95 7.2.2 Instrumentale Unterstützung der Kreditanalyse Bisherige Kreditvergabeprozesse zeichnen sich neben hohen Abwicklungskosten dadurch aus, dass die Analysen der verschiedenen Bereiche der Bank zuwenig kon- sistent und nachvollziehbar sind. Im Zuge der aktuellen Neugestaltung der Kredit- vergabeprozesse ist deshalb eine vermehrte instrumentale Unterstützung der Kredit- analyse notwendig. Im folgenden sollen mathematisch-statistische Verfahren, Punk- tebewertungsverfahren und Expertensysteme kurz charakterisiert und auf ihre Eig- nung zur Senkung der Ausfallrisiken hin überprüft werden. Bei der Evaluation der verschiedenen Instrumente ist eine differenzierte Betrachtung in Abhängigkeit vom Kundensegment, der Kredithöhe und der Kreditart erforderlich.8 7.2.2.1 Mathematisch-statistische Verfahren Mit mathematisch-statistischen Verfahren wird angestrebt, anhand einer trennfähi- gen Kombination von Finanzkennzahlen solvente von insolventen Firmen möglichst frühzeitig unterscheiden zu können. Dazu wird eine Stichprobe gezogen, welche sowohl Kredite mit günstigem als auch solche mit ungünstigem Risikoverlauf ent- hält. Die Trennung der beiden Gruppen erfolgt meistens mit der Methode der multi- variaten Diskriminanzanalyse.9 Diese klassifiziert die Firmen anhand einer gewich- teten Kennzahlenkombination, welche als lineare Gleichung in der Form n Z = g1 x1 + g2 x2 + .... gn xn = gi xi i=1 dargestellt wird, wobei xi den Wert der i-ten Kennzahl, gi deren Gewichtung sowie Z dem Gesamtwert der Kennzahlenkombination entspricht. 8 Vgl. Bussmann, J. / Leins, H.: Wie sieht das optimale Bonitätsanalyse-Verfahren aus? - Die Effizienz entscheidet, in: Kreditpraxis, 6/1993, S. 17. 9 Vgl. Moses, D. / Liao, S.: On Developing Models for Failure Prediction, in: JCBL, März 1987, S. 27 - 38. Siehe für eine ausführliche Beschreibung der verschiedenen Verfahren und methodi- schen Probleme etwa Weibel, P.: Die Aussagefähigkeit von Kriterien zur Bonitätsbeurteilung im Kreditgeschäft der Banken, 1973, sowie Heno, R.: Kreditwürdigkeitsprüfung mit Hilfe von Verfahren der Mustererkennung, 1983.