In diesem Beitrag geht es um das spezifische Länderrisiko jedes EU-Landes. Ich habe bereits im Beitrag Risikomanagement erwähnt, dass es verschiedenen P2P-Risiken gibt und auf welche ich achte.
Ich habe Daten aller EU-Länder – von denen ich zumindest relativ einfach Daten ermitteln konnte – gegenübergestellt. Folgendes Länderranking kam dadurch zustande. Am Ende der Tabelle erläutere ich die jeweilige Länderscore berechnet habe und welche Quellen ich dafür verwendet habe.
Inhalt
Länder-Score Übersicht
Wie interpretierst du am besten diese Tabelle und die Länder-Score Zahlen? Je niedriger die jeweilige Länder-Score (mind. 1), desto höher das Risiko in diesem Land zu investieren. Je höher die Länder-Score (max. 5), desto besser ist das Land aufgestellt bzw. für die Zukunft gerüstet. Der Datenabzug hat am 30.05.2019 stattgefunden.
Land ungew. LS gew. LS
MACEDONIA 2.3 1.6
MONTENEGRO 2.3 1.9
GREECE 2.3 2
ITALY 2.3 2.3
SERBIA 2.3 2.3
SPAIN 2.7 2.3
BOSNIA AND HERZEGOVINA 3 2.5
KOSOVO 3 2.5
CROATIA 2.7 2.7
BELGIUM 2.8 2.9
UKRAINE 2.2 2.9
BULGARIA 2.5 3
SLOVAKIA 2.5 3
PORTUGAL 2.5 3
FRANCE 2.8 3.2
ALBANIA 3 3.2
NORWAY 2.8 3.3
UNITED KINGDOM 2.8 3.3
LITHUANIA 2.8 3.5
LUXEMBOURG 3.2 3.6
SLOVENIA 3.2 3.6
SWEDEN 3.2 3.7
FINLAND 3.2 3.7
LATVIA 3.2 3.7
CYPRUS 3.2 3.7
SWITZERLAND 4 3.7
MALTA 3.5 3.7
DENMARK 3.2 3.7
GERMANY 3.7 3.8
HUNGARY 3.2 4
NETHERLANDS 4 4
POLAND 3.2 4
IRELAND 3.5 4
ICELAND 4.3 4.1
MOLDOVA 4.3 4.1
ESTONIA 3.5 4.2
BELARUS 4.3 4.4
ROMANIA 3.5 4.4
CZECHIA 4.7 4.6
AUSTRIA 4.7 4.6
Risikomanagement – Länderrisiko
Du fragst dich vielleicht, warum ich denn ein Länder-Score für P2P-Investments benötige. Meines Erachtens möchte ich als Investor nur in Länder investieren, in denen es Arbeitsplätze gibt, eine gewisse Wirtschaftskraft und -wachstum sowie Entwicklungsperspektiven vorherrschen. Länder mit einer hohen Jugendarbeitslosigkeit, geringes oder kein Wirtschaftswachstum und hohen Militärausgaben sind für mich als Investor weniger intessant. Ich bin der Meinung, dass ist nachvollziehbar, daher habe ich folgende Einzelfaktoren ermittelt und gegenübergestellt:
- Arbeitslosenquote in %
- Jugendarbeitslosigkeit in %
- Bildungsausgaben in % zum BIP
- BIP Wachstum (real) in %
- Wachstum Industrie in %
- Militärausgaben in % zum BIP
Diese identifizierten Ergebnisse je EU-Land habe ich unterschiedlich hoch bewertet und mit einer Zahl belegt (Top = 5 Punkte; mittel = 3 Punkte; schlecht = 1 Punkt). So wird die ungewichtete Länder-Score berechnet.
- Arbeitslosenquote (<6% Top; <=15% mittel; >15% schlecht)
- Jugendarbeitslosigkeit (<10% Top; <25% mittel; >=25% schlecht)
- Bildungsausgaben (>5% Top; >2% mittel; <=2% schlecht)
- BIP Wachstum (>5% Top; <=5% mittel; <2% schlecht)
- Wachstum Industrie (>4% Top; <=4% mittel; <0% schlecht)
- Militärausgaben (<1% Top; >=1% mittel; >3% schlecht)
Bei der gewichteten Länder-Score habe ich noch die Einzelfaktoren mit einem Prozentsatz versehen. Dies ist meine persönliche Einschätzung:
- Arbeitslosenquote mit 25% gewichtet
- Jugendarbeitslosigkeit mit 15% gewichtet
- Bildungsausgaben mit 10% gewichtet
- BIP Wachstum (real) mit 20% gewichtet
- Wachstum Industrie mit 25% gewichtet
- Militärausgaben mit 5% gewichtet
Länder mit erhöhtem Risiko
Die Analyse des Länder-Scores hat für mich ein interessantes Ergebnis erbracht. Ich schaue persönlich nur auf das gewichtete Länder-Scoring. Hierbei sind folgende Länder mit einem erhöhten Risiko verbunden.
Wenn ich meine Mintos Kredite sowie die Robo.cash Kredite betrachte, habe ich einen Risikoanteil von 10% in Ländern (bzw. in 3 Ländern mit einem Klumpenrisiko in Spanien) investiert. Das schließt nur die EU-Kredite mit ein. Ich habe auch einen großen Anteil an Krediten in Indonesien oder auf den Philippinen. Hier kenne ich das Länderrisiko zum aktuellen Zeitpunkt nicht.
Woher habe ich die Länderinformationen?
Auf der Webseite des Central Intelligence Agency (CIA) habe ich mir verschiedene Reports gezogen, die im „the world factbook“ (nicht Facebook!) veröffentlicht sind. Anbei der Link zum „the World Factbook“:
https://www.cia.gov/library/publications/resources/the-world-factbook/docs/rankorderguide.html
Interpretationsspielraum
Es handelt sich hierbei um Daten die nicht unbedingt die aktuellsten (also von 2018) sind. Teilweise sind die Daten beispielsweise von 2017. Es geht hier meines Erachtens um Tendenzen und weniger um die letzte Nachkommastelle. Ob die Daten alle nach einem einheitlichem Schema ermittelt wurden (z.B. wie wurde die Arbeitslosenquote je Land ermittelt?) kann ich leider nicht sagen. Darüber sind keine Informationen auf der Webseite hinterlegt.
Was hältst du vom Länderrisiko und von meinem ermittelten Länder-Score? Vermisst du eine wichtigen Faktor? Soll ich diese Auswertung noch erweitern, z.B. in Richtung Asien, Afrika, etc.? Schreibe es mir doch bitte in die Kommentare. Danke.