DE102013007769A1

DE102013007769A1 - Verfahren zur portfolioorientierten Erfassung von Kreditrisiken

Info

Publication number: DE102013007769A1
Application number: DE201310007769
Authority: DE
Inventors: Till Förstemann; Ferdinand Mager
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2013-05-04
Filing date: 2013-05-04
Publication date: 2014-11-06
Also published as: US20140330751A1

Abstract

Ein Verfahren zur portfolioorientierten Erfassung von Kreditrisiken ist dadurch gekennzeichnet, dass es folgende Schritte enthält: a) Daten des Rechnungswesens von Wirtschaftssubjekten (3, 4) werden über Lieferbeziehungen (2) verknüpft, b) unter Verwendung der Daten des Rechnungswesens (3, 4) wird für Kreditnehmer die Wahrscheinlichkeit mindestens eines Kreditereignisses (5, 6) ermittelt.

Description

Gegenstand
Gegenstand der Patentanmeldung ist ein Verfahren zur portfolioorientierten Erfassung von Kreditrisiken. Auf der Basis von Lieferbeziehungen zwischen Wirtschaftssubjekten ermöglicht es eine präzise und robuste Erfassung von Zusammenhängen zwischen Kreditereignissen. Als Kreditereignisse werden dabei Zahlungsstörungen oder Ratingveränderungen, d. h. Veränderungen der Wahrscheinlichkeit von Zahlungsstörungen, verstanden.
Bisheriger Stand
Derzeit gängige Verfahren zur portfolioorientierten Erfassung von Kreditrisiken lassen sich in zwei Klassen unterteilen. Ausfallratenbasierte Verfahren versuchen, statistische Zusammenhänge zwischen Zahlungsstörungen verschiedener Kreditnehmer direkt zu modellieren, bspw. über eine gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung. Marktbasierte Verfahren versuchen, statistische Zusammenhänge zwischen Ratingveränderungen verschiedener Kreditnehmer zu modellieren, indem sie Rückschlüsse aus der Entwicklung von Marktpreisen (bspw. von Aktien) ziehen.
Kritik
Die bisherigen Verfahren setzen nicht direkt an Lieferbeziehungen zwischen Wirtschaftssubjekten an. In der Realität sind Lieferbeziehungen aber neben finanziellen Beziehungen die Ursache von Verbindungen zwischen Kreditereignissen verschiedener Wirtschaftssubjekte. Je besser ein Verfahren Lieferbeziehungen zwischen Wirtschaftssubjekten daher erfasst, umso präziser, nachvollziehbarer und robuster kann es folglich auch die aus ihnen resultierenden Verknüpfungen zwischen Kreditereignissen verschiedener Wirtschaftsubjekten erfassen. Wenn ein Verfahren Lieferbeziehungen dagegen nicht präzise berücksichtigt, so können die aus ihnen resultierenden Verknüpfungen von Kreditereignissen auch mit komplexen mathematischen Methoden im Regelfall nur ungenau, wenig nachvollziehbar und wenig robust angenähert werden. Dies ist bspw. der Fall, wenn Kreditereignisse direkt verknüpft werden, z. B. über gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Dies ist auch der Fall, wenn Zusammenhänge zwischen Kreditereignissen über die Entwicklung von Marktpreisen geschätzt werden. Im Rahmen der Bankenregulierung nach Basel II werden aktuelle Verfahren zur Erfassung von Kreditrisiken im Portfoliokontext nicht anerkannt. Das dürfte widerspiegeln, dass die genannten Kritikpunkte von den Aufsichtsbehörden geteilt werden; gängige Verfahren sind zu unpräzise, zu wenig robust und zu anfällig für Manipulationsmöglichkeiten.
Lösung
Das neue Verfahren zur portfolioorientierten Erfassung von Kreditrisiken beeinhaltet, wie in FIG gezeigt, die Verknüpfung 2 von Daten des Rechnungswesens von Wirtschaftssubjekten 3, 4. Diese Daten können bspw. der Bilanz, der Gewinn- und Verlustrechnung oder der Kapitalflussrechnung eines Unternehmens entstammen. Sie können aber bspw. auch Bestandteil des volkswirtschaftlichen Rechnungswesens, z. B. der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung (VGR) sein. Als Daten des Rechnungswesens 3, 4 werden auch zusammengesetzte Kennzahlen wie bspw. die Umsatzmarge oder die Eigenkapitalquote von Unternehmen verstanden. Ein Beispiel für eine solche Verknüpfung 2 ist die Verbindung der Umsatzerlöse eines Zulieferunternehmens mit dem Materialaufwand des belieferten Unternehmens. Diese Beziehung ist ökonomisch unmittelbar einleuchtend, überprüfbar und robust. Aus den Daten des Rechnungswesens von Wirtschaftssubjekten 3, 4 lässt sich wiederum ihre Bonität ableiten. Das ist gängige Praxis im Risikomanagement von Banken und viele entsprechende interne Ratingmodelle 1 wurden im Rahmen der Bankenregulierung nach Basel II von den Aufsichtsbehörden bereits anerkannt. Zusammengefasst verknüpft das neue Verfahren somit, wie in FIG gezeigt, über Lieferbeziehungen 2 Daten des Rechnungswesens von Wirtschaftssubjekten 3, 4 und erfasst indirekt jeweils über gängige Verfahren zur Risikomessung einzelner Kredite (Ratingverfahren 1) die Verbindung der Bonität von Kreditnehmern. Dieser systematische Zugang zur Risikomessung von Kreditportfolios auf Basis der Verknüpfung von Daten des Rechnungswesens von Wirtschaftssubjekten 3, 4 über Lieferbeziehungen 2 ist neu. Erst er erlaubt eine präzise Erfassung auch komplexer nichtlinearer Zusammenhänge zwischen Kreditereignissen, beispielsweise wenn ein Rückgang der Nachfrage nach einem Endprodukt sich entlang der Lieferkette auf die Bonität aller Zulieferunternehmen im Portfolio eines Kreditgebers auswirkt, die Auswirkung aber je nach der vorherigen Eigenkapitalausstattung der Unternehmen höchst unterschiedlich ausfällt.
Anhand eines Beispiels soll die Erfindung näher verdeutlicht werden. Das deutsche Unternehmen A produziert Katalysatoren ausschließlich für den deutschen Automobilhersteller B. Das Unternehmen B verkauft die hergestellten Automobile ausschließlich in die USA. Falls nun die Automobilnachfrage in den USA sinkt, wird Unternehmen B dort weniger Automobile absetzen. Es benötigt weniger Katalysatoren, so dass auch Unternehmen A von dem Nachfragerückgang in den USA betroffen ist. Die Bonität von Unternehmen A sinkt somit infolge der nachlassenden Automobilnachfrage in den USA, obwohl es ausschließlich ein einziges deutsches Unternehmen beliefert. Falls beide Unternehmen A und B bei der gleichen Bank verschuldet sind, ist es für diese Bank wichtig, Zusammenhänge zwischen der Bonität beider Schuldner zu erfassen. Im Beispiel sollte die Bank wissen, dass sich die Bonität der Unternehmen A und B stets im Gleichklang bewegt und möglichst auch, dass die gemeinsame Bonitätsentwicklung von der US-amerikanischen Automobilnachfrage abhängt. Wenn letztere nachlässt, steigt die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsstörungen bei beiden Kreditnehmern gleichzeitig. Das neue Verfahren kann der Bank diese Informationen liefern, indem es, wie in FIG gezeigt, zunächst die Materialkosten von Unternehmen B mit den Umsatzerlösen von Unternehmen A verknüpft (Erfassung der Lieferbeziehungen 2 zwischen zwei Wirtschaftssubjekten, davon zwei Kreditnehmer der Bank). In der Folge lässt sich bspw. erfassen, wie sich ein Umsatzrückgang von Unternehmen B auf die Eigenkapitalquoten und andere Kennzahlen beider Unternehmen auswirkt. Und aus diesen Kennzahlen lässt sich über ein Ratingmodell 1 wiederum jeweils die Wahrscheinlichkeit eines Kreditereignisses 5, 6 der Unternehmen A und B ableiten. Beide Wahrscheinlichkeiten 5, 6 sind über die Lieferbeziehung 2 und über das Ratingmodell 1 verknüpft.
Ergänzend kann die Automobilnachfrage in den USA mit den Umsatzerlösen von Unternehmen B verknüpft werden (Erfassung der Lieferbeziehungen zwischen zwei Wirtschaftssubjekten, davon ein Kreditnehmer der Bank). Dadurch wird indirekt über Lieferbeziehungen 2 und über ein Ratingmodell 1 erfasst, wie sich die Entwicklung der US-amerikanischen Automobilnachfrage auf die Zahlungsfähigkeit der beiden Unternehmen A und B auswirkt.
Bezugszeichenliste

1: Ratingmodell
2: Verknüpfung über Lieferbeziehungen
3: Daten des Rechnungswesens Wirtschaftssubjekt A
4: Daten des Rechnungswesens Wirtschaftssubjekt B
5: Wahrscheinlichkeit Kreditereignis Wirtschaftssubjekt A
6: Wahrscheinlichkeit Kreditereignis Wirtschaftssubjekt B

Claims

Verfahren zur portfolioorientierten Erfassung von Kreditrisiken, dadurch gekennzeichnet, dass es folgende Schritte enthält: a) Daten des Rechnungswesens von Wirtschaftssubjekten (3, 4) werden über Lieferbeziehungen (2) verknüpft, b) unter Verwendung der Daten des Rechnungswesens (3, 4) wird für Kreditnehmer die Wahrscheinlichkeit mindestens eines Kreditereignisses (5, 6) ermittelt.