Vorhersage von Bankenpleiten: Die Rolle von kontrafaktischen Erklärungen

Banken sind ein wichtiger Teil der Wirtschaft. Wenn eine Bank pleitegeht, kann das nicht nur für diese Bank, sondern auch für andere im System Probleme verursachen. Deshalb ist es echt wichtig, Bankpleiten im Voraus vorherzusagen. Im Laufe der Jahre wurden verschiedene Methoden entwickelt, um Bankpleiten mithilfe verschiedener finanzieller Indikatoren vorherzusagen.

Traditionell hat man eine simple Methode namens logistische Regression als Hauptansatz zur Vorhersage von Bankpleiten genutzt. Diese Methode ist dafür bekannt, dass sie einfach zu verstehen und unkompliziert zu verwenden ist. Aber da die Beziehungen zwischen verschiedenen finanziellen Indikatoren komplexer werden, sind fortgeschrittenere und kompliziertere Modelle entstanden. Dazu gehören Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und Deep-Learning-Modelle. Während diese Modelle tendenziell genauere Vorhersagen machen, mangelt es ihnen oft an Transparenz und sie sind schwer zu interpretieren, was besonders problematisch ist, wenn es um die neuesten Vorschriften zur Datennutzung geht.

Um dieses Problem zu lösen, wurde ein neuer Ansatz namens kontrafaktische Erklärungen vorgeschlagen. Diese Methode hilft zu klären, wie Veränderungen bei bestimmten finanziellen Indikatoren die Vorhersageergebnisse beeinflussen können, sodass Banken Massnahmen ergreifen können, um ihr Risiko einer Pleite zu verringern.

#Die Herausforderung der Vorhersage von Bankpleiten

Die Genauigkeit von Modellen zur Vorhersage von Bankpleiten ist entscheidend. Wie schon erwähnt, bieten einfachere Modelle wie die logistische Regression klare Einblicke, können aber komplexe Beziehungen in den Daten nicht erfassen. Auf der anderen Seite liefern komplexere Modelle bessere Vorhersagen, sind jedoch weniger interpretierbar. Das stellt eine Herausforderung für Banken dar, die versuchen, diese fortschrittlichen Tools zu nutzen, während sie gleichzeitig den Vorschriften gerecht werden müssen, die verlangen, dass sie ihre Entscheidungsprozesse erklären.

Eine Möglichkeit, diese Herausforderung zu bewältigen, ist die Verwendung von kontrafaktischen Erklärungen. Diese Erklärungen zeigen, welche Änderungen in den finanziellen Indikatoren einer Bank vorgenommen werden müssen, um die Vorhersage zu ändern. Zum Beispiel, wenn vorhergesagt wird, dass eine Bank pleitegeht, kann eine kontrafaktische Erklärung zeigen, welche Variablen angepasst werden müssen, um dieses Ergebnis zu vermeiden. Das Ziel ist dann, die beste Methode zur Erzeugung dieser Erklärungen zu finden, um sicherzustellen, dass sie hilfreich und umsetzbar sind.

#Kontrafaktische Erklärungen erklärt

Kontrafaktische Erklärungen beschreiben, was passieren würde, wenn bestimmte Eingaben in einem Modell geändert würden. Angenommen, eine Bank ist gefährdet, pleitezugehen; eine kontrafaktische Erklärung würde aufzeigen, welche spezifischen finanziellen Indikatoren verändert werden müssen, um die Chancen der Bank zu verbessern. Die Änderungen sollten sinnvoll, einfach und nur wenige Variablen involvieren, damit die Bank die Änderungen effektiv umsetzen kann.

Bei der Erstellung von Kontrafaktischen müssen mehrere Qualitäten berücksichtigt werden:

1. Gültigkeit - Die Kontrafaktische sollte echte Änderungen widerspiegeln, die realistisch in den Abläufen einer Bank passieren könnten.
2. Nähe - Die vorgeschlagenen Änderungen sollten nah an der aktuellen Situation der Bank liegen, was die Umsetzung erleichtert.
3. Sparsity - Ein effektives Kontrafaktikum sollte nicht übermässig kompliziert sein. Es sollte nur notwendige Änderungen beinhalten, um klar und verständlich zu bleiben.
4. Plauibilität - Die vorgeschlagenen Änderungen müssen realistisch und umsetzbar sein, damit die Bankmanager den Empfehlungen vertrauen.

#Bewertung der Methoden zur Erzeugung von Kontrafaktischen

Es gibt verschiedene Methoden zur Erzeugung kontrafaktischer Erklärungen. In dieser Studie wurden drei Methoden untersucht:

1. Multi-Objective Counterfactual Explanations (MOC) - Diese Methode betrachtet die Erzeugung von Kontrafaktischen als ein Multi-Objective-Problem und versucht, das beste Gleichgewicht zwischen Gültigkeit, Nähe, Sparsity und Plausibilität zu finden.

2. What-If Erklärungen - Diese Methode findet Beobachtungen, die einer Zielbeobachtung ähnlich sind, und erklärt, wie unterschiedliche Ergebnisse aufgrund von Änderungen in bestimmten Variablen entstehen können.

3. Nearest Instance Counterfactual Explanations (NICE) - Diese Methode konzentriert sich darauf, die nächstgelegenen Beobachtungen zu einem Zielpunkt zu identifizieren und die notwendigen Änderungen von diesem Punkt aus zu berechnen.

Diese Methoden wurden gegen verschiedene Strategien zur Handhabung von Datenungleichheiten getestet, wie zum Beispiel Resampling-Techniken. Resampling umfasst die Anpassung des Datensatzes, um eine ausgewogenere Darstellung gescheiterter und nicht gescheiterter Banken sicherzustellen, da unausgewogene Daten zu ungenauen Vorhersagen führen können.

#Bedeutung der Handhabung von Datenungleichgewicht

Unausgewogene Daten entstehen, wenn eine Klasse von Beobachtungen (z.B. gescheiterte Banken) deutlich kleiner ist als die andere (z.B. nicht gescheiterte Banken). Dies kann zu Verzerrungen in den Vorhersagen des Modells führen, wodurch es wichtig ist, dieses Problem anzugehen. Verschiedene Techniken, wie Oversampling und Undersampling, zielen darauf ab, den Datensatz auszugleichen.

Neuere Studien haben jedoch gezeigt, dass diese Resampling-Methoden manchmal mehr Probleme verursachen können, als sie lösen, was zu schlechteren Modellleistungen führt. Daher wurde ein kosten-sensitiver Ansatz als bessere Alternative vorgeschlagen. Diese Methode berücksichtigt die Bedeutung jeder Klasse während des Trainings, sodass das Modell der Minderheitsklasse mehr Aufmerksamkeit schenken kann, was die Vorhersagegenauigkeit verbessert.

#Aufbau genauer Modelle zur Vorhersage von Bankpleiten

In dieser Studie wurden baumbasierte prädiktive Modelle wie Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Extra-Bäume eingesetzt, um Bankpleiten vorherzusagen. Jeder Modelltyp hat seine Stärken, und die Verwendung mehrerer Modelle hilft, ein breiteres Spektrum an Datenmustern zu erfassen.

Die Effektivität dieser Modelle wurde sowohl an In-Sample- als auch an Out-of-Sample-Datensätzen getestet. Die In-Sample-Daten nutzten historische Informationen, um die Modelle zu trainieren, während die Out-of-Sample-Daten als neuer Datensatz dienten, um die Vorhersagen der Modelle zu überprüfen. Dieser Ansatz zielte darauf ab, sicherzustellen, dass die Modelle in der realen Anwendung gut abschneiden würden.

Die Leistung der Modelle wurde anhand von Genauigkeit und dem F1-Score gemessen, einem Mass, das sowohl Präzision als auch Recall berücksichtigt und sich somit ideal zur Bewertung von Szenarien mit unausgewogenen Daten eignet.

#Ergebnisse der Studie

Die Ergebnisse der Modelle zeigten, dass die auf den Originaldatensätzen trainierten und die mit dem kosten-sensitiven Ansatz überlegene Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit erzielten. Zum Beispiel zeigte das Extra-Baum-Modell in den meisten Tests überlegene Leistungen, wobei höhere Genauigkeiten und bessere F1-Scores im Vergleich zu einfacheren Modellen erreicht wurden.

Darüber hinaus zeigten die Modelle eine Präferenz für bestimmte Prädiktorgruppen, wobei bestimmte Kombinationen finanzieller Indikatoren effektiver in der Vorhersage von Bankpleiten waren. Prädiktor II lieferte durchweg die besten Ergebnisse über verschiedene Modellierungstechniken hinweg.

Die Studie offenbarte auch die Bedeutung qualitativ hochwertiger kontrafaktischer Erklärungen. Die MOC- und NICE-Methoden lieferten hochwertige Erklärungen, wobei NICE in Bezug auf Nähe und Sparsity hervorragte. Diese beiden Methoden halfen sicherzustellen, dass die für banken in der Gefahr der Pleite erzeugten Erklärungen sowohl umsetzbar als auch leicht interpretierbar waren.

#Praktische Anwendungen kontrafaktischer Erklärungen

Um die praktische Anwendung von kontrafaktischen Erklärungen zu veranschaulichen, untersuchte die Studie zwei hypothetische Banken, bei denen eine Pleite vorhergesagt wurde. Für jede Bank wurden Kontrafaktiken erzeugt, die spezifische Massnahmen zeigten, die erforderlich waren, um ihre vorhergesagten Ergebnisse umzukehren.

Für Bank A wurde nur ein Kontrafaktikum erzeugt. Es schlug vor, die Nettozinsmarge zu senken und gleichzeitig bestimmte Kapitalquoten zu erhöhen. Im Gegensatz dazu hatte Bank B mehrere Kontrafaktiken, die verschiedene Möglichkeiten aufzeigten, das Risiko einer Pleite durch Anpassungen verschiedener finanzieller Indikatoren zu reduzieren.

Diese Flexibilität bei den Kontrafaktiken ermöglicht es Bankmanagern, informierte Entscheidungen auf der Grundlage verschiedener Szenarien zu treffen. Sie können die vielversprechendsten Optionen unter Berücksichtigung ihrer Umstände auswählen, was sowohl die Dynamik des Bankenumfelds als auch die einzigartige Situation der Bank widerspiegelt.

#Auswirkungen auf den Bankensektor

Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen die Bedeutung der Entwicklung zuverlässiger und interpretierbarer Modelle zur Vorhersage von Bankpleiten. Da die Aufsichtsbehörden die Transparenz in der Modellierung betonen, ermöglichen kontrafaktische Erklärungen den Banken, die Vorschriften einzuhalten und nachvollziehbare Gründe für ihre Vorhersagen zu liefern.

Die Fähigkeit, umsetzbare Einblicke durch Kontrafaktiken zu generieren, verbessert nicht nur die Zuverlässigkeit der Modelle, sondern gibt den Banken auch die Möglichkeit, proaktive Massnahmen zu ergreifen, um Pleiten zu vermeiden. Das könnte zu einer verbesserten finanziellen Stabilität im Bankensektor und einer resilienteren Wirtschaft führen.

#Fazit

Zusammenfassend betont die Studie das erhebliche Potenzial kontrafaktischer Erklärungen zur Vorhersage von Bankpleiten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Machine-Learning-Techniken in Kombination mit effektiven Methoden zur Erzeugung kontrafaktischer Erklärungen können Banken ihre Vorhersagegenauigkeit verbessern und gleichzeitig die regulatorischen Anforderungen erfüllen.

Diese Studie unterstreicht auch die Notwendigkeit weiterer Forschung zur Entwicklung und Verfeinerung kontrafaktischer Erklärungsmethoden. Eine weitergehende Untersuchung, wie diese Erklärungen Banken bei informierten Entscheidungen unterstützen können, wird letztendlich zu besseren Ergebnissen für Finanzinstitute und die Wirtschaft insgesamt führen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Zukünftige Studien könnten verschiedene Pfade erkunden, darunter:

1. Testen verschiedener Machine-Learning-Modelle - Während sich diese Studie auf baumbasierte Modelle konzentrierte, könnte die Einbeziehung anderer Modelltypen zusätzliche Einblicke und eine Validierung der Ergebnisse liefern.

2. Längsschnittstudien - Die Untersuchung von Veränderungen in der Bankleistung über die Zeit könnte helfen, die Effektivität kontrafaktischer Empfehlungen besser zu verstehen.

3. Weitergehende Untersuchung von Techniken zum Umgang mit Datenungleichgewicht - Es ist mehr Forschung erforderlich, um die Auswirkungen verschiedener Techniken auf die prädiktive Leistung zu bewerten, insbesondere in einer stark regulierten Branche wie dem Banking.

4. Zusammenarbeit mit Banken - Die praktische Umsetzung von Erkenntnissen und Strategien kann wertvolles Feedback zur Verfeinerung der Ansätze liefern und zu Branchpraktiken beitragen.

Durch die Ausweitung der Forschung in diesen Bereichen kann der Bankensektor seine Fähigkeit zur Vorhersage von Pleiten und zur Sicherstellung seiner Stabilität in einer sich ständig verändernden wirtschaftlichen Landschaft kontinuierlich verbessern.