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Die Kontodatenanalyse als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft

Diplomarbeit 2001 55 Seiten

BWL - Investition und Finanzierung

Leseprobe

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

1. Einleitung

1.1. Problemstellung

Das Firmenkundenkreditgeschäft in Deutschland ist im Umbruch.[1] Vor dem Hintergrund der seit 1990 kontinuierlich steigenden Zahl an Unternehmensinsolvenzen wird die Bonitätsanalyse im Firmenkundengeschäft immer mehr zu einem der wichtigsten Faktoren für den Geschäftserfolg der Banken. Vor diesem Hintergrund sind vor allem Instrumente gefragt, die eine Verschlechterung der wirtschaftlichen Lage eines Unternehmens rechtzeitig anzeigen. Im Hinblick auf das Ziel, das Ausfallrisiko zu verringern, stellt sich somit die Frage, ob sich die Verschlechterung der Bonität eines Unternehmens an der Entwicklung seiner Kontodaten ablesen läßt.[2]

Das im Kontokorrentkonto enthaltene Informationspotential wird in der Praxis für die Risikofrüherkennung bestenfalls ansatzweise, keinesfalls aber optimal genutzt.[3] Früher wurde das Kontoblatt sehr oft in die Hand genommen. Dabei wurden Umsatzänderungen bemerkt und das Zahlungsverhalten beobachtet. Dieses unmittelbare Kontostudium ist durch den Einsatz der EDV schrittweise verlorengegangen.[4] Der Kontoverlauf muß wieder sichtbar und transparent werden.[5] Heute beschränkt sich die Kontodatenanalyse oft auf statische oder komparativ-statische Methoden. In der einfachsten Form bedeutet dies, das Konto anhand sogenannter Überziehungslisten zu überwachen. Dadurch beschränkt sich die Analyse auf ein einziges Kriterium.[6] Es stellt sich die Frage, ob sich aus den Kontodaten für das Kreditinstitut Informationen über den Kreditnehmer und seine wirtschaftliche Situation ableiten lassen. Die Arbeit soll klären, inwieweit die Kontodatenanalyse als Instrument zur Früherkennung einer Bonitätsverschlechterung dienen kann.

1.2. Aufbau der Arbeit

Die Arbeit beginnt in Kapitel zwei mit der Aufzählung und Erläuterung einzelner Kontodaten. Hierauf aufbauend werden einzelne Kontodaten zueinander ins Verhältnis gesetzt, um Kennzahlen zu konstruieren. Mit Blick auf die Zielsetzung werden die Kennzahlen interpretiert und Hypothesen bezüglich der Ausprägung bei guten beziehungsweise schlechten Unternehmen aufgestellt. In Kapitel drei sollen Methoden beschrieben und diskutiert werden, die eine Trennung guter von schlechten Unternehmen ermöglichen. In Kapitel vier wird die Kontodatenanalyse als Informationsquelle beleuchtet und anschließend durch zusätzliche Informationsquellen sinnvoll ergänzt. Darauf aufbauend werden Möglichkeiten zur Implementierung der Kontodatenanalyse in die Kreditüberwachung beschrieben. Die Arbeit endet mit der Schlußbetrachtung und einem kurzen Ausblick.

2. Merkmale von Kontodaten

2.1. Absolute Kontodaten

In einfachster Form werden Daten als absolute Zahlen, beispielsweise in Form von Einzelzahlen, Summen oder Differenzen angegeben.[7]

Grundsätzlich erscheint es sinnvoll, die Kontomerkmale zu erfassen, von denen plausiblerweise vermutet werden kann, daß sie einen Beitrag zur Trennung guter von schlechten Unternehmen leisten können. Im folgenden ist eine Auswahl solcher Kontodaten, im folgenden Variablen[8] genannt, dargestellt:

- 1. Niedrigster Sollsaldo beziehungsweise höchster Habensaldo
- 2. Höchster Sollsaldo beziehungsweise niedrigster Habensaldo
- 3. Habenumsatz
- 4. Sollumsatz
- 5. Durchschnittlicher valutarischer Saldo
- 6.Scheckgutschriften
- 7. Wechselgutschriften
- 8. Überweisungsgutschriften
- 9. Bareinzahlungen
- 10. Wechselbelastungen
- 11. Scheckbelastungen
- 12. Überweisungsbelastungen
- 13. Barabhebungen
- 14. Kreditlimit[9]
- 15. Saldo am Ende des jeweiligen Betrachtungszeitraums
- 16. Überziehungen
- 17. Lastschrifteinreichungen, Lastschriftbelastungen
- 18. Daueraufträge
- 19. Rückschecks / Rücklastschriften
- 20. Einlösungsrisiko aus Lastschrift-, Wechsel-, und Scheckeinreichungen[10] - Kontoalter[11]

2.1.1. Besondere Eigenschaften der Kontodaten

Kontodaten haben charakteristische Eigenschaften, die eine Nutzung dieses Potentials geboten erscheinen lassen. Zu erwähnen sind unter diesem Aspekt insbesondere folgende Charakteristika:

- höchste Aktualität der Datenbasis durch laufende und lückenlose Verbuchung der bankmäßigen Zahlungsvorgänge,
- kontinuierliche Fortschreibung des Datenbestandes,
- jederzeitige Verfügbarkeit der Daten, unabhängig von der Mitwirkung Dritter, insbesondere des Kreditnehmers selbst,
- keine Verzerrung des Datenmaterials wie etwa durch Ansatz- oder Bewertungswahlrechte des Kreditnehmers in der Bilanz,
- relativ geringe Manipulierbarkeit des Datenmaterials durch den Kreditnehmer, wenn man von kriminellen Verfälschungen absieht, auf deren Aufdeckung die Instrumente normaler Kreditprüfung und Kreditüberwachung aber grundsätzlich nie ausgerichtet sind,
- keine zusätzlichen Datenbeschaffungsaktivitäten und –kosten, da die Daten bei der Abwicklung des Zahlungs- und Kreditverkehrs automatisch anfallen,
- das kontoführende Kreditinstitut hat hier einen Informationsvorteil gegenüber potentiellen Konkurrenten.[12]
- Wie bei allen quantitativen Informationen besteht die Möglichkeit zur Rationalisierung und Objektivierung des Auswertungsprozesses durch Einsatz der elektronischen Datenverarbeitung.[13]
- Es stehen die Daten einer großen Anzahl von Unternehmen zu Verfügung. Dieser Umstand erlaubt eine untergruppenbezogene Analyse (zum Beispiel Branchen, Rechtsform oder Unternehmensalter) und erleichtert die Anwendung von anspruchsvollen empirisch-induktiven statistischen Verfahren.[14]

Kontodaten haben inhaltliche Eigenschaften. In Kontodaten lassen sich betriebswirtschaftlichen Vorgänge abbilden:

- Einzahlungen aus dem Umsatzprozeß.
- Sonstigen Einzahlungen.
- Auszahlungen aus dem Umsatzprozeß.
- Sonstige Auszahlungen.
- Umschichtungen zwischen dem Geschäftskonto uns anderen liquiden Mitteln.
- Umschichtungen zwischen dem Geschäftskonto und Verbindlichkeiten beziehungsweise Fremdkapital..

Diese betriebswirtschaftlichen Vorgänge lassen sich allerdings nur in bezug auf die Summe der Bewegungen und nicht in bezug auf die Struktur analysieren.[15]

2.1.2. Erläuterung einzelner ausgewählter Kontodaten

Einzelne Kontodaten näher zu erläutern, erscheint zum besseren Verständnis angebracht.

Variable Nummer eins bezeichnet den für den Kreditnehmer günstigsten Saldo eines Betrachtungszeitraumes. Ist das Konto nur im Haben geführt, wird der höchste Habensaldo festgehalten. Befindet sich das Konto nur im Soll während des Betrachtungszeitraums, so wird der niedrigste Sollsaldo vermerkt.[16]

Analog zur Variablen eins zielt die Variable zwei auf die Feststellung des für den Kreditnehmer ungünstigsten Saldos ab. Es wird die maximale Verschuldung des Kreditnehmers beziehungsweise, falls sich das Konto ständig im Haben befindet, der niedrigste Habensaldo vermerkt.

Bei der Variablen Habenumsatz ist eine Besonderheit zu beachten. Es sollten lediglich die bereinigten Habenumsätze betrachtet werden. Bereinigt bedeutet, daß Stornobuchungen und Gutschriften aus Darlehensvalutierungen herauszurechnen sind. Dadurch wird größtenteils erreicht, daß nur die aus dem Umsatzprozeß resultierenden Mittelzuflüsse betrachtet werden.[17]

Um eine Aufblähung der Sollumsätze zu vermeiden, ist diese Variable um die Stornobuchungen zu bereinigen.[18] Die Sollumsätze sollen die Ausgaben aus dem Umsatzprozeß widerspiegeln. Da auch Zins- und Tilgungsleistungen zur Erstellung des Umsatzprozesses dienen, sind sie aus den Sollumsätzen nicht herauszurechnen.

Die Variable „durchschnittlicher valutarischer Saldo“ eines Betrachtungszeitraumes ergibt sich als arithmetrisches Mittel der einzelnen Tagessalden. Schwankunken der Tagessalden werden durch diese Betrachtung kompensiert.[19]

Die Variable Kreditlimit gibt den Betrag an, bis zu dem der Kreditnehmer sein Konto maximal in Anspruch nehmen kann. Manche Kreditinstitute vergeben ein zweites Kreditlimit, das sogenannte Limit 2, das auch als interne Kreditlinie bezeichnet wird. Bis zu dieser internen Kreditlinie kann der Kreditnehmer die vereinbarte Kreditlinie überziehen. Da diese zweite Linie den eigentlichen Risikobetrag für die Bank darstellt, empfiehlt es sich, dieses Limit 2 als betrachtete Variable heranzuziehen. Die Kontovariable Limit ist allerdings ein vom Kreditgeber zumindest teilweise beeinflußter Faktor und damit subjektiver Natur. Eine Beeinträchtigung der Aussagefähigkeit ergibt sich allerdings nur dann, wenn der Kreditgeber in seiner Kreditvergabepolitik von der Branche deutlich abweicht. Im Falle einer sehr großzügigen Kreditpolitik wird ein entsprechender Grenzwert erst später erreicht und damit die mögliche Indikatorfunktion der Variablen Limit erst verspätet wirksam.[20]

2.1.3. Erkenntnisse aus der Betrachtung von einzelnen Kontovariablen

Wenn die Sollumsätze auf dem Konto kontinuierlich abnehmen , kann dies ein Hinweis auf Liquiditätsschwierigkeiten des Unternehmens sein. Das Kreditverhältnis ist dementsprechend intensiv zu überwachen.[21] Das im Jahresdurchschnitt in Anspruch genommene Kreditvolumen muß sich je nach Art des Unternehmens mehrmals umschlagen, um die wirtschaftlichen Verhältnisse als gesund ansehen zu können. Lassen die Umsätze aus der Habenseite deutlich nach, sollte sich das Kreditinstitut unverzüglich mit dem Schuldner in Verbindung setzen.[22] Ein plötzlicher Rückgang der Habenumsätze kann aber auch darin begründet sein, daß der Kreditnehmer eine neue Bankverbindung hat. Wenn vor allem die Zahlungseingänge auf dieses neue Konto umgeleitet werden , kann vermutet werden, daß mit der Eröffnung des Kontos auch Kreditwünsche verbunden waren.[23] Die Ursachen einer Limitüberschreitung können vielschichtig sein und dürfen nicht immer negativ bewertet werden.[24] Eine plötzliche Inanspruchnahme bisher nicht genutzter Kreditlinie kann auf einen Liquiditätsengpaß hindeuten oder aber auf einen günstiger Kreditpreis zurückzuführen sein.[25] Anzeichen für eine Bonitätsverschlechterung liegen dann vor, wenn sich die Anzahl der Limitüberschreitungen häuft und/oder ihre zeitliche Dauer sowie betragsmäßige Höhe tendenziell ansteigen, bei gleichbleibendem oder sinkendem Umsatz.[26] Wenn eine kontinuierliche Erhöhung des Limits erfolgt, kann eine Investitionsausgabe oder ähnliche Vorhaben ausgeschlossen werden, insbesondere da diese in der Regel einmalig sind und langfristig finanziert werden Deshalb deutet eine stetig steigende Limitausnutzung oder Überziehung auf die Finanzierung des laufenden Geschäfts hin. Natürlich kann der Grund ständiger Überziehungen auch in der Umsatzausweitung liegen. Davon ist allerdings in der Regel nur auszugehen, wenn ein höherer Zahlungseingang als in den Vormonaten zu verzeichnen ist.[27]

Bei der Suche nach Unterscheidungsmerkmalen zwischen guten und schlechten Unternehmen ist es naheliegend, mit Hilfe von deskriptiven Verfahren zu untersuchen, ob aufgrund der Ausprägung einzelner Kontovariablen die Bonitätsunterschiede der Firmen sichtbar werden. Ist dies der Fall, erscheint die Anwendung analytischer Verfahren , die das Ziel haben, gute und krisengefährdete Unternehmen zu trennen, ebenfalls erfolgsversprechend.[28]

In der empirischen Untersuchung von Zellweger wurden unter anderem die folgenden Hypothesen bestätigt:

- Unternehmen mit außerordentlich starken Umsatzzunahmen sind stark insolvenzgefährdet.
- Unternehmen mit außerordentlich starken Umsatzabnahmen sind stark insolvenzgefährdet.
- Insolvenzgefährdete Unternehmen überschreiten ihr Kreditlimit häufig.
- Insolvenzgefährdete Unternehmen beanspruchen ihren vom Kreditinstitut eingeräumten Kontokorrentkredit dauernd stark.[29]

Diese Tatsachen müssen demzufolge an den Kontovariablen Sollumsatz, Habenumsatz, Limit und durchschnittlicher valutarischer Saldo abzulesen sein. In der empirischen Untersuchung von Thanner werden diese einzelnen Variablen, getrennt nach guten und schlechten Unternehmen, im Zeitablauf gegenübergestellt. Der unterschiedliche Verlauf der einzelnen Kontovariablen ist im folgenden kurz dargestellt:

- Der Habenumsatz der guten Unternehmen erfährt im Zeitablauf stärkere Zuwachsraten als bei schlechten Unternehmen. Entsprechendes gilt beim Sollumsatz.
- Der durchschnittliche valutarische Saldo der schlechten Unternehmen wird im Vergleich zu guten Unternehmen im Zeitablauf immer stärker negativ. Wie die Betrachtung der Umsatzvariablen ergeben hat, dient die erheblich stärkere Schuldenzunahme nicht dem überdurchschnittlichen Umsatzwachstum, sondern ist von sich abschwächenden Wachstumsraten begleitet.
- Das Limit erhöht sich bei schlechten Unternehmen stärker als bei guten. Folglich erhöht sich der Kreditbedarf bei guten Unternehmen trotz des starken Umsatzwachstums nur relativ geringfügig.[30]

Für die Risikoklassifizierung ist es notwendig, Frühwarnindikatoren zu finden, das bedeutet Warnsignale aus der Kontoführung zu definieren, mit deren Hilfe latente Problemengagements erkannt werden können.[31] Eine isolierte Betrachtung von Einzelvariablen birgt allerdings die Gefahr einer Fehlinterpretation in sich.[32] Darüber hinaus ist die Aussagekraft dieser Daten ohne Vergleichsmaßstab gering.[33] Auf der Basis von Einzelvariablen ist ein zwischenbetrieblicher Vergleich nicht möglich. Um das Datenmaterial unterschiedlicher Unternehmungen bewerten zu können, sind Vergleichskriterien zu bestimmen.[34]

Vor diesem Hintergrund können die bisherigen Erkenntnisse aus den Verläufen der Einzelvariablen nicht sinnvoll zur Risikofrüherkennung eingesetzt werden. Im folgenden soll mittels relativer Kontodaten untersucht werden, ob die oben genannten Mängel zu überwinden sind.

2.2. Relative Kontodaten

„Setzt man absolute Zahlen zueinander ins Verhältnis, so wird damit ein erster Vergleich dieser Zahlen vorgenommen und die Aussagekraft erhöht . Den Ausdruck dieser zueinander in Beziehung gesetzten ... Größen nennt man Kennzahl.“[35]

Unter Kennzahlen werden Zahlen verstanden, die Informationen über betriebswirtschaftliche Tatbestände beinhalten. Über Inhalt, Art und Definition betriebswirtschaftlicher Kennzahlen gibt es in der Literatur keine einheitliche Meinung.[36] Bildet man aus einzelnen Kontovariablen Kennzahlen, besteht ein starker formaler Zusammenhang zwischen Kennzahlen der Finanzierungs- und Investitionsanalyse. Formal betrachtet handelt es sich um Gliederungs- und Beziehungskennzahlen.[37]

Kennzahlen sind Relativzahlen. Die Aussagekraft kann durch die Quotientenbildung unter Umständen beeinträchtigt werden. Bei einer Veränderung des Kennzahlenwertes ist nicht ersichtlich, ob diese aus einer Änderung des Nenners, des Zählers oder beider entsteht. Falls sich Zähler und Nenner in die gleiche Richtung und in gleichem Ausmaß verändern, kommt diese Änderung im Kennzahlenwert überhaupt nicht zum Ausdruck.[38]

2.2.1. Kennzahlenkonstruktionen

„ Zweck eines Kennzahlen-Systems ist es, durch systematisches Vergleichen der in den Kennzahlen erfaßten Daten Aussagen über bestimmte Phänomene der Informationsstruktur zu machen. Bei Verwendung von Sollwerten kann ein Kennzahlen-System für Überwachungs- und Steuerungsaufgaben verwendet werden.“[39] Um Unterschiede zwischen guten und schlechten Kreditnehmern zu ermitteln, werden aus Variablen Kennzahlen gebildet.[40]

Walter Thanner bildet in einem Auswahlprozess 21 Kennzahlen, die er auf ihre Trennfähigkeit hin untersucht. Es sind eine Vielzahl weiterer Kennzahlen denkbar. Kennzahlen „ohne zusätzlichen Informationsgehalt“ bleiben bei seiner Untersuchung unberücksichtigt. Als Betrachtungszeitraum wird ein Monat empfohlen. Die sieben trenn- und prognosefähigsten Einzelkennzahlen sind:

- durchschnittlicher valutarischer Saldo : Limit = Kennzahl 1
- niedrigster Sollsaldo / höchster Habensaldo : Limit = Kennzahl 2
- höchster Sollsaldo / niedrigster Habensaldo : Limit = Kennzahl 3
- durchschnittlicher valutarischer Saldo : Habenumsatz = Kennzahl 4
- niedrigster Sollsaldo / höchster Habensaldo : Habenumsatz = Kennzahl 5
- niedrigster Sollsaldo / höchster Habensaldo : Sollumsatz[41] = Kennzahl 6
- (Wechselbelastungen : Sollumsatz )

Aufgrund der gesunkenen Bedeutung des Wechsels wird im folgenden letztgenannte Kennzahl nicht weiter beachtet, und die Ziffer 7 steht somit für weitere Kennzahlen zur Verfügung .

Peter Berlandi baut seine Untersuchung zum Teil auf den Erkenntnissen von Thanner auf. Berlandi untersucht empirisch 16 Kennzahlen auf ihre Trennfähigkeit. Er verfolgt die Entwicklung der Kontodaten von 416 Unternehmen und verfügt damit im Vergleich zu Thanner über die größere Anzahl untersuchter Kontoverbindungen. Zusätzlich zu den sechs von Thanner entwickelten Kennzahlen definiert Berlandi drei weitere Kennzahlen, die zur Trennung geeignet sind:

- durchschnittlicher valutarischer Saldo : Sollumsatz = Kennzahl 7
- ungünstigster Saldo : Habenumsatz = Kennzahl 8
- ungünstigster Saldo : Sollumsatz[42] = Kennzahl 9

Die Kennzahlen 7 –9 werden von Thanner ebenfalls gebildet und bezüglich ihrer Trennfähigkeit untersucht. Alle der drei Kennzahlen erreichen Trennwerte über 50 %, allerdings ohne dabei als gut trennfähig klassifiziert zu werden. Die Kennziffern finden sich in der Kategorie „weniger trennfähige Kennzahlen“ wieder.[43]

Die Untersuchung von Berlandi und die Klassifikationsergebnisse bei Thanner rechtfertigen die Einbeziehung der Verhältniszahlen 7 –9 in die folgenden Überlegungen.

Michael Maderbacher führt in seiner Arbeit eine weitere Kennzahl ein, die er für trennfähig erachtet:

- Tage der Überziehung : Gesamtanzahl der Tage[44] = Kennzahl 10

Da der Verfasser keinen expliziten empirischer Beweis zur Kennzahl 10 kennt, ist diese Kennzahl hier als unsicher bezüglich ihrer Trennfähigkeit zu beurteilen. Plausibilitätsüberlegungen sprechen aber für die Bildung dieser Kennzahl.[45]

2.2.2. Interpretation der Kennzahlen

Kennzahl 1 zeigt den Ausnutzungsgrad des Kreditlimits durch den monatsdurchschnittlichen valutarischen Saldo. Die Kennzahl steigt mit zunehmender Kreditinanspruchnahme an. Kennzahlenwerte kleiner 1 bedeuten, daß der Kreditnehmer sein Limit nicht vollständig in Anspruch genommen hat. Übersteigt der in Anspruch genommene Kredit das Limit, nimmt die Kennzahl Werte größer 1 an. Liegt die Kennzahl unter Null, befindet sich das Konto im Haben. Für diese Kennzahl kann die Hypothese aufgestellt werden, daß bei schlechten Unternehmen mit einer höheren Inanspruchnahme des Limits zu rechnen ist als bei guten Firmen. Schlechte Unternehmen (=S) dürften deshalb höhere Werte aufweisen als gute Unternehmen (=G).[46] (G<S).

Kennzahl 2 läßt die niedrigste Beanspruchung des Kreditlimits innerhalb des Betrachtungszeitraums erkennen. Im Gegensatz zum durchschnittlichen Saldo handelt es sich beim Zähler um eine Stichtagsgröße. Generell sind solche Zufallsfaktoren im Rahmen einer Datenaufbereitung zu glätten. Die Kennzahlenausprägungen sind analog zu Kennzahl 1 zu interpretieren. Kennzahlenwerte größer 1 signalisieren allerdings nicht nur eine möglicherweise kurze Überziehung, sondern beweisen eine Dauerüberziehung in der entsprechenden Periode. Bei dieser Kennzahl ist zu vermuten, daß gute Unternehmen niedrigere Werte aufweisen als schlechte.[47] (G<S).

Kennzahl 3 ist eine Meßgröße für die höchste Beanspruchung des Kreditlimits im Betrachtungszeitraum. Die Ausführungen zu Kennzahl 2 gelten bis auf die Aussage zur Dauerüberziehung sinngemäß. Anders als bei den vorangegangenen Kennzahlen läßt sich bei der Kennzahl 3 feststellen, ob sich der Kreditnehmer zu jedem Zeitpunkt innerhalb des Kreditrahmens bewegt hat. Dies ist dann der Fall, wenn die Kennzahl den Wert 1 nicht übersteigt. Kennzahlenwerte kleiner Null bedeuten, daß das Konto permanent im Haben geführt wurde. Hier kann vermutet werden, daß schlechte Unternehmen höhere Kennzahlenwerte aufweisen als gute.[48] (G<S).

Kennzahl 4 läßt erkennen, wie viele Habenumsätze beziehungsweise welcher Bruchteil eines Monatshabenumsatzes der durchschnittliche valutarische Saldo ausmacht. Die absolute Höhe der Kennzahl gibt an, ob der durchschnittliche valutarische Saldo größer (Kennzahl größer 1), gleich (Kennzahl gleich 1) oder kleiner ( Kennzahl kleiner 1 ) als die Habenumsätze ist. Aus dem Vorzeichen der Kennzahl können weitere Schlüsse gezogen werden. Ein negatives Vorzeichen weist auf einen Sollsaldo, ein positives Vorzeichen auf einen Habensaldo hin. Aufgrund der unterschiedlichen Zeitdimension der beiden Kennzahlenkomponenten ist es denkbar, daß ein Teil der indirekt (im Zähler) beachteten Sollumsätze innerhalb eines Produktionsprozesses gebunden ist, die erst zu einem späteren Zeitpunkt zu Habenumsätzen führen. Trotz dieser Problematik scheint die Annahme gerechtfertigt zu sein, dass schlechte Unternehmen im Vergleich zu guten Firmen kleinere Kennzahlenwerte aufweisen.[49] (G>S).

Kennzahl 5 „beschreibt die Relation zwischen dem für den Kreditnehmer im jeweiligen Monat günstigen Kontostand und der Summe der monatlichen Gutschriften.“ Positive Kennzahlenwerte geben Auskunft darüber, daß der eventuell eingeräumte Kredit zumindest zeitweise zurückbezahlt wurde, das Konto (zumindest kurzzeitig) im Haben geführt wurde. Negative Kennzahlenwerte zeigen dagegen die minimale Verschuldung des Kreditnehmers im Verhältnis zum Habenumsatz und kennzeichnen damit ein permanent debitorisch geführtes Konto. Schlechte Unternehmen dürften niedrigere Kennzahlenwerte aufweisen als gute.[50] (G>S).

[...]


[1] Vgl. Stehmann, Andreas: Das Firmenkundenkreditgeschäft als Wertfalle deutscher Banken, in: Frankfurter Allgemeine Zeitung, Nr. 182, Montag, 9. August 1999, S. 23.

[2] Vgl. Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 1-3.

[3] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 235.

[4] Schmoll, Anton: Praxis der Kreditüberwachung. Ertragssteigerung durch effiziente Risikoreduzierung, durchgesehener Nachdruck der 1. Auflage, Wiesbaden 1992, S. 95.

[5] Vgl. Ohlenroth, Wilfried: KONDAN kommt auf leisen Sohlen, in: Betriebswirtschaftliche Blätter, 40. Jg., 6/1991, S. 286.

[6] Vgl. Maderbacher, Michael: Früherkennung von Kreditrisiken. Dynamische Kontodatenanalyse zur Risikofrüherkennung, in : Diskussionsreihe Bank & Börse, Band 14, Wien 1999, S. 31.

[7] Vgl. Coenenberg, Adolf, G.: Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse, 17. Auflage, Landsberg am Lech 2000, S. 893

[8] Unter Kontovariablen oder dem synonym verwendeten Begriff Kontodaten werden alle aus dem Kontokorrentverhältnis resultierenden quantitativen Einzelinformationen wie beispielsweise Limit, Salden, Umsätze ,Zahlungsverkehrsgrößen...verstanden. / Vgl. hierzu auch: von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter, Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 52.

[9] Vgl. von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter: Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 44-46.

[10] Vgl. Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, 1 in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 80.

[11] Vgl. Dinkelmann, Reto: Kriterien und Instrumente zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Bank- und finanzwirtschaftliche Forschungen, Band 213, Bern 1995, S.163.

[12] Vgl. Stein, Johann Heinrich von und Mitarbeiter, Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 14.

[13] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 23.

[14] Vgl. Maderbacher, Michael: Früherkennung von Kreditrisiken. Dynamische Kontodatenanalyse zur Risikofrüherkennung, in : Diskussionsreihe Bank & Börse, Band 14, Wien 1999, S. 39.

[15] Vgl. Maderbacher, Michael: Früherkennung von Kreditrisiken. Dynamische Kontodatenanalyse zur Risikofrüherkennung, in : Diskussionsreihe Bank & Börse, Band 14, Wien 1999, S. 39-40.

[16] Vgl. von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter, Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 46.

[17] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 54-55.

[18] Vgl. von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter: Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 47.

[19] Vgl. Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 81.

[20] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 56-58.

[21] Vgl. Zellweger, Bruno: Kreditwürdigkeitsprüfung in Theorie und Praxis, in: Bankwirtschaftliche Forschungen, Band 102, Bern, Stuttgart 1987, S.68.

[22] Vgl. Ohlmeyer, Dietrich; Gördel, Karl: Das Kreditgeschäft der Kreditgenossenschaften, 10 Auflage, Wiesbaden 1995.

[23] Grunwald, Egon; Grunwald, Stephan: Bonitätsanalyse im Firmenkundengeschäft, Stuttgart 1999, S. 119.

[24] Vgl. Dinkelmann, Reto: Kriterien und Instrumente zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Bank- und finanzwirtschaftliche Forschungen, Band 213, Bern 1995, S.166-167.

[25] Vgl. Knief, Peter: Ein EDV-gestützter Lösungsansatz zur zeitnahen Analyse der aktuellen wirtschaftlichen Lage als Instrument der Kreditwürdigkeitsprüfung , in: Mitteilungen aus dem Institut für das Spar- Giro- und Kreditwesen an der Universität Bonn, Nr. 16, Bonn 1984, S. 30.

[26] Vgl. Dinkelmann, Reto: Kriterien und Instrumente zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Bank- und finanzwirtschaftliche Forschungen, Band 213, Bern 1995, S.166-167.

[27] Grunwald, Egon / Grunwald, Stephan: Bonitätsanalyse im Firmenkundengeschäft, Stuttgart 1999, S. 118.

[28] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 103.

[29] Vgl. Karl, Eginhard W., Kreditüberwachung. Ein Frühwarnsystem im Rahmen der Kontodatenanalyse, in: Bankwissenschaftliche Schriftenreihe, Band 80, Wien 1995, S. 42.

[30] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 106-114.

[31] Vgl. Schmoll, Anton: Risikomanagement im Kreditgeschäft. Risikokontrolle und Risikosteuerung in der Bankpraxis, Wien 1993, S. 77.

[32] Vgl. von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter: Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 97.

[33] Vgl.: Coenenberg, Adolf, G.: Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse, 17. Auflage, Landsberg am Lech 2000, S. 893

[34] Vgl. von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter: Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 68.

[35] Coenenberg, Adolf, G.: Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse, 17. Auflage, Landsberg am Lech 2000, S. 893

[36] Meyer, Claus: Kunden Bilanz-Analyse der Kreditinstitute. Eine Einführung in die Jahresabschluss-Analyse und in die Analyse-Praxis der Kreditinstitute, 2. Auflage, Stuttgart 2000, S. 19.

[37] Maderbacher, Michael: Früherkennung von Kreditrisiken, in: Diskussionsreihe Bank & Börse, Band 14, Wien 1998, S. 68.

[38] Vgl. von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter: Früherkennung von Kreditrisiken durch Auswertung von Kontoinformationen, Teil IV des Gutachtens aus dem Forschungsprojekt „ Früherkennung von Kreditrisiken“, erstattet der Gesellschaft zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung auf dem Gebiet des Spar- und Girowesens, Bonn, Stuttgart 1983, S. 69-70.

[39] Heinrich, Lutz J.: Informationsmanagement; Planung, Überwachung und Steuerung der Informationsinfrastruktur, 5. Auflage, München, Wien 1996, S. 387.

[40] Vgl. Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 85.

[41] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 88-100.

[42] Vgl. Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 71-188.

[43] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 193-198.

[44] Maderbacher, Michael: Früherkennung von Kreditrisiken, in: Diskussionsreihe Bank & Börse, Band 14, Wien 1998, S. 70.

[45] Maderbacher, Michael: Früherkennung von Kreditrisiken, in: Diskussionsreihe Bank & Börse, Band 14, Wien 1998, S. 170.

[46] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 92 -93./ Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 87.

[47] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 93 ./ Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 87-88.

[48] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 93 -94./ Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 89.

[49] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 96./ Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 91.

[50] Vgl. Thanner, Walter: Die Analyse der Kontokorrentverbindung als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft der Banken, in: Studienreihe der Stiftung Kreditwirtschaft an der Universität Hohenheim, Band 8, Stuttgart 1991, S. 98./ Berlandi, Peter: Kontodaten-Analyse für die Bonitätsprüfung im Firmenkundenkreditgeschäft, in: Hallesche Schriften zur Betriebswirtschaft, Band 7, Wiesbaden 2000, S. 93.

Details

Seiten
55
Erscheinungsform
Originalausgabe
Jahr
2001
ISBN (eBook)
9783832493837
ISBN (Buch)
9783838693835
Dateigröße
335 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v224519
Institution / Hochschule
Duale Hochschule Baden-Württemberg, Villingen-Schwenningen, früher: Berufsakademie Villingen-Schwenningen – Wirtschaft
Note
2,6
Schlagworte
ausfallrisiko kreditsicherheit kontoüberwachung überziehungskredit diskriminanzanalyse

Autor

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Titel: Die Kontodatenanalyse als Instrument zur Risikofrüherkennung im Firmenkundengeschäft