Quantitatives Credit-Rating unter Einbeziehung qualitativer Merkmale
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Quantitatives Credit-Rating unter Einbeziehung qualitativer Merkmale
Entwicklung eines Modells zur Ergänzung der Diskriminanzanalyse durch regelbasierte Einbeziehung qualitativer Merkmale
Schriftenreihe Finanzmanagement, Vol. 5
(2002)
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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 |