Die SCHUFA - Fluch oder Segen? Oder wie der Mensch zur Nummer wurde. Ist das wirklich noch unsere Welt, in der die gesamte Bewertung und Beurteilung eines Menschen nur noch auf Zahlen und Scores beruht? Wie sind wir da hineingeraten? Was bedeuten diese Ziffern und Zahlen? Nach dem NSA Skandal wurden immer mehr Stimmen laut, die gefragt haben: Wie sieht es bei uns in Deutschland aus? Welchen Daten werden beispielsweise bei der SCHUFA gespeichert und wer hat darauf Zugriff? In diesem Buch finden Sie viele Antworten und Informationen …. doch lassen sich wirklich alle Geheimnisse so einfach lüften?
Aktualisiert: 2020-01-01
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Im Zuge des Regelwerkes zur neuen Eigenkapitalvereinbarung (Basel II) und einer hohen Anzahl von Unternehmensinsolvenzen rückt die Schaffung neuer bzw. die Weiterentwicklung bereits bestehender Ratingverfahren immer mehr in den bankinternen Fokus. Ein Ratingverfahren für Firmenkunden, welches in der Regel ein Ratingurteil zum Ergebnis hat, gibt Auskunft über die Bonität resp. Insolvenzgefährdung eines Unternehmens. In den letzten Jahren konzentrierten sich die Ratingentwickler auf Ratingverfahren, die ausschließlich jahresabschlussbasierte Kennzahlen einbezogen. Erst in neuerer Zeit wurden qualitative Faktoren, wie z. B. die Qualität des Managements oder die Qualität der Produkte, als Bonitätsindikatoren in die Modelle aufgenommen. Eine weitere Forschungsrichtung beschäftigt sich mit der Einbindung makroökonomischer Indikatoren in die Bonitätsüberprüfung von Firmenkunden.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit werden zwei empirische Analysen, die sich auf den Einfluss makroökonomischer Faktoren beziehen, durchgeführt. Die erste Untersuchung gibt sowohl über den Einsatz quantitativer Verfahren in Kreditinstituten als auch über die in ihnen verwendeten Informationen Auskunft. Bezüglich der Verfahren werden mathematisch-statistische Methoden und Verfahren der Künstlichen Intelligenz berücksichtigt, während der Fokus hinsichtlich der verwendeten Informationen auf segmentspezifischen und makroökonomischen Faktoren liegt. Die zweite empirische Analyse untersucht unter Hinzunahme des mathematisch-statistischen Verfahrens der logistischen Regression den Einfluss von Konjunkturindikatoren auf die Klassifikationsleistung dieses Verfahrens zwischen solventen und insolventen Unternehmen. Im Anschluss an die statistische Aufarbeitung der Ergebnisse werden verschiedene Implikationen für Forschung und Praxis gegeben.
Aktualisiert: 2019-10-03
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Die logisch-deduktive Analyse versucht, das zukünftige Bonitätsrisiko aus den Erfolgsdeterminanten einer Unternehmung mit Hilfe betrieblicher Finanzpläne zu ermitteln und den Kreditspielraum aus analytischen Modellen abzuleiten. Die induktiv-empirische Vorgehensweise greift dagegen auf Jahresabschlusszahlen und andere «zielrelevante» Beobachtungsmerkmale zurück, wobei das Bonitätsrisiko mit den Daten einer Vielzahl von Unternehmen errechnet wird und Kreditentscheidungen sich nur noch an diesen Marktuntersuchungen ausrichten. Der erste Ansatz, als finanzplanorientiert und unternehmensindividuell gekennzeichnet, wird fundamentale Kreditwürdigkeitsanalyse, der vergangenheitsorientierte und auf Unternehmenskollektive bezogene Ansatz quantitativ-statistische Kreditwürdigkeitsanalyse genannt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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