Ratingmodelle

Entsprechend den Anforderungen von Basel II und Basel III verwenden wir zur Schätzung der PD (probability of default) empirisch statistische Scoringmodelle.

Analysealgorithmus

1

Generierung der Datenbasis

Dieser Schritt dient zur sauberen Definition der Datenbasis. Mit dem Kunden wird ein Datenanforderungskatalog erstellt aus dem sich die Datenquellen ergeben, die Stichprobe wird definiert und die Datenerhebung bzw. Datenbereitstellung geklärt.

2

Datenbereinigung

Nach der Datenbereitstellung erfolgen die Datenbereinigung und die Bildung der relativen Kennzahlen (Longlist und Shortlist). Im Rahmen der Analyse der bivariaten Zusammenhänge werden die Kennzahlen auf Ausfallwahrscheinlichkeiten transformiert, sowie die Arbeitshypothese und die Trennschärfe der einzelnen Kennzahlen geprüft. Die bivariate Analyse erfolgt sowohl für die qualitativen als auch für die quantitativen Einflussgrößen.

3

Entwicklung der Gesamtscoringfunktion

Die Gesamtscoringfunktion dient zur Berechnung der Scoringwerte. Für die qualitativen und quantitativen Einflussgrößen werden zwei getrennte Scoringfunktionen entwickelt, mit dem Ziel, möglichst alle relevanten Informationsbereiche abzubilden. Im Rahmen der Auswahl der relevanten Einflussgrößen werden Techniken der schrittweisen Variablenselection eingesetzt. Die Verknüpfung der beiden Teilscoringfunktionen zu einer Gesamtscoringfunktion erfolgt mit Hilfe von Verfahren der multivariaten Diskriminanzanalyse, der multivariaten Regression oder auf Basis einer heuristischen Gewichtung. Zur Schätzung der Konfidenzintervalle der Scoringkoeffizienten werden Bootstrapping Techniken eingesetzt.

4

Kalibrierung der Scoringwerte

Aus den Scoringwerten werden 20 Ratingklassen abgeleitet, mindestens 7 für den Nicht-Ausfall und mindestens 1 Scoringklasse für den Ausfall. Aus diesen Intervallen werden durch Glättung bzw. Interpolation die skalierten Ausfallwahrscheinlichkeiten bestimmt.

5

Migrationsmatrizen

Da sich das Ratingergebnis mit der Zeit ändert sollte die Ratingfunktion regelmäßig, mindestens einmal im Jahr überprüft werden. Dazu werden Migrationsmatrizen berechnet und Inkonsistenzen mit Hilfe von mathematischen Algorithmen gegelättet.

6

Validierung

Die quantitative Validierung des Scoringsystems erfolgt mit Hilfe von statistischen Gütekriterien wie z. B. Gini-Koeffizient, AUC, Pietra-Index, Bayessche Fehlerrate, etc. Neben der quantitativen Validierung sollte auch eine qualitative Validierung durchgeführt werden mit dem Ziel, das Modelldesign, die Anwendbarkeit und die korrekte Anwendung des Scoringsystems zu überprüfen.

Gerne beraten wir Sie bei der Entwicklung Ihrer Ratingmodelle.