Der Erfolg eines Finanzinstituts im Kreditgeschäft mit Firmenkunden wird maßgeblich von der Fähigkeit bestimmt, die künftige Bonität von Unternehmen einzuschätzen. Durch eine zunehmend starke Regulierung und einen sich verschärfenden Wettbewerb gewinnen prognosestarke Kreditrisikomodelle weiter an Bedeutung. Sowohl in der theoretischen Forschung als auch in der Regulierungspraxis, wie in der Kreditwirtschaft insgesamt, dominieren jedoch seit Jahrzehnten Modelle und Verfahren der Ausfallprognose, welche eine starke Vergangenheitsorientierung implizieren. Dies betrifft im Grunde die gesamte betriebswirtschaftliche Krisenforschung.
Dieses Spannungsfeld – einhergehend mit einer mangelnden theoretischen Fundierung bisheriger Ansätze zur Bonitätsprognose – greift der Autor auf, indem er die Logik des Unternehmensbewertungsmodells von Schwartz/Moon (2001) auf die Ausfallprognose von Unternehmen überträgt. Erweiterungen dieses Modells, etwa um die Berücksichtigung qualitativer Einflussfaktoren wie der Managementqualität, resultieren im Potsdamer Modell zur simulativen Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen. Ausgangspunkt des Verfahrens bildet die Monte Carlo Simulation, wodurch – im Gegensatz zu traditionellen Verfahren der Insolvenzprognose – ökonomisch fundierte Ursache-Wirkungszusammenhänge einen Ausfall definieren. Die empirische Untersuchung verdeutlicht das große Potenzial des Modells und damit einhergehend die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels bei der Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Der Erfolg eines Finanzinstituts im Kreditgeschäft mit Firmenkunden wird maßgeblich von der Fähigkeit bestimmt, die künftige Bonität von Unternehmen einzuschätzen. Durch eine zunehmend starke Regulierung und einen sich verschärfenden Wettbewerb gewinnen prognosestarke Kreditrisikomodelle weiter an Bedeutung. Sowohl in der theoretischen Forschung als auch in der Regulierungspraxis, wie in der Kreditwirtschaft insgesamt, dominieren jedoch seit Jahrzehnten Modelle und Verfahren der Ausfallprognose, welche eine starke Vergangenheitsorientierung implizieren. Dies betrifft im Grunde die gesamte betriebswirtschaftliche Krisenforschung.
Dieses Spannungsfeld – einhergehend mit einer mangelnden theoretischen Fundierung bisheriger Ansätze zur Bonitätsprognose – greift der Autor auf, indem er die Logik des Unternehmensbewertungsmodells von Schwartz/Moon (2001) auf die Ausfallprognose von Unternehmen überträgt. Erweiterungen dieses Modells, etwa um die Berücksichtigung qualitativer Einflussfaktoren wie der Managementqualität, resultieren im Potsdamer Modell zur simulativen Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen. Ausgangspunkt des Verfahrens bildet die Monte Carlo Simulation, wodurch – im Gegensatz zu traditionellen Verfahren der Insolvenzprognose – ökonomisch fundierte Ursache-Wirkungszusammenhänge einen Ausfall definieren. Die empirische Untersuchung verdeutlicht das große Potenzial des Modells und damit einhergehend die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels bei der Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-05-20
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Der Erfolg eines Finanzinstituts im Kreditgeschäft mit Firmenkunden wird maßgeblich von der Fähigkeit bestimmt, die künftige Bonität von Unternehmen einzuschätzen. Durch eine zunehmend starke Regulierung und einen sich verschärfenden Wettbewerb gewinnen prognosestarke Kreditrisikomodelle weiter an Bedeutung. Sowohl in der theoretischen Forschung als auch in der Regulierungspraxis, wie in der Kreditwirtschaft insgesamt, dominieren jedoch seit Jahrzehnten Modelle und Verfahren der Ausfallprognose, welche eine starke Vergangenheitsorientierung implizieren. Dies betrifft im Grunde die gesamte betriebswirtschaftliche Krisenforschung.
Dieses Spannungsfeld – einhergehend mit einer mangelnden theoretischen Fundierung bisheriger Ansätze zur Bonitätsprognose – greift der Autor auf, indem er die Logik des Unternehmensbewertungsmodells von Schwartz/Moon (2001) auf die Ausfallprognose von Unternehmen überträgt. Erweiterungen dieses Modells, etwa um die Berücksichtigung qualitativer Einflussfaktoren wie der Managementqualität, resultieren im Potsdamer Modell zur simulativen Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen. Ausgangspunkt des Verfahrens bildet die Monte Carlo Simulation, wodurch – im Gegensatz zu traditionellen Verfahren der Insolvenzprognose – ökonomisch fundierte Ursache-Wirkungszusammenhänge einen Ausfall definieren. Die empirische Untersuchung verdeutlicht das große Potenzial des Modells und damit einhergehend die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels bei der Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Der Erfolg eines Finanzinstituts im Kreditgeschäft mit Firmenkunden wird maßgeblich von der Fähigkeit bestimmt, die künftige Bonität von Unternehmen einzuschätzen. Durch eine zunehmend starke Regulierung und einen sich verschärfenden Wettbewerb gewinnen prognosestarke Kreditrisikomodelle weiter an Bedeutung. Sowohl in der theoretischen Forschung als auch in der Regulierungspraxis, wie in der Kreditwirtschaft insgesamt, dominieren jedoch seit Jahrzehnten Modelle und Verfahren der Ausfallprognose, welche eine starke Vergangenheitsorientierung implizieren. Dies betrifft im Grunde die gesamte betriebswirtschaftliche Krisenforschung.
Dieses Spannungsfeld – einhergehend mit einer mangelnden theoretischen Fundierung bisheriger Ansätze zur Bonitätsprognose – greift der Autor auf, indem er die Logik des Unternehmensbewertungsmodells von Schwartz/Moon (2001) auf die Ausfallprognose von Unternehmen überträgt. Erweiterungen dieses Modells, etwa um die Berücksichtigung qualitativer Einflussfaktoren wie der Managementqualität, resultieren im Potsdamer Modell zur simulativen Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen. Ausgangspunkt des Verfahrens bildet die Monte Carlo Simulation, wodurch – im Gegensatz zu traditionellen Verfahren der Insolvenzprognose – ökonomisch fundierte Ursache-Wirkungszusammenhänge einen Ausfall definieren. Die empirische Untersuchung verdeutlicht das große Potenzial des Modells und damit einhergehend die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels bei der Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-04-15
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