Risikofrüherkennung per GuV-Simulation

Ein Beispiel soll dies illustrieren: Ein kapitalintensiv arbeitendes mittelständisches Unternehmen aus der metallverarbeitenden Industrie kauft regelmäßig Rohstoffe auf Dollarbasis ein. In den folgenden Monaten könnten sich der Wechselkurs zum Euro und die Rohstoffpreise ungünstig entwickeln. Die Refinanzierung des operativen Geschäftes ist zudem von kurzfristigen Saisonkreditlinien geprägt. Potenzielle Zinserhöhungen schlagen stark auf die Gewinnmarge durch. Da der relevante Markt für das Unternehmen konkurrenzintensiv geprägt ist, werden viele Aufträge jedoch über eine enge Kalkulationsmarge erkämpft.

Das Unternehmen war von den Folgen der Finanz- und Wirtschaftskrise in 2009 stark betroffen. Mitte des Jahres 2009 lag der Hausbank der Jahresabschluss der Firma per 31. Dezember 2008 vor. Dieser zeigte eine gute Ertragslage und eine starke Eigenkapitalquote, und das Unternehmen wurde in eine gute Bonitätsklasse eingestuft, da ein Kerndateninstrument im Ratingsystem der Jahresabschluss ist. Die Firma befand sich jedoch im Jahr 2009 bereits in einer bedrohlichen Krisenphase. Dies war aus der vorliegenden Bilanz (noch) nicht ersichtlich.

Risikosysteme in Banken
Die Absatz- und Beschaffungsmärkte der Unternehmen werden immer volatiler. Es bestehen Preisrisiken an Rohstoffmärkten, Zahlungen von Kunden bleiben aus, und Zulieferer melden vermehrt Insolvenz an. Daher ist zu untersuchen, wie sich diese potenziellen Gefährdungen als Baustein im Firmenkundenrating berücksichtigen lassen.

Ein zentrales Risikoerkennungsinstrument bei Firmenkunden ist das Rating. Über diese Bonitätsklassifizierung werden die Konditions- und Kreditentscheidungen bei Firmenkundenengagements getroffen. Des Weiteren erfolgt über die Bonitätsnote eine Zuordnung in die Bereiche Normal-, Intensiv- und Problemkreditbearbeitung. Hauptinputquelle für ein Rating ist der Jahresabschluss. Fraglich ist, ob diese Datenbasis aktuelle und künftige Risiken verlässlich anzeigen kann.

Der Jahresabschluss liegt oft erst mehrere Monate nach dem Abschlussstichtag vor. So war die Intensität der Auswirkungen der Wirtschaftskrise in 2009 bei vielen Kreditnehmern aus den Jahresabschlüssen zum 31. Dezember 2008 nicht erkennbar. Ganze Kreditportfolios waren im Jahr 2009 damit im Rating nicht auf die aktuelle Krisenlage eingestellt und haben die Gesamtrisikolage und auch die notwendige Eigenkapitalunterlegung eines Instituts oftmals verfälscht dargestellt. Auch die Kreditkonditionen waren daher nicht dem aktuellen Risiko angepasst.

Das derzeitige Ratingsystem einer Bank ist zur Risikofrüherkennung nicht selten ungeeignet. Auch ergänzende Instrumente wie eine BWA-Analyse oder die Kontoführungsanalyse zeigen nur den aktuellen Status und bieten keine Abschätzungen für Unsicherheiten in der Zukunft. Zur Erreichung einer Früherkennungsfunktion sind aber bereits potenzielle Gefährdungen transparent darzulegen (vgl. Portisch: Sanierung und Insolvenz aus Bankensicht, Oldenbourg Verlag, 2010, S. 36 ff.). Dabei reicht es nicht aus, aktuelle und mögliche Gefährdungen lediglich zu benennen. Auch eine Quantifizierung der Risiken und Empfehlungen für die Steuerung sind anzustreben. Begleitend ist ein regelmäßiges Reporting einzuführen, um die Bedeutung von Unsicherheiten sichtbar zu machen.

Die Risikofrüherkennung beginnt mit der Identifizierung wesentlicher Risikogruppen und Einzelgefährdungen in Form von Klumpenrisiken. Dabei sind nur die für das Geschäftsmodell und das Geschäftsgebiet relevanten Risikokategorien eines Firmenkunden herauszufiltern. Es folgt die Quantifizierung der Gefährdungen. Das Gesamtrisiko eines Unternehmens beruht auf einem Zusammenspiel von Einzelrisiken. Die isoliert wahrgenommenen Komponenten können sich additiv verhalten, aber auch kompensieren oder gegenseitig verstärken. Diese Risikointerdependenzen sind über Szenarien transparent zu machen, um die Nettoeffekte zu bemessen. Somit können sich einzelne Gefährdungen multiplizieren, und ein zunächst nicht wahrgenommenes Risiko kann eine Existenzgefährdung bei einem Kreditnehmer hervorrufen.

Um die Risikoeffekte zu verdeutlichen, sollten die Auswirkungen in der Gewinn- und Verlustrechnung (GuV) bei Kreditnehmern simuliert werden. So ist es beispielsweise möglich, über die Variation der Inputpreise für Material, Energie, Kapital und der Wechselkurse relevanter Währungen die Effekte auf den Gewinn oder den Cashflow sichtbar zu machen. Es ist bei potenziellen Währungsrisiken relevant, in welchen Regionen sich wesentliche Einkaufs- und Absatzkanäle befinden. Bei Zinsrisiken kann es von Bedeutung sein, welche Zinsbindungen bestehen, ob eine kurzfristige und variable Finanzierung benötigt und ob kapitalintensiv gearbeitet wird. Rohstoffpreisrisiken können bestimmte vertragliche Gestaltungen im Einkauf-, im Absatz- und beim Einsatz von Finanzinstrumenten erfordern, potenzielle Forderungsausfälle einen Forderungsverkauf oder das Abschließen von Ausfallversicherungen.

Auch die gleichzeitige Veränderung mehrerer Inputfaktoren kann vorgenommen werden. Die relevanten Prognosedaten liegen in den volkswirtschaftlichen Abteilungen oder dem Treasury der Banken meist vor oder können aus den Systemen herausgefiltert werden, wie die Terminkurse für Zinsen und Währungen. Somit ist auch das interne Wissensmanagement einer Bank oft zu optimieren, um Informationen aus einem Bereich für andere Abteilungen nutzbar zu machen. Beispielsweise können Marktpreisdaten aus der Wertpapierabteilung auch für Firmenkundenanalysen im Kreditbereich von großem Interesse sein. Gerade für Kreditengagements mit einem großen Volumen und Blankoteil kann sich dieser Aufwand lohnen, um drohende Gefährdungen zu erkennen (GRAFIK 1).

Die identifizierten Risikokategorien können als Baustein mit Prognosecharakter mit einer auf das Geschäftsmodell und die Branche abgestimmten Gewichtung im Rating berücksichtigt werden, um die Bonitätsklassifikation schneller an aktuelle Entwicklungen anzupassen und eine wirksame Risikofrüherkennung zu ermöglichen. Von Vorteil ist es, dass die Jahresabschluss- und BWA-Daten regelmäßig bereits in die Systeme der Kreditinstitute eingepflegt wurden. Somit sind in einem Folgeschritt lediglich die für das Geschäftsmodell individuell wichtigen Risikokategorien herauszufiltern und ungünstige Marktpreisveränderungen einzeln oder im Verbund zu variieren, um die Ertragseffekte zu analysieren. Auf diese Weise können Ratingsysteme auch drohende Gefährdungspotenziale bei Firmenengagements anzeigen, und es kann rechtzeitig gegengesteuert werden.

Zeigen sich bei einem Firmenkunden deutliche Ertragsauswirkungen mit einer möglichen Existenzgefährdung, sind Gegenmaßnahmen mit dem Unternehmen zu erarbeiten. Beim Einsatz von Absicherungsinstrumenten ist Spezialwissen und daher Beratungsbedarf von Seiten der Kreditinstitute notwendig. Hier bietet sich zudem Cross-Selling-Potenzial. Zinsrisiken lassen sich beispielsweise über Derivate wie Zins-Caps verringern. Währungsrisiken können über Swaps reduziert und Rohstoffpreisrisiken über Futures ausgeschaltet werden. In den GuV-Simulationen lassen sich diese Absicherungen berücksichtigen.

Gleichermaßen besteht die Möglichkeit einen Stresstest für das Kreditportfolio oder einzelner Teile vorzunehmen. So lässt sich das Kreditnehmerrating großer Engagements im Hinblick auf die Variation von Marktpreisen für die relevanten Inputfaktoren simulieren. Die Anfälligkeit des Gesamtkreditportfolios in Bezug auf diese Risiken kann dann über die Migration aller Engagements in den einzelnen Ratingklassen verdeutlicht werden (GRAFIK 2). Folgende Gefährdungen können sich in den einzelnen finanzwirtschaftlichen Risikokategorien ergeben und getestet werden:

Simulation Forderungsausfallrisiken:

• Forderungslaufzeiten verlängern
• Forderungsausfallquoten erhöhen

Simulation Zinsrisiken:

• Analyse der Zinsstrukturkurve auf  relevante Fristen
• Berücksichtigung von möglichen Zinsveränderungen

Simulation Währungsrisiken:

• Variation der Wechselkurse
• Korrelationsanalyse von relevanten Währungen

Simulation Inputpreisrisiken:

• Ermittlung von Preisschwankungen für Rohstoffe, Vorproduktmodule,  Fertigprodukte
• Variation der Preise von Inputfaktoren

Veränderung des Ratingsystems
Ziel eines Risikofrüherkennungssystems ist das Aufzeigen möglicher Existenzgefährdungen eines Kreditnehmers. Gefahren einer zukünftigen negativen Veränderung von Risikoeinflussgrößen und das Auswirkungspotenzial sollten im Kreditportfolio einer Bank transparent gemacht werden. Als Managementsystem dient die Risikofrüherkennung zur Entscheidungsunterstützung und zur Minimierung unerwarteter Schadensereignisse, die in der Zukunft bei Firmenkunden eintreten und dort existenzbedrohlich werden können. Risikosysteme, wie beispielsweise das Rating, lassen sich auf diese Weise aktueller einstellen und optimieren. Folgende Sachverhalte lassen sich einbeziehen:

Berücksichtigung von Prognose-Elementen im Ratingsystem: Damit Bonitätsklassifikationsverfahren eine Risikofrüherkennungsfunktion haben, sind künftige Datenkonstellationen zu berücksichtigen. Bezogen auf das Geschäftsmodell eines Firmenkunden sind die relevanten Risiken herauszufiltern, die Ertragseffekte in der GuV aufzuzeigen und diese Gefährdungskategorien im Rating individuell zu berücksichtigen.

Risikowirkungen sind für das Gesamtkreditportfolio zu aggregieren: Um Gefährdungen für das Kreditportfolio transparent zu machen, können die individuellen Ratingveränderungen der Einzelkreditnehmer auf das Portfolio in einer Art Stresstest untersucht werden, und die Stabilität und gegebenenfalls die notwendige Neuausrichtung des Kreditportfolios kann verdeutlicht werden.

Beratung von Unternehmen bei Absicherungsstrategien: Ergeben sich bei einzelnen Firmenkunden erhebliche Gefährdungspotenziale unter anderen aus unsicheren Marktpreisen für Zinsen, Währungen und Rohstoffe, sind individuelle Absicherungskonzepte zu erarbeiten. Die Hausbank kann beratend tätig werden und zudem Cross-Selling-Potenzial realisieren.