Erkennung von Adressenausfallrisiken

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1 Christian Kus Erkennung von Adressenausfallrisiken Kontodatenanalyse unter Einsatz binärer logistischer Regressionsmodelle Verlag Dr. Kovac Hamburg 2010

2 Inhalt Seite Abkürzungen Abbildungs-/Tabellenverzeichnis Vorwort IX XI XIII Theorie A. Einleitung 1 B. Begriffsdefinitionen 9 I. Grundsätzliches 9 II. Kreditinstitut, Kreditnehmer 9 III. Rating Grundsätzliches Finanzrating Qualitatives Rating Einfaches" Kunden-Rating Rating-Abstufungen (Warnsignale) Einfluss der Bonität des Kunden Externes/Internes Rating, Ratingsysteme 15 IV. MaK, MaRisk, Basel I und Basel II MaK MaRisk Basel I, Ba?el II 21 C. Adressenausfallrisiko und Adressenausfall 31 I. Adressenausfallrisiko 31 II. Adressenausfall Grundsätzliches Adressenausfall im Sinne von Basel II ' 35 D. (Binäre) Logistische Regression (Logit-Modell) 39 I. Dichotome Probleme in der (betriebswirtschaftlichen) Forschung 39 II. Verfahren der binären logistischen Regression (Logit-Modell) Grundsätzliches Modellansatz Logistische Regression" Logit-Modell 53 III. Methoden der binären logistischen Regression (Variablenselektion) 57

3 IV. Modellkalibrierung 58 V. Effekt-Koeffizient 63 VI. Gütekriterien für das binäre logistische Modell Histogramm Klassifizierungstabelle Einsatz einer Kostenfunktion als Natürliches Gütemaß" McFaddens-Pseudo-r Cox-und-Snells-Pseudo- r Nagelkerkes-Pseudo-r Wald-Statistik Likelihood-Ratio-Test 79 VII. (Direkte) Prognose der Klassenzugehörigkeit 80 E. Kontodatenanalyse und Kontokennzahlen 83 I. Kontodatenanalyse Grundsätzliches Methoden der Kontodatenanalyse 84 II. Kontokennzahlen Eigenschaften Einteilung und Ableitungsgrundsätze 92 III. Beschreibung ausgewählter Kontokennzahlen Kl: Durchschnittlicher Saldo im Monat / Eingeräumtes Limit" K2: Niedrigster Kontostand im Monat / Eingeräumtes Limit" K3: Sollumsätze/Habenumsätze" K4: Durchschnittlicher Saldo im Monat / Habenumsätze" K5: Durchschnittlicher Saldo im Monat / Sollumsätze" K6: Sollsaldo-Tage (Monat) / Anzahl Tage (Monat)" K7: Tage mit ungeregelter Überziehung (Monat) / Anzahl Tage (Monat)" K8: Scheck-/Lastschriftrückgaben (Betrag) / Sollumsätze" 101 IV. Zeitreihenproblematik Grundsätzliches Gleitende Durchschnitte 104 a. Grundsätzliches 104 b. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) 106 c. Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) 106 V. Dichotome Schichtung (errechneter) Kontokennzahlenwerte 108 VI

4 Empirie F. Datenbasis und Auswertungen 113 I. Grundsätzliches 113 II. Datenbasis Reorganisation Verbesserung der Datenbasisqualität Verteilung der Konten auf Kunden Ableitung der Regressoren (Kontokennzahlen) 118 a. Grundsätzliches 118 b. Schichtung der Kontokennzahlenwerte 119 c. Kl: Durchschnittlicher Saldo im Monat / Eingeräumtes Limit" 120 d. K2: Niedrigster Kontostand im Monat / Eingeräumtes Limit" 121 e. K3: Sollumsätze/Habenumsätze" 123 f. K4: Durchschnittlicher Saldo im Monat / Habenumsätze" 124 g. K5: Durchschnittlicher Saldo im Monat/Sollumsätze" 125 h. K6: Sollsaldo-Tage (Monat) / Anzahl Tage (Monat)" 127 i. K7: Tage mit ungeregelter Überziehung (Monat) / Anzahl Tage (Monat)" 128 j. K8: Scheck-/Lastschriftrückgaben (Betrag) / Sollumsätze" Ableitung des Regressanden (Adressenausfall) 131 III. Auswertungen Kurzdarstellung der vorzunehmenden Untersuchungen (Modelle) 135 a. Einfache binäre logistische Modelle (Abschnitt G.") 135 b. Multiple binäre logistische Modelle (Abschnitt H.") 135 c. Sonderfragen (Abschnitt I.") 136 d. (Direkte) Prognose der Klassenzugehörigkeit (Abschnitt J.") 137 e. Sonstige Modellannahmen Software 138 G. Einfache binäre logistische Modelle 139 I. Grundsätzliches 139 II. Untersuchungsergebnis 140 H. Multiple binäre logistische Modelle 143 I. Grundsätzliches 143 II. Gleichzeitiger Einbezug aller Kontokennzahlen 145 VII

5 III. Kennzahlenbezogener gleichzeitiger Einbezug der ersten zwölf Monate 146 IV. Gleichzeitiger Einbezug der ersten zwölf Monate über alle Kontokennzahlen 149 I. Sonderfragen 151 I. Grundsätzliches 151 II. Variation des zeitlichen Horizontes 154 III. Regionale Unterschiede 156 IV. Variation der Modellkalibrierung 157 J. (Direkte) Prognose der Klassenzugehörigkeit ( Feuerprobe") 159 I. Grundsätzliches 159 II. Modellkalibrierung P M =0,5 161 III. Modellkalibrierung P M = 0,2 163 IV. Untersuchungsergebnis 165 K. Zusammenfassung, Ausblick und Empfehlung 169 I. Zusammenfassung Grundsätzliches Einsatz der binären logistischen Regression sinnvoll? 171 a. Grundsätzliches 171 b. Einfache binäre logistische Modelle 173 c. Multiple binäre logistische Modelle Identifikation neuer Kontokennzahlen Bestätigung oder Ablehnung bekannter Kontokennzahlen Frühwarnindikatorqualität Regionale Unterschiede Auswirkungen einer Variation der Modellkalibrierung P^ (Direkte) Prognose der Klassenzugehörigkeit ( Feuerprobe") 180 II. Ausblick und Empfehlung 182 Literaturverzeichnis 185 Stichwortverzeichnis 193 VIII

I. II. I. II. III. IV. I. II. III. I. II. III. IV. I. II. III. IV. V. I. II. III. IV. V. VI. I. II. I. II. III. I. II. I. II. I. II. I. II. III. I. II. III. IV. V. VI. VII. VIII.

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