Rating für den deutschen Mittelstand: Neue Ansätze zur Prognose von Unternehmensausfällen

383 Pages·2006·24.09 MB·German

by  Marc Schuhmacher (auth.)

Marc Schuhmacher
Rating fiir den deutschen Mittelstand
GABLER EDITION WISSENSCHAFT
Marc Schuhmacher
Rating fiir den
deutschen Mittelstand
Neue Ansatze zur Prognose
von Unternehmensausfallen
Mit einem Geleitwort von Prof. Ulrich Hommel, Ph. D.
Deutscher Universitats-Verlag
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Dissertation European Business School Oestrich-Winkel, 2006
Hochschulsignatur: 1540
l.AuflageDezember2006
Alle Rechte vorbehalten
© Deutscher Universitats-Verlag I GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2006
Lektorat: Brigitte Siegel / Nicole Schweitzer
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Umschlaggestaltung: Regine Zimmer, Dipl.-Designerin, Frankfurt/Main
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Gedruckt auf saurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier
Printed in Germany
ISBN 978-3-8350-0548-8
Geleitwort
Mittelstandische Unternehmen bilden das Riickgrat der deutschen Wirtschaft. Sie
generieren nicht nur ca. 44 % der Bruttowertschopfung und fiihren ca. 50 % aller
Bruttoinvestitionen durch, sendern beschaftigen auch iiber 70 % aller Arbeitneh-
mer und bilden aufierdem iiber 80 % aller Lehrlinge aus. Der deutsche Mittelstand
weist jedoch eine sehr geringe Eigenkapitalquote auf und ist bei der externen Fi-
nanzierung nahezu ausschliefilich auf Bankkredite angewiesen. Nicht zuletzt aus
diesem Grund befiirchteten viele Vertreter aus Wissenschaft und Praxis, dass die
strukturellen Umbriiche in der Bankenbranche und die durch Basel II induzierte
Risikokultur zu einer Verknappung des Kreditangebots fiihren konnte. Hierdurch
sahen sie den Finanzierungsspielraum fiir den Mittelstand schrumpfen und gingen
davon aus, dass durch diese Entwicklungen die wirtschaftliche Grundlage mit-
telstandischer Unternehmen gefahrdet werden konnte. Die in den letzten Jahren
stetig steigende Zahl von Insolvenzen kleiner und mittlerer Unternehmen unter-
stiitzt diese Befiirchtung nachdriicklich.
Vor diesem Hintergrund testet Herr Schuhmacher in seiner Dissertationsschrift
mehrere Ratingmodelle unter Beriicksichtigung mittelstandsspezifischer Modifika-
tionen. Ferner analysiert der Verfasser den Einfluss wesentlicher Neuerungen, um
die Informationslage von Kreditanalysten bei der Kreditvergabe zu verbessern und
den Klassifikationserfolg von Ratingsystemen zu erhohen. Im ersten Teil der Arbeit
wird hierzu der Einfluss um den Industriedurchschnitt bereinigter Kennzahlen un-
tersucht. Durch diese Vorgehensweise ist zu erwarten, dass intra-industrielle kon-
junkturelle Schwankungen weitestgehend eliminiert und die verwendeten Kenn
zahlen iiber Branchengrenzen hinweg vergleichbar werden. Des Weiteren ist auf
Basis der Income-Smoothing-Hypothese davon auszugehen, dass die Kennzahlen
im Zeitverlauf stabiler sind als die traditionell in wissenschaftlichen Publikationen
verwendeten Verhaltniskennzahlen, was sich positiv auf den Klassifikationserfolg
der entwickelten Modelle auswirken sollte. Die Gegeniiberstellung der Klassifika-
VI Geleitwort
tionsergebnisse der Modelle mit den Resultaten vergleichbarer, unmodifizierter
Ratingmodelle bestatigt diese Hypothese.
Im zweiten Teil der Arbeit werden die generierten Systeme mit Hilfe von Cox-
Proportional-Hazard-Modellen erweitert. Im Gegensatz zu bisherigen Publikatio-
nen beschrankt sich der Verfasser hierbei auf die im ersten Teil als gefahrdet
eingestuften Unternehmen. Diese Vorgehensweise basiert auf der Annahme, dass
die untersuchten Objekte aus derselben Gruppe stammen und fiihrt dazu, dass
sich der bisherige Klassifikationserfolg weiter erhoht. Aufierdem sind diese Mo
delle in der Lage die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Unternehmens nicht nur fiir
einen bestimmten Zeitpunkt zu prognostizieren, - wie beispielsweise die Diskri-
minanzanalyse oder die logistische Regression - sondern fiir eine langere Periode.
Hierdurch verbessert sich die Informationslage von Kreditexperten und sie konnen
die Entwicklung der Ausfallwahrscheinlichkeit im Zeitverlauf analysieren.
Durch das umfangreiche Datenmaterial und den Fokus auf mittelstandische
Firmen hebt sich die vorliegende Arbeit von der bisherigen Insolvenzforschung
ab. Dariiber hinaus zeichnet sie sich durch eine hervorragende statistische Analy
se aus und weist neue Wege zur Priiherkennung von Unternehmensausfallen auf.
Die Arbeit ist somit nicht nur fiir die Praxis, sondern auch fiir die Wissenschaft
von hohem Wert, da sie eine Ausgangsposition bildet die bisherigen Ansatze zur
Bilanzanalyse zu erweitern und zu verbessern.
Professor Ulrich Hommel, Ph.D
Vorwort
Die vorliegende Arbeit wurde im Sommersemester 2006 vom Promotionsausschuss
der European Business School als Dissertation angenommen. Datum der miindli-
chen Prlifung war der 02.06.06. Liter at ur und Regularien konnten bis zum Sommer
2005 beriicksichtigt werden.
Mein Dank gilt alien, die mich bei der Arbeit an der Dissertation und wah-
rend dieser Zeit unterstiitzt haben. Hierbei sind nicht nur ihr fachlicher Rat her-
vorzuheben, sondern auch ihre Geduld, die vielen erheiternden Gesprache und
Unternehmungen.
An erster Stelle ist mein Doktorvater Prof. Ulrich Hommel, Ph.D. zu nennen,
der mir nicht nur die Moglichkeit zur Promotion gab, sondern auch einen Studi-
enaufenthalt in Ann Arbor unterstiitzte. Mein Dank gebiihrt aufierdem meinem
Zweitgutachter Prof. Dr. Andreas Hackethal und Dr. Andre Giittler fiir die her-
vorragende Betreuung. Dariiber hinaus danke ich Prof. Dr. Dr. he Jorg Baetge,
der mir die Ehre erwiesen hat ein zusatzliches Gutachten fiir meine Dissertation
anzufertigen.
Aufierdem danke ich der Baden-Wiirttembergischen Bank AG, die den Daten-
satz fiir diese Arbeit zur Verfiigung stellte und der Creditreform e.V., die zusatz-
liche Jahresabschliisse zu einigen insolventen Unternehmen lieferte.
Insbesonders im letzten Jahr ist eine Dissertation ein nicht immer stressfreies
Unterfangen und manchmal hat es fiir einen personlich den Anschein als hangele
man sich von einer Sackgasse zur nachsten. Umso mehr geht mein grofiter Dank
an meine Eltern. Ohne ihre uneingeschrankte Forderung meiner Ausbildung und
liebevolle Unterstiitzung, ware es mir nicht moglich gewesen, diese Arbeit zu erstel-
len. Ferner danke ich Georg Altenkirch, Hady Farag, Gudrun Fehler, Jens-Thomas
Jung und Sebastian Schweyen fiir alle Tipps und Tricks, Korrekturen und Hilfen,
Whiskeys und Cocktails.
Marc Schuhmacher
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort V
Vorwort VII
Abbildungsverzeichnis XV
Tabellenverzeichnis XXI
Abkiirzungsverzeichnis XXXI
Symbolverzeichnis XXXV
1 Problemstellung 1
2 Basel II und die Entwicklung von Ratingsystemen 7
2.1 Der Weg von Basel I zu Basel II 8
2.1.1 Basel I 8
2.1.2 Basel II 10
2.2 Bankinterne Ratingsysterne in der Praxis und der wissenschaftli-
chen Literatur 15
2.2.1 Aktuelle Ratingsysteme flir mittelstandische Unternehmen
von Banken und kommerziellen Anbietern 15
2.2.2 Ratingsysteme in der wissenschaftlichen Literatur 19
2.3 Neuerungen zur Verbesserung bankinterner Ratingsysteme fiir den
Mittelstand 24
2.4 Statistische Verfahren zur Entwicklung von Ratingsystemen . . .. 27
2.4.1 Logistische Regression 28
2.4.2 Cox-Proportional-Hazard-Modelle 31
Inhaltsverzeichnis
3 Auf logistischer Regression basierende Ratingmodelle 37
3.1 Vorbereitende Arbeitsschritte 38
3.1.1 Definition der zu analysierenden Grundgesamtheit 38
3.1.2 Definition des Kreditausfalls 43
3.1.3 Auswahlumfang und Erstellung der Entwicklungsdatensatze
fiir die Logit-Modelle 46
3.1.4 Reprasentativitat der Unternehmen der Entwicklungsgrup-
pen fiir die Logit-Modelle 50
3.2 Struktur der insolventen Falle in der Entwicklungsgruppe 58
3.2.1 Distribution der Kreditausfalle 58
3.2.2 Vergleich der insolventen Unternehmen der Entwicklungs
gruppe mit den solventen Unternehmen des Gesamtdaten-
satzes 61
3.3 Kennzahlen 65
3.3.1 Kennzahlen zur Prognose von Ausfallwahrscheinlichkeiten . 65
3.3.2 Grundsatze zur Entwicklung moglichst trennscharfer Kenn
zahlen 66
3.3.3 Die Basiskennzahlen 68
3.3.3.1 Allgemeine Erlauterungen 77
3.3.3.2 Beschreibung wichtiger Bestandteile der Basiskenn
zahlen 79
3.3.4 Modifizierte Kennzahlen 82
3.4 Vorbereitende statistische Untersuchungen 86
3.4.1 AusreiBer 86
3.4.2 Nicht definierte Werte 88
3.4.3 Mittelwertvergleich 89
3.4.4 Ermittlung und Auswahl weitgehend unabhangiger Kenn
zahlen 94
3.4.5 Overfitting und Uberparametrisierung 101
3.5 Entwicklung und Beurteilung der Logit-Modelle 105
3.5.1 Uberpriifung der Linearitatsannahme 105