Karsten Fuser. Intelligentes Scoring und Rating

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1 Karsten Fuser Intelligentes Scoring und Rating

2 Karsten Fuser Intelligentes Scoring und Rating Moderne Verfahren zu r Kred itwu rd igkeitsprufu ng GABlER

3 Die Deutsche Bibliothek - CIP-Einheitsaufnahme Ein Titeldatensatz fur diese Publikation ist bei Der Deutschen Bibliothek erhaltlich. 1. Aufuge Juli 2001 Aile Rechte vorbehalten ISBN-13: e-isbn-13: DOl: / Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 2001 Softcover reprint of the hardcover 1 st edition 2001 Lektorat: Guido Notlhoff Der Gabler Verlag ist ein Unternehmen der Fachverlagsgruppe BertelsmannSpringer. Das Werk e i n s c h l ialler e ~ l seiner i c h Teile ist urheberrechtlich geschlitzt. Jede Verwertung a u ~ e r der h a engen l b Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulassig und strafbar. Das gilt insbesondere fur Vervielfaltigungen, Obersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten waren und daher von jedermann benutzt werden dlirften. Gedruckt auf saurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier. Umschlaggestaltung: Nina Faber de.sign, Wiesbaden

4 Vorwort "Kreditgeschiift ist Risikogeschiift! " Das voriiegende Buch fasst erstmalig die Inhalte zahlreicher Projekte zur Entwicklung von Scoring-/Rating-Landschaften mit Hilfe neuronaler Netzwerke zusammen, die seitens der Ernst & Young Deutsche Allgemeine Treuhand AG, Wirtschaftspriifungsgesellschaft, Stuttgart, in einer Reihe von Banken in den letzten Iahren initiiert und begleitet wurden. Die Begriffe des Scorings und Ratings haben in den letzten zwei bis drei Iahren, wie Sie es in der einschlagigen Literatur verfolgen konnten, fur einen schlagartigen Wandel, der durchaus als Paradigmenwechsel bezeichnet werden kann, in der bundesdeutschen Bankenlandschaft gesorgt. Zu den modernen Verfahren bei der Kreditwiirdigkeitspriifung (KWP) im Massenkundenkreditgeschaft zahlen heute zunehmend neuronale Netzwerke und/oder die Fuzzy Logik, die dem Forschungszweig der Kiinstlichen Intelligenz (KI) zuzuordnen sind. Sie substituierten im Bankensektor in der jiingsten Vergangenheit vielfach klassische Scoring-Ansatze oder Expertensysteme, denen sie methodisch in der Regel weit iiberiegen sind. Auch auberhalb von Banken bzw. FinanzdienstIeistern gehort heute das Scoring bzw. Rating zum alltaglichen Handwerkszeug von Analysten, urn zwischen "guten" und "schlechten" Bonitaten oder Out- und Underperformern im Rahmen des Aktienresearch schnell, objektiv und nachvollziehbar differenzieren zu konnen. Die Bedeutung des Scorings und Ratings wird hierbei nicht nur durch die Anforderungen des Basler Ausschusses fur Bankenaufsicht (vgl. hierzu das seit Ianuar 2001 voriiegende zweite Konsultationspapier zur Neuen Eigenkapitalvereinbarung) an die Nutzung bzw. Giite von Ratingsystemen zur Ermittlung der EigenkapitalunterIegung von Kredit- bzw. Adressausfallrisiken von Banken deutiich, sondern auch an der Zahl der Publikationen zum Thema oder der in den letzten Iahren neu gegriindeten Rating-Agenturen offensichtiich, die sich momentan neben den klassischen Anbietern von Scoring- und Rating-Systemen zu etablieren versuchen. Mit mehr als 40 I ahren Verzug eriebt Europa damit zurzeit einen bereits in den USA in den friihen 50er bzw. 60er Iahren begonnenen Aufbau einer Scoring- und Rating-Kultur. Die vorliegende VerOffentlichung soli in diesem Kontext einen Beitrag zur Vorstellung bzw. Verbreitung der Thematik leisten, in die gangigen Modelle und Methoden einfuhren, deren Vor- und Nachteile herausarbeiten sowie zur Diskussion stellen. Besonderer Wert wird hierbei auf die Darstellung und Beschreibung praxisorientierter Ansatze gelegt, mit denen Kreditrisiken adaquat quantifiziert und damit beherrschbar (sowie handelbar) gemacht werden konnen. 1m Kontext der eingesetzten Methoden bzw. Verfahren zum Scoring/Rating konzentrieren wir uns in diesem Buch vornehmlich auf Ansatze aus dem Bereich der Kiinstlichen Intelligenz. Betrachtet werden zum Beispiel die Technologie der neuronalen Netzwerke sowie der Ansatz und der Nutzen der Fuzzy Logik. Aus 5

5 diesem Grund bedienen wir uns nachfolgend auch der Begrifflichkeit des "intelligenten Scorings" bzw. "intelligenten Ratings", wenn Bewertungslogiken zur Kreditwiirdigkeitspriifung auf diesen Ansatzen aufbauen und von klassischen Punktbewertungsverfahren oder diskriminanzanalytischen Ansatzen zum Scoring/Rating abgegrenzt werden sollen. Die Darstellungen innerhalb des Buchs beschreiben Scoring-/Rating-Losungen, die in der Vergangenheit flir unsere Projektpartner in den hier dargestellten Komponenten von uns realisiert wurden. Die hier auch gefiihrte Diskussion der zum Teil noch im Entstehen befindlichen Modelle geschieht mit der Intention zukunftsweisende Entwicklungen bereits heute den Lesem des Buchs vorzustellen, urn M6glichkeiten und Potenziale des Risikotransfers beim Einsatz geeigneter Verfahren aufzeigen und 6ffentlich mit den Lesem des Buchs erortem zu k6nnen. An Stellen, an denen auf eine detailliertere Beschreibung einzelner Ansatze verzichtet wird, geschieht dies ausschlieblich aus dem Grund, die Interes sen unserer Auftraggeber bzw. Mandanten zu schiitzen, an die Sie sich als Leser aber gem wenden konnen, wenn es gilt, spezielle Ansatze zu hinterfragen. Unsere Kemkompetenzen liegen in der Entwicklung neuronaler Netzwerke fiir sehr individuell gelagerte Problemstellungen im Bereich der Kreditwiirdigkeitspriifung, zu denen zum Beispiel das Scoring von in der Bundesrepublik lebenden Personen tiirkischer Nationalitiit (Beispiel: Oyak Anker Bank GmbH, Koblenz), das Scoring von Kreditnehmern, die im Rahmen von Verkaufsveranstaltungen in Privathaushalten Kiichenutensilien (Topfe bzw. Topfserien) erwerben (Beispiel: Siid-West-Kreditbank Finanzierung GmbH, Bingen) oder das Scoring von Privatpersonen, die Fahrzeuge von markenunabhiingigen bzw. markengebundenen Hiindlern kaufen (Beispiele: SKG Bank GmbH, Saarbriicken, oder akf bank gmbh & co kg, Wuppertal) zahlen. Erganzend haben wir Ansatze zur Einzelwertberichtigung oder zum Customer Relationship Management mit Hilfe neuronaler Netzwerke implementiert und eingefiihrt. Begleitet haben wir in den vergangenen Jahren dariiber hinausgehend Entwicklungen zum Scoring von natiirlichen Personen (ExistenzgriinderlPersonen der Geschiiftsleitung), Rating von jungen Unternehmen (" Wachstumsunternehmen "), insbesondere Existenzgriindungsvorhaben (Untemehmensalter < 3 Jahre), und Rating von bestehenden Unternehmen (Untemehmensalter 2: 3 Jahre). Innerhalb des Buchs wird nach der Definition diverser Begriffe, wie zum Beispiel "Ausfall" und "Ausfallwahrscheinlichkeit", urn sprachlich eine gemeinsame Plattform zu finden, zunachst eine Diskussion der altemativen Scoring-/Rating-Methoden (Punktbewertungsverfahren, diskriminanzanalytische Verfahren, neuron ale Netze) geflihrt, urn Sie als Leser mit der Problematik der Begriffsbildung bzw. mit den Methoden des Sco- 6

6 rings/ratings vertraut zu machen. AnschlieBend folgt die Diskussion der o. g. Ansatze zum Scoring bzw. Rating, die im WesentIichen unabhangig voneinander in einzelnen Abschnitten besprochen werden und damit auch losgelost voneinander gelesen werden konnen. GleichermaBen ist dieses Buch an "Profis und Laien" gerichtet, wobei das Hauptaugenmerk auf der verstandlichen Darstellung der eingefilhrten Modelle und Methoden zum Scoring/Rating liegt. Die Diskussion der Modelle und Methoden fordert yom Leser ein gewisses mathematisches Grundverstandnis, welches wir in den jeweiligen Passagen im Buch sicherlich voraussetzen dtirfen. Nichtsdestotrotz bleibt es das Ziel, auch den mit dem Thema noch nicht vertrauten Leser zu erreichen und filr die Thematik zu begeistern. Die Ausfilhrungen richten sich damit vorrangig an den im Kreditgeschlift tatigen Praktiker, der in seiner taglichen Arbeit bereits heute mit entsprechenden Verfahren konfrontiert wird. Der Zielgedanke beim Schreiben des Buchs war es, eine kompakte Einfilhrung in die Modelle und Methoden des Scorings bzw. Ratings im Rahmen von Kreditwtirdigkeitsprtifungen sowie hiermit verbundenen Randbereichen zu geben und die von uns implementierten Ansatze zum Scoring und Rating vorzustellen, urn dem interessierten Leser Anhaltspunkte tiber den Aufbau und die Anpassung bzw. Ausweitung eigener Losungen zu geben. Besonderer Dank gilt den Mitarbeitern "meines" Grundsatzbereichs "Intelligente Informationstechnologie", die mich neben ihren sonstigen Aufgaben beim Schreiben des Buchs intensiv unterstiitzt haben. Dartiber hinausgehend gilt mein Dank den Banken, deren Mitarbeiter uns in den letzten Jahren unterstiitzt und uns und unseren Modellen ihr Vertrauen geschenkt haben. In alphabetischer Reihenfolge mochte ich mich bei folgenden Personen filr ihre Unterstiitzung und Diskussionsfreude bedanken: Burkhard Brenig, Jtirgen Dietz, Ulrich DossIer, Stefan Eisenmann, Alfred Geitz, Dr. Werner GleiBner, Jost Hilberath, Gerd Ihme, Dieter Klasen, Michael Moschner, Prof. Dr. Norbert Pfitzer, Dr. Kristian Rodel, Petra Rottcher-Barthel, Frank Schon, Iris Schwarz, Stefan Sauter, Dr. Max Weber, Stefan Wulfktihler. Herrn Martin Mang darf ich ganz besonders filr seinen Gastbeitrag "Selbstorganisierende neuron ale Karten als Hilfsmittel zum Rating" danken. Frau Iris Schwarz dankt der Autor filr zahlreiche Korrekturvorschlage. Mein besonderer Dank gilt meiner Frau Susanne, die mich ermutigt hat, dieses Buch zu schreiben und wahrend der Zeit des Recherchierens und Schreibens zahlreiche Zugestandnisse machte, damit das Werk ztigig entstehen und zeitnah veroffentlicht werden konnte. AIle Unzulanglichkeiten, von denen es sicherlich auch nach mehrfacher kritischer Durchsicht des Manuskripts noch manche gibt, gehen ausschlieblich zu meinen Lasten. Filr kritische Anmerkungen zum Buch, urn die verbliebenen Fehler in einer 2. Auflage korrigieren zu konnen, bin ich den Lesern dankbar ( -Adresse: Ernst-Young.de). Karsten Filser Stuttgart, im Juni

7 Inhaltsverzeichnis 1. Einfiihrung Motivation: Basler Ausschuss fur Bankenaufsicht Kreditrating, Kreditrisiken und Kreditrisikomodelle Inhaltsiibersicht Begriffshildung Grundsatzliches Definition "Scoring/Rating" Beurteilung von Scoring-/Rating-Ansatzen Zusammenhang zwischen Scorings/Ratings und Ausfallwahrscheinlichkeiten Problemstellung Scoring-/Rating-Methoden Chi-Quadrat-Test Rekursiver Partitionsalgorithmus (RPA) Punktbewertungsverfahren Lineare Regression Diskriminanzanalyse Nearest-Neighbors-Verfahren Expertensysteme Neuronale Netze Fuzzy Logik Genetische Algorithmen Zusammenfassung und Bewertung der Verfahren Scoring-/Rating-Skala Modellentwicklung Portfoliorisiken Scoring... III 3.1 Scoring von natiirlichen Personen (idealtypischer Ansatz) K.o.-Kriterien Warnhinweise/Friihwarnindikatoren Ermittlung der Kapitaldienstflihigkeit der natiirlichen Person Konzeptionelle Oberlegungen Merkmalsdiskussion Entscheidungsmatrix - "natiirliche Person" Scoring - Siid-West-Kreditbank Finanzierung GmbH Scoring - SKG Bank GmbH Scoring - Oyak Anker Bank GmbH Scoring - Risikoquantifizierung im Effektenkreditgeschaft Risikomanagement und Prozessmodellierung im Konsumentenkreditgeschaft

8 4. Rating Einfiihrung - Krisenursachen Rating von jungen Unternehmen (idealtypischer Ansatz) K.o.-Kriterien Warnhinweise/Friihwarnindikatoren Alternative Griindungsarten Beurteilung eines jungen Unternehmens Wirtschaftliche Tragfahigkeit - Finanzplanung Entscheidungsmatrix - "junge Unternehmen" Beriicksichtigung von Sicherheiten Rating von bestehenden Unternehmen (idealtypischer Ansatz) Datenerfassung Unternehmens-Scores - Datenquellen K.o.-Kriterien Warnhinweise/Friihwarnindikatoren Quick Check - Weiche Faktoren Bilanz-/Jahresabschlussanalyse Kennzahlen Entscheidungsmatrix - "bestehende Unternehmen" (Alter;::: 3 Jahre) Rating von Technologieunternehmen - Zukunftstechnologien mit Zukunftstechnologie bewerten Rating - akf bank GmbH & Co. KG Praxisbeispiel: Baetge-Bilanz-Rating Selbstorganisierende neuronale Karten als Hilfsmittel zum Rating Rating bei Hypothekenbanken/Immobilienkrediten Scoring und Rating au6erhalb der Kreditwiirdigkeitspriifung Neuronale Netze in der Anlegerklassifizierung Neuronale Netze zur Berechnung von Akquise-Attraktivitats-Scores Neuronale Netze bei der Einzelwertberichtigung N euronale N etze in der Aktienkursprognose Neuronale Netze in der Optionsbewertung Zusammenfassung Anhang MerkmalserHiuterungen zum Bonitatsindex des Vereins Creditreform Branchenanalyse/Branchenprognosen/Branchendaten Branchenanalyse Branchenprognosen Prozess/Vorgehen bei der Datenaufbereitung/-analyse Beispiele von Entscheidungsmatrizen Literaturhinweise Stichwortverzeichnis

9 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Bedeutung des Scorings/Ratings fiir das Risikomanagement.... Abbildung 2: Begriffsabgrenzung Scoring/Rating.... Abbildung 3: Darstellung des Alpha- und Beta-Fehlers in Form einer Dichtefunktion.... Abbildung 4: Alpha-Beta-Fehlerfunktion und Fehlerflache.... Abbildung 5: Aufbau eines "Dynamik Link".... Abbildung 6: Begriffsbildung "Rating/ Ausfalll Ausfallwahrscheinlichkeit".... Abbildung 7: "Gut-/schlecht-Definition".... Abbildung 8: Insolvenzprognoseverfahren.... Abbildung 9: Merkmalsauswahl- und Trennscharfeproblem.... Abbildung 10: Vom biologischen Neuron zum kiinstlichen neuronalen Netz.... Abbildung 11: Neuronales Netzwerk (Error-Backpropagation-Netzwerk).... Abbildung 12: Mehrdimensionales Fehlergebirge.... Abbildung 13: Arbeitsweise eines kiinstlichen Neurons.... Abbildung 14: Fuzzy-Set "mittleres Niveau yom Eigenkapitalanteil".... Abbildung 15: Linguistische Variable "Eigenkapitalanteil" (1).... Abbildung 16: Linguistische Variable "Eigenkapitalanteil" (2).... Abbildung 17: Linguistische Variable "Personalaufwand".... Abbildung 18: Linguistische Variable "Bestandsgefahrdung".... Abbildung 19: Defuzzyfizierung mittels der Schwerpunkt-Methode nach der Verkniipfung der Teilschlussfolgerungen mittels des Maximum-Operators.... Abbildung 20: Vergleich klassischer und intelligenter Verfahren zum Scoring/Rating.... Abbildung 21: Bewertung von 1900 Krediten durch ein Punktbewertungsverfahrens.... Abbildung 22: Bewertung von 1900 Krediten durch ein neuronales Netzwerk.. Abbildung 23: Sigmoid-Funktion.... Abbildung 24: Vergleich zweier Fehierflachen.... Abbildung 25: Aufbau einer idealtypischen Scoring-/Rating-Landschaft..... Abbildung 26: Struktur eines idealtypischen Scoring-/Rating-Systems.... Abbildung 27: Ansatz zum Scoring einer natiirlichen Person.... Abbildung 28: Aufbau eines idealtypischen Ansatzes zur Beurteilung einer natiirlichen Person.... Abbildung 29: Beispiel einer Haushaltsrechnung.... Abbildung 30: Ermittlung der Lebenshaltenskostenpauschale.... Abbildung 31: Dreistufiger Kreditvergabeentscheidungsprozess der SWK.... Abbildung 32: Eingabeinterface des neuronales Netzes der SWK.... Abbildung 33: Die Erklarungskomponente des neuronalen Netzes.... Abbildung 34: Merkmalkombination eines nicht kreditwiirdigen AntragstelJers. Abbildung 35: Resultat einer Sensitivitatsanalyse (I).... Abbildung 36: Resuitat einer Sensitivitatsanalyse (2) II

10 Abbildung 37: Resultat einer Sensitivitiitsanalyse (3) Abbildung 38: Risikoentwicklung im Zeitablauf Abbildung 39: Beispiel einer Auswertung mit Hilfe der Software KnowiedgeSEEKER IV Abbildung 40: Positiv-Baum Abbildung 41: Negativ-Baum Abbildung 42: Erfassung der Antragsteller Abbildung 43: Haushaltsrechnung Abbildung 44: Neuronales Netzwerk (Seite 1 von 2) Abbildung 45: Beispiel einer Annahmebegrundung Abbildung 46: Ablehnungsbegriindung einer neuronalen Bonitiitsbeurteilung Abbildung 47: Annahmebegriindung einer neuronalen Bonitiitsbeurteilung Abbildung 48: Prozessmodell der Oyak Anker Bank GmbH Abbildung 49: Zeitliche Entwicklung des Ubergabeanteils im WeiBbereich Abbildung 50: Ansatz zum Rating eines jungen Untemehmens (Alter :5 3 Jahre) 204 Abbildung 51: Aufbau eines idealtypischen Ansatzes zur Beurteilung eines jungen Untemehmens Abbildung 52: Ansatz zum Rating eines bestehenden Untemehmens (Alter;::: 3 Jahre) Abbildung 53: Aufbau eines idealtypischen Ansatzes zur Beurteilung eines bestehenden Untemehmens (Alter;::: 3 Jahre)... " 239 Abbildung 54: Ablaufschema einer Bonitiitsbeurteilung Abbildung 55: Burgel Online-File-Transfer-System Abbildung 56: Verfahren der Bilanzanalyse Abbildung 57: Die Welt der Kunstlichen Intelligenz Abbildung 58: Ideenbewertung mit Hilfe von Polaritiitsprofilen Abbildung 59: Bildschirmabzuge von entscheidungsunterstutzenden Systemen. 275 Abbildung 60: Eingabemaske des neuronalen Netzwerks (Teil 1) Abbildung 61: Eingabemaske d f Heuronalen, ~ Netzwerks (Teil2) Abbildung 62: Begriindung eines Einzelergebnisses Abbildung 63: Datenbestand zur Entwicklung des BP Abbildung 64: Aufbau des BP Abbildung 65: Zusammenhiinge im BP Abbildung 66: Beispiel flir ein Baetge-Bilanz-Rating (N-Wert-Verlauf) Abbildung 67: Rating vs. Analyse durch selbstorganisierende neuronale Karte. 288 Abbildung 68: Selbstorganisierendes neuronales Netzwerk Abbildung 69: Siegerneuronen auf der Ausgangsschicht - Beispiel Abbildung 70: Umfassendes Rating-System Abbildung 71: Beispiel einer U-Matrix Abbildung 72: Weight Maps Abbildung 73: Visualisierung einer Bonitiitsbeurteilung im Zeitablauf mit Hilfe einer SNK Abbildung 74: Nutzung von Geoinformationssystemen Abbildung 75: Komplexitiit okonomischer Fragestellungen Abbildung 76: Neuronale Einzelwertberichtigung - Erfassungsmaske (Seite 2). 312 Abbildung 77: Neuronale Einzelwertberichtigung - Erkliirungskomponente. '" 313 Abbildung 78: Bildschirmabzuge einer Software zur Einzelwertberichtigung

11 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Zeitplan Basel IIII Tabelle 2: Fehler erster und zweiter Art (Alpha- und Beta-Fehler) Tabelle 3: Beispiel einer Scorekarte Tabelle 4: Vergleich der Methoden zum Scoring/Rating Tabelle 5: Worst-Case-Szenario Tabelle 6: Rating-Skalen von Moody's und Standard & Poors Tabelle 7: Rating-Skala von Baetge & Partner Tabelle 8: Rating-Skala der EuroRatings AG Tabelle 9: Rating nach dem Schulnotenprinzip Tabelle 10: Rating-Skala einer Bank Tabelle 11: Projektion von SCHUFA-Auskiinften auf (Schul-)Noten Tabelle 12: Personlichkeitsprofil eines Existenzgriinders Tabelle 13: Ubersicht zur Erfassung verfiigbarer Daten Tabelle 14: Dynamische Betrachtung der Kreditherauslagen ("Dynamik Link"). 153 Tabelle 15: Sprungwahrscheinlichkeiten/EWB-Quoten der Risikoklasse 0 ("Wanderungsmatrix") Tabelle 16: Prognostizierte Risikowerte Tabelle 17: Sprungwahrscheinlichkeiten/EWB-Quoten der Risikoklasse Tabelle 18: Prognostizierte Risikowerte Tabelle 19: Beispiel flir den Aufbau der Basisanalysen Tabelle 20: Beispiel flir Schlussfolgerungen aus dem Index Tabelle 21: Risikoklassenspriinge Tabelle 22: Beispiel flir ein Perioden- bzw. Phasenkonzept Tabelle 23: SicherheitensituationiSicherheitenverstiirkung Tabelle 24: Bilanzgliederungsschema nach 266 HGB Tabelle 25: Struktur einer Gewinn- und Verlustrechnung an 275 Abs. 2 HGB (Gesamtkostenverfahren) Tabelle 26: Struktur einer Gewinn- und Verlustrechnung an 275 Abs. 3 HGB (Umsatzkostenverfahren) Tabelle 27: Gliederungsschema der Creditreform-Auskunft

12 Abkiirzungsverzeichnis A a. a. O. am angegebenen Ort Abb. Abbildung Abs. Absatz Abschn. Abschnitt abzg1. abziiglich a. F. alte Fassung AG Aktiengesellschaft AktG Aktiengesetz Anm. Anmerkung a.o. auberordentliche Art. Artikel Aufl. Auflage AV Anlagevermogen Azubi Auszubildender B BAKred BB B.B1. Bd. begr. BFA BFuP BGA BIIGF Bsp. bzgl. bzw. Bundesaufsichtsamt fur das Kreditwesen Betriebs-Berater (Zeitschrift) Betriebswirtschaftliche Blatter (Zeitschrift) Band begriindet Bankenfach-Ausschuss Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis Betriebs- und Geschaftsausstattung Bankinformation und Genossenschaftsforum (Zeitschrift) Beispiel beziiglich beziehungsweise C ca. circa CAPM Capital Asset Pricing Model c. p. ceteris paribus D d. DB DBW DCF ders. Diss. div. DM DSGV der Der Betrieb (Zeitschrift) Die Betriebswirtschaft (Zeitschrift) Discounted Cash Flow derse1be Dissertation diverse Deutsche Mark Deutscher Sparkassen- und Giroverband 15

13 DtA d. V. DVFA E EDV e. g. einschl. EK entsp. et al. etc. e. V. evtl. EWB F f. ff. F&E FK FLF Fn G GAAP GE gem. ggf. GmbH GuV H HB h. c. HFA HGB h.m. Hrsg. hrsg. v. http I i. A. a. IdW inkl. insg. i. e. S. i. S. d. i. S. v. i. V. m. i. w. S. Deutsche Ausgleichsbank der Verfasser Deutsche Vereinigung fur Finanzanalyse und Anlageberatung Elektronische Datenverarbeitung for example einschlieblich Eigenkapital entsprichtlentsprechend et alii et cetera eingetragener Verein eventuell Einzelwertberichtigung folgende Seite fortfolgende Seiten Forschung und Entwicklung Fremdkapital Finanzierung Leasing Factoring (Zeitschrift) FuBnote Generally Accepted Accounting Principles Geldeinheiten gemab gegebenenfalls Gesellschaft mit beschrankter Haftung Gewinn- und Verlustrechnung Handelsblatt (Zeitung) honoris causa Hauptfachausschuss (des Instituts der Wirtschaftspriifer) Handelsgesetzbuch herrschende Meinung Herausgeber herausgegeben von hypertext transfer protocol in Anlehnung an Institut der Wirtschaftspriifer inklusive insgesamt im engeren Sinne im Sinne der, des im Sinne von in Verbindung mit im weiteren Sinne 16

14 J J. Jg. K Kap. Kat. KG KGV KMU konj. KWG L lfd. Jahr(e) Jahrgang Kapitel Kategorie Kommanditgesellschaft Kurs-Gewinn-Verhaltnis Kleine und mittlere Untemehmen konjunkturell Kreditwesengesetz laufend/-en M max. maximal m.e. meines Erachtens m.w.n. mit weiteren Nennungen MABILA Maschinelle Bilanzanalyse math.-stat. mathematisch-statistisch( e) MDA multivariate Diskriminanzanalyse Mio. Millionen mtl. monatlich Mrd. Milliarden m.w. meines Wissens N Nachdr. N.N. Nr. Nachdruck No Name (ohne Verfasser) Nummer 0 OBA Osterreichisches Bankarchiv (Zeitschrift) O. g. oben genannt(en) OHG Offene Handelsgesellschaft O. J. ohne Jahr O. O. ohne Ort o. V. ohne Verfasser p p. a. pos. Prof. R rd. RoI S S. SNKn sog. sonst. per annum positiv( es) Professor rund Return on Investment Seite Selbstorganisierende neuronale Karten so genannte sonstige(n/rls) 17

15 Sp. SPSS T Tab. TDM U u. u. a. u.a. Unt. u. U. u. v. m. u. v. a. ill. UZ V v. VaR Vblk. Verf. VGG vgl. vs. W WiSt WISU WPg WWW Z z. ZfB ZfbF ZfgK z. T. zzt. ZBB Ziff. zugl. ZVEI zw. zzgl. Spalte Superior Performing Software Systems Tabelle Tausend Deutsche Mark und unter anderem und Ahnliches Unternehmen unter Umstanden und vieles mehr und vieles andere mehr Uberziehung von Value at Risk Verbindlichkeiten Verfasser Vermogensgegenstande vergleiche versus Wirtschaftswissenschaftliches Studiuill (Zeitschrift) Das Wirtschaftsstudium (Zeitschrift) Die Wirtschaftspriifung World Wide Web zum Zeitschrift fur Betriebswirtschaft (Zeitschrift) Zeitschrift fur betriebswirtschaftliche Forschung (Zeitschrift) Zeitschrift fur das gesamte Kreditwesen (Zeitschrift) zum Teil zurzeit Zeitschrift fur Bankrecht und Bankwirtschaft (Zeitschrift) Ziffer zugleich Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie zwischen zuziiglich 18