Im ersten Halbjahr des vergangenen Jahres verzeichnete das Statistische Bundesamt 18.500 Insolvenzen von deutschen Unternehmen. Das bedeutet bei den Insolvenzen von Personen- und Kapitalgesellschaften einen Anstieg um 10 % auf knapp 11.700 Fälle. Die Gerichte bezifferten die offenen Forderungen der Gläubiger für alle Insolvenzanträge im ersten Halbjahr 2002 auf 24 Mrd. Euro. Bei den betroffenen Unternehmen waren im ersten Halbjahr 2002 134.000 Arbeitnehmer beschäftigt.
Um so wichtiger erscheint die Forderung, geeignete Instrumente zur Krisenfrüherkennung zu erstellen. Mit diesen soll eine Unternehmenskrise frühzeitig identifiziert werden können, um eine drohende Insolvenz durch die rechtzeitige Einleitung geeigneter Abwehrmaßnahmen zu verhindern. Dabei werden Unternehmenskrisen als „ungeplante und ungewollte Prozesse von begrenzter Dauer und Beeinflussbarkeit mit ambivalentem Ausgang“ definiert, „sie sind in der Lage, den Fortbestand der gesamten Unternehmung substantiell und nachhaltig zu gefährden oder sogar unmöglich zu machen.“
Die Ursachen von Unternehmenskrisen können im allgemeinen in vier grundlegende Bereiche eingeordnet werden. Zum einen können die Gründe einer Krise in der Person des Unternehmers oder Managers liegen, z.B. durch dessen unangemessenen patriarchalischen Führungsstils oder auch durch dessen Tod. Andererseits können die Ursachen auch in der Unternehmensverfassung (Organisation, Unternehmensstrategie) liegen, z.B. in einer überhasteten Expansion oder in einem zentralisitischen Führungsstil. Daneben sind aber auch erfolgs- bzw. finanzwirtschaftliche Gründe möglich, die letztendlich das Unternehmen in eine Krise bzw. sogar in die Insolvenz drängen. Beispiele hierfür sind eine falsche Preis- bzw. Qualitätspolitik, die Kündigung von Krediten oder ein schwerwiegender Forderungsausfall.

Extrait

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.

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Résumé des informations

Titre: Jahresabschlussbasierte Verfahren der Krisenfrüherkennung Eine Analyse der Aussagekraft
Université: http://www.uni-jena.de/
Note: 2,0
Auteur: Katja Roßbach (Auteur)
Année de publication: 2003
Pages: 123
N° de catalogue: V28793
ISBN (ebook): 9783638304771
Langue: allemand
mots-clé: Jahresabschlussbasierte Verfahren Krisenfrüherkennung Eine Analyse Aussagekraft
Sécurité des produits: GRIN Publishing GmbH

Citation du texte: Katja Roßbach (Auteur), 2003, Jahresabschlussbasierte Verfahren der Krisenfrüherkennung Eine Analyse der Aussagekraft, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/28793

Jahresabschlussbasierte Verfahren der Krisenfrüherkennung Eine Analyse der Aussagekraft