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1 Analyseinstrumente zur Beurteilung des Bonitäts- risikos, insbes. der Kreditwürdigkeitsprüfung im Firmenkundengeschäft Einleitung in die Thematik Persönliche.

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1 1 Analyseinstrumente zur Beurteilung des Bonitäts- risikos, insbes. der Kreditwürdigkeitsprüfung im Firmenkundengeschäft Einleitung in die Thematik Persönliche Kreditwürdigkeitsanalyse Materielle Kreditwürdigkeitsanalyse Qualitative Bonitätsanalyse

2 2 Der Kreditprozess Aquisition, Gespräch Auftrag/Antrag Aquisition, Gespräch Auftrag/Antrag Risikomanagement (Kreditwürdigkeits- prüfung ) Risikomanagement (Kreditwürdigkeits- prüfung ) Vertrag Sicherheiten Auszahlung Vertrag Sicherheiten Auszahlung Monitoring

3 3 Kreditwürdigkeitsprüfung Instrumente Materielle Kreditwürdigkeits- analyse Qualitative Bonitätsanalyse Persönliche Kreditwürdigkeits- analyse Persönlichkeits- struktur als Grundlage der Bonitätsanalyse Auswertung und Ana- lyse v. unternehmens- spezifischen Daten mittels traditioneller Verfahren o. Systeme künstlicher Intelligenz Verfahren zur Kreditentscheidung auf der Grundlage zukünftiger Unternehmensent- wicklung

4 4 Persönliche Kreditwürdigkeitsanalyse Auswertung der Persönlichkeitsstruktur des Unternehmers anhand von Merkmalskatalogen und standardisierten Checklisten zur Objektivierung der Beurteilungskriterien Ziel: Beurteilung der vorhandenen Management- qualifikation und damit des Humanvermögens

5 5 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

6 6 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

7 7 Fachliche Qualifikation Technische Fähigkeiten Kaufmännische Fähigkeiten Unternehmerische Fähigkeiten: Führungsqualität Flexibilität Planungsvermögen Unternehmerische Fähigkeiten: Führungsqualität Flexibilität Planungsvermögen Beurteilung auf Basis der eingereichten Qualifikationszertifikate

8 8 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

9 9 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

10 10 Charaktereigenschaften Verantwortungs- bewußtsein Innovations- bereitschaft Motivations-/ Kommunikations- fähigkeit Führungsstil

11 11 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

12 12 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

13 13 Physische Merkmale Belastbarkeit in Streßsituation nur durch Beobachtung einschätzbar Gesundheitszustand auf Basis ärztlicher Atteste nachweisbar

14 14 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

15 15 Charaktereigenschaften Physische Eigenschaften fachliche Qualifikation Polaritätsprofil persönliche Kreditwürdigkeits- analyse

16 16 Polaritätsprofil

17 17 Informationsquelle Kreditgespräch I Analyse des Persönlichkeitsprofil während des Gesprächs durch Beobachtung von Verhaltensweisen und Erscheinungsbild bewußte Gesprächsführung zur Steigerung der Auskunftsbereitschaft des Unternehmers (Vertrauensbasis schaffen) Wichtigstes Instrument zur Beurteilung der persönlichen Kreditwürdigkeit

18 18 Informationsquelle Kreditgespräch II Konsequenzen Objektivierung von Kreditgesprächen durch Einsatz von Gesprächsleitfäden Aktive Kundenbetreuung zur Intensivierung des Kundenkontakts und Verbesserung der Informationsbereitschaft

19 19 materielle KWA Traditionelle Analyse Diskriminanzanalyse Kontodatenanalyse Expertensysteme Neuronale Netzte

20 20 materielle KWA Traditionelle Analyse Diskriminanzanalyse Kontodatenanalyse Expertensysteme Neuronale Netzte

21 21 Kontodatenanalyse Überziehungsverhalten Umsatzentwicklung Auswertung der Obligoentwicklung Kontoinanspruchnahme

22 22 Kontoinanspruchnahme Indikator für unternehmerische Zahlungsmoral Fehlende Liquiditätsreserve Indiz für fehlende Preisbestimmung Frühwarnindikator für neg. Unternehmensentwicklung Analyse bei veränderten Kontobewegungen Betriebsmittelbedarf? Betriebliche Wachstumsphase? Beginnende Unternehmenskrise?

23 23 Umsatzentwicklung Habenumsätze aus unternehmerischer Tätigkeit Rückschluss auf Auftragslage Indiz für unternehmerische Marktrisiken Sollumsätze durch Erwerb von Inputfaktoren Anzahl u. Abhängigkeit v. Zulieferern erkennbar Betriebsfremde Umsätze werden abgegrenzt Umsatzentwicklung

24 24 Instrumente der Kontodaten-A. Kontodatenanalysesysteme Kontodatenkennziffern-A. Kontensaldierung Ausweis der besten / schlechtesten Monate für besseren Einblick in die Kassenhaltung Kreditausnutzung Kreditüberziehung Einlösungsrisiko v. Schecks...? Einlösungsrisiko v. Schecks...? Instrumente der Kontodaten-A.

25 25 Kritische Würdigung Keine Auswertung qual. Beurteilungskriterien Geringe Aussagekraft bei fehlender Hausbank- verbindung (mind. 60 % der Umsätze) Geringer Unternehmenskreis Erforderliche Beschaffungsaktivitäten gering Geringe unternehmerische Manipulationsgefahr Aktualität durch kontinuierliche Fortschreibung Kritische Würdigung

26 26 materielle KWA Traditionelle Analyse Diskriminanzanalyse Kontodatenanalyse Expertensysteme Neuronale Netzte

27 27 Traditionelle Bonitätsanalyse Analyse der Kreditwürd. Analyse der Sicherheiten Jahresabschlussanalyse Betriebsbesichtigungen Kreditgespräche Gutachten Registereinsichten, bspw. Grundbuchamt

28 28 Auswertung der JA-Analyse Betriebs- und Zeitvergleich formelle Aufbereitung Kennzahlenanalyse Auswertung der JA-Analyse

29 29 Kennzahlenanalyse bestandsgrößenorientiert stromgrößenorientiert Basieren auf Bilanzdaten Ziel: Analyse der Vermögens- und Kapitalstruktur Basieren auf GuV- Daten Ziel: genauere Prognose der Kapitaldienstfähigkeit (ertragsorientierte Boni-A.)

30 30 Eigenkapitalrentabilität Gesamtkapitalrentabilität Umsatzrentabilität Rentabilitätskennziffern In Abhängigkeit des Kapitaleinsatzes:

31 31 Aktivitätskennziffern Personalaufwand je Beschäftigten Pro-Kopf-Ertrag Abschreibungsaufwandsquote Personalaufwandsquote Im Verhältnis zur Gesamtleistung:

32 32 Komponenten der JA-Analyse I horizontale Bilanzstrukturanalyse Investitions- und Liquiditätspolitik (Finanzierungspolitik) Innenfinanzierungs- potenzial

33 33 Komponenten der JA-Analyse II Ertragskraft Komponenten der JA-Analyse II

34 34 Kritische Würdigung vergangenheitsorientierte Daten Mangelnde Offenleg.bereitschaft + zeitl. Verzögerung Unterschiedliche Gesetzesnormen z. Offenlegung Bilanzierungs- und Bewertungswahlrechte Unvollständigkeit durch Stichtagsbezogenheit Keine Angaben über eingeräumte Kreditlinien Einfluss d. persönlichen Risikoeinstellung - Subjektivität richtige Kennzahlengewichtungen Nichtberücksichtigung qualitativer Bonitätsmerkmale Hohe Wirtschaftlichkeit durch Standardisierung

35 35 materielle KWA Traditionelle Analyse Diskriminanzanalyse Kontodatenanalyse Expertensysteme Neuronale Netzte

36 36 Statistische Untersuchungsmethode zur Analyse von Gruppenunterschieden, wobei anhand der Ausprägung von Merkmalsvariablen eine Klassifizierung und anschließend und eine Zuordnung zu Gruppen entsprechend dem Grad der Insolvenzgefährdung vorgenommen wird. Sie ermöglicht einen insolvenzorientierten Unternehmensvergleich und liefert eine Entscheidungsgrundlage für die Kreditvergabe. Diskriminanzanalyse (DA)

37 37 Methodisches Vorgehen Festlegung der Grundgesamtheit als Datenbasis Definition eindeutiger Insolvenzkriterien Bildung einer Analyse – und Kontrollstichprobe Übertragung der JA-Daten in Bilanzgliederungsschema Konzeption des Kennzahlkataloges (trennfähige Kennzahlen durch Verteilungsfunktion eruierbar) Untersuchung der Kennzahlenkombinationsfähigkeit: Stepwise selection und Korrelationsanalysen Entwicklung der Bewertungsformel und Optimierung

38 38 Ermittlung des Trennwertes D = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x a m x m D= Diskriminanzwert, cut-off point, Trennwert a i = Diskriminanzkoeffizient, Gewichtung i= 0 (1) m x i = trennfähige Kennzahl m= Anzahl der zu berücksichtigenden Kenn- zahlen und Diskriminanzkoeffizienten

39 39 Gruppentrennung mit der DA Diskriminanzwert D Solvente Unternehmen Insolvente Unternehmen Hohes D U n t e r n e h m e n s a n z. Kleines D Opportunitätskosten Abwicklungskosten

40 40 Multivariate Trennung mit der Diskr.funktion

41 41 Univariate Trennung mit einer Kennzahl

42 42 Praxis: Lineare, multivariate DA Add. der trennfähigsten Kennziffern zu Trennwert Gewichtung der trennfähigsten Kennziffern Berücksichtigung von Kennzahlenkombinationen Klassifikation durch Vgl. mit dem Trennwert 4. Praxis: Lineare, multivariate DA

43 43 Ergebnisse empirischer Studien Eine Erfolgskennziffer u. eine Verschuldungs- gradkennzahl mit hoher Gewichtung Eine Erfolgskennziffer u. eine Verschuldungs- gradkennzahl mit hoher Gewichtung Gütemaßstab: Quote der Fehlklassifikationen (max. 20 % bei guten Diskriminanzfunktionen) Gütemaßstab: Quote der Fehlklassifikationen (max. 20 % bei guten Diskriminanzfunktionen) Kein eindeutiger Kennzahlenkatalog und somit kein einheitliches Ergebnis Kein eindeutiger Kennzahlenkatalog und somit kein einheitliches Ergebnis Mindestens 3 verschiedene Kennziffern für be- sonders trennfähige Funktionen notwendig Mindestens 3 verschiedene Kennziffern für be- sonders trennfähige Funktionen notwendig

44 44 Kritische Würdigung Keine Auswertung qual. Beurteilungskriterien Basis: Jahresabschlussdaten (time-lag...) Kein eindeutiger Kennzahlenkatalog zur Insolvenzprognose Fehlerquelle: Methodik der Stichprobenerhebung Hohe Entw.kosten u. Systempflegeaufwand Beitrag zur Formalisierung u.Objektivierung Gute Klassifikationsleistung Rationalisierungseffekte

45 45 materielle KWA Traditionelle Analyse Diskriminanzanalyse Kontodatenanalyse Expertensysteme Neuronale Netzte

46 46 Neuronale Netze Spezielle EDV-gestützte Informationsverarbei- tungssysteme, die die Fähigkeit zum Assoziieren, Interpolieren und Klassifizieren besitzen und dadurch Aufgabenstellungen auch bei teilweise unvollständigen o. fehlerhaften Daten richtig lösen können. Aus Kennziffernausprägungen werden Funktionswerte ermittelt, die zu einem Krediturteil verdichtet werden.

47 47 Methodisches Vorgehen GL: bearbeitete Kreditfälle (fungieren als Trainingsdaten) Über Lernalgorithmus Anpassung der Netzwerkparameter bis Klassifizierung mit Realdaten übereinstimmt Mustererkennungsfähigkeit ermöglicht Merkmalsklassifi- kation anhand bekannter Musterstrukturen Nicht Punktwerte sondern Profile bilden Beurteilungsbasis Ergebnis: Scorewert (N-Wert) als Bonitätsmaß

48 48 Netzwerkarchitektur Eingabewerte Eingabeschicht Zwischenschicht Ausgabeschicht Zielwert Netzwerkarchitektur

49 49 Kritische Würdigung I Entwicklung ohne große statistische Vorstudien möglich Fähigkeit, unvollständiges und fehlerhaftes Wissen zu verarbeiten (nicht bei DA) bessere Kreditnehmerklassifikationen als DA bessere Mustererkennungsfähigkeit durch Erkennen nicht linearer Zusammenhänge Optimieren Arbeitsabläufe u. verbessern Kostenstruktur Verkürzung der Bearbeitungszeit bis zur Zusage (WB !) Kritische Würdigung I

50 50 Kritische Würdigung II GL: umfangreiche Trainingsdaten und stabile Merkmals- kombinationen (Datenpool!) Kennzahlenselektion oft auf GL von DA (Fehlerübertrag!) Geringe Erfahrung bei Wahl des richtigen Netzwerktyps Phänomen des Overlearning (Scheinzusammenhänge) u. damit hohe Fehlklassifikationsrate Validierungstests ! Entscheidungsfindung nicht nachvollziehbar – Black Box entwickelte Prototypen in Praxis noch nicht eingesetzt Kritische Würdigung II

51 51 materielle KWA Traditionelle Analyse Diskriminanzanalyse Kontodatenanalyse Expertensysteme Neuronale Netzte

52 52 Expertensysteme Symbolische Ansätze der künstlichen Intelligenz, die als computerbasiertes Informationsverar- beitungssystem die Problemlösungsfähigkeit auf dem Erkennen und Interpretieren von Symbolen stützen. Prädestinierte Anwendungs- gebiete sind komplexe Aufgabenstellungen. Es wird die Auswertung von qualitativen und quantitativen Daten durch Einbeziehung von vagem und heuristischem Wissen ermöglicht.

53 53 Methodisches Vorgehen Wissensbasis Wissenserwerbs- komponente Erklärungs- komponente Dialog- komponente Problem- lösungs- komponente (Inferenz- maschine) Benutzer Ingenieure Experten

54 54 Analysebereiche

55 55 größter Problembereich ist die Wissensakquisition: aufwendiges Prozedere der Expertenbefragung, mangelnde Bereitschaft von Kreditexperten, Fachwissen gegenüber Dritten offen zu legen fehlende Personalkapazitäten für Implementierung schwierige Programmierung d. Wissensverarbeitung Kritische Würdigung I

56 56 Kritische Würdigung II rel. hohe Unabhängigkeit von Personalfluktuation Rationalisierung durch schnellere Auswertung hohe Wahrsch., d. alle wichtige Fakten einbezogen erhöhte Qualität und Konsistenz der Entscheidung Nachvollziehbarkeit der Kreditbeurteilung Auswertung qualitativer Bonitätsmerkmale Kritische Würdigung II Erstellung von Planbilanzen über Simulationen Anwendung bei Förderkredit u. Subventionsberatung

57 57 Qualitative Bonitätsanalyse Einschätzung des mit der Kreditvergabe verbundenen Ausfallrisikos auf Basis von Tragfähigkeitsanalysen unter Einbeziehung der qualitativen Kreditnehmermerkmale, die die zukünftige Unternehmensentwicklung, das antizipierte Unternehmenspotential, beeinflussen können. Ziel ist die Ableitung von ganzheitlichen Bonitätsurteilen mittels Indikatoren- und Fundamentalanalysen.

58 58 Elemente der qualitativen Bonitätsanalyse Branchenentwicklung Produktpalette Produktionsstandards Organisationsstruktur StandortplanungManagementqualität

59 59 Voraussetzungen für die Qualitative Bonitätsanalyse Informations- datenanalyse Relationship- Banking Objektive Auswertung EDV- Unterstützung

60 60 Voraussetzungen für die Qualitative Bonitätsanalyse Informations- bedarfsanalyse Relationship- Banking Objektive Auswertung EDV- Unterstützung I.

61 61 Informationsbedarfsanalyse Betriebswirtschaftliche Auswertungen mit dem Ziel der Bestimmung der Richtung und des Umfangs des idealerweise zu verfolgenden Informationsverarbeitungs- prozesses unter Vorgabe bestimmter Optimalitätskriterien.

62 62 Informationsbedarfsanalyse Konzentration aufgrund des Bearbeitungs- aufwandes auf einige, wichtige Merkmale Auswahl beurteilungsrelevanter Bonitätsindikatoren Interne Informationsbedarfanalyse Unternehmen komplexe, sozio-technische Systeme, daher lediglich ungefähre Beschreibung mittels ausgewählter Merkmale möglich

63 63 Voraussetzungen für die Qualitative Bonitätsanalyse Informations- datenanalyse Relationship- Banking Objektive Auswertung EDV- Unterstützung II.

64 64 Relationship-Banking Unternehmensphilosophie der Kreditinstitute mit der grundsätzlichen Annahme, daß durch eine qualifizierte Kundenbetreuung eine enge Kundenbindung aufgebaut werden kann.

65 65 Relationship-Banking Unternehmensinterne Daten als Grundlage der Kreditentscheidung Zusammenarbeit mit den Kunden sowie Stärkung der Vertrauensbasis notwendig Umsetzung des aktiven Betreuungansatzes im Rahmen des Relationship- Banking Informationsbeschaffung Erkennen von Potentialkunden

66 66 Voraussetzungen für die Qualitative Bonitätsanalyse Informations- datenanalyse Relationship- Banking Objektive Auswertung EDV- Unterstützung III.

67 67 Objektive Auswertung Bearbeitungsrichtlinien mit Festlegungen zu den einzelnen Bonitätsindikatoren und den jeweiligen Bewertungsmaßstäben zentral vorgegeben Problem: Bewertungsprobleme der qualitativen Bonitätsmerkmale nur minmal durch organisatorische Maßnahmen erfaßbar Problem: Bewertungsprobleme der qualitativen Bonitätsmerkmale nur minmal durch organisatorische Maßnahmen erfaßbar Nachvollziehbare Entscheidungen bei der Kreditvergabe

68 68 Voraussetzungen für die Qualitative Bonitätsanalyse Informations- datenanalyse Relationship- Banking Objektive Auswertung EDV- Unterstützung IV.

69 69 EDV-Unterstützung Forderung nach Bewertungsschema zur (numerischen) Quantifizierung der qualitativen Merkmale Voraussetzung für EDV-gestützte Auswertung: 1.Normierte Skalen für Wertmaßstabe oder 2.Nutzung interner UN-Daten durch Transformation in finanzwirtschaftliche Größen Voraussetzung für EDV-gestützte Auswertung: 1.Normierte Skalen für Wertmaßstabe oder 2.Nutzung interner UN-Daten durch Transformation in finanzwirtschaftliche Größen Komplexer Auswertungsprozeß macht EDV- Unterstützung im Interesse einer zügigen Kreditbearbeitung notwendig

70 70 FinanzplanungssystemeKreditratingsysteme Portfolioanalysen qualitative Bonitätsanalyse

71 71 Finanzplanungssysteme Kreditratingsysteme Portfolioanalysen qualitative Bonitätsanalyse

72 72 Finanzplanungssysteme Finanzplanung ist ein Informations- und Gestaltungsinstrument des Finanzmanagements, das unternehmensintern zur Planung, Steuerung und Kontrollen finanzwirtschaftlicher Entscheidungen eingesetzt wird.

73 73 Inhalt der Finanzplanung Systematische Schätzung und anschließende Dokumentation der ein- und ausgehenden Zahlungsströme während einer bestimmten Periode Veranschaulichung der zukünftigen Unternehmenssituation, der Auswirkungen unternehmenspolitischer Entscheidungen auf die Finanzgrößen

74 74 Arten von Finanzplänen Kurzfristige Finanzplanung Mittel- bis langfristige Finanzplanung Liquiditätsplanung Sicherung der Unternehmens- liquidität Finanzdisposition des nächsten Jahres Prognose für die Gesamtentwicklung des Unternehmens Ermittlung des Kapitalbedarfs für geplante Aktivitäten Prüfung der Finanzierbarkeit und der verschiedenen Finanzierungsformen

75 75 Nutzung von Finanzplänen bei der Kreditvergabe Finanzplanung zur Ermittlung der zukünftigen Kapitaldienstfähigkeit Finanzplanung als ganzheitliche Unternehmens- planung geeignet zur Ableitung von ganz- heitlichen Bonitätseinschätzungen, da: Einbeziehung von betrieblichen Teilplänen inkl. Buchhaltung makroökon. Rahmenbedingungen Plausibilitätsüberlegungen als Grundlage für Planwertermittlungen Zukunftsbezogenheit des Analysezeitraums Finanzplanung als ganzheitliche Unternehmens- planung geeignet zur Ableitung von ganz- heitlichen Bonitätseinschätzungen, da: Einbeziehung von betrieblichen Teilplänen inkl. Buchhaltung makroökon. Rahmenbedingungen Plausibilitätsüberlegungen als Grundlage für Planwertermittlungen Zukunftsbezogenheit des Analysezeitraums

76 76 EDV-gestützte Finanzplansysteme Spezielle Computerprogramme zur Erstellung von Finanzplänen Informationsinstrument Beratungsinstrument Kalkulationsinstrument

77 77 Systemkonfigurationen EDV- gestützter Finanzplansysteme Modulare Aufbaustruktur Bilanzorientierte Planungskonzeptionen Plan-Erfolgsrechnung zur Ermittlung der Kapitaldienstfähigkeit Plandatengewinnung Simulationsmodule

78 78 Anwendungsprobleme in der Kreditpraxis Probleme bei der Beschaffung von Informationen zur Erstellung von Finanzplänen bzw. bei der Beschaffung von Finanzplänen selbst Planungsdefizite v.a. bei kleinen und mittelständischen Unternehmen routinemäßiger Einsatz von finanzplanorientierten Kreditprüfungen problematisch Plausibilitätsprüfung problematisch, da Finanzplanung ohne gesetzlichen Rahmen

79 79 Plausibilitätsprüfung von Finanzplänen Kritische Prüfung der Rahmenbedingungen Überprüfung der unterstellten betrieblichen und überbetrieblichen Einflussfaktorn Formelle statt materielle Prüfungdimension Prüfung der Funktionsfähigkeit des Finanzplanes Überprüfung des Planungsprozesses auf Widerspruchsfreiheit und Einhaltung der formalen Planungskriterien

80 80 Einsatz von institutseigenen Finanzplanungssystemen Probleme im Rahmen der Plausibilitäts- prüfung teilweise vermeidbar Gemeinsame Erstellung durch Berater und Kunden während des Beratungsgesprächs Vergabe von Einzellizenzen zur Nutzung der Planungssysteme durch den Firmenkunden

81 81 Finanzplanungssysteme Kreditratingsysteme Portfolioanalysen qualitative Bonitätsanalyse

82 82 Finanzplanungssysteme Kreditratingsysteme Portfolioanalysen qualitative Bonitätsanalyse

83 83 Kreditratingsysteme Bewertungsverfahren zur Ableitung von Krediturteilen über eine bewertende Kreditnehmerklassifizierung anhand vorgegebener Merkmale durch Zuordnung von Punktwerten Bonitätsindikatoren = zu untersuchende Kreditnehmermerkmale Bonitätseinstufung = Punktwerte

84 84 Bewertungsmodule Bonitätseinstufung Wirtschaftliche Verhältnisse Unternehmenssituation Kontoführung Sicherheitenklassen Risikoklasse

85 85 Prüfungsbereiche Qualitative Kreditnehmereigenschaften Unternehmensführung Markt und Wettbewerb Wirtschaftliche Verhältnisse Übergang von statischer zu dynamischer Kreditprüfung Bisherige Kundenbeziehung

86 86

87 87 Auswertungsverfahren Standardisierte Auswertung signifikanter Beurteilungsbereiche Ziel: nachvollziehbares Stärken- und Schwächen- Profil Ermittlung der Bonitätsklasse über die zuvor errechneten Teilrating-Ergebnisse Zweistufiges Auswertungsverfahren Visualisierung des Ratingergebnisses

88 88 Ratingssysteme Modifizierter Einsatz von unterschiedlichen Ratingsystemen entsprechend der Kundengruppe und Engagementhöhe Beispiel: separate Ratingverfahren für Geschäftskunden und Firmenkunden (Diverisifizierung anhand von Außenumsatz und Engagementhöhe)

89 89 Risikoklassen I Zuordnung zu einer Risikoklasse über simultane Bonitäts- und Sicherheiten- klassenbewertung Risikoklassenprinzip: Jede Risikoklasse verkörpert ein gewisses Grad ein Ausfallrisiko. Optimale Kreditbearbeitung und – überwachung entsprechend der Risiko- klasse

90 90 Risikoklassen II Ziel: homogenes Risikobild der Kredite einer Risikoklasse Unterschiede zwischen den Risikoprofilen nur anhand begrenzter Klassifikationskriterien definierbar Unterschiede zwischen den Risikoprofilen nur anhand begrenzter Klassifikationskriterien definierbar Begrenzte Anzahl von Risikoklassen

91 91 Bedeutung der Risikoklassen auf Gesamtbankebene Analyseinstrument Kreditrating Gesamtrisikoindex der Kreditengagements Umsetzung der Kreditrisikopolitik Beurteilung des Kreditportfolios Kreditcontrolling

92 92 Anwendungseignung Scheingenauigkeit aufgrund der eingeschränkten Beurteilungsobjektivität und der notwendigen Informationsreduzierung Subjektive Beurteilungsinstrumente als Grundlage zur Quantifizierung von qualitativen Bonitätsfaktoren Grundsatz der Verhältnismäßigkeit: Verlust der ganzheitlichen Dimension, keine Potentialanalyse mehr Aktualitätsverluste Keine individuelle Anpassung der Gewichtungsfaktoren der einzelnen Teilbereiche

93 93 Anwendungseignung Objektivierung der Kreditprüfung und –entscheidung Unterstützung bei Konditionsverhandlungen Effizienterer Personaleinsatz im Kreditgeschäft Bereitstellung von Informationen für die Steuerung und Überwachung des Kreditgeschäftes Verbesserung der Beratungsqualität

94 94 Finanzplanungssysteme Kreditratingsysteme Portfolioanalysen qualitative Bonitätsanalyse

95 95 Finanzplanungssysteme Kreditratingsysteme Portfolioanalysen qualitative Bonitätsanalyse

96 96 Portfolioanalysen Analyseinstrument aus dem Bereich der Unternehmensführung. Ziel ist die Bewertung der strategischen Geschäftseinheiten eines Unternehmens auf Basis der Analyse seiner Produkt-Markt- Kombinationen

97 97 Anwendungsbereiche Kreditnehmerspezifische Risikostrukturen als zweidimensionale Darstellung Detailllierte Analyse ausgewählter Unternehmensfelder Bewertung der gegenwärtigen und zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit

98 98 Beispielhafte Bonitätsportfolien I Marktattraktivitäts-Wettbewerbsstärke-Portfolio Entstehung von Markt- und Kreditrisiken durch Branchenentwicklung Marktstellung im Vergleich zu den Hauptkonkurrenten Beurteilung der branchenbedingten Angebots- und Nachfragestruktur Beurteilung, z. B. anhand von Innovationskraft, Sortimentsbreite,...

99 99 Beispielhafte Bonitätsportfolien II Marktstrategische Maßnahmen Einleitung von Sanierungsmaßnahmen Kritische Risikolinie Funktionsberatung Entwicklung beobachten Marktrisiken Managementrisiken Geschäftsbeziehung intensivieren

100 100 Beispielhafte Bonitätsportfolien II Marktstrategische Maßnahmen Einleitung von Sanierungsmaßnahmen Kritische Risikolinie Funktionsberatung Entwicklung beobachten Marktrisiken Managementrisiken Geschäftsbeziehung intensivieren

101 101 Anwendungseignung Bewertung der einzelnen Beurteilungsdimensionen nur durch Unternehmensanalyse vor Ort hoher Kosten- und Zeitaufwand Anwendung nur in Ausnahmefällen, vor allem im Bereich der Unternehmensberatung als Ergänzung und Visualisierung von traditionellen Kreditratings vor allem zur Kundenpotentialanalyse

102 102 Kritische Würdigung der qualitativen Bonitätsanalysen Grundgedanke: Unternehmensanalyse als Voraussetzung für jede Kreditvergabe Grundgedanke: Unternehmensanalyse als Voraussetzung für jede Kreditvergabe Anspruch durch qualitative Bonitätsanalyse erfüllt Auswertung der wirtschaftlichen Verhältnisse unter Berücksichtigung der internen Unternehmensstrukturen und externen Rahmen- bedingungen Auswertung der wirtschaftlichen Verhältnisse unter Berücksichtigung der internen Unternehmensstrukturen und externen Rahmen- bedingungen

103 103 Kritische Würdigung der qualitativen Bonitätsanalysen Hohe Analysekomplexität, daher meist v.a. Anwendung im langfristigen Kreditgeschäft Informationsschwächen, v.a. im Bereich der Erhebungs- und Auswertungsmethoden Sicherung von Bearbeitungseffizienz und Mindestobjektivität Grenzen der heutigen Systemtechnologie


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