Masterarbeit, 2001
53 Seiten
1. Einführung
2. Charaktisierung interner Rating-Systeme
2.1 Definition und Abgrenzung
2.2 Ziele und Zwecke des Einsatzes von Rating-Verfahren
2.3 Anforderungen an Rating-Systeme
3. Alternative Konzeptionen der Bonitätsanalyse
3.1 Systematisierung alternativer Verfahren der Bonitätsanalyse
3.2 Traditionelle Verfahren der Bonitätsanalyse
3.2.1 Intuitive Verfahren
3.2.2 Checklisten
3.2.3 Punktbewertungsverfahren (Scoring-Modelle)
3.2.4 Kennzahlen und Kennzahlensysteme
3.3 Moderne Verfahren/mathematisch-statistische Systeme
3.3.1 Multivariate Diskriminanzanalyse
3.3.2 Künstliche Neuronale Netze
3.4 Ertrags- und Volatilitätsbewertung
4. Rating-Systeme in der Praxis der Kreditinstitute
5. Resümee
6. Ausgewählte Fragen
7. So wollen die Banken ihre Kunden benoten
- Kredit-Rating fordert den Mittelstand heraus
- Gezielte Maßnahmen helfen, Banken zu überzeugen
- Krisen meistert man am besten, indem man ihnen zuvor kommt
- Vertrauen und Offenheit sind Grundvoraussetzung
8. Traditionelle Kreditwürdigkeitsprüfung
Die Arbeit untersucht die Auswirkungen der neuen Eigenkapitalvorschriften „Basel II“ auf die Finanzierung mittelständischer Unternehmen und analysiert, wie Banken ihre internen Rating-Systeme zur Bonitätsbewertung von Kreditnehmern gestalten und einsetzen.
3.3.2 Künstliche Neuronale Netze:
Im Gegensatz zur linearen MDA ermöglichen künstliche Neuronale Netze (KNN), die dem Verfahren der Mustererkennung zuzuordnen sind und ein Teilgebiet der künstlerischen Intelligenz sind, ebenso lineare aber auch nicht lineare Klassifizierungen nach den Ähnlichkeiten der Muster. Der entscheidende Unterschied zur linearen MDA ist jedoch das „KNN die Zusammenhänge in Daten fehlertolerant, generalisierend und selbst organisierend lernen können“.
KNN versuchen menschliche Intelligenz in einem abstrakten Modell nachzubilden. Ausgangspunkt ist die Annahme, dass Intelligenz durch das Zusammenwirken vieler einzelner Nervenzellen in einem Nervensystem entsteht. Dieses Funktionsprinzip des menschlichen Nervensystems werden oft Soft- und Hardware von Computern äquivalent übertragen. Entsprechend sind auch KNN aus vielen einzelnen Nervenzellen, den sogenannten Units bzw. Neuronen zusammengesetzt. Diese Units sind über anpassbare Gewichte miteinander verbunden. Je höher das Gewicht ist, desto bedeutender ist der Einfluss einer sendenden und die nachfolgende Empfangene Unit. Jede Unit fasst alle gewichteten empfangenen Signale zusammen und sendet selbst ein Signal, welches von dem gebündelten Eingangssignal abhängt (vgl. bei Burger (Fn. 32), S. 1170). Die letzten Einheiten des Systems senden die konzentrierten Signale an den Empfänger außerhalb des Netzes.
1. Einführung: Das Kapitel erläutert die Relevanz der internen Rating-Verfahren im Kontext der Basel-II-Diskussion und beschreibt die Verschiebung hin zu risikoorientierten Bewertungsansätzen.
2. Charaktisierung interner Rating-Systeme: Hier werden Definitionen und die strategischen Ziele der Rating-Verfahren im Kreditgeschäft sowie die notwendigen Anforderungen an diese Systeme dargelegt.
3. Alternative Konzeptionen der Bonitätsanalyse: Dieser Abschnitt vergleicht traditionelle, intuitive Ansätze mit modernen, mathematisch-statistischen Methoden wie der Diskriminanzanalyse und neuronalen Netzen.
4. Rating-Systeme in der Praxis der Kreditinstitute: Das Kapitel beleuchtet den aktuellen Stand der Anwendung in Kreditinstituten und die Bedeutung von Expertenmeinungen neben rein quantitativen Modellen.
5. Resümee: Eine Zusammenfassung der wachsenden Bedeutung risikoadäquater Ratings für die Portfoliosteuerung und die notwendige Akzeptanz bankinterner Ratings.
6. Ausgewählte Fragen: Eine Auswahl von Praxisfragen, die aus einer Umfrage unter Wirtschaftsjournalisten und Bankkunden resultieren.
7. So wollen die Banken ihre Kunden benoten: Ein Leitfaden für Unternehmen, wie sie ihre Rating-Ergebnisse durch Transparenz, gute Kennzahlen und offene Kommunikation positiv beeinflussen können.
8. Traditionelle Kreditwürdigkeitsprüfung: Ein Exkurs zu den klassischen Methoden der Bonitätsprüfung, die auch unter dem Einfluss von Basel II weiterhin Bedeutung behalten.
Basel II, Rating-Verfahren, Bonitätsanalyse, Kreditwürdigkeit, Risikomanagement, Eigenkapitalvorschriften, Diskriminanzanalyse, Künstliche Neuronale Netze, Mittelstandsfinanzierung, Jahresabschlussanalyse, Scoring-Modelle, Ertrags- und Volatilitätsbewertung, Kreditinstitute, Kreditrisiko
Die Arbeit analysiert die Auswirkungen der Eigenkapitalvereinbarung „Basel II“ auf die Finanzierung mittelständischer Unternehmen und erläutert die Mechanismen bankinterner Ratings.
Zentrale Themen sind die methodische Gestaltung von Rating-Systemen, die Abgrenzung von traditionellen zu modernen Analysemodellen sowie Handlungsempfehlungen für Kreditnehmer.
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Banken durch interne Ratings Kreditrisiken messen und wie Unternehmen ihr Verhalten anpassen können, um trotz verschärfter Richtlinien eine Finanzierung sicherzustellen.
Die Arbeit nutzt Literaturanalysen und vergleicht verschiedene mathematisch-statistische Verfahren zur Bonitätseinschätzung, ergänzt durch Praxisbeispiele aus Bankberichten.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Systematisierung von Rating-Verfahren (von intuitiv bis neuronal) und die Darstellung der praktischen Anwendung in Kreditinstituten.
Die wichtigsten Begriffe sind Basel II, Rating-Systeme, Kreditrisiko, Bonitätsanalyse und Mittelstandsfinanzierung.
Intuitive Verfahren basieren auf der Erfahrung des Kreditsachbearbeiters und sind eher subjektiv geprägt, während mathematische Modelle wie die Diskriminanzanalyse auf historisch fundierten Daten basieren und zu einer objektiveren Einstufung führen sollen.
Da viele Rating-Faktoren einen Ermessensspielraum bieten, kann ein Unternehmen durch proaktive Kommunikation, Offenheit und die Darstellung von Zukunftschancen („weiche Faktoren“) das Vertrauen des Bankbetreuers gewinnen und so das Rating positiv beeinflussen.
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