Intelligentes Scoring und Rating: moderne Verfahren zur Kreditwürdigkeitsprüfung
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Wiesbaden
Gabler
2001
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Inhaltsverzeichnis
1. Einführung 19
1.1 Motivation: Basler Ausschuss für Bankenaufsicht 20
1.2 Kreditrating, Kreditrisiken und Kreditrisikomodelle 24
1.3 Inhaltsübersicht 31
2. Begriffsbildung 33
2.1 Grundsätzliches 33
2.2 Definition „Scoring/Rating" 37
2.3 Beurteilung von Scoring /Rating Ansätzen 39
2.4 Zusammenhang zwischen Scorings/Ratings und
Ausfallwahrscheinlichkeiten 43
2.5 Problemstellung 52
2.6 Scoring /Rating Methoden 54
2.6.1 Chi Quadrat Test 55
2.6.2 Rekursiver Partitionsalgorithmus (RPA) 55
2.6.3 Punktbewertungsverfahren 57
2.6.4 Lineare Regression 60
2.6.5 Diskriminanzanalyse 61
2.6.6 Nearest Neighbors Verfahren 64
2.6.7 Expertensysteme 65
2.6.8 Neuronale Netze 66
2.6.9 Fuzzy Logik 74
2.6.10 Genetische Algorithmen 85
2.6.11 Zusammenfassung und Bewertung der Verfahren 86
2.7 Scoring /Rating Skala 96
2.8 Modellentwicklung 101
2.9 Portfoliorisiken 106
3. Scoring 111
3.1 Scoring von natürlichen Personen (idealtypischer Ansatz) 112
3.1.1 K.o. Kriterien 117
3.1.2 Warnhinweise/Frühwarnindikatoren 119
3.1.3 Ermittlung der Kapitaldienstfähigkeit der natürlichen Person . 126
3.1.4 Konzeptionelle Überlegungen 129
3.1.5 Merkmalsdiskussion 132
3.1.6 Entscheidungsmatrix „natürliche Person" 137
3.2 Scoring Süd West Kreditbank Finanzierung GmbH 139
3.3 Scoring SKG Bank GmbH 149
3.4 Scoring Oyak Anker Bank GmbH 160
3.5 Scoring Risikoquantifizierung im Effektenkreditgeschäft 174
3.6 Risikomanagement und Prozessmodellierung
im Konsumentenkreditgeschäft 177
9
4. Rating 193
4.1 Einführung Krisenursachen 193
„ 4.2 Rating von jungen Unternehmen (idealtypischer Ansatz) 198
4.2.1 K.o. Kriterien 208
^ 4.2.2 Warnhinweise/Frühwarnindikatoren 209
4.2.3 Alternative Gründungsarten 209
4.2.4 Beurteilung eines jungen Unternehmens 211
4.2.5 Wirtschaftliche Tragfähigkeit Finanzplanung 221
4.2.6 Entscheidungsmatrix „junge Unternehmen" 230
4.2.7 Berücksichtigung von Sicherheiten 233
4.3 Rating von bestehenden Unternehmen (idealtypischer Ansatz) 236
4.3.1 Datenerfassung 242
4.3.2 Unternehmens Scores Datenquellen 244
4.3.3 K.o. Kriterien 247
—¦ "¦¦ 4.3.4 Warnhinweise/Frühwarnindikatoren 247
v 4.3.5 Quick Check Weiche Faktoren 247
4.3.6 Bilanz AJahresabschlussanalyse 248
4.3.7 Kennzahlen 255
4.3.8 Entscheidungsmatrix „bestehende Unternehmen"
(Alter 3 Jahre) 260
4.4 Rating von Technologieunternehmen Zukunftstechnologien
mit Zukunftstechnologie bewerten 264
4.5 Rating akf bank GmbH Co. KG 277
4.6 Praxisbeispiel: Baetge Bilanz Rating 282
4.7 Selbstorganisierende neuronale Karten als Hilfsmittel zum Rating . 287
4.8 Rating bei Hypothekenbanken/Immobilienkrediten 301
5. Scoring und Rating außerhalb der Kreditwürdigkeitsprüfung . 307
5.1 Neuronale Netze in der Anlegerklassifizierung 307
5.2 Neuronale Netze zur Berechnung von Akquise Attraktivitäts Scores . 307
5.3 Neuronale Netze bei der Einzelwertberichtigung 307
5.4 Neuronale Netze in der Aktienkursprognose 315
5.5 Neuronale Netze in der Optionsbewertung 315
6. Zusammenfassung 317
7. Anhang 319
7.1 Merkmalserläuterungen zum Bonitätsindex des Vereins Creditreform . 319
7.2 Branchenanalyse/Branchenprognosen/Branchendaten 322
7.2.1 Branchenanalyse 322
7.2.2 Branchenprognosen 322
7.3 Prozess/Vorgehen bei der Datenaufbereitung/ analyse 335
7.4 Beispiele von Entscheidungsmatrizen 338
Literaturhinweise 357
Stichwortverzeichnis 365
10 i
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Bedeutung des Scorings/Ratings für das Risikomanagement. 28
Abbildung 2: Begriffsabgrenzung Scoring/Rating 33
Abbildung 3: Darstellung des Alpha und Beta Fehlers in Form
einer Dichtefunktion 40
Abbildung 4: Alpha Beta Fehlerfunktion und Fehlerfläche 41
Abbildung 5: Aufbau eines „Dynamik Link" 47
Abbildung 6: Begriffsbildung „Rating/Ausfall/Ausfallwahrscheinlichkeit". 50
Abbildung 7: „Gut /schlecht Definition" 51
Abbildung 8: Insolvenzprognoseverfahren 54
Abbildung 9: Merkmalsauswahl und Trennschärfeproblem 62
Abbildung 10: Vom biologischen Neuron zum künstlichen neuronalen Netz. 68
Abbildung 11: Neuronales Netzwerk (Error Backpropagation Netzwerk) 69
Abbildung 12: Mehrdimensionales Fehlergebirge 70
Abbildung 13: Arbeitsweise eines künstlichen Neurons 73
Abbildung 14: Fuzzy Set „mittleres Niveau vom Eigenkapitalanteil" 76
Abbildung 15: Linguistische Variable „Eigenkapitalanteil" (1) 77
Abbildung 16: Linguistische Variable „Eigenkapitalanteil" (2) 78
Abbildung 17: Linguistische Variable „Personalaufwand" 79
Abbildung 18: Linguistische Variable „Bestandsgefährdung" 80
Abbildung 19: Defuzzyfizierung mittels der Schwerpunkt Methode
nach der Verknüpfung der Teilschlussfolgerungen mittels
des Maximum Operators 81
Abbildung 20: Vergleich klassischer und intelligenter Verfahren
zum Scoring/Rating 91
Abbildung 21: Bewertung von 1900 Krediten durch
ein Punktbewertungsverfahrens 93
Abbildung 22: Bewertung von 1900 Krediten durch ein neuronales Netzwerk . 93
Abbildung 23: Sigmoid Funktion 94
Abbildung 24: Vergleich zweier Fehlerflächen 95
Abbildung 25: Aufbau einer idealtypischen Scoring /Rating Landschaft 113
Abbildung 26: Struktur eines idealtypischen Scoring /Rating Systems 114
Abbildung 27: Ansatz zum Scoring einer natürlichen Person 115
Abbildung 28: Aufbau eines idealtypischen Ansatzes zur Beurteilung
einer natürlichen Person 116
Abbildung 29: Beispiel einer Haushaltsrechnung 128
Abbildung 30: Ermittlung der Lebenshaltenskostenpauschale 128
Abbildung 31: Dreistufiger Kreditvergabeentscheidungsprozess der SWK 141
Abbildung 32: Eingabeinterface des neuronales Netzes der SWK 142
Abbildung 33: Die Erklärungskomponente des neuronalen Netzes 143
Abbildung 34: Merkmalkombination eines nicht kreditwürdigen Antragstellers. 144
Abbildung 35: Resultat einer Sensitivitätsanalyse (1) 145
Abbildung 36: Resultat einer Sensitivitätsanalyse (2) 146
11
Abbildung 37: Resultat einer Sensitivitätsanalyse (3) 146
Abbildung 38: Risikoentwicklung im Zeitablauf 155
Abbildung 39: Beispiel einer Auswertung mit Hilfe
der Software KnowledgeSEEKER IV 164
Abbildung 40: Positiv Baum 165
Abbildung 41: Negativ Baum 165
Abbildung 42: Erfassung der Antragsteller 167
Abbildung 43: Haushaltsrechnung 167
Abbildung 44: Neuronales Netzwerk (Seite 1 von 2) 168
Abbildung 45: Beispiel einer Annahmebegründung 168
Abbildung 46: Ablehnungsbegründung einer neuronalen Bonitätsbeurteilung. . 170
Abbildung 47: Annahmebegründung einer neuronalen Bonitätsbeurteilung . 171
Abbildung 48: Prozessmodell der Oyak Anker Bank GmbH 172
Abbildung 49: Zeitliche Entwicklung des Übergabeanteils im Weißbereich . 190
Abbildung 50: Ansatz zum Rating eines jungen Unternehmens (Alter 3 Jahre) 204
Abbildung 51: Aufbau eines idealtypischen Ansatzes zur Beurteilung
eines jungen Unternehmens 205
Abbildung 52: Ansatz zum Rating eines bestehenden Unternehmens
(Alter 3 Jahre) 237
Abbildung 53: Aufbau eines idealtypischen Ansatzes zur Beurteilung
eines bestehenden Unternehmens (Alter 3 Jahre) 239
Abbildung 54: Ablaufschema einer Bonitätsbeurteilung 241
Abbildung 55: Bürgel Online File Transfer System 247
Abbildung 56: Verfahren der Bilanzanalyse 250
Abbildung 57: Die Welt der Künstlichen Intelligenz 270
Abbildung 58: Ideenbewertung mit Hilfe von Polaritätsprofilen 274
Abbildung 59: Bildschirmabzüge von entscheidungsunterstützenden Systemen . 275
Abbildung 60: Eingabemaske des neuronalen Netzwerks (Teil 1) 278
Abbildung 61: Eingabemaske des neuronalen Netzwerks (Teil 2) 278
Abbildung 62: Begründung eines Einzelergebnisses 280
Abbildung 63: Datenbestand zur Entwicklung des BP 14 283
Abbildung 64: Aufbau des BP 14 284
Abbildung 65: Zusammenhänge im BP 14 285
Abbildung 66: Beispiel für ein Baetge Bilanz Rating (N Wert Verlauf) 286
Abbildung 67: Rating vs. Analyse durch selbstorganisierende neuronale Karte . 288
Abbildung 68: Selbstorganisierendes neuronales Netzwerk 290
Abbildung 69: Siegerneuronen auf der Ausgangsschicht Beispiel 291
Abbildung 70: Umfassendes Rating System 294
Abbildung 71: Beispiel einer U Matrix 297
Abbildung 72: Weight Maps 298
Abbildung 73: Visualisierung einer Bonitätsbeurteilung im Zeitablauf
mit Hilfe einer SNK 300
Abbildung 74: Nutzung von Geoinformationssystemen 304
Abbildung 75: Komplexität ökonomischer Fragestellungen 309
Abbildung 76: Neuronale Einzelwertberichtigung Erfassungsmaske (Seite 2). 312
Abbildung 77: Neuronale Einzelwertberichtigung Erklärungskomponente. 313
Abbildung 78: Bildschirmabzüge einer Software zur Einzelwertberichtigung. 314
12
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Zeitplan Basel I/II 21
Tabelle 2: Fehler erster und zweiter Art (Alpha und Beta Fehler) 42
Tabelle 3: Beispiel einer Scorekarte 59
Tabelle 4: Vergleich der Methoden zum Scoring/Rating 89
Tabelle 5: Worst Case Szenario 95
Tabelle 6: Rating Skalen von Moody's und Standard Poors 96
Tabelle 7: Rating Skala von Baetge Partner 97
Tabelle 8: Rating Skala der EuroRatings AG 98
Tabelle 9: Rating nach dem Schulnotenprinzip 99
Tabelle 10: Rating Skala einer Bank 99
Tabelle 11: Projektion von SCHUFA Auskünften auf (Schul )Noten 122
Tabelle 12: Persönlichkeitsprofil eines Existenzgründers 125
Tabelle 13: Übersicht zur Erfassung verfügbarer Daten 131
Tabelle 14: Dynamische Betrachtung der Kreditherauslagen („Dynamik Link"). 153
Tabelle 15: Sprungwahrscheinlichkeiten/EWB Quoten der Risikoklasse 0
(„Wanderungsmatrix") 157
Tabelle 16: Prognostizierte Risikowerte 157
Tabelle 17: Sprungwahrscheinlichkeiten/EWB Quoten der Risikoklasse 1 158
Tabelle 18: Prognostizierte Risikowerte 158
Tabelle 19: Beispiel für den Aufbau der Basisanalysen 163
Tabelle 20: Beispiel für Schlussfolgerungen aus dem Index 163
Tabelle 21: Risikoklassensprünge 187
Tabelle 22: Beispiel für ein Perioden bzw. Phasenkonzept 228
Tabelle 23: Sicherheitensituation/Sicherheitenverstärkung 235
Tabelle 24: Bilanzgliederungsschema nach § 266 HGB 251
Tabelle 25: Struktur einer Gewinn und Verlustrechnung an § 275 Abs. 2 HGB
(Gesamtkostenverfahren) 252
Tabelle 26: Struktur einer Gewinn und Verlustrechnung an § 275 Abs. 3 HGB
(Umsatzkostenverfahren) 253
Tabelle 27: Gliederungsschema der Creditreform Auskunft 254
13
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