Jahresabschlussbasierte Verfahren der Krisenfrüherkennung Eine Analyse der Aussagekraft

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Anforderungen an ein Modell zur Krisenfrüherkennung

2.1. Vorbemerkung zur Statistischen Jahresabschlussanalyse

2.2. Ableitung von Beurteilungskriterien eines Modells zur Krisenfrüherkennung

2.2.1. Überblick

2.2.2. Krisenfrüherkennung und Erkennung von Krisenursachen

2.2.2. Anforderungen an die Datenbasis

2.2.2.1. Qualität der Datenbasis

2.2.2.2. Repräsentativität der Datenbasis

2.2.3. Anforderungen an die Verfahren

2.2.3.1. Kennzahlenbildung und Kennzahlenauswahl

2.2.3.1.1. Grundlegende Anforderungen an die Kennzahlen

2.2.3.1.2. Anforderungen bei der Kennzahlenauswahl

2.2.3.2. Anforderungen an die analytische Vorgehensweise der Verfahren

2.2.3.2.1. Verständlichkeit

2.2.3.2.2. Empirische Validierung

2.2.3.2.3. Leistungsfähigkeit

2.2.3.2.3.1. Bestimmungsfaktoren der Leistungsfähigkeit

2.2.3.2.3.2. Ermittlung der Klassifikationsleistung

2.2.4. Prüfungsmöglichkeiten der Beurteilungskriterien

3. Beurteilung der Datenbasis

3.1. Der Jahresabschluss

3.1.1. Wesen des Jahresabschlusses

3.1.2. Aufgabe und Rechtssätze des Jahresabschlusses

3.2. Mängel des Jahresabschlusses

3.2.1. Überblick

3.2.2. Eingeschränkte Möglichkeit der Erkennung von latenten Krisen

3.2.3. Vergangenheitsbezogenheit und geringer Detaillierungsgrad

3.2.4. Grundsätze ordnungsmäßiger Buchführung

3.2.5. Unvollständigkeit

3.2.5. Zielkonflikte

3.2.7. Bilanzpolitisch motivierte Maßnahmen

3.3. Bilanzpolitik

3.3.1. Begriff und Ziele

3.3.2. Konservative und progressive Bilanzpolitik

3.3.3. Instrumente der Bilanzpolitik

3.3.3.1. Überblick

3.3.3.2. Bilanzierungswahlrechte

3.3.3.3.1. Aktivierungswahlrechte

3.3.3.3.1.1. Derivativer Geschäfts- oder Firmenwert

3.3.3.3.1.2. Ingangsetzungs- und Erweiterungsaufwendungen

3.3.3.3.2. Passivierungswahlrechte

3.3.3.3.2.1. Rückstellungen

3.3.3.3.2.2. Sonderposten mit Rücklagenanteil

3.3.3.3. Bewertungswahlrechte

3.3.3.3.1. Abschreibungsmethoden und Änderung der Methoden

3.3.3.3.2. Definition und Änderung der Herstellungskostenbestandteile

3.3.3.4. Bilanzpolitsch motivierte Sachverhaltsgestaltungen

3.3.3.4.1. Sale and lease back Maßnahmen

3.3.3.4.2. Window-dressing-Maßnahmen

3.3.3.4.3. Umgehung des Ansatzverbots § 248 Abs.2

3.3.4. Quantifizierung und Grenzen der Bilanzpolitik

4. Ausgewählte Verfahren und Modelle zur Krisenfrüherkennung

4.1. Ausgewählte Verfahren der Jahresabschlussanalyse

4.1.1. Vorbemerkung

4.1.2. Die Lineare Multivariate Diskriminanzanalyse

4.1.2.1. Vorbemerkung

4.1.2.2. Formulierung der Diskriminanzfunktion

4.1.2.3. Schätzung der Diskriminanzkoeffizienten

4.1.2.4. Prüfung der Merkmalsvariablen

4.1.2.5. Prüfung der Modellgüte

4.1.2.6. Ergebnisse und Prognose mit Linearen Multivariaten Diskriminanzanalysen

4.1.3. Künstliche Neuronale Netzanalyse

4.1.3.1. Vorbemerkung

4.1.3.2. Konstruktionsprinzip und Bestimmung der Netztopologie

4.1.3.3. Bestimmung der Verbindungsgewichte

4.1.3.4. Prüfung der Merkmalsvariablen

4.1.3.5. Prüfung der Modellgüte

4.1.3.6. Ergebnisse und Prognose mit Künstlichen Neuronalen Netzen

4.1.4. Die Logistische Regressionsanalyse

4.1.4.1. Vorbemerkung

4.1.4.2. Rechenansatz der Logistischen Regression

4.1.4.3. Schätzung der Koeffizienten

4.1.4.4. Prüfung der Merkmalsvariablen

4.1.4.5. Prüfung der Modellgüte

4.1.4.6. Ergebnisse und Prognose mit Logistischen Regressionsmodellen

4.1.5. Zwischenergebnisse

4.2. Ausgewählte Empirische Modelle

4.2.1. Vorbemerkung

4.2.2. Baetge Bilanz Rating

4.2.2.1. Datenbasis

4.2.2.2. Modellierung mit einer Künstlichen Neuronalen Netzanalyse

4.2.2.3. Die Kennzahlen des Modells

4.2.2.3.1. Objektivierungs- und Ganzheitlichkeitsprinzip

4.2.2.3.2. Neutralisierungsprinzip und Bildung der Kennzahlen

4.2.2.3.2.1. Überblick

4.2.2.3.2.2. Die Kennzahlen der Vermögenslage

4.2.2.3.2.3. Die Kennzahlen der Finanzlage

4.2.2.3.2.4 Die Kennzahlen der Ertragslage

4.2.2.4. Modellergebnisse des BBR

4.2.3. RiskCalc Germany

4.2.3.1. Datenbasis

4.2.3.2. Modellierung mit Logistischer Regressionsanalyse

4.2.3.3. Die Kennzahlen des Modells

4.2.3.3.1. Objektivierungs- und Ganzheitlichkeitsprinzip

4.2.3.3.2. Neutralisierungsprinzip und Bildung der Kennzahlen

4.2.3.3.2.1. Überblick

4.2.3.3.2.2. Die Kennzahlen der Vermögenslage

4.2.3.3.2.3. Die Kennzahlen der Finanzlage

4.2.3.3.2.4. Die Kennzahlen der Ertragslage

4.2.3.4. Modellergebnisse des RiskCalc Germany

4.2.4. Zwischenergebnisse

4.3. Theoretische Grenzen der Verfahren und Modelle

4.3.1. Rückschlüsse von der Vergangenheit auf die Zukunft

4.3.2. Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge

5. Gesamtzusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, die Aussagekraft jahresabschlussbasierter Verfahren zur Krisenfrüherkennung kritisch zu analysieren. Dabei wird der Frage nachgegangen, inwieweit solche Verfahren in der Lage sind, eine latente Unternehmenskrise frühzeitig zu identifizieren und die Ursachen hierfür aufzuzeigen, anstatt lediglich eine Insolvenz zu prognostizieren.

• Anforderungen an ein Standardmodell zur Krisenfrüherkennung (Datenbasis und Verfahren)
• Analyse der Mängel des Jahresabschlusses als Datenquelle (Vergangenheitsbezug, Zielkonflikte, Bilanzpolitik)
• Kritische Untersuchung statistischer Verfahren (Diskriminanzanalyse, neuronale Netze, logistische Regression)
• Empirische Validierung und Neutralisierung bilanzpolitischer Verzerrungen in Krisendiagnosemodellen

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Diese Einleitung thematisiert die Zunahme von Unternehmensinsolvenzen und begründet die Notwendigkeit, geeignete Instrumente zur Krisenfrüherkennung zu entwickeln, die über eine bloße Insolvenzprognose hinausgehen.

2. Anforderungen an ein Modell zur Krisenfrüherkennung: Dieses Kapitel leitet Kriterien für ein Standardmodell zur Krisenfrüherkennung ab und fordert eine objektive, lückenlose Datenbasis sowie statistisch valide und verständliche Verfahren.

3. Beurteilung der Datenbasis: Dieser Abschnitt analysiert die Mängel des Jahresabschlusses, insbesondere im Hinblick auf den Vergangenheitsbezug, Unvollständigkeit und die Verzerrung durch bilanzpolitische Maßnahmen der Unternehmensführung.

4. Ausgewählte Verfahren und Modelle zur Krisenfrüherkennung: Hier werden statistische Verfahren wie die Diskriminanzanalyse, künstliche neuronale Netze und die logistische Regression untersucht, ihre Anwendbarkeit auf die Krisenfrüherkennung geprüft und empirische Modelle anhand ihrer Klassifikationsleistung bewertet.

5. Gesamtzusammenfassung und Ausblick: Das Fazit resümiert, dass die untersuchten Verfahren wertvolle Entscheidungshilfen darstellen, ihre Aussagekraft jedoch durch die Qualität der Datenbasis begrenzt bleibt und weitere theoretische Fundierungen erforderlich sind.

Schlüsselwörter

Krisenfrüherkennung, Jahresabschlussanalyse, Bilanzpolitik, Unternehmenskrise, Insolvenzprognose, Diskriminanzanalyse, künstliche neuronale Netze, logistische Regression, Klassifikationsleistung, Datenbasis, latente Krise, Bilanzierungswahlrechte, Erfolgsanalyse, Finanzanalyse.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es grundsätzlich in dieser Arbeit?

Die Arbeit untersucht die Eignung statistischer Verfahren zur Analyse von Jahresabschlüssen, um Unternehmenskrisen frühzeitig (im latenten Stadium) zu erkennen.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Felder umfassen die Anforderungen an Krisenfrüherkennungsmodelle, die Schwachstellen der Rechnungslegung als Datenbasis sowie die Funktionsweise statistischer Analyseinstrumente.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das primäre Ziel ist es zu prüfen, ob statistische Modelle ein objektives, unmanipuliertes Gesamturteil über die wirtschaftliche Lage erlauben und Ursachen für Unternehmenskrisen identifizieren können.

Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?

Es werden primär die Lineare Multivariate Diskriminanzanalyse (LMDA), die Künstliche Neuronale Netzanalyse (KNNA) und die Logistische Regressionsanalyse (LRA) behandelt.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil analysiert die Anforderungen an Daten und Verfahren, die Verzerreffekte der Bilanzpolitik sowie die Funktionsweise und Validierung der gewählten statistischen Prognosemodelle.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Krisenfrüherkennung, Jahresabschlussanalyse, Bilanzpolitik, statistische Modelle, Klassifikationsleistung und latente Unternehmenskrise.

Warum ist eine "progressive Bilanzpolitik" für die Krisenerkennung problematisch?

Sie versucht, eine schlechte wirtschaftliche Lage durch Schönrechnen (Maximierung von Gewinn und Vermögen) zu verschleiern, was das Bild im Jahresabschluss verfälscht und das Erkennen latenter Krisen erschwert.

Warum wird das "Baetge Bilanz Rating" (BBR) als "Black Box" bezeichnet?

Aufgrund der komplexen Struktur künstlicher neuronaler Netze sind die internen Vorgänge und die Gewichtung einzelner Kennzahlen für den Anwender nicht transparent nachvollziehbar.