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Eigermann, J. (2002). Quantitatives Credit-Rating unter Einbeziehung qualitativer Merkmale. Entwicklung eines Modells zur Ergänzung der Diskriminanzanalyse durch regelbasierte Einbeziehung qualitativer Merkmale. 2. Verlag Wissenschaft & Praxis. https://doi.org/10.3790/978-3-89644-139-3
Eigermann, Judith. Quantitatives Credit-Rating unter Einbeziehung qualitativer Merkmale: Entwicklung eines Modells zur Ergänzung der Diskriminanzanalyse durch regelbasierte Einbeziehung qualitativer Merkmale. (2).Verlag Wissenschaft & Praxis, 2002. Book. https://doi.org/10.3790/978-3-89644-139-3
Eigermann, J (2002): Quantitatives Credit-Rating unter Einbeziehung qualitativer Merkmale: Entwicklung eines Modells zur Ergänzung der Diskriminanzanalyse durch regelbasierte Einbeziehung qualitativer Merkmale, 2,Verlag Wissenschaft & Praxis, [online] https://doi.org/10.3790/978-3-89644-139-3

Format

Quantitatives Credit-Rating unter Einbeziehung qualitativer Merkmale

Entwicklung eines Modells zur Ergänzung der Diskriminanzanalyse durch regelbasierte Einbeziehung qualitativer Merkmale

Eigermann, Judith

Schriftenreihe Finanzmanagement, Vol. 5

(2002)

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About The Author

Judith Eigermann von der Deutschen Bundesbank stellt mit dem vorliegenden Buch ihre hervorragenden, in der Praxis erworbenen Kenntnisse bankinterner Ratings unter Beweis. Wer einen Überblick über die verschiedenen Systeme sucht, wird hier fündig. Dem Anspruch, einen Ansatz aufzuzeigen, wie neben quantitativen Größen auch qualitative Faktoren systematisch erfaßt, einheitlich bewertet und zu einem objektiven und nachvollziehbaren Ratingurteil verdichtet werden können, wird die Arbeit voll gerecht.

Abstract

Das mathematisch-statistische, quantitative Credit-Rating stützt sich vor allem auf Jahresabschlusskennzahlen. Zusätzliche über die Jahresabschlusskennzahlen hinausgehende »weiche« qualitative Merkmale werden bislang kaum in ein quantitatives Credit-Rating einbezogen, obwohl es in vielen Fällen gerade qualitative Merkmale sind, die kritische Entwicklungen eines Kreditengagements signalisieren. Hier setzt nun die vorliegende Arbeit an. Lag der Schwerpunkt der Forschungsarbeiten im Bereich der Kreditwürdigkeitsprüfung bislang bei der quantitativen Jahresabschlußanalyse, so wird in der vorliegenden Arbeit ein Bonitätsbeurteilungsverfahren entwickelt, das in der Lage ist, neben quantitativen auch qualitative Faktoren systematisch zu erfassen, einheitlich zu bewerten und zu einem objektiven und nachvollziehbaren Ratingurteil zu verdichten.
Zu diesem Zweck untersucht und systematisiert die Autorin zunächst die für ein quantitatives Credit-Rating notwendige Informationsbasis. Anschließend werden in Form einer Bestandsaufnahme sowohl bankbetriebliche Ratingsysteme wie auch Studien der empirischen Krisenforschung im Hinblick auf die Einbeziehung qualitativer Merkmale analysiert. Mit Hilfe der daraus gewonnenen Erkenntnisse entwickelt die Autorin dann unter Verwendung von realen Unternehmensdatensätzen ein quantitatives Ratingmodell mit qualitativen Merkmalen, welches zuvor aufgestellte Anforderungen (z. B. Objektivität, Transparenz, Nachvollziehbarkeit) erfüllt. Das Ergebnis zeigt, daß die Einbeziehung der verwendeten qualitativen Merkmale zu einem zutreffenderen Ratingurteil führt.
Neben der Tatsache, daß die Beurteilung des Kreditrisikos seit jeher die zentrale Aufgabe der Kreditwirtschaft und damit thematisch ein »Dauerbrenner« ist, erlangt die Verbesserung quantitativer Credit-Ratingverfahren zusätzliche Bedeutung durch die in Basel geführte Diskussion um die bankaufsichtsrechtliche Anerkennung von Ratings. Das Buch gibt allen, die sich mit Ratingverfahren und Kreditrisiko beschäftigen, wertvolle theoretische Erkenntnisse und praktische Hilfestellungen.

Table of Contents

Section Title Page Action Price
Geleitwort 5
Vorwort zur 2. Auflage 7
Vorwort zur 1. Auflage 7
Inhaltsverzeichnis 9
Abbildungsverzeichnis 15
Tabellenverzeichnis 17
Abkürzungsverzeichnis 19
Symbolverzeichnis 22
Einleitung 23
1. Teil: Informationen als Ausgangsbasis für ein Credit-Rating 29
A. Grundlagen und Bedeutung des quantitativen Credit-Ratings 29
I. Charakterisierung des quantitativen Credit-Ratings 29
II. Vom Credit-Rating zu bankinternen Kreditrisikomodellen 33
III. Bedeutung des Credit-Ratings für die zukünftige bankaufsichtliche Kreditrisikomessung 42
B. Informationsbedarf für ein quantitatives Rating 46
I. Die Bestimmung bonitätsrelevanter Informationen 46
1. Ziele der Bestimmung bonitätsrelevanter Informationen 46
2. Vorgehens weise zur Bestimmung bonitätsrelevanter Informationen 49
3. Probleme bei der Bestimmung bonitätsrelevanter Informationen 51
II. Identifikation bonitätsrelevanter quantitativer Merkmale 55
1. Charakterisierung quantitativer Merkmale 55
2. Logisch-deduktive Bestimmung aussagefähiger Jahresabschlußkennzahlen 57
3. Empirisch-induktive Bestimmung bonitätsrelevanter Jahresabschlußkennzahlen 60
III. Identifikation bonitätsrelevanter qualitativer Merkmale 64
1. Charakterisierung qualitativer Merkmale 64
2. Bestimmung qualitativer Bonitätsmerkmale im Rahmen der empirischen Krisenforschung 67
3. Bestimmung qualitativer Bonitätsmerkmale auf Basis theoretischer betriebswirtschaftlicher Analysen 72
C. Informationsnutzung beim quantitativen Rating 79
I. Quantitatives Rating im Firmenkreditgeschäft 79
II. Defizite bei der Nutzung des quantitativen Ratings 83
1. Defizit der einseitigen Ausrichtung auf Bilanzkennzahlen 83
2. Defizit der subjektiven Berücksichtigung qualitativer Merkmale 86
III. Ansatzpunkt für eine Verbesserung und Schlußfolgerung 89
1. Objektivierte Berücksichtigung qualitativer Merkmale 89
2. Identifikation geeigneter qualitativer Merkmale 91
2. Teil: Analyse von bankbetrieblichen Ratingsystemen und der empirischen Insolvenzforschung im Hinblick auf die Einbeziehung qualitativer Merkmale 95
A. Überblick über die Ratingsysteme der bankbetrieblichen Praxis 95
I. Ratingsysteme ausgewählter Kreditbanken 95
1. Das FK-Rating der Dresdner Bank 96
2. Das Ratingsystem der Bayerischen Hypo- und Vereinsbank AG „Crebon“ 101
3. Das wissensbasierte System der Commerzbank „Codex“ 104
II. Von Verbänden entwickelte Ratingsysteme 108
1. Das Ratingsystem des Deutschen Sparkassen- und Giroverbandes (DSGV) 108
2. Das Ratingsystem des Bundesverbandes der Deutschen Volks- und Raiffeisenbanken (BVR) 115
III. Kritische Würdigung der bankbetrieblichen Praxis 123
1. Ermittlung und Auswahl qualitativer Informationen 123
2. Bewertung qualitativer Informationen 127
3. Verknüpfung der Informationen zu einem Ratingurteil 129
B. Verarbeitung qualitativer Merkmale in der empirischen Insolvenzforschung 135
I. Untersuchungen zur Einbeziehung qualitativer Merkmale in statistische Verfahren 135
1. Grundlagen statistischer Verfahren 135
2. Die lineare Diskriminanzanalyse mit quantitativen und qualitativen Merkmalen 139
3. Logistische Regression mit quantitativen und qualitativen Merkmalen 145
II. Untersuchungen zur Einbeziehung qualitativer Merkmale in Verfahren der Künstlichen Intelligenz 147
1. Grundlagen der Verfahren der Künstlichen Intelligenz 147
2. Neuronale Netze mit quantitativen und qualitativen Merkmalen 152
3. Fuzzy-System mit quantitativen und qualitativen Merkmalen 159
III. Kritische Würdigung der vorgestellten Untersuchungen 163
1. Verwendeter Stichprobenumfang 163
2. Einbeziehung qualitativer Merkmale 167
3. Nachvollziehbarkeit der Kreditentscheidung 170
C. Folgerungen für die Entwicklung eines quantitativen Ratingmodells 177
I. Modularer Modellaufbau 177
1. Ausgangspunkt: Unbefriedigende Trennschärfe mathematisch-statistischer Verfahren 177
2. Vertikale versus horizontale Modularität 180
3. Leistungskriterien zur Modellbeurteilung 184
II. Auswahl geeigneter formalisierter Verfahren in einem modularen Ratingmodell 186
1. Adäquate Informationsverarbeitung 186
2. Kennzahlenmodul: Statistisches Verfahren 188
3. Qualitatives Modul: Wissensbasiertes Fuzzy-System 196
III. Methodische Verknüpfung quantitativer und qualitativer Merkmale 202
1. Konzept der Regelgenerierung 203
2. Beurteilungskriterien für generierte Regeln 205
3. Teil: Entwicklung eines quantitativen Ratingmodells mit qualitativen Merkmalen 209
A. Quantitatives Modul: Lineare Diskriminanzanalyse versus Neuronales Netz zur Kennzahlenanalyse 209
I. Die in die Analyse einbezogenen Unternehmen und der verwendete Kennzahlenkatalog 209
1. Auswahl des Untemehmenskreises 209
2. Datenstrukturanalyse 211
3. Aufbereitung der verwendeten Kennzahlen 215
II. Auswertung der Kennzahlenbasis mit linearer Diskriminanzanalyse und Vergleich mit Neuronalem Netz 219
1. Erhebung der Daten und Formulierung der Diskriminanzfunktion 220
2. Schätzung der Diskriminanzkoeffizienten in der Diskriminanzfunktion 225
3. Klassifikationsleistung der geschätzten Diskriminanzfunktion 230
4. Vergleichende Auswertung der Kennzahlenbasis mit Neuronalem Netz 233
B. Entwicklung eines Konzeptes zur Ermittlung des qualitativen Merkmals Bilanzierungsverhalten 239
I. Ziele und Instrumente der Bilanzpolitik 239
1. Ziele der Bilanzpolitik 239
2. Bilanzierungs wahlrechte im deutschen Bilanzrecht 243
3. Ermessensspielräume und bilanzverändemde Sachverhaltsgestaltung 246
II. Der Jahresabschluß als Informationsgrundlage für die qualitative Bilanzanalyse 249
1. Ziele und Arbeitshypothesen der qualitativen Bilanzanalyse 249
2. Die Bedeutung einzelner Jahresabschlußkomponenten für die qualitative Bilanzanalyse 255
3. Externe Zugänglichkeit der Rechnungslegungsangaben 259
III. Ermittlung des qualitativen Merkmals Bilanzierungsverhalten 263
1. Erkenntniswert bilanzpolitischer Instrumente für die qualitative Bilanzanalyse 263
2. Vorgehensweise zur Ermittlung des qualitativen Merkmals Bilanzierungsverhalten 265
3. Grenzen in der Ermittlung eines aussagefähigen Bilanzierungsverhaltens 269
C. Qualitatives Modul: Fuzzy-Expertensystem zur regelbasierten Einbeziehung qualitativer Merkmale 273
I. Der qualitative Kriterienkatalog für die untersuchten Unternehmen 273
1. Für die Ermittlung des Bilanzierungsverhaltens aussagekräftige Einzelmerkmale 273
2. Verdichtung der Einzelmerkmale zum Bilanzierungsverhalten und Bestimmung qualitativer Veränderungsgrößen 285
3. Bestimmung von Zugehörigkeitsfunktionen für die betrachteten qualitativen Merkmale 289
II. Das Regelwissen als methodische Verknüpfung zwischen quantitativen und qualitativen Merkmalen 295
1. Bestimmung der syntaktischen Regelstruktur 295
2. Statistisch fundierte Regelgenerierung und -bewertung 297
3. Überprüfung der Regeln durch Experten 300
III. Verarbeitung des vorhandenen Wissens mittels Fuzzy-Logik 303
1. Regelbasierte Klassifizierung durch Inferenzen 303
2. Defuzzifizierung 310
3. Ergebnisse 313
Zusammenfassende Würdigung und Ausblick 324
Anhang 327
Anhang 1: Bilanzauswertungsbogen der Deutschen Bundesbank 327
Anhang 2: Auflistung aller generierten Regeln 330
Literaturverzeichnis 351