Abstract:
Mehrperiodenausfallprognose eines Bankportfolios aus deutschen mittelständischen Unternehmen Dieser Artikel analysiert einen umfangreichen Datensatz mit Jahresabschluss und Ausfallinformationen deutscher, mittelständischer Unternehmen. Diese Daten, welche als typisch für ein Firmenkreditportfolio einer Großbank zu sehen sind, werden als Basis genutzt, um ein firmenspezifisches Verlustprognosemodell zu entwickeln. Unter Verwendung dieses Modells können signifikante firmenspezifische und makroökonomische Risikotreiber identifiziert und Ausfallrisiken über einen Mehrjahreshorizont prognostiziert werden. Über das zeitspezifische Verhalten der ermittelten Ausfallwahrscheinlichkeiten werden mehrperiodige Portfolioverlustverteilungen für bankspezifische Kreditportfolien geschätzt. Die Analysen basieren auf einem Datensatz aus 5.930 deutschen, mittelständischen Unternehmen. Zu diesen Unternehmen werden über einen Zeitraum von 2002 bis 2007 insgesamt über 23.000 Jahresabschlüsse analysiert. Die Ergebnisse können als Grundlage zur Entwicklung von Handlungsstrategien dienen, um Kreditportfolioverluste über mehrere Perioden realistischer bewerten zu können. (JEL G17, G32)
Abstract (Translated):
Multi-Period Loss Forecasting for a Bank Portfolio Composed of German Mid-Sized Enterprise Stocks This article analyses a comprehensive set of data including annual financial statements and default probability information relating to German small and medium-sized enterprises. This data set, which must be deemed typical of a business-customer credit portfolio of a large bank, is used as basis for developing an enterprise-specific default probability forecasting model. This model permits to identify significant company-specific and macroeconomic risk drivers and to forecast default probability risks over a multi-annual horizon. On the basis of the time-specific modes of behaviour of the default probabilities so ascertained, multi-period portfolio loss distributions have been estimated for bank-specific credit portfolios. The analyses are based on a data set relating to 5,930 German small and mediumsized enterprises. For these enterprises, a total of over 23,000 annual financial statements relating to the period 2002/2007 have been analysed. The results may be used as a basis on which to develop action strategies allowing credit portfolio losses to be more realistically estimated for several periods.