Auszug
Die Umsetzung von Basel II in die nationale Gesetzgebung wird vermutlich zu einer Spreizung zwischen Zinssätzen für sichere und ausfallrisikobehaftete Kredite führen, weil die Eigenkapitalunterlegungspflicht und damit die Kosten für Banken mit Zunahme des Ausfallrisikos steigen. Zur Einschätzung des unerwarteten Verlustes aus Krediten an den Mittelstand werden von den Banken vor allem interne Ratingverfahren Verwendung finden, da mittelständische Unternehmen aufgrund der hohen Kosten für externe Bonitätsbeurteilungen in der Regel keine externen Bonitätsbeurteilungen in Auftrag geben können. Zudem ist die Eigenkapitalbelastung der Banken für Kreditrisiken bei Anwendung eines internen Ansatzes geringer als bei Verwendung des Standardansatzes mit externen Ratingurteilen. Mit Hilfe von internen Ansätzen muß von den Banken im Rahmen einer Bonitätsanalyse vor allem die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Kre dites geschätzt werden. Eine Erleichterung der Bestimmung von Ausfallwahrscheinlichkeiten wird durch die Verwendung von Bonitätsklassen erreicht; Kreditnehmer mit ähnlichem Bonitätsurteil werden derselben Bonitätsklasse zugeordnet. Die anhand historischer Daten ermittelte durchschnittliche Ausfallwahrscheinlichkeit einer Ratingklasse wird jedem Kredit bzw. Unternehmen dieser Ratingklasse zugewiesen.
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Literaturverzeichnis
Vgl. Poddig, T.; Oelerich, A. (2003). Seite 61.
Vgl. Basel Committee on Banking Supervision (2006).
Für das im Kreditrisikomanagement verwendete Ratingverfahren einer genossenschaftlichen Zentralbank vgl bspw. Düerkop, Carsten; Pagel, Dirk (2005), Seiten 1251 ff.
Die Gefahr der Unmöglichkeit von Zins-und Tilgung szahlungen entsteht vor allem durch die Streuung der Nettogeinne vor Steuern. Vgl. hierzu Schäfer, Henry (2002), Seiten 104 f.
Vgl. Wiegel, K.D. (1985), oder Schmoll Anton (2001), Seite 889.
Vgl. Hartmann-Wendels, Thomas; Pfingsten, Andreas; Weber, Martin (2000), Seite 151.
Vgl. Brakensiek, T. (1991), Seite 14.
Vgl. Hartmann-Wendels, Thomas; Pfingsten, Andreas; Weber, Martin (2000), Seite 151.
Vgl. Blattmann, Patrick A. (2000), Seiten 144–145, Müller-Masia, Christoph; Hahnenstein, Lutz; Holzberger, Harriet; Söhlke, Thomas (2005). Seite 71.
Rudolph, Bernd (1995), Seite 893 und die dort angegebene Literatur. Vgl. Berblinger, Jürgen (1996), Seite 34.
Vgl. Blaumann, Patrick A. (2000), Seite 148.
Für Zulassungskriterien für Ratingagenturen vgl. bspw. Hose, Christian (2002), Seite 71 f.
Vgl. Füser, Karsten (2001), Seite 37.
Vgl. Eigermann, Judith (2002), Seite 29 und die dort angegebene Literatur.
Vgl. Munsch, Michael; Weiß, Bernd; Rating (2001), Seite 11.
Vgl. Schierenbeek, Henner (1999), Seiten 253 ff.
Vgl. Hundt, L; Neitz, B.; Grabau, F. (2003), Seite 16 ff. Die Standards we rden hier nicht an geführt, da im folgenden insbesondere interne Ratingverfahren von Bedeutung sind.
Aus empirischen Studien ist ersichtlich, daß bereits die Berücksichtigung weniger Kennzahlen zu sehr guten Ergebnissen der Bonitätseinschätzung führen. Vgl. hierfür auch Baetge, J. (1994), Seiten 1–10, oder Oestereicher, A.; Piotrowski-Aller, S. (1996), Seiten 335–371. Der Beurteilungsprozeß von externen Ratingagenturen kann entnommen werden aus Baum, B. (1987), Seite 13.
Vgl. Everling, Oliver (1991), Seite 21.
Die Darstellung der Zuordnung von Ratingsymbolen zu Definitionen der Ratingklassen und deren Deutung der Risikosituation von Unternehmen wird häufig als Masterskala bezeichnet, Vgl. Everling, O. (2002), Seite 966 ff.
Vgl. Rösch, Daniel (2001), Seite 5.
Vgl. für die Berücksichtigung von zukunftsorien tierten Prognosedaten Bretschneider, Thomas; Reiss, Wolf-gang; Sehneider, Karen (2005), Seiten 8 ff.
Einen zusammenfassenden Überblick gibt unter anderem Füser, Karsten (2001), Seiten 54 ff.
Vgl. Rösch, Daniel (2001), Seite 6.
Die Verfähren zur Bestimmung de s Marktwertes von Unternehmen auf der Basis von zukünftigen Zahlungen sind zum einen das Ertragswertverfahren, zum andern die Discounted Cash Flow-Verfahren. Eine kurze Beschreibung wird im Kapitel zur Bestimmung des Kred itzinssatzes gegeben. Für eine formale Darstellung siehe auch Schönbucher, Philipp J. (2000) Seiten 21 f.
Vgl. Rösch, Daniel (2001), Seite 6; bzw. Rolfes, Bernd (1999), Seiten 337–339.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 356.
Zu den weiterführenden Modellen zählen die sogena nnten first generation struct ural form models und die second generation structural form models. Vgl. hierzu Altman, Edward; Resti, Adrea; Sironi Andrea (2002).
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seiten 353 f.
Unter Ausfallintensität wird die durchschnittlich e Ausfallrate verstanden, i.d.R. gemessen als erwartete Anzahl von Ausfällen pro Jahr. Siehe bspw. Kiesel, Rüdiger; Schmid, Bernd, Seite 10.
Vgl. Rösch, Daniel (2001), Seite 6.
Wagner, Jörg (2002), Seite 9.
Vgl. Berblinger, Jürgen (1996), Seiten 64–65.
Vgl. Falkenstein, Erik; Boral, Andrew K.; Carty, Lea V. (2000), Seite 35.
Vgl. zu den Haftungsverhältnissen der Gesellsehaftsformen z.B.: Olfert, Klaus; Reichel, Christopher (2003).
Es sei hier darauf hingewiesen daß sich die verwendeten Kennzahlen von Bonitätsanalysen durch Jahresabschlußdaten zwischen verschiedenen Branchen unterscheiden. Vgl. hierzu Rüsberg, Lars (1992), Seiten 32 ff.
Vgl. hier und im folgenden Berblinger, Jürgen (1996), Seite 66. Risikoindikatoren können auch entnommen werden: Ewert, Ralf; Szczesny, Andrea (2002) Seite 576 ff.
Vgl. Berblinger, Jürgen (1996), Seiten 66–67.
Vgl. Grof, Erika (2002), Seite 111.
Coenenberg, Adolf G. (2005), Seiten 956 ff.
Vgl. Grof, Erika (2002), Seiten 112 f.
Einen umfassenden Überblick über Bilanzkennzahlen und die zu berechnenden Größen gibt unter an derem Coenenberg, Adolf G. (2005).
Vgl. Berblinger, Jürgen (1996), Seiten 67–68.
Vgl. Grunwald, Egon; Grunwald, Stephan (1999), Seite 73.
Eine Übersicht gibt beispielswei se Perridon, Lous; Steiner, Manfred (2004), Vgl. auch Wöhe, Günter; Bilstein, Jürgen (1998). Für einen umfassenden Kennzahlenkatalog vgl. auch Feidicker, Markus (1992), Seiten 58 ff. oder Hüls, Dagmar (1995), Seiten 75 ff., oder Coenenberg, Adolf G. (2005).
Vgl. Baetge, Jörg; Sieringhaus, Isabel (1996), Seite 225.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 341.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 338.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 338.
Zu umfangreichen Kennzahlenkatalogen vgl. Feidicker, Markus (1992), Seiten 58 ff. oder Hüls, Dagmar (1995), Seiten 75 ff.
Vgl. Standard and Poor’s (2002), Seiten 54 f.
Vgl. Baetge, Jörg; Sieringhaus, Isabel (1996), Seiten 223 f. Dicken, Andre Jacques (1997), Seite 60.
Darüber hinaus führt der Ei nsatz von mathematischen/statistischen Verfahren im Vergleich zur traditionellen Kreditwürdigkeitsprüfung zu einer kostengüns tigeren Ermittlung der Bonität. Vgl. auch Baetge, J. (1998), Seiten 751–758.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 338.
Vgl. Füser, Karsten (2001), Seite 88.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 339.
Erstmals wurde das Verfahren 1968 von Altman für die Klassifikation von solventen und insolventen Unternehmen eingesetzt. Vgl. Altman, E. I. (1968), Seiten 589–609.
Vgl. zum Einbezug von qualitativ en Merkmalen Blochwitz, Stefan; Eigermann, Judith (2000), Seiten 58–73.
Vgl. Bleier, Ernst (1989), Seiten 175 f.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 344. Vgl. für die formale Aufstellung des Diskriminanzkriteriums Backhaus, Klaus; Erichson, Bernd; Plinke, Wulff; Weiber, Rolf (1996), Seite 99 f.
Vgl. Baetge, Jörg; Sieringhaus, Isabel (1996), Seiten 229–231.
Vgl. Fahrmeir, Ludwig; Häußler, Walter; Tutz, Gerhard (1996), hier Seite 379. Feilmeier, M.; Fergel, L.; Segerer, G. (1981), Seite B26.
Vgl. Grunwald, Egon; Grunwald, Stephan (1999), Seite 105.
Vgl. Oehler, Andreas; Unser, Matthias (2002), Seite 237.
Vgl. Oehler, Andreas; Unser, Matthias (2002), Seite 237.
Vgl. Backhaus, Klaus; Erichson, Bernd; Plinke, Wulff; Weiber, Rolf (1996), Seite 95.
Vgl. Niehaus, Hans-Jürgen (1987), Seite 88.
Für ein künstliches neuronales Netzwerk vgl. bspw. das Modell BP-14 von Baetge, Jörg; Jerschensky, Andreas (1999).
Vgl. unter anderem Wittkemper, H.-G. (1994), Seite 11, oder Füser, K. (1995), Seite 11.
Vgl. Zell, A. (1996), Seite 73 f.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 349.
Vgl. Füser, Karsten (2001), Seite 70.
Für den genauen Ablauf der Verarbeitung der Daten vgl. beispielsweise Füser, K. (1995).
Vgl. Anders, U. Szczesny, A. (1996), Seite 5.
Vgl. Seimes, Andreas (2002), Seite 147.
Vgl. Carstens, Christoph (2001), Seite 80.
Vgl. Füser, Karsten (2001), Seiten 69 f.
Vgl. Schüler, Thorsten (2002), Seite 96, oder Pytlik, Martin (1995), Seite 121.
Vgl. Oehler, Andreas; Unser, Matthias (2002), Seiten 237–238.
Vgl. hierfür und im folgenden Kaiser, Ulrich; Szczesny, Andrea (2002), Seiten 364 ff.
Für die Schätzung der Koeffizienten der Regressionsverfahren siehe bspw. Fahrmeir, Ludwig; Hamerle, Alfred (1996), Seite 59 ff. Einen Überblick über Maximum-Likelihood-Methoden gibt bspw. Verbeek, M. (2000). Das Verfahren soll hier nicht weiter dargestellt werden, da für das Modell zur Bewertung der Finanzstruktur der Unternehmen keine Regressionsanalysen verwendet werden soll.
Press, S. James; Wilson, Sandra (1978), S. 699–705.
Vgl. für ein Instrumentarium zum regelmäßigen Qualitätscheck bspw. Henking, Andreas; Hüls, Ralf; Krieger, Stefan (2005), Seiten 57 ff.
Es wird also danach gefragt, ob gemessen wurde, was gemessen werden sollte, Vgl. Schneck, Ottmar (1998), Seite 730.
Vgl. o. V. (2003), Seite 61.
Vgl. unter anderem Hamerle, Alfred; Rösch, Daniel (2005), Seite 15, oder Krämer, Walter (2003), Seiten 395–410.
Vgl. Krahnen, Jan P.; Weber, Martin (2001), Seite 14.
Vgl. Norden, Lars; Weber, Martin (2005), Seite 41.
Vgl. IKE Nr. 503.
Vgl. Baetge, Jörg; Baetge, Kai; Kruse, Ariane (2001), Seite 987f.
Vgl. Rolfes, Bernd (1999), Seite 344, oder Dittmar, Thomas; Steiner, Manfred (2000), Seite 439.
Vgl. Dittmar, Thomas; Steiner, Manfred (2000), Seite 439. Die jeweiligen Vor-und Nachteile von Zielvorgaben für Unternehmen und die Vorgehensweise können der Literatur entnommen werden. Vgl. dazu Buchner (1985), Seite 311, Gebhardt (1980), Seite 205 f. und Feidicker, Markus (1992), Seite 197 ff.
Vgl. bspw. Oehler, Andreas; Unser, Matthias (2002), Seite 236.
Vgl. auch Blochwitz, Stefan; Hamerle, Alfred; Hohl, Stefan; Rauhmeier, Robert; Rösch, Daniel (2004), Seiten 1275–1278.
Vgl. bspw. O. V. (2003), Seiten 61–74. Zur Interpretation der Kennzahlenwerte und für charakteristische Werte vgl. bspw. Hoock, Reiner; Lammer, Markus www.agrarverlag.at/raiffeisenblatt/401082.html (Stand 03.05.06) Parchert spricht von benötigten Gini-Koeffizienten in Höhe von mindestens 70% für eine gute Trennfähigkeit. Vgl. Parchert, Ronny (2005), Seiten 363–382. Insbesondere für die Ermittlung der Kennzahl AUC vgl. Engelmann, Bernd; Hayden, Evelyn; Tasche, Dirk (2003), Seite 9–10. Durch die beiden Kennzahlen können Ratingsysteme lediglich nach der Trennschärfe geordnet werden. Eine exakte Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeiten ist nicht möglich. Vgl. hierzu Krämer, Walter, Seite 9.
Vgl. für Anwendungen der verschiedenen Verfahren z.B. Grunert, Jens; Noreden, Lars; Weber, Martin (2005), Seiten 509–531, oder Frerichs, Hergen; Wahreburg, Mark (2003), oder Güttler, Andre; Krämer, Walter (2003).
Vgl. Krämer, Walter, Seite 11.
Vgl. Krämer, Walter, Seite 11.
Vgl. o.V. Krämer, Walter, (2003), Seite 68.
Vgl. hierzu Bühler, Wolfgang; Engel, Christoph; Korn, Olaf; Stahl, Gerhard (2002), Seiten 181–217.
Vgl. Meyer zu Selhausen, Hermann (2004), Seite 771.
Vgl. Meyer zu Selhausen, Hermann (2004), Seite 776.
Vgl. Graw, Henning; Keller, Claus Ulrich (2004), Seite 29, oder Ammann, H.; Müller, S. (2004), Seite 279.
Einen Überblick über von Unternehmen als wich tig erachteten Maßnahmen zur Ratingverbesserung gibt bspw. Müller, Stefan; Brackschulze, Kai; Ordemann, Tammo (2005), Seite 129.
Vgl. für Anreize der Unternehmen für die Kenntnis von Ratingkriterien z.B. Hofmann, Gerhard (2004), Seite 575.
Vgl. Thießen, Friedrich (2004), Seite 573. Indikatoren für ergebnisverbessernde Bilanzierungsmaßnahmen finden sich in Graw, Henning; Keller, Claus Ulrich (2004), Seiten 27–31.
Vgl. Thießen, Friedrich (2004), Seite 573.
Vgl. Altman, E.; Saunders, A. (1998), Seiten 1721–1742.
Vgl. Anders, U.; Szezesny, A. (1998), Seiten 892–915.
Vgl. Anders, U.; Szezesny, A. (1998), Seite 903.
Vgl. für andere Untersuchungen zur Trennungsqualität von unterschiedlichen Verfahrensarten beispielhaft Odom, Marcus; Ramesh, Sharda (1990), Seiten 16 3–167 (MDA 74,5%, neu ronales Netzwerkmodell 81,8%), oder Baetge, Jörg (1994), Seiten 4–25 (neuronales Netzwerk 74,4–76,1%), oder Pytlik, Martin (1995) (MDA 77,2%, neuronales Netzwerk zwischen 76,3 und 88,8%).
Vgl. Goldbach, K.; Grabau, F.-R., Hundt, I.; Neitz, B. (2002).
Vgl. für ein beispielhaftes Ratingverfahren für mittelständische Unternehmen Hartmann-Wendels, Thomas; Lieberoth-Leden, Axel; Mählmann, Thomas; Zunder, Ingo (2005), Seiten 1–29.
Vgl. Altman, E.; Saunders, A. (1998), Seiten 1721–1742.
Vgl. Füser, Karsten (2001), Seite 63.
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(2008). Rating als Instrument zur Senkung der Kreditkosten von Unternehmen. In: Optimale Fremdfinanzierung nach Basel II. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-9690-9_4
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