Fuzzy-Expertensysteme zur Beurteilung von Kreditrisiken:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1997
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| Schriftenreihe: | DUV : Wirtschaftswissenschaft
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
Abkürzungsverzeichnis XIII
Symbolverzeiehnis XVI
Abbildungsverzeichnis XVIII
Tabellenverzeichnis XX
1 EINLEITUNG 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Überblick zur Problemlösung 3
2 ZUR MODELLIERUNG VON ENTSCHEIDUNGSPROZESSEN IM
BEREICH DER KREDITWÜRDIGKEITSPRÜFUNG 5
2.1 Erstellen von Modellen zur Lösung von Entscheidungsproblemen 5
2.2 Die Notwendigkeit und Problematik der Abbildung qualitativer
Entscheidungsvariablen 7
2.3 Ansätze zur Erfassung unscharfen Wissens 9
3 DERZEITIGE VERFAHREN ZUR RISIKOKONTROLLE UND
STEUERUNG VON KONSUMENTENKREDITEN 11
3.1 Die Risiken bei Kreditgeschäften 11
3.2 Die Aufgaben der Kreditwürdigkeitsprüfung 12
3.3 PROBLEMBEREICHE BESTEHENDER
KREDITPRÜFUNGSVERFAHREN 13
X
4 FUZZY EXPERTENSYSTEME ZUR KREDITWÜRDIGKEITS¬
BEWERTUNG 16
4.1 Expertensysteme zur Entscheidungsunterstützung 16
4.2 Verfahren der Fuzzy Logik zur realitätsnahen Formulierung von
Expertenwissen 24
4.2.1 Der Begriff einer unscharfen Menge und die Definition von Linguistischen
Variablen 24
4.2.2 Der Begriff des unscharfen Schließens (approximate reasoning) 31
4.2.3 Defuzzifizierung von unscharfen Ergebnissen 33
4.3 Aufbau und Vorgehen für die Entwicklung eines Fuzzy Expertensystems 37
5 ENTWURF EINES FLEXIBLEN ENTSCHEIDUNGSUNTER
STÜTZUNGSSYSTEMS ZUR BESTIMMUNG DER KREDIT¬
WÜRDIGKEIT FÜR EINE AUTOMOBILBANK 40
5.1 Das Beziehungsverhältnis zwischen Antragsteller und Kreditentscheider bei
Automobilbanken 40
5.1.1 Das Verfahren der Antragsbearbeitung bei Automobilbanken 40
5.1.2 Die Problematik der Bonitätsbestimmung für Automobilbanken 41
5.2 Zielsetzungen und Anforderungskatalog an ein flexibles
Kreditwürdigkeitsbestimmungssystem 43
5.3 Die Beurteilung verfügbarer Bewertungsverfahren 45
5.3.1 Scoringverfahren 45
5.3.1.1 Die Zielsetzung und Entwicklung von Score Karten 45
5.3.1.2 Die Risikobeurteilung mit Hilfe von Scoring Verfahren 47
5.3.1.3 Beurteilung der praktischen Einsetzbarkeit 48
5.3.2 Künstliche Neuronale Netze 50
5.3.2.1 Neuronale Netze in der Kreditwürdigkeitsprüfung 51
5.3.2.2 Die Beurteilung der praktischen Einsetzbarkeit von Neuronalen
Netzen zur Realisierung eines Entscheidungsunterstützungssystems
zur Kreditwürdigkeitsanalyse 51
XI
5.3.3 Fuzzy Expertensysteme und ihre praktische Ersetzbarkeit 54
5.3.4 Vergleichende Bewertung der Einsetzbarkeit der Verfahren 56
5.4 Das Wissensmodell zur Erstellung der Wissensbasis für das
Fuzzy Expertensystem 59
5.4.1 Problematik der Wissensakquisition bei der Entwicklung von
Entscheidungsunterstützungssystemen 59
5.4.2 Erstellen eines Wissensmodells als Basis zur Wissensabbildung 61
5.5 Die Ermittlung relevanter Kundenmerkmale zur Kreditwürdigkeitsprüfung 66
5.5.1 Befragung von Finanzberatern einer Automobilbank 66
5.5.1.1 Aufbau eines Fragebogens zur Bestimmung von Kreditmerkmalen 66
5.5.1.2 Auswertung der Umfrageergebnisse 67
5.5.2 Die Notwendigkeit der Unterscheidung in statische und dynamische
Bonitätsmerkmale zur Kreditwürdigkeitsbestimmung 71
¦* 5.5.2.1 Die Problematik einer sich verändernden ökonomischen Umwelt 72
: 5.5.2.2 Definition von Bonitätsmerkmalen für die Kundengruppen 74
;• 5.5.2.3 Bewertung statischer Bonitätsmerkmale durch eine Score Karte 76
,~ 5.5.2.3.1 Ergebnisse der statistischen Analyse 76
5.5.2.3.2 Die Einbindung des Bonitätsmerkmals „Score in den Entscheidungsprozeß 79
i 5.5.2.4 Bestimmung dynamischer Entscheidungsmerkmale für die
Kundengruppen 82
5.5.2.4.1 Das Bewertungsmerkmal „Monatliche Rate zu verfügbarem Einkommen 83
5.5.2.4.2 Berufsgruppe 84
5.5.2.4.3 Mikrogeographische Auswertungen 85
5.5.2.4.4 Bei Altkunden: bisheriges Zahlungsverhaltcn 87
5.5.2.4.5 Kreditauskünfte zur Person (Schufaauskunft) 89
5 5.2.4.6 Branchenrating 90
5.5.2.4.7 Auswertung von individuellen Auskünften von Wirtschaftsauskunftcten 90
5.5.2.4.8 Insolvenzindikatoren 91
5.5.3 Überführung von Entscheidungsmerkmalen in Linguistische Variablen 94
5.6 Abbildung der Entscheidungsstruktur und die Entwicklung von
Entscheidungsmodellen für das Fuzzy Expertensystem 96
5.6.1 Abbilden komplexer Entscheidungsstrukturen 97
5.6.2 Entwicklung der Entscheidungsmodelle für die Kundengruppen 99
xn
5.7 Abbildung des Faktenwissens in der Regelbasis des Fuzzy Expertensystems 103
5.7.1 Erstellen der Regelmenge zur Kreditwürdigkeitsbewertung von
Kreditanträgen 103
5.7.2 Entwicklung einer Erklärungskomponente für das Fuzzy Expertensystem 108
5.8 Die Verifizierung der Systementscheidungen 111
5.8.1 Die Validierung des Fuzzy Expertensystems 111
5.8.2 Vergleich der Leistungsfähigkeit des Fuzzy EUS mit einem
Scoring System und einem Neuronalem Netz ] 14
6 INTEGRATION DES FUZZY EUS IN DAS GESAMTKONZEPT
DER KREDITPRÜFUNG EINER AUTOMOBILBANK 118
6.1 Informationelle Einbindung zur Unterstützung eines aktiven
Risikomanagements llg
6.2 Technische Einbindung in den bestehenden Bearbeitungsprozeß 120
Anhang 122
A Bestimmung der Aussagekraft von Kunden und Vertragsmerkmalen zur 123
Bonitätsbestimmung
B Darstellung der Datenverfügbarkeit zur Neuentwicklung eines 124
Entscheidungsunterstützungssystems
C Bestimmung der Merkmalsgewichte aus den Umfrageergebnissen 125
D Die Einteilung von Schufamerkmalen in Aussagefähige Schufa Klassen 126
E Definition von Zugehörigkeitsfunktionen für alle Bonitätsmerkmale 128
E.l Die Eingangsvariablen des EUS 128
E.2 Die Zwischenvariable des EUS 130
E.3 Die Ergebnisvariable des EUS 130
E.4 Die Ausgangsvariablen der Erklärungskomponente des EUS 131
Literaturverzeichnis 133
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