DV-gestützte Systeme zur Kreditwürdigkeitsprüfung bei Kreditversicherungen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Göttingen
Unitext-Verl.
1997
|
| Schriftenreihe: | Göttinger Wirtschaftsinformatik
23 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | X, 275 S. graph. Darst. |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis V
Abkürzungsverzeichnis IX
1 Einleitung I
1.1 Motivation und Zielsetzung der Arbeit 1
1.2 Inhalt und Aufbau der Arbeit 2
2 Grundlagen der Kreditwürdigkeitsprüfung durch Kreditversicherungen 5
2.1 Methodische Vorbemerkung 5
2.2 Definitionen und Begriffsabgrenzungen 6
2.2.1 Bankbetriebliche und versicherungstechnische Risiken 6
2.2.2 Kreditwürdigkeit und Bonität 10
2.2.3 Kreditwürdigkeitsprüfung ?fTl3
2.2.4 Kreditversicherung 16
2.2.4.1 Wesen der Kreditversicherung 16
2.2.4.2 Sparten der Kreditversicherung 23
2.3 Informationsgrundlagen von Kreditversicherungen zur Kreditwürdigkeits¬
prüfung 28
2.3.1 Überblick 28
2.3.2 Externe Informationslieferanten 30
2.3.2.1 Handelsauskunfteien 30
2.3.2.2 Kreditinstitute 31
2.3.2.3 Kreditversicherungen 32
2.3.2.4 Statistisches Bundesamt und IFO-Institut 33
2.3.3 Auskünfte vom versicherten Unternehmen 34
2.3.3.1 Selbstauskünfte 34
2.3.3.2 Jahresabschlüsse 35
2.3.4 Auskünfte vom Versicherungsnehmer 36
2.3.5 Interne Informationslieferanten 36
2.3.5.1 Auskünfte vom Außendienst 36
2.3.5.2 Weitere interne Informationen 37
3 Methoden der DV-gestützten Kreditwürdigkeitsprüfung 39
3.1 Analysegegenstand DV-gestützter Kreditwürdigkeitsprüfung 39
3.2 Mathematisch-statistische Verfahren 41
3.2.1 Überblick 41
3.2.2 Univariate Verfahren 42
3.2.2.1 Profilanalyse 42
3.2.2.2 Dichotome Klassifikation 45
. . Inhaltsverzeichnis
3.2.3 Multivariate Verfahren 4g
3.2.3.1 Scoring Verfahren 4g
3.2.3.2 Regressionsanalyse 51
3.2.3.3 Diskriminanzanalyse 54
3.3 Verfahren der Künstlichen Intelligenz 60
3.3.1 Künstliche Neuronale Netze 60
3.3.2 Expertensysteme g4
3.4 Rating Verfahren ^
3.5 Portfolio-Theorie 7)
4 Risikoanalysesysteme zur Auswertung von einzelnen Informationsgrundlagen 75
4.1 Allgemeines Konzept zur Informationsanalyse und -bewertung 75
4.2 Entwicklung einer Ratingfaktorsystematik ..79
4.3 Gestaltung des Handelsauskunftexpertensystems 81
4.3.1 Verfahren der Informationsgewinnung 81
4.3.2 Analyse der Informationsinhalte 83
4.3.2.1 Informationsstruktur von VC-Auskünften 83
4.3.2.2 Informationsstruktur von D B-Auskünften 84
4.3.2.3 Allgemeines Informationsgerüst für Handelsauskünfte 86
4.3.3 Kon^ption einer Wissensbasis für die Beurteilung Handelsauskünfte 88
4.3.3.1 Regelbasis für das Informationsgerüst von Handelsauskünften 88
4.3.3.2 Interdependenzprüfung der Informationen 89
4.3.3.3 Einzelbewertung der Aussagen 92
4.3.3.4 Aggregationstechnik zur Gesamtbewertung der
Handelsauskunft jqj
4.3.4 Beispielhafte Auswertung einer Handelsauskunft 103
4.4 Gestaltung des Bankauskunftexpertensystems 107
4.4.1 Verfahren der Informationsgewinnung 107
4.4.2 Intelligente Checklisten zur Informationserfassung 108
4.4.2.1 Analyse der Hauptbankformulare . . . J08
4.4.2.2 Entwicklung eines Standardformulars 112
4.4.2.3 Interdependenzprüfung der Informationen ZZZZZZZZZZZ. 120
4.4.3 Konzeption einer Wissensbasis für die Beurteilung von
Bankauskünften 21
4.4.4 Beispielhafte Auswertung einer Bankauskunft 126
4.5 Gestaltung des Managementbeurteilungsexpertensystems 130
4.5.1 Aufbau eines Kriterienkataloges ]30
4.5.1.1 Einflußfaktoren auf die Qualität des
Unternehmensmanagements ™
4.5.1.2 ^ ßfaktorendesicriterienkataiöges ;!; ! !;;;;;;;;;;;;;;; ;,^
Inhaltsverzeichnis Hl
4.5.2 Konzeption einer Intelligenten Checkliste 140
4.5.2.1 Auswahl eines Bewertungsverfahrens 140
4.5.2.2 Bewertung mittels eines Fuzzy-Scoring-Modells 143
4.5.2.2.1 Struktureller Aufbau 143
4.5.2.2.2 Berücksichtigung fehlender Daten 146
4.5.2.2.3 Auswertung der Ergebnisse 147
4.5.3 Beispielhafte Auswertung eines Unternehmensmanagements 148
4.6 Gestaltung des Branchenanalysesystems 151
4.6.1 Branchensystematisierung 151
4.6.2 Branchenbeurteilung auf Basis statistischer Verfahren 154
4.6.2.1 Methodische Vorbemerkung 154
4.6.2.2 Auswahl von Zeitreihen 156
4.6.2.3 Analyseindizes 159
4.6.2.4 Korrelationsanalyse 162
4.6.3 Branchenbeurteilung auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze 167
4.6.3.1 Methodische Vorbemerkung ..T7;.~..¦......: 167
4.6.3.2 Univariater Ansatz 171
4.6.3.2.1 Mittelfristige Prognose 171
4.6.3.2.2 Langfristige Progose 175
4.6.3.3 Multivariater Ansatz 176
4.6.3.3.1 Mittelfristige Prognose 176
4.6.3.3.2 Langfristige Prognose 180
4.6.3.4 Vergleich der Prognoseergebnisse 183
4.6.4 Generierung eines Branchenratings 185
4.6.4.1 Einteilung der Branchen in Beurteilungsklassen 185
4.6.4.2 Auswertung heterogener Informationen 189
4.6.4.3 Ermittlung eines Branchenratingfaktors 190
4-7 Gestaltung des Jahresabschlußanalysesystems 192
4.7.1 Methodische Vorbemerkung 192
4.7.2 Konzeptioneines Struktur-Jahresabschlusses 195
4.7.2.1 Struktur-Bilanz 195
4.7.2.2 Struktur-GuV 201
4.7.3 Konzeption einer Kapitalflußrechnung 205
4.7.4 Konzeption eines Kennzahlenkataloges 207
4.7.5 Systemanforderungen zur Jahresabschlußaufbereitung 214
4.7.6 Beispielhafte Aufbereitung eines Jahresabschlusses 215
4.8 Weitere Risikoanalysesysteme zum Auswerten einzelner Informationen 219
4.8.1 Gestaltung der Analyse des Konzernrisikos 219
4.8.2 Gestaltung der Analyse von Selbstauskünften 222
4.8.3 Gestaltung der Analyse von Erfahrungsberichten 223
4.8.4 Gestaltung der Analyse von Kreditversichererauskünften 224
IV Inhaltsverzeichnis
5 Integration der Einzelrisikoanalysesysteme zur DV-gestützten Kredit¬
entscheidung 227
5.1 Entwicklung eines Vorgangs zur automatischen Kreditentscheidung 227
5.2 Kommunikation der Einzelsysteme über ein Blackboardkonzept 230
5.3 Kreditentscheidung durch das Gesamtentscheidungsexpertensystem 232
5.3.1 Schnellentscheidung eines Kreditantrages 232
5.3.2 Vergabe eines Ratingfaktors für ein Unternehmen 236
5.4 Beispielhafte DV- gestützte Kreditentscheidung eines Kreditantrages 238
6 Zusammenfassung und Ausblick 241
Anhang 245
Literaturverzeichnis 257
Abbildungsverzeichnis
Abb. 2.1 -1: Insolvenzentwicklung in der Bundesrepublik Deutschland 5
Abb. 2.2.1-1: Teilrisiken des bankbetrieblichen Kreditrisikos 7
Abb. 2.2.1-2: Teilrisiken des versicherungstechnischen Risikos 9
Abb. 2.2.2-1: Bestimmungsfaktoren der Kreditwürdigkeit 12
Abb. 2.2.3-1: Ursachengruppen von Insolvenzen 15
Abb. 2.2.4.1-1: Wesen der Kreditversicherung 18
Abb. 2.2.4.1-2: Funktionen der Kreditversicherung 21
Abb. 2.2.4.2-1: Sparten der Kreditversicherung 24
Abb. 2.3.1 -1: Informationsgrundlagen einer Kreditversicherung zur Kreditwürdig¬
keitsprüfung 29
Abb. 3.2.1 -1: Zur Kreditwürdigkeitsprüfung eingesetzte mathematisch-statistische
Verfahren 42
Abb. 3.2.2.2-1: Beispiel einer dichotomen Klassifikation nach [Beermann 1976] 46
Abb. 3.2.3.3-1: Grafische Darstellung der Diskriminanzanalyse 55
Abb. 3.3.1-1: Schema eines Künstlichen Neuronalen Netzes 60
Abb. 3.3.2-1: Architektur eines Expertensystems 65
Abb. 3.3.2-2: Allgemeine Darstellung eines L-R-Fuzzy-Intervalls 67
Abb. 4.1-1: Integration der Einzelrisikoanalysesysteme verschiedener
Informationsquellen zu einem Kreditinformationssystem 77
Abb. 4.1-2: Grundschema der strukturierten Einzelrisikoanalyse 78
Abb. 4.2-1: Verwendete Ratingfaktorsystematik 81
Abb. 4.3.1-1: Bewertungskategorien für eine Auskunft 83
Abb. 4.3.2.1-1: Struktur einer Wirtschaftsauskunft der Vereine Creditreform 84
Abb. 4.3.2.2-1: Struktur einer Wirtschaftsauskunft von Dun Bradstreet 85
Abb. 4.3.2.3-1: Allgemeines Informationsgerüst für Handelsauskünfte 86
Abb. 4.3.3.1-1: Struktur der Wissensbasis des Handelsauskunftexpertensystems 89
Abb. 4.3.3.3-1: Auszug aus der Bewertung von Aussagen der Vereine Creditreform 92
Abb. 4.3.3.3-2: Auszug aus der Umbewertung von Aussagenkombinationen bei VC-
Auskünften Abb. 4.3.3.3-3: Auszug aus der Bewertung des Zahlungsindexes von D B-
Auskünften Abb. 4.3.3.3-4: Auszug aus der Beurteilung einer positiven Geschäftsentwicklung bei
D B-Auskünften ^
Abb. 4.3.3.4-1: Auszug aus der Entscheidungstabelle für ein Handelsauskunftsrating 102
Abb. 4.3.4-1: Beispiel der Auswertung von Firmeninformationen und der rechtlichen
Unternehmensstruktur einer VC-Auskunft durch das Handels- ^ ^
auskunftexpertensystem Abb. 4.3.4-2: Beispiel der Ratingermittlung und Ergebniserklärung durch das
Handelsauskunftexpertensystem Abb. 4.4.2.1-1: Identifizierte Typen einer Bankauskunft Abb. 4.4.2.2-1: Struktur der Eingabe und Beurteilung von Bankauskünften durch das ^
Bankexpertensystem ...
Abb. 4.4.2.2-2: Formulierungen der Sektion Geschäftsverbindung ^ -
Abb. 4.4.2.2-3: Formulierungen der Sektion Kontoführung Abb. 4.4.2.2-4: Formulierungen der Sektion Kreditbeurteilung Abb. 4.4.2.2-5: Formulierungen der Sektion Kreditwürdigkeit ^
Abb. 4.4.2.2-6: Formulierungen der Sektion Grundbesitz -
Ahh A a -i i -i. r- i- i_- o_i.*: Ail^^rvi^inp Ansahen
VI Abbildungsverzeichnis
Abb. 4.4.3-1: Auszug aus der Bewertungsverteilung der Kreditentscheider von
Aussagen der Kreditinstitute 122
Abb. 4.4.4-1: Beispieleingabe der Kreditbeurteilung einer Bankauskunft in das Bank¬
expertensystem 127
Abb. 4.4.4-2: Beispiel einer textuellen Zusammenfassung einer bewerteten Bank¬
auskunft durch das Bankexpertensystem 128
Abb. 4.4.4-3: Beispiel der Ratingermittlung und Ergebniserklärung durch das
Bankexpertensystem 129
Abb. 4.5.1.1-1: Einflußfaktoren der Managementqualität nach Heigl 132
Abb. 4.5.1.1-2: Einflußfaktoren der Managementqualität nach Rommelfanger 133
Abb. 4.5.1.1-3: Einflußfaktoren der Managementqualität nach Berthel 135
Abb. 4.5.1.2-1: Einflußfaktorenkatalog zur Qualität des Unternehmensmanagements 138
Abb. 4.5.2.2.1-1: Unscharfe Bewertungsskala der graduellen Kriterien 144
Abb. 4.5.2.2.1-2: Unscharfe Bewertungsskala der dichotomen Kriterien 145
Abb. 4.5.2.2.3-1: Linguistische Variablen für die Gesamtbeurteilung 148
Abb. 4.5.3-1: Beispielhafte Eingabe einer Bewertung der Kaufmannischen Fähig¬
keiten 149
Abb. 4.5.3-2: Beispielhafte Auswertung der Beurteilung eines
Unternehmensmanagements 150
Abb. 4.6.1-3: Kennzeichnung und Anzahl der Klassifikationsebenen der WZ 152
Abb. 4.6.1-4: Kennzeichnung und Anzahl der Klassifikationsebenen der SYPRO 152
Abb. 4.6.1-5: Kennzeichnung und Anzahl der Klassifikationsebenen der NACE 153
Abb. 4.6.2.1-1: Definition der Zeithorizonte 156
Abb. 4.6.2.2-1: Anzahl der Insolvenzen im Verarbeitenden Gewerbe 157
Abb. 4.6.2.2-2: Ermittlung der Insolvenzhäufigkeit ausgewählter Branchen 158
Abb. 4.6.2.2-3: Ausgewählte spezifische Indikatoren für die Hauptbranchen 159
Abb. 4.6.2.3-1: Produktionswachstum ausgewählter Branchen des Verarbeitenden
Gewerbes 160
Abb. 4.6.2.3-2: Ermittlung des Analyseindexes ausgewählter Branchen des
Verarbeitenden Gewerbes 161
Abb. 4.6.2.4-1: Ermittlung der Veränderung der Insolvenzhäufigkeit ausgewählter
Branchendes Verarbeitenden Gewerbes 163
Abb. 4.6.2.4-2: Korrellogramm des Indexes der Nettoproduktion mit dem Index des
Auftragseinganges für das Verarbeitende Gewerbe 164
Abb. 4.6.2.4-3: Maximale Lag-Korrelation: Index der Nettoproduktion mit Index des
Auftragseinganges ausgewählter Branchen 165
Abb. 4.6.2.4-4: Ermittlung der Auftragseingangsveränderung ausgewählter Branchen
des Verarbeitenden Gewerbes 165
Abb. 4.6.2.4-5: Maximale Lag-Korrelation: Index der Nettoproduktion mit Ge-schäfts-
klima ausgewählter Branchen 166
Abb. 4.6.2.4-6: Ermittlung der Veränderung des Geschäftsklimas ausgewählter
Branchendes Verarbeitenden Gewerbes 166
Abb. 4.6.2.4-7: Ermittlung des Prognoseindexes ausgewählter Branchen des Verarbei¬
tenden Gewerbes 167
Abb. 4.6.3.1-8: Generieren eines Eingabevektors für die Prognose 169
Abb. 4.6.3.1 -1: Gegenüberstellung von Ein- und Ausgabewerten im uni- bzw. multi-
variaten Ansatz 171
Abb. 4.6.3.2.1 -1: Insolvenzzahlen des Verarbeitenden Gewerbes: Originalverlauf und
glatte Komponente 172
Abbildungsverzeichnis VII
Abb. 4.6.3.2.1-2: Ergebnisse einer X-3-1 Architektur für das Verarbeitende Gewerbe im
mittelfristigen Bereich 173
Abb. 4.6.3.2.1-3: Zeitreihenverlauf alternativer Prognoseverfahren für das Verarbeitende
Gewerbe im mittelfristigen Bereich 174
Abb. 4.6.3.2.2-1: Ergebnisse einer X-3-1 Architektur für das Verarbeitende Gewerbe im
langfristigen Bereich 175
Abb. 4.6.3.2.2-2: Zeitreihenverlauf alternativer Prognoseverfahren für das Verarbeitende
Gewerbe im langfristigen Bereich 176
Abb. 4.6.3.3.1-1: Netzoszillationen in Abhängigkeit von der Iterationszahl 177
Abb. 4.6.3.3.1-2: Ergebnisse für r und r* für das Verarbeitende Gewerbe im mittelfristi¬
gen Bereich unter Verwendung von neun Indikatoren 177
Abb. 4.6.3.3.1-3: Kreuzkorrelationsanalyse für das Verarbeitende Gewerbe 178
Abb. 4.6.3.3.1-4: Ergebnisse für r und r* für das Verarbeitende Gewerbe im mittelfristi¬
gen Bereich unter Verwendung der Indikatoren GE, QE, KL. GU, AE,
NP und INS 178
Abb. 4.6.3.3.1-5: Ergebnisse für r und r* für das Verarbeitende Gewerbe im mittelfristi¬
gen Bereich unter Verwendung der Indikatoren GE, QE, KL, AE und
INS 179
Abb. 4.6.3.3.1-6: Zeitreihenverlauf alternativer Prognoseverfahren für das Verarbeitende
Gewerbe im mittelfristigen Bereich 179
Abb. 4.6.3.3.1-7: Ergebnisvergleich alternativer Prognoseverfahren für das Verarbei¬
tende Gewerbe im mittelfristigen Bereich 180
Abb. 4.6.3.3.2-1: Ergebnisse für r und r* für das Verarbeitende Gewerbe im langfristigen
Bereich unter Verwendung von neun Indikatoren 181
Abb. 4.6.3.3.2-2: Ergebnisse für r u. r* für das Verarbeitende Gewerbe im langfristigen
Bereich unter Verwendung der Indikatoren GE, QE, KL, BU, AE, NP
und INS 181
Abb. 4.6.3.3.2-3: Zeitreihenverlauf alternativer Prognoseverfahren für das Verarbeitende
Gewerbe im langfristigen Bereich 182
Abb. 4.6.3.3.2-4: Ergebnisvergleich alternativer Prognoseverfahren für das Verarbei¬
tende Gewerbe im langfristigen Bereich 182
Abb. 4.6.3.3.2-5: Branchenübergreifende und nach Zeithorizonten gegliederte Zusam¬
menfassung der erzielten Ergebnisse 184
Abb. 4.6.3.3.2-6: Branchenübergreifende grafische Auswertung 185
Abb. 4.6.4.1-1: Skalierung einer normalverteilten Grundgesamtheit 187
Abb. 4.6.4.1-2: Skalierung mehrerer normalverteilter Teilgesamtheiten 188
Abb. 4.6.4.2-1: Beispiele zur Art der Auswirkung I89
Abb. 4.6.4.3-1: Strukturmodell der Ermittlung eines Branchenratings 191
Abb. 4.7.1-1: Grundstruktureines Jahresabschlußanalysesystems 194
Abb. 4.7.2.1-1: Grundschema der Struktur-Bilanz 9f
Abb. 4.7.2.2-1: Grundschema der Struktur-GuV 201
Abb. 4.7.3-1: Kurzübersicht der Kapitalflußrechnung in Staffelform 206
Abb. 4.7.4-1: Sachlogisch strukturierter Kennzahlenkatalog 208
Abb. 4.7.4-2: Kennzahlen des Investitionsbereiches 209
Abb. 4.7.4-3: Kennzahlen des Finanzierungsbereiches 210
Abb. 4.7.4-4: Kennzahlen des Liquiditätsbereiches 21
Abb. 4.7.4-5: Kennzahlen des Rentabilitätsbereiches 212
Abb. 4.7.4-6: Kennzahlen des Ergebnisbereiches 2I3
Abb. 4.7.4-7: Kennzahlen des Konzernbereiches 2I3
Abb. 4.7.6-1: Eingabe der Originalbilanz in das Jahresabschlußanalysesystem 216
VIII Abbildungsverzeichnis
Abb. 4.7.6-2: Übersicht über die Struktur des Jahresabschlusses 217
Abb. 4.7.6-3: Übersicht über die Struktur der Kapitalflußrechnung 218
Abb. 4.7.6-4: Übersicht über die Struktur des Kennzahlenkataloges 219
Abb. 4.8.1-1: Beispiel der Konzernstruktur von BMW 221
Abb. 4.8.2-1: Beispiel der Eingabe einer Selbstauskunft 223
Abb. 4.8.3-1: Beispiel der Eingabe eines Erfahrungsberichtes 224
Abb. 4.8.4-1: Beispiel der Eingabe einer Kreditversichererauskunft 225
Abb. 5.1-1: Risikoanalysekonzept 228
Abb. 5.1-2: Konzeption eines automatischen Entscheidungssystems 229
Abb. 5.3.1-1: Struktur einer Schnellentscheidung für ein unbekanntes inländisches
Unternehmen 234
Abb. 5.3.2-1: Auszug aus einer Entscheidungstabelle zur Ermittlung eines
Ratingfaktors 237
Abb. 5.4-1: Beispiel einer Kreditentscheidung auf Basis einer VC-Auskunft und
einer Bankauskunft durch das Gesamtentscheidungsexpertensystem 239
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