Anhang A Bestimmung der Aussagekraft von Kunden- und Vertragsmerkmalen zur Bonitätsbestimmung Kundengruppe: Privatpersonen Merkmalsausprägungen Relevant Si nifikanz Objekldalcn: Finanziertes Objekt Ja Nein I 2 3 4 5 6 Aufgliederung nach einzelnen Ja ein I 2 3 4 5 6 Modellen Neu- oder Gebraucht fahrzeug Ja Nein I 2 3 4 5 6 Finanzierungs- Vertragswert Ja Nein I 2 3 4 5 6 daten: Vertragsart (Subventionsvertrag) Ja ein I 2 3 4 5 6 Anzahlung Ja ein I 2 3 4 5 6 Laufzeit Ja ein I 2 3 4 5 6 LaufleistunJ! Km D.a. Ja Nein I 2 3 4 5 6 Soziodemo- Alter Ja Nein I 2 3 4 5 ' 6 graphische Fami lienstand Ja ein I 2 3 4 5 6 Faktoren: Anzahl unterhaltsb. Kinder Ja ein I 2 3 4 5 6 Staatsangehörigkeit Ja ein I 2 3 4 5 6 Adresse Ja ein I 2 3 4 5 6 Zeit unter derz. Adresse Ja ein I 2 3 4 5 6 Zeit am den. Arbeit pi. Ja ein I 2 3 4 5 6 Berufsgruppc Ja Nein I 2 3 4 5 6 Branche Ja Nein I 2 3 4 5 6 Den. Bankverbindung seit Ja Nein I 2 3 4 5 6 Wehr-flivildienst J!eleistet Ja Nein I 2 3 4 5 6 Einkommens-. Einkommen Ja Nein I 2 3 4 5 6 Vermögens- Verfügbare$ Einkommen Ja Nein I 2 3 4 5 6 und Liquiditäts- Monatliche Ratenhöhe Ja Nei n I 2 3 4 5 6 lage: Schufa Auskunft (nach Höhe Ja Nein I 2 3 4 5 6 laufender Kredite) Schufa egativmeldungen Ja Nein I 2 3 4 5 6 Euroscheck-! Kreditkarte Ja Nein I 2 3 4 5 6 Sonstiges: Zahlungsverhahen bei Altkunden Ja Nein I 2 3 4 5 6 Händlerbewertung durch Bank Ja Nein I 2 3 4 5 6 Kundenbewertung durch Händler Ja Nein I 2 3 4 5 6 Tabelle 31: Fragebogen zur Bewertung der Aussagekraft einzelner Bonitätsmerkmale
124 B Darstellung der Datenverfügbarkeit zur Neuentwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems KundenmerkmaJe Enthalten in Daten Score Karte ajt verfürbar Objektdaten: Finanziertes Objekt Ja Intern - zu klären, ob Aggr~gat i o n sslufen pro Objekttyp sinnvoll. Neu- oder Gebrauchtfahrzeug Nein Intern Finanzierungs- Vertragswert Ja Intern daten: Vertragsart (Subventionsvertrag) ein Intern Anzahlung Ja Intern Laufzeit Ja Intern - welche Laufzeiten sind Risikoanfalliger LauOeislUng Km p.a. Nein Intern Soziodemo- Alter Ja Intern graphische Familienstand Ja Intern Faktoren: Anzah l unterhaltsb. Kinder Ja Intern Staatsangehörigkeit Ja Intern Adresse Ja Intern - Wohnort nach PLZ - Ggf. einbeziehen mikrogeographische Ansätze ein Extern mit Artbeitslosenstatistiken Zeit unter derz. Adresse Ja Intern Zeit am derz. Arbeitspl. Ja Intern Berufsgruppe Ja ExtemlInt - Unter Beachtung VOn gefahrdeten Berufsgruppen ei n Extern Branche Ja Extern Wehr-lZivildienst geleistet ein Intern - nur bei männlichen Antragstellern - möglicherweise interes ant in Bezug zum Alter Derz. Bankverbindung seit Nein E.V.L.-Lage: Einkommen Nein Intern - Validierung der Angaben oder Lohnbescheinigung Verfügbares Einkommen ein IntemlExt - Haushalt modell rechnungen Monatliche Ratenhöhe Nein Intern - im Verhältnis zum verfügbaren Einkommen chufa Auskunft Ja Extern - nicht nach Anzah l laufender Kredite sondern nach Nein Höhe der Belastung - vorhandene egati vmeldungen Ja - beachten von Nachmeldungen während Laufzeit Nein Euroscheck- I Kreditkarte Nein Sonstiges: Kontrolle ob bereits Kunde bei Bank Nein Intern - Zahlungshistorie bei Altku nden von Interesse Händlerbewertung durch Bank Nein Intern Kundenbewertung durch Händler Nein Extern TabeJle 32: Datenverfügbarkeit und DatenqueJlen
125 C Bestimmung der Merkmalsgewichte aus den Umfrageergebnissen Kundengruppe: Privatpersonen: Bonitiumerkmale äußerst sehr wichtig weniger eher unbe- Gesamt in % wichtig wichtig wichtig unbe. <Seu deutend tend Objekt Finanzierte, Obje,kt I 4 3 0 0 0 8 88.89% daten: Aufgliederung nach einzelnen I S I I 0 0 8 88.89% Modellen INeu- oder Gc:brauchtfahrz.eug I 3 3 0 0 I 8 88.89% Fmanz.ierungs,.. Vertrags.wtn 4 3 I 0 0 0 8 88.89% daten: Venragsart I I 0 0 0 I 3 33.33% (Subvention,vertrag) Anzohlung 5 3 I 0 0 0 9 100.00'l> Laufzeit 3 3 0 I 0 0 7 77.78% LauneislUng Km p.'. 0 0 0 I I I 3 33.33% Sozioderno.. Alter 5 I 2 0 0 0 8 88.89% graphische Familienstand I 0 6 I 0 0 8 88.89% Faktoren : Anzahl unlcrhaltsb. Kinder 3 0 S 0 0 0 8 88.89% StM158ngehörigkeit 3 I 3 I 0 0 8 88.89% Adresse I 2 I 2 0 0 6 66.67% Zeit unter den. Adresse 0 3 4 0 0 0 7 77,78% Zeit.m dell. Arbeit.pl. I 5 3 0 0 0 9 loo,oo'l> Beruf'gruppe 2 2 3 1 0 0 8 88,89% Branche 2 3 I 0 I 0 7 77,78% Dell, Banhcrbindun8 seit 0 0 I 2 2 I 6 66,67% Wehr-/Zivildiensl geleistet 2 I 3 2 0 I 9 loo.oo'l> Einkommens-. Einkommen 3 3 2 0 0 0 8 88.89% Vermögens.. Verfllgbares Einkommen 4 4 0 0 0 I 9 100.00'l> und Monatliche RatenhOhe 2 5 I 0 0 0 8 88.89% Liquiditfil5. Schuf. Auskunn (nach HOhe 6 I 2 0 0 0 9 100.00'l> lage: laufender Kredite) Schura Negativrneldungen 7 0 t 0 0 0 8 88,89% Euroscheck! Kreditkarte 0 0 I I 0 0 2 22,22% SonSliges: Zahlungshislorie bei 5 2 2 0 0 0 9 100,00% Altkunden Händlerbewenung durch I 0 5 0 0 0 6 66,67% BMW Bank K undenbewcnu ng durch 0 I I 2 I 0 5 55,56% Händler Tabelle 33: Einzelergebnisse der Finanzberaterbefragung
126 D Die Einteilung von Schufamerkmalen in Aussagefähige Schufa-Klassen a... ichnun. Schufamelduno KG I Nichtratenluedite und Kredite auf Girokonten (mit Belra~ und B e~in n ) KR Ratenkredit (mit näherer Auskun ft ) KR -ER erledi~te Kredite MA Mitvemnichtun. fllreinen Kredit - Mi t an t ra~ste ll er MA-ER Mitvemnichtun. rur einen Kredit - Mi t 3n trn ~s t eller (crlcd i~ t ) MK Mietkauf (mit näheren Daten) ML Mobi li e nl eas in ~(mi t näheren Daten) MX Mitantra~steller (ohne Ratenzahlen) RK Rahmenkreditvenra~ mit einem Kred itinstitut (mit näheren Daten) Tabelle 34: Merkmale der Schufa-Klasse I Tabelle 35: Merkmale der Schufa-Klasse 2 Schufameldun. B ezei< hnun~ AB Anfra~e zur Bür.schaftsübernahme (ohne B etra~) AC Anfra~e zur Kreditkarte AG Anfra~e zum Girokon to AK Anfra~e zur Kreditherausla~e (ohne Betra~ ) AL Anfra~e zum M ob ili en-leasin~ (ohne Bet ra~ ) AM AnfroR< zum Mietknuf (ohne Betra;;) AW Anfra2c auf l!.rundofandrechtlich 2esic hener Kredit (ohne Betr.!!) BU Bür~schaft ( ~.r. mit Betrn2_ Lauf~it _ Ratenbe!!.i nn oder entsorechenden Daten) CA Kreditkartenkonto in Abwicklun!!. GB benachrichti!!.t.emiiß Bundesdatenschutz.esetz HY I.rundofandrechtlich... ichener Kredit (ohne Betra.) BH Besonderer Hinweis zur Person WI Widersoruch I Einsoruch 2e~en Mahn-Nolistreck unl!.sbescheid WC/WK Widersoruch zur Schufa Klause l Tabelle 36: Merkmale der Schufa-Klasse 3 Tabelle 37: Merkmale der Schufa-Klasse 4
127 Schufamcldung Bezckhnunl! GK KündiJlun~ eines GirokonlOS wegen mißbräuchlicher NUlzun2 KU Kündigung wege n Verzuges (mil einem Belrag. der enlweder zwei vollen Ralen enlsprichl oder wenn Zahlun~sauffo rderunj!e n erfol",los) KU-ER KredilkündiJlung erledij(1 KU-ZA Kredilkündij!un2 aus2c2lichen LP-ER Lohnpfandung auf Grund eines gerichtlichen Pfandungs- und Überweisungsbeschlu"es "us~eglichen LZ Inanspruchnahme einer veru.glich vereinbanen Lohn- oder Gehaltsabtrelung wegen Ver Luges mil einem Betrag. der min. zwei Ralen entsprich I oder bei Kredilverhältnissen ohne Ralen. wenn Mahnungen erfol21os LZ-ER LohnablrClun2.rl.diRI LZ-ZA Lohnablrel un2 aus2cl!l ichen MB beantrall ter Mahnbescheid bei unbestriltener Forderung MB-ER beantragter Mahnbescheid. erledigt MB-ZA beantragter Mahnbescheid. ausgeglichen MB-WI WiderspruchlEinspruch gegen Mahnbescheid PR Wechs.lprot t PR-ER Wechselprolest. erledigt PR-ZA Wechselprote<l. aus2el!lichen RS Scheckrllck2abe manl!els Deckunl! VB-ER Erlassener Vollstreckungsbescheid. erledis!! VB-ZA Erlassener VolIslreckungsbescheid. ausgeglichen VB -WI WiderspruchlEinspruch gegen Vollstreckungsbescheid ZW-ER Zwangsvollstreckung auf Grund eines gerichtlichen oder nolariellen Tilels erledigt ZW-ZA Zwangsvollstreckung auf Grund eines gerichtlichen oder notariellen Titels ausgeglichen Tabelle 38: Merkmale der Schufa-Klasse 5 Schufam.ldun~ Bezeichnun2 CE Einziehung der Kreditkane wegen mißbräuchlicher Verwendung durch den rechtmäßij:en Karteninhaber S V eidcsstanliche Versicherung über ein dem Gerichl vorzulegendes Vermögensverzeichnis FP fruchtlose Pfändung HB Haftbefehl zur Erzwingung einer EV KA Konkurseröffnung mangels Masse abgelehnt KO Eröffnung eines Konkursverfahrens l.p Lohnpfandung auf Grund eines gerichtlichen Pfandungs- und Überweisungsbeschlusses RF Rückforderung des Kredilinstitutes wegen ungerechtfenigter Bereicherung bei unwirksamen Kreditvenrag RU Rückstand nach Zwangsmaßnahmen SO unbeslrinencr Saldo nach Kündigung wegen Verzuges. mit Belrag über zwei Raten oder wenn 2 Mahnungen erfolglos SM Scheckkanemißbrauch durch den rechtmäßigen Kan. ninhaber SU Suchauflrag; unter Hinterlassung von VerpOichlungen aus Geld oder Waren krediten mit unbekannter Anschrifl verzogen UF uneinbringliche ausgeklagte Forderung VB erlassener Vollslreckungsbescheid VF Verkauf einer Forderun2 an Drine nach ZahlunJ:sverzu2 ZW ZW3n2svollstreckunl! auf Grund eines 2crichtlichen oder notariellen Titels Tabelle 39: Merkmale der Schufa-K1asse 6
128 E Definition von Zugehörigkeitsfunktionen für alle Bonitätsmerkmale E.\ Die Eingangsvariablen des EUS Abbildung 27: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable AL_Quote Abbildung 28: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable mikro Abbildung 29: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable racvek
129 Abbildung 30: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable schufa Abbildung 31: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable score Abbildung 32: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable zahlv
E.2 Die Zwischen variable des EUS 130 Abbildung 33: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable knd-fjrof E.3 Die Ergebnisvariable des EUS Abbildung 34: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable KWJating
131 E.4 Die Ausgangsvariablen der Erklärungskomponente des EUS Abbildung 35: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable knd-ijrolbgr Abbildung 36: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable racvek_bgr Abbildung 37: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable schufa_bgr
132 Abbildung 38: Zugehörigkeitsfunktionen der Variable zahlv_bgr
Literaturverzeichnis Bagus, T.: (1992), Wissensbasierte Bonitätsanalyse im Firmenkundengeschäft der Kreditinstitute, Frankfurt am Main 1992 Bandemer, H., Gottwald, S.: (1993), Einführung in Fuzzy-Methoden: Theorie und Anwendungen unscharfer Mengen, 4. überarb. und erw. Aufl., Berlin, 1993 Bischoff, R., Bleile, c., Graalfs, J.: (1991), Der Einsatz Neuronaler Netze zur betriebswirtschaftlichen Kennzahlenanalyse, in: Wirtschaftsinformatik, 33. Jg., Heft 5, Oktober 1991, S. 375-385 Bretzger, T.: (1991), Die Anwendung statistischer Verfahren zur Risikofrüherkennung bei Dispositionskrediten, Hohenheim, 1991 Burger, A.: (1994), Zur Klassifikation von Unternehmen mit Neuronalen Netzen und Diskriminanzanalyse, in: ZfB, 64. Jg., Heft 9,1994, S. 1165-1179 Creditreform: (1996), Unternehmensentwicklung in den alten und neuen Bundesländern, 1996 Deutsche Bundesbank: (1992), (Hrsg.): Monatsberichte der Deutschen Bundesbank. Statistische Beihefte, Reihe 1: Bankstatistik nach Bankgruppen, Juli 1985 und Juli 1992, Tab. III: Kredite an inländische Nichtbanken nach Schuldnergruppen und Befristung. Deutsche Bundesbank: (1993), (Hrsg.): Monatsberichte der Deutschen Bundesbank. Statistische Beihefte, Reihe I: Bankstatistik nach Bankgruppen, April 1993, Tab. ill: Kredite an inländische Nichtbanken nach Schuldnergruppen und Befristung. Dietz, J., Füser, K., Schmidtmeier, S.: (1996), Kreditwürdigkeitsprüfung durch Neuronale Netzwerke, in: Sparkasse, Heft 11, Jg. 113, 1996, S. 523-527
134 Eicher, N.: (1987), Der Knowledge Engineer und seine Qualifikation, in: Krallmann, H. (Hrsg), Expertensysteme im praktischen Einsatz, Leistungen, Probleme, Perspektiven, Berlin, 1987, S. 55-62 Eilenberger, G.: (1982), Bankwirtschaftslehre: Grundlagen - intern. Bankleistungen - Bank Management, München, 1982 Erxleben, K., Baetge, J., Feidicker, M., Koch, H., Krause, C., Mertens, P.: (1992), Klassifikation von Unternehmen, Ein Vergleich von Neuronalen Netzen und Diskriminanzanalyse, in: ZfB, 62. Jg., Heft 11,1992, S. 1237-1262 Füser, K., Schmidtmeier, S.: (1994), So werden Anleger-Risiken kalkulierbar, in: Bank Magazin, Heft 10, 1994, S. 59-63 Gerdsmeier, S., Krob, B.: (1994) Kundenindividuelle Bewertung des Ausfallrisikos mit dem Optionspreismodell, in: Die Bank, Heft 8, 1994,469-475 Globus Kartendienst (1995), GmbH, 50. Jg., Dezember 1995 Goede, K., Weinrich, G.: (1996), Bessere Kreditentscheidung durch Neuronale Netze?, in: Die Bank, Heft 7,1996, S. 420-423 Güllich, H.-P.: (1996), Fuzzy-Logic Decision Support System for Credit Risk Evaluation, in: Proceedings of the 4th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing - EUFIT'96, September 1996, S. 2219-2223 Rauschildt, J.: (1990), Methodische Anforderungen an die Ermittlung der Wissensbasis von Expertensystemen, in: DBW, Heft 50, April 1990, S. 525-537 Rintz, G.W.: (1987), Ein wissensbasiertes System zur Produktionsplanung und -steuerung für flexible Fertigungssysteme, Düsseldorf, 1987 Kersten, W., Eggert, B.: (1992), Kosten und Risiken notleidender Kredite, in: Bank Magazin, Februar 1992, S. 14-16
135 Koch, H.: (1993), Mehr als nur Punkte addieren, in: Bank Magazin, Heft 8,1993, S. 13-14 Krause, c.: (1992), Kreditwürdigkeitsprüfung mit Neuronalen Netzen, Düsseldorf, 1992 Kruse, R., Nauck. D., Klawonn, F.: (1995), Neuronale Fuzzy-Systeme, in: Spektrum der Wissenschaft, Juni 1995, S. 34-41 Kurbel, K., Pietsch, W.: (1991), Eine Beurteilung konnektionistischer Modelle auf der Grundlage ausgewählter Anwendungsprobleme und Vorschläge zur Erweiterung, in: Wirtschaftsinformatik, 33. Jg., Heft 5, Oktober 1991, S. 355-364 Laske, O. E.: (1989), Ungelöste Probleme bei der Wissensakquisition für Wissensbasierte Systeme, in: KI, Heft 4, 1989, SA-12 Lewis, E.: (1992), An Introduction to Credit Scoring, San Rafael, CA, 1992 Milling, P.: (1982) Entscheidung bei unscharfen Prämissen - Betriebswirtschaftliche Aspekte der Theorie unscharfer Mengen -, in: ZfB, 52.1g., Heft 8, 1982, S. 716-734 Morschhäuser, B.: (0.1.), Zunehmende Absatzfinanzierung durch Ratenkredite: bessere Kontrolle?, in: Bank und Markt, Jg. 21, Heft 7, S. 5-9 Mueller, H.: (1994), Credit Policy: The Anchor of the Credit Culture, in: The Journal of Commercial Lending, Vol. 76, Iss. 11, July 1994, S. 29-36 Müller-Schwerin, E., Strack, H.: (1977), Mathematisch-Statistische Verfahren zur Formalisierung des Kreditentscheidungsprozesses, in: Kredit und Kapital, Jg. 10, Heft 3, 1977, S. 291-305 Nolte-Hellwig, U., Leins, H., Krakl, J.: (1991), Die Steuerung von Bonitätsrisiken im Firmenkundengeschäft, in: Lüthje, B.,(Hrsg.): Risikomanagement in Banken - Konzeptionen und Steuerungssysteme, Bonn, 1991, S. 83-117
136 o.v.: (1992), Für welche Banken lohnt sich das Credit-Scoring?, in: bank und markt, Heft 7, 1992, S. 22-25 o.v.: (1995a), Insolvenzen nehmen weiter zu - eine Umfrage von Creditreform in Ost- und Westdeutschland, in: Süddeutsche Zeitung, Nr. 92, vom 21.04.95, S.24 o.v.: (1995b), 1996 droht ein neuer Insolvenzrekord - Creditreform: 22 000 Unternehmenszusammenbrüche in diesem Jahr / Zu wenig Eigenkapital, in: Frankfurter Allgemeine, Nr. 278, vom 29.11.95, S. 22 Pietzak, M.: (1986), Der Einsatz von Credit-Scoring-Verfahren im Ratenkreditgeschäft, in: Kreditpraxis, Jg. 12, Heft 5, 1986, S. 18-22 Prasch, E.: (1989), Die Analyse von Jahresabschlüssen zur Kreditwürdigkeitsprüfung, in: Bilanzanalyse und Bilanzpolitik: Vorträge und Diskussionen zum neuen Recht, hrsg. von Baetge, J., Düsseldorf, 1989, S. 105-135 Preiß, N., Stucky, W.: (1988), Probleme des Datenmanagements für entscheidungsunterstützende Systeme, in: Wolff, M.R. (Hrsg.): Entscheidungsunterstützende Systeme im Unternehmen, München, 1988, S.194-227 Porcell, L.: (0.1.), Roping the Risk, in: Bank Systems + Technology, o.m., 0.1., S. 64-68 Rehkugler, H., Poddig, T.: (1992a), Neuronale Netze im Bankbetrieb, in: Die Bank, Heft 7, 1992, S. 413-419 Rehkugler, H., Poddig, T.: (I 992b), Anwendungsperspektiven und Anwendungsprobleme von Künstlichen Neuronalen Netzwerken, in: Information Management, Heft 2, 1992, S.50-58 Rommelfanger, H., Bagos, T., Himmelsbach, E.: (1990), Merkmale der persönlichen Kreditwürdigkeit bei Kreditanträgen mittelständischer Unternehmen, in: ÖBA, Heft 10, 1990, S.786-797
137 Rommelfanger, H., Unterhamscheidt, D.: (1988), Modelle zur Aggregation von Bonitätskriterien, in: ztbf, Heft 40, Juni 1988, S. 471-503 Rommelfanger, H.: (1994), Fuzzy Decision Support-Systeme - Entscheidung bei Unschärfe, 2. Auflage, Berlin, 1994 Rommelfanger, H.: (1993), Fuzzy-Logik basierte Verarbeitung von Expertenregeln, in: OR Spektrum 15, 1993, S. 31-42 Schierenbeck, H.: (1994), Ertragsorientiertes Bankmanagement: Controlling in Kreditinstituten, Wiesbaden, 1994 Schmoll, A.: (1992), Praxis der Kreditüberwachung: Ertragssteigerung durch effiziente Risikoreduzierung, Wiesbaden, 1992 Schnurr, C.: (1996), Neural Networks for Credit Risk Evaluation, in: Proceedings of the 4th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing - EUFlT'96, September 1996, S. 2224-2226 Schwarze, J., Rosenhagen, K.: (1993a), Expertensysteme in der Kreditwürdigkeitsprüfung, in: WiSt, Heft 6, Juni 1993, S. 291-295 Schwarze, J., Rosenhagen, K.: (1993b), Expertensysteme in der Kreditwürdigkeitsprüfung, in: WiSt, Heft 6, Juni 1993, S. 306-310 Selbach, R.: (1987), Risiko und Risikopolitik bei Kreditgenossenschaften, Band 17, 1987 Simon, H. A.: (1967), Theories of Decision Making in Economics and Behavioral Science, in: Alexis, M., Wilson, C. z. (Hrsg.): Organisational Decision Making, 1967 Trautner, R., Schacht, G.: (1993), Neue Verfahren der Bonitätsanalyse im Firmenkundengeschäft, in: Mitteilungen und Berichte des Institutes für Bankwirtschaft und Bankrecht der Universität zu Köln, Nr. 68, 1993, S. 11-33
138 von Altrock, c.: (1995), Fuzzy Logic and NeuroFuzzy in Business and Finance, Manuskript des noch nicht veröffentlichten gleichnamigen Buches, Aachen, 1995 von Altrock, C.: (I 993a), Das Rechnen mit unscharfen Mengen, in: Spektrum der Wissenschaft, März 1993, S. 95 von Altrock, C.: (l993b), Fuzzy Logic, Band I-Technologie, München, 1993 Wächtershäuser, M.: (1971), Kreditrisiko und Kreditentscheidung im Bankbetrieb. Zur Ökonomisierung des Kreditentscheidungsprozesses im Bankbetrieb, Schriftenreihe für Kreditwirtschaft und Finanzierung, Bd. 12, hrsg. von Hagenmüller, K. F., Wiesbaden 1971 Wallrafen, J., Protzei, P., Popp, P., Baetge, J.: (1995), Bankruptcy Prediction using Different Soft Computing Methods, in: Proceedings of the 3rd European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing - EUFIT'95, August 1995, S. 1710-1714 Weber, M., Krahnen, J., Weber, A.: (1995), Scoring-Verfahren häufige Anwendungsfehler und ihre Vermeidung, in: Der Betrieb, Heft 33, August 1995, S. 1620-1640 Werners, B.: (1994), Approximative Inferenz mit linguistischen Variablen, in: Operations Research: Reflexion aus Theorie und Praxis, Festschrift zum 60. Geburtstag von Hans-Jürgen Zimmermann, hrsg. von Wemers, B., Gabriel, R., Berlin, 1994, S. 243-274 Wilbert, R.: (1991), Kreditwürdigkeitsanalyse im Konsumentenkreditgeschäft auf Basis Neuronaler Netze, in: ZfB, 61. Jg., Heft 12, 1991, 1377-1392 Woidich, R.: (1993), Commercial Scoring: Nun auch für gewerbliche Kunden, in: Kreditpraxis, Heft 2, 1993, S. 5-8 Zadeh, L.A.: (1965), Fuzzy Sets, in: Information and Control, Vol. 8, S. 338-353 Zimmermann, H.-J., Zysno, P.: (1983), Decision and Evaluations by Hierarchical Aggregation of Information, in: Fuzzy Sets and Systems, Heft 10, 1983, S. 243-260
139 Zimmermann, H.-J.: (1988), ModelIierung von Unsicherheit in Expertensystemen, in: Wo1ff, M.R. (Hrsg.): Entscheidungsunterstützende Systeme im Unternehmen, München, 1988, S.175-191 Zimmermann, H.-J.: (1993), Prinzipien der Fuzzy Logic, in: Sprektrum der Wissenschaft, März 1993, S. 90-94
r[)'l1.\!7 DeutscherUniversitätsVerlag ~ GABlER'VIEWEG 'WESTDEUTSCHER VERLAG Aus unserem Programm Christof Werner Anstett Financial Futures im Jahresabschluß deutscher Kreditinstitute 1997. XVIII, 148 Seiten, 41 Abb., Broschur DM 89,-1 Os 650,-1 SFr 81, DUV Wirtschaftswissenschaft ISBN 3-8244-0330-7 Dieses Buch befaßt sich eingehend mit Fragen der Bilanzierung, Bewertung und Publizierung von Financial Futures im Jahresabschluß. Es arbeitet die Wesensmerkmale und Besonderheiten heraus und stellt die notwendigen Grundsätze ordnungsgemäßer Buchführung dar. Christine Bernhofer Bildung von Kreditnehmereinheiten gemäß 19 Abs. 2 KGW Auswirkungen auf die Bonitätsprüfung 1997. XXII, 190 Seiten, 24 Abb., Broschur DM 89,-1 Os 650,-1 SFr 81,- "Bank- und Finanzwirtschaft", hrsg. von Prof. Dr. Hermann Meyer zu Selhausen GABLER EDITION WISSENSCHAFT ISBN 3-8244-6631-7 Auf der Basis gesetzlicher Anforderungen untersucht die Autorin die Bildung von aus mehreren Kreditnehmern gebildeten Kreditnehmereinheiten sowie die Einflußmöglichkeiten innerhalb einer Kreditnehmereinheit und deren Auswirkungen auf die Bonitätsprüfung. Ingo Ernsting Publizitätsverhalten deutscher Bankkonzeme 1997. XXVIII, 415 Seiten, 27 Abb., Broschur DM 118,-1 OS 861,-1 SFr 105, GABLER EDITION WISSENSCHAFT ISBN 3-8244-6577-9 Mit Inkrafttreten des Bankbilanzrichtlinie-Gesetzes haben sich fundamentale Veränderungen für die Konzernrechnungslegung von Kreditinstituten ergeben. Der Autor analysiert die praktische Umsetzung der neuen Vorschriften bei deutschen Bankkonzernen. Volker Fitzner Derivatepublizität von Kreditinstituten im Kontext wirtschaftlicher Stabilität 1997. XXII, 358 Seiten, 6 Abb., Broschur DM 118,-1 Os 861,-1 SFr 105, GABLER EDITION WISSENSCHAFT ISBN 3-8244-6587-6 Der Autor erläutert die handelsrechtlich erforderliche Berichterstattung von Kreditinstituten über derivative Finanzinstrumente und erarbeitet die Rolle der externen Rechnungslegung. Er gelangt zur Festlegung von Ausgestaltungsmerkmalen einer stabilitätsorientierten, international vergleichbaren Derivatepublizität.
r[)'fll.\n DeutscherUniversitätsVerlag ~ GABlER'VlEWEG WESTDEUTSCHER VERlAG Michael Göttgens Kompensation von Zinsänderungs- und Währungsrisiken in der Bankbilanz 1997. XXIV, 329 Seiten, 52 Abb., Broschur DM 118,-1 OS 861,-1 SFr 105, GABLER EDITION WISSENSCHAFT ISBN 3-8244-6593-0 Der Autor würdigt die klassischen Verfahren der Bankrechnungslegung zur Abbildung risikokompensierender Finanzinstrumente. Alternativ dazu schlägt er die umfassende Marktbewertung als grundlegendes Wertkonzept für Finanzinstrumente in der Bankbilanz vor. Petra Hüttemann Kreditderivate im europäischen Kapitalmarkt 1997. XIX, 223 Seiten, 38 Abb., Broschur DM 98,-1 Os 715,-1 SFr 89,- "Bank- und Finanzwirtschaft", hrsg. von Prof. Dr. Hermann Meyer zu Selhausen GABLER EDITION WISSENSCHAFT ISBN 3-8244-6619-8 Die Autorin überprüft Möglichkeiten der Übertragung der in den USA entwickelten derivativen Instrumente für den Transfer von Kreditrisiken auf den europäischen Kapitalmarkt und Preisermittlung und das Risikomanagement für Kreditderivate. Florian Lohmann Loyalität von Bankkunden Bestimmungsgrößen und Gestaltungsmöglichkeiten 1997. XXII, 276 Seiten, 43 Abb., Broschur DM 98,-1 Os 715,-1 SFr 89, "Focus Dienstleistungsmarketing", hrsg. von Prof. Dr. Michael Kleinaltenkamp (schriftf.) GABLER EDITION WISSENSCHAFT ISBN 3-8244-6521-3 Der Autor untersucht, warum sich Privatkunden von Banken ihrem Institut gegenüber (ii)loyal verhalten. Er zeigt, daß die Kundenzufriedenheit die Loyalität stärker beeinflußt als sein Vertrauen oder auch seine Bequemlichkeit. Thomas Poppensieker Strategisches Risikomanagement in deutschen Großbanken 1997. XX, 174 Seiten, Broschur DM 89,-1 OS 650,-1 SFr 81, GABLER EDITION WISSENSCHAFT ISBN 3-8244-6522-1 Aufgrund der verstärkten Neuausrichtung der Banken als Risikointermediäre und neuer gesetzlicher Regelungen ist das Risikomanagement zu einem der bedeutendsten und dynamischsten Bereiche des Bank-Controlling geworden. Die BOcher erhalten Sie in Ihrer Buchhandlung! Unser Vertagsverzeichnis k(jnnen Sie anfordern bei: Deutscher Universitäts-Verlag Postfach 30 09 44 51338 Leverkusen