KI-Disruption und CLO-Streuung

KI-Disruption und CLO-Streuung

26. März 2026 6 minutes

 

Die jüngste KI-bedingte Volatilität im Technologiesektor führt zu einer zunehmenden Streuung am Markt für Leveraged Loans mit deutlichen Auswirkungen auch auf CLOs.  Der Preisdruck konzentrierte sich bislang auf die Equity- und Mezzanine-Tranchen, die am empfindlichsten auf sektorspezifische und idiosynkratische Risiken in den zugrundeliegenden Sicherheitenpools reagieren. Im Gegensatz dazu blieben die vorrangigen Tranchen stabil, gestützt durch eine starke Diversifizierung der zugrundeliegenden Vermögenswerte und durch strukturelle Bonitätsverbesserungen.

Neben den Auswirkungen auf die Kapitalstruktur geht unsere Analyse auf folgende Faktoren ein:

  • eine zunehmende Streuung bei Technologie-Engagements;
  • die Performance-Treiber;
  • die Laufzeitprofile der Kredite;
  • regionale Unterschiede zwischen US- und europäischen CLOs;
  • sowie die Portfoliokonstruktion und das Underwriting auf Managerebene.

 

Auswirkungen der Softwarebranche

Während das Software-Engagement in der CLO-Analyse häufig als Indikator herangezogen wird, wirken sich KI-bedingte Umbrüche zunehmend auch auf angrenzende Sektoren wie Unternehmensdienstleistungen und Gesundheit aus. Wir schätzen, dass im Durchschnitt etwa 11% der US-amerikanischen CLO-Portfolios und 7% der europäischen CLO-Portfolios einem kurzfristigen KI-bedingten Umbruch ausgesetzt sind, wobei die Streuung zwischen den Managern erheblich ist.  Wir gehen jedoch davon aus, dass bestimmte Kreditnehmer innerhalb dieser Sektoren tragfähige langfristige Entwicklungspfade aufzeigen werden.

In den USA haben Kursrückgänge bei Krediten von Software-Unternehmen die Bewertungen von CLO-Equity-Tranchen nahe an die Tiefststände der Zeit nach der COVID-Pandemie gedrückt, was die BB-Tranchen innerhalb der CLO-Strukturen unter Druck setzt. So sind beispielsweise die Durchschnittswerte bei den MVOC-Tests (Market Value Overcollateralization) für die BB-Tranchen kürzlich um etwa 1,2 Prozentpunkte auf 104 % gesunken – was bedeutet, dass nur noch ein Polster von 4% verbleibt, bevor die vollständige Rückzahlung der BB-Tranchen gefährdet ist (Abbildung 1).1

Bemerkenswert ist, dass sich der Anteil der BB-Tranchen mit geringen MVOC-Puffern (d.  h. unter 3 %) in diesem Jahr auf rund 23% verdoppelt hat. Gleichzeitig weisen etwa 13% der BB-Tranchen einen Puffer von weniger als null auf – was auf eine potenzielle Wertminderung des Kapitals bei einer weiteren Verschlechterung der Sicherheiten hindeutet und die geringere Markttoleranz gegenüber zusätzlichen Abwärtsrisiken widerspiegelt. Auch ausgewählte BBB-Tranchen geraten in Bezug auf den Marktwert zunehmend unter Druck, da sich die MVOC-Puffer verringern.

 

Abbildung 1

Niedrigere Kurse für Software-Kredite haben die MVOC-Puffer unter Druck gesetzt

Exhibit 1: Lower Software Loan Prices have Pressured MVOC Cushions
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Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.
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Exhibit 1: Lower Software Loan Prices have Pressured MVOC Cushions
Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.

Abbildung 1 zeigt zwei CLO-Manager, die während des jüngsten Anstiegs der Marktvolatilität im Vergleich zum Gesamtmarkt überdurchschnittliche Kursschwankungen verzeichneten, wenn auch aus unterschiedlichen Gründen. Trotz eines im Marktvergleich untergewichteten Engagements im Software-Sektor („A“, im schattierten Kasten oben hervorgehoben) verzeichnete der erste CLO-Manager eine höhere Kursvolatilität, die durch ein spezifisches Engagement in bestimmten Software-Emittenten mit unterdurchschnittlicher Performance bedingt war. Im Gegensatz dazu wies der zweite CLO-Manager („B“, im schattierten Kasten oben hervorgehoben) ein stärker konzentriertes Engagement im Softwarebereich auf, was zu einer höheren Sensitivität gegenüber sektorweiten Kursrückgängen sowie zu einer höheren Gesamtvolatilität des Portfolios und einer höheren sektorspezifischen Volatilität führte.

 

Zunehmende Differenzierung

Auch wenn die KI-getriebene Disruption ein echtes fundamentales Risiko für bestimmte Unternehmenskredite darstellen dürfte und zu emittentenspezifischen Herabstufungen führen kann, differenziert der Markt doch zunehmend zwischen den Risiken verschiedener Software-Geschäftsmodelle und Teilsektoren, anstatt den Sektor als einheitlichen Risikobereich zu behandeln. Infolgedessen nimmt die Streuung im CLO-Bereich zu, wobei sich Anleger zunehmend auf ein Engagement auf Emittentenebene, die Underwriting-Qualität der Manager und die allgemeine Portfoliokonstruktion konzentrieren – was sie in die Lage versetzt, zwischen den einzelnen Managern zu unterscheiden, anstatt sich auf oberflächliche Informationen zu den Gewichtungen im Software-Portfolio zu stützen.

Zum besseren Verständnis vergleicht Abbildung 2 das Software-Engagement von 10 US-amerikanischen CLO-Managern (geordnet nach ihrer gewichteten durchschnittlichen Kursänderung seit Ende 2025).  Abbildung 2 zeigt nicht nur eine große Streuung der Wertentwicklung, sondern auch erhebliche Unterschiede bei den Software-Allokationen, dem Rating-Engagement und den Kursveränderungen der Software-Positionen.  Angesichts der offensichtlichen Streuung bei diesen 10 CLOs und der wachsenden Bedenken hinsichtlich der KI-bedingten Disruption dürfte sich die Streuung der Wertentwicklung fortsetzen, am deutlichsten bei der Bepreisung der Mezzanine- und Equity-Tranchen.

 

Abbildung 2

Aufschlüsselung des Software-Sektors nach durchschnittlicher Kursveränderung des Portfolios

Exhibit 2: Software Sector Breakdown by Average Portfolio Price Change
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Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026. Aggregiert über alle verwalteten CLOs.
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Exhibit 2: Software Sector Breakdown by Average Portfolio Price Change
Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026. Aggregiert über alle verwalteten CLOs.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Fälligkeitsprofil der zugrundeliegenden Kredite, das das Refinanzierungsrisiko und die Preissensitivität beeinflusst. Manager mit einem höheren Anteil an Software-Engagements, die in naher Zukunft fällig werden, sehen sich aufgrund der erhöhten Marktselektivität einem größeren Herabstufungs- und Ausfallrisiko ausgesetzt. Diese Fälligkeitsverteilung führt zu einer deutlichen Differenzierung zwischen den einzelnen Plattformen. So werden beispielsweise etwa 50% der Software-Engagements mehrerer der in Abbildung 3 aufgeführten CLO-Manager in weniger als drei Jahren fällig. Hingegen sehen sich andere Manager im gleichen Zeitraum mit weitaus weniger fällig werdenden Software-Engagements konfrontiert. 

 

Abbildung 3

Software-Exposure vs. kurzfristige Fälligkeiten 

Figure 6: European Software Exposure vs. Near Term Maturities
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Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.
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Figure 6: European Software Exposure vs. Near Term Maturities
Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.

Engagement in Europa

Das Software-Engagement ist bei europäischen CLOs weitaus geringer als bei US-amerikanischen. Der breite Marktabschwung bei softwarebezogenen Emittenten hat jedoch weiterhin die europäischen Mezzanine-Tranchen belastet und gleichzeitig die Unterschiede zwischen den europäischen CLO-Managern deutlich gemacht.

Abbildung 4 konzentriert sich auf die unterschiedlichen Dynamiken bei den europäischen Managern. Ein CLO-Manager („A“, im schattierten Kasten unten hervorgehoben) verzeichnete trotz eines weniger stark konzentrierten Software-Engagements stärkere Kursschwankungen innerhalb seines Software-Engagements. Im Gegensatz dazu verzeichneten zwei andere („B“, im schattierten Kasten unten hervorgehoben) sowohl stärkere Kursschwankungen auf Portfolioebene als auch größere, durch Software-Positionen ausgelöste Schwankungen als der Gesamtmarkt, was mit einem konzentrierteren Engagement im Einklang steht, das die Gesamtperformance des Portfolios antreibt.

 

Abbildung 4

Der Kursrückgang bei Software-Krediten verstärkt die Differenzierung zwischen den Managern

Exhibit 5: Software Sector Breakdown by Rating Bucket
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Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.
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Exhibit 5: Software Sector Breakdown by Rating Bucket
Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.

Abbildung 5 hebt erneut die zehn europäischen Manager hervor, die am stärksten von der jüngsten, durch den Software-Sektor ausgelösten Volatilität betroffen sind.

 

Abbildung 5

Aufschlüsselung des Software-Sektors nach Ratingklassen

Exhibit 5: Software Sector Breakdown by Rating Bucket
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Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026. Aggregiert über alle verwalteten CLOs.
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Exhibit 5: Software Sector Breakdown by Rating Bucket
Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026. Aggregiert über alle verwalteten CLOs.

Während einige Manager im Vergleich zum breiteren europäischen Markt – wo das durchschnittliche Engagement bei etwa 7% liegt – konzentriertere Software-Positionen halten, profitieren Software-Kredite in Europa im Allgemeinen von längeren Laufzeiten, was zusätzlichen Spielraum bietet, bevor Refinanzierungsdruck entsteht (Abbildung 6). Allerdings weisen europäische CLO-Portfolios tendenziell eine höhere Konzentration auf als ihre US-amerikanischen Pendants. Infolgedessen ist das Einzelemittenten-Risiko trotz eines geringeren Gesamtengagements im Softwarebereich höher, insbesondere in Szenarien, in denen spezifische Belastungen zu geringeren Rückgewinnungsquoten führen.

 

Abbildung 6

Europäisches Software-Engagement vs. kurzfristige Fälligkeiten 

Figure 6: European Software Exposure vs. Near Term Maturities
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Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.
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Figure 6: European Software Exposure vs. Near Term Maturities
Quelle: PGIM, Intex, Markit. Stand Februar 2026.

Die Neubewertung von Software-Krediten stellt einen weiteren wichtigen Wendepunkt für den CLO-Markt sowohl in den USA als auch in Europa dar. Die KI-bedingte Disruption hat erhebliche Unterschiede bei der Portfoliokonstruktion, dem Risikomanagement und der Underwriting-Disziplin der Manager deutlich gemacht. Die Auswirkungen konzentrierten sich bislang auf die Equity- und Mezzanine-Tranchen, und wir gehen davon aus, dass die vorrangigen Tranchen weiterhin relativ immun bleiben. Letztendlich dürfte dieses Umfeld CLO-Anleger belohnen, die in der Lage sind, die zugrundeliegenden Kreditportfolios auf Emittentenebene zu bewerten, während diejenigen im Nachteil sind, die sich in erster Linie auf die Gesamtkennzahlen des Sektorexposures verlassen.

 

1 MVOC-Tests sind ein Maß dafür, inwieweit der Marktwert der zugrundeliegenden Kreditbesicherungen die ausstehenden Verbindlichkeiten abdeckt.  



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