Indikatorkonstellationen zur Bonitätsbeurteilung von Unternehmen im Rahmen des Kreditrisikomanagements:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
GBI-Verl.
1991
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| Schriftenreihe: | Betriebswirtschaftliche Forschungsbeiträge
45 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVI, 233 S. graph. Darst. |
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Inhaltsverzeichnis
Seite
Verzeichnis der Abkürzungen V
Verzeichnis der Abbildungen VII
Verzeichnis der Tabellen X
Verzeichnis der wichtigsten Symbole XIV
1 EMaKung 1
1.1 Bedeutung und Entwicklung des Kreditgeschäfts 1
1.2 Konzeption der Arbeit 11
1.2.1 Methodischer Ansatz 11
1.2.2 Ziel 13
1.2.3 Vorgehensweise *
2 ••deutung da* KrMÜtrisfcomanagament* für du Kradtt-
^Jkß**Ht 17
21 Kreditrisiken und Kreditrisikopolitik 17
2.1.1 Kreditrisiken 7
2.1.2 Kreditrisikopolitik 20
- I. -
Seite
2.2 Begriff des Kreditrisikomanagements 2*
2.3 Funktionen des Kreditrisikomanagements 3S
2.4 Ansätze des Kreditrisikomanagements 37
2.4.1 Quantitative Ansätze 38
2.4.2 Qualitative Ansätze *2
3 / Konzeptlonele Qrundhgen für da BonKttabwrtalung «an
3.1 Theoretische Grundlagen der Konzeption *8
3.1.1 Vorbemerkungen *8
3.1.2 Theorie der Mustererkennung 51
3.1.3 Konzeptionelle Alternativen 56
3.2 Theoretische Grundlagen der Clusteranalyse 63
3.2.1 Begriff und Aufgaben der Clusteranalyse 63
3.2.2 Grundlagen der clusteranalytischen Vorge¬
hensweise
3.2.3 ProximitätsmaBe 69
3.2.3.1 ProximitätsmaBe für nominalskalierte
Merkmale 70
3.2.3.2 ProximitätsmaBe für ordinalskalierte
Merkmale . 7*
3.2.3.3 ProximitätsmaBe fUr metrisch ska¬
lierte Merkmale 76
3.2.3.4 ProximitätsmaBe für gemischt-ska-
lierte Merkmale 78
3.2.4 Clusteranalyseverfahren
3.2.4.1 Hierarchische Verfahren m
3.2.4.1.1 Hierarchisch-agglomerati-
ve Verfahren 81
3.2.4.1.2 Hierarchisch-divisive Ver¬
fahren M
- III -
Seite
3.2.4.2 Iterativ partitionierende Verfahren 89
3.2.4.2.1 Zielfunktionen iterativ
partitionierender Verfah¬
ren 90
3.2.4.2.2 Heuristische iterativ par¬
titionierende Verfahren 95
3.2.5 Identifikation einer optimalen Clusterlösung 97
? J Empirisch« Überprüfung dar Konzeption zur Bonttit«-
y baurteilung. von Untarnahman mittels IndHutarkoratalla-
Uonan 104
4.1 Festlegung der Datenbasis 104
4.1.1 Vorbemerkungen 104
4.1.2 Definition der Grundgesamtheit 105
4.1.3 Definition der Leistungsstörung 107
4.1.4 Festlegung der Stichprobe 109
4.2 Methodik der Datenerhebung 113
4.2.1 Vorbemerkungen 113
4.2.2 Entwicklung des Fragebogens 116
4.2.3 Inhalt des Fragebogens 119
4.2.4 Ergebnisse der Datenerhebung 125
4.3 Anwendung der Clusteranalyse zur Ermittlung von
Indikatorkonstellationen 130
4.3.1 Vorbemerkungen 130
4.3.2 Berechnung der Ähnlichkeits- bzw. Unähn-
lichkeitsmatrizen mit Hilfe von Proximitäts-
maßen 134
4.3.3 Durchführung der Klassifikation mit Hilfe von
Clusteralgorithmen 137
4.3.4 Bestimmung der optimalen Clusterlösung 139
4.3.4.1 Anwendung des Single-Linkage-
Verfahrens 1*6
- IV -
Seite
4.3.4.2 Anwendung des Average-Linkage-
Verfahrens 151
4.3.4.3 Anwendung des Weighted-Avera-
ge-Ünkage-Verfahrens 156
4.3.4.4 Anwendung des Complete-Linkage-
Verfahrens 161
! S NntarpraUtlon und praktisch« UmMtzungsmOgRchkalten
¦ /^^ Unter wjchunQBflrojHntass 5.1 Interpretation der Clusteriösung 1
5.2 Praktische Umsetzungsmöglichkeiten der Untersu¬
chungsergebnisse 186
6 ZuMnmnfaMung 192
Anhang 195
Utefturvrzefchnti 212
Stlchwertvwmchnla 232
- VII -
Verzeichnis der Abbildungen
Seite
Abb. 1.1: Alternative Untersuchungsdesigns 12
Abb. 2.1: Wichtige bankbetriebliche Risiken hinsichtlich der Einord- 18
nung des Ausfallrisikos
Abb. 2.2: Elemente der bankbetrieblichen Kreditrisikopolitik 22
Abb. 2.3: Elemente des bankbetrieblichen allgemeinen Kreditrisiko- 25
managements
Abb. 2.4: Bausteine des Kreditrisikomanagements des Deutschen 33
Sparkassen- und Giroverbands e. V.
Abb. 2.5: Bausteine des Kreditrisikomanagements der Bayerischen 34
Vereinsbank AG
Abb. 2.6: Punktionen des Kreditrisikomanagements 35
Abb. 3.1: Prinzipielle Schritte der Mustererkennung 52
Abb. 3.2: Unterschiedliche Verteilungsdichten der Merkmalsausprä- 55
gungen der Merkmale m| und mg in einem zweidimensio-
nalen Markmalsraum
Abb. 3.3: Unterschiedliche Szenarien spezifischer Ursachen und Ur- 60
sachen-Wirkungshierarchien mit den wichtigsten Kennzei¬
chen
Abb. 3.4: Aufbaustufen eines betrieblichen, indikatororientierten 61
Frühwarnsystems
- VIII -
Saite
Abb. 3.5: Schritte zur empirischen Überprüfung der vorliegenden 62
Konzeption
Abb. 3.6: Partition mit drei Clustern bei hierarchisch-agglomerativer 68
und hierarchisch-divisiver Vorgehensweise
Abb. 3.7: Wichtige hierarchische und partitionierende Clusteranaly- 80
severfahren
Abb. 3.8: Elbow-Kriterium bei vorgegebener maximaler Clusteranzahl 99
und gegebenen Werten des Homogenitätskriteriums
Abb. 4.1: Notwendige Schritte zur Festlegung der Datenbasis °*
Abb. 4.2: Selektionskriterien für die Stichprobe 10S
Abb. 4.3: Begleitumstände der Leistungsstörung 108
Abb. 4.4: Mögliche Methoden der Datenerhebung 113
Abb. 4.5: Itemgruppen des Teilkomplexes 1 Unternehmer / Manage- 122
ment
Abb. 4.6: Itemgruppen des Teilkomplexes 2 Kontoführung 23
Abb. 4.7: Itemgruppen des Teilkomplexes 3 Betriebliche Funktions- 124
bereiche
Abb. 4.8: Itemgruppen des Teilkomplexes 4 Geschäfts- und Bran- 125
chenentwicklung, Umwelt
Abb. 4.9: Binäre Merkmalsausprägungen (Dummy-Variable) 131
Abb. 4.10: Aufbauschema der rechteckigen Rohdatenmatrix 132
Abb. 4.11: Struktur der untersuchungsspezifischen Ähnllchkeits- oder 136
UnähnHchkettsmatrix
Abb. 4.12: Anwendung des Varianzkriteriums (Felrquadratsumme) in 1*2
vorliegender Untersuchung
Abb. 4.13: Dendrogramm des Single-Unkage-Verfahrens unter Ver- 150
Wendung des Ochiai-Koeffizienten
- IX -
Seite
Abb. 4.14: Dendrogramm des Average-Linkage-Verfahrens unter 155
Verwendung des K-2-Koeffizienten
Abb. 4.15: Dendrogramm des Weighted-Average-Linkage-Verfahrens 160
unter Verwendung des Ochiai-Koeffizienten
Abb. 4.16: Dendrogramm des Complete-ünkage-Verfahrens unter 165
Verwendung des K-2-Koeffizienten
Abb. 4.17: Dendrogramm des Complete-Linkage-Verfahrens unter 168
Verwendung des Ochiai-Koeffizienten und Kennzeichnung
der optimalen Clusterlösung
Abb. 5.1: Aufgaben des Informations-Managements 187
Abb. 5.2: Mögliche Phasen des Prozeßablaufs eines Kreditinfor- 189
mationssystetns
- X -
Verzeichnis der- Tabellen
Sehe
Tab. 1.1: Geschäfts- und Kreditvolumina (in Mio. DM) ausgewählter 2
Kreditinstitute nach dem Stand vom 30.06.1990
Tab. 1.2: Entwicklung der Insolvenzen (Konkurse und Vergleichsver- 6
fahrm)
Tab. 1.3: Jährlicher Abschreibungs- und Wertberichtigungsbedarf in 8
den Prognoseperioden
Tab 1.4: Zusammenhang zwischen dem Abschreibungs- und Wert- 9
berichtKjungsbedarf und dem notwendigen ertragskompen-
sierenden Neugeschäft in Abhängigkeit vom Kreditvolumen
und vom ZinsüberschuB
Tab. 2.1: Häufig genannt« Untersuchungskriterien in der KreditwUr- 28
digkeitsprüfung
Tab. 2.2: Ausgewählte Bonitätsprognosen auf der Grundlage des 39
Jahresabschlusses mit Hilfe der Diskriminanzanalyse
Tab. 2.3: Charalcteristika der Mustererkennungsansätze von Fischer 46
(1981) und Heno (1983)
Tab. 3.1: VierfeWertafel für binäre Merkmale n
Tab. 3.2: Ausgewählte Ahnüchkeitsfunktionen für binare Merkmale 73
Tab. 3.3: Ausgewählte Proximrtätsmaße für metrisch skalierte T6
Merkmale
- XI -
Seite
Tab. 3.4: Mögliche hierarchisch-agglomerative Clusteranalyseverfah- 82
ren
Tab. 4.1: Struktur der Stichprobe nach den Begleitumständen der 110
Leistungsstörung
Tab. 4.2: Struktur der Stichprobe nach den Rechtsformgruppen 111
Tab. 4.3: Struktur der Stichprobe nach der Größenklasse 111
Tab. 4.4: Struktur der Stichprobe nach Branchengruppen 112
Tab. 4.5: Ausgewählte Items des Teilkomplexes 1 Unternehmer/ 126
Management
Tab. 4.6: Ausgewählte Items des Teilkomplexes 2 Kontoführung 127
Tab. 4.7: Ausgewählte Items des Teilkomplexes 3 Betriebliche 128
Funktionsbereiche
Tab. 4.8: Ausgewählte Items des Teilkomplexes 4 Geschäfts- und 129
Branchenentwicklung, Umwelt
Tab. 4.9: Untersuchungsrelevante dichotome ProximitätsmaBe 135
Tab. 4.10: Absolute Häufigkeiten der Cluster mit einem Kreditnehmer 146
bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung des Single-
Unkage-Verfahrens
Tab. 4.11: Absolute Häufigkeiten der Kreditnehmer im größten 147
Cluster bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung
des Single-Linkage-Verfahrens
Tab. 4.12: Absolute Häufigkeiten der Cluster mit einem Kreditnehmer 151
bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung des Ave-
rage-Linkage-Verfahrens
Tab. 4.13: Absolute Häufigkeiten der Kreditnehmer im größten 152
Cluster bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung
des Average-ünkage-Verfahrens
- XII -
Seite
Tab 4.1*: Absolute Häufigkeiten der Cluster mit einem Kreditnehmer 156
bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung des
Weighted-Average-Linkage-Verfahrens
Tab. 4.15: Absolute Häufigkeiten der Kreditnehmer im größten 157
Cluster bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung
des Weighted-Average-Linkage-Verfahrens
Tab. 4.16: Absolute Häufigkeiten der Cluster mit einem Kreditnehmer 161
bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung des Com-
plete-Linkage-Verfahrens
Tab. 4.17: Absolute Häufigkeiten der Kreditnehmer im gröBten 162
Cluster bei vorgegebener Clusteranzahl bei Anwendung
des Complete-Linkage-Verfahrens
Tab. 4.18: Absolute Häufigkeiten der jeweiligen Cluster der Optimal- 167
lösung und weiterer Clusterlösungen. die bei Anwendung
des Complete-Linkage-Verfahrens und des Ochiai-Koeffi-
zienten ermittelt wurden
Tab. 5.1: Anzahl der Kreditnehmer und ermittelte Merkmalskombi- 172
natkxten der Cluster
Tab. 5.2: Merkmal des Clusters 21 1M
Tab. 5.3: Merkmalskombination des Clusters 20 175
Tab. 5.4: Merkmalskombination des Clusters 18 176
Tab. 5.5: Indikatorkonstellation des Clusters 1 176
Tab. 5.6: Indikatorkonstellation des Clusters 2 177
Tab. 5.7: Indikatorkonstellation des Clusters 4 178
Tab. 5.8: Indikatorkonstellation des Clusters 6 *
Tab. 5.9: Indikatorkonstellation des Clusters 8.1 180
Tab. 5.10: Indikatorkonstellation des Clusters 8.2 181
- XIII -
Seite
Tab. 5.11: Indikatorkonstellation des Clusters 10 181
Tab. 5.12: Indikatorkonstellation des Clusters 11 182
Tab. 5.13: Indikatorkonstellation des Clusters 13 183
Tab. 5.14: Indikatorkonstellation des Clusters 17 183
Tab. 5.15: Indikatorkonstellation des Clusters 19 184
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