Dobór instytucji finansowych, wielkości ekonomicznych i wskaźników

finansowych, jako zmiennych objaśniających roczne, całkowite wynagrodzenia kadr zarządzających w bankach

Analiza regresyjna jest odmienna od analizy korelacyjnej, w której opisywany jest związek między dwoma zmiennymi. Przy zastosowaniu analizy regresyjnej można oszacować wartość zmiennej objaśnianej przy wykorzystaniu zmiennych objaśniających. Dlatego też stosowanie analizy regresyjnej umożliwia prognozowanie wartości zmiennej endogenicznej, przy wykorzystaniu wartości zmiennych egzogenicznych. W rozprawie wykorzystano model regresji prostej oraz model regresji wielorakiej. Dane statystyczne wykorzystane do modelowania regresji prostej są danymi szeregów czasowych. Wielkości te, opisują przy pomocy konkretnych wartości badaną zmienną w następujących po sobie szeregach czasowych (w rozprawie wykorzystano roczne szeregi czasowe). Przedstawiane dane obrazują stan danej wielkości/wskaźnika na 31 grudnia każdego roku. Dane statystyczne opisujące regresję wieloraką są danymi panelowymi, łączącymi cechy danych szeregów czasowych i danych przekrojowych. Dane szeregów czasowych wykorzystywanych do regresji prostej są danymi szczegółowymi dla każdego z analizowanych banków. Wielkości wykorzystane do regresji wielorakiej to dane panelowe opisujące zmienną na poziomie kraju, w jakim działają analizowane banki. W związku z tym analiza regresji wielorakiej opisywała będzie poziom wynagrodzeń w danym kraju/modelu korporacyjnym, zaś analiza regresji prostej prognozowała będzie poziom wynagrodzeń w poszczególnych instytucjach finansowych.

Określając postać matematyczną modelu ekonometrycznego w regresji wielorakiej, kierowano się postępowaniem „od ogółu do szczegółu”. W związku z tym w początkowej fazie analizy regresji wielorakiej do modelu wykorzystano wszystkie zmienne objaśniające. Następnie wykluczono z modelu zmienne, które mogą być współliniowe, tj. ROAA – w modelu gdzie występuje suma aktywów, wynik finansowy netto – w modelu gdzie występuje ROAE, oraz EPS – w modelu występuje TSR.

W pierwszej części analizy regresyjnej wykorzystany zostanie model regresji prostej. Charakteryzuje się on występowaniem tylko jednej zmiennej objaśniającej i ma postać:

𝑦_𝑖 = 𝛽₁+ 𝛽₂𝑥_2𝑖+ 𝜀_𝑖 gdzie;

123 i = 1,2,3, …., n

y – zmienna objaśniana, we wszystkich przykładach regresji jest to całkowite, roczne wynagrodzenie kadry zarządzającej w banku,

x – zmienna objaśniająca,

𝛽- parametr równania, gdzie 𝛽1 – to stała równania, nie mająca sensownej interpretacji statystycznej, zaś 𝛽2 – to parametr nachylenia zwany również współczynnikiem kierunkowym, ε – zaburzenie losowe, którego celem jest przedstawienie oddziaływania na zmienną objaśnianą wszystkich innych czynników, które nie zostały ujęte w równaniu.

W drugiej części analizy regresyjnej wykorzystany zostanie model regresji wielorakiej, charakteryzujący się wieloma zmiennymi niezależnymi opisującymi zmienną zależną, zaś postać modelu będzie miała następującą postać, przy parametrach równania opisanych jak wyżej:

𝑦_𝑖 = 𝛽₁+ 𝛽₂𝑥_2𝑖+ 𝛽₃𝑥_3𝑖+ . . . + 𝜀_𝑖

Ukazując wyniki regresji zastosowano ważoną metodę najmniejszych kwadratów sformułowaną przez Gaussa, zaś rozwiniętą przez Markowa. Przy pomocy zastosowania tej metody możliwe było użycie zestawu równań, których liczba była większa niż liczba zmiennych.

Weryfikacja dopasowania równania regresji wyrażona została poprzez współczynnik determinacji (R²). Współczynnik ten, informuje w jakim stopniu zmienność zmiennej objaśnianej została wyjaśniona przez zmienność wszystkich zmiennych objaśniających (w przypadku regresji prostej jednej zmiennej objaśniającej). R2 przyjmuje wartości z przedziału [0;1], przy czym najczęściej wyrażany jest w procentach. W analizie wynagrodzeń kadr zarządzających można założyć, iż występuje niezbyt liczna próba obserwacji. W tym przypadku najistotniejszym współczynnikiem opisującym stopień dopasowania równania regresji będzie skorygowany współczynnik determinacji 𝑅̅2. Jest to skorygowany współczynnik ze względu na różnicę między liczbą obserwacji, a liczbą zmiennych objaśniających.

Właściwe dopasowanie zmiennych objaśniających w modelu opisują dwa kryteria: informacyjne Akaike’a oraz bayesowskie Schwarza. Zgodnie z tymi kryteriami, włączenie kolejnej zmiennej niezależnej jest logiczne tylko w przypadku spadku poziomu tych kryteriów. Kryteria te w modelowaniu mają charakter jedynie poznawczy. Błąd standardowy przedstawiony w regresji wielorakiej, nie posiada rozkładu normalnego, tylko ma rozkład t- studenta. Wartość „p” opisuje prawdopodobieństwo odrzucenia weryfikowanej hipotezy zerowej. Jest to poziom istotności dla statystyki t, zaś hipoteza zerowa w rozprawie, przy

124 obliczaniu regresji wielorakiej, została sformułowana jako nieistotność zmiennej objaśniającej w modelu. Tak zdefiniowana hipoteza zerowa, przy wartościach p, będzie informowała o: - jeśli p − value jest mniejsze od 0,01 (w wydruku komputerowym oznaczone trzema gwiazdkami „***”) to wnosimy, że zmienna objaśniająca jest statystycznie istotna, gdyż współczynnik istotności jest mniejszy od 0,01, w związku z tym zmienność zmiennej niezależnej wyjaśniła zmienność zmiennej zależnej w 99%, przy innych zmiennych constans. Dlatego też, możemy odrzucić hipotezę zerową, o statystycznej nieistotności zmiennej objaśniającej w modelu,

- jeśli p − value jest mniejsze od 0,05 (w wydruku komputerowym oznaczone dwiema gwiazdkami „**”) to wnosimy, że zmienna objaśniająca jest statystycznie istotna, gdyż współczynnik istotności jest mniejszy od 0,05, w związku z tym zmienność zmiennej niezależnej wyjaśniła zmienność zmiennej zależnej w 95%, przy innych zmiennych constans. Dlatego też, możemy odrzucić hipotezę zerową, o statystycznej nieistotności zmiennej objaśniającej w modelu,

- jeśli p − value jest mniejsze od 0,1 (w wydruku komputerowym oznaczone jedną gwiazdką „*”), to wnosimy, że zmienna objaśniająca jest umiarkowanie statystycznie istotna, gdyż współczynnik istotności jest mniejszy od 0,1, w związku z tym zmienność zmiennej niezależnej wyjaśniła zmienność zmiennej zależnej w 90%, przy innych zmiennych constans. Dlatego też, możemy odrzucić hipotezę zerową, o statystycznej nieistotności zmiennej objaśniającej w modelu,

- jeśli p − value jest większe od 0,1 to wnosimy, że nie mamy podstaw do tego, aby móc definiować wyjaśnienie zmienności zmiennej objaśnianej poprzez zmienność zmiennej objaśniającej przy innych zmiennych constans. Dlatego też, nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o statystycznej nieistotności zmiennej objaśniającej w modelu.

Wysokie wartości statystyki F świadczą negatywnie weryfikują postawioną hipotezę zerową. Istotność równania regresji jest sprawdzana przy pomocy statystki F, w której jeśli wartości p są mniejsze niż 0,05 to mamy podstawę do tego, aby odrzucić hipotezę o nieistotności równania regresji.

Model regresji mierzy oczekiwaną zmianę zmiennej objaśnianej poprzez zmienność zmiennej objaśniającej, o jedną jednostkę, przy innych zmiennych objaśniających niezmiennych (stałych, ceteris paribus). Model regresji jest modelem zależności między parametrami, dlatego też zmienne niezależne nie zawsze muszą być funkcją liniową pierwotnych wartości. Możliwe jest przedstawienie nieliniowych funkcji zmiennych objaśniających m.in. zapisanych w postaci logarytmicznej, potęgowej. W przypadku

125 logarytmowania zmiennej zależnej oraz zmiennej niezależnej, zmienność zmiennej objaśnianej jest wyrażana w postaci elastyczności, informując o tym o ile procent zmieni się zmienna objaśniana, gdy zmienna objaśniająca zmieni się o jeden procent228.

Struktura aktywów sektora bankowego w Polsce w kluczowy sposób ukształtowała zakres przedmiotowy analizy banków w rozprawie. Na wykresie 7 przedstawiona została struktura własnościowa polskiego sektora bankowego według kraju pochodzenia podmiotu pierwotnie dominującego w roku 2011, w którym rozpoczęto badanie empiryczne.

Wykres 7. Struktura własnościowa polskiego sektora bankowego w roku 2011

Źródło: opracowanie własne na podstawie raportów KNF o sytuacji banków,

http://www.knf.gov.pl/opracowania/sektor_bankowy/raporty_i_opracowania/publikacje_sektora_bankowego/ind ex.html dostęp z dnia 3.03.2013.

Struktura własnościowa polskiego sektora bankowego przedstawiona na wykresie 7, zdeterminowała dobór krajów europejskich poddanych analizie w zakresie zmian struktury i poziomu wynagrodzeń kadr zarządzających w największych bankach z danego kraju. Analizie poddane zostaną największe europejskie banki z takich krajów jak; Włochy, Niemcy oraz Holandia. Wartością dodaną rozprawy jest analiza wynagrodzeń kadr zarządzających w bankach amerykańskich, które pod względem kryterium powstania kryzysu finansowego 2007 - 2009 są istotnym elementem dyskusji, dotyczących słuszności wysokości i poziomu wynagrodzeń w bankowości. Stany Zjednoczone w udziale polskiego sektora bankowego

228 B. Górecki, Podstawowy kurs nowoczesnej ekonometrii, dok. elekt. http://uczelniawarszawska.pl/upl/1223105394.pdf, dostęp z dnia 15.12.2013.

Polska; 35,0% Włochy; 12,5% Niemcy; 10,5% Holandia; 8,5% Stany Zjednoczone; 6,2% Hiszpania; 5,7% Francja; 5,1% Portugalia; 3,1% Pozostałe; 12,6%

126 posiadały ponad 6% udziałów w 2011 roku, więc analiza tych wielkości nie będzie jedynie tłem w rozprawie. Trzy kraje europejskie – Włochy, Niemcy oraz Holandia w 2011 roku posiadały 31,5 % udziałów w sektorze bankowym w Polsce.

W rozprawie zmiennymi objaśniającymi wynagrodzenia będą: - wielkość aktywów,

- wynik finansowy netto,

- wskaźnik przeciętnej rentowności aktywów (ROAA),

- wskaźnik przeciętnej rentowności kapitału własnego (ROAE), - wskaźnik zysku przypadającego na jedną akcję (EPS),

- wskaźnik całkowitego zysku z inwestycji (TSR), - indeks bezpieczeństwa banków (Z-score), - udział kobiet w kadrach zarządzających. - wzrost PKB w % rok do roku,

- PKB per capita, - wydajność pracy.

Wielkość banku mierzona sumą aktywów może ukazywać instytucje ważne systemowo, zwracając szczególną uwagę na skalę działalności banku. Zdaniem właściciela firmy consultingowej Sedlak&Sedlak – Kazimierza Sedlaka – wynagrodzenia w polskich spółkach giełdowych są wyraźnie powiązane z wielkością spółki, natomiast w zdecydowanie mniejszym stopniu zależą od zysku netto wypracowanego przez spółki.

Wskaźniki ROAA oraz ROAE są podstawowymi wskaźnikami opisującymi rentowność działalności danej instytucji. Rentowność kapitałów własnych (aktywów) stanowi relację wyniku netto do średniego stanu kapitałów własnych (aktywów). Średni stan kapitałów własnych (aktywów), obliczano na podstawie średniej arytmetycznej stanu na koniec roku analizowanego i koniec roku poprzedniego²²⁹. Potrzeba taka wynika z faktu, iż wynik finansowy jest wielkością z rachunku zysków i strat – za okres, a aktywa ogółem wielkością z bilansu – na dany dzień, a zatem wielkość z bilansu należy uśrednić do poziomu roku²³⁰.

Zdaniem M. Marcinkowskiej, wskaźnik EPS (earnings per share) jest kluczowym miernikiem oceniającym atrakcyjność inwestycji w akcje spółki, zaś wskaźnik TSR (total

229 M. Marcinkowska, Ocena …, op. cit., s. 322-323.

230 M. Zaleska, Zarządzanie aktywami i pasywami banku spółdzielczego, Biblioteka Bankowca, TWIGGER, Warszawa 2003, s 155.

127

shareholder return), jest najbardziej miarodajnym wskaźnikiem z punktu widzenia właściciela

akcji231.

Wskaźnik EPS, określany jest jako zysk przypadający na jedną akcję. EPS dostarcza informacji akcjonariuszom danego przedsiębiorstwa, o możliwych korzyściach finansowych w przypadku przeznaczenia całego zysku na wypłatę dywidendy. Wskaźnik ten liczony jest jako relacja zysku netto pomniejszonego o dywidendę płatną na akcje uprzywilejowane przez liczbę akcji zwykłych. Zysk przypadający na jedną akcję jest jedną z najdokładniejszych miar zysków. Wskaźnik ten, zawiera w sobie inne miary zysku:

- EBITDA – zysk przed odsetkami, opodatkowaniem i amortyzacją, - EBIT – zysk przed odsetkami i opodatkowaniem,

- NOPAT – zysk operacyjny netto po opodatkowaniu, - GOPAT – zysk operacyjny brutto po opodatkowaniu, - EAT – zysk netto po opodatkowaniu.

Drugi ze wskaźników bazujący na zmiennych giełdowych – TSR – ukazuje całkowity wynik z inwestycji w akcje. Wskaźnik ten zawiera różnicę ceny akcji (na koniec oraz początek roku) jak również dywidendę przypadającą na jedna akcję. Miara ta, oznacza więc roczną (tak przyjęto w opracowaniu) stopę zwrotu z akcji dla akcjonariusza. Wskaźnik TSR powiązany jest ściśle z sytuacją przedsiębiorstwa na giełdzie (wycenie akcji), giełda zaś zwana barometrem gospodarki, uwzględnia wszelkie cykle koniunkturalne. Wynagrodzenie całkowite w znacznym stopniu powinno być uzależnione od całkowitego zwrotu dla akcjonariuszy. Wskaźnik ten obliczany jest jako iloraz, różnicy między ceną akcji na koniec okresu i początek okresu, powiększonej o dywidendę przypadającą na jedną akcję, przez cenę akcji na początek okresu. W literaturze przedmiotu nie odnaleziono analiz regresji prostej rocznych, całkowitych wynagrodzeń kadr zarządzających z wskaźnikiem Z-score. Z-score podkreśla niebezpieczeństwo dużej zmienności wyników przy jednocześnie przyjętym założeniu, że źródłem bankructwa banku są straty, które nie mają pokrycia w kapitale232. W związku ze sprowadzeniem analizy możliwości bankructwa do jednego wymiaru przez indeks Z-score, jest on często wykorzystywany jako miernik bezpieczeństwa w bankach233.

231 M. Marcinkowska, Ocena …, op. cit., s. 291-295

232 J. Bessis, Risk Management in Banking, Wiley, Chichester 2000.

233 E. Miklaszewska, K. Mikołajczyk, Model biznesowy i wielkość banku a jego bezpieczeństwo [w:] Bankowość detaliczna: idee – modele – procesy, red. Gospodarowicz A., Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2010.

128 Z-score wskazuje, o ile odchyleń standardowych muszą spaść zyski (wyrażone przez ROA) aby doprowadzić do bankructwa banku234 . Zależność między wartością indeksu Z-score, a bezpieczeństwem jest wprost proporcjonalna, co oznacza że gwałtowny jego spadek powoduje znaczne pogorszenie bezpieczeństwa danego podmiotu finansowego.

Konstrukcja wskaźnika została wyprowadzona z następujących założeń235:

- upadłość należy rozumieć jako stan, w którym straty przewyższają posiadane kapitały własne, - ROA traktujemy jako relację zysku netto (o ile ma on charakter porównywalny nieobarczony błędami pomiaru) do przeciętnej wielkości aktywów w danym okresie,

- Tier 1 – definiujemy jako kapitał służący do pokrywania strat w warunkach utrzymywania przez bank wypłacalności,

- zyski banków mają rozkład normalny,

- ROA jest zmienną losową posiadającą skończoną średnią i wariancję. Budowa indeksu Z-score jest następująca:

Z-score =

𝛿 𝑅𝑂𝐴

gdzie: przez ROA definiuje się relację zysków netto do sumy aktywów, Tier 1 jest kapitałem na pokrycie strat, a 𝜎𝑅𝑂𝐴 jest odchyleniem standardowym rentowności aktywów236. Z – score wyraża więc liczbę odchyleń standardowych, o które musiałoby obniżyć się ROA w stosunku do wartości oczekiwanej, aby kapitały zostały wyczerpane, a bank stałby się niewypłacalny237. W związku ze sprowadzeniem analizy możliwości bankructwa do jednego wymiaru przez indeks Z-score jest on często wykorzystywany właśnie z uwagi na swoją przejrzystość jako miara stabilności banków. W literaturze zaleca się przyjmowanie ruchomego okna dla kalkulacji 𝜎𝑅𝑂𝐴, tak by uniknąć sytuacji, że Z-Score dla danego roku zdeterminowany jest wyłącznie przez ROA i Tier 1238. W opracowaniu zostały wykorzystane ruchome okresy

234 Lown C. i in., The Changing Landscape of the Financial Services Industry: What Lies Ahead?, FRB NY Economic Policy Review 2000.

T. Beck, A. Demirguc-Kunt, R. Levine, Financial institutions and markets across countries and over time: The updated financial development and structure database, The World Bank Economic Review, 2010, nr 24, s. 77-92.

235 T.H. Hannan, G.A. Hanweck, Bank insolvency risk and the market for large certi.cates of deposit, Journal of Money, Credit and Banking, 1988.

236 R.T. Ariss, On the implications of market power in banking: Evidence from developing countries, Journal of Banking and Finance, 2010, nr 34, s.765-775.

237 G. De Nicoló, Size, Charter Value and Risk in Banking: An International Perspective, International Finance Discussion Papers, 2000, nr 689, s. 98-99.

238 T.A. Barry, L. Lepetit, A.Tarazi, Ownership structure and risk in publicly held and privately owned banks, Journal of Banking & Finance, 2011, nr 35, s. 1327–1340.

129 trzyletnie dla kalkulacji 𝜎𝑅𝑂𝐴, przy czym wartości Z-Score, ROA i Tier 1 wyznaczane są zawsze dla ostatniego roku okna. Dodatkowo wskaźnik rentowności aktywów (ROA), został (dla bardziej miarodajnych wyników) zamieniony na przeciętny wskaźnik rentowności – ROAA.

Można zauważyć, że wartość indeksu uzależniona jest od wielkości bazy kapitałowej, rezerwowej na pokrycie strat – Tier 1, rentowności aktywów mierzonej ROAA, oraz zmienności ROAA mierzonej odchyleniem standardowym. Co za tym idzie za najmniej bezpieczne należy uznać te banki, w myśl wartości tego wskaźnika, które mają relatywnie niewiele kapitałów własnych co może powodować brak absorpcji nawet niewielkiej straty, a także cechują się mało przewidywalnymi, niestabilnymi i jednocześnie niezbyt wysokimi zyskami. Warunki te nakładając się na siebie jeszcze bardziej potęgują ryzyko upadłości banku. Udział kobiet w kadrach zarządzających wprowadza zmienną jakościową do części empirycznej opracowania. W rozprawie udział ten jest opisywany jako zmienna 0 – 1, przy założeniu, że jeśli w danym roku obrotowym w kadrze zarządzającej zasiadała co najmniej jedna kobieta, tej zmiennej przypisywano cyfrę 1. Jeśli w roku obrotowym w skład kadry zarządzającej wchodzili tylko mężczyźni to przy tej zmiennej przypisywano cyfrę 0.

Wszystkie wyżej opisane zmienne objaśniające wynagrodzenia mają charakter mikroekonomiczny. Dlatego też, dodano trzy zmienne makroekonomiczne takie jak:

- Produkt Krajowy Brutto (PKB), wyrażany w % i podawany jako wzrost tej wielkości w danym roku w stosunku do roku poprzedniego,

- Produkt Krajowy Brutto per capita, definiowany jako PKB przypadające ja jednego mieszkańca danego kraju,

- wydajność pracy, obliczany jako stosunek wytworzonego PKB w danym kraju do osób aktywnych zawodowo.

Dane dotyczące wynagrodzeń w USA skupiają się na pięciu kluczowych dyrektorach wykonawczych rady dyrektorów reprezentujących daną instytucję. Najczęściej są to osoby, które sprawują funkcję: CEO, CFO, COO oraz dwóch innych członków zasiadających w ścisłym kierownictwie instytucji finansowej. Rokroczny dokument opisujący wynagrodzenia rady dyrektorów, w sposób szczegółowy publikuje wynagrodzenie w postaci rocznej pensji, przyznanych akcji oraz opcji na akcje, zmian w osobistym programie emerytalnym, inne wynagrodzenia (szczegółowo opisane) oraz wynagrodzenie całkowite. Każda publikacja zawiera wykaz poziomu i struktury wynagrodzenia członka rady dyrektorów za ostatnie trzy lata. Warto zaznaczyć, iż tak publikowany wykaz wynagrodzeń jest stosowany przez wszystkie analizowane instytucje finansowe w USA w badanym okresie. Badane przedsiębiorstwa mimo

130 różnych skutków przenoszonych na nie, poprzez zawirowania na rynkach finansowych działają na amerykańskim rynku nieprzerwalnie od co najmniej 2004 roku.

Analizie poziomu oraz struktury wynagrodzeń w latach 2004 – 2012 zostały poddane największe banki w Stanach Zjednoczonych, których aktywa w 2012 roku, przedstawione zostały w tabeli 18. Wśród analizowanych dziesięciu instytucji cztery z nich, w 2012 roku posiadały aktywa ponad 1 bln USD.

Największe banki w USA – JP Morgan Chase, Bank of America, Citigroup, pod względem kryterium sumy aktywów za 2012 roku, były również największymi bankami działającymi w USA w 2004 roku. Kryzys finansowy mógł być jednym z czynników spadku aktywów/niższego tempa wzrostu aktywów banku Citigroup, który w 2004 roku był największym bankiem w USA, zaś w 2012 roku zajmował trzecią pozycję. Każdy z analizowanych amerykańskich banków w 2012 roku, w porównaniu do 2004 roku zwiększył swoje aktywa. Niemniej jednak na uwagę zasługuje wielkość aktywów banku Morgan Stanley, która do 2007 roku dynamicznie rosła, zaś pod wpływem kryzysu znacznie spadła. Do największej trójki amerykańskich banków ze względu na sumę aktywów za 2012 rok, dołączyć można największy niemiecki bank – Deutsche Bank, którego aktywa w 2012 roku przekroczyły 2 bln euro.

W niemieckim sektorze w 2012 roku nie wszystkie banki posiadały wyższy poziom aktywów aniżeli w 2004 roku. W holenderskim oraz włoskim sektorze bankowym wśród analizowanych banków dwa banki w tych krajach wyróżniały się pod względem wielkości aktywów – bank ING oraz Rabobank i bank UniCredit oraz Intesa Sanpaolo. Aktywa banku ING pod wpływem kryzysu znacznie spadły, zaś bank Rabobank systematycznie zwiększał swoją wielkość aktywów w analizowanym okresie. Na kryzysie finansowym znacznie stracił ABN AMRO którego aktywa zmalały o blisko połowę (w 2012 roku w porównaniu do 2004 roku).

W tabeli 18, przedstawione zostały największe banki w niemieckim sektorze finansowym. Najwyższą pozycję pod względem aktywów zajmuje Deutsche Bank, który był największym bankiem na świecie pod względem aktywów w 2012 roku. W czasie kryzysu Commerzbank (drugi co do wielkości bank pod względem aktywów w Niemczech) przejął Dresdner Bank, który zbankrutował. Przejęcie to było bardzo ryzykowne, gdyż nie było zabezpieczone wystarczającymi środkami pieniężnymi. Dlatego też pod koniec 2008 roku, oraz na początku 2009 roku niemiecki rząd dokapitalizował Commerzbank, przejmując 25% akcji tej instytucji. KfW Bankengruppe jest to państwowy bank, założony po II wojnie światowej. Na skutek kryzysu finansowego stracił ponad 350 mln euro, zwłaszcza w dniu 15 września

131 2008 roku – dniu upadku banku Lehman Brothers. KfW, w tym dniu przelał znaczną kwotę pieniężną na rachunki upadającego banku, zyskując miano „najgłupszego banku w Niemczech”239. DZ Bank AG, jest bankiem zrzeszającym sektor spółdzielczy w Niemczech. Landesbank Baden - Wuerttemberg jest uniwersalnym bankiem komercyjnym, który w czasie kryzysu w roku 2008, zyskał dwa kolejne kanały dystrybucji swoich produktów w bankach: Sachsen Bank oraz Rheinland – Pflaz Bank. Bayerische Landesbank jest jednym z niemieckich landesbanków (8), będąc jednym z większych banków spółdzielczych działających w Niemczech. Norddeutsche Landesbank Girozentrale NORD/LB, jest bankiem uniwersalnym, który w 2010 roku sprzedał swoje udziały w banku DnB Nord, norweskiemu większościowemu akcjonariuszowi. Deutsche Postbank AG jest bankiem detalicznym, powstałym w 1990 roku w związku z podziałem niemieckiej poczty. Hypothekenbank Frankfurt AG – jest bankiem zajmującym się nieruchomościami komercyjnymi oraz inwestycjami finansów publicznych. Jest to spółka zależna Commerzbanku. Bankiem zajmującym się działalnością na rynku nieruchomości jest również Hypo Real Estate Holding AG.