Die Kontodatenanalyse als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1. Problemstellung

1.2. Aufbau der Arbeit

2. Merkmale von Kontodaten

2.1. Absolute Kontodaten

2.1.1. Besondere Eigenschaften der Kontodaten

2.1.2. Erläuterung einzelner ausgewählter Kontodaten

2.1.3. Erkenntnisse aus der Betrachtung von einzelnen Kontovariablen

2.2. Relative Kontodaten

2.2.1. Kennzahlenkonstruktionen

2.2.2. Interpretation der Kennzahlen

2.2.3. Untersuchungsergebnisse und ihre Beurteilung

3. Die Trennung guter von schlechten Unternehmen

3.1. Der Dichotomische Klassifikationsansatz

3.1.1. Ziel des dichotomischen Klassifikationsansatzes

3.1.2. Vorgehensweise beim dichotomischen Klassifikationsverfahren

3.1.3. Einsatz zur Risikofrüherkennung

3.1.4. Kritik am Verfahren

3.2. Trennung mit Hilfe der Linearen Diskriminanzanalyse

3.2.1. Prämissen der Linearen Diskriminanzanalyse

3.2.2. Probleme bei der Bestimmung des Trennwertes

3.2.3. Untersuchungen zur Kontodatenanalyse

3.2.4. KONDAN: Ein Anwendungsbeispiel aus der Praxis

3.3. Trennung mit Hilfe von Expertensystemen

3.4. Trennung mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze

3.4.1. Grundlagen

3.4.2. Eignung der künstlichen neuronalen Netze zur Kontodatenanalyse

3.4.3. Denkbare Vorgehensweise im Rahmen der Kontodatenanalyse

4. Die Kontodatenanalyse als Informationsquelle

4.1. Ausgangsüberlegungen

4.2. Ergänzung der Kontodatenanalyse um weitere Informationsquellen

4.2.1. Jahresabschluß/ Jahresabschlußanalyse

4.2.2. Betriebswirtschaftliche Auskünfte (BWA`s)

4.2.3. Auskunft von Dritten

4.2.4. Kundengespräch

4.3. Integration der Kontodatenanalyse in die Kreditüberwachung

5. Schlußbetrachtung und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht, inwieweit die Analyse von Kontodaten im Firmenkundengeschäft als wirksames Instrument zur Früherkennung von Bonitätsverschlechterungen und Kreditrisiken eingesetzt werden kann. Im Zentrum steht dabei die Frage, wie durch mathematisch-statistische Methoden und den Einsatz moderner IT-Systeme eine objektive Trennung zwischen gesunden und gefährdeten Unternehmen ermöglicht wird.

• Methoden der Kontodatenanalyse (Kennzahlenbildung)
• Statistische Verfahren zur Risikoklassifizierung (Diskriminanzanalyse)
• Einsatz von Expertensystemen und künstlichen neuronalen Netzen
• Integration der Analyseergebnisse in die laufende Kreditüberwachung
• Vergleich und Ergänzung durch andere Informationsquellen wie Jahresabschlussanalyse

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Beleuchtet das Umfeld des Firmenkundenkreditgeschäfts und die wachsende Bedeutung von Instrumenten zur rechtzeitigen Identifikation von Bonitätsverschlechterungen.

2. Merkmale von Kontodaten: Definiert absolute und relative Kontodaten sowie Kennzahlen und beschreibt deren Bedeutung für die Unterscheidung guter und schlechter Unternehmen.

3. Die Trennung guter von schlechten Unternehmen: Analysiert statistische Trennverfahren wie den dichotomischen Klassifikationsansatz, die Diskriminanzanalyse sowie den Einsatz von Expertensystemen und neuronalen Netzen.

4. Die Kontodatenanalyse als Informationsquelle: Erörtert die Einbettung der Kontodatenanalyse in die Kreditüberwachung und die notwendige Ergänzung durch externe Informationsquellen wie BWA's und Jahresabschlüsse.

5. Schlußbetrachtung und Ausblick: Fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die Bedeutung einer dynamischen, quantitativen Risikofrüherkennung für die Bankpraxis.

Schlüsselwörter

Kontodatenanalyse, Risikofrüherkennung, Bonitätsprüfung, Firmenkundengeschäft, Kreditrisiken, Kennzahlen, Diskriminanzanalyse, Expertensysteme, künstliche neuronale Netze, Kreditüberwachung, Frühwarnsystem, Unternehmenskrisen, Bonitätsverschlechterung, KONDAN, Jahresabschlussanalyse

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit grundlegend?

Die Arbeit analysiert das Potenzial von Kontodaten als Informationsquelle zur Früherkennung von Kreditrisiken bei Firmenkunden.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themen sind die mathematische Kennzahlenbildung aus Kontodaten sowie deren statistische Auswertung mittels Klassifikationsverfahren.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das Ziel ist zu klären, inwieweit die systematische Analyse von Kontodaten dazu beitragen kann, gute von schlechten Unternehmen rechtzeitig zu unterscheiden.

Welche wissenschaftlichen Methoden werden angewendet?

Es werden deskriptive Verfahren, der dichotomische Klassifikationsansatz, die Lineare Diskriminanzanalyse sowie Ansätze aus Expertensystemen und künstlichen neuronalen Netzen diskutiert.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die Identifikation relevanter Kontomerkmale, die Konstruktion trennfähiger Kennzahlen und die methodische Diskussion zur Klassifizierung von Kreditrisiken.

Welche Begriffe charakterisieren die Arbeit?

Begriffe wie Kontodatenanalyse, Frühwarnsystem, Bonitätsprüfung und Klassifikationsverfahren stehen im Mittelpunkt der Arbeit.

Welche Rolle spielen neuronale Netze in der Analyse?

Neuronale Netze werden als leistungsfähigere Alternative zur Diskriminanzanalyse bewertet, da sie komplexe und nichtlineare Zusammenhänge erfassen können.

Inwiefern ist das Programm KONDAN relevant?

KONDAN dient als praxisnahes Beispiel für die Anwendung der Kontodatenanalyse in Sparkassen zur Risikobewertung mittels Diskriminanzfunktionen.