Im Jahr 2007 meldeten in Deutschland 29160 Unternehmen Insolvenz an. Daraus ergab sich für die Gläubiger ein Schaden von 18 Milliarden €, was im Durschnitt ca. 620 000 € pro Unternehmensinsolvenz bedeutet.
Für die Gläubiger eines Unternehmens stellt eine mögliche Insolvenz dabei eine Unsicherheit dar, da sie mit einem Forderungsausfall verbunden ist. In der Betriebswirtschaft lässt sich der Begriff „Unsicherheit“ als einen Zustand nicht vollkommenen Wissens bezeichnen, der es nicht erlaubt, die Konsequenzen einer Handlung mit so großer Präzision vorherzusagen, dass ein und nur ein Ergebnis ihre Folge ist. Demnach muss das Wissen über den Zustand eines Unternehmens gesteigert werden, um die Unsicherheit in Form eines Insolvenzrisikos zu senken. Zahlenbezogene Informationen, wie sie das Rechnungswesen liefert, können dabei schon frühzeitig erste Anzeichen einer Insolvenzgefährdung liefern, da Insolvenzen nur selten durch ein plötzlich eintretendes, unvorhersehbares Ereignis verursacht werden. Besonders für Gläubiger, wie zum Beispiel Kreditgeber, Anteilseigner oder auch Lieferanten, ist dies entscheidend, da sie nur vor dem tatsächlichen Eintritt der Insolvenz reagieren und so ihre Forderungsausfälle minimieren können. Die folgenden Kapitel behandeln das Insolvenzrisiko als eine Form der Unsicherheit und stellen fest, wie mit Hilfe von statistischen Verfahren der Bilanzanalyse eine Früherkennung von Insolvenzrisiken möglich gemacht wird.
Inhaltsverzeichnis
- Insolvenzrisiken als Form der Unsicherheit
- Früherkennung von Insolvenzrisiken anhand von Informationen aus dem Rechnungswesen
- Der handelsrechtliche Jahresabschluss als Informationsgrundlage
- Der Ansatz der Bilanzanalyse
- Statistische Verfahren zur Früherkennung von Insolvenzrisiken - ein Überblick
- Grundlagen statistischer Verfahren bei der Insolvenzprognose
- Die Lineare Multivariate Diskriminanzanalyse
- Die Logistische Regressionsanalyse
- Die Künstliche Neuronale Netzanalyse
- Aufbau und Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze
- Gewichtung und Lernphase der Künstlichen Neuronalen Netzanalyse
- Möglichkeiten und Grenzen von Verfahren zur Früherkennung von Insolvenzrisiken
- Fazit
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Abbildung von Unsicherheit im Rechnungswesen, insbesondere im Kontext von Insolvenzrisiken. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Grenzen von statistischen Verfahren zur Früherkennung von Insolvenzrisiken zu untersuchen. Dabei werden verschiedene Ansätze, wie die Bilanzanalyse, die Lineare Multivariate Diskriminanzanalyse, die Logistische Regressionsanalyse und die Künstliche Neuronale Netzanalyse, vorgestellt und analysiert.
- Insolvenzrisiken als Form der Unsicherheit
- Früherkennung von Insolvenzrisiken anhand von Informationen aus dem Rechnungswesen
- Statistische Verfahren zur Insolvenzprognose
- Die Künstliche Neuronale Netzanalyse
- Möglichkeiten und Grenzen von Verfahren zur Früherkennung von Insolvenzrisiken
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel definiert Insolvenzrisiken als eine Form der Unsicherheit und beleuchtet die Bedeutung der Früherkennung für Gläubiger. Es wird erläutert, wie das Rechnungswesen Informationen liefern kann, um diese Unsicherheit zu reduzieren. Das zweite Kapitel fokussiert auf den handelsrechtlichen Jahresabschluss als Informationsgrundlage für die Bilanzanalyse. Es werden verschiedene statistische Verfahren vorgestellt, die zur Früherkennung von Insolvenzrisiken eingesetzt werden können, darunter die Lineare Multivariate Diskriminanzanalyse und die Logistische Regressionsanalyse. Das dritte Kapitel widmet sich der Künstlichen Neuronalen Netzanalyse, einem weiteren Verfahren zur Insolvenzprognose. Es werden Aufbau, Funktionsweise und Lernphase dieser Methode detailliert beschrieben. Das vierte Kapitel diskutiert die Möglichkeiten und Grenzen der verschiedenen Verfahren zur Früherkennung von Insolvenzrisiken. Es werden die Vor- und Nachteile der einzelnen Ansätze sowie die Herausforderungen bei der Anwendung in der Praxis beleuchtet.
Schlüsselwörter
Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Insolvenzrisiken, Unsicherheit, Rechnungswesen, Bilanzanalyse, statistische Verfahren, Früherkennung, Lineare Multivariate Diskriminanzanalyse, Logistische Regressionsanalyse, Künstliche Neuronale Netzanalyse, Möglichkeiten und Grenzen.
- Quote paper
- Jens Neuhüttler (Author), 2008, Die Abbildung der Unsicherheit im Rechnungswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/132436
