Credit Risk Management

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1 Credit Risk Management. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Einführung (I) Die drei Kernbereiche des Credit Risk Management Kreditprozesse vertriebswegedeterminiert Kreditprozesse liefern die notwendigen Daten für die Portfoliosteuerung. Kreditportfoliosteuerung gesamtbankdeterminiert Ausfallwahrscheinlichkeiten Effiziente Risikoanalyse nur bei effizienten Prozessen Scoring & Rating kundendeterminiert Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

2 Einführung (II) Gesamtbankorientierte Steuerung von Kreditrisiken Kundenansprache Bonitätsanalyse Ermittlung des Risikostatus Segment spezifisches Kalkulation Individuelle Kalkulation Aggregierte Einzelrisiken Diversifiziertes Kreditportfolio Berücksichtigung von Diversifikations effekten Handel von Kreditrisiken Einsatz von Kreditderivaten Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Baseler Prinzipien für das Kreditgeschäft (I) Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht Ziel von Basel die internationalen Finanzsysteme zu stabilisieren die Kreditvergabe anhand von nachvollziebaren Kriterien transparent zu machen Basel I 1988 Banken müssen ab 1992 mindestens 8% der Kreditsumme mit Eigenkapital hinterlegen d.h. das Kreditvolumen ist maximal das 12,5-fache des haftenden Eigenkapitals Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

3 Baseler Prinzipien für das Kreditgeschäft (II) Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht Basel II, Erweiterter Ansatz ab 2007 Messung des Kreditriskos durch externes Bonitätsbeurteilungsinstitut (Rating-Agentur) Alternativ Bank-internes Ratingsystem Mindestens 7 kreditnehmerbezogene Risikoklassen für nicht notleidende Kredite Mindestens 1 Risikoklassen für notleidende Kredite Jedem Kreditnehmer muß zwingend ein Rating zugeordnet werden Die Banken müssen eine Ratinghistorie von mindestens 5 Jahren nachweisen Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Baseler Prinzipien für das Kreditgeschäft (III) Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht Beim Standardansatz für die Bemessung des Kreditrisikos hängen die Risikogewichte von den Ratings anerkannter, externer Bonitätsbeurteilungsagenturen ab. Rating Staaten Banken Option 1 Banken Option 2 Nicht- Banken AAA bis AA A+ bis A BBB+ bis BB BB+ bis BB- B+ bis B- unter B ohne Rating Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

4 Baseler Prinzipien für das Kreditgeschäft (IV) Sonderreglungen Das aufsichtliche Privatkundenportfolio (Retailportfolio) Es umfasst neben Forderungen gegenüber natürlichen Personen (Privatkundenkredite) auch Kredite an kleine Unternehmen. Zuordnungskriterien sind Art des Kredits (Anschaffungskredit, revolvierende Kredite) Höhe aller Kredite an einen Kreditnehmer bis zu 1 Mio Das einheitliche Risikogewicht ist in dieser Kategorie 75 %. Das Risikogewicht für Forderungen, die durch Grundpfandrechte auf Immobilien, die von Kreditnehmern bewohnt oder vermietet werden, besichert sind, wurde von 50 % auf 35 % gesenkt. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Baseler Prinzipien für das Kreditgeschäft (V) IRB-Ansatz Beim IRB-Ansatz werden individuelle Risikogewichte auf der Basis von Risikoparametern ermittelt. Die Eigenkapitalunterlegung ergibt sich als Produkt aus dem Vorfaktor 8 % der Forderungshöhe bei Ausfall (EAD Exposure at Default) dem Risikogewicht Das Risikogewichtsfunktion hängt ab von der Ausfallwahrscheinlichkeit (PD Probability of Default) der Verlustquote (LGD Loss Given Default) der effektiven Restlaufzeit der Forderung (M Maturity) Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

5 Baseler Prinzipien für das Kreditgeschäft (VI) IRB-Ansatz Beim IRB-Basisansatz werden bankintern nur die Ausfallwahrscheinlichkeit (PD) pro Ratingklasse für die Kreditnehmer geschätzt. Verlustquote (LGD) und Forderungshöhe bei Ausfall (EAD) werden bankaufsichtlich vorgegeben und sind abhängig von der Art des Produktes und den gestellten Sicherheiten. Restlaufzeit der Forderung (M) wird grundsätzlich auf 2,5 Jahre festgesetzt. Beim fortgeschrittenen IRB-Ansatz schätzen die Kreditinstitute alle vier Risikoparameter (PD, LGD, EAD, M) selbst. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Baseler Prinzipien für das Kreditgeschäft (VII) Risiko-Minderungstechniken Nach Basel II dürfen Methoden zur Kreditrisikominderung in Zukunft in wesentlich stärkeren Maße berücksichtigt werden. Anerkannte Sicherheiten nach Basel II sind Beim Standardansatz: Bargeld, Gold, Aktien, Anteile an Investmentfonds, Realsicherheiten, Schuldverschreibungen an Staaten, Banken und sonstige Unternehmen (ab einem Mindestrating) Zusätzlich beim IRB-Basisansatz: Forderungen aus Lieferungen und Leistungen, sonstige von der nationalen Aufsicht anerkannte Sicherheiten Zusätzlich beim Fortgeschrittenen IRB-Ansatz: Keine Beschränkung des Kreises anerkannter Sicherheiten, soweit das Kreditinstitut verlässliche Schätzungen zur Werthaltigkeit der Sicherheiten vorweisen kann. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

6 Kreditprozesse (I) Vertrieb Annahme Kundenidentifikation Kundenwunsch Kredit- Sicherwürdigkeitsprüfunheitenverwaltung Geschäftsabschluss Engagementüberwachung Credit Risk Mgmt Notizen Kundenwunsch und Grunddaten Finanzielle Verhältnisse Vertragsgestaltung Sicherheitenbewertung Vertrag Antragsbearbeitung Kundenakte Bisheriges Engagement Weitere Kundendaten Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (I) Definitionen Mit Rating bezeichnet man allgemein Verfahren, bei denen die Ausprägungen bestimmter Merkmale anhand von vorgegebenen Kategorien eingeschätzt und in eine Rangordnung gebracht werden. Beim Unternehmensrating beschäftigen wir uns mit Ratingsystemen, die sich allgemein mit der Einschätzung der wirtschaftlichen Lage von gewerblichen Unternehmen anhand vorgegebener Kriterien beschäftigen. Mit Blick auf die am Markt befindlichen Ratingsysteme lassen sich das Credit-Rating eines Emittenten, das Credit-Rating eines Finanztitels, das Credit-Rating einer Kunden- bzw. Lieferantenbeziehung, das Equity-Rating unterscheiden. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

7 Rating (II) Credit-Rating als Unternehmensrating Dieses Rating umfasst die ganzheitliche Analyse eines Unternehmens, unter Einbeziehung aller verfügbaren und als relevant erkannten Informationen, mit dem Ziel, eine Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit gemäß der Basler Referenz- Ausfalldefinition vorzunehmen. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (III) Basler Referenz-Ausfalldefinition Der Kreditausfall im Hinblick auf einen spezifischen Schuldner gilt als gegeben, wenn eines oder beide der folgenden Ereignisse eingetreten ist: Die Bank geht davon aus, dass der Schuldner seinen Kreditverpflichtungen gegenüber der Bankengruppe mit hoher Wahrschein-lichkeit nicht in voller Höhe nachkommen wird, ohne dass die Bank auf Maßnahmen wie beispielsweise die Verwertung von Sicherheiten (soweit vorhanden) zurückgreift. Eine wesentliche Verbindlichkeit des Schuldners gegenüber der Bankengruppe ist mehr als 90 Tage überfällig. Überziehungen werden als überfällig bezeichnet, wenn der Kreditnehmer ein zugesagtes Limit überschritten hat oder ihm ein geringeres Limit als die aktuelle Inanspruchnahme mitgeteilt wurde. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

8 Rating (IV) Basler Referenz-Ausfalldefinition Die Bank verzichtet auf die laufende Belastung von Zinsen. Die Bank bucht eine Wertberichtigung oder Abschreibung aufgrund einer deutlichen Verschlechterung der Kreditqualität seit der Hereinnahme des Kredits durch die Bank. Die Bank verkauft die Kreditverpflichtung mit einem bedeutenden, bonitätsbedingten wirtschaftlichen Verlust. Die Bank stimmt einer unausweichlichen Restrukturierung des Kredits zu, die voraussichtlich zu einer Reduzierung der Schuld durch einen bedeutenden Forderungsverzicht oder Stundung bezogen auf den Nominalbetrag, die Zinsen oder ggf. auf Gebühren führt. Die Bank hat Antrag auf Insolvenz des Schuldners gestellt oder eine vergleichbare Maßnahme in Bezug auf die Kreditverpflichtungen des Schuldners gegenüber der jeweiligen Bankengruppe ergriffen. Der Kreditnehmer hat Insolvenz beantragt oder er wurde unter Gläubigeroder einen vergleichbaren Schutz gestellt, so dass Rückzahlungen der Kreditverpflichtung gegenüber der Bankengruppe ausgesetzt werden oder verzögert erfolgen. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (V) Die Komponenten des Ratings Bonitätskomponente Privatkundenanalyse Fundamentalanalyse (jährlich) Laufende Überwachung (monatlich) Ökonomische Rahmenbedingungen (quartalsweise, halbjährlich) Berücksichtigung weicher Faktoren Datenbasis Personenbezogene Daten Bilanzdaten Konto- & GuV- Daten Makroökonomische Daten Persönlicher Eindruck, Management Rating versch.verfahren versch. Verfahren versch. Verfahren Ökonometrische Verfahren Expertensysteme Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

9 Rating (VI) Ratingkategorien und ihre Interpretation Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (VII) Marginale Ausfallraten AAA bis B Quelle: Moody s, Erhebungszeitraum für Aaa - B Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

10 Rating (VIII) Übergangswahrscheinlichkeiten Quelle: Standard & Poor s, 1998 Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (IX) Allgemeine Struktur eines Rating-Prozesses Input Auswahl und Erfassung von Informationen, die geeignet sind eine Aussage über die Bonität eines Unternehmens zu geben. Throughput Verdichtung der Informationen zu einem. Ratingurteil. I.A. kommen dabei mehrere Verfahren zur Anwendung, zunächst mathematischstatistische Verfahren und dann Expertenurteile Output Interpretation des Ratingergebnisses Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

11 Rating (X) Informationsbereiche eines Rating-Prozesses Angaben zur Unternehmensidentität (Rechtsform, Sitz, Standorte, Gründungsdatum, Wirtschaftszweigklassifikation(en), Konzernzugehörigkeit, Eigentümerstruktur, Bilanzsumme (3 Jahre), Umsatz (3 Jahre),Mitarbeiter (3 Jahre)) Informationen aus dem Rechnungswesen des Rating-Objektes (Kreis der einbezogenen Unternehmen, Rechtliche Grundlagen:. Abschlüsse nach HGB, IAS-Standards, GAAP-Standards etc., Art der Abschlüsse, Testat/ Bescheinigung, Zeitraum) Andere monetäre Planungsdaten unter Angabe des Planungshorizonts (Umsatzpläne, Kundengruppen, Personalausgaben/-kosten, Materialausgaben/-kosten, Finanzpläne, Investitionspläne, Kapitalkostenplanung) Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (XI) Informationsbereiche eines Rating-Prozesses Nicht aus dem Rechnungswesen ersichtliche Potentiale (Absatzmarkt und Marktstellung des Ratingobjektes, Produktions- und Beschaffungspotentiale, Management, Personalwirtschaft, Standort/Umwelt) Risikoanalyse und Risikomanagement (Insolvenzrisiko, Performance-(Equity-)Risiko, bedeutende mögliche. Einzelrisiken, Risikoplanung vorhanden?, Instrumente und Organisation des Risikomanagements) Information über Vergleichsunternehmen zur Beurteilung des Ratingobjektes (Zeitvergleich, Einzelbetriebsvergleich, Benchmarking, Branchenvergleich, Inter-Branchenvergleich) Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

12 Rating (XII) Untersuchungsbereiche des CODEX Verfahrens Bonität Historische Ausfallrate Branchen- Rating Unternehmens- Rating Konzern- Rating Jahresabschluss -Analyse Potential- Analyse Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (XIII) Untersuchungsbereiche des CODEX Verfahrens Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

13 Rating (XIV) Untersuchungsbereiche des CODEX Verfahrens Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (XV) Kriterien zur Beurteilung der Qualität der Inputdaten Merkmalsauswahl gestützt auf Expertenwissen oder Datenanalyse. Qualität (i. S. von Glaubwürdigkeit) der Eingangsdaten ( Zwischenabschluss, vorläufiger Abschluss, testierter Abschluss, Planungs- und Prognosedaten, etc.) Wie stark sind die vorliegenden Daten bereits verdichtet und manipuliert? Wie sind die Eingangsdaten skaliert (nominal, ordinal, metrisch)? Paßt die angenommene Skalierung zum betrachteten Merkmal und zur Erhebungsmethode? Sind einzelne Merkmale korreliert? Werden Plausibilitätsprüfungen durchgeführt? Aufbereitung der Eingangsdaten: Wie werden z. B. Daten- und Informationslücken behandelt? Wie werden Ausreißer behandelt? Wie werden die Daten eingegeben? Wie werden Eingabefehler vermieden? Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

14 Rating (XVI) Meßskalen Nominalskala: Einteilung der Objekte in Klassen. Keine mathematische Berechnung möglich. Ordinalskala: Anordnung der Objekte in auf- oder absteigender Reihenfolge. Wird die Ordnung durch Zahlen ausgedrückt, so ist die Ordnung eindeutig bis auf monotone Transformationen. Es sind nur Größenvergleich erlaubt. Kardinalskala (metrische Skala, Intervallskala): Die Anordnung der Objekte wird durch reelle Zahlen beschrieben und ist eindeutig bis auf lineare Transformationen. Addition, Subtraktion und Multiplikation sind erlaubt. Verhältnisskala. Eine Kardinalskala mit festgelegtem Nullpunkt. Hier ist auch die Division-Bildung gestattet. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Rating (XVII) Ratingagenturen Weltweit agierende Ratingagenturen (auf Großunternehmen fokusiert) FitchRating Moody s Rating Standard & Poor s CreditModel Deutsche Ratingagenturen (auf mittelständische Unternehmen fokusiert) Creditreform Rating HERMES Rating HVB Rating Advisory RS Rating Services AG URA Rating AG Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

15 Anforderungen an Credit Rating (I) Qualitatives Rating Aggregation der bonitätsrelevanten Kriterien zu einem Rating-Urteil durch einzelne Kreditexperten oder Rating- Teams ohne Darlegung der Verfahrensweise. Vorteil: Es können beliebig skalierte Informationen verarbeitet werden. Nachteil: Die Qualität des Rating-Urteils hängt von der subjektiven Erfahrung und der Intuition der einzelnen Kreditexperten ab. Das Ergebnis ist nur bedingt objektiviert und für einen unbeteiligten Dritten nur schwer nachvollziehbar. Menschen sind i.a. überfordert, wenn mehr als drei Kriterien zu aggregieren sind. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Anforderungen an Credit Rating (II) Quantitatives Rating Aggregation der bonitätsrelevanten Kriterien zu einem Rating- Urteil mit Hilfe von Informationsverarbeitungssystemen, die den Kreditexperten oder das Rating-Teams unterstützen. Bekannte quantitative Ratingverfahren sind: Punktwertverfahren. Mathematisch-Statistische Verfahren Multivariate lineare Diskriminanzanalyse Logistische Regression Clusteranalyse Entscheidungsbaumverfahren Neuronale Netze Expertensysteme, Fuzzy-Expertensysteme Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

16 Anforderungen an Credit Rating (III) Adäquate Bearbeitung von Kriterien Ein leistungsfähiges Ratingmodell sollte möglichst viele bonitätsrelevante Kriterien verarbeiten. Da quantitative Systeme meistens nur metrisch skalierte Daten verarbeiten können, sind sie oft nicht in der Lage, qualitative Kriterien ( soft facts ) beim Rating-Urteil zu berücksichtigen. Diese werden normalerweise nur durch nominal oder ordinal skalierte Daten oder gar durch verbale Bewertungen beschrieben. Da qualitative Kriterien für das Rating-Urteil von großer Bedeutung sein können, ist deren Einbeziehung ein wichtiges Kriterium für die Bewertung quantitativer Rating-Verfahren. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Anforderungen an Credit Rating (IV) Nachvollziehbarkeit der Kreditentscheidung Der Kreditexperte muß in der Lage sein, daß errechnete Rating-Urteil zu verstehen und es im Bedarfsfall auch zu ändern. Unter Nachvollziehbarkeit der Kreditentscheidung wird die Möglichkeit verstanden, die mit Hilfe des quantitativen Verfahrens erzielten Ergebnisse ökonomisch zu interpretieren. Die Nachvollziehbarkeit ist u.a. dann gegeben, wenn der Einfluss jedes Bonitätsmerkmals auf das Rating-Urteil angegeben werden kann bei einer linearen Klassifikationsfunktion jedes Merkmal mit dem betriebswirtschaftlich richtigen Vorzeichen in der Funktion enthalten ist. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

17 Punktwertverfahren (I) Das Punktwertverfahren ist ein multiples Verfahren zur Alternativenbewertung Das Verfahren ist eine heuristische Methode zur systematischen Entscheidungsfindung Beim Punktwertverfahren wird von einem Katalog von quantitativen und qualitativen Bewertungskriterien ausgegangen. Diese Punkte können in konfliktärer, komplementärer oder unabhängiger Beziehung zueinander stehen. Die Kriterien werden entsprechend ihrer Bedeutung für die zu beantwortende Fragestellung gewichtet. Die zu beurteilenden Kriterium werden auf der Basis einer vorgegebener Punktskala bewertet. Die Vergabe der Punkte kann sowohl von Experten oder durch Ermittlung von Kennzahlen erfolgen. Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS Punktwertverfahren (II) Die vergebenen Punkte werden unter Berücksichtigung der Gewichte aggregiert. Zur Entscheidungsfindung können die Ergebnisse beispielsweise in eine Ordinalskala überführt werden. Stattdessen kann auch ein Schwellenwert festgelegt werden, bei dessen Unterschreitung sich ein Bewertungsobjekt in einer Entscheidungssituation als nicht relevant ergibt. Punktwertverfahren werden bevorzugt im Privatkundengeschäft eingesetzt! Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS

18 Punktwertverfahren (III) Beim Privatkundengeschäft sind die folgenden Kriterien von Bedeutung (in fallenden Reihenfolge): Schufa-Auskunft freies Einkommen Erfahrung mit früheren Krediten Anzahl und Höhe des bisherigen Kreditengagements Nettoeinkommen Dauer des Arbeitsverhältnisses Anzahl im Haushalt lebender unterhaltsbedürftiger Personen Alter Vermögenswerte Wohndauer an der angegebenen Adresse Wohnung (Eigentum oder Miete) Branche des Arbeitgebers Nationalität Familienstand Mathematisch-Statistische Verfahren des Risikomanagements SS