Das Firmenkundenkreditgeschäft in Deutschland ist im Umbruch.1 Vor dem Hintergrund der seit 1990 kontinuierlich steigenden Zahl an Unternehmensinsolvenzen wird die Bonitätsanalyse im Firmenkundengeschäft immer mehr zu einem der wichtigsten Faktoren für den Geschäftserfolg der Banken. Vor diesem Hintergrund sind vor allem Instrumente gefragt, die eine Verschlechterung der wirtschaftlichen Lage eines Unternehmens rechtzeitig anzeigen.
Im Hinblick auf das Ziel, das Ausfallrisiko zu verringern, stellt sich somit die Frage, ob sich die Verschlechterung der Bonität eines Unternehmens an der Entwicklung seiner Kontodaten ablesen läßt.2
Das im Kontokorrentkonto enthaltene Informationspotential wird in der Praxis für die Risikofrüherkennung bestenfalls ansatzweise, keinesfalls aber optimal genutzt.3 Früher wurde das Kontoblatt sehr oft in die Hand genommen. Dabei wurden Umsatzänderungen bemerkt und das Zahlungsverhalten beobachtet. Dieses unmittelbare Kontostudium ist durch den Einsatz der EDV schrittweise verlorengegangen.4 Der Kontoverlauf muß wieder sichtbar und transparent werden.5
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung
- Aufbau der Arbeit
- Merkmale von Kontodaten
- Absolute Kontodaten
- Besondere Eigenschaften der Kontodaten
- Erläuterung einzelner ausgewählter Kontodaten
- Erkenntnisse aus der Betrachtung von einzelnen Kontovariablen
- Relative Kontodaten
- Kennzahlenkonstruktionen
- Interpretation der Kennzahlen
- Untersuchungsergebnisse und ihre Beurteilung
- Die Trennung guter von schlechten Unternehmen
- Der Dichotomische Klassifikationsansatz
- Ziel des dichotomischen Klassifikationsansatzes
- Vorgehensweise beim dichotomischen Klassifikationsverfahren
- Einsatz zur Risikofrüherkennung
- Kritik am Verfahren
- Trennung mit Hilfe der Linearen Diskriminanzanalyse
- Prämissen der Linearen Diskriminanzanalyse
- Probleme bei der Bestimmung des Trennwertes
- Untersuchungen zur Kontodatenanalyse
- KONDAN: Ein Anwendungsbeispiel aus der Praxis
- Trennung mit Hilfe von Expertensystemen
- Trennung mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze
- Grundlagen
- Eignung der künstlichen neuronalen Netze zur Kontodatenanalyse
- Denkbare Vorgehensweise im Rahmen der Kontodatenanalyse
- Die Kontodatenanalyse als Informationsquelle
- Ausgangsüberlegungen
- Ergänzung der Kontodatenanalyse um weitere Informationsquellen
- Jahresabschluß/ Jahresabschlußanalyse
- Betriebswirtschaftliche Auskünfte (BWASs)
- Auskunft von Dritten
- Kundengespräch
- Integration der Kontodatenanalyse in die Kreditüberwachung
- Schlußbetrachtung und Ausblick
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Diplomarbeit analysiert die Kontodatenanalyse als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft. Sie untersucht, inwieweit sich die Verschlechterung der Bonität eines Unternehmens an der Entwicklung seiner Kontodaten ablesen lässt. Die Arbeit beleuchtet verschiedene Methoden zur Trennung guter von schlechten Unternehmen und zeigt die Eignung der Kontodatenanalyse als Informationsquelle auf.
- Kennzahlenbildung und -interpretation zur Unterscheidung zwischen guten und schlechten Unternehmen
- Vergleich und Bewertung verschiedener Klassifikationsmethoden zur Trennung guter von schlechten Unternehmen
- Bewertung der Kontodatenanalyse als Informationsquelle im Rahmen der Kreditüberwachung
- Integration der Kontodatenanalyse in ein umfassendes System zur Risikofrüherkennung
- Diskussion des Potenzials und der Grenzen der Kontodatenanalyse
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel zwei der Arbeit befasst sich mit der Erläuterung von absoluten und relativen Kontodaten. Es werden verschiedene Kontovariablen vorgestellt, die als Indikatoren für die Bonität eines Unternehmens dienen können. Die Arbeit analysiert die Eigenschaften der Kontodaten und zeigt auf, wie sich aus diesen Informationen über den Kreditnehmer und seine wirtschaftliche Situation ableiten lassen. Aus den absoluten Kontodaten werden anschließend relative Kennzahlen gebildet, die das Verhältnis verschiedener Kontovariablen zueinander darstellen. Die Kennzahlen werden interpretiert und Hypothesen bezüglich ihrer Ausprägung bei guten und schlechten Unternehmen aufgestellt.
Kapitel drei der Arbeit behandelt verschiedene Methoden zur Trennung guter von schlechten Unternehmen. Der dichotomische Klassifikationsansatz wird vorgestellt, der anhand eines statistischen Trennwerts eine Zuordnung des zu überprüfenden Unternehmens zu einer der beiden Gruppen ermöglicht. Die Arbeit diskutiert die Vor- und Nachteile dieses Verfahrens und geht auf mögliche Fehlerquellen ein. Die Lineare Diskriminanzanalyse wird als weiteres Verfahren zur Trennung von Unternehmensgruppen vorgestellt. Die Arbeit erläutert die Prämissen und Probleme der Diskriminanzanalyse und zeigt auf, wie sich diese Methode zur Kontodatenanalyse einsetzen lässt. Die Arbeit beschreibt auch die Anwendung von Expertensystemen und künstlichen neuronalen Netzen zur Trennung von Unternehmensgruppen. Es wird diskutiert, inwieweit diese Verfahren zur Kontodatenanalyse geeignet sind und welche Vorteile sie gegenüber anderen Methoden bieten.
Kapitel vier der Arbeit betrachtet die Kontodatenanalyse als Informationsquelle im Rahmen der Kreditüberwachung. Es werden verschiedene Informationsquellen zur Erkennung von Risiken vorgestellt, wie beispielsweise die Jahresabschlußanalyse, die Betriebswirtschaftliche Auskunft, die Auskunft von Dritten und das Kundengespräch. Die Arbeit analysiert die Vor- und Nachteile der einzelnen Quellen und zeigt auf, wie diese Informationen zur Ergänzung der Kontodatenanalyse genutzt werden können. Abschließend wird die Integration der Kontodatenanalyse in ein umfassendes System zur Kreditüberwachung diskutiert.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen die Kontodatenanalyse, Risikofrüherkennung, Firmenkundengeschäft, Bonitätsanalyse, Kreditüberwachung, Klassifikationsmethoden, dichotomischer Klassifikationsansatz, Lineare Diskriminanzanalyse, Expertensysteme, künstliche neuronale Netze, Informationsquellen, Jahresabschlußanalyse, Betriebswirtschaftliche Auskünfte (BWASs), Auskunft von Dritten, Kundengespräch, Frühwarnsignale, Kreditrisiken.
- Quote paper
- Dipl.Betrw.(BA) Michael M. Fleißer (Author), 2001, Die Kontodatenanalyse als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/51021
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