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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
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I. QUALITÄTSANFORDERUNGEN AN EIN RATING
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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
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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
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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
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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
Qualitätsanforderungen . . . Trennschärfe
INKONSISTENTE ODER NICHT DIE WIRTSCHAFTLICHEN REALITÄTEN REFLEKTIEREN-DE RATINGS ERGEBEN EIN UNSCHARFES BILD FÜR DIE KREDITENTSCHEIDUNG
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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“
Qualitätsanforderungen . . . Trennschärfe
AA
AA
BB
CC
DD
EE
9292
9393
5454
22
00
--
--
33
--
--
Oldrating
Newrating
No. ofcustomers
No. ofdefaults
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II. GRUNDLAGEN UND KOMPONENTEN EINES RATING
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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%
Beitrag zur Trennschärfe des
Gesamtrating:
65% bis 75%
Beitrag zur Trennschärfe des
Gesamtrating:
5% bis 10%
Beitrag zur Trennschärfe des
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
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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
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III. SCHRITTE BEI DER ENTWICKLUNG EINES RATING
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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:
Trennschärfe = 69.4%
Operational Cash Flow / total operating revenues:
Trennschärfe = 68.9%
Operational Cash Flow / total operating revenues:
Trennschärfe = 68.9%
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
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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
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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
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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
Page 23Copyright © 2001 Oliver, Wyman & CompanyF990-06-001
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
Page 24Copyright © 2001 Oliver, Wyman & CompanyF990-06-001
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
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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
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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
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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
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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
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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
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V. PARTNERSCHAFT VON BAETGE, OLIVER, WYMAN & COMPANY UND MOODY’S
Page 31Copyright © 2001 Oliver, Wyman & CompanyF990-06-001
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
Page 32Copyright © 2001 Oliver, Wyman & CompanyF990-06-001
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