Die Bewertung und der Vergleich von Kreditausfall-Prognosen

Die finanzwirtschaftliche Bedeutung von Kreditausfällen und Kreditausfall- Prognosen bedarf keiner weiteren Begründung. Dieser Bedeutung angemessen, gibt es inzwischen eine Vielzahl von Modellen und Verfahren, die Ausfallwahrscheinlichkeiten von Bankkrediten oder Industrieanleihen zu schätzen; immer mehr Firmen und Institute bieten solche Schätzungen an, und immer mehr Anleger und Banken beziehen solche geschätzten Ausfallwahrscheinlichkeiten in ihre Entscheidungen mit ein. Gegeben diese reichhaltige und stetig wachsende Palette von Methoden zur Prognose von Ausfallwahrscheinlichkeiten, erhebt sich fast von selbst die Frage: Welche Ausfallprognose ist die beste? Oder allgemeiner: wann ist eine Rating-Agentur oder ein Rating-Verfahren A besser als eine Rating-Agentur oder ein Rating-Verfahren B? Oder noch allgemeiner: Wie soll man überhaupt die Qualität einer Wahrscheinlichkeitsvorhersage bestimmen? Die Anführungszeichen um besser und die beste deuten schon auf die fehlende Eindeutigkeit einschlägiger Qualitätsmaßstäbe hin. Die folgenden Seiten stellen die wichtigsten Kriterien vor. Diese beruhen im wesentlichen auf -der „Spreizung“ der Wahrscheinlichkeitsprognosen in Richtung 0 und 100% (Abschnitt 2) -einer Gegenüberstellung der Ausfälle in den „guten“ Ratingklassen (Abschnitt 3) -dem Ausmaß der Konzentration der Ausfälle in den „schlechten“ Ratingklassen (Abschnitt 4) und -einem direkten Vergleich von Wahrscheinlichkeitsprognosen mit tatsächlich eingetretenen Ereignissen (Abschnitt 5). Die darauf aufbauenden Qualitätskriterien wurden vielfach zunächst im Kontext anderer Sachzusammenhänge wie Wetterprognosen in der Meteorologie der Krankheitsdiagnosen in der Medizin entwickelt, lassen sich aber unmittelbar auf die Prognose von Kreditausfällen übertragen. Um die Diskussion nicht mit sachfremden Problemen zu belasten, sei dabei unterstellt, daß über die Definition von Kreditausfall Konsens besteht und daß Bonitätsurteile sich eindeutig in Ausfallwahrscheinlichkeiten übersetzen lassen.