Glossar / Lexikon

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Die Ausfallquote ist ein zentraler Kennwert in der Finanzwirtschaft, der die Häufigkeit oder den Anteil von Kreditausfällen innerhalb eines definierten Portfolios misst. Sie dient als Indikator für das Risiko von Zahlungsverzögerungen oder -ausfällen und wird sowohl von Kreditinstituten als auch von Ratingagenturen zur Bewertung der Bonität von Schuldnern oder Kreditportfolios herangezogen. Die Ausfallquote ist insbesondere für die Steuerung von Risikomanagementprozessen und die Kalkulation von Risikoprämien von Bedeutung.

Allgemeine Beschreibung

Die Ausfallquote beschreibt den prozentualen Anteil der Kredite oder Forderungen, bei denen der Schuldner seinen vertraglichen Zahlungsverpflichtungen nicht nachkommt. Sie wird in der Regel über einen festgelegten Zeitraum – häufig ein Jahr – berechnet und kann sich auf einzelne Kreditnehmer, Kundensegmente oder gesamte Portfolios beziehen. Die Quote wird entweder als Anteil der ausgefallenen Kredite am Gesamtvolumen oder als Anzahl der Ausfälle im Verhältnis zur Gesamtzahl der Kredite ausgedrückt. Entscheidend ist dabei die Definition des Ausfallereignisses, die je nach regulatorischem Rahmen variieren kann.

In der Bankenpraxis wird die Ausfallquote oft mit dem Begriff "Probability of Default" (PD) verknüpft, der die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls innerhalb eines bestimmten Zeitraums angibt. Während die PD eine ex-ante-Betrachtung darstellt, ist die Ausfallquote eine ex-post-Messgröße, die auf historischen Daten basiert. Beide Kennzahlen sind jedoch eng miteinander verbunden, da die PD häufig aus historischen Ausfallquoten abgeleitet wird. Die Ausfallquote unterliegt zudem makroökonomischen Einflüssen, wie Konjunkturschwankungen oder Branchenkrisen, die zu einer temporären Erhöhung führen können.

Für die Berechnung der Ausfallquote ist die Klassifizierung eines Kredits als "ausgefallen" von zentraler Bedeutung. Nach den Vorgaben der Europäischen Bankenaufsicht (EBA) und der Basel-III-Regulierung gilt ein Kredit als ausgefallen, wenn der Schuldner mit seinen Zahlungen mehr als 90 Tage in Verzug ist oder wenn eine Insolvenz oder Restrukturierung des Schuldners vorliegt. Diese Definition stellt sicher, dass die Ausfallquote international vergleichbar ist und als Grundlage für die Eigenkapitalunterlegung von Kreditrisiken dient.

Die Ausfallquote wird nicht nur auf Einzelkreditebene, sondern auch auf Portfolioebene analysiert. Hierbei spielen Segmentierungen nach Risikoklassen, Branchen oder geografischen Regionen eine wichtige Rolle. So weisen beispielsweise Kredite an kleine und mittlere Unternehmen (KMU) oft höhere Ausfallquoten auf als Kredite an große, etablierte Konzerne. Ebenso können Kredite in Schwellenländern höhere Ausfallquoten aufweisen als solche in Industrieländern, was auf unterschiedliche rechtliche Rahmenbedingungen und wirtschaftliche Stabilität zurückzuführen ist.

Technische Details

Die Berechnung der Ausfallquote erfolgt nach folgender Formel: Ausfallquote = (Anzahl der ausgefallenen Kredite / Gesamtzahl der Kredite) × 100 oder alternativ: Ausfallquote = (Volumen der ausgefallenen Kredite / Gesamtvolumen der Kredite) × 100. Die Wahl der Berechnungsmethode hängt vom Analysezweck ab. Während die erste Variante die Häufigkeit von Ausfällen misst, gibt die zweite Variante Aufschluss über das finanzielle Ausmaß der Ausfälle.

Für die Prognose zukünftiger Ausfallquoten werden häufig statistische Modelle eingesetzt, die auf historischen Daten basieren. Ein weit verbreitetes Verfahren ist das "Credit Scoring", bei dem Merkmale wie Einkommen, Verschuldungsgrad oder Zahlungshistorie des Schuldners bewertet werden. Moderne Ansätze nutzen zudem maschinelle Lernverfahren, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Diese Modelle sind jedoch mit Unsicherheiten behaftet, da sie auf Annahmen über zukünftige wirtschaftliche Entwicklungen beruhen.

Die Ausfallquote ist eng mit anderen Risikokennzahlen verknüpft, insbesondere mit dem "Loss Given Default" (LGD) und dem "Exposure at Default" (EAD). Der LGD gibt an, welcher Anteil des Kreditvolumens im Ausfallfall voraussichtlich verloren geht, während der EAD das ausstehende Kreditvolumen zum Zeitpunkt des Ausfalls beschreibt. Die Kombination dieser Kennzahlen ermöglicht die Berechnung des "Expected Loss" (EL), der für die Risikovorsorge von Banken von zentraler Bedeutung ist. Die Formel lautet: Expected Loss = PD × LGD × EAD.

Regulatorische Vorgaben, wie die Basel-III-Richtlinien, schreiben vor, dass Banken ihre Ausfallquoten regelmäßig offenlegen und in ihre Risikomanagementprozesse integrieren müssen. Dies dient der Transparenz und der Stabilität des Finanzsystems. Zudem müssen Banken ihre internen Modelle zur Schätzung der Ausfallquote von den Aufsichtsbehörden genehmigen lassen, um sicherzustellen, dass sie den regulatorischen Anforderungen entsprechen.

Normen und Standards

Die Definition und Berechnung der Ausfallquote unterliegt internationalen Standards, insbesondere den Vorgaben der Basel-III-Regulierung (siehe Basel Committee on Banking Supervision, BCBS). Diese legen fest, wann ein Kredit als ausgefallen gilt und wie die Ausfallquote zu berechnen ist. Zudem sind Banken in der Europäischen Union verpflichtet, die Vorgaben der Europäischen Bankenaufsicht (EBA) und der Capital Requirements Regulation (CRR) einzuhalten, die detaillierte Anforderungen an die Risikomessung und -berichterstattung stellen.

Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen

Die Ausfallquote wird häufig mit der "Verzugsquote" verwechselt, die jedoch lediglich den Anteil der Kredite misst, bei denen Zahlungen verspätet, aber noch nicht endgültig ausgefallen sind. Ein weiterer verwandter Begriff ist die "Non-Performing-Loan-Quote" (NPL-Quote), die den Anteil notleidender Kredite am Gesamtportfolio angibt. Während die Ausfallquote sich auf den tatsächlichen Ausfall bezieht, umfasst die NPL-Quote auch Kredite, bei denen ein Ausfall wahrscheinlich, aber noch nicht eingetreten ist.

Anwendungsbereiche

• Kreditrisikomanagement: Die Ausfallquote ist ein zentraler Baustein im Risikomanagement von Banken und dient der Steuerung von Kreditportfolios. Sie ermöglicht die Identifikation von Risikokonzentrationen und die Anpassung von Risikoprämien.
• Rating und Bonitätsbewertung: Ratingagenturen wie Moody's, Standard & Poor's oder Fitch nutzen historische Ausfallquoten, um die Bonität von Schuldnern oder Emittenten zu bewerten. Die Ausfallquote fließt dabei in die Ermittlung von Ratingnoten ein.
• Regulatorische Eigenkapitalunterlegung: Banken müssen ihre Kreditrisiken mit Eigenkapital unterlegen, wobei die Ausfallquote eine zentrale Rolle bei der Berechnung des erforderlichen Kapitals spielt. Die Höhe der Eigenkapitalunterlegung hängt dabei von der geschätzten Ausfallwahrscheinlichkeit ab.
• Portfolioanalyse und -steuerung: Investoren und Fondsmanager nutzen die Ausfallquote, um die Performance von Kreditportfolios zu bewerten und Entscheidungen über die Allokation von Kapital zu treffen. Eine hohe Ausfallquote kann dabei ein Indikator für eine schlechte Portfolioqualität sein.
• Makroökonomische Analysen: Zentralbanken und Wirtschaftsforschungsinstitute analysieren Ausfallquoten, um Rückschlüsse auf die Stabilität des Finanzsystems oder die wirtschaftliche Entwicklung zu ziehen. Ein Anstieg der Ausfallquoten kann dabei ein Frühindikator für eine bevorstehende Rezession sein.

Bekannte Beispiele

• Finanzkrise 2008: Während der globalen Finanzkrise stiegen die Ausfallquoten bei Hypothekenkrediten in den USA dramatisch an, was zu massiven Verlusten bei Banken und einer weltweiten Wirtschaftskrise führte. Die Ausfallquote bei Subprime-Hypotheken erreichte zeitweise über 20 %, was die Verwundbarkeit des Finanzsystems gegenüber Kreditrisiken deutlich machte.
• Staatsanleihenkrise in der Eurozone: Während der Eurokrise in den Jahren 2010 bis 2012 stiegen die Ausfallquoten bei Staatsanleihen einiger südeuropäischer Länder stark an. Griechenland verzeichnete beispielsweise eine Ausfallquote von nahezu 100 % bei privaten Gläubigern, nachdem das Land seine Schulden umstrukturieren musste.
• Corona-Pandemie 2020: Die wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemie führten zu einem Anstieg der Ausfallquoten in vielen Branchen, insbesondere im Einzelhandel, der Gastronomie und der Luftfahrt. Banken mussten ihre Risikovorsorge erhöhen, um die erwarteten Verluste abzufedern.

Risiken und Herausforderungen

• Prozyklische Effekte: Die Ausfallquote ist stark von der wirtschaftlichen Entwicklung abhängig. In Rezessionsphasen steigt sie typischerweise an, was zu einer Verschärfung der Kreditklemme führen kann, da Banken ihre Kreditvergabe einschränken. Dies kann die wirtschaftliche Abwärtsspirale weiter verstärken.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Genauigkeit der Ausfallquote hängt von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Fehlende oder unvollständige Daten können zu verzerrten Schätzungen führen, was die Risikosteuerung erschwert. Zudem sind historische Daten nicht immer auf zukünftige Entwicklungen übertragbar.
• Modellrisiko: Die Prognose zukünftiger Ausfallquoten basiert auf statistischen Modellen, die mit Unsicherheiten behaftet sind. Fehlspezifikationen oder falsche Annahmen können zu erheblichen Fehleinschätzungen führen, wie die Finanzkrise 2008 zeigte.
• Regulatorische Arbitrage: Banken könnten versucht sein, ihre Ausfallquoten durch kreative Buchführung oder Umstrukturierungen von Krediten zu schönen, um regulatorische Anforderungen zu umgehen. Dies kann die Transparenz und Vergleichbarkeit der Kennzahl beeinträchtigen.
• Makroökonomische Schocks: Unvorhergesehene Ereignisse wie Naturkatastrophen, politische Krisen oder Pandemien können zu einem plötzlichen Anstieg der Ausfallquoten führen, der mit herkömmlichen Modellen nicht vorhersehbar ist. Dies stellt Banken vor erhebliche Herausforderungen bei der Risikovorsorge.

Ähnliche Begriffe

• Probability of Default (PD): Die PD gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Schuldner innerhalb eines bestimmten Zeitraums ausfällt. Sie ist eine ex-ante-Kennzahl, die auf historischen Ausfallquoten basiert und für die Risikobewertung von Krediten verwendet wird.
• Loss Given Default (LGD): Der LGD beschreibt den prozentualen Verlust, der im Falle eines Ausfalls voraussichtlich eintreten wird. Er wird in Kombination mit der PD und dem EAD zur Berechnung des Expected Loss verwendet.
• Non-Performing-Loan-Quote (NPL-Quote): Die NPL-Quote misst den Anteil notleidender Kredite am Gesamtportfolio. Im Gegensatz zur Ausfallquote umfasst sie auch Kredite, bei denen ein Ausfall wahrscheinlich, aber noch nicht eingetreten ist.
• Expected Loss (EL): Der EL ist der erwartete Verlust, der sich aus der Kombination von PD, LGD und EAD ergibt. Er dient als Grundlage für die Risikovorsorge von Banken.

Zusammenfassung

Die Ausfallquote ist ein zentraler Indikator für das Kreditrisiko und spielt eine entscheidende Rolle im Risikomanagement von Banken, der Bonitätsbewertung durch Ratingagenturen sowie der regulatorischen Eigenkapitalunterlegung. Sie misst den Anteil der Kredite, bei denen Schuldner ihren Zahlungsverpflichtungen nicht nachkommen, und wird durch makroökonomische Faktoren, Branchenentwicklungen und individuelle Schuldnermerkmale beeinflusst. Die Berechnung und Prognose der Ausfallquote unterliegt internationalen Standards, wie den Basel-III-Regularien, und erfordert den Einsatz statistischer Modelle sowie eine hohe Datenqualität. Trotz ihrer Bedeutung ist die Ausfallquote mit Herausforderungen verbunden, insbesondere in Bezug auf Prozyklizität, Modellrisiken und die Auswirkungen makroökonomischer Schocks. Eine präzise Analyse der Ausfallquote ist daher unerlässlich für die Stabilität des Finanzsystems und die nachhaltige Steuerung von Kreditportfolios.

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