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F990-06-001

HOW TO BUILD A RATING

Copyright © 2001 Oliver, Wyman & CompanyLondon New York Frankfurt Madrid Paris Toronto Singapore

Confidential & Proprietary

F990-06-001

INHALT

Copyright © 2000 Oliver, Wyman & Company

I.QUALITÄTSANFORDERUNGEN AN EIN RATING

II.GRUNDLAGEN UND KOMPONENTEN EINES RATING

III.SCHRITTE BEI DER ENTWICKLUNG EINES RATING

IV.PARTNERSCHAFT VON BAETGE, OLIVER, WYMAN & COMPANY UND MOODY’S

Copyright © 2001 Oliver, Wyman & CompanyF990-06-001

I. QUALITÄTSANFORDERUNGEN AN EIN RATING


Qualitätsanforderungen . . .

QUALITÄTSANFORDERUNGEN - ZUSAMMENFASSUNG

• Vergleichbarkeit mit externen Ratings

• Kalibrierung auf Ausfallwahrscheinlichkeiten

• Hinreichender Grad an Differenzierung (mindestens 8-10 Stufen)

• Prognosekraft bezüglich künftiger Ausfälle im Portfolio (Powerstatistik)

• Statistische Signifikanz der Testgrundlagen

• Ökonomisches Verzugsmodell

• Nachvollziehbarkeit und betriebswirtschaftliche Plausibilität

• Sicherstellung der Systempflege durch neue Daten

• Integration in den Rating- und Kreditvergabeprozess


Qualitätsanforderungen . . . Vergleichbarkeit

VERGLEICHBARKEIT MIT EXTERNEN RATINGS IST LETZTLICH NUR ÜBER DEN GEMEINSAMEN MAßSTAB DER AUSFALLWAHRSCHEINLICHKEIT MÖGLICH

INTERNALGRADE

1 YEAR EDF (%) S&PEQUIVALENT

MOODY’SEQUIVALENT GROUP

- 0,01-0,07 AAA - A Aaa – A2 Investment grades

1 0,08 A- A3

2 0,12 BBB+ Baa1

3 0,18 BBB Baa2

4 0,27 BBB-

5 0,41 BB+Baa3

6 0,61 BB+

7 0,91 BBBa1

8 1,37 Ba2

9 2,05BB-

10 3,08 B+Ba3

11 4,61 B B1

Activebusinessgrades

12 6,92 B- B2

13 10,38 CCC B3

High Yieldgrades

14 CC, C

15 DWatchlist Defaulted


DIE FÄHIGKEIT ZUR TRENNUNG VON GUTEN UND SCHLECHTEN KREDITEN IN FORM DER POWERSTATISTIK IST DER ULTIMATIVE QUALITÄTSTEST JEDES RATINGS

VermiedeneAusfälle

100%

50%

Anteil derVerzugsfälleim Portfolio

100%50%

Idealmodell

RealistischesModell

Zufallsmodell

AusgeschlossenesPortfolio

Qualitätsanforderungen . . . Trennschärfe


0.01

0.10

1.00

10.00

100.00

Log EDF (%)

A B C D E

Grade

• Dieses Beispiel eines Ratings aus dem europäischen Ausland zeigt die Konsequenzen mangelnder Trennschärfe:

• Konzentration des Portfolios in wenigen Ratingklassen

• Streuung der Ausfall-wahrscheinlichkeiten der einzelnen Engagements innerhalb der Ratingklassen


INKONSISTENTE ODER NICHT DIE WIRTSCHAFTLICHEN REALITÄTEN REFLEKTIEREN-DE RATINGS ERGEBEN EIN UNSCHARFES BILD FÜR DIE KREDITENTSCHEIDUNG


DIE ERHÖHUNG DER TRENNSCHÄRFE KANN DIREKT ÜBERSETZT WERDEN IN VERMIEDENE AUSFÄLLE

• In diesem Beispiel wurde die Trennschärfe von zwei Ratingalgorithmen miteinander verglichen. Das neue Rating hatte ein um 15% verbesserte Powerstatistik

• Alle Kunden mit Rating A nach alten Rating wurden nach dem neuen Verfahren neu bewertet und auf die Klassen A bis E wie abgebildet verteilt.

• Drei Verzugsfälle waren in der Stichprobe enthalten. Keiner dieser Ausfälle behielt sein „A-Rating“


AA

AA

BB

CC

DD

EE

9292

9393

5454

22

00

--

--

33

--

--

Oldrating

Newrating

No. ofcustomers

No. ofdefaults


II. GRUNDLAGEN UND KOMPONENTEN EINES RATING


soft factssoft facts

hard factshard facts

Jahresabschluß (z. B. Eigenkapitalquote)Jahresabschluß (z. B. Eigenkapitalquote)

Kontendaten (z. B. Limitausschöpfung)Kontendaten (z. B. Limitausschöpfung)

Sonstige hard facts (z. B. Unternehmensalter)Sonstige hard facts (z. B. Unternehmensalter)

Branche (z. B. Prognosedaten)Branche (z. B. Prognosedaten)

Management (z. B. Erfahrung)Management (z. B. Erfahrung)

Produkte / Markt (z. B. Lebenzyklus)Produkte / Markt (z. B. Lebenzyklus)

ART INFORMATION

• zukunftsgerichtet

• subjektiv

• schwer messbar

• zukunftsgerichtet

• subjektiv

• schwer messbar

• leicht zu ermitteln

• trennscharf

• vergangen-heitsorientiert

• leicht zu ermitteln

• trennscharf

• vergangen-heitsorientiert

BEURTEILUNG TRENNSCHÄRFE

Beitrag zur Trennschärfe des

Gesamtrating:

65% bis 75%


Gesamtrating:

65% bis 75%


Gesamtrating:

5% bis 10%


Gesamtrating:

5% bis 10%

Gesamtrating max. Trennschärfe 70%bis 85%Gesamtrating max. Trennschärfe 70%bis 85%

Grundlagen und Komponenten . . .Informationen

RATINGS VERBINDEN HARD UND SOFT FACTS


ENTSCHEIDUNG VORGEHEN EIGENSCHAFTEN

„Konfektionsanzug“Ein bestehendes

Ratingsystem wird in die Prozesse eingebaut

• Schnell einsetzbar• Niedrige Kosten

„Maßanzug“Ein Ratingsystem wird

individuell entwickelt und in die Prozesse implementiert

• Größtmögliche Anpassung an alle Anforderungen (vor allem Trennfähigkeit)

Teil auf gesamt

Grundlagen und Komponenten . . .make or buy

ANFORDERUNGEN UND DIE KOSTEN-NUTZEN-SITUATION DER BANK BESTIMMEN DIE ENTSCHEIDUNG ÜBER MAKE OR BUY

or

make

buy


III. SCHRITTE BEI DER ENTWICKLUNG EINES RATING


DAS HAUPTPROBLEM LIEGT IN DER MESSUNG EINER PROZENTUALEN AUSFALLWAHRSCHEINLICHKEIT

Diese ist abhängig von der Bonität des Kunden

Kundenmerkmale1....n

Kundenmerkmale1....n

Bonitätsfaktoren1....i

Bonitätsfaktoren1....i

Kundenrating1....

10

Kundenrating1....

10

Kardinalskala EDF 1 x%

.

.

.

. 10 y%

Kardinalskala EDF 1 x%

.

.

.

. 10 y%

1. Ermittlung von Kun-denmerkmalen und Identifikation von Fak-toren, die ein Urteil über die Bonität erlauben

2. Entwicklung eines Ratingsystems mit maximaler Trenn-schärfe auf Basis der gefundenen Bonitäts-faktoren

3. Berechnung von Ausfallwahrschein-lichkeiten (in %) je Ratingklasse

Bau des Ratings


BEI DER ENTWICKLUNG VON RATINGTOOLS GEHEN WIR IN EINEM MEHRSTUFIGEN PROZESS VOR

Literatur-sichtung

Literatur-sichtung

ExpertenBank

ExpertenBank

Erfahrung OWC

Erfahrung OWC

ListemöglicherFaktoren

ListemöglicherFaktoren

Einzelfaktor-analyse

Einzelfaktor-analyse

Faktor-auswahl

Faktor-auswahl

Modell-entwicklung

Modell-entwicklung

Modell-auswahl

Modell-auswahl

I. II. III. V. VI.IV.

WIR KOMBINIEREN UNSERE ERFAHRUNG MIT DEM EXPERTENWISSEN DER

KREDITINSTITUTE UND TESTEN BEIDES MIT STATISTISCHEN VERFAHREN

Bau des Ratings


DIE ERSTE FAKTORLISTE GEHT IMMER VON EINEM ÖKONOMISCHEN VERZUGS-MODELL AUS . . .

. . . IM GEGENSATZ ZU FINANZDATEN ERKENNEN QUALITATIVE DATEN ZUM TEIL DIE

URSACHE

URSACHE (MODELL) SYMPTOM

Zu schnelles Wachstum

Schlechte Qualität des Managements

Rezession

Falsche Produkte, schlechte Produktqualität

Entgleiten der Kostenkontrolle

Starke Abhängigkeit von einem Kunden, Produkt, Markt

Starke Abhängigkeit von einem Zulieferer

Ungünstige Änderung der gesetzlichen Bedingungen

Falsche Management-Entscheidungen

Nachfolgeprobleme des Eigentümers, Geschäftsführers

Streit zwischen Partnern, Eigentümern

Verlust des Investorenvertrauens

Betrug

Cash-flow nicht ausreichend zur Deckung von Zins undTilgung

Umsatz nicht ausreichend zur Deckung der operativenKosten

Nettovermögenswert bewegt sich auf Null zu

Explodierende Kosten

Umsatzrückgang

Unterdurchschnittliches Wachstum

Hohe Abschreibungen / Teilwertabschreibungen

Anwachsende Lagerbestände

Realisierung stiller Reserven

Rückgang des Aktienkurses

Kontoüberziehung

Finanzkennzahlen

WarnsignaleQualitative DatenZeit

Bau des Ratings


DAS PRINZIP DER DEM GRADING ZUGRUNDELIEGENDEN ANALYSE IST DER GUT-SCHLECHT-VERGLEICH. . .

EWB- Merkmale

Fall A B C . . . X

1

2

3

.

.

.

N

Kunde Merkmale

A B C . . . X

1

2

3

.

.

.

K

Vergleich der Ausprägungen

ERFASSUNG DES VERZUGSPORTFOLIOS

STICHPROBE DES GESUNDEN PORTFOLIOS

. . . AUF BASIS DER AUSFALLERFAHRUNG DER BANK

Bau des Ratings


QUALITATIVE FAKTOREN UND WARNSIGNALE WERDEN AUF IHRE VORHERSAGEKRAFT GETESTET

Beispiel: Wie beurteilen Sie den Markt des Kunden?

Kennziffern der Trennschärfe (1Jahr):Power = 46% Min. EDF = 0.4% Max. EDF = 5.5%

Trennschärfe des Faktors Zeitlicher Verlauf der Trennschärfe

Jahre vor Verzug

1 2 3 4 50.1%

1%

10%

ED

F

positiv

mittel

negativ

Quelle: Kundenbeispiel Großbank Zentraleuropa

nicht

0

20

40

60

80

100

120

positiv negativ weiss

An

zah

l d

er

Ku

nd

en

keine EWB

EWB

mittel

Bau des Ratings


Schritt 1:Test Einzelfaktoren

Schritt 1:Test Einzelfaktoren

Schritt 2:Test der Korrelationen

Schritt 2:Test der Korrelationen

Schritt 3:Test Faktorkombinationen

Schritt 3:Test Faktorkombinationen

Faktor 1 x%

Faktor 2 y%

.

.

.

Faktor N z%

FAKTORLISTE POWER STAT F1 F2 . . . FN

F1 100% x% y%

F2 x% 100% z%

.

.

.

. . .

FN y% z% 100%

F1 + F2 + F3 x%

F1 + F4 + F6 y%

F2 + F6 z%

.

.

.

MODELLISTE POWER STAT

EINZELFAKTOREN WERDEN INNERHALB IHRER GRUPPE (BILANZ, QUALITATIV, WARNSIGNAL) ZU MODELLEN KOMBINIERT

Bau des Ratings


BEI DER KOMBINATION VON FAKTOREN MÜSSEN DEREN KORRELATIONEN UNTEREINANDER BERÜCKSICHTIGT WERDEN

Trennschärfe desGesamtratingmodells

Anzahl der Faktoren

Pre-tax profit / total operating revenues:

Trennschärfe = 69.4%

Pre-tax profit / total operating revenues:


Operational Cash Flow / total operating revenues:


Operational Cash Flow / total operating revenues:


Kundenbeispiel:

Die marginale Trennschärfenimmt mit jedem zusätzlichen

Faktor ab

Kombination derFaktoren ergibt Trennschärfe =

69.5%

Kombination derFaktoren ergibt Trennschärfe =

69.5%

Grund: Beide Kennzahlen messen die Profitabilität

Korrelation: 84%

Bau des Ratings


JEDE KENNZAHL WIRD IN EINEN SCORE TRANSFORMIERT. DABEI WIRD DER SCORE BEGRENZT . . .

Beispiel: Eigenkapitalquote

. . . DER SCORE IST DIREKT AN DIE AUSFALLWAHRSCHEINLICHKEIT GEKOPPELT

Score-transformierte EK-Quote

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

-1.1

5

-0.8

3

-0.6

3

-0.4

8

-0.3

6

-0.2

5

-0.1

6

-0.0

7

0.02

0.11

0.19

0.28

0.37

0.47

0.58

0.70

0.85

1.05

1.37

Portfolio

Score

Gemessene und gefittete EDF-Werte(logarithmische Darstellung)

0%

1%

10%

100%

-1.1

5

-0.8

3

-0.6

3

-0.4

8

-0.3

6

-0.2

5

-0.1

6

-0.0

7

0.0

2

0.1

1

0.1

9

0.2

8

0.3

7

0.4

7

0.5

8

0.7

0

0.8

5

1.0

5

1.3

7

PortfolioBucket-EDF +1 StdDev -1 StdDevTransformiert

Score EDF

Bau des Ratings


DIE SCORETRANSFORMATION SAGT UNS, IN WELCHEM WERTEBEREICH EINE KENNZAHL AUSSAGEKRÄFTIG IST

Debt coverage score5% -4817% -3627% -2436% -1245% 055% 1264% 2474% 3686% 4899% 60115% 72139% 84195% 96

Kundenbeispiel:Score transformation

Schuldendeckungsgrad

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

0% 50% 100% 150% 200%

DeckungsgradS

core

Bau des Ratings


BEI EINIGEN KENNZAHLEN IST DIE TRANSFORMATION BRANCHENABHÄNGIG. BEISPIEL:

Score transformation EK-Quote

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

-20% 0% 20% 40% 60% 80%

Eigenkapitalquote

Sc

ore

Handel

Produzent

Score transformation Profitabilität

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

-20% -10% 0% 10% 20% 30% 40%

Profitabilität

Sc

ore

Handel

Produzent

Bau des Ratings


DIE BRANCHENSPEZIFISCHE ANPASSUNG KANN MIT HILFE DER INVESTITIONS-INTENSITÄT AUTOMATISIERT WERDEN . . .

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

-20% 0% 20% 40% 60%

Profitability

sco

re

no depr.

1.50%

2.50%

3.90%

high depr.

Kundenbeispiel FK-Rating Emerging Market: Scoretransformation für Profitabilität

Bau des Ratings


AUCH AUS QUALITATIVEN MERKMALEN KANN EIN INTERSUBJEKTIV NACHPRÜFBARES UND TRENNSCHARFES RATING GEBAUT WERDEN

• Unternehmenskonzept

• Ausbildung• Führung• Private Umst.• Nachfolge• Information

ggü. Bank

• Unternehmenskonzept

• Ausbildung• Führung• Private Umst.• Nachfolge• Information

ggü. Bank

• Rechnungs-wesen

• Planung,• Controlling

• Rechnungs-wesen

• Planung,• Controlling

• Modernität der Anlagen

• Qualität Produkte

• Marketing/ Vertrieb

• Org.struktur

• Modernität der Anlagen

• Qualität Produkte

• Marketing/ Vertrieb

• Org.struktur

• Auftragsstand/ Kapazitäts-auslastung

• Auftragsstand/ Kapazitäts-auslastung

• Keine ÜZ• Einmalige ÜZ• Häufige ÜZ

• Keine ÜZ• Einmalige ÜZ• Häufige ÜZ

MANAGEMENTRECHNUNGS-

WESENANLAGEN &

SYSTEME; ORG.AUFTRAGS-

LAGEÜBERZIEHUNGS-

VERHALTEN

x%x% x%x% x%x% x%x% x%x% x%x%

Qualitatives RatingQualitatives Rating

• Marktent-wicklung

• Marktposition• Abhängig-

keiten/ spezifische Risiken

• Marktent-wicklung

• Marktposition• Abhängig-

keiten/ spezifische Risiken

MARKT

Kundenbeispiel Europa:

Bau des Ratings


DIE GEWICHTUNG VON BILANZRATING UND QUALITATIVEM RATING KANN ABHÄNGIG VON DER GRÖSSE DEFINIERT WERDEN

Betriebsleistung

10 Mrd. WE

1 Mrd. WE

100 Mio. WE

20 Mio. WE

Betriebsleistung

10 Mrd. WE

1 Mrd. WE

100 Mio. WE

20 Mio. WE

GewichtBilanzrating

65%

59%

55%

25%

35%

41%

45%

KUNDENBEISPIEL

Die genaue Verteilung ist durch eine stetige mathematische Funktion definiert

75%

GewichtQualitatives Rating

Bau des Ratings


DIE KOMBINATION DER TRENNSCHÄRFSTEN FAKTORMODELLE ZU EINER GESAMTKENNZAHL FÜHRT DANN ZUM KUNDENRATING

% cover-age*

Power Stat (%)

Primary Consideration

Secondary Consideration

Top combined

Model

NF1 NF2 NF3 NF4 NF5

F1

F2

F3

F4

F5

93%

93%

80%

92%

87%

92%

91%

92%

89%

91%

93%

93%

80%

91%

87%

91%

91%

91%

89%

90%

93%

93%

80%

91%

87%

91%

91%

91%

89%

90%

93%

92%

80%

91%

87%

91%

91%

91%

89%

91%

93%

92%

80%

90%

87%

91%

91%

90%

89%

90%

Non-Fin Models

Fin Models

NF1

NF2

NF3

NF4

NF5

F1

F2

F3

F4

F5

NON-FINANCIAL MODELS

Boardsize/Environment/Speculative Real Estate?/Budget_Plan Environment/% Management Ownership/Years with Bank/ Speculative Real Estate/Budget_PlanEnvironment/% Management Ownership/Speculative Real Estate/ Budget_PlanCFO_External/ Environment/Speculative Real Estate/ Budget_PlanAudit_Qualification/ Environment/Speculative Real Estate/ Budget_Plan

FINANCIAL MODELS

DEBT_CAP_07/LIQU_10/PRODUCTIVITY_03/GEARING_04DEBT_SERVICE_28/PRODUCTIVITY_03/PROFIT_14/SIZE_06DEBT_SERVICE_28/PRODUCTIVITY_03/PROFIT_14/GEARING_04CASH_PROFIT_19/LIQU_10/PRODUCTIVITY_03/GEARING_04DEBT_SERVICE_28/PRODUCTIVITY_03/LIQU_10/GEARING_04

Warning Segments

W1

W2

W3

W4

Bau des Ratings


ENDERGEBNIS IST EINE „SUPERKENNZAHL“ DER KUNDENBONITÄT AUF BASIS DES NEUEN RATINGS

Finanzkennzahl 1Finanzkennzahl 2..Finanzkennzahl 5 (?)

Finanzkennzahl 1Finanzkennzahl 2..Finanzkennzahl 5 (?)

Qualitätsmerkmal 1Qualitätsmerkmal 2. . .

Qualitätsmerkmal 1Qualitätsmerkmal 2. . .

Warnsignal 1Warnsignal 2. . .

Warnsignal 1Warnsignal 2. . .

Bilanzrating-Kennzahl

Bilanzrating-Kennzahl

KennzahlQualitatives

Rating

KennzahlQualitatives

Rating

Warnsignal-Kennzahl

Warnsignal-Kennzahl

Super-Kennzahl

Super-Kennzahl

KUNDEN-RATING

RANGE

1 a – b

2 b – c

3 c – d

4 d – e

5 …

6 …

7 …

8 …

9 …

10 …

Bau des Ratings


DIE SUPERKENNZAHL WIRD AUF AUSFALLWAHRSCHEINLICHKEITEN KALIBRIERT UND IN RATINGSTUFEN GLEICHEN RELATIVEN QUALITÄTSUNTERSCHIEDS GRUPPIERT

Central Tendency Analyse

Central Tendency Analyse

KMV Credit Monitor

KMV Credit Monitor

KMV Private Firm Modell

KMV Private Firm Modell

Ausfallwahr-scheinlichkeit Superkennzahl

Ausfallwahr-scheinlichkeit Superkennzahl

KALIBRIERTES NEUES RATINGSYSTEMKALIBRIERTES NEUES RATINGSYSTEM

Ausfallwahrscheinlichkeit

Rating

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Bau des Ratings


DIE MASTERSKALA STELLT ÜBER DIE AUSFALLWAHRSCHEINLICHKEIT DIE

VERGLEICHBARKEIT MIT ANDEREN RATINGS – INTERN UND EXTERN – SICHER

Internal Grade 1 year EDF

S & P Equivalent

Moody's Equivalent Group

- 0.01-0.07% AAA - A Aaa - A2 Investment grades

1 0.08% A- A3

2 0.12% BBB+ Baa1

3 0.18% BBB Baa2

4 0.27% BBB-

5 0.41% BB+ Active business grades

6 0.61% BB+

7 0.91% BB

8 1.37% Ba2

9 2.05%

10 3.08% B+

11 4.61% B B1

12 6.92% B- B2 High yield grades

13 10.38% CCC B3

14 CC, C Watchlist

15 D Defaulted

Baa3

BB-

Ba1

Ba3

KUNDENBEISPIEL

Bau des Ratings


V. PARTNERSCHAFT VON BAETGE, OLIVER, WYMAN & COMPANY UND MOODY’S


JOINT VENTURE ZWISCHEN MOODYS UND BAETGE OLIVER WYMAN & COMPANY

Partnerschaft. . . Baetge, Oliver, Wyman & Company

• Am 14. November 2000 haben Baetge, Oliver, Wyman & Company (OWC) und Moody‘s Risk

Management Services (MRMS) ihre strategische Partnerschaft bei der Entwicklung von

standardisierten Kreditrisikomodellen bekannt gegeben

• Ziel der Partnerschaft ist die gemeinsame Weiterentwicklung von RiskCalc™ für nicht

börsennotierte, europäische Unternehmen (ca. 1 Mio. Unternehmen)

• Die Modelle werden europäische Daten verarbeiten und auf die in den führenden europäischen

Volkswirtschaften herrschenden wirtschaftlichen Rahmenbedingungen zugeschnitten sein

• Anfang 2001 werden die RiskCalc™ -Modelle für Deutschland, Österreich, Schweiz und Spanien

verfügbar sein. Bis Ende 2002 werden die Modelle für die übrigen führenden Volkswirtschaften in

Europa auf den Markt gebracht


Partnerschaft. . . Moody‘s Risk Management Services

VORSTELLUNG MOODY‘S RISK MANAGEMENT SERVICES

• Moody‘s Risk Management Services (MRMS) ist eine 100-prozentige Tochtergesellschaft von

Moody‘s Investor Services mit Büros u. a. in New York, London, Tokio und Dublin

• MRMS ist ein führender Anbieter von Finanzsoftware, Seminaren, Aus- und Fortbildungsmaterial

für die Kreditwirtschaft sowie vor allem von quantitativen Modellen zur Beurteilung von Kreditrisiken

• Für den nordamerikanischen und australischen Markt bietet MRMS mit dem Produkt RiskCalc™

bereits ein hoch trennscharfes Kreditrisikomdell an

• RiskCalc™ versetzt Banken in die Lage, Kreditrisiken präzise zu messen, Konditionen risikogerecht

zu gestalten, Kreditportfolien zu managen und erleichtert das Eigenkapitalmanagment durch

Verbriefungstransaktionen

• Für die Zukunft ist geplant, RiskCalc™ zu erweitern, um weltweit Standard-

Ausfallwahrscheinlichkeiten liefern zu können

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