Unternehmensreputation und Reputationsrisiken im Bankgeschäft (eBook)

Der graduierte Bankbetriebswirt Andreas G. Wolf ist Risikomanager im Finanz- und Risikocontrolling eines großen deutschen Wohnimmobilienfinanzierers. Seine Forschungsarbeiten zum Thema Reputationsrisiken im Bankgeschäft an der Universität Stuttgart befruchten und ergänzen sein Praxiswissen in besonderer Weise.

Geleitwort 6
Vorwort 8
Inhaltsübersicht 11
Inhaltsverzeichnis 12
Abbildungsverzeichnis 18
Tabellenverzeichnis 21
Abkürzungsverzeichnis 23
Kurzfassung 29
1 Einleitung 30
1.1 Problemstellung und Zielsetzung 30
1.2 Struktur und Aufbau der Arbeit 32
1.3 Wesentliche Begrifflichkeiten 35
2 Erscheinungsformen und Stellenwert von Reputation und reputationsinhärenten Risiken für die Unternehmenssteuerung bei Banken und Bausparkassen 46
2.1 Ökonomische Bedeutung der Reputation 46
2.1.1 Transaktionskostenansatz der neuen Institutionenökonomik 47
2.1.1.1 Markt für Bankdienstleistungen 48
2.1.1.1.1 Bankwertschöpfung 48
2.1.1.1.2 Determinanten von Bankdienstleistungen 50
2.1.1.1.3 Marktunvollkommenheit und Informationsasymmetrien 53
2.1.1.2 Grundtypen der Verhaltensunsicherheit 55
2.1.1.3 Mitigation von Verhaltensunsicherheit, Transaktionskosten und Unternehmensreputation 59
2.1.2 Resource-Based-View der Unternehmensreputation 64
2.1.3 Dynamic-Capability-View der Unternehmensreputation 68
2.1.4 Resilience Risk-Shield Unternehmensreputation 73
2.1.5 Investition in Reputationskapital 75
2.1.6 Absatzmarketing 78
2.1.7 Organisations- und Personalwesen 80
2.1.8 Empirische Studien zum Zusammenhang zwischen Reputation und Unternehmensperformance 81
2.1.9 Zusammenfassende Betrachtung zur ökonomischen Bedeutung von Reputation 85
2.2 Bestehende Instrumente zur Bestimmung der Unternehmensreputation 87
2.2.1 Praxisorientierte Ansätze 87
2.2.1.1 AMAC und AMAC-verwandte Ansätze 87
2.2.1.1.1 AMAC und GMAC des Fortune Magazins 87
2.2.1.1.2 Imageprofile des Manager Magazins 89
2.2.1.1.3 BMAC von Management Today 90
2.2.1.1.4 Asia's Most Admired Companies von The Wall Street Journal Asia 90
2.2.1.2 Weitere praxisorientierte Ansätze 91
2.2.2 Wissenschaftliche Ansätze 94
2.2.2.1 Reputation Quotient von Harris Interactive 94
2.2.2.2 RepTrak des Reputation Institutes 98
2.2.2.3 Reputationsmodell nach Schwaiger 101
2.2.2.4 Reputationsmodell nach Helm 106
2.2.2.5 Reputationsmodell nach Walsh und Beatty 108
2.2.2.6 Weitere wissenschaftliche Ansätze 111
2.2.3 Zusammenfassende Betrachtung von Instrumenten zur Bestimmung von Unternehmensreputation 113
2.3 Bestehende Instrumente zum Risikomanagement innerhalb der Unternehmenssteuerung von Kreditinstituten und deren Eignung für Reputationsrisiken 114
2.3.1 Gefahrenpotentiale für die Unternehmensreputation und reputationsinhärente Risiken 116
2.3.2 Identifikation von Reputationsrisiken 121
2.3.2.1 Reputationsrisiken nach Art der Entstehung 123
2.3.2.1.1 Primäre Reputationsrisiken 123
2.3.2.1.2 Sekundäre Reputationsrisiken 124
2.3.2.2 Reputationsrisiken nach Art der Wirkung 125
2.3.2.2.1 Originäre Reputationsrisiken 125
2.3.2.2.2 Derivative Reputationsrisiken 126
2.3.2.3 Zusammenfassende Betrachtung zur Identifikation von Reputationsrisiken 127
2.3.3 Beurteilung von Reputationsrisiken 128
2.3.3.1 Sensitivitätsanalysen 129
2.3.3.2 Risk-Self-Assessments 130
2.3.3.3 Value-at-Risk-Verfahren 135
2.3.3.4 Risikoindikator-Verfahren 140
2.3.3.5 Abgleich mit gewünschter Risikonahme 143
2.3.3.6 Zusammenfassende Betrachtung zur Beurteilung von Reputationsrisiken 145
2.3.4 Steuerung von Reputationsrisiken 147
2.3.5 Überwachung und Kommunikation von Reputationsrisiken 150
2.3.6 Zusammenfassende Betrachtung des Risikomanagementprozesses 151
2.4 Zusammenfassung und Ableitung weiteren Forschungsbedarfs 152
3 Entwicklung eines Strukturmodells der Unternehmensreputation am Beispiel der Bausparkasse Schwäbisch Hall 154
3.1 Einbettung in das Rappaportsche Shareholder-Value-Konzept ausgehend vom Modell des relationalen Marketing für Bankdienstleistungen nach Schäfer 155
3.2 Gestaltung der Modellkonstrukte des Reputationsmodells 158
3.2.1 Gewinnung von Reputationsitems aus der Reputations- und Bausparforschung 160
3.2.2 Pre-Testverfahren zur Analyse der Reputationsitems und Anpassung an die Bausparkasse Schwäbisch Hall 167
3.2.3 Pre-Testverfahren zur validen Determination der Reputationstreiber 174
3.2.3.1 Reputationstreiber aus der Reputationsforschung 175
3.2.3.2 Abgleich der Reputationstreiber mit Datenbeständen der Bausparkasse Schwäbisch Hall 183
3.2.3.3 Validierung anhand von Expertengesprächen und Überleitung zur qualitativen Faktoranalyse der Reputationstreiber 185
3.2.4 Qualitative Faktoranalyse der Treiberkonstrukte 191
3.2.5 Geschäftsabschlussbereitschaft, weitere Konstrukte und Kategorisierungsmerkmale zum empirischen Test der Modellierung 199
3.3 Spezifikation des Reputationsmodells durch lineare Strukturgleichungsmodellierung 202
3.3.1 Strukturmodell der Unternehmensreputation der Bausparkasse Schwäbisch Hall 203
3.3.1.1 Spezifikation der Messkonstrukte 203
3.3.1.2 Spezifikation der Strukturebene 205
3.3.1.3 Festlegung des Skalenniveaus 208
3.3.1.4 Partial-Least-Square-Schätzung der Modellpfade 209
3.3.2 Evaluation der Modellgüte 211
3.3.2.1 Evaluation der Güte formativer Messkonstrukte 211
3.3.2.2 Evaluation der Güte reflektiver Messkonstrukte 214
3.3.2.3 Evaluation der Güte auf Strukturmodellebene 216
3.3.3 Fortgeschrittene Modellerweiterungen 218
3.3.3.1 Kohortenvergleichsanalysen 218
3.3.3.2 Analyse mediierender Effekte 221
3.3.3.3 Analyse moderierender Effekte 223
3.4 Zusammenfassung der Modellentwicklung 226
4 Empirische Ergebnisse der konfirmatorischen Analyse des Reputationsstrukturmodells 228
4.1 Beschreibung der Stichprobe 228
4.1.1 Datenerhebung 229
4.1.2 Deskriptiv-statistische Beschreibung der Stichprobe 233
4.2 Ergebnisse der Strukturgleichungsmodellierung 237
4.2.1 Ergebnisse und Analyse der Pfadschätzer auf Messebene 237
4.2.2 Ergebnisse und Analyse der Pfadschätzer auf Strukturebene 239
4.2.2.1 Ergebnisse der Pfadschätzer 241
4.2.2.2 Signifikanzanalyse und Bedeutung der Strukturzusammenhänge 242
4.2.3 Ergebnisse und Analyse der Konstruktscores 246
4.3 Validierende Analyse der Modellgüte 251
4.3.1 Validierungsergebnisse formativer Messkonstrukte 251
4.3.2 Validierungsergebnisse reflektiver Messkonstrukte 254
4.3.3 Validierungsergebnisse auf Strukturebene 257
4.3.3.1 Statistische Gütemaße 257
4.3.3.2 Nomologische Validität 261
4.4 Ergebnisse der Modellerweiterungen 263
4.4.1 Kohortenvergleichsanalysen 263
4.4.2 Analyse mediierender Effekte 272
4.4.3 Analyse moderierender Effekte 274
4.5 Limitationen der empirischen Untersuchung 275
4.6 Zusammenfassung der empirischen Ergebnisse und Einordnung in existierende Forschungsergebnisse 279
5 Implikationen der Untersuchungsergebnisse für die Unternehmenssteuerung und das Management reputationsinhärenter Risiken in der Bankpraxis 284
5.1 Implikationen für die wertorientierte Banksteuerung und den Unternehmenswertbeitrag der Reputation 285
5.1.1 Integration in das RoE-Schema der Banksteuerung 285
5.1.2 Deckungsbeitragsrechnung 288
5.1.2.1 Deckungsbeitrag für Finanzierungsprodukte 288
5.1.2.2 Deckungsbeitrag für Bausparprodukte 290
5.1.3 Reputationsinduzierter Wertbeitrag zum Unternehmenswert 291
5.2 Implikationen für das Reputationsrisikomanagement 298
5.2.1 Risikoidentifikation 299
5.2.2 Risikobeurteilung 299
5.2.2.1 Sensitivitätsanalyse 300
5.2.2.2 Risk-Self-Assessment 302
5.2.2.3 Stressszenarioanalyse 311
5.2.2.4 Reputations-Value-at-Risk zur Ermittlung des Risikokapitalbedarfs 316
5.2.3 Reputations- und Reputationsrisikosteuerung 323
5.2.3.1 Einflussnahme auf die Reputationstreiber 323
5.2.3.2 Mitigation von Reputationsrisiken 326
5.2.3.3 Steuerung bei Reputationsschadensfällen 329
5.2.3.4 Resilience Risk-Shield Unternehmensreputation 334
5.2.4 Risikoüberwachung und -kommunikation 335
5.3 Zusammenfassung und integriertes Gesamtsteuerungsmodell der Unternehmensreputation 336
6 Abschließende Betrachtungen und Fazit 342
6.1 Forschungsbeitrag und Zusammenfassung zentraler Ergebnisse 342
6.2 Limitationen und Forschungsausblick 346
6.3 Fazit 350
Annex 352
A.1 Ergänzende Darstellungen zum kollektiven Bausparen 352
A.2 Kapitalallokation im Risiko-Chancen-Kalkül 356
A.3 Originäre Reputations-Item-Batterie aus der Reputations- und Bausparforschung 357
A.4 Cronbach (1951)-? Schwellenwerte 359
A.5 Minimum Sample Size nach Westland (2010) 360
A.6 Fragebogen 361
A.7 Iterationsverlauf Monte-Carlo-Simulation Basisszenario 371
Literaturverzeichnis 372