Zahlungsausfälle sind beim Direct Lending schwerer zu erfassen als solche auf den öffentlichen Märkten. Dennoch gibt es analytische Mittel, die darauf hindeuten, dass die finanzielle Anspannung seit 2022 deutlich zugenommen hat.
Drei Kernergebnisse im Überblick
- Nicht alle Ausfälle sind gleich. Während Ausfallraten im Kreditzyklus weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Kreditqualität spielen, greifen oberflächliche Vergleiche zwischen öffentlichen und privaten Märkten zu kurz. Der Grund: Stresssituationen werden beim Direct Lending oft im Verborgenen gelöst.
- Die Indikatoren für versteckte Ausfälle zeigen ein gemischtes Bild. Auf Basis eines Analyserahmens zur Erfassung zugrunde liegender Kreditdaten zeigt sich, dass die finanzielle Anspannungen in Direct-Lending-Portfolios seit 2022 spürbar angestiegen sind – wenngleich sich dieser Trend zuletzt etwas abgeschwächt hat.
- Direct Lending führt derzeit den Abwärtszyklus an. In den vergangenen Jahren baute sich der Kreditstress beim Direct Lending rascher auf als im High-Yield-Segment, dessen Kreditqualität sich seit der Finanzkrise im historischen Vergleich auf einem außergewöhnlich hohen Niveau befindet.
Im weiteren Verlauf des Kreditzyklus bleiben Zahlungsausfälle ein zentrales Thema. Für Investoren, die neben den öffentlichen Märkten auch die privaten Kreditmärkte bewerten, erweist sich die Ermittlung von Ausfallraten jedoch als deutlich komplexer als gedacht.
Versteckte Ausfallraten sichtbarer machen
Die Herausforderung liegt darin, das tatsächliche Ausmaß finanzielle Schieflagen bei Kreditnehmern zu bestimmen und deren systematische Erfassung nachzuvollziehen. Während öffentliche Anleihemärkte auf transparent einsehbare, standardisierte Indikatoren wie Bonitätsstufen bekannter Ratingagenturen setzen, werden Stressphasen beim Direct Lending häufig über weniger sichtbare Mechanismen geregelt. Ein valider Vergleich der Ausfallquoten beider Marktsegmente setzt deshalb eine gründliche Analyse jener Daten voraus, die hinter den vordergründigen Kennzahlen stehen.
Öffentliche Ausfälle sind transparent – im Direct Lending wird verhandelt
In den öffentlichen Kreditmärkten erscheint die Messung von Ausfalltrends vergleichsweise einfach, da entsprechende Ereignisse unmittelbar beobachtbar sind. Die drei großen Ratingagenturen berücksichtigen bei der Erfassung von Zahlungsausfällen drei Ereignisse: eine ausbleibende Zahlung nach Ablauf der Nachfrist, eine Insolvenz oder einen „Distressed Exchange“, bei dem Anleihebedingungen wie Laufzeit, Kupon oder Kapitalbetrag restrukturiert werden.
Moody’s erfasst Distressed Exchanges unmittelbar, unterscheidet dabei jedoch zwischen Distressed Exchanges und „Hard Defaults“. Die Kategorien „Selective Default“ von S&P und „Restricted Default“ von Fitch verfolgen im Wesentlichen denselben Zweck. Jedes dieser Ereignisse basiert auf klar beobachtbaren Vertragsbedingungen oder öffentlich bekannt gegebenen Transaktionen. Anders ausgedrückt: Zahlungsschwierigkeiten lassen sich nicht ohne Weiteres außerhalb der empirischen Datenlage bewerten.
Schwierigkeiten bei Direct Lending können denen bei öffentlichen Krediten ähneln, sind jedoch deutlich schwerer zu erfassen. Bei einem einzelnen Kreditgeber oder einer kleinen Gruppe von Kreditgebern können finanzielle Probleme bilateral etwa durch Waiver, „Amend-and-Extend“-Transaktionen oder die Umwandlung von Barzahlungen in Sachleistungen (PIK) gelöst werden. Wirtschaftlich können diese Maßnahmen einem „Distressed Exchange“ entsprechen, werden jedoch nicht zwangsläufig als solcher klassifiziert.
Hinzu kommt, dass die meisten Kredite nicht geratet sind. Externe Beobachter sind daher auf unterschiedliche Methoden und Definitionen angewiesen. Das führt zu einer großen Bandbreite bei den Schätzungen der Ausfallquoten, die das tatsächliche Ausmaß der Spannungen im Markt erheblich verzerren – und in der Regel unterschätzen – können.
Ermitteln einer Shadow-Default-Rate für Direct Lending
Die Berechnung einer vergleichbaren Ausfallrate für Direct Lending erfordert daher einen ereignisbasierten Ansatz. Wir konzentrieren uns dabei auf fünf Arten von Ausfallereignissen:
- Zahlungsausfall
- Non-Accrual und Nichtverzinsung (das heißt die Vereinnahmung vertraglicher Zahlungen gilt als zweifelhaft)
- Nachträgliche Cash-to-PIK-Umwandlung (PIK-Optionen bei Kreditvergabe sind ausgeschlossen)
- Wesentliche Laufzeitverlängerung des ursprünglichen Kredits
- Debt-to-Equity-Swaps
Dabei ist hervorzuheben, dass wir in den jeweiligen Einzelfällen Doppelzählungen vermeiden: Erfährt ein Kreditnehmer mehrere Ereignisse, wird er in dieser Reihenfolge lediglich ein einziges Mal gezählt.
Abbildung 1 veranschaulicht diese Analyse der „Shadow Defaults“ für Business Development Companies (BDCs) – Fonds, die in kleine und mittelständische private US-Unternehmen investieren. Die Grafik zeigt den Anteil der erst- und zweitrangig besicherten Kredite (nach Emittent) in den BDC-Portfolios, die sich in einem bestimmten Quartal in mindestens einem der fünf Ausfallzustände befinden.
Hierbei handelt es sich ausdrücklich um eine Bestandsgröße: Sobald ein Emittent einer Ausfallkategorie zugeordnet ist, verbleibt er für die gesamte Dauer dieses Zustands entsprechend markiert. Konzeptionell entspricht dies der im Verbraucherkreditbereich üblichen Ausfallquote bei Zahlungsrückständen von mehr als 90 Tagen.
Abbildung 1: Unsere Shadow-Default-Rate für den Anteil der BDC-Emittenten mit Zahlungsausfall liegt deutlich über dem Niveau von 2022
Quelle: Pitchbook-Daten, Pimco-Berechnungen mit Stand 31. März 2026
Aus Abbildung 1 lassen sich zwei wesentliche Erkenntnisse ableiten: Zum einen handelt es sich bei der Mehrheit der Ausfallereignisse um Soft Defaults wie Debt-to-Equity-Swaps, Laufzeitverlängerungen und nachträgliche Cash-to-PIK-Umwandlungen. Zum anderen ist unsere Kennzahl für die „Shadow Default Rate“ unbereinigt seit 2022 deutlich von rund 14 Prozent auf 19 Prozent gestiegen, auch wenn sich der Trend zuletzt abgeflacht hat.