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. Zielkonflikte
• 3.2.5. Unvollständigkeit
• 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 und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Analyse der Aussagekraft von jahresabschlussbasierten Verfahren zur Krisenfrüherkennung. Ziel ist es, die Eignung verschiedener Verfahren und Modelle zu beurteilen und die Grenzen ihrer Aussagekraft zu identifizieren.

• Anforderungen an ein Krisenfrüherkennungssystem
• Bewertung der Datenbasis (Jahresabschluss)
• Analyse ausgewählter Verfahren (Diskriminanzanalyse, Neuronale Netze, Logistische Regression)
• Bewertung empirischer Modelle (Baetge Bilanz Rating, RiskCalc Germany)
• Theoretische Grenzen der Verfahren und Modelle

Zusammenfassung der Kapitel

Im ersten Kapitel wird die Einleitung zur Thematik der Krisenfrüherkennung anhand von Jahresabschlüssen gegeben. Hier wird der Hintergrund der Diplomarbeit und das Thema der Arbeit erläutert.

Kapitel zwei befasst sich mit den Anforderungen an ein Modell zur Krisenfrüherkennung. Es werden Kriterien für die Beurteilung der Eignung eines Modells aufgestellt, unterteilt in Anforderungen an die Datenbasis, an die Verfahren und an die analytische Vorgehensweise.

In Kapitel drei wird die Datenbasis, der Jahresabschluss, genauer betrachtet. Es werden die Mängel des Jahresabschlusses als Grundlage für die Krisenfrüherkennung erörtert, sowie die Problematik der Bilanzpolitik aufgezeigt.

Kapitel vier beschäftigt sich mit ausgewählten Verfahren und Modellen zur Krisenfrüherkennung. Es werden verschiedene statistische Methoden, wie die Diskriminanzanalyse, Neuronale Netze und die Logistische Regression, sowie empirische Modelle, wie das Baetge Bilanz Rating und RiskCalc Germany, vorgestellt und analysiert.

Schlüsselwörter

Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit dem Thema der Krisenfrüherkennung anhand von Jahresabschlüssen. Dabei werden die Themenbereiche Datenbasis, Bilanzpolitik, statistische Verfahren (Diskriminanzanalyse, Neuronale Netze, Logistische Regression), empirische Modelle (Baetge Bilanz Rating, RiskCalc Germany) und die theoretischen Grenzen der Verfahren und Modelle behandelt.

Häufig gestellte Fragen

Warum ist Krisenfrüherkennung für Unternehmen so wichtig?

Sie dient dazu, Unternehmenskrisen rechtzeitig zu identifizieren, um durch Abwehrmaßnahmen eine drohende Insolvenz zu verhindern.

Welche Mängel hat der Jahresabschluss als Datenbasis?

Der Jahresabschluss ist vergangenheitsbezogen, hat einen geringen Detaillierungsgrad und kann durch Bilanzpolitik (z.B. Wahlrechte) verzerrt sein.

Was ist die Lineare Multivariate Diskriminanzanalyse?

Es ist ein statistisches Verfahren, das Kennzahlen nutzt, um Unternehmen in Kategorien wie "insolvenzgefährdet" oder "gesund" zu klassifizieren.

Wie funktionieren Künstliche Neuronale Netze in der Bilanzanalyse?

Diese Modelle lernen aus historischen Daten komplexe Muster, um die Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen vorherzusagen (z.B. beim Baetge Bilanz Rating).

Was versteht man unter Bilanzpolitik?

Bilanzpolitik umfasst Maßnahmen wie Aktivierungswahlrechte oder Window-dressing, um die Darstellung der Vermögens-, Finanz- und Ertragslage gezielt zu beeinflussen.