Man Group untersucht maschinelles Lernen für Kreditrating-Prognosen

Man Group PLC hat in Zusammenarbeit mit der Pension Insurance Corporation (PIC), der Stanford University und SAS das Potenzial fortschrittlicher Datenanalyse- und maschineller Lerntechniken zur Prognose von Kreditrating-Übergängen bei Unternehmensanleihen untersucht. Die Forschung zielt darauf ab, die Optimierung von Investmentportfolios von Versicherungsunternehmen durch genauere Vorhersagen von Rating-Herabstufungen und -Heraufstufungen zu verbessern.

Unternehmensanleihen machen typischerweise über 50% der Bilanzen von Versicherern aus, was ein entscheidendes Management der Kreditqualität unerlässlich macht. Unerwartete Änderungen der Kreditratings können erhebliche Auswirkungen auf das Kapitalmanagement, die Vermögens- und Verbindlichkeitssteuerung sowie externe Ratings von Unternehmen haben. Sich verschlechternde Ratings können zu erhöhten Kapitalanforderungen, verminderter Wettbewerbsfähigkeit und erzwungenen Verkäufen von Vermögenswerten unter ungünstigen Marktbedingungen führen.

Die Forschung entwickelte ein auf maschinellem Lernen basierendes Framework, das proprietäre Daten nutzt, um Unternehmen mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit für Ratingänderungen zu identifizieren. Während historische Daten für Unternehmensanleihenmärkte traditionell weniger umfangreich waren als für Aktienmärkte, ermöglichen Verbesserungen bei Datenverfügbarkeit und Verarbeitungskapazitäten solche fortgeschrittenen Analysen.

Empirische Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass maschinelle Lernmethoden genauere und konsistentere Prognosen von Kreditrating-Übergängen im Vergleich zu traditionellen Ansätzen liefern können. Dies könnte Versicherern helfen, auf komplexen Kreditmärkten wettbewerbsfähig zu bleiben und ihre Risiken effektiver zu steuern.