Durch die Einführung regulatorischer Rahmenwerke wie Basel II, Basel III und der Solvabilitätsverordnung wird der zielgerichtete Einsatz von Verfahren zur Einschätzung von Kreditrisiken insb. in der Bankenpraxis und in der Versicherungswirtschaft zu einem strategischen Schlüsselfaktor. Es ist daher folgerichtig, dass vielfältige Bemühungen zu erkennen sind, um die Prognosesicherheit von Ausfallwahrscheinlichkeiten im Rahmen der Bonitätsbeurteilung von potenziellen Kreditnehmern zu erhöhen. Dazu wird kontinuierlich daran gearbeitet, die Effizienz und die Klassifikationsleistung von Bilanzratingsystemen insb. durch die Weiterentwicklung der zu Grunde liegenden mathematisch-statistischen Verfahren zu verbessern.
Ergänzend zu diesen methodischen Verbesserungen der Ratingmodellentwicklung, existieren Ansätze, die Leistungsfähigkeit von Bilanzratingmodellen durch Segmentierung der Datenbasis zu erhöhen. Gängig ist dabei eine Segmentierung nach Branchen, um anschließend entsprechend branchenspezifische Ratingmodelle zu entwickeln. Die angestrebte höhere Leistungsfähigkeit der segmentspezifischen Modelle wird dabei auf die erhöhte Bilanzhomogenität innerhalb der einzelnen Segmente/Branchen zurückgeführt. Problematisch ist bei diesem Verfahren jedoch, dass die Bilanzstrukturen von Unternehmen einzelner Branchen z. T. erheblich voneinander abweichen.
In der vorliegenden Arbeit wird daher ein anderer Weg der Segmentierung beschritten: Im Gegensatz zu den bisherigen branchenspezifischen Ansätzen wird die Bilanzstruktur der betrachteten Unternehmen genutzt, um diesen ratingspezifische Geschäftsmodelle zuzuordnen. Es wird empirisch gezeigt, dass diese Segmentierung nach Geschäftsmodellen die Bilanzhomogenität der zu Gruppen zusammengefassten Unternehmen steigert und so zu besseren Klassifikationsleistungen beiträgt. Das Buch gibt damit wissenschaftlich fundierte und auch für die Praxis relevante Hinweise.
Aktualisiert: 2019-10-03
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