Internes Rating und Rechnungslegung Wie weit geht … · Fremdkapitalinstrumente Fortgeführten FVOCI Fair Value through Folgebewertung zu Eigenkapitalinstrumente, ... Vergleich Basel

Internes Rating und Rechnungslegung

© 2013 Deloitte & Touche GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

RechnungslegungWie weit geht die Harmonisierung?

Köln9. Januar 2013

Dr. Thomas Siwik

Lifetime Expected Losses und Makro-RisikotreiberAnwendbarkeit eines Langfristratings mit makroökonomischen Faktoren

Langfristratings gehören heute i.d.R. nicht zum Pflichtenkanon, bringen jedoch in der Risikosteuerung und Bilanzierung Vorteile mit sich

• Ratings/Erwartete Verluste sind laufzeitabhängig, z.B.

• weisen i.d.R. Teilzahlungskredite c.p. eine wesentlich höhere PD im zweiten/dritten Jahr auf als im ersten Jahr

• wächst ein zu tilgender Kredit in die Sicherheit hinein, der LGD sinkt

© 2013 Deloitte & Touche GmbH WirtschaftsprüfungsgesellschaftFinancial Risk Solutions2

• wächst ein zu tilgender Kredit in die Sicherheit hinein, der LGD sinkt

• Ratings/Erwartete Verluste unterliegen offenkundig dem wirtschaftlichen Umfeld

• Neben der betriebswirtschaftlichen Vorteilhaftigkeit, z.B. in der Margenkalkulation, können langfristige Expected Loss-Schätzungen in der Bilanzierung und Risikotragfähigkeitsbetrachtung verwendet werden

• Makroökonomische Aspekte und Point-in-Time-Schätzungen erhöhen die Genauigkeit zu Lasten einer höheren Prozyklizität

Lifetime Expected Lossesim bilanziellen und


im bilanziellen und regulatorischen Kontext

Lifetime Expected Losses im bilanz. u. regul. KontextMöglichkeiten der Einbindung von Langfristratings mit makroökonomischen Komponenten

IFRS 9 Impairment

IDW RS BFA 3

Einführung eines Expected Loss-

ModellsRegulierung

Ermittlung zukünftig erwarteter

Risikokosten

PWB nach HGB

IDW 1/1990 gültig, wird erneuert;

keine umgekehrte Maßgeblichkeit

mehr

© 2013 Deloitte & Touche GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft4 Financial Risk Solutions

Schätzung der erwarteten Verluste über die erwartete

Restlaufzeit

Für Lifetime EL können

Langfristratings herangezogen

werden

Schätzung der erwarteten Verluste aller zinstragenden

Geschäfte des Bankbuchs

Verwendung von langfristigen

Expected Losses

Implikationen

Exp. Loss-Schätzung

In der Praxis große Bandbreite: vom

BMF-Ansatz bis zu Expected Losses

Nutzung möglich; Aktualisierung IDW 1/90 zu erwarten

Lifetime Expected Losses im bilanz. u. regul. KontextMöglichkeiten der Einbindung von Langfristratings mit makroökonomischen Komponenten

MaRisk

Regulierung

SzenariobasierteBerechnungen der Risikotragfähigkeit

Mehrjährige Kapitalbedarfs-planung unter

adversenBedingungen


Berücksichtigung von Makrogrößen

im Rating

Verwendung makro-

ökonomischer Stressfaktoren

Implikationen

Exp. Loss-Schätzung

Berechnung zukünftiger

Kapitalunter-legungspflichten

Berechnung zukünftiger

erwarteter Ausfälle und RWAs mittels Langfristratings

Through-the-Cycle- vs. Point-in-Time-Rating


Point-in-Time-Rating

6 Financial Risk Solutions

Through-the-Cycle- vs. Point-in-Time-RatingUnterschiede

Through-the-Cycle

• Kurz-/mittelfristige Einschätzung des derzeitigen tatsächlichen Kreditrisikos u.U. eingeschränkt

• Dämpft die Risiko-

• Pricing bei kurz-/ mittelfristigen Geschäften u.U. nicht risikogerecht

• Schwankungen der Eigenkapitalunterlegung in geringerem Maße

Stabilität

Risikosteuerung Gesamtbanksteuerung


• Dämpft die Risiko-zyklizität

Point-in-Time

• Genauere Abbildung des derzeitigen Kreditrisikos

• Höhere Risikovolatilität

• legung schwankt stärker prozyklisch

• Anreiz aus der bankinternen Risikosteuerung präziser

Genauig-keit

Rating-

systeme

• Eigenkapitalunter-

IFRS 9 – Impairment


ProjektübersichtVoraussichtlicher Zeitplan zur Ablösung von IAS 39

Stand 12/20122008 –

Q3 2010Q4 2010 2011

Q1 – Q3 2012

Q4 2012 Q1 2013 Q2 2013H2 2013/

20142015

Klassifizierung und Bewertung finanzieller Vermögenswerte

IFRS 9

IFRS 9

Standard-entwurf bzgl. Anpassung

Inkra

fttr

ete

n IF

RS

9

Klassifizierung und Bewertung finanzieller Verbindlichkeiten

Standard-entwurf

Wertminderungen1. Standard-

entwurfErgänzungs-

entwurf2. Standard-

entwurf


* Macro Hedge Accounting wird aus IFRS 9 zunächst ausgeschlossen, um den Fortgang des Projekts nicht von diesem Teilkomplex abhängig zu machen.

Inkra

fttr

ete

n IF

RS

9

Wertminderungenentwurf entwurf entwurf

Sicherungsbeziehung: General HedgeAccounting

Standard-entwurf

Review Draft IFRS 9

Verschiebung des In-krafttretens von IFRS 9 IFRS 9

Sicherungsbeziehungen: Macro HedgeAccounting*

Diskussionspapier

Heute

ImpairmentAnwendungsbereich

Fremdkapitalinstrumente

Fortgeführten FVOCI

Fair Value through

Folgebewertung zu

Eigenkapitalinstrumente, Derivate, bestimmte

hybride Instrumente...

Kredit-zusagen

(außer jene @ FVTPL)

Finanz-garantien

(außer jene @ FVTPL)

Leasing-forderungen

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Fortgeführten Anschaffungskosten

FVOCIFair Value through

Profit & Loss

Anwendung des Impairmentmodells

Keine Anwendung des Impairmentmodells

Financial Risk Solutions

Impairment„Zwei Töpfe“-Modell

bei signifikanter Verschlechterung der Kreditqualität seit Zugang

Kreditqualität sinkt unter „Investment Grade“

Topf 1

Grundsätzlich werden alle Instrumente im Anwendungsbereich der Wertminderungsvorschriften bei Zugang in Topf 1 erfasst:

Transfer zwischen den

Töpfen

Instrumente mit Kreditqualität „Investment Grade“

Instrumente mit Kreditqualität schlechter als „Investment Grade“

Transfer in Topf 2


Methodik

Erfassungs-ebene

Barwert der erwarteten Verlustebei einem Ausfallereignis innerhalb der

nächsten 12 Monate

Einzel- oder Portfoliowertberichtigung

Topf 2

Barwert der erwarteten Verluste über die erwartete Restlaufzeit

Einzel- oder Portfoliowertberichtigung

Zinssatz Zinssatz ≤≤Risikoloser Zins Effektivzins gem. IFRS 9


ImpairmentTransferkriterien

Bei der Beurteilung der Transferkriterien können unter anderem folgende Informationen herangezogen werden:

• Kreditratings

• Ausfallwahrscheinlichkeiten

• Preis des Kreditrisikos

• Verzugsstatus


• Verzugsstatus

• Andere qualitative Informationen

Beurteilung der Transferkriterien auf Basis der bestmöglich verfügbaren Informationen unter Beachtung von Kostenaspekten


ImpairmentAnforderungen an die Berechnung der erwarteten Verluste

Verfügbare Informationen

− historische Daten

− aktuelles ökonomisches Umfeld

− begründete Prognosen zukünftiger Ereignisse und ökonomischer Bedingungen

Interne und externe Daten unter Einbezug aller Informationen, die mit angemessenem Aufwand verfügbar sind

Einzubeziehende Informationen


Erwarteter Verlust

Erwartete Verluste berücksichtigen alle erwarteten Ausfälle von Zins und Tilgung auf diskontierter Basis

Berechnung unter Einbeziehung aller erwarteten Zahlungs-ausfälle

Einzubeziehende Zahlungsströme

Keine Berücksichtigung aller möglichen Szenarien erforderlich, sondern einer repräsentativen Auswahl verschiedener Szenarien

Verwendung von PD, LGD und EAD über die gesamte Restlaufzeit möglich

Berechnung als Erwartungswert

Statistische Größe


ImpairmentOffenlegungsvorschriften IASB (Auszüge)

Anhangangaben

• Aufgliederung finanzieller Vermögenswerte getrennt für Instrumente in Topf 1 und 2 nach Kreditratings (mindestens Aufgliederung in drei Unterkategorien)

• Im vereinfachen Ansatz kann diese Angabe auf Basis einer sog. „provision matrix“ (historische Ausfälle, adjustiert um aktuelle Informationen und Erwartungen) erfolgen

Risikoaufgliederung


• Datengrundlage (Art der verwendeten Inputfaktoren)

• Erläuterung von Veränderungen von Schätzungen und deren Gründe

• Erläuterung bei einer Veränderung der Schätzmethode

• Qualitative Informationen bzgl. des angewendeten Diskontzinssatzes

Berechnung der erwarteten Verluste

Informationen und Erwartungen) erfolgen


Vergleich Basel und IFRS Divergenzen in der Verlustschätzung

Methodische Differenzen in den verwendeten Parametern

Basel IRBAIFRS 9

(Interpretation Stand Dez. 2012)

PD

• Schätzungen der PDs stellen Ausfallwahr-scheinlichkeiten der nächsten 12 Monate dar

• PD wird über statistische Methoden mithilfe historischer Daten über mindestens einen Konjunkturzyklus konservativ abgeleitet

• Ausfalldefinition ist vorgegeben

• Mehrjährige Modellierung erforderlich (mindestens kurz- und mittelfristig, danach Konvergenz zur Zentraltendenz)

• Mögliche Ausgangsbasis: historische Werte, Direktschätzung, Multiplikation von Migrationsmatrizen

• Schätzungen der Ausfallwahrscheinlichkeiten unter Berücksichtigung mikro-/makroökonomischer


Berücksichtigung mikro-/makroökonomischer Faktoren

• Punktschätzer: Nicht konservativ, Point-in-Time

LG

D

• LGD ist ein ökonomisches Verlustkonzept. Es beinhaltet direkte und indirekte Verwertungskosten

• Downturn-LGD• Risikoadjustierter Diskontzins (ggf. letzter

Nominalzins)

• Cashflow-bezogener Verlust ohne interne Kosten• Schätzung nicht konservativ, kein Downturn• Diskontzins zwischen „risikolos“ und Effektivzins• Modellierung von Sicherheitenerlösraten im

Zeitablauf abhängig von der Art der zugrundeliegenden Sicherheiten und der erwarteten Tilgung

EA

D

• Bilanzielle und außerbilanzielle Positionen• 1-Jahreshorizont

• Bilanzielle und außerbilanzielle Positionen• Zeitabhängige Betrachtung des EAD unter

Berücksichtigung der vertraglichen Zahlungsströme, der erwarteten Tilgungsverläufe, Vorfälligkeiten, Kündigungsrechte etc.


BFA 3 – Verlustfreie Bewertung des Bankbuchs


Bewertung des Bankbuchs


IDW RS BFA 3Verlustfreie Bewertung des Bankbuches

• Bei der verlustfreien Bewertung wird ermittelt, ob für den Bestand aller zinstragenden Geschäfte des Bankbuchs der Wert der Leistungsverpflichtung den Wert der Gegenleistung übersteigt. Dabei sind Vollkosten zu berücksichtigen.

• Um einen etwaigen Verpflichtungsüberschuss zu ermitteln, wird der Barwert des Zinsbuchs dem Buchwert gegenübergestellt.

• Die Ermittlung des Barwerts erfolgt entweder über eine direkte barwertige oder eine indirekte periodische, GuV-basierte Betrachtungsweise.


(Netto-) Buchwert

des Zinsbuchs

(Netto-) Barwert des Zinsbuchs

Stille Reserven

(Netto-) Barwert des Zinsbuchs

(Netto-) Buchwert

des Zinsbuchs

Stille Lasten

kein Rückstellungsbedarf Rückstellungsbedarf in Höhe der stillen Lasten

IDW RS BFA 3Anwendbarkeit eines Langfristratings

IDW RS BFA 3, Tz. 31:„Risikokosten sind zum jeweiligen Abschlussstichtag in Höhe der erwarteten Ausfälle zu berücksichtigen.“

• IDW RS BFA 3 verlangt im Rahmen der Ermittlung des (Netto-)Barwerts, neben Verwaltungs- und Fundingkosten die erwarteten Risikokosten über die Restlaufzeit zu berücksichtigen.

• Hierfür sind die zum Bilanzstichtag erwarteten Verluste über die verbleibende Restlaufzeit aller zinstragenden Geschäfte des Bankbuchs zu bestimmen.


Restlaufzeit aller zinstragenden Geschäfte des Bankbuchs zu bestimmen.

• Somit wäre die Verwendung langfristiger Ausfallwahrscheinlichkeiten, die den aktuellen Konjunkturzyklus und entsprechende Ratingmigrationen abbilden und dem Vorsichtsprinzip Rechnung tragen, möglich.

• Entsprechend sind für die Ermittlung der erwarteten Risikokosten bzgl. EAD und LGD ebenfalls Langfristerwartungen zu bilden.

• 1-Jahres-PD/LGD gemäß dem IRB-Ansatz können eine Approximation für die in zukünftigen Perioden erwarteten Risikokosten darstellen.

MaRisk


Berücksichtigung von Makrogrößen im Rating Anforderungen der MaRisk vom 14.12.2012

„Die Stresstests haben auch außergewöhnliche, aber plausibel mögliche Ereignisseabzubilden. Dabei sind geeignete historische und hypothetische Szenarien darzustellen. […] Bei der Festlegung der Szenarien sind die strategische Ausrichtung des Instituts und sein wirtschaftliches Umfeld zu berücksichtigen.“

MaRisk AT 4.3.3

• Die MaRisk verlangen • Inverse Stresstests • Insb. Point-in-Time-


• Die MaRisk verlangen szenariobasierteBerechnungen der wesentlichen Risiken für Krisensituationen, u.a. auch in Bezug auf das makro-ökonomische Umfeld

• Inverse Stresstests erfordern die Beantwortung von Fragen wie: „In welchem Extrem-szenario wäre die Einhaltung der Risikotragfähigkeit der Bank gefährdet?“

• Insb. Point-in-Time-Ratingsysteme sind in der Lage, die Auswir-kungen von solchen Szenarien auf die Verlustschätzungen präziser abzubilden, wenn sie makro-ökonomische Faktoren als Input verwenden

Berücksichtigung von mehrjährigen Zeiträumen bei der Berechnung des Kapitalbedarfs Anforderungen der MaRisk vom 14.12.2012

„Jedes Institut muss über einen Prozess zur Planung des zukünftigen Kapitalbedarfs verfügen. Der Planungshorizont muss einen angemessen langen, mehrjährigen Zeitraum umfassen. Dabei ist zu berücksichtigen, wie sich über den Risikobetrachtungshorizont des Risikotragfähigkeitskonzepts hinaus Veränderungen der eigenen Geschäftstätigkeit oder der strategischen Ziele sowie Veränderungen des wirtschaftlichen Umfelds auf den Kapitalbedarf auswirken. Möglichen adversen Entwicklungen, die von den Erwartungen abweichen, ist bei der Planung angemessen Rechnung zu tragen.“

MaRisk AT 4.1 Tz. 9


• Die MaRisk verlangen die Betrachtung von mehrjährigen Zeiträumen zur Planung des zukünftigen Kapitalbedarfs

• Dies kann eine entsprechende Nutzung von Modellen der Risikobeurteilung unterstützen

• Schätzung von Ausfällen und RWAs unter adversen makro-ökonomischen Bedingungen; Schätzung der Entwicklung der Risikovorsorge

Ein Lösungsansatz zu Langfristratings


Langfristratings


Langfristratings – Lösungsansatz PD Schätzung – Praktische Überlegungen

Langfristige PD-Schätzung

• PD-Schätzungen über die Restlaufzeit eines Kredits führen zu „durchschnittlichen PD”-Tabellen, die sich auf Ratingstufen beziehen

• Die faktorielle Schätzung der Dynamik erfordert die Anwendung komplexer statistischer Methoden (z.B. Survival-Modelle)

• Insb. langfristige Schätzungen sind höchst fragil

• Prognosemodelle zur Vorhersage einer PD über die Restlaufzeit können auf Ratingmigrationen fußen


Ratingmigration

Relevanz makroökonomischer

Daten

• Dies kann sich als aufwandsschonender darstellen als die Neuschätzung von Langfristmodellen

• Weit verbreitete statistische Methoden zur Modellierung von Ratingmigrationen sind nicht-stationäre Markov-Ketten und die multinomiale Regressionsanalyse

• Makroökonomische Daten nehmen eine Schlüsselrolle bei der Dynamik ab dem Beurteilungszeitpunkt ein

• Oftmals sind Faktoren wie das BIP und die Arbeitslosenquote mit Verlustraten in den Portfolien korreliert, was sich mit ausreichenden historischen Datenreihen belegen lässt

• Annahmen über die zukünftige wirtschaftliche Entwicklung, sofern zuverlässig prognostizierbar, sind zu berücksichtigen

Langfristratings – Lösungsansatz Ökonometrisches Modell für mehrjährige PDs • Migrationsmatrizen erklären zu einem Teil die nicht zeitkonstanten Ausfallwahrscheinlichkeiten

• Die Migrationsmatrizen werden über einen längeren Zeitraum geschätzt

• Mittels multivariater Regressionsansätze ist es möglich, eine „durchschnittliche“ Migrationsmatrix auf die aktuellen oder in die Zukunft projizierten Bedingungen zu konditionieren

Phasen derModellentwicklung

• Aufbereitung von historischen 1-Jahres-Migrationsmatrizen

INPUTFAKTOREN MODELLIERUNG

Migrationsmatrizen2007, 2008, 2009

R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 Default

R1 76% 15% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

R2 24% 48% 16% 9% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

R3 7% 23% 45% 17% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0%

R4 3% 11% 24% 38% 14% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0%

R5 1% 5% 13% 27% 29% 13% 7% 2% 1% 0% 0% 1%

R6 0% 2% 7% 17% 24% 22% 13% 6% 4% 1% 1% 3%

Ordered Models *

OUTPUT

MehrjährigeÜbergangsmatrizen

.


Migrationsmatrizen

• Anpassung dermakroökonomischenFaktoren auf diejeweils beobachtetenMigrationsmatrizen

• Selektion derVariablen

• Spezifikation desModells

• Testen des Modells

R7 0% 1% 4% 11% 16% 21% 20% 11% 7% 2% 2% 6%

R8 0% 0% 2% 5% 9% 16% 20% 16% 13% 4% 4% 10%

R9 0% 0% 1% 2% 4% 9% 14% 15% 19% 8% 7% 20%

R10 0% 0% 0% 1% 1% 3% 6% 9% 19% 14% 12% 35%

R11 0% 0% 0% 0% 1% 1% 2% 3% 6% 7% 19% 62%


R1 76% 15% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

R2 24% 48% 16% 9% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

R3 7% 23% 45% 17% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0%

R4 3% 11% 24% 38% 14% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0%

R5 1% 5% 13% 27% 29% 13% 7% 2% 1% 0% 0% 1%

R6 0% 2% 7% 17% 24% 22% 13% 6% 4% 1% 1% 3%

R7 0% 1% 4% 11% 16% 21% 20% 11% 7% 2% 2% 6%

R8 0% 0% 2% 5% 9% 16% 20% 16% 13% 4% 4% 10%

R9 0% 0% 1% 2% 4% 9% 14% 15% 19% 8% 7% 20%

R10 0% 0% 0% 1% 1% 3% 6% 9% 19% 14% 12% 35%

R11 0% 0% 0% 0% 1% 1% 2% 3% 6% 7% 19% 62%


R1 76% 15% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

R2 24% 48% 16% 9% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

R3 7% 23% 45% 17% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0%

R4 3% 11% 24% 38% 14% 6% 2% 1% 0% 0% 0% 0%

R5 1% 5% 13% 27% 29% 13% 7% 2% 1% 0% 0% 1%

R6 0% 2% 7% 17% 24% 22% 13% 6% 4% 1% 1% 3%

R7 0% 1% 4% 11% 16% 21% 20% 11% 7% 2% 2% 6%

R8 0% 0% 2% 5% 9% 16% 20% 16% 13% 4% 4% 10%

R9 0% 0% 1% 2% 4% 9% 14% 15% 19% 8% 7% 20%

R10 0% 0% 0% 1% 1% 3% 6% 9% 19% 14% 12% 35%

R11 0% 0% 0% 0% 1% 1% 2% 3% 6% 7% 19% 62%

MakroökonomischeZeitreihen

* Ordered-probit/logit-Modelle könnenformal als Klassifizierungstool in J+1-

Ratingklassen zum Periodenendebeschrieben werden, sofern als

Ausgangspunkt das jeweilige initialeRating eines Schuldners verwendet

wird.


R1 28.3% 24.0% 16.5% 10.8% 6.9% 4.5% 2.9% 2.0% 1.4% 1.0% 0.8% 0.9%

R2 23.9% 21.7% 16.1% 11.4% 7.9% 5.5% 3.9% 2.8% 2.1% 1.6% 1.4% 1.8%

R3 18.7% 18.3% 15.0% 11.7% 8.9% 6.7% 5.1% 3.9% 3.1% 2.6% 2.4% 3.5%

R4 13.4% 14.3% 13.0% 11.2% 9.4% 7.7% 6.4% 5.3% 4.5% 4.1% 3.9% 6.8%

R5 8.7% 10.2% 10.2% 9.7% 8.9% 8.0% 7.2% 6.5% 6.0% 5.8% 6.1% 12.6%

R6 5.2% 6.5% 7.2% 7.5% 7.5% 7.3% 7.2% 7.0% 7.0% 7.3% 8.5% 21.8%

R7 2.8% 3.8% 4.5% 5.1% 5.5% 5.8% 6.1% 6.5% 7.1% 8.0% 10.2% 34.7%

R8 1.4% 2.0% 2.5% 3.0% 3.5% 4.0% 4.5% 5.2% 6.0% 7.5% 10.4% 49.9%

R9 0.7% 1.0% 1.3% 1.7% 2.0% 2.4% 2.9% 3.6% 4.4% 5.9% 8.8% 65.2%

R10 0.3% 0.5% 0.6% 0.8% 1.1% 1.3% 1.7% 2.1% 2.8% 3.9% 6.3% 78.5%

R11 0.1% 0.2% 0.3% 0.4% 0.5% 0.7% 0.9% 1.1% 1.5% 2.2% 3.7% 88.4%

Langfristratings – Lösungsansatz Ökonometrisches Modell – Output

• Die wichtigste erklärende Variable ist offenkundig das bisherige Rating eines Unternehmens.

• Lässt es die Zahl der Beobachtungen zu, kann die Schätzung des Koeffizientenvektors „β“ für jede Ratingstufe separat erfolgen. In diesem Fall geht das alte Rating in dem Achsenabschnitt auf.

.

• Als Output erhält man zunächst Prognosen für Migrationsmatrizen mit Zeithorizont von jeweils einem Jahr

Output Testmodell


einem Jahr

• Durch Verkettung können Ausfallwahrscheinlichkeiten für den gewünschten Betrachtungshorizont prognostiziert werden

• Durch die direkte Einbettung von konkreten Makrogrößen in die Berechnung der PDs können Auswirkungen von „Stressszenarien“ mit akzeptablem Mehraufwand bestimmt werden

• Es können auch PD-Bandbreiten bestimmt werden, indem z.B. verschiedene Prognosen für das BIP angesetzt und daraus resultierende Migrationen und Ausfälle betrachtet werden

Deloitte & Touche GmbH WirtschaftsprüfungsgesellschaftSchwannstrasse 6

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Dr. Thomas Siwik

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