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Geldwäsche & Online-Poker: Wie relevant? - World Regulatory

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Prof. Dr. Friedrich Schneider
MoneyLaundering_OnlinePoker_D_2013_Jun.ppt
Department of Economics
Johannes Kepler University Linz
Altenbergerstraße 69 , A-4040 Linz-Auhof , AUSTRIA
Phone: 0043-732-2468-8210, Fax:-8209
E-mail: friedrich.schneider@jku.at
http://www.econ.jku.at/schneider
Geldwäsche & Online-Poker:
Wie relevant?
“ Wo r l d R e g u l a t o r y B r i e f i n g , G e r m a n y "
Frankfurt, 27. Juni 2013
Frankfurt, 27-06-2013
© Prof. Dr. Friedrich Schneider
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1. Einleitung
Die Erlöse der organisierten Kriminalität sind ziemlich
beträchtlich; oftmals werden Milliarden US-Dollar „verdient“.
Folglich ist die Geldwäsche dieser Erträge wesentlich, wenn die
Straftäter dieses Geld ausgeben / investieren wollen.
Ziel dieses Vortrags:
(1) Erläuterung der gängigsten Methoden der Geldwäsche.
(2) Präsentation einiger Fakten / Zahlen zu weltweiten und
nationalen kriminellen Erlösen.
(3) Wie relevant ist Online-Glücksspiel / Online-Poker für
Geldwäsche?
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I N H A L T
1. Einleitung
2. Geldwäsche: Methoden und Fakten
2.1. Methoden der Geldwäsche
2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
3. Der Deutsche Markt für Glücksspiel & Wetten
4. Online-Poker und Geldwäsche?
5. Zusammenfassung & Schlussfolgerungen
6.
Appendix
A1 Methoden & Stufen der Geldwäsche
A2 Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
B Quellen
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2. Geldwäsche: Methoden und Fakten
2.1. Methoden der Geldwäsche
Abb. 2.1: Stufenmodell.
Integration
Layering
Placement
Umwandlung von Bargeld
in Buchgeld oder andere
Vermögenswerte
Verschleierung der
illegalen Herkunft von
Vermögenswerten/Geld
durch komplexe
Finanztransaktionen
Banken
Spielbanken
Edelmetallhändler
Immobilienerwerb
Wechselstuben
− Offshore-banking
− Underground-banking
− Transferierung von
Geldern ins Ausland
− Scheinfirmen
− Scheingeschäfte
−
−
−
−
−
1. STUFE
2. STUFE
Einbringung des
gewaschenen Geldes in
den Wirtschaftskreislauf
Investitionen in
− Hotelketten
− Spielbanken
− Supermärkte
− Gaststätten
− Firmen
− Firmenbeteiligungen in
Form von Krediten
3. STUFE
Quelle: Bayer (1993, S. 33) sowie Schneider, Dreer, Riegler (2006, S. 34).
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Abb. 2.2: Zyklusmodell.
2.1. Methoden der Geldwäsche
Devisen, Schmuggel, Übersee, keine Papierspur
Verbotene Aktivitäten
Placement
Drogen, Entführung,
Erpressung, Darlehen,
Porno, Betrug, etc.
Schecks,
Darlehen,
Unternehmensanteile
Schecks, Darlehen,
Vermögensgegenstände
Spielbanken, Warenhändler,
E-Überweisungsservice,
Wechselstuben, Traditionelle
Banken, Edelmetallhändler,
Immobilienverkauf, Scheckeinlösestellen, Wertpapierhändler, Untergrundbanken
Layering
Schecks,
Waren
Elektronischer Transfer,
Schecks
Integration
Spielbanken, Wechselstuben,
E-Überweisungsservice,
Traditionelle Banken, Edelmetallhändler, Immobilienverkauf, Scheckeinlösestellen,
Wertpapierhändler
Quelle:
Ackermann (1992, S. 9) sowie
Schneider, Dreer, Riegler (2006, S. 38).
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Spielbanken, Warenhändler,
E-Überweisungsservice,
Wechselstuben, Edelmetallhändler, Immobilienverkauf,
Scheckeinlösestellen,
Wertpapierhändler,
Untergrundbanken
Rechnungen,
E-Transfer,
Schecks
Elektronischer Transfer,
CMIR* Erklärung
* CMIR = Deklaration von Bargeldtransfer oder Transfer von geldnahen Instrumenten
(z.B. Wechsel, Schatzscheine, Geldorder, Schuldscheine, Aktien, Anleihen)
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2.1. Methoden der Geldwäsche
Tab. 2.1: Die Methoden der Geldwäsche.
1)
(Telegraf.)
Überweisung /
E-Banking
Das wichtigste Instrument der Geldwäscher, um Gelder im Bankensystem hin und her
zu bewegen. Diese Transfers können die illegale Herkunft der Gelder verbergen oder
einfach das Geld dort platzieren, wo die Geldwäscher es benötigen. Oft fließen die
Gelder über mehrere Banken und sogar verschiedene Jurisdiktionen.
2)
Bareinzahlungen
“Smurfing”
Geldwäscher müssen vor Überweisungen Barvorschüsse auf Bankkonten einzahlen.
Durch Anti-Geldwäsche-Vorschriften „strukturieren“ sie oft die Zahlungen, d.h.
spalten große in kleinere Beträge auf. Dies wird auch als „smurfing“ bezeichnet.
3)
Informelle WertTransfersysteme
(IVTS)
Geldwäscher müssen nicht auf den Bankensektor angewiesen sein; andere TransferAnbieter (Hawala, Hindi) sind leicht zugänglich für Überweisungen. Diese Systeme
bestehen aus Shops (vor allem Verkauf von Lebensmittel, Telefonkarten oder
ähnlichen Gegenständen), die auch an Transfer-Diensten beteiligt sind. IVTSs
ermöglichen internationale Geld-Überweisungen, da diese Geschäfte in mehreren
Jurisdiktionen präsent sind.
4)
BargeldSchmuggel
Geldwäscher könnten Bargeld mittels Post / Boten versenden oder einfach mit sich
tragen, von einer Region zur anderen, oder sogar zu verschiedenen Jurisdiktionen.
Glücksspiel
Casinos, Pferderennen und Lotterien sind Möglichkeiten der Legalisierung von
Geldern. Die Geldwäscher können (für „schmutziges“ Bargeld) Gewinnscheine - oder
bei Casinos Chips - kaufen und die Scheine / Chips in einen „sauberen“ Scheck
einlösen. Danach kann der Scheck einfach im Bankensektor hinterlegt werden.
Versicherungspolicen
Geldwäscher kaufen eine Einmalprämie-Versicherung (mit schmutzigem Bargeld),
kündigen vorzeitig (und bezahlen eine Strafe), um saubere Schecks zum Hinterlegen
zu erhalten. Längerfristige Prämienzahlungen könnten Geldwäsche noch schwerer
erkennbar machen.
5)
6)
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2.1. Methoden der Geldwäsche
Tabelle 2.1: Die Methoden der Geldwäsche (Forts.).
7)
Sicherheiten
In der Regel verwendet um Geld-Überweisungen zu erleichtern, wo zugrunde liegende
Sicherheiten Absicherung / Tarnung (und einen berechtigt aussehenden Grund) für
Transfers bieten.
8)
Unternehmesbesitz
Geld könnte durch rechtmäßige Geschäfte gewaschen werden, wo gewaschene Gelder
zu legalen Einnahmen hinzugefügt werden können. Bargeld-intensive Unternehmen,
wie Restaurants, sind besonders gut zum Waschen geeignet.
9)
Briefkastengesellschaften
Geldwäscher könnten Unternehmen ausschließlich deshalb gründen, um Absicherung
/ Tarnung für Geld-Bewegung ohne legale geschäftliche Aktivitäten zu bieten.
10)
Anschaffungen
Käufe von Immobilien oder irgendwelchen dauerhaften Gütern können zur
Geldwäsche verwendet werden. Typischerweise wird das Objekt mit Bargeld gekauft
und für sauberes Geld weiterverkauft, z.B. Bankschecks.
11)
Kreditkartenvorauszahlung
Geldwäscher bezahlen im Voraus mit schmutzigem Geld, und erhalten saubere
Schecks per Saldo von der Bank.
GeldautomatTätigkeiten
Banken könnten andere Unternehmen beauftragen ihre Geldautomaten zu betreiben,
d.h. zu warten und mit Bargeld zu füllen. Geldwäscher füllen die Geldautomaten mit
schmutzigem Bargeld, und erhalten saubere Schecks (für das abgehobene Bargeld)
von der Bank.
12)
Quelle: Unger (2007, S. 195-196).
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2. Geldwäsche: Methoden und Fakten
2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
(1) Die am häufigsten zitierte Zahl für das Volumen der Geldwäsche (bei
Erlösen aus Straftaten) ist der IWF-“Konsens-Bereich“ mit 2 % bis 5 %
des globalen BIPs, aus dem Jahr 1998.
Eine jüngere Meta-Analyse der Ergebnisse verschiedener Studien legt
nahe, dass sich alle Erlöse aus Straftaten auf rund 3,6 % des globalen
BIPs (Bereich von 2,3 % bis 5,5 %) summieren, dies entspricht etwa 2,1
Billionen US-Dollar für das Jahr 2009.
(2) Die „beste“ Schätzung für den zur Geldwäsche über das Finanzsystem
verfügbaren Betrag entspricht 2,7 % des globalen BIPs (Bereich 2,1 %
bis 4,0 %) bzw. 1,6 Billionen US-Dollar für das Jahr 2009 (UNODC, Okt.
2011).
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2. Geldwäsche: Methoden und Fakten
2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
Tabelle 2.2: IWF-Schätzung globale Geldwäsche,
Periode 1996-2009.
Schätzung
Minimum
Maximum
Mittelwert
Anstieg
(in %)
Durchschnitt (1996-2009)
IWF-Schätzung gewaschenes Geld
(in % des globalen BIP)
2%
5%
3,5 %
---
Schätzung für 1996 (in Mrd. USD)
600
1.500
1.050
---
Schätzung für 2005 (in Mrd. USD)
900
2.300
1.600
52 %
Schätzung für 2009 (in Mrd. USD)
1.200
2.900
2.050
28 %
Quelle: OECD Observer, Paris, verschiedene Jahre.
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2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
Tab. 2.3: Einkünfte aus transnationaler Kriminalität (Periode 2003-2009).
Art Kriminalität
(2003-2009)
Milliarden
USD
In % aller
Einkünfte
Quellen
Drogen
320
50 %
UNODC, World Drug Report 2005 (Daten beziehen sich
auf Jahr 2003)
Fälschung
250
39 %
OECD, Magnitude of Counterfeiting and Piracy of
Tangible Products, 2009
Menschenhandel
31,6
5%
P. Belser (ILO), Forced Labor and Human Trafficking:
Estimating the Profits, 2005
Öl
10,8
2%
GFI-Schätzung basierend auf Baker 2005 (Mengen) & US
Energy Information Administration (Preise: 2003- 2010)
Tierwelt
7,8 - 10
1,4 %
GFI-Schätzung basierend auf Francesco
Colombo,
“Animal Trafficking – A Cruel Billion-Dollar Business”,
Inter Press Service, Sept. 6, 2003; Coalition Against
Wildlife Trafficking, World Wildlife Fund
Nutzholz
7,0
1,1 %
GFI-Schätzung für 2009 basierend auf Seneca Creek &
Wood Resources International, OECD
1,1%
GFI-Schätzung f. 2010 basierend auf Norwegian national
advisory group against organized IUU-fishing (FFA) &
United Nations Food and Agriculture Organization
Fisch
4,2 - 9,5
Quelle: Global Financial Integrity, Transnational crime in the Developing World, Februar 2011;
sowie Weltbank, Indikatoren (BIP).
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2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
Tab. 2.3: Einkünfte aus transnationaler Kriminalität (Periode 2003-2009) (Forts.).
Art Kriminalität
(2003-2009)
Kunst und Kulturgüter
Davon Glücksspiel
Milliarden
USD
In % aller
Einkünfte
Quellen
3,4 - 6,3
0,8 %
GFI-Schätzung basierend auf Interpol, International
Scientific & Professional Advisory Council of the United
Nations Crime Prevention and Criminal Justice
Programme
2,4 - 4,4
0,5 %
2,3
0,4 %
GFI-Schätzung basierend auf Schätzungen von UNODC,
2010 & weiteren Quellen zum illegalen Goldhandel in
DRK, Südafrika und Peru
Menschenorgane
0,6 - 1,2
0,1 %
GFI-Schätzung basierend auf WHO, Council of Europe,
United Nations
Handfeuer- & leichte Waffen
0,3 - 1,0
0,1 %
GFI-Schätzung basierend auf
UNODC
Diamanten & Farbedelsteine
0,9
0,1 %
GFI-Schätzung für 2009 basierend auf UN, Kimberley
Process: Rough Diamond Statistics & US Geolog. Survey
Total (Mittelwert-Schätzung)
645
100 %
---
Total gerundet
650
---
---
In % des globalen BIP 2009
1,1 %
---
---
In % des durchschnittlichen
globalen BIP, 2000-2009
1,5 %
---
---
Gold
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Small Arms Survey &
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2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
Tab. 2.4: Schätzung Einkünfte kriminelle Aktivitäten* in den USA, in Mrd. USD.
Steuerhinterziehung inkludiert
Kriminelles Einkommen [Ek.]
(Steuerhinterziehung exkludiert)
Jahr
Geschätztes
kriminelles Ek.
in % des BIP
Geschätztes
kriminelles Ek.
in % des BIP
Anteil kriminelles Ek. an
gesamtem illegalen Ek.
1965
49
6,8 %
18
2,5 %
37 %
1970
74
7,1 %
26
2,5 %
35 %
1975
118
7,2 %
45
2,7 %
38 %
1980
196
7,0 %
78
2,8 %
40 %
1985
342
8,1 %
166
4,0 %
49 %
1990
471
8,1 %
209
3,6 %
44 %
1995
595
8,0 %
206
2,8 %
35 %
2000
779
8,0 %
224
2,3 %
29 %
2010**
1.043
7,0 %
300
(235 - 350)
2,0 %
(1,6% - 2,3%)
29 %
*
Kriminelle Aktivitäten enthalten: Handel mit illegalen Drogen, Menschenhandel, Einbruch, Diebstahl, Kfz-Diebstahl, Raub,
Betrug, Brandstiftung, Fälschung, illegales Glücksspiel, Kreditwucher & Prostitution.
Steuerhinterziehungs-Verbrechen enthalten: Hinterziehung (föderaler) Einkommens-, Gewinn- und Verbrauchsteuern.
** Vorläufige UNODC-Schätzung basierend auf vorherigen Schätzungen & Trends aus neueren Drogen- & Verbrechens-Daten.
Quelle: Siehe Appendix.
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2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
Tabelle 2.5: Schätzung illegale Einkünfte in den Niederlanden, in Mio. EUR (2003).
Erlöse Verbrechen
(in Millionen EUR)
Erlöse Verbrechen
Mittelwert-Schätzung in % von Gesamt
7.735 – 15.450
73,3 %
1.960
12,4 %
Illegale Arbeit
490
3,1 %
Prostitution
460
2,9 %
Diebstahl
345
2,2 %
Einbruch
340
2,1 %
Hehlerei
190
1,2 %
Illegales Glücksspiel
130
0,8 %
Illegales Kopieren
90
0,6 %
Computer-Kriminalität
26
0,2 %
Gewaltdelikte
6
0,0 %
187
1,2 %
Gesamt in Millionen EUR
11.959 – 19.674
---
Gesamt in Millionen USD
13.500 – 22.300
---
2,6 % - 4,3 %
---
Art Verbrechen (J. 2003)
Finanz-, Sozialversich.- & Steuerbetrug*
Drogen
Sonstige Delikte
In Prozent des BIP
* Basierend auf der Annahme, dass 5 - 10% des Gesamtvolumens entdeckt und gemeldet werden.
Quelle: Siehe Appendix.
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2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
Tabelle 2.6: Schätzung Einkommen & Profite organisierte Kriminalität in Italien,
in Milliarden EUR (J. 2009).
Art Einkommen (J. 2009)
In Mrd. EUR
In % von Gesamt
Illegaler Handel (Drogen, Menschen, Waffen, Schmuggel)
67,87
50,2 %
‘Räuberische Aktivitäten’
(Schutzgelderpressung, Kreditwucher)
24,00
17,7 %
Diebstahl und Raub
1,00
0,7 %
Illegale wirtschaftliche Aktivitäten (Beschaffung, AgroKriminalität, Glücksspiel, Fälschungen, illegaler Bau)
25,00
18,5 %
2,50
1,85 %
Öko-Mafia / Agro-Mafia
16,00
11,8 %
Prostitution
0,60
0,4 %
Finanzielle Gewinne
0,75
0,6 %
Gesamteinkommen in Milliarden EUR
135,22
100 %
Gesamteinkommen in Milliarden USD
188,58
---
Gesamteinkommen in % des BIP
8,9 %
---
Davon Glücksspiel
Quelle: SOS Impresa, XII Rapporto – Le mani della criminalità sulle imprese, Rome, 27.01.2010.
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2.2. Globale / Regionale / Nationale Zahlen
Deutschland,
in Mio. EUR (J. 1994-2011).
Millionen
EUR
A. 2.3: Summe „nationale“ kriminelle Geldflüsse in
Quelle: Eigene Berechnungen.
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3. Der Deutsche Markt für Glücksspiel & Wetten
Tabelle 3.1: Aufteilung Gesamt-Bruttospielertrag (BSE) 1) , in Mio. EUR (J. 2009).
Segment (J. 2009)
BSE (in Mio. EUR)
Anteil gesamt (in %)
Automaten
3.340
32,3 %
Lotto „6 aus 49“
2.250
21,7 %
Sonstige Lottoprodukte
1.080
10,4 %
„Super 6“, „Spiel 77“
810
7,8 %
Spielbanken
770
7,4 %
Stationäre Wetten / Wettbüros
480
4,6 %
Online-Poker
340
3,3 %
Online-Wetten
300
2,9 %
Schwarzmarkt Wetten
230
2,2 %
Online-Casinos
210
2,0 %
„PS-Sparen“, „Gewinnsparen“
210
2,0 %
Online-Lotto
140
1,4 %
„Oddset“ / Fußballtoto
100
1,0 %
Pferdewetten
60
0,6 %
Online-Games
30
0,3 %
10,3 Mrd. EUR
100,0 %
Gesamt
1) Bruttospielertag (BSE) = Einsätze minus ausbezahlte Gewinne.
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Quelle: Goldmedia (Mai 2010); Eigene Berechnungen.
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3. Der Deutsche Markt für Glücksspiel & Wetten
Tabelle 3.2: Entwicklung jährlicher Bruttospielertrag (BSE) subsumierter
Online-Markt in Deutschland (vier Online-Segmente: Casino, Games,
Poker, Sportwetten), in Millionen EUR (J. 2005-2009).
Jahr
BSE
(in Mio. EUR)
Änderung zum
Vorjahr
(in Mio. EUR)
Änderung zum
Vorjahr
(in %)
2005
315
---
---
2006
534
+219
+69,5 %
2007
692
+158
+29,6 %
2008
825
+133
+19,2 %
2009
875
+50
+6,1 %
Delta 05/09
(Mio. EUR)
+560
---
---
Delta 05/09 (%)
+177,8 %
---
---
Quelle: Goldmedia (Mai 2010); Eigene Berechnungen.
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4. Online-Poker und Geldwäsche?
Tabelle 4.1: Entwicklung jährlicher Bruttospielertrag (BSE)
Online-Poker in Deutschland, in Millionen EUR (J. 2005-2009).
Jahr
BSE
(in Mio. EUR)
Änderung zum
Vorjahr
(in Mio. EUR)
Änderung zum
Vorjahr
(in %)
2005
103,3
---
---
2006
201,6
+98,3
+95,2 %
2007
263,4
+61,8
+30,7 %
2008
322,6
+59,2
+22,5 %
2009
339,4
+16,8
+5,2 %
Delta 05/09
(Mio. EUR)
+236,1
---
---
Delta 05/09 (%)
+228,6 %
---
---
Quelle: Goldmedia (Mai 2010); Eigene Berechnungen.
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4. Online-Poker und Geldwäsche?
Tabelle 4.2: Vergleich drei Regulierungs-Szenarien (I, II & III) Entwicklung
Bruttospielertrag (BSE) Online-Poker in Deutschland (Szenario I =
Monopol Staat, Szenario II = teilweise (stationäre) Öffnung, Szenario
III = vollständige Öffnung), in Millionen EUR (J. 2009-2015).
Jahr
Online-BSE
Szenario I
(Mio. EUR)
Online-BSE
Szenario II
(Mio. EUR)
Online-BSE
Szenario III
(Mio. EUR)
Delta
Szenario III-I
(Mio. EUR)
2009
339,4
339,4
339,4
0,0
2010
361,0
361,0
360,3
-0,7
2011
364,0
364,0
364,2
+0,2
2012
362,5
371,2
412,9
+50,4
2013
366,9
377,3
456,1
+89,2
2014
371,6
381,5
491,1
+119,5
2015
376,6
386,5
510,0
+133,4
Delta 09/15
(Mio. EUR)
+37,2
+47,1
+170,6
+133,4
Delta 09/15 (%)
+11,0 %
+13,9 %
+50,3 %
--
Quelle: Goldmedia (Mai 2010); Eigene Berechnungen.
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4. Online-Poker und Geldwäsche?
T. 4.3: Anteil (un)regulierter Markt an Bruttospielertrag (BSE) Deutschland, in Mrd. € / % (2009).
Glücksspiel & Wetten
BSE (J. 2009; in Mrd. EUR)
Anteil gesamt (J. 2009; in %)
Reguliert gesamt
8,55
83 %
Unreguliert * gesamt
1,75
17 %
10,3
100 %
Summe
* Unreguliert subsumiert all jene in Deutschland angebotenen privaten Glücksspiel- / Wettprodukte, die
entweder illegal sind (Gesetzgebung Deutschland), oder die einen nicht eindeutig geklärten Rechtsstatus
aufweisen (z.B. privater Anbieter mit legaler Lizenz eines anderen EU-Landes).
Tab. 4.4: Relation Bruttospielertrag (BSE) vier Online-Segmente zu: subsumierter Online- /
gesamter unregulierter / gesamter Markt, Deutschland, in Mrd. EUR bzw. % (J. 2009).
Online-Segment
BSE J. 2009
(Mrd. EUR)
Anteil
Online
Anteil unreguliert J. 2009
[100% = 1,75 Mrd. EUR]
Anteil gesamt J. 2009
[100% = 10,3 Mrd. EUR]
Online-Poker
0,34
38,8 %
19,4 %
3,3 %
Online-Wetten
0,30
33,7 %
16,9 %
2,9 %
Online-Casinos
0,21
24,2 %
12,1 %
2,1 %
Online-Games
0,03
3,3 %
1,6 %
0,9 %
Summe Online
0,88
100 %
50,0 %
8,5 %
Quelle beide Tabellen: Goldmedia (Mai 2010); Eigene Berechnungen.
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4. Online-Poker und Geldwäsche?
Tabelle 4.5: Online-Glücksspiel & -Wetten in Deutschland (J. 2009):
Hypothetische Simulation jährliche Bruttospielerträge (BSE) vier
Online-Marktsegmente in Relation zu jährlichen „nationalen“
kriminellen Geldflüssen
(Annahme: 100% der Erträge wären
gewaschenes Geld); in Milliarden EUR bzw. Prozent.
BSE J. 2009
(in Mrd. EUR)
Anteil gesamt J. 2009
[100% = 9,9 Mrd. EUR]
Online-Poker
0,34
3,4 %
Online-Wetten
0,30
3,0 %
Online-Casinos
0,21
2,1 %
Online-Games
0,03
0,3 %
Summe Online
0,88
8,8 %
Online-Segment
Quelle: Eigene Berechnungen.
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4. Online-Poker und Geldwäsche?
Tabelle 4.6: Online-Poker in Deutschland (J. 2005-2011): Hypothetische
Simulation Bruttospielertrag (BSE) Online-Poker in Relation zu
jährlichen „nationalen“ kriminellen Geldflüssen (Annahme: 100% der
Erträge wären gewaschenes Geld); in Millionen EUR bzw. Prozent.
Jahr
“Nationale” kriminelle
Geldflüsse
(in Mio. EUR)
BSE
Online-Poker
(in Mio. EUR)
Anteil gesamt
(in %)
2005
7.239,0
103,3
1,4 %
2006
7.903,0
201,6
2,6 %
2007
8.645,0
263,4
3,0 %
2008
9.243,0
322,6
3,5 %
2009
9.897,0
339,4
3,4 %
2010
10.450,0
361,0
(p)
3,5 %
2011
11.432,0
364,0
(p)
3,2 %
(p) = Prognose Goldmedia.
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Quelle: Goldmedia (Mai 2010); Eigene Berechnungen.
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5. Zusammenfassung & Schlussfolgerungen
(1) Die Notwendigkeit von Geldwäsche ist offensichtlich, da eine große
Anzahl von illegalen (kriminellen) Transaktionen mit Bargeld getätigt
werden.
Diese Menge an Bargeld aus Straftaten muss „weiß gewaschen“ werden,
um einen „legalen“ Gewinn zu erzielen, und um in der Lage zu sein,
diese Gewinne investieren oder konsumieren zu können.
(2) Steuerbetrug und / oder illegale grenzüberschreitenden Kapitalströme
stellen bei weitem den größten / höchsten Anteil an allen illegalen
Transaktionen (oft 66 % aller illegalen Kapitalströme / -erlöse!).
(3) Die für Geldwäsche am häufigsten eingesetzte Methode für Summen bis
zu 50.000 Euro ist die „Business Ownership“-Methode; für höhere
Geldbeträge wird die „Shell Corporation“-Methode verwendet.
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5. Zusammenfassung & Schlussfolgerungen
(4) Im Jahr 2009 spielten Online-Poker, -Games, -Wetten und -Casinos
keine wesentliche Rolle bei der Geldwäsche in Deutschland, da nur 8,8 %
(oder 880 Millionen Euro) des Gesamtbetrages an kriminellen Erträgen
(im Ausmaß von 9,9 Milliarden Euro in 2009) auf diese Weise
hypothetisch gewaschen werden konnten.
Extreme Annahme: Alle Erträge (d.h. 100%) aus Online-Poker, -Games,
-Wetten und -Casinos stammen aus Erlösen von Straftaten.
Realistische Annahme: 8 – 12 %.
Für andere Länder können ähnliche Zahlen berechnet werden!
(5) Geldwäsche mittels Online-Glücksspiel und -Wetten verursacht hohe
Transaktionskosten (bis zu 30% des Betrages) sowie hohe Risiken der
Entdeckung; daher werden andere Methoden zur Geldwäsche gewählt.
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5. Zusammenfassung & Schlussfolgerungen
(6) Schlussfolgerung sowie Beantwortung der Frage,
wie relevant Online-Poker für Geldwäsche ist:
Online-Poker ist keineswegs relevant für Geldwäsche!
D A N K E
FÜR
IHRE AUFMERKSAMKEIT!
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6. APPENDIX
Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Appendix Teil A2: Weitere Fakten & Zahlen:
Global / Regional / National
Appendix Teil B: Quellen
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6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche.
Abb. A.1: MIMIC-Schätzung Umsatz transnationale Kriminalität für 20 hochentwickelte OECDLänder in den Perioden 1994/95, 1997/98, 2000/01, 2002/03, 2003/04, 2004/05 & 2006/07.
Quelle: Eigene Berechnungen.
Index für Funktionsweise des
Rechtsstaates: 1 = am
schlechtesten; 9= am besten
-0.038*
(2.09)
Anzahl kriminelle Aktivitäten
illegale Waffengeschäfte
+0.214**
(3.02)
Anzahl kriminelle Aktivitäten
illegales Drogengeschäft
+0.361**
(4.11)
Anzahl kriminelle Aktivitäten
illegaler Menschenhandel
+0.245*
(2.59)
Anzahl kriminelle Aktivitäten
gefälschte Produkte
+0.142*
(2.59)
Anzahl kriminelle Aktivitäten
Betrug, Computerkriminal., etc.
+0.084
(1.41)
Anzahl nationaler
krimineller Aktivitäten
+0.104
(1.59)
Reale Ausgaben Politik
pro Kopf pro Land
-0.245*
(-2.51)
Pro-Kopf-Einkommen in USD
+0.193*
(1.74)
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Umsatz
transnationale
kriminelle
Aktivitäten
Menge beschlag- +0.402**
(2.85)
nahmtes Geld
Bargeld pro
Kopf
+1.00
(Residuum)
Verurteilte
Personen
-0.154 (*)
(-1.49)
(Anzahl Personen pro
100.000 Einwohner)
Test-Statistiken:
RMSEA a) = 0.008 (p-Wert 0.910)
Chi-Quadrat b) = 24.93 (p-Wert 0.930)
TMCV c) = 0.041
AGFI d) = 0.752
D.F. e) = 62
a) Steigers Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) for
the test of a close fit; RMSEA < 0.05; the RMSEA-value varies between
0.0 and 1.0.
b) If the structural equation model is asymptotically correct, then the
matrix S (sample ovariance matrix) will be equal to Σ (θ) (model
implied covariance matrix). This test has a statistical validity with a
large sample (N ≥ 100) and multinomial distributions; both is given for
this equation using a test of multi normal distributions.
c) Test of Multivariate Normality for Continuous Variables (TMNCV);
p-values of skewness and kurtosis.
d) Test of Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI), varying between 0
and 1; 1 = perfect fit.
e) The degrees of freedom are determined by 0.5 (p + q) (p + q + 1) – t;
with p = number of indicators; q = number of causes; t = the number
for free parameters.
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6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Tabelle A.1: Berechnung Umsatz transnationale Kriminalität für 20 OECD-Länder aufgrund der
MIMIC-Schätzungen (J. 1995-2008).
Jahr
Volumen Geldwäsche
(Mrd. USD, 20 OECD-Länder)
Volumen Geldwäsche
in % des BIP
1995
273
1,33 %
1996
294
1,37 %
1997
315
1,40 %
1998
332
1,42 %
1999
359
1,46 %
2000
384
1,47 %
2001
412
1,52 %
2002
436
1,56 %
2003
475
1,63 %
2004
512
1,66 %
2005
561
1,72 %
2006
603
1,74 %
2007
646
1,77 %
2008
702
1,82 %
Quelle: Eigene Berechnungen, kalibrierte Zahlen aufgrund der MIMIC-Schätzung.
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20 OECD-Länder
Australien, Belgien,
Dänemark,
Deutschland, Finnland,
Frankreich,
Griechenland,
Großbritannien, Irland,
Italien, Japan, Kanada,
Neuseeland,
Niederlande, Norwegen,
Österreich, Portugal,
Schweiz, Spanien, USA
6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Abbildung A.2: Grundstruktur für Kosten-Analyse Cyberkriminalität.
Quelle: Anderson, et al. (2012, S. 5).
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6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Tab. A.2: An estimation of the cost components (partly proceeds) of cyber crime.
Type of cybercrime
1. Cost of genuine cybercrime
Online banking fraud
phishing
malware (consumer)
malware (businesses)
bank tech. countermeasures
Fake antivirus
Copyright-infringing software
Copyright-infringing music etc.
Patent-infringing pharma
Stranded traveler scam
Fake escrow scam
Advance-fee fraud
SUM of 1.
2. Cost of transitional cybercrime
Online payment card fraud
Offline payment card fraud
domestic
international
bank / merchant defence costs
Indirect costs of payment fraud
loss of confidence (consumers)
loss of confidence (merchants)
PABX fraud
SUM of 2.
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UK estimates
Global estimates
$ 16 m
$ 4m
$ 6m
$ 50 m
$ 5m
$ 1m
$ 7m
$ 14 m
$ 1m
$ 10 m
$ 50 m
$ 164 m (0.9%)
$ 320 m
$
70 m
$ 200 m
$ 1.000 m
$
97 m
$
22 m
$ 150 m
$ 288 m
$
10 m
$ 200 m
$ 1.000 m
$ 3.457 m (1.6%)
$ 210 m
$ 4.200 m
$ 106 m
$ 147 m
$ 120 m
$ 2.100 m
$ 2.940 m
$ 2.400 m
$ 700 m
$ 1.600 m
$ 185 m
$ 3.068 m (6.7 %)
© Prof. Dr. Friedrich Schneider
$ 10.000 m
$ 20.000 m
$ 4.960 m
$ 44.200 m (19.8 %)
6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Tab. A.2: An estimation of the cost components (partly proceeds) of cyber crime (cont.).
Type of cybercrime
UK estimates
3. Cost of cybercriminal infrastructure
Expenditure on antivirus
Cost to industry of patching
ISP clean-up expenditures
Cost to users of clean-up
Defense costs of firms generally
Expenditure on law enforcement
SUM of 3.
$
$
$
$
$
$
Global estimates
170 m
50 m
2m
500 m
500 m
15 m
$ 3.400 m
$ 1.000 m
$
40 m
$ 10.000 m
$ 10.000 m
$
400 m
$ 1.237 m (16.7%)
4. Fraud against public institutions
Welfare fraud
Tax fraud
Tax filing fraud
$ 1.900 m
$ 12.000 m
--
$ 24.840 m (11.9%)
$
$
$
20.000m
125.000m
5.200 m
SUM of 4.
$ 13.900 m (75.7%)
$ 150.200m (67.5%)
SUM of 1. – 4.
$ 18.369 m (100%)
$ 222.697m (100%)
Quelle: Anderson, et al. (2012, S. 24).
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6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Abbildung A.3: Zielmodell.
Ziele der
Geldwäsche
Handlungsmöglichkeiten
Unterstützungsfaktoren
Integration
Investition
Steuerumgehung
-hinterziehung
-betrug
Inland
Ausland
Offshore
Frontgesellschaften
Großunternehmen
Wertschriften
Sparkonten
Sachwerte
Nichteinreichen
Fälschen
Verbrechensfinanzierung
Finanzierung
weiterer strafbarer
Handlungen
Korruption
Bankgeheimnis, Internationaler Faktor, Faktor der ungenügenden Finanzmarktaufsicht und der mangelnden Koordination der inländischen Geldwäschebekämpfung, Geheimnisschutzfaktor, Offshorefaktor, Faktor der Hüllenfunktion
juristischer Personen, Layeringfaktor, Vermischungsfaktor, Fälschungsfaktor, Faktor
des bargeldlosen Zahlungsverkehrs.
Quelle: Ackermann (1992, S. 11) sowie Schneider, Dreer, Riegler (2006, S. 39).
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6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Tab. A.3: Zusammenfassende Beurteilung Schätzmethoden und ihrer Studien.
Studie [St.]
Methode
Ergebnis
Beurteilung
DIREKTE SCHÄTZMETHODEN
Diskrepanzanalyse
internat. Zahlungsbilanzen & der Weltleistungsbilanz
Weltleistungsbilanzdefizit von
Grundsätzlich interessanter Ansatz.
rund 100 Mrd. USD
ABER: zu unsichere Daten auf Seiten der
(aufgrund nicht registrierter Offshore-Banken; mangelnde Unterscheidbarkeit
Zinseinkünfte)
zwischen legaler und illegaler Herkunft
Studie für die
[B] Niederlande
(van Duyne, 1994)
Geldumlaufmethode
Methode kann als Indiz zur Existenz v. GeldwäscheRücksendung holländischer
transaktionen und zur Plausibilitätskontrolle eingesetzt
Gulden in Höhe von 3,7 Mrd.
werden. ABER: Annahme der Bargeldabhängigkeit:
HFL (nach Einschätzung von
andere Gründe d. Transferzahlung sehr naheliegend;
van Duyne sind 1 Mrd. davon Abhängigkeit d. Methode: sehr geringe Relevanz der
illegaler Herkunft)
Währung in den Nachbarländern (Ausland)
Fall aus den USA
nach Veränderung
[C]
der Drogenbekämpfung
Veränderung der
Bargeldbestände
nationaler Banken
[A]
-----
Messung d. jährl.
aus den USA in
Offshore-Zentren
[D]
exportierten Geldmenge
(Blum, 1981)
[E]
-----
Verlagerung von Drogengeldern in den USA in
Milliardenhöhe
Guter Ansatz zur Ermittlung von Zentren der Geldwäsche. ABER: keine zuverlässigen Aussagen zum
Volumen (Unterscheidung legaler - illegaler Gelder;
starke Veränderung der Geldwäschebekämpfungsmaßnahmen erforderlich)
100 Mrd. USD an Geldern aus Verdeutlicht Bedeutung von Offshore-Zentren zur
Geldwäsche. ABER: mangelnde Unterscheidung
Schätzungen anhand der illeg. Herkunft; 20-25 Mrd.
zwischen legalen und illegalen Geldern;
Zuflüsse in Offshore- USD (nach Gutmanns St.) die
Finanzzentren
jährlich die USA in Richtung
bei Berechnungen bedingt nachvollziehbares
Offshore-Zentren verlassen
Vorgehen von Blum
Errechnung anhand
eingezogener Vermögenswerte od. einzelner
Geldwäschefälle
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Keine Daten zur Höhe der
tatsächlich eingezogenen
Vermögenswerte; Geldwäsche in Millionenhöhe
Zu ungenau, da davon ausgegangen werden kann,
dass die eingezogenen Werte nur einen Bruchteil
des wahren Ausmaßes darstellen
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6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Tab. A.3: Zusammenfassende Beurteilung Schätzmethoden und ihrer Studien (Forts.).
Studie [St.]
Methode
Ergebnis
Beurteilung
INDIREKTE SCHÄTZMETHODEN
St. für Wien
(Siska, 1999);
St. für Westeuropa
[F]
(BND, 1993);
St. für die USA
(ONDCP, 2000)
Quantifizierung anhand
des geschätzten
Drogenkonsums
Rund 700 Mio. EUR an
Umsatzerlösen Haschischund Heroinhandel in Wien;
rund 40 Mrd. EUR an
Umsatzerlösen Haschischund Heroinhandel in
Westeuropa; rund 12 Mrd.
USD an Umsatzerlösen
Heroinhandel in den USA
[G]
Quantifizierung anhand
der geschätzten
Drogenproduktion
-----
Starke Preisunterschiede; Schätzungen zur
Produktionsmenge sehr unterschiedlich
Quantifizierung anhand
beschlagnahmter
illegaler Drogen
Geldwäschebetrag aus
Drogenhandel für die USA
zwischen 50 u. 65 Mrd. USD
Starke Unterschiede in den Erfolgsquoten der
Verfolgungsbehörden; sehr unsichere
Hochrechnung von beschlagnahmter Menge zur
tatsächlichen Menge
[H]
-----
St. für die USA
(Preston, 1989)
Regionale Anwendung dieser Methode sinnvoll.
ABER: Preise divergieren national/international
sehr stark; Verbrauch individuell unterschiedlich
Quelle: Eigene Darstellung bzw. Schneider, Dreer, Riegler (2006, S. 84f).
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6. Appendix Teil A1: Methoden & Stufen der Geldwäsche
Abbildung A.4: Infiltration der Transnationalen Organisierten Kriminalität (TOK)
in die „offizielle“ Wirtschaft.
Mittel / Instrumente zur Infiltration der TOK in „offizielle“ Wirtschaft
Unter Androhung
von Gewalt
Kontrolle
bzw. Kauf
von internationalen
Firmen
Zahlungen an
Firmen, die
die TOK
unterstützen
Einsatz finanzieller
Mittel
Zahlungen
über
informelle
Bankwege
Kommerzielle
kriminelle
Aktivitäten
mit
Edelsteinen,
(seltenen)
Metallen, Öl
Quelle: Yepes (2008); Eigene Anmerkungen.
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Bestechung von Angestellten / Funktionären
(Korruption)
Klassische
kriminellkommerzielle
Aktivitäten
(Drogen-,
Waffen-,
Menschenhandel)
Infiltration in
die internat.
Finanzmärkte
via
Scheinfirmen
Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
(1) Werden nur jene Geldflüsse betrachtet, die dem
Drogenhandel und anderer (trans)national organisierter
Kriminalität entstammen, dann kommt man auf ein
Erlös-Volumen von durchschnittlich 650 Milliarden USDollar pro Jahr für den Zeitraum 2001 bis 2010;
sowie für das Jahr 2009 auf einen Betrag von 1,5 % des
globalen BIPs bzw. 870 Milliarden US-Dollar.
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tab. A.4: Betrag & Top 20 Destinationen Geldwäsche (J. 2005).
Quelle: Unger (2007, S. 80).
Rang
Destination
% der globalen
Geldwäsche
Walker-Schätzung 2,85 Bio. USD
Betrag in Mrd. USD
IWF-Schätzung 1,5 Bio. USD
Betrag in Mrd. USD
1
USA
18,9 %
538,145
283,50
2
Kaimaninseln
4,9 %
138,329
73,50
3
Russland
4,2 %
120,493
63,00
4
Italien
3,7 %
105,688
55,50
5
China
3,3 %
94,726
49,50
6
Rumänien
3,1 %
89,595
46,50
7
Kanada
3,0 %
85,444
45,00
8
Vatikanstadt
2,8 %
80,596
42,00
9
Luxemburg
2,8 %
78,468
42,00
10
Frankreich
2,4 %
68,471
36,00
11
Bahamas
2,3 %
66,398
34,50
12
Deutschland
2,2 %
61,315
33,00
13
Schweiz
2,1 %
58,993
31,50
14
Bermuda
1,9 %
52,887
28,50
15
Niederlande
1,7 %
49,591
25,50
16
Liechtenstein
1,7 %
48,949
25,50
17
Österreich
1,7 %
48,376
25,50
18
Hong Kong
1,6 %
44,519
24,00
19
Großbritannien
1,6 %
44,478
24,00
20
Spanien
1,2 %
35,461
18,00
SUMME 20 Länder
67,1 %
1.910,922
1.006,50
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tabelle A.5: Jährliches Geldwäsche-Volumen je Region, Periode 2000-2005*,
in Milliarden USD bzw. Prozent.
Region / Jahr
J. 2000
J. 2002
J. 2005*
Amerika
313
37,8%
328
38,3%
350
37,7%
Asien-Pazifik
246
29,7%
254
29,7%
292
31,5%
Europa
230
27,8%
234
27,3%
241
26,0%
Mittlerer Osten /
Afrika
38
4,6%
40
4,7%
44
4,7%
Total
827
In % des BIP
100%
2,7 %
856
100%
2,6 %
927
100%
2,0 %
* Prognose.
Quelle: Celent, Anti-Money Laundering: A Brave New World for Financial Institutions, Sep. 2002.
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tabelle A.6: Grenzüberschreitende Ströme globales „schmutziges Geld“
(inkl. Finanz-und Steuerbetrug), in Billionen USD bzw. %.
J. 2000-2005
Variable
extrapoliert auf 2009
Tief
Hoch
In % des BIP
2000-2005
Tief
Hoch
Mittelwert
Gewaschene
Gesamtbeträge
1,1
1,6
2,9 - 4,3 %
1,7
2,5
2,1
Davon kriminelle
Komponente
(in % von Gesamt)
0,3
(27%)
0,5
(31%)
0,9 - 1,5 %
0,5
(29%)
0,9
(36%)
0,7
(33%)
Quelle: R. W. Baker, Capitalism’s Achilles Heel: Dirty Money and How to Renew the Free-Market System,
New Jersey, 2005, S. 172 sowie Weltbank, Indikatoren (für BIP).
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tab. A.7: Schätzungen globales Finanzvolumen organisierte Kriminalität.
Jahr
Volumen (global) in
Billionen USD
In Prozent des
globalen BIP
M. Schuster
1994
0,5-0,8 Billionen
0,9 - 3,0 %
Internat. Währungsfond & Interpol
1996
0,5 Billionen
1,6 %
1994/98
0,7-1 Billionen
2,4 - 3,4 %
S. Kerry
1997
0,42-1 Billionen
1,4 - 3,3 %
J. Walker
1998
2,85 Billionen
9,5 %
1998
1,3 Billionen
4,3 %
2001
1,9 Billionen
5,9 %
2003
2,1 Billionen
5,6 %
I. Takats (2007)
2005
0,6-1,5 Billionen
1,3 - 3,3 %
J.D. Agarwal & A. Agarwal (2006)
2005
2,0-2,5 Billionen
4,4 - 5,5 %
2000-2009
0,65 Billionen
1,5 %
2001
1 Billion
3,4 %
Quelle / Studie
UN-Schätzungen
National Criminal Intelligence Service
Global Financial Integrity (2011)
(Schätzung transnationale Kriminalität)
J. Walker (basierend auf J. Walker &
B. Unger) (2009)
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tab. A.7: Schätzungen globales Finanzvolumen org. Kriminalität (Forts.).
Jahr
Volumen (global) in
Billionen USD
In Prozent des
globalen BIP
2001
0,8 Billionen
2,5 %
2002
0,96 Billionen
2,9 %
2003
1,2 Billionen
3,2 %
2004
1,4 Billionen
3,3 %
2005
1,5 Billionen
3,3 %
2006
1,7 Billionen
3,4 %
Vorläufige Schätzung*
2009*
2,0 Billionen
3,4 %
Median aller Schätzungen
2009**
1,9 Billionen
3,3 %
Inter-Quartil-Bereich aller Schätzungen
2009**
1,5 - 2,4 Billionen
2,6 - 4,1 %
Durchschnitt aller Schätzungen
2009**
2,1 Billionen
3,6 %
Konfidenz-Intervall Mittel (95%)
2009**
1,6 - 2,6 Billionen
2,7 - 4,4 %
Quelle / Studie
F. Schneider
(Universität Linz)
*
Vorläufige Schätzung unter der Annahme, dass Schneiders Umsatzanteil der organisierten Kriminalität als Prozentsatz des
BIP im Zeitraum 2006-2009 unverändert blieb.
** Hochgerechnet auf das globale BIP im Jahr 2009.
Quelle: Siehe Appendix.
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tabelle A.8: FATF-Schätzung globales Volumen Geldwäsche, J. 1988-2009.
Schätzung Drogenumsatz wichtigste Märkte (J. 1988)
In Prozent des globalen BIP (J. 1988)
USD 124 Milliarden
0,8 %
Angenommener Anteil gewaschen (J. 1988)
Schätzung gewaschener Betrag mit Bezug zu Drogen
Anteil in Prozent des globalen BIP im Jahr 1988
Geschätzter Anteil von Drogen an gewaschenem Gesamtbetrag
Geschätzter Gesamtbetrag (alle Verbrechen) gewaschen (J. 1988)
In Prozent des globalen BIP
66 – 70 %
USD 85 Milliarden
0,5 % des BIP
25 %
USD 340 Milliarden
2,0 % des BIP
Extrapoliert auf das globale BIP im Jahr 2000
USD 0,6 Billionen
Extrapoliert auf das globale BIP im Jahr 2009
USD 1,2 Billionen
Quelle:
Organization for Economic Co-operation and Development, Financial Action Task Force on Money Laundering, Paris,
1990, S. 6. zitiert in UNDCP, Economic and Social Consequences of Drug Abuse and Illicit Trafficking, UNDCP
Technical Series No. 6, Vienna 1998, S, 26; International Monetary Fund, Financial System Abuse, Financial Crime
and Money Laundering- Background Paper, Februar 2010.
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tabelle A.9: FATF-Schätzung globale Geldwäsche, Periode
1988-2005, in Milliarden USD bzw. Prozent.
Jahr
Geschätzte
gewaschene Beträge
(in Milliarden USD)
In Prozent des
globalen BIP
Anstieg
(in %)
1988
340,0
2,0 %
---
1996
1.100,0
3,5 %
223,5 %
2005
2.300,0
3,0 %
109,1 %
Quelle: International Monetary Fund, Financial System Abuse, Financial Crime and Money
Laundering-Background Paper, February 12, 2001; sowie FATF, 2007.
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tabelle A.10: Aktualisiertes FATF-Modell globales Volumen Geldwäsche.
Schätzung Drogenumsatz wichtigste Märkte
(UNODC-Schätzung für 2003)
USD 322 Mrd.
In Prozent des globalen BIP
0,9 % des BIP
Angenommener Anteil gewaschen (erste FATF-Schätzung)
66 - 70 %
Schätzung gewaschener Betrag mit Bezug zu Drogen
USD 220 Mrd.
Anteil in Prozent des globalen BIP im Jahr 2003
0,6 % des BIP
Geschätzter Anteil von Drogen an gewaschenem Gesamtbetrag
(erste FATF-Schätzung)
25 %
Geschätzter Gesamtbetrag (alle Verbrechen) gewaschen im J. 2003
USD 880 Mrd.
In Prozent des globalen BIP im Jahr 2003
2,4 % des BIP
Extrapoliert auf das globale BIP im Jahr 2009
USD 1,4 Billionen
Quelle: International Monetary Fund, Financial System Abuse, Financial Crime and Money LaunderingBackground Paper, Feb. 2010; UNODC, 2005 World Drug Report, Volume 1, Analysis, Vienna, S. 127.
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Millionen
EUR
Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
A. A.5: Summe „nationale“ kriminelle Geldflüsse in Österreich, in Mio. EUR (J. 1994-2011).
Quelle: Eigene Berechnungen.
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Appendix A2: Weitere Fakten & Zahlen: Global / Regional / National
Tabelle A.11: Vergleich drei Regulierungs-Szenarien (I, II & III) Entwicklung Bruttospielertrag (BSE) subsumierter Online-Markt in Deutschland (vier Online-Segmente:
Casino, Games, Poker, Sportwetten; Szenario I = Monopol Staat, Sz. II = teilweise
(stationäre) Öffnung, Sz. III = vollständige Öffnung), in Mio. EUR (J. 2009-2015).
Jahr
Online-BSE
Szenario I
(Mio. EUR)
Online-BSE
Szenario II
(Mio. EUR)
Online-BSE
Szenario III
(Mio. EUR)
Delta
Szenario III-I
(Mio. EUR)
2009
875,2
875,2
875,2
0,0
2010
973,8
977,2
978,7
+4,9
2011
1.020,2
1.030,6
1.031,5
+11,3
2012
1.058,2
1.094,3
1.169,2
+111,0
2013
1.097,8
1.154,3
1.303,6
+205,8
2014
1.132,0
1.203,9
1.419,3
+287,3
2015
1.164,5
1.251,3
1.507,4
+342,9
Delta 09/15
(Mio. EUR)
+289,3
+376,1
+632,2
+342,9
Delta 09/15 (%)
+33,1 %
+43,0 %
+72,2 %
--
Quelle: Goldmedia (Mai 2010); Eigene Berechnungen.
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6. APPENDIX – Teil B: Quellen
Anderson, Ross, et al., “Measuring the Cost of Cybercrime”. Working paper, 2012.
http://weis2012.econinfosec.org/papers/Anderson_WEIS2012.pdf
Schmid, Michael, and Solveig Börnsen. “Glücksspielmarkt Deutschland 2015: Situation und
Prognose des Glücksspielmarktes in Deutschland”. Publisher Dr. Klaus Goldhammer. Berlin:
Goldmedia GmbH Media Consulting & Research, May 2010. [Goldmedia (May 2010)]
Schneider, Friedrich, Dreer, Elisabeth and Wolfgang Riegler, “GELDWÄSCHE – Formen,
Akteure, Größenordnung – und warum die Politik machtlos ist”. Wiesbaden : Gabler, August
2006.
Schneider, Friedrich, and Martin Maurhart. „Volkswirtschaftliche Analyse des legalen/illegalen
Marktes für Glücksspiel in Deutschland“. Linz, December 2009.
Schneider, Friedrich. “The Financial Flows of Transnational Crime and Tax Fraud in OECD
Countries: What Do We (Not) Know?”. Linz, October 2012.
Unger, Brigitte, “The Scale and Impacts of Money Laundering”. UK: Edward Elgar, March
2007.
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6. APPENDIX – Teil B: Quellen (Forts.)
Quellen für Abbildungen und Tabellen:
Siehe Textbox unterhalb jeweiliger Abbildung / Tabelle; Ausnahmen: Tabellen 2.6, 2.7 & A.7.
Quellen für Tabelle 2.6: Peter Reuter, “Chasing Dirty Money – the Fight against Money Laundering,” Washington 2004;
based on Office of National Drug Policy (2000 and 2001); Simon and Witte (1982); GAO (1980); Federal Bureau of Investigations’
annual Uniform Crime Reports; Internal Revenue Service; International Organization on Migration; Abt. Smith, and
Christiansen (1985); Kaplan and Matteis (1967), Carlson et al. (1984) and Key (1979).
Quellen für Tabelle 2.7: Brigitte Unger, The Scale and Impacts of Money Laundering, Cheltenham (UK), Edward Elgar
Publishing Company, 2007, p. 66, based on studies by Smekens and Verbruggen (2004), Business criminality: Criminaliteit en
rechtshandhaving (2001), WODC (2003, p. 60) and NIPO (2002).
Quellen für Tabelle A.7: UNODC calculations, based on F. Schneider, Turnover of Organized Crime and Money Laundering:
Some Preliminary Findings, in Public Choice, Vol. 144, 2010, pp. 473-486; J. Walker, ‘How Big is Global Money Laundering?’
Journal of Money Laundering Control, 1999, Vol. 3, No. 1; I. Takats, A theory of “crying wolf”: the economics of money
laundering enforcement. Paper presented at the conference “Tackling Money Laundering”, University of Utrecht, Utrecht, The
Netherlands, November 2–3, 2007; J.D. Agarwal and A. Agarwal, “Globalization and international capital flows,” Finance India,
19, 2004, pp. 65–99; J.D. Agarwal and A. Agarwal, “ Money laundering: new forms of crime, and victimization”, paper presented
at the National Workshop on New Forms of Crime, and Victimization, with reference to Money Laundering. University of
Madras, Indian Society of Victimology, Department of Criminology, 2006; Global Financial Integrity, Transnational Crime in the
Developing World, February 2011; J. Walker and B. Unger, “Measuring Global Money Laundering: The Walker Gravity Model,”
Review of Law & Economics, vol. 5, issue 2, the Berkeley Electronic Press; F. Schneider, “Money Laundering: some preliminary
empirical findings”, Linz, Nov. 2007, Paper presented at the Conference ‘Tackling Money Laundering’, University of Utrecht, the
Netherlands, November 2–3, 2007 and World Bank, Indicators (current GDP).
Frankfurt, 27-06-2013
© Prof. Dr. Friedrich Schneider
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