Creditreform Kreditrisikobericht Kreditinstitut Musterstadt

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1 Kreditrisiko- und Portfolioanalysen Creditreform Kreditrisikobericht Kreditinstitut usterstadt Kontakt Anschrift elefon: 02131/ ail: Internet: Creditreform ating AG Kreditrisiko- und Portfolioanalysen Hellersbergstr Neuss

2 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen der statistischen Auswertung Der Creditreform-Bonitätsindex Adressrisikoidentifikation tatistisches apping Definition der Creditreform-Indexbänder Kreditinstitut-asterscale Kalibrierung der Ausfallwahrscheinlichkeiten igrationsmatrix truktur des Kreditportfolios des Kreditinstitut usterstadt Branchenkonzentration Größenklassenkonzentration Nach msatz Nach itarbeitern egionale isikokonzentration anhand des Bonitätsatlas truktur des arktportfolios (Vertriebsportfolio) Branchenkonzentration Größenklassenkonzentration Nach msatz Nach itarbeitern egionale isikokonzentration Korrelative Branchenrisikoanalyse im arktportfolio rgebnisdarstellung und Optimierungsansätze Portfolio des Kreditinstitut usterstadt im Vergleich zum arktportfolio Handlungsempfehlungen... 15

3 Abbildungsverzeichnis eite Abb. 1 influssfaktoren des Creditreform-Bonitätsindex... 1 Abb. 2 1-Jahres-Ausfallwahrscheinlichkeiten Abb. 3 Ausfallquoten der vergangenen Jahre. 3 Abb. 4 Vorgehensweise bei der Adressrisikoidentifikation... 3 Abb. 5 Bonitätsindexbänder.. 4 Abb. 6 Kreditinstitut-asterscale... 5 Abb. 7 Kalibrierungsbeispiel der Ausfallwahrscheinlichkeiten je core. 6 Abb. 8 pread zwischen Kreditinstitut-asterscale (bundesweit) und Kreditinstitut usterstadt-asterscale. 6 Abb. 9 igrationsmatrix des Kreditinstitut usterstadt. 7 Abb. 10 Branchenkonzentration des Kreditinstitut usterstadt.. 8 Abb. 11 Kreditportfolio des Kreditinstitut usterstadt.. 8 Abb. 12 Größenklassenkonzentration nach msatz im Kreditportfolio 9 Abb. 13 Größenklassenkonzentration nach itarbeitern im Kreditportfolio.. 9 Abb. 14 egionale isikokonzentration des Kreditinstitut usterstadt innerhalb des arktgebietes. 9 Abb. 15 Branchenkonzentration arktportfolio. 10 Abb. 16 arktportfolio im Geschäftsgebiet des Kreditinstitut usterstadt.. 11 Abb. 17 Größenklassenkonzentration nach msatz im arktportfolio. 11 Abb. 18 Größenklassenkonzentration nach itarbeitern im arktportfolio.. 12 Abb. 19 Darstellung der regionalen isikokonzentration 12 Abb. 20 Bonitätsatlas Deutschland mit arktgebiet Kreditinstitut usterstadt.. 13 Abb. 21 Korrelative ntersuchung der Branchenzusammenhänge im arktportfolio.. 13 Abb. 22 Gegenüberstellung von Kredit- und arktportfolio 14 Abb. 23 Gegenüberstellung der atingeinstufung von Kredit- und arktportfolio 14 Abb. 24 Korrelationsmatrix zur Aufnahme neuer Branchensegmente.. 15 Abb. 25 oll-portfolio. 16

4 1 Grundlagen der statistischen Auswertung Creditreform verfügt über die weltweit größte Datenbank über deutsche nternehmen und eine der größten Datenbanken für Wirtschaftsinformationen in uropa. ittels qualifizierter und permanenter echerchen wird der umfassende Datenbestand von rund 3,4 illionen nternehmen ständig erweitert und aktualisiert. Ziel der Organisation Creditreform ist es, die in der Datenbank gespeicherten nternehmens- und Bonitätsinformationen den itgliedern von Creditreform schnell und zuverlässig zur Verfügung zu stellen, damit diese bei einer anstehenden ntscheidung auf eine fundierte Datenbasis zurückgreifen können. Durch die starke regionale Vertretung im gesamten Bundesgebiet werden von Creditreform viele der wichtigsten Informationen über wirtschaftsaktive nternehmen zusammengetragen und mittels des Bonitätsindex zum Ausdruck gebracht. Dieser Bonitätsindex stellt eine zusammenfassende aßzahl aller bonitätsrelevanten Informationen dar, welcher in seiner Art eine strukturierte und klassifizierte Auskunft über das jeweilige Bonitätsrisiko eines nternehmens gibt. 1.1 Der Creditreform-Bonitätsindex Die einzelnen Bestandteile der Creditreform Wirtschaftsauskunft werden in Form des Bonitätsindex zu einem Gesamturteil zusammengefasst, welcher mit einem Wert zwischen 100 und 600 das von Creditreform ermittelte Bonitätsrisiko darstellt. Dabei gilt, je geringer die Punktzahl, desto besser wird die Bonität eines nternehmens eingeschätzt. Insgesamt 15 erkmalskombinationen aus der Auskunft und aus branchenanalytischen Vergleichswerten werden zur Bonitätsbestimmung herangezogen. Im Kern werden alle bonitätsrelevanten Kriterien wie z. B. rtragslage oder Branchensituation für jedes nternehmen einzeln bewertet und anschließend unter Berücksichtigung der Bedeutung eines jeden Kriteriums zu einem Gesamturteil zusammengefasst. Abbildung 1 zeigt die wesentlichsten Kriterien die bei der rmittlung des Bonitätsindex einbezogen werden. trukturrisiken (10 15 %) Liquidität rtragslage Vermögenslage (Ca. 25 %) Zahlungsweise (20 25 %) Bonitätsindex Branchenrisiko (10 15 %) Krediturteil (25 30 %) Abb. 1: influssfaktoren des Creditreform-Bonitätsindex eite -1-

5 Der Bonitätsindex ermöglicht folglich als metrische kala den unmittelbaren Vergleich von chuldnern im inne einer Bonitäts-eihenfolge ausgehend von hervorragenden nternehmen bis hin zu solchen mit Negativmerkmalen und Insolvenztatbeständen. Die einheitliche rmittlung des Bonitätsindex ermöglicht zudem die Berechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten, dabei ist der zugrunde gelegte historische Zeitraum wesentlich für die Interpretation der Daten. Die folgende Abbildung enthält 1-Jahres- Ausfallwahrscheinlichkeiten für bundesdeutsche nternehmen gemessen im Dezember Ausfallwahrscheinlichkeit 1 Jahr 0,45% 0,80% 1,41% 2,76% 9,72% 19,49% Creditreform-Bonitätsindex Abb. 2:1-Jahres-Ausfallwahrscheinlichkeiten Dargestellt sind sechs aktive isikoklassen sowie zwei Klassen für notleidende Fälle. Da es sich bei letzteren um insolvente chuldner oder solche mit massiven Negativmerkmalen handelt, liegt deren Ausfallwahrscheinlichkeit bei nahezu 100 %. assiver Zahlungsverzug Zahlungseinstellung Die exponentiell ansteigenden Ausfallquoten in den schlechteren Bonitätsklassen dokumentieren die Fähigkeit des Bonitätsindex, sichere von riskanten ngagements zu unterscheiden. r erweist sich daher als trennscharfer Indikator, der nternehmen zuverlässig hinsichtlich ihrer Bonität einstufen kann. Die inführung des Bonitätsindex geht in das Jahr 1997 zurück als erstmalig sämtliche in der Datenbank enthaltenen nternehmen mit einem Bonitätsindex versehen wurden. either konnte dieser Wert mit Hilfe verschiedenster mathematisch statistischer Verfahren weiter verbessert und somit noch aussagekräftiger formuliert werden. eite -2-

6 Bonitätsindex ,45% 0,80% 1,41% 2,76% 9,72% 19,49% ,54% 0,74% 1,25% 2,55% 8,43% 17,72% ,43% 0,66% 1,21% 2,50% 8,67% 20,88% ,39% 0,53% 1,03% 2,20% 7,79% 19,13% ,27% 0,49% 1,06% 2,25% 7,79% 18,36% ,25% 0,46% 1,06% 2,34% 8,11% 19,04% rwartungswert 0,39% 0,61% 1,17% 2,43% 8,42% 19,10% Abb. 3: Ausfallquoten der vergangenen Jahre 1.2 Adressrisikoidentifikation Damit der isikostatus des vorliegenden Portfolios bestimmt werden kann, ist es erforderlich, die vorhandenen isiken mit Hilfe der Creditreform Wirtschaftsdatenbank zu identifizieren. Hierauf ergänzt Creditreform sowohl strukturals auch bonitätsrelevante Informationen nach folgendem chema. Aktualisierung und onitoring D A DV-Abgleich rgänzung relevanter C Datenbestände Abb. 4: Vorgehensweise bei der Adressrisikoidentifikation B anueller Abgleich Die Adressrisikoidentifikation unterstützt die Portfolioanalysen und zergliedert das Gesamtportfolio in ubportfolios nach differenzierten trukturmerkmalen (z. B. egmentierung nach Branche oder Produktgruppe). eite -3-

7 2 tatistisches apping nter apping versteht man die Überführung der internen atingkategorien und/oder asterscales auf eine externe atingkategorie. Diese bilden die Grundlage für eine korrespondierende isikobetrachtung. Dadurch wird es möglich für jedes nternehmen die Ausfallwahrscheinlichkeit der asterscale zu übernehmen. 2.1 Definition der Creditreform-Indexbänder Auf der Grundlage einer 5-jährigen Datenhistorie konnten für die Bonitätsindexbänder anhand von statistischen ethoden individuelle Ausfallwahrscheinlichkeiten ermittelt werden. Jeder Index kennzeichnet sich dadurch aus, dass mit ihm unterschiedlich hohe statistische isiken mittels des Bonitätsindexes abgebildet werden. Ausfallwahrscheinlichkeit 40,00% 35,00% 30,00% 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% ex- ante ex- post 5,00% 0,00% Abb. 5 : Bonitätsindexbänder Bonitätsindex rst durch den permanenten Aufbau der Datengrundlage lässt sich der Kalibrierungsprozess hinsichtlich einer stabilen Aussage stetig verbessern. Damit die Ausfallwahrscheinlichkeiten der einzelnen isikoklassen konstant gehalten werden können, basieren die meisten atingsysteme auf coringsysteme. ie sind durch regelmäßige Kalibrierungsprozesse an die asterscale des jeweiligen Kreditinstitutes anzupassen. Jede isikoklasse beschreibt die konditionellen ahmenbedingungen, wie Gesamtkredithöhe (Limit) oder Zahlungsziel. Das ystem ordnet, um ein einheitliches Kreditmanagement sicherzustellen jeder ermittelten isikoklasse nicht nur die tandardrisikokosten zu, sondern auch die ökonomisch ableitbaren isikokosten, welche sich auf Grundlage der regionalen ituation ergeben. eite -4-

8 2.2 Kreditinstitut-asterscale Die Kreditinstitut-asterscale (bundesweit) stellt die Grundlage für sämtliche Portfolioauswertungen und Kalibrierungsprozesse dar. Durch das apping wird die externe atingskala der Creditreform an die Kreditinstitut-asterscale (bundesweit) angepasst. atingklasse Ausfallrate KI (bundesweit) Kalibriertes Creditreform- Indexband 1a 0,07% I 1b 0,12% c 0,17% d II 0,26% e 0,39% a 0,59% b II 0,88% c 1,32% d 1,98% IV 2,96% a 4,44% b 6,67% c V 10,00% d 15,00% e 20,00% a 100,00% 500 4b 100,00% 500 4c VI 100,00% 600 4d 100,00% 600 4e 100,00% 600 Kalibrierung Abb. 6: Kreditinstitut-asterscale eite -5-

9 2.3 Kalibrierung der Ausfallwahrscheinlichkeiten nter Kalibrierung versteht man die Zuweisung von individuellen Ausfallwahrscheinlichkeiten zu atingklassen. in atingsystem gilt dann als kalibriert, wenn die geschätzten Ausfallwahrscheinlichkeiten in der ange nur gering von den tatsächlichen Ausfallraten der asterscale abweichen. 100,0 90,0 80, ,0 Häufigkeit 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 Abb. 7: Kalibrierungsbeispiel der Ausfallwahrscheinlichkeiten je core Creditreform- Indexband 0,0 0,03 0,05 0,07 0,09 0,11 0,13 0,15 0,17 0,19 0,21 0,23 0,25 0,27 0,29 0,31 0,33 individuelle Ausfallwahrscheinlichkeiten je core Ausfallrate KI usterstadt egionaler pread ,06% 0,01% ,10% 0,02% ,17% 0,00% ,28% -0,02% ,43% -0,04% ,55% 0,04% ,99% -0,11% ,87% -0,55% ,59% -0,61% ,12% -1,16% ,82% -2,38% ,71% -2,04% ,58% -4,58% ,03% -4,03% ,46% -6,46% ,45% 4,55% ,23% 2,77% ,00% 0,00% ,00% 0,00% ,00% 0,00% Abb. 8: preads zwischen Kreditinstitut-asterscale (bundesweit) und Kreditinstitut usterstadt-asterscale eite -6-

10 2.4 igrationsmatrix Das trukturrisiko eines Portfolios variiert im Zeitablauf aufgrund der Veränderungen der inzelrisiken. ine effektive Portfoliosteuerung verlangt deshalb Informationen darüber, wie stabil eine atingklasse hinsichtlich ihrer Aussage ist. Dieser Zusammenhang gibt Auskunft über die aktuelle Zusammensetzung des Portfoliorisikos. Hierzu werden igrationsmatrizen herangezogen. ie beschreiben über die Zusammensetzung des Portfolios hinaus, die Änderungs- und Ausfallwahrscheinlichkeiten einzelner isikoklassen und zeigen die prozentualen Bonitätsveränderungen (z. B. arktportfolio). Im Vergleich zum eferenzportfolio (Portfolio des relevanten arktes) verdeutlichen institutsspezifische igrationsmatrizen eigene isikopotenziale und geben einen inblick in die aktuelle isikosituation. von nach ,62% 5,11% 1,06% 0,21% 0,00% 0,00% 0,10% 2 0,22% 90,78% 8,02% 0,53% 0,09% 0,08% 0,28% 3 0,00% 1,05% 97,29% 0,91% 0,20% 0,08% 0,55% 4 0,00% 0,15% 3,84% 93,49% 1,04% 0,34% 2,59% 5 0,00% 0,31% 2,96% 5,74% 84,62% 1,52% 8,71% 6 0,00% 0,00% 1,58% 3,16% 4,94% 77,85% 26,46% 7 0,00% 0,00% 0,39% 0,45% 0,65% 2,30% 97,23% Abb. 9: igrationsmatrix des Kreditinstitut usterstadt Lesebeispiel: In der isikoklasse 3 sind innerhalb eines Jahres durchschnittlich 97,29% der nternehmen geblieben, 1,05% wanderten in die Klasse 2 und 0,91% der nternehmen wurden in die isikoklasse 4 zurückgestuft. Der Anteil der Ausfälle (isikoklasse 7) im betrachteten Zeitraum betrug 0,55%. 3 truktur des Kreditportfolios des Kreditinstitut usterstadt In den folgenden trukturübersichten sind die verschiedenen isikopotenziale eines fiktiven Kreditinstitutes dargestellt. Insbesondere wird hier auf die Konzentration nach Branchen, Größenklassen sowie egionen eingegangen. Die Branchendifferenzierung basiert auf dem bundeseinheitlichen Branchencode des statistischen Bundesamtes. r beschreibt die gewerblichen ätigkeitsbereiche in insgesamt 1447 Klassifikationen. Auszugsweise werden hier die Branchen ntsorgungswirtschaft, Verlagsgewerbe, Baugewerbe und edizintechnik analysiert. eite -7-

11 3.1 Branchenkonzentration Branchenbezeichnung WZ `93- Code Anzahl nternehmen isikovolumen atingklasse Baugewerbe ,00 43,89 2d ntsorgungswirtschaft ,00 22,86 1d Verlagsgewerbe ,00 20,44 2a edizintechnik ,00 12,81 1b umme ,00 100,00 Abb. 10: Branchenkonzentration des Kreditinstitut usterstadt KI-ating a 11 3a 9 7 2a 5 3 1a 1 ntsorgungswirtschaft WZ 40 Baugewerbe WZ 45 edizintechnik WZ 33 Verlagsgewerbe WZ Abb.11: Kreditportfolio des Kreditinstitut usterstadt Wie sich aus obenstehender Abbildung 10 erkennen lässt, weißt das usterportfolio mit der Gruppe des Baugewerbes ein deutliches Konzentrationsrisiko auf. Dieses isiko stellt ein nicht unerhebliches Gefahrenpotenzial für die Kreditinstitut usterstadt dar. Bei einer plötzlichen Veränderung der wirtschaftlichen ituation im Baugewerbe kann es zu chwierigkeiten bei der rfüllung der Kreditverpflichtungen oder sogar zu massiven Forderungsausfällen führen. Aus diesem Grund muss auf eine risikoadäquate Verteilung der Kreditengagements sowie auf deren treuung geachtet werden. eite -8-

12 3.2 Größenklassenkonzentration Abb. 12: Größenklassenkonzentration nach msatz im Kreditportfolio Abbildung 12 zeigt, wie sich das Kreditengagement des Kreditinstitut usterstadt auf die nternehmen der unterschiedlichen msatzklassen verteilt. Insbesondere lässt sich daraus erkennen, dass ein großer Anteil des gesamten isikovolumens bei einer geringen nternehmensanzahl gebunden ist. Auch in diesem Fall liegt ein Konzentrationsrisiko vor, welches bei Ausfall ebenfalls zu erheblichen finanziellen chäden führt Nach itarbeitern Ähnlich wie Abbildung 12 stellt auch Abbildung 13 eine Verteilung des isikovolumens auf definierte nternehmensgrößenklassen dar. 3.3 egionale isikokonzentration anhand des Bonitätsatlas Nach msatz msatzklasse Bezeichnung (msatz in io.) Anzahl der nternehmen isikovolumen 0 0 bis kleiner 2, ,00 11,73 1 2,5 bis kleiner ,00 19, bis kleiner ,00 24, bis kleiner ,00 26, und größer ,00 17,15 Beschäftigtenklassen Bezeichnung (Anzahl itarbeiter) Anzahl der nternehmen isikovolumen 0 0 < Beschäftigte < ,00 17, <= Beschäftigte < ,00 19, <= Beschäftigte < ,00 20, <= Beschäftigte < ,00 18, <= Beschäftigte < ,00 13, <= Beschäftigte ,00 9,97 Abb. 13: Größenklassenkonzentration nach itarbeitern im Kreditportfolio Postleizahlengebiet (2-stellig) isikoklasse Creditreform Anzahl nternehmen isikovolumen , ,00 11, , ,00 28, , ,00 35, , ,00 24,63 umme , ,00 100,00 Abb. 14: egionale isikokonzentration des Kreditinstitut usterstadt innerhalb des arktgebietes Bei der ntersuchung des eigenen Kreditportfolios sind möglichst umfassende Informationen einzubeziehen. o empfiehlt sich neben den bereits dargestellten ethoden der Konzentrationsmessung auch die isikokonzentration des relevanten eite -9-

13 arktes einzubeziehen. ine solche regionale isikokonzentrationsmessung lässt sich beispielsweise auf der institutseigenen asterscale durchführen und kann mittels des Creditreform Bonitätsatlases dargestellt werden. Dadurch kann mit einem einfachen grafischen Hilfsmittel sofort festgestellt werden, welche egionen des arktgebietes sich bonitätsmäßig von den anderen egionen unterscheiden und somit einen Ansatz über mögliche Optimierungspotenziale liefern. Letztlich empfiehlt sich eine ntersuchung der Korrelationen zwischen den einzelnen Bereichen durchzuführen, um die Zusammenhänge der verschiedenen Branchen festzustellen und Diversifikationsstrategien zu formulieren. 4 truktur des arktportfolios (Vertriebsportfolio) Bei der ntersuchung des arktportfolios werden die im arkt vorhandenen Potenziale durch die Auswertung der Creditreform-Datenbank aufgezeigt. Dazu sind beim arktportfolio ebenfalls die Konzentrationen nach Branche, Größenklasse und egion festzustellen. Im Anschluss werden diese mit den Konzentrationen des Kreditportfolios verglichen. rst durch eine direkte Gegenüberstellung von Kreditund arktportfolio lassen sich mögliche Optimierungsansätze feststellen. 4.1 Branchenkonzentration Branchenbezeichnung WZ `93- Code Anzahl nternehmen isikovolumen atingklasse Baugewerbe ,00 37,76 2c ntsorgungswirtschaft ,00 24,58 2b Verlagsgewerbe ,00 21,46 2a edizintechnik ,00 16,20 1b umme ,00 100,00 Abb. 15: Branchenkonzentration arktportfolio eite -10-

14 4a 13 ntsorgungswirtschaft WZ 40 Baugewerbe WZ 45 edizintechnik WZ 33 Verlagsgewerbe WZ 22 KI-ating 3a 9 2a 5 1a Abb. 16: arktportfolio im Geschäftsgebiet des Kreditinstitut usterstadt Aufgrund der Auswertungen der Creditreform-Datenbank lässt sich aus Abbildung 16 entnehmen, wie sich die arktsituation für die vier Branchen innerhalb des Geschäftgebiets des Kreditinstitut usterstadt tatsächlich darstellen. Die Analyse zeigt, dass arkt- und Kreditportfolio nicht immer deckungsgleich sein müssen sondern sich diese in bestimmten eilen unterscheiden können. Während im Kreditportfolio noch das Baugewerbe das schlechteste ating besaß, besitzt dieses nun im arktportfolio die ntsorgungswirtschaft. Auch kann es zu weiteren Veränderungen, wie z. B. Veränderung der jeweiligen isikovolumina je Branche, inbeziehung weiterer Branchen usw. kommen. 4.2 Größenklassenkonzentration Nach msatz msatzklasse Bezeichnung (msatz in io.) Anzahl der nternehmen isikovolumen 0 0 bis kleiner 2, ,00 17,70 1 2,5 bis kleiner ,00 21, bis kleiner ,00 16, bis kleiner ,00 24, und größer ,00 19,23 Abb. 17: Größenklassenkonzentration nach msatz im arktportfolio Auch bei der Betrachtung des arktportfolios lässt sich eine ungleichmäßige Verteilung des isikovolumens auf die nternehmen der verschiedenen msatzklassen feststellen. Ähnlich wie schon beim Kreditportfolio zuvor ist ein großer eil des potenziellen isikovolumens bei einer verhältnismäßig geringen Anzahl von umsatzstarken nternehmen gebunden. eite -11-

15 4.2.2 Nach itarbeitern Nur geringfügig besser als bei der Größenklassenkonzentration nach msatz sieht es bei der Konzentrationsmessung nach itarbeitern aus. Auch hier lässt sich eine ungleichmäßige Verteilung und somit ein Konzentrationsrisiko feststellen. 4.3 egionale isikokonzentration Beschäftigtenklassen Bezeichnung (Anzahl itarbeiter) Anzahl der nternehmen isikovolumen 0 0 < Beschäftigte < ,00 11, <= Beschäftigte < ,00 10, <= Beschäftigte < ,00 16, <= Beschäftigte < ,00 17, <= Beschäftigte < ,00 25, <= Beschäftigte ,00 19,27 Abb. 18: Größenklassenkonzentration nach itarbeitern im arktportfolio Postleizahlengebiet (2-stellig) isikoklasse Creditreform Bonitätsatlas Anzahl nternehmen isikovolumen , ,00 27, , ,00 31, , ,00 27, , ,00 13,79 umme , ,00 100,00 Abb. 19: Darstellung der regionalen isikokonzentration Anders als bei einer grafische isikobetrachtung auf der Grundlage des Kreditportfolios, wird bei Betrachtung des arktportfolios das tatsächlich vorherrschende isiko innerhalb des relevanten arktes aufgezeigt. omit lässt sich aus der Grafik genau erkennen, in welchem Geschäftsgebiet sich das eingegangene von dem tatsächlich vorliegenden isiko unterscheidet. ine grafische ntersuchung der regionalen isikokonzentration lässt unter anderem auf das gesamte Bundesgebiet, auf einzelne Bundesländer und Kreise oder nach 2- stelligen Postleitzahlgebieten durchführen. eite -12-

16 elevanter arkt isikoklassen mit Ausfallquoten 1: K 1a 1b 2: K 1c 1c 3: K 2a 2c 4: K 2c 3a 5: K 3b 3e 6: K 4a 4e Abb. 20: Bonitätsatlas Deutschland mit arktgebiet Kreditinstitut usterstadt Optimierungsansätze ergeben sich durch die inbeziehung branchenbezogener Korrelationsanalysen. ie stellen die Grundlage für Diversifizierungsstrategien dar. Darüber hinaus plausibilisieren sie die Gesamtbankstrategie im Firmenkundenbereich des Aktivgeschäftes. 4.4 Korrelative Branchenrisikoanalyse im arktportfolio WZ WZ WZ WZ WZ ,00 0,81 0,83 0,97 WZ ,00 0,72 0,69 WZ ,00 0,92 WZ ,00 Abb. 21: Korrelative ntersuchung der Branchenzusammenhänge im arktportfolio Bei Betrachtung der Korrelationen zwischen den einzelnen Branchen werden mehr oder weniger hohe Beziehungen festgestellt. Je näher der Wert der Korrelation bei 1 liegt, desto größer ist der statistische Zusammenhang zwischen den Branchen. Damit eine möglichst große Diversifikation innerhalb des eigenen Kreditportfolios erreicht werden kann, sollten möglichst nur solche Branchen einbezogen werden, die in geringem aße miteinander korrelieren. eite -13-

17 5 rgebnisdarstellung und Optimierungsansätze Dieses Kapitel beschäftigt sich sowohl mit der Präsentation der rgebnisse als auch mit den öglichkeiten zur Optimierung des vorliegenden Kreditportfolios. 5.1 Portfolio des Kreditinstitut usterstadt im Vergleich zum arktportfolio 22,86% Branchenkonzentration der Wirtschaftszweigen im Portfolio des KI usterstadt 20,44% 12,81% Baugewerbe edizintechnik ntsorgungswirtschaft Verlagsgewerbe 43,89% Abb. 22: Gegenüberstellung von Kredit- und arktportfolio KI-ating atingeinstufung des Kreditportfolios des KI usterstadt 15 4a a 9 7 2a 5 24,58% KI-ating 4a a 9 7 2a 5 Branchenkonzentration der Wirtschaftszweigen im Portfolio des KI usterstadt 21,46% 16,20% atingeinstufung des arktportfolios im Geschäftsbereich des KI usterstadt Baugewerbe edizintechnik ntsorgungswirtschaft Verlagsgewerbe 37,76% 3 1a 1 Bau edizin ntsorgung Verlag 3 1a 1 Bau edizin ntsorgung Verlag Branchenklassifikation Branchenklassifikation Abb. 23: Gegenüberstellung der atingeinstufung von Kredit- und arktportfolio endenziell lässt sich erkennen, dass das Portfolio des Kreditinstitut usterstadt mit dem arktportfolio weitestgehend korrespondiert. Auch die strukturelle Branchenkonzentration spiegelt das arktportfolio nahezu wider. Lediglich an der Höhe der isikoeinstufung lassen sich etwaige nterschiede zwischen Kredit- und arktportfolio feststellen. Das heißt, hier wäre ein Ansatz gegeben ein individuelles Pricing auf Grundlage regionaler isikokosten durchzuführen. eite -14-

18 5.2 Handlungsempfehlungen Weitere Optimierungsmöglichkeiten ergeben sich beispielsweise durch eine erweiterte Diversifikation mittels der Aufnahme neuer Branchensegmente. Hierzu zählen: aschinenbau (WZ 29000) Gastgewerbe (WZ 55000) Dienstleistungen (WZ 74000) Bei der inbeziehung neuer egmente sollte allerdings auf die Höhe der Korrelationen zwischen Kreditportfolio alt und Kreditportfolio neu geachtet werden. WZ WZ WZ WZ WZ WZ WZ ,00 0,81 0,83 0,97 0,78 0,91 WZ ,00 0,72 0,69 0,81 0,87 WZ ,00 0,92 0,62 0,79 WZ ,00 0,73 0,90 WZ ,00 0,89 WZ ,00 Abb. 24: Korrelationsmatrix zur Aufnahme neuer Branchensegmente Wie sich aus obiger Darstellung erkennen lässt, würde die Wahl zur Aufnahme eines neuen Branchensegmentes auf den aschinenbau (WZ 29000) fallen. Dieser weist eine weitaus geringe Korrelation gegenüber den bereits vorhandenen egmenten auf, als beispielsweise das Gastgewerbe (WZ 55000). benfalls ergibt sich ein weiteres Optimierungspotenzial durch den insatz einer institutsspezifischen igrationsmatrix zur Quantifizierung des unexpected loss. Als Basis hierfür können die treuungskoeffizienten der kalibrierten asterscale auf dem relevanten arkt dienen. ittels einer Vergleichsrechnung zwischen der durchschnittlichen injahres- igrationsmatrix aus arkt- und Kreditportfolio lassen sich vorhandene chwächen des eigenen Beurteilungsverfahrens aufdecken. Durch die Begrenzung von ausgesprochenen Branchenlimiten lassen sich weitere branchenbezogene isiken verringern. Dies bedeutet für das beschriebene Fallbeispiel, dass einerseits das Limit der Baubranche (WZ 45000) gesenkt und andererseits das Limit der edizintechnik (WZ 33000) angehoben wird. Diese aßnahme kann aufgrund der verhältnismäßig geringen Korrelation zwischen den beiden Branchen nur empfohlen werden. eite -15-

19 Darstellung der oll-ituation Abbildung 24 zeigt nochmals die einzelnen chritte zur Portfoliooptimierung auf. Darin ist unter Anderem zu erkennen, dass neben der Aufnahme der aschinenbaubranche auch die Verringerung bzw. rhöhung von branchenspezifischen Limiten zu einer weiteren Optimierung des Kreditportfolios führt. KI-ating 4a 13 3a9 2a5 1a1 Abb. 25: oll-portfolio ntsorgungswirtschaft WZ 40 Baugewerbe WZ 45 edizintechnik WZ 33 Verlagsgewerbe WZ 22 aschinenbau WZ eite -16-

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