Die Bedeutung von flexiblen Kapitaldienstzahlungen, Kreditratingmodellen und Wetterindexversicherungen in der Agrarmikrofinanzierung
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Es gibt zahlreiche Hinweise darauf, dass der auf Cash-Flow-Analysen basierende Mikrofinanzansatz einer zeitaufwendigen und daher kostenintensiven Beurteilung der Kreditausfallrisiken von Kreditantragstellern bedarf. Kreditratingmodelle könnten sich durch die automatisierte Identifikation von Kreditausfallrisiken als kostenreduzierend für die (Agrar)Mikrofinanzierung erweisen. Darüber hinaus gilt die Aufnahme von Wettervariablen in ein agrarspezifisches Kreditratingmodel als vielversprechender Ansatz, dieses noch weiter zu verfeinern. Zusätzlich könnten die in den letzten Jahren intensiv diskutierten Wetterindexversicherungen in der Lage sein, das insbesondere in der Agrarmikrofinanzierung ausgeprägte wetterbedingte Kreditausfallrisiko der Finanzinstitutionen zu mindern. Die Vermeidung von asymmetrischen Informationen ist weiterhin eines der zentralen Themen in der Mikrofinanzierung. Allerdings steht eine Untersuchung der direkten Auswirkung von asymmetrischen Informationen auf das Kreditausfallrisiko noch aus. Vor dem Hintergrund, dass die Anzahl an Untersuchungen zu Kreditratingmodellen und Indexversicherungen gering sowie zu asymmetrischen Informationen in der Agrarmikrofinanzierung sehr gering ist, verfolgt das Projekt folgende Ziele: 1. Beurteilung des Potentials von um Wetterrisiken erweiterte Kreditratingmodelle in der Agrarmikrofinanzierung; 2. Analyse des Einflusses von Wettervariablen auf die Kreditbewilligung und das Kreditausfallrisiko in der Agrarmikrofinanzierung sowie des diesbezüglichen Risikominderungspotenzials von Wetterindexversicherungen 3. Quantifizierung der Auswirkungen von asymmetrischen Informationen auf die Kreditausfallwahrscheinlichkeit. Das Forschungsvorhaben liefert wichtige Erkenntnisse für die Weiterentwicklung von Mikrokrediten für landwirtschaftliche Unternehmen und insbesondere für die bislang noch geringe Finanzsystementwicklung in ländlichen Räumen von Entwicklungsländern. So ermöglichte die Berücksichtigung von Wettervariablen die Quantifizierung des Wettereinflusses auf das Kreditscoring, die Kreditbewilligung und das Kreditausfallrisiko. Darüber hinaus zeigt die Untersuchung des Kreditausfallrisikos bei digitalen Krediten, bei welchen das Kreditrating typischerweise bereits auf einer automatisierten Identifikation von Kreditausfallrisiken beruht, dass die verringerten Kosten des Kreditratings dazu führen, dass Kredite einer größeren Gruppe von Individuen angeboten werden können. Allerdings zeigt die Untersuchung auch, dass dies typischerweise trotzdem mit einem höheren Kreditausfallrisiko verbunden ist (im Vergleich zu konventionellen Krediten). Die Studie unterstreicht damit die Notwendigkeit, Kreditausfälle besser bündeln zu können, beispielsweise durch Wetterindexversicherungen; zumindest wenn durch die kostengünstigere Beurteilung von Kreditausfallrisiken, die Anzahl von Personen die kreditbeschränkt sind, vermindert werden soll.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2021): Risk-contingent Credit for Sovereign Disaster Risk Finance. In: International Journal of Disaster Risk Reduction 56 (April 2021): Article 102105
Weber, R.; Mußhoff, O.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102105) - (2018): Assessing the Reliability of Self-reported Income Information in Informal Small Business Lending through a Bogus Pipeline Experiment. In: Journal of Agricultural Economics 69 (3): 726-738
Römer, U.; Mußhoff, O.; Weber, R.; Turvey, C.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1111/1477-9552.12263) - (2018): Can Agricultural Credit Scoring for Microfinance Institutions be Implemented and Improved by Weather Data? In: Agricultural Finance Review 78 (1): 83-97
Römer, U.; Mußhoff, O.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1108/afr-11-2016-0082) - (2020): Do Remotely-sensed Vegetation Health Indices Explain Credit Risk in Agricultural Microfinance? In: World Development 127 (March 2020): Article 104771
Möllmann, J.; Buchholz, M.; Kölle, W.; Mußhoff, O.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2019.104771) - (2021): Farmers’ Willingness to Pay for Digital and Conventional Credit: Insight from a Discrete Choice Experiment in Madagascar. In: PLOS ONE 16 (11): e0257909
Sarfo, Y.; Mußhoff, O.; Weber, R.; Danne, M.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257909) - (2021): Promises and Pitfalls of Digital Credit: Empirical Evidence from Kenya. In: PLOS ONE 16 (7): e0255215
Johnen, C.; Parlasca, M.C.; Mußhoff, O.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255215)
