Systeme zur Früherkennung von Insolvenzen. Effektivität und Insolvenzprognose


Hausarbeit (Hauptseminar), 2018

24 Seiten, Note: 1,3

Anonym


Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

A. Einleitung
I. Die Problematik der Frühprognose von Insolvenzen
II. Zielsetzung und Gang der Untersuchung

B. Thematische Grundlagen
I. Begriffsbestimmung zur Insolvenz
II. Risikomanagement und Risikocontrolling
III. Grundlagen der Kreditwürdigkeitsprüfung

C. Systeme zur Insolvenzprognose
I. Entwicklungsstufen der Systeme zur Identifikation von Risiken
1. Frühwarnung
2. Früherkennung
3. Frühaufklärung
4. Zwischenfazit
II. Traditionelle Bilanzanalyse
1. Inhalt der traditionellen Bilanzanalyse
2. Kritische Betrachtung der traditionellen Bilanzanalyse
III. Moderne Verfahren
1. Multivariate Diskriminanzanalyse
2. Logistische Regressionsanalyse
3. Künstliche Intelligenz
a) Künstlich neuronale Netzanalyse
b) Expertensystem
4. Scoringverfahren i. S. d. RSW-Verfahrens
IV. Kritische Betrachtung der modernen Verfahren
1. Allgemeine Kritik zu den modernen Verfahren der Bilanzanalyse
2. Spezifische Kritik der Multivariaten Diskriminanzanalyse
3. Spezifische Kritik der logistischen Regressionsanalyse
4. Spezifische Kritik der Verfahren der Künstlichen Intelligenz
a) Künstlich neuronale Netze
b) Expertensystem
5. Spezifische Kritik des Scoringverfahrens i. S. d. RSW-Verfahrens
6. Weitergehende Lösungsansätze

D. Fazit

Literaturverzeichnis

A. Einleitung

Seit dem Höhepunkt der Finanzkrise 2009 sinkt die Anzahl der Insolvenzen von Unternehmen in Deutschland stetig.1 Als Gründe für den maßgeblichen Rückgang lassen sich vor allem die widerstandsfähige Konjunktur sowie die hohen Exportzahlen anführen.2 Aber auch geringere finanzielle Belastungen für Kreditnehmer und der Binnenmarkt tragen zu diesem Erfolg bei. Ungeachtet der positiven Entwicklung wurde auch im Jahr 2017 eine nicht zu verachtende An-zahl an Unternehmensinsolvenzen von 20.200 gemeldet, 3 die weiterhin einen hohen volkswirt-schaftlichen Schaden verursachen.4

I. Die Problematik der Frühprognose von Insolvenzen

Bezüglich dieser Problematik kommt den Systemen zur Frühprognose von Insolvenzen ein ho-her Stellenwert zu.5 Die Unternehmen sind durchgehend mit einer sich ständig erweiternden Komplexität und einer zunehmenden Dynamik in ihrem unternehmerischen Umfeld konfron-tiert und müssen schneller und effektiver auf neu eintretende Begebenheiten reagieren. Somit wird es für Unternehmen überlebensnotwendig, Erkenntnisverzögerungen zu minimieren und relevante Veränderungen rechtzeitig zu identifizieren.6 Eine Krise erfolgreich zu überstehen, besteht dementsprechend weniger aus dem Finden eines Auswegs aus einer Krise, sondern viel-mehr daraus, bereits durch rechtzeitig eintretende Handlungsschritte eine Krisensituation so weit zu vermeiden, dass diese keine bzw. kaum negative Einflüsse mehr haben kann.7

II. Zielsetzung und Gang der Untersuchung

Zur Beurteilung des Insolvenzrisikos eines Unternehmens haben sich im Laufe der Jahre unter-schiedliche Ansätze bezüglich eines geeigneten Verfahrens herausgebildet.8 Unter den genann-ten Aspekten stellt sich daher für die vorliegende Ausarbeitung die Frage, ob die frühzeitige Erkennung von Insolvenzen möglich ist bzw. welches System hierfür das effektivste darstellt. Zur Beantwortung der Fragestellung erfolgt zunächst eine thematische Einführung (B.). Im An­schluss werden verschiedene ausgewählte Möglichkeiten zur Insolvenzprognose diskutiert (C.) und schließlich in einem Fazit die Erkenntnisse hieraus zusammengeführt (D.).

B. Thematische Grundlagen

Im Folgenden sollen zunächst die wesentlichen Grundbegriffe näher dargelegt werden.

I. Begriffsbestimmung zur Insolvenz

Der Begriff der Insolvenz ist in der Literatur nicht einheitlich definiert. Inhaltlich wird eine wirtschaftlich unattraktive Situation beschrieben, die unzureichende Profite signalisiert.9 Ver-steht man den Begriff weit, beinhaltet er die Zahlungsunfähigkeit einer natürlichen oder juris-tischen Person.10 So spricht man bereits von einer Zahlungsunfähigkeit, wenn gewisse Verbind-lichkeiten über einen Zeitraum von drei Wochen nicht beglichen werden können.11 Dabei wird vom Insolvenzbegriff nicht nur die aktuelle, sondern auch die drohende Zahlungsunfähigkeit umfasst.12

II. Risikomanagement und Risikocontrolling

Voraussetzung für ein effektives System der Früheinschätzung einer Insolvenz ist das Bestehen eines Risikomanagements. Dessen Aufgabe ist es, kritische Situationen im Unternehmensum-feld rechtzeitig zu erkennen und mit geeigneten Maßnahmen entgegenzusteuern, um diese im optimalen Fall zu vermeiden oder die Risiken zumindest zu minimieren.13

Den Ausgangspunkt für ein optimal funktionierendes Risikomanagement stellt wiederum das Risikocontrolling dar. Dieses ist dafür zuständig, das Risikomanagement methodisch zu unter-stützen, z.B. durch die Versorgung relevanter Informationen.14

Das Risikomanagement ist im nächsten Schritt für die Anwendung der Systeme und die daraus entstehenden Feststellungen zuständig. Allein die Geschäftsführung bzw. der Vorstand verant-wortet schlussendlich die Ergebnisse der Risikobewertung.15 Die Maßgeblichkeit eines funkti-onierenden Risikomanagements wurde mittlerweile auch von der Gesetzgebung anerkannt, weshalb im Jahr 1998 das „Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich“ (KonTraG) erlassen wurde. Dieses verpflichtet Großunternehmen ein Risikomanagement über-haupt einzuführen.16 Mit der Umsetzung der Rahmenvereinbarungen aus „Basel II“ bzw. seit 2013 „Basel III“ wurden diesbezüglich explizit Banken in die Verantwortung gezogen (§ 25a KWG) und darüber hinaus Mindestanforderungen an das Risikomanagement näher festgelegt und definiert (MaRisK).17 Eine enge Verknüpfung zwischen Risikomanagement und Control­ling ist die Basis für eine effektive Frühprognose von Risiken.18

III. Grundlagen der Kreditwürdigkeitsprüfung

Jegliche Risiken werden u.a. durch unterschiedliche Verfahren zur Bonitäts- bzw. Kreditwür-digkeitsprüfung der Kunden analysiert.19 Die Begriffe der Bonität und der Kreditwürdigkeit werden synonym verwendet.20 Im Rahmen der Kreditwürdigkeitsprüfung lässt sich zwischen der Kreditwürdigkeit und der Kreditfähigkeit differenzieren. Letztere bezieht sich auf die Fä-higkeit, Kredite in rechtlicher Hinsicht aufnehmen zu können.21 Dies wird aufgrund des eng bemessenen Umfangs der Ausarbeitung sowie dem geringen Einfluss auf die Systeme zur Früheinschätzung im weiteren Verlauf nicht näher thematisiert. Der Fokus liegt vielmehr auf der Betrachtung der materiellen Kreditwürdigkeit, welche nur gegeben ist, wenn der Kunde seine wirtschaftlichen Pflichten vertragsgerecht erfüllen kann.22 Ist dies nicht der Fall, stellt er ein finanzielles Risiko für den Vertragsgeber dar, weil die Rückzahlung ggf. in Verzug geraten oder ausfallen könnte.

C. Systeme zur Insolvenzprognose

Ein wesentlicher Teil der materiellen Kreditwürdigkeit besteht aus der traditionellen Bilanzana-lyse bzw. weiteren modernen Verfahren zur frühzeitigen Einschätzung von Insolvenzen, wel-che sich im Laufe der Zeit hieraus entfaltet haben.23 Um die genauen Hintergründe dieser Ent-wicklung nachvollziehen zu können, wird im nächsten Schritt zunächst die historische Entwick-lung der ersten Ansätze der Systeme näher betrachtet.

I. Entwicklungsstufen der Systeme zur Identifikation von Risiken

Im Bereich des Krisenmanagements werden die Begriffe der Frühwarnung, Früherkennung und Frühaufklärung oft synonym verwendet. Tatsächlich muss die Auslegung dieser jedoch vonei-nander abgegrenzt werden.24

In der folgenden Abbildung sollen die beschriebenen Inhalte und Entwicklungen der drei Ge-nerationen veranschaulicht werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Entwicklungsstufen zur Prognose von Risiken

Quelle: In Anlehnung an: Wolf, Klaus/Runzheimer, Bodo: Risikomanagement und KonTraG – Konzeption und Implementierung, Wiesbaden: Gabler 1999, S. 31.

1. Frühwarnung

Die Frühwarnung stellt im Rahmen der Informationssysteme zu bevorstehenden Risiken eines Unternehmens die ursprünglichste Form dar.25 Anfang der 70er Jahre entwickelten sich mit diesem System die ersten Ansätze einer kennzahlen- und hochrechnungsorientierten Frühwar-nung.26 Dies ermöglichte es dem Unternehmen, sowohl interne als auch externe Bedrohungen rechtzeitig orten zu können.27 Aufgrund einer umfangreichen Anzahl an potentiellen Ursachen sowie einer starken Vergangenheitsorientierung können jedoch kaum fest stehende Rück-schlüsse getroffen werden, um geeignete Gegenmaßnahmen einleiten zu können.28

2. Früherkennung

Aufgrund dieser Defizite entwickelte sich zum Ende der 70er Jahre mit dem Früherkennungs-system die zweite Generation. Dieses ist vor allem durch die Verwendung von Frühindikatoren geprägt.29 Voraussetzung für eine effektive Nutzung von Indikatoren ist es, zuvor geeignete Umfeldbereiche festzulegen, welche dann systematisch und dauerhaft kontrolliert werden kön-nen. Durch den Einsatz geeigneter Indikatoren ist es neben der Erfassung von Risiken demzu-folge möglich, aktiv nach potentiellen Chancen einer Bedrohung zu suchen.30 Hiermit ist im Vergleich zur Früherkennung eine deutliche Erweiterung der benötigten Informationen verbun-den.31

3. Frühaufklärung

Die dritte Generation sollte mit dem Frühaufklärungssystem die verbliebenen Problematiken lösen. Es ergänzte die zuvor bestehenden Methoden mit einem weiteren Prozessschritt der Ri-sikosteuerung und -kontrolle.32 Ziel war es, Informationen zu potentiellen bedeutungsvollen Veränderungen noch frühzeitiger aufdecken und liefern zu können. Diese Informationen sollten aus sog. „schwachen Signalen“, wie z.B. neuen Gesetzen oder Medien, stammen.33 Folglich lassen sich mögliche Entwicklungen rechtzeitig erkennen, so dass geeignete Gegenmaßnahmen eingeleitet werden können.34 Diese Reaktionsstrategien sind aufgrund ihrer enormen Interpre-tationsbedürftigkeit jedoch nicht unfehlbar.35 Mit dem Frühaufklärungssystem ergab sich erst-mals eine strategische Ausrichtung, da die vorgängigen Systeme eher operativ justiert waren.36

4. Zwischenfazit

Es ist zu betonen, dass Verfahren, welche sich in die Frühwarnung oder Früherkennung eintei-len lassen, nicht zwangsläufig untauglich sein müssen.

Eine exakte Zuteilung der später noch vorzustellenden Insolvenzprognoseverfahren in die Ge-nerationen ist nicht immer möglich, weil sich die Merkmale oft überschneiden. Generell lassen sich modernen Verfahren der Jahresabschlussanalyse jedoch vorzugsweise in die Frühwarnung und Früherkennung gliedern, da sie primär vergangenheitsbezogene Risiken aufdecken.37

II. Traditionelle Bilanzanalyse

Nachfolgend sollen zuerst die Grundzüge der klassischen Bilanzanalyse als Ausgangspunkt der sich hieraus entwickelten modernen Verfahren, die im Rahmen dieser Ausarbeitung zu disku-tieren sind, aufgezeigt werden.

1. Inhalt der traditionellen Bilanzanalyse

Für die Beurteilung des Risikos einer Unternehmensinsolvenz wurde lange Zeit auf die klassi-sche Bilanzanalyse zurückgegriffen.38 Das Ziel hierbei ist es, die Informationen und Kennzah-len des Jahresabschlusses zu analysieren, um einen Überblick über die Vermögens- und Finanz-lagen des Unternehmens zu bekommen.39

2. Kritische Betrachtung der traditionellen Bilanzanalyse

Aus mehreren Gründen erscheint die traditionelle Bilanzanalyse zur rechtzeitigen Insolven-prognose jedoch als unzureichend. Die Kompetenz des Analysten spielt eine wesentliche Rolle, da viele Entschlüsse auf seinen Erfahrungen und Kenntnissen basieren.40 Selbst wenn dieser Faktor gegeben ist, können Risiken generell erst spätzeitig erkannt werden, da die Kennzahlen einer Jahresabschlussrechnung bereits veraltet sein können. Des Weiteren fließen keinerlei qua­litative Faktoren, wie z.B. das Knowhow des Managements und der Mitarbeiter des zu analy-sierenden Unternehmens mit ein.41 Somit vermag die klassische Bilanzanalyse bestenfalls eine vergangenheitsbezogene Darstellung wirtschaftlicher Verhältnisse eines Unternehmens zu ge-ben.42

III. Moderne Verfahren

Die zentralen Kritikpunkte der traditionellen Bilanzanalyse versuchen moderne Ansätze der Bilanzanalyse auszugleichen.43 Hierzu zählen u.a. das Scoringverfahren sowie die mathema-tisch-statistischen Verfahren.44 Die multivariate Diskriminanzanalyse und die logistische Re-gressionsanalyse lassen sich eindeutig in die letztgenannte Kategorie einteilen;45 über die exakte Zuordnung der Verfahren zur künstlichen Intelligenz herrscht in der Literatur jedoch Uneinigkeit. Ob diese ebenso den mathematisch-statistischen Verfahren zuzuteilen sind oder eine eigenständige Kategorie bilden,46 soll im Sinne einer angemessenen Schwerpunktsetzung vorliegend jedoch dahinstehen.

[...]


1 Creditreform: Insolvenzen in Deutschland, Jahr 2017, 2018, abrufbar unter: https://www.creditreform.de/nc/ak-tuelles/news-list/details/news-detail/insolvenzen-in-deutschland-jahr-2017.html [Stand: 01.04.2018].

2 Staab, Jürgen: Die 7 häufigsten Insolvenzgründe erkennen und vermeiden, Wiesbaden: Springer Gabler 2015, S. 2.

3 Creditreform, 2018.

4 Rotterdam, Andreas: Der Weg aus der Krise – Das indikatororientierte Frühaufklärungssystem zur Krisenprä-vention im Unternehmen, Hamburg: Diplomica 2010, S. 2.

5 Gormann, Claudia: Hedging von Rohstoffpreisrisiken im Rahmen des Finanzrisikomanagements, Hamburg: Igel 2015, S. 21.

6 Rotterdamm, 2010, S. 1.

7 Weigand, Jürgen/Kreutter, Peter: Krisenvorsorge aus industrieökonomischer Perspektive, in: Hutzschenreuter, Thomas/Griess-Nega, Torsten (Hrsg.), Krisenmanagement – Grundlagen, Strategien, Instrumente, Wiesbaden: Gabler 2006, S. 69.

8 Füser, Karsten: Intelligentes Scoring und Rating – Moderne Verfahren zur Kreditwürdigkeitsprüfung, Wiesba­den: Gabler 2001, S. 20.

9 Auerbach, Klaus Peter: Unternehmer in der Insolvenz, Berlin: epubli 2012, S. 3.

10 Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz: Reform des Insolvenzrechts, 2015, abrufbar unter: http://www.bmjv.de/DE/Themen/FinanzenUndAnlegerschutz/ReformInsolvenzrecht/ReformInsolvenz-recht_node.html [Stand: 08.04.2018].

11 Fux, Alain: Vor der Insolvenz ist detaillierte Liquiditätsplanung gefragt, 2013, abrufbar unter: https://www.fi-nance-magazin.de/finanzabteilung/controlling/vor-der-insolvenz-ist-detaillierte-liquiditaetsplanung-gefragt-1270291 [Stand: 08.04.2018].

12 Binz, Fritz/Hess, Harald: Der Insolvenzverwalter – Rechtsstellung, Aufgaben, Haftung, Heidelberg: Müller 2004, S. 39.

13 Brauweiler, Hans-Christian: Risikomanagement in Unternehmen – Ein grundlegender Überblick für die Ma­nagement-Praxis, Wiesbaden: Springer Gabler 2015, S. 1.

14 Diederichs, Marc: Risikomanagement und Risikocontrolling, 4. Aufl., München: Franz Vahlen 2018, S. 21 f.

15 Düsterwald, Robert: Revision des Controllings – Die Erfolgsfaktoren in der Management-Berichterstattung als Prüffeld der Internen Revision, Norderstedt: Books on Demand 2007, S. 160.

16 Rotterdamm, 2010, S. 2.

17 Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht: Risikomanagement, 2017, abrufbar unter: https://www.bafin.de/DE/Aufsicht/BankenFinanzdienstleister/Risikomanagement/risikomanagement_node.html [Stand: 04.04.2018]. ; Deutsche Bundesbank: Gesetze, 2018, abrufbar unter: https://www.bundesbank.de/Redak-tion/DE/FAQ_Listen/Aufgaben/gesetze.html?docId=409162 [Stand: 04.04.2018].

18 Gleißner, Werner: Controlling und Risikoanalyse bei der Vorbereitung von Top-Management-Entscheidungen, in: Gleißner, Werner/Klein, Andreas (Hrsg.), Risikomanagement und Controlling – Chancen und Risiken erfassen, bewerten und in die Entscheidungsfindung integrieren, 2. Aufl., München: Haufe Lexware 2017, S. 138.

19 Blunck, Svenja: Moderne Verfahren der Kreditwürdigkeitsprüfung am Beispiel der Diskriminanzanalyse, künst-licher neuronaler Netze und der Fuzzy Logik, in: Kramer, Jost W. et al. (Hrsg.), Facetten der Unternehmensfinan-zierung, Bremen: Europäischer Hochschulverlag 2014, S. 331.

20 Nitsch, Rolf: Praxis des Firmenkreditgeschäftes – Erfolgreich beraten, verhandeln und betreuen, Wiesbaden: Gabler 1993, S. 27.

21 Prätsch, Joachim/Schikorra, Uwe/Ludwig, Eberhard: Finanzmanagement – Lehr- u. Praxisbuch für Investition, Finanzierung und Finanzcontrolling, 4. erw. u. überarb. Aufl., Berlin Heidelberg: Springer Gabler 2012, S. 107.

22 Grundmann, Wolfang/Rathner, Rudolf: Bankwirtschaft, Rechnungswesen u. Steuerung, Wirtschafts- u. Sozial-kunde – Prüfungswissen in Übersichten, 5. Aufl., Wiesbaden: Springer Gabler 2018, S. 125.

23 Rommelfanger, Heinrich: Mathematisch-statistische Verfahren und Fuzzy-Expertensysteme, in: Everling, Oli­ver (Hrsg.), Certified Rating Analyst, München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag 2008, S. 160. ; Nitsch, 1993, S. 37.

24 Sepp, Holger M.: Strategische Frühaufklärung – Eine ganzeinheitliche Konzeption aus ökologieorientierter Per-spektive, Wiesbaden: Gabler 1996, S. 119.

25 Krystek, Ulrich/Moldenhauer, Ralf: Handbuch Krisen- und Restrukturierungsmanagement: Generelle Konzepte, Spezialprobleme, Praxisberichte, Stuttgart: Kohlhammer 2007, S. 98.

26 Sepp, 1996, S. 119.

27 Krystek/Moldenhauer, 2007, S. 98.

28 Reinecke, Sven/Janz, Simone: Marketingcontrolling – Sicherstellen von Marketingeffektivität und -effizienz, Stuttgart: Kohlhammer 2007, S. 144.

29 Hazebrouck, Jan-Peter: Konzeption eines Management Support Systems zur Frühaufklärung – Ein modellba-sierter Ansatz unter Nutzung von Fuzzy Logic, Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag 1998, S. 55.

30 Reinecke/Janz, 2007, S. 144.

31 Sepp, 1996, S. 119.

32 Romeike, Frank: Risikoidentifikation und Risikokategorien, in: Romeike, Frank/Finke, Robert B. (Hrsg.), Er-folgsfaktor Risiko-Management – Chance für Industrie und Handel, Wiesbaden: Gabler 2003, S. 166.

33 Wolf/Runzheimer, 1999, S. 31 f.

34 Hazebrouck, 1998, S. 58.

35 Glaser, Christian: Risikomanagement im Leasing – Grundlagen, rechtlicher Rahmen und praktische Umsetzung, Wiesbaden: Springer Gabler 2015, S. 120 f.

36 Zeller, Andreas: Technologiefrühaufklärung mit Data Mining – Informationsprozessorientierter Ansatz zur Identifikation schwacher Signale, Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag 2003, S. 19 f.

37 Müller, Stefan/Brackschulze, Kai/Mayer-Friedrich, Matija Denise: Finanzierung mittelständischer Unterneh-men nach Basel III – Selbstrating, Risikocontrolling und Finanzierungsalternativen, 2. Aufl., München: Vahlen 2011, S. 33. ; Kley, Christoph R.: Mittelstands-Rating – externe Credit Ratings und die Finanzierung mittelstän-discher Unternehmen, Wiesbaden: Deutscher Universitätsverlag 2003, S. 152.

38 Fell, Markus: Kreditwürdigkeitsprüfung mittelständischer Unternehmen – Entwicklung eines neuen Ansatzes auf der Basis von Erfolgsfaktoren, Wiesbaden: Gabler 1994, S. 196.

39 Wöltje, Jörg: Betriebswirtschaftliche Formelsammlung, 5. Aufl., Freiburg: Haufe-Lexware 2011, S. 257.

40 Müller/Brackschulze/Mayer-Friedrich, 2011, S. 33 f.

41 Prätsch/Schikorra/Ludwig, 2012, S. 111 f.

42 Fell, 1994, S. 196.

43 Baetge, Jörg/Melcher, Thorsten/Thun, Christian: Bilanzratings bei der Vergabe hybrider Finanzinstrumente, in: Everling, Oliver (Hrsg.), Certified Rating Analyst, München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag 2008, S. 303.

44 Prätsch/Schikorra/Ludwig, 2012, S. 113.

45 Schmitz, Thorsten/Wehrheim, Michael: Risikomanagement – Grundlagen – Theorie – Praxis, Stuttgart: Kohl-hammer 2006, S. 66.

46 Rosenkranz, Friedrich/Missler-Behr, Magdalena: Unternehmensrisiken erkennen und managen – Einführung in die quantitative Planung, Berlin; Heidelberg; New York: Springer 2005, S. 195. ; Munsch, Michael/Poppe, Peter: Technologieunternehmen in Deutschland – Besonderheiten bei der Bonitätsanalyse, in: Everling, Oliver/Riedel, Sven-Matthias/Weimerskirch, Pierre (Hrsg.), Technology-Rating – Entscheidungshilfen für Hightech-Investoren, Wiesbaden: Springer Gabler 2000, S. 37.

Ende der Leseprobe aus 24 Seiten

Details

Titel
Systeme zur Früherkennung von Insolvenzen. Effektivität und Insolvenzprognose
Hochschule
Hochschule Bremerhaven
Note
1,3
Jahr
2018
Seiten
24
Katalognummer
V588163
ISBN (eBook)
9783346198136
ISBN (Buch)
9783346198143
Sprache
Deutsch
Schlagworte
effektivität, früherkennung, insolvenzen, insolvenzprognose, systeme
Arbeit zitieren
Anonym, 2018, Systeme zur Früherkennung von Insolvenzen. Effektivität und Insolvenzprognose, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/588163

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