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2 Urheberrechtlicher Hinweis Dieses Dokument steht unter einer Lizenz der Creative Commons Namensnennung-Keine kommerzielle Nutzung-Keine Bearbeitung 2.5 Schweiz. Sie dürfen: dieses Werk vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen Zu den folgenden Bedingungen: Namensnennung. Sie müssen den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen (wodurch aber nicht der Eindruck entstehen darf, Sie oder die Nutzung des Werkes durch Sie würden entlohnt). Keine kommerzielle Nutzung. Dieses Werk darf nicht für kommerzielle Zwecke verwendet werden. Keine Bearbeitung. Dieses Werk darf nicht bearbeitet oder in anderer Weise verändert werden. Im Falle einer Verbreitung müssen Sie anderen die Lizenzbedingungen, unter welche dieses Werk fällt, mitteilen. Jede der vorgenannten Bedingungen kann aufgehoben werden, sofern Sie die Einwilligung des Rechteinhabers dazu erhalten. Diese Lizenz lässt die Urheberpersönlichkeitsrechte nach Schweizer Recht unberührt. Eine ausführliche Fassung des Lizenzvertrags befindet sich unter

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4 Schriften aus dem Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ Band 1 Christoph Lengwiler/Simon Affentranger: Zinsmanagement für Gemeinden (ISBN ) Band 2 Ermanno Zukar: Cost-Effective Shipping Documents (ISBN ) Band 3 Stefan Bingisser/Peter Huber Finanzierung von Rollmaterial (ISBN ) Band 4 Beat M. Barthold/Oliver Müller/ Maurice Pedergnana (Hrsg.) Mezzanine Finance (ISBN ) Band 5 Maurice Pedergnana/Christoph Schacht (Hrsg.) Kreditmarkt Schweiz (ISBN ) Band 6 Maurice Pedergnana/Christoph Schacht/ Christoph Sax Kreditbeziehungen zwischen Banken und KMU (ISBN ) Band 7 Philipp Lütolf/Andreas Neumann Going Private vs. Staying Public (ISBN ) Band 8 Urs Walder/Dominik Erny Islamic Funds (ISBN ) Band 9 Maurice Pedergnana/Daniel Piazza Kantonalbanken im Vergleich 2004 (ISBN ) Band 10 Philipp Lütolf Aktienrückkäufe in der Schweiz (ISBN ) Band 12 Karsten Döhnert Bestimmungsfaktoren der Kapitalstruktur (ISBN ) Band 13 Christoph Sax The Swiss Stock Market and the Business Cycle: A Generalized Dynamic Factor Model Approach (ISBN ) Band 14 Philipp Lütolf Ausserbörsliche Aktien als Kapitalanlage (ISBN ) Band 15 Sita Mazumder/Gabrielle Wanzenried Unbeirrt weiblich und erfolgreich, Bd. 2 (ISBN ) Band 16 Sita Mazumder/Gabrielle Wanzenried/ Nicole Burri Diversity Management (ISBN ) Band 17 Philipp Lütolf Publikumsgesellschaften auf dem OTC Markt (ISBN ) Band 18 Christoph Hug Veränderungen und deren Begründungen in der Unternehmenskommunikation (ISBN ) Band 19 Pierre-André Wirth/Dominik Erny Der Fondsplatz Liechtenstein im internationalen Vergleich mit der Schweiz und Luxemburg (ISBN ) Band 20 Christian Wunderlin Systembasierte Ratings und Overrides (ISBN ) Band 11 Luka A. Zupan Unternehmerkapital bei Jungunternehmen in Theorie und Praxis (ISBN )

5 Systembasierte Ratings und Overrides Dr. Christian Wunderlin

6 Mit freundlicher Unterstützung von: sowie: Universität Bern, 2010, Dissertation ISBN Verlag IFZ-Hochschule Luzern Wirtschaft, Luzern Satz: more! than words, Bielefeld (D) Druck: AALEXX Buchproduktion GmbH, Großburgwedel (D)

7 Inauguraldissertation zur Erlangung der Würde eines Doctor rerum oeconomicarum der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern. Die Fakultät hat diese Arbeit am 26. August 2010 auf Antrag der beiden Gutachter Prof. Dr. Thomas Myrach und Prof. Dr. Markus Heusler, als Dissertation angenommen, ohne damit zu den darin ausgesprochenen Auffassungen Stellung nehmen zu wollen.

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9 Vorwort und Dank Das Thema Rating ist derzeit in der Finanzbranche in aller Munde. Einerseits, weil die grossen Ratingagenturen durch ihre Rolle im Zusammenhang mit der Finanzkrise in die öffentliche Kritik geraten sind; andererseits aber auch, weil das Rating als Grundlage für die Kreditvergabe eine Rolle in der Verfügbarkeit von Kapital für die Wirtschaft spielt. Dass diese Arbeit zu einem so aktuellen Thema verfasst werden konnte, verdanke ich der grosszügigen Unterstützung durch die teilnehmenden Banken bzw. Firmen. In rund 30 Interviews haben mir die Vertreter der RSN (Prof. Dr. Markus Heusler, Edwin Kälin), UBS (Thomas Siegenthaler, Dr. Alexandre Kurth, Dr. Michael Wolf, Henry Sturzenegger, Olivier Wermeille), CS (Daniel Ochsner, André Schwärzler, Sven Ragonesi) und ZKB (Charles Stettler, Dr. Luc Seydoux, Alfred Minder) dargelegt, wie ihre Ratingsysteme aufgebaut sind und wie die Ergebnisse meiner Recherchen zu interpretieren sind. Zudem haben mir diese Banken (RSN für fünf ihrer angeschlossenen Banken) mehr als Ratingvorgänge zur Analyse zur Verfügung gestellt. In knapp 20 weiteren Interviews haben mir Drittfirmen geholfen, die Vorgänge mit einer spezifischen Aussensicht zu betrachten: Raiffeisen (Dr. Dirk Ocker mit kritischen Fragen zur Modellbildung), Bankrevision und Treuhand (Thomas Wirth mit Anforderungen der Revisionsstelle an die Ergebnisse von Ratingsystemen), SAS (Frank Heinzelmann und Dr. Jürgen Schröder mit der Vorstellung ihrer Software zur Modellbildung), PostFinance (Thierry Kneissel mit Fragen zur Bedeutung der Ergebnisse für eine Postbank light), Integic (Viktor Fässler zu Fragen der Enterprise Application Integration) sowie Banken-IT- Projektleiter (UBS: Othmar Häfliger, SPOL: Stefan Marty, Zetenis: Fredy Walker mit spezifischen Fragen zum Projektmanagement in einer Bank). Die Vertreter der grossen Treuhandgesellschaften haben dargelegt, wie Modelle geprüft werden (KPMG: Marc Grüter, Ernst & Young: Bruno Oppliger, PWC: Arno Stöckli). Schlussendlich hat mir Martin Vogel (SHKB) in verschiedensten Diskursen zum Thema Rating geholfen, ein vertieftes Verständnis die für Treiber und deren Wirkung zu entfalten. Der Anspruch einer praxisnahen und -relevanten Arbeit konnte nur durch das Mitwirken der obigen Partner erreicht werden. An dieser Stelle möchte ich mich noch einmal herzlichst dafür bedanken. Ein weiterer Dank geht an die Kollegen des IFZ Institut für Finanzdienstleistungen Zug (Prof. Dr. Karsten Döhnert, Prof. Dr. Maurice Pedergnana, PD Dr. Andreas Zimmermann) und der Universität Bern (Prof. Dr. Thomas Myrach, Prof. Dr. Gerhard Knolmayer, Prof. Dr. Jens Dibbern), die mit ihren kritischen Fragen und Anregungen einen wesentlichen Beitrag zur Qualität dieser Arbeit geleistet haben. Schliesslich gilt mein Dank meiner Familie, insbesondere meiner Frau Esthi. Sie hat mich moralisch unterstützt und das Umfeld geschaffen, in dem diese Arbeit entstehen konnte. Ihr ist diese Arbeit deshalb gewidmet. Zullwil, im März 2010 Christian Wunderlin

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11 Inhalt Vorwort und Dank Einleitung Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit Forschungsansatz Grenzen der Arbeit Aufbau der Arbeit Bezugsrahmen zu Ratingsystemen und Overrides Regulatorische Geschichte Die drei Säulen von Basel II Ratingverfahren Aktuelle Forschung Ratingvorgang und Datenbasis Qualitative vs. quantitative Faktoren, Overrides Segmentierung von Ratingmodellen Rolle der IT beim Rating Data Warehouse und Business Intelligence Theoretischer Bezugsrahmen Agency Theorie Entscheidungstheorie und die Rolle der Systeme Zusammenfassung Aufbau und Einführung von Ratingsystemen Struktur von Ratingsystemen Datenpool und Ermittlung Scorecard Unterstützung durch IT Systeme Aufbau Daten-Pool Ermittlung univariat trennender Kennzahlen Ermittlung Scorecard und Test Kalibrierung Erfassungs- und Berechnungssysteme Validierung Entwicklung und Einführung Schnittstellen Einbindung der Kundenberater bei neuen Scorecards Sicht des Kreditkunden Zusammenfassung und Ausblick Beschreibung von Override-Motiven Statistische Qualifikation von Overrides

12 4.2 Antizipieren der Unternehmensentwicklung Pionierunternehmen Wachstumsunternehmen Reifeunternehmen Aufbau des Ratingbogens Empirische Analyse von Overrides Detailliertes Vorgehen Institutsvergleiche Resultate Institut Resultate Institut Resultate Institut Resultate Institut Resultate Institut Resultate Institut Resultate Institut Resultate Institut Weitergehende Analysen Zusammenfassung und Bedeutung Nutzen der Ergebnisse für aktuelle Praxisfragen Eindämmung von Overrides Bestrebungen der Banken Überprüfung der erwarteten Effekte Schlussfolgerung Kreditklemme Verlust eines bestehenden Kredits Ablehnung eines neuen Kredits Hohe Kreditkosten Schlussfolgerung Kurzfristige Postbank light Aussage von Hans-Ulrich Meister Rating von Firmenkunden Risiko der PostFinance bei der Kreditvergabe Handlungsempfehlung Schlussbemerkung zum aktuellen Praxisfragen Zusammenfassung und Ausblick Bedeutung für die Wirtschaftsinformatik Vertrauen in systembasierte Modelle Spannungsfeld Mensch-Maschine Möglichkeiten und Grenzen Nutzen für die Praxis Alexandre Kurth, UBS AG

13 7.2.2 Daniel Ochsner, Credit Suisse Edwin Kälin, RSN Risk Solution Network AG Luc Seydoux, Zürcher Kantonalbank Einordnung der Ergebnisse und Ausblick Quellenverzeichnis Anhang Beratungsoutput Ratingsystem Interviewverzeichnis Mindmaps Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Firmenkredite Abbildung 2: Anwendungsorientierte Forschung in Theorie- und Praxisbezug...21 Abbildung 3: Das Drei-Säulen-Konzept von Basel II...29 Abbildung 4: In die Risikogewichtsfunktionen einfliessende Parameter...32 Abbildung 5: Ansätze zur Eigenmittelunterlegung...33 Abbildung 6: Preisbestimmung aufgrund von Ratings...34 Abbildung 7: Methodische Ansätze für Ratingsysteme...49 Abbildung 8: Ratingansätze in der Schweiz...51 Abbildung 9: Fläche unter der ROC Kurve...53 Abbildung 10: Zusammenspiel der einzelnen Systemkomponenten...55 Abbildung 11: Schritte der Scorecard-Entwicklung...56 Abbildung 12: Software zum Management von Kreditrisiken (Retailbanken)...57 Abbildung 13: Architekturmodell von SAS...61 Abbildung 14: Aufbau eines Data Mart mit SAS...63 Abbildung 15: Überschneidungen beim Rating...64 Abbildung 16: Darstellung der univariaten Kennzahlen mit SAS...67 Abbildung 17: logistische Transformation mit a [-6] und b [6]...69 Abbildung 18: Aufbau eines neuronalen Netzes...72 Abbildung 19: Darstellung der Scorecard mit SAS...74 Abbildung 20: Grundlage der optischen Prüfung...75 Abbildung 21: Darstellung der Scorecard-Testergebnisse mit SAS...78 Abbildung 22: Darstellung der Scorecard-Stabilität mit SAS...78 Abbildung 23: Darstellung der Scorecard-Güte mit SAS...80 Abbildung 24: Zuteilung von Scores zu Ratingklassen...83 Abbildung 25: Zuteilung von Scores zur Ausfallwahrscheinlichkeit...84 Abbildung 26: Vergleich Scorecards mit manuellem Expertenrating...86 Abbildung 27: Erfassungsmaske Credit Master für die Bilanz...88

14 Abbildung 29: Erfassungsmaske Credit Master Override...92 Abbildung 31: Herleiten Rating und Override...93 Abbildung 32: Branchenvergleich Kreditkunde...94 Abbildung 33: Ex-ante- vs. ex-post-rating mittels SAS...96 Abbildung 34: Optimierungskreislauf der Scorecards...98 Abbildung 35: Rollenkonzept am Beispiel Credit Master Abbildung 36: Schnittstelle Credit Master Kernbankapplikation Abbildung 37: Statuskonzept im Credit Master Abbildung 38: Schnittstelle mittels EAI Abbildung 39: Gründe für Overrides Abbildung 40: Klassenabweichungen Abbildung 41: ROC berechnet vs. bewilligt Abbildung 42: Ratingvergleich Institut Abbildung 43: Klassenverschiebung Institut Abbildung 44: ROC Institut Abbildung 45: Alpha- und Beta-Fehler Institut Abbildung 46: Ratingvergleich Institut Abbildung 47: Klassenverschiebung Institut Abbildung 48: ROC Institut Abbildung 49: Alpha- und Beta-Fehler Institut Abbildung 50: Ratingvergleich Institut Abbildung 51: Klassenverschiebung Institut Abbildung 52: ROC Institut Abbildung 53: Alpha- und Beta-Fehler Institut Abbildung 54: Ratingvergleich Institut Abbildung 55: Klassenverschiebung Institut Abbildung 56: ROC Institut Abbildung 57: Alpha- und Beta-Fehler Institut Abbildung 58: Ratingvergleich Institut Abbildung 59: Klassenverschiebung Institut Abbildung 60: ROC Institut Abbildung 61: Alpha- und Beta-Fehler Institut Abbildung 62: Ratingvergleich Institut Abbildung 63: Klassenverschiebung Institut Abbildung 64: ROC Institut Abbildung 65: Alpha- und Beta-Fehler Institut Abbildung 66: Ratingvergleich Institut Abbildung 67: Klassenverschiebung Institut Abbildung 68: ROC Institut Abbildung 69: Alpha- und Beta-Fehler Institut Abbildung 70: Ratingvergleich Institut Abbildung 71: Klassenverschiebung Institut Abbildung 72: ROC Institut Abbildung 73: Alpha- und Beta-Fehler Institut

15 Abbildung 74: PD versus effektive Ausfälle Abbildung 75: Overrideausmass vs. PD - effektive Ausfälle Abbildung 76: Overrideanteil ohne ± 1 Klasse Abbildung 77: Details Veränderungen Overrides während Finanzkrise Abbildung 78: Kollaborationsperspektive der Wirtschafsinformatik Abbildung 79: Unterstützungsperspektive der Wirtschaftsinformatik Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Zeitliche Abfolge von Basel I zu Basel II...29 Tabelle 2: Vergleich alternativer Ratingansätze...52 Tabelle 3: Anbieter-Ranking...57 Tabelle 4: Beispiel mit Liquiditätsgrad 3 bei früheren Berechnungen...68 Tabelle 5: Beispiel mit Liquiditätsgrad 3 bei Expertenkategorien...68 Tabelle 6: Beispiel mit Liquiditätsgrad 3 bei linearer Transformation...70 Tabelle 7: Ausfallwahrscheinlichkeiten in einzelnen Ratingklassen...82 Tabelle 8: Rating der internationalen Agenturen...91 Tabelle 9: Branchenwerte für Kreditkunden...94 Tabelle 10: Ausschnitt aus einem Ratingbogen Tabelle 11: Zusammenfassung Alpha- und Beta-Fehler Abkürzungsverzeichnis AUROC CAP CEO CHF CS D d.h. EAD EL Etc. IFRS IRB KMU KS Area under Receiver Operating Characteristic Curve Cumulative Accuracy Profile Chief Executive Officer Schweizer Franken Credit Suisse Default das heisst Exposure at Default Expected Loss Und so weiter International Financial Reporting Standards Interner Ratingansatz (Internal Rating Based) Kleine und mittlere Unternehmen Kolmogorov-Smirnov-Statistik

16 LGD Mia. Mio. PD PWC ROC RSN S&P SNB TCHF ZKB Loss Given Default Milliarden Millionen Probability of Default PriceWaterhouseCoopers Receiver Operating Characteristic RSN Risk Solution Network AG Standard and Poor s Schweizerische Nationalbank Tausend Schweizer Franken Zürcher Kantonalbank

17 Abstract Schlüsselwörter: Rating Override Scorecards univariate Kennzahlen multivariate Kennzahlen ROC AUROC Postbank Kreditklemme Wirtschaftsinformatik Entscheidungs- Unterstützungs-Systeme implizites Wissen Kodifizierbarkeit Diese Arbeit behandelt die Vergabe von Krediten an Unternehmen. Für diese Vergabe muss jeder Kreditnehmer einer Art Gefahrenklasse, der Ratingklasse, zugeordnet werden. Diese Zuordnung erfolgt, indem die kreditgebenden Banken den einzelnen Kunden anhand von quantitativen und qualitativen Faktoren beurteilen, sprich: raten. Das Ergebnis dieser durch IT-Systeme unterstützten Ratingvorgänge, das gerechnete Rating, wird teilweise durch den Kundenberater als falsch taxiert und mit Freigabe durch Kreditspezialisten geändert1. Bei gewissen Banken macht dieser menschliche Einfluss, Override genannt, bis zu 70 % aller schlussendlich bewilligten Ratings aus 2. Im Rahmen dieser Arbeit wurde überprüft, ob dieser menschliche Einfluss positive oder negative Auswirkung auf die Prognosefähigkeit hat. Anhand der statistischen Testmethode der ROC-Kurve (receiver operating characteristic) bzw. der Fläche darunter (AUROC) wurden über durch IT-Systeme berechnete Ratingvorgänge der Jahre mit den schlussendlich bewilligten Ratings verglichen. Die Untersuchung hat ergeben, dass bei sämtlichen acht teilnehmenden Instituten (CS, UBS, ZKB mit jeweils eigenen Systemen sowie fünf Kantonalbanken, die allesamt das Ratingsystem der RSN Risk Solution Network AG im Einsatz haben) die Kraft, ausfallende von überlebenden Kunden zu trennen (Trennkraft), zugenommen hat. Diese Ergebnisse wurden in das aktuelle Zeitgeschehen eingereiht: Aufgrund der Erkenntnisse kann festgehalten werden, dass eine kurzfristig etablierte Postbank light zu einem erhöhten Ausfallrisiko für die PostFinance führt, da die trennkraftverbessernde Grösse Mensch nicht kurzfristig in der nötigen Anzahl am Markt verfügbar ist und diese Leistung auch nicht bei Drittfirmen zugekauft werden kann. Bei den Ratinganalysen wurde festgestellt, dass viele Overrides nur um eine Klasse abweichen (Fein-tuning). Daraus hat sich die Frage gestellt, ob diese minimale Abweichung die damit verbundenen Transaktionskosten rechtfertigt. Das 1 2 Die Genehmigungsrichtlinien für Overrides sind von Bank zu Bank unterschiedlich. Die hier beschriebenen Abläufe sind daher exemplarisch zu betrachten. Die zitierte Bank hat an dieser Untersuchung nicht teilgenommen, ihre Werte aber im Rahmen einer vertraulichen Forschungsarbeit, die em Autor vorliegt, zur Verfügung gestellt.

18 16 Systembasierte Ratings und Overrides Ergebnis zeigt, dass wenn auf die fein-tunenden Overrides verzichtet würde nur bei zwei Banken eine nennenswerte Verschlechterung der Trennkraft resultieren würde. Schlussendlich wurden noch zusätzliche Ratingvorgänge für die Zeit des Ausbruchs der Finanzkrise (Oktober 2008 März 2009) als Vergleich herangezogen. Diese zusätzlichen Analysen haben ergeben, dass der menschliche Eingriff in dieser speziellen Periode die Zukunft schlechter einfliessen lässt, als noch in der eigentlichen Analyseperiode. Dies schlägt sich in Overrides nieder, die signifikant negativer wurden. Daraus kann der Schluss gezogen werden, dass die Overrides bei gewissen Banken Einfluss auf das Phänomen der Kreditklemme nehmen (höhere Zinsen, vermehrte Kreditabsagen). Die Frage zur Rolle der Wirtschaftsinformatik wurde zum Schluss der Arbeit anhand der Beziehung Mensch Maschine betrachtet. Da Ratingvorgänge aufgrund ihrer Transaktionskosten, wo sinnvoll, automatisiert werden, kann von einer Kollaborationsperspektive mit Schwergewicht bei der Maschine gesprochen werden. Bei komplexeren Ratingvorgängen ist die Zusammenarbeit Mensch Maschine ziemlich ausgeglichen. Bei sehr komplexen Ratingvorgängen bzw. hohen Kreditsummen rückt der Mensch in den Mittelpunkt, und die Maschine erhält einen reinen Unterstützungscharakter. Grund dieser unterschiedlichen Rollen der Maschine ist die Komplexität der Realität und die dadurch nicht immer sinnvoll realisierbare Kodifizierbarkeit von zur Beherrschung dieser Realität notwenigem implizitem Wissen.

19 1. Einleitung

20 18 Systembasierte Ratings und Overrides 1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit Firmen benötigen für ihre Entwicklung Kapital. Dieses Kapital wird einerseits durch die Aktionäre, anderseits durch Banken in Form von Krediten zur Verfügung gestellt. Bei den Banken wird für jeden einzelnen bewilligten Kredit ein entsprechendes Limit eine Kreditlimite eingerichtet. Die Kreditlimiten für sämtliche Firmen in der Schweiz haben sich seit 1986 bis Mitte 2009 von 200 auf 400 Mia. CHF verdoppelt: Firmenkredite alle Banken in Mio. CHF 450' ' ' ' ' ' Abbildung 1: Firmenkredite Quelle: SNB Kreditvolumenstatistik (2009) In der Vergangenheit wurden Kredite als sichere Investition des Bankkundenkapitals mit bescheidenem Verlustpotential betrachtet. Entsprechend wurden Kredite mittels verbaler Kreditwürdigkeitsprüfung, Erfahrung und basierend auf Vertrauen 3 vergeben und meist aufrechterhalten (Buy and Hold). Durch grosse Kreditverluste zu Beginn der 90er-Jahre entstand das Bedürfnis, dass Kreditrisiken kalkulierbarer werden: der Grundstein für spezifische Ratingsysteme zur Messung von Kreditrisiken war gelegt. Da die Kreditverluste statistisch nicht normalverteilt sind und nicht unabhängig voneinander ausfallen, sollte mittels Diversifikation und mittels besagter Ratingsysteme das Risiko reduziert werden. Entsprechend wurde die Buy-and-Hold- Strategie durch eine aktive Portfolio-Optimierungsstrategie abgelöst 4. Im Jahre 1997 waren die ersten Systeme wie z.b. CreditMetrics von J.P. Morgen, CreditRisk+ von Credit Suisse oder CreditPortfolioView von McKinsey im Einsatz Weber M. (2003) S. 1 Hinder P. (2004) S. 1-6 Meier C. (2007) S. 2

21 Einleitung 19 Bei der Vergabe von Krediten erfolgt heute die Beurteilung des Kreditnehmers in Bezug auf dessen Ausfallrisiko. Unter Ausfallrisiko versteht man das Risiko, dass der Kreditnehmer den Kredit nicht mehr in voller Höhe zurückbezahlen kann. Aus der Optik der Banken stellen sich hierbei folgende Fragen 6 : Wie viel Prozent beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass der Kreditnehmer zahlungsunfähig wird 7? Wie hoch ist der Restschuldbetrag beim Ausfall, d.h., wie viel Beanspruchung und Tilgung findet bis zu einem möglichen Ausfall noch statt 8? Wie viele Sicherheiten stehen zur Verfügung, die zur Deckung herangezogen werden können, und wie viel Prozent beträgt die dem Verlustrisiko unterliegende Restschuld nach Verwertung dieser Sicherheiten 9? Alle Antworten auf diese Fragen werden ermittelt und geben, für sämtliche Kreditkunden ausmultipliziert, den zu erwartenden Verlust 10. Die erste Frage nach der Ausfallwahrscheinlichkeit wird mit dem Rating beantwortet. Dies bedeutet, dass der Kreditnehmer durch IT-Systeme und Kreditspezialisten beurteilt und in einer Gefahrenklasse oder eben: Ratingklasse zugeordnet wird. Die zweite Frage nach der Restschuld wird aufgrund der Kreditausgestaltung (aktueller Stand, künftige Beanspruchung und Tilgungsmodalitäten) beantwortet und ist somit stark vom Kreditprodukt abhängig. Die letzte Frage der Verwertung von Sicherheiten wird mit Erfahrungswerttabellen adressiert, da Sicherheiten bei deren Zwangsverwertung oft nicht den vollen Wert erzielen. Im Rahmen dieser Arbeit steht die Frage nach der Ausfallwahrscheinlichkeit im Mittelpunkt. Die Frage nach Restschuld und Sicherheitsverwertung wird nicht weiter behandelt. Es ist bei den kreditgebenden Banken üblich, dass der Kundenberater das durch die IT-Systeme (Ratingsysteme) berechnete Rating (und somit die Ausfallwahrscheinlichkeit) als nicht ganz korrekt taxieren kann und beim Kreditspezialisten (Credit Officer) eine Übersteuerung beantragt. Diese Übersteuerung, Override genannt, kann durch die verantwortlichen Instanzen genehmigt oder abgelehnt werden 11 und nimmt bei gewissen Banken ein Ausmass von bis zu 70 % sämtlicher Kreditentscheide an Schneck O. (2008) S. 29 PD (Probability of Default) genannt EAD (Exposure at Default) genannt LGD (Loss given Default) genannt EL (Expected Loss) genannt = [PD * EAD * LGD] Garati R. (2004), S. 281ff

22 20 Systembasierte Ratings und Overrides Im Rahmen dieser Arbeit werden die Overrides analysiert. Es wurde geprüft, ob die Qualität der Ratingentscheide der IT-basierten Ratings ( berechnetes Rating ) höher oder tiefer ist als die Qualität nach Einfluss des menschlichen Urteilsvermögens ( bewilligtes Rating ). 1.2 Forschungsansatz Wie die obige Einleitung und das Vorwort zeigen, ist diese Arbeit stark anwendungsorientiert. Die Basis der Arbeit bilden Praxisvorfälle, die Praxis wird an verschiedenen Stellen einbezogen, und die Resultate sollen wiederum in die Praxis zurückfliessen. Entsprechend wurde von einem anwendungsorientierten Forschungsansatz nach Ulrich 12 ausgegangen. Der gewählte Ansatz von Ulrich erlaubt es, auf bestehenden Ansätzen des theoretischen Empirismus zu basieren, ist aber gleichzeitig um eine strukturierte Rückführung in die Praxis ergänzt. So weist die hier beschriebene positivistisch-empirische Forschung grundsätzlich eine Varianzstruktur auf: sämtliche Daten werden nur einmalig für einen Beobachtungszeitraum erhoben und es werden keine Veränderungen über die Zeit analysiert (eine kleine Ausnahme dieses Ansatzes wird in Kapitel 6 diskutiert). Die Untersuchungsebene beschränkt sich auf einen Macro-Level, da nicht der einzelne Kreditkundenberater, sondern die gesamte jeweilige Bank Ziel der Betrachtung ist. Die effektiv betrachteten Untersuchungseinheiten stellen dann unter Berücksichtigung der unten genannten Limiten die einzelnen Ratingvorgänge dar. Aufgrund der Natur als deduktive Basis-Untersuchung geht der Autor von einer maximal mittleren Reichweite aus. Die Wahl des Ansatzes von Ulrich lässt zudem offen, dass konfirmatorisch die für andere Länder bekannten positiven Effekte von Overrides 13 für die Schweiz geprüft und folgend die Ergebnisse in die Praxis zurückgeführt werden können (in Form der induktiv ermittelten Antworten auf die im Kapitel 6 Nutzen der Ergebnisse für aktuelle Praxisfragen aufgezeigten Herausforderungen). Die einzelnen Phasen wurden im Rahmen dieser Arbeit so durchlaufen, wie sie in untenstehender Abbildung dargestellt sind: Ulrich H. (1995) S. 165 Martin A. (2007) S. 103

23 Einleitung 21 Abbildung 2: Anwendungsorientierte Forschung in Theorie- und Praxisbezug Quelle: Ulrich H. (1984) S Phase: Erfassung und Typisierung praxisrelevanter Probleme In der Schweizer Bankenwelt ist das Phänomen bekannt, dass die von Ratingsystemen ermittelten Ratings durch den Kundenberater mit Einverständnis des Kreditspezialisten verändert werden können. Der Kundenberater nimmt hierbei eine Moderatorenrolle ein. Aus verschiedenen in der Zeit von 2005 bis 2008 geführten Gesprächen und Vorprojekten mit Bankvertretern hat sich ergeben, dass diese Overrides aus zwei Gründen nur bedingt gewünscht sind: zum Ersten verursachen Overrides hohe Transaktionskosten. Dies wird mit der Betrachtung eines exemplarischen Override-Prozesses verständlicher: I. Der Kundenberater füllt einen Kredit-Antrag aus und stellt fest, dass das Ratingsystem für den abzuwickelnden Kunden 'nicht passt' (z.b. hat der Kunde eine ganz spezielle Bilanz- oder Erfolgsrechnungs-Strukur oder weicht anderweitig vom 'Normalfall' ab, den das Ratingsystem zu klassifizieren vermag). II. Dann stellt Kundenbetreuer einen schriftlichen Antrag für ein Override an den Credit Officer. III. Der Credit Officer beurteilt den schriftlichen Antrag und entscheidet (wiederum mit schriftlicher Begründung), ob das vom Ratingsystem berechnete Rating korrekt ist bzw. ob es überschrieben werden soll. IV. Der Entscheid sowie die Entscheidungsüberlegungen werden im Ratingsystem erfasst und dem Kundenberater mitgeteilt.

24 22 Systembasierte Ratings und Overrides Bei gewissen Banken müssen Overrides gar von einer höheren Hierarchiestufe genehmigt werden, was den Transaktionsaufwand weiter erhöht. Zum Zweiten weisen sie auf mögliche Mängel der Ratingsysteme hin. Allzu hohe Overridequoten können gar Beanstandungen seitens des Regulators auslösen. Aus diesem Spannungsfeld ist die zentrale Forschungsfrage entstanden: Haben Overrides einen schädlichen oder nützlichen Effekt auf die Qualität von Ratingentscheiden? Aufgrund der bestätigenden Aussage von Martin (2007) für Deutschland darf angenommen werden, dass dem so ist und dass seine Erkenntnis für die Schweiz erweitert werden kann. Aus Sicht der Praxis bietet diese Arbeit einen wesentlichen Nutzen, da einerseits das Overrideverhalten der eigenen Bank erstmalig mit anderen Banken und das Ratingverhalten des eigenen Ratingsystems mit dem anderer Anbieter verglichen werden kann. 2. Phase: Erfassung und Interpretation problemrelevanter Theorien und Hypothesen der empirischen Grundlagenwissenschaft Nach Vorliegen der Forschungsfrage wurden die verfügbaren Forschungsergebnisse im Bereich von Ratingsystemen analysiert. In der Zeit von Juni 2008 bis Dezember 2008 wurden ergänzend Interviews geführt, um das nötige Verständnis für Ratingvorgänge und Overrides zu erhalten. Als Resultat lag nach Abschluss dieser Phase eine Dokumentation über Aufbau, Einführung, Betrieb und Unterhalt von Ratingsystemen vor. Zudem wurde in dieser Phase der Recordbeschrieb für die zu analysierenden Daten entwickelt. 3. Phase: Erfassung und Spezifizierung problemrelevanter Verfahren der Formalwissenschaft Im Rahmen weiterer Interviews wurde erkannt, dass die Qualität der Ratingsysteme mittels der formalwissenschaftlichen Methode der ROC-Kurve ermittelt werden sollte. Die ROC-Kurve misst analog dem Cumulative Accuracy Profile, dem Pietra-Index, der Kolmogorov-Smirnov-Statistik oder der Bayesschen Fehlerrate 14, wie gut ein Ratingsystem gute von schlechten Kunden trennen kann. Der Vorteil der ROC Kurve ist, dass sie bei sämtlichen Banken bekannt ist und intern eingesetzt wird und dass somit die Ergebnisse für alle involvierten Parteien verständlich sind. Seitens der Forschung wird die ROC als Testmethode auf breiter Ebene unterstützt 15 und so wurde mit den teilnehmenden Banken im März 2009 verabschiedet, dass die Analyse mittels dieses Wertes stattfinden soll sämtliche Testmethoden sind in Kapitel 3 detailliert beschrieben. Blöchlinger & Leipold (2005) S. 3ff, Hammerle et al (2003) S. 8ff