Insolvenzprognose für ukrainische, deutsche sowie nordamerikanische Unternehmen

Das vorliegende Dissertationsprojekt hatte zwei zentrale Schwerpunkte. Den ersten Schwerpunkt bildete die innovative Insolvenzprognosemodellierung für ukrainische Unternehmen.Dafür wurde im Wesentlichen die moderne internationale Standardmethodik zur Insolvenzprognose auf Basis der logistischen Regression übernommen. Es mussten dennoch auch einige ukrainische Spezifika berücksichtigt werden. Es konnten ausschließlich bilanzielle offenlegungspflichtige Informationen verwendet werden. Die Jahresabschlüsse sind dabei nach den ukrainischen Rechnungslegungsstandards (UAS) verfasst, die auf internationalen Rechnungslegungsstandards (IAS) basieren. Die Kennzahlenbildung erfolgte deswegen nach den Mustern, die für IAS/US-GAAP üblich sind. Abgesehen von den traditionellen Kennzahlen wurden auch zusätzliche, technisch generierte Kennzahlen untersucht. Diese wurden durch geeignete Normierung der sämtlichen vorhandenen Bilanz- und GuV-Posten gebildet. Diese technischen Kennzahlen hatten den Zweck, die für große Industrienationen untypischen Zusammenhänge zu erfassen. Es konnten tatsächlich einige solche Kennzahlen identifiziert werden, die die Insolvenzprognose für ukrainische Unternehmen deutlich verbessern. Dies war auch für einige kategoriale Größen der Fall. So erwies sich bspw. die Region innerhalb der Ukraine ebenfalls als aussagekräftig.Den zweiten Schwerpunkt der Dissertation bildeten die Verfahren zur Kennzahlenauswahl für Insolvenzprognose in den Industrienationen (am Bespiel von Deutschland und USA). Die Auswahl von geeigneten bilanziellen Kennzahlen ist für diese Länder immer noch ein großes Problem, für die es noch keine Standardlösung gibt. Dies ist vor allem auf die betriebswirtschaftliche Theoriedefizite der bilanzbasierten Insolvenzprognose zurückzuführen. Auch die statistische Auswahl der Kennzahlen als erklärenden Variablen ist problematisch. Es wurden deswegen zwei alternative Methoden zur Kennzahlenauswahl vorgeschlagen. Die erste Methode ist betriebswirtschaftlich orientiert, die zweite – statistisch geprägt.Die erste Methode verdichtet die über 40 berücksichtigten traditionellen Liquiditäts- und Solvenzkennzahlen zu einer einziger aggregierten Kennzahl und macht auf diese Weise eine diesbezügliche Kennzahlenauswahl überflüssig. Dies wird durch geeignete Gewichtung und Division der üblichen, auch in den traditionellen Kennzahlen vorkommenden Bilanz- und GuV-Posten erreicht. Es wird gezeigt, wie die Gewichte anhand von empirischen Insolvenzdaten (in diesem Fall für deutsche GmbHs) angepasst werden können. Die Methode wird mit der populären statistischen Methode der schrittweisen Selektion verglichen. Es stellt sich heraus, dass die aggregierten Kennzahlen zur besseren Prognosegüte durch schwächeres Overfitting führen können. Zu den weiteren Vorteilen der aggregierten Kennzahl zählt die Erkenntnis, dass ihre Gewichte in vielen Fällen leichter zu interpretieren sind als Regressionskoeffizienten der traditionellen Kennzahlen.Die zweite Methode verwendet das innovative statistische Lasso-Verfahren zur Kennzahlenauswahl im Rahmen eines Insolvenzprognosemodells für US-amerikanische Grossunternehmen. Lasso ist ein neues vielversprechendes Verfahren zur Auswahl erklärender Variablen in multivariater Regression und bietet viele theoretische Vorteile im Vergleich zu traditionellen statistischen Verfahren. Da das Verfahren neu ist, existieren bis heute nur wenige empirische Untersuchungen, die auf dieses Verfahren zurückgreifen. In diesem Teilbeitrag wird auf die sehr umfassende Compustat-Datenbank zurückgegriffen. Dies ermöglicht die Erfassung praktisch aller relevanten öffentlich verfügbaren Bilanz- und Marktinformationen. Daraus werden insbesondere 100 traditionelle bilanzielle und markbasierte Kennzahlen gebildet. Es werden auch ca. 600 weitere, nicht traditionelle Kennzahlen in die Variablenauswahl einbezogen. Diese erfassen beispielsweise Trends und Branchendurchschnitte in den traditionellen Kennzahlen, berücksichtigen die detaillierten Bilanz- und GuV-Posten usw.. Die sehr präzise Datenerfassung in der Compustat-Datenbank hat es des Weiteren ermöglicht, die fehlenden bilanziellen Informationen als solche zu erkennen und die Qualität des Jahresabschlusses als weitere erklärende Variablen für Insolvenzprognose zu verwenden.Das Lasso-Verfahren wurde auch bei diesen Untersuchungen mit der traditionellen statistischen schrittweisen Auswahl verglichen. Die Prognoseperformance wurde dabei zuverlässig mittels Kreuzvalidierung abgeschätzt. Durch geeignete statistische Signifikanztests wurde gezeigt, dass Lasso in der Tat genauere Prognose liefert. Viele der oben erwähnten nicht traditionellen Informationen erwiesen sich dabei als nützlich. Das Lasso-Verfahren ermöglicht dabei diese Informationen so zu berücksichtigen, dass die traditionellen Kennzahlen nicht ersetzt, sondern lediglich vervollständigt werden.