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Die Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten

für Handelsforderungen –

Ein Performance-Vergleich

1. Forschungskolloquium des Competence Centers

„Corporate Finance & Risk Management“

Stuttgart, den 27. Januar 2006

Dr. Ralph Würthwein

2© GENO CONSULT München - Stuttgart GmbH

Um was geht es?

- Nichtbanken steuern ihre Kreditausfallrisiken (Risiken aus Handelsforderungen) methodisch gesehen wie Banken vor 15 Jahren.

- Banken setzen in der Bonitätsbeurteilung von Kreditnehmern moderne Risikomodelle / Ratingsysteme ein.

- Als genossenschaftliche Unternehmensberatung sehen wir, welche Methoden bei den Genossenschaftsbanken Einzug halten und welche Bedürfnisse genossenschaftliche Nichtbanken haben (gestiegene Risiken aus Handelsforderungen / ZR-Geschäft).

- Der Transfer der Instrumente aus der einen Welt in die andere Welt war nahe liegend.


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Besonderheit

Uns interessieren mehr die p als die marginalen Effekte.

Praktische Erfahrung

Es empfiehlt sich, eine Transformation der Kennzahlen durchzuführen.

Standard-Logit-Modell

^


30,2%

59,7%

50,0% 49,8% 49,6% 48,6%

0,0%

10,0%

20,0%

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60,0%

70,0%

1

Altman Z-Score RiskCalc Germany CREDITREFORM Bonitätsindex

SCHUFA Kleingewerbetreibende SCHUFA Freiberufler SCHUFA Geschäftsführer/Gesellschafter

Was können Ratingsysteme leisten?

Altman: Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy; Journal of Finance, 1968


Trennschärfen des BVR-II-Ratings

Ergebnisse einer Validierungsstudie mit 3 großen württembergischen VR-Banken

59,7%

66,9%66,6% 67,5%

71,7%

79,8%

72,0%

85,4%

0,0%

10,0%

20,0%

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60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

MS OMS

Quant. TS Qual. TS Gesamt vor OR Gesamt nach OR


0,9% 1,8% 0,9% 0,9%2,7%

17,0%

75,9%

0%

10%

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40%

50%

60%

70%

80%

A+ A A- B+ B B- C

Ergebnisse eines kundenspezifischen MRV-Systems (Intersport-Rating)

Accuracy Ratio: 83,4%

Datenquelle: Intersport 2004


Unser Credo

- Branchenübergreifende „One-Size-Fits-All“-Systeme kommen bis zu einem gewissen Punkt, sind Individualanfertigungen aber deutlich unterlegen.

- Ideal: Entwicklung eines eigenen Ratingsystems auf der Basis der kundeneigenen Portfolio-Daten.


Offene Fragen

- Performance-Vergleich verschiedener Ansätze Diskriminanz-Analyse, Support Vector Machines, Neuronale Netze, Logit/Probit, Bayesianische Verfahren

- Statistische Eigenschaften neuronaler Netze

- Ratingsysteme in Handelsverbünden Zwischen Kreditmanagement und Mitgliederförderung


Unser Angebot

- Diplomarbeiten sehr interessante Daten verfügbar - Externe Promotion sehr interessante Daten verfügbar Finanzierung einer 50%-Stelle machbar


Intersport-Validierungsdatenbestand 1995-2001

MRV Modell A Modell B

Anz. Beobachtungen 1242 1242 1242

Anzahl Ausfälle 41 41 41

Anteil Ausfälle 3,30% 3,30% 3,30%

Trennschärfe 69,4% 64,3% 66,8%


0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

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80,0%

Verteilung des Gesamtportfolios auf die Ratingklassen

MRV 17,3% 17,7% 7,7% 10,8% 11,4% 24,2% 10,9%

Modell A 7,2% 24,7% 10,0% 12,2% 8,2% 14,3% 23,4%

Modell B 0,0% 76,5% 9,6% 5,3% 3,5% 5,1% 0,0%

A+ A A- B+ B B- C

Wie gut ist die Bonitätsspreizung?


0,0%

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20,0%

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50,0%

60,0%

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80,0%

Verteilung der Ausfälle auf die Ratingklassen

MRV 0,0% 2,4% 2,4% 4,9% 7,3% 29,3% 53,7%

Modell A 0,0% 7,3% 2,4% 0,0% 4,9% 14,6% 70,7%

Modell B 0,0% 29,3% 19,5% 7,3% 9,8% 34,1% 0,0%

A+ A A- B+ B B- C

Wie gut ist die Prognosefähigkeit bezogen auf die Ausfälle?


0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

Empirische Ausfallwahrscheinlichkeiten

MRV 0,0% 0,5% 1,0% 1,5% 2,1% 4,0% 16,3%

Modell A 0,0% 1,0% 0,8% 0,0% 2,0% 3,4% 10,0%

Modell B 0,0% 1,3% 6,7% 4,5% 9,1% 22,2% 0,0%

A+ A A- B+ B B- C

Wie akkurat ist die Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeiten?


Masterskala

Rating-klasse

Ausfallrate Klassenbeschreibung Ampelsystem

A + < 0,01%Sehr gut: höchste Bonität; nahezu kein

AusfallrisikoNicht auffällige

Mitglieder A 0,01% - 0,5%Sehr gut bis gut:geringes Ausfallrisiko

A - 0,5% - 1,0%

B + 1,0% - 1,8% Befriedigend bis ausreichend: Risikoelemente vorhanden, die sich bei

Veränderung des wirtschaftlichen Umfelds negativ auswirken

Beobachtungs-mitglieder B 1,8% - 2,6%

B - 2,6% - 5%Mangelhaft: geringe Sicherheit der

langfristigen Zahlungsfähigkeit

Betreuungs-mitglieder

C > 5,0%Ungenügend: Gefahr des

Zahlungsverzugs

DTrennkriterium

erfülltAusfall, Zahlungsverzug


Mitgliederförderung

Die Erfahrungen der INTERSPORT sind durchweg positiv. Die

Mitglieder sind dankbar für die Unterstützung durch die Zentrale und

fragen die Zertifikate aktiv nach. Der INTERSPORT lagen

Mitte Mai bereits 277

Ende August bereits 632

Ende Oktober bereits 740

Bilanzen zum 31.12.2004 vor (von knapp 1.100 rechtlich selbständigen

Mitgliedern). Die Mitglieder reichen ihre Bilanzen frühzeitig ein, um ihr

Rating-Zertifikat zu erhalten.

Ende Oktober 2005 sogar schon 70 Bilanzen aus Bilanzjahr 2005

(Bilanzstichtage Januar, Februar usw.).

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MRV-Mitgliederrating für Verbundgruppen

Verfasser: Dr. Ralph Würthwein

Fon: (07 11) 2 22 13-26 91

Fax: (07 11) 2 22 13-73 92

eMail: [email protected]

Datum: 26. Januar 2006

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