Angesichts der steigenden Zahl an Insolvenzen in Deutschland, stellt sich die Frage, ob die der Insolvenzen vorangegangenen Unternehmenskrisen abwendbar gewesen wären, wenn sie rechtzeitig erkannt worden wären. Für eine rechtzeitige Erkennung einer nahenden Krise ist die Anwendung eines Insolvenzprognoseinstruments nötig, welches in verlässlicher Weise die Wahrscheinlichkeit des Eintritts des Tatbestands der Insolvenz, prognostizieren kann. Um dieser Forderung nachzukommen, beschäftigt sich die Arbeit mit der Vorhersehbarkeit von Insolvenzen durch die Untersuchung der Prognosetauglichkeit des Instruments des Z‘‘-Score-Verfahrens nach Altman.
Nach einer umfassenden Behandlung der Thematik der Krise, folgt eine Einführung in die Insolvenzprognoseverfahren. Dabei wird gezielt auf die Diskriminanzanalyse in Form des Z‘‘-Score-Verfahrens eingegangen. Die Eignung dieses Verfahrens wird anhand einer Stichprobenartigen Datenbasis überprüft und unter Berücksichtigung der Gegebenheiten diskutiert. Auf Basis der Entwicklung der Z‘‘-Score Werte über einen bestimmten Zeitraum wird eine kategoriale Insolvenzprognose durchgeführt, in welcher die Prognosegüte des Z‘‘-Score-Verfahrens hinsichtlich der vorliegenden Datenbasis festgestellt wird. Die hierbei erhaltene kategoriale Güte wird anschließend in eine ordinale Güte umgerechnet, um ein vergleichbares Schätzgütemaß zu erhalten und somit die Tauglichkeit dieses Instruments zumindest für die verwendete Datenbasis unter Beweis zu stellen.
Es ergab sich eine Schätzgüte von 81,86% und eine relative Schätzgüte von 90%.
Das zur Anwendung gekommene Z‘‘-Score-Verfahren konnte in der ex-post-Prognose den Großteil der betrachteten Insolvenzen vorhersagen und zugleich die Nichtgefährdung mit hoher Trefferquote prognostizieren. Der Versuch die jüngsten europäischen Insolvenzen auf diese Weise zu prognostizieren, konnte bei den zehn untersuchten Insolvenzgefährdeten Unternehmen mit einem relativen Erfolg von 90% positiv abgeschlossen werden. Die Eignung des Instruments des Z‘‘-Score-Verfahrens für die Insolvenzprognose ist daher, auf Basis der vorangegangenen Erkenntnisse, bewiesen worden.
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung
1.1 Einführung in die Problematik
1.2 Problemstellung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Die Unternehmenskrise
2.1 Der Begriff der Krise
2.2 Ursachen für Unternehmenskrisen
2.2.1 Externe Ursachen
2.2.2 Interne Ursachen
2.3 Verlauf von Unternehmenskrisen
2.3.1 Arten einer Krise
2.3.2 Phasen einer Krise
2.3.3 Gegenüberstellung der Arten und Phasen einer Krise
2.4 Management in der Krise
2.5 Wahrnehmung von Unternehmenskrisen
2.5.1 Die Bedeutung der Früherkennung
2.5.2 Die Krisendiagnose
2.5.3 Die Bedeutung der Reaktionsgeschwindigkeit
3 Insolvenzprognoseverfahren
3.1 Bedarf an Insolvenzprognoseverfahren
3.2 Klassifizierung der Insolvenzprognoseverfahren
3.3 Fokus: Die Diskriminanzanalyse
4 Das Z-Score Verfahren
4.1 Historischer Hintergrund
4.2 Funktionsweise
4.2.1 Die Datenbasis
4.2.2 Die Diskriminanzfunktion
4.2.3 Erklärungsgehalt und Trennschärfe
4.2.4 Das ZETA-Modell
4.2.5 Der Z''-Score
4.3 Eignung für die folgende empirische Anwendung
5 Die Eignung des Z''-Score Modells nach Altman als Instrument der Insolvenzprognose
5.1 Datenbasis und Vorgehensweise
5.2 Die untersuchten Unternehmen
5.3 Gegenüberstellung der Unternehmen innerhalb einer Branche
5.4 Darstellung der Vergleichsgruppen
5.5 Die kategoriale Insolvenzprognose
5.6 Umrechnung der kategorialen Güte in die ordinale Güte
6 Fazit
Zielsetzung & Themen
Das primäre Ziel dieser Arbeit ist es, die Prognosetauglichkeit des Z''-Score-Verfahrens nach Altman als Instrument zur frühzeitigen Identifikation von Unternehmenskrisen und zur Vorhersage von Insolvenzen im Kontext der jüngsten europäischen Wirtschaftskrise zu untersuchen und zu bewerten.
- Grundlagen von Unternehmenskrisen und deren Management.
- Methodische Darstellung von Insolvenzprognoseverfahren mit Fokus auf die Diskriminanzanalyse.
- Detaillierte Analyse und Funktionsweise des Altman Z-Score-Verfahrens.
- Empirische Anwendung des Modells auf eine Stichprobe europäischer Unternehmen.
- Evaluation der Modellgüte mittels kategorialer und ordinaler Prognoseverfahren.
Auszug aus dem Buch
4.2.2 Die Diskriminanzfunktion
Aus 22 Jahresabschlusskennzahlen selektierte Altman fünf aussagekräftige Kennzahlen. Die zugehörige Diskriminanzfunktion lautet:
Z = 0,012 · X1 + 0,014 · X2 + 0,033 · X3 + 0,006 · X4 + 0,999 · X5 (1)
mit
X1: Working Capital/Bilanzsumme
X2: Gewinnrücklagen/Bilanzsumme
X3: EBIT/Bilanzsumme
X4: Marktwert des Eigenkapitals/Fremdkapital
X5: Umsatz/Bilanzsumme
Die vermeintliche Dominanz der Kennzahl X5 beruht darauf, dass die Werte der Kennzahlen X1 bis X4 Gegensatz zu X5 in Prozent gemessen werden. Hierbei verwenden wir in der Kennzahl X4 den Fremdkapitalbegriff im Sinne sämtlicher in der Bilanz aufgeführter Verbindlichkeiten eines Unternehmens, wobei auch Rückstellungen berücksichtigt werden. Anwendungshürden, die sich auf Grund unterschiedlicher Rechnungslegungsstandards ergeben, finden im Folgenden noch Erwähnung.
Für das geschätzte Z-Score-Modell ermittelte Altman einen im Hinblick auf die Anzahl der Fehlklassifikationen optimalen Trennwert von 2,675. Dabei stellte sich heraus, dass alle Unternehmen der Stichprobe mit Z < 1,81 tatsächlich innerhalb eines Jahres insolvent wurden und die Unternehmen mit Z > 2,99 ein Jahr später noch solvent waren. Die abgeleitete Entscheidungsregel lautete deshalb: Unternehmen mit Z < 1,81 werden als insolvenzgefährdet klassifiziert, während Unternehmen mit Z > 2,99 als nicht-insolvenzgefährdet eingestuft werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung: Diese Einleitung erläutert die Relevanz der Insolvenzprognose im Kontext der Wirtschaftskrise und beschreibt den Aufbau sowie die Zielsetzung der wissenschaftlichen Untersuchung.
2 Die Unternehmenskrise: Dieses Kapitel definiert Krisen, analysiert deren Ursachen und Verläufe sowie die Bedeutung des Krisenmanagements und der Früherkennung durch Diagnoseinstrumente.
3 Insolvenzprognoseverfahren: Hier wird der Bedarf an Prognoseverfahren dargelegt, eine Systematisierung der Methoden vorgenommen und der Fokus auf die Diskriminanzanalyse gelegt.
4 Das Z-Score Verfahren: Dieser Abschnitt widmet sich der historischen Herleitung, der mathematischen Funktionsweise der Altman-Modelle und deren Eignung als Benchmark.
5 Die Eignung des Z''-Score Modells nach Altman als Instrument der Insolvenzprognose: Der empirische Hauptteil präsentiert die Stichprobe, die Berechnungen der Z''-Scores für diverse Unternehmen sowie die Validierung der Modellgüte.
6 Fazit: Das Fazit beurteilt die Prognoseleistung des Z''-Score-Verfahrens auf Basis der empirischen Ergebnisse und betont die Notwendigkeit ganzheitlicher Betrachtungsweisen.
Schlüsselwörter
Unternehmenskrise, Insolvenzprognose, Altman Z-Score, Diskriminanzanalyse, Sanierungsmanagement, Krisenfrüherkennung, Finanzkennzahlen, Prognosegüte, Turnaround, Liquiditätsmanagement, Jahresabschluss, Fehlklassifikation, ökonomische Krise, Unternehmensführung, Bilanzanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Effektivität des Z''-Score-Modells nach Edward I. Altman zur Vorhersage von Unternehmensinsolvenzen im europäischen Raum während der Finanzkrise.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Im Fokus stehen das Krisenmanagement, die verschiedenen Ansätze der Insolvenzprognose und die praktische Anwendung mathematisch-statistischer Kennzahlensysteme zur Risikofrüherkennung.
Welches Ziel verfolgt die Forschungsfrage?
Ziel ist es zu prüfen, ob die in der Praxis als Benchmark genutzten Z-Score-Modelle auch auf aktuelle europäische Krisenfälle anwendbar sind und eine verlässliche Vorhersagekraft besitzen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es wird eine empirische ex-post-Analyse auf Basis einer Stichprobe von 20 europäischen Unternehmen durchgeführt, deren Bilanzdaten mittels der Z''-Diskriminanzfunktion ausgewertet werden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung des Krisenmanagements, die Beschreibung der Z-Score-Methodik und den umfangreichen empirischen Teil inklusive der Berechnung und Validierung der Prognosegüte.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Kernbegriffe sind Insolvenzprognose, Altman-Modell, Diskriminanzanalyse, Krisendiagnose, Trefferquote und statistische Gütemaße.
Wie bewertet der Autor die Genauigkeit des Modells für die untersuchten Fälle?
Der Autor erzielt bei der ex-post-Prognose eine hohe Trefferquote von 90% für die insolvenzgefährdeten Unternehmen und bewertet das Modell insgesamt als zufriedenstellend und praktikabel.
Gibt es Grenzen bei der Anwendung des Z''-Score-Verfahrens?
Ja, der Autor weist explizit auf die begrenzte Datenbasis und das Defizit quantitativer Modelle hin, qualitative Faktoren oder branchentypische Besonderheiten nur unzureichend zu erfassen.
- Citar trabajo
- Thomas Kinzel (Autor), 2009, Die Eignung des Z’’-Score Modells nach Altman als Instrument der Insolvenzprognose , Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/134622
