Bestimmung der Finanzierungskosten für Gasnetzbetreiber - E

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Bestimmung der Finanzierungskosten
für Gasnetzbetreiber
GUTACHTEN FÜR DIE E-CONTROL
Juni 2012
© Frontier Economics Ltd, London.
Vertraulich
Juli 2012 | Frontier Economics
i
Executive Summary
1
Grundsätzliches Vorgehen ................................................................... 1
Methodik und Ergebnisse der quantitativen Analyse ............................ 1
E-Control „2. Konsultationspapier zur Ausgestaltung der 2.
Regulierungsperiode Gas“ ......................................................... 4
Schlussfolgerung ................................................................................ 11
1
Einleitung
13
2
Methodik
15
2.1
Bewertung der aktuellen Methodik ........................................... 15
2.2
Gesetzliche und ökonomische Rahmenbedingungen .............. 20
2.3
Anzuwendendes Modell ........................................................... 22
3
Quantitative Analyse
3.1
Risikoloser Zins ........................................................................ 24
3.2
Risikoaufschlag für Fremdkapital ............................................. 33
3.3
Beta-Faktor .............................................................................. 45
3.4
Marktrisikoprämie ..................................................................... 54
3.5
Steuersatz ................................................................................ 62
3.6
Kapitalstruktur .......................................................................... 62
3.7
Zusammenfassung und Ableitung der Berechnungsformeln .... 69
4
Internationaler Vergleich
24
73
Anhang I – Vergleichsunternehmen für die Beta-Bestimmung
77
„Short List“ (Engere Stichprobe) ......................................................... 83
Anhang II – Methodisches Vorgehen bei CAPM
85
Betrachtungszeitraums und Datenfrequenz ....................................... 85
Wahl der Vergleichindizes .................................................................. 88
Anpassung der Roh-Betas ................................................................. 89
Inhaltsverzeichnis
ii
Frontier Economics | Juli 2012
Vertraulich
Anpassung der Kapitalstruktur............................................................ 92
Inhaltsverzeichnis
Vertraulich
iii
Abbildung 1. Schematischer Vergleich der Ermittlungsmethoden
19
Abbildung 2. Umlaufrenditen österreichischer Staatsanleihen –
verschiedene Restlaufzeiten, Monatswerte 2005 – 2012
26
Abbildung 3. Umlaufrenditen
Euroraum Anleihen
österreichischer,
Abbildung 4. Fristigkeitsstruktur
Energieunternehmen
von
Anleihen
deutscher
und
29
österreichischer
32
Abbildung 5. Zusammenhang zwischen Risikotreibern, Ratings und
Risikoaufschlägen
36
Abbildung 6. Debt Spreads von Energieunternehmen mit A Rating 38
Abbildung 7. Debt Spreads (2-Jahres-Mittelwert), nach Rating
geordnet
39
Abbildung 8.
Moody's
Umlaufrenditen
Europäischer
Anleiheindizes
von
42
Abbildung
9.
Umlaufrenditen
von
österreichischen
Energieunternehmen im Vergleich zu risikolosem Zinssatz
44
Abbildung 10. Ansatz für die Zusammenstellung unserer Stichprobe47
Abbildung 11. „reine Netzbetreiber“ – Vergleichsgruppe für Beta
Berechnung
50
Abbildung 12. Ergebnisse der Asset-Beta-Schätzungen für „reine
Netzbetreiber“
52
Abbildung 13. Beta für allgemeine Energieunternehmen und „reine
Netzbetreiber“
53
Abbildung 14. Kein direkter Zusammenhang zwischen Zeithorizont
und Volatilität
56
Abbildung
15.
Durchschnittliche
Marktrisikoprämien 1900 – 2010
historisch
beobachtete
59
Abbildung 16. MRP für Zeitperiode 2005-2011 (Weltindex)
61
Tabellen & Abbildungen
iv
Vertraulich
Abbildung 17. Beobachtete Verschuldungsgrade reiner Netzbetreiber
und Netzbetreiber mit anderen Aktivitäten auf Basis von
Marktwerten
65
Abbildung 18. Bestimmungsfaktoren des Ratings
67
Abbildung 19. Ermittlung der verschuldeten Betas
70
Abbildung 20. Ableitung des Eigenkapitalzinssatzes
71
Abbildung 21. Berechnung
Fremdkapitalkosten
des
WACC
aus
Eigen-
und
71
Abbildung 22. Bereinigung der Betas um die Kapitalstruktur und
Steuern
93
Tabelle 1. Zusammenfassung Quantitative Analyse
Tabelle
2.
Betafaktoren
Vergleichsunternehmen
(unverschuldet)
Tabelle
3.
Durchschnittliche
Bundesanleihen
Umlaufrenditen
2
der
FGW
10
vergleichbarer
30
Tabelle 4. Debt Spreads der größeren Stichprobe
38
Tabelle 5. Debt Spreads der engen Vergleichsgruppe
41
Tabelle 6. Debt Spreads basierend auf europäischen Anleiheindizes 43
Tabelle 7. Ergebnisse der Asset-Beta-Schätzungen
Netzbetreiber“ und allgemeine Energieunternehmen
für
„reine
53
Tabelle 8. Verschuldungsgrad aus regulatorischen Entscheidungen 68
Tabelle 9. Berechnung Fremdkapitalkosten
69
Tabelle 10. Berechnung verschuldetes Beta
70
Tabelle 11. Berechnung Eigenkapitalzinsen nach Steuern
71
Tabelle 12. Berechnung WACC
71
Tabelle 13. Regulatoren Entscheidungen zu Parameter des WACC 75
Tabelle 14. Anpassung des Beta-Faktors für Prognosezwecke
91
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v
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1
Executive Summary
Energie-Control Austria (E-Control) hat Frontier Economics Ltd. (Frontier)
beauftragt, in einer Untersuchung den zuletzt in Österreich verwendeten Ansatz
zur Bestimmung der Kapitalkosten von Gasnetzbetreibern vor dem Hintergrund
der geänderten rechtlichen und ökonomischen Rahmenbedingungen zu
überprüfen. Basierend darauf soll zudem eine empirische Analyse der
Finanzierungskosten der Gasnetzbetreiber in Österreich vorgenommen werden.
Im Folgenden fassen wir die Ergebnisse unserer Analyse zusammen.
Grundsätzliches Vorgehen
Wir empfehlen die prinzipielle Beibehaltung des bisher in Österreich
angewandten Ansatzes der Berechnung der Kapitalkosten basierend auf dem
„Weighted Average Cost of Capital“ (WACC)-Ansatz mit kalkulatorischen
Fremdkapitalkosten und normierter Kapitalbasis sowie der Ableitung
marktüblicher Eigenkapitalkosten unter Nutzung des „Capital Asset Pricing“ Modells (CAPM). Die Anwendung des WACC zur Bestimmung der
Finanzierungskosten von Gasverteilnetzbetreibern wurde im § 80 GWG 2011
explizit festgeschrieben. Es finden sich keine Hinweise dafür, dass dieser Ansatz
für die Gasfernleitungsnetzbetreiber nicht zur Anwendung gelangen sollte.
Der WACC Ansatz ist zudem geeignet, die sich durch die aktuellen
ökonomischen Entwicklungen ergebenen aktuellen Änderungen der
Marktbewertung und -parameter zu berücksichtigen. Vor allem durch die
Finanzkrise haben sich die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen jüngst
verändert. Diesem Umstand kann bzw. sollte durch eine sorgfältige
Interpretation der Ergebnisse und Rahmenbedingungen Rechnung getragen
werden. Notwendige Änderungen an der prinzipiellen Methodik lassen sich
daraus unserer Ansicht nach nicht ableiten.
Methodik und Ergebnisse der quantitativen
Analyse
Auf Basis der Methodenempfehlung leiten wir die Finanzierungskosten für
Gasnetzbetreiber quantitativ ab. Tabelle 1 fasst unsere empirischen Ergebnisse
zusammen und leitet aus den Parametern die jeweiligen Eigenkapital- und
Fremdkapitalkosten sowie den WACC ab. Dabei definieren wir eine untere und
obere Bandbreite.
Executive Summary
2
Vertraulich
Tabelle 1. Zusammenfassung Quantitative Analyse
Untere Grenze
Risikoloser Zins
Obere Grenze
3,27 %
Risikozuschlag für Fremdkapital
1,36%
1,55%
Fremdkapitalzinssatz (vor Steuer)
4,63 %
4,82 %
Marktrisikoprämie
3,8%
5,0%
Betafaktor
0,30
0,34
Betafaktor (verschuldet)
0,64
0,72
5,69 %
6,88 %
Eigenkapitalzinssatz (nach Steuer)
Steuersatz
Eigenkapitalzinssatz (vor Steuer)
25 %
7,59 %
Gearing
WACC (vor Steuer)
9,18 %
60%
5,81%
6,56%
Quelle: Eigene Berechnung
Die Bandbreiten spiegeln die trotz Auswertung aller verfügbaren Informationen
verbleibende Unsicherheit der Schätzung wider. Für die regulatorische Praxis
ergibt sich dennoch die Notwendigkeit aus diesen Bandbreiten einen einzelnen
Wert als Berechnungsgrundlage abzuleiten. Grundsätzlich sind dabei zwei
mögliche pragmatische Strategien denkbar, wie mit derartigen Bandbreiten
umgegangen werden kann:


Fehlerminimierung – Um mit den für die Regulierung zu Grunde gelegten
Wert trotz Unsicherheit dem – nicht beobachtbaren – faktischen Wert
anzunähern und damit den evtl. auftretenden Fehler zu minimieren, bietet
sich eine Positionierung in der Mitte der Bandbreite an. Hierbei würde der
Gesamtfehler minimiert und die Richtungen der Abweichung (Über- oder
Unterschätzung) somit implizit als gleichwertig angesehen.
Vorsichtsprinzip – Alternativ könnte durch den Regulierer die Gefahr einer
Über- und Unterschätzung aufgrund ihrer Auswirkungen unterschiedlich
bewertet werden. Hierzu sind sowohl die regulierten Unternehmen als auch
die Nutzer der regulierten Dienstleistung zu betrachten. Falls eine derartige
Asymmetrie identifiziert würde, könnte unter Verfolgung des
Executive Summary
Vertraulich
3
Vorsichtsprinzips eine Positionierung über oder unter dem Mittelwert
gerechtfertigt sein.
Nachfolgend erläutern wir die Ermittlung der einzelnen Parameter für die WACC
Berechnungen:




Risikoloser Zins – Für die Schätzung des risikolosen Zinssatzes verwenden
wir den 5-Jahresdurchschnitt der österreichischen Sekundärmarktrendite.
Aufgrund der Mischung verschiedener Restlaufzeiten liegt die
durchschnittliche Restlaufzeit dieses Portfolios bei 7,8 Jahren. Bei der
Auswahl der Anleihen sollte die typische Finanzierungsstruktur von
österreichischen Energieunternehmen berücksichtigt werden. Dabei zeigt
sich, dass die tatsächliche Fristigkeitsstruktur von ausstehenden Anleihen
österreichischer Energieunternehmen bei durchschnittlich knapp 6 Jahren
liegt. Daraus kann gefolgert werden, dass die derzeit verwendete
Sekundärmarktrendite als Referenzwert geeignet ist. Der Vorteil der
Verwendung der Sekundärmarktrendite liegt in der Transparenz und leichten
öffentlichen Verfügbarkeit. Weiters spricht die Kontinuität für die
Verwendung der Sekundärmarktrendite, da diese seit Beginn der
Liberalisierung zur Berechnung des risikolosen Zinssatzes verwendet wurde.
Risikoaufschlag für Fremdkapital – Für die Ableitung des
Risikozuschlags, den Fremdkapitalgeber zusätzlich zum risikolosen Zins
fordern, analysieren wir die Risikozuschläge von börsengehandelten
Anleihen vergleichbarer Unternehmen, europäische Anleihenindizes sowie
Umlaufrenditen von österreichischen Energieunternehmen. Wir ziehen
dabei den 2-Jahresdurchschnitt von Anleihen mit rund 10 Jahren
Restlaufzeit heran. Für die enge Gruppe der Vergleichsunternehmen
verwenden wir Unternehmen mit einem Rating von mindestens A-. Eine
Analyse der Werte ergibt eine Bandbreite für die Risikoaufschläge (Debt
Spread) von 1,36% bis 1,55% (136 bis 155 Basispunkten).
Marktrisikoprämie – Dieser Wert ist generisch für alle Unternehmen und
wird üblicherweise aus langen Zeitreihen internationaler Portfolios
abgeleitet. Wir stützen unsere Analysen dabei auf die international
umfangreichste verfügbare Datenbank eines Anlageportfolios von
industrialisierten Ländern (Dimson/Marsh/Staunton). Aufgrund der
jüngeren Finanzmarktentwicklungen beziehen wir uns dabei auf den
Durchschnitt der Werte der Studien von 2009 bis 2011. Entsprechend dem
früheren Vorgehen nutzen wir dabei eine Bandbreite aus geometrischem und
arithmetischem Mittel von 3,8% bis 5,00%.
Beta-Faktoren – Das Beta spiegelt das systematische (d.h. nicht
diversifizierbare) Risiko des betrachteten Netzbetreibers wider und lässt sich
empirisch
aus
der
Analyse
der
Marktperformance
von
Executive Summary
4
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Vergleichsunternehmen ermitteln. Daher ist der Auswahl der
Vergleichsunternehmen besondere Bedeutung beizumessen. Basierend auf
einer erweiterten Stichprobe von 71 Unternehmen leiten wir anhand von
Filterkriterien, z.B. regulatorisches Umfeld, regionale Streuung und Streuung
der Geschäftsfelder, Datenverfügbarkeit, Liquidität, 9 reine Strom- und
Gasnetzbetreiber zur Bestimmung der Asset Betas ab. Wir berechnen das
durchschnittliche Asset-Beta1 der reinen Netzbetreiber auf Basis von
Tagesdaten über die letzten 5, 3 und 1 Jahre. Basierend auf den Ergebnissen
ermitteln wir eine Bandbreite von 0,30 bis 0,34.


Steuersatz – Für die Berechnung eines Zinssatzes vor Steuern verwenden
wir den österreichischen Steuersatz von 25%.
Kapitalstruktur und Kapitalbasis – Unseren Berechnungen liegt eine
angenommene Kapitalstruktur von 60% Fremdkapital zugrunde. Dieser
Wert entspricht den beobachteten branchenüblichen Werten und ist weiters
mit einem A Rating vereinbar, welches bei der Regulierung österreichischer
Netzbetreiber vorausgesetzt wird. Darüber hinaus ist der Wert von 60% mit
den Entscheidungen anderer Regulierer konsistent.
E-Control „2. Konsultationspapier zur
Ausgestaltung der 2. Regulierungsperiode Gas“
E-Control hat am 25.05.2012 das „2. Konsultationspapier zur Ausgestaltung der
2. Regulierungsperiode Gas“ veröffentlicht. Dabei wurde auch ein Vorschlag zu
den Finanzierungskosten gemacht. In der Folge diskutieren wir die

Angemessenheit der von E-Control angeführten Parameter zur WACC
Bestimmung; und

Stellungnahmen von Unternehmen und Interessensvertretungen zu den
Parametern.
Risikoloser Zinssatz – 3,27%
E-Control legt den risikolosen Zinssatz mit 3,27% fest. Dabei wird der 5Jahresdurchschnitt der österreichischen Sekundärmarktrendite zwischen April
2008 und März 2012 herangezogen.
In den Stellungnahmen gibt es dazu unterschiedliche Anmerkungen:
1
Adjustiert nach der Modigliani-Miller Methode und nach Vasicek. Eine genauere Beschreibung der
Methodologie findet sich im Hauptteil.
2
Bundesarbeiterkammer, Stellungnahme zum 2. Konsultationspapier zur Ausgestaltung der 2.
Executive Summary
Vertraulich




5
Gasnetz Steiermark GmbH – Begrüßt die Verwendung eines 5Jahresdurchschnitts jedoch wird statt der Sekundärmarktrendite, die
Verwendung der 10-jährigen Bundesanleihe vorgeschlagen. Durch die
Sekundärmarktrendite wird die Laufzeitäquivalenz laut Gasnetz Steiermark
verletzt.
Bundesarbeiterkammer2 – Weist auf die fallende Entwicklung der
Sekundärmarktrendite seit März 2012 hin und stellt zur Diskussion inwieweit
deshalb nicht ein Abschlag auf den risikolosen Zinssatz erfolgen sollte.
Wirtschaftskammer3 – „Gegen die Verwendung der Sekundärmarktrendite
als Basis für den risikolosen Zinssatz sprechen insbesondere die Verletzung
der Laufzeitäquivalenz zu den getätigten Investitionen, das
Verzerrungspotenzial der Ermittlungsmethode und die implizite Annahme
einer flachen Zinskurve. Zwar entschärft das Heranziehen eines einfachen 5Jahresschnitts anstatt des ursprünglich vorgeschlagenen kürzeren Zeitraums
zum Teil die aktuellen Verwerfungen auf den Kapitalmärkten. Die
Grundthematik der Verwendung eines nicht sachgerechten Basiszinssatzes
bleibt allerdings bestehen.“
Fachverband Gas Wärme4 – Für die Berechnung des risikolosen
Zinssatzes wird der Mittelwert des gleitenden fünfjährigen Durchschnitts
(auf monatlicher Basis) für den Zeitraum 31. Dezember 2006 — 2011
österreichischer Staatsanleihen mit einer Restlaufzeit von 10 Jahren
vorgeschlagen. Die gewichteten durchschnittlichen Kapitalkosten sollen
dabei auch die langfristigen Finanzierungszeiträume von Investitionen in die
Gasnetzinfrastruktur sowie den zugrundeliegenden Finanzierungsmix
abbilden.
Die Anmerkungen lassen sich in drei Kategorien einteilen:

Wahl der Anleihe – Es wird argumentiert, dass die 10-jährige
österreichische Bundesanleihe die geeignetere Anleihe zur Bestimmung des
risikolosen Zinssatzes darstellt. Insbesondere wird angemerkt, dass durch die
Verwendung der Sekundärmarktrendite die Laufzeitäquivalenz verletzt wird.
Unsere Analysen der Restlaufzeiten der Anleihen österreichischer
Energieunternehmen haben gezeigt, dass die Restlaufzeiten mit denen in der
2
Regulierungsperiode Gas“, 15.06.2012.
3
Wirtschaftskammer, Stellungnahme zum 2. Konsultationspapier zur Ausgestaltung der 2.
4
Fachverband Gas Wärme, Angemessene gewichtete Kapitalkosten für Gasnetzbetreiber in
Österreich zum 31. Dezember 2011, 26.April 2012.
Executive Summary
6
Vertraulich
in der Sekundärmarktrendite enthaltenen Anleihen ungefähr übereinstimmt.
Der Finanzierungsmix wird somit durch die Sekundärmarktrendite
sachgerecht abgebildet, weshalb eine Verletzung der Laufzeitäquivalenz nicht
vorliegt. Wir sehen deshalb die Sekundärmarktrendite als sachgerechte
Anleihe zur Bestimmung des risikolosen Zinssatzes.


Durchschnittsbildung – Zur Glättung der Auswirkung der Finanzkrise
verwendet E-Control das arithmetische Mittel über 5 Jahre. Dies stellt eine
übliche Methodik zur Glättung von Volatilitäten dar. FGW verwendet im
Unterschied dazu einen rollierenden Durchschnitt. Durch die Verwendung
des rollierenden 5 Jahresdurchschnittes bezieht FGW das Zinsniveau von
vor 10 Jahren in die Berechnung des risikolosen Zinssatzes ein. Der
Rückgriff auf Werte von vor 10 Jahren zur Bestimmung des künftigen
Zinsniveaus steht jedoch im Widerspruch zu einer anderen Anmerkung von
FGW, in der gesagt wird: „Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass die
Aussagekraft historischer Daten für künftige Kapitalmarktentwicklungen
begrenzt ist.“ Dies sollte für Werte von vor 10 Jahren besonders gelten. Die
Begründung für die Verwendung von Durchschnitten anstatt von
Stichtagswerten, wie von FGW angemerkt, ist sinnvoll. E-Control wird dem
jedoch durch die Verwendung des arithmetischen Mittels über eine
Zeitperiode von 5 Jahren gerecht.
Zeitraum für Durchschnittsbildung – Die Bundesarbeiterkammer
kritisiert, dass zur Bestimmung des risikolosen Zinssatzes nicht die
letztverfügbaren Daten verwendet wurden. Die Bestimmung des Stichtages
für den Endpunkt der Durchschnittsbildung stellt eine regulierungspolitische
Entscheidung dar. E-Control hat dazu den März 2012 gewählt.
Zusammenfassend stellen wir fest, dass wir den risikolosen Zinssatz von 3,27%
als sachgerecht erachten.
Risikozuschlag (Debt Spread) – 1,45%
E-Control hat den Risikozuschlag (Debt Spread) auf 1,45% festgelegt.
In der Stellungnahme gibt es dazu unterschiedliche Anmerkungen:

5
Bundesarbeiterkammer5 – „Die Berechnung des Risikozuschlags für
Fremdkapital (1,45%) kann die BAK nicht nachvollziehen. Der Wert von
1,45% erscheint jedenfalls sehr hoch gegriffen, weil Netzbetreiber einer
staatlichen Regulierung unterworfen sind und die Kostenabgeltung
Executive Summary
Vertraulich
7
gesetzlich zugesichert ist, wodurch sich Netzbetreiber in Hinblick auf ein
etwaiges Ausfallsrisiko deutlich von anderen Unternehmen unterscheiden.”


Wirtschaftskammer6 – „Der Höhe nach scheint der Risikozuschlag auf den
Fremdkapitalsatz im gegebenen Marktumfeld angemessen; eine
nachvollziehbare Ableitung wäre wünschenswert.“
Fachverband Gas Wärme7 – Der Risikozuschlag basiert auf europäischen
Anleihen von Energieunternehmen mit einer Ratingklasse A. Zur
Berechnung wird ein rollierender 5-Jahresdurchschnitt herangezogen. Es
ergibt sich ein Risikozuschlag von 76 BP.
Die Höhe des Risikozuschlages liegt in unserer Bandbreite von 136 BP bis 155
BP. Wir erachten den von E-Control vorgeschlagenen Wert somit als
sachgerecht. Der geringere Wert von FGW in Höhe von 76 BP muss im Kontext
des von FGW vorgeschlagenen risikolosen Zinssatzes in der Höhe von 4,04%
gesehen werden. In Summe bewegen sich die Fremdkapitalkosten (= risikoloser
Zinssatz + Risikozuschlag) von FGW und E-Control mit 4,80% bzw. 4,72% auf
sehr ähnlichem Niveau.
Marktrisikoprämie – 5%
E-Control legt die Marktrisikoprämie mit 5,00% fest.


Bundesarbeiterkammer8 – „Hinsichtlich der weiteren Komponenten des
WACC – Marktrisikoprämie, Beta unverschuldet, Beta verschuldet – kann
die BAK aufgrund der fehlenden Quellenangaben bzw. Datenbasis keine
abschließende Beurteilung abgeben. Im Vergleich zum Gutachten der
deutschen Bundesnetzagentur von September 2011 (Frontier Economics) ist
jedoch festzustellen, dass sich diese WACC-Komponenten im oberen
Bereich einer möglichen Bandbreite bewegen.”
Wirtschaftskammer9 – „Die Beibehaltung der Marktrisikoprämie auf dem
Niveau der vorhergehenden Regulierungsperiode kann argumentiert werden.
6
7
8
9
Executive Summary
8
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Es sollte von der Regulierungsbehörde begründet werden, warum der
Empfehlung der Kammer der Wirtschaftstreuhänder, die Marktrisikoprämie
auf 5,5% zu erhöhen, nicht Folge geleistet wurde.“

Fachverband Gas Wärme10 – „Die Marktrisikoprämie wurde mit 5,0%
angesetzt und orientiert sich an der Bandbreite von 4,5% bis 5,5%“ gemäß
der aktuellen Empfehlung der Kammer der Wirtschaftstreuhänder. Die
Marktrisikoprämie von 5,0% orientiert sich dabei am Mittelwert dieser
Empfehlung.“
Die Höhe der Marktrisikoprämie liegt am oberen Rand der von uns ermittelten
Marktrisikoprämie von 3,8% bis 5,0%, welche auf einer der Studie von
Dimson/Marsh/Staunton aufbaut11. Diese Studie hat sich, speziell im regulierten
Bereich, als Standardreferenz für die Marktrisikoprämie etabliert. Aus dem
Vorsichtsgesichtspunkt ist die Festlegung von E-Control vertretbar.
Betafaktor (unverschuldet) – 0,325
E-Control legt den Betafaktor (unverschuldet) mit 0,325 fest.


Bundesarbeiterkammer12 – „Hinsichtlich der weiteren Komponenten des
WACC – Marktrisikoprämie, Beta unverschuldet, Beta verschuldet – kann
die BAK aufgrund der fehlenden Quellenangaben bzw. Datenbasis keine
abschließende Beurteilung abgeben. Im Vergleich zum Gutachten der
deutschen Bundesnetzagentur von September 2011 (Frontier Economics) ist
jedoch festzustellen, dass sich diese WACC-Komponenten im oberen
Bereich einer möglichen Bandbreite bewegen.”
Wirtschaftskammer13 – „Die Ableitung des unverschuldeten Beta sollte
unter Angabe der Peer Group und der Quelle der Basisdaten
nachvollziehbar gemacht werden. Eine Darstellung der Selektion der
Vergleichsunternehmen und besonders eine Stellungnahme zur Größe der
Peer Group erscheinen erforderlich, zumal als kritischer Betrachter eine Peer
10
11
Dimson E, Marsh P und Staunton M (2011), Global Investment Returns Yearbook 2011, London
Business School, ABN Amro, Royal Bank of Scotland.
12
13
Executive Summary
Vertraulich
9
Group von einigen wenigen Unternehmen und mit regional unzureichender
Diversifikation angezweifelt werden kann.“

Fachverband Gas Wärme14 – Der FGW setzt den Betafaktor
(unverschuldet) mit 0,50 an.
Die Höhe des Betafaktors liegt innerhalb der von uns ermittelten Bandbreite für
den Betafaktor von 0,30 bis 0,34. Zur Darstellung der Berechnungsschritte,
insbesondere zur Bestimmung der relevanten Peer Gruppe verweisen wir auf
Abschnitt 3.3.2. In der Folge gehen wir auf die Berechnung des Betafaktors
durch FGW – insbesondere auf die verwendete Peer Gruppe ein.
FGW definiert unterschiedliche Gruppen von Vergleichsunternehmen:


Enge Liste: Gasnetzbetreiber

Snam Rete Gas SpA – Dieses Unternehmen befindet sich auch in der
Liste, die wir zur Berechnung des Betafaktors verwenden.

Enagas SA – Dieses Unternehmen befindet sich auch in der Liste, die
wir zur Berechnung des Betafaktors verwenden.

National Grid plc - Dieses Unternehmen befindet sich auch in der Liste,
die wir zur Berechnung des Betafaktors verwenden.

Gas Natural SA – Dieses Unternehmen befindet sich nicht in der Liste,
die wir zur Berechnung des Betafaktors verwenden. Es wurde aus
unserer engen Vergleichsgruppe herausgenommen, da es laut unseren
Quellen einen zu geringen Anteil seiner Umsätze im Netzbereich
erwirtschaftet. Gas Natural befindet sich in unserer weiteren
Vergleichsgruppe.
Weitere Liste: Gasnetzbetreiber plus EVN und OMV

14
EVN – Aufgrund seiner sehr diversen Aktivitäten, sehen wir EVN nicht
als geeignetes Vergleichsunternehmen. Grundsätzlich teilen wir die
Einschätzung von FGW nicht, dass der Anteil am Gasnetzgeschäft bei
EVN signifikant genug ist, um in die enge Vergleichsgruppe
aufgenommen zu werden. Wir gehen zusätzlich davon aus, dass das
Auslandsgeschäft der EVN in CEE/SEE sowie Russland vom
Kapitalmarkt als eine risikoreichere Aktivität als die eines
Gasnetzbetreibers gesehen wird.
Executive Summary
10


Vertraulich
OMV – wir sehen OMV aufgrund seiner diversen Geschäftsaktivitäten
nicht als geeignetes Vergleichsunternehmen. Die OMV eerwirtschaftet
nur einen relativ kleinen Teil seiner Umsätze im regulierten
Gasnetzbereich. Der Kapitalmarkt wird bei der OMV das Risiko aus
dem Öl und Gasgeschäft im Nahen Osten, CEE/SEE und der Türkei,
bzw. das Explorationsgeschäft als dominanten Risikofaktor sehen.
Unternehmen für Vergleichszwecke – FGW gibt Unternehmen zu
Vergleichszwecken an, anhand derer der ermittelte Betafaktor aus der weiten
Liste plausibilisiert werden sollen. Die Unternehmen sind dabei:

RWE, E.ON, GDF-Suez – Hier werden erneut nicht zum Vergleich
geeignete Unternehmen für eine Plausibilisierung eines Beta Wertes für
Gasnetzbetreiber herangezogen. Wir führen diese drei Unternehmen in
unserer Liste allgemeiner Energieunternehmen. Die Betafaktoren dieser
Unternehmen sind deutlich höher als die von reinen Netzbetreibern.
Dies ist erneut aufgrund des hohen Exposures des Geschäfts zu
wettbewerblichen Bereichen zu erwarten.

ENI – Hier gilt das soeben gesagte, wobei wir ENI nicht in unserer
Liste für Energieunternehmen führen.
Zusammenfassend gilt, dass wir die Gruppe der Unternehmen, die FGW zur
Bestimmung des Betafaktors für Netzbetreiber heranzieht aus oben angeführten
Gründen nicht als geeignet ansehen.
Die Ergebnisse für die individuellen Unternehmen sind aus der Stellungnahme
von FGW nicht ersichtlich. Wir haben für die

enge Liste der Netzbetreiber des FGW; und

Unternehmen für Vergleichszwecke
die Betafaktoren aus unseren Berechnungen ausgewertet (Tabelle 2). Es ist nicht
unmittelbar ersichtlich, wie FGW auf den genannten Beta Faktor von 0.5
gekommen ist.
Tabelle 2. Betafaktoren (unverschuldet) der FGW Vergleichsunternehmen
1 JahresDurchschnitt
National Grid Plc
0,24
0,34
0,25
Snam Rete Gas
0,31
0,19
0,24
Enagas
0,42
0,39
0,39
Gaz Natural
0,42
0,49
0,37
Executive Summary
Vertraulich
Durchschnitt (I)
0,35
0,35
0,31
E On AG
0,79
0,74
0,70
RWE
0,68
0,64
0,63
GDF Suez
0,75
0,81
0,76
Durchschnitt (II)
0,74
0,73
0,70
11
Quelle: Eigene Berechnungen
Zusammenfassend stellen wir fest, dass wir aufgrund der sorgfältigen
Zusammenstellung unserer Stichprobe und der daraus resultierenden Bandbreite
von 0,30 und 0,34 den Betafaktor von 0,325 als sachgerecht erachten.
Schlussfolgerung
Nach der Gegenüberstellung der Anmerkungen der Interessenvertreter mit den
Entscheidungen von E-Control und unserer Analyse halten wir fest, dass wir den
WACC (vor Steuern) in Höhe von 6,42% im „2. Konsultationspapier zur
Ausgestaltung der 2. Regulierungsperiode Gas“ für sachgerecht erachten.
Executive Summary
Vertraulich
1
13
Einleitung
Die bisher in der regulatorischen Praxis in Österreich zur Bestimmung der
Finanzierungskosten von Gasnetzbetreibern angewandten Gutachten stammen
aus den Jahren 2002 und 2003. Seit diesem Zeitraum haben sich zahlreiche
Gesetze und auch allgemeine Rahmenbedingungen geändert, weshalb eine
Überprüfung und ggf. Anpassung bzw. Aktualisierung der Ermittlung von
Finanzierungskosten für die ab 1. Januar 2012 geltende 2.
Anreizregulierungsperiode für Gasverteilnetzbetreiber sinnvoll und notwendig
erscheint.
Energie-Control Austria (E-Control) hat Frontier Economics Ltd. (Frontier)
daher mit einer Studie zur Bestimmung der Finanzierungskosten für
Gasnetzbetreiber beauftragt. Zweck der Studie ist die Aktualisierung der bisher
zur Anwendung gebrachten Parameter im Rahmen der Bestimmung
angemessener Finanzierungskosten für Verteil- und Übertragungsnetzbetreiber
im Gasbereich. Dabei sind auch mögliche Auswirkungen von geänderten
rechtlichen und ökonomischen Rahmenbedingungen zu überprüfen und eine
Handlungsempfehlung für die Zukunft abzuleiten.
In diesem Gutachten fassen wir die Ergebnisse unserer Analyse zusammen. Das
Dokument gliedert sich dabei in drei Hauptabschnitte:


Methodik – Zunächst leiten wir eine Empfehlung hinsichtlich der
anzuwenden Methodik ab. Dazu

überprüfen wir den gegenwärtig genutzten Analyseansatz vor dem
aktuellen Stand der Wissenschaft und regulatorischen Praxis;

berücksichtigen die geänderten
Rahmenbedingungen; und

sprechen abschließend eine Handlungsempfehlung aus.
rechtlichen
und
ökonomischen
Quantitative Analyse – Nachfolgend führen wir eine empirische Analyse
der Finanzierungskosten unter Umsetzung der methodischen
Handlungsempfehlung durch. Hierzu

bestimmen wir die einzelnen Parameter quantitativ;

leiten die konkreten Berechnungsformeln zur Bestimmung der
Kapitalkosten ab; und

bestimmen abschließend einen Wert bzw. eine Bandbreite für die
gewichteten Kapitalkosten (als Mittelwert der Finanzierungskosten für
Eigen- und Fremdkapital).
Einleitung
14

Einleitung
Vertraulich
Internationaler Vergleich – Abschließend vergleichen wir unsere
Ergebnisse mit aktuellen internationalen Regulatorenentscheidungen.
Vertraulich
2
15
Methodik
Zunächst wird die Frage geklärt, welche Methodik für die Bestimmung
angemessener Finanzierungskosten für Gasnetzbetreiber in Österreich zur
Anwendung kommen soll. In den folgenden Abschnitten werden wir dazu
2.1

den zuletzt in Österreich verwendeten Ansatz analysieren und mögliche
Alternativen vergleichen;

anschließend diskutieren, inwiefern sich die geänderten wirtschaftlichen
und rechtlichen Rahmenbedingungen auf die Methodik zur
Bestimmung der Finanzierungskosten auswirken könnte; sowie

abschließend eine Methodenempfehlung aussprechen.
Bewertung der aktuellen Methodik
Für die Bestimmung der Kapitalkosten österreichischer Gasnetzbetreiber wird
momentan ein „Weighted Average Cost of Capital“ (WACC) Ansatz mit
kalkulatorischen Fremdkapitalkosten und normierter Kapitalbasis sowie das
„Capital Asset Pricing“ - Modell (CAPM) für die Ableitung marktüblicher
Eigenkapitalkosten verwendet. In diesem Abschnitt diskutieren wir, inwiefern
dieses Vorgehen noch dem aktuellen Stand der Wissenschaft und der
internationalen regulatorischen Praxis entspricht. Hierzu
2.1.1

stellen wir zunächst die sachlichen Kriterien zur Wahl einer geeigneten
Methodik vor;

diskutieren wir anschließend verschiedene methodische Ansätze; und

leiten wir abschließend unsere
ökonomischen Kriterien) ab.
Handlungsempfehlung
(nach
Kriterien zur Methodenwahl
Die gewählte Methodik muss zum einen den Anforderungen des
gesetzgeberischen Verordnungsrahmens genügen und entsprechend die
Bewertung aus einer Kostensicht heraus ermöglichen. Zusätzlich muss sie
geeignet sein, Ergebnisse bereitzustellen, die unter ökonomischen
Gesichtspunkten zielführend sind: Der Finanzierungskostensatz ist in einer Höhe
zu bestimmen, sodass Investoren nachhaltig bereit sind, Investitionen in
österreichische Gasnetzbetreiber zu tätigen. Andererseits sollten die
resultierenden WACC auch nicht über die marktüblichen Kapitalkosten eines
sich effizient finanzierenden Netzbetreibers hinausgehen. Aus dieser Zielsetzung
heraus stellen sich folgende Anforderungen an die zu generierenden Ergebnisse:
Methodik
16



Vertraulich
Kapitalmarktbenchmark – Die zu erwartende Verzinsung muss
(mindestens) der Verzinsung einer Alternativanlage mit vergleichbarer
Risikostruktur entsprechen (z.B. Investitionen in andere börsennotierte
Netzbetreiber). Insbesondere müssen die Bedingungen an den nationalen und
internationalen Kapitalmärkten berücksichtigt werden.
Risikodiversifizierung – Ein Risiko, welches sich durch Streuung des
Anlageportfolios (Diversifizierung) mindern lässt, muss nicht vergütet
werden. Eine Vergütung erfolgt alleine für das verbleibende systematische
Risiko.
Quantifizierung – Eine geeignete Methodik muss eine quantitative Analyse
erlauben.
Aufgrund der Vielzahl von möglichen methodischen Ansätzen zur Bestimmung
der Eigenkapitalkosten sind zur Auswahl des geeigneten Verfahrens mehrere
Kriterien zur Bewertung heranzuziehen:
2.1.2

Konsistenz – Mit den Anforderungen des Kapitalmarktes und der
wissenschaftlichen Fundierung;

Robustheit – Unabhängigkeit von Modellierungsannahmen; sowie

Praktikabilität – Das Verfahren muss mit vertretbarem Aufwand und
transparentem Vorgehen umsetzbar sein.
Überblick möglicher Ansätze
Im Folgenden geben wir einen Überblick über mögliche Verfahren zur
Ermittlung der Eigenkapitalrendite. Dabei konzentrieren wir uns vor allem auf
Ansätze, die bereits in der finanzwirtschaftlichen Praxis erprobt sind oder sich
aufgrund vorhandener Erfahrungen in Regulierungsprozessen praktisch
implementieren lassen.
Die Methodik der einzelnen Verfahren wird nun erläutert und deren Vor- und
Nachteile diskutiert:

Capital Asset Pricing Model – Der CAPM-Ansatz weist im Vergleich zu
den anderen vorgestellten Ansätzen methodische Stärken auf, die die
Popularität des Modells erklären

Methodik
Das CAPM ist ein theoretisch fundiertes Kapitalmarktmodell, das einen
statistischen (ökonometrischen) Zugang eröffnet, wie aus der
Entwicklung von Börsenpreisen ausgewählter Unternehmen im
Vergleich zum Marktindex auf das nicht diversifizierbare Risiko eines
Unternehmens geschlossen werden kann.
Vertraulich

15
17

Das Model wird aus klaren theoretischen Überlegungen abgeleitet. Das
Konzept,
dass
Eigenkapitalgeber
ein
Portfolio
aus
Vermögensgegenständen halten und sich mit dem Einfluss einer
einzelnen Investition auf das gesamte Portfolio befassen, ist intuitiv
nachvollziehbar.

Die CAPM-Formulierung ist transparent und einfach zu
implementieren. Die mit den unterschiedlichen möglichen
Unternehmensentscheidungen
(mit
unterschiedlichen
Risiken)
verbundenen Renditeerwartungen werden durch den Beta-Faktor
mittels eines einzelnen Parameters zusammengefasst.

Diese Einfachheit ist besonders aus regulatorischer Sicht
wünschenswert, da der Ansatz von Investoren nachvollzogen werden
kann und somit keine „Black Box“ darstellt.

Das CAPM hat sich etabliert. Besonders Unternehmen und Regulierer
verwenden das Modell konsequent zur Ermittlung des
Eigenkapitalzinssatzes.
Das
CAPM
findet
in
zahlreichen
Regulierungsverfahren, wie z.B. in Deutschland (Energienetze), den
Niederlanden und UK Anwendung.
Multifaktoren CAPM15 – Dieser Ansatz ergänzt das traditionelle CAPM
um weitere Erklärungsfaktoren für die Rendite, wie z.B. die
Unternehmensgröße oder die Relation von Bilanzwert zu Marktwert:

Es weist dabei die gleichen Vorteile auf wie das CAPM, bietet zusätzlich
aber eine bessere Differenzierung der Risikotreiber, was meist der
Prognosegüte zugutekommt.

Das Multifaktoren CAPM wird eher im Portfolio Management
eingesetzt und weist aus regulatorischer Sicht einige Schwächen auf. So
ist es analytisch weniger fundiert und generell stehen Transparenz und
Einfachheit nicht an erster Stelle.

Ein gravierender Nachteil, insbesondere wenn regulatorische Vorgaben
gesetzt werden sollen, ist die Anreizkompatibilität des Multifaktoren
CAPM. Es stellt sich die Frage, warum einem Unternehmen mit einer
nicht-optimalen Kapitalstruktur oder einem schlechten Book-to-Market
Value höhere Kapitalkosten zugestanden werden sollten, wie dies zum
Beispiel bei der Anwendung des Fama / French Modells der Fall wäre.
Vgl. Fama E. and French K. (2001), The Equity Premium, EFMA 2001 Lugano Meetings, CRSP
Working Paper No. 552.
Methodik
18



Vertraulich
Letztlich erscheint es unklar, ob eine Erweiterung der
Erklärungsfaktoren im Gegensatz zum traditionellen CAPM zu einer
Verbesserung der Schätzung im regulatorischen Kontext führt.
Insbesondere sind die in der Literatur üblicherweise diskutierten
Zusatzfaktoren in diesem regulatorischen Zusammenhang weniger
bedeutsam.16 Aus diesem Grund findet das Multifaktoren CAPM keine
umfassende Verbreitung in der Praxis, insb. nicht in
Regulierungsverfahren.
Dividend Growth Modell (DGM) – Das DGM bestimmt die erwartete
Eigenkapitalrendite aus einer Kombination der aktuellen Aktienrendite
(dividend yield per share) und dem erwarteten Dividendenwachstum
(expected dividend growth).

Vorteile des DGM sind die einfache Implementierung sowie die
Nachvollziehbarkeit der Berechnung.

Problematisch gestaltet sich die Wahl einer objektivierbaren
Bestimmungsmethode für das erwartete Dividendenwachstum. Neben
Approximationen basierend auf makroökonomischen Kennzahlen (z.B.
BIP-Wachstum)
finden
dabei
häufig
subjektiv
erstellte
Analystenberichte als Grundlage der Prognoseinformationen
Verwendung. Dadurch werden die mittels DGM ermittelten Ergebnisse
stark durch Annahmen getrieben.

Dennoch kann der Ansatz eine gewisse Verbreitung nachweisen, da er
insbesondere in der angelsächsischen Regulierungspraxis als
Kontrollmethode neben dem CAPM-Modell genutzt wird. In den USA
wird das DGM teilweise als primäres Modell genutzt, während dort das
CAPM als Kontrollmethode verwendet wird.
Fundamental Beta-Modell – Diese Kategorie umfasst multifaktorielle
Strukturmodelle, welche das Eigenkapitalrisiko und damit den
Wagniszuschlag für Eigenkapital als Funktion einer Vielzahl von
Risikofaktoren und der Sensitivität des Risikozuschlags auf diese Faktoren
bestimmt17. Dabei erlauben derartige Modelle prinzipiell die
Berücksichtigung vielfältiger Faktoren und bieten somit breite
Anwendungsmöglichkeiten. Die Auswahl der Faktoren erfolgt jedoch
16
Beispielsweise ist das Verhältnis von Bilanzwert zu Marktwert insbesondere im Kontext von „New
Economy Unternehmen“ ein relevanter Indikator, aber weniger für Infrastrukturbetreiber.
17
Eine von State Street Global Advisers durchgeführte Studie vergleicht den Ansatz der FundamentalBetas mit historischen Betas des traditionellem CAPM und kommt zu dem Ergebnis, dass die
historischen Betas einen gleichwertigen Schätzer für den tatsächlichen Beta-Wert darstellen:
http://www.ssga.com/library/resh/angeloloboscopredictingbeta111902/page.html.
Methodik
Vertraulich
19
heuristisch und die Sensitivität lässt sich praktisch kaum empirisch
abschätzen, wodurch die Modellergebnisse durch subjektive Annahmen (zur
Sensitivität des Risikos in Bezug auf einzelne Faktoren) getrieben werden.
Aus diesem Grund finden Fundamental Beta-Modelle nach unserer
Kenntnis keine Anwendung im Regulierungskontext.

„Individualansatz“ – Dieser Ansatz basiert auf bilateralen Verhandlungen
zwischen dem Regulierer und dem regulierten Unternehmen sowie einer
anschließenden heuristischen Bewertung der im Gespräch identifizierten
Risiken. Als vorteilhaft erweist sich hier das Eingehen des Regulierers auf die
spezifischen „Bedürfnisse“ der Netzbetreiber. Nachteilig sind hier eindeutig
die geringe Transparenz und die mangelnde Praktikabilität bei einer Vielzahl
von Netzbetreibern. Vor dem Hintergrund der Anzahl der Netzbetreiber in
Österreich und der teilweise politischen Natur solcher Entscheidungen
erscheint der Individualansatz somit wenig praktikabel.
Abbildung 1. Schematischer Vergleich der Ermittlungsmethoden
Capital Asset
Pricing Modell
(CAPM)
 Formaler
quantitativer
Ansatz
 Berücksichtigung
weniger
Risikofaktoren
Multifaktoren
CAPM
Dividend
Growth Modell
Fundamental
Beta Modell
„Individualansatz“
 Heuristischer
Ansatz
 Berücksichtigung
vieler
Risikofaktoren
Quelle: Frontier
Die verschiedenen Ansätze unterscheiden sich somit insbesondere hinsichtlich
des Grades, zu dem die Ergebnisse Annahmen getrieben sind. Heuristische
Elemente beinhalten generell die Problematik, nur bedingt objektive und
reproduzierbare Ergebnisse liefern zu können. Wie eingangs erläutert, treffen wir
die Auswahl des am besten geeigneten Verfahrens hinsichtlich der Praxisrelevanz
und Anwendbarkeit der Methode.
Fazit
Aus der Diskussion der verschiedenen Ansätze ziehen wir den Schluss, dass
bisher aus der akademischen Diskussion kein überlegenes und gleichzeitig
praktikables Modell hervorgegangen ist. Gleichzeitig hat sich insbesondere in der
Methodik
20
Vertraulich
europäischen Regulierungspraxis die Verwendung des CAPM als wesentliche
Methode zur Bestimmung der Finanzierungskosten durchgesetzt.
Nach der Abwägung der Stärken und Schwächen der jeweiligen Ansätze
empfehlen wir die Verwendung des CAPM für die Ableitung marktüblicher
Eigenkapitalkosten weiterhin beizubehalten.
2.2
Gesetzliche und ökonomische
Rahmenbedingungen
Zusätzlich zu der sachlichen Prüfung der Bewertungsansätze im vorangehenden
Kapitel analysieren wir in diesem Abschnitt, inwiefern

mögliche Änderungen der rechtlichen Grundlagen für die Festlegung
der Kapitalkosten in den vergangenen Jahren; sowie

die aktuellen ökonomischen Rahmenbedingungen
ein Abweichen von der bisher in Österreich für Gasnetzbetreiber verwendeten
Methodik indizieren.
2.2.1
Gesetzliche Rahmenbedingungen
Im Rahmen der Umsetzung des Dritten EU Pakets wurde das
Gaswirtschaftsgesetz 2011 novelliert. Die rechtliche Grundlage für die
Festlegung der Finanzierungskosten stellt der neue § 80 GWG 2011 dar. Durch
den § 80 GWG 2011 wurde die allgemeine Bestimmung zur Festlegung der
angemessenen Kosten der Gasverteilernetzbetreiber in §79 GWG 2011 durch
eine Detaillierung für die Finanzierungskosten ergänzt.
Gemäß § 80 GWG 2011 werden die angemessenen Finanzierungkosten ermittelt
durch:

Multiplikation des angemessenen Finanzierungskostensatzes mit der zu
verzinsenden Kapitalbasis;

Bestimmung des Finanzierungskostensatzes aus einem gewichteten
durchschnittlichen Kapitalkostensatz unter Zugrundelegung einer
Normkapitalstruktur sowie der Ertragsteuer; und durch

Berücksichtigung einer marktgerechten Risikoprämie für das Eigen- und
Fremdkapital, der Rahmenbedingungen des Kapitalmarktes sowie eines
risikolosen Zinssatzes. Bei der Ermittlung des risikolosen Zinssatzes
kann ein mehrjähriger Durchschnitt herangezogen werden.
Aus der Detaillierung in § 80 GWG 2011 lässt sich für Gasverteilernetzbetreiber
explizit ableiten, dass der Gesetzgeber die Bestimmung der Finanzierungskosten
durch den bisher angewandten WACC Ansatz vorschreibt.
Methodik
Vertraulich
21
Die Festlegung z.B. nur der Eigenkapitalrendite kalkulatorisch und die
tatsächlichen Fremdkapitalkosten der regulierten Unternehmen im Rahmen der
Kostenkalkulation anzusetzen, erscheint somit für Gasverteilernetzbetreiber
nicht möglich zu sein. Eine Notwendigkeit für ein Abweichen vom bisherigen
Vorgehen ergibt sich somit für Gasverteilnetzbetreiber ausdrücklich nicht.
Gleiches gilt auch für Gasfernleitungsbetreiber, für die E-Control zur
Bestimmung der Finanzierungskosten auch einen WACC Ansatz gewählt hat. In
§ 82 GWG 2011 findet sich kein Hinweis, dass dieser Ansatz adaptiert werden
sollte.
2.2.2
Gesamtwirtschaftliche Entwicklung
Die Finanzmarktkrise seit 2008 hat erhebliche Auswirkungen auf die
gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Wir geben in Folge einen kurzen
Überblick über die Entwicklungen. In den nachfolgenden jeweiligen Abschnitten
des empirischen Teils wird die Entwicklung der einzelnen Parameter zudem
jeweils detaillierter dargestellt. Wir beobachten insbesondere drei, in ihren
Ursachen zusammenhängende Trends:




Sinkende Beta-Werte und eine geringere langfristig erwartete
Marktrisikoprämie führen zu einem geringeren Wagniszuschlag der
Eigenkapitalkosten.
Die Flucht der Investoren in sichere Staatsanleihen hat zu einer hohen
Nachfrage nach diesen Anleihen, zu sinkenden Verzinsungen für eben diese
Anleihen und somit zu geringeren risikolosen Zinsen geführt. Dieses
Phänomen wird auch als „Flight to Quality“ beschrieben. Gleichzeitig kann
seit 2008 in allen europäischen Märkten eine starke Spreizung der kurz- und
langfristigen Zinssätze beobachtet werden.
Dieser so genannte „Flight to Quality“ hat zu einer geringeren Nachfrage
nach schlechter gerateten Anleihen geführt, wodurch die Aufschläge für
diese Anleihen gestiegen sind. Momentan erscheinen diese Aufschläge
aufgrund der Nervosität auf den Märkten insbesondere für schlecht geratete
Unternehmen überproportional groß zu sein, weshalb komplementär zu der
Entwicklung der Verzinsung von Staatsanleihen mittelfristig wieder mit
einem Absinken dieser sogenannten Debt Spreads gerechnet werden kann.
Durch die verschiedenen gegenläufigen Effekte können sich dadurch die
gesamten Refinanzierungskosten von Netzbetreibern weniger ändern als
angesichts der gravierenden Marktentwicklungen zu erwarten wäre. Für die
einzelnen Parameter können sich jedoch durchaus signifikante Abweichungen
vom langfristigen Mittelwert ergeben, die jedoch die geänderte Marktbewertung
von Risiko und Kapitalkosten widerspiegeln.
Methodik
22
Vertraulich
Die Ermittlung von Kapitalkosten mittels WACC / CAPM ist dabei sehr gut
geeignet, diese momentanen Veränderungen auf dem Kapitalmarkt abzubilden
und zu berücksichtigen, so dass sich aus den geänderten ökonomischen
Rahmenbedingungen keine Einschränkungen der Eignung der Methode ergeben.
Unabhängig davon erfordert die aktuelle Situation jedoch eine sehr sorgfältige
Analyse, hinsichtlich der Festlegung der zukünftig erwarteten Werte basierend
auf den beobachteten Vergangenheitstrends. Hierbei ist insbesondere zu
diskutieren, welches Gewicht diesen aktuellen kurzfristigen Entwicklungen für
die Schätzung in die Zukunft gerichteter Werte beizumessen ist. Dies ist
insbesondere vor dem Hintergrund zu sehen, dass die Finanzierung von
Gasnetzbetreibern tendenziell langfristig erfolgt.
Letztlich ist daher eine Einschätzung notwendig, inwiefern die kurzfristig
beobachteten Marktveränderungen Ausdruck einer fundamental geänderten
Marktbewertung sind, die langfristig (d.h. mehrere Jahre) Bestand hat, oder ob in
der Zukunft kurz- bis mittelfristig wieder eine Normalisierung erwartet wird. Wir
werden daher an verschiedenen Stellen der quantitativen Analyse entsprechende
Abwägungen diskutieren und die empirischen Auswirkungen der Finanzkrise
detailliert nachzeichnen. Wir greifen dabei bspw. an verschiedenen Stellen auf
Durchschnittsberechnungen über Zeiträume der jüngeren Vergangenheit zurück,
um sowohl den langfristigen Finanzierungszyklen von Gasnetzbetreibern
Rechnung zu tragen als auch kurzfristige Effekte nicht unberücksichtigt zu
lassen.
2.3
Anzuwendendes Modell
Die Berechnung der Kapitalkosten basierend auf dem WACC-Ansatz mit
kalkulatorischen Fremdkapitalkosten und normierter Kapitalbasis sowie die
Ableitung marktüblicher Eigenkapitalkosten unter Nutzung des CAPM Modells
stellt weiterhin einen geeigneten Ansatz dar.


Methodik
Berücksichtigung des gegenwärtigen Standes der Wissenschaft – Auch
unter diesem Aspekt stellt das CAPM weiterhin die renommierteste
Methodik dar, die eine kapitalmarktbasierte Ermittlung der Kapitalkosten
ermöglicht und dabei gleichzeitig für eine regulatorische Verwendung
praktikabel ist. Die weitreichende Verbreitung in der internationalen
regulatorischen Praxis unterstützt dabei diese Einschätzung.
Kurzfristigen Änderungen der Marktbewertung und –parameter – Die
Methode ist zudem geeignet, diese sich durch die Finanzkrise ergebenen
Faktoren zu berücksichtigen. Die Interpretation der Vergangenheitswerte
erfordert jedoch vor diesem Hintergrund eine besonders sorgfältige Analyse.
Vertraulich

23
Änderungen der gesetzlichen Rahmenbedingungen durch das GWG
2011 – Diese sieht explizit die Berechnung der Finanzierungskosten durch
den WACC Ansatz für Gasverteilernetzbetreiber vor. Lediglich die
Eigenkapitalrendite kalkulatorisch festzulegen und die tatsächlichen
Fremdkapitalkosten der regulierten Unternehmen im Rahmen der
Kostenkalkulation
anzusetzen,
erscheint
dadurch
für
Gasverteilernetzbetreiber nicht mehr möglich zu sein. Theoretisch wäre bei
Gasfernleitungsbetreiber nur die Ermittlung von kalkulatorischen
Eigenkapitalkosten möglich, jedoch kann ein derartiger Ansatz Anreize der
Unternehmen beseitigen, eine effiziente Fremdfinanzierung zu
gewährleisten.18 Dieser Ansatz wird von uns daher nicht weiter verfolgt.19
18
In diesem Fall wäre dann aber wiederum denkbar, dass die Effizienz der Fremdfinanzierungskosten
mittelbar im Rahmen einer allgemeinen Effizienzprüfung der gesamten Kostenbasis der
Unternehmen erfolgt.
19
Bei Fokussierung des kalkulatorischen Ansatzes auf die Eigenkapitalrendite ergeben sich zudem ggf.
adverse Anreize zur Wahl einer ineffizienten Kapitalstruktur durch einen überhöhten
Eigenkapitalanteil.
Methodik
24
3
Vertraulich
In der folgenden quantitativen Analyse werden entsprechend der vorangehenden
Empfehlung zur Beibehaltung der bisherigen Methodik die einzelnen Parameter
für die Berechnung der Finanzierungskosten für Gasnetzbetreiber mittels des
WACC- / CAPM-Ansatzes empirisch ermittelt, und zwar

Risikolose Verzinsung;

Risikozuschlag für Fremdkapital;

Beta-Faktor;

Marktrisikoprämie;

anzuwendender Steuersatz; sowie

Kapitalstruktur.
Im Anschluss werden die Parameter nach den jeweiligen Berechnungsformeln
zum WACC zusammengeführt.
3.1
Risikoloser Zins
Der risikolose Zinssatz ist die Verzinsung, die ein Investor auf dem Kapitalmarkt
für ein theoretisches Wertpapier ohne Risiko erhalten würde. In Staaten mit
entwickelten Kapitalmärkten kann die Verzinsung von Staatsanleihen als gute
Schätzung des eigentlichen risikolosen Zinssatzes angesehen werden20. Somit
lässt sich der risikolose Zinssatz auf Basis von Marktdaten von festverzinslichen
Wertpapieren und Staatsanleihen ermitteln.
Hauptfragen bezüglich der empirischen Ermittlung sind:


20
Sollen kurz- oder langfristige Anleihen herangezogen werden?

kurzfristige „Bills“ haben Laufzeiten von unter einem Jahr; während

langfristige „Bonds“ Laufzeiten von 1-15 Jahren haben.
Sollen die Werte kurzfristig stichtagsbezogen ermittelt werden oder sollen
über eine Zeitperiode ermittelte Durchschnitte verwendet werden?
Die Ausfallwahrscheinlichkeit dieser Anleihen wird im Allgemeinen als extrem gering eingeschätzt.
Daher kann die Anleihenverzinsung üblicher Weise als gute Approximation des risikofreien
Zinssatzes referenziert werden. Im Rahmen der Finanzmarktkrise sind jedoch jüngst für einige
Länder gewisse Risikoaufschläge zu beobachten, so dass einige Staatsanleihen nicht länger als
„risikolos“ eingestuft werden können. Auf diesen Effekt gehen wir im weiteren Verlauf dieses
Abschnittes detailliert ein.
Vertraulich

25
Zusätzlich ergeben sich aufgrund der aktuellen Situation an den
Finanzmärkten einige kurzfristige Effekte, die u.a. für Österreich als Teil des
Euroraumes die Frage aufwerfen, welche Staatsanleihen innerhalb des
Währungsraumes derzeit eine geeignete Schätzung für den risikolosen
Zinssatz liefern.
Sollen kurz- oder langfristige Anleihen verwendet werden?
Die Anleihenverzinsung steigt typischerweise mit der Länge der verbleibenden
Restlaufzeit, wie dies bspw. Abbildung 2 anhand österreichischer Staatsanleihen
verdeutlicht. Somit stellt sich die Frage, Anleihen welcher Restlaufzeit als
adäquater Schätzer für die risikolose Verzinsung herangezogen werden sollen.
Um die für die Bestimmung des risikofreien Zinssatzes zweckmäßig zu
verwendende Laufzeit von Staatsanleihen zu ermitteln, sind mehrere Faktoren zu
berücksichtigen:



Kurzfristige Zinssätze sind ein besserer Schätzwert für die eigentliche
risikofreie Verzinsung – Die Zinsstruktur von Zinssätzen lässt sich zum
Teil dadurch erklären, dass mittel- und langfristige Staatsanleihen ein
höheres – wenn auch insgesamt weiterhin extrem geringes – Ausfallrisiko
aufweisen als kurzfristige Anleihen. Zusätzlich sind langfristige Anleihen
einem größeren Inflationsrisiko ausgesetzt, das in einem Zinsaufschlag
berücksichtigt wird. Daher stellt die Verzinsung kurzfristiger Anleihen –
zumindest in der Theorie – einen besseren Schätzwert dar.
Mittelfristige
Laufzeiten
sind
konsistenter
mit
der
Finanzierungsstruktur von Unternehmen – Diese haben typischerweise
ein Portfolio aus diversen Finanzierungsarten mit unterschiedlichen
Laufzeiten, dessen Verzinsung üblicher Weise durch mittelfristige Laufzeiten
eher approximiert wird.
Konsistenz mit dem für die Bestimmung der Marktrisikoprämie
eingesetzten risikofreien Zinssatz – Gewichtet durch den Risikofaktor
Beta ergibt sich nach CAPM aus der Marktrisikoprämie der Wagniszuschlag
des Eigenkapitals. Dieser wiederum ergibt in Verbindung mit dem
risikofreien Zinssatz die Eigenkapitalverzinsung. Bei der Ableitung des
risikolosen Zinssatzes sollte daher sichergestellt sein, dass die in diesem
Schritt referenzierte risikofreie Anlageoption nicht strukturell von den für
die Marktrisikoprämie verwendeten Daten verschieden ist. Da für die
Berechnung der Marktrisikoprämie (siehe Abschnitt 3.4) mittel- bis
langfristige Anleihen („Bonds“) als Referenz herangezogen werden, sollten
auch für die Ermittlung der risikolosen Verzinsung entsprechende
Staatsanleihen verwendet werden.
26
Vertraulich
Abbildung 2. Umlaufrenditen österreichischer Staatsanleihen – verschiedene
Restlaufzeiten, Monatswerte 2005 – 2012
6.0
1 year nominal
2 year nominal
5 year nominal
10 year nominal
5.0
30 year nominal
SMR
%
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
Jan-05
Jan-06
Jan-07
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Quelle: OeNB, Thomson Financial
Insbesondere aufgrund der letzten Überlegung greifen wir für die weiteren
Analysen auf mittel- bis langfristige Anleihen zurück. Die konkret verwendete
Anleihe diskutieren wir nachfolgend im Zusammenhang mit der Frage, ob
nationale oder internationale Anleihen als Referenz für den risikolosen Zinssatz
herangezogen werden sollen.
Sollen aktuelle Umlaufrenditen oder längerfristige Durchschnitte
verwendet werden?
Im Gegensatz zu der Ermittlung der Marktrisikoprämie (siehe Abschnitt 3.4) ist
es für die Bestimmung der risikolosen Verzinsung nicht notwendig, sehr lange
Zeitperioden zu analysieren, da erwartete Erträge auf Anleihen, im Gegensatz zu
erwarteten Aktienerträgen, hinreichend genau aus relativ kurzfristigen Daten
hergeleitet werden können.
Bei der Frage, inwieweit aktuelle Werte oder längerfristige Durchschnitte zur
Bestimmung des risikolosen Zinssatzes herangezogen werden sollten, ist relevant,
welchen Zweck die Regulierungsbehörde durch die Festlegung der
Finanzierungskosten verfolgt. Dabei kann grundsätzlich unterschieden werden:

Rekonstruktion der tatsächlichen Finanzierungskosten – Ist das Ziel
der Regulierung, die tatsächlichen Kapitalkosten abzubilden, sollte der
Zeitraum der Durchschnittsbildung der Laufzeit der zugrunde liegenden
Anleihe entsprechen. Dies entspricht tendenziell dem Ansatz in
Deutschland. Hier wurde argumentiert, dass wenn sich die Unternehmen mit
Vertraulich
27
10 Jahres Anleihen finanzieren, jedes Jahr ein Zehntel des Kapitals
refinanziert wird. Es wird deshalb zur Bestimmung der marktüblichen
Fremdkapitalkosten der 10-Jahres Durchschnitt der Umlaufrenditen 10
jähriger Anleihen verwendet, um dadurch die Finanzierungsstruktur der
Unternehmen abzubilden.

Zukunftsgerichtete Betrachtung – Ist das Ziel der Regulierung hingegen,
sich möglichst genau an den zukünftigen Refinanzierungskosten zu
orientieren, so liegt der Zweck der Mittelung in einer bestmögliche Prognose
der Zukunft:

Folgt man hier der „Efficient Market Hypothesis“, ist der letztmögliche
Marktwert die beste Prognose weil dieser Wert die gesamte im Markt
vorhandene Information widerspiegelt.

Geht man davon aus, dass es sich bei den Umlaufrenditen um einen
„Mean Reverting Process“ handelt, geben typischerweise mehrjährige
Durchschnitte die beste Prognose ab.
Grundsätzlich entspricht eine in die Zukunft gerichtete Betrachtung der
Philosophie des WACC Ansatzes.
In beiden Fällen kann somit eine mehrjährige Durchschnittsbildung zur
Anwendung gelangen. Jedoch folgt aus der unterschiedlichen Zielsetzung der
beiden Ansätze, dass bei der in die Zukunft gerichteten Betrachtung die
Zeitperiode für die Durchschnittsbildung tendenziell kürzer gewählt werden
sollte. Begründet ist dies dadurch, dass der Informationsgewinn einer
Beobachtung für die Zukunft stark abnimmt, je weiter der Zeitpunkt in der
Vergangenheit liegt.
Wir gehen in der Folge davon aus, dass E-Control durch die Festlegung der
Finanzierungskosten im Rahmen des WACC Ansatz tendenziell eine
zukunftsgerichtete Betrachtung vorsieht. Für die konkrete Wahl der Zeitperiode
für die Durchschnittsbildung sind somit die folgenden Überlegungen relevant:


Eine Durchschnittsbildung über eine bestimmte Zeitperiode liefert stabilere
Werte, die weniger durch kurzfristige Schwankungen beeinflusst sind als eine
zeitpunktbezogene Ermittlung.
Aktuelle Umlaufrenditen spiegeln die momentane Markterwartung wider,
daher sollte die Durchschnittsberechnung nicht zu lange zurückreichen. In
diesem Zusammenhang ist darauf zu achten, Strukturänderungen zu
identifizieren und diese ausgewogen zu berücksichtigen. Dies gilt
insbesondere derzeit aufgrund der weitreichenden Auswirkungen der
Finanzkrise.
28
Vertraulich
Für die Mittelung erscheint daher letztlich ein Zeitrahmen von drei bis fünf
Jahren als besonders geeignet. Wie in Abschnitt 2.2.2 dargelegt sind dabei jedoch
die aktuell besondere Situation angesichts der Finanzmarktkrise zu
berücksichtigen. Aufgrund der hohen Volatilität der Renditen seit Beginn der
Finanzmarktkrise erscheint eine Durchschnittsbildung über 5 Jahre ein
sachgerechter vorsichtiger Ansatz zu sein.
Nationale vs. internationale Anleihen zur Bestimmung des risikolosen
Zinssatzes
Grundsätzlich stellt sich im Fall von Österreich als Teil des Euroraumes die
Frage, welche Staatsanleihen innerhalb des Währungsraumes die verlässlichste
Schätzung der risikolosen Verzinsung liefern. Da ein Währungsrisiko entfällt,
sind neben österreichischen Anleihen alle in Euro ausgegebenen Staatsanleihen
mit hoher Bonität potentielle Referenzen. Wir analysieren daher im Folgenden
vier mögliche Zeitreihen auf ihre Eignung als Referenzwert:




Österreichische Sekundärmarktrendite Bund – Von der österreichischen
Nationalbank berechnete Umlaufrendite aus einem Portfolio von
fixverzinslichen österreichischen Bundesanleihen mit unterschiedlichen
Restlaufzeiten. Dieser Wert wurde im bisherigen Regulierungsverfahren als
risikoloser Zins herangezogen. Aufgrund der Mischung verschiedener
Restlaufzeiten liegt die durchschnittliche Restlaufzeit dieses Portfolio bei 7.8
Jahren.
Österreichische langfristige Staatsanleihen Bund (Restlaufzeit 10
Jahre) – Zusätzlich betrachten wir die Umlaufrendite von österreichischen
Bundesanleihen mit einer Restlaufzeit von 10 Jahren.
Deutsche langfristigen Staatsanleihen Bund (Restlaufzeit 10 Jahre) –
Alternativ analysieren wir die Umlaufrenditen deutscher Bundesanleihen der
öffentlichen Hand. Der deutsche Anleihenmarkt profitiert zudem von einer
hohen Liquidität.
Indexreihe der EZB – Die EZB veröffentlicht ebenfalls verschiedenste
Indexreihen. Als europäische Referenz ziehen wir den Index für AAAgeratete Euro-Staatsanleihen mit 10 Jahren Restlaufzeit heran.
Wie anhand von Abbildung 2 geschlossen werden kann, beobachten wir
momentan ein historisches Tief bei der nominellen Verzinsung von
Staatsanleihen. Dies spiegelt sich auch in den Auktionen der
Bundesfinanzierungsagentur vom 10.April 2012 wider, wo zwei Bundesanleihen
in Höhe von € 1,2 Mrd. platziert wurden. Der Zinssatz für die Bundesanleihe mit
einer Laufzeit von 5 Jahren betrug dabei 1,73% und für die Bundesanleihe mit
einer Laufzeit von 10 Jahren 2,91%.
Vertraulich
29
Abbildung 3. Umlaufrenditen österreichischer, deutscher und Euroraum Anleihen
6.0
5.5
Euro area AAA 10 year Gov. Bonds
German 10 year government bonds
5.0
Austrian 10 year government bonds
Zinssatz (in %)
4.5
OeNB Sekundärmarktrendite
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Quelle: www.oenb.at; www.bundesbank.de; www.ezb.int; Thomson Datastream
Ein Vergleich der vier Indexreihen (Abbildung 3) zeigt, dass seit Beginn der
Finanzkrise in 2008 die Zinsen deutlich gesunken sind. In der ersten Hälfte des
Jahres 2011 kann eine Erholung festgestellt werden, jedoch fielen die Zinsen
danach wieder stark ab.
Österreichische Bundesanleihen über 10 Jahre Restlaufzeit weisen seit 2008 einen
zunehmenden Zinsaufschlag gegenüber deutschen Bundesanleihen auf, der in der
Periode 3.Q 2010 bis 1.Q 2011 zurückging. Seit Anfang 2011 geht der
Zinsabstand zwischen Österreich und Deutschland wieder stark auf. Der starke
Rückgang der Umlaufrenditen für Deutsche Staatsanleihen seit Anfang 2011 ist
durch den „Flight to Quality“ Effekt getrieben. Aufgrund der unsicheren
Situation auf den Finanzmärkten wird viel Geld in diesen Anleihen „geparkt“.
Dieser Effekt treibt auch die kurzfristigen Zinssätze nach unten, die für
Deutsche Bundesanleihen mit Laufzeiten von 1 und 2 Jahren derzeit nahe bei
Null liegen. Inflationsbereinigt bedeutet dies, dass Anleger sogar bereit sind,
einen realen Verlust in Kauf zu nehmen, um einen Teil des Geldes in sicheren
Anlagen „geparkt“ zu haben.
Aufgrund dieser Spreizung zwischen österreichischen und deutschen Anleihen
könnte der Schluss gezogen werden, dass österreichische Staatsanleihen derzeit
nur bedingt als Schätzer für die risikolose Verzinsung geeignet sind, da der Markt
offensichtlich eine gewisse Risikoprämie für ein Länderrisiko einfordert. Es
30
Vertraulich
könnte deshalb argumentiert werden, dass innerhalb eines einheitlichen
Währungsraumes sich ein Investor dort refinanzieren wird, wo die
Refinanzierung derzeit am günstigsten ist, d.h. in Deutschland, und somit
deutsche Anleihen als Schätzer für den risikolosen Zinssatz herangezogen
werden sollten.
Diese Logik setzt voraus, dass Länderrisiken keinen Einfluss auf den risikolosen
Zinssatz für Unternehmen haben. Es ist jedoch tendenziell zu erwarten, dass das
Länderrisiko zumindest teilweise eine Auswirkung auf die Finanzierungskosten
von Unternehmen in diesem Land hat. Dies sollte sich somit im risikolosen
Zinssatz widerspiegeln. In der Folge legen wir deshalb zur Bestimmung des
risikolosen Zinssatzes den Fokus auf österreichische Anleihen. Grundsätzlich
kann dies als ein vorsichtiger Ansatz interpretiert werden, der jedoch der bisher
verwendeten Vorgehensweise von E-Control entspricht.
Tabelle 3. Durchschnittliche Umlaufrenditen vergleichbarer Bundesanleihen
Restlaufzeit der Anleihen:
StaatsAnleihen AT
(10 Jahre)
OeNB
Sekundärmarktrendite
Dt. BundesAnleihen
(10 Jahre)
Euroraum
Staatliche AAA
Anleihen
(10 Jahre)
6 Monate
2.71%
2.34%
2.08%
2.71%
1 Jahr
2.88%
2.52%
2.45%
2.94%
2 Jahre
2.88%
2.48%
2.67%
3.04%
3 Jahre
3.09%
2.70%
2.93%
3.28%
5 Jahre
3.58%
3.27%
3.41%
3.65%
10 Jahre
3.94%
3.40%
3.72%
3.66%
Zeitperiode
für die
Mittelung*
Quelle: www.oenb.at; www.bundesbank.de; www.ezb.int
* von März 2012 in die Vergangenheit
Anhand der Spreizung zwischen der Österreichischen Sekundärmarktrendite –
mit einer impliziten durchschnittlichen Restlaufzeit von knapp 8 Jahren – und
der Österreichischen Bundesanleihe mit 10 Jahre Restlaufzeit kann der
Unterschiede für Anleihen mit unterschiedlichen Restlaufzeiten beobachtet
werden. Die Spreizung liegt für die Durchschnittsbildung zwischen 6 Monaten
und 5 Jahren in einer Bandbreite von 0,30% bis 0,40% (Tabelle 3). Gleichzeitig
Vertraulich
31
deutet die sogenannte Yield – Curve21 darauf hin, dass die Märkte zukünftig einen
Anstieg des risikolosen Zinssatzes erwarten.
Es stellt sich die Frage, inwieweit die Österreichischen Sekundärmarktrendite
oder die Österreichischen Bundesanleihe mit 10 Jahre Restlaufzeit der
geeignetere Referenzwert für den risikolosen Zinssatz darstellt. Zu diesem
Zwecke analysieren wir in der Folge die Fristigkeitsstruktur von Anleihen
österreichischer Energieunternehmen.
Die Verwendung von mittelfristigen Laufzeiten für die Bestimmung des
risikolosen Zinssatzes ist konsistenter mit der Finanzierungsstruktur von
Unternehmen, da diese typischerweise ein Portfolio aus diversen
Finanzierungsarten mit unterschiedlichen Laufzeiten haben, dessen Verzinsung
üblicher Weise durch mittelfristige Laufzeiten eher approximiert wird.
In der Folge haben wir deshalb eine Analyse der Fristigkeitsstruktur von
Anleihen österreichischer Energieunternehmen durchgeführt, um ein Bild zur
Zusammenstellung des Portfolios der begebenen Anleihen zu erhalten. Dabei
zeigt sich, dass die mengengewichtete durchschnittliche Restlaufzeit
österreichischer Energieanleihen bei knapp 6 Jahren liegt (Abbildung 4).
21
Die Yield - Curve gibt den Zusammenhang zwischen der Umlaufrendite und der Restlaufzeit einer
Reihe von ansonsten gleichen Anleihen wieder. Normalerweise steigt diese Kurve leicht an, da
Anleihen die länger laufen auch ein geringfügig höheres Ausfallrisiko haben und Anleger liquidere
(also kürzere) Anlagen etwas präferieren. Steigt die Kurve jedoch stark an wie zurzeit, so erwarten
die Anleger offensichtlich mittelfristig ein wesentlich höheres Zinsniveau als kurzfristig.
32
Vertraulich
Abbildung 4. Fristigkeitsstruktur von Anleihen österreichischer
Energieunternehmen
8
OMV
7
1,000
Wien Energie 6
250
500
Größe der
ausstehenden
Tranchen, in
Millionen Euro
500
120
Energie AG
5
Kelag
4
250
BEWAG
3
200
Verbund
2
500 500
EVN
1
300
208
Mengengewichtete
durchschnittliche Laufzeit
Österreichischer
Energieanleihen (5.6 Jahre)
29
Mengengewichtete
durchschnittliche Restlaufzeit
der momentan ausstehenden
Bundesanleihen (7.8 Jahre)
840 200
150
300
110
100
Yenkredit - Umgerechnet zu
0.0091, Kurs 04.04.12
Frankenkredit - Umgerechnet
zu 0.83, Kurs 04.04.12
0
0
5
10
15
20
25
Restlaufzeit in Jahren
Quelle: Frontier Economics
Die in der Sekundärmarktrendite enthalten Bundesanleihen weisen eine
durchschnittliche Restlaufzeit von knapp 8 Jahren auf. Die Restlaufzeiten des
Portfolios der Anleihen der Energieunternehmen sind somit ähnlich dem der
Sekundärmarktrendite. Für die Finanzierung der Unternehmen gilt somit, dass
sowohl kurzfristige als auch mittelfristige Finanzierungsinstrumente verwendet
werden, weshalb der Fokus nur auf kurz- oder langfristige Bundesanleihen einen
verzerrten Schätzer für den risikolosen Zinssatz darstellen könnte. Die
Sekundärmarktrendite ist somit ein geeignetes Instrument, den Aspekt der
unterschiedlichen Fristigkeiten abzubilden.22
E-Control verwendet seit Anfang der Regulierung die Sekundärmarktrendite zur
Berechnung des risikolosen Zinssatzes. Wie oben dargestellt, weist die
Sekundärmarktrendite eine sachgerechte Balance zwischen kurzfristigen und
langfristigen Zinssätzen auf. Wir empfehlen weiterhin, die Sekundärmarktrendite
zur Ermittlung des risikolosen Zinssatzes zu verwenden.
Schlussfolgerung – Risikoloser Zinssatz
Zur Bestimmung des risikolosen Zinssatzes fassen wir zusammen:
22
Es muss betont werden, dass die Fristigkeiten nur für die Anleihen ermittelt wurde. Die andere
Option zur Finanzierung durch Fremdkapital über Bankkredite ist dabei nicht aufgeführt.
Vertraulich



33
Verwendung von Österreichische Anleihen – Wir empfehlen
österreichische Anleihen zur Bestimmung des österreichischen risikolosen
Zinssatzes zu verwenden.
Verwendung der Sekundärmarktrendite – Bei der Auswahl der Anleihe
sollte die typische Finanzierungsstruktur von österreichischen
Energieunternehmen berücksichtigt werden. Dabei zeigt sich, dass die
tatsächliche Fristigkeitsstruktur von ausstehenden Anleihen österreichischer
Energieunternehmen bei durchschnittlich knapp 6 Jahren liegt. Daraus kann
gefolgert werden, dass die derzeit verwendete Sekundärmarktrendite als
Referenzwert gut geeignet ist. Der Vorteil der Sekundärmarktrendite liegt in
der Transparenz und leichten öffentlichen Verfügbarkeit. Weiters spricht die
Kontinuität für die Sekundärmarktrendite, da diese seit Beginn der
Liberalisierung zur Berechnung des risikolosen Zinssatzes verwendet wurde.
Durchschnittsbildung – Wir stellen fest, dass E-Control bei der
Bestimmung der Finanzierungskosten durch den WACC Ansatz eine
zukunftsgerichtete Betrachtung vorsieht. Dies bedeutet, dass die
Durchschnittsbildung nicht zu weit in die Vergangenheit reichen sollte, da
die Informationen für die Zukunft an Relevanz verlieren. Gleichzeitig hat
sich durch die Finanzkrise die Volatilität erhöht. Im Sinne einer vorsichtigen
Schätzung erscheint somit die Beibehaltung der Durchschnittsbildung über 5
Jahre, wie sie derzeit auch von E-Control angewandt wird, sachgerecht zu
sein.
Entsprechend der Werte in Tabelle 3 ergibt sich damit eine Bandbreite für die
nominale risikolose Verzinsung von 3,27%23.
3.2
Risikoaufschlag für Fremdkapital
In diesem Abschnitt analysieren wir die kalkulatorischen Fremdkapitalkosten
eines sich zu marktüblichen Konditionen refinanzierenden österreichischen
Netzbetreibers. Dazu wird
23

zunächst der Analyserahmen unseres marktorientierten Ansatzes
dargestellt; sowie

anschließend der Risikoaufschlag des Fremdkapital empirisch ermittelt.
April 2008 bis März 2012
34
3.2.1
Vertraulich
Analyserahmen für die Bestimmung der Fremdkapital-Kosten
Wir wählen einen marktorientierten Ansatz. Dabei werden die tatsächlichen, am
Kapitalmarkt beobachteten Kosten herangezogen, zu denen sich vergleichbare
Unternehmen refinanzieren.24 Wir beziehen uns dazu auf die Renditen
börsengehandelter Unternehmensanleihen. Es wird davon ausgegangen, dass die
am Markt beobachteten Kosten für Fremdkapital die aktuelle Marktbewertung
des Risikos der vergleichbaren Unternehmen widerspiegeln.
Die Fremdkapitalkosten setzen sich dabei aus dem risikolosen Zinssatz und
einem Risikozuschlag für Fremdkapital, dem sogenannten Debt Spread,
zusammen. Auf die Bestimmung des risikolosen Zinssatzes wurde vorangehend
bereits eingegangen. Der Risikozuschlag für Fremdkapital (Debt Spread) ist jener
Aufschlag auf den risikolosen Zins, den ein Investor (bzw. der Markt) fordert,
um für das unternehmensindividuelle Ausfallsrisiko des Fremdkapitals
entschädigt zu werden.
Bei unserer Analyse gehen wir nach den in Folge beschriebenen Schritten vor:


Auswahl der Stichprobe

Identifizierung geeigneter Anleihen zur Ermittlung der Debt Spreads
und Festlegung des Berechnungszeitraumes; und

Identifizierung vergleichbarer Unternehmen.
Empirische Ermittlung der Debt Spreads als Indikator für zukünftige
Risikozuschläge auf den risikolosen Zins.
Identifizierung geeigneter Anleihen und Berechnungszeiträume
Es ist zu klären, welche Anleihen geeignete Schätzwerte für die Analyse
marktüblicher Fremdkapitalkosten liefern. Bei der Auswahl der verglichenen
Anleihen sind dabei insbesondere drei Aspekte von Relevanz:

24
Referenzierte risikolose Vergleichsanlage – Um aus der Rendite von
Unternehmensanleihen den Debt Spread zu ermitteln, müssen diese im
Vergleich zu der Rendite eines vergleichbaren risikolosen Anlageproduktes
betrachtet werden. Typischerweise werden hierzu Staatsanleihen als Referenz
herangezogen. Um Verzerrungen auszuschließen, sollten die Staatsanleihen,
die für die Berechnung der Debt Spreads verwendet werden:
Natürlich gibt es für Firmen auch noch andere Quellen für Fremdkapital, wie zum Beispiel
Bankkredite. Diese für die Bestimmung von kalkulatorischen FK-Kosten heranzuziehen ist jedoch
erstens nicht praktikabel, da die Informationen über die Höhe der Zinsen üblicherweise nicht
verfügbar sind und zweitens nicht optimal, da diese „Preise“ auf einem weniger liquiden Markt
zustande gekommen sind.
Vertraulich
35

im selben Markt, bzw. der selben Währung notieren wie die jeweilige
Unternehmensanleihe; und

eine vergleichbare Restlaufzeit wie die jeweiligen Unternehmensanleihen
haben.
Wir greifen dazu auf entsprechende Datenreihen zu Debt Spreads von
Thomson Financial zurück, die diese Anforderungen erfüllen.

Restlaufzeit der Anleihen – Es zirkulieren Unternehmensanleihen mit
verschiedenen Restlaufzeiten. Als Referenz für die Ermittlung des Debt
Spreads sind dabei insbesondere Anleihen geeignet, deren Restlaufzeit

der realen Finanzierungsstruktur
entsprechen; sowie

konsistent mit den Laufzeiten sind, die bei der Ermittlung der
risikolosen Verzinsung angesetzt wurden.
der
regulierten
Unternehmen
Insbesondere aufgrund der letzten Anforderung verwenden wir in Folge
Anleihen mit einer Restlaufzeit von 7-13 Jahren.

Berechnungszeitraum – Wie bei allen zeitreihenbasierten Analysen muss
ebenfalls der Berechnungszeitraum für die Durchschnittsbildung festgelegt
werden. Dabei muss ein Kompromiss zwischen den folgenden Aspekten
gefunden werden, wobei

einerseits
die
aktuellen
Markterwartungen
durch
kurze
Durchschnittsbildungen möglichst gut wiedergegeben werden sollten;
und

andererseits kurzfristige Marktschwankungen keinen zu starken Einfluss
auf das Endergebnis haben sollten(Ausgleich der Volatilität).
Wir verwenden in Folge daher einen 2-Jahres-Durchschnitt, betrachten
jedoch indikativ auch alternative Zeiträume.
Identifizierung vergleichbarer Unternehmen
Für die Analyse sind insbesondere Anleihen von Unternehmen heranzuziehen,
die hinsichtlich ihrer Risikostruktur mit österreichischen Netzbetreibern
vergleichbar sind. Durch die Verfügbarkeit von Ratings, die jeweils das
Unternehmensrisiko in einem möglichst objektiven Maßstab abbilden, werden
die Auswahl entsprechender Unternehmen und vor allem die Einengung der
Stichprobe auf wenige Vergleichsunternehmen deutlich vereinfacht.
36
Vertraulich
Dabei ist das Rating ein wichtiges, jedoch nicht das einzige Kriterium, das wir
heranziehen. Rubinfeld (1973)25 zeigt, dass Ratings einen statistisch signifikanten
Einfluss auf die Fremdkapitalkosten eines Unternehmens haben, die
Unterschiede in den Verzinsungen von verschieden gerateten Anleihen jedoch
nicht vollständig erklären können. Auch Ederington et al. (1984)26 finden
„market participants base their evaluation of an issues creditworthiness on more
than the agencies ratings“. Der erwartete Zusammenhang zwischen den
zugrundeliegenden Risikotreibern eines Unternehmens, und dessen Ratings und
Debt Spreads wird in Abbildung 5 schematisch dargestellt.
Abbildung 5. Zusammenhang zwischen Risikotreibern, Ratings und
Risikoaufschlägen
Quelle: Frontier
Es ist also nicht sinnvoll, den erwarteten Aufschlag auf den risikolosen Zinssatz
ausschließlich anhand der Ratings der jeweiligen Unternehmen zu bestimmen.
Vielmehr sollte neben den Ratings auch die jeweiligen Unternehmensaktivitäten
und Branchencharakteristika bei der Auswahl geeigneter Vergleichsunternehmen
berücksichtigt werden. Daher werden im Folgenden unsere Analyse auf am
Markt beobachtete Risikoaufschläge von Anleihen basieren, die von
Unternehmen begeben werden, die

aufgrund ihres Rating für österreichische Netzbetreiber repräsentativ
sind; sowie

aufgrund ihres Geschäftsfeldes ähnliche Risikocharakteristika wie
österreichische Netzbetreiber erwarten lassen.
25
Rubinfeld D (1973), Credit Ratings and the Market for General Obligation Municipal Bonds,
National Tax Journal 26, no. 1
26
Ederington L, Yawitz J und Roberts B (1984), The informational content of bond ratings, NBER
Working Paper Series
Vertraulich
37
Für die Zusammenstellung einer Stichprobe für die Fremdkapitalkosten sind wir
daher wie folgt vorgegangen:



3.2.2
Zunächst
wurde
eine
Stichprobe
privater
internationaler
27
Energieunternehmen identifiziert , die Anleihen begeben hatten, welche

börsennotiert sind; und

eine Restlaufzeit von rund 10 Jahren haben.
Zusätzlich wurde die Stichprobe um Anleihen österreichischer
Energieunternehmen ergänzt, die überwiegend im Staatsbesitz sind. Die
Unternehmen unserer Stichprobe für die Bestimmung des Debt Spreads sind
in Tabelle 4 aufgeführt.
Indikativ wurden zudem verschiedene Moody´s Utility Indexreihen diverser
Ratingklassen als weitere Referenz in die Analyse mit aufgenommen. Da die
Berechnungsgrundlage dieser Indizes jedoch nicht nachvollziehbar ist und
diese zudem eine deutlich breitere Unternehmensbasis mit vergleichsweise
höheren Risiken umfasst, halten wir diese für keine valide Referenz.
Empirische Ermittlung der Debt Spreads
Anhand der Darstellung der Debt Spreads von Energieunternehmen mit einem
A Rating in Abbildung 6 sind zunächst die Auswirkungen der Finanzmarktkrise
gut ersichtlich: Alle Debt Spreads sind seit dem Beginn der Finanzkrise 2008
signifikant gestiegen. Treiber hierfür ist der in der aktuell beobachtbare „Flight to
Quality“. Dies bedeutet, dass viele Investoren in sehr sichere Papiere wie
Staatsanleihen flüchten und daher die Renditen, zu denen Investoren bereit sind
Unternehmensanleihen zu kaufen, höher sein müssen. An dieser Stelle sei auch
auf die Analyse des risikolosen Zinssatzes hingewiesen (vgl. Abschnitt 3.1), da
das Sinken der Umlaufrenditen von Staatsanleihen genau die andere Seite eben
dieses „Flight to Quality“ darstellt. In der Folge haben sich die Debt Spreads bis
Jänner 2011 wieder normalisiert, um dann ausgelöst durch die Schuldenkrise im
Euro Raum wieder deutlich anzuziehen.
27
Dabei existieren deutliche Parallelen zu der Wahl von Vergleichsunternehmen zur Bestimmung des
Beta-Faktors in Abschnitt 3.3.2.
38
Vertraulich
Abbildung 6. Debt Spreads von Energieunternehmen mit A Rating
400
EVN
Verbund
Energie AG
OMV
350
300
250
200
150
100
50
0
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Quelle: Thomson, 01/2008 - 04/2012, tägliche Daten
Die detaillierten Ergebnisse der Auswertung der Debt Spreads der größeren
Stichprobe, welche auch Energieunternehmen mit einem B Rating bzw. ohne
Rating enthalten sind in Tabelle 4 zusammengefasst. Wie vorangehend
dargestellt, beziehen wir uns für die weiteren Analysen insbesondere auf die 2Jahres-Durchschnitte, geben aber auch Werte für andere Perioden an.
Tabelle 4. Debt Spreads der größeren Stichprobe
Name
S&P Rating
2J. D.S.
1J. D.S.
6M. D.S.
St. Abw. (2J)
STATNETT
A+
46
46
54
13
RTE-EDF
A+
140
146
174
39
Red Electrica
A+
267
267
267
12
Energie AG
A
109
112
105
14
E.ON
A
118
130
141
26
Canadian Utilities
A
137
140
152
15
KELAG*
A
173
194
248
51
Tennet
A-
133
135
156
26
Vertraulich
ELIA
A-
144
169
192
35
Transcanada
A-
158
158
158
9
RWE
A-
170
199
224
37
Verbund
A-
171
167
186
25
OMV
A-
178
178
178
21
EVN
A-
183
183
183
3
National Grid
A-
199
210
238
34
Terna
A-
241
243
312
84
United Utilities
BBB+
149
161
178
19
Veolia
BBB+
170
198
240
56
Pembina Pipelines
BBB+
217
217
232
22
Exelon
BBB
180
190
200
25
Kinder Morgan Energy
BBB
199
199
199
3
Plains all American pipeline
BBB-
186
186
186
4
BKW
n.a.
100
125
150
34
Eurogrid GmbH
n.a.
167
182
221
47
Bewag*
n.a.
215
222
268
43
Wien Energie*
n.a.
205
235
264
52
39
Quelle: Thomson Financial, 20.4.2010 - 20.04.2012, tägliche Werte
100 Basispunkte = 1%-Punkt
Abbildung 7. Debt Spreads (2-Jahres-Mittelwert), nach Rating geordnet
2 Jahresdurchschnitt der Risikoaufschläge auf 7-13 jährige
Unternehmensanleihen in Basispunkten
40
Vertraulich
300
267
250
241
217
215
199
200
173
170 171
178 183
158
150
140
137
109
199
144
180
186
170
167
149
133
118
100
100
50
46
0
Quelle: Thomson, 20.4.2010 - 20.04.2012, tägliche Werte
In Abbildung 7 sind die Zwei-Jahres Durchschnitte der Debt Spreads der
Vergleichsunternehmen, nach ihrem Rating geordnet, dargestellt. Da wir im Fall
von österreichischen Netzbetreibern keine schlechteren Ratings als Abeobachten,28 sehen wir auch keinen Grund, Unternehmen mit schlechteren
Ratings als Vergleichsmaßstab heranzuziehen. Dies ist auch in Übereinstimmung
mit den Annahmen zum Verschuldungsgrad (vgl. Abschnitt 3.6.2).
Somit verwenden wir in der Folge zur Herleitung des Debt Spread nur noch
Unternehmen in der Stichprobe mit einem Rating von besser als A-.29 Zusätzlich
belassen wir noch Bewag und Wien Energie in der Vergleichsgruppe. Aus
Abbildung 7 sind zwei Ausreißer nach oben zu beobachten, nämlich TERNA,
der Stromübertragungsnetzbetreiber in Italien, sowie Red Electrica, der
Stromübertragungsnetzbetreiber in Italien. Diese beiden Länder sind von der
Finanz- und Schuldenkrise besonders betroffen, weshalb angenommen werden
kann, dass in den Debt Spreads auch ein entsprechendes Länderrisiko eingepreist
ist. Die Verwendung dieser Debt Spreads für Österreich könnte somit zu
28
Hierbei beziehen wir uns auf die Konzern-Ratings von integrierten österreichischen
Energieunternehmen. Grundsätzlich kann jedoch davon ausgegangen werden, dass die Netzsparte
ein relativ geringeres Risiko als der gesamte Konzern beinhaltet (vgl. die analoge Diskussion zum
Beta-Faktor in Abschnitt 3.3). Das implizite Rating der reinen Netzsparte wäre mithin tendenziell
noch besser und der Debt Spread entsprechend niedriger.
29
United Utilities wird als Ausreißer behandelt. Einerseits hat es einen für ein A- Rating sehr hohen
Dept Spread, andererseits weist es weniger Staatsnähe und damit implizite Garantien auf als die
anderen Unternehmen und österreichische Netzbetreiber.
Vertraulich
41
verzerrten Resultaten führen, weshalb wir die beiden Unternehmen ausscheiden.
Mit der verbleibenden Stichprobe lässt sich eine erste Bandbreite für Debt
Spreads basierend auf unterschiedlichen statistischen Kennzahlen ableiten.
Tabelle 5. Debt Spreads der engen Vergleichsgruppe
2-Jahresdurchschnitt
Debt Spread (BP)
Min
46
75% Quantil
136
Durchschnitt
155
25% Quantil
179
Max
215
Quelle: Frontier, Thomson
Bei der Interpretation der Debt Spreads aus Tabelle 5 ist zu beachten, dass die
Debt Spreads aus Thomson größtenteils auf deutschen Anleihen als Referenz
basieren. Somit erscheint theoretisch eine Reduktion dieser Debt Spreads
gerechtfertigt, wenn der zugrunde liegende risikolose Zinssatz aus einer
österreichischen Anleihe besteht. Beispielsweise lag der Unterschied zwischen der
10 Jährigen deutschen Bundesanleihe und der 10 jährigen österreichischen
Bundesanleihe bei ca. 20 BP. Dieser Wert gilt jedoch nur als Indikation, da die
Thomson Referenzwerte unterschiedliche Laufzeiten aufweisen.
Neben individuellen Unternehmensdaten können europäische Anleiheindizes zur
Abschätzung von Bandbreiten für Debt Spreads verwendet werden.
42
Vertraulich
Abbildung 8. Umlaufrenditen Europäischer Anleiheindizes von Moody's
9,0
European Utilities Index
European Energy Index
European non-financial sector (BBB)
European non-financial sector (A)
European non-financial sector (AA)
European non-financial sector (AAA)
8,0
7,0
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
1,0
Jan-07
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Quelle: Thomson
Die Marktentwicklung der Anleiheindizes (Abbildung 8) zeigt eine ansteigende
Tendenz nach der Finanzkrise mit einem Höhepunkt im Jänner 2009 und danach
eine Reduktion des Niveaus. Die Schuldenkrise im Jänner 2011 ist in den Daten
ersichtlich, jedoch normalisieren sich die Umlaufrenditen wieder bald.
In der Folge ermitteln wir Debt Spreads basierend auf dem

European Utilities Index;

European Energy Index; sowie dem

European non-financial sector (A rated) Index.
Da die Indizes laufend auf Basis von Anleihen mit verschiedenen Restlaufzeiten
neu berechnet werden, verwenden wir zwei Referenzwerte:

ECB AAA (5 Jahre) – Dieser Index setzt sich aus Anleihen von Staaten
mit AAA mit einer Restlaufzeit von 5 Jahren zusammen;

ECB AAA (10 Jahre) – Dieser Index setzt sich aus Anleihen von
Staaten mit AAA mit einer Restlaufzeit von 10 Jahren zusammen;–
darin enthalten sind
Vertraulich
43
Tabelle 6. Debt Spreads basierend auf europäischen Anleiheindizes
Debt Spread (2
Jahresdurchschnitt; BP)
bezogen auf ECB AAA
(5 Jahre)
bezogen auf ECB AAA
(10 Jahre)
European Utilities Index
183
78
European Energy Index
149
44
European non-financial
sector (A rated) Index
140
35
Der Debt Spread (2 Jahresdurchschnitt) für die Anleihenindizes und die beiden
Referenzwerte (Tabelle 6) ergibt eine Bandbreite von 35 BP bis 183 BP, die im
Bereich der Bandbreite aus Tabelle 5 liegt. Die Differenz zwischen den Debt
Spreads bezogen auf ECB AAA (5 Jahre) und ECB AAA (10 Jahre) ist durch den
Unterschied des Zinsniveaus von Staatanleihen mit verschiedenen Restlaufzeiten
begründet. Auch in diesem Zusammenhang ist die auf den Zinsunterschied
zwischen österreichischen Staatsanleihen und den ECB AAA Anleiheindex zu
verweisen.
Abschließend können aktuelle Marktinformationen zu Umlaufrenditen für
österreichische
Energieunternehmen
eine
Indikation
auf
deren
Finanzierungssituation geben. Für Anleihen mit Restlaufzeiten von mehr als 7
Jahren sind derzeit Aufschläge bezogen auf den risikolosen Zinssatz von 3,27%
(aus Abschnitt 3.1) von 26 BP bis 115 BP beobachtbar (Abbildung 9).
Beispielsweise hat EVN im Februar 2012 die Emission von zwei neuen Anleihen
erfolgreich abgeschlossen. Für die Anleihe in Höhe von 100 Mio. €
(Fälligkeitsdatum 20. Februar 2032, Ausgabekurs 100%) wurde der fixe Kupon
mit 4,125 % festgelegt. Die Anleihe in Höhe von 25 Mio. € (Fälligkeitsdatum 23.
Februar 2032, Ausgabekurs 100%) wird mit 4,125 % verzinst.
44
Vertraulich
Abbildung 9. Umlaufrenditen von österreichischen Energieunternehmen im
Vergleich zu risikolosem Zinssatz
Risikolosen Zinssatz: 3,27%
4,42
Renditen in %
3,91
3,71
3,53
3,35
3,57
2,92
Energie AG (13
Jahre RLZ)
EVN (10 Jahre
RLZ)
VERBUND (7-8
Jahre RLZ)
OMV (7 und 9
Jahre RLZ)
KELAG (2.3
Jahre RLZ)
BEWAG (2.3
Jahre RLZ)
Wien Energie (3
Jahre RLZ)
3.2.3
Schlussfolgerung – Debt Spread
Zur Bestimmung des Debt Spread gehen wir von den Werten basierend auf
Unternehmensdaten (Tabelle 5) aus. Die Ergebnisse basierend auf europäischen
Anleiheindizes und österreichischen Energieunternehmen verwenden wir zur
Plausibilisierung der Resultate:


Untergrenze – Die Untergrenze für den Debt Spread bestimmen wir durch
den 75% Quantil von 136 BP (Tabelle 5). Den minimalen Wert von 46 BP
erachten wir insbesondere im Hinblick auf die Volatilität der Anleihemärkte
der letzten Jahre und der Zeitperiode der 2. Regulierungsperiode von 5
Jahren für die Gasverteilnetzbetreiber als zu gering für die Untergrenze;
Obergrenze – Die Festlegung des Debt Spread sollte im Zusammenhang
mit der Festlegung des risikolosen Zinssatzes gesehen werden, da dadurch
die Fremdkapitalkosten bestimmt werden. Die Verwendung des maximalen
Wertes von 215 BP als Obergrenze würde in Verbindung mit einem
risikolosen Zinssatz von 3,27% zu Fremdkapitalkosten von 5,42% führen,
die derzeit im Markt nicht beobachtbar sind. Der maximale Wert ist
zusätzlich von einem nicht-gerateten österreichischen Unternehmen. Wir
verwenden in der Folge den Durchschnitt von 155 BP (Tabelle 5) als
Obergrenze.
Daraus ergibt sich eine Bandbreite für den Debt Spread von 136 BP bis 155 BP.
In Verbindung mit dem risikolosen Zinssatz von 3,27% ergibt sich eine
Vertraulich
45
Bandbreite für die Fremdkapitalkosten von 4,63% bis 4,82%. Basierend auf dem
aktuellen Zinsniveau erachten wir diese Bandbreite für die Erwartung der
Fremdkapitalkosten für die 2. Regulierungsperiode der Gasverteilnetzbetreiber
(2013-2017) als sachgerecht.
3.3
Beta-Faktor
Nach der Logik des CAPM lässt sich der Wagniszuschlag der Eigenkapitalkosten
auf den risikolosen Zins als Produkt aus der Marktrisikoprämie und dem
Risikofaktor Beta darstellen. In diesem Kapitel werden wir daher eine Schätzung
für das Beta ableiten. Dazu wurde folgendes Vorgehen gewählt:


3.3.1
Methodik – Zunächst zeigen wir Detailfragen auf, die bei der praktischen
Umsetzung der Beta-Bestimmung auftauchen und diskutieren diese.
Empirische Ergebnisse – Wir erläutern die quantitative Beta-Analyse und
die erzielten Ergebnisse und differenzieren anschließend noch zwischen
reinen Netzbetreibern und Netzbetreibern mit anderen Aktivitäten.
Methodisches Vorgehen
Die Bestimmung des Risikofaktors Beta erfolgt anhand ökonometrischer
Analysen. Dabei sind besonders zu berücksichtigen:


Wahl des Vergleichsunternehmens – Entscheidend für die Analyse ist die
Zusammenstellung der Stichprobe von Vergleichsunternehmen. Da in der
Praxis idealtypische Vergleichsunternehmen üblicher Weise nicht verfügbar
sind, müssen Auswahlkriterien definiert werden, nach denen eine Stichprobe
mit annähernd gleicher Risikocharakteristik zusammengestellt werden kann.
Methodisches Vorgehen bei der Beta-Berechnung – Zusätzlich stellen
sich für die Analyse mittels CAPM verschiedene weitere Detailfragen, die
großen Einfluss auf die Qualität der ermittelten Ergebnisse haben können.
Wir spezifizieren und begründen daher unser Vorgehen insbesondere
hinsichtlich der

Wahl des Betrachtungszeitraumes und der Datenfrequenz;

Wahl der Vergleichsindizes;

Adjustierung der Roh-Betas; sowie der

Anpassung der Kapitalstruktur.
46
3.3.2
Vertraulich
Wahl der Vergleichsunternehmen
Die Abschätzung des nicht-diversifizierbaren Risikos basiert auf empirischen
Analysen vergleichbarer börsennotierter Unternehmen. Idealerweise werden dazu
Unternehmen herangezogen, die ein identisches Risiko wie das regulierte
Unternehmen aufweisen. In der Praxis sind derartige idealtypische Referenzen
jedoch nicht verfügbar. Vielmehr weisen Unternehmen und regulatorische
Rahmenbedingungen in Teilaspekten durchaus Unterschiede auf. Die Wahl der
Vergleichsunternehmen sollte daher so getroffen werden, dass möglichst mit
österreichischen Netzbetreibern vergleichbare Unternehmen analysiert werden.
Vorgehen bei der Auswahl
Kriterien, die bei der Auswahl der Vergleichsunternehmen besondere
Aufmerksamkeit verdienen, sind:



Regulatorisches Umfeld – Grundsätzlich besteht die Möglichkeit, dass die
Art der Regulierung Einfluss auf das Beta hat. Die internationalen
Vergleichsunternehmen sollten daher ceteris paribus bevorzugt aus Ländern
und Industriebranchen stammen, die einer ähnlichen Regulierung
unterliegen wie die österreichischen Gasnetze, die im Fokus dieser Studie
stehen.
Regionale Streuung – Bei der Zusammenstellung der Stichprobe ist
generell eine möglichst weite regionale Abgrenzung anzustreben: Zum einen
kann so eine möglichst umfangreiche Stichprobe erreicht werden, zum
anderen verlieren mögliche länderspezifische Sondereffekte jeweils an
Gewicht.
Funktionsspezifität – Viele der potenziellen Vergleichsunternehmen sind
in verschiedenen Geschäftsfeldern tätig. In der Regel zieht dies
unterschiedliche Risikostrukturen und damit auch unterschiedliche Betas
nach sich. Zudem unterliegen meist nicht alle Aktivitäten einer Regulierung,
was wiederum das Risikoprofil beeinflusst. Im Idealfall sollten nur diejenigen
Unternehmen zum Vergleich herangezogen werden, die überwiegend
regulierte Netzaktivitäten wahrnehmen.
Zusätzlich muss analysiert werden, welche generischen Unterschiede evtl. durch
modellinhärente Korrekturverfahren ausgeglichen werden können. In
Verbindung mit dem CAPM-Ansatz erfolgt üblicherweise eine Korrektur für

Unterschiede in der Finanzierungsstruktur der jeweiligen Unternehmen;
unter Berücksichtigung der

Ertragssteuersätze der Länder, in denen die Vergleichsunternehmen
agieren.
Vertraulich
47
Aufgrund dieser Überlegungen kann grundsätzlich davon ausgegangen werden,
dass für die Zusammenstellung der Stichprobe von Vergleichsunternehmen
andere Netzbetreiber, und dabei vor allem andere Strom-/Gasnetzbetreiber,
regelmäßig besser geeignet sind als Unternehmen aus anderen (Versorgungs-)
Branchen und Geschäftsfeldern. Weitere Kriterien im Hinblick auf die Eignung
als Vergleichsunternehmen sind die generelle Verfügbarkeit von Börsendaten
und die Liquidität des Handels der Aktien der ausgewählten Unternehmen (siehe
unten).
Für die Auswahl der Vergleichsunternehmen gehen wir in mehreren Stufen vor
(Abbildung 10).
Abbildung 10. Ansatz für die Zusammenstellung unserer Stichprobe
Vorherige Studien
Primärrecherche
Frontier Datenfundus
Long List – 71 Unternehmen
Datenverfügbarkeit
Filterkriterien
Ausreichend Aktivitäten in Strom/
Gas
Liquidität (bid ask Spread)
Engere Stichprobe– 49 Energieunternehmen
Kriterium
40 allgemeine
Energieunternehmen
– weitere
Vergleichsgruppe
>70% d. EBIT im Netzgeschäft
9 “reine”
Netzbetreiber
22 Firmen nicht
verwendet
Quelle: Frontier
Die wesentlichen Schritte können wie folgt beschrieben werden:


Zusammenstellung
einer
Long-List
von
potentiellen
Vergleichsunternehmen basierend auf börsennotierten Unternehmen,
welche im Energiesektor tätig sind.
Reduktion der Long-List durch die Anwendung von Filterkriterien. Dabei
verwenden wir die Datenverfügbarkeit über einen langen Zeithorizont,
ausreichende Geschäftstätigkeit im Gas-/Stromgeschäft sowie die Liquidität
der gehandelten Aktien. Durch diese drei Filterkriterien wird die Long-List
auf die engere Stichprobe reduziert.
48


Vertraulich
Für die Ermittlung der Betas für regulierte Gasnetzbetreiber müssen aus der
eigentlichen Stichprobe jene Unternehmen definiert werden, die ein
ähnliches Risikoprofil aufweisen. Wir berücksichtigen in der Folge somit
nur jene Unternehmen, die ihren Schwerpunkt im Netzbetrieb haben.
Berechnung der Betas für die verbleibenden „reinen“ Netzbetreiber.
Long-List von potentiellen Vergleichsunternehmen
Der erste Schritt zur Auswahl der geeigneten Vergleichsunternehmen besteht in
der Zusammenstellung einer Long-List von potentiellen Vergleichsunternehmen.
Wir starten dabei mit einer Liste von börsennotierten Energieunternehmen,
welche wir in Projekten mit europäischen Regulatoren, z.B. Bundesnetzagentur
(Deutschland),
Energiekamer
(Niederlande),
zu
Finanzierungskosten
zusammengestellt haben. Die Long-List besteht aus 71 Energieunternehmen aus
Europa, Nordamerika, Australien und Neuseeland (Annex 1).
Reduktion der Long-List durch Filterkriterien – engere Stichprobe
Die Unternehmen der Long-List werden anhand des Kriteriums der
Datenverfügbarkeit und anhand ihrer Aktivitäten weiter selektiert und daraus die
engere Stichprobe (Short-List) abgeleitet.



Das Kriterium der Datenverfügbarkeit besagt, dass um aktuelle und
zugleich robuste Schätzwerte zu erhalten, Börsendaten für mindestens die
letzten drei Jahre vorliegen müssen. Dies bedeutet auch dass wir, im
Gegensatz zu anderen Studien, keine Unternehmen heranziehen die
inzwischen liquidiert wurden.
Im Anschluss daran wurde anhand der Geschäftsberichte nochmals geprüft,
ob die Unternehmen auch tatsächlich einen Schwerpunkt in der Gas- bzw.
Strombranche haben. Wir beziehen uns dabei auf Netzbetreiber sowohl im
Gas- wie auch Strombereich, da frühere Untersuchungen keine signifikanten
Unterschiede im systematischen Risiko zwischen Gas- und
Stromnetzbetreiber feststellen konnten. Im Sinne einer möglichst großen
Stichprobe wurden daher sowohl Gas- als auch Stromnetzbetreiber in die
Stichprobe aufgenommen. In alternativen Studien werden jedoch zusätzlich
teilweise
Unternehmen
der
nordamerikanischen
Erdölbzw.
Pipelineindustrie herangezogen. Es zeigt sich jedoch, dass diese
Unternehmen aufgrund ihrer Verbindung zum volatilen Upstreamgeschäft
im Ölbereich wesentlich höhere Risiken aufweisen als typische Strom- und
Gasnetzbetreiber und daher als Vergleichsunternehmen nicht geeignet sind.
Liquidität – Nicht alle börsennotierten Unternehmen werden ausreichend
liquide gehandelt, um eine unverzerrte Beurteilung und Auswertung der
Vertraulich
49
Aktienkurse zu ermöglichen. Unsere Analyse stützt sich dabei auf die
Betrachtung von Unternehmen mit einer bestimmten durchschnittlichen
Geld-Brief-Spanne30. Von uns wird dabei ein Wert größer 1% als Indikation
für eine kritische (unzureichende) Liquidität erachtet. Entsprechende
Unternehmen werden für die weitere Analyse aus der Stichprobe
ausgeschlossen.
In diesem Schritt wurden anhand der drei Filterkriterien aus der Long-List 22
Unternehmen entfernt. Dadurch verbleiben in der engeren Stichprobe noch 49
Unternehmen.
Beta Stichprobe – „reine Netzbetreiber“
In einer weiteren Analysestufe wurde die engere Stichprobe weiter untergliedert
in eine Gruppe von reinen Netzbetreibern, die die unmittelbare Referenz für die
weitere Berechnung darstellt, sowie eine Gruppe von Energieunternehmen mit
Netzaktivitäten und anderen Aktivitäten. Die Unternehmen der direkt relevanten
Gruppe der reinen Netzbetreiber müssen dabei ihren Schwerpunkt der
Aktivitäten im Netzbereich haben.
Analysen von Frontier in vorangehenden Studien zeigen, dass reine
Netzbetreiber ein signifikant geringeres Risiko und in der Folge Beta aufweisen
als Energieunternehmen im Gas-/Strombereich mit anderen Aktivitäten neben
dem Netzbereich. Insbesondere Upstreamaktivitäten (z.B. Gasförderung/-import
oder Stromerzeugung) führen zu substantiell höheren Betas. Aus diesem Grund
wurde die engere Stichprobe auf 9 Unternehmen, die als „reine Netzbetreiber“
definiert werden können, anhand des Anteils der Netzaktivitäten am EBIT
reduziert. Unternehmen mit einem Netzanteil größer als 70% am EBIT werden
der Gruppe der „reinen Netzbetreiber“ zugeordnet. Energieunternehmen mit
einem geringeren Anteil wurden der weiteren Vergleichsgruppe zugeordnet.
Dieser Ansatz erscheint sachgereicht, da sich zeigt, dass selbst vergleichsweise
geringe Umsatzanteile anderer wettbewerblicher Aktivitäten bereits das ermittelte
Gesamtrisiko – und somit den Beta-Faktor – dominieren31.
30
Die relative Geld-Brief-Spanne errechnet sich aus dem Quotienten der Differenz von Geld- und
Briefkurs geteilt durch den Mittelwert der beiden Kurse. Der Geldkurs (auch: Bid) spiegelt die
aktuelle Zahlungsbereitschaft für eine Aktie wider, der Briefkurs zeigt den Angebotspreis (auch:
Ask) des Verkäufers einer Aktie an. Ein Geschäft kommt nur zustande, wenn sich Ask und Bid
entsprechen. Größere bzw. dauerhafte Abweichungen von Geld- und Briefkurs sind daher ein
Indikator dafür, dass die Vorstellungen von Käufern und Verkäufern weit auseinander liegen, so
dass Transaktionen kaum zustande kommen und damit eine unzureichende Liquidität am Markt
vorliegt. In einer solchen Situation lässt sich der Mittelkurs der Aktien (als arithmetisches Mittel aus
Geld- und Briefkurs) zwar mathematisch errechnen. Tatsächlich hat ein solcher Mittelkurs einer
nicht liquide gehandelten Aktien jedoch nur einen begrenzten Aussagegehalt, da zu dem Kurs ja
tatsächlich kaum (oder keine) Transaktionen stattfinden.
31
Die Entwicklung der energiewirtschaftlichen Rahmenbedingungen in der jüngeren Vergangenheit
(bspw. die Einführung des CO2-Handels oder der Ölpreisanstieg) haben das Risiko von
50
Vertraulich
Für die Bestimmung des Betas wird in der Folge die Gruppe der „reinen
Netzbetreiber“ bestehend aus 9 Unternehmen verwendet. Diese besteht aus

4 Gasnetzbetreibern;

3 Stromnetzbetreibern; sowie

2 gemischten Gas-/Stromnetzbetreibern.
Abbildung 11. „reine Netzbetreiber“ – Vergleichsgruppe für Beta Berechnung
Unternehmen
Elektrizität
Übertragung
7%
Verteilnetz
31%
National Grid Plc
Snam Rete Gas
Terna
84%
Vector Limited
62%
Enagas
Red Electrica
93%
Boardwalk Pipeline Partners
ITC Holdings
100%
TC Pipelines
Quellen: Jahresberichte, SEC Filings, Thomson Financial
Gas
Übertragung
20%
65%
28%
97%
91%
100%
Verteilnetz
37%
24%
Gesamtanteil
Netzwerk
Klassifikation
95%
89%
84%
90%
97%
93%
91%
100%
100%
gemischter Netzbetreiber
Gas - gemischtes Netz
Strom TSO
gemischter Netzbetreiber
Gas TSO
Strom TSO
Gas TSO
Strom TSO
Gas TSO
Quelle: Frontier Analyse basierend auf Jahresberichten, SEC Filings, Thomson Financial
3.3.3
Die Bestimmung des Risikofaktors Beta erfolgt anhand ökonometrischer
Analysen. Dabei sind verschiedene Details im methodischen Vorgehen zu
berücksichtigen. Nachfolgend fassen wir die wesentlichen methodischen
Festlegungen zusammen, deren Motivation im Anhang 1 eingehender erläutert
wird:

Wahl des Betrachtungszeitraumes und der Datenfrequenz – Durch
Variationen sowohl der Häufigkeit der erhobenen Daten als auch der Länge
des betrachteten Zeithorizonts können sich Unterschiede in den
Ergebnissen ergeben.
Daher sind Beobachtungszeitraum und
Datenfrequenz plausibel zu definieren. Nachfolgend werden für die
quantitative Analyse Tagesdaten verwendet. Dieses Vorgehen erscheint
insbesondere als gerechtfertigt, da es erlaubt, die vorliegende hohe
Datenauflösung (im Vergleich zur alternativen Verwendung von Wochen –
oder gar Monatsdaten) zu nutzen. Wir ermitteln die Beta-Werte aus den
Energieunternehmen außerhalb des Netzbetriebes (z.B. in der Stromerzeugung oder von
Upstreamaktivitäten) ansteigen lassen. Entsprechende Trends zeigen sich bspw. in der zeitlichen
Entwicklung der Beta-Werte für derartige Unternehmen in den letzten 10 Jahren. Daher ist davon
auszugehen, dass das Risiko in diesen Sektoren deutlich über dem üblichen Marktrisiko von reinen
Netzbetreibern liegt. Bei vertikal integrierten Unternehmen ist daher anzunehmen, dass die aus den
historischen Daten ermittelten Beta-Werte für Netzbetreiber mit anderen Aktivitäten einem Risiko
entsprechen, dass signifikant über dem eines reinen Netzbetreibers liegt.
Vertraulich
51
Daten der letzten bis zu fünf Jahre. Durch diese Wahl wirken sich
kurzfristige Variationen der Börsenkurse weniger stark auf die Beta-Werte
als bei Verwendung einer kürzeren Zeitreihe aus.



Wahl der Vergleichsindizes – Das der Gesamtmarktrendite zugrunde
liegende Marktportfolio soll gemäß CAPM-Logik alle relevanten
Investitionsmöglichkeiten eines Investors umfassen. In der Praxis wird von
derartig umfassenden Portfolios jedoch zu Gunsten von verfügbaren
Börsenindizes abstrahiert. Für deren Auswahl werden allerdings die
theoretischen Kriterien eines idealen Vergleichsportfolios berücksichtigt.
Nachfolgend werden als Referenz die jeweiligen nationalen Indizes
verwendet und stellen dabei insbesondere auf den jeweiligen
länderspezifischen FTSE-Index32 ab.
Adjustierung der Roh-Betas – Die in einem ersten Schritt ermittelten
Betas sind aufgrund bestimmter Ungenauigkeiten der statistischen Schätzung
ggf. durch etablierte mathematische Verfahren anzupassen. Zusätzlich sind
die Ergebnisse zu adjustieren, um statistische Unschärfen bei der
Verwendung von historischen Daten zu Prognosezwecken auszugleichen.
Im Regulierungskontext erscheint es deshalb sinnvoll, eine Adjustierung der
Roh-Betas vorzunehmen. Dabei können zwei Korrekturen zur Anwendung
gelangen: Blume oder Vasicek. Wir verwenden in der Folge die VasicekKorrektur33. Bei der Vasicek-Korrektur (auch als Bayesianische Anpassung
bezeichnet) werden die historischen Roh-Betas verstärkt in Richtung des
Marktdurchschnittes gewichtet, je schlechter die Qualität der zugrunde
liegenden Regression, d.h. je größer der Standardfehler der Beta-Schätzung,
ist. Definitionsgemäß liegt das durchschnittliche Marktbeta immer bei 1,
weshalb die Vasicek Anpassung im Falle der für Netzbetreiber typischen
Betas von unter 1 die Beta Werte systematisch anhebt.
Anpassung der Kapitalstruktur – Zur Gewährleistung der
Vergleichbarkeit der analysierten Unternehmen mit österreichischen
Gasnetzbetreibern ist es erforderlich, das errechnete Beta um den Einfluss
der Kapitalstruktur der Unternehmen zu korrigieren.34 Dazu wird zunächst
das Beta des Vergleichsunternehmens um den individuellen
Verschuldungsgrad des Unternehmens bereinigt (das sog. unverschuldete
Beta oder Asset-Beta). Diese bereinigten Asset-Betas stellen die Basis für die
weiteren Analyseschritte dar. Nach Abschluss der Analyse ist entsprechend
32
Herangezogen werden jeweils die länderspezifischen Indizes der „FTSE All-World Index Series“.
33
Für eine Diskussion zur Korrektur nach Blume und Vasicek verweisen wir auf Anhang2, S. 71ff.
34
Bei gleicher Unternehmensaktivität steigt das Risiko für das Eigenkapital, je geringer die
Eigenkapitalquote des Unternehmens ist.
52
Vertraulich
wieder eine Anpassung an die für österreichische Gasnetzbetreiber zu
Grunde
gelegte
Kapitalstruktur
vorzunehmen.
Bei
diesen
Anpassungsschritten sind jeweils auch etwaige steuerliche Effekte zu
berücksichtigen. Vor diesem Hintergrund wird nachfolgend die Anpassung
nach Modigliani Miller35 verwendet, bei der eine Korrektur um
Kapitalstruktur und Steuern erfolgt.
3.3.4
Quantitative Ergebnisse
Abbildung 12 zeigt die Ergebnisse unserer Beta-Schätzungen, wobei der Balken
sich jeweils auf die 3-Jahres-Schätzung bezieht. Zum Vergleich, und zur
Abschätzung der Stabilität der Schätzung sind auch die Betas über die 1-Jahres
und 5-Jahres Periode angegeben. Es zeigt sich, dass die Werte vergleichsweise
robust in Bezug auf eine Variation der Stichprobenlänge reagieren.
Abbildung 12. Ergebnisse der Asset-Beta-Schätzungen für „reine Netzbetreiber“
Asset Beta (Mod. Miller, Vasicek adj.)
* Sektordurchschnitt
0.5
Strom
DSO
Strom TSOs
gemischtes
Gasnetz
Gas TSOs
gemischte
Netzbetreiber
0.5
0.4
0.34*
0.4
0.3
0.30*
0.3
0.2
0.2
3-Jahres Periode
0.1
1-Jahres Periode
5-Jahres Periode
0.1
Vector Limited
National Grid Plc
Snam Rete Gas
TC Pipelines
Boardwalk Pipeline Part.
Enagas
ITC Holdings
Red Electrica
Terna
0.0
Quelle: Frontier
Neben der zeitlichen Abgrenzung differenzieren wir, wie oben bereits erwähnt,
zwischen reinen Netzbetreibern und der Gruppe der allgemeinen
Energieunternehmen. Die Beta-Werte der Gruppe der allgemeinen
Energieunternehmen sind – wie zu erwarten aufgrund des höheren Risikos –
überwiegend höher als die der reinen Netzbetreiber (Abbildung 13).
35
Eine detaillierte Darstellung der Verfahren findet sich in Anhang 1.
Vertraulich
53
1.3
1.1
* Sektordurchschnitt
3-Jahres Periode
gemischte
Energieunternehmen
reine Netzbetreiber
1-Jahres Periode
5-Jahres Periode
0.9
0.7
0.50*
0.5
0.32*
0.3
-0.1
Terna
Red Electrica
ITC Holdings
Enagas
Boardwalk Pipeline Part.
TC Pipelines
Snam Rete Gas
National Grid Plc
Vector Limited
0.1
E On AG
RWE
Centrica
Scottish & Southern Energy
GDF Suez
EDF
Enel
Canadian Utilities
Emera
Pembina Pipeline
TransCanada
EVN AG
Verbund
Gaz Natural
Alliant Energy Corp
American Electric Power
Atlas Pipeline Partners
Chesapeake utilities corp
Crosstex Energy
EL PASO Electric Co
Exelon
Laclade Group
New Jersey Resources
P G & E Corporation
Piedmont Natural Gas
Plains All American Pipeline
PNM Resources Inc
South Jersey Industries
Westar Energy
WGL holdings Inc
Williams Companies Inc
EQT Corporation (EQT)
Nicor
Nisource inc
Northwest Natural Gas Company
Southwest Natural Gas Corp
Kinder Morgan
Atmos Energy
Fortis BC
Elia System Operator
Asset Beta (Mod. Miller, Vasicek adj.)
Abbildung 13. Beta für allgemeine Energieunternehmen und „reine Netzbetreiber“
Tabelle 7 zeigt zusammengefasst noch einmal die durchschnittlichen Beta-Werte
für diese beiden Stichproben.
36
Tabelle 7. Ergebnisse der Asset-Beta -Schätzungen für „reine Netzbetreiber“ und
allgemeine Energieunternehmen
Stichprobe
1-Jahres Periode
3-Jahres Periode
5-Jahres Periode
Reine
Netzbetreiber
0,33
0,30
0,34
allgemeine
Energieunternehmen
0,55
0,50
0,53
Quelle: Frontier
3.3.5
Schlussfolgerung – Beta Faktor
Für die Schätzung des Beta-Wertes, welcher das systematische Risiko der
österreichischen Gasnetzbetreiber widerspiegelt, ist die Gruppe der reinen
Netzbetreiber relevant. Entsprechend der beobachteten Spannbreite über
36
Asset Betas, Modigliani-Miller und Vasicek adjustiert
54
Vertraulich
unterschiedliche Zeiträume schätzen wir die unverschuldeten Asset-Betas in einer
Spannbreite von 0,30-0,34.
Aufgrund der Charakteristika der Stichprobe der reinen Netzbetreiber lässt sich
keine empirisch valide Aussage zu etwaigen unterschiedlichen Risiken zwischen
Gasfernleitungs- und Gasverteilnetzbetreibern machen. Grundsätzlich sollte
jedoch gelten, dass die Risiken für Gasfernleitungs- und Gasverteilnetzbetreiber
insbesondere im Hinblick auf das Mengenrisiko vergleichbar sind. Dies lässt
einen einheitlichen Beta Faktor für die Gasnetzbetreiber als sachgerecht
erscheinen.
3.4
Marktrisikoprämie
Neben dem Risikofaktor Beta ist die Marktrisikoprämie (MRP) die zweite
bestimmende Größe für die Ableitung des über die risikolose Verzinsung
hinausgehenden Wagniszuschlags der Eigenkapitalkosten nach dem CAPM
Ansatz. In diesem Abschnitt erläutern wir unsere Schätzung der
Marktrisikoprämie. Dazu
3.4.1

schildern wir zunächst das methodische Vorgehen und diskutieren
mögliche alternative Ansätze; und

leiten anschließend auf Basis einer detaillierten quantitativen Analyse
unsere Schätzung der Marktrisikoprämie ab. Dabei gehen wir auch auf
die aktuelle Situation an den Finanzmärkten ein.
Die Marktrisikoprämie bezeichnet die über den risikolosen Zinssatz
hinausgehende, zusätzliche Rendite, die Anleger für Investitionen in ein
vollständig diversifiziertes Portfolio (welches per Definition ein Beta von „1“
besitzt) erwarten.
Für die Ableitung der Marktrisikoprämie existieren verschiedene grundsätzliche
Ansätze, u.a.:

die Analyse historischer Daten in Form von Zeitreihen, die für
verschiedene Länder vorliegen;

modellgestützte Vorhersagen; und

Erhebungen zu den Erwartungen von Marktteilnehmern.
Wir stützen uns in unserer Untersuchung der Marktrisikoprämie auf die Analyse
historischer Marktrisikoprämien. Die Gründe für diese Methodenwahl sind
ähnlich denen, die auch die Wahl des CAPM Ansatzes begründen.
Zeitreihenbetrachtungen haben zwar den Nachteil, dass zukünftige
Strukturbrüche nicht methodenendogen antizipiert werden können, sind aber
Vertraulich
55
hinsichtlich Objektivierbarkeit und Transparenz unübertroffen. Die Ergebnisse
sowohl von modellgestützten Prognosen als auch empirische Erhebungen bei
Marktteilnehmern sind zu weiten Teilen annahmegetrieben und daher in einem
auf Transparenz ausgelegten Verfahren weniger adäquat.
Für unsere Analyse der Marktrisikoprämie greifen wir auf veröffentlichte
Datenbanken zurück. Grundlage ist dabei insbesondere die derzeit
umfangreichste und aktuellste öffentlich verfügbare Datensammlung zu
historischen MRP, von Dimson, Marsh und Staunton37. Die Datenbasis umfasst
dabei 17 Industrieländer sowie einen Zeitraum von 1900-2010. Diese Datenreihe
hat sich mittlerweile international als Referenz für derartige Analysen –
insbesondere im Regulierungskontext – etabliert.
Mit den Yearbooks steht somit zwar eine renommierte Quelle für
Zeitreihenanalysen zur Verfügung, hinsichtlich der Interpretation der Daten
besteht jedoch bislang kein vollständiger Konsens. Für das weitere Vorgehen
sind daher die folgenden kritischen Aspekte bei der Analyse und Interpretation
der historischen Zeitreihen festzulegen:

Soll der geometrische, oder der arithmetische Mittelwert der historisch
beobachteten Renditen als Referenz verwendet werden?;

Welcher risikolose Zinssatz soll für
Marktrisikoprämie zugrunde gelegt werden?;

Soll von Investoren mit nationalen oder internationalen Portfolios
ausgegangen werden?; und

Welcher Betrachtungszeitraum soll gewählt werden?
die
Berechnung
der
Auf die einzelnen Aspekte gehen wir in den folgenden Abschnitten detailliert ein.
Arithmetisches versus geometrisches Mittel
Die Frage, ob für eine Schätzung der aktuellen bzw. zukünftigen
Marktrisikoprämie das arithmetische oder das geometrische Mittel38 der
historischen Marktrenditen einen geeigneteren Schätzer darstellt, war in der
Vergangenheit bereits häufig Gegenstand der akademischen Diskussionen. Da
37
Dimson E, Marsh P und Staunton M (2011), Global Investment Returns Yearbook 2011, London
Business School, ABN Amro, Royal Bank of Scotland; Dimson E, Marsh P und Staunton M (2008),
Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook 2008, London Business School, ABN Amro,
Royal Bank of Scotland;
38
Aus mathematischer Sicht ist das arithmetische Mittel ist der einfache Durchschnitt der individuellen
Periodenrenditen (in unserem Fall jährlich). Das geometrische Mittel einer Stichprobe mit Umfang
N ist die Nte Wurzel der Gesamtrendite. Das geometrische Mittel errechnet sich daher allein aus
einem Start- und einem Endwert. Kursschwankungen in der Zwischenzeit beeinflussen den
geometrischen Mittelwert nicht (wohl aber den arithmetischen Mittelwert).
56
Vertraulich
diese Debatten häufig sehr technisch geführt werden, geben wir hier kurz die
wichtigsten Argumente wieder:


Das arithmetische Mittel ist der eigentliche Erwartungswert (Durchschnitt)
der jährlichen Erträge. Es gibt also an, welchen Ertrag man erwarten kann,
wenn man ein Jahr zufällig auswählt. Dabei wird, bei einjährigen Daten,
implizit von einer jeweils einjährigen Veranlagungsperiode eines
hypothetischen Investors für das jeweilige Jahr ausgegangen. In unserem Fall
also jeweils ein Kalenderjahr.
Das geometrische Mittel nimmt eher die Investorensicht ein, da es die
durchschnittliche Wachstumsrate des Kapitals angibt. Dabei wird von einer
Veranlagungsperiode gleich der Stichprobenlänge (in unserem Fall bis zu
108 Jahre), von thesaurierten Erträgen und Zinseszinseffekten ausgegangen.
Es stellt sich die Frage, welcher Wert der geeignetere Schätzer für die zukünftig
von Investoren geforderte Marktrisikoprämie ist. Die akademische Literatur gibt
zu dieser Frage keine endgültige Antwort.39 Es werden beide Ansätze verwendet
bzw. wird auch oft eine Kombination beider Werte genutzt.
Die Argumente für die Wahl des geometrischen bzw. arithmetischen Mittels
unterscheiden sich in zwei Dimensionen die, wie in Abbildung 14 dargestellt,
überwiegend voneinander unabhängig sind

die Volatilität der beobachteten Renditen; und

der für Investoren relevante Zeithorizont.
Abbildung 14. Kein direkter Zusammenhang zwischen Zeithorizont und Volatilität
Volatilität
Die Dimensionen Zeithorizont und
Volatilität, entlang derer sich sich
arithmetisches und geometrisches Mittel
unterscheiden, hängen nicht direkt
zusammen.
MRP
Zeithorizont
Quelle: Frontier
Dies diskutieren wir nachfolgend:
39
So leitet Ballwieser (2011) seine Zusammenfassung zu den Mittelwerten der Marktrisikoprämie ein
mit: „Ob das geometrische oder das arithmetische Mittel zu nehmen ist, wird kontrovers diskutiert“
(S. 101) und schließt mit „Es verbleibt insofern ein theoretisches Problem, welche Mittelwerte
geeignet sind“. ( S. 102). (Ballwieser (2011) Unternehmensbewertung: Prozess, Methoden und
Probleme, Schäffer-Poeschel Verlag, Stuttgart. 3., überarbeitete Auflage.)
Vertraulich


57
Dimension Zeithorizont – Wie oben bereits angedeutet, gehen die beiden
alternativen Berechnungsmethoden der Mittelwerte von extremen
Annahmen bezüglich des Zeithorizonts der Investoren aus –
kalenderjährliche Anlage (arithmetisches Mittel) vs. einer über
einhundertjährigen Anlage (geometrisches Mittel). Offensichtlich liegen die
für potentielle Investoren in österreichische Netzbetreiber relevanten
Zeiträume zwischen diesen Extrema. Typischer Weise kann beispielsweise
von einem Anlagehorizont von 5-20 Jahren mit einer teilweisen
Reinvestition der Erträge ausgegangen werden. Dieser Sachverhalt führt
dazu, dass der „wahre“ Wert für die erwartete Marktrisikoprämie zwischen
dem geometrischen und dem arithmetischen Mittel angenommen werden
kann.
Dimension Volatilität – Ohne Volatilität40, also wenn die Renditen im
Zeitverlauf konstant sind, sind beide Mittelwerte gleich. Bei schwankenden
Renditen übersteigt das arithmetische Mittel systematisch das geometrische
Mittel. Hieraus ergeben sich weitere Schlussfolgerungen:

Reale Erträge sind typischer Weise nicht konstant, was bedeutet, dass
ein reines geometrisches Mittel die Renditen unterschätzen würde.

Falls die Renditen im Zeitverlauf unkorreliert auftreten, ist das
arithmetische Mittel das zweckmäßige Verfahren, um zukünftige
Renditen zu schätzen und somit die MRP korrekt zu bestimmen.

Eine gewisse Vorhersagbarkeit verringert jedoch die Varianz der
erwarteten Erträge wenn über längere Zeiträume investiert wird. Dieses
Argument spricht daher eher wieder für eine Nutzung des
geometrischen Mittels. Eine gewisse Vorhersagbarkeit ist zum Beispiel
gegeben, wenn der Prozess der Renditen einer „mean reversion41“ folgt.

Weiters sollte lt. Dimson / Marsh / Staunton (2011) die Vorhersage
eine geringere erwartete Varianz als die in der Vergangenheit
beobachteten Werte haben, was ebenfalls für das geometrische Mittel
spricht. Dieses Argument beruht auf der Annahme, dass es in
entwickelten Staaten in Zukunft keine derart einschneidenden
Ereignisse wie in der Vergangenheit (zum Beispiel den 2. Weltkrieg)
geben wird.
40
Da dies in manchen Studien zu wenig trennscharf ausgeführt wird, soll an dieser Stelle noch einmal
den Begriff der Volatilität im Kontext der Marktrisikoprämie erläutert werden. Mit Volatilität ist in
diesem Fall die Volatilität des Gesamtmarktes gemeint. Die Berücksichtigung der Volatilität der
firmenspezifischen Renditen relativ zu denen des Gesamtmarktes wird ja in Folge durch die BetaWerte vorgenommen.
41
D.h. die mittel- bis langfristige Rückkehr zu einem Gleichgewichtswert.
58

Vertraulich
Geht man von lognormalverteilten Renditen aus, ist prinzipiell das
geometrische Mittel ein besserer Schätzer, es muss aber dann um einen
Faktor für die Varianz nach oben korrigiert werden.
Zusammenfassend lässt sich auch unter dem Aspekt der Volatilität keine
eindeutige Eignung einer der beiden Mittelwerte ableiten. Aufgrund der oben
angeführten Argumente, folgen wir der Logik, das geometrische und
arithmetische Mittel
als untere bzw. obere Grenze eines Bereichs zu
interpretieren, indem ggf. unter Rückgriff auf weitere Quellen und Diskussionen
der anzusetzende Wert festgelegt wird.
Referenzierter risikoloser Zinssatz
Die historischen Marktrisikoprämien werden immer als der Mehrertrag eines
Aktienportfolios relativ zum Ertrag von risikolosen Anlagen gemessen. Daher
wird neben historischen Daten über die Marktentwicklung jeweils ein Schätzer
für die Messung des Ertrags risikoloser Anleihen benötigt. Welche Ansätze es für
die Messung des risikolosen Zinssatzes gibt, wurde bereits oben (vgl. Abschnitt
3.1) erläutert. Dimson, Marsh und Staunton ermitteln die Marktrisikoprämie
sowohl relativ zu kurzfristigen Staatsanleihen („Bills“) als auch zu mittel- bis
langfristigen Anleihen („Bonds“).
In Folge verwenden wir eine Marktrisikoprämie relativ zu langfristigen Anleihen
(„Bonds“), da diese konsistent mit unserer Methodik zur Messung des risikolosen
Zinssatzes sind.
National vs. Weltweit
Grundsätzlich besteht die Möglichkeit der Nutzung länderspezifischer Zeitreihen
oder der Nutzung weltweiter Analysen. In der historischen Betrachtung zeigen
sich dabei durchaus signifikante nationale Unterschiede. Diese spiegeln die
jeweiligen Umwelteinflüsse und relative nationale Performanceunterschiede
wieder, die z.T. durch vorübergehende Einflüsse von Wirtschaftskrisen und
kriegerischen Auseinandersetzungen beeinflusst sind. Abbildung 15 gibt einen
Überblick über die sich in der Vergangenheit ergebenen Unterschiede in den
nationalen Marktrisikoprämien. Es zeigt sich, dass die Marktrisikoprämie für die
Welt sowie für Europa sehr ähnlich ist.
Vertraulich
59
Abbildung 15. Durchschnittliche historisch beobachtete Marktrisikoprämien 1900 –
2010
10.0
9.0
8.0
Rate (% p.a.)
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
Geometric average
Arithmetic average
Quelle: Dimson, E., Marsh, P., Staunton, M. (2011), Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook
2011
Grundsätzlich gibt es a priori jedoch keinen Grund zur Verwendung
länderspezifischer Marktrisikoprämien. So weisen Dimson / Marsh / Staunton
explizit darauf hin, dass länderspezifische Unterschiede in der Vergangenheit
nicht auf zukünftige Abweichungen in den erwarteten Renditen hindeuten.
Vielmehr basierten länderspezifische Marktrisikoprämie auf speziellen
historischen Umweltfaktoren und wirtschaftlichen Entwicklungen innerhalb
eines Landes und lassen somit keinen Ausblick auf zukünftig erwartete
länderspezifische Marktrisikoprämien zu. Insbesondere angesichts eines sich
zunehmend globalisierenden Finanzmarktes kann für eine Vorhersage der
Marktrisikoprämie auf Basis historischer Werte nicht vom Fortbestehen der
beobachteten Differenzen ausgegangen werden. Daher empfehlen wir die
Nutzung weltweiter Daten (aus Industrieländern) zur Ableitung der
Marktrisikoprämie.
Diese Auswahl wird auch durch Überlegungen zur Methodenkonsistenz
unterstützt. Da wir zur Berechnung des Risikofaktors (der Betas) eine
internationale Stichprobe von Vergleichsunternehmen heranziehen, ist es
plausibel, für die Bestimmung der Marktrisikoprämie eine ähnliche geographische
Abgrenzung vorzunehmen.
Zu diesem Zweck kalkulieren Dimson / Marsh / Staunton die Performance
eines „Welt“-Portfolios, dass sich jeweils aus einem jährlich neu gewichteten
(nach Bruttoinlandsprodukt des Landes bzw. Gesamtkapitalisierung der
60
Vertraulich
Unternehmen) Portfolio der 17 einzelnen in der Datenbank vorhandenen
Länderindizes sowie den jeweiligen nationalen risikofreien Anlagen
zusammensetzt. Bei der Zusammenstellung werden dabei auch explizit
Wechselkurseffekte berücksichtigt. In den weiteren quantitativen Analysen
beziehen wir uns daher auf dieses Portfolio.
Wahl des Betrachtungszeitraums
Zusätzlich zur Frage der nationalen bzw. internationalen Betrachtungsweise stellt
sich die Frage nach dem Betrachtungszeitraum der historischen Daten. Ziel der
Analyse ist die Ableitung der gegenwärtig (bzw. zukünftig) erwarteten
Risikoprämie von Kapitalgebern. Da dieser Wert offensichtlich nicht messbar ist,
wird dieser durch die in der Historie real beobachteten Prämien approximiert.
Offensichtlich spiegeln dabei die in der Vergangenheit auch für längere Perioden
(z.B. zehn Jahre) beobachteten Werte nicht zwangsläufig die Erwartungen wider.
Als Beispiel wäre hier der „bullische“ Markt Anfang der 1990er Jahre mit
jährlichen Marktrisikoprämien von mehr als 15% zu nennen.
Um diese kurzfristigen Effekte (wobei in diesem Zusammenhang Zeiträume von
wenigen Jahrzehnten durchaus noch als kurzfristig anzusehen sind)
auszugleichen, halten wir uns an das übliche Vorgehen, derartige Effekte durch
die Betrachtung möglichst langer Zeiträume auszublenden. Die
Zeitreihenanalysen von Dimson / Marsh / Staunton zeigen, dass tendenziell erst
bei Betrachtungszeiträumen von über 50 Jahren und länger die Ergebnisse relativ
robust gegenüber Verlängerungen bzw. Verkürzungen der Analysezeitspanne von
wenigen Jahren werden. Trotzdem ist es so, dass sich zum Beispiel die
momentane Situation an den Finanzmärkten sehr wohl auch auf die langfristig
erwartete Marktrisikoprämie auswirkt (siehe unten). Entsprechend nutzen wir
den vollen Zeitraum der verfügbaren Daten, d.h. den Zeitraum 1900-2011.
3.4.2
Für die quantitative Bestimmung der Marktrisikoprämie greifen wir auf die
Analysen in den vorher bereits erwähnten Studien von Dimson/Marsh/Staunton
zurück. Die Analyse basiert auf der im vorangehenden Abschnitt diskutierten
Methodik:

Wir approximieren die Anlegererwartungen durch die Analyse historischer
Marktrisikoprämien.

Es wird eine möglichst lange Betrachtungsperiode gewählt (1900-2008).

Es wird ein weltweites Portfolio herangezogen.

Die Marktrisikoprämie wird im Vergleich zu mittel- bis langfristigen
Staatsanleihen (Bonds) berechnet.
Vertraulich
61
Wie in Abbildung 16 dargestellt ist, ergibt sich eine Schätzung der
Marktrisikoprämie für 2011 in Höhe von 3,8% (geometrisches Mittel) und 5%
(arithmetische Mittel).
Abbildung 16. MRP für Zeitperiode 2005-2011 (Weltindex)
5%
6%
5%
3,8%
4%
Geometrisches Mittel
3%
Arithmetisches Mittel
2%
1%
0%
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Quelle: Dimson/Marsh/Staunton 2011
In der historischen Betrachtung stellen die Jahre 2008 und 2009 ein einmaliges
Ereignis dar. In keinem (Kalender-)Jahr in der bis zum Jahr 1900
zurückreichenden analysierten Datenreihe wurden ähnlich starke Kurseinbrüche
wie in diesen Jahren beobachtet. Entsprechend signifikant sind die Auswirkungen
der Finanzkrise auf die Marktrisikoprämie, wie im Vergleich der Werte von 2008
und 2009 in Abbildung 16 deutlich wird. In den Folgejahren ist jedoch wieder
ein Anstieg der Marktrisikoprämie erkennbar. Der Wert in 2011 entspricht dabei
schon in etwa dem Wert vor Beginn der Finanzkrise, liegt jedoch knapp darunter.
Gleichzeitig muss jedoch betont werden, dass der 2008 beobachtete Wert eher
das obere Ende der möglichen Marktrisikoprämien darstellt, da er am Ende einer
langen Bullenmarktperiode beobachtet wurde. Die historisch hohen Kursstände
deuten darauf hin, dass die 2008 beobachtete Marktrisikoprämie die langfristig
erwartete Marktrisikoprämie eher überschätzt.
Der Wert für 2011 in Höhe von 3,8% (geometrisches Mittel) und 5%
(arithmetische Mittel) kann somit als Marktrisikoprämie interpretiert werden, in
der um den Effekt der Finanzkrise sowie der Bullenmarktphase bis 2008
korrigiert wurde.
3.4.3
Schlussfolgerung – Marktrisikoprämie
Die Frage, ob das geometrische oder arithmetische Mittel den „richtigen“ Wert
darstellt, wird in der akademischen Literatur uneinheitlich beurteilt. Einige
europäische Regulatoren verwenden deshalb bei der Bestimmung der
62
Vertraulich
Marktrisikoprämie den Durchschnitt aus dem geometrischen und arithmetischen
Mittel, z.B. Bundesnetzagentur (Deutschland), Energiekamer (Niederlande). Wir
interpretieren somit diese beiden Werte als untere bzw. obere Grenze des
Bereichs für die Höhe der Marktrisikoprämie, was eine Bandbreite von 3,8% bis
5% für die Marktrisikoprämie bedeutet.
3.5
Steuersatz
Steuern finden an zwei Stellen Eingang in die Berechnungen:


Für das De-/Re-Leveraging der Betas unter Verwendung der ModiglianiMiller Formel wird stets der gesamte ergebniswirksame Steuersatz des
jeweiligen Landes berücksichtigt.
Für die Berechnung eines Vorsteuerzinssatzes aus den Nachsteuerwerten
sind diejenigen Steuern zu berücksichtigen, die aus der Vorsteuer-Rendite
tatsächlich noch zu bedienen sind.
Für Österreich sind beide Werte dabei äquivalent, entsprechend verwenden wir
in beiden Fällen den aktuellen österreichischen Steuersatz für Unternehmen von
25%.
3.6
Kapitalstruktur
Im Rahmen des empfohlenen methodischen Vorgehens findet die
Kapitalstruktur der Unternehmen an mehreren Stellen Eingang in die
Berechnungen:

Innerhalb der Analyse mittels CAPM erfolgt eine Beta-Anpassung unter
Berücksichtigung der jeweiligen Kapitalstruktur des betrachteten
Referenzunternehmens mit der für österreichische Gasnetzbetreiber
angenommenen Kapitalstruktur.42

Bei der Ableitung der Gesamtkapitalkosten (WACC) werden Eigen- und
Fremdkapitalkosten entsprechend der jeweiligen Kapitalstruktur
gewichtet gemittelt.

Bei der Ermittlung des Debt Spreads für die österreichischen
Gasnetzbetreiber.
Bei diesen Schritten besteht grundsätzlich
österreichischen Gasnetzbetreiber,

42
die
Möglichkeit
eine normierte Kapitalstruktur; oder
Wir nutzen für unsere Berechnungen die Anpassung nach Modigliani-Miller.
für
die
Vertraulich

63
die jeweilige unternehmensindividuelle, tatsächliche Kapitalstruktur
zu Grunde zu legen.43
Aus folgenden Gründen empfehlen wir den Ansatz einer normierten
Kapitalstruktur.




In dem von CAPM angenommenen wettbewerblichen Markt stehen durch
Markt-Rückwirkungen die einzelnen Unternehmensparameter (wie der
Verschuldungsgrad) miteinander in Verbindung. Aus diesem Grund besteht
die Gefahr, dass eine Vermischung von normierten und tatsächlichen
Größen nicht mehr das Kriterium einer „marktüblichen“ Rendite erfüllt.
Dies ist vor allem dann der Fall, wenn die Unternehmen versuchen, durch
eine strategische Wahl ihrer Kapitalstruktur die ihnen zugestandenen
Kapitalkosten zu verändern.
Für die Verwendung einer normierten Kapitalstruktur spricht die davon
ausgehende Anreizwirkung. Bei Verwendung der aktuellen Kapitalstruktur
wird eine schlechte Kapitalstruktur entsprechen alimentiert.
Ein weiteres Argument für die Verwendung einer normierten
Kapitalstruktur ist, dass für die tatsächliche Kapitalstruktur nur Buchwerte
zur Verfügung stehen, während die anderen Parameter auf Basis von
Marktwerten festgelegt wurden. Somit zöge die Verwendung einer
tatsächlichen Kapitalstruktur eine methodische Inkonsistenz nach sich.
Die Verwendung einer normierten Kapitalstruktur ist zusätzlich
Voraussetzung für die Anwendung eines einheitlichen WACC auf alle
österreichischen Gasnetzbetreiber.
In Folge diskutieren wir den bisherigen Ansatz in Österreich und Ansätze zur
Ableitung eines Referenzwertes für die Normierung der Kapitalstruktur. Im
Anschluss daran leiten wir eine Empfehlung ab.
3.6.1
Bisheriger Ansatz
Bisher wird von der E-Control eine Unterscheidung für die Zielkapitalstruktur
zwischen

43
Gasverteilnetzbetreiber
Fremdkapitalanteil; sowie
–
40%
Eigenkapitalanteil
und
60%
Für die Referenzunternehmen wird immer von ihrer tatsächlichen Kapitalstruktur ausgegangen.
64

Gasfernleitungsbetreiber
Fremdkapitalanteil
Vertraulich
–
30%
Eigenkapitalanteil
und
70%
vorgenommen.
3.6.2
Bestimmung der Kapitalstruktur
Zur Bestimmung eines Referenzwertes für die Normierung der Kapitalstruktur
stehen insbesondere drei Ansätze zur Verfügung, und zwar

Ansatz einer optimalen Kapitalstruktur;

Nutzung von Vergleichsunternehmen für die Bestimmung einer
branchenüblichen Kapitalstruktur; und

Orientierung an anderen Regulatorenentscheidungen.
Im Folgenden werden wir diese Ansätze kurz vorstellen und basierend auf
unserer Handlungsempfehlung abschließend einen Wert quantitativ bestimmen.
Zusätzlich ist bei der Bestimmung der Kapitalstruktur auch der Zusammenhang
mit der Berechnung des Debt Spreads zu berücksichtigen. Die Annahmen zum
Rating der betrachteten Unternehmen sollten mit der Kapitalstruktur vereinbar
sein.
Ansatz einer optimalen Kapitalstruktur
Theoretisch existiert für Unternehmen eine optimale Kapitalstruktur. 44 Dieser
Verschuldungsgrad, bei welchem die gesamten Kapitalkosten am geringsten sind,
würde sich als Vorgabe für eine normierte Kapitalstruktur anbieten. Für die
praktische Umsetzung dieses Ansatzes ergeben sich jedoch einige Hürden:


44
Die Ableitung eines allgemeingültigen Verschuldungsgrades, in dem das
Minimum der Kapitalkosten erreicht ist, gestaltet sich in der praktischen
Anwendung als äußerst schwierig. Insofern wird das Konzept einer
optimalen Kapitalstruktur generell als überwiegend theoretisches Konstrukt
angesehen, dass empirisch schwer zu fassen ist.
Insbesondere der Verlauf der Fremdkapitalkosten in Abhängigkeit vom
Verschuldungsgrad lässt sich nicht exakt empirisch ermitteln. Hierbei wäre
Nach dem Grundmodell von Modigliani-Miller sind die Kapitalkosten eines Unternehmens
zunächst unabhängig vom Verschuldungsgrad, da bei sinkender Eigenkapitalquote das
Unternehmen zunehmend auf günstigeres Fremdkapital zurückgreift, jedoch umgekehrt in gleicher
Weise die Eigenkapitalkosten steigen. Wird dieses Modell jedoch um steuerliche Effekte erweitert,
gewinnt der Verschuldungsgrad an Bedeutung für die Kapitalkosten. Es kann gezeigt werden, dass
für Unternehmen ein optimaler Verschuldungsgrad existiert, bei dem die Kapitalkosten minimal
sind.
Vertraulich
65
eine Vielzahl unternehmensspezifischer Aspekte zu berücksichtigen, über die
Externe üblicherweise keine Informationen besitzen.
Als Fazit lässt sich somit feststellen, dass das theoretische Konzept einer
optimalen Kapitalstruktur für unsere Zwecke nicht praktikabel ist.
Nutzung von Vergleichsunternehmen
Anstatt der Berechnung einer optimalen Kapitalstruktur können die bei
vergleichbaren Unternehmen beobachteten Kapitalstrukturen für die
Abschätzung einer branchenüblichen Kapitalstruktur verwendet werden. Unter
der Annahme, dass die Unternehmen ihre Kapitalkosten minimieren, werden sich
die am Markt beobachtbaren Werte der optimalen Kapitalstruktur annähern.
Da die Kapitalstruktur praktisch jedoch ebenfalls von unternehmensindividuellen
Faktoren abhängt, empfiehlt sich für die Festlegung einer normierten
Kapitalstruktur auf der Basis von Vergleichsunternehmen die Bildung eines
Durchschnitts. Entsprechend dieser Argumentation analysieren wir im
Folgenden die beobachteten Verschuldungsgrade für die Unternehmen der BetaStichprobe. Abbildung 17 zeigt dabei die Streuung der Verschuldungsgrade.
Abbildung 17. Beobachtete Verschuldungsgrade reiner Netzbetreiber und
Netzbetreiber mit anderen Aktivitäten auf Basis von Marktwerten
9
8
Netzbetreiber mit anderen
Aktivitäten
reine Netzbetreiber
7
6
5
Häufigkeit
4
3
2
1
0
0-0,05
0,05-0,15
0,15-0,25
0,25-0,35
0,35-0,45
0,45-0,55
0,55-0,65
0,65-0,75
0,75-0,85
0,85-0,95
Verschuldungsgrad
Quelle: Thomson
Aus den Ergebnissen der Analysen lassen sich die folgenden Erkenntnisse
ableiten:
66



Vertraulich
Die Kapitalstrukturen innerhalb der Vergleichsunternehmen streuen generell
stark. Daher sollte eine Durchschnittsbildung erfolgen, um
unternehmensindividuelle Effekte auszublenden.45
Die Verschuldungsgrade von reinen Netzbetreibern scheinen tendenziell
höher zu sein. Dies ist auch intuitiv verständlich, da Unternehmen mit
geringerem Risiko generell einen höheren Verschuldungsgrad nutzen
können, ohne bereits hohe Risikoaufschläge zahlen zu müssen.
Generell dominieren Verschuldungsgrade von 35% bis 55%, während der
Median der Stichprobe bei ca. 50% liegt.
Dabei sollte berücksichtigt werden, dass die dargestellten Verschuldungsgrade
eher konservativ, also niedrig geschätzt wurden: In unseren Berechnungen
korrigieren wir das Fremdkapital um die kompletten liquiden Mittel (Cash).
Faktisch ist jedoch ein Umlaufvermögen in Form liquider Mittel (Working
Capital) für den Geschäftsbetrieb eines Unternehmens notwendig, weshalb
unsere Analysen die Fremdkapitalquote tendenziell leicht unterschätzen.
Des Weiteren sollte der vom Regulator vorgeschriebene Verschuldungsgrad mit
einem hervorragenden Rating vereinbar sein. Dabei kann eine Orientierung an
den Anforderungen von Ratingagentur vorgenommen werden. Beispielsweise
definiert Moody’s ein Gearing von 60% als Grenze zwischen einem A- und BRating. Gleichzeitig muss jedoch betont werden, dass neben dem Gearing
zusätzliche Parameter einen wesentlichen Einfluss auf die Beurteilung des
Ratings haben kann. Moody’s weist dem Rating (Net Debt/RAV) beispielsweise
eine Gewichtung von 15% zu (Abbildung 18).
45
Dies betrifft allein die Abschätzung einer normierten Kapitalstruktur für österreichische
Gasnetzbetreiber. Bei der Ableitung der unverschuldeten Betas („Deleveraging“) im Rahmen der
Analyse mittels CAPM wird natürlich weiterhin die spezifische Kapitalstruktur des jeweiligen
Vergleichsunternehmens herangezogen.
Vertraulich
67
Abbildung 18. Bestimmungsfaktoren des Ratings
Quelle: Moody's Global Infrastructure Finance, Ratings Methodology, August 2009
Orientierung an anderen Regulatoren
Um konsistent mit dem internationalen Standard zu bleiben, ziehen wir
zusätzlich die Annahmen anderer Regulatoren als Vergleich heran. Dieser Ansatz
dient als Plausibilitätskontrolle der von uns ermittelten Ergebnisse. Insbesondere
sollte beachtet werden, dass sich Zirkelschlüsse ergeben können, wenn
Regulatoren ihre Entscheidungen auf den Entscheidungen anderer Regulatoren
basieren.
68
Vertraulich
Tabelle 8. Verschuldungsgrad aus regulatorischen Entscheidungen
Niederlande
Gas TSO
Gas DSO
60,0% - 50,0%
60,0% - 50,0%
(2010 -13)
(2011 -13)
Deutschland
60,0%
(2013 -17)
Frankreich
Italien
40,0%
40,0%
(2009 -13)
(2009 -12)
44,4%
33,3%
(2010 -13)
(2009 -12)
In Tabelle 8 sind die von verschiedenen Regulatoren verwendeten FremdkapitalQuoten angeführt. Dabei zeigt sich, dass die von uns empirisch ermittelten Werte
in einem international vergleichbaren Bereich liegen. Der höchste
Verschuldungsgrad liegt dabei bei 60%. Dieser Wert erscheint auch noch mit
einem A-Rating vereinbar zu sein, das bei der Berechnung des Debt Spreads in
Kapital 3.2 angenommen wurde.
3.6.3
Zusammenfassung
Für die Festlegung einer normierten FK-Quote empfehlen wir entsprechend der
vorangehenden Argumentation die Nutzung von Vergleichsunternehmen und
zusätzlich die Berücksichtigung von internationalen Regulierungsentscheidungen.
Gleichzeitig sollte der Verschuldungsgrad mit den Ratingannahmen bei der
Berechnung des Debt Spreads übereinstimmen.
Für die Gasverteilnetzbetreiber erscheint der derzeitige Verschuldungsgrad von
60% sachgerecht zu sein und wir empfehlen diesen Wert beizubehalten.
Für die Gasfernleitungsbetreiber erscheint der derzeitige Verschuldungsgrad von
70% schwer mit der Ratingannahme – A Rating – bei der Berechnung des Debt
Spreads vereinbar zu sein. Ein Verschuldungsgrad von 70% würde nämlich
tendenziell ein Rating im B-Bereich zur Folge haben. Wir empfehlen deshalb aus
Konsistenzgründen auch bei den Gasfernleitungsnetzbetreibern die Anwendung
eines Verschuldungsgrades von 60%.
Vertraulich
3.7
69
Zusammenfassung und Ableitung der
Berechnungsformeln
In den vorangehenden Abschnitten wurden die einzelnen Parameter der
Kapitalkostenbestimmung mittels WACC / CAPM quantitativ abgeleitet. In
diesem abschließenden Abschnitt wird der von uns empfohlene Ansatz für die
Berechnung der einzelnen Komponenten des WACC und die Zusammenführung
aller Bestandteile zum WACC dargestellt. Dabei gehen wir getrennt vor nach
3.7.1

Fremdkapitalzinssatz;

Adjustierung der Beta-Faktoren;

Ableitung des Eigenkapitalzinssatz; und

fügen die einzelnen Elemente abschließend zu den Gesamtkapitalkosten
(WACC) zusammen.
Fremdkapitalzinssatz
Die Fremdkapitalkosten ergeben sich aus dem risikolosen Zinssatz plus dem
Risikoaufschlag (Debt Spread), den ein sich effizient finanzierender
Netzbetreiber am Markt bezahlen muss. Auf Basis der von uns empirisch
geschätzten Parameter ergibt sich damit eine Bandbreite für den anzusetzenden
Fremdkapitalzinssatz von 4,63% - 4,82% (Tabelle 9).
Tabelle 9. Berechnung Fremdkapitalkosten
min
Risikoloser Zins
max
3,27%
Fremdkapital-Risikozuschlag
1,36%
1,55%
FK-Kosten
4,63%
4,82%
3.7.2
Betafaktor
In Abbildung 19 wird die Umrechnung der unverschuldeten Betas (  A = Asset
Beta) in verschuldete Betas (  E = Equity Beta) dargestellt.
Das unverschuldete Beta wurde dabei aus unserer internationalen Stichprobe von
Netzbetreibern abgeleitet. Dabei ist anzumerken, dass die unverschuldeten Betas
bereits vorher mithilfe der Modigliani-Miller Methode um die Effekte der
jeweiligen unternehmensindividuellen Fremdkapitalquoten und um die Effekte
der jeweiligen nationalen Steuersätze korrigiert wurden. Damit werden die Betas
verschiedener Unternehmen in verschiedenen Steuerregimes vergleichbar
gemacht.
70
Vertraulich
Für die Ermittlung des verschuldeten Beta eines österreichischen Netzbetreibers
werden dann wiederum der österreichische Steuersatz und der von uns ermittelte
normierte Verschuldungsgrad verwendet.
Abbildung 19. Ermittlung der verschuldeten Betas
Input
Parameter
Quelle
Betafaktor (Asset-Beta)
βA
Analyse Vergleichsuntern.
Steuersatz (Tax rate)
T
Nominelle Steuersätze
Verschuldungsgrad (Gearing)
g
Analyse Vergleichsuntern.
Formel 2: Betafaktor (verschuldet) (βe)
e  A  [1  (1  T ) 
g
]
1 g
Quelle: Frontier
Unter Verwendung der empirisch gewonnen Bandbreiten für die einzelnen
Parameter ergibt sich eine maximale Bandbreite der verschuldeten Betas von 0,64
– 0,72 (vgl. Tabelle 10).
Tabelle 10. Berechnung verschuldetes Beta
min
Steuersatz
max
25 %
Verschuldungsgrad
60 %
60 %
Unverschuldetes Asset Beta
0,30
0,34
Verschuldetes Equity Beta
0,64
0,72
3.7.3
Eigenkapitalzinssatz
Der Betafaktor, also der Faktor, um den sich das Risiko österreichischer
Netzbetreiber vom Risiko des Gesamtmarktes unterscheidet, wird nun mit der
Marktrisikoprämie ( MRP = Market Risk Premium) multipliziert, um den
„Risikoaufschlag“ für Eigenkapital zu berechnen. Dieser Risikoaufschlag muss
nun nur noch zum risikolosen Zinssatz ( RFR = Risk Free Rate) addiert werden,
um den Eigenkapitalzinssatz nach Steuern zu erhalten.
Vertraulich
71
Abbildung 20. Ableitung des Eigenkapitalzinssatzes
Input
Parameter
(re)
Marktrisikoprämie (Equity Risk Premium)
Betafaktor (verschuldet) (Equity-Beta)
Formel 3: Eigenkapitalzinssatz
Quelle
MRP
Sekundär-Studien
βe
aus Formel 2
re  ( e  MRP)  RFR
Quelle: Frontier
Entsprechend der in Tabelle 11 dargestellten Einzelwerte ergibt sich damit eine
maximale Bandbreite für den Eigenkapitalzinssatz von 5,69 % - 6,88 % nach
Steuern.
Tabelle 11. Berechnung Eigenkapitalzinsen nach Steuern
min
Risikoloser Zinssatz
Marktrisikoprämie
Verschuldetes Equity Beta
EK-Kosten (nach Steuern)
max
3,27 %
3,8 %
5,0 %
0,64
0,74
5,69 %
6,88 %
3.7.4
WACC
Für die Gesamtkapitalverzinsung werden nun die von uns ermittelten Eigen- und
Fremdkapitalkostensätze mit dem normierten Verschuldungsgrad gewichtet. Bei
der Nutzung von nach-Steuer Eigenkapitalkosten muss dabei noch berücksichtigt
werden, dass ein Teil der Eigenkapitalrendite als Steuer abgeführt werden muss,
was eine höhere Verzinsung vor Steuern notwendig macht.
Abbildung 21. Berechnung des WACC aus Eigen- und Fremdkapitalkosten
WACC
Formel 4:
WACC
WACC pretax  ( g  rd )  [(1  g) 
re
)]
(1  T )
Quelle: Frontier
Entsprechend der in Tabelle 12 dargestellten einzelnen Werten bzw.
Bandbreiten ergibt sich daraus ein vor-steuer WACC von 5,81 % - 6,56 %.
Tabelle 12. Berechnung WACC
EK-Kosten (nach Steuern)
min
max
5,69 %
6,88 %
72
Vertraulich
Steuersatz
25 %
EK-Kosten (vor Steuern)
7,59 %
9,18 %
FK-Kosten
4,63 %
4,82 %
60 %
60 %
5,81 %
6,56 %
Verschuldungsgrad
WACC (vor Steuern)
3.7.5
Interpretation von Bandbreiten
Da für verschiedene Parameter, die in die Berechnung der Kapitalkosten
einfließen, aufgrund der vorangehenden Analysen Bandbreiten geschätzt wurden,
ergeben sich für die abgeleiteten Zinssätze ebenfalls Intervalle. Diese spiegeln die
trotz Auswertung aller verfügbaren Informationen verbleibende Unsicherheit der
Schätzung wider. Für die regulatorische Praxis ergibt sich dennoch die
Notwendigkeit, aus diesen Bandbreiten einen einzelnen Wert als
Berechnungsgrundlage abzuleiten. Grundsätzlich sind dabei zwei mögliche
pragmatische Strategien denkbar, wie mit derartigen Bandbreiten umgegangen
werden kann:46


Fehlerminimierung – Um mit dem für die Regulierung zu Grunde gelegten
Wert trotz Unsicherheit dem – nicht beobachtbaren – faktischen Wert
anzunähern und damit den evtl. auftretenden Fehler zu minimieren, bietet
sich eine Positionierung in der Mitte der Bandbreite an.47 Hierbei würde der
Gesamtfehler minimiert und die Richtungen der Abweichung (Über- oder
Unterschätzung) somit implizit als gleichwertig angesehen.
Vorsichtsprinzip – Alternativ könnte durch den Regulierer die Gefahr einer
Über- und Unterschätzung aufgrund ihrer Auswirkungen unterschiedlich
bewertet werden. Hierzu sind sowohl die regulierten Unternehmen als auch
die Nutzer der regulierten Dienstleistung zu betrachten. Falls eine derartige
Asymmetrie identifiziert würde, könnte unter Verfolgung des
Vorsichtsprinzips eine Positionierung oberhalb oder unterhalb des
Mittelwertes und innerhalb der Bandbreite der Extremwerte sinnvoll sein.48
46
Diese Strategien lassen sich auf Bandbreiten sowohl einzelner Parameter (wie z.B. der
Marktrisikoprämie) als auch der resultierenden Zinssätze anwenden.
47
Hierbei wird unterstellt, dass sich die Schätzfehler symmetrisch über die Bandbreite verteilen.
48
Dabei haben wir bei unseren Quantitativen Analysen an verschiedenen Stellen bereits dem
Vorsichtsprinzip zugunsten der Netzbetreiber bereits ansatzweise Rechnung getragen, indem jeweils
im Zweifelsfall ein Wert zu Gunsten der regulierten Unternehmen gewählt wurde. Aus diesem
Grund wurde bspw. eine Adjustierung der Betas mittels Vasicek vorgenommen.
Vertraulich
4
73
Abschließend diskutieren wir unsere Ergebnisse im Kontext aktueller
internationaler Regulatorenentscheidungen. Der gewählte Ansatz – die
Ermittlung der Finanzierungskosten mittels WACC und CAPM – ist bei
Regulierungsentscheidungen international weit verbreitet. Aus diesem Grund
bietet es sich an, die gewonnenen Ergebnisse mit den von anderen Regulatoren
angesetzten Werten zu vergleichen. Zu diesem Zweck enthält Tabelle 13 eine
Übersicht über die jüngere internationale regulatorische Praxis.
Bei der Interpretation der Werte ist jedoch zu berücksichtigen, dass

aufgrund nationaler Besonderheiten (z.B. hinsichtlich der Abgrenzung
der Kapitalbasis) die Werte nicht vollständig vergleichbar sein können;
sowie

durch die Finanzmarktkrise sich seit 2008 signifikante Änderungen an
einzelnen Parametern ergeben haben, so dass bei den Vergleichen
jeweils das Bezugsjahr berücksichtigt werden muss.
Zusätzlich unterscheidet sich die internationale Praxis dahingehend, welche
Werte die Grundlage für die formelle Entscheidung darstellen, z.B. ob

nominale oder reale; oder aber

vor- oder nach-Steuer Werte
herangezogen werden. In unserer Auswertung wurden die verschiedenen
einzelnen Parameter der Kapitalkosten – soweit in den entsprechenden
Dokumenten zumindest nachrichtlich genannt – möglichst vollständig erfasst
und (ggf. auf Basis von Annahmen) vergleichbar gemacht. Daher ist zu beachten,
dass nicht alle Werte tatsächlich Teil formeller Entscheidungen sind. Wir stellen
dabei die Einzelparameter für den WACC dar, da diese zum Vergleich mit den
Parametern in Österreich geeignet sind.
Unter Berücksichtigung dieser eingeschränkten Vergleichbarkeit lässt sich
dennoch der Schluss ziehen, dass die im Rahmen unserer Untersuchungen
gewonnenen Ergebnisse sich in das internationale Bild einfügen. Insbesondere im
Vergleich zu länger zurückliegenden Entscheidungen ist der Einfluss der
Finanzkrise jedoch deutlich erkennbar.
Vertraulich
75
Tabelle 13. Regulatoren Entscheidungen zu Parameter des WACC
Land
Regulator
Niederlande
Energie
kamer
Deutschland
Frankreich
Italien
Risk
Free
Rate
(RFR)
Debt
Spread
Asset
Beta
3,3% 3,8%
3,9% 4,0%
1,3% 1,6%
1,1% 1,9%
0,35 –
0,45
0,39 –
0,50
Gas TSO
3,8%
n.a.
0.38
4.55%
60.0%
2013-17
Gas DSO
3,8%
n.a.
0.38
4.55%
60.0%
2013-17
Gas TSO
2,3%*
0.4%
0.70
4.50%
40.0%
2009-13
Gas DSO
2.40%*
0.4%
0.58
4.50%
40.0%
2009-12
Gas TSO
4.40%
0,45%
0.48
4.0%
44,4%
2010-13
Gas DSO
4.65%
0,45%
0.36
4.0%
33,3%
2009-12
Bereich
Gas TSO
Gas DSO
Marktrisikoprämie
4,0% - 6%
4,0% - 6%
Gearing
60.0% 50.0%
60.0% 50.0%
Regulierungsperiode
2010-13
2011-13
BNetzA
CRE
Vertraulich
77
Anhang I – Vergleichsunternehmen für die
Beta-Bestimmung
In den folgenden Abschnitten dokumentieren wir die Zusammenstellung der
Stichproben entsprechend dem in Kapitel 3.3.2 dargestellten Vorgehen für

die „Long List“ aller potentiellen Vergleichsunternehmen;

die erweiterte Stichprobe der Vergleichsunternehmen, die aufgrund der
Datenlage geeignet sind; sowie

die engere Stichprobe der reinen Netzbetreiber.
„Long List“
Bei der „Long List“ handelt es sich um eine umfassende Liste möglicher
Vergleichsunternehmen, die wir auf ihre Eignung als für österreichische
Netzbetreiber vergleichbare börsennotierte Unternehmen näher untersucht
haben. Wie in Kapitel 3.3.2 beschrieben, sind wir bei der Zusammenstellung der
„Long List“ der potentiellen internationalen Vergleichsunternehmen wie folgt
vorgegangen:

Zum einen wurde auf eine aktualisierte Version der bei Frontier
verfügbaren Datenbank von Vergleichsunternehmen zurückgegriffen.

Ergänzend wurden vergleichbare jüngere Studien ausgewertet49.

Es wurde eine neue Primärrecherche durchgeführt.
Tabelle 1 zeigt die „Long List“ an 71 potentiellen Vergleichsunternehmen.
Tabelle 1. „Long List“ mit 71 potentiellen internationalen Vergleichsunternehmen
Land
Unternehmen
Anteil Elektrizität
Übertragung
49
Verteilnetz
Anteil Gas
Übertragung
Verteilnetz
Zu den ausgewerteten Studien zählen: NERA Economic Consulting (2011), Oxera Consulting
(2010a), Oxera Consulting (2010b), Oxera Consulting (2011), Schaeffler S. and Weber C. (2011).
Anhang I – Vergleichsunternehmen für die BetaBestimmung
78
Vertraulich
Argentinien
Transener
65%
Australien
APA Group
2%
Australien
DUET Group
3%*
Australien
Envestra
Australien
Spark Infrastructure
Belgien
Elia System Operator
Belgien
Fluxys
90%
31%*
22%*
90%
~100%
80%*
70%
Deutschland
E.On AG
k.A.
Deutschland
MVV Energie
k.A.
Deutschland
RWE
k.A.
Großbritannien
Centrica
69%*
Großbritannien
National Grid Plc
Großbritannien
Scottish & Southern
Energy
Großbritannien
United Utilities
Frankreich
EDF
Frankreich
GDF Suez
Italien
ACSM AGAM
Italien
Enel
Italien
Snam Rete Gas
Italien
Terna
7%*
31%*
20%*
k.A.
22%
<78%
10%*
65%
Kanada
Emera
Kanada
Fortis BC
Kanada
Pembina Pipeline
46%*
Kanada
TransCanada
54%**
~40%*
~11%
(Vorjahreswert)
< 75%
Österreich
EVN AG
51%
Österreich
Verbund
k.A.
Vector Limited
REN
Spanien
Enagas
Spanien
Gaz Natural
24%
84%*
Canadian Utilities
Portugal
37%*
4%
Kanada
Neuseeland
17%*
62%*
28%*
~90%
97%*
14%
20%
Vertraulich
Spanien
Red Electrica
79
~ 100%
USA
AGL Resources
71% / **
USA
Alliant Energy Corp
k.A.
USA
American Electric
Power
k.A.
USA
Atlas Pipeline
Partners
4%*
USA
Atmos Energy
< 20%*
USA
Boardwalk Pipeline
Partners
91%*
USA
Chesapeake Utilities
Corp
< 63%*
USA
Corning Natural Gas
k.A.
USA
Crosstex Energy
USA
EL PASO Electric Co
USA
Exelon
USA
Gas Natural Inc
91%
USA
Kinder Morgan
~ 70%
USA
Laclede Group
USA
ITC Holdings
USA
New Jersey
Resources
<31%* / **
USA
Nicor Inc
83%* / **
USA
Nisource Inc
USA
Northwest Natural
Gas Company
USA
P G & E Corp. and
Pacific Gas & Electric
Com
k.A.
USA
Piedmont Natural Gas
k.A.
USA
Plains All American
Pipeline
USA
PNM Resources Inc
USA
RGC Resources Inc
USA
South Jersey
Industries
USA
Southwest Natural
Gas Corp
USA
TC Pipelines
61%* / **
< 60%
k.A.
< 17%*
(Vorjahreswert)
< 50% **
> 85%*
< 22%*
< 19%*
48%* / **
94%* / **
50%*
20%
k.A.
56%* / **
< 85%
>90%
80
Vertraulich
USA
Westar Energy Inc
USA
WGL Holdings Inc
USA
MGE Energy Inc
68,5%*
USA
Black Hills Corp.
k.A.
USA
Allete Inc
k.A.
USA
Central Vermont
Public SE
k.A.
USA
UIL Holdings
86%*
<12%* / **
USA
Teco Energy Inc
62%*
15%* / **
USA
EQT Corporation
k.A.
USA
Provident Energz
k.A.
USA
Cleco Corporation
k.A.
USA
Williams Companies
Inc
k.A.
7%*
< 48%* / **
Quelle: Frontier – Eigene Berechnungen auf Basis von Thomson Financial, Annual Reports und SEC filings. Anteile bezogen auf EBIT.
* Anteile basieren auf Umsatz
** Bezogen auf “Distribution”, beinhaltet neben Netzgeschäft auch Endkundenvertrieb.
Erweiterte Stichprobe
Auf die Vergleichsunternehmen dieser „Long List“ wenden wir die beiden
Filterkriterien an, d.h.

ausreichende Datenverfügbarkeit (Fünfjahreszeitraum von 20062010); und

hinreichende Liquidität (durchschnittliche relative Geld-Brief-Spanne
von maximal 1%).
Die Anwendung dieser Filterkriterien führt schließlich zu einer erweiterten
Stichprobe von 49 Vergleichsunternehmen wie in Tabelle 2 dargestellt.
Tabelle 2. Vergleichsunternehmen der erweiterten Stichprobe und „Short List“
Land
Unternehmen
Anteil Elektrizität
Übertragung
Verteilnetz
Anteil Gas
Übertragung
Verteilnetz
Rel. Geld Brief
Spanne %
3-Jahresmittelwert
Daten
verfügbar
seit
Vertraulich
Deutschland
E.On AG
k.A.
0.06%
<2001
Deutschland
RWE
k.A.
0.20%
<2001
Großbritannien
Centrica
69%*
0.09%
<2001
Großbritannien
National Grid
Plc
0.10%
<2001
Großbritannien
Scottish &
Southern Energy
0.11%
<2001
0.05%
Mitte 2005
0.07%
<2001
Frankreich
GDF Suez
Frankreich
EDF
7%*
31%*
20%*
37%*
4%
22%
k.A.
Elia System
Operator
80%*
0.48%
<2001
Italien
Enel
10%*
0.75%
<2001
Italien
Snam Rete Gas
0.73%
<2001
Italien
Terna
0.62%
Mitte 2004
Kanada
Canadian Utilities
0.40%
<2001
Kanada
Emera
0.24%
<2001
Kanada
Pembina Pipeline
0.30%
<2001
Kanada
Fortis BC
0.21%
<2001
Kanada
TransCanada
0.16%
<2001
Belgien
65%
24%
84%*
~40%*
~11% (Vorjahreswert)
46%*
< 75%
54%*
Österreich
EVN AG
51%
0.45%
<2001
Österreich
Verbund
k.A.
0.26%
<2001
28%*
0.76%
Mitte 2005
97%*
0.10%
Mitte 2002
0.08%
<2001
0.11%
<2001
Neuseeland
Vector Limited
62%*
Spanien
Enagas
Spanien
Gaz Natural
Spanien
Red Electrica
USA
Alliant Energy
Corp
k.A.
0.12%
<2001
USA
American Electric
Power
k.A.
0.06%
<2001
USA
Atlas Pipeline
Partners
4%*
0.34%
<2001
USA
Boardwalk
Pipeline
Partners
91%*
0.25%
Ende 2005
USA
Chesapeake
Utilities Corp
0.25%
<2001
USA
Crosstex Energy
0.22%
Anfang
2004
14%
20%
~ 100%
< 63%*
< 60%
81
82
USA
EL PASO Electric
Co
USA
Exelon
USA
Laclede Group
inc/the
USA
ITC Holdings
USA
New Jersey
Resources
USA
Nicor Inc
USA
Nisource Inc
USA
Northwest
Natural Gas
Company
USA
P G & E Corp.
and Pacific Gas
& Electric Com
USA
Piedmont Natural
Gas
USA
Plains All
American
Pipeline
USA
PNM Resources
Inc
USA
South Jersey
Industries
USA
Southwest
Natural Gas Corp
USA
TC Pipelines
USA
Westar Energy
Inc
USA
WGL Holdings
Inc
USA
Kinder Morgan
USA
Atmos Energy
USA
EQT Corporation
(EQT)
USA
Williams
Companies Inc
Vertraulich
k.A.
0.15%
<2001
0.05%
<2001
0.15%
<2001
0.14%
Mitte 2005
< 31%*/**
0.13%
<2001
83%*/**
0.13%
<2001
48%*/**
0.13%
<2001
94%*/**
0.14%
<2001
k.A.
0.05%
<2001
k.A.
0.13%
<2001
0.10%
<2001
0.17%
<2001
0.13%
<2001
0.15%
<2001
0.23%
<2001
0.14%
<2001
0.07%
<2001
0.16%
<2001
0.09%
<2001
k.A.
0.07%
<2001
k.A.
0.13%
<2001
< 17%*
(Vorjahreswert)
< 50% **
> 85%*
< 22%*
< 19%*
50%*
20%
56%*/**
< 85%
> 90%
7%*
< 48%*/**
~ 70% ***
< 20%*
61%*, **
Quelle: Frontier – Eigene Berechnungen auf Basis von Thomson Financial, Annual Reports und SEC filings. Anteile bezogen auf EBIT.
* Anteile basieren auf Umsatz
** Bezogen auf “Distribution”, beinhaltet neben Netzgeschäft auch Endkungenvertrieb.
Vertraulich
83
„Short List“ (Engere Stichprobe)
Die erweiterte Stichprobe wird anhand des Filterkriteriums „Netzbetrieb
mindestens 70%“ in die „Short List“ (engere Stichprobe) der reinen
Netzbetreiber und in Netzbetreiber mit anderen Aktivitäten unterteilt. Tabelle 2
umfasst die erweiterte Stichprobe aus 49 Unternehmen, wobei die 9 reinen
Netzbetreiber in fett dargestellt sind und die restlichen 40 Unternehmen die
Gruppe der Netzbetreiber mit anderen Aktivitäten bilden.
Sonderfall nordamerikanische Unternehmen
Bei der Erstellung der „Short List“ (engere Stichprobe) ist zu beachten, dass die
nordamerikanischen Unternehmen häufig einen Sonderfall darstellen, da in den
Geschäftsberichten meist nicht der Anteil des Netzgeschäftes getrennt
ausgewiesen ist. In den Geschäftsberichten findet sich in vielen Fällen der Anteil
des „regulierten Geschäfts“. Dabei beinhaltet der als reguliertes Geschäft
ausgewiesene Bereich „Distribution“ häufig sowohl Vertrieb als auch den
Verteilnetzbetrieb. Z.T. fallen unter den Anteil des regulierten Geschäfts auch
noch Erzeugungsaktivitäten oder andere Geschäftsbereiche wie Wasser. Der in
den Geschäftsberichten ausgewiesene Anteil am regulierten Geschäft ist somit
nicht zwangsläufig im Netzbereich erwirtschaftet worden, sondern umfasst ggf.
auch Vertriebs- und Upstreamaktivitäten, deren Risikoprofil jedoch in der Regel
nicht dem eines Netzbetreibers entspricht. In unserer „Short List“ (engere
Stichprobe) beziehen wir uns daher ausschließlich auf Unternehmen, deren
Anteil des reinen Netzgeschäftes nachweisbar über 70% liegt.
Sonderfall Elia System Operator (Belgien)
Elia weist kontinuierlich sehr niedrige Betas (<0,1) auf und ist damit im Vergleich
zu allen anderen analysierten Stichprobenunternehmen ein Ausreißer. Dies liegt
in der besonderen Ausgestaltung der Regulierung für Elia begründet, die explizit
auf eine Sicherstellung niedriger Kapitalkosten ausgerichtet ist:




Elia unterliegt einer „Secured Revenue“-Regulierung mit Durchreichung von
Fremdkapitalkosten.
Die Kernparameter sind per Gesetz festgelegt (Beta-Faktor >= 0,3,
Marktrisikoprämie 3,5%).
Mögliche Volumenrisiken werden durch eine ex-post Anpassung der
Erlösobergrenze neutralisiert.
Somit verbleibt die Erreichung des X-Faktors als alleiniges signifikantes
Risiko, das jedoch diversifizierbar ist und damit keine Auswirkungen auf die
Kapitalkosten besitzt.
84

Vertraulich
Der Finanzmarkt bewertet Elia daher wie eine indexierte Anleihe, wodurch
der niedrige Beta-Faktor erklärt wird - diese Einschätzung wurde auch
seitens Elia bestätigt. Elia ist daher als Referenz zur Bestimmung
marktüblicher Kapitalkosten nicht geeignet, und wird daher in der engeren
Stichprobe nicht weiter herangezogen.
Vertraulich
85
Anhang II – Methodisches Vorgehen bei
CAPM
In diesem Abschnitt geben wir einen Überblick
Entscheidungsoptionen in der Anwendung des CAPM zur
der
möglichen

Auswahl eines adäquaten Betrachtungszeitraums und der erforderlichen
Datenfrequenz;

Wahl des Vergleichsindizes;

Anpassung der Roh-Betas; sowie

Anpassung der Kapitalstruktur.
Dabei werden jeweils zunächst die Optionen hinsichtlich ihrer Zweckmäßigkeit
diskutiert, um danach eine Empfehlung zur richtigen Auswahl abzugeben.
Betrachtungszeitraums und Datenfrequenz
Die Ableitung der Betas für Vergleichsunternehmen basiert auf einer
ökonometrischen Analyse historischer Zeitreihen, für deren zeitliche Abgrenzung
zwei Parameter bestimmend sind

Datenfrequenz; und

Betrachtungszeitraum.
Datenfrequenz
Prinzipiell ergibt sich die Möglichkeit einer Berechnung des Betas sowohl auf
Basis von täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Börsendaten. Zur Auswahl
des geeigneten Zeitintervalls nehmen wir eine Bewertung der Möglichkeiten vor:

Tagesdaten – Die Verwendung von tagesgenauen Daten ermöglicht die
größte Genauigkeit bei der Beta-Bestimmung. Der Vorteil liegt hierbei in
einer großen Stichprobe mit ca. 250 Datenpunkten pro Jahr, wodurch eine
hohe Robustheit der Regressionsergebnisse erreicht wird. Allerdings können
bei dieser hohen Datenfrequenz auch verzögerte Korrelationen der
untersuchten Renditen auftreten, d.h. Kurse vom Vortag beeinflussen die
Kursentwicklung des Folgetages. Insbesondere besteht die theoretische
Möglichkeit, dass bei vergleichsweise illiquide gehandelten Unternehmen die
Kurse den allgemeinen Marktentwicklungen vorauseilen bzw.
hinterherlaufen. Dies könnte tendenziell zu einer Unterschätzung der BetaWerte führen. Wir begegnen dieser Möglichkeit jedoch zum einen durch die
Berücksichtigung
der
Handelsliquidität
bei
der
Wahl
der
Vergleichsunternehmen.
Zusätzlich
erfolgt
im
Rahmen
der
86
Vertraulich
Vasicek-Adjustierung der Rohdaten (s.u.) eine bestimmte Anpassung, sollte
die Qualität der Betaschätzung durch die hohe Datenfrequenz von
Tagesdaten beeinflusst sein.


Wochendaten – Bei Verwendung von Wochendaten ließen sich die bei
Tagesdaten potentiell auftretenden Einflüsse durch verzögerte
Kursanpassungen zumindest zu einem gewissen Grad senken. Allerdings
kann die Nutzung von Wochenkursen zu anderen Verzerrungen aufgrund
von Stichtagseffekten führen. Werden Wochendaten verwendet, so sind die
Beta-Schätzwerte stark von der Wahl des Wochentags beeinflusst, der als
repräsentativer Tag für die Woche ausgewählt wird (z.B. werden häufig
wöchentliche Aktienkurse zum Börsenschluss am Freitag jeder Woche
berechnet). Erfahrungen zeigen jedoch, dass die Veränderung des Stichtages
– auch bei ansonsten gleichem Betrachtungszeitraum – eine deutliche
Auswirkung auf die ermittelten Beta-Werte haben kann. Die Beta-Ermittlung
wird somit stark von dem gewählten Wochentag bestimmt, wodurch
prinzipiell bei wöchentlicher Datenfrequenz das Risiko einer Über- bzw.
Unterschätzung des Risikofaktors besteht. Maßnahmen, um dieses Problem
zu umgehen, können darin bestehen, den Tag für die Analyse zufällig zu
bestimmen oder einen Schätzer für Durchschnitte von Beta-Werten für
verschiedene Starttage zu liefern. Bei einem derartigen Vorgehen ergäbe sich
jedoch der gleiche Bedarf an Primärdaten wie bei der Nutzung von
Tagesdaten, so dass sich demgegenüber kein weiterer Vorteil ergibt. Ein
deutlicher Nachteil der Verwendung von Wochendaten ist jedoch die
geringere Anzahl von Datenpunkten im gleichen Beobachtungszeitraum (ca.
50 Datenpunkte pro Jahr). Zwar ist die Verwendung längerer Zeitreihen
(d.h. Betrachtung von mehreren Jahren) möglich, wodurch allerdings die
Aktualität der Daten sinkt und zudem die Schätzung zunehmend unschärfer
hinsichtlich der Identifikation von Strukturbrüchen wird (s.u.).
Monatsdaten – Die Verwendung von Monatsdaten (nur 12 Datenpunkte
pro Jahr) bietet zwar ebenfalls den Vorteil einer theoretischen Senkung der
bei Tagesdaten potentiell auftretenden Korrelationseffekte bzw. der
verzögerten Kursanpassung, ohne diese jedoch vollständig ausschließen zu
können. Zusätzlich kann auf Monatsbasis die Auswirkungen von
marktrelevanten Informationen auf den Aktienkurs nahezu vollständig
erfasst werden, ohne dass kurzfristige Schwankungen im Kurs diese
verzerren. Nachteilig wirkt sich aber hier vor allem die mangelnde
Robustheit der Beta-Analysen aus, insbesondere bei kurzen
Betrachtungszeiträumen. Bei Monatsdaten stellt sich zudem prinzipiell die
gleiche Stichtagsproblematik wie bei Wochendaten, zusätzlich wird die
Anzahl der verfügbaren Datenpunkte im Vergleich zu Tagesdaten noch
einmal weiter reduziert.
Vertraulich
87
Betrachtungszeitraum
Für die Wahl des Zeitfensters zur Ableitung der Betas sind zwei gegenläufige
Aspekte zu berücksichtigen:


Minimierung des Standardfehlers durch lange Periode – Einerseits
kann eine Minimierung des Standardfehlers der Schätzung durch eine
möglichst große Anzahl von Beobachtungen erreicht werden. Aufgrund
dessen wäre eine möglichst lange Betrachtungsperiode (mit entsprechend
vielen Datenpunkten durch die Verwendung von Tagesdaten) vorzuziehen.
Hierbei ist jedoch zu beachten, dass mit einer zunehmenden Anzahl von
Datenpunkten die Robustheit nur unterproportional zunimmt:

Werden statt 250 Beobachtungen 500 Werte in der Schätzung
berücksichtigt, reduziert sich der Standardfehler um ca. 40%.

Das Hinzufügen weiterer 250 bzw. 500 Beobachtungspunkte
(entsprechend einem dritten bzw. vierten Jahr täglicher Daten) führt
jedoch nur noch zu einer Verringerung um weitere 22 bzw. 15%.
Identifizierung / Ausgleich von Strukturbrüchen durch eine
ausgewogene Betrachtungsperiode – Durch die bereits erwähnte
Schwankungsanfälligkeit
des
Betas
hat
die
Festlegung
des
Betrachtungszeitraumes deutliche Auswirkungen auf die Ergebnisse der
Beta-Ermittlung. Aufgrund sich verändernder Risikostrukturen variiert das
Risiko bzw. das Beta über die Zeit. Eine Korrektur für Struktureffekte ist
zwar prinzipiell möglich, allerdings sind diese Verfahren umstritten und
daher in der Praxis kaum verbreitet. Um derartige Änderungen in den
historischen Risikoverhältnissen im Hinblick auf eine zukunftsgerichtete
Aussage identifizieren und abbilden zu können, sollte daher der
Beobachtungszeitraum möglichst ausgewogen gewählt werden, um einen
Kompromiss zwischen der Berücksichtigung aktueller Markterwartungen
und einer ausreichenden Stabilität der Abschätzung zu ermöglichen.
Dabei ist zusätzlich die Wahrung der Konsistenz bezüglich der Stichprobe
sicherzustellen. Um die ermittelten spezifischen Risikofaktoren der
Stichprobenunternehmen vergleichen zu können, sind diese konsistent über
gleiche oder zumindest ähnliche Zeiträume zu ermitteln. Typischerweise besteht
dabei aber eine gewisse Diskrepanz, da für unterschiedliche Unternehmen häufig
verschieden lange Zeitreihen vorliegen. Dieser Problematik kann wiederum
durch die standardmäßige Verwendung eines kurzen Betrachtungszeitraumes
innerhalb des Überlappungsbereichs aller vorliegenden Zeitreihen entgegen
getreten werden.
88
Vertraulich
Empfehlung
Aufgrund der geschilderten teilweise gegenläufigen Aspekte bei der Wahl der
Datenfrequenz und der Länge des Betrachtungszeitraumes sowie unter
Berücksichtigung der eingangs diskutieren Vor- und Nachteile der
unterschiedlichen Datenfrequenzen gehen wir zur Sicherung möglichst
konsistenter und unverzerrter Ergebnisse bei der Beta-Bestimmung wie folgt vor:

Wir nutzen tägliche Daten, um die Verwendung der maximalen Anzahl
der Beobachtungspunkte je Periode zu erreichen; und

leiten die Werte aus der Analyse der letzten drei Jahre ab.
Das gewählte Zeitfenster von drei Jahren ist daher, wie oben bereits erwähnt,
eine Kompromisslösung die zum einen aktuelle Marktereignisse berücksichtigt,
jedoch nicht zu anfällig für kurzfristige Schwankungen ist. Generell zeigen unsere
Analysen dabei eine hohe Stabilität der Ergebnisse hinsichtlich einer
Verlängerung bzw. Verkürzung der Betrachtungsperiode und hinsichtlich
alternativer Methoden der Durchschnittsbildung über die Zeit.
Wahl der Vergleichindizes
Bei der praktischen Anwendung des CAPM wird üblicherweise eine
abstrahierende Annahme bezüglich der Ableitung der Gesamtmarktrendite
getroffen. Nach dem theoretischen Ansatz sollte die Rendite des Gesamtmarktes
rm alle Anlagemöglichkeiten abdecken, die dem Investor zur Verfügung stehen,
darunter u.a. auch Immobilien oder Investitionen in Humankapital. Da es aber
üblicherweise nicht möglich ist, sämtliche Investitionsmöglichkeiten (z.B. auch
solche in Humankapital) in die Ermittlung der Gesamtmarktrendite
einzubeziehen, beschränkt man sich in der Praxis auf relevante Aktienindizes.
Dieses methodische Vorgehen ist in der Fachliteratur akzeptiert50. Hinsichtlich
der Auswahl des Vergleichindex sind insbesondere folgende zwei Fragen
relevant:
Nationale vs. internationale Indizes
Setzt sich – wie in unserem Fall – die Stichprobe aus internationalen
Vergleichsunternehmen zusammen, kann entweder für die Unternehmen jeweils
der adäquate nationale Vergleichsindex oder ein internationaler (z.B. globaler)
Index herangezogen werden.

50
Entgegen der theoretischen Annahme, dass ein internationaler Finanzmarkt
zu tendenziell ähnlich differenzierten Investitionsportfolios führen sollte,
Brealey R und Myers S (1991), Principles of Corporate Finance, 4th Edition, McGraw-Hill, New York.
Vertraulich
89
zeigt sich in der Realität eine jeweils stark nationale Prägung. So halten in
UK institutionelle Investoren üblicherweise bis zu 70% ihres Kapitals in
britischen Assets51.


Mit Rücksicht auf das reale Anlegerverhalten wird daher als pragmatischer
Ansatz eine Referenz zu den jeweiligen nationalen Indizes gewählt. Seltener
wird ein alternativer Ansatz angewandt, der auf einem synthetischen Index
entsprechend dem realen Portfoliobestand aufbaut (bspw. bezogen auf das
UK-Beispiel 70% FTSE-UK / 30% FTSE-World).
In der Regel sind jedoch bei der Nutzung täglicher / wöchentlicher Daten
keine signifikanten Unterschiede zu erwarten.
Entsprechend dem genannten Argument, dass eine Analyse historischer Daten
auch die entsprechende reale historische Portfoliostruktur – unabhängig von
Überlegungen zum theoretischen Optimum – berücksichtigen sollte, nutzen wir
für die Ableitung der Betas nationale Vergleichsindizes. Bei unserer Analyse wies
ein Vergleich der Ergebnisse unter Verwendung des FTSE-Weltindex mit denen
unter der jeweiligen Nutzung nationaler Indizes jedoch im Durchschnitt keine
signifikanten Unterschiede auf52.
Wahl des spezifischen nationalen Index

Bei der Wahl eines nationalen Index gelten ähnliche Kriterien wie auf
internationaler Ebene. Ziel sollte die Abbildung der realen Portfolios sein.
Daher sind umfassendere Indizes prinzipiell besser geeignet, da diese die am
Markt verfügbaren Investitionsmöglichkeiten vollständiger abbilden und
somit den Anforderungen der Beta-Bestimmung besser gerecht werden.
Bei unserer Analyse greifen wir für Österreich und auch alle anderen Länder
jeweils auf die nationalen FTSE-Indizes zurück.53 Die Verwendung der FTSE
Indizes bietet den Vorteil eines international konsistenten Vergleichsmaßstabes.
Anpassung der Roh-Betas
Die auf Basis der ökonometrischen Analyse für die einzelnen
Vergleichsunternehmen ermittelten Beta-Werte werden in der Regel einer
Adjustierung unterzogen. Dabei wird die Tatsache genutzt, dass das
Durchschnitts-Beta aller Unternehmen eines Marktes per Definition „eins“ ist.
51
Wright S, Mason R und Miles D (2003), A Study into Certain Aspects of the Cost of Capital for
Regulated Utilities in the U.K. On behalf of Smithers & Co Ltd.
52
Eine detaillierte Aufstellung der Analyse findet sich in Anhang III.
53
Herangezogen werden jeweils die länderspezifischen Indizes der „FTSE All-World Index Series“.
90
Vertraulich
Entsprechend erfolgt eine Adjustierung der Roh-Betas. Für dieses Vorgehen sind
insbesondere zwei Gründe ausschlaggebend:


Ungenauigkeit (Varianz) der Schätzung – Statistische Schätzungen
weisen stets bestimmte Unsicherheiten auf. Weisen entsprechende
Qualitätsmaße auf Schätzfehler hin, kann u.U. eine Adjustierung hin zur
Marktreferenz (Wert von 1) entsprechende Unsicherheiten ausgleichen.
Prognose – Werden die empirisch aus Vergangenheitsdaten gewonnenen
Betas für Prognosezwecke verwendet, wird ebenfalls häufig eine
Adjustierung der Roh-Betas durch ein geeignetes Verfahren vorgenommen.
Ziel ist es dabei, zukünftig zu erwartende Trends zu antizipieren.
Entsprechend der genannten Gründe werden üblicherweise zwei alternative
Methoden herangezogen:


54
Vasicek-Korrektur – Bei der Vasicek-Korrektur (auch als Bayessche
Anpassung bezeichnet) werden die historischen Roh-Betas verstärkt in
Richtung des Marktdurchschnittes gewichtet, je schlechter die Qualität der
zugrunde liegenden Regression, d.h. je größer der Standardfehler der BetaSchätzung, ist.54
Blume-Anpassung – Bei der Blume-Anpassung wird ungeachtet der
Qualität der Regression immer eine Anpassung hin zum Marktdurchschnitt
vorgenommen.55
Die Formel für die Vasicek-Adjustierung ist
 adj   OLS 
Var (  pop )
Var (  pop )  SE 2 (  OLS )
 1
SE 2 (  OLS )
Var (  pop )  SE 2 (  OLS )
wobei SE2(βOLS) der quadrierte Standardfehler der OLS-Schätzung von β ist und Var(βpop) die
Varianz des β über die Stichprobe.
55
Die Blume-Anpassung multipliziert das Roh-Beta einfach mit 0,667 und addiert 0,333 zu dem
Produkt hinzu.
Vertraulich
91
Tabelle 14. Anpassung des Beta-Faktors für Prognosezwecke
Varianten
Vasicek
Blume
Vorgehen
Anpassung (Richtung 1)
umso größer, je größer
der Standardfehler der
Schätzung (keine/geringe
Anpassung bei geringer
Standardabweichung)
„Dämpfung“ der Streuung
der Beta-Schätzungen
(beta adj = 1/3 + 2/3 * beta
roh)
Vorteil
Anpassung entsprechend
der statistischen
Eigenschaften der
Schätzung
Einfachere Kalkulation
Komplexere Kalkulation
Weniger solide
konzeptionelle Fundierung
der Anpassung
Nachteil
Quelle: Frontier
Studien56 zeigen, dass beide Methoden bessere Prognoseergebnisse liefern als
weniger anspruchsvolle Verfahren (oder das Unterlassen einer Anpassung). Es ist
jedoch umstritten, ob ein Adjustierungsverfahren dem anderen generell
vorzuziehen ist. Vorteil der Vasicek-Korrektur ist, dass die Anpassung
entsprechend den statistischen Eigenschaften (Standardfehler) der Schätzung
erfolgt, jedoch ist die Kalkulation deutlich komplexer.
Bei der Blume-Korrektur ist zwar die Berechnung relativ einfach, dafür ist aber
die Anpassung konzeptionell weniger solide fundiert. Hintergrund der „BlumeAnpassung“ ist der über alle Branchen hinweg empirisch beobachtbare Trend,
dass Unternehmen über die Zeit durch Wachstum und Diversifizierung ihr
Risiko streuen und somit Betas im Zeitablauf tendenziell gegen „eins“
konvergieren. Durch die „Blume-Anpassung“ wird dieser Trend für die Zukunft
antizipiert. Für regulierte Netzunternehmen ist dieser Trend jedoch nicht in
gleicher Art zu erwarten, da nur begrenzte Möglichkeiten zur Diversifizierung
(außerhalb des Netzbetriebs) bestehen bzw. diese durch UnbundlingVorschriften explizit ausgeschlossen sind. Zudem ist auch fraglich, ob für
Netzbetreiber Wachstumspotentiale in einer Weise bestehen, die zu einer
Angleichung des netzbetreiberspezifischen Risikos an das allgemeine Risiko des
Kapitalmarktes führen. Tabelle 14 stellt die wichtigsten Unterschiede der beiden
Verfahren gegenüber.
56
Vgl. Couto G und Duque J (2000), An empirical test on the forecast ability of the Bayesian and Blume
techniques for infrequently traded stocks, Working Paper, ISEG.
92
Vertraulich
Aus diesen Gründen nutzen wir in der vorliegenden Analyse die VasicekKorrektur. Ein derartiges Vorgehen wird ebenfalls von renommierten Quellen
für Beta-Schätzungen wie der London Business School oder Thomson Financial
/ Data Stream angewendet.
Anpassung der Kapitalstruktur
Das mit einer Geschäftstätigkeit für das Eigenkapital verbundene Risiko hängt
direkt von der Fremdkapitalquote des analysierten Unternehmens ab57. Bei der
Ermittlung der spezifischen Betas der Stichprobe ist eine Vergleichbarkeit für die
unterschiedlichen Unternehmen zu gewährleisten. Dazu ist es erforderlich, das in
einem ersten Schritt errechnete Beta um den Einfluss der Kapitalstruktur der
Unternehmen zu korrigieren. Dazu


erläutern wir zunächst zwei Verfahren zur Ermittlung der Kapitalstruktur;
und
diskutieren anschließend die relevanten Anpassungsverfahren.
Ermittlung der Kapitalstruktur
Hierzu muss zunächst eine Methodik zur Quantifizierung der Kapitalstruktur
gewählt werden, die sich insbesondere in der Bewertung des Eigenkapitals
unterscheiden:


Ertragswertmethode – Bestimmung des Wertes des Eigenkapitals aus
Marktwerten (d.h. unter Verwendung von Ertragswert und
Marktkapitalisierung).
Bilanzwertmethode – Bestimmung des Wertes des Eigenkapitals aus
Bilanzdaten.
Wir bevorzugen hierbei die Ertragswertmethode (vgl. auch entsprechende
Ausführungen der Monopolkommission), da der Bilanzwert i.d.R. nicht dem aus
Marktsicht für Investoren relevanten Wert entspricht.
Bereinigung um Kapitalstruktur
Um die verschuldeten Betas der Stichprobenunternehmen bei unterschiedlicher
Verschuldung vergleichbar zu machen, erfolgt eine Korrektur um den
Verschuldungsgrad. Zu diesem Zweck wird das sog. unverschuldete Beta
ermittelt. Grundsätzlich existieren für die Korrektur zwei verbreitete Verfahren,
57
Das Risiko steigt mit der Fremdkapitalquote.
Vertraulich
93
die sog. Miller58 und die Modigliani-Miller-Anpassung59. Beide Verfahren sind
sich grundsätzlich ähnlich, unterscheiden sich jedoch hinsichtlich der
Berücksichtigung von Steuereffekten beim Ausgleich unterschiedlicher
Fremdkapitalquoten.
Abbildung 22. Bereinigung der Betas um die Kapitalstruktur und Steuern
Marktindex
Equity Beta
Börsenkurs
z.B. Modigliani-Miller
Formel – Korrektur
um:
Ausländisches
Unternehmen
 Kapitalstruktur
Kapitalstruktur
 Unternehmenssteuer
Unternehmenssteuer
A 
e
[1  (1  T ) 
g
]
1 g
Asset Beta
Deutsche EIU
Erneute Umrechnung
Kapitalstruktur
Equity Beta
Unternehmenssteuer
Quelle: Frontier
Bei der Korrektur der für die Stichprobenunternehmen ermittelten Beta-Werte
um unterschiedliche Finanzstrukturen ist zu berücksichtigen, dass die Wahl des
Verfahrens an Bedeutung verliert, je ähnlicher die Fremdkapitalquote in den
Unternehmen der Stichprobe der Fremdkapitalquote des zu schätzenden
Unternehmens ist. Abbildung 22 stellt das Vorgehen schematisch dar.
58
Nach Miller errechnet sich das unverschuldete Beta nach
 unverschul det  (1  g )   verschuldet ,
wobei g der Verschuldungsgrad ist.
59
Nach
Modigliani
 unverschuldet 
1 g
1 g  C
Miller
errechnet
  verschuldet ,
wobei
sich
g
das
der
unverschuldete
Verschuldungsgrad
Beta
und
nach
τC
der
Unternehmenssteuersatz ist.
94
Vertraulich
Anhang I enthält eine Übersicht der jeweiligen Fremdkapitalquoten der
Unternehmen in der Stichprobe.
In der zur Ermittlung der Betas herangezogenen internationalen Stichprobe
finden sich Unterschiede zwischen den jeweiligen nationalen Steuerregimes.60 So
liegt der „Unternehmenssteuersatz“ der OECD für die Länder in unserer
Stichprobe zwischen 30,00% in Australien und 39,27% in den USA.
Entsprechend sind für den Vergleich der jeweiligen Betas durchaus relevante (das
Risiko dämpfende) Einflüsse durch Steuereffekte zu erwarten. Daher ist das
Modigliani-Miller-Korrekturverfahren in diesem Kontext zu bevorzugen, da bei
diesem Verfahren Steuereffekte explizit berücksichtigt werden.
60
Wir beziehen uns hinsichtlich der aktuellen und historischen nationalen Steuersätze auf die OECD
Tax Database. Eine Übersicht findet sich in Anhang I.
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consists of separate companies based in Europe (Brussels, Cologne, London & Madrid) and Australia
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