Beeinflussung der Erwartungsbildung jedoch nicht an die zukünftige Geld-
politik der Zentralbank gekoppelt, wodurch ein wesentliches Problem der Mussa-

Definition umgangen wird. Der Informationsgehalt der Intervention wird vielmehr
daran festgemacht, daß die Zentralbank grundsätzlich besser über die Entwicklung
des Fundamentalwechselkurses informiert ist und diese Information über die Ge-
winnerzielungskomponente in ihrer Nutzenfunktion an die Marktteilnehmer weiter-
gibt. Inwieweit diese Wechselkursbeeinflussung durch eine Intervention möglich ist
und unter welchen Bedingungen der Effekt auf die Wechselkursdynamik am größten
ist, geht aus der Ableitung eines linearen Nash-Gleichgewichts hervor. Den Aus-
gangspunkt dieser Beweisführung bilden dabei neben den Anreizbedingungen in

Gleichung (5.1) und (5.3) die Annahme der linearen Struktur der jeweiligen optima-
len Strategien der beiden Spieler. Ausgehend von dem Fall, daß der Marketmaker
nicht über das konkrete Wechselkursziel ¯
e der Zentralbank informiert ist sondern
lediglich dessen Verteilung mit ¯
e ∼ N( ¯ e 0 , σ 2)

¯
e
kennt, wird zunächst angenommen,
daß der Marketmaker/Devisenhändler erwartet, daß die Zentralbank ihre Interventi-
onshöhe nach folgender Regel festlegt:

x∗ = β ( f − e 0) + γ · ( ¯ e 0 − e 0) + θ · ( ¯ e − ¯ e 0) (5.4)

Die Zentralbank wiederum erwartet eine Preissetzungsstrategie des Devisen-
händlers mit folgender Struktur:

e∗ = E[

F|
y = y] = eo + λ · ( x∗ + ε + h( ¯ e 0 − e 0)) ≡ e( x) (5.5)

Das Ziel bei der Ableitung eines Nash-Gleichgewichts besteht darin aufzuzei-
gen, daß für die jeweiligen Beliefstrukturen der beiden Spieler ihre optimalen Stra-
tegien tatsächlich gegenseitig mit der unterstellten linearen Struktur zu vereinba-
ren sind. D.h., daß sich aus den Anreizbedingungen unter der vom jeweils anderen

Spieler erwarteten optimalen Strategie eine optimale Antwort ergibt, die der in (5.4)

und (5.5) gegebenen Struktur entspricht, wobei für die Parameter β , γ, θ , λ , h ∈ ℜ
eine eindeutige Lösung existiert. Dies entspricht dem Prinzip der Lösung durch

Vorwärtsinduktion, das u.a. bereits im dritten Kapitel im Rahmen der Herleitung
des Interdealer-Modells erläutert wurde. Der erste Schritt hierzu ist das Einsetzen
der Gleichung (5.5) in die Objektfunktion der Zentralbank für den Wechselkurs e∗.

max E[( f − e∗) · x − q · ( e∗ − ¯ e)2 |ΩZB] = E[( f − e( x)) − q( e( x) − ¯ e)2]

(5.6)

x

Die B.E.O. dieses Problems unter Berücksichtigung der Regeln für den Erwar-
tungswertoperator und unter der gegebenen Informationsstruktur lautet dann wie
folgt:

f − e 0 − 2 λ x − λ E[ ε] + λ h( ¯ e 0 − e 0) − 2 qλ E[ e( x)] + 2 qλ ¯ e = 0

(5.7)

Durch Einsetzen der erwarteten Strategie des Marketmakers für e( x) gemäß Glei-
chung (5.5) kann unter zusätzlicher Berücksichtigung von E[ ε] = 0 dieser Ausdruck
nach der Interventionshöhe x aufgelöst werden zu:

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

159
f − e 0 − λ h ¯ e 0 − λ he 0 − 2 λ qe 0 + 2 λ 2 qh ¯ e 0 − 2 λ 2 qhe 0 + 2 qλ ¯ e = 2 λ (1 + λ q) · x∗

(5.8)

Ziel des Beweises ist es zu zeigen, daß die optimale Interventionshöhe x∗
tatsächlich eine Struktur gemäß Gleichung (5.4) aufweist. Hierzu müssen auf der
linken Seite der Gleichung die Terme jeweils nach ( f − e 0), ( ¯ e 0 − e 0) sowie ( ¯ e− ¯ e 0) zusammengefaßt werden. Durch eine Erweiterung um 2 λ q ¯ e 0 − 2 λ q ¯ e 0 auf der linken Seite der Gleichung ergibt sich dann:

λh + 2 λ 2 qh + 2 qλ
x∗ =

1

( f − e 0) +

· (¯ e 0 − e 0) +

2 qλ

· (¯ e− ¯ e 0)

2 λ (1 + λ q)

2 λ (1 + λ q)

2 λ (1 + λ q)

(5.9)

Gleichung (5.9) zeigt, daß die optimale Interventionsstrategie in der Tat die ge-
suchte Struktur aufweist, wobei β =

1

2 λ (1+ λ q) , γ = λ h+2 λ 2 qh+2 qλ

2 λ (1+ λ q)

und θ =
q

(1+ λq)

gegeben sind. Voraussetzung hierfür ist jedoch zusätzlich, daß die so abgeleitete

Strategie auch wirklich ein absolutes Maximum darstellt, was der Fall ist, wenn die

B.Z.O. erfüllt ist:

− 2 λ − 2 qλ 2 < 0 ⇔ 2 λ · (1 + qλ) > 0

(5.10)

Die B.Z.O. ist demnach immer dann erfüllt, wenn λ und q positiv sind, was eine
ökonomisch sinnvolle Interpretation dieser beiden Parameter erlaubt.15 Unter dieser

Voraussetzung ist zumindest der erste Teil des Beweises erbracht. Er zeigt die Ver-
einbarkeit der angenommenen Linearität der Strategiestruktur der Zentralbank mit
der unterstellten Erwartungsbildung des Marketmakers. Im zweiten Teil des Bewei-
ses muß ferner gezeigt werden, daß auch der Devisenhändler eine optimale Strate-
gie e∗ wählt, die die im ersten Teil des Beweises bereits genutzte Struktur gemäß

Gleichung (5.5) aufweist. Genau genommen handelt es sich bei der Objektfunktion
des Devisenhändlers jedoch nicht um ein Maximierungsproblem im engeren Sinne,
da die Annahmen des Modells eine Nullgewinnbedingung implizierten. Vielmehr
erfolgt die Ableitung der Strategie über den zweiten Teil der Gleichung (5.2), al-
so die bedingte Erwartungsbildung bezüglich des Fundamentalwechselkurses. Das

Problem für den Marketmaker besteht letztlich darin, den Fundamentalwechselkurs
so gut wie möglich abzuschätzen, um so seinen Gewinn“ zu maximieren. Wie be-

”

reits bei der Herleitung des Glosten-Milgrom-Modells im vorangegangenen Kapitel
erläutert, ist das Optimum für den Marketmaker eine Festlegung des Wechselkur-
ses e∗, so daß er diese Preisquotierung ex ante nicht bedauert.16 Da seine Infor-
mationsmenge zum Zeitpunkt der Preisquotierung neben den allgemein bekannten

Verteilungsannahmen über

F auch die Realisation des Gesamtauftragsflusses y um-
faßt, ist sein Optimierungsproblem gleichbedeutend mit der informationseffizienten

Anpassung seiner Erwartungen bezüglich der tatsächlichen Realisation des Funda-

15 Theoretisch wäre die Bedingung auch über ein negatives λ zu erfüllen, solange q positiv ist.

Tatsächlich kann im weiteren Verlauf des Beweises aufgezeigt werden, daß nur ein positives λ und damit auch ein positives q mit einem Nash-Gleichgewicht vereinbar sind.

16 Dies ergab sich aus der Anreizbedingung für die Ableitung eines BNE.

160

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
mentalwechselkurses f , der von der Zentralbank im Vorfeld ihrer Interventionsmaß-
nahme exakt beobachtet wird. Technisch ausgedrückt handelt es sich dabei um ein

Signal-Filterungsproblem bezüglich einer normalverteilten Zufallsvariablen

F, wo-
bei das Signal
y ebenfalls über eine normalverteilte Zufallsvariable gestört wird.17

Allgemein kann ein solches Problem über den sog. Projektionssatz für zwei nor-
malverteilte Zufallsvariablen X und Y und die beobachtet Realisation Y 0 des Signals wie folgt gelöst werden:18

E[ X|Y = Y 0] = E[ X] + Cov( X,Y ) · ( Y 0 − E[ Y ]) (5.11)

Var( Y )

Wird dies nun auf die Anreizbedingung des Marketmakers angewandt, dann er-
gibt sich:

E[

F|
y = y] = e 0 + Cov(

F,
y) ·( y−E[ y])

(5.12)

Var(
y)

Da in dieser Darstellung nur die unbedingten Momente der Zufallsvariablen
berücksichtigt werden, kann durch Einsetzen und Auflösen der entsprechenden

Gleichungen über die Modellannahmen eine eindeutige Lösung abgeleitet werden.

Dabei ist die Realisation des Auftragsflusses über y ≡ x∗ + ε 0 gegeben, so daß der
unbedingte Erwartungswert des Auftragsflusses unter Berücksichtigung der erwar-
teten Strategie der Zentralbank aus Sicht des Marketmakers wie folgt aussieht:

E[
y] = E[ x∗ + ε 0] = E[ β ( f − e 0) + γ · ( ¯ e 0 − e 0) + θ · ( ¯ e − ¯ e 0) + ε 0]

(5.13)

Unter Ausnutzung der gegenseitigen Unabhängigkeit der einzelnen in Gleichung

(5.13) enthaltenen Zufallsvariablen ergibt dies:

βE[( f − e 0)] + γE[( ¯ e 0 − e 0)] + θE[( ¯ e− ¯ e 0)] + E[ ε 0] = γ(¯ e 0 − e 0) (5.14)

Für die Kovarianz zwischen

F und
y ergibt sich demnach:

Cov(

F,
y) = E[(

F − E[

F]) · (
y − E[
y])]

(5.15)

17 Die Normalverteilung von y ergibt sich aus der Normalverteilung von ε und ¯ e, die gleichzeitig voneinander unabhängig sind. Da eine Linearkombination einer normalverteilten Zufallsvariablen
ebenfalls normalverteilt ist, folgt auch die Normalverteilungsannahme für
y.

18 Diese Definition findet sich u.a. bei (Brunnermeier (2001), S.12f). Die Signalfilterungsregel für
normalverteilte Zufallsvariablen stellt einen Spezialfall des erheblich komplexeren allgemeinen

Projektionstheorems dar. Letzteres wird in jedem weiterführenden Stochastiklehrbuch thematisiert.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

161

Durch Einsetzen und Umformen gelangt man zu:

Cov(

F,
y) = E[ β · (

F − E[

F]) · (

F − E[

F]) + ε · (

F − E[

F])]

= β ·Var(

F) = βσ 2 f

(5.16)

Abschließend sei die Varianz von
y definiert als:

Var(
y) = Var( β ( f − e 0) + γ · ( ¯ e 0 − e 0) + θ · ( ¯ e − ¯ e 0) + ε) (5.17)

Hier kann wieder die Unabhängigkeit der einzelnen Zufallsvariablen ausgenutzt
werden. Voraussetzung dafür ist, daß die Intervention selbst keine Rückwirkungen
auf die Verteilung des Fundamentalwechselkurses hat. Da eine solche Annahme
nur für sterilisierte Devisenmarktinterventionen aufrechtzuerhalten ist, wird somit
gleichzeitig innerhalb des Modellrahmens die Art der Intervention vorgegeben. Dar-
aus ergibt sich:

Var( β ·

F) + Var( θ ·¯ e) + Var( ε) = β 2 σ 2 + θ 2 σ 2 + σ 2
f

¯
e
ε

(5.18)

Faßt man die Ergebnisse aus den Gleichungen (5.14), (5.16) und (5.18) zusam-
men und setzt sie in die Ausgangsgleichung (5.12) ein, so ergibt sich:

βσ 2 f

E[

F|
y = y] = e 0 +

· ( β( f − e
β 2 σ 2 + θ 2 σ 2 + σ 2

0) + γ · ( ¯
e 0 − e 0) + ε) = e∗ (5.19)

f

¯
e
ε

Gleichung (5.19) offenbart, daß die optimale Strategie des Devisenhändlers un-
ter Berücksichtigung der Strategie der Zentralbank mit der Erwartungsannahme der

Zentralbank aus Gleichung (5.5) kompatibel ist, woraus folgt, daß
βσ 2
λ =
f

(5.20)

β 2 σ 2 + θ 2 σ 2 + σ 2
f

¯
e
ε
ist. Damit konnte gezeigt werden, daß beide linearen Strategieprofile die Vorausset-
zungen eines Nash-Gleichgewichts erfüllen, da sie unter Berücksichtigung der ra-
tionalen Erwartungsbildung beider Spieler eine gegenseitig beste Antwort-Strategie
darstellen. Zum Abschluß des Beweises fehlt jedoch noch die Überprüfung der Ein-
deutigkeit der im Modell abgeleiteten Parameter sowie deren Vereinbarkeit mit den

Annahmen der Nutzenmaximierung für beide Spieler. Hierzu muß zum einen gelten,
daß der erwartete Parameter h der Zentralbank aus Gleichung (5.5)dem abgeleite-
ten optimalen Parameter des Marketmakers in (5.19) entspricht, also h = γ. Hieraus
folgt überdies:

λ
γ = h + 2 λ 2 qh + 2 qλ = h ⇔ γ = 2 q

(5.21)

2 λ (1 + λ q)

162

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Bedeutend komplizierter ist jedoch die Auflösung von Gleichung (5.20) nach λ .

Hier stellen sowohl der Parameter β also die Intensität, mit der die Zentralbank ihre

Interventionshöhe in Abhängigkeit von ihrer Gewinnerzielungspräferenz wählt, als
auch der Parameter θ implizite Funktionen von λ dar. Demzufolge wird Gleichung

(5.20) nach Einsetzen der entsprechenden Ausdrücke für die beiden Parameter auf
der rechten Seite als ein Polynom in λ mit folgendem Aussehen charakterisiert:

4 λ 2[(1 + λ q)2 · σ 2 ε + σ 2] − (

=

¯
e

1 + 2 λ q) σ 2 f

0

(5.22)

Es kann gezeigt werden, daß dieses Nullstellenproblem in λ eine eindeutige po-
sitive Lösung besitzt, wenn q > 0 ist. Dies ist wiederum kompatibel mit der Ma-
ximierungsbedingung aus der Anreizbedingung der Zentralbank, wodurch die Be-
weisführung abgeschlossen wird.19

Aus der optimalen Interventionsstrategie der Zentralbank geht hervor, daß eine

Intervention zugunsten der ausländischen Währung nicht nur aufgrund eines höheren
tatsächlichen Fundamentalwechselkurses ( f > e 0) stattfinden kann, sondern c.p.

auch dann erfolgen kann, wenn entweder der von den Marktteilnehmern erwarte-
te Fundamentalwechselkurs e 0 unterhalb des erwarteten Wechselkursziels ¯ e 0 liegt
oder das tatsächliche Wechselkursziel über dem erwarteten liegt ( ¯
e − ¯ e 0 > 0). Dar-
aus ergibt sich für den Devisenhändler das Problem, daß die für ihn relevante In-
formation über die Realisation des Fundamentalwechselkurses nicht nur durch die

Noise-Trader über ε 0, sondern auch über die Intervention der Zentralbank selbst,
also x∗, verschleiert wird, da die Interventionshöhe eben auch von der Realisati-
on des, zumindest in der allgemeinen Version des Modells, nicht vom Marketma-
ker beobachtbaren Wechselkursziels der Zentralbank abhängt. Vitale (1999) spricht
in diesem Zusammenhang von zwei falschen Signalkomponenten der Interventi-
onshöhe, die sich jedoch hinsichtlich ihrer Beobachtbarkeit unterscheiden. Genau
genommen kann der zweite Term in Gleichung (5.9) als ein systemisches Element
des Auftragsflusses identifiziert werden, da der Marketmaker diesen Effekt direkt
beobachten und damit seine Preissetzung hierüber anpassen kann. Demgegenüber
stellt der dritte Term tatsächlich ein zusätzliches Verzerrungselement im Hinblick
auf die Informationseffizienz des Gesamtauftragsflusses
y dar. Ökonomisch drückt
bspw. ¯
e 0 > e 0 aus, daß eine Zentralbank im Mittel einen Wechselkurs anstrebt, der
über dem Fundamentalwechselkurs liegt, also als Wechselkursziel tendenziell eine

Unterbewertung der heimischen Währung impliziert. Um dies zu erreichen, wird
die Zentralbank in diesem Fall ein c.p. höheres Interventionsvolumen zugunsten
der ausländischen Währung wählen, um den Devisenhändler zu einer stärkeren An-
passung des Wechselkurses über e 0 zu bewegen. Aufgrund der unterstellten Infor-
mationsstruktur kann der Marketmaker diesen Teil der Interventionsstrategie der

Zentralbank jedoch komplett antizipieren, da er sowohl den Parameter γ als auch
die Erwartungswerte ¯
e 0 und e 0 kennt. Der Devisenhändler bereinigt daraufhin den

Gesamtauftragsfluß um γ · ( ¯ e 0 − e 0) bei seiner optimalen Wechselkurssetzung, so 19 Allerdings muß auch in dieser Beweisführung angemerkt werden, daß es weitere Nash-Gleichgewichte mit nicht-linearen Lösungsstrategien geben könnte. Vgl. dazu die Ausführungen
in Kapitel Vier.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

163
daß dieses Verzerrungselement für die Wechselkursdynamik keine Rolle spielt.20

Der unsystematische Teil der Interventionsstrategie dagegen kann von der Zentral-
bank genutzt werden, um den Devisenhändler zu einer aus ihrer Sicht besseren

Preisquotierung zu bewegen, wenn die Marktteilnehmer das tatsächliche Wechsel-
kursziel der Zentralbank nicht beobachten können bzw. die Zentralbank sich nicht
glaubwürdig auf ein konkretes Ziel festlegen kann. Die Problematik bei einer einfa-
chen Ankündigung des Wechselkursziels in diesem Zusammenhang wird u.a. auch
von Vitale (1999) diskutiert. Da das Modell konzeptionell (über den quadratischen

Verlustterm in der Objektfunktion der Zentralbank) an die Zeitinkonsistenzproble-
matik nach Kydland und Prescott (1977) und Barro und Gordon (1983) anknüpft,
überrascht es nicht, daß zumindest in der One-Shot-Game-Variante dieses Spiels
zeitinkonsistentes Verhalten zu Wohlfahrtsgewinnen der Zentralbank führt, sich also
die Ankündigung eines Wechselkursziels ex post als nicht glaubhaft herausstellt, da
keine Sanktionsmöglichkeiten von Seiten des Marktes/Marketmakers innerhalb die-
ser einen Periode existieren.21 Ein glaubhaftes Commitment wäre jedoch bspw. über
die Festlegung des Wechselkursziels in der Zentralbankverfassung oder aber in An-
lehnung an die Zeitinkonsistenzliteratur über die anreizorientierte Entlohnung der

Bankmanager gemäß eines optimalen Zentralbankvertrages wie in Walsh (1995) so-
wohl theoretisch möglich als auch praktisch umsetzbar. In diesem Fall wäre σ 2 =

¯
e

0
und ¯
e = ¯ e 0, so daß der dritte Term auf der linken Seite der Gleichung (5.9) wegfällt.

Gleichzeitig hat dies aber auch Auswirkungen auf die Parameter λ und damit auch
auf β , das bekanntlich von λ abhängt. Wie bereits im allgemeinen Kyle-Modell
stellt der Parameter λ die entscheidende Variable in Bezug auf die Preis- bzw. in
diesem Fall die Wechselkursdynamik dar, denn je größer λ , desto stärker reagiert
der Marketmaker mit einer Preisanpassung infolge des beobachteten Auftragsflus-
ses, so daß λ einen Indikator für die Wechselkurssensitivität in Bezug auf den Auf-
tragsfluß darstellt. In diesem Zusammenhang kann dann der Kehrwert 1 /λ als Maß
für die sog. Markttiefe gelten, die wiederum einen wichtigen Aspekt im Bereich der
allgemeinen Marktliquidität nach Kyle (1985) darstellt, wobei ein niedriges λ ein

Indikator für eine hohe Marktliquidität ist.22 Aus der optimalen Interventionsstrate-
gie der Zentralbank geht hervor, daß eine Intervention zugunsten der ausländischen

Währung nicht nur aufgrund eines höheren tatsächlichen Fundamentalwechselkur-

20 Als Beispiel sei ein Gesamtauftragsfluß von y = 100 beobachtet worden. Es sei ferner γ = 5 und ( ¯ e 0 − e 0) = 0 , 2. In diesem Fall wird die Zentralbank immer unabhängig von der Realisation ihres eigenen Zielwechselkurses und des Fundamentalwechselkurses eine Einheit der ausländischen

Währung im Rahmen ihrer Interventionsmaßnahmen nachfragen. Da der Marketmaker jedoch die-
se Strategie völlig durchschauen kann, wird er bei seiner Preisquotierung den Gesamtauftrags-
fluß um genau diese Einheit bereinigen, so daß der für seine Entscheidung relevante Auftragsfluß
y − γ · ( ¯ e 0 − e 0) = 100 − 1 = 99 sein wird. Dieser Residualauftragsfluß enthält neben der Information über den Fundamentalwechselkurs über β ( f − e 0) dann auch die nicht beobachtbaren Elemente des Noise-Trader-Handels und ggf. der Differenz zwischen erwartetem und tatsächlichem Wechselkursziel über θ · ( ¯ e − ¯ e 0).

21 Zum Beweis dieser These sei auf (Vitale (1999), S.255) verwiesen.

22 Eine niedrige Markttiefe geht damit einher, daß bereits ein betragsmäßig geringer Auftragsfluß
einen signifikanten Effekt auf den Marktpreis besitzt. Dies ist für ein relativ großes λ der Fall.

Gleichzeitig stellt eine hohe Markttiefe eines der Merkmale eines liquiden Marktes dar.

164

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
ses ( f > e 0) stattfinden kann, sondern c.p. auch dann erfolgen kann, wenn entwe-
der der von den Marktteilnehmern erwartete Fundamentalwechselkurs e 0 unterhalb
des erwarteten Wechselkursziels ¯
e 0 liegt oder das tatsächliche Wechselkursziel über
dem erwarteten liegt ( ¯
e− ¯ e 0 > 0). Daraus ergibt sich für den Devisenhändler das Pro-
blem, daß die für ihn relevante Information über die Realisation des Fundamental-
wechselkurses nicht nur durch die Noise-Trader über ε 0, sondern auch innerhalb der

Interventionshöhe der Zentralbank selbst, also x∗, verschleiert wird, da die Interven-
tionshöhe eben auch von der Realisation des, zumindest in der allgemeinen Version
des Modells, nicht vom Marketmaker beobachtbaren Wechselkursziels der Zentral-
bank abhängt. Vitale (1999) spricht in diesem Zusammenhang von zwei falschen

Signalkomponenten der Interventionshöhe, die sich jedoch hinsichtlich ihrer Be-
obachtbarkeit unterscheiden. Genau genommen kann der zweite Term in Gleichung

(5.9) als ein systemisches Element des Auftragsflusses identifiziert werden, während
der dritte Term tatsächlich ein zusätzliches Verzerrungselement im Hinblick auf
die Informationseffizienz des Gesamtauftragsflusses
y darstellt. Ökonomisch drückt
bspw. ¯
e 0 > e 0 aus, daß eine Zentralbank im Mittel einen Wechselkurs anstrebt, der
über dem Fundamentalwechselkurs liegt, also als Wechselkursziel tendenziell eine

Unterbewertung der heimischen Währung impliziert. Um dies zu erreichen wird
die Zentralbank in diesem Fall ein c.p. höheres Interventionsvolumen zugunsten
der ausländischen Währung wählen, um den Devisenhändler zu einer stärkeren An-
passung des Wechselkurses über e 0 zu bewegen. Aufgrund der unterstellten Infor-
mationsstruktur kann der Marketmaker diesen Teil der Interventionsstrategie der

Zentralbank jedoch komplett antizipieren, da er sowohl den Parameter γ als auch
die Erwartungswerte ¯
e 0 und e 0 kennt. Der Devisenhändler bereinigt daraufhin den

Gesamtauftragsfluß um γ · ( ¯ e 0 − e 0) bei seiner optimalen Wechselkurssetzung, so daß dieses Verzerrungselement für die Wechselkursdynamik keine Rolle spielt.23

Der unsystematische Teil der Interventionsstrategie dagegen kann von der Zentral-
bank genutzt werden, um den Devisenhändler zu einer aus ihrer Sicht besseren

Preisquotierung zu bewegen, wenn die Marktteilnehmer das tatsächliche Wechsel-
kursziel der Zentralbank nicht beobachten können bzw. die Zentralbank sich nicht
glaubwürdig auf ein konkretes Ziel festlegen kann. Die Problematik bei einer einfa-
chen Ankündigung des Wechselkursziels in diesem Zusammenhang wird u.a. auch
von Vitale (1999) diskutiert. Da das Modell konzeptionell (über den quadratischen

Verlustterm in der Objektfunktion der Zentralbank) an die Zeitinkonsistenzproble-
matik nach Kydland und Prescott (1977) und Barro und Gordon (1983) anknüpft
überrascht es nicht, daß zumindest in der One-Shot-Game-Variante dieses Spiels

23 Als Beispiel sei ein Gesamtauftragsfluß von y = 100 beobachtet worden. Es sei ferner γ = 5 und ( ¯ e 0 − e 0) = 0 , 2. In diesem Fall wird die Zentralbank immer unabhängig von der Realisation ihres eigenen Zielwechselkurses und des Fundamentalwechselkurses eine Einheit der ausländischen

Währung im Rahmen ihrer Interventionsmaßnahmen nachfragen. Da der Marketmaker jedoch die-
se Strategie völlig durchschauen kann, wird er bei seiner Preisquotierung den Gesamtauftrags-
fluß um genau diese Einheit bereinigen, so daß der für seine Entscheidung relevante Auftragsfluß
y − γ · ( ¯ e 0 − e 0) = 100 − 1 = 99 sein wird. Dieser Residualauftragsfluß enthält neben der Information über den Fundamentalwechselkurs über β ( f − e 0) dann auch die nicht beobachtbaren Elemente des Noise-Trader-Handels und ggf. der Differenz zwischen erwartetem und tatsächlichem Wechselkursziel über θ · ( ¯ e − ¯ e 0).

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

165
zeitinkonsistentes Verhalten zu Wohlfahrtsgewinnen der Zentralbank führt, sich also
die Ankündigung eines Wechselkursziels ex post als nicht glaubhaft herausstellt, da
keine Sanktionsmöglichkeiten von Seiten des Marktes/Marketmakers innerhalb die-
ser einen Periode existieren.24 Ein glaubhaftes Commitment wäre jedoch bspw. über
die Festlegung des Wechselkursziels in der Zentralbankverfassung oder aber in An-
lehnung an die Zeitinkonsistenzliteratur über die anreizorientierte Entlohnung der

Bankmanager gemäß eines optimalen Zentralbankvertrages wie in Walsh (1995) so-
wohl theoretisch möglich als auch praktisch umsetzbar. In diesem Fall wäre σ 2 =

¯
e

0
und ¯
e = ¯ e 0, so daß der dritte Term auf der linken Seite der Gleichung (5.9) wegfällt.

Gleichzeitig hat dies aber auch Auswirkungen auf die Parameter λ und damit auch
auf β , das bekanntlich von λ abhängt. Wie bereits im allgemeinen Kyle-Modell
stellt der Parameter λ die entscheidende Variable in Bezug auf die Preis- bzw. in
diesem Fall die Wechselkursdynamik dar, denn je größer λ , desto stärker reagiert
der Marketmaker mit einer Preisanpassung infolge des beobachteten Auftragsflus-
ses, so daß λ einen Indikator für die Wechselkurssensitivität in Bezug auf den Auf-
tragsfluß darstellt. In diesem Zusammenhang kann dann der Kehrwert 1 /λ als Maß
für die sog. Markttiefe gelten, die wiederum einen wichtigen Aspekt im Bereich der
allgemeinen Marktliquidität nach Kyle (1985) darstellt, wobei ein niedriges λ ein

Indikator für eine hohe Marktliquidität ist.25

In Bezug auf die hier im Vordergrund stehende Effektivität einer sterilisierten

Devisenmarktintervention über den Signalling-Kanal bedeutet ein hohes λ jedoch
vor allem, daß c.p. ein verhältnismäßig geringes Interventionsvolumen die Wechsel-
kursentwicklung signifikant beeinflussen kann, so daß bei einer geringen Markttiefe
eine Intervention als potentiell effektiver angesehen werden kann als im umgekehr-
ten Fall. Auf den ersten Blick erscheint eine Commitment-Strategie der Zentralbank
diese Effektivität zu erhöhen, da gemäß Gleichung (5.20) der Parameter λ größer ist
als im allgemeinen Fall, wenn θ 2 σ 2 >

¯
e

0, was auch intuitiv nachvollziehbar ist, da
der Gesamtauftragsfluß in diesem Fall aufgrund des Fehlens der unsystematischen

Signalkomponente der Intervention c.p. mehr Informationen bezüglich der Realisa-
tion des Fundamentalwertes enthält. Bei einer solchen Betrachtung bleibt aber die

Interaktion zwischen den beiden Spielern unberücksichtigt, denn das Verhalten des

Devisenhändlers kann von der Zentralbank antizipiert werden. Diese reagiert über
die Wahl von β , das gemäß Gleichung (5.9) negativ abhängt von λ . D.h., die Zen-
tralbank reagiert auf die tendenziell stärkere Preisanpassung des Marketmakers da-
mit, daß sie ihr Interventionsvolumen in Abhängigkeit von der Differenz zwischen
tatsächlich realisiertem und erwarteten Fundamentalwechselkurs im Vergleich zum
geheimen Interventionszielszenario zu reduzieren, was jedoch c.p. gleichzeitig den

Informationsgehalt des Gesamtauftragsflusses für den Marketmaker senkt. Der Ge-
samteffekt aus dieser Interaktionsdynamik auf λ und damit auch auf die Markt-
liquidität und die Gesamteffizienz eines bestimmten Interventionsvolumens kann
daher nur über die Gleichung (5.22) abgeleitet werden, da hier die Rückwirkungen

24 Zum Beweis dieser These sei auf (Vitale (1999), S.255) verwiesen.

25 Eine niedrige Markttiefe geht damit einher, daß bereits ein betragsmäßig geringer Auftragsfluß
einen signifikanten Effekt auf den Marktpreis besitzt. Dies ist für ein relativ großes λ der Fall.

Gleichzeitig stellt eine hohe Markttiefe eines der Merkmale eines liquiden Marktes dar.

166

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
von β auf λ einfließen. Vergleicht man die beiden Szenarien (Commitment vs. ge-
heime Intervention), so wird Gleichung (5.22) im Commitmentfall zu:

4 λ 2[(1 + λ q)2 · σ 2 ε] − (1 + 2 λ q) σ 2 =
f

0

(5.23)

Beide Szenarien unterscheiden sich demnach lediglich durch den zusätzlichen

Term 4 λ 2 σ 2¯ e im allgemeinen Fall bei unbekanntem Wechselkursziel. Daraus folgt, daß das Gleichung (5.23) erfüllende λC definitiv verschieden ist von vom Gleichung

(5.22) erfüllenden λS. Genauer gesagt gilt für diese beiden Parameter immer, daß
λC > λS ist, also die Marktliquidität im Falle eines geheim gehaltenen Wechselkurs-
ziels größer ist als im Commitmentfall.26 Insofern impliziert das Modell das auch
intuitiv einleuchtende Ergebnis, daß eine Zentralbank einen ebenso großen Wech-
selkurseffekt mit einem geringeren Interventionsvolumen erzielen kann, wenn sie
ihr Wechselkursziel glaubwürdig bekannt gibt und das sie im Gleichgewicht in die-
sem Szenario auch tatsächlich eine c.p. geringere Interventionshöhe wählen wird, da
βC = 1 / 2 λC(1 + λCq) < βS = 1 / 2 λS(1 + λSq). Dies wirft dann aber die Frage auf, ob im Commitmentfall eine Zentralbank eine wirklich effizientere Interventionspolitik betreiben kann als bei einer Geheimhaltung des Wechselkursziels. Der Grund
hierfür ist, daß ein niedrigeres βC gleichbedeutend damit ist, daß Devisenmarktin-
terventionen bei Veröffentlichung des Wechselkursziels c.p. weniger Informationen
für den Marketmaker in Bezug auf die Realisation des Fundamentalwechselkurses
enthalten. Ein Kriterium, an dem die Vorteilhaftigkeit eines der beiden Szenarien
festgemacht werden könnte, stellt dabei die Auswirkung auf die allgemeine Markt-
effizienz dar. Als Indikator hierfür dient die mittlere erwartete quadratische Abwei-
chung zwischen dem Fundamentalwechselkurs und dem tatsächlichen Wechselkurs
nach der strategischen Interaktion zwischen Zentralbank und Devisenhändler. Die-
se entspricht mathematisch der bedingten Varianz des Fundamentalwechselkurses

F
über den vom Marketmaker gewählten Wechselkurs e∗ und läßt sich ebenfalls über
die Anwendung des Projektionssatzes wie folgt ableiten:

Var(

F|e∗) = 1 + 2 λ q σ 2

2(1 + λ q) f

(5.24)

Gleichung (5.24) zeigt, daß die mittlere Abweichung vom Fundamentalwechsel-
kurs nach der Handelsrunde geringer ist als vorher, da 0 , 5 < 1+2 λq

2(1+ λ q) < 1 f ür alle
positiven λ und q ist. Je geringer Var(

F|e∗) ausfällt, desto mehr private Informa-
tionen bezüglich der tatsächlichen Realisation des Fundamentalwechselkurses sind
in die Preissetzung des Devisenhändlers eingeflossen. Das erreichbare Maximum
wäre dabei die Halbierung der ursprünglichen Varianz, was erreicht werden kann,
wenn entweder λ = 0 und/oder q = 0 gilt. In dieser Situation würde die Preisset-
zung des Devisenhändlers im Rahmen des Modells den höchstmöglichen Grad der

26 Der Beweis hierfür kann über die allgemeinen Eigenschaften derartiger Polynome oder aber
über ein simples Abschätzungsargument erbracht werden, wie dies bei (Vitale (1999), S.264) getan
wird.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

167

(semi-strengen) Informationseffizienz aufweisen.27 Hieraus folgt jedoch auch, daß
der Transaktionsmechanismus keine Möglichkeit zuläßt, den tatsächlichen Wechsel-
kurs auf dem Niveau des realisierten Fundamentalwechselkurses festzulegen. D.h.,
im hier betrachteten One-Shot-Game wird es weder dem Devisenhändler noch der

Zentralbank durch eine entsprechende Wahl ihres Gewichtungsfaktors, ihrer Poli-
tik bzgl. der Ankündigung eines Wechselkursziels oder ihrer grundsätzlichen Inter-
ventionstätigkeit gelingen, die Preissetzung so zu gestalten, daß der Wechselkurs
den tatsächlichen Fundamentalkurs wiedergibt.28 Der Grund hierfür ist, daß durch
das Auftreten der Noise-Trader jedes durch die Intervention der Zentralbank aus-
gesandte Signal über f potentiell gestört wird, so daß eine vollständige Informati-
onsfilterung aus Sicht des Devisenhändlers nicht möglich ist. Die in Vitale (1999)

in diesem Zusammenhang diskutierte Alternative für die Zentralbank, einfach f zu
veröffentlichen, was unter der Voraussetzung, daß q → ∞ und ¯ e = f nutzenmaximierend und damit anreizkompatibel für beide Akteure wäre, ist jedoch weder im Mo-
dellrahmen implementierbar, noch läßt sich dies ökonomisch sinnvoll interpretie-
ren.29 Unabhängig von der konkreten Realisation des Wechselkursziels und dessen

Gewichtung in der Nutzenfunktion der Zentralbank kann jedoch festgehalten wer-
den, daß Var(

F|e∗) bei einem Commitment auf dieses Ziel c.p. immer größer ist, als
wenn die Zentralbank ihr Wechselkursziel verheimlicht. Demzufolge scheint eine-
sterilisierte Devisenmarktintervention, zumindest im Sinne der damit verbundenen

Markteffizienz der Preisdynamik, erfolgversprechender zu sein, wenn die Zentral-
bank ihr eigentliches Wechselkursziel nicht öffentlich macht.

Diese so auch von Vitale (1999) formulierte Schlußfolgerung ist jedoch mit ein-
er gewissen Vorsicht zu betrachten. Uneingeschränkt gilt dies nämlich nur dann,
wenn die Zentralbank ein vom Fundamentalwechselkurs abweichendes Wechsel-
kursziel verfolgt, also bspw. eine Unterbewertung der heimischen Währung mit

¯
e > f anstrebt. In diesem Fall wird trotz einer c.p. geringeren Preissensitivität des

Marketmakers auf den Gesamtauftragsfluß in Folge der größeren Unsicherheit die

Markteffizienz dadurch gesteigert, daß die Zentralbank ihr Interventionsvolumen so
stark ausdehnt, daß der über das niedrigere λS implizierte negative Effekt auf die

Preisanpassung im Ergebnis überkompensiert wird, denn sowohl über die Gewinn-
erzielungskomponente der optimalen Interventionsstrategie als auch über die Wech-
selkurszielerreichungskomponente wird bei dieser Konstellation die Zentralbank in
größerem Umfang die ausländische Währung nachfragen als im Commitmentfall.30

27 Da der Markt per Definition immer informationseffizient vor dem Hintergrund aller öffentlich
verfügbaren Informationen ist, wird durch 1+2 λ q
sozusagen der Unterschied zwischen der

2(1+ λ q) σ 2 f
strengen Informationseffizienz aufgezeigt.

28 Gleichwohl hat die Diskussion des wiederholten Spiels im Kyle-Modell gezeigt, daß die Preis-
dynamik zum Fundamentalwert hin konvergiert.

29 Wie schon von Vitale (1999) erwähnt macht eine solche Ankündigung eine Devisenmarktinter-
vention obsolet, so daß diese in einem solchen Fall als vollkommen ineffektiv anzusehen ist bzw.

sogar wohlfahrtsschädigend sein kann.

30 Es ist leicht zu erkennen, daß sowohl β als auch θ negativ abhängen von λ. Da in dieser Konstellation auch ( f − e 0) und ( ¯ e− ¯ e 0) positiv sind, ist die optimale Interventionshöhe x∗ demzufolge S
immer größer als x∗ im Commitmentszenario.

C

168

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Insofern wird der Gesamtauftragsfluß mit größerer Wahrscheinlichkeit positiv sein
und somit vom Devisenhändler ein Wechselkurs über e 0 festgelegt werden, was
grundsätzlich eine Annäherung sowohl an den tatsächlich realisierten Fundamen-
talwechselkurs als auch an das Wechselkursziel der Zentralbank bedeutet. Dennoch
wird die Zentralbank für den Fall, daß e∗ < f gewählt wird, zwar einen Spekulati-
onsgewinn durch ihre Intervention erwirtschaften, aber in diesem Fall ihr Wechsel-
kursziel ¯
e > f verfehlen, so daß der Gesamtnutzen aus der Interaktion unbestimmt
ist.31

Anstelle der Markteffizienz erscheint daher die Wohlfahrtswirkung der Interven-
tion in Abhängigkeit von den verschiedenen wirtschaftspolitischen Optionen der

Zentralbank das geeignetere Maß zur Bewertung der Effektivität von sterilisier-
ten Devisenmarktinterventionen in diesem Modellrahmen zu sein. Dies stellt aber
eine essentielle Abweichung von der Effektivitätsdefinition in Kapitel Zwei dar,
in der lediglich ein dauerhafter und zielgerichteter Effekt auf den Wechselkurs die

Effektivität einer Interventionsmaßnahme begründet. Insofern erlaubt die konkrete

Ausgestaltung über die Nutzenfunktion des wirtschaftspolitischen Entscheiders in
diesem Modellrahmen eine deutlich weitergefaßte Definition der Effektivität. Der
entscheidende Unterschied zwischen den beiden Definitionen besteht letztlich dar-
in, daß eine Intervention im Vitale-Modell aus Sicht der Zentralbank effizient sein
kann, auch wenn die Intervention nicht wirksam ist in Bezug auf die Wechselkurs-
entwicklung. Ein Beispiel hierfür wäre eine Situation, in der die Zentralbank kein

Wechselkursziel verfolgt (also für die q → 0 gilt) und eine Situation vorliegt, in der
f < e 0 gilt, also der von der Zentralbank beobachtete fundamentale Wechselkurs
unter dem erwarteten Fundamentalwert liegt. In dieser Situation hat die Zentral-
bank einen Anreiz, ausländische Aktiva zu verkaufen, also x∗ < 0 zu wählen, um
einen Spekulationsgewinn zu erzielen. Potentiell führt der negative Auftragsfluß je-
doch zu einer Anpassung des Wechselkurses durch den Marketmaker nach unten,
also e∗ < e 0 und damit auch zu einem geringeren Profit. Gelingt es der Zentralbank
aber, ihre Interventionsmaßnahme völlig zu verbergen, so daß der vom Marketma-
ker beobachtete Gesamtauftragsfluß
y = 0 entspricht, wird der Marketmaker den

Marktpreis entsprechend der ursprünglichen Erwartung auf e∗ = e 0 festlegen. Dies
impliziert aber einen c.p. höheren Nutzen und damit eine größere Effektivität der

Interventionsmaßnahme als im Falle einer tatsächlichen Wechselkursbeeinflussung
durch die Intervention.

Die Gesamtwohlfahrt als Maßstab des modifizierten Effektivitätsbegriffs kann in
diesem Modellrahmen dann am unbedingten Erwartungsnutzen der Marktakteure
festgemacht werden. Aus den Annahmen über die Informationseffizienz der Preis-
setzung folgt dabei jedoch für den Devisenhändler, daß dessen Erwartungsnutzen
aus der Transaktion in jedem Fall gleich Null sein muß, so daß der Gesamtnutzen
dem unbedingten erwarteten Nutzen der Zentralbank entspricht.32 Durch Einsetzen

31 Würde der festgelegte Wechselkurs dagegen e∗ = ¯ e sein, also dem tatsächlichen Wechselkursziel entsprechen, so ist der Nutzenwert der Zentralbank sogar auf jeden Fall negativ, da der Ankauf der
ausländischen Währung zu einem Wechselkurs oberhalb des Fundamentalwertes erfolgt ist.

32 Genau genommen muß der erwartete Gesamtnutzen eigentlich immer gleich Null sein, da evtl.

Gewinne des informierten Händlers, also in diesem Fall der Zentralbank, dann zu Lasten der Noise-

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

169
der optimalen Strategien x∗ und e∗ der beiden Spieler gemäß (5.9) und (5.19) in die

Gewinnfunktion (5.6) kann der unbedingte erwartete Gewinn der Zentralbank durch
folgenden Ausdruck beschrieben werden:

E[ ΠZB] = β · σ 2 − λβ · σ 2 −
f
f

4 · q 2 E[( ¯ e 0 − e 0)2] − q · E[ z( e 0 , ¯ e)]

(5.25)

Dabei entspricht z( e 0 , ¯ e) dem erwarteten Verlust aus der Verfolgung des Wechselkursziels. Aus Gleichung (5.25) wird deutlich, daß die Verfolgung eines Wech-
selkursziels grundsätzlich zu einer Verschlechterung der Situation der Zentralbank
und damit der Gesamtwohlfahrt führt, denn in diesem Fall gehen die beiden letzten

Terme in jedem Fall negativ in die Nutzenfunktion ein. D.h., für die Zentralbank
ist die Verfolgung eines Wechselkursziels im Rahmen des Modells immer mit Ko-
sten verbunden. Andererseits impliziert Gleichung (5.25) auch, daß der erwartete

Gesamtnutzen negativ vom Gewichtungsparameter q abhängt. Unabhängig von der

Entscheidung der Zentralbank bezüglich der Veröffentlichung ihres Wechselkurs-
ziels konvergiert der erwartete Gewinn für q → 0 gegen:

lim E[ ΠZB] = β · σ 2 − λβ · σ 2 = 1 · σ
f
f
ε · σ f

(5.26)

q→ 0

2

Dies entspricht dem erwarteten Gewinn des Marketmakers im ursprünglichen

Kyle-Modell und stellt gleichzeitig das Wohlfahrtsmaximum aus Sicht der Zentral-
bank unter Berücksichtigung all ihrer Entscheidungsparameter dar. Insofern ist eine

Interventionsmaßnahme für die Zentralbank genau dann am effektivsten, wenn die

Erreichung des Wechselkursziels bei der Interventionsmaßnahme einen untergeord-
neten Stellenwert besitzt. Gleichzeitig gilt in einer solchen Situation aber auch, daß
die Markteffizienz dann am größten ist, da
lim Var(

F|e∗) = 1 σ 2 .

f

(5.27)

q→ 0

2

Wenn es also der Zentralbank möglich ist, ihren Gewichtungsfaktor frei zu
bestimmen, dann wäre die dominante Strategie, diesen so klein wie möglich zu
wählen, da dann eine Intervention mit positiven Wohlfahrtseffekten in Form der
zu erwarteten Spekulationsgewinne bei minimalen erwarteten Verlusten hinsicht-
lich der Wechselkurszielerreichung einhergeht und gleichzeitig die Marktliquidität
und damit die Markteffizienz am Devisenmarkt optimiert würde.33 Eine derartige

Interventionsmaßnahme ist somit effektiv sowohl im Sinne der Definition aus Ka-

Trader gehen, es sich also um ein Nullsummenspiel handelt. Da jedoch die Noise-Trader nicht als
strategische Spieler modelliert werden, kann zumindest in einer partialanalytischen Betrachtung
dieser Aspekt ausgeblendet werden.

33 Nach der Definition von Kyle (1985) stellte eine hohe Marktliquidität ein Charakteristikum
eines effizienten Marktes dar. In einem derartigen Marktumfeld fließen somit private Informationen
über den Fundamentalwert eines Assets über die Preisdynamik schnell ein, so daß eine rasche

Konvergenz des Marktpreises hin zum Fundamentalwert erfolgt. Demzufolge stellt Var(

F|e∗) ein-
en Indikator für die Effizienz am Devisenmarkt im Sinne dieser Definition dar. Vgl. hierzu auch
die Ausführungen in Kapitel Vier.

170

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
pitel Zwei als auch effektiv im Sinne der modifizierten Definition auf Basis der

Wohlfahrtsmaximierung.

Tatsächlich kann dieses Ergebnis als verhältnismäßig trivial angesehen werden,
da durch q → 0 gewissermaßen die zentrale Erweiterung des Kyle-Modells ad ab-
surdum geführt wird. Gleichwohl läßt sich jedoch im Hinblick auf die allgemei-
ne Effektivität einer Intervention unter Berücksichtigung dieses Extremfalls eine
wichtige Erkenntnis ableiten: Wenn es – wie zumindest häufig in der Literatur ar-
gumentiert – das Ziel der Zentralbank ist, durch Devisenmarktinterventionen eine

Fehlbewertung des Wechselkurses zu beseitigen, dann wäre das Wechselkursziel
der Zentralbank übertragen auf diesen Modellansatz mit ¯
e = f gegeben. Nur in die-
ser Situation stellt die – über Var(

F|e∗) approximierte – Markteffizienz aber aus

Sicht der Zentralbank das dominierende Kriterium bei der Bewertung der Effekti-
vität der wirtschaftspolitischen Maßnahme Devisenmarktintervention dar. Um die-
ses Ziel der minimalen mittleren Abweichung vom Fundamentalwechselkurs zu er-
reichen, kann die Zentralbank zwar bei einer Geheimhaltung ihres Wechselkursziels
c.p. eine erfolgreichere Interventionsmaßnahme durchführen als bei einer glaubhaf-
ten Veröffentlichung, jedoch nicht automatisch die minimale Var(

F|e∗) erreichen.

Andererseits kann sie völlig unabhängig von ihrer Informationspolitik dieses Ziel
durch eine hinreichend niedrige Gewichtung ihres Wechselkursziels immer realisie-
ren.

D.h., die Erreichung des Wechselkursziels gelingt in diesem Fall genau dann
am besten, wenn die Interventionsstrategie selbst die Verfolgung des Wechselkurs-
ziels nahezu unberücksichtigt läßt, sondern stattdessen fast ausschließlich aus ein-
em Spekulationsmotiv heraus abgeleitet wird. Dieses auf den ersten Blick paradoxe

Ergebnis ist dabei ökonomisch durchaus plausibel, da nicht nur der Gesamtauf-
tragsfluß in Bezug auf die Realisation des Fundamentalwechselkurses informativer
wird, wenn die Verzerrungselemente in der Interventionsstrategie der Zentralbank
tendenziell zurückgedrängt werden, was dem Marketmaker die Preisfindung of-
fensichtlich erleichtert. Darüber hinaus wird auch aus Sicht der Zentralbank ein
mögliches Trade-Off-Problem zwischen Wechselkurszielerreichung und Gewinner-
zielung (bzw. Vermeidung zu hoher Interventionskosten) entschärft. Dies wiederum
stärkt – zumindest im Rahmen des Modells von Vitale (1999) – aber gleichzeitig
auch die Glaubwürdigkeit der gesamten Interventionspolitik der Zentralbank zu-
mindest in Richtung der Fundamentalwertorientierung, denn die Gewinnerzielung
ist per se immer an der Beobachtung des Fundamentalwechselkurses orientiert.

Eine daraus ableitbare Schlußfolgerung ist, daß eine Zentralbank mit dem Ziel
der Wechselkurstabilisierung in Richtung Fundamentalwechselkurs durch ihre De-
visenmarktoperationen Geld verdient. Diese Prämisse deckt sich mit den Ergeb-
nissen verschiedener Studien, daß im Zuge der gemeinsamen Devisenmarktopera-
tionen von Seiten der G5-Länder im Rahmen des Plaza-Abkommens 1985 signifi-
kante Gewinne aus den Interventionsmaßnahmen auf Seiten der Zentralbanken zu
verzeichnen waren. Entgegen der von Vitale (1999) selbst vorgetragenen Interpre-
tation war in dieser Situation das Wechselkursziel der Zentralbanken klar definiert,
nämlich eine Abwertung des US-Dollar-Wechselkurses (aus Sicht der anderen vier

Länder) in Richtung der KKP, also des Fundamentalwertes. Vitale (1999) argumen-

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

171
tiert dagegen, daß es keine verbindlichen Wechselkursziele gegeben hätte und es
sich daher um eine geheime Intervention gehandelt habe. Diese Interpretation ist
allenfalls im Kontext des Gesamtpapiers zu verstehen, in dem er sich in Anleh-
nung an ein früheres Papier von Bhattacharya und Weller (1997) hauptsächlich
mit dieser Frage der Geheimhaltung von Interventionszielen auseinandersetzt.34

Die Tatsache, daß in Folge der Interventionstätigkeit eine rasche Annäherung des

Wechselkurses an den kaufkraftparitätischen Kurs (insbesondere im dominieren-
den US-Dollar/DM-Segment) erfolgt ist, läßt in Verbindung mit der beobachteten

Gewinnakkumulation aus der Interventionstätigkeit vor dem Hintergrund der Mo-
dellarithmetik vielmehr vermuten, daß zumindest in dieser Phase erhöhter Devisen-
marktinterventionstätigkeit der Gewichtungsfaktor q klein gewesen ist und deshalb
die Interventionen ein in jeder Hinsicht hohes Maß an Effektivität aufgewiesen ha-
ben.35 Die Logik hinter dieser Interpretation liegt darin, daß der Signalling-Effekt
einer Devisenmarktintervention seine größte Wirkung entfaltet, wenn das entspre-
chende Signal innerhalb der Interventionsstrategie eindeutig kommuniziert wird. Da
gleichzeitig der überzeugendste Anreiz in der Ökonomie die Erzielung von Profiten
darstellt, erscheint zumindest nicht ausgeschlossen, daß auch eine Zentralbank ihre
eigentliche Zielsetzung am glaubwürdigsten an den Markt weitergeben kann, indem
sie gemäß dieser Prämisse handelt.36

Das entscheidende Problem in der Praxis ist jedoch, daß der Parameter q nicht
unbedingt einen diskretionären Parameter für die jeweilige Zentralbank darstellt
und im Übrigen auch bei Vitale (1999) nicht als solcher definiert wird.37 Verge-
genwärtigt man sich nochmal die Implementierung von q in der Objektfunktion,
dann wird deutlich, daß der Gewichtungsfaktor von den allgemeinen wirtschaftspo-
litischen Zielen einer Zentralbank abhängt, die wiederum sehr wahrscheinlich mit
dem zugehörigen Wechselkursziel korreliert sein werden. Obwohl grundsätzlich so-
wohl Inflations- als auch Konjunkturziele über ein Wechselkurstargeting erreicht
werden könnten, wird Letzteres zumindest im Zusammenhang mit sterilisierten De-
visenmarktinterventionen eindeutig im Vordergrund stehen. Dies setzt allerdings
voraus, daß eine Zentralbank einen expliziten Auftrag zur konjunkturellen Stabi-
lisierung z.B. über eine entsprechende Vorgabe etwa in ihrer Verfassung besitzt, wie
dies u.a. für die Fed gilt. Zudem verlangt die Logik des Modells, daß eine wohl-
fahrtsrelevante negative Sanktionierung für die Zentralbank bei Verfehlung dieses

34 Auch von Bhattacharya und Weller (1997) wird der Signalling-Kanal einer Devisenmarktin-
tervention im Rahmen eines Mikrostrukturansatzes untersucht, wobei für die Zentralbank eine
vergleichbare Objektfunktion wie in (5.1) unterstellt wird. Allerdings basiert deren Modell auf
einer Variante des Rational-Expectations-Ansatzes, nicht des Kyle-Modells. Eines der Ergebnisse
von Bhattacharya und Weller (1997) besagt, daß eine Geheimhaltung des Wechselkursziels unter
bestimmten Umständen effizient sein kann, während Vitale (1999) eine allgemeine Überlegenheit
der Geheimhaltungsstrategie ableitet.

35 Wie bereits an anderer Stelle erläutert, wurden die vielversprechendsten empirischen Untersu-
chungen zur Wirksamkeit von Devisenmarktinterventionen über die klassischen Wirkungskanäle
unter Berücksichtigung der Daten in diesem Zeitraum durchgeführt.

36 Das Phänomen der pekuniären Untermauerung einer wirtschaftspolitischen Ankündigung wird
gerne auch als Praxis des Putting the Money to where your Mouth is“ bezeichnet.

”

37 Der Parameter wird als Konstante außerhalb des Modellrahmens festgelegt.

172

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Konjunkturauftrags erfolgt.38 Mit anderen Worten wird in der Realität die Aus-
prägung von q nicht unabhängig von der Ausprägung des Wechselkursziels ¯
e sein
und zwar dahingehend, daß ein Wechselkursziel, das sich vom Fundamentalwert
unterscheidet, also ¯
e = f , tendenziell mit einem hohen Gewichtungsfaktor q ein-
hergehen wird, da dann die Verfehlung des unterliegenden wirtschaftspolitischen

Gesamtziels der Interventionsmaßnahme zu signifikanten Wohlfahrtsverlusten über
die Sanktionsmechanismen führen wird. Versucht die Zentralbank dagegen wie in

Folge des Plaza-Abkommens, sterilisierte Devisenmarktinterventionen als von ih-
ren wirtschaftspolitischen Zielen unabhängiges Instrument zur Bekämpfung ein-
er fundamentalen Fehlbewertung des nominalen Wechselkurses zu nutzen, dann
muß sie keine negativen Sanktionen aus der Verfehlung dieses Ziels fürchten, so
daß ihr Gewichtungsfaktor tatsächlich gegen Null streben dürfte. Dies ist insbeson-
dere in einer Situation plausibel, in der die betreffende Zentralbank ausdrücklich
nur zur Preisniveaustabilisierung verpflichtet ist, so daß bei sterilisierten Devisen-
marktinterventionen keine anderen wirtschaftspolitisch zu sanktionierenden Zie-
le in der Interventionsstrategie berücksichtigt werden müssen. Vor diesem Hin-
tergrund kann z.B. für die Interventionstätigkeiten der Bundesbank im Zuge des

Plaza-Abkommens unterstellt werden, daß die auch von Vitale (1999) konstatierte,
hohe Effektivität der Devisenmarktoperationen (im Hinblick auf beide Effizienz-
definitionen) zumindest bei Gültigkeit des Vitale-Modells ausschließlich auf deren
niedrigen Gewichtungsfaktor q zurückzuführen sind und nicht etwa auf die evtl.

Geheimhaltung des Wechselkursziels. Im Gegensatz dazu können z.B. die Inter-
ventionstätigkeit in Japan in den Jahren 2003-04 im Yen/US-Dollar-Markt sowie
die Interventionen der SNB im Euro/CHF-Markt im Zeitraum von 2009 bis 2010
als Beispiele für Devisenmarktinterventionen angeführt werden, die nicht mit der

Prämisse einer Misalignmentbekämpfung durchgeführt worden sind, sondern vor
dem Hintergrund der Erreichung eines geheimen Wechselkursziels.

Die Tatsache, daß die SNB gemäß ihres Geschäftsberichts alleine im Jahr 2010
in Folge der Euroankäufe im Rahmen dieser Interventionstätigkeit einen Bewer-
tungsverlust ihrer Währungsreserven aufgrund von Wechselkursveränderungen in

Höhe von 32,7 Milliarden Franken ausweisen mußte, kann als Beleg dafür angese-
hen werden, daß die Interventionsmaßnahmen mit erheblichen (kurzfristigen) Ko-
sten einhergingen.39 In Anbetracht derartiger direkter Kosten erscheint es daher na-
heliegend, die Interventionsmaßnahmen der SNB in diesem Falle als ineffizient (im

Sinne der klassischen Definition aus Kapitel Zwei) zu bewerten. Tatsächlich kann
aber vor dem Hintergrund des Vitale-Modells hierüber nur eine belastbare Aussage
getroffen werden, wenn das genaue Wechselkursziel sowie dessen Bedeutung an-

38 Eine solche Sanktionierung könnte z.B. über die Verteilung von Mitteln und/oder der Entzie-
hung von Entscheidungsbefugnissen für die Zentralbank durch eine Kontrollinstanz sein, wobei
diese zwar parlamentarisch legitimiert aber grundsätzlich auch unabhängig von Regierungsinstan-
zen sein kann, wie in Deutschland z.B. das BVerfG.

39 Bereits im Jahr 2009, zu Beginn der vermehrten Interventionsmaßnahmen, wies der zugehörige

Abschlußbericht einen wechselkursbedingten Bewertungsverlust bei den Devisenreserven von al-
lerdings moderaten 1,8 Mrd. Franken aus. Zwischen 2008 und 2010 stiegen dabei die in Euro
gehaltenen Währungsreserven von 23 Milliarden auf knapp 112 Mrd. Franken an. Vgl. (SNB,

2012a).

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

173

1.7000

1.6000

1.5000

1.4000

1.3000

1.2000

1.1000

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

CHF/EUR-WK

KKP-Kurs auf Basisjahr

: 1999

Abb. 5.1 Wechselkursentwicklung CHF/EUR-Wechselkurs im Vergleich zum KKP-Kurs ab Janu-
ar 2005
hand des Gewichtungsfaktors q bekannt wären. Fest steht jedoch, daß zumindest
zu Beginn der Interventionsmaßnahmen im Jahr 2009 die SNB zugunsten des Euro
intervenierte, obwohl dieser in Bezug auf den durch die KKP definierten Funda-
mentalwechselkurs noch überbewertet war, was zumindest gemäß der Vorstellung
im Vitale-Modell eine Erklärung für die Interventionsverluste darstellt. Dies läßt
den Schluß zu, daß die Interventionsmaßnahmen zur Unterstützung der Wettbe-
werbsfähigkeit der export-orientierten Schweizer Wirtschaft dienten, also im We-
sentlichen gesamtoutputfördernd wirken sollten.

Obwohl die SNB in erster Linie der Sicherung der Geldwertstabilität verpflich-
tet ist, muß sie gemäß des Schweizer Notenbankgesetzes auch der konjunkturellen

Entwicklung in ihrer geldpolitischen Strategie Rechnung tragen. In ihren Richtli-
nien wird hierzu die Durchführung von Devisenmarktinterventionen zur Beeinflus-
sung des CHF-Wechselkurses als zusätzliches geldpolitisches Instrument explizit
definiert, so daß die Verfolgung eines konjunkturpolitisch motivierten Wechsel-
kursziels ebenso plausibel erscheint, wie eine mögliche Sanktionierung bei einer

Verfehlung dieser Vorgabe. Falls die SNB sterilisierte Devisenmarktinterventionen
als unabhängiges geldpolitisches Instrument zur Erreichung ihrer konjunkturpoliti-
schen Ziele nutzt, dann bedeutet dies aber übertragen auf das Vitale-Modell, daß bei
der Ableitung der optimalen Interventionsstrategie das Wechselkursziel gegenüber
dem Spekulationsargument dominant gewesen ist, was gleichbedeutend mit q → ∞
wäre. Gleichzeitig kann aus dem tatsächlichen Verhalten der Zentralbank geschlos-

174

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
sen werden, daß für das Wechselkursziel ¯
e > f galt, also zumindest in diesem

Zeitraum eine Unterbewertung des CHF anvisiert wurde und gleichzeitig die Wirt-
schaftssubjekte auch eine solche Unterbewertungspolitik grundsätzlich erwarteten,
also ¯
e 0 > e 0 galt.40 Akzeptiert man diese Argumentation, dann kann vor dem Hinter-
grund der tatsächlichen Wechselkursentwicklung die Interventionspolitik der SNB
als völliger Fehlschlag bezeichnet werden, da der CHF gegenüber dem Euro trotz
der Intervention bis Ende 2010 massiv aufwertete, wie Abbildung 5.1 zeigt.41 Diese

Entwicklung setzte sich bis September 2012 bis weit unterhalb des kaufkraftpa-
ritätischen Wechselkurses fort, wobei der CHF bereits seit etwa Mitte 2010 ggü.

dem Euro real überbewertet war. Somit verbuchte die SNB nicht nur erhebliche

Interventionskosten, sondern verfehlte auch komplett ihr Wechselkursziel, was mit
starken Wohlfahrtsverlusten für die Zentralbank einhergegangen ist.42

Auch wenn die Entwicklung des CHF/Euro-Wechselkurses (zumindest ab 2010)

im Kontext der sich zu diesem Zeitpunkt zuspitzenden europäischen Staatsschulden-
krise und den damit verbundenen Kapitalexporten in vermeintlich sichere Länder
wie die Schweiz zu sehen ist, so kann doch das offenkundige Versagen der Interven-
tionspolitik der SNB in dieser Zeit gerade im Vergleich zur erfolgreichen Interventi-
onspolitik der Bundesbank im Jahre 1985 sehr wohl durch die modelltheoretischen

Ergebnisse des Vitale-Modells erklärt werden. So impliziert das Vitale-Modell bei
den angenommenen Parameterkonstellationen, daß die Zentralbank in der Tat einen

Nettoankauf der Fremdwährung, also x∗ > 0 gemäß Gleichung (5.9) tätigt, obwohl
die heimische Währung unterbewertet ist und somit durch den Ankauf Spekulati-
onsverluste zu erwarten sind, wenn gleichzeitig von Seiten des Marketmakers eine
allgemeine Unterbewertungsstrategie der Zentralbank erwartet wird, also ¯
e 0 > e 0
und das Wechselkursziel hinreichend Gewicht in der Nutzenfunktion besitzt, q al-
so hinreichend groß ist.43 Der Informationsgehalt der Intervention in Bezug auf
die Fundamentalwertentwicklung wird jedoch im Vergleich zur Situation bei der

Misalignmentbekämpfung durch die optimale Interventionsstrategie bei Verfolgung
eines Wechselkursziels erheblich reduziert. So konvergiert Var(

F|e∗) für q → ∞
zu σ 2, so daß (fast) nichts von der privaten Information bezüglich der Realisati-
f
on des Fundamentalwechselkurses in die tatsächliche Preissetzung einfließt. Dies
impliziert jedoch, daß in dieser Situation der Signalling-Effekt einer Devisenmarkt-
intervention nicht mehr existent ist, da die Intervention keine für den Marketmaker

40 Die grundsätzliche Erwartung der Wirtschaftssubjekte, ein Wechselkursziel über dem Funda-
mentalwert anzunehmen, kann insofern als plausibel angesehen werden, da der Zentralbank zur

Geldwertstabilisierung effizientere geldpolitische Instrumente zur Verfügung stehen.

41 Die Berechnung des KKP-Kurses erfolgte auf Grundlage der CPI-Indizes-Entwicklung für den

Euroraum und die Schweiz sowie dem nominalen Kassawechselkurs in Preisnotierung aus Schwei-
zer Sicht mit Daten von Ecowin.

42 Offensichtlich führte dieses Ergebnis zu einer Neubewertung der Interventionspolitik bei der

SNB, da zumindest zu Beginn des Jahres 2011 keine signifikanten Fremdwährungsankäufe in der

Zentralbankbilanz mehr zu verzeichnen waren.

43 Da der Koeffizient γ = 2 q ist, dominiert dieser Teil der Interventionsstrategie die Gesamtnachfrage für q → ∞. Obwohl dieser Effekt vom Marketmaker aus dem Gesamtauftragsfluß herauszufiltern
ist, wird dann x∗ > 0 sein, also von Seiten der Zentralbank ausländische Währung unabhängig von f oder ¯
e angekauft werden.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

175
relevante Information enthält, wodurch λ → 0 geht. Dies bedeutet im Umkehrschluß
jedoch nicht automatisch, daß eine Devisenmarktintervention mit der Prämisse ein-
er Erreichung bzw. Aufrechterhaltung einer künstlichen Unterbewertung der heimi-
schen Währung grundsätzlich ineffizient aus Sicht der Zentralbank ist, denn die In-
terventionsstrategie folgt bekanntlich einem Nutzenmaximierungskalkül, stellt also
die bestmögliche Lösung aus Sicht der Zentralbank für eine gegebene Parameter-
konstellation dar. So kann zumindest zu Beginn der SNB-Interventionsmaßnahmen
im Jahr 2009 die Interventionsstrategie aus Sicht der Notenbank durchaus als Er-
folg gewertet worden sein, da sich der Wechselkurs in diesem Zeitraum nur unwe-
sentlich geändert hat, was gleichbedeutend mit einer Aufrechterhaltung der realen

Unterbewertung des CHF ggü. dem Euro war. Zudem werden im Modell die Spe-
kulationsverluste über die Differenz zwischen dem Fundamentalwert f und dem
tatsächlichen Wechselkurs e∗ definiert. In der Realität stellt jedoch die Gewinn-
und Verlustrechnung in der Zentralbankbilanz die relevante Zielgröße dar, an der
die Spekulationskosten der Interventionsstrategie gemessen werden. Diese orien-
tiert sich aber im Gegensatz zu der Modellannahme an der Differenz zwischen dem

Transaktionswechselkurs e∗ und dem Wechselkurs zum jeweiligen Bilanzstichtag.

Solange also der Wechselkurs nur geringfügigen Schwankungen unterliegt, wer-
den sich somit auch die Interventionskosten in Grenzen halten.44 Insofern wurde
erst durch die Verwerfungen am Devisenmarkt in Folge der sog. Eurokrise“ die

”

Interventionspolitik der SNB maßgeblich erschwert. Interessanterweise gelang es
der SNB aber im weiteren Verlauf ihrer Interventionsbemühungen auch nicht mehr,
eine Umkehr der Wechselkursentwicklung herbeizuführen, obwohl der CHF/Euro-

Wechselkurs ab Mitte 2010 sogar unter den kaufkraftparitätischen Kurs rutschte
und somit die Interventionsbemühungen in dieser Phase prinzipiell stabilisierend in

Richtung des Fundamentalwertes gewirkt hätten.

Insgesamt gerät man jedoch spätestens an dieser Stelle an die durch den Mo-
dellrahmen vorgegebenen Grenzen der wirtschaftspolitischen Analyse von Devisen-
marktinterventionen. Streng genommen beschränkt sich die Interaktion zwischen

Zentralbank und Devisenhändler auf den Moment der eigentlichen Intervention,
umfaßt also optimistisch formuliert einen Zeitraum von einem Handelstag. Selbst
wenn man diesen - unter großzügigster Auslegung der modellinhärenten Spielstruk-
tur - auf eine Interventionsperiode ausweitet, wodurch sich der Zeitraum auf ein
paar Tage erstreckte, erfordert eine sinnvolle Analyse der Wirksamkeit der Inter-
ventionspolitik wie z.B. die der SNB in den Jahren 2009 und 2010 eine dynami-
sche Betrachtungsweise, die im Rahmen dieses Modellansatzes konzeptionell nicht
geleistet werden kann. In diesem Zusammenhang kann auch die bereits angedeu-
tete potentielle Erweiterung des Modells über ein wiederholtes Spiel mit diskreten

Zeitabständen gemäß der im dritten Kapitel vorgestellten Vorgehensweise im Ori-
ginalpapier von Kyle (1985) als nicht hinreichend betrachtet werden, da dies eine
permanente Durchführung von Interventionsmaßnahmen implizieren würde und so-
mit den Gegebenheiten auch von zusammenhängenden Interventionsmaßnahmen in
der Realität widerspräche. Das Problem hierbei liegt darin, daß im Modell zu je-

44 Dies erklärt auch den verhältnismäßig geringen, ausgewiesenen Spekulationsverlust der SNB
im Jahr 2009, da hier die Aufwertung des CHF noch moderat gewesen ist.

176

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
dem Zeitpunkt die Zentralbank als Akteur am Devisenmarkt auftreten muß, also
jeden Tag Devisenmarktinterventionen gemäß ihrer optimalen intertemporalen In-
terventionsstrategie durchführen wird, damit die Informationsstruktur in einem wie-
derholten Vitale-Modell konsistent mit den Modellannahmen ist. Demgegenüber
finden, auch im Rahmen größerer Devisenmarktinterventionsbemühungen der mei-
sten Zentralbanken, Devisenmarktinterventionen grundsätzlich sporadisch statt, so
daß zwischen den einzelnen Interventionsoperationen teilweise mehrere Handels-
tage ohne Devisenankäufe bzw. -verkäufe liegen, was anhand der veröffentlichten
tatsächlichen Interventionsdaten für nahezu alle Zentralbanken eindeutig dokumen-
tiert ist. Diese Pausen“ zwischen den einzelnen Interventionsrunden sind aber nicht

”

mit den Prämissen des Modells vereinbar, da eine wesentliche Voraussetzung für das

Funktionieren der Preisdynamik im Kyle-Modell der konstante Input privater In-
formation bezüglich des Fundamentalwechselkurses über den Gesamtauftragsfluß
darstellt, welcher aber eine aktive Beteiligung des einzigen informierten Händlers -
nämlich der Zentralbank - zu jedem Zeitpunkt zwingend erforderlich macht.

Abgesehen von der zeitlichen Restriktion des Modellrahmens ergeben sich auch
aus institutioneller Sicht Einschränkungen, die eine Bewertung der Interventions-
politik sowohl theoretisch als auch empirisch erschweren. Unter Berücksichtigung
der im vorangegangenen Kapitel erläuterten Gegebenheiten in der Praxis des Devi-
senhandels vermag das Modell allenfalls einen Teil des komplexen dezentralisierten

Devisenhandels abzubilden und zwar den brokergestützten Interdealer-Handel. Da-
her sind die theoretisch abgeleiteten Implikationen auf die Wechselkursentwicklung
prinzipiell auf dieses Marktsegment beschränkt. D.h., die mögliche Informations-
wirkung des Auftragsflusses über den Signalling-Kanal betrifft lediglich den jewei-
ligen Broker als Marketmaker in diesem speziellen System. In der Praxis wird die

Zentralbank zudem üblicherweise nicht direkt als Händler in einem exklusiv für De-
visenhändler zugänglichen und gesamtumsatztechnisch relevanten Brokermarkt wie
z.B. dem EBS-System auftreten, sondern vielmehr über einen Devisenhändler einer

(zumindest national bedeutenden) Geschäftsbank und unter der Prämisse, daß dieser
den entsprechenden Auftrag über ein Interdealer-Brokersystem weitergibt (Neely,

2000b). Die Zielsetzung einer Zentralbank bei der Verfolgung eines Wechselkurs-
ziels kann aber nicht darin liegen, lediglich einen kurzfristigen Effekt auf den Wech-
selkurs in einem bestimmten Teilsegment des Devisenhandels zu erzielen, sondern
eine Beeinflussung des Wechselkurses auf der Ebene des Gesamtmarktes anzustre-
ben.

Hierfür ist wiederum von entscheidender Bedeutung, inwieweit sich der durch
die Intervention ausgelöste Wechselkursimpuls im brokergestützten Interdealer-

Markt auf die anderen Handelsplattformen im internationalen Devisenhandel nie-
derschlägt und wie stark eine globale Beeinflussung der Erwartungsbildung auf der
einen und der damit verbunden Wechselkursbeeinflussung auf der anderen Seite
ausfällt. Auf diese Problematik kann jedoch im Rahmen des Vitale-Modells kei-
ne Antwort gegeben werden, da dies eine Kombination aus verschiedenen markt-

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

177
mikrostrukturellen Ansätzen verlangt, um den jeweiligen Interaktionsbedingungen
gerecht zu werden.45

5.1.1.2 Empirische Überprüfung

Die angeführten Aspekte lassen erkennen, daß eine empirische Überprüfung der

Wirksamkeit des Signalling-Kanals auch im Rahmen dieses mikrostrukturellen An-
satzes ausgesprochen schwierig wird. D.h., ähnlich wie auch bei den in Kapitel Drei
erwähnten empirischen Studien zur Überprüfung des Signalling-Kanals auf ma-
kroökonomischer Basis, findet auch im Kontext des Mikrostrukturansatz in erster

Linie eine Überprüfung der grundsätzlichen Wirksamkeit von Devisenmarktinter-
ventionen auf die Wechselkursentwicklung statt. Insofern erfolgt erneut lediglich
eine indirekte Überprüfung der Wirkung des Signalling-Kanals, indem eine evtl.

empirisch abgeleitete Beziehung zwischen Wechselkursentwicklung und Devisen-
marktintervention auf diesen Kanal zurückgeführt wird.46

Die in dieser Hinsicht unternommenen Versuche beruhen im Wesentlichen auf

Ansätzen, die im Rahmen von Ereignisstudien untersuchen, ob infolge einer In-
tervention eine systematische Veränderung der Wechselkursentwicklung zu beob-
achten war. Dabei kann zwischen Untersuchungen auf Basis von Intratagesdaten
und solchen mit einem Zeithorizont von mehreren Tagen unterschieden werden.

Zu den bekanntesten Studien der erstgenannten Klasse zählt dabei u.a. Dominguez

(2003). Die oben bereits erwähnte grundsätzliche Problematik im Zusammenhang
mit derartigen Studien auf Intratagesbasis besteht darin, daß dieses Verfahren kei-
ne Rückschlüsse zuläßt, ob eine evtl. signifikante Beeinflussung des Wechselkur-
ses im Zusammenhang mit der Beeinflussung der allgemeinen Erwartungsbildung
z.B. über den Fundamentalwechselkurs steht, wie es der Signalling-Kanal sugge-
riert, oder aber diese Beeinflussung lediglich auf die Liquiditätswirkung der In-
tervention zurückzuführen ist. Letzteres kann über den beschriebenen Hot-Potato-

Effekt beim Ausgleich der Nettopositionen der Devisenhändler innerhalb eines

Handelstages eine persistente Wirkung auf den Wechselkurs haben, die aber über
das Ende des Handelstages hinaus keine Rolle mehr spielt. Derartige Wirkungen
einer Devisenmarktintervention können somit fälschlicherweise im Rahmen einer
solchen Eventstudie auf Intratagesbasis als Signalling-Effekt interpretiert werden.

Daher können die Ergebnisse solcher Studien zur Überprüfung eines möglichen

Signalling-Effektes oder anderer Wirkungskanäle von Devisenmarktinterventionen

- trotz ihrer augenscheinlichen Popularität in der Literatur - als konzeptionell völlig

45 Wünschenswert wäre in diesem Zusammenhang ein Modellansatz, bei dem die Rückwirkung der

Beeinflussung des Gesamtauftragsflusses infolge der Intervention und eine evtl. damit verbundene

Preisanpassung auf dem Interdealer-Broker-Markt auf andere Marktsegmente des Devisenhandels
wie z.B. den direkten Interdealer-Handel wirkt und dadurch eine Beeinflussung der Erwartungs-
bildung auch auf andere Handelsplattformen zu beobachten sein wird. Zu den Schwierigkeiten
hierbei sei auf die Ausführungen in Kapitel Vier verwiesen.

46 Nichtsdestotrotz wird in vielen Studien explizit von einer Überprüfung des Signalling-Kanals
gesprochen.

178

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
unbrauchbar angesehen werden. Eine zweite Klasse von Ereignisstudien ist in die-
ser Hinsicht ein wenig optimistischer zu beurteilen, da über die mehrtägige Betrach-
tungsweise eine Wechselkursbeeinflussung nicht an der reinen Liquiditätswirkung
festgemacht werden kann. Zudem werden in diesen Ansätzen typischerweise Da-
tensätze herangezogen, die einen repräsentativen Wechselkurs, wie z.B. den Kassa-
kurs in London um 18:00:00 GMT, enthalten, was mit der Prämisse eines allgemei-
nen Wechselkursziels für die Zentralbank deutlich besser vereinbar ist.47

Nichtsdestotrotz besitzen solche Studien wie z.B. von Fatum und Hutchison

(2003) den Nachteil, daß aufgrund der notwendigen Festlegung eines auf wenige

(meist 10-15) Tage beschränkten Ereignisfensters immer noch ein verhältnismäßig
geringer Zeithorizont betrachtet wird, der zudem einer gewissen Willkür bei des-
sen Festlegung unterliegt.48 Insofern ist die bei der Definition der Effektivität einer

Devisenmarktintervention verlangte und auch im Hinblick auf die Plausibilität ei-
nes Wechselkursziels im Allgemeinen vorausgesetzte Persistenz der Wirkung der

Interventionsmaßnahme(n) auf den Wechselkurs im Rahmen einer derartigen empi-
rischen Analyse kaum bzw. gar nicht nachzuweisen.

Eine alternative Methode zum (indirekten) Nachweis eines Signalling-Effektes
von Devisenmarktinterventionen stellt demgegenüber eine Überprüfung der unmit-
telbaren Wirkung nicht auf den (Kassa-)Wechselkurs, sondern auf dessen Termin-
kurs dar. Der Vorteil einer derartigen Spezifikation besteht darin, daß der Terminkurs
zum einen theoretisch von der Erwartungsbildung der Wirtschaftssubjekte direkt
beeinflußt werden sollte. Dies läßt sich z.B. aus der Gegenüberstellung von Ter-
minwechselkurs und erwartetem Wechselkurs gemäß der gedeckten und ungedeck-
ten Zinsparität ableiten.49 In diesem Zusammenhang kann der Terminwechselkurs
als Indikator für die Markterwartungen bezüglich der zukünftigen Wechselkursent-
wicklung aufgefaßt werden. Unter der Prämisse, daß die modifizierte Signalling-

Hypothese von Vitale korrekt ist, sollte sich daher eine Intervention auch auf die

Entwicklung des Terminwechselkurses auswirken. Zum anderen liegt der inhärente

Zeithorizont bei der Betrachtung des Terminwechselkurses je nach Segment bei
mehreren Monaten bis hin zu mehreren Jahren und ist somit sehr viel eher mit
der Annahme einer persistenten Wirksamkeit der Intervention zu vereinbaren als

Ereignisstudien auf Basis von Kassawechselkursen, die typischerweise nicht über
ein 15-Tagesfenster hinausgehen (und bei solchen für Eventstudien ziemlich großen

Zeitfenstern zumeist auch keinen signifikanten Zusammenhang mehr finden).

Im Folgenden soll daher eine (indirekte) empirische Überprüfung des Signalling-

Kanals auf Grundlage des Vitale-Modells über die Betrachtung einer Ereignisstu-
die auf Basis des Terminwechselkurses für die Interventionen der Bundesbank, der

47 Die Konzentration auf eine brokergestützte Interdealer-Plattform ist allein schon deswegen pro-
blematisch, da Zentralbanken üblicherweise mehrere Händler bei einer Intervention beauftragen,
die wiederum diese Positionen auch in unterschiedlichen Plattformen sowohl im direkten als auch
im brokergestützten Interdealer-Handel anbieten können.

48 Zu den grundsätzlichen Vorgehensweisen und auch den Problemen bei der Verwendung von

Eventstudien im Zusammenhang mit Devisenmarktinterventionen sei auf Neely (2005) verwiesen.

49 Über die Zinsparitätentheorie läßt sich ableiten, daß der Terminwechselkurs im Falle der ge-
deckten Zinsparität durch den erwarteten Wechselkurs in der ungedeckten Zinsparität ersetzt wird.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

179

Fed sowie des für Devisenmarktinterventionen in Japan zuständigen MoF erfol-
gen. Hierzu werden auf Basis der tatsächlichen Interventionsdaten für die betref-
fenden wirtschaftspolitischen Entscheidungsträger die Auswirkungen der jeweils
als Event definierten Interventionsmaßnahme auf den Terminwechselkurs analy-
siert. Wie oben erwähnt, existieren eine Reihe von Ereignisstudien zur Überprüfung
der Wirksamkeit von Devisenmarktinterventionen im Allgemeinen wie der Unter-
suchung des Signalling-Kanals im Speziellen, die allerdings ausnahmslos auf Ba-
sis von Intratages- bzw. Tagesdaten zum Kassawechselkurs durchgeführt wurden.

Die grundsätzliche Idee einer derartigen Ereignisstudie besteht darin, eine stati-
stisch signifikante, zielgerichtete Beeinflussung des (Kassa-)Wechselkurses einer

Intervention zuzurechnen. Das Problem bei der Überprüfung einer solchen Bezie-
hung besteht jedoch darin, daß aufgrund der sporadischen Interventionstätigkeit kei-
ne durchgängigen Zeitreihen existieren. In einer klassischen (linearen) Regressi-
onsschätzung wird dieser Problematik über die Definition einer Dummyvariablen
begegnet, die den Wert eins im Zeitablauf genau dann annimmt, wenn eine ent-
sprechende Beobachtung, also z.B. eine Intervention, auftritt und den Wert Null
in allen anderen Fällen um somit eine separate Betrachtung dieser Zeitpunkte
zu ermöglichen. Insofern kann der Effekt einer Devisenmarktintervention in ein-
em linearen Regressionsmodell über eine Interventionsdummyvariable It theore-
tisch überprüft werden, wobei It = 1 gilt, wenn zum Zeitpunkt t eine Intervention

(evtl. auch in eine bestimmte Richtung) durchgeführt wurde. Als abhängige Varia-
ble wird dabei typischerweise die Logrendite des nominalen Kassawechselkurses
ln( et) − ln( et− 1) = Δ et auf der linken Seite der Regressionsgleichung untersucht.

Eine idealtypische Regressionsgleichung zur Analyse der Wirksamkeit von Devi-
senmarktinterventionen auf den Wechselkurs entspricht damit folgender Struktur:

k

Δet = α + βIt + ∑ γixi,t + εt

(5.28)

i=1

Dabei bezeichnet ∑ k γ
i=1 ixi,t sämtliche andere, erklärende Variablen der Log-
rendite des Wechselkurses und εt den Störterm der Regression. Eine Interventions-
maßnahme ist demzufolge genau dann effektiv, wenn in dieser Spezifikation der

Parameter β signifikant verschieden von Null (und ggf. zusätzlich mit dem richti-
gen Vorzeichen) geschätzt wird. Das Problem in diesem allgemeinen Regressions-
modell nach Gleichung (5.28) besteht jedoch darin, geeignete Regressoren xi zu
finden, die die Wechselkursentwicklung außerhalb der Interventionsperioden (also
bei It = 0) erklären. Auf Basis eines makroökonomischen Wechselkursmodells bie-
ten sich hierzu zwar potentiell makroökonomische Fundamentalfaktoren wie z.B.

Geldmengen- und Zinsdaten an, jedoch sind diese Daten in der Regel nicht auf der-
selben zeitlichen Ebene verfügbar wie Wechselkurs- und Interventionsdaten und ab-
gesehen davon aufgrund der im dritten Kapitel ausgiebig thematisierten, konzeptio-
nellen Probleme dieser Modellansätze auch theoretisch denkbar ungeeignet, um die
allgemeine Wechselkurserklärung zu erfassen. Eine Berücksichtigung von Varia-
blen der mikrostrukturellen Modellierung der Wechselkursentwicklung wiederum
scheitert in der Regel an der Verfügbarkeit insbesondere von Auftragsflussdaten.

180

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Darüber hinaus fallen auch hier häufig die zeitliche Dimension der Auftragsfluß-,
der Wechselkurs- und der Interventionsdaten auseinander.50

Um diese Problematik zu umgehen wird daher im Rahmen von Ereignisstudien
zu Devisenmarktinterventionen lediglich auf die Schätzung der Beziehung zwischen

Δet und It unter Vernachlässigung anderer Einflüsse auf den Wechselkurs abgestellt,
wie u.a. in Humpage (2000) und Fatum und Hutchison (2003). Um ein solches Vor-
gehen ökonomisch zu rechtfertigen und gleichzeitig auch eine ökonometrisch be-
lastbare Schätzung des Zusammenhangs zu gewährleisten, bedarf es dazu aber ein-
er Abkehr von der klassischen Regressionsschätzung.51 Stattdessen wird, ausgehend
vom Zeitpunkt t des jeweiligen Interventionsevents auf die Veränderung der Logren-
dite unmittelbar nach (und ggf. auch unmittelbar vor) diesem Zeitpunkt abgestellt,
um den postulierten Zusammenhang zu überprüfen. Die Idee hierbei ist es, eine-
systematische, also nicht zufällige (und zielgerichtete) Veränderung der Logrendite
des Wechselkurses in Folge einer Interventionsmaßnahme zu identifizieren. Grund-
voraussetzung hierfür ist jedoch die Festlegung eines Zeitfensters sowohl im Hin-
blick auf die Definition der Periode t des Ereignisses selbst, als auch des Zeitraums
der Beeinflussung infolge (bzw. auch im Vorfeld) eines Interventionsevents. Ersteres
ist im Zusammenhang mit Devisenmarktinterventionen deswegen problematisch, da

Interventionsmaßnahmen oftmals über mehrere Tage oder sogar Wochen erfolgen,
dabei aber die Markteingriffe in unregelmäßigen zeitlichen Abständen durchgeführt
werden. So intervenierten bspw. die Fed und die Bundesbank in Folge des Plaza-

Abkommens ab Ende September 1985 beide im US-Dollar/DM-Segment, jedoch
an unterschiedlichen Tagen und in unterschiedlicher Intensität.52 Um dieses Pro-
blem zu lösen müssen in einer solchen Eventstudie sog. Ereignisfenster definiert
werden, die jeweils den Anfang und das Ende einer Interventionsmaßnahme vor-
geben. Typischerweise orientieren sich diese an einer vorgegebenen Anzahl an Be-
obachtungspunkten, die zwischen den jeweiligen Interventionsdatenpunkten liegen.

So wird von Fatum und Hutchison (2003) (deren Studie auf Tagesdaten basiert)

bspw. ein Eventfenster als solches definiert, in dem zwischen zwei Interventionen
maximal fünfzehn Tage liegen. D.h., ein Eventfenster wird durch den Zeitpunkt der
ersten Interventionsmaßnahme, die mindestens 16 Handelstage nach der zuletzt be-
obachteten Intervention stattfindet und dem letzten Zeitpunkt eines Interventionsta-
ges definiert, der mindestens 16 Tage vor dem nächsten Interventionstag liegt. Dabei
können zwischen den beiden Interventionstagen unterschiedlich viele weitere Inter-

50 Zumindest Interventionsdaten sind in der Regel nur auf Tagesebene verfügbar, während Auf-
tragsflußdaten lediglich aggregiert auf Tagesebene angegeben werden.

51 Eine Regressionsschätzung Δet = α + βIt kann im Rahmen sämtlicher linearer Schätzmodelle ökonometrisch nicht sinnvoll durchgeführt werden, da aufgrund der fehlenden Stetigkeit der Re-gressormatrix auch keine mathematische Optimierung möglich ist.

52 Die Bundesbank intervenierte in größerer Frequenz an mehreren Tagen (bis zu 9 Handelsta-
gen) hintereinander, während die Fed im selben Zeitraum maximal an drei aufeinanderfolgen-
den Handelstagen im Markt aktiv wurde. Die (von den beiden Notenbanken mittlerweile zu For-
schungszwecken veröffentlichten) historischen Daten hierzu sind u.a. auch von Fatum und Hutchi-
son (2003) für ihre Studie herangezogen worden.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

181
ventionen stattfinden, solange keine länger als 15 Handelstage vom vorhergehenden

Interventionstag zurückliegt.53

Im Hinblick auf die Beeinflussung der Logrendite des nominalen Wechselkurses
ist die Definition des Ereignisfensters insofern bedeutsam, als dies den Ausgangs-
zeitpunkt der Analyse der Wirkung der Intervention auf den Wechselkurs markiert.

Prinzipiell stellt sich bei einem Ereignisfenster von mehreren Beobachtungspunk-
ten die Frage, wie die Berechnung der Veränderungsrate des Wechselkurses, also

Δet = ln( et − et− 1 /et− 1) nach der Intervention definiert wird. Dies gilt prinzipiell sowohl für die Bestimmung von et als auch für et− 1. Letztere kann theoretisch z.B.

über die Beobachtung des Wechselkurses zu einem bestimmten Zeitpunkt innerhalb
des Interventionsfensters oder einem Durchschnittswert dieser Beobachtungen über
das gesamte Ereignisfensters erfolgen. Typischerweise wird jedoch in diesem Zu-
sammenhang auf die letzte Beobachtung des Wechselkurses vor dem Beginn des

Interventionsfensters abgestellt.54 In Bezug auf die Wahl von et besteht in diesem

Zusammenhang ebenfalls ein gewisser diskretionärer Spielraum. Hierbei stellt sich
nämlich das Problem, daß eine kurzfristige Betrachtung z.B. mit et, definiert als den

Wechselkurs am nächsten Handelstag, nach dem Interventionsevent (also dem letz-
ten Interventionszeitpunkt) zwar ökonometrisch korrekt wäre, aber die ökonomische

Aussagefähigkeit der Analyse im Hinblick auf die Wirksamkeit der Intervention
durch den extrem kurzen Zeitraum maßgeblich beeinträchtigt wird.

Dieser Problematik wird in der Eventstudien-Literatur in Analogie zu der Festle-
gung von Ereignisfenstern durch die Definition sog. Post-Event-Fenster entgegen-
getreten. Hierbei wird der Zeitraum für die Betrachtung der Veränderung des Wech-
selkurses auf t + i Perioden erweitert. D.h., der Zeitraum, auf dem die Logrendite
im Rahmen einer Eventstudie definiert ist, wird hier sowohl durch die Länge des

Ereignisfensters als auch die Länge des Posteventfensters bestimmt.55 In diesem

Zusammenhang wird das Posteventfenster häufig in unterschiedlichen Spezifikatio-
nen der Ereignisstudie auf bis zu i = 15 Beobachtungszeitpunkten (also z.B. bei

Fatum und Hutchison (2003) der Anzahl der Handelstage nach dem letzten Tag der

Intervention) ausgedehnt. Durch die Ausdehnung des Beobachtungszeitraums der

Wirkung auf die abhängige Variable über die zeitliche Streckung des Post-Event-

Fensters kann damit potentiell aber auf eine (zumindest geringfügig) längerfristige

Wirksamkeit der Interventionsmaßnahme auf den Wechselkurs getestet werden. Der

Nachteil einer zu großen Ausdehnung des Post-Event-Fensters besteht jedoch dar-
in, daß es hierdurch zu potentiellen zeitlichen Überlappungen zwischen Post-Event-

53 Ein Ereignisfenster von 15 Tagen stellt von Fatum und Hutchison (2003) das längst mögliche

Interventionsfenster dar. Die kürzeste Definition eines Eventfensters wird dabei mit zwei Handels-
tagen zwischen den Interventionstagen festgelegt.

54 Dies entspricht dem Vorgehen von Fatum und Hutchison (2003) auf Tagesdaten. von Humpage

(2000), dessen Studie auf Intratagesdaten basiert, wird stattdessen et− 1 an jedem Interventions-handelstag mit dem Kurs um 09:00 EST angegeben, da zu diesem Zeitpunkt die meisten Devi-
senhändler am New-Yorker-Handelsplatz ihren Arbeitstag beginnen.

55 Dies stellt somit einen erheblichen Unterschied zu der zeitlichen Struktur von Logrenditen im

Rahmen einer klassischen Regressionsschätzung dar.

182

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Fenstern und nachfolgenden Event-Fenstern kommen kann.56 Aufgrund der dabei
zu erwartenden Verzerrungen der Ergebnisse der Studie im Hinblick auf die Wirk-
samkeit von Devisenmarktinterventionen besteht ein Anreiz, die Post-Event-Fenster
vom Umfang her möglichst klein zu halten, wodurch sich ein Trade-Off-Problem bei
der Bemessung der Länge des Post-Event-Fensters ergibt.

Aus konzeptioneller Sicht kann jedoch ein deutlich schwerwiegenderes Argu-
ment für eine Minimierung der Länge des Post-Event-Fensters angeführt werden.

Denn selbst wenn ein statistisch signifikanter (intendierter) Effekt auf die Wechsel-
kursentwicklung innerhalb eines (zeitlich beliebig) definierten Post-Event-Fensters
nachgewiesen werden kann, stellt sich die Frage, ob diese Beeinflussung kausal
auf die Intervention oder aber zumindest teilweise auf die im Rahmen der Ereig-
nisstudie völlig vernachlässigten anderen Parameter der Wechselkursentwicklung
zurückzuführen ist. Je weiter somit der Zeitpunkt der Intervention und das Ende des

Post-Event-Fensters auseinanderliegen, umso wahrscheinlicher werden mögliche

Effekte auf die Wechselkursentwicklung nicht durch die Interventionsmaßnahme,
sondern durch andere Faktoren ausgelöst. Um die ökonomische Aussagefähigkeit
der Ereignisstudie daher nicht zu verwässern, erscheint eine zeitlich eng begrenz-
te Definition des Post-Event-Fensters somit methodologisch angebracht zu sein,
was sich jedoch im Hinblick auf die Effizienz-Definition für Devisenmarktinterven-
tionen in Kapitel Zwei nicht mit der dort postulierten Persistenzannahme vereinba-
ren läßt. In Anbetracht dieser Tatsache stellen auch die z.B. bei Fatum und Hutchi-
son (2003) maximal betrachteten 15 Handelstage weder eine wirklich langfristige
noch eine methodologisch angemessene Länge des Posteventfensters dar. Insofern
können die (sehr positiven) Ergebnisse in Bezug auf die Wirksamkeit von Devi-
senmarktinterventionen in dieser Arbeit nicht als Nachweis für eine grundsätzliche

Wirksamkeit bzw. erst recht nicht für die Effektivität von Interventionen im Sinne
der Effizienz-Definition in dieser Arbeit angesehen werden.

Um unter Verwendung der Eventstudien-Methodologie eine zielgerichtete öko-
nometrische Untersuchung der Effektivität von Devisenmarktinterventionen über
den Signalling-Kanal auf Basis eines mikrostrukturellen Modellansatzes durch-
zuführen, bedarf es demzufolge einer Modifikation in der Vorgehensweise. Anstel-
le der Betrachtung des nominalen Wechselkurses als abhängiger Variablen in der

(reduzierten) Regressionsschätzung der Eventstudie soll daher nachfolgend der Ter-
minwechselkurs für das jeweilige Währungspaar betrachtet werden. Im Gegensatz
zum Kassamarkt fallen bei einem Termingeschäft am Devisenmarkt der Zeitpunkt
der Preis- bzw. der Wechselkursfestlegung und der Zeitpunkt der Transaktion (also
dem Tausch der jeweiligen Währungen) auseinander. Ein Termingeschäft eröffnet
somit einem Händler die Möglichkeit, zu einem beliebigen Zeitpunkt t einen Wech-
selkurs für eine geplante Währungstransaktion in der Zukunft T unabhängig von
der Entwicklung des Kassakurses zwischen t und T festzulegen. Der Terminwech-
selkurs eTt gibt in diesem Fall den zugehörigen Wechselkurs (in Preisnotierung aus

Inlandssicht) an, den ein anderer Händler zum Zeitpunkt T unabhängig vom dann
geltenden Kassawechselkurs eT akzeptiert, um ein bestimmtes Volumen des ent-

56 Dieses Problem kann allerdings vermieden werden, wenn die maximale Länge des Eventfensters
die maximale Länge des Posteventfensters nicht übersteigt.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

183
sprechenden Währungspaars zu tauschen.57 Insofern zieht ein Termingeschäft am

Devisenmarkt zumindest für den Anbieter das Eingehen eines Wechselkursrisikos
nach sich, das sich dieser typischerweise in Form einer Risikoprämie vom Nachfra-
ger des Termingeschäfts bezahlen läßt. Daher fallen in der Regel Kassawechselkurs
und Terminwechselkurs zu einem Zeitpunkt t auseinander.58 Tatsächlich werden

Termingeschäfte sowohl zu Absicherungszwecken (Hedges) als auch zu Spekulati-
onszwecken von Marktakteuren am Devisenmarkt genutzt.59 Der Zeithorizont eines

Termingeschäfts am Devisenmarkt, also der Zeitraum zwischen t und T , variiert da-
bei von einem Tag bis hin zu mehreren Jahren, wobei für die wichtigsten Zeiträume
in fast allen Währungspaaren Datenreihen (mindestens) auf Tagesebene analog zu
den Kassakursen zur Verfügung stehen.

Ein Hauptargument für die Nutzung von Terminwechselkursen anstelle der üb-
lichen Kassakurse in einer Eventstudie zur Überprüfung der Wirksamkeit bzw. Ef-
fektivität von Devisenmarktinterventionen besteht folglich darin, daß der Zeithori-
zont einer Untersuchung durch die implizit längerfristige Ausrichtung des Termin-
wechselkurses vergrößert wird und somit eine Lösung für die zuvor beschriebene zu
kurzfristige Betrachtung bestehender Eventstudien darstellen könnte. Kann nämlich
nachgewiesen werden, daß Devisenmarktinterventionen einen statistisch signifikan-
ten Einfluß auf die Entwicklung von längerfristig orientierten Terminwechselkursen
ausüben, wird dadurch automatisch eine über den Tag der Terminwechselkursbe-
einflussung hinausgehende Wirkung wenigstens für die Dauer des Termingeschäfts
impliziert, da es zumindest das Verhalten der am Termingeschäft beteiligten Akteure
in diesem Zeitraum potentiell beeinflussen kann. Dieses Verhalten ist insbesondere
im Hinblick auf den Zusammenhang zwischen Termin- und Kassawechselkurs von

Bedeutung. In der Theorie wird der Terminwechselkurs häufig als Marktprognose
für den zukünftigen Kassawechselkurs aufgefaßt. Da sich der Terminwechselkurs
als Marktpreis aller Termingeschäfte zu einem Zeitpunkt t ergibt, spiegelt er dabei
den über alle Händler kumulierten Erwartungswert des zukünftigen Kassawechsel-
kurses wider. Dies ist genau dann der Fall, wenn die Marktakteure vollständig ra-
tional handeln und gleichzeitig der Terminmarkt ähnlich wie der Kassamarkt die
zur Verfügung stehenden Informationen bezüglich der zukünftigen Wechselkurs-
entwicklung vollständig nutzen, also der Terminmarkt effizient ist. Dieser Zusam-
menhang zwischen Terminwechselkurs und zukünftig erwarteten Wechselkurs wird
u.a. bei der Herleitung von der gedeckten zur ungedeckten Zinsparität genutzt. Ak-
zeptiert man diesen, freilich in der überwältigenden Mehrzahl der empirischen Stu-
dien nicht eindeutig bestätigten, Prognosegehalt des Terminwechselkurses für den
zukünftigen Kassawechselkurs, dann kann auch im Rahmen der zuvor erläuterten

Eventstudien-Methodologie von Devisenmarktintervention über den Terminwech-
selkurs theoretisch eine persistente Wirkung auf die tatsächliche Kassawechsel-
kursentwicklung abgeleitet werden, da der Einfluß auf Δ eTt unter dieser Prämisse

57 Typischerweise wird hierbei festgelegt, ob ein Ankauf oder ein Verkauf einer bestimmten

Währung von einem Händler erfolgt.

58 Diese Differenz wird in der Literatur auch als Swap-Satz bezeichnet.

59 Das Volumen aller reinen Terminmarktgeschäfte am Devisenmarkt beträgt ca. 475 Mrd. US-

Dollar im Jahr 2010 und hat sich seit 1998 fast vervierfacht (BIS, 2010).

184

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
gleichzeitig einen Rückschluß auf die zukünftige (erwartete) Wechselkursentwick-
lung gemäß Δ eT =
t

E[ eT |Ωt] zuläßt.

Ein weiterer Vorteil der Nutzung des Terminwechselkurses besteht darin, daß er
nicht nur auf eine allgemeine Wirksamkeit der Intervention schließen läßt, sondern
auch auf die Art dieser Beeinflussung. Ausgehend von der – wie zuvor erläutert u.a.

über die Zinsparitätentheorie ableitbare – Prämisse, daß der Terminwechselkurs die

Erwartungen der Marktteilnehmer bezüglich des zukünftigen Wechselkurses wider-
spiegelt, kann im Umkehrschluß gefolgert werden, daß eine Veränderung des Ter-
minwechselkurses auf eine Veränderung der Erwartungsbildung der Marktakteure
zurückzuführen ist. Genauer gesagt kann in diesem Kontext eine Preisanpassung
auf dem Terminmarkt durch eine Veränderung des Verhaltens der Anbieter eines

Termingeschäfts ausgelöst werden, das wiederum maßgeblich von ihren Erwartun-
gen im Hinblick auf die Entwicklung des zukünftigen Wechselkurses abhängt. In-
sofern kann eine Beeinflussung des Terminwechselkurses unmittelbar nach einer

Interventionsmaßnahme am Devisenmarkt als Indiz für eine Beeinflussung der Er-
wartungsbildung hinsichtlich der zukünftigen Wechselkursentwicklung durch diese
wirtschaftspolitische Maßnahme aufgefaßt werden.

Tatsächlich entspricht diese Interpretation aber genau der Idee der Signalling-

Hypothese, da hier durch eine Intervention entweder Erwartungen hinsichtlich der
zukünftigen Geldpolitik und damit der zukünftigen Fundamentalwertentwicklung
assoziiert werden (in der klassischen Definition nach Mussa), oder aber allgemein
durch die Intervention die Erwartungsbildung der Devisenhändler dahingehend be-
einflußt wird, daß sie ihre optimale Handelsstrategie anpassen, was in der mi-
krostrukturellen Vorstellung des Devisenmarktes zu einer signifikanten Veränderung
des Preisbildungsprozesses auf dem (Kassa-)Devisenmarkt führt (wie in der modifi-
zierten Signalling-Hypothese gemäß Vitale). Der Unterschied zwischen den beiden

Hypothesen besteht letztlich darin, daß ein Signalling-Effekt von Vitale (1999) be-
reits durch eine völlig unspezifische Veränderung der Erwartungsbildung ausgelöst
werden kann, also nicht zwangsläufig eine tatsächliche Veränderung der geldpoliti-
schen Strategie der Notenbank implizieren muß.60

Demzufolge kann eine signifikante Beeinflussung des Terminwechselkurses vor
dem Hintergrund des Vitale-Modells nicht nur als Nachweis für eine persistente

Wirksamkeit von Devisenmarktinterventionen auf die Wechselkursentwicklung an-
gesehen, sondern gleichzeitig auch als Bestätigung der modifizierten Signalling-

Hypothese interpretiert werden. D.h., über die Verwendung des Terminwechselkur-
ses als abhängiger Variablen in einer Eventstudien-Analyse der Auswirkung von

Devisenmarktinterventionen kann unmittelbar auch auf die potentielle Wirksam-
keit des Signalling-Kanals geschlossen werden. Dies stellt aber einen erheblichen

Vorteil im Vergleich zu den bestehenden Untersuchungen auf Grundlage des Kassa-
wechselkurses im Hinblick auf die empirische Überprüfung des Signalling-Kanals
dar. In Studien wie z.B. Fatum und Hutchison (2003) wird die Wirksamkeit des

Signalling-Kanals aus dem (sehr kurzfristigen) (signifikanten und zielgerichteten)

60 Wie bereits in den Ausführungen zum Vitale-Modell erläutert, kann ein Signalling-Effekt in
diesem Zusammenhang z.B. über eine Änderung der Erwartungen bezüglich des (zukünftigen)

Verhaltens der Marktteilnehmer ausgelöst werden.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

185

Effekt der Interventionsmaßnahme auf den Kassawechselkurs geschlossen, was so-
wohl theoretisch als auch empirisch höchst fragwürdig erscheint.61 Hierin zeigt sich
auch eines der wesentlichen Charakteristika der bestehenden Eventstudien zur Ana-
lyse von Devisenmarktinterventionen, nämlich das diese nicht auf einem konkreten
theoretischen Modellansatz basieren, wodurch eine objektive ökonomische Inter-
pretation der Ergebnisse deutlich erschwert wird, gerade in Bezug auf die Kau-
salitätsbeziehung zwischen Intervention und Wechselkursentwicklung im Hinblick
auf einen konkreten Wirkungskanal.

Demgegenüber kann eine Eventstudie auf Basis des Terminwechselkurses sehr
wohl als zumindest indirekte empirische Überprüfung des Vitale-Modells betrachtet
werden, sofern sich die ökonometrische Umsetzung an den Gegebenheiten des Mo-
dells orientiert. Grundvoraussetzung hierfür ist jedoch, daß der Terminwechselkurs
tatsächlich als Proxy für den zukünftig erwarteten Wechselkurs angesehen werden
kann, da in diesem Fall auf eine Beeinflussung der Erwartungsbildung im Sinne
der Signalling-Hypothese von Vitale geschlossen werden kann. Umgekehrt ist diese

Voraussetzung jedoch genau dann erfüllt, wenn die Marktakteure vollständig ratio-
nal in einem effizienten Finanzmarkt agieren, was aber wiederum im Vitale-Modell
auch unterstellt wird, so daß die Methodologie der modifizierten Eventstudie kon-
sistent mit den theoretischen Vorgaben ist. Insofern können auch die empirischen

Resultate der Eventstudie auf Basis des Terminwechselkurses vor dem Hintergrund
der Modellergebnisse ökonomisch sinnvoller interpretiert werden, da hier die Um-
setzung zumindest in Teilen an einem theoretischen Modellrahmen – nämlich das

Vitale-Modell – orientiert und angepaßt wird.

Ein dritter wesentlicher Aspekt, der für die Verwendung von Terminwechsel-
kursen in Eventstudien spricht, stellt auf das von Neely (2005) eindrücklich aufge-
zeigte Problem der Simultanität klassischer Eventstudien ab. Ähnlich wie in der
durch Gleichung (5.28) dargestellten Regressionsschätzung wird auch bei einer

Eventstudie von einer impliziten Kausalität der Interventionsmaßnahme in Richtung
des Wechselkurses ausgegangen. Diese Kausalität kann jedoch aus einer durch die

Eventstudienmethodologie beschriebenen Überprüfung nicht ökonometrisch abge-
leitet werden.62 Das Problem bei der Interpretation einer solchen Schätzung in Be-
zug auf Kassawechselkurs und Devisenmarktinterventionen besteht darin, daß eine
statistisch signifikante Beziehung der beiden Variablen auch auf eine umgekehrte

Beeinflussung, also des Wechselkurses in Richtung der Interventionstätigkeit ein-
er Notenbank, zurückgeführt werden kann. Eine derartige Beziehung wird theore-
tisch über sog. Reaktionsfunktionen der Zentralbanken dargestellt, deren empirische

Überprüfung anhand einer Regressionsanalyse möglich ist, in der die Intervention

61 Aus theoretischer Sicht spricht gegen eine derartige Schlußfolgerung, daß gerade bei dem sehr
kurzen Zeithorizont der Untersuchung sowohl Portfolio-Balance-Effekte, als auch insbesondere

Liquiditätseffekte ursächlich für die Reaktion der Wechselkursanpassung sein könnten, während
in empirischer Hinsicht der grundsätzlich zu kurze Zeithorizont der Analyse, als auch die fehlende

Berücksichtigung anderer Faktoren der Wechselkurentwicklung in der Eventstudien-Methodologie

(wie oben beschrieben) bei einem solchen Vorgehen zu kritisieren sind.

62 Tatsächlich zeigt eine Eventstudie lediglich Korrelationen zwischen den jeweiligen Variablen
auf.

186

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
die abhängige und der nominale Wechselkurs eine der erklärenden Variablen dar-
stellt, also z.B.:

It = α + β f ( et) + γyt + εt

(5.29)

In Gleichung (5.29) impliziert ein signifikanter Parameter β somit, daß ein
bestimmter funktionaler Zusammenhang in Abhängigkeit des aktuell beobachte-
ten Wechselkurses f ( et) existiert, der über die Durchführung einer Interventions-
maßnahme neben anderen möglichen Faktoren yt entscheidet. Eine solche Reak-
tionsfunktion ist dabei ökonomisch absolut plausibel. So könnte f ( et) bspw. eine

Unter- bzw. Obergrenze der Abweichung des nominalen Wechselkurses von der

Fundamentalbewertung (also z.B. der KKP-Bewertung) darstellen.

Eine solche Reaktionsfunktion entspricht demnach dem in der traditionellen

Auseinandersetzung mit Devisenmarktinterventionen häufig angeführten Motiv der

Misalignmentbekämpfung einer Zentralbank.63 In diesem Fall wird aber bei ein-
er Schätzung des umgekehrten Zusammenhangs gemäß Gleichung (5.28) mög-
licherweise ein Zusammenhang zwischen Interventionsmaßnahme und Wechsel-
kursveränderung geschätzt, der eine genau entgegengesetzte Kausalitätsbeziehung
suggeriert.

Das Problem bei einer eindimensionalen Schätzung der Wechselkursentwick-
lung in Abhängigkeit von der Interventionstätigkeit besteht folglich darin, daß eine
mögliche umgekehrte kausale Beziehung der beiden Variablen komplett außer Acht
gelassen wird, wodurch eine potentielle Verzerrung bei der Schätzung der Wirk-
samkeit der Interventionstätigkeit in diesem ökonometrischen Rahmen auftritt. Die-
ses sog. Simultanitätsproblem stellt damit eine generelle konzeptionelle Schwäche
aller Eventstudienansätze dar (Neely, 2005).64 Durch die Verwendung des Termin-
wechselkurses wiederum kann dieses Problem zumindest ansatzweise gelöst wer-
den, da aus ökonomischer Sicht eine analoge Abhängigkeit von der Reaktionsfunk-
tion der Zentralbank wie in Gleichung (5.29) vom Terminwechselkurs unplausibel
erscheint.65 Insofern wird bei einer einfachen Betrachtung des Zusammenhangs der

Veränderung des Terminwechselkurses Δ eTt und eines Interventionsereignisses It
über

ΔeT =
t
f ( It)

(5.30)

auf den ersten Blick keine Verzerrung der Schätzung durch einen simultanen Zu-
sammenhang von It = g( Δ eT )

t
zu erwarten sein. Daher kann über die Verwendung

63 Siehe hierzu Kapitel Drei.

64 Eine Lösung dieses Problems gelingt allenfalls dann, wenn es ökonomisch plausible struktu-
relle Unterschiede bspw. in zeitlicher Hinsicht im Hinblick auf die kausale Beeinflussung in die
jeweiligen Richtungen gibt. So kann z.B. davon ausgegangen werden, daß die Reaktion einer Zen-
tralbank auf die Wechselkursentwicklung langsamer erfolgt als die Reaktion der Devisenhändler
auf eine Interventionsmaßnahme, zumindest wenn der Zeithorizont sehr gering ist. Siehe hierzu

Neely (2005).

65 Dies würde nämlich implizieren, daß die Zentralbank den Terminwechselkurs als (Haupt-)Ziel-
größe in ihrer Interventionsstrategie berücksichtigt.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

187
des Terminwechselkurses dem Simultanitätsproblem bei Eventstudien auf Basis des

Kassawechselkurses potentiell entgegengewirkt werden.66

Aufbauend auf diesen methodologischen Vorüberlegungen wird im Folgenden
eine Eventstudie des indirekten Zusammenhangs zwischen Terminwechselkurs und

Intervention durchgeführt. Analog zu anderen Eventstudien von Devisenmarktin-
terventionen wird dabei das Eventfenster über die Interventionstätigkeit der jeweili-
gen Zentralbanken definiert. Hierfür werden Interventionsdaten im DM/US-Dollar-

Markt auf Tagesbasis sowohl für die Bundesbank, als auch für die Fed von Januar

1978 bis Dezember 1996 ausgewertet.67 Zusätzlich werden auch die Interventions-
daten des für Devisenmarktoperationen in Japan zuständigen MoF von Mai 2001 bis

Juli 2012 im Yen/US-Dollar-Markt analysiert, die von der Datenstruktur her denen
der Fed und der Bundesbank entsprechen.68

Der unterschiedliche Zeitraum der beiden Datensätze erklärt sich dabei zum
einen aus der Tatsache, daß weder die Bundesbank (bzw. später die EZB) noch
die Fed seit 1996 signifikante Interventionen durchgeführt haben. Zum anderen
ermöglicht die Betrachtung des späteren Zeitraums in Japan (die Interventions-
daten stehen grundsätzlich seit 1991 zur Verfügung) eine Gegenüberstellung ver-
schiedener wirtschaftspolitischer Rahmenbedingungen, die vor dem Hintergrund
des Vitale-Modells ökonomisch interpretierbar werden. Hierbei ist insbesondere die

Tatsache zu nennen, daß in Japan ein geheimes“ Wechselkursziel im Sinne der De-

”

finition von Vitale (1999) existierte, während eine derartige Praxis weder für die

Fed noch für die Bundesbank im Zeitraum ihrer Interventionstätigkeit bis 1996 be-
legt ist. Die genaue Höhe dieses Wechselkursziels wird in der Literatur kontrovers
diskutiert, kann jedoch für den Zeitraum von 2003 bis 2004 mit einiger Sicherheit
in einem Bereich von 120-125 Yen/US-Dollar angenommen werden (Bernal, 2006).

Während in traditionellen Ansätzen auf Basis einer Eventstudie verschiedene

Eventfenster mit teilweise sehr langen Zeiträumen zwischen einzelnen Interven-
tionstagen betrachtet werden, wird in dieser Analyse eine sehr enge Definition
bezüglich der zeitlichen Wirkung eines Interventionsereignisses vorgenommen. So
wird eine Intervention als Event definiert, wenn einmalig oder an mehreren – di-
rekt aufeinander folgenden – Handelstagen positive Handelsvolumina in diesel-
be Interventionsrichtung (in allen Fällen Ankauf bzw. Verkauf von US-Dollar) zu
beobachten waren. Dies bedeutet, daß eine Intervention zum Zeitpunkt t und eine

(gleichgerichtete) Intervention zum Zeitpunkt t + 2 jeweils zu einem getrennten

Interventionsfenster gehören, wenn sich zum Zeitpunkt t + 1 ein Interventionsvo-

66 In gewisser Weise stellt der Terminwechselkurs somit eine Art Instrumentenvariable für den

Kassawechselkurs dar.

67 Dieser Datensatz entspricht prinzipiell den u.a. in Fatum und Hutchison (2003) genutzten Daten,
auch wenn Fatum und Hutchison (2003) lediglich die Teilperiode von 1985 bis 1995 betrachten
und auf gemeinsame Interventionen abstellen.

68 Diese Daten werden vom MoF auf ihrer Homepage zur Verfügung gestellt und enthalten wie
auch die Daten für die Bundesbank und die Fed jeweils auch die genauen Interventionsvolumina
an jedem Handelstag.

188

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
lumen von Null eingestellt hat.69 Im Gegensatz zu den bestehenden Eventstudi-
en erfolgt diese zeitliche Festlegung jedoch nicht willkürlich, sondern ist an der
theoretischen Modellierung von Vitale (1999) orientiert, in der die potentielle In-
terventionswirkung ebenfalls innerhalb eines Handelstages stattfindet und somit vor
dem Hintergrund der beschriebenen Schätzprozedur im Hinblick auf einen Erwar-
tungsbildungseffekt auch unmittelbar auf den Terminwechselkurs wirken sollte.70

Die (theoretisch nicht implizierte) Zusammenfassung der an nachfolgenden Tagen
stattfindenden Intervention ist im Rahmen der empirischen Studie notwendig, um
evtl. Verzerrungen durch Überlappung von Event- und Posteventfenstern zu ver-
meiden.71 Der ökonometrische Vorteil dieser theoretisch bedingten engen Definiti-
on des Eventfensters im Vergleich zu anderen Studien besteht darin, daß hierdurch
eine wesentlich größere Anzahl an Events betrachtet werden kann, was sich positiv
auf die Aussagefähigkeit der statistischen Tests auswirkt.

Um die Auswirkungen auf den Terminwechselkurs zu untersuchen, bedarf es
zunächst einer Festlegung des Zeithorizonts des Termingeschäfts. Diese Auswahl
wird hier jedoch maßgeblich von der Datenverfügbarkeit beeinflußt. Während Ter-
minwechselkurse standardmäßig für nahezu alle Zeiträume von einer Woche bis zu

3 Jahren für die meisten Währungspaare heutzutage in den gängigen Datenbanken
zur Verfügung stehen, sind ältere Daten auf Tagesbasis vor 1991 nur sehr schwer
zugänglich. Für den gesamten in dieser Studie betrachteten Zeitraum der Interven-
tionen der beiden Notenbanken stehen daher lediglich die Daten für den 3-Monats-

Terminkurs bezogen auf den Handelsplatz Frankfurt (angegeben als Mittelwerte
über den jeweiligen Handelstag) zur Verfügung.72 Dennoch erscheint die Verwen-
dung dieses Terminwechselkurses sowohl in empirischer als auch in ökonomisch
konzeptioneller Hinsicht durchaus plausibel. Ein aus empirischer Sicht anzuführen-
des Argument für die Nutzung des 3-Monats-Kurs stellt die Tatsache dar, daß die-
ser Zeithorizont für Termingeschäfte zu den umsatzstärksten und von den Markt-
teilnehmern am häufigsten beobachteten Teilmärkten des Devisenterminmarktes
zählt.73 Aus ökonomisch konzeptioneller Sicht wiederum ist die Prognosequalität
des 3-Monats Terminkurses höher einzuschätzen als ein längerfristiges Termin-
geschäft mit einer Laufzeit von sechs Monaten oder mehr. Da die Idee der Nutzung
des Terminwechselkurses u.a. darin besteht, die Dauerhaftigkeit einer Interventi-

69 Bei Fatum und Hutchison (2003) betrug die minimale betrachtete Differenz z.B. zwei Handels-
tage zwischen den Interventionen und die tatsächlich genutzte sogar 15 Handelstage, so daß hier
die beiden Interventionen immer zu einem Interventionsfenster zusammengefaßt worden wären.

70 Die häufig im Zusammenhang mit der Wirkung von Devisenmarktinterventionen postulierte
zeitlich (um mehr als einen Handelstag) verzögerte Wirkung von Devisenmarktinterventionen auf
den Wechselkurs ist nicht mit der Modellstruktur von Vitale (1999) vereinbar.

71 Die theoretische (Signal-)Wirkung einer Intervention wird im Modell innerhalb eines Handels-
tages abgeleitet, da das Vitale-Modell auf der einperiodigen Variante des Kyle-Modells basiert.

72 Die Daten wurden freundlicherweise von der Bundesbank für diese Studie zur Verfügung ge-
stellt.

73 Ein Großteil der Swapgeschäfte am Devisenmarkt erfolgt z.B. auf einer 3-Monatsbasis. Zudem
wird dieser Zeithorizont auch sehr häufig für Wechselgeschäfte zur Verrechnung im internationalen

Güterhandel verwendet, die vor allem für den betrachteten Zeitraum bis 1996 volumenmäßig von
großer Bedeutung waren.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

189
onsmaßnahme auf die Wechselkursentwicklung zu überprüfen, stellt andererseits
der 3-Monats-Zeitraum eine erhebliche Verbesserung ggü. den max. 15 Handels-
tagen bei z.B. Fatum und Hutchison (2003) dar. Daher kann die Verwendung des

3-Monatskurs als Kompromiss für den Trade-Off zwischen der (ökonomisch zwin-
gend vorausgesetzten) Prognosequalität und der Persistenz der Wirkung angesehen
werden. Dieser Argumentation folgend wird bei der Analyse der japanischen In-
terventionen der Yen/US-Dollar Terminwechselkurs – trotz der potentiell größeren

Auswahl an Tagesdaten für Terminwechselkurse mit unterschiedlichem Zeithori-
zont – ebenfalls als 3-Monats-Kurs herangezogen.74

Bei der Festlegung des Post-Event-Fensters, auf dessen Basis die Veränderung
des 3-Monats-Terminkurses Δ e 3 M
t
infolge eines Interventionsereignisses bestimmt
wird, kann vor dem Hintergrund der theoretischen Vorgaben durch das Vitale-

Modell sowie der vorgenommenen Abgrenzung der Ereignisfenster eine sinnvol-
le Untersuchung der Wirksamkeit des Signalling-Kanals nur auf Basis der unmit-
telbaren Wirkung zielgerichtet sein. Daher beschränkt sich das Post-Event-Fenster
jeweils nur auf den nächsten Handelstag nach einem Interventionsevent, was gleich-
zeitig eine zeitliche Überlappung zwischen verschiedenen Event-Fenstern und Post-

Event-Fenstern ausschließt.

Die Schätzidee bei einer Eventstudie besteht grundsätzlich darin, ausgehend von
der jeweiligen Ereignisdefinition zu überprüfen, ob ein statistisch signifikanter Ef-
fekt auf die als abhängige Variable definierte Größe festzustellen ist. Es stellt sich
in diesem Zusammenhang allerdings die Frage, inwiefern eine solche statistische

Überprüfung möglich ist, da die zu diesem Zweck üblicherweise herangezogenen
parametrischen Testverfahren im Rahmen einer Eventstudie nicht anwendbar sind.

Daher stellen Eventstudien bei einer Überprüfung der Wirkung eines Events auf
eine Zielgröße nicht wie Regressionsschätzungen auf den quantitativen, sondern le-
diglich auf den qualitativen Aspekt der Beeinflussung ab. Zu diesem Zweck wer-
den in einem ersten Schritt sog. Erfolgskriterien definiert, die auf Grundlage der
theoretischen Überlegungen für den zu untersuchenden ökonomischen Sachverhalt
ausgewählt werden. Im Rahmen der traditionellen Eventstudienanalysen in Bezug
auf Devisenmarktinterventionen, wie z.B. auch in Fatum und Hutchison (2003),
wird dabei u.a. ein Erfolgskriterium herangezogen bei dem ein Interventionsereig-
nis EV ENTi als erfolgreich“ angesehen wird, wenn eine Wechselkursveränderung

”

im entsprechend definierten Posteventfenster zu beobachten war, die in Richtung
der Intervention erfolgte. D.h., ein Interventionsereignis ist genau dann erfolgreich,
wenn eine Intervention zugunsten der ausländischen Währung ( It > 0) mit einer

Abwertung der heimischen Währung im Posteventfenster ( Δ et > 0) einhergeht und
umgekehrt. Ausgehend von dieser Erfolgsdefinition werden dann in einem zweiten

Schritt alle i = 1 ,..., n definierten Events EV ENTi hinsichtlich dieses Erfolgskriteriums unabhängig voneinander überprüft. Die daraus resultierende Folge von als
erfolgreich (Wert = 1) bzw. nicht erfolgreich (Wert = 0) gekennzeichneten Events

{EVENT 1 = 1 ∨ 0 ,EVENT 2 = 1 ∨ 0 ,...,EVENTn = 1 ∨ 0 } stellt dann die Grundla-74 Die Daten stammen dabei von Ecowin und geben den Durchschnittswert über den Handelstag
an. Alle Wechselkurse sind in Mengennotierung aus US-amerikanischer Sicht angegeben.

190

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
ge für eine statistische Überprüfung der (qualitativen) Wirksamkeit der Interventi-
onsmaßnahmen auf die Wechselkursentwicklung dar.75

In Bezug auf die in dieser Studie im Vordergrund stehende Analyse der Wirkung
von Interventionen auf den Terminwechselkurs kann ebenfalls sowohl aus theore-
tischer als auch aus empirischer Sicht eine Überprüfung dieses Zusammenhangs
auf Grundlage dieses so charakterisierten Erfolgskriteriums sinnvoll durchgeführt
werden. Aus theoretischer Sicht ist dieses Vorgehen deswegen angemessen, weil
eine zielgerichtete Veränderung des Terminwechselkurses, wie oben ausführlich
erläutert, im Sinne des Vitale-Modells als eine Bestätigung für eine persisten-
te Beeinflussung der Erwartungsbildung der Devisenhändler und damit auch der
längerfristigen Wechselkursentwicklung anzusehen ist.76 Demzufolge wird ein In-
terventionsevent vor dem Hintergrund dieser Analyse als erfolgreich definiert, wenn
im Rahmen einer Interventionsmaßnahme, in der US-Dollar von einer Zentralbank
angekauft werden, der Terminwechselkurs (angegeben in Mengennotierung aus US-

Sicht) steigt bzw. wenn bei einem Verkauf von US-Dollar der Terminwechselkurs
sinkt.77 Tatsächlich ist eine derartige Definition für den Erfolg einer Interventions-
maßnahme sogar mit der Signalling-Hypothese nach Mussa (1981) vereinbar, also
deutlich enger gefaßt als von Vitale (1999), da eine Intervention bei letzterem theo-
retisch auch effektiv in die entgegengesetzte Richtung der Intervention sein kann.

Dennoch erscheint die traditionellere Definition hier aufgrund der ökonomisch plau-
sibleren Intention und der größeren Vergleichbarkeit mit bestehenden Studien trotz-
dem sinnvoller zu sein. Ausgehend von dieser Definition wird dann auf Grundlage
der Daten bei der Durchführung der Eventstudie für alle definierten Events in den
jeweiligen Zeitreihen für alle drei Länder und betrachteten Zeiträume einem belie-
bigen Interventionsevent EV ENTi ein Wert zugeordnet, der analog zur Erfolgsdefi-
nition bei Fatum und Hutchison (2003) den Wert eins annimmt, wenn diese Bedin-
gungen erfüllt sind und ansonsten den Wert Null:

1 , wenn ( It > 0 ∧Δe 3 M > 0) ∨( It < 0 ∧Δe 3 M < 0) EV ENT
t+1
t+1
i =

(5.31)

0 ,
sonst

Die über Gleichung (5.31) beschriebene Zuordnung der definierten Interventi-
onsereignisse ( EV ENTi) zum Erfolgskriterium stellt wie gesagt den Ausgangspunkt
für die statistische Überprüfung der Eventstudie und damit auch der Wirksamkeit
des Signalling-Kanals auf Basis des Vitale-Modells dar. Intuitiv sollte eine wirksa-

75 Das so definierte Erfolgskriterium ist allerdings im Rahmen der traditionellen Eventstudien
auf Basis des Kassawechselkurses durchaus kontrovers zu bewerten, da potentielle Verzerrungen
auftreten können, die tendenziell die Wirksamkeit von Interventionsmaßnahmen überschätzen. Zu
den Details sei in diesem Zusammenhang auf Fatum und Hutchison (2003), S. 397ff. verwiesen.

76 Durch die Verwendung des Termin- anstelle des Kassawechselkurses tritt bei der Anwendung
des Sign-Tests zudem nicht das Problem der tendenziellen Überschätzung der Wirksamkeit auf, da
hier die Zielvariable der Zentralbank (Kassawechselkurs) und die empirisch untersuchte abhängige

Variable (Terminwechselkurs) auseinanderfallen.

77 Alle Interventionsereignisse sind auf Basis des US-Dollarankaufs bzw. -verkaufs definiert.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

191
me Beeinflussung der Intervention über den Signalling-Kanal damit einhergehen,
daß eine möglichst große Anzahl an Erfolgen in der Datenreihe beobachtet werden
kann. Tatsächlich beschreibt die aus Gleichung (5.31) ableitbare Folge

{EVENT 1 = 1 ∨ 0 ,EVENT 2 = 1 ∨ 0 ,...,EVENTn = 1 ∨ 0 } ≡ Z

(5.32)

jeweils ein (zumindest theoretisch voneinander unabhängiges) Bernoulli-Ereignis,
so daß diese Folge stochastisch gesehen einer Binomialverteilung unterliegt. Da-
her läßt sich die so definierte Folge im Sinne einer Stichprobenanalyse statistisch
überprüfen.

In diesem Zusammenhang wurde von MacKinlay (1997) der sog. Sign-Test kon-
zipiert. Die Idee dabei besteht darin über eine statistische Analyse aufzuzeigen, daß
gemäß des Erfolgskriteriums eine systematische Beeinflussung der als Ereignisse
definierten Interventionen auf die abhängige Variable – also hier den Terminwech-
selkurs – ausgeht. Aus den Vorüberlegungen kann diese Schlußfolgerung aber genau
dann gezogen werden, wenn die Erfolgswahrscheinlichkeit für die durch die Inter-
ventionsereignisse definierte Folge bzw. Stichprobe Z signifikant höher liegt, als die
entsprechende Erfolgswahrscheinlichkeit für die Stichprobe der nicht als Event de-
finierten Beobachtungen im zugrunde liegenden Datensatz NONEV ENTj, also:78

{NONEVENT 1 = 1 ∨ 0 ,...,NONEVENTm = 1 ∨ 0 } ≡ Y

(5.33)

Da diese beiden Stichproben theoretisch einer Binomialverteilung folgen sollten,
kann eine statistische Überprüfung gemäß dieser Hypothese über den Vergleich der
beiden Stichprobenmittelwerte erfolgen. Der Einfachheit halber wird jedoch in der

Praxis davon ausgegangen, daß das Stichprobenmittel für die NONEVENT-Folge“

”

immer 0,5 ist. Diese Annahme impliziert, daß außerhalb der jeweiligen Interven-
tionsfenster die Entwicklung der abhängigen Variablen vollkommen zufällig ist.79

Daher kann die statistische Überprüfung der beiden Stichprobenmittel auf die Frage
reduziert werden, ob die Erfolgsquote der EV ENT

”

i-Folge“ statistisch signifikant
größer ist als 0,5. Ist dies der Fall, dann kann hieraus eine statistisch signifikan-
te Beeinflussung des Ereignisses auf die abhängige Variable abgeleitet werden. Für
große Stichprobenumfänge ( n → ∞) konvergiert dabei die Verteilung der Stichprobe

Z über den zentralen Grenzwertsatz zu einer Normalverteilung und kann dann, wie

MacKinlay (1997) zeigt, als ein (je nach Bedarf ein- oder zweiseitiger) z-Test mit
der Nullhypothese μ = 0 , 5 für die beobachtete Stichprobe durchgeführt werden:

√

( n∗/n − 0 , 5) · n
z =

(5.34)

0 , 5

78 D.h., diese zweite Stichprobe umfaßt demnach alle Handelstage innerhalb des Datensatzes, die
nicht einem Interventionsfenster zuzuordnen sind.

79 Eine Wahrscheinlichkeit von 0,5 bedeutet demnach, daß der Terminwechselkurs in genau der

Hälfte aller Handelstage steigt, an denen nicht interveniert wurde.

192

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Dabei bezeichnen n bzw. n∗ jeweils die Anzahl der Gesamtereignisse bzw. der

Erfolgsereignisse.80 Eine statistisch exaktere und insbesondere für kleinere Stich-
probenumfänge auch zwingend erforderliche Berechnung des Sign-Tests muß aber
zwangsläufig die Binomialverteilung der Stichprobe Z berücksichtigen. Diese im-
pliziert eine konkrete Ermittlung der Stichprobenverteilungsfunktion, um für die

(diskrete) Binomialverteilung eine, zur zuvor betrachteten (stetigen) Normalvertei-
lung analoge Bestimmung des Signifikanzniveaus über ein Konfidenzintervall zu
ermöglichen. Im konkreten Fall bedeutet dies, die Wahrscheinlichkeit für die Beob-
achtung von n∗ oder mehr Erfolgsereignissen in einer Stichprobe von n Events unter
der Annahme einer Binomialverteilung dieser n-großen Stichprobe mit einem hypo-
thetischen Erwartungswert von μ = 0 , 5, also P(# EV ENTi = 1 ≥ n∗|Z ∼ Bn,n∗(0 , 5)) zu berechnen.81 Dementsprechend weist ein niedriger P-Wert dann ebenfalls auf
eine Ablehnung der Hypothese Z ∼ Bn,n∗(0 , 5) und damit auf eine signifikante Be-
einflussung des Ereignisses auf die abhängige Variable hin. In der empirischen Un-
tersuchung zur Wirksamkeit von Interventionsmaßnahmen auf den Terminwechsel-
kurs wird daher, aufgrund der größeren statistischen Genauigkeit, im Folgenden
analog zum Vorgehen von Fatum und Hutchison (2003) der Sign-Test auf Basis
dieses statistisch genaueren Verfahrens durchgeführt.

Die Ergebnisse der entsprechenden Schätzungen sind in Abbildung 5.2 darge-
stellt. Dabei sind in der ersten Spalte von links die Schätzungen geordnet nach
den einzelnen Ländern für unterschiedliche Zeitperioden angegeben.82 Die zweite

Spalte enthält die Anzahl der definierten Interventionsereignisse im entsprechen-
den Zeitraum, während die dritte Spalte die Anzahl der jeweiligen Erfolge gemäß
dem Erfolgskriterium wiedergibt. Die Spalte P-Wert“ wiederum gibt die über den

”

Sign-Test ermittelte Wahrscheinlichkeit der Nullhypothese an, daß die Interven-
tionen keine Wirkung auf den Terminwechselkurses ausüben. Die letzten beiden

Spalten stellen eine Überprüfung der Robustheit des Sign-Tests dar. In der fünften

Spalte wird u.a. die Anzahl der oben definierten NONEV ENT -Beobachtungen“

”

(also m) aufgeführt, die der Anzahl der jeweils beobachteten Handelstage entspricht,
an denen kein Interventionsereignis stattfand. Für die so definierte Stichprobe Y
wird dann als Erfolgskriterium ein Anstieg des Terminwechselkurses definiert, also

NONEV ENTj = 1 wenn gilt Δ eT >
t

0. Die Anzahl der beobachteten Erfolge ( m∗)

wird dann – in der selben Spalte – in Relation zu der Anzahl der Gesamtbeobach-
tungen in Abbildung 5.2 angegeben.

Auf Grundlage dieses Quotienten kann dann die für die Anwendung des Sign-

Tests unterstellte Prämisse der absolut zufälligen Entwicklung des Terminwechsel-
kurses außerhalb der Interventionsfenster bzw. Posteventfenster erfolgen. Grund-
sätzlich sollte die NONEV ENT -Stichprobe“ demnach einen Stichprobenmittel-

”

wert von 0,5 aufweisen, was analog zur Berechnung des Sign-Tests über

80 Im Folgenden wird zudem unterstellt, daß jeweils n ≡ # EV ENTi und n∗ ≡ # EV ENTi = 1 gelten.

81 Genauer gesagt wird hierdurch das Pendant zu einem einseitigen z-Test konstruiert.

82 Der vordere Eintrag bezieht sich dabei immer auf den ersten Handelstag im entsprechenden

Monat und der hintere Eintrag auf den letzten Handelstag des Monats, also z.B. Sep 1985 - Sep

1995 umfaßt den Zeitraum des ersten berücksichtigten Handelstags im September 1985 und den
letzten Handelstag im September 1995.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

193

Zeitraum/Land

Total Obs

#(SIGN = 1)

P-Wert

Erfolg non-invent (n*/n) P-Wert Zufall

Deutschland

Mai 1980 - Sep 1995

305

187

0.00

1604/3270

28.61

Apr 1981 -Sep 1995

266

164

0.01

1347/2798

5.14

Jan 1984 - Sep 1995

152

92

0.58

1152/2434

0.89

Jan 1984 - Feb 1988

78

46

7.02

341/736

5.12

Sep 1985 - Sep 1995

112

70

0.52

1045/2212

1.08

Sep 1985 - Feb 1988

38

24

7.16

234/514

4.68

Sep 1985 - Jan 1990

84

55

3.02

413/864

20.81

Jan 1978 - Mai 1980

89

58

2.78

158/314

95.51

USA

Mai 1980 - Sep 1995

153

75
n.a.

626/1337

2.49

Apr 1981 - Sep 1995

115

60

35.45

1766/3606

22.42

Jan 1984 - Sep 1995

109

58

28.29

1252/2623

2.02

Sep 1985 - Sep 1995

96

52

23.76

1056/2239

0.01

Sep 1985 - Feb 1988

26

13

57.80

244/538

3.43

Sep 1985 - Jan 1990

70

36

45.24

430/903

16.06

Jan 1990 - Sep 1995

26

16

16.34

626/1337

2.42

Japan

Jan 2001 - Jan 2012

44

24

32.58

1293/2626

44.66

Jan 2001 - Apr 2004

40

23

21.48

287/616

9.98

Jan 2003 - Apr 2004

30

16

22.72

89/204

7.98

Apr 2004 - Jan 2012

4

1
n.a.

1006/2011

99.99

Jan 2001 - Jan 2003

10

7

17.19

199/413

49.08

Abb. 5.2 Schätzergebnisse der Eventstudie für die indirekte Überprüfung des Vitale-Modells nach

Ländern und Zeiträumen

P(# NONEV ENTj = 1 = m∗|Y ∼ Bm,m∗(0 , 5))

(5.35)

ermittelt werden kann.83 Die fünfte Zeile in Abbildung 5.2 gibt dabei die entspre-
chenden Wahrscheinlichkeiten für die Richtigkeit der Hypothese an, daß die Ter-
minwechselkursentwicklung außerhalb der Interventionszeitpunkte völlig zufällig
ist, also die Wahrscheinlichkeit für eine Aufwertung des Terminwechselkurses 0,5
beträgt.

Bei der Analyse der betrachteten Zeiträume für Deutschland und die USA fällt
zunächst auf, daß keine Betrachtung über den September 1995 hinausgeht. Dies er-
gibt sich aus der Tatsache, daß für beide Notenbanken keine Interventionstätigkeiten
nach diesem Zeitpunkt zu beobachten waren. Für beide Notenbanken fehlt überdies
der Zeitraum zwischen Januar 1978 und Mai 1980. Dieser wurde in der Schätzung
nicht berücksichtigt, da die Interventionstätigkeiten in diesem Zeitraum keine ein-
heitliche Richtungstendenz aufwiesen, wodurch es zu Überlappungen zwischen

Event- und Posteventfenstern und damit zu potentiellen Verzerrungen der Ergebnis-
se gekommen ist.84 Im Wesentlichen orientieren sich die ausgewählten Zeiträume

83 Allerdings wird hier ein zweiseitiger Test unterstellt, da sowohl eine tendenzielle Aufwertung
oder Abwertung des Terminwechselkurses im Zeitablauf auftreten könnte.

84 Das Problem in diesem Zusammenhang war, daß auf eine positive Intervention It > 0 oftmals eine entgegengesetzte Intervention It < 0 am nächsten Handelstag folgte.

194

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
dabei an dem Grad der jeweiligen Interventionstätigkeit der einzelnen Notenban-
ken. So wird z.B. der Zeitraum der gemeinsamen Interventionstätigkeit der G5 und

G7 Länder infolge des Plaza- und des Louvre-Abkommens über die Betrachtung
von September 1985 bis Februar 1988 separat erfaßt. Der Zeitraum von September

1985 bis September 1995 wiederum entspricht der von Fatum und Hutchison (2003)

betrachteten Zeitspanne. Für Japan sind neben der Gesamtzeitspanne über die Da-
ten in der ersten Zeile – auch hier bleiben die Beobachtungen nach Januar 2012
aufgrund fehlender Interventionstätigkeit des MoF unberücksichtigt – zusätzlich die
einzelnen Hauptinterventionszeiträume aufgelistet.

Die Ergebnisse der Eventstudie fallen hinsichtlich der drei betrachteten Länder
äußerst unterschiedlich aus. Während über alle Zeiträume die Nullhypothese der

Zufälligkeit des Erfolgs der Interventionstätigkeit für die Bundesbank zumindest
mit einer maximalen Irrtumswahrscheinlichkeit von 10-Prozent abgelehnt werden
kann, schienen weder die Fed-Interventionen noch die Interventionen des MoF ein-
en zielgerichteten Effekt auf die Entwicklung des jeweiligen Terminwechselkurses
auszuüben. Tatsächlich überwiegen in einigen der betrachteten Zeiträume, nämlich
von Mai 1980 bis September 1995 (also dem größten Zeitraum der Studie) für die

Fed sowie dem April 2004 bis Januar 2012 für das MoF sogar die Mißerfolge, wer-
den also häufiger Wechselkursveränderungen entgegen der Interventionsrichtung
beobachtet als umgekehrt.85 Die größte Erfolgsrate wiesen die US-Interventionen
dabei noch in der relativ langen Phase zwischen September 1985 und September

1995 mit ca. 54 Prozent auf. Insgesamt gilt jedoch für alle Teilperioden, daß die

US-Interventionen keine erkennbare Auswirkung auf den Terminwechselkurs hat-
ten. Auch die japanischen Interventionen sind in allen Fällen vor dem Hintergrund
der Signalling-Hypothese als Fehlschlag zu bewerten. Lediglich die geringe Inter-
ventionstätigkeit zwischen Januar 2001 und Januar 2003 weist mit 70 Prozent eine
annehmbare Erfolgswahrscheinlichkeit aus, die aber dennoch aufgrund des gerin-
gen Stichprobenumfangs als nicht statistisch signifikant anzusehen ist und damit
zur Ablehnung der Nullhypothese der Zufälligkeit der Einwirkung führt. Da alle In-
terventionsmaßnahmen Japans im betrachteten Zeitraum zwischen 2001 und 2012
zugunsten des US-Dollar erfolgten, also eine positive Ausprägung der Variablen It
implizierten, bedeutet dies im Umkehrschluß, daß nur in etwas mehr als 50 Pro-
zent der Fälle ein unmittelbarer Anstieg des Yen/US-Dollar Terminwechselkurses
zu verzeichnen gewesen war. In Anbetracht des, gerade im Vergleich zu den hier
analysierten Interventionen der Bundesbank und der Fed ungleich höheren, durch-
schnittlichen Interventionsvolumens in diesem Zeitraum erscheint diese Bilanz der

Interventionstätigkeit des MoF ausgesprochen ernüchternd.

Im Gegensatz dazu waren die Interventionen der Bundesbank augenscheinlich
in der Lage, die Erwartungen der Wirtschaftssubjekte hinsichtlich der zukünftigen

Wechselkursentwicklung zielgerichtet zu beeinflussen. Obwohl in keiner Zeitperi-
ode die Erfolgswahrscheinlichkeit deutlich mehr als 65 Prozent betrug, kann ledig-
lich in den recht kurzen Zeiträumen zwischen Januar 1984 und Februar 1988 so-

85 Da für diese beiden Situationen auf Basis eines einseitigen Sign-Tests keine sinnvolle Wahr-
scheinlichkeit angegeben werden kann, wird der betreffende P-Wert in der Tabelle mit n.a. ange-
geben.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

195
wie zwischen September 1985 und Februar 1988 die Nullhypothese des zufälligen

Erfolgseintritts mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 Prozent nicht abgelehnt
werden kann. Die Besonderheit dieses Zeitraums liegt darin begründet, daß dieser
die gemeinsamen Interventionen der Zentralbanken der G5 bzw. G7 zur Beeinflus-
sung des US-Dollar Kurses beinhaltet. Da während dieser Zeit der US-Dollar bis

Ende 1985 einem massiven Aufwärtstrend unterlag, bevor er in einen ebenso star-
ken Abwärtstrend geriet, umfaßt diese Zeitperiode die mit Abstand turbulenteste

Phase der Entwicklung des Kassawechselkurses während der Gesamtperiode der

Studie. Vor diesem Hintergrund und der Tatsache, daß die Bundesbank im betref-
fenden Zeitraum sowohl zunächst gegen den US-Dollar und dann zugunsten des

US-Dollars interveniert hat, wird der etwas schlechtere Erfolgswert durchaus rela-
tiviert.

Die allgemeine Robustheit dieser Ergebnisse wird über die Verteilung der Nicht-

Interventionsevents grundsätzlich gestützt. Tatsächlich kann für beide Währungs-
paare und für alle drei Länder über die Gesamtperiode hinweg die Nullhypothese
der Zufälligkeit der Terminwechselkursentwicklung nicht abgelehnt werden. Insge-
samt ist jedoch der US-Dollar im Terminwechselkurs sowohl gegenüber der DM
als auch gegenüber dem Yen in den jeweils betrachteten Zeiträumen etwas häufiger
gesunken als gestiegen.86 Der Wahrscheinlichkeitswert bezieht sich dabei im Ge-
gensatz zur Überprüfung des Erfolgs des Interventionsevents auf einen zweiseitigen

Test, da hier theoretisch keine Restriktion hinsichtlich der Richtung der Über- oder

Unterschreitung der Zufallsgrenze getroffen werden kann.87 Während jedoch die
dem Sign-Test unterliegende Hypothese des Mittelwerts von 0 , 5 für die tägliche

Terminwechselkursveränderung nach oben oder unten für die japanischen Daten
zum 5-Prozent Signifikanzniveau niemals abgelehnt werden kann, weisen die Da-
ten für den DM/US-Dollar Kurs zwischen 1985 und 1995 auf eine systematische

Abwertung des Terminwechselkurses hin, da die Wahrscheinlichkeit einer posi-
tiven Veränderung teilweise deutlich unter 50 Prozent liegt. Mit anderen Worten
wird in dem betreffenden Zeitraum eine Intervention zugunsten der DM tendenzi-
ell häufiger zum Erfolg führen, obwohl eigentlich keine kausale Beeinflussung des

Terminwechselkurses durch eine Intervention vorliegt, bzw. wird im selben Zeit-
raum eine den Dollar stützende Intervention gemäß dem Erfolgskriterium weniger
oft erfolgreich im Sinne der Definition in Gleichung (5.2) sein, als dies eigentlich
der Fall ist. Im Ergebnis führt dies zu einer potentiellen Verzerrung des Sign-Tests,
wobei dieser positiv verzerrt wird (also eher die Nullhypothese der Zufälligkeit ab-
lehnt), wenn hauptsächlich gegen den Dollar interveniert wird. Demgegenüber kann
dann die Nullhypothese tendenziell fälschlicherweise nicht abgelehnt werden, wenn
hauptsächlich gegen den Trend, also zugunsten des US-Dollars in den Markt ein-

86 Als Erfolgsevent wurde bekanntlich ein höherer Wechselkurs in der Folgeperiode definiert, so
daß bei n∗/n < 0 , 5 eben dieser Schluß erfolgt.

87 Als Resultat hieraus lassen sich zum einen auch Wahrscheinlichkeiten für Beobachtungen ange-
ben, bei denen die Erfolgsquote unter 50 Prozent liegt, was für den eigentlichen Sign-Test nicht der

Fall war. Zum anderen sinkt dadurch gleichzeitig auch c.p. die Ablehnungswahrscheinlichkeit der

Nullhypothese, was vor dem methodologischen Hintergrund des Sign-Tests durchaus vorteilhaft
ist.

196

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
gegriffen wird.88 Eine genauere Betrachtung der Interventionsrichtung der beiden

Zentralbanken zeigt dabei, daß im betreffenden Zeitraum die Fed deutlich häufiger
zugunsten der DM intervenierte, während die Bundesbank fast so oft Dollar ver-
kaufte, wie sie Dollar ankaufte. Dies relativiert jedoch die verhältnismäßig gute

Performance der Interventionen der US-Notenbank in genau diesem Zeitraum und
erklärt gleichzeitig auch die im Vergleich schlechteren Ergebnisse des Sign-Tests
für die Interventionen der Bundesbank.89

Nichtsdestotrotz stellt sich vor dem Hintergrund der empirischen Ergebnisse der

Eventstudie die entscheidende Frage, warum die Bundesbankinterventionen ein-
en signifikanten Signalling-Effekt aufweisen, während die Interventionen der Fed
sowie des MoF keine erkennbare Auswirkung auf den Terminwechselkurs haben.

Eine mögliche Ursache für die schlechte Performance der US-amerikanischen In-
terventionstätigkeit kann dabei in der Auswahl der Daten begründet sein. Da der
unterstellte Terminwechselkurs in der Eventstudie den durchschnittlichen Tages-
kurs in Frankfurt darstellt, wäre es denkbar, daß für diesen Markt die Interventi-
onsbemühungen der Fed entweder als weniger relevant von den marktteilnehmern
eingestuft werden oder aber die Informationen bezüglich der Interventionstätigkeit
für die auf dem Frankfurter markt agierenden Händler nur verzögert oder verzerrt
übermittelt werden. In Anbetracht der Tatsache, daß der Devisenhandel in New-

York zum Zeitpunkt eines Interventionsereignisses t beendet ist, bevor der Termin-
handel in Frankfurt zum Zeitpunkt t + 1 beginnt und gleichzeitig internationale Ar-
bitragegeschäfte die Information aus dem dortigen Kassahandel auch zeitnah in den

Frankfurter Markt tragen sollten, erscheint dies jedoch zumindest theoretisch wenig
plausibel.90

Aus ökonomischer Sicht kann vor dem Hintergrund des Vitale-Modells jedoch
die Wirksamkeit der Intervention in der betrachteten Studie im Wesentlichen auf
zwei Aspekte zurückgeführt werden, nämlich die Gewichtung eines mit der Inter-
vention verknüpften Wechselkursziels, ausgedrückt über den Parameter q oder aber,
wie Vitale (1999) argumentiert, über den Grad der Geheimhaltung eines solchen

Wechselkursziels. In Bezug auf die Geheimhaltung wurde aus dem modelltheo-
retischen Gleichgewicht gefolgert, daß eine Geheimhaltung des Wechselkursziels
durch die Zentralbank c.p. zu einer geringeren Verzerrung der Wechselkursent-
wicklung bezogen auf die Fundamentalwertentwicklung führt, als die Verfolgung
eines öffentlich bekannten und glaubhaft vertraglich festgeschriebenen Wechsel-
kursziels. Demgegenüber wird eine hohe Gewichtung eines wie auch immer kom-
munizierten Wechselkursziels bei einer Interventionsmaßnahme einen tendenziell

88 Letzteres Vorgehen wird in der Literatur häufig als Leaning against the wind“ bezeichnet. Im

”

Rahmen der Studie von Fatum und Hutchison (2003) wird daher auf Grundlage dieser Hypothese
ein verschärftes Erfolgskriterium, das sog. Direction-Kriterium, konzipiert, um dieser offensicht-
lich für den betrachteten Zeitraum relevanten Problematik zu begegnen.

89 Allerdings weisen die Ergebnisse auch darauf hin, daß lediglich eine geringe Abweichung vom

Mittelwert von 0,5 auftritt. So kann z.B. für den Zeitraum der größten Verzerrung für die Bundes-
bank von Januar 1984 bis September 1995 gezeigt werden, daß ein theoretischer Mittelwert für die

Stichprobe Y von 0,49 nicht auf dem 10 Prozent-Niveau abgelehnt werden kann.

90 Eine Überprüfung dieser These bspw. durch eine Ausdehnung des Post-Eventfensters zeigt, daß
die Erfolgsrate der Interventionen hierdurch nicht erhöht werden kann.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

197
größeren Verzerrungseffekt nach sich ziehen als eine Intervention, die lediglich
die Fehlbewertung der Währung ausnutzt und entgegen dieser Marktbewertung in
den Devisenmarkt eingreift und so einen ökonomischen Gewinn erzielt. Überträgt
man diese theoretischen Implikationen auf die Schätzmethodologie der Eventstu-
die, dann sollte eine signifikante Beeinflussung des Terminwechselkurses in Rich-
tung der Interventionsmaßnahme Ausdruck einer gesunkenen Marktverzerrung – im

Vitale-Modell ausgedrückt über Var(

F|e∗) – sein.

Insofern sind die Ergebnisse der Studie vor dem Hintergrund des theoretischen

Modellrahmens entweder dadurch zu erklären, daß die Bundesbank gegenüber der

Fed und dem MoF ein geheimeres“ Wechselkursziel verfolgte, wie dies u.a. von

”

Vitale (1999) im Vergleich zur Fed unterstellt wurde. Andererseits könnte dieses

Ergebnis auch das Resultat eines niedrigeren Gewichtungsfaktors q für ein Wech-
selkursziel (im Sinne der Modellierung bei Vitale (1999)) der Bundesbank im Ver-
gleich zur Fed oder dem MoF darstellen.91 Tatsächlich wird insbesondere über den

Vergleich zwischen Bundesbank- und MoF-Interventionen durch die Eventstudie
deutlich, daß die Argumentation über den Geheimhaltungsgrad in keiner Weise
aufrechtzuerhalten ist. Da in Japan, insbesondere für die Zeit zwischen 2001 und

2004, von den marktteilnehmern die Verfolgung eines konkreten Wechselkursziels
erwartet wurde, dessen Höhe aber niemals öffentlich kommuniziert bzw. erst recht
nicht im Sinne eines vertraglichen Commitments festgelegt wurde, entspricht die-
se Interventionsphase einer idealtypischen Situation für eine geheime Intervention
nach Vitale (1999). Insofern erwartet man eigentlich, daß die Interventionen in die-
sem Zeitraum gemäß dem Modell einen deutlichen Hinweis für die Existenz eines

Signalling-Effektes erbringen sollten. Die durch die Eventstudie offenbarte, völlige

Verfehlung einer solchen Wirkung steht dieser Schlußfolgerung jedoch diametral
gegenüber.

Der generelle Erfolg der Bundesbankinterventionen kann hingegen nur auf den
zweiten Aspekt, also den Gewichtungsfaktor eines Wechselkursziels zurückgeführt
werden, denn über den in der Studie betrachteten Zeitraum ist nicht belegt, daß die

Bundesbank (sei es auch nur über einen Teilzeitraum) ein (geld- oder konjunktur-
politisch motiviertes) Wechselkursziel im DM/US-Dollar markt verfolgt hat. Dies
wird nicht zuletzt dadurch gestützt, daß die Bundesbank gemäß ihrer Verfassung als
alleiniges Ziel die Preisniveaustabilisierung verfolgte und damit (im Gegensatz zur

MoF aber auch zur Fed) keinen Anreiz besaß, über die Verfolgung eines von der

Fundamentalbewertung abweichenden Wechselkursziels konjunkturelle Effekte zu
generieren. Insofern muß der Gewichtungsfaktor der Bundesbank qBuba kleiner als
der für das MoF oder die Fed angenommen werden, was theoretisch zu einer besse-
ren Performance der Devisenmarktinterventionen im Hinblick auf den Signalling-

Effekt dieser Maßnahmen führen sollte.

Tatsächlich bestätigen die Ergebnisse in Abbildung 5.2 genau diese These. Im

Vitale-Modell war dabei ein niedriges q gleichbedeutend damit, daß die Zentral-
bank in erster Linie spekulative Motive im Sinne einer Gewinnerzielung verfolgt.

Im wirtschaftspolitischen Kontext erscheint diese Vorstellung jedoch auf den ersten

91 Zur Erinnerung, ein Wechselkursziel im Sinne des Vitale-Modells stellt grundsätzlich ein, vom

Fundamentalwechselkurs abweichendes, Wechselkursziel dar.

198

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Blick wenig überzeugend, da es für eine Notenbank potentiell wichtigere Motive für
die Durchführung einer Devisenmarktintervention gibt. Vergegenwärtigt man sich
aber nochmal die Objektfunktion der Zentralbank in Gleichung (5.1), dann wird
deren Motivation für eine Devisenmarktintervention im Endeffekt auf zwei Haupt-
motive reduziert. Zum einen wird hier auf die Verfolgung eines (vom Fundamen-
talwert abweichenden) Wechselkursziels abgestellt und zum anderen auf eben diese

Gewinnerzielungskomponente. Vor diesem Hintergrund kann aber die Gewinner-
zielungskomponente – unter geringfügiger Modifikation des Vitale-Modells – auch
dahingehend interpretiert werden, daß hierüber die Bereitschaft zur Misalignment-
bekämpfung ausgedrückt wird. Da eine Misalignmentbekämpfung den Ankauf der
jeweils fundamental unterbewerteten Währung impliziert, führt eine derartige In-
tervention automatisch zu einem Spekulationsgewinn im Sinne der Gewinnerzie-
lungskomponente in der Objektfunktion bei Vitale (1999). Kehrt man aber dieses

Argument um, dann stellt eine Gewinnerzielung im Rahmen einer Interventions-
maßnahme eine notwendige Bedingung für eine Misalignmentbekämpfung dar. In-
sofern kann eine Gewinnerzielungsabsicht auch als Indikator für eine Misalignment-
bekämpfung angesehen werden und damit ein niedriger Gewichtungsfaktor für das

Wechselkursziel q als Indiz für eine Zentralbank aufgefaßt werden, deren maßgeb-
liche Zielsetzung einer Intervention die Misalignmentbekämpfung ist.92

Auch aus Sicht des Marketmakers impliziert dann ein niedriges q, daß die Zen-
tralbank sterilisierte Devisenmarktinterventionen in erster Linie als wirtschaftspoli-
tisches Instrument zur Bekämpfung einer fundamentalen Fehlbewertung des Wech-
selkurses nutzt. Informationstheoretisch erhöht ein niedriges q aber aus Sicht des

Marketmakers die Glaubwürdigkeit der Zentralbank im Hinblick auf seine Inter-
pretation des gestörten Interventionssignals x∗ bezüglich der Fundamentalwertent-
wicklung. Das grundsätzliche Problem für den Marketmaker besteht nämlich darin,
daß er ex ante nicht weiß, ob eine Zentralbank mit ihrer Intervention eine Wechsel-
kursbeeinflussung in Richtung eines vom Fundamentalwert abweichenden Wechsel-
kursziels oder aber eine Anpassung an die Fundamentalbewertung anstrebt. Insofern
dient der Gewichtungsfaktors für das Wechselkursziel dem Marketmaker als wichti-
ge Orientierung in Bezug auf seine Interpretation des beobachteten Auftragsflusses.

Der relative Erfolg der Bundesbank im Vergleich zur Interventionspolitik der

Fed, für die ebenfalls angenommen werden kann, daß sie im betrachteten Zeit-
raum kein (geheimes und von der KKP abweichendes) Wechselkursziel verfolg-
te, erklärt sich möglicherweise daraus, daß die Bundesbank in diesem Zusammen-
hang als Misalignmentbekämpfer“ glaubwürdiger gewesen ist. Obwohl im Vitale-

”

Modell der Parameter q als konstant und bekannt vorausgesetzt wird, ist es in der

Praxis wahrscheinlich, daß auch die Ausprägung von q vom Marketmaker allen-

92 Diese Argumentation ist allerdings mit dem Vitale-Modell nicht vollständig vereinbar. Der

Grund ist, daß im Vitale Modell eine Zentralbank mit einem niedrigen q einen Anreiz besitzt, ihre Interventionsmaßnahmen zu verschleiern, um einen höheren Gewinn zu erzielen. Dagegen wird
eine an der Misalignmentbekämpfung interessierte Zentralbank ein c.p. großes Interventionsvolu-
men x∗ in den Markt geben, um das damit verbundene Informationssignal zu verstärken. Dieser

Problematik könnte aber theoretisch über eine Modifikation des Modells dahingehend begegnet
werden, daß der Parameter q nicht mehr exogen gegeben ist, sondern endogen im Modell vom

Verhalten der Zentralbank und von den Erwartungen des Marketmakers abhängt.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

199
falls geschätzt werden kann. Wäre dies der Fall, dann hängt die Erwartung über q
potentiell von der allgemeinen Tendenz zur Verfolgung eines (vom Fundamental-
wert abweichenden) Wechselkursziels einer Notenbank ab. Dabei kann ein Markt-
teilnehmer einer Zentralbank ein niedrigeres q genau dann zuordnen, wenn sie z.B.

keinen konjunkturpolitischen Stabilisierungsauftrag besitzt.93

Betrachtet man die Ergebnisse der Schätzung vor diesem Hintergrund, dann gilt
offensichtlich, daß die Bundesbank im Hinblick auf dieses Argument gegenüber
der Fed als konjunkturpolitisch sehr viel konservativer einzuschätzen war, da Letz-
tere einen expliziten konjunkturpolitischen Zielauftrag besaß. Vergleicht man die
absoluten Interventionshäufigkeiten der beiden Zentralbanken bezüglich der Inter-
ventionsrichtung, dann intervenierten beide Zentralbanken zudem deutlich häufiger
zugunsten der DM, was aber aus Sicht der Fed einer expansiven konjunkturpoli-
tischen Maßnahme entspricht, während dies aus deutscher Sicht eher konjunktur-
bremsend wirkt. Vor dem (oben beschriebenen) Hintergrund des Entscheidungspro-
blems des Marketmakers stellen diese Interventionen der Fed aber möglicherweise
ein Indiz dar, daß diese im betreffenden Zeitraum mit ihren Interventionen ten-
denziell eher ein (konjunkturpolitisch motiviertes) Wechselkursziel verfolgte, als
eine mit einer Misalignmentbekämpfung einhergehende Gewinnerzielungsabsicht.

Demgegenüber stellten die zum gleichen Zeitpunkt erfolgenden Interventionen der

Bundesbank zugunsten der DM eine Art Committment dar, daß die Bundesbank
tatsächlich in Richtung der Fundamentalbewertung intervenierte. D.h., daß poten-
tiell auch die Interventionsrichtung die Glaubwürdigkeit einer Notenbank in Form
eines geringeren Gewichtungsfaktors q im Hinblick auf die Verfolgung eines Wech-
selkursziels beeinflussen könnte. Insofern sollte über den gesamten Zeitraum be-
trachtet gelten, daß qBuba < qFed und dementsprechend Bundesbankinterventionen
effektiver im Sinne der Signalling-Hypothese wirken sollten als Fed-Interventionen,
was die Ergebnisse der Eventstudie auch aufzeigen.

Insgesamt werden somit durch die Ergebnisse der Eventstudie die Prämissen des

Vitale-Modells durchaus gestützt. Allerdings ist es nicht der im theoretischen Mo-
dell im Vordergrund stehende Aspekt der Geheimhaltung, der über die Wirksamkeit
von Interventionen entscheidet, sondern die wirtschaftspolitischen Rahmenbedin-
gungen sowie die allgemeine Glaubwürdigkeit der intervenierenden Notenbanken.

Um die Robustheit dieser Resultate zu überprüfen und gleichzeitig auch weite-
re theoretische Implikationen des Vitale-Modells zu testen soll im Folgenden die
vorangegangene Eventstudie auf Basis des Terminwechselkurses mit einer modi-
fizierten Eventdefinition wiederholt werden. Dazu werden zum einen nur solche

Interventionen betrachtet, bei denen die Intervention in Richtung des Fundamental-
wechselkurses erfolgt, der hier durch den KKP-Wechselkurs approximiert wird.94

Zum anderen soll als zweites zusätzliches Kriterium bei der Definition eines Inter-
ventionsevents das Interventionsvolumen berücksichtigt werden. Vor dem Hinter-
grund des Vitale-Modells sollten diese beiden Faktoren die über Gleichung (5.31)

definierte Erfolgswahrscheinlichkeit des Interventionsereignisses c.p. erhöhen. Die

93 Vgl. die Ausführungen am Ende der Darstellung des Vitale-Modells.

94 Die Gleichsetzung zwischen KKP-Kurs und Fundamentalwechselkurs entspricht dabei der
gängigen Konvention in der Literatur und ist auch ökonomisch plausibel zu rechtfertigen.

200

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Zeitreihen für den KKP-Wechselkurs werden dabei für den DM/US-Dollar Kurs
ausgehend vom Basisjahr 1973 und für den Yen/US-Dollar-Kurs ausgehend vom

Basisjahr 1986 ermittelt.95 Bezüglich der Interventionsvolumina sollten lediglich
diejenigen Interventionen herausgegriffen werden, die sich deutlich vom übrigen In-
terventionsvolumen abheben. Als Maßstab werden hier für die DM/US-Dollar Inter-
ventionen jeweils die Durchschnittswerte der zuvor identifizierten Interventionser-
eignisse herangezogen und darauf aufbauend die Interventionen als herausragend
identifiziert, deren Volumen den Mittelwert um das Dreifache übersteigt.96 Die MoF

Interventionen übersteigen dabei volumenmäßig die Fed- und Bundesbankinterven-
tionen deutlich. Als Benchmark für die Bestimmung eines außergewöhnlich hohen

Interventionsvolumens wird daher ein Volumen von umgerechnet über 10 Mrd. US-

Dollar festgelegt.97 In allen Fällen werden dabei zusammengefaßte Interventionser-
eignisse an aufeinanderfolgenden Handelstagen jeweils mit ihrem Gesamtvolumen
berücksichtigt.98 Obwohl diese Definition eine gewisse Willkürlichkeit aufweist,
da sie z.B. nicht vollständig ökonomisch begründet werden kann, zeigen sich in
der Studie auch bei der Variation dieser Werte keine fundamentalen Unterschie-
de sowohl bezüglich der jeweiligen Benchmark für das Gesamtvolumen, als auch
bezüglich einer möglichen Verzerrung durch die tendenziell stärkere Berücksichti-
gung mehrtägiger Interventionsereignisse.

In Abbildung 5.3 sind die Ergebnisse für die modifizierte Eventstudien wie zu-
vor aufgeschlüsselt nach Ländern und verschiedenen Zeiträumen aufgelistet.99 Da-
bei bezeichnet die Kennung KKP“ die Identifizierung der Ereignisse derjenigen

”

Zeiträume, während derer in Richtung der KKP-Bewertung des Kassawechselkurses
interveniert wurde. Als Maßstab wird hierbei, ausgehend von der zuvor erläuterten
konstruierten Zeitreihe des KKP-Kurses, ein Abgleich mit dem jeweiligen Kassa-

95 Für den Yen/US-Dollar Kurs wird dabei der Mittelwert über den Juli 1986 als Basiszeitpunkt
ausgewählt, während für den DM/US-Dollar Kurs hierfür der Durchschnitt über den Monat Mai
im Jahr 1973 herangezogen wird. Die grundsätzliche Problematik bei der Auswahl des Basis-
zeitpunkts besteht darin, bei einer willkürlichen Definition eine Zeitreihe für den KKP-Kurs zu
generieren, die systematisch eine Über- oder Unterbewertung einer Währung anzeigt. Um dies zu
vermeiden sind beide Basiszeitpunkte vor dem Beginn des Studienzeitraums gewählt.

96 Für die Fed ergibt sich dabei eine ungleiche Verteilung zwischen Kauf- und Verkaufsmaßnah-
men des US-Dollars, da das durchschnittliche Interventionsvolumen bei einem Dollarankauf höher
lag als bei einem Dollarverkauf, was für die Bundesbank nicht festgestellt werden konnte. Für die

Fed ergab sich dabei für den Kauf ein Volumen von 350 Millionen Dollar und den Verkauf ein

Volumen von 229 Millionen Dollar, während für die Bundesbank jeweils 250 Millionen DM un-
terstellt wurden.

97 Eine Orientierung am Mittelwert wäre in diesem Zusammenhang problematisch gewesen, da das

Volumen der Interventionen kontinuierlich ab Januar 2003 angestiegen ist, so daß keine zufällige

Selektion vorgelegen hätte.

98 Dies erscheint vor dem methodologischen Hintergrund der Eventstudie sinnvoller, als die Al-
ternative entweder nur das Volumen der letzten in einem Ereignisfenster zusammengefaßten In-
tervention oder aber den Durchschnitt über alle Interventionstage zu wählen, da im Sinne des

Vitale-Modells das Interventionsereignis als ein Handelstag aufgefaßt wird.

99 Auf die Überprüfung der Zufälligkeit der Nicht-Interventionsereignisse wird hier verzichtet,
da diese im Vergleich zur Situation in Abbildung 5.2 aufgrund der identischen Zeiträume nahezu
identisch sind.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

201

Zeitraum/Land

Total Obs

#(SIGN = 1)

P-Wert

Deutschland

Apr 1981 - Sep 1995 KKP

234

146

0.00

Apr 1981 - Sep 1995 Vol

47

29

7.19

Apr 1981 - Sep 1995 KKP+Vol

40

24

13.41

Sep 1985 - Jan 1990 KKP

66

45

0.21

Jan 1984 - Feb 1988 KKP

61

41

0.49

Sep 1985 - Sep 1995 KKP

92

59

0.44

Sep 1985 - Sep 1995 Vol

28

16

28.56

Apr 1981 - Sep 1995 KKP pro DM

204

133

0.00

Apr 1981 - Sep 1995 non-KKP

32

18

29.83

USA

Apr 1981 - Sep 1995 KKP

97

49

50.00

Apr 1981 - Sep 1995 Vol

44

27

8.71

Apr 1981 - Sep 1995 KKP+Vol

40

25

7.69

Apr 1981 - Sep 1995 KKP pro Dollar

17

13

2.45

Apr 1981 - Sep 1995 non-KKP

18

11

24.03

Japan

Jan 2001 - Jan 2012 KKP

17

9

50.00

Jan 2001 - Apr 2004 KKP

13

9

13.34

Jan 2003 - Apr 2004 KKP

13

9

13.34

Jan 2001 - Jan 2012 Vol

14

6
n.a.

Jan 2001 - Jan 2012 KKP+Vol

8

3
n.a.

Jan 2001 - Apr 2004 non-KKP

27

14

50.00

Abb. 5.3 Schätzung KKP- und Volumenabhängigkeit des Terminwechselkurses von der Interven-
tionstätigkeit
wechselkurs zum Zeitpunkt eines Interventionsereignisses vorgenommen, wobei ein

Kassawechselkurs über (unter) dem KKP-Kurs jeweils einer Überbewertung (Un-
terbewertung) des US-Dollars entspricht.100 Eine Intervention wird somit als Event
charakterisiert, wenn ein Kauf von US-Dollar ( It > 0) mit einer Unterbewertung
bzw. ein Verkauf von US-Dollar ( It < 0) mit einer Überbewertung des US-Dollars
einhergeht. Die mit Vol“ gekennzeichneten Ergebnisse beziehen sich dabei auf die

”

Interventionsereignisse, bei denen das Interventionsvolumen oberhalb der zuvor de-
finierten Schwellenwerte für die jeweiligen Länder lag. Darüber hinaus werden noch
drei Kontrollsituationen in der Eventstudie betrachtet. Zum einen werden solche

Ereignisse gesondert betrachtet, die beide Kriterien, also das KKP-Kriterium und
das Volumen-Kriterium, erfüllen und mit KKP+Vol“ gekennzeichnet. Des Weite-

”

ren sind zumindest für die Bundesbank und die Fed über den Gesamtzeitraum die

KKP-Interventionen separat analysiert worden, die jeweils zur Unterstützung der

100 Bei den Kassawechselkursen handelt es sich um Schlußkurse auf Tagesbasis. Die Daten hierfür
stammen ebenfalls von Ecowin.

202

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
heimischen Währung durchgeführt wurden (jeweils pro DM“ für die Bundesbank

”

und pro Dollar“ für die Fed genannt), also einen Ankauf von Devisenreserven aus

”

Sicht der jeweiligen Zentralbank beinhalteten.101 Hierbei wurden im Gegensatz zu
allen anderen Schätzungen keine zusammenhängenden Zeitreihen untersucht, son-
dern Teilperioden, in denen eine Unterbewertung der jeweiligen Währung vorlag
identifiziert und dann die Ereignisse und Erfolge dieser Teilperioden addiert. Um die

Verzerrung der Ergebnisse in Abhängigkeit von der Schätzung des Basiszeitpunkts
für den KKP-Kurs möglichst gering zu halten, blieben dabei überdies sämtliche In-
terventionen, die innerhalb eines Monats vor oder nach dem Übergang von einer

Über- zu einer Unterbewertung oder umgekehrt getätigt wurden unberücksichtigt
so daß der geschätzte Zeitraum für Bundesbank und Fed nicht mit dem Gesamt-
zeitraum der Studie übereinstimmt. Insbesondere gilt dies auch für sämtliche Be-
obachtungen zwischen Anfang Oktober 1991 und August 1994 bei der Betrachtung
der Fed, da sich in diesem Zeitraum das Verhältnis zwischen Über- und Unterbe-
wertung des US-Dollars mehrmals umgekehrt hat, was den Schluß zuläßt, daß der
tatsächliche Wechselkurs in dieser Phase nahe bei der KKP lag.102 Als letzte Kon-
trollsituation wird für alle Länder über den Gesamtzeitraum untersucht, inwieweit
die nicht in Richtung der KKP durchgeführten Interventionen im Sinne des Erfolgs-
kriteriums zu bewerten sind, was durch die Bezeichnung non-KKP“ in Abbildung

”

5.3 abgekürzt wird.

Die Auswertung der Ergebnisse in Abbildung 5.3 zeigt dabei zunächst, daß so-
wohl die Bundesbank als auch die Fed einen überwältigenden Teil ihrer Interven-
tionsmaßnahmen in Richtung der KKP durchführten. Über den Vergleich der Er-
gebnisse in Abbildung 5.2 ergibt sich, daß die Bundesbank 87,97 Prozent und die

Fed 84,35 Prozent aller Interventionen zwischen April 1981 und September 1995
entsprechend effektuiert haben. Demgegenüber sind nur 17 von 44, also knapp 38

Prozent der MoF-Interventionen in Richtung der KKP erfolgt. Dies untermauert die
oben aufgeworfene These, daß die Bundesbank und die Fed kein Wechselkursziel
im Sinne des Vitale-Modells durch ihre Interventionen verfolgten, sondern in erster

Linie zur Misalignmentbekämpfung am Devisenmarkt aktiv wurden, während dies,
wie ebenfalls zuvor postuliert, für das MoF sehr wohl der Fall gewesen ist.

Was den generellen Erfolg dieser Maßnahmen angeht, so ergibt sich jedoch zu-
mindest auf den ersten Blick kein großer Unterschied zu den Ergebnissen in der Ab-
bildung 5.2, da lediglich die Bundesbankinterventionen in Richtung der KKP über
den gesamten relevanten Zeitraum der Studie einen statistisch hoch signifikanten

(und zielgerichteten) Einfluß auf den Terminwechselkurs ausübten, während dies für
die anderen beiden geldpolitischen Entscheidungsträger nicht festgestellt werden
kann. Bei genauerer Betrachtung fällt jedoch in Bezug auf die Bundesbank auf, daß

Interventionen, die zwischen Januar 1984 und Februar 1988 in Richtung der KKP
erfolgten, einen auf dem 99-Prozentniveau signifikanten Effekt ausübten, während
in der Ausgangsstudie alle Interventionen in diesem Zeitraum lediglich eine Signi-

101 Da das MoF nur zugunsten des US-Dollars intervenierte, wird diese Kontrollvariable für Japan
nicht ermittelt.

102 Von Juli 1994 bis zum Ende des Datenzeitraums ist eine kontinuierliche und fortschreitende

Unterbewertung des Dollars zu beobachten gewesen.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

203
fikanz auf dem 90-Prozent Intervall aufwiesen. Auch die Erfolgsrate in den anderen
betrachteten Zeitperioden ist höher als die Erfolgsrate für alle Interventionsmaßnah-
men in der Ursprungsschätzung. Augenfällig wird die Bedeutung der Richtung der

Intervention jedoch über die Beobachtung der Interventionsereignisse, die nicht in

Richtung der KKP erfolgten. Deren Effekt auf den Terminwechselkurs ist eindeu-
tig nicht von einer zufälligen Beeinflussung der Wechselkursentwicklung zu unter-
scheiden. Insofern kann der Logik des Signalling-Effektes folgend tatsächlich auf
eine positive Abhängigkeit der Wirksamkeit von Interventionsmaßnahmen von der

Richtung der Intervention in Bezug auf die KKP-Bewertung anhand der Bundes-
bankintervention geschlossen werden. Der relative Erfolg der Bundesbankinterven-
tionen im Allgemeinen auf Grundlage dieser Beobachtung folgt demnach aus der

Tatsache, daß die Bundesbank insgesamt fast ausschließlich gemäß der KKP inter-
venierte.

Betrachtet man jedoch dieselbe Schätzung für die KKP-Interventionen der Fed,
so relativiert sich das Ergebnis für die Rolle der KKP im Hinblick auf die Wirksam-
keit des Signalling-Kanals erheblich, denn trotz eines fast ebenso großen Anteils
an Interventionsmaßnahmen in Richtung der KKP haben die Interventionsmaß-
nahmen über alle betrachteten Zeiträume wie in der Ursprungsschätzung keinen
signifikanten Effekt auf den Terminwechselkurs, bzw. unterscheiden sich nicht
in ihrer Erfolgswahrscheinlichkeit von den nicht in Richtung der KKP gerich-
teten Interventionsmaßnahmen. Tatsächlich offenbaren die Ergebnisse der Fed-

Intervention aber den entscheidenden Aspekt für die Wirksamkeit von Devisen-
marktinterventionen in dieser Studie, die nicht an der KKP-Orientierung an sich,
sondern an der Glaubwürdigkeit der Misalignmentbekämpfung festgemacht werden
kann. Dies zeigt sich zum einen an der statistisch signifikanten Beeinflussung der
den Dollar stützenden Devisenmarktoperationen der Fed. Obwohl die Fed in nur

17 Fällen bei einer eindeutigen Unterbewertung des US-Dollars auch intervenie-
rend am Devisenmarkt eingriff, führten diese Interventionen in 13 Fällen zu einem

Anstieg des Terminwechselkurses.103 Bedenkt man, daß von 234 KKP-Events der

Bundesbank im selben Zeitraum 204 während einer Unterbewertung der DM er-
folgten, dann läßt dies nur den Schluß zu, daß nicht die KKP-Bedingung an sich
einen Einfluß auf den Terminwechselkurs und damit einen intendierten Signalling-

Effekt ausübt, sondern eine KKP-orientierte Intervention durch die Zentralbank der
tendenziell unterbewerteten Währung. Diese These wird dadurch gestützt, daß die

30 Interventionen der Bundesbank von April 1981 bis September 1995 zugunsten
des Dollars bei einer Überbewertung der DM nur in 13 Fällen zu einer Erhöhung
des DM/US-Dollar Terminwechselkurses in Frankfurt führten, also augenscheinlich
vollkommen ineffektiv gewesen sind.104 Daher ist es nicht die Anzahl der KKP-

Interventionen, sondern die Anzahl der die DM stützenden KKP-Interventionen,

103 Dieses Ergebnis ist allerdings sensitiv in Bezug auf die oben erwähnte Nicht-Berücksichti-
gung der Interventionsmaßnahmen von Oktober 1991 bis Juli 1994. Eine Erklärung hierfür ist, daß
auch die Höhe des Misalignments bei der Wirksamkeit der Interventionsmaßnahmen berücksichtigt
werden muß.

104 Die Berechnung der Events und Erfolge kann aus der Abbildung 5.3 leicht als Differenz zwi-
schen dem ersten und dem vorletzten Zeileneintrag für Deutschland ermittelt werden.

204

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
die für die allgemein gute Performance der Bundesbankinterventionen in der Ur-
sprungsstudie sorgen.

Dieses bemerkenswerte Resultat der Eventstudie läßt sich im Hinblick auf die
theoretische Modellierung des Signalling-Kanals im Vitale-Modell dahingehend in-
terpretieren, daß in der Tat die Glaubwürdigkeit der Zentralbank aus Sicht des Mar-
ketmakers bzw. der Marktteilnehmer, ausgedrückt durch den Parameter q, entschei-
dend dafür ist, ob Interventionsmaßnahmen als Informationssignal in Richtung der

Fundamentalbewertung des Wechselkurses verstanden werden können. Dabei er-
langt eine Notenbank aus Sicht der Marktteilnehmer genau dann Glaubwürdigkeit
im Hinblick darauf, über die Interventionsmaßnahme kein konjunkturpolitisch moti-
viertes Wechselkursziel zu verfolgen, wenn sie einen potentiell konjunkturschwäch-
enden Ankauf ihrer eigenen Währung vornimmt.

In diesem Fall erwarten die Marktteilnehmer, bzw. im Modell der Marketmaker,
eine geringe Präferenz für die Verfolgung eines Wechselkursziels, also ein nied-
riges q, was im Modell zu einer geringeren Verzerrung des Wechselkurses vom

Fundamentalwert führt, vorausgesetzt die Intervention geht tatsächlich in Richtung
der Fundamentalbewertung. Mit anderen Worten impliziert das empirische Ergebnis
der Eventstudie auf Grundlage des Vitale-Modells, daß Devisenmarktinterventionen
nur dann einen Signalling-Effekt haben können, wenn sie von einer in erster Linie
der Geldwertstabilität verpflichteten Notenbank in Richtung der KKP-Bewertung
durchgeführt werden und die betreffende Zentralbank dabei zugunsten der eigenen

Währung interveniert, also Devisenreserven verkauft.

Da keine dieser Bedingungen für das MoF augenscheinlich in den Jahren von

2001 bis Anfang 2012 erfüllt war, überrascht es nicht, daß in der Studie gemäß

Abbildung 5.3 statistisch kein Unterschied zwischen KKP- und Nicht-KKP-Inter-
ventionen festgestellt werden kann und auch (wie schon in der Ursprungsstudie)

kein signifikanter Effekt auf die Entwicklung des Terminwechselkurses auszuma-
chen ist. Dabei ist es völlig unerheblich, ob das MoF ein geheimes Wechselkursziel
verfolgt hat oder es sich auf ein bestimmtes Ziel glaubhaft öffentlich festlegen konn-
te. Tatsächlich impliziert die empirische Analyse im Hinblick auf das Vitale-Modell,
daß der theoretisch abgeleitete Vorteil der Geheimhaltung des Wechselkursziels vor
dem Hintergrund der Dominanz des Glaubwürdigkeitseffekts über q praktisch völlig
bedeutungslos ist. D.h., eine Zentralbank, die ein Wechselkursziel verfolgt, kann
über den Signalling-Kanal keine aus ihrer Sicht effektive und dauerhafte Beeinflus-
sung des Wechselkurses über Devisenmarktinterventionen generieren, wenn ihre

Intervention zugunsten der ausländischen Währung erfolgt, da sie in diesem Mo-
ment keine Glaubwürdigkeit am Devisenmarkt besitzt bzw. q entsprechend hoch
von den Marktteilnehmern eingeschätzt wird. Dies ist jedoch genau dann der Fall,
wenn die Zentralbank eine tendenzielle Unterbewertung der heimischen Währung
anpeilt, womit die Frage nach der Geheimhaltung oder Veröffentlichung des Ziels
obsolet wird.

Diesem Umstand kann gemäß der Ergebnisse in Abbildung 5.3 von Seiten des

MoF auch nicht durch die Ausweitung des Interventionsvolumens effektiv entge-
gengetreten werden. Obwohl gemäß Gleichung (5.4) die Höhe des Interventions-
volumens aus der Sicht des Marketmakers potentiell als ein Indikator für den Grad

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

205
der fundamentalen Fehlbewertung des Wechselkurses angesehen werden kann und
somit c.p. die Signalwirkung einer Interventionsmaßnahme erhöhen sollte, weisen
die Ergebnisse der Eventstudie zumindest für Japan darauf hin, daß dieser Effekt
über die Wechselkurszielverfolgung (über-)kompensiert wird, so daß selbst ein auch
im internationalen Maßstab außergewöhnlich hohes Interventionsvolumen an eini-
gen Handelstagen nicht zu einer systematischen Verbesserung der Erfolgsrate der

Intervention führte. Interessanterweise kann auch für die Bundesbank das Interven-
tionsvolumen nicht als positiver Faktor für die Beeinflussung des Terminwechsel-
kurses angesehen werden, da über den gesamten Betrachtungszeitraum die 47 vo-
lumenmäßig größten Interventionsmaßnahmen lediglich einen auf dem 90-Prozent

Intervall signifikanten Effekt auf den Terminwechselkurs ausübten. Dies stellt ange-
sichts der allgemein guten Performance der Bundesbankinterventionen einen eher
niedrigen Erfolgswert dar. Bei einer separaten Betrachtung der Interventionsmaß-
nahmen, die in Richtung der KKP erfolgten, kann die Nullhypothese der zufälligen

Wechselkursbeeinflussung überhaupt nicht abgelehnt werden. Lediglich für die Fed
zeigen die Daten eine positive Abhängigkeit der Terminwechselkursentwicklung
von der Interventionshöhe, der auch im Zusammenhang mit den KKP-Ereignissen
mit einer 10-Prozentigen Irrtumswahrscheinlichkeit nicht abgelehnt werden kann.

Dennoch bewegt sich auch diese am Rande der Zufälligkeit und ist überdies stärker
abhängig von der genauen Spezifikation der Volumengröße als die Interventions-
maßnahmen der anderen beiden Länder. Bei einer noch engeren Definition eines
hohen Interventionsvolumens wird dabei der Grad der Beeinflussung sogar wieder
insignifikant, so daß auch hieraus nicht auf eine generelle Abhängigkeit des In-
terventionserfolgs von der absoluten Interventionshöhe geschlossen werden kann
unabhängig davon, ob die Zentralbank ein Wechselkursziel verfolgt und ob sie

Fremdwährung ankauft oder verkauft.

Als Fazit der Eventstudie des Terminwechselkurses auf Basis des Vitale-Modells
kann somit festgehalten werden, daß zwar ein Signalling-Effekt über Interventions-
maßnahmen nicht allgemein zu beobachten ist, aber unter bestimmten wirtschafts-
politischen Rahmenbedingungen im Hinblick auf eine fundamentale Über- oder Un-
terbewertung der heimischen Währung, der konjunkturpolitischen Ausrichtung der
intervenierenden Zentralbank sowie ihrer Glaubwürdigkeit bezüglich der Motiva-
tion der Interventionsmaßnahme für die Erzielung von Spekulationsgewinnen (im
theoretischen Modell) bzw. ihres Anreizes zur Misalignmentbekämpfung (in der

Praxis), tatsächlich die Erwartungsbildung der Marktakteure effektiv beeinflussen
kann. Die Wirkung dieses modifizierten Signalling-Effektes zeigt sich dabei über
die methodologische Konzipierung der Studie als indirekter Effekt auf den Termin-
wechselkurs, was in Bezug sowohl auf die Art der Beeinflussung als auch auf die
potentielle Nachhaltigkeit einen deutlich belastbareren Nachweis für die Existenz
eines Signalling-Kanals darstellt, als dies in bestehenden Eventstudien oder ande-
ren empirischen Modellen der Fall war.

Dennoch muß in diesem Zusammenhang auch auf die Grenzen der Aussa-
gefähigkeit der Ergebnisse der Eventstudie hingewiesen werden. So stellen selbst
die Ergebnisse für die Bundesbank keinen wirklich überzeugenden Nachweis für die
eindeutige Wirksamkeit von Devisenmarktinterventionen auch unter den genannten

206

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
wirtschaftspolitischen Rahmenbedingungen dar, denn selbst die Erfolgsquote der
zugunsten der DM in Richtung der KKP durchgeführten Interventionsmaßnahmen
beträgt lediglich etwas mehr als 65 Prozent, was in Anbetracht der Ergebnisse ande-
rer Eventstudien nicht wirklich als hoch anzusehen ist.105 Ein direkt in Zusammen-
hang damit stehendes Problem der Analyse ist überdies, daß die Studie lediglich
qualitative Ergebnisse hinsichtlich der Wirksamkeit liefert, aber keine quantitati-
ven Aussagen zuläßt, wie z.B. über das tatsächliche Ausmaß der Terminwechsel-
kursbeeinflussung durch eine Devisenmarktintervention. Derartige Aussagen, die
im Rahmen klassischer Regressionsschätzungen leicht abzuleiten sind, wären aber
für die Bewertung der Effektivität von Interventionen äußerst wünschenswert. Ein
letzter Schwachpunkt der vorangegangenen Analyse besteht darin, über die Defi-
nition von Event- und Posteventfenster lediglich einen indirekten Effekt auf den

Wechselkurs abgeleitet zu haben. Insofern stellt sich nach wie vor die Frage, ob die

Beeinflussung des Terminwechselkurses hauptsächlich durch eine (verzögerte oder
zeitgleiche) Beeinflussung des Kassawechselkurses oder maßgeblich durch den Er-
wartungsbildungseffekt ausgelöst wird. Um dieses Problem zu lösen bedarf es daher
einer Anpassung der Eventstudie insbesondere im Hinblick auf die Modellierung
der abhängigen Variablen. Zwar implizierte die Verwendung des Terminwechselkur-
ses eine potentiell größere Persistenz der nachgewiesenen Effekte als in bestehen-
den Ansätzen wie Fatum und Hutchison (2003). Andererseits hängt diese Interpre-
tation jedoch entscheidend von der Prognosequalität des Terminwechselkurses für
den zukünftigen Kassawechselkurs ab. Deren Überprüfung kann freilich im Rahmen
eines Eventstudienansatzes nicht hinreichend implementiert werden, wodurch eine
potentielle Verzerrung der Ergebnisse im Hinblick auf deren Interpretation (und ins-
besondere auch in Bezug auf die Persistenz der Wirksamkeit) nicht auszuschließen
ist.

Insgesamt kann daher die Eventstudie auf Basis des Terminwechselkurses unter

Berücksichtigung des Vitale-Modells nicht eindeutig die Existenz des modifizier-
ten Signalling-Kanals im Rahmen von Devisenmarktinterventionen und damit die

Hypothese 1 bestätigen. Als wichtigste Erkenntnis kann aber die Identifikation von

Rahmenbedingungen gelten, unter denen eine Signalling-Wirkung von Interventi-
onsmaßnahmen definitiv nicht zu erwarten ist. In Anlehnung an die modelltheoreti-
schen Implikationen des Vitale-Modells und der Ergebnisse der Studie kann so z.B.

geschlossen werden, daß die in der Motivation der Studie vorgestellte Interventi-
onstätigkeit der SNB ab September 2009 augenscheinlich viele Merkmale aufweist,
die auch für das MoF zu konstatieren waren. Hierzu zählen u.a. die Verfolgung ei-
nes (von der KKP abweichenden) Wechselkursziels und eine Interventionspolitik,
die ausschließlich zugunsten der ausländischen Währung erfolgt. Daher ist zu er-
warten, daß die SNB-Interventionen in diesem Zeitraum – wie bereits oben erläutert

– in der Tat als ineffektiv zumindest im Sinne der Definition in Kapitel Zwei anzu-
sehen sind.

Auch wenn die Eventstudie die im Vitale-Modell im Vordergrund stehende Rele-
vanz der Geheimhaltung eines Wechselkursziels für die Wirksamkeit der Interven-

105 Die Signifikanz des Sign-Tests resultiert in dieser Studie eher aus der verhältnismäßig hohen

Grundgesamtheit der Stichprobe.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

207
tion widerlegt hat, ist der Beitrag von Vitale (1999) aus theoretischer Sicht im Hin-
blick auf die Neukonzeption der Signalling-Hypothese insgesamt uneingeschränkt
zu würdigen. Dies betrifft zum einen den Aspekt, daß es hier gelingt, die Signalwir-
kung einer Intervention endogen aus der Interaktionsstruktur des Modells herzulei-
ten und somit der wesentlichen Problematik bei der theoretischen Implementierung
des Signalling-Kanals im Rahmen der makroökonomischen Ansätze erfolgreich zu
begegnen. Zum anderen wird in diesem Ansatz der Signalling-Kanal dahingehend
neu interpretiert, daß dieser potentiell andere Wechselkursziele der Zentralbank als
die Misalignmentbekämpfung ebenso berücksichtigt, wie er von der unplausiblen
und empirisch widerlegten Prämisse von Mussa (1981) abstrahiert, daß das Signal
einzig und allein auf die zukünftige Geldpolitik der intervenierenden Zentralbank
gerichtet sein wird. Gerade im Zusammenhang mit den empirischen Ergebnissen
der Eventstudie über den Terminwechselkurs rechtfertigt dies eine weitergehen-
de wissenschaftliche Auseinandersetzung mit diesem Wirkungskanal sterilisierter

Devisenmarktinterventionen, um eine belastbare Überprüfung der Hypothese 1 zu
gewährleisten, vor allem wenn diese in den Kontext der wirtschaftspolitischen Rah-
menbedingungen gestellt wird.

5.1.2 Portfolio-Balance-Kanal

Wie der Signalling-Kanal gehört der Portfolio-Balance-Kanal zu den traditionellen

Wirkungskanälen sterilisierter Devisenmarktinterventionen, die bereits im Rahmen
von makroökonomischen Ansätzen eingehend untersucht wurden. Ebenso wie beim

Signalling-Kanal konnte dessen Existenz auf Grundlage dieser Modellansätze empi-
risch nicht eindeutig nachgewiesen werden. Eine theoretische Neukonzeption dieses

Wirkungskanals auf Basis eines mikrostrukturellen Modellansatzes ist jedoch auf
den ersten Blick weit weniger naheliegend, da die Idee dieses Wirkungskanals vor-
dergründig nur in einem makroökonomischen Kontext sinnvoll erscheint. Anderer-
seits weist zumindest das im vorangegangenen Kapitel erläuterte Interdealer-Modell
zur Wechselkurserklärung sowohl in der ersten als auch in der dritten Spielstufe

Merkmale auf, die ökonomisch den Anpassungsprozessen beim Portfolio-Ansatz
entsprechen, da hier Preisanpassungen am Devisenmarkt in Folge von Portfolioum-
schichtungen stattfinden. Daher kann eine zielgerichtete Ableitung eines Portfolio-

Balance-Effektes in einem mikrostrukturellen Modellrahmen konzeptionell am be-
sten innerhalb einer Variante des Interdealer-Modells umgesetzt werden.

Die Berücksichtigung von Interventionen der Zentralbank verlangt dabei eine

Anpassung des Modells von Evans und Lyons (1999) dahingehend, daß die In-
tervention bzw. der damit verbundene Nettoauftragsfluß als Bestandteil des Kun-
denauftragsflusses oder aber als zusätzlicher Kundenauftragsfluß in die Spielstruk-
tur eingefügt wird. In Evans und Lyons (2001) geschieht dies dadurch, daß die

Devisenmarktinterventionen der Zentralbank Bestandteil des Kundenauftragsflus-
ses sind. Wie auch der restliche Kundenauftragsfluß ci 1 in dem im letzten Kapi-
tel ausführlich erläuterten Grundmodell von Evans und Lyons (1999), unterliegt

208

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
die Interventionshöhe zu einem bestimmten Zeitpunkt t dabei einer Zufallsvertei-
lung aus Sicht der N-Devisenhändler über It i.i.d. N(0 , σ 2), wobei diese Verteilung

I
insbesondere auch unabhängig von der Verteilung des nicht zentralbankbedingten

Kundenauftragsflusses ist. Der offenkundige Nachteil einer solchen Modellierung
besteht jedoch darin, daß für die Interventionshöhe und -Richtung innerhalb des

Modells keine nutzentheoretische Herleitung erfolgt. Die Motivation der Zentral-
bank hinter der Interventionsmaßnahme wird also nicht wie es im Vitale-Modell der

Fall ist endogenisiert. Dabei wird die Zentralbank hier, ähnlich wie die Kunden in
der ersten Stufe des Interdealer-Modells, nicht als strategischer Spieler implemen-
tiert, was die Nutzbarkeit des Modells im Hinblick auf die wirtschaftspolitischen

Aspekte und damit verbundene Handlungsanweisungen stark einschränkt. In die-
sem Fall impliziert die Verteilungsannahme sogar, daß sich sämtliche Interventions-
maßnahmen im Endeffekt ausgleichen, da deren Erwartungswert gleich Null ist, so
daß diese nicht als systematisches wirtschaftspolitisches Instrument zur Beeinflus-
sung der Wechselkursentwicklung wahrgenommen werden.106 Darüber hinaus im-
pliziert die Verteilungsunabhängigkeit zwischen It und rt, der fundamentalen Ren-
dite des Assets, zudem, daß Devisenmarktinterventionen in diesem Modellrahmen,
wie auch schon im Vitale-Modell, keine Rückwirkungen auf den Fundamentalwert
haben, wovon nur bei vollständig sterilisierten Devisenmarktinterventionen auszu-
gehen ist. Eine dritte Implikation dieser Modellannahme besteht darin, daß Inter-
ventionen grundsätzlich geheim im klassischen Sinne durchgeführt werden, d.h., die

Marktakteure wissen nicht, ob sich die Zentralbank überhaupt im Markt engagiert
und können gleichzeitig auch den evtl. realisierten Zentralbankauftragsfluß It nicht
der Zentralbank zuordnen, selbst wenn dieser Bestandteil des gesamten beobachte-
ten individuellen Kundenauftragsflusses eines bestimmten Devisenhändlers ist.107

Der Fokus der Analyse liegt somit, wie schon bei Evans und Lyons (1999), eher
auf der Rolle des Auftragsflusses im Devisenhandel bzw. der potentiellen Wirkung
von Devisenmarktinterventionen auf diesen und die damit verbundene Wirkung des

Auftragsflusses auf die Preissetzung am Devisenmarkt. D.h., ein Portfolio-Balance-

Effekt der Devisenmarktintervention ist in diesem Modellrahmen gleichbedeutend
mit einer über den Gesamtauftragsfluß induzierten Veränderung des Wechselkurses,
wobei weder die Motivation für die Intervention noch deren Effekt auf die Wohlfahrt
der Zentralbank bzw. deren gesamtwirtschaftliche Effektivität hinterfragt werden.

Im Vergleich zur im vorangegangenen Kapitel betrachteten Variante des Inter-

Dealer-Modell wird in Evans und Lyons (2001) die Spielstruktur in zwei we-

106 Eine Intervention wird somit gewissermaßen als eine Art Schockvariable modelliert, deren Auf-
treten keiner (zumindest im Modell berücksichtigten) wirtschaftspolitischen Intention unterliegt.

107 Auch wenn der Erwartungswert der Interventionstätigkeit gleich Null ist, impliziert die Nor-
malverteilungsannahme, daß die Zentralbank fast sicher in jeder Periode zumindest in geringem

Umfang Interventionsmaßnahmen durchführt. Dies ist mit der gängigen Praxis des Devisenhan-
dels ebenso wenig vereinbar, wie die Tatsache, daß sämtliche Interventionsmaßnahmen weder
öffentlich angekündigt werden noch die beauftragten Devisenhändler selber ein von der Zentral-
bank stammender Kauf- oder Verkaufsauftrag nicht der Zentralbank zuordnen können. Die so un-
terstellte Form der Interventionsverschleierung durch die Zentralbank geht somit weit über die Ge-
heimhaltungspolitik bezüglich des mit der Intervention verfolgten Wechselkursziels hinaus, wie
sie im Vitale-Modell formuliert wurde.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

209
sentlichen Punkten abgewandelt. Zum einen wird eine zusätzliche Interdealer-

Handelsrunde als zweite Spielstufe eingeführt, so daß ein beliebiger Handelstag,
ausgedrückt durch den Zeitindex t, aus insgesamt vier Spielstufen besteht. Zum
anderen wird die Informationsstruktur dahingehend geändert, daß die Realisati-
on der fundamentalen Rendite des ausländischen Assets rt nicht zu Beginn ein-
er Handelsrunde allen Marktteilnehmern bekannt ist, sondern erst nach der Ab-
wicklung der Kundenauftragsrunde inklusive der Devisenmarktintervention und der
zusätzlichen ersten Interdealer-Handelsrunde common-knowledge“ darstellt. An-

”

sonsten entsprechen die jeweiligen Aktionsparameter denen von Evans und Ly-
ons (1999). Allerdings wird dabei eine streng sequentielle Abfolge von Preis- und

Mengenquotierung in jeder Spielstufe unterstellt, d.h., in jeder Periode wird die

Preisquotierung immer vor der Mengenquotierung abgegeben und erfolgt nicht si-
multan wie bei Evans und Lyons (1999).108 Die Spielstruktur dieses modifizierten

Interdealer-Modells ist in Abbildung 5.4 dargestellt.

Wichtig ist in diesem Zusammenhang, daß der von der Zentralbank ausgehen-
de Auftragsfluß It zufällig genau einem Händler Di in jeder Periode zugeteilt wird,
es also keine Aufteilung der Interventionsaufträge auf mehrere Händler von Seiten
der Zentralbank gibt.109 D.h., für den von der Zentralbank zufällig ausgewählten

Händler besteht der Gesamtkundenauftragsfluß, den er in der ersten Stufe bedie-
nen muß, aus der Summe seines normalen“ Kundenauftragsflusses c

”

i 1 ,t , der wie
für alle anderen Händler auch der identischen Verteilung ci 1 ,t ∼ N(0 ,σ 2)

c
folgt, und
dem Interventionsauftragsfluß It. Für diesen Gesamtauftragsfluß legt er dann wie
alle anderen Händler (simultan) eine Preisquotierung Pi 1 ,t fest und nimmt entspre-
chend die Gegenposition des Handels ein. In den beiden Interdealer-Handelsrunden
werden die Händler wiederum gleichzeitig eine Preis- und eine Mengenquotierung
abgeben, die beide gegenüber den Mengenquotierungen aller anderen Händler T−i 2
bzw. den Preisquotierungen P−i 2 ausgeführt werden. Der daraus resultierende Ge-
samtauftragsfluß der ersten Interdealer-Runde ∑ Ni=1 Ti 2 kann am Ende der Handels-
runde von allen Händlern beobachtet werden, jedoch im Unterschied zur zweiten

Interdealer-Handelsrunde, als der dritten Spielstufe, nicht verzerrungsfrei.110 Die-
ser verzerrte Gesamtauftragsfluß ergibt sich durch:

N

X 2 = ∑ Ti 2 + η
mit η ∼ N(0 , σ 2 η)

(5.36)

i=1

108 Dementsprechend können die Marktteilnehmer immer auf den Preis reagieren. Im Ursprungs-
modell ist dies lediglich in der letzten Spielstufe der Fall.

109 Dies entspricht durchaus der gängigen Praxis bei Devisenmarktinterventionen, da Zentralban-
ken dazu tendieren, ihre Interventionsmaßnahmen über ganz bestimmte Händler abzuwickeln. An-
dererseits sind sich, im Gegensatz zu den Vorgaben im Modell, diese Händler durchaus dieser

Interventionsmaßnahme bewußt, ebenso wie andere Devisenhändler typischerweise um die Rolle
eines bestimmten Händlers als bevorzugter Intermediär für die Durchführung einer Devisenmarkt-
intervention wissen. Vgl. hierzu Neely (2000b).

110 Dies stellt eine weitere informationstheoretische Abweichung vom Modell von Evans und Ly-
ons (1999) dar, entspricht aber der Praxis am Devisenmarkt, da ein gewisses Maß an Intransparenz
auch auf einem brokergestützten Interdealer-Markt existiert und ist insofern als eine plausible Mo-
dellerweiterung des Ursprungsmodells anzusehen.

210

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

D , D
i

-i

P

P
i3

-i3

P

P
i

-i

N

C . ZB
r

D , D
c
i

-i
i

It

C-i

D , D
i

-i

Ti

T-i

P

P
i2

-i2

Ti

T

ܺ෨

-i

3

D , D
i

-i

ܺ෨

P

2
i4

C

D , D
i

-i
ci4

D , D
i

-i

Abb. 5.4 Spielstruktur im modifizierten Interdealer-Modell von Evans und Lyons (2001)

In der anschließenden dritten Spielstufe findet nach der Beobachtung des Signals

X 2 durch die Händler eine erneute Interdealer-Handelsrunde mit denselben Aktions-
parametern, aber vor einem anderen informationstheoretischen Hintergrund statt. Zu

Beginn der dritten Spielstufe ist der verzerrte Gesamtauftragsfluß der vorangegan-
genen Handelsrunde allen Marktteilnehmern vor ihrer Preisquotierung Pi 3 ,t bekannt.

Nach Abgabe dieser Preisquotierung kann dann auch die Realisation der Rendite des

Assets rt und damit deren Gesamtrendite über die Zeit Rt = ∑ tτ=1 rτ beobachtet werden, wobei rτ ∼ N(0 , σ 2 τ) gilt. Anschließend folgt die Mengenquotierung Ti 3 ,t unter Berücksichtigung dieser Informationen. Der daraus resultierende Gesamtauftragsfluß kann dann im Unterschied zur ersten Interdealer-Runde unverzerrt beobachtet
werden, so daß

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

211

N

X 3 = ∑ Ti 3

(5.37)

i=1
gilt. Somit entspricht die dritte Handelsrunde im Wesentlichen der zweiten Handels-
runde in Evans und Lyons (1999), wobei jedoch dem Devisenhändler darüber hinaus
die Information bezüglich des gestörten Gesamtauftragsflusses aus der zusätzlichen
ersten Interdealer-Handelsrunde zur Verfügung steht. Auch die nachfolgende vier-
te Spielstufe beschreibt dasselbe Problem wie im Ursprungsmodell, nämlich daß
die Händler ihre aus der Bedienung der Kundenaufträge eingegangene kumulier-
te Nettoposition zum Ende der Handelsrunde an die Kunden als Gesamtheit abge-
ben möchten, um so Übernachtrisiken zu vermeiden. Dabei erfolgt die Preisquotie-
rung der Händler vor der kumulierten Mengenquotierung der Kunden, so daß in der
letzten Stufe eine sequentielle und keine simultane Abfolge der Aktionen stattfin-
det.111 Unter der Prämisse, daß die Präferenzen bezüglich der Vermögenshaltung
der N-Devisenhändler ebenso wie der Kunden insgesamt durch eine für alle Spie-
ler identische CARA-Nutzenfunktion dargestellt werden können, wird die optimale

Strategie unter Berücksichtigung der jeweiligen Informationsmengen in jedem Ent-
scheidungsknoten als symmetrisches BNE über ein Vorwärtsinduktionsargument in
diesem Modellrahmen analog zu Evans und Lyons (2001) abgeleitet. Dabei wird
ebenfalls analog zum Vorgehen bei Evans und Lyons (1999) eine lineare Struktur
der Preis- und Mengenquotierungen in jeder Spielstufe unterstellt.112 Das entschei-
dende Argument bei der Ableitung des Gleichgewichts im Ursprungsmodell war
dabei, daß vor der letzten Spielstufe die zu überwälzende kumulierte Nettoposition
der Devisenhändler eindeutig aus der Beobachtung des Gesamtauftragsflusses, dort
bezeichnet als

X , abzulesen ist, da aufgrund der in ci 1 ,t linearen Mengenquotierungs-
strategie eines jeden Händlers gilt, daß ∑ Ni=1 ci 1 ,t = 1 /λ ·

X , wobei λ der Koeffizient
der Mengenquotierungsstrategie ist. Aus der Risikonutzenfunktion der Kunden läßt
sich wiederum deren optimale Nachfrage unter Berücksichtigung der für sie rele-
vanten Informationsmenge zum Zeitpunkt ihrer Aktion – also c∗ für jede beliebige

3 ,t

Preisquotierung P 3 ,t der Händler berechnen. Diese optimale Preisquotierung P∗ ist 3 ,t
dabei aus Sicht der Händler so charakterisiert, daß ausgehend von dieser Preisfest-
legung in der letzten Spielstufe die Nachfrage der Kunden exakt der ausstehenden

Nettoposition der Händler entspricht und somit das im Modell postulierte Ziel des

Ausgleichs der Nettopositionen zum Ende des Handelstages erreicht werden kann.

Um diese Risikoüberwälzung zu gewährleisten bedarf es aber eines Preiszuge-
ständnisses von Seiten der Devisenhändler zugunsten der Kunden, welches sich an
der Risikoaufnahmebereitschaft der Kunden orientiert.113 Da diese Anpassung des

Wechselkurses durch die Kundenaufträge in der ersten Spielstufe ausgelöst wurde,
die wiederum durch eine nicht-strategisch motivierte und deshalb zufällige Portfo-

111 Im vorliegenden Modell ist dies freilich in jeder Spielstufe der Fall.

112 Zu den Hintergründen der Annahme der Linearität und deren Problematik sei erneut auf die

Ausführungen im dritten Kapitel zum Rational-Expectations-Ansatz und zum Interdealer-Modell
verwiesen.

113 Wesentliches Element dieses Parameters ist das Maß der absoluten Risikoaversion in der

CARA-Nutzenfunktion.

212

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
lioumschichtung zustande kam, kann diese Preisanpassung durchaus als Portfolio-

Balance-Effekt interpretiert werden, auch wenn dieser nicht durch eine sterilisier-
te Devisenmarktintervention ausgelöst wird.114 Augenscheinlich unterscheidet sich
das Teilspiel in der vierten Spielstufe im modifizierten Interdealer-Modell nur da-
hingehend vom Ursprungsmodell, daß hier zusätzlich auch der durch die Interven-
tionstätigkeit der Zentralbank induzierte Auftragsfluß It von den Händlern an die

Kunden weitergegeben werden muß, denn informationstheoretisch verfügen die Ak-
teure über dieselben Voraussetzungen. Gleiches gilt auch für die dritte Spielstufe,
die sich ebenfalls nur in diesem Punkt von der einzigen Interdealer-Handelsrunde
im Originalmodell unterscheidet. Die Ableitung der optimalen Preis- und Mengen-
quotierungen in diesen beiden Spielstufen erfolgt somit analog zum Vorgehen im

Ursprungsmodell.115 Da die Mengenquotierungen der Kunden und der Zentralbank
zufällig sind, ist die einzige strategische Aktion in der ersten Spielstufe die Preis-
quotierung der Händler. Aufgrund der auch hier geltenden Symmetrie sowie der Tat-
sache, daß die Informationsmenge der Händler Ω 1 ,t = Ω 4 ,t− 1 entspricht, die Händler also keine zusätzlichen Informationen im Vorfeld ihrer Preisquotierung erhalten, ist
deren optimale Strategie durch

P∗ =

1 ,t

P∗

4 ,t− 1

(5.38)

gegeben. Ein vergleichbares Argument kann auch für die Preisquotierung in der er-
sten Interdealer-Handelsrunde angeführt werden, wobei ebenfalls aus der Symme-
trie der Händler bezüglich Informationsmenge und Nutzenkalküle eine einheitliche

Preissetzung gemäß

P∗ =

=

2 ,t

P∗

1 ,t

P∗

4 ,t− 1

(5.39)

erfolgt. D.h., in den ersten beiden Spielstufen eines Handelstages werden die Händler
genau den Preis zum An- bzw. Verkauf der ihnen angebotenen bzw. von ihnen
nachgefragten ausländischen Aktiva aufrufen, der sich zum Handelsschluß der

Vorperiode ergeben hat. Die Intuition hinter dieser Strategie liegt darin, daß den

Händlern keine verwertbaren Erkenntnisse vorliegen, die eine Anpassung des von
allen Marktteilnehmern beobachtbaren Wechselkurses P∗
rechtfertigen, da sie

4 ,t− 1
weder die tatsächlich realisierte Rendite rt des Assets in dieser Periode bereits be-
obachten können, noch aus dem individuellen Kundenauftragsfluß oder aus dem

114 Im Portfolio-Ansatz wird der Portfolio-Balance-Effekt ebenfalls über Portfolioumschichtung-
en der Wirtschaftssubjekte ausgelöst, wobei diese Umschichtungen hier aus dem wirtschaftspoli-
tischen Handeln (z.B. durch eine sterilisierte Devisenmarktintervention) der Zentralbank motiviert
werden, das wiederum die Angebotssituation von in- und ausländischen Wertpapieren beeinflußt.

D.h., im Unterschied zum Interdealer-Modell geht im makroökonomischen Ansatz der Impuls zu
einer Portfolioumschichtung grundsätzlich von den wirtschaftspolitischen Entscheidungsträgern
und nicht von den privaten Wirtschaftssubjekten aus. Tatsächlich wäre aber eine Änderung der

Anlagepräferenzen der Wirtschaftssubjekte in beiden Modellansätzen eine mögliche Erklärung für
eine Portfolioumschichtung. Grundsätzlich beschreibt der Portfolio-Balance-Kanal die permanen-
te Veränderung des Wechselkurses in Folge einer wie auch immer ausgelösten Portfolioumschich-
tung, was in beiden Modellen der Fall ist.

115 Für Details sei auf die Ausführungen zum allgemeinen Interdealer-Modell im vorigen Kapitel
verwiesen.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

213

Interdealer-Auftragsfluß Informationen hierzu erlangen können. Letzteres ergibt
sich dabei aus der Annahme der Unabhängigkeit der Verteilung von ci 1 ,t und It in Bezug auf rt. Selbst wenn die Interventionen Hinweise auf rt enthielten, was z.B.

bei nicht sterilisierten Devisenmarktinterventionen der Fall wäre, ändert sich nichts
an dieser Tatsache, da annahmegemäß die Händler eine Intervention nicht als sol-
che identifizieren können und der gesamte Interdealer-Auftragsfluß

X 2 erst nach der

Preisquotierung verzerrt beobachtet werden kann. Im Gegensatz zur Preisquotie-
rung wird die optimale Mengenquotierung für die einzelnen Händler in der zweiten

Spielstufe dagegen sehr wohl von der Realisation der Kundenaufträge und der In-
terventionstätigkeit der Zentralbank aus der ersten Spielstufe abhängen. Aus Sicht
des Devisenhändlers stellt sein Kundenauftragsfluß nämlich eine private Informa-
tion im Hinblick auf die zu erwartende und zu überwälzende kumulierte Nettopo-
sition aller Händler am Ende des Handelstages dar. Ein Händler, der in der ersten

Periode von seinen Kunden einen Nettokaufauftrag für die ausländische Währung
erhalten hat, also ci 1 ,t > 0, und somit eine Shortposition im ausländischen Asset einnimmt, erwartet eine kumulierte Shortposition aller Händler zum Ende der Handelsrunde und gemäß der durch die Risikoaversion der Marktteilnehmer erforder-
lichen Preisanpassung zur Überwälzung dieser Shortposition eine Preiserhöhung
mit E[ P∗ ] > P∗

= P

4 ,t

4 ,t− 1

2 ,t , um die Kunden zum Verkauf des Assets zu bewegen.

In Antizipation dieser Preisentwicklung wird ein solcher Händler versuchen, seine

Shortposition im Rahmen des Interdealer-Handels umzukehren, da er dann als Net-
toverkäufer in der letzten Spielstufe einen Gewinn aufgrund dieser – der Anpassung
der optimalen Portfoliohaltung von Seiten der Kunden geschuldeten – erwarteten

Preisanpassung erzielen könnte. Unter Zugrundelegung einer linearen Struktur des

Strategieprofils für jede Aktion in Abhängigkeit von der relevanten Variablen sieht
die optimale Mengenquotierungsstrategie für alle Händler dann wie folgt aus:

T ∗ = α
i 2 ,t

1 · ci 1 ,t
mit α 1 > 0

(5.40)

Die optimale Strategie desjenigen Händlers, der mit der Zentralbank interagiert,
ist hingegen durch

T ∗ = α
i 2 ,t

1 · ( ci 1 ,t + It ) mit
α 1 > 0

(5.41)

gegeben, da er bei seiner Entscheidung nicht zwischen Intervention und nor-

”

malen“ Kundenaufträgen unterscheiden kann.116 Bemerkenswert hierbei ist, daß
diese Mengenquotierung Ausdruck eines rein spekulativen Verhaltens seitens der

Händler im Interdealer-Markt darstellt. Obwohl dies auch im Ursprungsmodell in
der Interdealer-Handelsrunde der Fall gewesen ist, beinhaltet dieses Vorgehen hier
ein größeres Risiko, da die Realisation der Fundamentalrendite noch nicht bekannt
ist. D.h., es besteht im Unterschied zum Ursprungsmodell ein zusätzliches Preisri-
siko, das unabhängig von der Motivation bezüglich der Portfolioanpassung in der
letzten Spielstufe darin besteht, daß sich der Fundamentalwert des Assets ändert.

Ein Devisenhändler kann also auch dann Verluste erleiden, wenn er die kumulierte

Nettoposition richtig eingeschätzt hat, da das Eingehen einer Short- oder Longpo-

116 D.h., auch der mit der Zentralbank interagierende Händler sieht den beobachteten Nettoauf-
tragsfluß immer als seinen eigenen privaten Kundenauftragsfluß an.

214

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
sition ein zusätzliches Risiko über die sich erst ex post realisierende Veränderung
von rt beinhaltet.117 Aufgrund der unterstellten Informationsstruktur wird dieses

Preisrisiko jedoch in der nächsten Spielstufe noch nicht relevant, da die Preisquo-
tierung Pi 3 ,t vor der Beobachtung von rt erfolgt und somit keine Anpassung bzw.

Risikokompensation in dieser Periode zu erwarten ist. In der Tat berücksichtigt die
optimale Preisquotierung in der zweiten Interdealer-Handelsrunde lediglich den ver-
zerrt beobachteten Gesamtauftragsfluß aus der ersten Interdealer-Handelsrunde, da
dieser ein Signal über die zu erwartende Preisquotierung in der letzten Spielstufe
darstellt, die wiederum vermögens- und damit nutzenrelevant für die Händler ist.

Beobachtet ein Händler bspw. ein Nettoauftragsflußsignal

X 2 > 0, so erwartet er
eine kumulierte Nettoshortposition aller Händler in der letzten Spielstufe und da-
mit einen tendenzielle Preiserhöhung im Vergleich zur Vorperiode. Da alle Händler
das gleiche Signal erhalten, werden alle in diesem Fall eine höhere Preisquotierung
abgeben, um diesem Effekt Rechnung zu tragen. Gemäß der Forderung nach ein-
er linearen Strategiestruktur entspricht die optimale Preissetzung aller Händler zu

Beginn der letzten Interdealer-Handelsrunde demzufolge:

P∗ =

3 ,t

E[ P 4 ,t|Ω 3 ,t] = P 2 ,t + λ 1 ·

X 2 mit λ 1 > 0

(5.42)

Vor der Abgabe der hierzu korrespondierenden Mengenquotierung beobachten
die Händler und alle anderen Marktteilnehmer die Realisation der Rendite des
ausländischen Assets rt. Obwohl diese Beobachtung nicht direkt Bestandteil der
optimalen Mengenquotierung T ∗ ist, wird diese indirekt in die Nachfrageentschei-
i 3 ,t
dung der Händler einfließen, da der Wert der angestrebten Nettoposition und da-
mit der erwartete Vermögenswert direkt von rt abhängen. Gemäß Evans und Lyons

(2001) ergibt sich die optimale Mengenquotierung in der zweiten Interdealer-Runde
dann durch:

T ∗ = α
i 3 ,t

2 · ci 1 ,t + α 3 ·

X 2 + α 4 · (1 /( N − 1)) T−i 2 ,t mit α 2 , α 3 , α 4 > 0

(5.43)

Diese unterscheidet sich in mehrerer Hinsicht deutlich von der Mengenquotie-
rung in der Interdealer-Handelsrunde im Ursprungsmodell. Zum einen hängt die-
se nun ebenfalls vom Auftragsfluß aus der vorangegangenen Spielstufe bzw. dem
gestörten Signal hierüber ab, was eine Reaktion auf die ebenfalls hierdurch in-
duzierte Preisanpassung zwischen der zweiten und dritten Spielstufe darstellt.118

Zum anderen versuchen die Händler über den letzten Term ihre angestrebte Net-
toposition anzupassen, wenn sie in der ersten Interdealer-Handelsrunde eine Net-
tonachfrage bzw. ein -angebot der anderen Händler bedienen mußten.119 Insofern

117 Bspw. wäre bei ci 1 ,t > 0 eine Preiserhöhung zu erwarten, die durch ein negatives rt jedoch umgekehrt werden könnte, so daß eine Nettolongposition in der dritten Handelsrunde einen Spekulationsverlust nach sich ziehen würde.

118 Im Ursprungsmodell gibt es erst in der letzten Spielstufe eine aus der Interaktion der Markt-
teilnehmer resultierende Preisanpassung.

119 Da die gesamte Nachfrage aller anderen Händler T−i 2 ,t gleichmäßig auf jeden Händler aufgeteilt wird, entspricht (1 /( N − 1)) T−i 2 ,t der gesamten Nettonachfrage, für die ein beliebiger Händler Di

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

215
spiegelt dieser Teil der Mengenquotierung den Aspekt des Hot-Potato-Handels am

Devisenmarkt wider, da hier ungewollte Positionen durch den Handel mit ande-
ren Marktteilnehmern wiederum zu weiteren Transaktionen mit diesen führen, die
das Gesamtvolumen des Handels ansteigen lassen, ohne daß dies auf fundamenta-
le Faktoren zurückzuführen ist. Die Tatsache, daß auch die zweite Mengenquotie-
rung linear abhängig vom privaten Kundenauftragsfluß ci 1 ,t ist, stellt wiederum eine Grundvoraussetzung dar, daß der Gesamtauftragsfluß

X 3 in dieser Spielstufe als ein
unverzerrtes Signal über die kumulierte Nettoposition aller Händler wahrgenom-
men wird, wobei selbstverständlich auch hier der von der Zentralbank kontaktierte

Händler seine Mengenquotierung durch

T ∗ = α
i 3 ,t

2 · ( ci 1 ,t + It ) + α 3 ·

X 2 + α 4 · (1 /( N − 1)) T−i 2 ,t mit α 2 , α 3 , α 4 > 0 (5.44) bestimmt. Dies hat auch Auswirkungen auf die optimale Preisquotierung in der
letzten Spielstufe. In erster Linie muß diese – wie oben beschrieben – so gewählt
werden, daß es den Devisenhändlern gelingt, ihre kumulierte Nettoposition an die

Kunden weiterzugeben. Formal bedeutet dies unter Berücksichtigung der Risiko-
aversion der Marktakteure, daß der aufgerufene Preis zu einer Gesamtnachfrage c 4 ,t
der Kunden führt, so daß gilt:

N
c∗ = γ · (

) = −(

4 ,t

E[ P 4 ,t+1 + Rt+1 |Ω 4 ,t] − P∗ 4 ,t

∑ ci 1 ,t + It)

(5.45)

i=1

Tatsächlich kann gezeigt werden, daß ein eindeutiges P∗ existiert, für das diese

4 ,t

Gleichung erfüllt ist.120 In der modifizierten Version des Interdealer-Modells besitzt
diese optimale Preisquotierung dann folgende Struktur:

P∗ =

4 ,t

P 3 ,t + λ 2 ·

X 3 + rt − φ · ( P 3 ,t − P 2 ,t)

(5.46)

Wie im einfachen Interdealer-Modell findet in der letzten Spielstufe eine Preisan-
passung statt, die proportional am Gesamtauftragsfluß des Interdealer-Handels aus-
gerichtet ist, wobei der Parameter λ 2 > 0, der das Ausmaß des Preiszugeständnisses ausdrückt, negativ von der Risikobereitschaft der Kunden, die über den Parameter
γ definiert wird, abhängt. Aufgrund der unterschiedlichen Informations- und Spiel-
sequenzstruktur wird ebenfalls erst in dieser letzten Preisquotierung und nicht be-
reits in der ersten Spielstufe einer Periode die Fundamentalwertentwicklung des
ausländischen Assets über rt eingepreist.121 Der entscheidende Unterschied zwi-
die Gegenposition eingenommen hat. Aufgrund der getätigten Verteilungsannahmen erwarteten die

Händler eine Nettonachfrage aller anderen Händler ihnen gegenüber von Null, so daß T−i 2 ,t = 0
eine unantizipierte Störung darstellt, welche über T ∗ kompensiert werden soll.

i 3 ,t

120 Der Beweis entspricht konzeptionell exakt dem im vorangegangenen Kapitel ausführlich be-
schriebenen Vorgehen im Ursprungsmodell. Auf eine Darstellung wird daher und aufgrund des
ungleich höheren Rechen- und Schreibaufwandes an dieser Stelle verzichtet. Gleiches gilt für die
optimalen Strategien in den anderen Spielstufen.

121 In Evans und Lyons (2001) wird abweichend vom Ursprungsmodell auch eine evtl. Dis-
kontierung berücksichtigt. Da eine Diskontierung des Fundamentalwertes jedoch weder für die

216

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
schen den Endpreisquotierungen in den beiden Interdealer-Modellen zeigt sich
jedoch im letzten Term in Gleichung (5.46). Dieser resultiert aus der Tatsache,
daß in diesem Modellrahmen das Gesamtvermögen eines Händlers nicht nur beim

Übergang von der vorletzten in die letzte Spielstufe beeinflußt wird, sondern schon
zwischen der ersten und zweiten Interdealer-Handelsrunde, da hier eine Preis-
änderung (von P 2 ,t auf P 3 ,t) stattfindet und somit die Veränderung der Nettoposition auszahlungsrelevant wird. Daher kann die optimale Preisquotierungsstrategie in der
zweiten Interdealer-Handelsrunde auch als ein Preiszugeständnis zur Übernahme
von Risikopositionen aufgefaßt werden, denn ein höherer Preis P 3 ,t > P 2 ,t zieht einen Spekulationsgewinn in dieser Spielstufe nach sich, wenn ein Händler Di seine Nettoposition des ausländischen Assets verkleinert, also Ti 3 ,t − (1 /( N − 1)) T−i 3 ,t < 0
ist, er also als Nettoverkäufer in dieser Spielstufe auftritt. Demgegenüber beinhal-
tet diese Transaktion jedoch auch das Eingehen eines zusätzlichen Risikos, da in
der nächsten Spielstufe eine weitere Preisanpassung, nämlich von P 3 ,t auf P 4 ,t stattfindet, so daß der Händler die veränderte Nettoposition in der folgenden Runde
zu einem anderen Preis ausgleichen muß. Mit anderen Worten geht er durch die-
sen potentiellen Kauf (bzw. Verkauf) ein Intratagesrisiko ein, für das er aufgrund
der unterstellten Risikoaversion mit einem höheren (respektive niedrigeren) aktu-
ellen Preis kompensiert wird. Das Risiko ergibt sich dabei sowohl aus der oben
bereits erwähnten Unsicherheit bezüglich der Realisation des Fundamentalwertes
als auch durch die Tatsache, daß der beobachtete Auftragsfluß

X 2 nur ein verzerrtes

Signal des für die Kursbildung in der vierten Spielstufe relevanten Auftragsflusses
in der dritten Interdealer-Handelsrunde darstellt. Insofern sprechen Evans und Ly-
ons (2001) in diesem Zusammenhang auch von einem zweiten Portfolio-Balance-

Effekt, der kurzfristig bzw. auf Intratagesbasis in diesem Modellrahmen auftritt.

Der Ausdruck φ · ( P 3 ,t − P 2 ,t) spiegelt letztlich genau den Korrektureffekt in der Preisquotierung für die Beseitigung des zweiten Risikofaktors, also der Verzerrung
der tatsächlich zu überwälzenden Nettoposition, bezogen auf die Preissetzung in
der dritten Spielstufe, wider. Eine simple Umformung von Gleichung (5.46) ergibt
nämlich:

P∗ =

4 ,t

P 4 ,t− 1 + λ 2 ·

X 3 + rt + (1 − φ ) · ( λ 1 ·

X 2)

(5.47)

D.h., die Gesamtänderung des Preises von einem Handelstag zum nächsten
hängt letztlich neben der Fundamentalwertanpassung proportional vom Interdealer-

Auftragsfluß in beiden Handelsrunden ab, wobei jedoch der Auftragsfluß der ersten

Interdealer-Runde c.p. niedriger gewichtet wird und zwar über den Parameter φ .

Diese Darstellung zeigt auch, daß die Ableitung des BNE innerhalb eines Handels-
tages hinreichend für die Lösung des Gesamtspiels ist, da sämtliche Parameter in

Gleichung (5.47), also

X 2,

X 3 und rt , definitionsgemäß über verschiedene Zeitperi-
oden hinweg unabhängig voneinander sind.

ökonomische Beurteilung im Kontext der Modellkonzeption aufgrund des betrachteten Zeithori-
zonts ins Gewicht fällt, noch dessen Berücksichtigung für die Interpretation der Ergebnisse des

Modells relevant ist, wird auf dessen Darstellung an dieser Stelle verzichtet.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

217

Das zentrale Ergebnis dieses modifizierten Interdealer-Modells ist somit, daß

Portfolio-Balance-Effekte über den direkten Interdealer-Nettoauftragsfluß auf die

Preisbildung am Devisenmarkt wirken können und dabei sowohl einen kurzfristigen

Effekt innerhalb des Handelstages als auch einen permanenten Effekt auf die Preis-
dynamik ausüben können, wie durch Gleichung (5.47) deutlich wird. Denn dadurch,
daß sich eine Preisanpassung in Periode t ergibt, wird der Preiseffekt automatisch
in die Folgeperioden übernommen, da P 4 ,t+1 von P 4 ,t abhängt, so daß Gleichung (5.47) eine Differenzengleichung darstellt. Insofern beschreibt das Modell einen dynamischen Prozeß, der vom Auftragsfluß des direkten Interdealer-Handels bestimmt
wird, wobei Letzterer wiederum durch Portfolioveränderungen im privaten Kun-
denauftragsfluß ausgelöst wird. Im Hinblick auf die Fragestellung der Wirksamkeit
von Devisenmarktinterventionen ist dieses Ergebnis insofern bedeutsam, weil ste-
rilisierte Devisenmarktinterventionen auch eine mögliche Ursache für diese Portfo-
lioumschichtungen sein können, wie im Modell auch konkret unterstellt wurde. Ver-
gleicht man diese mikrostrukturelle Erklärung eines Portfolio-Balance-Effektes von
sterilisierten Devisenmarktinterventionen mit der traditionellen makroökonomisch
motivierten Idee, dann fallen dabei zwei wesentliche Unterschiede ins Auge. Zum
einen ist die notwendige Bedingung für das Auftreten eines solchen Effektes nicht
mehr die unvollständige Substituierbarkeit in- und ausländischer Assets, sondern
allgemein ein gewisses Maß an Risikoaversion bei allen am Devisenmarkt han-
delnden Akteuren.122 Zum anderen liegt in diesem Modellrahmen der Fokus im

Rahmen der Analyse der (kurz- bis mittelfristigen) Wirkungen der Intervention
auf den Wechselkurs auf der Darstellung und Erklärung des Verhaltens der Markt-
teilnehmer, während in Modellen auf Basis des makroökonomischen Portfolio-

Ansatzes lediglich eine mechanische Betrachtung der Anpassung von Nachfrage
auf Angebotsveränderungen in einem klar definierten Wirkungskontext verschiede-
ner Vermögensmärkte vorgenommen wird. Insofern liefert diese, an der Interaktion
am Devisenmarkt ausgerichtete, Modellierung potentiell bedeutsame Erkenntnisse
im Hinblick darauf, inwiefern ein Portfolio-Balance-Effekt am Devisenmarkt ent-
stehen und weitergegeben werden kann. Hieraus wiederum lassen sich ökonomisch
relevante Thesen hinsichtlich der Bedingungen ableiten, unter denen eine bestimm-
te Interventionsmaßnahme eine besonders starke Auswirkung auf den Wechsel-
kurs haben wird, die durch den eingeschränkten konzeptionellen Rahmen des ma-
kroökonomischen Portfolio-Ansatzes nicht abgedeckt werden können. Gleichung

(5.47) impliziert, daß dies c.p. genau dann der Fall ist, wenn bspw. der Parameter λ 2
groß ist, denn in diesem Fall würde eine Intervention It > 0 tendenziell einen posi-
tiven Nettoauftragsfluß

X 3 nach sich ziehen, der wiederum zu einer umso größeren

Preisanpassung führt, je größer λ 2 ist. Um dies modelltheoretisch zu überprüfen
wäre es notwendig, eine komparativ statische Analyse analog zum Vorgehen im Ur-
sprungsmodell in Bezug auf λ 2 durchzuführen.

122 Grundsätzlich kann das Nicht-Substituierbarkeitsargument auch auf eine allgemeine Risiko-
aversion der Anleger zurückgeführt werden, bzw. das Portfolio-Modell um den Aspekt der Risi-
koaversion erweitert werden. Dennoch ist die Notwendigkeitsbedingung im Interdealer-Modell
weniger spezifisch und auch weniger kontrovers, als das Substituierbarkeitsargument im ma-
kroökonomischen Erklärungsansatz.

218

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Allerdings sollte an dieser Stelle deutlich geworden sein, daß für eine grund-
sätzliche Ableitung eines Portfolio-Balance-Effektes von sterilisierten Devisen-
marktinterventionen die hier vorgenommene Modifizierung des Interdealer-Modells
hinsichtlich der Spiel- und Informationsstruktur überhaupt nicht notwendig ist.

Tatsächlich kann im Modell von Evans und Lyons (1999) zumindest der permanen-
te Portfolio-Balance-Effekt analog hergeleitet werden, indem lediglich neben dem

Kundenauftragsfluß auch eine Interventionsvariable It ∼ N(0 , σ 2) eingeführt wird,

I
ohne daß sich die dort abgeleiteten Gleichgewichtsbedingungen für ein BNE ändern.

Mit anderen Worten unterscheiden sich die beiden Interdealer-Modelle primär dar-
in, daß es in der modifizierten Variante neben dem permanenten Effekt zusätzlich
noch einen kurzfristigen Portfolio-Balance-Effekt auf den Wechselkurs gibt. Vor
dem Hintergrund der in dieser Arbeit unterstellten Effizienz-Definition im Hinblick
auf Devisenmarktinterventionen ist jedoch Ersterer ohnehin von geringem Interes-
se, so daß eine Beantwortung der aufgeworfenen Fragestellung unter Berücksichti-
gung des Interdealer-Modells von Evans und Lyons (1999) durchaus legitim wäre.

Legt man dieses tatsächlich zugrunde, dann wäre eine Devisenmarktintervention
umso eher zur Wechselkursbeeinflussung geeignet, je größer die Risikoaversion der

Marktteilnehmer (definiert über θ ) ist.123

Insgesamt stellt das Interdealer-Modell (in beiden Varianten) somit eine theore-
tische Fundierung des Portfolio-Balance-Kanals auf Basis eines mikrostrukturellen

Modellansatzes dar, dessen Wirksamkeit auf der Grundlage dieser Überlegungen
ebenfalls empirisch überprüft werden kann. Dabei entspringt die Motivation zur

Portfolioanpassung einer Vermeidungsstrategie von Seiten der Devisenhändler im

Hinblick auf das Halten von – u.a. durch Interventionsmaßnahmen ausgelösten

– Übernachtrisiken, die eine Wechselkursanpassung zur Folge hat, die dann als

Portfolio-Balance-Effekt identifiziert werden kann.

Eine derartige empirische Überprüfung auf Grundlage des Interdealer-Modells
erfordert dabei in jedem Fall Daten über den Nettoauftragsfluß für eine direkte

Interdealer-Plattform, ähnlich wie in Evans und Lyons (1999). Darüber hinaus sind
jedoch auch tatsächliche Interventionsdaten erforderlich, wobei diese neben dem

Zeitpunkt auch die genaue Interventionshöhe enthalten müssen, um eine Wechsel-
kursreaktion als Folge einer Interventionsmaßnahme identifizieren zu können und
zu bewerten. Im Modell wird dabei lediglich die Wirkung eines, durch eine Inter-
vention ausgelösten, Impulses auf den direkten Interdealer-Auftragsfluß und dessen

Auswirkung auf die Wechselkursdynamik analysiert. Ein Problem hierbei ist, daß
die Intervention nur eine zusätzliche Impulsquelle für den Interdealer-Auftragsfluß
neben den hiervon unabhängigen Netto-Kundenauftragsflüssen ci 1 ,t darstellt, wo-
bei die beiden Auftragstypen für die Devisenhändler nicht zu unterscheiden sind.

Somit besteht grundsätzlich die Gefahr, daß eine Devisenmarktintervention It > 0
zugunsten der ausländischen Währung, die c.p. im Modell zu einer Abwertung der
heimischen Währung führen würde, dadurch konterkariert werden könnte, daß sich
der Kundenauftragsfluß in dieser Periode genau in die entgegengesetzte Richtung
mit ∑ Ni=1 ci 1 ,t > It realisiert. In dieser Situation würde die Intervention nämlich eine 123 Vgl. hierzu die Ausführungen zum Interdealer-Modell im vierten Kapitel.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

219

Aufwertung der heimischen Währung nach sich ziehen, was zumindest nach tradi-
tionellen Maßstäben mit einer erfolglosen Intervention gleichgesetzt werden kann.

Da die Motivation dieser Kundenaufträge modelltheoretisch ebenso ungeklärt bleibt
wie die wirtschaftspolitische Motivation hinter einer evtl. Interventionsmaßnahme,
kann aber auch keine Aussage darüber getroffen werden, inwieweit sich die Volumi-
na der beiden Auftragstypen (Nettokundenauftragsfluß vs. Intervention) unterschei-
den.124

Wünschenswert wäre somit ein Datensatz, der zusätzlich Informationen über
die Nettokundenauftragsflüsse von Devisenhändlern zum Zeitpunkt einer Inter-
ventionsmaßnahme enthält, denn nur dann lassen sich belastbare Aussagen über
die tatsächliche Effektivität einer Devisenmarktintervention über den Portfolio-

Balance-Kanal gewinnen. Gegenwärtig stehen derartige Daten, wie am Ende des
letzten Kapitels erläutert, allerdings nicht zur Verfügung. Die empirische Analyse
von Evans und Lyons (2001) umgeht diese Problematik, indem sie sowohl Kun-
denauftragsflußdaten als auch Interventionsdaten unberücksichtigt läßt und statt-
dessen auf die direkte Schätzung der optimalen Preisquotierungsstrategien im BNE
des Modells abstellt. Hierzu werden ähnlich wie von Evans und Lyons (1999) ein

Datensatz auf Basis der Handelsaktivitäten in einem viermonatigen Zeitraum (von

Mai bis August 1996) im DM/US-Dollar Segment in einem elektronisch gestützten
direkten Interdealer-Portal, Reuters-Dealing 2000-1, herangezogen. Der Datensatz
enthält Informationen bezüglich jeder vollzogenen Transaktion innerhalb des oben
angegebenen Zeitraums in diesem Währungssegment, wobei sowohl der sekunden-
genaue Zeitpunkt, der Transaktionspreis als auch die Richtung der Transaktion je-
weils aus der Sicht des den Handel initiierenden Händlers, nicht aber das jeweili-
ge Handelsvolumen, angegeben werden.125 Die Daten über den Netto-Auftragsfluß
werden dann folglich aus der Differenz aller Kauf- und Verkaufsaufträge innerhalb
eines Zeitraumes gewonnen. In Evans und Lyons (2001) wird der so gewichtete

Netto-Auftragsfluß dabei auf Stundenbasis aggregiert, was einen wesentlichen Un-
terschied zum Vorgehen von Evans und Lyons (1999) darstellt, wo auf Tagesbasis
aggregiert wurde. Diese Anpassung ist dem geänderten Modellrahmen geschuldet,
da im Ergebnis des modifizierten Interdealer-Modells auch eine Wechselkursverän-
derung innerhalb des Handelstages auftritt, der als kurzfristiger Portfolio-Balance-

Effekt bezeichnet wurde und als solcher neben dem permanenten Wechselkurseffekt
empirisch überprüft werden kann.

Die zusätzliche Berücksichtigung der kurzfristigen Preiseffekte und die damit
verbundene höhere Komplexität infolge der Fokussierung auf Wechselkursverän-
derungen innerhalb eines Handelstages macht es bei Evans und Lyons (2001) er-
forderlich, auch den ökonometrischen Rahmen der empirischen Untersuchung im

124 Im Modell haben freilich beide den gleichen Erwartungswert von Null, was unter der
zusätzlicher Annahme einer betragsmäßig vergleichbaren Varianz zwar auf eine zumindest
ähnliche mittlere Ausprägung hindeuten könnte. Ohne eine ökonomische Rechtfertigung dieser

Annahmen bleibt diese These jedoch eine reine Spekulation.

125 Damit entspricht der Datensatz demjenigen, der von Evans und Lyons (1999) verwendet wird.

220

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Vergleich zu Evans und Lyons (1999) entsprechend anzupassen.126 Während im

Ursprungsmodell eine direkte OLS-Schätzung der optimalen Preisquotierungsstra-
tegie in der letzten Spielstufe mit der Preisveränderung von einer Handelsperiode
zur nächsten als abhängiger und dem Nettoauftragsfluß sowie der Fundamentalwert-
veränderung als unabhängigen Variablen ausreichend erschienen, verlangt das mo-
difizierte Modell ein komplexeres Vorgehen bei der Ableitung des Schätzmodells,
um die durch die veränderte Spielstruktur implizierte Preisdynamik zu überprüfen.

Das Problem dabei ist die Interpretation der Schätzparameter im Regressionsmodell,
da diese nicht ohne weiteres mit den Parametern der Preisdynamik im theoretischen

Modell gemäß Gleichung (5.47) gleichzusetzen sind. Vielmehr stellt der geschätzte

Koeffizient des Auftragsflusses λ in Gleichung (5.47) bei einer OLS-Schätzung der

Preisveränderung im modifizierten Interdealer-Modell eine Funktion mehrerer Pa-
rameter dar. Hierzu zählen u.a. auch die Wahrscheinlichkeiten, mit denen innerhalb
von zwei aufeinander folgenden Datenpunkten (also einer Stunde) bestimmte Preis-
veränderungen zu beobachten sein werden.

Da das modifizierte Interdealer-Modell lediglich die Existenz der Spielstufen,
nicht aber deren exakte Länge vorgegeben hat, bedarf es bei der Nutzung des vorlie-
genden Datenmaterials einer Abschätzung dahingehend, wie lang eine Spielstufe in

Stunden – unter der Annahme, daß dies die Mindestverweildauer in einer Spielstufe
darstellt – tatsächlich andauert. Aus den Gleichgewichtsbedingungen des theore-
tischen Modells, genauer gesagt den dort enthaltenen optimalen Preisquotierungs-
strategien, geht hervor, daß keine Preisveränderung stattfindet, wenn der Übergang
von der ersten in die zweite Stufe vollzogen wird, da hier Δ P 1 , 2 = 0 gilt. Dage-
h
gen wird beim Übergang von der ersten in die zweite Interdealer-Handelsrunde
eine Preisanpassung von Δ P 2 , 3 = λ
h

1 ·

Xh und beim Übergang von der dritten in die
vierte Spielstufe von Δ P 3 , 4 = λ
h

2 ·

X 3 + rt − φ · ( P 3 ,t − P 2 ,t) erfolgen. Für das em-
pirische Modell impliziert dies, daß zwischen zwei beliebigen Wechselkursdaten-
punkten Ph− 1 und Ph nur drei mögliche Ereignisse auftreten können, nämlich eine

Preisveränderung gemäß Δ P 2 , 3 bzw. Δ P 3 , 4 oder aber überhaupt gar keine Preisre-h
h
aktion, so daß Ph− 1 = Ph ist. D.h., die Preisveränderung Δh unterliegt einer Wahrscheinlichkeitsverteilung mit genau diesen drei Ausprägungen, wobei θI als Wahr-
scheinlichkeit für Δ P 1 , 2 = 0 definiert wird und analog θ
h

II und θIII f ür das Auftreten
von λ 1 ·

Xh und λ 2 ·

X 3 + rt − φ · ( P 3 ,t − P 2 ,t). Die theoretische Bestimmung dieser Wahrscheinlichkeiten kann allgemein über eine Zuordnung über die Wahrscheinlichkeiten der Umweltzustände erfolgen, die mit der jeweiligen Preisveränderung
korrespondieren. Allgemein kann die Wahrscheinlichkeit π j in einer bestimmten

Spielstufe j = 1 , 2 , 3 , 4 zu sein wie folgt angegeben werden:

πj = ρj− 1 · πj− 1 + (1 − ρj) · πj

(5.48)

Dabei gibt ρ j jeweils die Übergangswahrscheinlichkeit an, mit der man von ein-
er Spielstufe innerhalb der nächsten Stunde in die nachfolgende Spielstufe gelangt.

126 Durch die Fokussierung auf Intratagesdaten wird allerdings auch die Aussagefähigkeit der Un-
tersuchung im Hinblick auf eine mögliche Persistenz des Effektes auf den Wechselkurs – wie zuvor
erläutert – potentiell eingeschränkt.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

221

Bspw. ist somit die Wahrscheinlichkeit dafür, daß zwischen zwei Datenpunkten die

Spielstufe j = 2 erreicht wird mit der Wahrscheinlichkeit π 2 = ρ 1 · π 1 +(1 − ρ 2) · π 2
angegeben.127 Unter Ausnutzung von Gleichung (5.48) und der vereinfachenden

Annahme, daß ρ 3 = 1 gilt, daß also bei einem Übergang von Stufe Zwei nach Stufe

Drei in einer Periode h in h + 1 immer automatisch auch der Übergang von Stufe

Drei nach Vier erfolgt (die zweite Interdealer-Handelsrunde also immer nur genau
eine Stunde dauert), kann gezeigt werden, daß die Wahrscheinlichkeiten für die Be-
obachtungen der verschiedenen Preisveränderungen wie folgt aussehen:

θI = 1 − θII − θIII

(5.49)

θII = ρ 2 · π 2

(5.50)

θIII = ρ 2 · π 2

(5.51)

Insofern kann dann die Verteilungsfunktion der Δ Ph eindeutig algebraisch be-
stimmt werden, was eine Ableitung des über die verfügbare Informationsmenge zu
jedem Zeitpunkt h bedingten Erwartungswertes von Δ Ph, also

E[ Δ Ph|Ωh] = θII · λ 1 ·

Xh + θIII · λ 2 ·

Xh − θII · φ · Δ Ph− 1

(5.52)

ermöglicht. Wenn das empirische Modell von Evans und Lyons (2001) demnach
durch

ΔPh = E[ ΔPh|Ωh] + εh

(5.53)

gegeben ist, dann kann folgendes Regressionsmodell zur Überprüfung des modifi-
zierten Interdealer-Modells aufgestellt werden:

ΔPh = β 0 + β 1 ·

Xh + β 2 · Δ Ph− 1 + εh

(5.54)

Dabei entsprechen β 1 = θII · λ 1 + θIII · λ 2 und β 2 = θII · φ . Durch diese Regressionsgleichung gelingt es, alle wesentlichen vom theoretischen Grundmodell po-
stulierten Eigenschaften der Preisdynamik vor dem Hintergrund des zur Verfügung
stehenden Datenmaterials und dessen Strukturierung empirisch zu überprüfen.

Tatsächlich impliziert das Modell, daß eine Preisveränderung Δ Ph = 0 nur beim

Übergang von der zweiten in die dritte Stufe und beim Übergang von der dritten in
die vierte Stufe zu beobachten sein wird, wobei diese Preisveränderung dann ein-
em u.a. vom direkten Interdealer-Auftragsfluß der Periode bestimmten Prozeß folgt.

Das Modell impliziert aber auch, daß Δ Ph genau dann gleich Null ist, wenn inner-
halb der betrachteten Stunde kein Übergang in eine andere Spielstufe erfolgt (die

Spielstufe also länger als eine Stunde in Anspruch nimmt) oder aber der Übergang

127 Einfach ausgedrückt muß man, um sich in Spielstufe Zwei zu befinden, entweder innerhalb
einer Stunde von Spielstufe Eins in Spielstufe Zwei gewechselt sein, was mit Wahrscheinlichkeit
ρ 1 ·π 1 der Fall sein wird, oder aber man ist bereits in Stufe Zwei und bleibt innerhalb dieser Stunde auch dort, was genau dann der Fall ist, wenn man nicht in Spielstufe Drei wechselt, was durch die

Wahrscheinlichkeit (1 − ρ 2) · π 2 ausgedrückt wird.

222

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
von Stufe Vier in Stufe Eins bzw. von Stufe Eins in Stufe Zwei erfolgt. Insofern
führt eine Datenbeobachtung von Δ Ph = 0 bei Gültigkeit des Modells entweder zu
einem Übergang von Stufe Zwei in Stufe Drei oder aber von Stufe Drei in Stu-
fe Vier. Ohne Kenntnis der genauen Verteilung von Δ Ph, also der zugehörigen θ ,
kann jedoch aus den Daten nicht geschlossen werden, ob die Veränderung aus ein-
em Übergang der zweiten zur dritten Stufe oder von der dritten zur vierten resultiert.

Die in Gleichung (5.54) ausgedrückte Regressionsschätzung umgeht dieses Problem
dadurch, daß die Koeffizienten β 1 und β 2 eine mit den Wahrscheinlichkeiten ge-
wichtete Kombination der beiden Ereignisse darstellen. Der große Vorteil einer auf
dieser Basis vorgenommenen OLS-Schätzung ist jedoch, daß diese nur mit den im

Datensatz verfügbaren Informationen bezüglich Wechselkursentwicklung und Auf-
tragsflußrealisation auf Stundenebene durchgeführt werden kann und trotzdem eine

Überprüfung der Existenz eines kurz- und langfristigen Portfolio-Balance-Effektes
im Sinne des modifizierten Interdealer-Modells ermöglicht. Denn obwohl die Spe-
zifikation in Gleichung (5.54) keine Rückschlüsse auf die konkrete Ausprägung der

Modellvariablen λ 1 , λ 2 und φ erlaubt, impliziert ein signifikant positiver Parameter β 1 bei gleichzeitig negativ signifikantem Parameter β 2 einen (indirekten) Nachweis
beider Effekte. Für β 1 > 0 wird zumindest die im Modell aufgestellte These gestützt, daß es der kumulierte Interdealer-Auftragsfluß ist, der – möglicherweise neben anderen Faktoren – für eine Anpassung des Wechselkurses in die modelltheoretisch
vorhergesagte Richtung (positiver Nettoauftragsfluß nach ausländischer Währung
führt zur Abwertung der heimischen Währung bzw. zum Steigen des Wechselkur-
ses in Preisnotierung) verantwortlich ist.128 Aus β 2 < 0 wiederum kann geschlossen werden, daß eine Abwertung der heimischen Währung in der Vorperiode ( Δ Ph > 0)

tendenziell zu einer Aufwertung in der Folgeperiode h + 1 führen wird.129 Die-
se autoregressive Beziehung kommt einem automatischen Korrekturmechanismus
der Preisdynamik nahe, der konzeptionell der im theoretischen Modell abgeleiteten

Korrektur der Preisquotierung in der vierten Spielstufe entspricht. Diese wurde dort
aufgrund der mit der Spekulation aus der zweiten Interdealer-Handelsrunde verbun-
denen Risikokompensation notwendig. Dieser sog. kurzfristige Portfolio-Balance-

Effekt impliziert somit dieselbe autoregressive Beziehung, die sich bei einem signi-
fikanten β 2 mit negativem Vorzeichen in den Daten ablesen ließe, wodurch auch
die zweite zentrale Prämisse des modifizierten Interdealer-Modells zumindest indi-
rekt bestätigt werden würde. Bemerkenswert an der Regressionsgleichung (5.54) ist
allerdings die Nichtberücksichtigung des Parameters rt – also der Fundamentalent-
wicklung – im Regressionsmodell. Diese wird somit nur über den Störparameter ε
erfasst und nicht wie in Evans und Lyons (1999) über eine Proxy-Variable in die

128 Da die abhängige Variable in der Regressionsschätzung zudem die Veränderung des Wechsel-
kurses ist, wird damit auch gleichzeitig die Permanenz der Wechselkursanpassung bestätigt, da
die Wirkung auf den Wechselkurs Ph in Δ Ph+1 ebenfalls enthalten ist und somit in die Zukunft fortgeschrieben wird.

129 Eine Periode ist im Sinne dieser Regressionsanalyse nicht mit einem Handelstag, sondern mit
einer Spielstufe innerhalb eines Handelstages gleichzusetzen, wobei der Übergang von einem Han-
delstag zum nächsten durch den Übergang von einer vierten in eine erste Spielstufe ausgedrückt
wird.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

223

Schätzung integriert.130 So umgehen Evans und Lyons (2001) nicht nur auf elegan-
te Art und Weise das Problem, eine geeignete Proxy-Variable für rt zu finden, son-
dern können gleichzeitig auch einen evtl. geringen Erklärungsgehalt der Schätzung

(bspw. gemessen am adjustierten R 2) auf diesen Umstand zurückführen, ohne die
grundsätzliche Aussagefähigkeit des Modells hinterfragen zu müssen.131

Die Schätzung von (5.54) erfolgt von Evans und Lyons (2001) sowohl für die
absoluten Wechselkursveränderungen Δ Ph als auch für die logarithmierten Verän-
derungen Δ ph als abhängiger Variablen, wobei letztere Variante zwar nicht exakt
der im Modell unterstellten Struktur aber dem traditionellen Vorgehen im Rahmen
von Zeitreihenanalysen bei Finanzmarktdaten entspricht.132 In beiden Schätzungen
werden dabei die Parameter β 1 und β 2 als statistisch signifikant verschieden von

Null und mit dem jeweils richtigen Vorzeichen angegeben, wobei in der ersten Va-
riante λ 1 = 0 , 258 und λ 2 = − 0 , 203 sind, während für die logarithmierten Preisveränderungen λ 1 = 0 , 171 und λ 2 = − 0 , 204 errechnet wurden.133 Demzufolge gelingt es Evans und Lyons (2001) auf den ersten Blick, mit Hilfe des modifizierten

Regressionsmodells nur auf Basis der aus dem Reuters-Dealing-2001-System ge-
wonnenen Daten eine empirische Bestätigung für die modelltheoretisch abgeleiteten

Thesen des modifizierten Interdealer-Modells zu finden. Doch bei aller konzeptio-
nellen Eleganz im beschriebenen Vorgehen der Autoren stellt sich die entscheiden-
de Frage, was diese Analyse im Hinblick auf Analyse der Effektivität von Devi-
senmarktinterventionen über den Portfolio-Balance-Kanal tatsächlich wert ist. Bei
einer genaueren Auseinandersetzung mit den theoretischen Ergebnissen des Mo-
dells sowie der Interpretation der empirischen Untersuchung ergeben sich nämlich
erhebliche Zweifel daran, ob eine Devisenmarktintervention einen signifikanten Ef-
fekt auf die Wechselkursentwicklung über den Portfolio-Balance-Effekt auszuüben
vermag. Diese Skepsis läßt sich zum einen an der Regressionsschätzung festma-
chen und ist zum anderen auch schon in der theoretischen Konzeptionierung an
sich begründet. Das größte Problem in der ökonometrischen Umsetzung bei Evans
und Lyons (2001) besteht darin, daß hier lediglich Daten zum direkten Interdealer-

Auftragsfluß zugrunde gelegt werden, nicht aber Informationen über den Kunden-
auftragsfluß, zu dem definitionsgemäß auch Devisenmarktinterventionen zählen,
der diesen modelltheoretisch überhaupt erst induziert. Im Endeffekt zeigt das Er-

130 Aufgrund der Modellannahmen führt die Nichtberücksichtigung nicht zu einer Verzerrung der

OLS-Schätzung, da rt unabhängig vom Auftragsfluß

Xh und allen anderen in β 1 und β 2 enthaltenen

Parameter ist, so daß für εh tatsächlich keine Korrelation mit den Regressoren vorliegt.

131 In diesem Zusammenhang ist anzumerken, daß eine Berücksichtigung der Fundamentalent-
wicklung in einer weiteren Untersuchung über die Prüfung der Zustandsabhängigkeit der Ergeb-
nisse zumindest noch thematisiert wird. Für Details sei auf Evans und Lyons (2001), S.16ff. ver-
wiesen.

132 Der Vorteil hierbei besteht insbesondere im Zusammenhang mit Aktienkursen darin, daß die

Differenz der Logarithmen der Aktienkurse der logarithmierten Rendite der Aktie entspricht.

133 In beiden Varianten weisen die angegebenen t-Werte für die Parameter auf Basis der Residuen
der OLS-Schätzung darauf hin, daß eine Signifikanz auf dem 1-Prozent-Niveau festgestellt werden
kann. Die Robustheit dieser Ergebnisse wird dabei u.a. dadurch bestätigt, daß eine Regression auf
jeweils nur einen Parameter einen schlechteren Erklärungsgehalt aufweist, wobei eine Schätzung
ohne Auftragsflußvariable nahezu keine Erklärung für die Streuung im Regressionsmodell liefert.

224

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
gebnis der Regressionsschätzung nur, daß eine Wechselkurswirkung vom kumu-
lierten Nettoauftragsfluß auf den direkten Interdealer-Handel ausgeht. Die im Mo-
dell implizierte Abhängigkeit zwischen Interdealer- und Kundenauftragsfluß in-
klusive Interventionsmaßnahmen bleibt dagegen empirisch völlig unberücksichtigt.

Die für eine Beurteilung der Effektivität einer Interventionsmaßnahme relevante

Information, inwieweit eine bestimmte Interventionssumme den Wechselkurs am

Devisenmarkt nachhaltig verändert, ist demnach aus der empirischen Analyse von

Evans und Lyons (2001) nicht abzulesen.134 Erschwerend kommt hinzu, daß im be-
trachteten Zeitraum von Mai bis August 1996 sowohl von deutscher als auch von

US-amerikanischer Seite nachweislich keine Devisenmarktinterventionen durch-
geführt wurden. Dies läßt den Schluß zu, daß die Ergebnisse der empirischen Unter-
suchung zumindest im Hinblick auf die Wirkung von Devisenmarktinterventionen
denkbar wenig Aussagekraft besitzen.

Selbst wenn man den nur modelltheoretisch implizierten Zusammenhang zwi-
schen Kunden- und Interdealer-Auftragsfluß grundsätzlich akzeptiert, ergibt sich
immer noch das Problem, inwieweit Interventionen durch den offensichtlich prä-
senten privat ausgelösten Portfolioshift verwässert werden und damit die Möglich-
keit einer wie auch immer motivierten Wechselkursbeeinflussung über den Port-
folio-Balance-Kanal von Seiten der Zentralbank potentiell eingeschränkt wird.135

Insofern läßt sich das Ergebnis der Regressionsschätzung durchaus dahingehend
interpretieren, daß eine Wirkung von Devisenmarktinterventionen auf den Wech-
selkurs, zumindest über einen reinen Portfolio-Balance-Effekt hinaus, nicht oder
allenfalls bei einem außergewöhnlich hohen Interventionsvolumen auftreten wird.

Abgesehen von den empirisch bedingten Schwierigkeiten im Hinblick auf die

Überprüfung eines Portfolio-Balance-Kanals ist auch eine nicht zu vernachläs-
sigende konzeptionelle Schwäche im theoretischen Modell von Evans und Ly-
ons (2001) bzw. im Interdealer-Modell an sich auszumachen, die sich im Hin-
blick auf die Bewertung der Effektivität von Devisenmarktinterventionen ergibt.

Diese betrifft die Segmentierung am Devisenmarkt, die durch die Spielstruktur
ganz allgemein impliziert wird. Wie im vorangegangenen Kapitel erläutert, spiegelt
das im Interdealer-Modell dargestellte Verhalten lediglich einen Teil des gesam-
ten Devisenmarktes wider, nämlich den direkten Interdealer-Handel. Demzufolge
ist auch die resultierende Preisdynamik nicht automatisch gleichzusetzen mit der

Preisdynamik am gesamten Devisenmarkt, der u.a. auch den, zumindest vom Han-
delsvolumen her deutlich bedeutenderen, brokergestützten Devisenhandel beinhal-
tet. Aus der Sicht einer intervenierenden Zentralbank wird das Ziel der Intervention,
also die Wechselkursbeeinflussung (mit welcher Motivation auch immer), jedoch of-
fenkundig nicht auf einen Teilmarkt beschränkt sein, sondern die Preisentwicklung

134 Auf diesen Sachverhalt wird in Evans und Lyons (2001, S.20) explizit hingewiesen. Dabei geht
es um die Quantifizierung des Verhältnisses zwischen Interventionsvolumen und resultierendem

Interdealer-Auftragsfluß.

135 Bei Gültigkeit des Modells wäre der gesamte, im Datensample beobachtete Interdealer-

Auftragsfluß nur auf Portfolioumschichtungen im privaten Bereich zurückzuführen. Um dann die
beobachtete Wirkung zu entfalten, müßte der diesem zugrundeliegende Netto-Kundenauftragsfluß
demnach ein beträchtliches Volumen aufweisen.

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

225
am gesamten Devisenmarkt inklusive aller Teilsegmente im Auge haben. Insofern
werden im Interdealer-Modell in jedem Fall die Aus- bzw. Rückwirkungen auf die

Preisdynamik in anderen Teilsegmenten komplett außer Acht gelassen, was eine
potentielle Verzerrung bei der Bewertung der tatsächlichen Effektivität einer Inter-
ventionsmaßnahme vermuten läßt. Zudem wird von Evans und Lyons (2001) impli-
zit unterstellt, daß eine Interventionsmaßnahme als Kundenauftragsfluß nur in den
direkten Interdealer-Markt weitergegeben wird und es bleibt unberücksichtigt, daß
ein Händler seine Position auch in einen indirekten Brokermarkt überwälzen könnte.

Gerade Letzteres scheint jedoch, zumindest anhand der Ergebnisse von Umfragen
bei Devisenhändlern, die deutlich beliebtere Plattform zu sein, in der von Zentral-
banken beauftragte Händler unmittelbar danach tätig werden (Neely, 2005).

Zusammenfassend kann daraus geschlossen werden, daß auf Grundlage des

Interdealer-Modells kein überzeugender empirischer Nachweis eines Portfolio-Ba-
lance-Effektes im Zusammenhang mit sterilisierten Devisenmarktinterventionen er-
bracht werden kann. Dieses Versagen kann jedoch nicht ausschließlich auf das –
zumindest im Hinblick auf diese Fragestellung – wenig geeignete ökonometrische

Verfahren von Evans und Lyons (2001) zurückgeführt werden, sondern ist nicht zu-
letzt auch der bereits am Ende des vorangegangenen Kapitels angesprochenen feh-
lenden Datenbasis im Bereich der Auftragsflußdaten im Allgemeinen geschuldet.

Selbst wenn es datentechnisch möglich wäre, einen direkten Zusammenhang zwi-
schen Interdealer-Auftragsfluß und Interventionsvolumen empirisch zu überprüfen,
wird dadurch aber nicht das mindestens ebenso schwerwiegende konzeptionelle

Problem des Interdealer-Modells gelöst, wonach die Wirkungen einer Intervention
auf den direkten Interdealer-Handel und die damit verbundenen Vernachlässigung
des Gesamtdevisenmarktes isoliert voneinander beobachtet werden. Diese Proble-
matik ist dann auch durch mögliche Erweiterungen innerhalb des theoretischen Mo-
dells, wie z.B. die Annahme, daß die Intervention dem jeweils beauftragten Händler
bekannt ist – was einer teilweisen Aufhebung der Annahme der völligen Geheim-
haltung gleichkäme – oder das Interventionen Rückwirkungen auf den Fundamen-
talwert haben können (also nicht sterilisiert werden) – was theoretisch wie auch im
makroökonomischen Portfolio-Modell zu einem c.p. größeren Portfolio-Balance-

Effekt führen sollte – nicht zu beheben.136 Letztlich ist somit auch bei einer an der

Mikrostruktur des Devisenmarkt orientierten Betrachtungsweise die Existenz einer
durch Portfolioumschichtungen ausgelösten Wechselkursveränderung in Folge von

Devisenmarktinterventionen ebenso wenig empirisch quantifizierbar, wie in den auf
makroökonomischen Ansätzen basierenden Studien. In Anbetracht dieser Tatsachen
stützt die vorgestellte marktmikrostrukturelle Analyse des Portfolio-Balance-Kanals
von Devisenmarktinterventionen eher die These, daß die praktische Bedeutung die-
ses theoretisch durchaus fundierten Wirkungskanals vernachlässigbar ist. Damit ist
gleichzeitig aber auch die allgemeine Effektivität von sterilisierten Devisenmarkt-
interventionen als wirtschaftspolitisches Instrument grundlegend in Frage gestellt.

136 Abgesehen davon ist eine Umsetzung dieser Erweiterungen im Modellrahmen äußerst kompli-
ziert, da eine algebraische Ableitung eines BNE hierdurch evtl. unmöglich wird.

226

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

5.2 Der Koordinationskanal

Die Betrachtung der traditionellen Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinter-
ventionen vor dem Hintergrund einer mikrostrukturellen Modellkonzipierung konn-
te insgesamt allenfalls bedingte Erkenntnisse darüber liefern, inwiefern solche In-
terventionen eine vom wirtschaftspolitischen Entscheider angestrebte Beeinflussung
des Wechselkurses ermöglichen. Insbesondere die Analyse des Portfolio-Balance-

Kanals mit Hilfe des Interdealer-Modells hat dabei deutlich gemacht, daß eine di-
rekte Schätzung des Einflusses von Devisenmarktinterventionen im Rahmen ein-
es Mikrostrukturmodells ökonometrisch schwer umzusetzen ist. Insofern kann auf

Grundlage dieser Erkenntnisse die implizit in der (Arbeits-)Hypothese 1 aufgestell-
te Vermutung, daß sterilisierte Devisenmarktinterventionen über diese Wirkungs-
kanäle eine effektive Beeinflussung der Wechselkursentwicklung erlauben, nicht
eindeutig bestätigt werden.

Die Ergebnisse des Vitale-Modells suggerieren wiederum, daß die jeweilige Mo-
tivation hinter einer Interventionsmaßnahme nicht nur im Hinblick auf die Bewer-
tung der Effektivität, sondern auch in Bezug auf das dadurch ausgelöste Verhalten
der Devisenmarktakteure eine bedeutende Rolle spielt. Eine Möglichkeit, diesen

Problemen zu begegnen, besteht darin, einen neuen Wirkungskanal auf Basis des

Mikrostrukturansatzes abzuleiten, der zum einen direkt an der Intention einer In-
terventionsmaßnahme anknüpft und zum anderen auch empirisch mit konventio-

”

nellerem“ Datenmaterial zu überprüfen ist.137 Die Möglichkeit der Ableitung eines

Wirkungskanals von Devisenmarktinterventionen auf Basis eines mikrostrukturel-
len Modellrahmens entspricht dabei inhaltlich der (Arbeits-)Hypothese 2. Ein sol-
cher alternativer Wirkungskanal von Devisenmarktinterventionen stellt der erstmals
von Sarno und Taylor (2001) formulierte sogenannte Koordinationskanal dar. Die

Idee des Koordinationskanals besteht darin, daß, wenn eine fundamentale Fehl-
bewertung des Wechselkurses besteht, eine Interventionsmaßnahme als Signal an
die Marktteilnehmer verstanden werden kann, vorausgesetzt daß die Intervention
in diesem Fall zugunsten der unterbewerteten Währung stattfindet.138 Auf den er-
sten Blick scheint dieses Konzept somit der Idee des Signalling-Kanals zu entspre-
chen. Der entscheidende Unterschied besteht jedoch in der Art der Signalwirkung.

Während beim Signalling-Kanal sowohl in der ursprünglichen Fassung von Mussa

(1981) als auch in der allgemeineren Variante von Vitale (1999) die Intervention die

Erwartungen der Wirtschaftssubjekte hinsichtlich der Entwicklung des Wechselkur-
ses beeinflussten, wird beim Koordinationskanal eine Signalwirkung in Bezug auf
das Verhalten der anderen Marktteilnehmer unterstellt und nicht auf die Bewertung
des Wechselkurses an sich abgestellt.

Ausgangspunkt der Überlegung zur Ableitung des Koordinationskanals bildet
dabei die Vorstellung, daß es zwei unterschiedliche Typen von Akteuren am Devi-

137

Mit unkonventionellem Datenmaterial sind in diesem Zusammenhang u.a. die nicht
zugänglichen Daten zum Kunden- und Interdealer-Auftragsfluß gemeint.

138 D.h., die Intervention stellt eine grundsätzlich stabilisierende Maßnahme am Devisenmarkt dar,
so daß die Intention der Zentralbank automatisch mit einer Misalignmentbekämpfung gleichgesetzt
werden kann.

5.2 Der Koordinationskanal

227
senmarkt gibt, nämlich solche, die ihre Anlageentscheidung am Devisenmarkt auf

Basis von fundamentalen ökonomischen Faktoren treffen und solche, deren Ver-
halten losgelöst von derartigen Überlegungen ist bzw. deren Verhalten nicht mit
der Vorstellung von vollständiger Rationalität in einem ökonomischen Modellrah-
men vereinbar ist. In der Finanzmarktliteratur haben sich zur Klassifizierung die-
ser beiden Anlagetypen die Begriffe Fundamentalisten und Chartisten herausgebil-
det (Frankel und Froot, 1986; Westerhoff, 2003). D.h., während ein Anleger bzw.

Händler am Devisenmarkt, der zur Gruppe der sog. Fundamentalisten zu zählen ist,
seine Entscheidungsregel hauptsächlich auf Grundlage von fundamentalen (makro-
ökonomischen) Rahmenbedingungen bildet, fußen die Anlageentscheidungen von

Chartisten auf einfachen Daumenregeln in Abhängigkeit von der Entwicklung ei-
niger weniger Schlüsselparameter, wie z.B. der vergangenen Wechselkursentwick-
lung, des Marktumsatzvolumens oder der Marktvolatilität. Der potentielle Vorteil
der Anlageentscheidung auf Grundlage einer solchen charttechnischen Anlagestra-
tegie im Vergleich zu einer sog. Fundamentalanalyse besteht dabei in der wesent-
lich geringeren Komplexität einer solchen Strategie. Eine auf makroökonomischen

Zusammenhängen basierende Einschätzung der zukünftigen Wechselkursentwick-
lung setzt nicht nur ein erhebliches Maß an Fachwissen voraus, sondern verlangt
auch eine wesentlich aufwendigere Datenerhebung und Auswertung als eine An-
lageentscheidungsstrategie, die sich lediglich an der Beobachtung einer oder meh-
rerer öffentlich verfügbarer Marktkennzahlen orientiert. Ökonomisch argumentiert
besitzt die Chartanalyse demnach einen eindeutigen Transaktionskostenvorteil ge-
genüber der Fundamentalanalyse, so daß gerade vor dem Hintergrund der zuvor
thematisierten Zeitrestriktion bei der Entscheidungsfindung im Devisenhandel aus

Sicht der Devisenhändler die Nutzung derartiger charttechnisch motivierter Ent-
scheidungsregeln potentiell einfacher umsetzbar ist als eine Strategie, die an ab-
strakteren (makroökonomischen) Kennzahlen festgemacht wird.

Auf die praktische Bedeutung derartiger charttechnischer Entscheidungsregeln
am Devisenmarkt weisen eine Reihe von Studien auf Grundlage von Befragungen
von Devisenhändlern, wie beispielsweise Taylor und Allen (1992), hin. Demnach
scheint die Chartanalyse (zumindest in bestimmten Phasen des von ihnen betrach-
teten Beobachtungszeitraums) sogar eine im Vergleich zur Fundamentalanalyse do-
minante Rolle zu spielen, da immerhin 60 Prozent der befragten Devisenhändler an-
gaben, charttechnische Informationen als mindestens ebenbürtig zu fundamentalen

Informationen anzusehen (Taylor und Allen, 1992, S.309). Die aus diesem Ergebnis
ableitbare große Verbreitung charttechnisch motivierter Entscheidungsregeln in der

Praxis des Devisenhandels ist jedoch nicht allein mit dem Transaktionskostenargu-
ment dauerhaft zu begründen, da eine solche Strategie unter Berücksichtigung der

– zumindest langfristig über die KKP-Theorie implizierten – Bedeutung der Ent-
wicklung der makroökonomischen Fundamentalfaktoren auf den Wechselkurs zu

Spekulationsverlusten führen wird und sich somit als ineffektiv herausstellen würde.

Tatsächlich kann sich eine charttechnisch motivierte Anlagestrategie über einen
längeren Zeitraum nur dann als profitabel erweisen, wenn diese Strategie von einer
ausreichenden Anzahl an Marktteilnehmern dupliziert wird. In diesem Fall besitzt
die Chartstrategie nämlich die Eigenschaft einer sich selbst erfüllenden Prophezei-

228

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
ung, so daß die der Strategie inhärente Prognose bezüglich der zukünftigen Wech-
selkursentwicklung deswegen eintritt, weil diese Strategie genau in dieser Form im-
plementiert wird. Als Beispiel hierfür sei eine einfache autoregressive Wechselkurs-
strategie angeführt, die besagt, daß bei einer am Vortag beobachteten Abwertung
der heimischen Währung (steigender Wechselkurs in Preisnotierung), die heimische

Währung heute zugunsten der ausländischen Währung verkauft werden soll. Wird
diese Strategie von einer ausreichenden Anzahl an Devisenhändlern verfolgt, dann
wird die Gesamtnachfrage am Devisenmarkt bzw. der Nettoauftragsfluß bei einer
mikrostrukturellen Betrachtungsweise, für die ausländische Währung positiv sein,
was heute tendenziell zu einer weiteren Abwertung der heimischen Währung bzw.

einem Anstieg des Wechselkurses in Preisnotierung führt. Durch diese Abwertung
der heimischen Währung wird dann aber gleichzeitig die so erworbene Nettopositi-
on an ausländischen Assets c.p. wertvoller. Es wird sich also ein positiver kurzfri-
stiger Spekulationsgewinn einstellen.139 Wird diese Strategie in den nächsten Tagen
weiterverfolgt, setzt sich der Abwertungstrend der heimischen Währung weiter fort,
vorausgesetzt die Strategie wird weiterhin von genügend Händlern im Markt ange-
wendet. Andererseits müssen sich im Markt auch noch Händler befinden, die be-
reit sind, eine Gegenposition zum Verkauf der heimischen Währung einzunehmen,
die also eine andere, z.B. an den Fundamentalfaktoren orientierte, Handelsstrate-
gie verfolgen. Zumindest in der beschriebenen Situation wird ihre Strategie jedoch
mit zunehmenden Spekulationsverlusten einhergehen, so daß ein offensichtlicher
ökonomischer Anreiz besteht, diese Handelsstrategie zu überdenken. Mit anderen

Worten wird in einer solchen Situation die Fundamentalanalyse als Handelsstrate-
gie immer unattraktiver, während gleichzeitig die Chartanalyse immer profitabler
wird.

An dieser Stelle wird auch deutlich, daß die Begriffe Fundamental- und Char-
tanalyse nicht automatisch mit den Attributen rational und irrational zu verse-
hen sind. In dem beschriebenen Szenario ist es unter Umständen sogar rational,
eine an der charttechnischen Analyse orientierte Handelsstrategie zu verfolgen,
und zwar dann, wenn ein Händler davon ausgeht, daß die charttechnisch beding-
te Marktentwicklung andauert. In diesem Fall ist der (bedingte) Erwartungswert
der Chartstrategie positiv, während er für die Fundamentalanalyse negativ ist, so
daß auch entscheidungstheoretisch die Rationalität dieser Anlagestrategie abge-
leitet werden kann. Die Formalisierung dieser Überlegungen bildet die Grundla-
ge für den theoretischen Nachweis sog. rationaler Blasen auf einem Finanzmarkt
nach Blanchard (1979).140 Allgemein beschreibt eine spekulative Blase dabei ein-
en Marktzustand, in dem die Preisdynamik ausschließlich durch das Nachfragever-
halten der Marktteilnehmer auf Grundlage ihrer Erwartungen bezüglich der Fort-
setzung eines Preistrends getrieben wird, der wiederum nicht durch fundamentale

139 Dieser Gewinn ist natürlich zunächst einmal nur buchhalterisch, da die ausländischen Wertpa-
piere ja nicht verkauft werden.

140

Bei Blanchard (1979) wird dabei jedoch nicht geklärt, wie eine solche Situation entsteht,
sondern lediglich die Rationalität hinter der Aufrechterhaltung einer wie auch immer entstandenen

Blase analysiert. Ein Hinweis auf die grundsätzlichen Voraussetzungen für das Entstehen einer

Blase wird erst in einem dynamischen Assetmarkt-Modell von Tirole (1985) gegeben.

5.2 Der Koordinationskanal

229

Faktoren begründet wird. Insofern führt eine spekulative Blase zu einer Destabili-
sierung der Preisdynamik in Bezug auf den unterliegenden Fundamentalwert. Die in
diesem Zusammenhang jedoch ungeklärte Frage der Entstehung und anfänglichen

Entwicklung einer solchen spekulativen Blase speziell am Devisenmarkt kann da-
bei mit Hilfe der Chartisten-Fundamentalisten Kategorisierung der Marktteilnehmer
erklärt werden. Die entscheidende Voraussetzung für eine solche Erklärung bildet
die Prämisse, daß die Anteile der Fundamentalanalyse bzw. der Chartanalyse an
der Gesamtverteilung der verwendeten Handelsstrategien der Devisenhändler im

Zeitablauf nicht konstant sind, sondern sich zustandsabhängig von der jeweiligen

Marktsituation unterschiedlich verteilen, wobei in bestimmten Marktsituationen die

Chartanalyse eine dominante Rolle einnimmt und in anderen Situation die Funda-
mentalanalyse von den meisten im Markt aktiven Händlern genutzt wird. Die The-
se einer zustandsabhängigen Verteilung der beiden Anlagestrategien wird erstmals
von Frankel und Froot (1990) aufgeworfen. Sie schließen dies aus den Ergebnis-
sen der Befragungen von Devisenhändlern, in denen sich zeigt, daß zwischen 1978
und 1985 das Verhältnis zwischen den (ausschließlich) auf die Fundamentalanalyse
zurückgreifenden Händlern und den (ausschließlich) auf die Chartanalyse vertrau-
enden Händlern sich vollständig umgekehrt hat (von 19:3 zu 5:15). Hierauf auf-
bauend argumentieren Frankel und Froot (1990), daß die massive Aufwertung des

US-Dollars ggü. den anderen Währungen und das damit verbundene Misalignment
des Wechselkurses im selben Zeitraum darauf zurückzuführen ist, daß Chartisten
zur treibenden Kraft im Devisenhandel geworden sind und infolge der damit ein-
hergehenden zunehmenden Profitabilität der charttechnischen Anlagestrategie bei
gleichzeitiger zunehmender Unprofitabilität der Fundamentalanalyse eine Situation
geschaffen haben, die der Charakterisierung einer spekulativen Blase entspricht. Die

Mehrheit der Marktakteure gehen somit von einer Fortsetzung des Trends aus, also
in diesem Fall von der Aufwertung des US-Dollars in der Zukunft. Diese Erwar-
tungshaltung speist sich dabei wiederum aus der von allen Marktteilnehmern (auch
den grundsätzlich zur Fundamentalanalyse neigenden Händlern) beobachteten Pro-
fitabilität der trendextrapolierenden Chartstrategie.

5.2.1 Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz

Zur Verdeutlichung dieser Vorüberlegungen soll im Folgenden ein sehr einfaches

(heuristisches) Devisenmarktmodell skizziert werden. Hierzu sei angenommen, daß
es eine feste Anzahl an Devisenhändlern gibt, von denen ein bestimmter und fixer

Anteil Fundamentalanalyse betreibt und der Rest (eine einheitliche) trendextrapolie-
rende charttechnische Handelsstrategie anwendet. Die Händler können dabei nicht
zwischen den beiden Strategien wählen – ein Chartist bleibt also immer ein Chartist
und ein Fundamentalist stets ein Fundamentalist. Die Gesamtzahl der Händler ist
ferner so groß, daß das Handelsvolumen eines einzelnen Devisenhändlers im Ver-
gleich zum Marktvolumen vernachlässigbar gering ist. Jeder Devisenhändler besitzt
aber die Option, in einer Periode nicht am Devisenhandel teilzunehmen. D.h., selbst

230

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
wenn grundsätzlich genauso viele Chartisten wie Fundamentalisten in der Grundge-
samtheit der Devisenhändler vorhanden sind, bedeutet dies nicht, daß auch zu jedem

Zeitpunkt die Aufteilung der tatsächlich Handel betreibenden Chartisten und Fun-
damentalisten immer bei jeweils 50 Prozent liegt. Grundsätzlich hängt der erwartete

Nutzen aller Händler von der (diskontierten) Auszahlung der jeweils angewandten

Strategie ab, wobei die Händler in Bezug auf Risikoeinstellung, Ausgangsvermögen
und Präferenzeinstellungen abgesehen vom jeweiligen Handelstyp identisch sind.

Das Entscheidungsproblem für einen Händler in einer solchen Situation vereinfacht
sich demzufolge darauf, ob er der Anwendung seiner jeweiligen Handelsstrategie

(charttechnisch oder fundamentalwertorientiert) einen positiven Erwartungsnutzen
in einer Periode zuordnet oder nicht.141 Offenkundig hängt die erwartete Auszah-
lung der jeweiligen Handelsstrategie dann u.a. von der Erwartung über die Vertei-
lung der sich im Markt befindenden Chartisten und Fundamentalisten ab. So stellt
z.B. die Verfolgung der Chartstrategie aus Sicht eines Chartisten unabhängig von
der Wechselkursentwicklung oder der Realisation des Fundamentalwertes in diesem

Spiel genau dann eine dominante Strategie dar, wenn der Anteil der Chartisten von
den tatsächlich im Markt aktiven Devisenhändlern über 0,5 liegt. In dieser Situa-
tion impliziert die Chartstrategie, daß die zuvor beobachtete Wechselkursentwick-
lung – unabhängig davon, ob diese in der Vorperiode einen Preisanstieg oder eine

Preissenkung beschrieb – in dieser Periode verstärkt wird. D.h., daß z.B. bei ein-
em zuvor gestiegen Wechselkurs (in Preisnotierung aus Inlandssicht) die heimische

Währung in dieser Periode verkauft wird. Wenn diese Strategie von der Mehrzahl
aller Devisenmarktteilnehmer umgesetzt wird, dann wird auch der Nettoauftragsfluß
positiv sein, so daß die Chartstrategie einen positiven Erwartungswert aufweist.142

Aufgrund ihrer besonderen Bedeutung stellt sich somit die Frage, wie die Belief-
struktur der Händler hinsichtlich der Marktanteile der beiden Typen beschaffen sein
muß, um die oben postulierte selbst verstärkende Struktur der Chartstrategie zu
implementieren. Tatsächlich verlangt dies modelltheoretisch eine Abkehr von der
vollständigen Rationalitätsannahme bei der Erwartungsbildung zumindest für die

Chartisten und zwar dahingehend, daß die erwartete Verteilung der Händlertypen
in irgendeiner Weise von der Beobachtung vergangener Ausprägungen dieser Ver-
teilung abhängt, also wie die Chartstrategie selbst einer autoregressiven Struktur
folgt. Die in diesem Zusammenhang einfachste theoretische Umsetzung einer der-
artigen Beliefstruktur stellt die Annahme einer vollständig adaptiven Erwartungs-
bildung dar. In dieser Situation entspricht die erwartete Verteilung der beiden Typen
am Devisenmarkt der jeweils beobachteten Verteilung in der Vorperiode. Obwohl
ein so definierter Erwartungsbildungsprozeß eine sich selbst verstärkende, chart-
technisch bedingte spekulative Blase entstehen lassen kann, stellt diese Annahme
schon allein vor dem Hintergrund ihrer implizierten Naivität eine aus theoretischer

141 In diesem vereinfachten Spiel besitzt ein Händler demnach zwei Aktionen, nämlich Handeln
oder nicht-Handeln, wobei Ersteres typabhängig erfolgt und Zweiteres einen Erwartungsnutzen
von Null aufweist.

142 Sollte die ausländische Währung auch fundamental unterbewertet sein, dann würden die Fun-
damentalisten den Wechselkurs in dieselbe Richtung beeinflussen, ansonsten entgegen den Trend
agieren, aber aufgrund der getätigten Annahmen mit einem geringeren Gesamtvolumen.

5.2 Der Koordinationskanal

231

Sicht wenig überzeugende Modellierung der Erwartungsbildung dar.143 Die hieraus
resultierende Übergangsdynamik von einer ausgeglichenen zu einer charttechnisch
dominierten Marktsituation beschreibt überdies eine nicht stetige Funktion. So wer-
den im vorliegenden Modell, ausgehend von einer Periode in der die Marktanteile
der Chartisten mit über 50 Prozent zu beobachten waren, bereits in der nächsten

Periode nur Chartisten im Markt verbleiben, wenn der unterliegende Wechselkur-
strend entgegen der Fundamentalbewertung gerichtet ist und die Fundamentalisten
rationale Erwartungen bilden.144 Die Beobachtungen von Frankel und Froot (1990)

weisen jedoch eher auf eine graduelle Verschiebung der Anteile der verschiedenen

Handelsstrategien in der Praxis des Devisenhandels hin, so daß dies nicht mit den

Implikationen einer adaptiven Erwartungsbildung vereinbar ist.

Eine theoretisch elegantere und gleichzeitig der in der Praxis zu beobachtenden
dynamischen Verteilung der beiden Anlagestrategien eher entsprechende Modellie-
rung der Erwartungsbildung kann dagegen durch eine beschränkt rationale Lerndy-
namik beschrieben werden, wie sie im Rahmen von evolutionären spieltheoretischen

Ansätzen bspw. von Young (1993) und Ellison (1993) entwickelt wurde. Bei Young

(1993) orientiert sich die Erwartungsbildung der Spieler dabei am (Auszahlungs-

)Erfolg der jeweils gespielten Strategien über einen endlichen Zeitraum in der

Vergangenheit, wobei tendenziell eine Strategie, die in der Vergangenheit erfolg-
reich war, weitergespielt wird und eine Strategie bei Nichterfolg überdacht und ggf.

geändert wird.145 Eine so modellierte Erwartungsbildung entspricht in vielerlei Hin-
sicht den in psychologischen Studien und Experimenten wie z.B. bei Haruvy und

Stahl (2004) beobachteten Entscheidungsheuristiken von Spielern, die einer star-
ken zeitlichen Restriktion bei der Wahl ihrer Aktionsparameter ausgesetzt sind, was

143 Dies gilt zumindest im Hinblick auf die Vorstellung in ökonomischen Standardmodellen. In der

Realität kann eine derartige Erwartungsbildung durchaus beobachtet werden.

144 Wenn bspw. die heimische Währung fundamental unterbewertet ist e f < et und eine weite-re Abwertung der heimischen Währung in der betreffenden Periode erfolgt et− 1 < et, dann wird die heimische Währung infolge der charttechnisch bedingten Nettoauftragsflußveränderung weiter abwerten, wodurch die Chartstrategie eine positive Auszahlung generiert. Daraufhin werden
alle Chartisten in der Periode t + 1 ihre Chartstrategie unter der angenommenen adaptiven Erwartungsbildung für profitabel halten und im Markt die ausländische Währung weiter aufkaufen. Die

Fundamentalisten dagegen erwarten bei rationaler Erwartungsbildung genau dieses Verhalten der

Chartisten und dementsprechend eine negative Auszahlung für die Fundamentalstrategie, so daß
sie sich auf die Outside-Option des Nicht-Handelns zurückziehen. Dadurch wird der Chartisten-

Anteil in t + 1 sofort auf hundert Prozent ansteigen und dort bei gegebener Erwartungsbildung
auch verbleiben, wodurch die Bedingungen einer spekulativen Blase erfüllt sind.

145 Young (1993) analysiert dabei ein wiederholtes Nash-Demand-Game, wobei die einzelnen

Spieler eines jeden Typs in jeder Periode aus einer Grundgesamtheit zufällig ausgewählt und ge-
matched werden. Ein Nash-Demand-Game beschreibt ein sequentielles Spiel zwischen einem An-
bieter (von Young (1993) illustrativ als Landbesitzer tituliert) und einem Empfänger (dem Pächter),
wobei der Anbieter dem Empfänger einen bestimmten Anteil an einem Dollar (der Ernte) anbietet,
den dieser akzeptieren oder aber ablehnen kann, wobei in letzterem Fall die Auszahlung für beide

Spieler gleich Null ist und im ersten Fall der Empfänger den angebotenen Anteil als Auszahlung
und der Empfänger die Differenz zwischen eins und der dem Empfänger angebotenen Summe (die

Pacht) erhält. Somit unterscheidet sich dieses Spiel von der hier betrachteten Spielstruktur ledig-
lich in der sequentiellen Abfolge und in der Tatsache, daß nicht mehrere Spieler eines Typs in jeder

Periode gleichzeitig agieren.

232

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
nicht zuletzt auch ein Charakteristikum des Devisenhandels darstellt.146 Daher stellt
diese Form der beschränkt rationalen Erwartungsbildung sogar eine wesentlich rea-
listischere Modellierung der Beliefstrukturen der Marktakteure dar und zwar so-
wohl im Vergleich mit der adaptiven Erwartungsbildung als auch mit der in Baye-
sianischen Spielen unterstellten rationalen Erwartungsbildung, deren kognitive und
mathematische Anforderungen eine Anwendung insbesondere in der Praxis des De-
visenhandels faktisch unmöglich machen.

Eine ähnliche, wenn auch konzeptionell geringfügig abweichende Form dieser
beschränkt rationalen Erwartungsbildung stellt die von Ellison (1993) analysier-
te Variante dar.147 Eine Übertragung der in Young (1993) und Ellison (1993) be-
schriebenen Konzepte wird jedoch durch die komplexere Spielstruktur des hier be-
trachteten Devisenmarktspiels erschwert. Der Hauptunterschied besteht dabei in
der nicht konstanten Auszahlungsmatrix, da die Auszahlungen der Strategie im

Devisenmarktspiel auch in der Periode selber vom Verhalten aller anderen simultan
spielenden Marktteilnehmer abhängt. Zudem agieren hier in jeder Runde gleichzei-
tig alle Spieler, während z.B. bei Ellison (1993) immer nur ein Teil der Spieler in
jeder Runde, abhängig davon, ob sie aus der Grundgesamtheit ausgelost werden, ak-
tiv werden.148 Die Essenz der evolutionären Lerndynamiken besteht jedoch darin,
daß die Erwartungsbildung, auf deren Grundlage die Entscheidung über die Wahl
der Aktionsparameter in einer Periode getroffen wird, ausschließlich eine Funktion
von der Profitabilität der jeweiligen Handelsstrategie in den vorangegangenen Peri-
oden darstellt, was gleichzeitig eine Betrachtung des Anteils der Fundamentalisten
und Chartisten am Gesamthandel erübrigt.149 Mit anderen Worten wird ein Chartist
seine Strategie genau dann umsetzen, wenn sie im Durchschnitt über eine (endli-
che) Zeitspanne in der Vergangenheit eine positive Auszahlung generiert hat.150 In

Bezug auf die Verschiebung der Anteile von Chartisten und Fundamentalisten führt
eine solche Erwartungsbildung zu einer ähnlichen Dynamik, wie bei der rein adap-
tiven Erwartung über die vorangegangenen Ausprägungen dieser Anteile. Wird hier
zusätzlich noch die Heterogenität bei der Ausgestaltung der Lerndynamik bspw. in

Bezug auf die Länge des beobachteten Zeitraums oder einer Gewichtung der ver-
gangenen Beobachtungen über einen individuellen Diskontfaktor unterstellt, dann
ließe sich sogar ein Szenario generieren, in dem die Anpassung an eine charttech-
nisch dominierte Marktsituation graduell erfolgt.

146 Vgl. dazu die Ausführungen im dritten Kapitel.

147 Der Hauptunterschied besteht darin, daß Ellison (1993) allgemeine wiederholte n × n-Spiele betrachtet und ein anderes Matchingsystem in Bezug darauf, welche Spieler aus der Grundgesamtheit in jeder Periode miteinander interagieren.

148 Streng genommen handelt es sich bei Young (1993) und Ellison (1993) gar nicht um Belief-
strukturen im klassischen Sinne, da dort gar keine Bayesianischen Spiele betrachtet werden.

149 Da die Verfügbarkeit dieser Information im Modellrahmen nicht selbstverständlich ist, wird
dadurch auch ein weiteres informationstheoretisches Problem gelöst.

150 Grundsätzlich können zumindest in diesem Modellrahmen die Fundamentalisten ebenfalls die-
ser beschränkt rationalen Erwartungsbildung folgen. Dies ist aber nicht zwingend erforderlich, um
den anvisierten dynamischen Prozeß abzuleiten.

5.2 Der Koordinationskanal

233

Ein solcher heuristischer Modellansatz erlaubt allerdings weder eine numme-
rische und erst recht keine analytische Abbildung eines solchen Prozesses. Hier-
zu bedarf es komplexerer Modellansätze unter Berücksichtigung klar definierter

Nutzenfunktionen und Verhaltensannahmen, um wie bei Young (1993) und Ellison

(1993) Gleichgewichtspfade ableiten zu können, die über einen stochastischen Pro-
zeß dargestellt werden. Für einen allgemeinen Assetmarkt gelingt dies u.a. Brock
und Hommes (1998) und Sethi (1996).151 Speziell für den Devisenmarkt wird
eine Chartisten-Fundamentalisten-Modellierung z.B. in De Grauwe und Grimaldi

(2005), De Grauwe und Grimaldi (2006) und Beine et al. (2009) theoretisch abge-
leitet.

In Bezug auf die Bedeutung des Koordinationskanals kann somit festgehalten
werden, daß eine Aufteilung der Devisenhändler in die beiden Typen Chartisten
und Fundamentalisten nicht nur empirisch notwendig, sondern auch theoretisch um-
setzbar ist. Folglich kann somit auch eine Situation, in der eine charttechnisch be-
dingte Marktdynamik zu einem längerfristigen Misalignment des Wechselkurses in

Form einer spekulativen Blase führt, im Rahmen eines solchen Ansatzes dargestellt
werden. Um den negativen Gesamtwohlfahrtseffekten der spekulativen Blase bzw.

diesem Misalignment entgegenzutreten, bedarf es daher eines regulierenden Markt-
eingriffs von Seiten der wirtschaftspolitischen Entscheider. Unter den beschriebenen

Marktgegebenheiten kann ein solcher Markteingriff in Form einer Devisenmarktin-
tervention tatsächlich eine spekulative Blase zum Platzen bringen und damit eine
effiziente Maßnahme darstellen, um ein Wechselkursmisalignment zu korrigieren.

Hierbei stellt sich jedoch zunächst die Frage, welche Bedingungen für das Platzen
einer spekulativen Blase notwendig sind. Hierzu soll zur Vereinfachung noch ein-
mal auf das zuvor skizzierte heuristische Devisenmarktmodell abgestellt werden.

Um überhaupt einen Wechselkurseffekt zu generieren, bedarf es in diesem Modell
neben den Chartisten und Fundamentalisten mindestens noch eines weiteren Ak-
teurs, der bereit ist, die Gegenposition zu dem aus den kumulierten Aufträgen aller
aktiven Händler beider Typen resultierenden Nettoauftragsfluß einzunehmen. Diese

Rolle kann sowohl von sog. Liquiditätshändlern, die ohne Spekulationsmotiv am

Devisenmarkt handeln, oder aber von einem Marketmaker nach dem Vorbild von

Kyle (1985) ausgefüllt werden. In diesem Fall wird eine spekulative Blase genau
dann platzen, wenn dieser Akteur nicht mehr bereit ist, die Gegenposition im Han-
del mit den Chartisten einzunehmen. Dies wäre z.B. der Fall, wenn der Marketma-
ker über keine Reserven der nachgefragten Währung verfügt. Theoretisch entspricht
dies der u.a. von Tirole (1985) dargestellten Situation, daß die Blase nicht mehr mit
ausreichend frischem Kapital gestützt wird. Eine solche Situation beschreibt gewis-
sermaßen das natürliche Ende einer spekulativen Blase und damit im übertragenen

Sinne auch den Punkt des maximalen Misalignments.

Dann stellt sich allerdings die Frage, ob eine wirtschaftspolitische Maßnahme
in Form einer Devisenmarktintervention das Zusammenbrechen einer Spekulati-
onsblase auch vor dieser Situation auslösen kann. Innerhalb des oben beschriebe-

151 In Brock und Hommes (1998) wird dabei ein neues Gleichgewichtskonzept genutzt, das auf
eine frühere Arbeit Brock und Hommes (1997) zurückgeht, dem sog. adaptiv rationalem Gleich-
gewicht oder ARE.

234

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
nen (heuristischen) Modellrahmens ist dies genau dann der Fall, wenn eine Devi-
senmarktintervention die Vorherrschaft der Chartisten am Devisenmarkt aufheben
kann. Hierzu muß in diesem Modell der Anteil der Chartisten im Markt auf unter 50

Prozent sinken. Ausgehend von einer Situation, in der die Chartisten einen Anteil
von 100 Prozent ausmachen, vermag eine Devisenmarktintervention in dieser Pe-
riode dies tatsächlich zu erreichen, wenn durch diese Intervention alle Fundamen-
talisten gleichzeitig wieder in den Markt einsteigen. In diesem Fall wird aufgrund
der getätigten Annahmen der Nettoauftragsfluß der Fundamentalisten den Nettoauf-
tragsfluß der Chartisten genau ausgleichen, so daß keine weitere Abwertung oder

Aufwertung der heimischen Währung in dieser Periode erfolgt. Dies hat aber in der
nächsten Periode zur Folge, daß die Chartisten (in diesem Extremfall) ihre Chart-
strategie nicht anwenden werden.152 Gleichzeitig werden die Fundamentalisten an
ihrer Strategie festhalten, so daß in der nächsten Periode ein Auftragsfluß zustan-
de kommt, der den Wechselkurs in Richtung der Fundamentalbewertung beeinflußt.

In der nächsten Perioden wird dieser Effekt dann evtl. sogar von den Chartisten
verstärkt, da die Chartstrategie impliziert, in Richtung der vergangenen Wechsel-
kursbewegung zu spekulieren. In dem Moment, in dem ein Chartist erkennt, daß
eine Chartstrategie in Richtung des Fundamentalwertes zu positiven Auszahlun-
gen führt, wird er diese Strategie auch umsetzten und damit die bereits durch die

Einwirkung der Fundamentalisten erreichte Trendumkehrung zusätzlich stützen.153

D.h., wenn in diesem Modellrahmen eine Devisenmarktintervention ein eindeutiges

Signal für die Fundamentalisten darstellt, in den Markt zurückzukehren und die je-
weils unterbewertete Währung ankaufen, dann stellt die Intervention in der Tat eine
effektive wirtschaftspolitische Maßnahme dar, um eine Fehlbewertung des Wechsel-
kurses am Devisenmarkt langfristig zu korrigieren. Voraussetzung dafür ist aber, daß
dieses Signal alle Fundamentalisten gleichzeitig zum Markteintritt bewegt, so daß
man dieses Signal auch als Koordinationssignal auffassen kann. Diese koordinieren-
de Wirkung einer Intervention in Bezug auf das Verhalten der fundamentalwertori-
entierten Spekulanten am Devisenmarkt stellt somit die entscheidende Komponente
für die Implementierung des Koordinationskanals von Devisenmarktinterventionen
dar.

Die Voraussetzungen hierfür sind dabei u.a., daß die Handelsstrategie der Funda-
mentalisten wieder profitabel wird, was im heuristischen Modell durch die Annah-
me der Gleichverteilung zwischen Fundamentalisten und Chartisten erreicht wird.

Grundsätzlich muß dafür gewährleistet sein, daß alle Fundamentalisten nicht nur
das Signal selbst beobachten können, sondern auch davon ausgehen, daß alle an-
deren Fundamentalisten dieses Signal wahrnehmen und identisch interpretieren. In
der Praxis setzt dies aber zwingend eine glaubwürdige öffentlich angekündigte und

152 Da die Chartstrategie immer in die Richtung der Preisveränderung der letzten Periode gerichtet
ist und diese gleich Null war, wird auch der resultierende Nettoauftragsfluß der Chartisten gemäß
ihrer Strategie in der ersten Periode nach der Intervention gleich Null sein.

153 Ein Chartist der die Erwartung bezüglich der zukünftigen Profitabilität seiner Strategie – ab-
weichend von den Annahmen des heuristischen Modells – an den letzten drei Beobachtungen
festmacht, wird (spätestens) in der dritten Periode nach der Intervention einer Chartstrategie in

Richtung des Fundamentalwechselkurses einen positiven Erwartungswert zuordnen.

5.2 Der Koordinationskanal

235
transparent durchgeführte Intervention voraus. Insofern unterscheidet sich der Ko-
ordinationskanal elementar von den zuvor betrachteten Wirkungskanälen von De-
visenmarktinterventionen, in denen zumindest potentiell auch geheime Interven-
tionen theoretisch wirksam sein konnten. Gleichzeitig gibt die Wirkungsweise des

Koordinationskanals aber auch explizit die Motivation hinter einer Devisenmarkt-
intervention, nämlich die Misalignmentbekämpfung, vor. Anders ausgedrückt kann
die Wechselkursbeeinflussung über den Koordinationskanal nur dann funktionie-
ren, wenn eine Fehlbewertung des Wechselkurses vorliegt und gleichzeitig die In-
tervention in Richtung der Fundamentalbewertung vorgenommen wird. D.h., selbst
wenn über den Koordinationskanal eine effektive Beeinflussung des Wechselkurses
durch eine Devisenmarktintervention grundsätzlich möglich ist, kann eine Zentral-
bank über diesen Kanal keine Wechselkursbeeinflussung zur Erreichung eines kon-
junkturellen oder geldpolitischen Ziels vornehmen, wenn das Wechselkursziel der

Zentralbank einer Fundamentalwertanpassung entgegen steht. Somit wird im Ko-
ordinationskanal die in der Literatur der 1980er und 1990er Jahre zum Thema De-
visenmarktinterventionen zwar vorausgesetzte, aber nie modellierte Prämisse der

Devisenmarktintervention als unabhängiges wirtschaftspolitisches Instrument zur

Bekämpfung von Fehlentwicklungen am Devisenmarkt über den Wirkungskanal di-
rekt impliziert.154

Im Kontext der Misalignmentbekämpfung stellt dabei der Koordinationskanal
einen wesentlich vielversprechenderen Ansatz im Hinblick auf die tatsächliche

Effektivität einer Intervention zur permanenten Wechselkursstabilisierung dar als
dies über den Portfolio-Balance- oder den Signalling-Kanal der Fall ist. Denn
während bspw. die Wirksamkeit des Portfolio-Balance-Kanals unmittelbar vom

Interventionsvolumen abhängt, das in Relation zum Gesamtumsatzvolumen am

Devisenmarkt verschwindend gering ausfällt bzw. die Auswirkung eines Signalling-

Effektes zeitlich stark begrenzt ist, erfolgt die dauerhafte Anpassung des Wech-
selkurses über den Koordinationskanal im Wesentlichen automatisch über die Me-
chanismen des Devisenhandels. Daher genügt theoretisch eine Intervention, die die

Fundamentalisten zurück in den Markt führt, um eine dauerhafte und zielgerichtete

Beeinflussung des Wechselkurses zu erreichen. Deshalb wäre eine Bestätigung der

Wirksamkeit des Koordinationskanals ein eindeutiger Beweis für die grundsätzliche

Effektivität von Devisenmarktinterventionen in Systemen flexibler Wechselkurse

(zumindest im Hinblick auf die Zielsetzung der Misalignmentbekämpfung) und da-
mit eine wissenschaftliche Rechtfertigung für den weit verbreiteten Einsatz dieses

Instruments in den vergangenen 40 Jahren.

Damit stellt sich die Frage, unter welchen Bedingungen eine Intervention die-
se koordinierende Wirkung auf die Fundamentalisten ausübt und ob die im heu-
ristischen Modell abgeleitete Anpassungsdynamik des Wechselkurses auch durch
eine ökonometrische Untersuchung gestützt wird. Hierzu soll im Folgenden der

Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz in einen konkreten marktmikrostrukturellen

154 Insbesondere die Diskussion des Signalling-Kanal hat aufgezeigt, daß das Motiv von Zentral-
banken auch von der Misalignmentbekämpfung abweichen kann und zumindest theoretisch eine

Beeinflussung in Richtung des Wechselkurzieles entgegen der Fundamentalbewertung durch De-
visenmarktinterventionen stattfinden kann.

236

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Modellrahmen eingebettet werden, um empirisch die Wirkungen von Devisen-
marktinterventionen auf die Wechselkursentwicklung zu analysieren.

5.2.2 Chartisten und Fundamentalisten im Mikrostrukturansatz

Die Umsetzung des Chartisten-Fundamentalisten-Ansatzes in ein theoretisches Mo-
dell zur Wechselkurserklärung wird in der Literatur auf unterschiedliche Weise
vorgenommen. Am häufigsten wird dabei in Anlehnung an Brock und Hommes

(1997) ein Portfoliomodell mit heterogenen Beliefstrukturen unterstellt, wobei die

Beliefstrukturen über eine Erwartungsbildungs- bzw. Prognosefunktion für den
zukünftigen Wechselkurs auf der Basis einer trendextrapolierenden und einer fun-
damentalwertorientierten Regel abgebildet werden.

Derartige Ansätze wie z.B. in De Grauwe und Grimaldi (2005) und in De Grau-
we und Grimaldi (2006) konzentrieren sich dabei aber auf die Ableitung der op-
timalen Nachfrage der einzelnen Typen, während die Modellierung der Angebots-
seite am Devisenmarkt entweder als vollständig exogen angenommen oder aber in

Abhängigkeit von makroökonomischen Variablen wie der Zahlungsbilanz model-
liert wird. Daher lassen sich diese Ansätze nicht auf eines der im dritten Kapitel
vorgestellten mikrostrukturellen Devisenmarktmodelle zurückführen, sondern ste-
hen eher in der Tradition klassischer makroökonomischer Ansätze.155

Eine Einbettung des Chartisten-Fundamentalisten-Ansatzes in ein mikrostruk-
turelles Modell des Devisenmarktes stellt dagegen die Arbeit von Westerhoff und

Reitz (2003) dar. Diese entwickeln einen Modellrahmen, der auf dem Kyle-Modell
basiert und damit eine echte mikrostrukturelle Erklärung des Devisenhandels mit
einer Chartisten-Fundamentalisten-Modellierung darstellt. Hierzu muß das Kyle-

Modell lediglich dahingehend angepaßt werden, daß – im Gegensatz zum Ur-
sprungsmodell – das (Nachfrage-)Verhalten der Noise-Trader explizit mit Hilfe ein-
er charttechnisch motivierten Verhaltensregel anstelle der rein zufallsabhängigen

Modellierung abgebildet wird und gleichzeitig die informierten Händler mit den

Fundamentalisten gleichgesetzt werden. Die Wechselkursentwicklung hängt dann,
wie auch bei Kyle (1985), von der Entwicklung des kumulierten Auftragsflusses
beider Typen ab, der sich aus den entsprechenden Mengenquotierungen der bei-
den Händlertypen ergibt. Der kumulierte Auftragsfluß wird dann von einem Mar-
ketmaker beobachtet, der auf dieser Grundlage eine Preisquotierung abgibt, zu der
er bereit ist, die Überschußnachfrage bzw. das Überschußangebot an ausländischer

Währung auszugleichen. Dabei agiert dieser Marketmaker risikoneutral und erzielt
keine Gewinne. Insofern kann die Preisdynamik am Devisenmarkt als ein Spiel zwi-
schen den Chartisten (Noise-Tradern), den Fundamentalisten (informierte Händler)

und dem Marketmaker charakterisiert werden. Grundsätzlich stellt diese Modellie-

155 Formal wird hier, wie im Rahmen der makroökonomischen allgemeinen Gleichgewichtsmo-
delle, ein Marktausgleich über das Konzept eines Walrasianischen-Auktionators unterstellt. Zu den

Hintergründen dieses Gleichgewichtskonzepts und dem Zusammenhang mit makroökonomischen

Modellansätzen sei hierzu u.a. auf Mas-Colell et al. (1995) verwiesen.

5.2 Der Koordinationskanal

237
rung eine naheliegende Erweiterung des Kyle-Modells dar, bei dem lediglich die

Noise-Trader als strategische, aber beschränkt rational handelnde Akteure hinzu-
gefügt werden. Auch die Gleichsetzung der informierten Händler mit den Funda-
mentalisten ist im Sinne des Kyle-Modells eine konsequente Modellierung, da auch
der informierte Händler seine optimale Mengenquotierung in Abhängigkeit von der

Beobachtung des Fundamentalwertes des unsicheren Assets, also in diesem Fall
dem Fundamentalwechselkurs, wählt, genauso wie es die optimale Handelsstrategie
der Fundamentalisten im heuristischen Modell impliziert. Die dort fehlende markt-
räumende Instanz, die die Gegenposition insbesondere in einem charttechnisch do-
minierten Marktumfeld einnehmen kann, wird hier durch den strategisch handeln-
den Marketmaker verkörpert. Eine für die Interaktionsdynamik im Kyle-Modell
zwingend erforderliche Voraussetzung besteht schließlich im informationstheoreti-
schen Vorteil der Fundamentalisten ggü. den anderen Marktteilnehmern (Chartisten
und Marketmaker) bezüglich der tatsächlichen Realisation des Fundamentalwertes.

Um diese im vorliegenden Modell zu gewährleisten muß angenommen werden, daß
die Fundamentalisten den fundamentalen Wechselkurs besser abschätzen können
als der Marketmaker bzw. alle anderen Marktakteure.156

Dies ist vor dem Hintergrund der Praxis des Devisenhandels keine abwegige

Vorstellung, da Devisenhändler typischerweise im Auftrag von größeren Geschäfts-
banken handeln, die wiederum häufig über eine eigene volkswirtschaftliche Abtei-
lung verfügen. Daher stehen diesen Händlern, wenn sie die Fundamentalanalyse
in ihrer Handelsstrategie berücksichtigen wollen, wesentlich bessere Ressourcen
hierfür zur Verfügung als bspw. nicht-institutionellen Anlegern oder Devisenhänd-
lern von kleineren Banken. Demzufolge steht einer theoretischen Implementierung
des Chartisten-Fundamentalisten-Ansatzes im Rahmen des Kyle-Modells nichts
entgegen. Obwohl hierdurch, wie in allen anderen Ansätzen auf Grundlage des

Kyle-Modells, eine implizite Reduzierung des Devisenhandels auf den broker-
gestützten Interdealer-Markt erfolgt, stellt diese Modellierung sogar die vielver-
sprechendste Möglichkeit zur Abbildung einer durch die Interaktion von Chartisten
und Fundamentalisten bedingten Wechselkursdynamik in einem Mikrostrukturan-
satz dar.157

156 Auch wenn im Kyle-Modell der informierte Händler die exakte Realisation des Fundamental-
werts des Assets beobachten kann, ist dies nicht zwingend erforderlich, um die dortige Preisdy-
namik abzuleiten. Es genügt bereits, daß die Varianz des Fundamentalwertes für die informierten

Händler geringer ist als die Varianz des öffentlich verfügbaren Signals bezüglich der Fundamen-
talentwicklung Var(

F), also die Prognosequalität auf Grundlage eines vom Fundamentalisten be-
obachteten Signals im Mittel besser ist, als die der anderen Marktteilnehmer.

157

Weder der Rational-Expectations-Ansatz, noch das Glosten-Milgrom-Modell erschei-
nen konzeptionell geeignet, die hierfür relevante beschränkt rationale Erwartungsbildung zu
berücksichtigen. Das Interdealer-Modell wiederum ist konzeptionell an den direkten Interdealer-

Handel angelehnt, in dem eine Modellierung der Interventionstätigkeit der Zentralbank – wie die

Diskussion in Kapitel 5.1.2 gezeigt hat – nur schwer umsetzbar ist.

238

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

5.2.3 Theoretische Implementierung des Koordinationskanals

Auf Grundlage der vorangegangenen Überlegungen gelang es schließlich Reitz und

Taylor (2006), die Wirkung eines Koordinationskanals von Devisenmarktinterven-
tionen in einem mikrostrukturellen Marktumfeld theoretisch zu implementieren.

Hierzu wird von Reitz und Taylor (2006) die in Westerhoff und Reitz (2003) abge-
leitete Chartisten-Fundamentalisten-Einbettung in das Kyle-Modell um den Aspekt
der Devisenmarktintervention erweitert und in einem zweiten Schritt ein daran an-
knüpfendes ökonometrisches Modell aufgestellt, das – unter Berücksichtigung der
postulierten Chartisten-Fundamentalisten-Dynamik – eine empirische Überprüfung
der Wirkung dieser Intervention im Sinne des Koordinationskanals zuläßt. Aus-
gangspunkt bildet dabei, wie auch schon in Westerhoff und Reitz (2003), nicht das

Nutzenmaximierungsproblem der einzelnen Marktakteure, sondern die resultieren-
de gleichgewichtige Preisdynamik im wiederholten Spiel. Da die in Westerhoff und

Reitz (2003) betrachtete Variante des Kyle-Modells prinzipiell den gleichen Spiela-
blauf charakterisiert wie im Ursprungsmodell – allerdings mit einer elaborierteren

Informationsstruktur und Verhaltensannahmen der uninformierten Händler – weist
die optimale Preisquotierungsstrategie des Marketmakers eine identische Struktur
mit der des Ursprungsmodells auf.158 Im ursprünglichen Kyle-Modell war diese

Preisquotierungsstratgie, die gleichzeitig die Preisdynamik für das unsichere Asset
vorgab, wie folgt charakterisiert:

pt = pt− 1 + λt · ( xt + vt)

(5.55)

Dabei waren λ ∈ ℜ > 0,
xt und
vt der kumulierte Auftragsfluß der/des in-
formierten Händler(s) und der uninformierten Händler. Im um den Chartisten-

Fundamentalisten-Ansatz erweiterten und für den Devisenmarkt modifizierten Mo-
dellrahmen wird diese optimale Preisquotierungsstrategie dann zu:

et = et− 1 + aM · ( DF +

) + ε
t

DC
t
t

(5.56)

Wie auch in (5.55) beschreibt die Wechselkursdynamik gemäß Gleichung (5.56)

eine Differenzengleichung, die von den aktuellen Mengenquotierungen der beiden

Händlertypen, DF
t
für die Fundamentalisten und DC
t
für die Chartisten, beeinflußt
wird. Der Parameter aM ∈ ℜ > 0 entspricht dabei dem Parameter λ in (5.55), stellt also die Preisreagibilität in Abhängigkeit des vom Marketmaker beobachteten kumulierten Nettoauftragsflusses dar. Der Parameter εt erfaßt wiederum alle
durch die Modifizierung des Modells in Bezug auf die informations- und verhal-
tenstheoretischen Rahmenbedingungen bedingten Veränderungen dieser optimalen

Preisquotierungsstrategie im Vergleich zum Ursprungsmodell.159 Obwohl εt eine

Zufallsvariable darstellt und somit an einen typischen Störterm erinnert, sind we-

158 Ein algebraischer Beweis dieser These, wie z.B. in Vitale (1999), wird allerdings weder von

Westerhoff und Reitz (2003) noch von Reitz und Taylor (2006) erbracht.

159 Bei (Reitz und Taylor (2006), S.7) wird die Interpretation von εt etwas sperrig mit ’der für die Preissetzung des Marketmakers relevanten öffentlich verfügbaren Information’ gleichgesetzt.

Insofern fehlt an dieser Stelle der Bezug zum ursprünglichen Kyle-Modell.

5.2 Der Koordinationskanal

239
der die Verteilung noch deren Momente in diesem Modellansatz determiniert.160

Stattdessen ist die Verteilung von εt direkt abhängig von den Verhaltensannahmen
über die beiden Händlertypen, der informationstheoretischen Ausgestaltung im Hin-
blick auf den Informationsvorteil der Fundamentalisten/informierten Händler ggü.

dem Marketmaker sowie den Verteilungsannahmen bezüglich der Entwicklung des

Fundamentalwertes

F. Akzeptiert man an dieser Stelle zunächst die durch Glei-
chung (5.56) gegebene optimale Preissetzungsstrategie des Marketmakers, dann
fehlt zur Ableitung des Gleichgewichts in diesem Modellansatz noch die Bestim-
mung der optimalen Mengenquotierungen der beiden Händlertypen DF
t und DC
t . Im
unmodifizierten Kyle-Modell konnte für die informierten Händler dabei eine von
der Ausprägung des Fundamentalwertes

F = f linear abhängende Mengenquotie-
rungsstrategie abgeleitet werden, während die Mengenquotierung der uninformier-
ten Händler durch eine normalverteilte Zufallsvariable charakterisiert war. Letzteres
wird im modifizierten Modell durch eine charttechnische Verhaltensstrategie ersetzt,
so daß die tatsächliche Nachfrage der uninformierten Händler bzw. der Chartisten
wie folgt aussieht:

DC =

−
t
aC · ( et− 1 − et− 2) + bC · ( i∗t
it )

(5.57)

Der erste Term auf der rechten Seite von Gleichung (5.57) spiegelt das trend-
extrapolierende Anlageverhalten der Chartisten wider, wobei in dieser Spezifikation
die denkbar einfachste Chartregel unterstellt wird, nämlich daß die ausländische

Währung in dieser Periode nachgefragt wird, wenn der Wechselkurs (in Preisnotie-
rung aus Inlandssicht) in der vorangegangenen Periode gestiegen ist. Der konstan-
te Parameter aC > 0 gibt an, in welchem Maße die Chartisten auf Grundlage ihrer

Chartstrategie am Devisenmarkt aktiv werden. Grundsätzlich gilt dabei, daß je höher
ac und je stärker die vorangegangene Kursbewegung ausfällt, desto größer ist c.p.

die Marktnachfrage der Chartisten nach der in- bzw. der ausländischen Währung.

Über den zweiten Term werden hingegen Anlagestrategien von Devisenhändlern
auf Basis der Zinsarbitrage berücksichtigt.161 Da eine Devisenmarkttransaktion ty-
pischerweise den Tausch von ausländischen gegen inländische zinstragende Wertpa-
piere umfaßt, ist der Gesamtgewinn eines solchen Handels auch von den jeweiligen

Zinssätzen der betroffenen Assets abhängig. Diese Zinssätze sind damit potentiell
entscheidungsrelevant für einen Devisenhändler, egal welche grundsätzliche Han-
delsstrategie er verfolgt. Bei gleichbleibender Wechselkursentwicklung kann ein

Zinsspread zwischen in- und ausländischen Assets über Arbitragegeschäfte aus-
genutzt werden, um ökonomische Gewinne zu erzielen. Dieses Arbitragekonzept
kommt u.a. auch bei der Herleitung der (ungedeckten) Zinsparität zur Anwendung.

Unterstellt man die Gültigkeit der Zinsparität, dann folgt hieraus automatisch, daß
bC > 0 gelten muß.162 Jedoch setzt die Gültigkeit der ungedeckten Zinsparität ne-

160 Hierauf wird im Folgenden noch eingegangen.

161 Als Beispiele seien in diesem Zusammenhang eine Carry-Trade-Strategie oder aber eine an der

Zinsparitätentheorie orientierte Anlagestrategie genannt.

162

Gemäß der ungedeckten Zinsparität würde ein positiver Zinsspread zugunsten des
ausländischen Assets i∗ > i ein Arbitragegeschäft implizieren, bei dem das ausländische Asset

240

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
ben der Risikoneutralität der Akteure auch eine rationale Erwartungsbildung voraus.

Da gemäß der Konzeption des Modells eine vollständig rationale Erwartungsbil-
dung aber gerade nicht unterstellt wird, kann aus theoretischer Sicht keine Richtung
bezüglich des Vorzeichens von bC abgeleitet werden. Bei Reitz und Taylor (2006)

wird dagegen argumentiert, daß ein negatives bC mit den Beobachtungen in der

Praxis des Devisenhandels vereinbar ist, da im Rahmen von Carry-Trades häufig
beobachtet werden konnte, daß von den Marktteilnehmern gerade gegen die durch
die ungedeckte Zinsparität vorgegebene Wechselkursentwicklung spekuliert wurde.

Obwohl dieses Ergebnis in ökonometrischen Studien, die auf Basis eines Modells,
das die Gültigkeit der Zinsparitätentheorie unterstellt, bestätigt wird, ist diese Argu-
mentation in einem rein theoretischen Kontext nicht haltbar, sondern kann lediglich
als Indikator bei empirischen Untersuchungen dienen bzw. zur Untermauerung der
getätigten Modellannahmen herangezogen werden.163 Die durch (5.57) beschriebe-
ne Verhaltensstruktur ist dabei repräsentativ für alle Chartisten im Markt.

Wie für den Marketmaker, so muß auch die optimale Mengenquotierung der
informierten Händler bzw. in diesem Modellansatz der Fundamentalisten der von

Kyle (1985) abgeleiteten linearen Grundstruktur in Abhängigkeit des Fundamental-
wertes folgen. Da die Überlegungen bezüglich der Berücksichtigung der Zinssätze
der in- und ausländischen Assets auch für die Fundamentalisten gelten, muß eine
ähnliche Komponente in deren Mengenquotierungsstrategie eingefügt werden. Um
den angestrebten Wechsel zwischen charttechnisch und fundamentalistisch domi-
nierter Marktsituation zu modellieren, bedarf es aber zusätzlich noch einer wei-
teren Modifikation der Mengenquotierungsstrategie der Fundamentalisten, so daß
sich das Nachfrageverhalten der Fundamentalisten insgesamt wie folgt darstellt:

DF =

−
t
aF · wt · ( ft − et− 1) + bF · ( i∗t
it )

(5.58)

Der Parameter aF > 0 entspricht dabei dem Parameter β im Kyle-Modell, der
angibt, wie stark die Fundamentalisten auf eine Fehlbewertung des Wechselkurses
reagieren. Im Unterschied zum Kyle-Modell geht jedoch in dieser Modifikation
ein zusätzlicher endogener Gewichtungsfaktor wt in die Mengenquotierungsstrate-
gie ein. Dieser Gewichtungsparameter ist der Chartisten-Fundamentalisten-Modell-
ierung geschuldet und dessen Entwicklung spiegelt die Bedeutung der Fundamen-
talanalyse im Devisenmarktgeschehen wieder. Hierzu wird wt definiert als:

| ft − et− 1 |
wt = 2 · exp( ct)

(5.59)

1 + exp( ct) mit ct = −( φ 1 − φ 2 · intt)

σSt

Die in Gleichung (5.59) dargestellte Modellierung des Gewichtungsfaktors stellt
eine im Rahmen der Chartisten-Fundamentalisten-Ansätze bewährte Form der Mo-
nachgefragt und gleichzeitig das heimische Asset (leer-)verkauft wird. Dieses Arbitragegeschäft
wiederum erfordert den Tausch von inländischer in ausländische Währung und damit c.p. eine
positive Nachfrage DC, so daß bC > 0 sein muß.

163 Der Vorteil der Spezifikation von bC ∈ ℜ liegt vor allem in der empirischen Überprüfung
des Modells, da eine theoretische Parameterrestriktion potentiell zu Problemen bei der
ökonometrischen Schätzung führen kann.

5.2 Der Koordinationskanal

241
dellierung der Fluktuationsdynamik zwischen einem fundamentalistisch und chart-
technisch geprägten Marktumfeld dar, die u.a. in Brock und Hommes (1997) bereits
verwendet wurde. Der Parameter wt kann somit als Vertrauensmaß für die Funda-
mentalisten bezüglich ihrer eigenen Handelsstrategie interpretiert werden. Genau-
er gesagt folgt aus dieser logistischen Spezifikation in Abhängigkeit der Anpas-
sungsfunktion ct eine nicht-lineare Dynamik dieses Vertrauensmaßes, wobei jedoch
durch die zusätzliche Annahme φ 1 > φ 2 · intt mathematisch sichergestellt wird, daß wt ∈ [0 , 1] gilt.164 Die Anpassungsfunktion ct = f ( ft, et− 1 , σS, t
intt ) hängt dabei c.p.

negativ von der beobachteten Abweichung des aktuell beobachteten Wechselkur-
ses vom Fundamentalwert ab.165 Dies impliziert vor dem Hintergrund der obigen

Erkenntnisse, daß – wie im heuristischen Modell – das Vertrauen der Fundamenta-
listen in ihre Handelsstrategie umso niedriger ist, je größer c.p. die Fehlbewertung

(und zwar sowohl Über- als auch Unterbewertung) der Währung ist. Der Parameter
σSt stellt dabei die aus Sicht der Fundamentalisten bedingte Standardabweichung
der allgemeinen Wechselkursdynamik dar, wodurch in Gleichung (5.59) eine Risi-
kogewichtung in die Anpassungsfunktion eingefügt wird.166 Über Gleichung (5.58)

folgt hieraus wiederum, daß in einem solchen Fall die Marktpräsenz der Fundamen-
talisten zurückgedrängt wird, da auch die Mengenquotierung der Fundamentalisten

DF absolut sinkt. Weil gleichzeitig die Mengenquotierung der Chartisten davon un-
berührt bleibt, steigt der relative Anteil des charttechnisch bedingten Auftragsflusses
am Gesamtnettoauftragsfluß im Devisenmarkt. Insofern kann durch diese Modellie-
rung eine Marktsituation abgebildet werden, die der Charakterisierung einer spe-
kulativen Blase entspricht, da bei steigender Fehlbewertung gleichzeitig der relati-
ve Anteil der fundamentalistisch motivierten Gesamtnachfrage im Markt graduell
zurückgeht und im Extremfall gegen Null tendiert.167

164 Durch die zusätzliche Annahme ist ct ≤ 0 ∀t, so daß die Exponentialfunktion immer eine-negative Potenz besitzt bzw. maximal gleich Null ist und damit min exp( ct ) = 0 und max exp( ct ) =

1 gilt.

165 Zu beachten ist, daß Gleichung (5.59) sich hinsichtlich des Zeitindexes von der Formulie-
rung in Reitz und Taylor (2006) unterscheidet. Aufgrund der sequentiellen Spielstruktur im Kyle-

Modell ist den Händlern zum Zeitpunkt ihrer Mengenquotierung noch nicht bekannt, wie sich der
tatsächliche Wechselkurs zum Zeitpunkt t realisiert, wohl aber die Realisation des Fundamentalwertes. Wenn die Informationsstruktur des Kyle-Modell ernst genommen wird, dann können die

Fundamentalisten ihre Strategie nur auf Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Informati-
on tätigen, was in Abwesenheit von rationalen Erwartungen typischerweise der letzte beobachte-
te Wechselkurs et− 1 ist. Insofern ist die Formulierung in Reitz und Taylor (2006) ungenau, bzw.

theoretisch nicht mit den mikrostrukturellen Hintergründen vereinbar. Interessanterweise wird dies
auch nicht in der referierten Version Reitz und Taylor (2008) korrigiert.

166 Die Einführung dieses Parameters in die Gewichtungsfunktion hat in erster Linie ökonome-
trische Gründe. Je größer σ St ist, desto größer wird c.p. das Vertrauen der Fundamentalisten in ihre Fundamentalstrategie. Ökonomisch drückt σ St die Unsicherheit bezüglich der tatsächlichen Preisquotierung durch den Marketmaker aus Sicht der Fundamentalisten aus, die u.a. durch den

Parameter εt verzerrt werden kann. Da die Fundamentalisten annahmegemäß aber den Fundamen-
talwert beobachten können, kann die positive Abhängigkeit ihrer Vertrauensbildung bezüglich der

Fundamentalwertorientierung damit begründet werden, daß diese als langfristig richtige Wechsel-
kursbewertung und somit bei starker Volatilität der Wechselkursentwicklung von den Fundamen-
talisten als Ankerpunkt angesehen wird.

167 Die graduelle Anpassung wird dabei durch die logistische Transformation generiert.

242

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Bemerkenswert ist jedoch, daß selbst bei wt = 0 der Nettoauftragsfluß nicht kom-
plett durch DC gegeben sein muß. Denn die Fundamentalisten können in diesem

Fall auf Grundlage von Zinsarbitrageargumenten – ausgedrückt durch bF · ( i∗ −
t
it )

– im Markt aktiv sein könnten. Dabei wird auch hier keine Restriktion hinsicht-
lich der Richtung der Zinsspekulation vorgenommen, so daß bF sowohl positiv als
auch negativ sein kann. Während alle diese Parameter die grundsätzliche Wech-
selkursdynamik beschreiben, wird über intt die mögliche Koordinationswirkung
von Devisenmarktinterventionen in den Modellrahmen eingebraut. Der Parameter
intt stellt dabei eine Indikatorvariable der Interventionstätigkeit der Zentralbank am

Devisenmarkt dar, wobei ein positives Vorzeichen für intt mit einer Intervention
zugunsten der jeweils unterbewerteten Währung einhergeht, während sich im um-
gekehrten Fall ein negatives Vorzeichen ergibt. Damit wird der Prämisse des Koor-
dinationskanals Rechnung getragen, daß nur eine Intervention als koordinierendes

Signal angesehen werden kann, die in Richtung der Fundamentalbewertung erfolgt.

Im Modellrahmen hätte dies anhand von Gleichung (5.59) zur Konsequenz, daß
für φ 2 > 0 die Anpassungsfunktion ct betragsmäßig c.p. kleiner werden würde und somit wt, also der Vertrauensindikator der Fundamentalisten, steigt. So kann genau die Wirkung einer Intervention abgebildet werden, die der Koordinationskanal
vorgibt, nämlich eine Stärkung der fundamentalistisch orientierten Spekulation am

Devisenmarkt, die mit dem gestiegenen wt über Gleichung (5.58) einhergeht.

Andererseits wird hier aber unterstellt, daß eine Intervention, die nicht zugun-
sten der unterbewerteten Währung durchgeführt wird, sogar einen negativen Effekt
auf die Glaubwürdigkeit der Fundamentalstrategie ausübt und somit potentiell zu
einer Verstärkung einer charttechnisch bedingten spekulativen Blase führen kann.

Die Wirkung einer Interventionsmaßnahme ist freilich in diesem Modellrahmen
auf den Vertrauensindikator der Fundamentalisten beschränkt. Das bedeutet, daß
der durch die Intervention ausgelöste Nettoauftragsfluß zumindest für die Preisquo-
tierungsstrategie des Marketmakers unberücksichtigt bleibt, die Intervention also
nur indirekt ihre Wirkung über den Koordinationskanal entfaltet. Dies unterscheidet
diese Modifikation des Kyle-Modells fundamental von anderen mikrostrukturellen

Erklärungsansätzen von Devisenmarktinterventionen wie z.B. Vitale (1999) oder

Evans und Lyons (2001). Tatsächlich wird die Zentralbank in diesem Modellansatz
ähnlich wie in der Version des Interdealer-Modells nicht als strategischer Spieler be-
trachtet, so daß eine Einbeziehung des Interventionsvolumens in den beobachteten

Nettoauftragsfluß konzeptionell problematisch ist.168

Aus ökonomischer Sicht lassen sich jedoch einige Argumente anführen, die
die Nichtberücksichtigung der Intervention im Nettoauftragsfluß plausibel erschei-
nen lassen. Erstens ist das Interventionsvolumen in Relation zum Gesamtumsatz

168 Denkbar wäre es z.B. die Intervention als eine Schockvariable zu charakterisieren, was je-
doch vor dem informationstheoretischen Hintergrund des Kyle-Modells nur möglich wäre, wenn
deren Informationsgehalt bezüglich des Fundamentalwechselkurses definiert wird, was durch die
unterstellte Möglichkeit der Zentralbanken, entgegen der Fundamentalbewertung zu intervenieren,
nicht möglich ist. In diesem Fall würde die Intervention lediglich zu einer Verzerrung des Ge-
samtnettoauftragsflusses führen und damit tendenziell eine eher destabilisierende Wirkung auf die

Wechselkursentwicklung ausüben.

5.2 Der Koordinationskanal

243
auf dem brokergestützten Interdealer-Handel bzw. dem Gesamtdevisenmarkt ver-
schwindend gering, so daß dessen Einfluß vernachlässigbar ist. Gestützt wird diese

Argumentation nicht zuletzt dadurch, daß Interventionsmaßnahmen allenfalls spo-
radische Ereignisse darstellen und damit – gemessen an den wenigen Interven-
tionstagen – in einem entsprechend langen Beobachtungszeitraum keine signifi-
kanten Effekte auf die durch den Nettoauftragsfluß bedingte Wechselkursdynamik
ausüben. Zweitens muß die eigentliche Intervention von Seiten der Zentralbank
nicht zwangsläufig im durch das Kyle-Modell beschriebenen brokergestützten Inter-
dealer-Markt abgewickelt werden, sondern kann z.B. teilweise oder vollständig über
den direkten Interdealer-Handel oder andere Kanäle durchgeführt werden. Insofern
begegnen hier Reitz und Taylor (2006) einem der z.B. gegenüber Evans und Ly-
ons (2001) angeführten Kritikpunkte, die Preisdynamik in einem Teilmarkt mit dem
gesamten Devisenhandel gleichzusetzen.169

Das dritte und vermutlich schwerwiegendste Argument besteht jedoch darin, daß
durch diese Modellierung keine Verzerrung über kurzfristige Liquiditätseffekte oder
andere Wirkungskanäle erfolgt. Stattdessen wird ausschließlich auf die Ableitung
einer koordinierenden Wirkung für die Fundamentalisten abgestellt, die den Kern
dieses Wirkungskanals ausmacht. Daher ermöglicht diese Modellierung die eindeu-
tige Identifikation einer effektiven Wechselkursbeeinflussung von Devisenmarktin-
terventionen über den Koordinationskanal.

Aus den durch Gleichung (5.55), (5.57) und (5.58) gegebenen Verhaltensstrate-
gien der Marktakteure im modifizierten Kyle-Modell kann somit die resultierende

Wechselkursdynamik abgeleitet werden. Im Gegensatz zum Ursprungsmodell, das
ein auf rationaler Erwartungsbildung basiertes sequentielles Bayesianisches Spiel
beschrieben hat, bedarf es dazu in dem um den Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz
erweiterten Modellrahmen keiner Berücksichtigung der Beliefstruktur im Sinne ein-
es sequentiell rationalen Verhaltens.170 Da die Annahme der rationalen Erwartungs-
bildung aufgehoben ist, wird das Verhalten der Spieler in der modifizierten Version
nicht über die Erwartungen des Verhaltens der anderen Spieler beeinflußt, sondern
kann durch die drei angegebenen Verhaltensstrategien komplett beschrieben wer-
den. Daher genügt es, die Gleichungen (5.57) und (5.58), die das Verhalten der

Chartisten und Fundamentalisten deterministisch charakterisieren, in die Preisquo-
tierungsfunktion des Marketmakers (5.55) einzusetzen, um die gesuchte Preisdyna-
mik zu erhalten. Diese ergibt sich dann wie folgt:

et = et− 1 + aM · aC( et− 1 − et− 2)+ aM · aF · wt( ft − et− 1)+ aM · ( bC + bF )( i∗ −
t
it )+ εt

(5.60)

169 Wie an dieser Stelle bereits angesprochen, weisen Befragungen von Zentralbänkern und Devi-
senhändlern jedoch eher daraufhin, daß ein Großteil der Interventionsaktivitäten tatsächlich über
den brokergestützten Interdealer-Markt abgewickelt wird.

170 Wie die Ableitung des Kyle-Modells, aber auch des Vitale-Modells gezeigt hat, muß hierfür
insbesondere gelten, daß die unterlegten Erwartungsannahmen wie die lineare Struktur der Strate-
gien gegenseitig kompatibel sind.

244

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Dies läßt sich schreiben als:

et = et− 1 + α( et− 1 − et− 2) + δ · wt( ft − et− 1) + γ( i∗ −
t
it ) + εt

(5.61)

Dabei entsprechen α = aM · aC > 0, δ = aM · aF > 0 und γ = aM · ( bC + bF ) ∈ ℜ.

Die durch Gleichung (5.61) beschriebene Preisdynamik charakterisiert die Wech-
selkursentwicklung im modifizierten Kyle-Modell somit als Differenzengleichung
in Abhängigkeit von der charttechnischen Handelsregel, des Zinsspreads zwischen
beiden Ländern des betrachteten Wechselkurspaars, der Entwicklung des Funda-
mentalwechselkurses sowie des Vertrauensindikators wt der Fundamentalisten hin-
sichtlich ihrer eigenen Spekulationsstrategie, der wiederum durch eine nicht-lineare

Funktion in Abhängigkeit von der Interventionstätigkeit der Zentralbank(en) darge-
stellt wird. Alle anderen möglichen Einflüsse auf die Wechselkursentwicklung wer-
den über den Parameter εt abgebildet, der an dieser Stelle tatsächlich als Störterm in-
terpretiert werden kann.171 Unabhängig von der Betrachtung des Störterms wird die
durch Gleichung (5.61) beschriebene Wechselkursdynamik dabei maßgeblich von
der Entwicklung des Vertrauensindikators wt geprägt. Die Berücksichtigung dieses

Parameters, der selbst einem durch Gleichung (5.59) definierten nicht-linearen An-
passungsprozeß folgt, ermöglicht es, eine – gemäß den Beobachtungen von Taylor
und Allen (1992) – regimeabhängige Wechselkursdynamik theoretisch herzuleiten.

Innerhalb dieser Wechselkursdynamik kann dabei die Veränderung des Wechselkur-
ses u.U. überhaupt nicht mehr an der Fundamentalbewertung festgemacht werden.

Stattdessen könnte sie maßgeblich über charttechnisch motivierte Spekulationsstra-
tegien wie α( et− 1 − et− 2), wenn wt → 0 konvergiert, beeinflußt sein und somit eine spekulative Blase am Devisenmarkt begründen. Gleichzeitig kann über die nicht-lineare Form von wt eine graduelle Übergangsdynamik von einer stabilen funda-
mentalwertorientierten Wechselkursentwicklung bei wt ≈ 1 zu einer länger andau-
ernden, sich selbst verstärkenden Auf- bzw. Abwertungsspekulation der heimischen

Währung modelliert werden. Den wichtigsten Aspekt der Wechselkursentwicklung
bildet jedoch die Tatsache, daß diese Übergangsdynamik zumindest potentiell von

Devisenmarktinterventionen beeinflußt und damit die Wechselkursentwicklung in

Richtung Fundamentalwert stabilisiert werden kann. Daher gelingt es in diesem

Mikrostrukturmodell mit beschränkt rationalen Akteuren nicht nur, eine Wechsel-
kursdynamik theoretisch abzuleiten, die der in der Realität beobachteten Entwick-
lung – sowohl in Bezug auf die Verteilung von Fundamentalisten und Chartisten
im Markt als auch im Hinblick auf die Überschußvolatilität und die überwiegend
fehlende Markteffizienz als stilisierte Fakten der allgemeinen Praxis des Devisen-
handels – näher kommt als jede makroökonomisch oder mikrostrukturell motivier-
te Modellierung auf Basis vollständig rationalen Verhaltens. Darüber hinaus wird
die Rolle von Devisenmarktinterventionen als Instrument zur Beeinflussung der

Wechselkursentwicklung über den Koordinationskanal neu definiert. Zu beachten
ist dabei, daß diese Wechselkursbeeinflussung von Seiten der Zentralbank durch-
aus auch destabilisierend in Bezug auf die Fundamentalbewertung wirken kann, da
eine Intervention zugunsten der ohnehin schon überbewerteten Währung zu einem

171 Die Verteilung von εt ist dagegen nach wie vor unbestimmt.

5.2 Der Koordinationskanal

245
weiteren Vertrauensverlust der Fundamentalisten führt und somit die Preisdynamik
noch weniger von der Entwicklung des Fundamentalwechselkurses ft abhängt. Die-
ses Vorgehen kann – je nach wirtschaftspolitischer Zielsetzung der intervenieren-
den Zentralbank, die bekanntlich nicht in diesem Modellrahmen untersucht wird –
durchaus sinnvoll sein, z.B. wenn eine dauerhafte Unterbewertung der heimischen

Währung – im Sinne eines Wechselkursziels – zur Stabilisierung der internationalen

Wettbewerbsfähigkeit angestrebt wird. Entscheidend hierfür ist genauso wie für die

Wirksamkeit der wechselkursstabilisierenden Intervention lediglich, daß der Para-
meter φ 2 > 0 ist. Grundsätzlich hängt der Grad der Wirksamkeit der Intervention
unabhängig von der jeweiligen wirtschaftspolitischen Intention zwar vom Interven-
tionsvolumen ab, jedoch ist diese Wirkung annahmegemäß nach oben begrenzt, da
φ 1 > φ 2 · intt gilt. Das bedeutet, daß eine hohe Interventionssumme zwar tendenziell eine größere Koordinationswirkung entfaltet als eine niedrigere Summe, was
der ökonomischen Intuition entspricht. Auf der anderen Seite kann eine noch so ho-
he Devisenmarktintervention zugunsten der unterbewerteten Währung jedoch keine
vollständige und sofortige Wiederherstellung des Vertrauens in die Fundamental-
analyse gewährleisten, sondern lediglich den Anteil der in Richtung der Fundamen-
talwertentwicklung spekulierenden Händler temporär erhöhen (über ein gestiegenes
wt ). Ob diese Maßnahme ausreicht, um eine sofortige Trendumkehr der Wechselkur-
sentwicklung in der nächsten Periode einzuleiten, hängt dann (bei einem angenom-
men Zinsspread von Null) vom Verhältnis der Fehlbewertung zur letzten beobachte-
ten Wechselkursveränderung ab. Allerdings existiert ein Trade-Off in Abhängigkeit
des Ausmaßes der Fehlbewertung bei der Spekulationsstrategie der Fundamentali-
sten. Zwar ist die absolute Nachfrage und damit die potentielle Wirkung auf den

Wechselkurs gemäß Gleichung (5.61) positiv abhängig von der Höhe des Misa-
lignments, gleichzeitig wird jedoch das Vertrauen in die eigene Handelsstrategie
nach Gleichung (5.59) negativ davon beeinflußt. Eine aus der Wechselkursdynamik
ableitbare Strategie für eine solche Zentralbank könnte dann sein, eine kontinuierli-
che Interventionstätigkeit über mehrere Perioden durchzuführen, um zumindest die

Ab- oder Aufwertungshöhe des Wechselkurses und somit auch α · ( et− 1 − et− 2) zu reduzieren, um schließlich eine Trendumkehrung zu realisieren. Tatsächlich impliziert Gleichung (5.61) wie auch im heuristischen Modell, daß eine einmal erfolgte

Trendumkehrung in der Folge durch die Chartisten gestützt wird und damit eine Dy-
namik in Gang gesetzt wird, die zu einer raschen und automatischen Angleichung
der Wechselkursentwicklung an die Fundamentalbewertung führt.

In der abgeleiteten Preisdynamik nach Gleichung (5.61) finden somit nahezu al-
le Aspekte der in der Praxis beobachteten Dynamik bei der Interaktion zwischen
charttechnisch agierenden und fundamentalwertorientierten Händlern Berücksich-
tigung. Hierzu zählt nicht zuletzt auch das über γ · ( i∗ −
t
it ) ausgedrückte Zinsspe-
kulationsargument in der Wechselkursgleichung. Dabei stellt die Tatsache, daß die

Wechselkursentwicklung zusätzlich von einer Spekulationsstrategie auf Basis der

Zinsentwicklung in den betrachteten Ländern abhängt, an sich keine Innovation
im Rahmen von Wechselkurserklärungsansätzen auch auf mikrostruktureller Ebene

246

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
dar.172 Allerdings wird hier durch die Unbestimmtheit des Vorzeichens des Para-
meters γ der in der Praxis des Devisenhandels beobachteten fehlenden Gültigkeit
der (ungedeckten) Zinsparitätentheorie Rechnung getragen, um so bei einer empiri-
schen Überprüfung der obigen Wechselkursgleichung keine dogmatisch motivierte

Restriktion zu implementieren. Dennoch wird durch die Berücksichtigung dieses

Aspekts auch der ökonomischen Bedeutung der Zinsspreadentwicklung für die An-
lageentscheidungen am Devisenmarkt Rechnung getragen.

Obwohl die von Reitz und Taylor (2006) abgeleitete Preisdynamik wie aufge-
zeigt eine sehr flexible und an die Praxis des Devisenhandels nahezu optimal ange-
paßte Modellierung der Wechselkursentwicklung darstellt und gleichzeitig die Wir-
kung von Devisenmarktinterventionen über den Koordinationskanal hierauf elegant
einbezieht, kann kritisch angemerkt werden, daß einige zentrale Aspekte, wie die
mathematische Ausgestaltung des Anpassungsprozesses ct oder die Spezifikation
der Zinsspekulationskomponente in den optimalen Mengenquotierungen der bei-
den Händlertypen [( bC) · ( i∗ −

−
t
it )] und [( bF )( i∗t
it )], lediglich ad hoc vorgegeben
werden, ohne daß bspw. eine präferenzengestützte Ableitung erfolgt. Ferner ist die

Modellierung des Anpassungsprozesses im Wesentlichen darauf ausgerichtet, eine
möglichst einfache Formalisierung der empirisch beobachteten Marktgegebenheiten
zu erreichen. In diesem Zusammenhang wird u.a. von Neely (2005) eine nicht-
lineare Berücksichtigung der Wirkung von Devisenmarktinterventionen propagiert,
was durch Gleichung (5.59) im Modellrahmen umgesetzt werden kann. Dabei un-
terscheidet sich die Anpassungsfunktion ct im Vergleich zu Westerhoff und Reitz

(2003) lediglich durch die zusätzliche Einbeziehung von −φ 2 · intt in der Potenz der e-Funktion. Hierdurch gelingt es aber Reitz und Taylor (2006), nicht nur Devisenmarktinterventionen in einer nicht-linearen Form in die Preisdynamik der Wechsel-
kursentwicklung zu implementieren, sondern gleichzeitig auch die Wirkungsweise
von Devisenmarktinterventionen über den Koordinationskanal gemäß der theoreti-
schen Vorgaben für diesen Wirkungskanal zu gestalten.

5.2.4 Empirische ¨

Uberprüfung des Koordinationskanals

Die von Reitz und Taylor (2006) abgeleitete Wechselkursdynamik liefert das theo-
retische Grundgerüst für eine direkte empirische Überprüfung der Wirkung von De-
visenmarktinterventionen über den Koordinationskanal, die sowohl im Hinblick auf
die Datenverfügbarkeit als auch auf die ökonomische Interpretation der Schätzer-
gebnisse einen erheblichen Vorteil ggü. den zuvor betrachteten Wirkungskanälen
auf Basis eines Mikrostrukturmodells mit vollständig rational handelnden Akteuren
hat. Der große Vorteil der Modellierung von Reitz und Taylor (2006) besteht darin,
über die Wechselkursgleichung (5.61) in Verbindung mit der Anpassungsgleichung

(5.59) eine konkrete Schätzfunktion ableiten zu können, wobei die Schätzparameter
über die theoretische Spezifikation gegeben sind. Frühere Versuche der Überprüfung

172 Bspw. wird eine derartige Abhängigkeit in der ökonometrischen Überprüfung des Modells von

Evans und Lyons (1999) unterstellt.

5.2 Der Koordinationskanal

247
des Koordinationskanals mußten sich dagegen auf allgemeinere ökonometrische

Verfahren beschränken, um einen indirekten Nachweis der Koordinationswirkung
von Devisenmarktinterventionen zu erbringen. Die Idee hierbei war es, den im Rah-
men der theoretischen Formulierung des Koordinationskanals inhärenten Übergang
zwischen einem stabilen zu einem durch charttechnische Spekulation immer stärker
vom Fundamentalwechselkurs abweichenden Zustand der Wechselkursentwicklung
empirisch zu identifizieren und eine evtl. Umkehr dieses Prozesses im Zusammen-
hang mit der Durchführung von Devisenmarktoperationen zu erklären. Technisch
kann dies im Rahmen von sog. Markov-Switching-Modellen umgesetzt werden, die

Übergangswahrscheinlichkeiten von einem Zustand zu einem anderen Zustand un-
ter Schätzung einer Markov-Matrix analysieren. Obwohl die Anwendung derartiger

Modelle auf die Wechselkursentwicklung hauptsächlich im Rahmen der Untersu-
chung von spekulativen Attacken in Systemen fixer Wechselkurse gebräuchlich ist,
läßt sich das Prinzip auch auf die Wirkung des Koordinationskanals bei flexiblen

Wechselkursen übertragen.173

So untersucht Taylor (2005) die Wirkung von Devisenmarktinterventionen im

Yen/US-Dollar-Markt mit Hilfe eines Markov-Switching-Modells mit zwei Um-
weltzuständen bzw. Wechselkursregimen im Hinblick darauf, ob die Übergangs-
wahrscheinlichkeit von einem instabilen Wechselkursregime zu einem stabilen Zu-
stand von der Interventionstätigkeit der japanischen und US-amerikanischen Noten-
banken signifikant beeinflußt wird.

Dabei wird ein instabiles Regime dadurch charakterisiert, daß der Wechselkurs
einer Random-Walk-Entwicklung folgt, während ein stabiles Regime durch eine

Wechselkursentwicklung geprägt ist, die zu einer Anpassung an den Fundamen-
talwert - von Taylor (2005) ausgedrückt über den kaufkraftparitätischen Wech-
selkurs - führt. Die Übergangswahrscheinlichkeit von einem Zustand in den an-
deren wird dabei, ähnlich wie bei Reitz und Taylor (2006) über eine logistische

Funktion modelliert, so daß ebenfalls eine – in Abhängigkeit von den betrachte-
ten Parametern wie z.B. der Interventionstätigkeit – nicht-lineare Beeinflussung
der Wechselkursdynamik impliziert wird. Die ökonometrische Überprüfung die-
ser Spezifikation von Taylor (2005) zeigt, daß eine Interventionsmaßnahme nur
in einem instabilen Wechselkursregime statistisch signifikante Wirkungen auf die

Übergangswahrscheinlichkeit besitzt.174 Im Falle eines stabilen Wechselkursregi-
mes können Interventionen demnach in dieser Studie weder destabilisierend noch
zusätzlich stabilisierend wirken. Interessanterweise ist die Wirksamkeit der In-
terventionen auf die Übergangswahrscheinlichkeit im instabilen Fall jedoch am-
bivalent. Zum einen erhöhen Interventionen grundsätzlich sogar (zumindest ge-
ringfügig) die Wahrscheinlichkeit, im instabilen Regime zu verweilen. Andererseits
zeigt sich ein (stark ausgeprägter) Effekt der Trendumkehr, wenn die Interventions-

173 Beispiele für die Verwendung von Markov-Switching-Modellen sind u.a. Brandner et al. (2006)

sowie Stix (2007), die sich mit den Krisen im EWS in den 90er Jahren auseinandersetzen.

174 Die Studie bezieht Tagesdaten der Wechselkursentwicklung sowie tatsächliche Interventions-
daten beider Länder in einem Zeitraum von April 1991 bis Dezember 2003 mit ein.

248

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
variable mit dem Grad des Misalignments (multiplikativ) verknüpft wird.175 Dar-
aus läßt sich schließen, daß eine Interventionsmaßnahme zu Beginn einer sich ent-
wickelnden spekulativen Blase kontraproduktiv im Hinblick auf eine Wechselkurs-
stabilisierung wirken kann, während sie in einem stark fehlbewerteten Marktumfeld
tatsächlich als stabilisierendes Instrument anzusehen ist.176 Obwohl dieses Ergeb-
nis insofern mit der Prämisse des Koordinationskanals vereinbar ist, als die Inter-
vention ein Signal für die Fundamentalisten in einem charttechnisch dominierten

Marktumfeld darstellt, die durch ihr hierüber koordiniertes Markteingreifen zu ein-
er Trendumkehr beitragen – wie von (Taylor, 2005, S. 79f.) argumentiert – kann
in dieser Studie allenfalls ein (schwacher) indirekter Nachweis der Existenz des

Koordinationskanals erbracht werden. Dies liegt nicht zuletzt daran, daß hier die
koordinierende Wirkung der Interventionen nicht mit der Fehlbewertung des Wech-
selkurses gewichtetet wird.

Demgegenüber stellt das auf Basis ihres eigenen theoretischen Modells abgelei-
tete ökonometrische Modell von Reitz und Taylor (2006) eine deutliche Verbesse-
rung im Hinblick auf die empirische Überprüfbarkeit der Effektivität von Devisen-
marktinterventionen im Allgemeinen und deren Wirksamkeit über den Koordinati-
onskanal im Speziellen dar. In Anlehnung an die ökonometrische Modellierung von

Westerhoff und Reitz (2003) schätzen sie dabei eine GARCH(1,1)-Modellierung der

Logrendite des Wechselkurses als abhängige Variable unter Berücksichtigung eines
nicht-linearen Anpassungsparameters, der mathematisch analog zum theoretischen

Anpassungsparameter wt gemäß Gleichung (5.59) definiert ist. Die Berücksichti-
gung eines nicht-linearen Parameters und dessen explizite Schätzung über eine lo-
gistische Normierungsfunktion innerhalb der Mittelwertgleichung eines klassischen

GARCH-Modells geht dabei auf Lundbergh und Teräsvirta (1998) zurück und wird
allgemein als STAR- (Smooth Transition Auto Regressive) bzw. STR-GARCH-

Modellansatz bezeichnet. Dabei wird als Mittelwertgleichung die im theoretischen

Modell abgeleitete Preisdynamik (5.61) aufgelöst nach der Veränderungrate des

Wechselkurses (der Logrendite) Δ et verwendet:

Δet = αΔet− 1 + δwt( φ 1 ,φ 2 , ( ft−d −et−d) ,intt− 1 ,σS )(

−
t−d
ft− 1 − et− 1)+ γ( i∗t it)+ εt

(5.62)

Die in Gleichung (5.62) aufgestellte Mittelwertgleichung enthält somit einen au-
toregressiven Term über α · Δ et− 1 sowie einen nicht-linearen endogenen Parame-
ter wt( φ 1 , φ 2 , ( ft−d − et−d) ,intt− 1), wobei ersterer die Beeinflussung der Wechselkursentwicklung über charttechnische Händler und letzterer die Gewichtung der

175 Taylor (2005) schätzt die Wirkung der Interventionen direkt sowie das Produkt zwischen In-
terventionen und Misalignment in der Wahrscheinlichkeitsfunktion. Daher kann eine getrennte

Betrachtung der genannten Effekte über die jeweiligen Schätzparameter erfolgen.

176 Diese Argumentation setzt an der Tatsache an, daß der Koeffizient der mit dem Misalignment
gewichteten Interventionswirkung betragsmäßig deutlich größer ist (-8,332), als der Koeffizient
der alleinigen Interventionswirkung (0,343) und gleichzeitig mit zunehmendem Misalignment die

Ausprägung von ersterem über die multiplikative Verknüpfung ebenfalls betragsmäßig steigend
ist, so daß der Gesamteffekt der beiden Interventionswirkungen mit steigendem Misalignment die

Übergangswahrscheinlichkeit zum stabilen Wechselkursregime erhöht.

5.2 Der Koordinationskanal

249
beiden Handelsstrategien reflektiert.177 Der Anpassungsparameter wt selbst ist im
ökonometrischen Modell durch folgenden Ausdruck spezifiziert:

2 · exp( −( φ 1 − φ 2 · intt) · | ft−d−et−d|

√

)

h

w
t−d
t =
mit
ht−d = σS

(5.63)

t−d

1 + exp( −( φ 1 − φ 2 · intt) · | ft−d−et−d|

√

)

ht−d

Durch die logistische Normierung gilt auch hier für den Anpassungsparameter
wt ∈ [0 , 1] in Abhängigkeit von der Interventionsvariablen intt− 1, wobei die zeitliche Verzögerung t − 1 bedeutet, daß eine Intervention erst in der nächsten Peri-
ode Wirkung zeigen kann.178 In dieser allgemeinen Spezifikation wird zudem über
den Parameter d = { 0 , 1 , 2 ,...} keine Laglänge für die anderen Parameter festgelegt. Stattdessen wird die Anzahl Lags innerhalb der ökonometrischen Schätzung
empirisch bestimmt. Der Einfluß der Intervention wird dabei wie auch von Tay-
lor (2005) mit der Abweichung vom Fundamentalwert gewichtet, allerdings noch

um die bedingte Standardabweichung
ht−d standardisiert.179 Diese Standardab-
weichung wiederum wird in der Varianzgleichung über einen GARCH(1,1)-Prozeß
definiert:

ht = β 0 + β 1 ε 2 + β
t− 1

2 ht− 1

(5.64)

Damit erfolgt durch Gleichung (5.64) für das ökonometrische Modell nun auch
eine konkrete Verteilungsannahme für εt in der Mittelwertgleichung bzw. der Preis-
dynamik im theoretischen Modell über:

εt = vt · ht− 1 mit vt i.i.d. ∼ N(0 , 1)

(5.65)

Da sich die GARCH(1,1)-Modellierung im Rahmen empirischer Analysen von

Finanzmarktdaten zur Darstellung des in diesem Zusammenhang in der Regel be-
obachteten Volatilitätsclustering bewährt hat, kann die durch Gleichung (5.64) und

(5.65) erfolgte Verteilungsannahme des Störterms in jedem Fall als ökonometrisch

177 Im Vergleich zu Gleichung (5.61) wird zudem der verzögerte Fundamentalwechselkurs ft− 1
betrachtet. Dies ist der theoretischen Modellierung von Westerhoff und Reitz (2003) bzw. Reitz und

Taylor (2006) geschuldet, die ebenfalls von der vergangenen Ausprägung des Fundamentalwertes
bei der optimalen Mengenquotierung der Fundamentalisten ausgehen. Wie bereits an anderer Stelle
argumentiert, ist dieses Vorgehen jedoch nicht mit den informationstheoretischen Annahmen im

Kyle-Modell vereinbar.

178 Dies ist vor dem Hintergrund, daß Interventionen über einen Tag verteilt durchgeführt werden
und eine Koordination erst bei genauer Identifikation möglich ist, durchaus plausibel.

179 Die Gesamtwirkung wird allerdings durch die implizite Modellannahme, daß φ 1 > φ 2 · intt maßgeblich determiniert, wodurch grundsätzlich das Vertrauen der Fundamentalisten negativ von
der Abweichung vom Fundamentalwert abhängt, auch wenn der regulierende Effekt durch die

Intervention mit zunehmendem Misalignment c.p. wie in der Schätzung von Taylor (2005) immer
größer wird.

250

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
angemessen bezeichnet werden, um eine konsistente Schätzung der Logrenditen des

Wechselkurses zu ermöglichen.180

Augenfällig ist dabei, daß die durch Gleichung (5.62), (5.63) und (5.64) beschrie-
bene STAR-GARCH-Modellierung, abgesehen von der hier notwendigen konkre-
ten Spezifikation des Störterms, in großen Teilen der theoretischen Modellierung
der Wechselkursentwicklung von Reitz und Taylor (2006) entspricht. Dies verein-
facht nicht nur die Interpretation der Schätzparameter des ökonometrischen Mo-
dells, sondern erlaubt gleichzeitig auch eine Quantifizierung der einzelnen Effekte
auf die Wechselkursentwicklung im Allgemeinen und auf die Interventionswirkung
über den Koordinationskanal im Speziellen, was bei den zuvor diskutierten indirek-
ten Schätzverfahren nicht möglich war. Als entscheidende Innovation in Bezug auf
die empirische Untersuchung der Wirkung von Devisenmarktinterventionen kann
dabei die Berücksichtigung des Gewichtungsparameters wt in der nicht-linearen
logistischen Form angesehen werden. Dieses Vorgehen ermöglicht es, eine klassi-
sche Zeitreihenanalyse über die Wechselkursentwicklung in Abhängigkeit von der
tatsächlichen Interventionstätigkeit der Zentralbanken durchzuführen, obwohl die

Interventionsdaten per se nicht stetig sind. Dieses elementare Problem der empi-
rischen Forschung im Bereich der Devisenmarktinterventionen wird hier dadurch
entschärft, daß auch zu einem Zeitpunkt in dem keine Intervention stattfindet zwar
die Interventionsvariable intt = 0 ist, aber gleichzeitig die hiervon abhängige Anpas-
sungsvariable wt nicht automatisch auch gleich Null ist, sondern in diesem Fall nur
von der Ausprägung des (vergangenen) Misalignments beeinflußt wird. Dadurch
beschreiben sowohl der Anpassungsprozeß wt als auch die über die Mittelwert-
gleichung geschätzte Wechselkursdynamik trotz der Abhängigkeit von einer nicht
zeitstetigen Variablen selbst jeweils einen zeitstetigen Prozeß, was eine effektive

Schätzung mit Hilfe von Standardverfahren ermöglicht.

Die nicht-lineare Modellierung des Anpassungsprozesses stellt somit nicht nur
theoretisch eine notwendige Voraussetzung der Wirkung von Devisenmarktinter-
ventionen dar, sondern bietet gleichzeitig auch erhebliche Vorteile bezüglich der
ökonometrischen Schätzung dieser Effekte. Dies gilt insbesondere im Vergleich
mit den gängigen Alternativen für die ökonometrische Analyse von nicht steti-
gen Zeitreihen. In diesem Zusammenhang werden im Rahmen traditioneller linea-
rer Schätzmodelle (nicht zeitstetige) Interventionen typischerweise über Dummy-

Variablen implementiert. Diese Modellierung besitzt jedoch den Nachteil, daß ein
sinnvolles Ergebnis der Regressionsschätzung nur abgeleitet werden kann, wenn
neben der Dummyvariablen noch zusätzliche zeitstetige Variablen als Regresso-
ren berücksichtigt werden.181 Diesbezüglich kann die hier vorgestellte Modellie-
rung von wt gewissermaßen als eine intelligente Dummy-Modellierung bezeichnet
werden, bei der nicht nur der Effekt auf die Zielvariable (also die Logrendite des

Wechselkurses) analysiert wird, sondern auch die Entwicklung des Dummys selbst

180 Eine direkte Folgerung aus Gleichung (5.65) ist, daß der Störterm einer Normalverteilung folgt.

Dies wird jedoch weder theoretisch impliziert noch empirisch über die Verteilung der Residuen der

Mittelwertgleichung bestätigt.

181 Die verbleibende Alternative in diesem Zusammenhang ist die Verwendung einer Eventstudie,
bei der aber kein quantitativer Effekt abgeleitet werden kann.

5.2 Der Koordinationskanal

251
endogenisiert und somit ökonomisch interpretierbar wird. Diese Eigenschaft läßt
eine STAR-GARCH-Modellierung auch im Hinblick auf andere ökonomische Fra-
gestellungen mit ähnlichen datentechnischen Problemen als eine vielversprechende

Alternative zu bestehenden Schätzverfahren erscheinen, was sich auch in der Lite-
ratur zunehmend widerspiegelt.182

Die empirische Überprüfung des über Gleichung (5.62), (5.63) und (5.64) defi-
nierten ökonometrischen Modells erfordert die Schätzung der Parameter α, δ und
γ in der Mittelwertgleichung, β 0, β 1 und β 2 in der Varianzgleichung sowie die Bestimmung des Prozesses wt unter Schätzung der Parameter φ 1 und φ 2 in der Anpassungsgleichung. Der hierfür notwendige Datensatz muß dabei neben den obligato-
rischen Wechselkursdaten, die typischerweise auf Tagesbasis zur Verfügung stehen,
eine diesem Zeithorizont angepaßte Zinsvariable für Anlagen in beiden betrachte-
ten Währungen enthalten sowie eine Zeitreihe zur Entwicklung des Fundamental-
wechselkurses ft. An dieser Stelle folgen Reitz und Taylor (2006) der gängigen

Konvention in der monetären Außenwirtschaftstheorie und definieren den Funda-
mentalwechselkurs über die KKP.183

Die Berechnung des kaufkraftparitätischen Wechselkurses erfolgt dabei über die

Differenz der Inflationsraten im Zeitablauf, definiert über den Konsumentenpreisin-
dex der jeweiligen Länder. Dabei geht man von einer Basisperiode aus, in der die

Gültigkeit der KKP angenommen wird. Von Reitz und Taylor (2006) wird dabei der

01. Januar 1990 als Basisperiode gewählt.184 Das grundsätzliche Problem bei dieser

Form der Ermittlung des kaufkraftparitätischen Wechselkurses besteht auf daten-
technischer Seite darin, daß die hierfür benötigten Inflationsdaten im besten Fall
auf Monatsebene zur Verfügung stehen, was in diesem Modell eine Anpassung der

Zeitreihe des Fundamentalwechselkurses auf Tagesebene erfordert, z.B. wie auch
bei Reitz und Taylor (2006), indem die zum Monatsende berichtete Inflationsdiffe-
renz als repräsentativ für die Ausprägung des Fundamentalwertes im Folgemonat
angenommen wird. Die Konsequenz hieraus ist, daß der so definierte Fundamental-
wechselkurs über diesen Zeitraum keinen Veränderungen unterliegt, wodurch sich
andererseits aber auch das Problem bei der Verwendung des verzögerten Fundamen-
talwechselkurses ft− 1 im ökonometrischen Modell anstelle des theoretisch korrek-
ten ft relativiert.185

Reitz und Taylor (2006) untersuchen in ihrer Analyse das DM/US-Dollar-Währ-
ungspaar, so daß die entsprechende Datenreihe der Wechselkursentwicklung über
den Kassakurs in Preisnotierung aus amerikanischer Sicht (Mengennotierung aus

182 Ein Beispiel hierfür ist die Verwendung dieses Ansatzes bei der empirischen Überprüfung der

Ölpreisentwicklung in Reitz und Slopek (2009).

183 Die gleiche Approximation des Fundamentalwechselkurses über die KKP wurde bekanntlich
auch in Kapitel 5.1.1.2 bei der empirischen Analyse des Vitale-Modells auf Basis der Eventstudie
verwendet.

184 Die Festlegung der Basisperiode ist vom ökonometrischen Standpunkt aus nicht unproble-
matisch, da eine gewisse Willkür bei der Auswahl nicht ausgeschlossen werden kann, wenn die
entsprechende Wahl weder ökonomisch noch empirisch gerechtfertigt wird.

185 Diese Problematik ergibt sich somit nur am Monatsende und fällt noch seltener mit einem

Interventionsereignis zusammen.

252

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
deutscher Sicht) in einem Zeitraum von Anfang Januar 1980 bis Ende Dezember

1992 erfolgt. Der Fundamentalwechselkurs errechnet sich dabei über die Verän-
derung der Differenz aus den logarithmierten Konsumentenpreisindizes der BRD
und der USA während dieses Zeitraums, wobei die USA als Inland definiert wird.

Analog wird für die Zinssätze i = iUSA und i∗ = iBRD angenommen, so daß, wie im theoretischen Modell, ein positiver Parameter γ mit der Gültigkeit der ungedeckten Zinsparität vereinbar ist. Hierfür verwenden Reitz und Taylor (2006) die

Übernachtzinssätze für Euro-Depositen in Bezug auf den US-Dollar ( iUSA) und die

DM ( iBRD).186

Letztlich enthält der Datensatz noch die tatsächlichen Interventionsdaten sowohl
für die Fed als auch für die Bundesbank im DM/US-Dollar-Handel, die im We-
sentlichen identisch sind mit denjenigen, die im Rahmen der Eventstudie in Kapitel

5.1.1. ausgewertet wurden.187 Diese Daten müssen jedoch unter Berücksichtigung
der im theoretischen Modell vorgenommenen Definition der Indikatorvariablen intt
für die ökonometrische Schätzung angepaßt werden und zwar dahingehend, daß
eine Intervention zugunsten der heimischen Währung genau dann ein positives Vor-
zeichen besitzt, wenn die Währung gemessen am aktuellen kaufkraftparitätischen

Wechselkurs tatsächlich unterbewertet ist und daß andernfalls ein negatives Vorzei-
chen vergeben wird. Da Reitz und Taylor (2006) die Parameterschätzung aus US-
amerikanischer Sicht definieren, berücksichtigen sie lediglich die Interventionen der

Fed bei der Bestimmung der Zeitreihe für intt und lassen zunächst die Bundesbank-

Interventionen unberücksichtigt, so daß die Variable einen Wert von Null annimmt,
wenn keine Intervention der Fed in einer Periode durchgeführt wurde, obwohl in
dieser Periode Interventionsmaßnahmen der Bundesbank zu beobachten gewesen
waren.188

Auf Grundlage dieses Datensatzes wird es möglich, das STAR-GARCH-Modell
zur Überprüfung des Koordinationskanals im DM/US-Dollar-Markt zu schätzen. In
einem ersten Schritt wird dabei in einem Pre-Test-Verfahren die im ökonometrischen

Modell noch offen gelassene optimale Laglänge d für die Parameter in der Anpas-
sungsgleichung (5.63) bestimmt.189 Dabei wird von Reitz und Taylor (2006) eine

Laglänge von d = 1 als empirisch ermittelt, was der Modellierung in ihrer Fassung
des theoretischen Modells entspricht. Als nächstes muß der Anpassungsparameter
wt als Variable in der Mittelwertgleichung über den Zeitraum der Betrachtung simu-

186 Euro-Depositen bezeichnen in der Finanzpraxis Anlagekonten für inländische Kunden in
ausländischer Währung. Demzufolge ist ein Übernacht-Euro-Depositenzinssatz für den US-Dollar
der Zins, den eine deutsche Bank für ihre Kunden anbietet, die US-Dollar für einen Tag bei dieser

Bank anlegen möchten.

187 Allerdings weisen sie zumindest im Hinblick auf die bei Reitz und Taylor (2006) angegebenen
deskriptiven Statistiken geringfügige Unterschiede auf, die möglicherweise durch Rundungen bzw.

Währungsumrechnungen zustande gekommen sind.

188 Dieses Vorgehen ist aus theoretischer Sicht durchaus problematisch. Hierauf wird im Folgenden
noch eingegangen werden.

189 Als Instrument dient hierbei der Vergleichswert unterschiedlicher Lagspezifikationen anhand
eines Informationskriteriums wie das Akaike-Informationskriterium oder das Schwartz-Kriterium.

Zu den Hintergründen dieser Verfahren sei erneut auf Greene (2003) verwiesen.

5.2 Der Koordinationskanal

253
liert werden, bevor die eigentliche GARCH-Modellierung der Wechselkursentwick-
lung und die betreffenden Parameterschätzungen vorgenommen werden können.

Die Simulation des Vertrauensindikators wt impliziert gleichzeitig die Schätz-
ung der Parameter φ 1 und φ 2, die aufgrund der vorgenommenen Standardisierung
des Misalignment-Faktors über die bedingte Standardabweichung des Störterms

√
σS bzw. h
t− 1
t− 1 robust – in dem Sinne, daß eine asymptotische Normalverteilung
der Schätzresiduen angenommen werden kann, die für eine Quantifizierung des Si-
gnifikanzniveaus über einen gewöhnlichen t-Test elementar ist – geschätzt werden
können.190 Damit läßt sich in einem dritten Schritt (der freilich in der Umsetzung
simultan mit dem zweiten Schritt erfolgt) die Parameterschätzung der Mittelwert-
und der Varianzgleichung gemäß der GARCH(1,1)-Modellierung durchführen. Die

Ergebnisse der Schätzung von Reitz und Taylor (2006) sind in Abbildung 5.5 dar-
gestellt.

ˆ

J

-3.751 (3.071)***

ˆ

D

0.034 (1.972)**

ˆ

G

0.020 (4.362)***

ˆ

M1

0.053 (2.693)***

ˆ

M2

0.111 (2.034)**

Ê0

0.014 (4.341)***

Ê1

0.075 (7.191)***

Ê

2

0.899 (72.203)***

Die Nullhypothese der Insignifikanz kann dabei mit einer maximalen Irrtums-
wahrscheinlichkeit von jeweils *(10%), **(5%) und ***(1%) abgelehnt werden.

Abb. 5.5 Parameterschätzung des ökonometrischen Modells von Reitz und Taylor (2006) für In-
terventionsdaten der Fed (t-Werte in Klammern).

Dabei ist zunächst festzuhalten, daß alle Modellparameter einschließlich der bei-
den Koeffizienten in der Anpassungsgleichung
ϕ 1 =
φ 1 = 0 , 05 und
ϕ 2 =
φ 2 = 0 , 11
signifikant verschieden von Null bei einer maximal fünfprozentigen Irrtumswahr-
scheinlichkeit geschätzt werden.191 Die Ergebnisse weisen somit eindeutig auf

190 Ein weiteres Problem stellt die Wahl der Ausgangsparameter φ 1 und φ 2 dar, die das Simula-tionsergebnis nach Reitz und Taylor (2006) ebenfalls entscheidend beeinflussen können und von
ihnen mit φ 1 = 1 und φ 2 = 0 angegeben werden. Für die Hintergründe sei wie dort auf Teräsvirta (1994) verwiesen.

191 Die Tatsache, daß
φ 2 >
φ 1 ist dabei nicht zwangsläufig ein Widerspruch zur Modellannahme
φ 1 > φ 2 · intt, da die Interventionsvariable entsprechend normiert werden kann.

254

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
eine effektive Beeinflussung von Devisenmarktinterventionen der Fed im DM-US-

Dollar-Markt über den Koordinationskanal hin. Der signifikant positive Parameter

φ 2 impliziert, daß Interventionen das Vertrauen in die Fundamentalbewertung (al-
so wt) positiv und nachhaltig beeinflussen und somit wegen
δ > 0 auch potentiell
stabilisierend auf die Wechselkursentwicklung in Richtung der Fundamentalbewer-
tung wirken können. Gleichzeitig zeigt sich über
φ 1 > 0, daß dieses Vertrauen –
wie im Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz propagiert – negativ von der aktuellen

Fehlbewertung abhängt. Auch der Parameter
α > 0 ist entsprechend der theoreti-
schen Erwartung signifikant positiv und bestätigt so die durch die Chartisten aus-
gelöste autoregressive Entwicklung der Log-Rendite des Wechselkurses. Der Para-
meter der Zinsspekulationsstrategie
γ geht ebenfalls signifikant in die Mittelwert-
gleichung ein, allerdings mit einem negativen Vorzeichen.

Dieses Ergebnis weist wie in anderen Studien darauf hin, daß sich die ungedeck-
te Zinsparität als Grundlage einer Spekulationsstrategie am Devisenmarkt empirisch
nicht bestätigen läßt. Aufgrund der Annahme beschränkt rationaler Verhaltensmu-
ster der Anleger im theoretischen Modell stellt dies jedoch keinen Widerspruch
zur Gültigkeit der theoretisch abgeleiteten Wechselkursdynamik dar. Entscheidend
für diese Interpretation der Ergebnisse ist dabei die Tatsache, daß die unterstell-
te GARCH(1,1)-Modellierung des Störterms der Wechselkursdynamik durch die

Schätzung bestätigt wird. So finden sich in den Residuen des Modells keine Hinwei-
se auf verbleibende Autokorrelation oder (bedingte) Heteroskedastizität gemäß der
hierfür gängigen Testverfahren. Damit wird sichergestellt, daß keine Verzerrung der
angeführten Signifikanztests aus dieser Quelle zu beobachten ist, so daß die t-Tests
auf Grundlage robuster Schätzer erfolgen. Dabei kann die (bedingte) Varianz der

Schätzung über die Varianzgleichung mit den ebenfalls hochsignifikanten Koeffizi-
enten β 1 und β 2, die die Relevanz der GARCH-Modellierung bestätigen, errechnet
werden. Darüber hinaus ermöglicht das Modell nicht nur qualitative Antworten im

Hinblick auf die Wirksamkeit des Koordinationskanals, sondern auch quantitative

Aussagen bezüglich der Anpassungsgeschwindigkeit des Wechselkurses zur kauf-
kraftparitätischen Bewertung in Abhängigkeit von der Interventionshöhe und der re-
lativen Fehlbewertung der Währung. So argumentieren Reitz und Taylor (2006), daß
exemplarisch in ihrem Modell eine 200 Mio. US-Dollar Intervention bei einer 40-
prozentigen Abweichung vom kaufkraftparitätischen Wechselkurs die Fundamen-
talwertangleichung von 0,04 Prozent auf 0,19 Prozent erhöht im Vergleich zu einer

Erhöhung von 0,76 Prozent auf 0,86 Prozent bei einer nur 5-prozentigen Fehlbe-
wertung. Dies belegt nicht nur das schon von Taylor (2005) beobachtete Phänomen,
daß die Effektivität der Koordinationswirkung einer Intervention umso größer ist,
je stärker die Fehlbewertung der Währung (Reitz und Taylor, 2006, S.20). Im Ver-
gleich zu Rogoff (1996) sind diese auf Tagesbasis berechneten Werte für die lang-
fristige Anpassungsgeschwindigkeit des Wechselkurses an die KKP ausgesprochen
hoch.192

192 Die von Rogoff (1996) berichteten Werte weisen durchschnittliche Anpassungsgeschwindig-
keiten von 13 - 21 Prozent pro Jahr aus. Diese Untersuchungen basieren auf sehr langen Datenrei-
hen, auf deren Basis eine Kointegrationsschätzung des nominalen Wechselkurses und der Inflati-

5.2 Der Koordinationskanal

255

Die Robustheit dieser – in Bezug auf die Bestätigung des Koordinationskanals

– äußerst vielversprechenden Ergebnisse wird von Reitz und Taylor (2006) u.a.

dahingehend überprüft, ob die gewählte STAR-GARCH-Modellspezifikation öko-
nometrisch im Vergleich zu einer linearen Variante tatsächlich einen größeren Er-
klärungsgehalt aufweist. Dabei wird anstelle der nicht-linearen Beeinflussung der

Interventionen über den Anpassungsparameter wt eine lineare Beeinflussung unter-
stellt. Hierzu wird das STAR-GARCH-Modell dahingehend modifiziert, daß der In-
terventionsdummy ( intt) in die Mittelwertgleichung aufgenommen wird und dafür
der Anpassungsparameter wt nicht von dieser abhängig ist bzw. φ 2 = 0 definiert
wird. Eine Schätzung dieser modifizierten Spezifikation zeigt im Wesentlichen die
gleichen Ergebnisse bezüglich aller anderen Parameter wie im Ursprungsmodell,
allerdings wird hier keine Beeinflussung des Wechselkurses durch Devisenmarktin-
terventionen festgestellt, da der Parameter des Interventionsdummys mit einem Wert
von − 0 , 04 nicht signifikant verschieden von Null ist. Daher wird – der Prämisse des theoretischen Modells folgend – eine effektive Wechselwirkung nur über den Koordinationskanal erreicht und nicht über Liquiditäts- und/oder Portfolio-Balance-

Effekte.

Da die in Abbildung 5.5 dargestellte Parameterschätzung nur auf Grundlage der

Devisenmarktinterventionen der Fed durchgeführt wurde, schätzen Reitz und Tay-
lor (2006) die gleiche Modellspezifikation erneut mit den Interventionsdaten der

Bundesbank. Obwohl die resultierenden Parameterschätzungen in Abbildung 5.6
auf den ersten Blick den ursprünglichen Schätzungen sehr ähnlich sind, kann hier
die Nullhypothese der statistischen Insignifikanz auch auf dem 10-Prozent-Intervall
weder für φ 1 und φ 2 noch für den Parameter α abgelehnt werden.

Dieses Ergebnis ist insofern bemerkenswert, als die verwendete Datenbasis bis
auf die Interventionsdaten identisch mit der des Ausgangsmodells ist. Dies läßt zwar
einerseits auf die Relevanz der Interventionen für die Entwicklung der Wechsel-
kursdynamik im Allgemeinen schließen, anderseits jedoch an der Gültigkeit eines

Koordinationskanals und der grundsätzlichen Effektivität von Devisenmarktinter-
ventionen, eine zielgerichtete Wechselkursbeeinflussung zu generieren, erhebliche

Zweifel aufkommen. Die Tatsache, daß beide Parameter in der Anpassungsfunktion
nicht signifikant sind, impliziert eine weder von den Interventionen noch von der

Höhe des Misalignments abhängige Gewichtung der Fundamentalwertstrategie in
der Mittelwertgleichung, so daß wt = 1 ∀ t. Da hier auch der autoregressive Teil der

Wechselkursdynamik nicht signifikant zu sein scheint, kann geschlossen werden,
daß in diesem Fall die Entwicklung des Wechselkurses nicht von der wechselnden

Dominanz von charttechnisch und fundamentalwertorientierten Handelsstrategien
abhängt.193 Obwohl dieses Resultat dem Prinzip der Wirkungsweise des Koordi-
nationskanals diametral entgegensteht, sehen Reitz und Taylor (2006) hierin sogar
eine zusätzliche Bestätigung für die Effektivität von Devisenmarktinterventionen
über diesen Wirkungskanal. Ihre Argumentation beruht dabei auf der Hypothese,
onsentwicklungen in einem Fehler-Korrekturmodell vorgenommen wird, aus der sich die entspre-
chenden Ergebnisse ableiten lassen.

193 Genauer gesagt ist die Fundamentalwertentwicklung neben der Zinsspekulation entgegen der

Zinsparität der einzige Treiber der Preisdynamik am Devisenmarkt.

256

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

ˆ

J

-3.621 (2.802)***

ˆ

D

0.021 (1.721)*

ˆ

G

0.020 (3.900)***

ˆ

M1

0.031 (1.562)

ˆ

M2

0.510 (1.271)

Ê0

0.014 (4.322)***

Ê1

0.075 (7.923)***

Ê2

0.900 (74.951)***

Die Nullhypothese der Insignifikanz kann dabei mit einer maximalen Irrtums-
wahrscheinlichkeit von jeweils *(10%), **(5%) und ***(1%) abgelehnt werden.

Abb. 5.6 Parameterschätzung des ökonometrischen Modells von Reitz und Taylor (2006) für In-
terventionsdaten der Bundesbank (t-Werte in Klammern).

daß die Interventionen der Bundesbank im betrachteten Zeitraum nicht öffentlich
kommuniziert wurden und damit als geheim anzusehen sind. Dies wird mit den

Ergebnissen von Dominguez und Frankel (1993b) begründet, daß nur in 46 von

286 Fällen (zwischen November 1982 und Dezember 1984) einer Intervention auch
eine entsprechende Meldung in der Fachpresse vorausging. Demgegenüber wird
von Klein (1993) argumentiert, daß die Berichtsquote für die Fed im Zeitraum zwi-
schen 1985 und 1989 bei 88 Prozent lag, woraus Reitz und Taylor (2006) wiederum
schließen, daß die Fed-Interventionen allgemein als öffentlich und die der Bundes-
bank als geheim eingestuft werden können. Da die Idee des Koordinationskanals
jedoch eine Wirkung auf den Wechselkurs nur dann erwarten läßt, wenn die Inter-
ventionsmaßnahme von allen Fundamentalisten eindeutig erkannt wird, erklären sie
die unterschiedliche Wirkung der beiden Schätzungen über den unterschiedlichen

Grad der öffentlichen Ankündigung bei der Durchführung von Devisenmarktinter-
ventionen zwischen den beiden Zentralbanken. Demzufolge können die Interventio-
nen der Bundesbank keine Effekte aufweisen, wie in der modifizierten Schätzung
auch aufgezeigt wird.

Diese Argumentation erklärt freilich nicht, warum in diesem Fall auch die An-
passung über das Misalignment sowie der autoregressive Term in der Mittelwert-
gleichung nicht mehr signifikant sind. Bei genauerer Betrachtung kann sogar die
gesamte von Reitz und Taylor (2006) vorgebrachte Argumentation als ökonomisch
völlig haltlos angesehen werden. Abgesehen von der Tatsache, daß sich die an-
geführten empirischen Studien bezüglich der Berichtshäufigkeit der Interventions-
maßnahmen lediglich auf ein recht kurzes und nicht-überlappendes Zeitintervall

– bezogen auf den von Reitz und Taylor (2006) betrachteten Gesamtzeitraum –

5.2 Der Koordinationskanal

257
stützen, stellt die bloße Nennung einer Interventionsmaßnahme in der Fachpres-
se einen nicht eben überzeugenden Indikator für den Grad der Geheimhaltung
von Devisenmarktinterventionen dar. Zum einen wird hierbei kein ökonomisches

Argument für die Geheimhaltungs- bzw. Veröffentlichungspolitik bei Devisen-
marktinterventionen von Zentralbanken angeführt, die eine konkrete empirische

Überprüfung des Zusammenhangs erlauben könnte.194 Zum anderen impliziert ins-
besondere die mikrostrukturelle theoretische Fundierung, daß die Information über
die Durchführung einer Interventionsmaßnahme sehr wohl durch andere Kanäle als

Presseankündigungen in den Markt übermittelt werden kann, z.B. durch die Kon-
taktierung von Schlüsselhändlern wie z.B. von Neely (2000b) berichtet.195

Einen weiteren Aspekt für die Implausibilität der Schlußfolgerung von Reitz und

Taylor (2006) stellt die Tatsache dar, daß, selbst wenn die Ankündigung über die

Presse eine notwendige Bedingung für den Erfolg der Intervention über den Koor-
dinationskanal darstellt, eine Zentralbank keinen Anreiz besitzt, diese Ankündigung
zu unterlassen, wenn sie mit ihrer Intervention die Zielsetzung verfolgt, eine Fehlbe-
wertung des Wechselkurses zu korrigieren. Zumindest in den Jahren 1985 und 1987
in Folge des Plaza- und des Louvre-Abkommens, kann diese Prämisse für die Bun-
desbank als erfüllt angesehen werden, so daß entweder ein massives Politikversagen
seitens der Bundesbank bei der Durchführung ihrer Interventionsmaßnahmen vor-
lag oder aber die Folgerung von Reitz und Taylor (2006) zumindest für diesen Zeit-
raum als falsch angesehen werden muß. Schließlich kann auch kritisch hinterfragt
werden, wie sich die von Reitz und Taylor (2006) vorgenommene getrennte Be-
trachtung von Bundesbank und Fed-Interventionen mit den theoretischen Vorgaben
des Modells vereinbaren läßt. Da sich die Interventionen von beiden Notenbanken
im Devisenmarktgeschehen niederschlagen und es – zumindest aus Sicht der Fun-
damentalisten – zunächst einmal unerheblich ist, welche Notenbank das Signal zur

Koordination gibt, müßte eigentlich die Wechselkursdynamik auf Grundlage der ku-
mulierten Interventionstätigkeit beider Zentralbanken im DM/US-Dollar-Segment
geschätzt werden. Die getrennte Betrachtung kann somit potentiell zu Verzerrungen
der Ergebnisse vor dem Hintergrund der mikrostrukturellen Rahmenbedingungen
des Devisenhandels führen. Insofern kann die Argumentationslogik in Bezug auf die

Bedeutung von geheimen und öffentlichen Interventionen, ähnlich wie auch schon
von Vitale (1999), eher als sprichwörtlicher Griff nach dem letzten (sehr dünnen)

Strohhalm angesehen werden, um die Ergebnisse der empirischen Schätzung mit
den theoretischen Modellimplikationen in Einklang zu bringen.196

194 Vereinfacht ausgedrückt fehlt in der Analyse eine Robustheitsprüfung bezüglich der Rele-
vanz von Pressemitteilungen für die Informationspolitik der Zentralbank. Darüber hinaus wird
nicht überprüft, inwiefern Pressemitteilungen überhaupt eine relevante Informationsquelle für De-
visenhändler darstellen und mit welcher zeitlichen Verzögerung die Information verarbeitet wird.

195 Interessanterweise wird ein vergleichbares Argument auch von Reitz und Taylor (2006) an-
geführt, aber lediglich auf die Fed bezogen. Vgl. Reitz und Taylor (2006), S.22. Grundsätzlich
erscheint eine derartige Kommunikation der Interventionstätigkeit jedoch weitaus erfolgsverspre-
chender, da Devisenhändler den Aktionen bestimmter Händler zweifelsohne mehr Aufmerksam-
keit entgegen bringen, als (veralteten) Meldungen in den Printmedien.

196 Daß sich jedoch auf Basis einer anderen Argumentationskette die Ergebnisse durchaus mit der

Gültigkeit des Koordinationskanals vereinbaren lassen, wird im nächsten Abschnitt thematisiert.

258

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Nichtsdestotrotz stellt der Koordinationskanal im Allgemeinen und die von Reitz
und Taylor (2006) entwickelte theoretische und ökonometrische Modellierung die-
ses Wirkungskanals im Speziellen einen herausragenden Beitrag zur Analyse der

Effektivität von Devisenmarktinterventionen dar. Daher werden auf Basis des theo-
retischen Modellrahmens sowie der ökonometrischen Umsetzung in einem STAR-

GARCH-Modell auch Interventionsmaßnahmen in anderen Währungspaaren unter-
sucht.

So wird z.B. von Reitz et al. (2010) eine vergleichbare Studie für die Interven-
tionstätigkeit der australischen Notenbank im AUS-Dollar/US-Dollar-Markt vorge-
nommen.197 Diese unterscheidet sich lediglich dadurch, daß hier im Vorfeld der

Aufstellung des theoretischen Modells über Gleichung (5.61) und (5.59) zunächst
eine empirische Überprüfung der Nicht-Linearität der Wechselkursdynamik in die-
sem Währungssegment über ein sog. STARTZ-Modell erfolgt, die im Ergebnis auf
eindeutige nicht-lineare Elemente hinweist.198 Dieses Vorgehen kann in Analo-
gie zu der Arbeit von Taylor (2005) gesehen werden, bei der sich Hinweise auf
nicht-lineare Anpassungen gemäß einer Chartisten-Fundamentalisten Modellierung
im DM/US-Dollar-Markt gezeigt hatten. Ausgehend hiervon wird von Reitz et al.

(2010) ein STAR-GARCH-Modell wie in Reitz und Taylor (2006) über Gleichung

(5.62), (5.63) und (5.64) definiert. Dabei wird die Wechselkursentwicklung im Zeit-
raum von Januar 1985 bis März 2005 untersucht. Wie oben werden hier tatsächliche

Interventionsdaten in die Anpassungsfunktion über der Indikatorvariablen intt defi-
niert, die gemäß der Richtung der Fundamentalbewertung des Wechselkurses posi-
tiv oder negativ in die Schätzung eingehen. Als Fundamentalwechselkurs wird hier
ebenfalls der kaufkraftparitätische Kurs, mit dem Basiszeitpunkt im Januar 1994,
verwendet.199

Ein weiterer geringfügiger Unterschied im Datensample der beiden Studien be-
steht darin, daß von Reitz et al. (2010) der amerikanische Zins als ausländischer

Zins definiert und über die Federal-Funds-Rate datentechnisch bestimmt wird. Der
wesentliche Unterschied besteht jedoch in der Berücksichtigung zusätzlicher Lags
der Interventionsvariablen intt−i in der Anpassungsgleichung (5.63). Diese Erwei-
terung des Ausgangsmodells erlaubt Interventionsstrategien, bei der kontinuierliche

Interventionen durchgeführt werden, um einen Wechselkurstrend zu brechen, so wie
dies im Zusammenhang mit der Studie von Taylor (2005) schon einmal diskutiert
wurde. Daher ändert sich die Anpassungsgleichung von Reitz et al. (2010) wie folgt:

2 · exp( −( ρ − ∑4 φ

)

i=1 i · intt−i) · | ft−d −et−d |

√h

w
t−d
t =
mit
ht−d = σS

(5.66)

t−d

1 + exp( −( ρ − ∑4 φ

)

i=1 i · intt−i) · | ft−d −et−d |

√ht−d

197 Die australische Notenbank gehört zu den am häufigsten intervenierenden Zentralbanken, die
in einem System flexibler Wechselkurse agiert.

198 Zum Prinzip dieses Schätzverfahrens sei auf Reitz et al. (2010), S.7ff. verwiesen.

199 Eine (ökonomische) Begründung für diese Wahl der Basisperiode wird nicht gegeben. Aller-
dings liegt dieser Termin in etwa in der Mitte der Stichprobe.

5.2 Der Koordinationskanal

259

Die Festlegung von vier Lags in Gleichung (5.66) folgt dabei keiner theoreti-
schen oder empirischen Vorüberlegung, sondern wird von den Autoren diskretionär
bestimmt. Abgesehen hiervon entspricht damit die Modellierung dem Vorgehen von

Reitz und Taylor (2006) und erlaubt eine analoge Schätzung der Parameter des

STAR-GARCH-Modells. Das Ergebnis dieser Schätzung ist dabei vergleichbar mit
den Ergebnissen der Schätzung der Fed-Intervention von Reitz und Taylor (2006),
da ebenfalls eine signifikante Beeinflussung der Wechselkursdynamik über den Ko-
ordinationskanal festgestellt werden kann. Dabei zeigt sich, daß die Interventions-
parameter für jede Laglänge (1-4) signifikant sind, allerdings mit sehr niedrigen
und mit zunehmender Laglänge abnehmenden Koeffizienten. Zudem ist der vierte

Lag nur noch auf dem 10 Prozent-Niveau signifikant verschieden von Null.200 Der
absolut gesehen stärkste Effekt auf den Vertrauensparameter wird hingegen unmit-
telbar nach der Intervention mit φ 1 = 0 , 006 beobachtet. Interessanterweise ergibt
die Schätzung negative Werte für die zweite und die vierte Verzögerung der Inter-
ventionsvariable in Höhe von jeweils φ 2 = φ 4 = − 0 , 001. Dies bedeutet, daß das Vertrauen in die Fundmentalanalyse durch eine einmalige Interventionsmaßnahme
nur unmittelbar nach der Intervention stabilisierend wirkt und in der Folge durch-
aus destabilisierende Wirkung haben kann, was evtl. eine kontinuierliche Interven-
tionstätigkeit notwendig macht, um einen nachhaltigen Effekt zu haben. Dennoch
ist der Gesamteffekt der Intervention auch hier positiv und wirkt in Richtung des

Fundamentalwerts. Ein Unterschied zwischen der Analyse der Fed-Intervention und
derjenigen der australischen Notenbank ergibt sich aber darin, daß hier keine signi-
fikante Autokorrelation der Wechselkursrendite festzustellen ist, da α einen Wert
nahe Null annimmt und das STAR-GARCH-Modell daher zu einem STR-GARCH
wird.

Reitz et al. (2010) schätzen ferner eine alternative Modellierung der Wechsel-
kursdynamik, in der zusätzlich zum gerade betrachteten Modell in der Mittelwert-
gleichung die Interventionsvariable linear (und nicht verzögert, um Identifikations-
probleme zu vermeiden) eingeht. Im Gegensatz zum Vorgehen von Reitz und Taylor

(2006) wird jedoch die nicht-lineare Beeinflussung (also die Wirkung über den Ko-
ordinationskanal) mitberücksichtigt. Hierbei zeigt sich, daß für das Währungspaar

US-Dollar/AUS-Dollar die Interventionsmaßnahmen auch einen linearen Effekt auf
die Wechselkursdynamik ausüben, allerdings mit dem falschen Vorzeichen. D.h.,
eine Intervention zugunsten des australischen Dollars führt tendenziell zu einer Ab-
wertung. Eine ökonomisch plausible Erklärung für diesen Sachverhalt wird von

Reitz et al. (2010) nicht gegeben.

Eine weitere Studie, die auf Basis dieses Ansatzes zur Analyse des Koordi-
nationskanals die Interventionsbemühungen der japanischen Notenbank bzw. des
hierfür in Japan zuständigen Finanzministeriums (MoF) und der Fed im YEN/US-

Dollar-Markt analysiert, stellt die von Reitz und Taylor (2012) dar. Wie in Reitz
und Taylor (2006) werden die Interventionsmaßnahmen beider Institutionen ge-
trennt voneinander analysiert, wobei die Auswirkungen der Fed-Interventionen auf
die Wechselkursentwicklung im YEN/US-Dollar-Markt in einem Zeitraum von Ja-

200 Die GARCH-Modellierung ist auch hier in der Lage, Autokorrelation und Heteroskedastizität
der geschätzten Residuen zu verhindern, so daß die t-Tests robuste Schätzungen erlauben.

260

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
nuar 1980 bis Juni 1998 betrachtet werden, während die japanischen Interventionen
von April 1991 bis März 2004 untersucht werden.201 In beiden Varianten wird da-
bei in der Mittelwertgleichung eine lineare Beeinflussung der Wechselkursdynamik
ähnlich wie in Reitz et al. (2010) berücksichtigt, so daß die Mittelwertgleichung
durch folgenden Ausdruck gegeben ist:

Δet = αΔet− 1 + δwt · σS )(

−
t−d
ft− 1 − et− 1) + γ( i∗t
it ) + ν · intt + εt

(5.67)

Auch hier wird in der Anpassungsfunktion eine über mehr als eine Periode
verzögerte Wirkung der Interventionen unterstellt, wobei in diesem Fall lediglich
drei Perioden herangezogen werden:

2 · exp( −( ρ − ∑3 φ

)

i=1 i · intt−i) · | ft−d −et−d |

√h

w
t−d
t =
mit
ht−d = σS

(5.68)

t−d

1 + exp( −( ρ − ∑3 φ

)

i=1 i · intt−i) · | ft−d −et−d |

√ht−d

Die Schätzung gemäß Gleichungen (5.67), (5.68) sowie der bekannten GARCH-

(1,1)-Varianzgleichung (5.64) ergibt dabei ein ähnliches Bild wie in Reitz et al.

(2010), da für beide Varianten der Autokorrelationsterm α nicht signifikant ver-
schieden von Null ist.202 Wichtiger ist jedoch, daß die Interventionsmaßnahmen bei-
der Länder auf eine effektive Wirkung des Koordinationskanals hinweisen. Während
sich jedoch für die Fed-Interventionen die Parameter φ 1 und φ 2 als positiv signi-
fikant erweisen, wobei die dritte Verzögerung der Interventionsvariablen jedoch
nicht signifikant ist, weisen die japanischen Interventionen eine mit der australi-
schen Zentralbank vergleichbare Struktur auf, da alle Parameter (bei geringen abso-
luten Werten) signifikant auf dem 5-Prozent Niveau sind. Dabei wird für den zwei-
ten Lag ebenfalls ein negatives Vorzeichen ermittelt. Dies läßt den Schluß zu, daß
die Interventionen der Fed – ähnlich wie bei Reitz und Taylor (2006) im DM/US-

Dollar-Segment – auch im YEN/US-Dollar-Markt eine stärkere (und persistentere)

Vertrauenswirkung auf die Fundamentalisten ausüben, als die Interventionen des

MoF.203 Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen den beiden Schätzungen
besteht darin, daß der Parameter ρ, der hier die Abhängigkeit der Vertrauensbil-
dung vom absoluten Misalignment ausdrückt, zwar in beiden Fällen mit ρ = 0 , 02
dieselbe Ausprägung besitzt, aber für die Schätzung mit den Fed-Interventionen
auch statistisch (hoch) signifikant ist. Eine weitere Gemeinsamkeit der beiden Mo-
dellschätzungen zeigt sich zudem in der Signifikanz des Interventionsdummys in

201 Dies ist der geringeren Verfügbarkeit der Daten für die japanischen Interventionen geschuldet,
die vom japanischen MoF ab diesem Zeitpunkt auf Tagesbasis aggregiert online zur Verfügung
gestellt werden.

202 Reitz und Taylor (2012) interpretieren dieses Ergebnis dahingehend, daß die einfache charttech-
nische Handelsregel nicht ausreichend die in der Praxis verwendeten Charttechniken widerspiegelt.

203 Dies wird auch durch die absolut deutlich größeren Parameterausprägungen deutlich, die mit
φ 1 = 0 , 18 und φ 2 = 0 , 50 angegeben werden, im Vergleich zu φ 1 = 0 , 04 und φ 3 = 0 , 04 sowie φ 2 = − 0 , 02.

5.2 Der Koordinationskanal

261
der Mittelwertgleichung, wobei in beiden Fällen wie von Reitz et al. (2010) der Pa-
rameter ν negativ ist. Insofern kann zwar auch hier eine effektive Beeinflussung der

Interventionstätigkeit im Sinne des Koordinationskanals festgestellt, aber gleichzei-
tig auch eine ökonomisch schwer interpretierbare direkte Verzerrung der Wechsel-
kursentwicklung konstatiert werden.

5.2.5 Bewertung des Koordinationskanals

Vor dem Hintergrund der empirischen Ergebnisse kann insgesamt festgehalten wer-
den, daß eine potentielle Wirksamkeit von Devisenmarktinterventionen auf die

Wechselkursentwicklung über den Koordinationskanal als sehr wahrscheinlich an-
gesehen werden kann, auch wenn dies nicht für alle Währungspaare und alle In-
terventionsdaten bestätigt werden konnte. Gerade im Vergleich zu den empirischen

Resultaten der traditionellen Wirkungskanäle (unabhängig von der modelltheore-
tischen Grundlage) weisen die vorgestellten Studien am ehesten auf eine effekti-
ve und zielgerichtete Beeinflussung des Devisenmarktgeschehens von Seiten der

Notenbanken über Interventionsmaßnahmen hin. Schon die Idee des Koordinati-
onskanals besitzt dabei entscheidende Vorteile gegenüber dem Portfolio-Balance
und dem Signalling-Kanal. Hierzu zählt insbesondere, daß der Koordinationska-
nal weder an makroökonomische Voraussetzungen gebunden ist noch die Intenti-
on der Wechselkursbeeinflussung unklar bleibt, da eine sinnvolle Interpretation nur
im Kontext einer Misalignmentbekämpfung vorgenommen werden kann. Das große

Verdienst der Arbeit von Reitz und Taylor (2006) besteht darin, daß hier über einen

Behavioural-Finance-Ansatz in einem mikrostrukturellen Modellrahmen eine theo-
retische Wechselkursdynamik abgeleitet werden konnte, die eine endogene Berück-
sichtigung von Devisenmarktinterventionen im Sinne der Grundidee des Koordina-
tionskanals ermöglicht. Die Kombination aus Mikrostrukturmodell und beschränkt
rationalem Verhalten der Akteure stellt dabei eine an den Gegebenheiten der Praxis
des Devisenhandels orientierte Vorstellung der Preisentwicklung auf diesem spezi-
ellen Finanzmarkt dar. Insofern gelingt es durch die Chartisten-Fundamentalisten

Modellierung die schon in den makroökonomischen Ansätzen zur Wechselkurser-
klärung kritisierte, implizit unterstellte Hyperrationalitätsannahme aufzubrechen,
die auch Bestandteil der im vierten Kapitel beschriebenen Mikrostrukturmodelle
war.204 Dieser Komplexität der zuvor diskutierten Ansätze zur Ableitung von Wir-
kungskanälen von sterilisierten Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturan-
satz war es schließlich auch geschuldet, daß eine modelltheoretische Überprüfung
lediglich indirekte Schlüsse auf deren Effektivität zuließ, wie z.B. im Interdealer-

Modell nach Evans und Lyons (2001) in Bezug auf den Portfolio-Balance-Kanal.

Außerdem besitzt der Koordinationskanal den konzeptionellen Vorteil, daß die

Grundidee der Transmission über diesen Kanal an empirisch belegten Charakte-

204 Allein das Prinzip der sequentiellen Rationalität stellt in diesem Zusammenhang eine Rationa-
litätsanforderung an die Marktteilnehmer, die selbst einen mathematisch begabten und ökonomisch
ausgebildeten Akteur zwangsläufig überfordert.

262

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
ristika der Praxis des Devisenhandels, nämlich der Interaktion zwischen chart-
technisch und fundamentalwertorientiert agierenden Devisenhändlern, festgemacht
wird. Demgegenüber stellt selbst die modifizierte Signalling-Hypothese nach Vita-
le (1999), trotz des unbestreitbaren Fortschritts ggü. der Originalidee von Mussa

(1981), ein sehr vages und abstraktes Konstrukt dar, da keine eindeutigen Belege
in Form von Befragungsergebnissen oder empirischen Studien existieren, die eine

Beeinflussung der Erwartungsbildung der Devisenmarktakteure durch die Interven-
tionstätigkeit von Notenbanken nachweisen. Insofern stellt der Koordinationskanal
eine konzeptionelle Revolution im Bereich der möglichen Wirkungskanäle (sterili-
sierter) Devisenmarktinterventionen dar.

Abgesehen von diesen theoretischen Aspekten eröffnet die Modellierung von

Reitz und Taylor (2006) auch im Hinblick auf die ökonometrische Überprüfung
der Effektivität von Devisenmarktinterventionen Möglichkeiten im Hinblick auf die

Überprüfung der qualitativen und der quantitativen Beeinflussung des Wechselkur-
ses durch Devisenmarktinterventionen. Nicht zuletzt in Bezug auf die Implementie-
rung von nicht zeitstetigen Daten in eine Regressionsanalyse, stellt die STR- bzw.

STAR-GARCH-Modellierung der vorgestellten Studien einen wesentlichen Beitrag
zur verbesserten Nutzung dar. Die schon theoretisch im Koordinationskanal veran-
kerte und über diese Modellklasse ökonometrisch umgesetzte nicht-lineare Struktur
der Wirkung von Devisenmarktinterventionen auf den Wechselkurs ermöglicht es
überdies, eine auf mikrostruktureller Ebene motivierte Wechselkursdynamik empi-
risch mit Datensätzen zu überprüfen, die weder kaum verfügbare Auftragsflußdaten
des direkten oder brokergestützten Interdealer-Handels erfordern, noch auf wenig
aussagekräftige Proxyvariablen zurückgreifen müssen. Dieses Datenproblem vieler
zuvor erwähnter ökonometrischer Studien zur Analyse der Effektivität von Devisen-
marktinterventionen kann somit im Rahmen der Überprüfung des Koordinationska-
nals umgangen werden. Dies gilt auch für den betrachteten Zeitrahmen, den die

Untersuchung umfaßt, der bei einigen Verfahren wie z.B. den ausgiebig diskutier-
ten Ereignisstudien per Definition zu gering ist, um belastbare Aussagen bezüglich
der Effektivität einer Interventionsmaßnahme treffen zu können. Denn die inhärente

Struktur der STAR-GARCH-Modellierung erfordert nicht nur eine ausreichend lan-
ge Zeitreihe zur Ableitung, sondern impliziert auch eine zeitpersistente Wirkung der
abgeleiteten Parameter.

Zusammenfassend kann somit geschlossen werden, daß der Koordinationskanal
als der vielversprechendste Wirkungskanal in Bezug auf eine effektive Beeinflus-
sung der Wechselkursentwicklung anzusehen ist. Die Tatsache, daß dieser Wir-
kungskanal im Gegensatz zu den zuvor diskutierten Ansätzen explizit auf einer
mikrostrukturellen Fundierung aufbaut, untermauert die Bedeutung des Mikrostruk-
turansatzes für das Verständnis der Wechselkursentwicklung im Allgemeinen und
für die Analyse von Devisenmarktinterventionen im Besonderen und stellt gleich-
zeitig einen theoretischen Beleg für die in der (Arbeits-)Hypothese 2 implizierten

Vermutung dar, daß sterilisierte Devisenmarktinterventionen sehr wohl ein effekti-
ves wirtschaftspolitisches Instrument darstellen können. Dennoch weisen einige Er-
gebnisse der ökonometrischen Untersuchungen – wie z.B. das von Reitz und Taylor

(2006) dokumentierte Ergebnis der Schätzung für die Bundesbankinterventionen im

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

263

DM/US-Dollar-Markt – darauf hin, daß der Koordinationskanal zumindest unter be-
stimmten Umständen nicht uneingeschränkt wirksam zu sein scheint. Ein möglicher

Erklärungsansatz hierfür kann aus den nachfolgenden Überlegungen abgeleitet wer-
den.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im

Mikrostrukturansatz

Ein weiterer bemerkenswerter Aspekt des Koordinationskanals besteht darin, daß
dieser Wirkungskanal im Gegensatz zu den beiden anderen in diesem Kapitel disku-
tierten Kanälen weder theoretisch noch konzeptionell an die Sterilisationsprämisse
gebunden ist. Obwohl selbst Reitz und Taylor (2006) den Koordinationskanal in
der Tradition der sterilisierten Devisenmarktinterventionen sehen, existiert weder
in der Grundidee noch in der theoretischen Modellierung eine Restriktion, die die
koordinierende Wirkung auf sterilisierte Devisenmarktinterventionen beschränkt.

Abschließend soll daher diskutiert werden, wie sich eine Aufhebung der Annah-
me vollständig sterilisierter Devisenmarktinterventionen als wirtschaftspolitisches

Instrument zur Wechselkursbeeinflussung im Rahmen einer mikrostrukturellen Mo-
dellierung der Wechselkursentwicklung auswirken kann.

5.3.1 Das Sterilisationsproblem

Die Tendenz wissenschaftlicher Analysen zum Thema Effektivität von Devisenmar-
kinterventionen nahezu ausschließlich auf sterilisierte Devisenmarktinterventionen
zu fokussieren beruht hauptsächlich auf der Überzeugung, daß die wichtigsten No-
tenbanken in Systemen flexibler Wechselkurse die geldpolitischen Effekt der Inter-
ventionsmaßnahmen in der Regel sterilisieren. Als Begründung hierfür wird dabei
oftmals auf die Aussagen der Notenbanken selbst verwiesen, daß ihre Interventions-
maßnahmen sterilisiert wurden bzw. daß sie von einer vollkommenen Sterilisation
der Interventionstätigkeit anderer Notenbanken ausgehen (Neely, 2008).

Tatsächlich wird in der Literatur zur Analyse von Devisenmarktinterventionen
die Sterilisationsprämisse kaum hinterfragt. Dabei lassen sich zwei Hauptargumen-
te – ein theoretisches und ein praktisches – anführen, die die Reduktion der wis-
senschaftlichen Analyse auf sterilisierte Devisenmarktinterventionen erklären. Aus
theoretischer Sicht kann angenommen werden, daß eine nicht sterilisierte Devisen-
marktintervention aufgrund ihrer Geldmengenwirkung über die im Dritten Kapitel
erläuterten monetären Wirkungskanäle immer effektiv im Sinne der Definition in

Kapitel Zwei ist, wodurch eine tiefergehende Auseinandersetzung mit dieser Art der

Intervention obsolet wird. Aus praktischen Erwägungen wiederum bietet es sich an,
an der These der vollständigen Sterilisation von Devisenmarktinterventionen fest-

264

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
zuhalten, um bei einer Analyse der Effektivität von Interventionen ausschließlich
auf die Wirkungen am Devisenmarkt abzustellen.205

Einen empirischen Beleg für die Richtigkeit dieser These findet sich allerdings
weder in den theoretisch noch in den empirisch motivierten Studien zur Analy-
se der Effektivität von Devisenmarktinterventionen auf mikrostruktureller Basis.

Die wenigen existierenden Studien über den Sterilisationsgrad der Interventions-
maßnahmen der jeweiligen monetären Entscheidungsträger für die wichtigsten frei-
floatenden Währungen sind auf makroökonomischer Ebene konzipiert worden und
mit wenigen Ausnahmen Bestandteil einer Analyse der allgemeinen geldpolitischen

Strategie der betreffenden Notenbank. D.h., in diesen Arbeiten wird die Bedeutung
der Interventionsmaßnahmen auf die Wechselkursentwicklung entweder gar nicht
oder allenfalls am Rande diskutiert.

Ein Grund für die geringe Beachtung der Sterilisationsproblematik auch aus em-
pirischer Sicht besteht in der Schwierigkeit bei der hierzu erforderlichen Datener-
hebung. Insbesondere kann in diesem Zusammenhang keine eindeutige Zuordnung
bspw. einer heimischen Offenmarktoperation zu einer geldmengenwirksamen In-
terventionsoperation erfolgen, was der idealtypischen Vorstellung einer Sterilisati-
onsmaßnahme entspricht. In der Realität läßt sich aus den öffentlich verfügbaren

Bilanzdaten der Notenbanken allenfalls indirekt auf derartige Zusammenhänge
schließen. Die typische Vorgehensweise, um den allgemeinen Sterilisationsgrad in
empirischen Studien zu bestimmen, besteht folglich darin, auf die Veränderung der

Geldbasis abzustellen und einen Zusammenhang zwischen bestimmten Komponen-
ten der Geldbasis und der Devisenmarktinterventionstätigkeit aufzuzeigen. So lei-
tet Obstfeld (1983) den Sterilisationsgrad von Devisenmarktinterventionen über die

Schätzung einer Reaktionsfunktion ab, wobei er die Veränderung der inländischen

Kreditbereitstellung DC der Bundesbank als abhängige Variable definiert. Sie setzt
sich zusammen aus der Veränderung des inländischen Wertpapierbestandes der

Bundesbank δ Dt und der Veränderung des Mindestreservesatzes für inländische

Geschäftsbanken Δ MRt, die mit dem Geldmengenaggregat M 3 multipliziert wird.

ΔDCt = ΔDt − ΔMRt · M 3 t− 1

(5.69)

Über Gleichung (5.69) wird die inländische Kreditbereitstellung als eine Varia-
ble definiert, die die tatsächliche geldpolitische Aktivität der Bundesbank in Bezug
auf das wichtigste geldpolitische Instrumentarium widerspiegelt, nämlich die Trans-
aktionen mit den inländischen Geschäftsbanken. Diese wurden maßgeblich über die

Diskont- und Lombardgeschäfte sowie die Offenmarktoperationen beeinflußt, wo-
bei aber nur Letztere von der Bundesbank initiiert wurden.206 Die im Rahmen dieser

Geschäfte durchgeführten Transaktionen stellten den privaten Kreditinstituten liqui-
de Mittel in Form von Zentralbankgeld (also Bargeld oder Kontokorrentgutschrif-

205 Zur Problematik der Interpretation des Begriffs der Effektivität bei der Analyse von nicht ste-
rilisierten Interventionen sei auf die Ausführungen in Kapitel Zwei verwiesen.

206

Die Diskont- und Lombardgeschäfte entsprachen im Wesentlichen den heutigen

Hauptrefinanzierungs- bzw. Spitzenrefinanzierungsgeschäften bei der EZB und wurden analog
über die jeweiligen Zinssätze von der Bundesbank gesteuert.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

265
ten bei der Bundesbank) im Austausch zu inländischen Wertpapieren zur Verfügung
und beeinflußten so den Bestand an inländischen Wertpapieren Dt. Ein Teil dieser
den inländischen Geschäftsbanken zur Verfügung stehenden Liquidität, die diese zur

Kreditvergabe (und damit zur Geldschöpfung) nutzen konnten, war jedoch durch die

Mindestreservepflicht gebunden. Diese stellte – zumindest im bei Obstfeld (1983)

betrachteten Zeitraum von Januar 1975 bis Dezember 1981 – ein eigenständiges
geldpolitisches Instrument dar. Aus diesem Grund sollte das tatsächlich in einer

Periode t zur Verfügung gestellte Kreditangebot von einer Veränderung der Min-
destreserve zwar beeinflußt werden, dieser Effekt aber in Bezug auf die zentrale

Fragestellung von Obstfeld (1983) korrigiert werden. Die Korrektur dieses Effek-
tes über den letzten Term auf der rechten Seite von Gleichung (5.69) erlaubt somit,
aus der Veränderung des Wertpapierbestands der Bundesbank zu einem Zeitpunkt t
die Nettokreditvergabe an die Geschäftsbanken zur zusätzlichen Geldschöpfung in
dieser Periode – unabhängig von einer eventuell parallel durchgeführten Mindest-
reserveanpassung – zu bestimmen.207 Hierauf aufbauend schätzt Obstfeld (1983)

folgende Reaktionsfunktion für die Geldpolitik der Bundesbank:

ΔDCt = β 0 + β 1 · ΔNFAt + β 2 · yt + β 3 · πt− 1 + εt (5.70)

Die Veränderung des heimischen Nettokreditangebots wird dabei in Abhängig-
keit von der Outputlücke yt (also der Differenz zwischen tatsächlichem Outputni-
veau und dem langfristigen Outputpotential), der Inflationsentwicklung πt− 1 sowie
der Nettoauslandsposition der Bundesbank Δ NFAt in der Schätzgleichung (5.70)

modelliert. Während sowohl die Outputlücke als auch die Inflationsentwicklung zu
den typischen Zielvariablen der Geldpolitik zählen, bedarf die Berücksichtigung
der Nettoauslandsposition in der Reaktionsfunktion einer Erklärung.208 Eine Kom-
ponente der Nettoauslandsposition sind neben den Goldreserven und den Sonder-
ziehungsrechten auch die Devisenreserven der Bundesbank, so daß eine Devisen-
marktintervention potentiell zu einer Veränderung dieser Bilanzposition Δ NFAt = 0
führte. Devisenmarktinterventionen hatten dabei zwar keinen unmittelbaren Einfluß
auf die Inlandskreditvergabe DCt, sie erhöhten jedoch tendenziell die im Umlauf be-
findliche Zentralbankgeldmenge und damit die Geldbasis. Eine Sterilisation dieses

Geldmengeneffektes konnte jedoch über eine entsprechende Anpassung des heimi-
schen Kreditangebots im Rahmen der geldpolitischen Steuerung der Zentralbank
durchgeführt werden. Geht man nun, wie u.a. auch Obstfeld (1983) davon aus, daß
eine Veränderung der Nettoauslandsposition nur durch Devisenmarktinterventionen
zustande kommen konnte, dann kann in Gleichung (5.70) der Sterilisationsgrad der

207 Die Mindestreserveerfüllungsvorschrift orientierte sich in Deutschland bis 1999 an der Kre-
ditschöpfung der Geschäftsbanken, so daß eine Anpassung der Reservequote MRt − MRt− 1 = 0
zu einer Veränderung der Reservehaltung führt. Der Gesamteffekt einer derartigen Anpassung auf

ΔDCt entspricht dabei der Differenz aus neuer und alter Reservequote multipliziert mit dem ausstehenden Gesamtkreditvolumen in der BRD, das durch das Geldmengenaggregat M3 approximiert
werden kann.

208 In Bezug auf die Bundesbank, die bekanntlich keinen offiziellen Auftrag zur konjunkturpo-
litischen Unterstützung besaß, erscheint die Berücksichtigung der Outputlücke jedoch durchaus
fragwürdig zu sein.

266

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Interventionsmaßnahmen der Bundesbank über die Schätzung des Parameters β 1 be-
stimmt werden. Ein Wert von β 1 = − 1 entspricht dabei einer vollständigen Sterilisa-
tion der Interventionen der Bundesbank im betrachteten Zeitraum, da der komplette

Geldmengeneffekt der damit verbundenen Veränderung der Nettoauslandsposition
durch eine entgegengesetzte und volumenmäßig entsprechende, heimische Kredit-
angebotsanpassung innerhalb der jeweiligen Periode t neutralisiert würde. Die Er-
gebnisse weisen für die Bundesbank auf eine vollständige Sterilisation hin, da von

Obstfeld (1983) die Hypothese β 1 = − 1 sowohl für den Gesamtzeitraum von 1975
bis 1981 als auch für verschiedene Teilperioden nicht abgelehnt werden kann.209

Aufbauend auf diesen Überlegungen sind in den 80er Jahren weitere Studien zur

Sterilisationspolitik in Deutschland wie z.B. von Gaiotti und Micossi (1989) zu dem

Ergebnis gekommen, daß Devisenmarktinterventionen auch im Zeitraum bis 1987
vollständig sterilisiert wurden. Obwohl diese Ergebnisse auf den ersten Blick die in
der Literatur postulierte These der vollständigen Sterilisation von Devisenmarktin-
terventionen empirisch zu bestätigen scheinen, lassen die Studien in Wirklichkeit
nur einen sehr bedingten Rückschluß auf die allgemeine Tendenz zur Sterilisation
zu, weil:

1. in der Hauptsache Studien zur Sterilisationsneigung der Bundesbank und eini-
ge wenige Studien zur Sterilisationsneigung der japanischen Zentralbank (BoJ)

existieren,

2. keine vergleichbaren Studien für die USA durchgeführt worden sind,

3. nahezu alle empirischen Studien nicht über das Jahr 1988 hinausgehen und

4. nicht die tatsächliche Interventionshöhe, sondern die Veränderung der Nettoaus-
landsposition in der Reaktionsfunktion berücksichtigt wird.

Während die Punkte (1-3) die Gültigkeit der Sterilisationsprämisse eindeutig in Fra-
ge stellen, zeigt der letzte Punkt eine augenscheinliche konzeptionelle Schwäche
aller empirischer Studien in Bezug auf die Sterilisation von Devisenmarktinterven-
tionen auf, die nicht auf tatsächliche Interventionsdaten zurückgreifen konnten.210

Die Approximation des Interventionsvolumens über die Veränderung der Nettoaus-
landsposition stellt zwar im Hinblick auf die Verfügbarkeit sowie die Beschaffenheit
des Datenmaterials eine elegante Lösung für das Datenproblem dar.211 Andererseits
ist es äußerst fraglich, in welchem Umfang die Veränderung der Nettoauslandspo-
sition selbst in einer Periode signifikanter Interventionstätigkeit am Devisenmarkt
mit dem (Netto-)Interventionsvolumen gleichgesetzt werden kann. Da in der Net-
toauslandsposition neben den – durch eine Intervention tatsächlich beeinflußten –

209 Ebenso wurden die Parameter β 2 und β 3 statistisch signifikant positiv bzw. negativ geschätzt und entsprechen damit den theoretischen Erwartungen.

210 Die Veröffentlichung der tatsächlichen Interventionsdaten erfolgte für die wichtigsten Länder
sukzessive erst seit Mitte der 1990er Jahre, so daß frühere empirische Studien Daten bezüglich der

Interventionstätigkeit von Zentralbanken nur auf Basis von Proxyvariablen auswerten konnten.

211 Ein nicht zu unterschätzender Vorteil der Verwendung von ΔNFAt als Proxy für die Interventionstätigkeit besteht darin, daß Δ NFAt im Gegensatz zu den tatsächlichen Interventionsdaten eine stetige Zeitreihe generiert, die nur zum Interventionszeitpunkt von Null abweichen und daher in
einer Regressionsschätzung üblicherweise nur als Dummyvariable modelliert werden können.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

267

Devisenreserven z.B. auch die Goldreserven enthalten sind, kann Δ NFAt potentiell
durch Effekte beeinflußt werden, die in keiner Weise ursächlich auf die Devisen-
marktinterventionstätigkeit zurückzuführen sind. Selbst wenn anstelle der Nettoaus-
landsposition in Gleichung (5.70) lediglich auf die Veränderung der Devisenreser-
ven Δ DRt abgestellt wird, kann der grundlegenden Problematik nicht entscheidend
entgegengetreten werden.212

Dies wurde etwa von Neely (2000a) empirisch belegt, der den Korrelationskoef-
fizient zwischen Δ DRt und dem tatsächlichen Interventionsvolumen für die Bundes-
bank, die Fed, und die SNB ermittelt hat. Die Betrachtung erfolgt dabei separat für
alle drei Notenbanken, so daß der Analysezeitraum von Land zu Land differiert. Für
die Bundesbank wird die Entwicklung der Devisenreserven und der tatsächlichen

Interventionsvolumina im DM/US-Dollar Markt aggregiert auf Monatsebene in ein-
em Zeitraum von Januar 1976 bis Dezember 1996 betrachtet, während der Zeitraum
für die Fed April 1973 bis Dezember 1998 umfasst und für die SNB Januar 1985
bis Dezember 1996.213 Unabhängig von den unterschiedlichen Zeiträumen wird in
den Datenreihen für alle drei Notenbanken jeweils die Zeit der größten Interventi-
onstätigkeit in den betreffenden Währungssegmenten abgedeckt.214

Die Ermittlung der Korrelation zwischen den beiden Zeitreihen für die jewei-
ligen Notenbanken erfolgt mit Hilfe einer rollierenden Regression über ein Zeit-
fenster von vier Jahren, wobei sowohl potentielle saisonale Effekte als auch Be-
wertungsanpassungen in Bezug auf die Entwicklung der Währungsreserven über
entsprechende Alternativszenarien zusätzlich berücksichtigt werden. Entgegen der
allgemeinen Erwartung erweisen sich dabei die geschätzten Korrelationsbeziehun-
gen für alle drei Notenbanken im Mittel als verhältnismäßig niedrig. So wird für
die Fed ein mittlerer Korrelationskoeffizient von 0,423 festgestellt, während die-
se für die Bundesbank mit 0,273 und für die SNB mit 0,218 sogar noch deutlich
darunter liegen.215 Das Ergebnis dieser Studie für die Bundesbank vergegenwärtigt
eindrucksvoll die in Punkt vier aufgeworfene Problematik bei der Interpretation em-
pirischer Studien auf Basis von Proxyvariablen im Allgemeinen und der Interpre-
tation der Ergebnisse der Obstfeld-Studie im Hinblick auf die Sterilisationsneigung
von Devisenmarktinterventionen der Bundesbank im Besonderen. Obwohl auch die

Studie von Neely (2000a) offenbart, daß die Korrelation zumindest im von Obst-

212 Eine Veränderung sowohl der Devisenreserven als auch der Nettoauslandsposition wird z.B.

durch den Zufluß von Zinserträgen auf in ausländischer Währung fakturierten Aktiva begründet.

Diese Veränderung kann somit nicht einer Devisenmarktintervention zugeordnet werden.

213 Da die Interventionsdaten auf Tagesebene, die Devisenreserven jedoch nur auf Monatsebene
als Datenreihe zur Verfügung stehen, erfolgt ebenfalls eine Aggregation der Interventionsdaten auf

Monatsebene für die Interventionen der Fed und der SNB.

214 Die Interventionsdaten für die SNB enthalten die Interventionen im CHF/DM und CHF/US-

Dollar Segment, während die Daten für Fed alle Währungspaare umfaßt, in denen die Fed im
betreffenden Zeitraum interveniert hat.

215 Alle drei Korrelationskoeffizienten beziehen sich auf den Durchschnitt der Schätzung aus den
rollierenden Fenstern über die gesamte jeweils betrachtete Zeitperiode. Von den insgesamt jeweils
sechs verschiedenen Varianten der Korrelationsschätzung, die z.B. saisonale Effekte oder potenti-
ell verzerrende Ereignisse wie Neubewertungen im EWS-System unterschiedlich berücksichtigen,
stellen die angegebenen Koeffizienten den höchsten beobachteten Wert dar.

268

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
feld (1983) betrachteten Zeitraum (zwischen 1980 und 1981, die Vorperioden blei-
ben aufgrund des Vierjahreszeitraums des Datenfensters der rollierenden Regressi-
on unberücksichtigt) deutlich stärker war – sie schwankte in diesem Zeitraum zwi-
schen 0,5 und 0,6 und lag zwischen Dezember 1981 und Anfang 1993 meistens
noch leicht darüber – ändert dies nichts an der rein qualitativen Aussagefähigkeit
der Beobachtung von β 1 = − 1 in Bezug auf den Sterilisationsgrad. Dies gilt nicht
zuletzt auch deswegen, weil in Gleichung (5.70) die Veränderung der Nettoaus-
landsposition berücksichtigt wird, die – aus oben beschriebenen Gründen – eine
noch schlechtere Approximation an die tatsächliche Interventionstätigkeit darstellt
als die Veränderung der Devisenreserven.

Ein weiterer kritischer Aspekt von Studien nach dem Vorbild von Obstfeld (1983)

betrifft die konzeptionelle Struktur der Schätzung hinsichtlich des Zeithorizonts
einer möglichen Sterilisation. Regressionsgleichung (5.70) im Zusammenhang mit

Gleichung (5.69) impliziert dabei lediglich, daß die Geldmengenwirkung der In-
tervention innerhalb einer Periode durch Geldmarktoperationen zwischen der Zen-
tralbank und den Geschäftsbanken neutralisiert wird und sich somit der Bestand an
inländischen Aktiva in der Zentralbankbilanz Dt anpaßt. In dieser Gleichung wird
jedoch nichts über die Laufzeit bzw. Art der gehandelten Aktiva ausgesagt. D.h.,
aus der Veränderung des Bestands an inländischen Aktiva in der Zentralbankbi-
lanz infolge einer Devisenmarktoperation kann nicht geschlossen werden, ob eine

Sterilisationsmaßnahme über einen eher kurzfristig orientierten An- oder Verkauf
von inländischen Wertpapieren (mit einer Laufzeit von wenigen Tagen) oder über
ein längerfristiges Wertpapiergeschäft (mit einer Laufzeit von mehreren Monaten)

durchgeführt wurde. Auf die Bedeutung der Fristigkeit der Geldmarktoperationen
für die Überprüfung des Sterilisationsgrades in Bezug auf die Bundesbank weist
dabei von Hagen (1989) hin. Grundsätzlich konnte von Hagen (1989) zufolge zwi-
schen Maßnahmen mit dem Ziel der kurzfristigen Liquiditätssteuerung – z.B. über
sog. Wertpapierpensionsgeschäfte – und den hauptsächlich über die Vergabe von

Diskontkrediten – deren Laufzeit auf drei Monate beschränkt war – gesteuerten,
langfristig orientierten geldpolitischen Operationen zur Erreichung der geldpoliti-
schen Hauptziele im Rahmen der sog. Geldmengensteuerungspolitik der Bundes-
bank unterschieden werden. Entscheidend war in diesem Zusammenhang, daß die
erstgenannten Maßnahmen im Gegensatz zu den Diskontgeschäften üblicherweise
nicht revolviert, sondern nach Ablauf der Fristigkeit (von max. 30 Tagen) ausgelau-
fen sind. Im Zusammenhang mit der Sterilisation von Devisenmarktinterventionen
stellte sich somit die Frage, ob für die Neutralisierung des geldpolitischen Effek-
tes von Seiten der Bundesbank auf kurzfristige oder auf längerfristige Geldmarkt-
operationen zurückgegriffen wurde.

So argumentiert von Hagen (1989), daß die Bundesbank grundsätzlich das Ziel
verfolgte, die geldpolitische Wirkung ihrer Devisenmarktinterventionen zu sterili-
sieren, hierzu aber eine zweistufige Strategie anwandte. Werden demnach im Rah-
men einer Devisenmarktintervention z.B. ausländische Aktiva erworben ( Δ DRt >

0), so könnte die zur Finanzierung des Devisenankaufs in Umlauf gebrachte Zentral-
bankgeldmenge unmittelbar danach über eine entgegengesetzte Geldmarktoperation
vollständig sterilisiert werden – was der ersten Stufe des Sterilisationsprozesses ent-

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

269
spräche. Diese einmalige Reduktion der kurzfristigen Liquidität für die Geschäfts-
banken führt zu einer Senkung des Bestands an inländischen Aktiva Δ Dt < 0 und
wird somit in der Regressionsgleichung (5.70) entsprechend erfaßt. Das Problem ist
aber, daß nach Ablauf der Fristigkeit des betreffenden Wertpapierpensionsgeschäfts

– also spätestens 30 Tage nach der Sterilisation – die Wertpapiere an die Zentral-
bank zurückgegeben werden. Dadurch steigt der Bestand an inländischen Assets in
der Zentralbankbilanz auf den ursprünglichen Wert vor der Intervention, der Be-
stand an Devisenreserven bleibt jedoch c.p. unverändert. Im Endergebnis wird so-
mit zwar eine (sehr kurzfristige) Sterilisation der Devisenmarktintervention erreicht,
spätestens einen Monat nach der sterilisierenden Offenmarktoperation schlägt je-
doch – wenn keine neuerliche Sterilisationsmaßnahme ergriffen wird – der geld-
mengenwirksame Effekt wieder durch. Diese Entwicklung kann aber über die Re-
gressionsgleichung (5.70) nicht erfasst werden, so daß sich die bei Obstfeld (1983)

abgeleitete Prämisse der vollständigen Sterilisation als Trugschluß erweisen würde.

Wenn die Bundesbank die geldmengenverändernde Wirkung ihrer Intervention dau-
erhaft beseitigen möchte, stehen ihr dazu nur eine erneute Offenmarktoperation am

Geldmarkt, eine längerfristige (und evtl. revolvierend geplante) Operation z.B. über
ein Diskontgeschäft, eine entgegengesetzte Devisenmarktintervention oder auch
eine Kombination aus den zuvor genannten Varianten zur Verfügung.

Gemäß von Hagen (1989) bediente sich die Bundesbank in den 1980er Jah-
ren einer Kombination der verschiedenen Sterilisationsinstrumente zur dauerhaften

Sterilisation des Geldmengeneffektes ihrer Devisenmarktinterventionen. Im Rah-
men dieser zweiten Stufe der Sterilisationsstrategie der Bundesbank wurde demnach
eine graduelle Anpassung der Zusammensetzung der Geldbasis dahingehend ange-
strebt, daß langfristig entweder der Bestand an Devisenreserven auf das Ursprungs-
niveau zurückgeführt wurde, oder aber die erhöhte Reservehaltung über eine volu-
menmäßig entsprechende Senkung des Bestands an langfristigen oder revolvierend
ausgegebenen inländischen Wertpapieren kompensiert wurde. In der Zeit zwischen
der Interventionsmaßnahme und der Realisation des angestrebten Endzustands wur-
de die Sterilisation über diskretionäre, kurzfristige geldpolitische Maßnahmen er-
reicht. Dieses Vorgehen erlaubte es der Bundesbank somit, sowohl eine kurz-, als
auch eine langfristige Sterilisation ihrer Devisenmarktinterventionen zu realisieren,
ohne unmittelbar hierzu auf die – für die langfristige Steuerung der Geldmenge be-
deutsameren – Diskontkredite an die Geschäftsbanken zurückzugreifen.216

Unter Berücksichtigung dieser zweistufigen Sterilisationsstrategie der Bundes-
bank erscheint eine Regressionsanalyse gemäß Gleichung (5.70) zur Überprüfung
des Sterilisationsgrades von Devisenmarktinterventionen unzureichend zu sein, weil
hierdurch lediglich die erste Stufe des Sterilisationsprozesses erfaßt wird. Aussagen
über den Erfolg der Sterilisationsmaßnahmen über den jeweils betrachteten Monat
t hinaus lassen sich dagegen im Rahmen des ökonometrischen Modells von Obst-
feld (1983) nicht ableiten. Dieser Problematik begegnet von Hagen (1989), indem
er die beiden Stufen der Sterilisationsstrategie separat empirisch untersucht. Hier-
zu stellt er zunächst auf den kurzfristig orientierten Sterilisationseffekt in der er-

216 Genauer gesagt steuerte die Bundesbank die Geldmenge über die Zinspolitik im Rahmen ihrer

Diskontgeschäfte, also dem Diskontsatz.

270

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
sten Stufe ab, den er als Transitorischen Sterilisationseffekt“ bezeichnet und über

”

die Veränderung der kurzfristigen Geldmarktoperationen der Zentralbank Δ T defi-
niert.217 Das entsprechende Regressionsmodell zur Ableitung der Reaktionsfunkti-
on für die transitorische Sterilisationspolitik ergibt sich dabei durch:

3

ΔTt = α 0 + ∑ α 1 ,iΔTt−i + α 1 , 12 ·ΔTt− 12 + β 1 ·ΔIRDt + γ 1 ·ΔIREt + εt (5.71) i=1

Die Gleichung (5.71) beschreibt demnach ein autoregressives Modell der kurz-
fristigen Geldmarktsteuerung.218 Zur Erfassung der Interventionstätigkeit wird im

Gegensatz zu Obstfeld (1983) nicht auf die Veränderung der Nettoauslandsposi-
tion, sondern auf die Veränderung der Währungsreserven abgestellt. Zusätzlich
differenziert von Hagen (1989) in diesem Zusammenhang zwischen der Reser-
veveränderung durch Operationen im US-Dollar Markt ( Δ IRDt) und denjenigen,
die im EWS durchgeführt worden sind, Δ IREt.219 Eine Überprüfung der Tran-

”

sitorischen Sterilisationspolitik“ erfolgt somit in diesem Regressionsmodell über
das Testen der Nullhypothese HT :

β

0

1 = − 1 ∧ γ 1 = − 1. In diesem Fall w ürden

Interventionsmaßnahmen (bzw. die als Proxy verwandten Veränderungsraten der

Währungsreserven im jeweiligen Währungssegment) eine sofortige und volumen-
mäßig entsprechende Anpassung der kurzfristigen Geldmarktoperationen der Zen-
tralbank nach sich ziehen.

Die empirische Überprüfung der zweiten Stufe der Sterilisationspolitik, der sog.

Permanenten Sterilisationskomponente“ der Bundesbank, muß dagegen, den Vor-

”überlegungen folgend, an der gesamten Geldbasis B orientiert sein. In Anlehnung
an das Regressionsmodell zur Prüfung der transitorischen Komponente geht von

Hagen (1989) dabei ebenfalls von einer potentiell autoregressiven Beziehung in

Bezug auf die abhängige Variable aber auch in Bezug auf die Veränderung der

Währungsreserven für den Dollar- und den EWS-Währungsraum aus.220 Das all-
gemeine Modell für die permanente Sterilisationskomponente entspricht daher:

217 Zur Berechnung von Tt verwendet von Hagen (1989) die im Monatsbericht der Bundesbank
ausgewiesene Bilanz der kurzfristigen Unterstützungsmaßnahmen im Geldmarkt“ und addiert de-

”

ren Volumen mit den ausstehenden Lombard-Krediten in der entsprechenden Periode.

218 Die Laglänge von drei Perioden sowie die Berücksichtigung der Veränderung der kurzfristi-
gen Geldmarktaktive der Zentralbank im Vorjahr über α 1 , 12 · Δ Tt− 12 wurde dabei empirisch ermittelt und stellt keine theoretisch abgeleitete oder willkürlich gewählte Modellspezifikation dar.

Grundsätzlich wurden im Rahmen des Modells auch Verzögerungen der anderen unabhängigen

Variablen betrachtet, von denen aber kein signifikanter Einfluß ausging.

219 Diese Aufteilung ist nicht ganz unproblematisch und geht auch nicht direkt aus den Mo-
natsberichten der Bundesbank hervor. Ausgewiesen wurden in diesem Zusammenhang lediglich
die Veränderung der Nettoforderungen an das EWS-System, was bei von Hagen (1989) mit

ΔIREt gleichgesetzt wurde und die Gesamtveränderung der Währungsreserven ( ΔIRt), so daß ΔIRDt ≡ ΔIR − ΔIREt.

220 Ebenfalls wird hier wie in der Schätzung der transitorischen Komponente eine Bereinigung
eines saisonalen Effektes über δ 1 , 12 · Δ Bt− 12 vorgenommen.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

271

J

ΔBt = δ 0 + ∑ δ 1 ,jΔBt−j +
j=1

K

M
δ 1 , 12 · ΔBt− 12 + ∑ φ 1 ,kΔIRDt−k + ∑ η 1 ,mΔIREt−m + ωt (5.72)

k=1
m=1

Im Unterschied zum transitorischen Sterilisationsmodell erwartet man bei der

Schätzung von Gleichung (5.72), daß zumindest einige Verzögerungen von Δ IRDt
und Δ IREt signifikant verschieden von Null sein werden, wenn die Bundesbank –
wie von von Hagen (1989) angenommen – eine graduelle Anpassung bei der Neu-
tralisierung des interventionsbedingten Geldmengeneffektes anstrebt. Die genaue

Spezifikation des Modells bezüglich der einzelnen Lag-Längen erfolgt dabei wie
auch schon bei der Spezifikation von Gleichung (5.72) empirisch über die Prüfung
des jeweiligen Erklärungsgehaltes. Hierbei zeigt sich, daß – wie auch schon bei
der Schätzung der transitorischen Komponente – neben dem zwölften Lag auch
die ersten drei Verzögerungen der Geldbasis als autoregressive Terme einen Er-
klärungsgehalt besitzen. Bezüglich der Verzögerungen von Δ IRDt und Δ IREt er-
weist sich gemäß von Hagen (1989) die Spezifikation mit K = 6 und M = 4 als
optimale Wahl. Ausgehend von dem so spezifizierten Regressionsmodell impliziert
eine vollständige langfristige Sterilisation, daß über die Veränderungen der beiden

Devisenreservenkomponenten keine Wirkung auf die Geldbasis ausgehen sollte,
was über die Nullhypothese HP :

φ
η

0

∑6 k=1 1 ,k = ∑4 m=1 1 ,m = 0 ausgedrückt und ge-
testet werden kann.

Zur Schätzung der beiden Regressionsgleichungen (5.71) und (5.72) betrachtet
von Hagen (1989) den Zeitraum von Januar 1979 bis Dezember 1989. Damit ist
sein Datensample nicht nur deutlich länger, als in der Studie von Obstfeld (1983),
sondern aufgrund der Berücksichtigung der Währungsreserven als Proxy für die

Devisenmarktinterventionen anstelle der Nettoauslandsposition im Hinblick auf die

Überprüfung des Sterilisationsgrades von Devisenmarktinterventionen auch poten-
tiell besser geeignet. Hinzu kommt, daß im angegebenen Zeitraum auch (ex post be-
trachtet) die Korrelation zwischen dem Interventionsvolumen und der Veränderung
der Devisenreserven mit durchschnittlich etwa 0,7 gemäß Neely (2000a) verhältnis-
mäßig hoch ist, was die Nutzung dieses Proxys zumindest in dieser Studie durchaus
legitimiert.221 Aufgrund der zumindest in Regressionsgleichung (5.72) evidenten
potentiellen Verletzung der Annahmen des klassischen linearen Regressionsmodells
werden bei von Hagen (1989) beide Regressionen mit Hilfe einer Instrumentenva-
riablenschätzung durchgeführt.222

221 Durch die Differenzierung zwischen EWS und Dollar-Interventionen dürfte die tatsächliche

Korrelation wahrscheinlich noch höher liegen, denn bei Neely (2000a) werden die Effekte der

EWS-Interventionen nur indirekt berücksichtigt (und haben dennoch zu einer deutlichen Verbes-
serung des Korrelationskoeffizienten geführt).

222 Die Verzerrung ergibt sich über die direkte Abhängigkeit zwischen ΔBt− 1 und ΔIRDt− 1 sowie Δ IREt− 1, da die letzten beiden Bestandteil der ersten Variable sind. Insofern kann hier ωt nicht als unabhängig von den Regressoren angesehen werden, so daß eine OLS-Schätzung weder
effiziente noch konsistente Schätzer hervorbringt. Als Instrumente im Rahmen der zur Korrek-

272

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Bei der Schätzung der Regressionsgleichung (5.71) findet von Hagen (1989)

sowohl zwischen der Veränderung der US-Dollarreserven, als auch der EWS-

Reserven und der Veränderung des kurzfristigen Nettokreditangebots einen signi-
fikant negativen Zusammenhang. Über den gesamten Zeitraum von 1979 bis 1988
weist die Parameterschätzung von β 1 und γ 1 darüber hinaus darauf hin, daß kurzfri-
stig eine vollständige Sterilisation beider Interventionsarten erfolgt ist. So kann die

Nullhypothese, daß beide Sterilisationsparameter gleich − 1 sind mit einer maxima-
len Irrtumswahrscheinlichkeit von 10 Prozent nicht abgelehnt werden. Dies gilt auch
für eine Überprüfung der einzelnen Sterilisationsparameter β 1 = − 1 und γ 1 = − 1
als Einzelhypothesen.223 Daher bestätigt die Studie von von Hagen (1989), daß die

Bundesbank eine transitorische Sterilisationspolitik in den 1980er Jahren erfolg-
reich durchgeführt hat, also kurzfristig die Geldmengeneffekte ihrer Devisenmarkt-
operationen vollständig neutralisieren konnte. Dieses Ergebnis deckt sich somit
dahingehend mit den an Obstfeld (1983) angelehnten Studien zur Sterilisations-
politik der Bundesbank, daß eine unmittelbare Reaktion der Geldpolitik auf die

Veränderung von Devisenreserven und damit eine vollständige geldpolitische Steri-
lisation zu beobachten war. Durch die Fokussierung der Analyse auf die kurzfristi-
gen Geldmarktoperationen der Bundesbank als abhängiger Variablen bei von Hagen

(1989) wird aber zusätzlich auch die Art der geldpolitischen Sterilisation spezifi-
ziert. D.h., die bei Obstfeld (1983) und anderen vergleichbaren Studien gefundene

Tendenz zur vollständigen Sterilisation kann im Wesentlichen auf die transitorische

Sterilisationskomponente der Bundesbank zurückgeführt werden, die ebenfalls über
die dort betrachtete abhängige Variable DC erfasst wurde.

Im Hinblick auf die ökonomisch relevantere Frage nach dem langfristigen Steri-
lisationsgrad bieten diese Studien jedoch keine Antwort. Denn durch die oben be-
schriebene automatische Rückführung der im Zusammenhang mit den kurzfristigen

Geldmarktoperationen durchgeführten Wertpapiertransaktionen (spätestens) inner-
halb der nächsten Periode t + 1 wird der Effekt auf die Geldmenge durch die tran-
sitorische Sterilisation lediglich in die (nahe) Zukunft verschoben. Diese Wirkung
wird jedoch im Rahmen der Regressionsgleichung (5.70) nicht berücksichtigt. Mit
anderen Worten stellt die überwiegende Anzahl der empirischen Studien bezüglich
des Sterilisationsgrades der Bundesbankinterventionen von 1976 bis Ende 1988
zwar einheitlich fest, daß die Bundesbank ihre Interventionsmaßnahmen am De-
visenmarkt unmittelbar durch Geldmarktoperationen sterilisiert hat. Es kann aber
keine Aussage darüber getroffen werden, ob infolge der Interventionsmaßnahme
auch ein permanenter oder zumindest zeitweiliger Effekt (über den Monat der

Interventions- und Sterilisationsmaßnahme hinaus) auf die Geldmenge eingetreten
ist.

Die Ergebnisse der Schätzung der zur Beantwortung dieser Fragestellung kon-
zipierten Regressionsgleichung (5.72) von von Hagen (1989) lassen die Hypothe-
se der längerfristigen vollständigen Sterilisation von Devisenmarktinterventionen
der Bundesbank fraglich erscheinen. So kann für den gesamten Zeitraum von
tur dieses Effektes verwendeten IV-Schätzung verwendet er die verzögerten Veränderungen der

Währungsreserven.

223 Die Schätzung ergibt dabei einen Wert von β 1 = − 0 , 74 und γ 1 = − 0 , 82.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

273

Januar 1979 bis Dezember 1988 die Nullhypothese HP mit einer Irrtumswahr-

0
scheinlichkeit von höchstens 5 Prozent abgelehnt werden. Die Summe der Para-
meter der verzögerten US-Dollar bzw. EWS-Interventionen (genauer gesagt ih-
rer jeweiligen Proxyvariablen) ist dabei jeweils positiv mit ∑6 φ
k=1 1 ,k = 0 , 22 bzw.

∑4 η
m=1 1 ,m = 0 , 24.224 D.h., im Gegensatz zur transitorischen Sterilisation scheint die Bundesbank weniger erfolgreich gewesen zu sein, die permanente Sterilisation
umzusetzen. Demnach hatte zumindest teilweise eine Intervention zugunsten der
ausländischen Währung (zugunsten der DM) auch innerhalb der nächsten Monate
infolge dieser Maßnahme einen Anstieg (eine Senkung) der Geldbasis zur Folge.

Um die Robustheit dieses Resultats zu überprüfen, untersucht von Hagen (1989)

zusätzlich drei separate Teilperioden innerhalb des Gesamtzeitraums. Während das

Ergebnis des Gesamtzeitraums jeweils in den Teilperioden von Januar 1980 bis De-
zember 1981 und Januar 1985 bis Dezember 1987 bestätigt wird, kann die Hypo-
these, daß die permanente Sterilisation erfolgreich durchgeführt wurde ( HP) für den

0

Zeitraum von Januar 1982 bis Dezember 1984 (auf dem 10-Prozentniveau) nicht
abgelehnt werden.225 Eine Erklärung für den relativen Erfolg bei der dauerhaften

Sterilisation der Devisenmarktinterventionen der Bundesbank in diesem Zeitraum
sieht von Hagen (1989) in der Tatsache, daß zwischen Januar 1982 und Dezember

1984 die DM gegenüber den EWS-Währungen real überbewertet, gegenüber dem

US-Dollar aber zunehmend unterbewertet war. In dieser Situation ließen sich dem-
nach (obligatorische) Interventionen zugunsten der EWS-Währungen über entge-
gengesetzte Interventionsmaßnahmen im US-Dollar-Währungssegment mittel- bis
langfristig leicht sterilisieren, ohne auf geldpolitische Instrumente zurückgreifen zu
müssen. Die Sterilisation konnte daher über die Veränderung der Zusammensetzung
der Währungsreserven in der Zentralbankbilanz erreicht werden, indem US-Dollar-

Reserven durch EWS-Währungen substituiert wurden.226 Im Gegensatz dazu ge-
staltete sich in Zeiten einer gleichgerichteten Bewertung der DM gegenüber den

EWS-Währungen und dem US-Dollar die langfristige Sterilisation der Interventi-
onsmaßnahmen am Devisenmarkt ungleich schwieriger, so daß Devisenmarktinter-
ventionen hier signifikante Geldmengeneffekte mit sich brachten.

Die Quintessenz der Untersuchung von von Hagen (1989) besteht folglich dar-
in, daß die in der Literatur unterstellte Prämisse der vollständigen Sterilisation von

Devisenmarktinterventionen zumindest für die Bundesbank in den 1980er Jahren
empirisch allenfalls im Hinblick auf die kurzfristige Sterilisation durch Geldmarkt-
operationen belegt werden kann. Als einzige konzeptionell geeignete Studie zur

Überprüfung des ökonomisch relevanteren langfristigen Sterilisationsgrades, weist
sie allerdings auf eine (zumindest geringfügige) Geldmengenwirkung als Folge der

Interventionstätigkeit der Bundesbank in diesem Zeitraum hin. Dies ist insofern
überraschend, als die der empirischen Studie zugrunde liegende Sterilisationsstrate-
gie der Bundesbank impliziert, daß eine vollständige Sterilisation der Interventions-

224 Dabei kann die Signifikanz des ersten Terms mit 90 prozentiger Wahrscheinlichkeit und die des
zweiten Terms sogar mit 95 prozentiger Wahrscheinlichkeit nicht abgelehnt werden.

225 Dieselben Teilperioden wurden auch zur Überprüfung der Hypothese HT herangezogen. Hier

0
ergab sich jedoch keine erkennbare Abweichung von den Ergebnissen für das Gesamtsample.

226 Diese besondere Form der Sterilisation wurde bereits in Kapitel Zwei thematisiert.

274

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
maßnahmen eigentlich immer angestrebt wurde. Daher zeigen die Ergebnisse nicht
zuletzt auch, daß eine Sterilisation von Devisenmarktinterventionen in der opera-
tiven Umsetzung weitaus komplizierter ist, als dies in theoretischen Überlegungen
gemeinhin angenommen wird, selbst wenn diese von der Notenbank intendiert wird.

Vor diesem Hintergrund erscheint die – durch die Annahme implizierte – Fokussie-
rung auf sterilisierte Devisenmarktinterventionen in den Mikrostrukturmodellen zur

Analyse der Effektivität von Interventionsmaßnahmen durchaus problematisch.

Neben der Studie von von Hagen (1989) wurden allerdings keine vergleichbaren

Untersuchungen, die auf den permanenten Sterilisationseffekt von Devisenmarkt-
interventionen im Allgemeinen und bei der Bundesbank im Speziellen abstellen,
durchgeführt. Zu den aktuellen Untersuchungen dieser Problematik zählen u.a. die

Arbeiten von Fatum und Hutchison (2005) und Watanabe und Yabu (2013), die sich
alle mit der Sterilisation der japanischen Interventionen im Yen/US-Dollar-Markt
von 2001 bis 2004 auseinandersetzen. Ein direkter Vergleich dieser Studien mit de-
nen für die Bundesbank wird jedoch durch die großen institutionellen Unterschiede
in Bezug auf die Durchführung von Devisenmarktinterventionen zwischen Japan
und Deutschland erschwert. In Japan liegt die operative Entscheidungsbefugnis zur

Durchführung von Devisenmarktinterventionen beim MoF und nicht bei der BoJ,
die aber wiederum eigenständig für die geldpolitische Steuerung in Japan zuständig
ist. Als Konsequenz hieraus fallen demnach potentiell die Entscheidungsträger für
eine Devisenmarktintervention und die daran möglicherweise angeknüpfte Sterili-
sationsmaßnahme auseinander. Genauer gesagt hat eine vom MoF autorisierte De-
visenmarktintervention buchhalterisch betrachtet langfristig überhaupt keinen di-
rekten Einfluß auf die heimische Geldbasis, da die mit der Interventionsmaßnahme
verbundene Transaktion außerhalb der Bilanz der BoJ abgewickelt wird.

Der Grund hierfür ist, daß das MoF zur Durchführung von Interventionsmaßnah-
men auf einen speziell hierfür eingerichteten Fonds, den sog. Foreign Exchange

”

Fund Special Account“ (FEFSA) zurückgreifen kann (Fatum und Hutchison, 2005).

Im Falle einer Interventionsmaßnahme zugunsten der ausländischen Währung –
im Zeitraum von 2001 bis 2012 betraf dies ausschließlich den Ankauf von US-

Dollar – emittiert das MoF hierzu (über den Fonds) sog. Financial Bills“ (FB),

”

auf eine Laufzeit von drei Monaten beschränkte Staatsanleihen, um den Bedarf an
heimischer Währung zum Ankauf der Dollarreserven zu finanzieren (Ito, 2002).

Die Höhe der zur Verfügung stehenden Volumina zur Ausgabe von FB zur Finan-
zierung von Devisenmarktoperationen des MoF wird dabei parlamentarisch fest-
gelegt und stellt somit eine fiskalpolitische und keine geldpolitische Entscheidung
dar. Bei der Durchführung der eigentlichen Interventionsmaßnahme werden dann
die erworbenen (in US-Dollar fakturierten) Wertpapiere in das Vermögen des FEF-

SA übertragen und nicht in den Vermögensbestand der Notenbank integriert. Bei

Fälligkeit der ausstehenden FB wiederum werden entweder neue FB revolvierend
aufgelegt, wenn die ausländischen Wertpapiere dauerhaft im Bestand des FEFSA
als Reserven gehalten werden sollen, oder es erfolgt ein Verkauf der erworbenen
ausländischen Aktiva zur Bedienung der fälligen Inlandsverbindlichkeiten. Daher
wird z.B. bei Ito (2002) von einer automatischen bzw. technischen Sterilisation der
japanischen Devisenmarktinterventionen gesprochen, da der Geldmengeneffekt oh-

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

275
ne zusätzliche Maßnahmen der BoJ durch die Maßnahmen des MoF zur Finanzie-
rung und Verwaltung des FEFSA automatisch neutralisiert wird.227 Kurzfristig kann
allerdings dennoch eine unvollständige Sterilisation auftreten, wenn der Zeitpunkt
der Bondemission durch den FEFSA und der Durchführung der Devisenmarktinter-
vention zeitlich auseinanderfallen.228

Vor diesem institutionellen Hintergrund analysieren Fatum und Hutchison (2005)

sowie Watanabe und Yabu (2013) die Sterilisationstätigkeit in Japan. Aufgrund der
beschriebenen Praxis bei der Durchführung von Devisenmarktinterventionen liegt
dabei jedoch das Hauptaugenmerk nicht auf der Überprüfung der technischen Ste-
rilisation durch das MoF, sondern auf der Untersuchung des Zusammenhangs zwi-
schen Interventionstätigkeit und der geldpolitischen Reaktion der BoJ. D.h., es wird
auch hier auf den kurzfristigen Sterilisationseffekt abgestellt. Daher wird sowohl
von Fatum und Hutchison (2005), als auch von Watanabe und Yabu (2013) ein

Regressionsmodell aufgestellt, daß im Wesentlichen eine Mischung aus der von

Obstfeld (1983) verwendeten Gleichung (5.70) und der Regressionsgleichung der
transitorischen Sterilisationskomponente bei von Hagen (1989) gemäß Gleichung

(5.71) darstellt. Als abhängige Variable wird hierzu auf die Veränderung der Kon-
tokorrentguthaben ΔCABt der japanischen Geschäftsbanken bei der BoJ abgestellt.

Diese entspricht tendenziell der Variablen Δ DC bei Obstfeld (1983), da CAB durch
alle geldpolitischen Maßnahmen der BoJ beeinflußt werden kann.229 Dagegen wer-
den ähnlich wie bei von Hagen (1989) als Regressoren nicht nur die aktuellen, son-
dern auch die verzögerten Interventionen und zumindest von Watanabe und Yabu

(2013) auch ein autoregressiver Term ΔCABt− 1 berücksichtigt. Allerdings weisen
die beiden Studien zwei entscheidende Vorteile gegenüber den Regressionsmodel-
len bezüglich der Sterilisationstätigkeit der Bundesbank auf. Zum einen können an-
stelle der Proxy-Variablen die tatsächlichen Interventionsvolumina It in Japan ver-
wendet werden und zum anderen stehen nicht nur diese Daten sondern auch die

Daten zum CAB auf Tagesbasis zur Verfügung. Dies stellt im Vergleich zu den Bun-
desbankstudien einen erheblichen Fortschritt in der ökonometrischen Analyse der
kurzfristigen geldpolitischen Reaktion der Notenbank auf eine Devisenmarktinter-
vention dar. Aufbauend auf diesen Überlegungen wird das Regressionsmodell wie
folgt spezifiziert:

5

ΔCABt = μ 0 + μ 1 ΔCABt− 1 + ∑ μ 2+ iIt−i + ut

(5.73)

i=0

Dabei bezeichnet ut den Störterm der Regression. Grundsätzlich wird sowohl
von Fatum und Hutchison (2005) als auch von Watanabe und Yabu (2013) an-
genommen, daß eine vollständige Sterilisation der Interventionstätigkeit vorliegt,

227

Über den FEFSA verwaltet das MoF somit die Devisenreserven des Landes als eine Art

Vermögensverwalter. Vgl. hierzu die Ausführungen bei Fatum und Hutchison (2005).

228 Wie sowohl Fatum und Hutchison (2005) als auch Watanabe und Yabu (2013) argumentieren,
ist dies auch tatsächlich der Fall.

229 Wie Fatum und Hutchison (2005) argumentieren, stellt die betreffende Größe auch tatsächlich
den Ankerpunkt für die geldpolitische Steuerung der BoJ im betrachteten Zeitraum dar.

276

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
wenn ∑5 μ
i=0 2+ i = 0 ist, also kein Einfluß der Intervention auf die (verz ögerten)

Interventionsmaßnahmen zu beobachten war. Dieser Umstand folgt aus der Tatsa-
che, daß eine Interventionsmaßnahme zugunsten des US-Dollars – unter Berück-
sichtigung der zuvor erläuterten institutionellen Gegebenheiten in Japan – zu einer

Erhöhung der Kontokorrentguthaben der Geschäftsbanken in Japan um It führen
sollte, da hierüber die Abwicklung der Devisenmarkttransaktion erfolgt.230 Rea-
giert die BoJ nicht darauf, dann müßte sich c.p. zumindest am Tag der Intervention
eine Veränderung der Kontokorrentguthaben von ΔCABt = It einstellen und folg-
lich μ 2 = 1 sein. Wird dagegen eine vollständige kurzfristige Sterilisation vorge-
nommen, dann wird dieser Effekt durch entsprechende Maßnahmen der BoJ genau
kompensiert. Ein positiver Parameter 1 > μ 2 > 0 weist somit auf eine partielle Sterilisation hin.

Bei der Schätzung des Regressionsmodells in Gleichung (5.73) beschränken sich

Fatum und Hutchison (2005), wie oben beschrieben, auf das nicht-autoregressive

Modell, so daß sich ihre Schätzgleichung zu

5

ΔCABt = μ 0 + ∑ μ 2+ iIt−i + ut

(5.74)

i=0
vereinfacht. Die Analyse erfolgt dabei über den Zeitraum von Januar 2003 bis Ende

März 2004 als OLS-Schätzung, allerdings eingeteilt in zwei Teilperioden, von denen
sich die erste vom 01. Januar 2003 bis 31. Dezember 2003 und die zweite vom 01.

Januar 2004 bis 31. März 2004 erstreckt.231 Dabei zeigt sich, daß für beide Teilperi-
oden der vierte und fünfte Lag der Interventionsvariablen über die Parameter μ 6 und
μ 7 nicht signifikant verschieden von Null sind, so daß eine zweite Schätzung nur auf

Basis der ersten drei Lags erfolgt. Obwohl der Parameter μ 2 in beiden Teilperioden
mit 0,58 in der ersten und 0,30 in der zweiten Teilperiode positiv geschätzt wird,
erweisen sie sich als nicht statistisch signifikant auf dem 95-Prozentniveau. In der
ersten Teilperiode gilt dies auch für die verzögerten Interventionsparameter μ 3 bis
μ 5, wobei der erste und der dritte jeweils ein negatives und der zweite Parameter ein
positives Vorzeichen aufweisen. In der zweiten Teilperiode dagegen sind diese drei

Parameter mit μ 3 = − 1 , 17, μ 4 = 1 , 27 sowie μ 3 = − 0 , 53 allesamt statistisch signifikant verschieden von Null auf dem 95-Prozentniveau. Aufgrund der jeweils wech-
selnden Vorzeichen kann aber die verbundene Hypothese ∑3 μ
i=0 2+ i = 0 nicht ab-
gelehnt werden. Daraus folgern Fatum und Hutchison (2005), daß tatsächlich eine
vollständige kurzfristige Sterilisation der Interventionsmaßnahmen im betreffenden

Zeitraum vorgelegen hat.

Zu einem entgegengesetzten Ergebnis kommen dagegen Watanabe und Yabu

(2013) in ihrer Analyse des kurzfristigen Sterilisationsgrades der japanischen In-
terventionstätigkeit. Ein wesentlicher Unterschied in dieser Studie im Vergleich zu

Fatum und Hutchison (2005) besteht jedoch – neben der bereits angesprochenen

230 Dies gilt jedoch nur, wenn die vom FEFSA im Auftrag des MoF angekauften ausländischen

Aktiva komplett von japanischen Geschäftsbanken bereitgestellt werden. In diesem Fall werden
die Zahlungen des FEFSA in Yen an die Geschäftsbanken über die CAB abgerechnet.

231 Eine Betrachtung der Gesamtperiode erfolgt allerdings nicht.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

277

Berücksichtigung einer autoregressiven Beziehung der abhängigen Variable – dar-
in, daß sie It und It− 1 nicht in ihrer Schätzung berücksichtigen. Dieses auf den er-
sten Blick überraschende Vorgehen begründen sie damit, daß die transfertechnische

Abwicklung einer Devisenmarktintervention, also der Zahlungseingang auf dem

Kontokorrentkonto der Geschäftsbanken bei der BoJ von Seiten des FEFSA bzw.

des MoF erst zwei Handelstage nach der eigentlichen Intervention erfolgt. Daher
können die ersten beiden Interventionsvariablen in Gleichung (5.73) nicht kausal der

Intervention, bzw. der kurzfristigen Sterilisation dieses Effektes zugeordnet werden.

Daher vereinfacht sich die Regressionsgleichung bei Watanabe und Yabu (2013) zu:

5

ΔCABt = μ 0 + μ 1 ΔCABt− 1 + ∑ μ 2+ iIt−i + ut

(5.75)

i=2

Abgesehen von der veränderten konzeptionellen Struktur der Regressionsglei-
chung betrachten Watanabe und Yabu (2013) auch einen deutlich längeren Zeit-
raum als Fatum und Hutchison (2005), nämlich den vom 01. Januar 1992 bis zum

03. September 2006. Auch sie nehmen allerdings eine Einteilung in zwei Teilpe-
rioden vor, die über den Stichtag 18. Dezember 2001 erfolgt.232 D.h., die zweite

Teilperiode umfaßt nicht nur den gesamten bei Fatum und Hutchison (2005) be-
trachteten Zeitraum, sondern auch zusätzlich die Interventionstätigkeit zwischen

Mitte Dezember 2001 und dem 01. Januar 2003. Die OLS-Schätzung von Glei-
chung (5.75) ergibt dabei ebenfalls, daß die Parameter μ 6 und μ 7 in beiden Teil-
perioden statistisch insignifikant sind.233 Während jedoch für die erste Teilperiode
auch μ 4 = 0 , 018 nicht signifikant ist, wird für die zweite Teilperiode ein Wert von μ 4 = 0 , 547 ermittelt, der auf dem 99-Prozentniveau signifikant verschieden von

Null ist. An diesem grundsätzlichen Ergebnis ändert sich auch dann nichts, wenn
das Modell wie von Fatum und Hutchison (2005) ohne den autoregressiven Term
μ 1 ΔCABt− 1 geschätzt wird, selbst wenn die Parameterschätzung hier μ 4 = 0 , 389
für die zweite Teilperiode ergibt, was einen etwas geringerer Einfluß der Interven-
tion auf die Kontokorrentguthaben der Geschäftsbanken bedeutet. Sogar wenn man
von dem kleineren dieser beiden Werte ausgeht, bedeutet dies aber, daß fast 39 Pro-
zent der durch die Intervention in Umlauf gebrachten Yen im Zeitraum zwischen
dem 19. Januar 2001 und dem 03. September 2006 nicht kurzfristig sterilisiert wor-
den sind. Eine rollierende Regression bei Watanabe und Yabu (2013) zeigt darüber
hinaus, daß dieser Wert im von Fatum und Hutchison (2005) betrachteten Zeitraum
kontinuierlich über 0 , 4 und zumindest zeitweise – von Januar bis Juni 2003 – so-
gar über 0 , 6 lag. Dieses Ergebnis steht somit im Widerspruch zu der Prämisse, daß
alle Devisenmarktinterventionen auch kurzfristig vollständig sterilisiert werden. So
zeigen Watanabe und Yabu (2013) in weitergehenden empirischen Untersuchungen,
daß der durch eine Intervention zugunsten des US-Dollars resultierende Geldmen-
geneffekt erst nach ca. 20 Handelstagen komplett neutralisiert wird. In Anbetracht

232 Die Wahl dieses Zeitpunkts wird von Watanabe und Yabu (2013) damit begründet, daß hier
eine Änderung in der geldpolitischen Ausrichtung der BoJ über die erstmalige Festlegung von

Zielkorridoren für die CAB-Variable vorgenommen wurde.

233 In dieser Hinsicht wird hier also das Ergebnis von Fatum und Hutchison (2005) bestätigt.

278

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
dieser Tatsache besteht zumindest die Möglichkeit, daß auch bei der transitorischen

Sterilisationskomponente der Bundesbank eine erfolgreiche Sterilisation erst inner-
halb eines vergleichbaren Zeitraums erreicht wurde, was aber in den Studien auf

Monatsebene nicht statistisch erfaßt werden konnte.234 Das Ergebnis von Watanabe
und Yabu (2013) bedeutet folglich, daß bei einer Analyse der japanischen Interven-
tionen auf Monatsebene die Nullhypothese der vollständigen kurzfristigen Sterili-
sation wahrscheinlich nicht abgelehnt werden könnte. Dennoch zeigt das Ergebnis
dieser Studie auf, daß auch eine kurzfristige Sterilisation von Devisenmarktinter-
ventionen nicht selbstverständlich ist und eine Vernachlässigung dieses Aspekts zu
potentiellen Verzerrungen bei der Bewertung der Effektivität von Interventionsmaß-
nahmen führen kann.235

5.3.2 Sterilisationsgrad und Effektivität

Aus den vorangegangenen Ausführungen zum Sterilisationsgrad lassen sich zwei
wesentliche Erkenntnisse ableiten, die für die Analyse der Effektivität von Devi-
senmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz relevant sind: Zum einen betrifft
dies die Unterscheidung zwischen kurz- und langfristiger Sterilisation von Devi-
senmarktinterventionen und zum anderen die Unterscheidung zwischen einer von
der Zentralbank intendierten und einer nicht von ihr intendierten Abweichung von
der vollständigen Sterilisation insbesondere in Bezug auf die lange Frist. Vor die-
sem Hintergrund soll nachfolgend diskutiert werden, ob und ggf. wie der Grad der

Sterilisation unter Berücksichtigung dieser beiden Aspekte Einfluß auf die Effekti-
vität von Devisenmarktinterventionen haben kann und inwiefern eine Berücksichti-
gung dieses Aspekts im Rahmen der betrachteten Mikrostrukturmodelle überhaupt
möglich bzw. ökonomisch sinnvoll ist.

5.3.2.1 Kurzfristig nicht sterilisierte Interventionen

In makroökonomischen Modellansätzen zur Analyse von Devisenmarktinterven-
tionen wurde die Effektivität von nicht sterilisierten Devisenmarktinterventionen
über monetäre Transmissionskanäle theoretisch abgeleitet. In diesem Kontext wird
jedoch implizit von einer langfristigen Nicht-Sterilisation ausgegangen. Zumindest

234 Allerdings hatte die Bundesbank als Initiator sowohl der Sterilisation als auch der Devisen-
marktintervention zumindest informationstheoretisch weitaus bessere Voraussetzung, auch eine
kurzfristige Anpassung der Geldmenge über Geldmarktoperationen erfolgreich umzusetzen.

235 Bei Watanabe und Yabu (2013) findet überdies auch eine Diskussion und empirische

Überprüfung der langfristigen Sterilisation der japanischen Devisenmarktinterventionen statt. Ob-
wohl hier im Ergebnis – selbst in der Interventionsperiode von Januar 2003 bis April 2004 – kein

Hinweis auf eine (partielle) Nicht-Sterilisation gefunden wird, ist in Anbetracht der beschriebenen
institutionellen sowie der gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen in Japan zu erwarten, daß
eine langfristige vollständige Sterilisation dieser Interventionsmaßnahmen (zumindest in diesem

Zeitraum) weder intendiert war noch tatsächlich praktiziert worden ist.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

279
theoretisch ist es für die Wirksamkeit der monetären Wirkungskanäle somit uner-
heblich, ob eine kurzfristige Sterilisation über eine entgegen gerichtete Geldmarkt-
operation am selben Handelstag (bzw. zum Zeitpunkt der Abwicklung) vorge-
nommen wird oder nicht. Daher wird auch im Falle eines zumindest über mehrere

Handelstage persistenten Geldmengeneffektes – wie er von Watanabe und Yabu

(2013) für Japan festgestellt wurde – keine signifikante Beeinflussung des Wech-
selkurses über einen evtl. kurzfristigen monetären Transmissionskanal abgeleitet.

D.h., eine sowohl kurzfristig als auch langfristig nicht sterilisierte Devisenmarktin-
tervention sollte theoretisch über die monetären Transmissionsprozesse denselben

Effekt auf die Wechselkursentwicklung haben wie eine kurzfristig sterilisierte, aber
langfristige nicht sterilisierte Intervention. Eine langfristig vollständig sterilisier-
te Devisenmarktintervention ist dagegen über die monetären Transmissionskanäle
auch dann wirkungslos, wenn kurzfristig keine vollständige Sterilisation vorgenom-
men wird. Im Gegensatz dazu wurde bislang aber bei der Analyse von Wirkungs-
kanälen (vollständig) sterilisierter Devisenmarktinterventionen unterschiedslos nur
auf die ökonomisch ungleich bedeutsameren langfristig sterilisierten Devisenmarkt-
interventionen abgestellt. Bei der Ableitung und empirischen Überprüfung dieser

Wirkungskanäle blieb somit bislang der Grad der kurzfristigen Sterilisation voll-
kommen unberücksichtigt, da implizit von einer vollständigen kurz- und langfristi-
gen Sterilisation ausgegangen wurde.

Vor dem Hintergrund der empirischen Ergebnisse – vor allem der Studie von Wa-
tanabe und Yabu (2013) – stellt sich jedoch die Frage, ob der Grad der kurzfristigen

Sterilisation theoretisch einen Einfluß auf die Effektivität der Kanäle haben kann
und ob dieser ferner auch empirisch zu erfassen ist. Diese Überlegung knüpft somit
inhaltlich an der in Hypothese 3 aufgestellten Vermutung an, daß nicht sterilisier-
te Devisenmarktinterventionen über den monetären Wirkungskanal hinaus die Ef-
fektivität von Devisenmarktinterventionen im Sinne der Definition in Kapitel Zwei
potentiell beeinflussen.

Grundsätzlich lassen sich die in den vorangegangenen Abschnitten diskutier-
ten Mikrostrukturansätze durchaus mit der Vorstellung einer kurzfristig, aber nicht
langfristig, vollständig sterilisierten Intervention vereinbaren. Obwohl sowohl im

Kyle-Modell als auch im Evans-Lyons-Modell zwar langfristig nicht sterilisierte

Interventionen dadurch ausgeschlossen wurden, daß eine Intervention als stocha-
stisch unabhängig vom Fundamentalwert galt, widerspricht diese Annahme nicht
der Möglichkeit, den Geldmengeneffekt der Intervention nicht sofort, sondern erst
über mehrere Handelstage zu neutralisieren. D.h., eine separate Berücksichtigung
von kurzfristig sterilisierten bzw. nicht sterilisierten Interventionen ist mit den theo-
retischen Modellvorgaben bei der Ableitung des Signalling-Kanals, des Portfolio-

Balance-Kanals und auch des Koordinationskanals kompatibel.

Mit Ausnahme des Koordinationskanals erscheint es für die anderen Wirkungs-
kanäle jedoch zweifelhaft, ob der Grad der kurzfristigen Sterilisation einen Einfluß
auf deren Effektivität hat. Selbst wenn – abweichend von der gängigen Prämisse –

Interventionen kurzfristig nicht sterilisiert würden, hätte diese Tatsache z.B. keinen

Einfluß auf das die Preisdynamik im Modell von Evans und Lyons (2001) maßgeb-
lich beeinflussende Verhalten der Devisenhändler. Dieser Aspekt bliebe im Rahmen

280

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
des Modells, das auf die Interaktion zwischen Devisenhändlern und deren Interakti-
on mit den Kunden abstellt ebenso unberücksichtigt, wie im Vitale-Modell. Dort be-
sitzt die Intervention der Zentralbank als informierter Händler keinen größeren oder
geringeren Informationsgehalt bezüglich der Fundamentalwertentwicklung, wenn
diese kurzfristig nicht sterilisiert würde. Daher erscheint es wenig überraschend, daß
dem kurzfristigen Sterilisationsgrad bei der Analyse der Effektivität von Devisen-
marktinterventionen in der Literatur sowohl auf Basis von makroökonomischen als
auch mikrostrukturellen Modellansätzen keine Aufmerksamkeit entgegengebracht
wurde.

In Bezug auf den Koordinationskanal dagegen kann die Berücksichtigung der
kurzfristigen Sterilisation nicht nur ökonomisch gerechtfertigt werden, sondern
gleichzeitig auch als Erklärung für die (zuvor aufgezeigten) teilweise widersprüch-
lichen empirischen Ergebnisse bezüglich der Wirksamkeit dieses Kanals dienen.

Den Kern des theoretischen Modells von Reitz und Taylor (2006) und vergleich-
baren Studien bilden die Verhaltensannahmen über die beiden Händlertypen, die

Chartisten und die Fundamentalisten. Letztere werden maßgeblich dadurch charak-
terisiert, daß sie ihre Entscheidungen am Devisenmarkt auf Grundlage von fun-
damentalen Kennzahlen treffen, aber in einem charttechnisch dominierten Markt-
umfeld zunehmend das Vertrauen in diese Analyse verlieren und sich aus dem

Markt zurückziehen. Das Ziel einer effektiven Devisenmarktintervention gemäß der

Prämisse des Koordinationskanals ist es dabei, dieses Vertrauen in die Fundamen-
talanalyse wieder herzustellen und so die Fundamentalisten zu einem gemeinsamen

Wiedereintritt in den Devisenmarkt zu bewegen. Prinzipiell ist ein derartiges Ko-
ordinationssignal durch die Intervention zwar nicht an den Grad der kurzfristigen

Sterilisation gebunden. Entscheidend ist lediglich, daß dieses Signal bzw. die Inter-
vention selbst auch von den Fundamentalisten einheitlich wahrgenommen wird. In

Bezug auf die Transparenz der Intervention kann allerdings dem Grad der (kurzfri-
stigen) Sterilisation durchaus eine zusätzliche Bedeutung zukommen.

Wird z.B. – wie Watanabe und Yabu (2013) für die japanischen Interventionen
festgestellt haben – die zusätzliche Liquidität am Geldmarkt infolge einer Interven-
tion zugunsten der ausländischen Währung über mehrere Handelstage nicht von der

Notenbank absorbiert, kann dieser Effekt von den Beobachtern des Marktes wahr-
genommen werden. Eine mögliche Konsequenz hieraus könnte u.a. sein, daß der

Zinssatz am Interbankenmarkt im betreffenden Zeitraum fallen wird, bzw. über ei-
nige Handelstage auf einem recht niedrigen Niveau verbleibt.236 Die Entwicklung
am Interbankenmarkt gehört aber zweifellos zu den von Devisenhändlern beobach-
teten Marktentwicklungen, die über das Devisenmarktgeschehen hinaus von diesen
berücksichtigt werden (Cheung und Chinn, 2001).237 Es erscheint daher plausibel,
daß es bei einer Einteilung der Devisenhändler in Fundamentalisten und Chartisten

236 Der Interbankenmarkt stellt eine der wichtigsten Quellen für die Liquiditätssicherung der

Geschäftsbanken dar. Ein Überblick über die institutionellen Rahmenbedingungen hierzu findet
sich in Prati et al. (2003). Für eine theoretische Analyse des Verhaltens der Geschäftsbanken im

Euroraum sei in diesem Zusammenhang u.a. auf Hauck und Neyer (2010) verwiesen.

237 Devisenhändler haben typischerweise Zugang zu computergestützten Informationsplattformen,
die eine zeitnahe Beobachtung von makroökonomischen Rahmendaten, wie etwa der Zinsentwick-

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

281
gerade die Fundamentalisten sein werden, die derartige Informationen in ihre Ent-
scheidungen einfließen lassen. In diesem Fall sollte jedoch eine kurzfristig nicht ste-
rilisierte Devisenmarktintervention aufgrund der beschriebenen Auswirkungen auf
solche Kennzahlen ein glaubwürdigeres Koordinationssignal darstellen, als eine In-
tervention deren Geldmengeneffekt sofort neutralisiert wird. Dabei können kurz-
fristig nicht sterilisierte Intervention die Erwartungen und damit das Verhalten der

Fundamentalisten potentiell sowohl direkt als auch indirekt in Richtung eines koor-
dinierenden Verhaltens zum Markteintritt beeinflussen.

Neben der direkten Wirkung einer kurzfristig nicht sterilisierten Intervention
auf Fundamentalindikatoren der Wechselkursentwicklung (wie z.B. dem Zinssatz
am Interbankenmarkt), wird hierdurch auch das eigentliche Interventionssignal für
die Fundamentalisten potentiell verstärkt. Dieser indirekte Effekt muß im Kontext
des individuellen Entscheidungsproblems eines auf Basis von Fundamentaldaten
der Wechselkursentwicklung agierenden Devisenhändlers gesehen werden. Da sich
der Kauf einer unterbewerteten Währung entgegen der (charttechnisch beeinfluß-
ten) Trendentwicklung nur dann rentiert, wenn eine ausreichend große Anzahl an-
derer Fundamentalisten ebenfalls (am selben Handelstag) einen entsprechenden An-
kauf tätigt, muß die als Koordinationssignal fungierende Devisenmarktintervention
von allen Fundamentalisten gleichermaßen auch als ein solche Signal interpretiert
werden. Insbesondere im Hinblick auf die in diesem Zusammenhang essentiellen

Erwartungen bezüglich des Verhaltens der anderen Fundamentalisten könnte so-
mit dem kurzfristigen Sterilisationsgrad der Intervention die Rolle eines Indikators
zufallen. Demnach sollte eine kurzfristig nicht sterilisierte Devisenmarktinterven-
tion nicht nur die individuelle Bereitschaft zum Markteintritt eines Fundamenta-
listen erhöhen, sondern genau deswegen auch dessen Erwartungen bezüglich des

Markteintritts anderer Fundamentalisten. Eine kurzfristig nicht sterilisierte Devi-
senmarktintervention stellt daher ein potentiell klareres Koordinationssignal dar als
eine kurzfristig vollständig sterilisierte Intervention. Somit wird über die kurzfristig
nicht neutralisierte Liquiditätswirkung einer Intervention eine die Interventionswir-
kung zusätzlich verstärkende Indikatorvariable (z.B. über den Interbankenzinssatz)

abgeleitet, die einen signifikanten Einfluß auf die Effektivität der Devisenmarktin-
tervention im Sinne der Definition in Kapitel Zwei ausübt.

Daher kann zumindest theoretisch im Rahmen des Koordinationskanals eine Re-
levanz des Sterilisationsgrades für die Wirksamkeit bzw. Effektivität einer Devi-
senmarktintervention abgeleitet werden. Hieraus folgt, daß im Unterschied zu den
klassischen Wirkungskanälen von Devisenmarktinterventionen der Koordinations-
kanal nicht explizit zu den Wirkungskanälen sterilisierter Devisenmarktinterven-
tionen zu zählen ist. Grundsätzlich können demnach sowohl (jeweils kurzfristig)

sterilisierte als auch nicht sterilisierte Interventionen über den Koordinationskanal
eine effektive Beeinflussung der Wechselkursentwicklung nach sich ziehen, wobei
jedoch auf Grundlage der vorangegangenen Überlegungen eine kurzfristig nicht ste-
rilisierte Intervention ein aus ökonomischer Sicht effektiveres wirtschaftspolitisches

Instrument zur Misalignmentbekämpfung darstellen sollte.

lung ermöglichen. Diese stellen gleichzeitig die von Devisenhändlern am meisten genutzte Infor-
mationsquelle neben dem Devisenmarkt dar. Siehe hierzu auch Cheung und Chinn (2001).

282

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Letztlich stellt die Überprüfung dieser Hypothese ein empirisches Problem dar,
das jedoch eine Erweiterung bzw. Modifikation des ökonometrischen Modells z.B.

bei Reitz und Taylor (2006) voraussetzt. Die empirische Untersuchung bezüglich
der Wirksamkeit des Koordinationskanals erfolgte bisher – genau wie bei den Stu-
dien zum Signalling-Kanal oder zum Portfolio-Balance-Kanal – unter der Prämisse
der vollständigen kurz- und langfristigen Sterilisation der untersuchten Interven-
tionsmaßnahmen. Daher bedarf ein um den Aspekt der Sterilisation erweitertes
ökonometrisches Modell zur Überprüfung des Koordinationskanals zusätzlicher In-
formationen bezüglich des Sterilisationsgrades. Eine adäquate empirische Überprü-
fung des Sterilisationsgrades scheitert aber in der Praxis an dem zuvor ausführlich
diskutierten Problem der Datenverfügbarkeit, z.B. in Form von historischen Daten
zur Liquiditätssteuerung der betreffenden Notenbanken auf Tagesbasis. Dieser Um-
stand verhindert mithin eine direkte Überprüfung des Einflusses der kurzfristigen

Sterilisation auf die Wirksamkeit des Koordinationskanals. Gleichwohl lassen die
oben angeführten Ergebnisse bezüglich der unterschiedlichen Sterilisationsneigung
verschiedener Notenbanken in Verbindung mit den bestehenden ökonometrischen

Untersuchungen zum Koordinationskanal zumindest eine indirekte Überprüfung
dieser Hypothese zu.

Den Ausgangspunkt hierfür bilden die Ergebnisse der Studien von Reitz und Tay-
lor (2006, 2012) sowie Reitz et al. (2010) zum Koordinationskanal. Auffällig hierbei
war, daß die Wirksamkeit des Koordinationskanals für unterschiedliche Zeiträume
und verschiedene Länder nachgewiesen werden konnte, nicht allerdings für die In-
terventionen der Bundesbank im Zeitraum von Januar 1980 bis Dezember 1992
im DM/US-Dollar-Markt bei Reitz und Taylor (2006). Vor dem Hintergrund der
vorangegangenen Überlegungen stellt sich somit die Frage, ob dieses Ergebnis
möglicherweise auf einen im Verhältnis zu anderen Notenbanken höheren kurzfri-
stigen Sterilisationsgrad bei den Interventionen der Bundesbank zurückzuführen ist.

Zur Bestätigung dieser These können zunächst die Ergebnisse der Studien von

Obstfeld (1983) und von von Hagen (1989) angeführt werden, die eine vollständige
kurzfristige Sterilisation für die Interventionen der Bundesbank, zumindest für den

Großteil des bei Reitz und Taylor (2006) betrachteten Zeitraums (von 1980 bis 1988)

belegen. Hierbei ergibt sich aber das Problem, daß diese Resultate auf der Auswer-
tung von Monatsdaten basieren. Gemäß der theoretischen Konzeption des Koordi-
nationskanals – in der die Signalwirkung durch die Intervention innerhalb weniger

Handelstage eintreten sollte – kann der Grad der Sterilisation in diesem Zusammen-
hang für die Wirksamkeit des Koordinationskanals nur dann relevant sein, wenn die

Sterilisation ebenfalls in diesem Zeitrahmen durchgeführt bzw. unterlassen wird.

Obwohl diesbezüglich (zumindest für die Bundesbank) keine empirischen Studien
vorliegen, kann auf Grundlage der bereits im Rahmen der Eventsstudie in Abschnitt

5.1 genutzten Interventionsdaten der Bundesbank (für dasselbe Währungssegment
und den gleichen Zeitraum) ein ökonomisches Plausibilitätsargument vorgebracht
werden, das für eine vollständige Sterilisation über Geldmarktoperationen innerhalb
weniger Handelstage infolge einer Devisenmarktintervention bei der Bundesbank
spricht.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

283

Datenreihen1

Abb. 5.7 Devisenmarktinterventionen der Bundesbank im DM/US-Dollar Markt von Januar 1980
bis Dezember 1992

Wie aus Abbildung 5.7 zu entnehmen ist, intervenierte die Bundesbank im von

Reitz und Taylor (2006) untersuchten Zeitraum hauptsächlich zugunsten der DM,
was einem Verkauf von US-Dollar gleichkommt. Eine derartige Interventionspoli-
tik zugunsten der heimischen Währung führt jedoch unmittelbar nach der Interven-
tion zu einem kurzfristigen Liquiditätsentzug bei den heimischen Geschäftsbanken,
wenn diese zumindest einen Teil der im Rahmen der Interventionsmaßnahme von
der Zentralbank angebotenen ausländischen Aktiva ankaufen.238 Aus der Sicht der

Notenbank ist eine solche Situation aber deutlich weniger erstrebenswert als im Fal-
le eines Devisenankaufs, da sie potentiell die kurzfristige Kreditversorgung in der

Volkswirtschaft bzw. die kurzfristige Stabilität des Finanzsektors mehr gefährdet,
als eine (mit einem Devisenankauf einhergehende) Liquiditätsüberversorgung. Ver-
gegenwärtigt man sich darüber hinaus, daß eine in den Zielvorgaben der Bundes-
bank festgeschriebene Hauptaufgabe die Unterstützung bzw. Aufrechterhaltung der

Liquiditätsversorgung in Deutschland gewesen ist, dann kann hieraus ein starker
ökonomischer Anreiz zu einer unmittelbaren Neutralisierung dieses Effektes durch
eine entsprechende Geldmarktoperation abgeleitet werden. Daher erscheint es aus
ökonomischer Sicht sehr plausibel, daß die Bundesbank ihre Interventionsmaßnah-

238 Dies entspricht genau dem umgekehrten Fall der zuvor beschriebenen Entwicklung in Japan, da
im Falle eines Verkaufs von Devisenreserven Zahlungen von den Geschäftsbanken an die Noten-
bank, z.B. über die Reduktion von Kontokorrentguthaben bei der Zentralbank, verrechnet werden.

284

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
men und die diesen Effekt sterilisierenden Geldmarktoperationen (im betreffenden

Zeitraum) zeitlich aufeinander abgestimmt hat und eine vollständige Sterilisation
der Interventionsmaßnahmen innerhalb eines oder einiger weniger Handelstage er-
folgte.

Im Unterschied dazu hat die Studie von Watanabe und Yabu (2013) gezeigt, daß
dies zumindest für den Zeitraum von Januar 2001 bis September 2006 in Japan nicht
der Fall war. Da dieses Ergebnis aber auf der Auswertung von Tagesdaten basierte,
stellt es sogar einen direkten empirischen Hinweis auf den evtl. für die Wirksamkeit
des Koordinationskanals relevanten kurzfristigen Sterilisationsgrad dar. In Anbe-
tracht der Tatsache, daß die empirische Überprüfung des Koordinationskanals für
die japanischen Interventionen von Januar 1991 bis April 2004 bei Reitz und Taylor

(2012) – im Gegensatz zu Reitz und Taylor (2006) in Bezug auf die Bundesbank

– die Wirksamkeit dieses Kanals bestätigen, kann deswegen auf eine mögliche Be-
deutung des Sterilisationsgrades für die Wirksamkeit des Koordinationskanals ge-
schlossen werden. Obwohl die Phase der unvollständigen kurzfristigen Sterilisation
zwar nur eine (verhältnismäßig kurze) Teilperiode innerhalb der Studie von Reitz
und Taylor (2012) umfaßt, war diese durch eine hohe Interventionstätigkeit charak-
terisiert. Daher könnte sie tendenziell das Ergebnis in Richtung einer Bestätigung
des Koordinationskanals für den gesamten betrachteten Zeitraum entscheidend be-
einflußt haben, wenn die Hypothese der größeren Signalwirkung einer (kurzfristig)

nicht vollständig sterilisierten Intervention richtig ist.239

Die Studie von Watanabe und Yabu (2013) offenbart überdies einen Hinweis
auf die Robustheit des zuvor erläuterten Plausibilitätsargumentes in Bezug auf
eine unmittelbare Sterilisation der Bundesbankinterventionen. Denn die separate

Überprüfung des Zeitraums von Januar 1991 bis Januar 2001 zeigte hier sehr wohl
eine vollständige Sterilisation der Interventionen innerhalb von zwei Handelstagen.

Stellt man nun, wie in Abbildung 5.8, die Interventionstätigkeit in diesen beiden

Zeiträumen gegenüber, dann fällt auf, daß die Phase der unvollständigen Sterili-
sation mit einer einheitlichen Interventionsrichtung zugunsten der ausländischen

Währung einhergeht. In der (wesentlich längeren) ersten Periode wechseln sich da-
gegen Phasen des US-Dollar-Ankaufs und -Verkaufs ab. Grundsätzlich sollte aber
auch die BoJ einen höheren Anreiz gehabt haben, einen Liquiditätsengpaß infolge
einer Devisenmarktintervention zugunsten der heimischen Währung schneller zu
beheben, als einen Liquiditätsüberschuß. Daher läßt sich das Ergebnis durchaus mit
der – im Zusammenhang mit der Bundesbank formulierten – Tendenz zur kurzfristi-
gen Sterilisation im Falle einer Liquiditätsverknappung vereinbaren, bzw. läßt sich
diese zumindest nicht eindeutig widerlegen.

Obwohl ein Zusammenhang zwischen Interventionsrichtung und kurzfristigem

Sterilisationsgrad auf Basis dieser heuristischen Argumentation rein hypothetisch

239 Eine Möglichkeit, diese These zu überprüfen, bestünde darin, die Schätzung des Regressi-
onsmodells bei Reitz und Taylor (2012) für beide Zeitperioden getrennt zu wiederholen und die

Parameterschätzungen zu vergleichen. Allerdings bedarf dies auch einer zusätzlichen Kontrolle
über die relative Höhe des jeweiligen Misalignments. Denn wie aus den Ausführungen über die

Eventstudie in Abschnitt 5.1. hervorgeht, war gerade für den Zeitraum von Januar 2003 bis April

2004 die fundamentale Fehlbewertung des Yen gemessen an der KKP eher gering.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

285

Datenreihen1

Datenreihen1

Abb. 5.8 Devisenmarktinterventionen des MoF im Yen/US-Dollar Markt vor Januar 2001 und bis

April 2004

286

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
ist, stellt er doch zumindest einen möglichen Ansatzpunkt für die Berücksich-
tigung des kurzfristigen Sterilisationsgrades dar, wenn eine direkte empirische

Überprüfung nicht möglich ist. Akzeptiert man diese, dann lassen sich auch die

Ergebnisse der empirischen Untersuchung von Reitz und Taylor (2006) bezüglich
der unterschiedlichen Effektivität des Koordinationskanals für die Bundesbank und
die Fed gänzlich neu interpretieren.

Datenreihen1

Abb. 5.9 Devisenmarktinterventionen der Fed im DM/US-Dollar Markt von Januar 1980 bis De-
zember 1992

Bei Betrachtung der in Abbildung 5.9 dargestellten Interventionstätigkeit der Fed
im von Reitz und Taylor (2006) untersuchten Zeitraum, ist – ähnlich wie bei den ja-
panischen Interventionen nach 1999 – eine eindeutige Tendenz der Interventionen
zugunsten der ausländischen Währung erkennbar. D.h., auch die Fed hat – von zwei
kurzen Teilperioden abgesehen – fast ausschließlich heimische Währung (also US-

Dollar) verkauft. Daher bestand für die Fed ein deutlich geringerer ökonomischer

Anreiz, die evtl. auftretenden Liquiditätseffekte auf dem heimischen Geldmarkt un-
mittelbar zu neutralisieren. In Ermangelung einer empirischen Studie zur kurzfri-
stigen Sterilisation der US-Interventionen kann dies somit als Indikator für einen
tendenziell geringeren (kurzfristigen) Sterilisationsgrad der Fed-Interventionen im

Vergleich zur (im selben Zeitraum und im selben Währungssegment agierenden)

Bundesbank angesehen werden.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

287

Wenn aber der kurzfristige Sterilisationsgrad der Fed-Interventionen tatsächlich
geringer war als derjenige der Bundesbankinterventionen, dann können – aus den
oben ausgeführten theoretischen Überlegungen bezüglich des Zusammenhangs zwi-
schen Sterilisationsgrad und Signalwirkung auf die Fundamentalisten – die di-
vergierenden Ergebnisse für die beiden bei Reitz und Taylor (2006) betrachteten

Notenbanken hierdurch erklärt werden. D.h., die fehlende Signifikanz der koor-
dinierenden Wirkung der Bundesbankinterventionen könnte letztlich auf den ho-
hen Grad der kurzfristigen Sterilisation der interventionsbedingten Geldmengenef-
fekte (und die damit verbundene geringere direkte und indirekte Signalwirkung)

zurückzuführen sein und nicht auf ein generelles Versagen dieses Wirkungskanals.

Vergleicht man diese Argumentation mit der (oben beschriebenen) Begründung hin-
sichtlich der höheren Geheimhaltung von Bundesbankinterventionen bei Reitz und

Taylor (2006), lassen sich dabei durchaus Gemeinsamkeiten feststellen. In beiden

Erklärungsansätzen werden die unterschiedlichen Ergebnisse letztendlich auf den
geringeren Informationsgehalt der Bundesbankinterventionen zurückgeführt. Der
entscheidende Vorteil der hier vorgebrachten Argumentation besteht aber darin, die
fehlende Transparenz bzw. den Grad der Geheimhaltung“ der Intervention an einer

”

konkreten ökonomischen Variable festzumachen, nämlich dem kurzfristigen Steri-
lisationsgrad.

Obwohl dieser Argumentation zurecht entgegengehalten werden kann, daß aus
der empirischen Heuristik bezüglich der Interventionsrichtung keineswegs auf den
tatsächlichen Sterilisationsgrad – weder für die Bundesbank (auf Tagesebene) und
erst recht nicht für die Fed – geschlossen werden kann, stellt das Sterilisationsar-
gument unabhängig hiervon eine ökonomisch plausible und theoretisch haltbare Er-
klärung für die Ergebnisse bei Reitz und Taylor (2006) dar. Daraus läßt sich schlie-
ßen, daß der Grad der Sterilisation als Einflussfaktor in Bezug auf die Wirksamkeit
des Koordinationskanals berücksichtigt werden sollte.

Im Hinblick auf die übergeordnete Fragestellung der Effektivität einer Devisen-
marktintervention folgt hieraus jedoch unmittelbar, daß (kurzfristig) nicht sterilisier-
te Devisenmarktinterventionen eine intendierte und persistente Beeinflussung der

Wechselkursentwicklung über einen im Rahmen eines Mikrostrukturmodells abge-
leiteten Wirkungskanal ermöglichen, wie dies gemäß der Hypothese 3 postuliert
wurde.

5.3.2.2 Langfristige Sterilisation

Abschließend bleibt somit noch die zu Beginn dieses Abschnitts aufgeworfene

Frage zu klären, ob auch langfristig nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen
im Rahmen von Mikrostrukturmodellen analysiert werden können und ob hieraus
möglicherweise auf eine effektive Beeinflussung der Wechselkursentwicklung ge-
schlossen werden kann. Im Unterschied zur kurzfristigen Sterilisation tritt hierbei
jedoch das Problem auf, daß eine Berücksichtigung von nicht vollständig steri-
lisierten Interventionen im Rahmen der diskutierten theoretischen Modellansätze
im Bereich des Mikrostrukturansatzes der Wechselkursentwicklung durch die un-

288

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
terstellten Annahmen unmöglich bzw. sehr komplex wird.240 Daher sind sowohl
der modifizierte Signalling-Kanal als auch der Portfolio-Balance-Kanal ausschließ-
lich im Rahmen langfristig vollständig sterilisierter Interventionen interpretierbar.

In Anbetracht der von von Hagen (1989) aufgezeigten Problematik, als Notenbank
überhaupt eine vollständige langfristige Sterilisation zu realisieren, stellt dies aber
einen potentiellen Schwachpunkt dieser Ansätze dar. Gleichwohl fiel der bei von

Hagen (1989) ermittelte unintendierte Geldmengeneffekt der Interventionsmaßnah-
men der Bundesbank mit höchstens 20-25 Prozent des Interventionsvolumens (in-
nerhalb einer Teilperiode von zwei Jahren) verhältnismäßig gering aus.241 Zudem
werden die Effekte einer langfristig nur unzureichend sterilisierten Intervention erst
mit großem zeitlichen Abstand von der Durchführung der eigentlichen Interventi-
onsmaßnahme sichtbar. Vor dem Hintergrund der theoretisch implizierten (und auch
empirisch überprüften) unmittelbaren Beeinflussung der Wechselkursentwicklung
über alle drei diskutierten Wirkungskanäle, sollte demnach eine von der Noten-
bank unintendierte unvollständige Sterilisation keine wesentlichen Auswirkungen
haben.242

Im Gegensatz dazu kann eine gewollte Nicht-Sterilisation der Devisenmarktin-
terventionen einer Zentralbank allenfalls noch im Rahmen des Koordinationskanals
einen zusätzlichen Effekt auf die Wechselkursentwicklung – über den monetären

Transmissionseffekt hinaus – ausüben. Voraussetzung hierfür ist aber, daß die Nicht-

Sterilisationspolitik von der Zentralbank glaubhaft öffentlich kommuniziert wird,
bzw. daß die Marktteilnehmer und vor allem die Fundamentalisten ein derartiges

Vorgehen erwarten. In diesem Fall könnte eine langfristig nicht sterilisierte Devi-
senmarktintervention tendenziell ein noch stärkeres Koordinationssignal an die Fun-
damentalisten aussenden als eine vollständig sterilisierte bzw. eine nur kurzfristig
nicht sterilisierte Intervention.243 Zumindest im Hinblick auf die öffentliche Kom-
munikation der Notenbanken hinsichtlich ihrer Sterilisationspolitik kann jedoch die

Grundvoraussetzung für diesen Effekt als nicht gegeben angesehen werden. So wird
von nahezu allen Zentralbanken ein Bekenntnis zur Bereitschaft der vollständigen

Sterilisation ihrer Devisenmarktinterventionen an die Öffentlichkeit kommuniziert

(Neely, 2005).

Gleichwohl lassen aber gerade die größeren Interventionen innerhalb von Sy-
stemen flexibler Wechselkurse in der jüngeren Vergangenheit – also die Interven-

240 Eine nicht sterilisierte Intervention impliziert z.B. im Vitale-Modell eine Abhängigkeit zwi-
schen der Nachfrage des informierten Händlers
x und der Verteilung des Fundamentalwertes

F.

241 Die von von Hagen (1989) durchgeführte Analyse basierte auf einer tatsächlich implemen-
tierten Strategie der Bundesbank zur Sterilisation von Devisenmarktinterventionen, wodurch ihre

Zielsetzung der vollständigen Sterilisation offenkundig impliziert wird.

242 Aus demselben Grund dürfte auch die Wirksamkeit einer verfehlten Sterilisationspolitik auf die

Wechselkursentwicklung über die monetären Transmissionskanäle vernachlässigbar gering sein.

243 Eine langfristig nicht sterilisierte Intervention zugunsten einer unterbewerteten Währung erhöht
tendenziell den Grad des Misalignments, da der Geldmengeneffekt zu einer (weiteren) realen Ab-
wertung des an der KKP gemessenen Fundamentalwechselkurses führt. Dieser Effekt – der weder
bei einer vollständig sterilisierten noch einer nur kurzfristig nicht-sterilisierten Intervention auftritt

– erhöht c.p. die Profitabilität einer fundamentalwertorientierten Anlagestrategie und damit den
direkten und indirekten Anreiz zum Markteintritt für die Fundamentalisten.

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

289
tionen des MoF von Januar 2003 bis April 2004 und die Interventionen der SNB
ab August 2009 im EUR/CHF-Segment – durchaus Zweifel hinsichtlich des An-
reizes, die geldpolitischen Effekte dieser Maßnahmen (vollständig) zu sterilisieren.

Auffällig ist in diesem Zusammenhang, daß den Devisenmarktinterventionen häufig
eine längere Phase stark expansiver Geldpolitik vorausging.244

360,00

360,00

320,00

320,00

Zentralbankgeldmenge der SNB in Mrd. CHF

280,00

280,00

240,00

240,00

200,00

200,00

160,00

160,00

120,00

120,00

80,00

80,00

40,00

40,00

0,00

0,00

2002:01

2004:01

2006:01

2008:01

2010:01

2012:01

Quelle: SNB www.snb.ch

Abb. 5.10 Entwicklung der Zentralbankgeldmenge in der Schweiz von Januar 2001 bis September

2012 auf Monatsebene

Diese äußerte sich jeweils in einem im historischen Vergleich ungewöhnlich ho-
hen Anstieg der Geldbasis in Verbindung mit einer Senkung der jeweiligen Leit-
zinssätze bis auf ein Niveau von annähernd Null Prozent.245 Die Entwicklung der

Zentralbankgeldmenge für die Schweiz ist dabei in Abbildung 5.10 dargestellt. Die-
se geldpolitischen Entwicklungen sind in beiden Ländern im Kontext einer länger
anhaltenden schlechten Konjunkturlage bei gleichzeitig deflationärer Tendenz in der

Preisniveauentwicklung zu sehen, wie anhand der Abbildungen 5.11 und 5.12 ab-
zulesen ist.

244 In Japan äußerte sich dies über eine kontinuierliche Erhöhung der Zielvorgaben für die Kon-
tokorrentguthaben der Geschäftsbanken von 5 Trillionen auf 25 Trillionen Yen von Januar 2001
bis Ende 2002. Somit wurde den Geschäftsbanken in Japan in großem Umfang Liquidität von Sei-
ten der BoJ in diesem Zeitraum zur Verfügung gestellt. Siehe hierzu Watanabe und Yabu (2013),

S.431f.

245 Dies bildet gemeinhin die natürliche Untergrenze für nominale Zinssätze, zumindest im Hin-
blick auf die Kreditgeschäfte zwischen den Geschäftsbanken und der Notenbank. Die SNB senkte
z.B. in diesem Zusammenhang den als Leitzins geltenden Repo-Zinssatz im Jahr 2008 von 2,05
auf 0,05 Prozent. Vgl. SNB (2012b).

290

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

Konjunktur und Inflationsentwicklung in Japan von 1999 bis 2004

3

2

1
t

0

Percent

Prozen

-1

-2

-3

Q2 Q4 Q2 Q4 Q2 Q4 Q2 Q4 Q2 Q4

99 00 01 02 03

%-Veränderung der Inflationsrate auf Basis des CPI (Basisperiode: 12/2010; Monatsdaten)

%-Veränderung des BIP auf Basis des Preisniveaus 12/2005

Quelle: Reuters EcoWin

Abb. 5.11 Konjunktur- und Inflationsentwicklung in Japan von Ende 1999 bis Anfang 2004

Konjunktur und Inflationsentwicklung in der Schweiz von 2007 bis 2010

6

5

4

3

2
t

1

0

PercentProzen -1

-2

-3

-4

-5

-6

Jan Mrz

Mai Jul Sep Nov Jan Mrz

Mai Jul Sep Nov Jan Mrz

Mai Jul Sep Nov Jan

07 08 09

10

%-Veränderung der Inflationsrate auf Basis des CPI (Basisperiode: 12/2010; Monatsdaten)

%-Veränderung des BIP auf Basis des Preisniveaus 12/2005

Quelle: Reuters EcoWin

Abb. 5.12 Konjunktur- und Inflationsentwicklung in der Schweiz von 2007 bis 2010

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

291

D.h., in beiden Volkswirtschaften sah sich die Notenbank einer Situation ge-
genüber, die eine Ausschöpfung der geldpolitischen Instrumente zur Vermeidung
einer Stagflation nach sich zog. Die daran anknüpfende Durchführung von geldpo-
litisch expansiv wirkenden Devisenmarktinterventionen kann somit durchaus von
den Marktteilnehmern als Fortführung dieser geldpolitischen Strategie verstanden
werden. Daher könnten die Marktteilnehmer (und insbesondere die diese Entwick-
lungen verfolgenden Fundamentalisten) auch ohne eine konkrete Ankündigung
die langfristige Nicht-Sterilisation dieser Interventionen erwarten. Es erscheint je-
doch sehr fraglich, ob in einer solchen Situation eine effektive Beeinflussung der

Wechselkursentwicklung über den Koordinationskanal erfolgen kann, da derartige

Erwartungen als Koordinationssignal aufgrund der unterschiedlichen Interpretati-
onsmöglichkeit von Seiten der Marktteilnehmer als zu unspezifisch charakterisiert
werden müssen.

Tatsächlich zeigen die Überlegungen im wirtschaftspolitischen Kontext der jüng-
sten Devisenmarktinterventionen, daß sowohl in Japan als auch insbesondere in der

Schweiz die Interventionsmaßnahmen – aufgrund ihrer potentiell nicht sterilisier-
ten Geldmengeneffekte – nicht als unabhängiges wirtschaftspolitisches Instrument
in Bezug auf die Beeinflussung der Wechselkursentwicklung anzusehen sind. Für
die Analyse der Effektivität dieser Interventionsmaßnahmen stellt sich dann aber
die entscheidende Frage, ob eine Verengung des Effektivitätsbegriffs auf deren Wir-
kung am Devisenmarkt ökonomisch haltbar ist, ob also z.B. eine koordinierende

Wirkung der Fundamentalisten im Hinblick auf die Beseitigung einer Fehlbewer-
tung des Wechselkurses das übergeordnete Ziel der Interventionsmaßnahme gewe-
sen ist. In Anbetracht der Tatsache, daß sowohl der Yen als auch der Franken in den
betreffenden Zeiträumen keine (gemessen an der KKP) signifikante fundamentale

Fehlbewertung aufwiesen, erscheint diese Motivation für die Interventionsmaßnah-
men in der Tat äußerst zweifelhaft zu sein.246 Vielmehr könnte das Hauptaugenmerk
der Interventionsmaßnahmen auf einer Bekämpfung der Deflationsentwicklung ge-
legen haben, während eine Abwertung der heimischen Währung bzw. auch eine da-
mit verbundene evtl. positive Konjunkturentwicklung allenfalls als ein Neben- oder

Unterziel angestrebt wurden.

Ein Beleg für diese These kann aus der modelltheoretischen Analyse von Jean-
ne und Svensson (2007) abgeleitet werden. Sie zeigen, daß eine sich in einer Li-
quiditätsfalle befindliche Notenbank über nicht sterilisierte Devisenmarktinterven-
tionen zugunsten der ausländischen Währung ein glaubhaftes Signal bezüglich einer
langfristig expansiven Geldpolitik aussenden kann. Dieses Commitment erfolgt da-
bei über den möglichen Wertverlust der erworbenen Devisenreserven im Falle einer
nicht expansiven zukünftigen Geldpolitik.247 Dadurch gelingt es ihr, die erwartete
zukünftige Inflation positiv zu beeinflussen und so die Gefahr einer deflationären

Entwicklung potentiell abzuwenden. Da sich sowohl Japan als auch die Schweiz in

246 Gemäß der KKP-Bewertung in Abbildung 5.1, war der Franken ggü. dem Euro zu Beginn der

Interventionstätigkeit im Jahr 2009 sogar fundamental unterbewertet.

247 Da ausländische Aktiva an Wert verlieren, wenn die inländische Währung aufwertet, hat eine

Zentralbank einen inhärenten Anreiz, diese Aufwertung durch entsprechende geldpolitische Maß-
nahmen zu verhindern.

292

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen
einer derartigen wirtschaftspolitischen Situation zum Zeitpunkt ihrer Interventionen
befanden, erscheint die Hypothese einer nicht primär auf den Devisenmarkt gerich-
teten Zielsetzung im Hinblick auf diese Maßnahmen ökonomisch durchaus plausi-
bel zu sein. In diesem Zusammenhang kann auch die Ankündigung der Verteidigung
einer Wechselkursuntergrenze von 1,2000 CHF/EUR durch theoretisch unbegrenzte

Interventionsmaßnahmen der SNB im Herbst 2011 als logische Fortführung dieser

(Geld-)Politik gesehen werden.

Hieraus folgt aber unmittelbar, daß die Effektivität dieser Maßnahmen nicht

(bzw. zumindest nicht nur) an der Entwicklung des Wechselkurses festgemacht wer-
den sollte, wie dies in den, im Rahmen dieser Arbeit vorgestellten, Wirkungskanälen
auf Basis des Mikrostrukturansatzes der Wechselkursentwicklung über die Effekti-
vitätsdefinition in Kapitel Zwei grundsätzlich der Fall ist. Somit werden hier gleich-
zeitig auch die Grenzen einer mikrostrukturellen Analyse von langfristig nicht ste-
rilisierten Devisenmarktinterventionen aufgezeigt. Im Mittelpunkt dieser Ansätze
stand implizit immer die Frage, ob eine Devisenmarktintervention eine (intendierte
und persistente) Auswirkung auf die Wechselkursentwicklung hat. Diese historisch
betrachtet zweifellos gerechtfertigte Fokussierung der ökonomischen Forschung in

Bezug auf die Wirksamkeit einer Interventionsmaßnahme am Devisenmarkt muß
jedoch vor dem Hintergrund der aktuellen Interventionsmaßnahmen in Japan und
der Schweiz kritisch hinterfragt werden.

D.h., wenn die Beeinflussung des Wechselkurses nicht das eigentliche Ziel einer

Interventionsmaßnahme darstellt, dann sollte die ökonomische Analyse dieser Inter-
vention auch nicht explizit auf den Devisenmarkt ausgerichtet sein. Der Vorteil der
mikrostrukturellen Modellierung bestand aber gerade in der besseren Abbildung der
spezifischen Charakteristika des Devisenhandels unter expliziter Ausklammerung
der Effekte auf andere makroökonomische Variablen. Eine – von der Beeinflussung
der Wechselkursentwicklung abweichende – vordergründige Motivation einer Zen-
tralbank bei der Durchführung einer Devisenmarktintervention kann aber gerade
für eine langfristig bewußt nicht sterilisierte Intervention nicht grundsätzlich ausge-
schlossen werden. In Anbetracht der angeführten Aspekte bezüglich der Interventi-
onstätigkeit Japans zwischen 2003 und 2004 und der SNB im Jahr 2009 erscheint
es aber durchaus möglich, daß die langfristigen geldpolitischen Effekte dieser Inter-
ventionen nicht neutralisiert worden sind. Vor diesem Hintergrund lassen sich somit
die jüngsten Interventionsmaßnahmen hinsichtlich ihres Zielerreichungsgrades zu-
mindest mit der im Rahmen dieser Arbeit im Vordergrund stehenden Betrachtungs-
weise möglicherweise nicht zielgerichtet analysieren.

Kapitel 6

Fazit und Ausblick

Die Zielsetzung dieser Arbeit bestand darin aufzuzeigen, inwiefern Devisenmarkt-
intervention in Systemen flexibler Wechselkurse aus theoretischer Sicht ein geeig-
netes, wirtschaftspolitisches Instrument zur Beeinflussung der Preisbildung am De-
visenmarkt darstellen und ob ein theoretisch abgeleiteter Wechselkurseffekt auch
empirisch nachgewiesen werden kann. Die ökonomische Relevanz dieser Frage-
stellung ergibt sich daraus, daß bisher bestehende Forschungsansätze keine ein-
heitlichen Ergebnisse im Hinblick auf eine grundsätzliche Effektivität von Devi-
senmarktintervention zur Wechselkursbeeinflussung erbracht haben. Als mögliche

Ursache hierfür wurde im Rahmen dieser Arbeit die konzeptionelle Schwäche ma-
kroökonomischer Ansätze zur Wechselkurserklärung identifiziert, auf deren Grund-
lage der Großteil der theoretischen und empirischen Untersuchungen zur Effekti-
vität von Devisenmarktintervention entstanden ist.

Daher stellte die weitere Analyse anstelle der makroökonomischen Modellierung
auf den Mikrostrukturansatz der Wechselkurserklärung ab, der – wie im Rahmen
des vierten Kapitels aufgezeigt werden konnte – in konzeptioneller Hinsicht eine
adäquatere Darstellung des Preisbildungsprozesses am Devisenmarkt ermöglicht.

Dies bildete die Grundvoraussetzung für die Untersuchung der zentralen Fragestel-
lung des Einflusses von Devisenmarktintervention auf die Wechselkursentwicklung,
die im fünften Kapitel aufbauend auf drei zuvor formulierte (Arbeits-)Hypothesen
vorgenommen wurde.

Die erste Hypothese setzte dabei an der Überprüfung der traditionellen Wir-
kungskanäle sterilisierter Devisenmarktintervention im Rahmen des Mikrostruk-
turansatzes an. Auf der Grundlage des Vitale-Modells konnte in diesem Zusam-
menhang theoretisch die Wirksamkeit eines – im Vergleich zum traditionellen

Verständnis – leicht modifizierten Signalling-Kanals abgeleitet werden. Dabei wur-
de im Hinblick auf die potentielle Signalwirkung einer Devisenmarktintervention
auf die allgemeine Erwartungsbildung der Marktakteure und nicht auf die Signal-
wirkung hinsichtlich zukünftig erwarteter Geldpolitik der Notenbank abgestellt.

Die empirische Überprüfung dieses Wirkungskanals erfolgte dabei anhand einer

Eventstudie. In konzeptioneller Hinsicht unterscheidet sich diese von bestehenden

Ansätzen dahingehend, daß hier auf eine Beeinflussung des Terminwechselkurses

C. Fürtjes, Zur Effektivität freiwilliger Devisenmarktinterventionen,

DOI 10.1007/978-3-658-03588-4_6, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

294

6 Fazit und Ausblick
durch Interventionsmaßnahmen abgestellt wird und nicht wie üblich auf den Kas-
sakurs. Dieses Vorgehen sollte zum einen der Problematik in anderen Eventstudien
begegnen, daß die Effekte einer Interventionsmaßnahme auf die Wechselkursent-
wicklung nur innerhalb eines sehr kurzen – und somit ökonomisch wenig aussage-
kräftigen – Zeithorizonts beobachtet werden können.

Zum anderen stellt der Terminwechselkurs zumindest theoretisch einen Indi-
kator für die Markterwartungen bezüglich der zukünftigen Wechselkursentwick-
lung dar. Daher kann aus einer empirisch bestätigten Wirkung einer Intervention
auf den Terminwechselkurs zumindest indirekt auf die Existenz eines Signalling-

Effektes im Sinne der Definition von Vitale geschlossen werden. Die Resultate
der Eventstudie zeigen allerdings nur für die Interventionstätigkeit der Bundes-
bank von 1980 bis 1995 eine statistisch signifikante Beeinflussung des Termin-
wechselkurses, während dies weder für die Interventionen der Fed im selben Zeit-
raum und Währungssegment noch für die japanischen Interventionen von 2001
bis 2011 im Yen/US-Dollar-Markt festgestellt werden konnte. Unter Berücksich-
tigung der theoretischen Implikationen des Vitale-Modells ließen sich diese Ergeb-
nisse dahingehend interpretieren, daß die Effektivität des Signalling-Kanals negativ
von der Gewichtung eines vom Fundamentalwert abweichenden Wechselkursziels
abhängt. Somit kann eine Notenbank, die – wie die Bundesbank im untersuchten

Zeitraum – hauptsächlich zugunsten der heimischen Währung intervenierte, ihre

Glaubwürdigkeit im Hinblick auf eine am Fundamentalwert orientierte Zielsetzung
der Intervention erhöhen. Dies steigert folglich c.p. die Signalwirkung einer Inter-
vention und damit auch deren Effekt auf die Wechselkursentwicklung.

Während demnach für den Signalling-Kanal zumindest eine bedingte Wirksam-
keit aufgezeigt werden konnte, ergab die Diskussion des Portfolio-Balance-Kanals,
daß – auch über eine mikrostrukturelle Modellierung auf Basis des Interdealer-

Modells – keine signifikante und dauerhafte Beeinflussung der Wechselkursent-
wicklung theoretisch zu erwarten und empirisch zu belegen ist.

Einen gerade im Vergleich zum Portfolio-Balance-Kanal wesentlich größeren

Aufschluß über die potentielle Effektivität von Devisenmarktintervention konn-
te jedoch – wie in der (Arbeits-)Hypothese 2 vermutet – über die Ableitung ei-
nes neuen Wirkungskanals im Rahmen einer mikrostrukturellen Modellierung auf

Basis des Kyle-Modells erbracht werden. Die Grundlage hierzu bildete eine Ab-
kehr von der Vorstellung einer einheitlichen, vollständig rationalen Erwartungs-
bildung bei allen Devisenhändlern zugunsten einer verhaltensorientierten Model-
lierung. Diese Modellierung basiert auf der Beobachtung der Preisdynamik am

Devisenmarkt sowie den Befragungen von Devisenhändlern im Hinblick auf ih-
re Handelsstrategie. Hierauf aufbauend kann die Preisbildung am Devisenmarkt
dann als maßgeblich abhängig von der jeweils im Markt dominierenden – ent-
weder an makroökonomischen Fundamentaldaten orientierten oder aber charttech-
nisch motivierten – Handelsstrategie betrachtet werden. Um in einem längerfristig
charttechnisch dominierten Marktumfeld die potentiell damit einhergehende funda-
mentale Fehlbewertung des Wechselkurses zu korrigieren, können Devisenmarkt-
intervention theoretisch als koordinierendes Signal zum gemeinsamen Marktein-
tritt für die Fundamentalisten dienen. Dadurch wird potentiell die Vorherrschaft der

6 Fazit und Ausblick

295
charttechnisch orientierten Handelsstrategie am Devisenmarkt gebrochen und eine
sich längerfristig selbstverstärkende Anpassung an die Fundamentalbewertung aus-
gelöst. Über den so beschriebenen Koordinationskanal kann folglich eine effektive

Wirkung von Devisenmarktintervention im Sinne einer Misalignmentbekämpfung
abgeleitet werden.

Die konzeptionelle Überlegenheit des Koordinationskanals ggü. den traditionel-
len Wirkungskanälen von Devisenmarktintervention wurde dabei im Rahmen dieser

Arbeit deutlich herausgestellt. Diese zeigte sich grundsätzlich auch bei den vor-
gestellten ökonometrischen Studien zur empirischen Überprüfung dieses Kanals.

Hierbei wurde die Wirksamkeit des Koordinationskanal über den Einfluß der Inter-
ventionsmaßnahmen auf einen sog. Vertrauensparameter der Fundamentalanalyse
getestet. Für die meisten Zentralbanken ließ sich dabei ein signifikanter Zusammen-
hang zwischen Intervention und Vertrauensparameter belegen. Allerdings konnte
gerade für die – im gleichen Zeitraum als potentiell effektiv angesehenen – Inter-
ventionen der Bundesbank im DM/US-Dollar-Markt kein statistisch signifikanter

Beleg für eine Wechselkursbeeinflussung im Sinne des Koordinationskanals gefun-
den werden.

Eine mögliche Erklärung hierfür konnte aus der – über die (Arbeits-)Hypothese 3
motivierten – Analyse des Sterilisationsgrades von Devisenmarktintervention abge-
leitet werden. Als ein entscheidender Aspekt der in diesem Zusammenhang vorge-
stellten empirischen Studien erwies sich dabei die Unterscheidung zwischen einer
kurzfristigen und einer langfristigen Sterilisation von Devisenmarktintervention. In

Bezug auf Erstere ließen die Studien den Schluß zu, daß die Interventionen der

Bundesbank einen tendenziell höheren kurzfristigen Sterilisationsgrad aufwiesen
als z.B. die Interventionsmaßnahmen in Japan. Vor diesem Hintergrund läßt sich
argumentieren, daß die Beeinflussung der Wechselkursentwicklung über den Ko-
ordinationskanal in Deutschland wegen des tendenziell hohen Sterilisationsgrades
der kurzfristigen Interventionsmaßnahmen geringer ausfiel als bspw. in Japan. Die-
se Argumentation stützt sich auf die zuvor theoretisch abgeleitete These, daß eine
kurzfristig nicht bzw. nur partiell sterilisierte Interventionsmaßnahme eine poten-
tiell größere Signalwirkung auf die Fundamentalisten auszuüben vermag als eine
vollständig sterilisierte Intervention. Insofern konnte gleichzeitig eine potentiel-
le Relevanz des kurzfristigen Sterilisationsgrades für die Wirksamkeit des Koor-
dinationskanals aufgedeckt werden, was eine – in der Literatur bislang noch un-
berücksichtigte – zusätzliche Komponente hinsichtlich der möglichen Effekte von

Interventionsmaßnahmen auf die Preisbildung am Devisenmarkt darstellt.

Zum Abschluß der Analyse wurden die jüngsten Interventionsmaßnahmen in der

Schweiz sowie in Japan in einen größeren wirtschafts- und vor allem geldpoliti-
schen Kontext eingeordnet. Hierbei ergaben sich deutliche Hinweise darauf, daß in
beiden Ländern ein eher geringer ökonomischer Anreiz bestand, die langfristigen

Geldmengeneffekte ihrer Interventionsmaßnahmen vollständig zu sterilisieren. Als
mögliche Begründung für eine derartige wirtschaftspolitische Entscheidung wur-
de in diesem Zusammenhang die Hypothese erörtert, daß die Interventionsmaßnah-
men als Weiterführung einer expansiven geldpolitischen Strategie und nicht in erster

Linie als wirtschaftspolitisches Instrument zur Wechselkursbeeinflussung anzuse-

296

6 Fazit und Ausblick
hen sind. Daher besteht die Möglichkeit, daß die Interventionen der SNB im Jahr

2009 sowie des MoF in den Jahren 2003 und 2004 – im Gegensatz zu den Inter-
ventionsmaßnahmen in den 1980er und 1990er Jahren – im Rahmen dieser Arbeit
möglicherweise nicht zielgerichtet im Hinblick auf ihre Effektivität beurteilt werden
können.

Die im Rahmen des Mikrostrukturansatz gewonnen Erkenntnisse stellen zwei-
felsfrei einen signifikanten Fortschritt für das Verständnis und die ökonomische

Bewertung von Devisenmarktintervention dar. Dennoch sind in diesem Zusammen-
hang auch weitere und neue Fragestellungen aufgeworfen worden, die den Gegen-
stand weiterer Forschung bilden könnten. Ausgehend von den aus der Eventstudie
abgeleiteten Ergebnissen kann in diesem Kontext z.B. die Notwendigkeit einer kon-
zeptionellen Modifikation des Vitale-Modells abgeleitet werden. Im Vordergrund
sollte dabei eine Anpassung der Objektfunktion insbesondere im Hinblick auf den

Gewichtungsparameter für die Verfolgung eines Wechselkursziels stehen. Dieser
sollte als Bestandteil der Beliefstruktur des Marketmakers und nicht als konstanter
exogener Parameter im Modell implementiert werden, um die theoretische Wirk-
samkeit des Signalling-Kanals besser abzubilden. Möglicherweise läßt sich auf die-
ser Grundlage auch die – über die Eventstudie nur qualitativ abgeleitete – Rolle der

Interventionsrichtung für die Glaubwürdigkeit der Zentralbank besser quantifizie-
ren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt, der in dieser Arbeit aufgezeigt wurde, besteht
darin, daß der Grad der (kurzfristigen) Sterilisation die Wirksamkeit des Koordi-
nationskanals beeinflussen kann. Um die Relevanz des Sterilisationsgrades empi-
risch zu untersuchen, bedarf es aber einer Berücksichtigung dieses Aspektes in der
ökonometrischen Modellstruktur zur Überprüfung des Koordinationskanals. Eine

Grundvoraussetzung hierfür besteht aber – in Anlehnung an die vorgestellten empi-
rischen Studien für Japan – darin, auf der Basis von Tagesdaten Reaktionsfunktionen
für andere Notenbanken aufzustellen.

Abschließend hat die Diskussion der Interventionsmaßnahmen in Japan und der

Schweiz gezeigt, daß die Verengung des Effektivitätsbegriffs auf die Beeinflussung
der Wechselkursentwicklung nicht unproblematisch ist. Obwohl eine weitergehende
ökonomische Analyse zur Effektivität von Devisenmarktintervention – über deren

Wirkung auf den Wechselkurs hinaus – deutlich schwieriger umzusetzen ist, wäre
eine solche Analyse gleichwohl wünschenswert. So könnten zum einen die wirt-
schaftspolitischen Motive bzw. die wirtschaftspolitischen Rahmenbedingungen ei-
ner Interventionsmaßnahme berücksichtigt und zum anderen deren Zielerreichung
an gesamtwirtschaftlichen Variablen – über die Beeinflussung des nominalen Wech-
selkurses hinaus – analysiert werden.

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Young, P. (1993): An Evolutionary Model of Bargaining. Journal of Economic Theory, 59(1):145

– 168.

Document Outline

- Geleitwort
- Vorwort
- Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung

- 2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

- 3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

- 3.1 Probleme makroökonomischer Wechselkursmodelle

- 3.1.1 Empirische Validität
- 3.1.2 Theoretische Konzeption
- 3.1.3 Mikrofundierung und Erwartungsbildung

- 3.2 Wirkungskanäle nicht sterilisierter Devisenmarktintervention

- 3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

- 3.3.1 Portfolio-Balance-Kanal

- 3.3.2 Signalling-Kanal

- 3.3.3 Konzeptionelle Bewertung und empirische Relevanz

- 3.4 Zwischenfazit

- 4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

- 4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

- 4.1.1 Rahmendaten und Marktabgrenzung des Devisenmarktes

- 4.1.2 Akteure am Devisenmarkt

- 4.1.3 Informationen, Transparenz und Auftragsfluß

- 4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

- 4.2.1 Rational-Expectations-Modell
- 4.2.2 Kyle-Modell
- 4.2.3 Glosten-Milgrom-Modell
- 4.2.4 Interdealer-Modell

- 4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

- 4.3.1 Empirische Erfassung der Auftragsfluß-Variablen

- 4.3.2 Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel

- 4.3.3 Indirekter Interdealer-Handel und Fundamentalfaktoren

- 4.3.4 Mikro- und/oder Makrostruktur des Devisenmarktes?

- 5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in
Mikrostrukturmodellen

- 5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

- 5.1.1 Signalling-Kanal

- 5.1.2 Portfolio-Balance-Kanal

- 5.2 Der Koordinationskanal

- 5.2.1 Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz

- 5.2.2 Chartisten und Fundamentalisten im Mikrostrukturansatz

- 5.2.3 Theoretische Implementierung des Koordinationskanals

- 5.2.4 Empirische Überprüfung des Koordinationskanals

- 5.2.5 Bewertung des Koordinationskanals

- 5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

- 5.3.1 Das Sterilisationsproblem

- 5.3.2 Sterilisationsgrad und Effektivität

- 6 Fazit und Ausblick

- Literaturverzeichnis

Table of Contents

Geleitwort
Vorwort
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung

2 Gang der Untersuchung und methodologische Abgrenzung

3 Effizienz von Devisenmarktinterventionen im makroökonomischen Kontext

- 3.1 Probleme makroökonomischer Wechselkursmodelle

- 3.1.1 Empirische Validität
- 3.1.2 Theoretische Konzeption
- 3.1.3 Mikrofundierung und Erwartungsbildung

- 3.1.1 Empirische Validität
- 3.1.2 Theoretische Konzeption
- 3.1.3 Mikrofundierung und Erwartungsbildung

- 3.2 Wirkungskanäle nicht sterilisierter Devisenmarktintervention

- 3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

- 3.3.1 Portfolio-Balance-Kanal

- 3.3.2 Signalling-Kanal

- 3.3.3 Konzeptionelle Bewertung und empirische Relevanz

- 3.3.1 Portfolio-Balance-Kanal

- 3.3.2 Signalling-Kanal

- 3.3.3 Konzeptionelle Bewertung und empirische Relevanz

- 3.4 Zwischenfazit

3.1 Probleme makroökonomischer Wechselkursmodelle

- 3.1.1 Empirische Validität
- 3.1.2 Theoretische Konzeption
- 3.1.3 Mikrofundierung und Erwartungsbildung

3.1.1 Empirische Validität
3.1.2 Theoretische Konzeption
3.1.3 Mikrofundierung und Erwartungsbildung

3.2 Wirkungskanäle nicht sterilisierter Devisenmarktintervention

3.3 Wirkungskanäle sterilisierter Devisenmarktinterventionen

- 3.3.1 Portfolio-Balance-Kanal

- 3.3.2 Signalling-Kanal

- 3.3.3 Konzeptionelle Bewertung und empirische Relevanz

3.3.1 Portfolio-Balance-Kanal

3.3.2 Signalling-Kanal

3.3.3 Konzeptionelle Bewertung und empirische Relevanz

3.4 Zwischenfazit

4 Mikrostrukturelle Erklärung der Preisbildung am Devisenmarkt

- 4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

- 4.1.1 Rahmendaten und Marktabgrenzung des Devisenmarktes

- 4.1.2 Akteure am Devisenmarkt

- 4.1.3 Informationen, Transparenz und Auftragsfluß

- 4.1.1 Rahmendaten und Marktabgrenzung des Devisenmarktes

- 4.1.2 Akteure am Devisenmarkt

- 4.1.3 Informationen, Transparenz und Auftragsfluß

- 4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

- 4.2.1 Rational-Expectations-Modell
- 4.2.2 Kyle-Modell
- 4.2.3 Glosten-Milgrom-Modell
- 4.2.4 Interdealer-Modell

- 4.2.1 Rational-Expectations-Modell
- 4.2.2 Kyle-Modell
- 4.2.3 Glosten-Milgrom-Modell
- 4.2.4 Interdealer-Modell

- 4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

- 4.3.1 Empirische Erfassung der Auftragsfluß-Variablen

- 4.3.2 Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel

- 4.3.3 Indirekter Interdealer-Handel und Fundamentalfaktoren

- 4.3.4 Mikro- und/oder Makrostruktur des Devisenmarktes?

- 4.3.1 Empirische Erfassung der Auftragsfluß-Variablen

- 4.3.2 Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel

- 4.3.3 Indirekter Interdealer-Handel und Fundamentalfaktoren

- 4.3.4 Mikro- und/oder Makrostruktur des Devisenmarktes?

4.1 Wechselkursbildung in der Praxis der Finanzmärkte

- 4.1.1 Rahmendaten und Marktabgrenzung des Devisenmarktes

- 4.1.2 Akteure am Devisenmarkt

- 4.1.3 Informationen, Transparenz und Auftragsfluß

4.1.1 Rahmendaten und Marktabgrenzung des Devisenmarktes

4.1.2 Akteure am Devisenmarkt

4.1.3 Informationen, Transparenz und Auftragsfluß

4.2 Theoretische Grundlagen und Modellansätze

- 4.2.1 Rational-Expectations-Modell
- 4.2.2 Kyle-Modell
- 4.2.3 Glosten-Milgrom-Modell
- 4.2.4 Interdealer-Modell

4.2.1 Rational-Expectations-Modell
4.2.2 Kyle-Modell
4.2.3 Glosten-Milgrom-Modell
4.2.4 Interdealer-Modell

4.3 Anwendung des Mikrostrukturansatzes auf den Devisenmarkt

- 4.3.1 Empirische Erfassung der Auftragsfluß-Variablen

- 4.3.2 Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel

- 4.3.3 Indirekter Interdealer-Handel und Fundamentalfaktoren

- 4.3.4 Mikro- und/oder Makrostruktur des Devisenmarktes?

4.3.1 Empirische Erfassung der Auftragsfluß-Variablen

4.3.2 Auftragsfluß im direkten Interdealer-Handel

4.3.3 Indirekter Interdealer-Handel und Fundamentalfaktoren

4.3.4 Mikro- und/oder Makrostruktur des Devisenmarktes?

5 Analyse von Devisenmarktinterventionen in Mikrostrukturmodellen

- 5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

- 5.1.1 Signalling-Kanal

- 5.1.2 Portfolio-Balance-Kanal

- 5.1.1 Signalling-Kanal

- 5.1.2 Portfolio-Balance-Kanal

- 5.2 Der Koordinationskanal

- 5.2.1 Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz

- 5.2.2 Chartisten und Fundamentalisten im Mikrostrukturansatz

- 5.2.3 Theoretische Implementierung des Koordinationskanals

- 5.2.4 Empirische Überprüfung des Koordinationskanals

- 5.2.5 Bewertung des Koordinationskanals

- 5.2.1 Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz

- 5.2.2 Chartisten und Fundamentalisten im Mikrostrukturansatz

- 5.2.3 Theoretische Implementierung des Koordinationskanals

- 5.2.4 Empirische Überprüfung des Koordinationskanals

- 5.2.5 Bewertung des Koordinationskanals

- 5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

- 5.3.1 Das Sterilisationsproblem

- 5.3.2 Sterilisationsgrad und Effektivität

- 5.3.1 Das Sterilisationsproblem

- 5.3.2 Sterilisationsgrad und Effektivität

5.1 Sterilisierte Interventionen im Mikrostrukturansatz

- 5.1.1 Signalling-Kanal

- 5.1.2 Portfolio-Balance-Kanal

5.1.1 Signalling-Kanal

5.1.2 Portfolio-Balance-Kanal

5.2 Der Koordinationskanal

- 5.2.1 Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz

- 5.2.2 Chartisten und Fundamentalisten im Mikrostrukturansatz

- 5.2.3 Theoretische Implementierung des Koordinationskanals

- 5.2.4 Empirische Überprüfung des Koordinationskanals

- 5.2.5 Bewertung des Koordinationskanals

5.2.1 Chartisten-Fundamentalisten-Ansatz

5.2.2 Chartisten und Fundamentalisten im Mikrostrukturansatz

5.2.3 Theoretische Implementierung des Koordinationskanals

5.2.4 Empirische Überprüfung des Koordinationskanals

5.2.5 Bewertung des Koordinationskanals

5.3 Nicht sterilisierte Devisenmarktinterventionen im Mikrostrukturansatz

- 5.3.1 Das Sterilisationsproblem

- 5.3.2 Sterilisationsgrad und Effektivität

5.3.1 Das Sterilisationsproblem
5.3.2 Sterilisationsgrad und Effektivität
6 Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis