Bei einer immer größer werdenden Transaktionsdichte im Kreditbereich nimmt der Prüfungs- und Verwaltungsaufwand für Banken ständig zu. Verstärkt wird die Zunahme dieses Arbeitsaufwandes durch Änderung der gesetzlichen Rahmenbedingungen. An dieser Stelle kann z. B. auf das Konsultationspapier „A New Capital Adequacy Framework“ 1 des Baseler Ausschlusses verwiesen werden. Allgemeinere Bekanntheit erlangte dieses Konsultationspapier unter der Bezeichnung „Basel II“. Zusätzlich zu den Vorgaben von Basel I, die u.a. besagen, dass Kreditinstitute maximal das 12,5 fache des Ihnen zur Verfügung stehenden Eigenkapitals ausleihen dürfen, spielt nun mit Inkrafttreten von Basel II das individuelle Ausfallrisiko des Kunden ebenfalls eine wichtige Ro lle. Dies bedeutet zum Beispiel, dass zukünftig die Bonität eines einzelnen Kunden die Eigenkapitalbelastung eines Kreditinstitutes beeinflussen wird.
Die individuelle Kundenbonität wird durch Ratings beurteilt. Auf Grund des großen Umfanges bei den Prüfungshandlungen durch die Mitarbeiter eines Kreditinstitutes und den immer weiter ansteigenden Personalkosten ist es erforderlich, Systeme einzuführen, welche die Bonität der Kunden überprüfen, um auf diesem Wege Kosten einzusparen. Außerdem muss sichergestellt sein, dass objektive Ergebnisse bei der Bewertung der Unternehmen erzielt werden. Im Folgenden geht diese Arbeit auf die Möglichkeiten und Grenzen des Kreditratings durch Bilanzanalyse ein. Dabei soll gezeigt werden, wie ein verlässliches Urteil über die Kundenbonität mit Hilfe verschiedener zum Teil in der Praxis bewährter Verfahren erzielt werden kann. Es werden die Funktionsweisen der Modelle aufgezeigt und anschließend die Kritikpunkte zu dem entsprechenden Verfahren diskutiert.
1 Vgl. Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht (Capital Adequacy Framework 1999).
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
1 Begriffsbestimmung
1.1 Quantitatives Rating
1.2 Qualitatives Rating
2 Die klassische Bilanzanalyse
2.1 Beurteilung der Finanzlage
2.2 Beurteilung der Erfolgslage
3 Die lineare Diskriminanzanalyse
3.1 Vorgehensweise
3.2 Kritikpunkte
4 Die logistische Regressionsanalyse
4.1 Vorgehensweise
4.2 Kritikpunkte
5 Neuronale Netze
5.1 Funktionsweise
5.2 Kritikpunkte
6 Fuzzy-Systeme
6.1 Begriffserläuterung
6.2 Vorgehensweise am Beispiel des Bilanzierungsverhaltens
6.3 Kritikpunkte
6.4 Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme
7 Schlussbetrachtungen
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht Möglichkeiten und Grenzen des Kreditratings durch Bilanzanalyse. Ziel ist es aufzuzeigen, wie mithilfe verschiedener, teilweise in der Praxis bewährter Verfahren ein verlässliches Urteil über die Kundenbonität erzielt werden kann, indem die Funktionsweisen der Modelle erläutert und deren Kritikpunkte diskutiert werden.
- Grundlagen des Kreditratings (quantitativ vs. qualitativ)
- Klassische Bilanzanalyse und ihre Kennzahlen
- Lineare Diskriminanzanalyse zur Bonitätsprüfung
- Logistische Regressionsanalyse
- Einsatz neuronaler Netze und Fuzzy-Systeme
Auszug aus dem Buch
1.2 Qualitatives Rating
Das qualitative Rating kann dadurch beschrieben werden, dass es so genannte „softe“ Faktoren in das Ratingurteil einfließen lässt. Dazu zählen u.a. die künftige Unternehmensentwicklung, Kontoführung und Kundenbeziehung, das Management des Unternehmens und wie schon erwähnt der Markt und die Konkurrenz. Allerdings muss hier beachtet werden, dass es wesentlich schwieriger ist, qualitative Merkmale zu bestimmen. Im Vergleich zum quantitativen Rating, bei dem es sich in der Praxis durchgesetzt hat, sich auf Jahresabschlusszahlen zu beziehen, wird beim qualitativen Rating auf die Sachkenntnis, die Erfahrung, das Gedächtnis, die logische Kombinationsgabe und die Intuition des Entscheidungsträgers zurückgegriffen.
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Arbeit thematisiert den steigenden Prüfungs- und Verwaltungsaufwand für Banken im Kontext von Basel II und die Notwendigkeit effizienter, objektiver Rating-Systeme.
1 Begriffsbestimmung: Es erfolgt eine Abgrenzung des Ratingbegriffs von klassischen Kreditwürdigkeitsprüfungen sowie eine Differenzierung zwischen quantitativem und qualitativem Rating.
2 Die klassische Bilanzanalyse: Anhand des EBIL-Programms werden grundlegende Kennzahlen zur Beurteilung der Finanz- und Erfolgslage vorgestellt, deren Grenzen jedoch bei der Krisenfrüherkennung liegen.
3 Die lineare Diskriminanzanalyse: Dieses Verfahren zur Trennung von solventen und insolventen Unternehmen wird erläutert, wobei insbesondere die Herausforderung der Merkmalsbestimmung und die Annahme homogener Bedingungen kritisch betrachtet werden.
4 Die logistische Regressionsanalyse: Als Ergänzung zur Diskriminanzanalyse wird dieses Modell vorgestellt, das den Vorteil bietet, Ergebnisse im Intervall zwischen 0 und 1 als Wahrscheinlichkeiten zu interpretieren.
5 Neuronale Netze: Das Kapitel behandelt den Einsatz selbstlernender Systeme, die komplexe Daten verarbeiten können, jedoch als „Blackbox“ die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen erschweren.
6 Fuzzy-Systeme: Hier wird ein Unschärfemodell eingeführt, das qualitative Merkmale wie das Bilanzierungsverhalten mathematisch greifbar macht, ergänzt um Überlegungen zur Verknüpfung mit neuronalen Netzen.
7 Schlussbetrachtungen: Die Ergebnisse werden zusammengefasst, wobei abschließend vor Manipulationen wie Bilanzfälschungen gewarnt wird, die die Zuverlässigkeit der vorgestellten Modelle beeinträchtigen können.
Schlüsselwörter
Kreditrating, Bilanzanalyse, Bonitätsprüfung, Basel II, Diskriminanzanalyse, logistische Regression, neuronale Netze, Fuzzy-Systeme, Finanzlage, Erfolgslage, Krisenfrüherkennung, Solvenz, Bilanzierungsverhalten, Risikokennzahl.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht Methoden des Kreditratings, um die Bonität von Kunden effizient und objektiv zu bewerten, insbesondere vor dem Hintergrund gestiegener regulatorischer Anforderungen durch Basel II.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Themen umfassen die Abgrenzung von Rating-Methoden, die klassische Bilanzanalyse sowie fortgeschrittene statistische und künstliche Intelligenz-Verfahren wie Diskriminanzanalyse, logistische Regression, neuronale Netze und Fuzzy-Systeme.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, verschiedene Verfahren zur Bonitätsbeurteilung vorzustellen, deren Funktionsweise zu erklären und die jeweiligen Möglichkeiten sowie Grenzen in der praktischen Anwendung aufzuzeigen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine deskriptive und analysierende Methode, indem sie existierende mathematische und statistische Modelle aus der Literatur heranzieht, deren theoretische Basis darlegt und diese kritisch hinterfragt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung der klassischen Bilanzanalyse sowie drei moderne Modellansätze (Diskriminanzanalyse, logistische Regression, neuronale Netze und Fuzzy-Systeme), jeweils mit Fokus auf Vorgehensweise und Kritikpunkten.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Kreditrating, Bilanzanalyse, statistische Prognosemodelle, künstliche Intelligenz im Bankwesen und Bonitätsrisiko charakterisiert.
Warum ist die Unterscheidung zwischen quantitativem und qualitativem Rating wichtig?
Während quantitatives Rating auf harten Bilanzkennzahlen basiert und mathematisch leicht erfassbar ist, erlaubt qualitatives Rating die Einbeziehung „weicher“ Faktoren, erfordert jedoch mehr Expertenwissen und Intuition.
Welche Problematik besteht bei der Nutzung neuronaler Netze für das Rating?
Das Hauptproblem liegt in der sogenannten „Blackbox“-Natur dieser Netze; da die Wissensrepräsentation über das gesamte Netz verteilt ist, ist die Nachvollziehbarkeit einer konkreten Kreditentscheidung für den Nutzer kaum gegeben.
Wie lösen Fuzzy-Systeme das Problem der Unschärfe?
Fuzzy-Systeme erlauben es, dass Elemente nicht nur strikt „gut“ oder „schlecht“ sind, sondern zu einem bestimmten Grad mehreren Kategorien angehören können, was eine feinere und realistischere Abbildung menschlicher Expertenbeurteilungen ermöglicht.
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- Daniel Beckert (Author), 2003, Kreditrating durch Bilanzanalyse – Möglichkeiten und Grenzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/43631
