Scoring-Modelle

Hohe Vorhersagekraft mit unseren Scoring-Modellen

Creditsafe arbeitet kontinuierlich an der Verbesserung der Bewertungsmodelle (Scorecards). Wir verbinden dabei statistische Scoring-Methoden mit unserem ständig wachsenden Datenbestand. Die erweiterte Datenbasis ermöglicht uns, bessere und genauere Bewertungen für eine größere Anzahl von Unternehmen anzugeben.

Das Konzept hinter dem Scoring-Ansatz von Creditsafe besteht darin, das Insolvenzrisiko eines Unternehmens in den nächsten 12 Monaten anhand einer Reihe von eindeutigen Merkmalen vorherzusagen. Die Bedeutung dieser ist für die Bonitätsbewertung unterschiedlich, weshalb sie anhand ihrer Relevanz gewichtet werden. Sowohl die Merkmale, als auch deren Einfluss auf den Score werden anhand moderner statistischer Methoden bestimmt. 

Bonitätsrelevante Merkmale

Diese Faktoren fließen in den Score ein.

Finanzdaten

Insolvenzhistorie

Wirtschaftszweige

Geschäftsführung

Erfahrung, Wechsel, Insolvenzerfahrung, ...

Trends

Liquidität, Verschuldungsgrade, ...

Allgemeines

Alter, Veröffentlichungspflichten, Gruppenzugehörigkeiten, ...

Maßgeschneiderte Modelle

Vom kleinen Handwerksbetrieb bis hin zum stark verzweigten Großkonzern in der Pharmaindustrie: Die Datenbasis, aber auch die Gründe für Insolvenzrisiken unterscheiden sich je nach Firmentyp, Branche oder Größe eines Unternehmens. Um die Präzision und Stabilität unserer Modelle zu erhöhen, segmentiert Creditsafe sämtliche Unternehmen in Größe oder Firmentyp nach gesetzlichen Vorgaben, sowie Branchen nach statistischer Signifikanz. 

Kleinstunternehmen

Kleine Unternehmen

Mittlere Unternehmen

Große Unternehmen

Start-Ups

Unternehmen ohne Finanzzahlen

Ausfallwahrscheinlichkeiten als Basis der Bonitätsbewertung

Unsere statistischen Regressionsmodelle prognostizieren die Wahrscheinlichkeit, dass ein Unternehmen innerhalb eines Zeitraums von 12 Monaten in die Insolvenz gerät. Diese Ausfallwahrscheinlichkeit wird in Prozent ausgedrückt und von Creditsafe in einen Score von 0 bis 100 skaliert. Daraufhin wird er in das klassische Schulnotensystem mit Zahlen zwischen 1,0 und 6,0 übersetzt und in übergeordnete Risikoklassen (A bis E) unterteilt. Die entsprechende Umrechnungstabelle für das neue Scoring steht Ihnen zum Download bereit. 

Bonitätsindex

Qualität der Scoring-Modelle

Präzision

Robustheit

Monatliche Modellüberwachung

Einen insolvenzgefährdeten Kunden nicht als solchen zu erkennen, kann zu hohen Forderungsausfällen führen. Jedoch bedeutet auch ein fälschlich abgelehnter Kunde ein entgangenes Geschäft und kostet somit Geld. Die Unterscheidung von "guten" und "schlechten" Unternehmen, sprich Unternehmen mit einer hohen Insolvenzwahrscheinlichkeit, sind die Quintessenz eines guten Scoring-Modells.

Die Prognosestärke von Scoring-Modellen wird oft in einer Zahl (Gini) beschrieben und liegt bei den neuen Creditsafe Scoring-Modellen bei bis zu 0,74. Die gewonnene Stärke unserer Modelle liegt nicht ausnahmslos in der substantiellen Verbesserung des Gini-Koeffizienten, sondern auch in der sogenannten Trennschärfe, der Genauigkeit zwischen „gut und schlecht“ zu unterscheiden. 

Fast 50% aller zukünftigen Insolvenzen können bereits durch die gegenwärtige Betrachtung der 5% an Unternehmen mit der höchsten Ausfallwahrscheinlichkeit identifiziert werden. Bei 20% identifiziert das neue Modell-Set bereits beeindruckende 70%. So ermöglicht Creditsafe seinen Kunden eine wesentlich verbesserte Vorhersage von Insolvenzen und damit substantielle Verringerung von Zahlungsausfällen.

Um sicher zu stellen, dass unsere Scoring-Modelle nicht nur für den Zeitraum der Modell-Daten, sondern auch zu anderen Zeitpunkten genaue Ergebnisse liefern, wurde die „Out-of-Time-Validierung“ (OoT) über mehrere historische Zeiträume durchgeführt. 

Um eventuelle saisonale Effekte ausschließen zu können, wurde die Oot zusätzlich zu unterschiedlichen Jahreszeiten durchgeführt.

Jedes Modell, sowie deren Modellinformation wird monatlich validiert, zum fortlaufend verlässliche Prognosen treffen zu können. Eine kontinuierliche Überwachung der Modelle ist dringend erforderlich, da sie die Marktbedingungen zu einem bestimmten Zeitpunkt widerspiegeln. Diese ändern sich in der Regel während der Lebensdauer eines Modelles und somit oft auch die Bedeutung der Einflussgrößen bzw. Modellvariablen. 

Zahnräder
Präzision
Robustheit
Monatliche Modellüberwachung

Kreditlimit

Neben unserer Scorecards, entwickeln wir ebenso den Algorithmus für die Berechnung des Kreditlimits stetig weiter. Um hier die Gegebenheiten des deutschen Marktes bestmöglich zu reflektieren, geschieht dies in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden. Die zentrale Rolle spielt hierbei die Symbiose aus Zahlungsfähigkeit und Ausfallrisiko.

Individuelle Scorecards

Klicken Sie unten, um eine Zusammenfassung der länderspezifischen Scorecards zu erhalten.

Nicht jedes Land ist gleich: Nicht nur die Datenverfügbarkeit, Bilanzierungsgrundsätze und gesamtwirtschaftliche Entwicklung kann stark variieren. Um stets präzise die Ausfallwahrscheinlichkeit vorherzusagen, werden unsere Scorecards individuell für jedes Land entwickelt. Während wir uns der Einführung einer Scorecard nähern, werden wir eine Zusammenfassung der entsprechenden  Scorecards mit Details zur angewandten Segmentierung, Methodik und den Risikobändern veröffentlichen.

Wenn ein Dokument verfügbar ist, können Sie es herunterladen, indem Sie auf das PDF-Symbol mit der Länderflagge klicken.

Deutschland

Schweden

Großbritannien

Frankreich

Belgien

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2022 ff.

Bonitätsbewertung in Krisenzeiten

Erfahren Sie, welchen Einfluss COVID-19 auf die globale Datenverfügbarkeit und Bonitätsbewertungen hat sowie welche Maßnahmen Unternehmen in diesem Kontext ergreifen sollten.

Haben Sie Fragen?

Dann nehmen Sie Kontakt zu unseren Experten auf. Gerne stellen wir Ihnen auch eine weiterführende Dokumentation zur Verfügung.

Antworten zu unseren Scoring-Modellen

Im Handelsregister eingetragene/registrierte Unternehmen

Nicht nur aus Gründen der Datenverfügbarkeit unterscheiden wir generell zwischen registrierten und nicht-registrierten Unternehmen.

Eine Eintragung in das dt. Handelsregister ist nicht für jede Unternehmung Pflicht, durch die damit verbundenen Pflichten bietet sie Partnern jedoch einen gewissen Vertrauensvorschuss und Sicherheit. Denn das jeweilige Unternehmen lässt erkennen, dass es sich der Anwendung der kaufmännischen Gebräuche und Regelungen nach dem Handelsgesetzbuch, wie z. B. der Buchführungspflicht (§ 238 HGB), Inventurpflicht (§ 240 HGB), Jahresabschlusspflicht (§ 242 HGB) oder auch der Aufbewahrungspflicht von Unterlagen (§ 257 HGB) unterwirft.

Zudem kontrollieren unabhängige Stellen die Richtigkeit und Aktualität dieser Informationen. Das schafft eine rechtliche Verbindlichkeit, zum Beispiel in Haftungsfragen und ermöglicht es uns, Creditsafe, diese in standardisierter Form zu verarbeiten und zu einer verlässlichen Risiko-Bewertung zu verarbeiten.

Unsere Risiko-Modelle für registrierte Unternehmen basieren somit zu 100 % auf Fakten ohne jegliche synthetische Anreicherung wie etwa durch Schätzungen, Indizes, zusätzliche Prognosen oder Indikatoren.

 

Offizielle Quellen sind unter anderem:

Handelsregister, Unternehmensregister und Bundesanzeiger, Insolvenzregister, Transparenzregister, Validatis (European Business Register), Datenabgleich mit den Webseiten der Unternehmen, Frühwarnsysteme, bei denen relevante Nachrichten-Plattformen automatisch observiert werden.

Segmentierungsansatz nach § 267 HGB

Statistische Risiko-Modelle basieren darauf, aus relevanten aktuellen sowie historischen Daten diejenigen Charakteristika zu isolieren, welche zuverlässig die „Guten“ von den “Schlechten“ trennen – in unserem Fall Unternehmen, bei denen mit einer Insolvenz in den kommenden 12 Monaten zu rechnen ist.

Für die Qualität eines Algorithmus, den Guten auch als solchen zu prognostizieren, ebenso wie den Schlechten, gibt es in der Statistik unter anderem das Maß der „Trennschärfe“.

Creditsafes Risiko-Modelle zeichnen sich eben durch diese Trennschärfe aus. 

Veranschaulicht dargestellt, liegen beinahe 75 % der kommenden Insolvenzen im Bereich der 20 % an Unternehmen mit der höchsten Ausfallwahrscheinlichkeit (PD), also einer PD von über 1.52 % und somit einem Score von unter 46 Punkten. Gleichzeitig weniger als 2 % der in den kommenden 12 Monaten auftretenden Insolvenzen liegen im Bereich von über 78 Punkten, also einer PD von unter 0.2 %.

Um diese Trennschärfe zu erreichen, muss man sich die jeweiligen Charakteristika eines Unternehmens natürlich gerade nach Gesichtspunkten der Unternehmensgröße anschauen, sprich „Gruppen gleichen Verhaltens“ bilden. Kleinstunternehmen agieren und reagieren selbstverständlich stark losgelöst von Konzernen.

So weisen z. B. mehrere Geschäftsführungswechsel innerhalb kürzester Zeit bei Kleinstunternehmen auf ein erhöhtes Risiko hin, gehören diese jedoch bei Konzernen beinahe zur Tagesordnung, da sich hier die Geschäftsführung nicht selten aus mehreren Dutzend Mitgliedern zusammensetzt.

Dies wird gewährleistet, indem vorab sämtliche Unternehmen nach Vorgaben des HGB (§ 267 HGB) klassifiziert werden. Für jede Größenklasse (Kleinst-, Klein-, Mittel- und Großunternehmen) sowie für Start-ups und ältere Unternehmen ohne Finanzzahlen wurden individuelle Bewertungsmodelle generiert, wobei jedes für sich auf unterschiedlichen Informationen beruht. 

Unternehmensgruppen und Risiko-Gewichtung

Aufgrund einer zunehmenden Unternehmenskonzentration in der Wirtschaft, also dem externen sowie internen Wachstum von Unternehmen durch Verschmelzungen, Übernahmen oder Ausgliederungen und den damit verbundenen Beherrschungs- oder Gewinnabführungsverträgen, muss die Bewertung einzelner Tochterunternehmen stets einhergehen mit dem Zustand der gesamten Unternehmensgruppe.

Dies geschieht, indem Creditsafe im ersten Schritt das Unternehmen rein nach den eigenen Informationen bewertet und im weiteren Verlauf dann anhand eines Algorithmus mit dem Risiko der gesamten Gruppe gewichtet.

Hier werden nicht nur Ist-Zustände herangezogen; traten z. B. in den letzten Jahren in einer Gruppe vermehrt Insolvenzen auf, wirken diese sich per se negativ auf das Gruppenrisiko aus.

Ein anschauliches Beispiel ist hier zum einen der Zustand der Printmedien, welche in einigen Fällen zwar auf individueller Unternehmensebene immer noch gute bis sehr gute Zahlen schreiben, konsolidiert jedoch einen anderen Eindruck hinterlassen und durch den Digitalisierungs-Druck der letzten Jahre teilweise bis zu 30 % der Tochterunternehmen aufgrund von Insolvenzen verloren.

Anders wiederum, dort wo Gewinnabführungsverträge an Muttergesellschaften bestehen oder eine Tochtergesellschaft faktisch als „Cost-Center“ betrachtet werden muss, kann eine exakte Bewertung nur im Zusammenhang mit der Gruppe geschehen, die Bewertung des Unternehmens-Risikos ebenso wie die des realen Zahlungsvermögens.

Veränderungen der Risikoprognose oder der empfohlenen Kreditlinie

Wie unter "Unternehmensgruppen und Risiko-Gewichtung" beschrieben, ist ein wichtiger Faktor für die Risiko- und Liquiditätsbewertung von Unternehmen in einer Unternehmensgruppe, das vorherrschende Risiko bzw. Zahlungsvermögen der gesamten Gruppe.

Verändern sich Risiko und/oder Liquidität in der Gruppe, so kann es auch ohne Veränderungen auf Unternehmensebene selbst zu einer Veränderung des Risikos und/oder Kreditlimits in der gesamten Gruppe kommen. 

Überschuldung, Patronatserklärungen, Rangrücktritte sowie Gesellschafterdarlehen

Häufig weisen individuelle, unkonsolidierte Jahresabschlüsse von in einer Unternehmensgruppe befindlichen Unternehmen weniger Wirtschaftlichkeit auf, als es der Markt fordert.

Einer der Gründe hierfür ist, dass diese Unternehmen für sich allein keine abgeschlossene Wirtschaftseinheit darstellen und meist durch die Muttergesellschaft mithilfe von z. B. Beherrschungs- oder Gewinnabführungsverträgen zentral gesteuert werden.

Als einen der sich hieraus entwickelnden Effekte observieren wir unter anderem über 50 % mehr bilanzielle Überschuldungen in solchen Unternehmenskonstellationen als im Vergleich zu alleinstehenden Unternehmen. Bei Tochterunternehmen in direkter Verbindung zur Muttergesellschaft (1. Level) sind es sogar beachtliche 70 % mehr bilanzielle Überschuldungen.

Um dem entgegenzuwirken und die Kreditfähigkeit der überschuldeten Tochterunternehmen zu bewahren, werden häufig von der Muttergesellschaft (dem „Patron“) Patronatserklärungen abgegeben. Hierbei werden dem Tochterunternehmen Maßnahmen oder Überlassungen in Aussicht gestellt oder fest zugesagt.

Ein ähnliches Ziel wird mit dem Rangrücktritt verfolgt. Hierbei werden Gesellschafterdarlehen oder Darlehen verbundener Unternehmen im Falle der Zahlungsunfähigkeit nachrangig behandelt, um eine drohende Insolvenz abzuwenden. Wichtig hierbei, die nachrangig zu betrachtenden Darlehen sollten den Fehlbetrag nicht unterschreiten.

Um diesen Konstellationen Rechnung zu tragen, wirken sich solche Gewährleistungen positiv auf das Risiko eines bilanziell überschuldeten Unternehmens aus und werden von unseren Algorithmen berücksichtigt.