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Kontaktdaten:
Fachhochschule Kufstein Tirol Bildungs GmbH
Prof. (FH) Dr. Dr. Mario Situm, MBA
Andreas Hofer-Straße 7
6330 Kufstein
Tel.:    +43/5372/718 19 - 147
Mob.: +43/664/885 868 03
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mail: mario.situm@fh-kufstein.ac.at
web: www.dr-situm.com

 

Hinweis:
Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird auf eine geschlechterspezifische Unterscheidung, z. B. Mitarbeiter/Innen, verzichtet. Dementsprechende Formulierungen gelten im Sinne der Gleichbehandlung für beide Geschlechter.

DIE FRÜHERKENNUNGSKRAFT VON TRENDVARIABLEN AUS JAHRESABSCHLUSSZAHLEN FÜR DIE FRÜHERKENNUNG VON UNTERNEHMENSKRISEN UND INSOLVENZEN (Teil 2)
   
In den meisten Arbeiten der Krisen- und Insolvenzforschung werden Jahresabschlusszahlen als Basis für die Entwicklung von Früherkennungssystemen verwendet. Der Einsatz von Trends als auch Kennzahlenveränderungen wurde zwar untersucht, jedoch relativ gesehen zu Jahresabschlusszahlen in einer eher untergeordneten Größenordnung. Im Zuge des Projektes wurden Kennzahlenveränderungen (d. h. Differenzen von Jahresabschlusszahlen aus zwei aufeinanderfolgenden Bilanzstichtagen relativ zum Wert der Jahresabschlusszahl des Vorjahres) analysiert, um deren Prognosefähigkeit und Eignung als Frühwarnindikatoren in Frühwarnsystemen zu bewerten. Ein ähnlicher Ansatz wurde bereits in einer früheren Studie vorgenommen, wobei eine andere Berechnung der Kennzahlenveränderung erfolgte.
   
ABSTRACT:

Ausgangslage: In den meisten Arbeiten der Krisen- und Insolvenzforschung werden Jahresabschlusszahlen als Basis für die Entwicklung von Früherkennungssystemen verwendet. Der Einsatz von Trends als auch Kennzahlenveränderungen wurde zwar untersucht, jedoch relativ gesehen zu Jahresabschlusszahlen in einer eher untergeordneten Größenordnung. 

Ziel: Im Zuge des Projektes wurden Kennzahlenveränderungen (d. h. Differenzen von Jahresabschlusszahlen aus zwei aufeinanderfolgenden Bilanzstichtagen relativ zum Wert der Jahresabschlusszahl des Vorjahres) analysiert, um deren Prognosefähigkeit und Eignung als Frühwarnindikatoren in Frühwarnsystemen zu bewerten. Ein ähnlicher Ansatz wurde bereits in einer früheren Studie vorgenommen, wobei eine andere Berechnung der Kennzahlenveränderung erfolgte.

Methode/Ansatz: Auf Basis von Jahresabschlüssen österreichischer Unternehmen wurden ausgewählte Kennzahlen und Kennzahlenveränderungen berechnet und deren Trennfähigkeit mit statistischen Methoden ermittelt (t-Test, Levene-Test, U-Test). Anschließend werden Früherkennungssystemen basierend auf der multivariaten linearen Diskriminanzanalyse berechnet, um den Mehrwert von Kennzahlenveränderungen bei Früherkennungssystemen bewerten zu können.

Ergebnisse: Auch im Zuge dieser Studie konnte keine Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Insolvenzfrüherkennungsmodellen durch den Einbezug von Kennzahlenveränderungen erreicht werden, sodass auch hier deren Prognosefähigkeit angezweifelt werden muss.

Implikationen: Der Informationsgehalt von Kennzahlenveränderungen in der berechneten Form scheint nicht ausreichend zu sein, um den wirtschaftlichen Zustand eines Unternehmens beschreiben zu können. Eine Veränderung mag zwar ein Indikator für eine bestimmte Entwicklung sein, jedoch gehen wichtige Informationen durch die Bildung der Kennzahlenveränderung verloren, welche möglicherweise für eine Früherkennung nützlich wären.

Weiterführende Studien: Auch wenn im Rahmen dieser Studie der ausgewählte Trendindikator nur eine schwache Früherkennung von Unternehmenskrisen ermöglicht, ist es aus wissenschaftlicher Sicht interessant weitere Trends und Kennzahlenveränderungen (mit anderen Berechnungsmethoden) zu analysieren, welche möglicherweise eine bessere Prognosekraft besitzen.
  
Publiziert in:
Situm, M. (2015). The relevance of trend variables for the prediction of corporate crises and insolvencies, Zagreb International Review of Economics and Business, 18(1), 17–49.

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