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  • Karsten Füser
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Zusammenfassung

Eine wesentliche Grundlage für die Entwicklung von Systemen zur Kreditwürdigkeitsprüfung von Firmen bilden die Ergebnisse der Krisenforschung. So hat die Analyse von Unternehmen, die in eine Krise geraten, eine Reihe von Misserfolgsursachen aufgedeckt, die gehäuft beim Zusammenbruch von Unternehmen auftreten.

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Literatur

  1. 211.
    Vgl. Leker, J. (1994), S. 599–609.Google Scholar
  2. 212.
    In diesem Kontext spricht Buchmann davon, dass 80 % aller Insolvenzen auf Managementfehler zurückgehen. Vgl. Buchmann, P. (1996), S. 234. „Daher ist die Qualität des Managements anhand von Kennzahlen und Indikatoren abzuschätzen.“ Küting, K. (2000), S. 603.Google Scholar
  3. LiteraturhinweiseGoogle Scholar
  4. 211.
    Vgl. Leker, J. (1994), S. 599–609.Google Scholar
  5. 212.
    In diesem Kontext spricht Buchmann davon, dass 80 % aller Insolvenzen auf Managementfehler zurückgehen. Vgl. Buchmann, P. (1996), S. 234. „Daher ist die Qualität des Managements anhand von Kennzahlen und Indikatoren abzuschätzen.” Küting, K. (2000), S. 603.Google Scholar
  6. 213.
    „Die Eigenkapitaldecke sehr vieler Unternehmen, darunter sowohl junge als auch am Markt etablierte, wird von Seiten des Kapitalgebers Nummer Eins — den Banken — häufig als zu dünn angesehen. Die Eigenkapitalausstattung der deutschen Unternehmen ist heute so niedrig wie nie zuvor. Nach den Unternehmens-Bilanzstatistiken der Deutschen Bundesbank ging die durchschnittliche Eigenkapitalquote der Unternehmen seit den siebziger Jahren von über 25 % auf derzeit 18 % zurück“. Pape, D. (1999), S. 245.Google Scholar
  7. 214.
    Vgl. Helbling,C. (1999), S. 784.Google Scholar
  8. 215.
    Vgl. zur Vorhersage von Insolvenzwahrscheinlichkeiten zum Beispiel Anders, U./Szczesny, K. (1998), S. 892–915.Google Scholar
  9. 216.
    Hackl, P./Maderbacher, M. (1999), Kreditrisiko: Früherkennung und Bewertung mittels Kontodatenanalyse, ÖBA, Heft 12, 1999, S. 985–995.Google Scholar
  10. 217.
    Baetge,J. (1994), S. 1–10.Google Scholar
  11. 218.
    Vgl. auch Leker, J. (1994), S. 732–750.Google Scholar
  12. 219.
    Vgl. Leker, J. (1994), S. 601.Google Scholar
  13. 220.
    Vgl. Helbling, C. (1999), S. 785. Vgl. auch Mrzyk, A. P. (1999), S. 23. A. a. O. werden statt zehn die „fünf C’s der Kreditwürdigkeit“ vorgestellt, zu denen Character, Capacity, Capital, Collateral und Conditions gezählt werden.Google Scholar
  14. 221.
    Im Firmenkundengeschäft wird die Vermögens-, Rentabilitäts- und Liquiditätslage des Unternehmens untersucht. Ein häufig anzutreffendes Verfahren am Markt bereits etablierter Unternehmen stellt die Jahresabschlussanalyse dar, die in der Literatur auch als Kern der Analyse der wirtschaftlichen Verhältnisse bezeichnet wird. Vgl. Mrzyk, A. P. (1999), S. 30.Google Scholar
  15. 222.
    Vgl. Jacobs, J./Weinrich, G. (2000), S. 56.Google Scholar
  16. 223.
    Vgl. Jacobs, J./Weinrich, G. (2000), S. 58.Google Scholar
  17. 224.
    Vgl. Kuritzkes, A./Harris, S./Strothe, G. (2000), S. 43.Google Scholar
  18. 225.
    Nach Krüger müssen mittelständische Unternehmen künftig mit noch höheren Kreditzinsen rechnen. Dies liegt nach seiner Darstellung nicht an möglicherweise steigenden Kapitalmarktzinsen, sondern an den sich in Vorbereitung befindlichen neuen Eigenkapitalrichtlinien für Banken und der wegen der steigenden Komplexität der Geschäfte vieler mittelständischer Unternehmen damit einhergehend wachsenden Kosten einer tiefer gehenden Bonitätsprüfung der Banken vor Kreditvergabe. Vgl. Krüger, M. (2000), S. 48–50.Google Scholar
  19. 226.
    Vgl. Kuritzkes, A./Harris, S./Strothe, G. (2000), S. 46.Google Scholar
  20. 227.
    Vgl. u. a. Everling, O./Riedel, S.-M./Weimerskirch, P. (Hrsg.) (2000), S. 14.Google Scholar
  21. 228.
    Vgl. u. a. Everling, O./Riedel, S.-M./Weimerskirch, P. (Hrsg.) (2000), S. 14.Google Scholar
  22. 229.
    Mrzyk,A. P. (1999), S. 21.Google Scholar
  23. 230.
    Neben der Differenzierung zwischen jungen und bestehenden Unternehmen in der hier vorgenommenen Form, bietet sich begrifflich die Differenzierung zwischen Unternehmen der des Neuen Markts und Unternehmen der Old Economy an, die sich nach Kiiting grundlegend unterscheiden. Vgl. Küting, K. (2000), S. 597–605. Küting bezeichnet die Unternehmen des Neuen Markts a. a. O. als junge, dynamische sowie überproportional wachsende Einheiten. Die Charakter istika der Unternehmen des Neuen Markts beschreibt er wie folgt: „Unternehmen des Neuen Markts zeichnen sich durch ein hohes Wachstumspotenzial aus, welches sowohl die zukünftige Umsatz- als auch die Gewinnperspektive umfasst. Sie weisen als Hauptcharakter istika eine in der Regel lediglich kurzfristige rechtliche und wirtschaftliche Existenz auf, die aber durch einen dynamischen Geschäftsverlauf und überproportional ansteigendes Unternehmenswachstum gekennzeichnet ist. (...) Die typischen Akteure des Neuen Markts stellen Unternehmen aus zukunftsweisenden Branchen wie etwa der Telekommunikation, der Informationstechnologie, der Biotechnologie oder aus dem Medienbereich dar. (...) All diesen Unternehmen ist gemeinsam, dass sie aufgrund der Globalisierung der Märkte, der weltweiten Vernetzung von Informationssystemen sowie der Verkürzung der Produktzyklen sowohl in der Forschung als auch in der Vermarktung auf eine erhebliche Kapitalbasis angewiesen sind. Insbesondere kommt es bei der Verbreitung der Geschäftsidee zu erheblichen Anlaufkosten. “Google Scholar
  24. 231.
    „Es gibt leider kein repräsentatives Datenmaterial, dass die Überlebenschance im Sinne des Eintreffens des Insolvenzzeitpunkts — oder allgemein einer Liquidation — der Neugründer verfolgt. Immerhin ist es jedoch möglich, die Altersstruktur der Betriebe bei Insolvenzantrag in Ost- und Westdeutschland festzuhalten. Dabei bietet die Altersstruktur der insolventen Betriebe in den alten Bundesländern ein seit Jahren in etwa gleiches Bild: Deutlich über die Hälfte der Insolvenzanträge betrifft Unternehmen, die höchstens sechs Jahre alt sind. (...) Festzuhalten bleibt, dass junge Unternehmen stärker insolvenzgefährdet sind.“ Rödl, H. (1999), S. 13.Google Scholar
  25. 232.
    Vgl. Schiffer, K. J./Wein, V (1999), S. 157.Google Scholar
  26. 233.
    Altersstruktur insolventer Unternehmen im Jahre 1997: Die Tabelle verdeutlicht die Relevanz der Kreditwürdigkeit bei Existenzgründungen. Vgl. Mrzyk, A. P. (1999), S. 3.Google Scholar
  27. 234.
    Vgl. Schiffer, K. J./Wein, V. (1999), S. 158.Google Scholar
  28. 235.
    Vgl. Egger, U.-P. (2000), S. 15.Google Scholar
  29. 236.
    Tipp: „Sie werden im Rahmen Ihrer Kreditgespräche mit Jungunternehmern im Allgemeinen mit einem Business-Plan konfrontiert. Diesen hat der Gründer entweder allein oder aber gemeinsam mit einem Unternehmensberater erstellt. Ist Letzteres der Fall, können Sie zumeist davon ausgehen, dass der Berater gemeinsam mit Ihrem Kunden ein realistisches Unternehmenskonzept erstellt hat. Informieren Sie sich also über den Berater, ob dieser beispielsweise über die zuständige Kammer oder auch eine regionale Wirtschaftsförderungsgesellschaft empfohlen worden und branchenkundig ist.“ Egger, U.-P. (2000), S. 16.Google Scholar
  30. 237.
    Vgl. hierzu Bork, R. (2000), S. 1709.Google Scholar
  31. 238.
    Binder, W. (2000), S. 16.Google Scholar
  32. 239.
    Vgl. Küting, K. (2000), S. 600.Google Scholar
  33. 240.
    Everling, O./Riedel, S.-M./Weimerskirch, P. (Hrsg.) (2000), S. 15.Google Scholar
  34. 241.
    Vgl. Schiffer, K. J./Wein, V. (1999), S. 160.Google Scholar
  35. 242.
    „Bei den Unternehmen des Neuen Markts spielt der bzw. spielen die Unternehmensgründer eine große Rolle, denn diese Personen haben die Pionierarbeit geleistet. Die zukünftigen Erfolge und der weitere Ausbau des Unternehmens sind somit eng mit dem (häufig zu erweiternden) Management verbunden, sodass die Qualität und der Ausbau des Managements als ein ganz wichtiger Erfolgsfaktor zu werten ist.“ Küting, K. (2000), S. 602.Google Scholar
  36. 243.
    Vgl. Heinke, V. G./Heitzer, B. (1999), S. 216.Google Scholar
  37. 244.
    Im Rahmen der Bilanzanalyse bei jungen Unternehmen, die am Neuen Markt notiert sind, ist zu beachten, dass das Regelwerk des Neuen Markts zwingend die Anwendung internationaler Rechnungslegungsnormen in Form der International Accounting Standards (IAS) oder der US-amerikanischen Generally Accepted Accounting Principles (US-GAAP) vorschreibt. Vgl. Küting, K. (2000), S. 598. „Diese Rechnungslegungsvorschriften enthalten weniger Bilanzierungswahlrechte und detailliertere Angabepflichten und richten sich damit stärker an den Informationsbedürfnissen der Anleger aus.“ Mrzyk, A. P. (1999), S. 51.Google Scholar
  38. 245.
    Die kurze Dauer der Existenz und die Gefahr des Veraltens führt im Vergleich zu etablierten Unternehmen zu einem stark begrenzten Umfang an verfügbaren prospektiven und bewertungsrelevanten Unternehmensdaten. Die klassische externe Rechnungslegung ist (trotz ihrer) Internationalität vielmehr primär vergangenheitsorientiert. Hinzu kommt, dass bei jungen Unternehmen sprunghafte und grundlegende Veränderungen auftreten. Daher kann hier keine Repräsentativität der Vergangenheit für die Zukunft unterstellt werden. Wenn bereits im Rahmen der klassischen Bilanzanalyse die mangelnde Übertragbarkeit der vergangenheitsorientierten Daten auf die Zukunft kritisiert wird, gilt dieser Mangel erst recht für die Unternehmen des Neuen Markts.“ Küting, K. (2000), S. 601.Google Scholar
  39. 246.
    Die Einschätzung des Risikos mittelständischer, darunter auch junger und innovativer Unternehmen steht im Analysemittelpunkt einiger erst vor kurzem neu gegründeten Rating-Agenturen, wie zum Beispiel der Unternehmens-Rating-Agentur für den Mittelstand (URA, München), der vom Hessischen Ministerium für Wirtschaft, Verkehr und Landesentwicklung geförderten Rating-Agentur für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU, Frankfurt), dem Investor-Relations-Spiegel der TU Ilmenau oder der Stichting Technology Rating (STR, Amsterdam). Vgl. Heinke, V G./Heitzer, B. (1999), S. 216.Google Scholar
  40. 247.
    Eine vollständige Analyse eines jungen/bestehenden Unternehmens schließt neben den betriebswirtschaftlichen Aspekten der Finanz- und Potenzialanalyse auch die Bewertung des Branchenumfelds ein. Sowohl historische volkswirtschaftliche Rahmendaten als insbesondere auch konkrete Aussagen zu den Zukunftsaussichten einer Branche sind eindeutig zu bewerten. Vgl. Kögel, K. (1999), S. 27.Google Scholar
  41. 248.
    „Viele Unternehmen des Neuen Marktes bestehen erst seit einer relativ kurzen Zeit. Sie befinden sich entweder noch in der Ingangsetzungs- und Aufbauphase des Geschätsbetriebs oder am Anfang der Wachstumsphase. Auf Erfahrungswerte kann daher bei einer betriebswirtschaftlichen Beurteilung nicht zurückgegriffen werden.“ Kü-ting, K. (2000), S. 601.Google Scholar
  42. 249.
    Betsch/Brümmer/Hartmann/Wittberg sagen: „Bei den wünschenswerten Informationsquellen für zukünftige Kreditwürdigkeitsanalysen handelt es sich um schwer zu operationalisierende ,soft facts’ aus den Bereichen Human Resources und Unternehmensführung. Hinzu kommen die Punkte Innovationskraft und Wettbewerbs- bzw. Verkaufsstrategien.“ Betsch, O./Brümmer, E./Hartmann, E. E./Wittberg, V. (1997), S. 152.Google Scholar
  43. 250.
    Vgl. Heinke, V.G./Heitzer, B. (1999), S. 219.Google Scholar
  44. 251.
    Vgl. Behr, G./Kind, A. (1999), S. 63–70.Google Scholar
  45. 252.
    Vgl. Egger, U.-P. (2000), S. 16.Google Scholar
  46. 253.
    „Stiglitz/Weiss zeigen in ihrem Modell zur Kreditrationierung, dass es durch adverse Selektion und Moral Hazard auf dem Kreditmarkt zu einem Gleichgewicht kommen kann, bei dem einige Kreditnachfrager befriedigt werden, andere jedoch nicht, obwohl Letztere von den bedienten Kreditnachfragern nicht zu unterscheiden sind.“ Mrzyk, A. P. (1999), S. 61.Google Scholar
  47. 254.
    Vgl. Heinke, V. G./Heitzer, B. (1999), S. 217.Google Scholar
  48. 255.
    Vgl. Kriegesmann, B. (2000), S. 399.Google Scholar
  49. 256.
    „Inhaltlich bestimmt sich die Handlungsfähigkeit von Gründern aus den Aufgaben, die mit den unterschiedlichen Gründungsphasen verbunden sind, wie zum Beispiel Akquisition von Aufträgen und Fremdkapital, Umgang mit Behörden, administrative Tätigkeiten, Übernahme von Führung, Delegation, Kostenverantwortung etc. Die hohe fachliche Handlungsfähigkeit im technisch-naturwissenschaftlichen Bereich reicht nicht aus, um ein Unternehmen aufzubauen und zu entwickeln. Hierzu bedarf es unternehmerischer’ Fähigkeiten.“ Kriegesmann, B. (2000), S. 399.Google Scholar
  50. 257.
    „Die Zusage von Innovationskrediten ist abhängig vom jeweiligen Gründer, seiner Qualifikation und Unternehmerpersönlichkeit sowie vom Produkt oder Verfahren, das grundsätzlich überzeugen und machbar sein muss und von einem in überschaubaren Zeiträumen aufnahmefähigen Markt abhängt.“ Rosen, P. (1990), S. 125.Google Scholar
  51. 258.
    Vgl. Heinke, V. G./Heitzer, B. (1999), S. 220.Google Scholar
  52. 259.
    Vgl. Behr, G./Kind, A. (1999), S. 68.Google Scholar
  53. 260.
    Vgl. Egger, U.-P. (2000), S. 15.Google Scholar
  54. 261.
    Vgl. Behr, G./Kind, A. (1999), S. 68.Google Scholar
  55. 262.
    „Als Ergebnis bleibt festzuhalten, dass die weitaus überwiegende Zahl (vorsichtig geschätzt 80 % bis 90 %, möglicherweise noch höher) der durch Kreditinstitute finanzierten Existenzgründer erfolgreich ist. Die zweifellos bestehenden Risiken können mittels Unterscheidung nach Branchen sowie in jedem Falle durch eine eingehende Bo-nitäts-, Vorhabens- und Kreditwürdigkeitsprüfung in den Griff gebracht werden.“ Landrock, R. (1988), S. 123.Google Scholar
  56. 263.
    Vgl. Müller, B. (1999), S. 65–66.Google Scholar
  57. 264.
    Vorsicht: Prognostizierte hohe Wachstumsraten in einem weitgehend stagnierenden Markt beruhen möglicherweise auf einer aggressiven Preispolitik, die sich negativ auf die Ertragskraft einer Gesellschaft auswirken wird. Letztendlich wird dadurch auch die finanzielle Stabilität eines Unternehmens geschwächt, was sich in einem entsprechenden Rating niederschlagen sollte.Google Scholar
  58. 265.
    Eine Gründung ist die Errichtung eines arbeitsfähigen, erwerbswirtschaftlichen Betriebs oder einer freiberuflichen Praxis.Google Scholar
  59. 266.
    Erwerb eines/r bestehenden Unternehmens/Praxis mit laufendem Geschäftsbetrieb, also: Übernahme der wesentlichen materiellen und immateriellen Betriebsgrundlagen und Fortführung ohne wesentliche Änderungen.Google Scholar
  60. 267.
    Vgl. Mrzyk,A. P. (1999), S. 40 ff.Google Scholar
  61. 268.
    Vgl. Struck, J. (1999), S. 294.Google Scholar
  62. 269.
    Vgl. Hebig, M. (1999), S. 22.Google Scholar
  63. 270.
    „(...) Bei einer Unternehmensübernahme kann dagegen von aussagekräftigem Zahlenmaterial wie zum Beispiel Buchhaltungsunterlagen und Bilanzen ausgegangen werden, aus denen die Lage des Unternehmens in den letzten Jahren abgelesen werden kann. Die Unternehmensnachfolge birgt allerdings auch gewisse Risiken, da bei Betriebsübergang sämtliche Arbeitnehmer zu den bisherigen Konditionen übernommen werden müssen und der Erwerber für die Geschäftsverbindlichkeiten des früheren Inhabers haftet.“ Hebig, M. (1999), S. 22.Google Scholar
  64. 271.
    Mrzyk, A. P. (1999), S. 41–42.Google Scholar
  65. 272.
    „Beim Franchising stellt der Franchisegeber dem Franchisenehmer ein Leistungspaket, bestehend aus laufender Beratung und Schulung, Werbekonzept sowie gewerblichen Schutzrechten, entgeltlich zur Verfügung. Der Vorteil für den Franchisenehmer liegt vor allem in der subjektiven Sicherheit eines eingeführten Systems. Nachteilig ist, dass der Franchisenehmer trotz eingeschränkter Entscheidungsmöglichkeiten das volle unternehmerische Risiko trägt.“ Hebig, M. (1999), S. 22. der Gewährung öffentlicher Fördermittel besonders wichtig ist, anerkannt sein. Vgl. Egger, U.-P. (2000), S. 18.Google Scholar
  66. 273.
    Vgl. Kland, H./Michalowski, W. (1999), S. 105.Google Scholar
  67. 274.
    „Die wichtigsten Faktoren der qualitativen Insolvenzprognose sind Personal/Management, Wettbewerber sowie Kunden- und Lieferantenbeziehungen.“ Günther, Th./Grüning, M. (2000), S. 49.Google Scholar
  68. 275.
    Schiffer, K. J./Wein, V. (1999), S. 158.Google Scholar
  69. 276.
    Unternehmerische Kompetenz erfordert insbesondere: Freude am Umgang mit Menschen, soziale Kompetenz, Verantwortungs- und Risikobereitschaft, Mut und Optimismus, Verhandlungs- und Organisationsgeschick, Selbstsicherheit, Entscheidungsfreude, Aufgeschlossenheit und Anpassungsbereitschaft, gesunder Menschenverstand sowie wirtschaftliches Verständnis und Gespür.Google Scholar
  70. 277.
    Vgl. Schiffer, K. J./Wein, V. (1999), S. 159.Google Scholar
  71. 278.
    Vgl. Heinke, V.G./Heitzer, B. (1999), S. 219.Google Scholar
  72. 279.
    Hierzu Küting wie folgt: „Wie die bisherigen Ausführungen gezeigt haben, ist diese Einschränkung des Informationsgewinns gerade für junge Unternehmen problematisch. Vor diesem Hintergrund sollte eine sachgerechte externe Unternehmensbeurteilung wie folgt vorgehen: Ausgangspunkt einer jeden Unternehmensbeurteilung sollte stets eine Branchenanalyse sein. (...) Nachdem die Branche klar strukturiert ist, können die zu analysierenden Unternehmen den ermittelten Teilbereichen zugeordnet werden. Anschließend geht es darum, zu analysieren, welche Bereiche einer Branche sich als Werttreiber herausgebildet haben. Ziel ist es, herauszufiltern, ob die Branche oder Teile davon gesättigt oder ungesättigt sind, welches Marktpotenzial besteht und wie dieses jährlich wächst. Diese Informationen können nur aus der Beobachtung branchenspezifischer Indikatoren gewonnen werden, die die Entwicklung des Markts charakterisieren. Hierzu zählen u. a. das Markt- und Kundenpotenzial sowie das geschätzte Marktwachstum. (...) Im zweiten Schritt müssen Informationen über die Stellung des Unternehmens im Markt gewonnen werden. (...) Um schließlich abzuschätzen, wie sich diese Entwicklung in Zukunft fortsetzen wird, muss an dritter Stelle eine Analyse der unternehmensspezifischen Wettbewerbs vorteile vorgenommen werden, die aus dem Geschäftsmodell des Unternehmens erwachsen.“ Küting, K. (2000), S. 602.Google Scholar
  73. 280.
    Vgl. Groth,F.-J. (1999), S. 948.Google Scholar
  74. 281.
    Egger, U.-P. (2000), S. 17.Google Scholar
  75. 282.
    Freiberufler bedingen vielfach einer gesonderten Betrachtung und Bewertung. Freiberufler, die heute vor der Entscheidung stehen, eine Praxis oder Kanzlei neu zu gründen oder aber eine bestehende zu übernehmen, entscheiden sich häufig für Letzteres. Im Rahmen der Übernahme einer Praxis ist bei Freiberuflern zu bedenken, dass die Praxis eines Freiberuflers sehr stark von der Person des Inhabers bestimmt wird und der Erfolg stark vom fachlichen Können des bisherigen Inhabers und dem Vertrauen der Kunden in diesen abhing, welches meist aufgrund der langjährigen Tätigkeit entstanden ist. Es stellt sich somit an dieser Stelle explizit die Frage, wie Freiberufler im Rahmen einer Bonitätsbeurteilung zu bewerten sind. Probat erscheint bei einem häufigen Vorkommen der Aufbau einer auf die Bewertung von Freiberuflern abgestimmten Beurteilungslogik, die zum Beispiel die für die Zukunft geplanten Betriebseinnahmen und -ausgaben gegenüberstellt. 283 Vgl. Mrzyk, A. P. (1999), S. 110.Google Scholar
  76. 284.
    „Zahlreiche Unternehmen des Neuen Markts sind Einproduktunternehmen oder stellen nur einige wenige Produkte her. Der zukünftige Unternehmensverlauf wird vollkommen oder maßgeblich von diesen wenigen Produkten bestimmt. Ergeben sich Veränderungen durch den technischen Fortschritt, durch Konkurrenzbeziehungen oder Nachfrageverschiebungen, wirken sich diese Faktoren mit einschneidenden Konsequenzen auf das gesamte Unternehmensgeschehen aus. Im Vergleich hierzu weisen die Unternehmen der Old Economy regelmäßig eine deutlich diversifizierte Produktpalette auf, sodass sie Entwicklungen auf Teilmärkten ,leichter kompensieren’ können.“ Küting, K. (2000), S. 601.Google Scholar
  77. 285.
    Vgl. Heinke, V. G./Heitzer, B. (1999), S. 220.Google Scholar
  78. 286.
    Vgl. Behr, G./Kind, A. (1999), S. 69.Google Scholar
  79. 287.
    Vgl. Heinke, V. G./Heitzer, B. (1999), S. 217.Google Scholar
  80. 288.
    Küting, K. (2000), S. 603.Google Scholar
  81. 289.
    Vgl. Schiffer, K. J./Wein, V. (1999), S. 159.Google Scholar
  82. 290.
    Vgl. Egger, U.-P. (2000), S. 15–19.Google Scholar
  83. 291.
    Vgl. Schiffer, K. J./Wein, V. (1999), S. 160.Google Scholar
  84. 292.
    Vgl. hierzu zum Beispiel Mrzyk, A. P. (1999), S. 161. A. a. O. wird anhand eines Beispiels der Aufbau und die Aggregation verschiedener Teilpäne im Rahmen der Beurteilung eines Existenzgründungsvorhabens diskutiert.Google Scholar
  85. 293.
    „Zentrales Element der Kreditwürdigkeitsprüfung mittelständischer Unternehmen ist die Analyse der Jahresabschlüsse der letzten drei Jahre. Diese vergangenheitsorientierte Prüfung liefert jedoch nur Aufschluss über die gegenwärtige Lage des Kreditnehmers, wogegen die Zahlungszeitpunkte für Zins- und Tilgungsleistungen in der Zukunft liegen. Deshalb sind Finanzpläne, die zukünftige ökonomische Betätigungen als Zahlungsströme abbilden, geeignetere Informationsquellen. (...) Im praktischen Kreditgeschäft erhebt sich die Frage, wie man die Informationsquelle Finanzplan verwerten kann. Denn neben der mangelnden Verbreitung von Finanzplanungssystemen in mittelständischen Unternehmen wirft auch deren kreditorientierte Beurteilung eine Reihe von Problemen auf. Hier ist vor allem zu beachten, dass in der Praxis dem Finanzplan als Informationsquelle erhebliche Skepsis entgegengebracht wird, weil die bei der Erstellung vorhandenen Gestaltungsspielräume und die vielfältigen Unsicherheiten über die wirtschaftliche Entwicklung die Gefahr von Manipulationen der Daten heraufbeschwören. Der Wert der Informationsquelle Finanzplan ist daher eng mit der Fragestellung verknüpft, inwieweit diese Planungsrechnung einer Überprüfung unterzogen werden kann.“ Rommelfanger, H./Bagus, T./Euler, C. (1991), S. 23.Google Scholar
  86. 294.
    Als Informationsquelle dienen neben dem vorgelegten Business-Plan weitergehende Due Diligence-Analysen sowie Gespräche mit dem Management. Vgl. Heinke, V G./Heitzer, B. (1999), S. 215–221.Google Scholar
  87. 295.
    Viel Aufmerksamkeit sollte der Vergleich von Plan und Wirklichkeit finden. Eine gründliche Untersuchung, warum es zu Abweichungen gekommen ist, kann nicht nur Schwachstellen im Unternehmen aufdecken. Sie wird auch dazu beitragen, künftige Planungen zu optimieren.Google Scholar
  88. 296.
    Zum Abbau der Informationsasymmetrie (Moral Hazard) zwischen Kunde und Kreditgeber sollten die vom Kunden gelieferten Informationen gegen interne oder externe Informationen gespiegelt und auf Konsistenz hin geprüft werden. Hierzu zählt zum Beispiel der Plausibilitätscheck zwischen individueller Unternehmensplanung und Branchenwachstum. Vgl. Gögel, S./Kulartz, H. J. (2000), S. 68.Google Scholar
  89. 297.
    Rommelfanger, H./Bagus, T./Euler, C. (1991), S. 28.Google Scholar
  90. 298.
    Vgl. Mrzyk, A. P. (1999), S. 161.Google Scholar
  91. 299.
    Vgl. Rommelfanger, H./Bagus, T./Euler, C. (1991), S. 23–28.Google Scholar
  92. 300.
    Im Rahmen der Risikopuffer- und Voraushaftfunktion ist der Eigenkapitalanteil bei Existenzgründungen auch deshalb von überdurchschnittlicher Bedeutung, weil a) in der Frühentwicklungsphase typischerweise Anfangsverluste auftreten (prozess- und lebenszyklusbedingte Risiken) und Existenzgründungen einen im Vergleich zum Umfang der Unternehmenstätigkeit erhöhten Kapitalbedarf aufweisen, der auch im Laufe der Frühentwicklungsphase bei den dafür typischen Sprunginvestitionen weiter besteht. Vgl. Struck, J. (1999), S. 295.Google Scholar
  93. 301.
    Vgl. Mrzyk, A. P. (1999), S. 85.Google Scholar
  94. 302.
    Mrzyk, A.P. (1999), S. 206.Google Scholar
  95. 303.
    Der Finanzplan eines jungen Unternehmens sollte Auskunft darüber geben, ob die Finanzkraft des Unternehmens in der Gestalt, die es nach dem Unternehmenskonzept haben soll, voraussichtlich zu dessen Etablierung ausreichen wird. Er ist eine systematische Gegenüberstellung aller geplanter Einnahmen und Ausgaben. In ihm sind die erwarteten eingehenden und ausgehenden Zahlungsströme darzustellen, die auf der Grundlage betrieblicher Teilpläne erstellt werden. Neben den genannten Plänen können ergänzend zum Beispiel ein Produktionsplan oder ein Beschäftigungsplan als weitere Teilpläne seitens eines Existenzgründers zur Beurteilung seines Vorhabens angefertigt werden. Die betrieblichen Teilpläne werden miteinander entwickelt und in einer Ergebnisplanung zusam-mengefasst, die den Liquiditätsbedarf bzw. -überschuss ausweist. Daraus ergibt sich, ob das Unternehmen mittelfristig seine künftigen Zahlungsverpflichtungen erfüllen kann und sich damit in einem finanziellen Gleichgewicht befindet. Bork, R. (2000), S. 1711.Google Scholar
  96. 304.
    Vgl. zur Szenariotechnik zum Beispiel Hayn, M. (2000), S. 341 ff.Google Scholar
  97. 305.
    Vgl. Mrzyk, A. P. (1999), S. 116.Google Scholar
  98. 306.
    Vgl. Kuritzkes, A./Harris, S./Strothe, G. (2000), S. 43.Google Scholar
  99. 307.
    Mit einer sachgerechten Branchen- und Konkurrenzanalyse sowie mit der Prüfung des Geschäftsmodells dürfte der Kaufmann alleine häufig überfordert sein. Vielmehr ist er auf den Rat des Spezialisten (Techniker, Chemiker und Informatiker) angewiesen, sodass sich die Unternehmensbeurteilung zunehmend als Teamarbeit gestalten wird.“ Küting, K. (2000), S. 604.Google Scholar
  100. 308.
    Vgl. Küting, K. (2000), S. 604.Google Scholar
  101. 309.
    „Die den Krediten eigentümlichen expliziten Besicherungsmöglichkeiten führen zu einer Reduktion des Ausfallrisikos. Rechentechnisch wird das unter Vernachlässigung der Besicherung bestimmte Ausfallrisiko mit der Höhe der Besicherung verglichen. Liegt ersteres über der Besicherung, so ergibt sich ein Risiko in Form der Differenz zwischen den beiden Größen. Im ungünstigsten Fall entspricht das sich ergebende Risiko dem Blankoanteil des Kredits. Das sich nach Einbeziehung der Besicherung ergebende Ausfallrisiko hat demnach die Struktur einer Option, da es sich aus dem Maximum zwischen Null und der Differenz zwischen dem Ausfall ohne Besicherung und der Besicherungshöhe errechnet. Abschließend sei noch auf die Verwirrung hingewiesen, welche die Besiche-rungsart der Kredite in der Praxis verursacht hat. Diese Eigenart hat dazu geführt, dass es keinen einheitlichen Standard bezüglich der Berücksichtigung der Besicherung im Rating gibt. Erst in letzter Zeit beginnt sich — u. a. auch aufgrund gesetzlicher Erfordernisse — das getrennte Ausweisen der Kredite nach Bonität und Besicherung durchzusetzen, wobei sich das Rating nur auf die Bonität bezieht. Bei der Bildung von Risikoklassen werden sodann beide Aspekte simultan in einer zweidimensionalen Bonität-Besicherungsmatrix betrachtet.“ Schwaiger, W. S. A. (2000), S. 388.Google Scholar
  102. 310.
    Vgl. Buchmann, P. (1996), S. 238.Google Scholar
  103. 311.
    Untersuchungen haben gezeigt, dass die Größe eines Unternehmens (gemessen am Umsatz) signifikant die Marge beeinflusst. Je größer das Unternehmen, desto niedriger fällt c. p. die Marge aus. Dies stützt die Vermutung, dass große (bestehende) Unternehmen im Gegensatz zu jungen Unternehmen über mehr Verhandlungsmacht verfügen und dadurch Kreditkonditionen beeinflussen können. Vgl. Elsas, R. et al. (1999), S. 192.Google Scholar
  104. 312.
    Vgl. Christ, B. (2000), S. 47.Google Scholar
  105. 313.
    Vgl. Kuritzkes, A./Harris, S./Strothe, G. (2000), S. 43.Google Scholar
  106. 314.
    Vgl. Egger, U.-P. (2000), S. 19.Google Scholar
  107. 315.
    Nach Bellinger bestehen die in diesem Zusammenhang entwickelten Verfahren aus Komponenten zur Auswertung von amtlichen Informationsquellen (Handelsregister, Grundbuch, Genossenschaftsregister, Güterrechtsregister, Vereinsregister, Konkursverzeichnis u. a.), regelmäßigen Kreditgesprächen und Betriebsbesichtigungen, Auskunftswesen (Auskunfteien, Bank-, Lieferanten-, Selbst-, Branchen- und SCHUFA-Auskünfte), Überwachung mit Hilfe von Kontobeobachtungen und Evidenzmeldungen, maschinelle Jahresabschlussanalyse, Auswertung des Anhangs und des Lageberichts, Credit Scoring und Diskriminanzanalyse, Expertensysteme und neuronale Netze, Finanzplanorientierte Kreditwürdigkeitsprüfung, Cash Flow-Prognosen und Sicherheitenüberwachung. Vgl. Bellinger, B. (1999), S. 940.Google Scholar
  108. 316.
    Schwaiger, W. S. A. (2000), S. 384.Google Scholar
  109. 317.
    Vgl. Grott, R./Kruschwitz, L./Löffler, A. (2000), S. 474.Google Scholar
  110. 318.
    Zur Analyse des Anhangs: In einem interaktiven Dialog sollte ein Programm beim Anwender die vom Unternehmen im Rahmen der gesetzlichen Gestaltungsmöglichkeiten angewandten Bilanzierungs- und Bewertungsmethoden (zum Beispiel AfA-Methode,...) abfragen. Ziel dieses qualitativen Teils einer Finanzanalyse ist es, die Ausprägung der Bilanzierungs- und Bewertungspolitik einzuschätzen und nach konservativ, indifferent oder progressiv zu bewerten. Über Ab- bzw. Zuschläge auf die Note zur Jahresabschlussanalyse könnte die Bewertung in das Gesamtergebnis der Finanzanalyse einfließen. Vgl. Kögel, K. (1999), S. 26. Vgl. zur Auswertung und Nutzung von Anhang und Lagebericht im Rahmen der Bonitätsprüfung auch Oestreicher, A./Piotrowski-Allert, S. (1996), S. 335–371. A. a. O. steht: „Zu erwarten ist aber, dass Unternehmen, die sich in einer besonders guten wirtschaftlichen Lage befinden, dazu tendieren, stille Reserven zu bilden, womit sich das Ergebnis der Periode durch buchungstechnische Vorgänge verschlechtert. Umgekehrt werden Unternehmen, die sich in einer angespannten Situation befinden, dazu neigen, das Ergebnis anhand von bilanzpolitischen Maßnahmen buchungstechnisch zu verbessern. “Google Scholar
  111. 319.
    Vgl. Gönner, M.(1999), S. 33.Google Scholar
  112. 320.
    Eine interessante Alternative stellt der von Creditreform gelieferte Bonitätsindex dar. Die Bonität eines Unternehmens wird aus dem Index bestimmt, indem angegeben wird, in welchen Teilbereich der Ordinalskala der Indexwert des Unternehmens fällt. In den Creditreform-Index gehen neben Unternehmens- und branchenbezogenen Daten auch Inkasso-Daten in nicht unerheblichem Umfang ein. Als Kriterien werden die Zahlungsweise (Gewichtung: 20–24 %), das Krediturteil (25–30 %), die Umsatz- und Finanzdaten (ca. 25 %) sowie Strukturdaten (10–15 %) genannt. Durch die Flexibilität seiner ordinalen Skala lässt sich der Bonitätsindex durch Bildung von Teilbereichen in ein zehnklassiges Rating-System verwandeln. Vgl. Schwaiger, W. S. A. (2000), S. 385 ff. Mit Hilfe der Creditreform-Daten können nicht nur Migrationsmatrizen über alle Unternehmen, sondern auch für einzelne Branchen bzw. Regionen ermittelt werden. Dies ist insbesondere nach Schwaiger für Regionalbanken von Bedeutung, deren Kreditkundenstruktur sich vom bundesweiten Gesamtdurchschnitt deutlich unterscheiden kann. Die Creditreform-Matrizen eignen sich aber auch noch für alle Banken, welche einen Einstieg in neue Marktsegmente in Erwägung ziehen. Vgl. hierzu die Beispiele für Migrationsmatrizen bei Schwaiger. Google Scholar
  113. 321.
    Rating-Agenturen ermitteln neben dem tatsächlichen Eigenkapital in der Regel den risikodeckungsnotwendigen Kapitalbedarf und stellen diese Größen vergleichend gegenüber. Hieraus errechnet sich das so genannte Capital Adequacy Ratio (CAR). Eine Deckung der Mindestkapitalanforderungen von 100 % entspricht nach Standard & Poor’s Modell einer Eigenkapitalausstattung von „BBB“ (gut). Eine Deckung von 175 % oder höher entspricht einem „AAA“ (herausragend). Vgl. Clemens, K./Brocks, S. (2000), S. 873–875. Die Ergebnisse eines Risk-Based Capital Modells bilden zwar einen wesentlichen Bestandteil der Analyse der Rating-Agenturen, sie sind jedoch weder bei der Beurteilung der Eigenkapitalausstattung noch bei der Festlegung des Ratings der allein ausschlaggebende Faktor. So ist beispielsweise kritisch zu hinterfragen in welchem Umfang das tatsächlich verfügbare Eigenkapital einer Gesellschaft im Zeitablauf Schwankungen unterliegt, aus welchen Komponenten es sich zusammensetzt und wie sich die Kapitalausstattung der Gesellschaft in der Zukunft entwickeln wird.Google Scholar
  114. 322.
    Vgl. Helbling, C. (1999), S. 782.Google Scholar
  115. 323.
    „Gleichwohl können geeignete bankinterne Rating-Verfahren die Kreditvergabeentscheidung rationalisieren. Beispielsweise können sie eine Dreiteilung aller Kreditanträge liefern: (1) Eine erste Gruppe von Kreditanträgen ist aufgrund der erkannten erheblichen Risiken auf jeden Fall abzulehnen. (2) Eine zweite Gruppe ist wegen der zweifelsfrei hohen Bonität der Antragsteller auf jeden Fall anzunehmen und auf Basis der Rating-Kennziffer risikoadäquat zu bepreisen. (3) Identifiziert wird des Weiteren eine dritte Gruppe von Kreditanträgen, bei denen die Bonitätslage weniger klar ist. Die leistungsfähigsten (und deshalb vermutlich teuersten) Kreditexperten können gezielt für die Bearbeitung solcher Fälle eingesetzt werden und erzielen hierbei vermutlich den größten Nutzen für die Bank.“ Pfingsten, A. (2000), S. 28.Google Scholar
  116. 324.
    Vgl. hierzu zum Beispiel die von Alm/Kohl/Pufe diskutierten Ansätze in Everling, O./Riedel, S.-M./Weimers-kirch, P. (Hrsg.) (2000), S. 233 ff.Google Scholar
  117. 325.
    Vgl. hierzu zum Beispiel Schult, E. (1999).Google Scholar
  118. 326.
    Vgl. Arnoldussen, L. (2000), S. 306.Google Scholar
  119. 327.
    Vgl. Küting, K. (2000), S. 602.Google Scholar
  120. 328.
    Vgl. Groll, K.-H. (2000), S. 4.Google Scholar
  121. 329.
    Groll, K.-H. (2000), S. 9.Google Scholar
  122. 330.
    Vgl. Baetge, J. (1980), S. 653.Google Scholar
  123. 331.
    Baetge, J. (1980), S. 653.Google Scholar
  124. 332.
    Vgl. Günther, Th./Hübl, G./Niepel, M. (2000), S. 347.Google Scholar
  125. 333.
    Vgl. Groll, K.-H. (2000), S. 5.Google Scholar
  126. 334.
    Ein Bilanzanalyse-Tool zur EDV-gestützten Kreditbeurteilung ist nach diesem Verständnis auch das von Baetge entwickelte BP-14. Vgl. Baetge, J./Kruse, A./Uthoff, C. (1996), S. 273–281; Baetge, J. in: Oehler, A. (Hrsg.) (1998); Baetge, J./Baetge, K./Kruse, A. (1999a), S. 1371–1376. Vgl. zur Bilanzanalyse mit Hilfe von Kohonen-Feature Maps zum Beispiel Oestreicher, A./Piotrowski-Allert, S. (1996), S. 335–371.Google Scholar
  127. 335.
    Küting, K. (2000), S. 604.Google Scholar
  128. 336.
    Vgl. Jacobs, J./Weinrich, G. (2000), S. 59.Google Scholar
  129. 337.
    Differenzierung: Vergangenheitsorientierte Krisensignale resultieren aus vorliegenden Ist-Bilanzen, während zukunftsorientierte Krisensignale aus Plan-Bilanzen abzuleiten sind.Google Scholar
  130. 338.
    Vgl. Baetge, J./Kruse, A./Uthoff, C. (1996), S. 273–281; Baetge, J.in: Oehler, A. (Hrsg.) (1998), S. 1–27; Baetge, J./Baetge, K./Kruse, A. (1999a), S. 1371–1376.Google Scholar
  131. 339.
    Vgl. Baetge, J. (1994), S. 1 – 10. A. a. O. wird ein Ansatz vorgestellt, der auf insg. vier Kennzahlen basiert. Verarbeitet werden durch ein neuronales Netzwerk die Kapitalrückflussquote (= ertragswirtschaftlicher Cash Flow / kurzfristiges Fremdkapital), die Eigenkapitalquote (= wirtschaftliches Eigenkapital / Bilanzsumme), die Fremdkapitalstruktur = (Verb, aus Lief. u. Leist. + Akzepte + Bankkredite / Fremdkapital) sowie die Fremdfinanzierung des Umsatzes (= Gesamtverschuldung / Umsatz). Bei diesen Untersuchungen von Baetge zeigte sich, dass insolvent werdende Unternehmen schon mindestens drei Jahre vor dem Scheitern mit hoher Zuverlässigkeit (größer 87 %) identifiziert werden konnten, während die gesunden Unternehmen mit etwa 66 % Zuverlässigkeit klassifiziert wurden. Vgl. auch Baetge, J./Kruse, A./Uthoff, C. (1996), S. 273–281 sowie die weiteren Veröffentlichungen von Baetge, in denen als ein weiterer Ansatz das BP-14, ein neuronales Netzwerk, welches insgesamt 14 Kennzahlen verarbeitet, beschrieben wird. Der Alpha-Fehler des Ansatzes beträgt 8,75 %, der Beta-Fehler 34 %.Google Scholar
  132. 340.
    Vgl. Oestreicher, A./Piotrowski-Allert, S. (1996), S. 345.Google Scholar
  133. 341.
    „Rentabilität, dynamische Liquidität und Verschuldungsgrad sind die tragenden Säulen der quantitativen Insolvenzprognose.“ Günther, Th./Grüning, M. (2000), S. 47.Google Scholar
  134. 342.
    Zwischen Anlagenintensität, Kostenstruktur, Umsatz und Betriebsrentabilität besteht häufig folgender Zusammenhang: Je höher die Anlagenintensität ist, desto höher sind die fixen Kosten. Hohe fixe Kosten führen zu einer geringeren Anpassungsfähigkeit des Unternehmens an Beschäftigungsschwankungen. Relativ geringe Änderungen des Umsatzes bewirken dann große Veränderungen des Betriebsergebnisses und damit der Rentabilität. Vgl. Groll, K.-H. (2000), S. 55.Google Scholar
  135. 343.
    Vgl. Günther, Th./Grüning, M. (2000), S. 39–59.Google Scholar
  136. 344.
    Kriegesmann, B. (2000), S. 398.Google Scholar
  137. 345.
    Vgl. Schmeisser, W./Jahn, S. (1999), S. 41 – 49.Google Scholar
  138. 346.
    Potenzielle Kapitalgeber stehen bei der Einschätzung der Innovationstragfähigkeit vor umfangreichen Informations- und Bewertungsproblemen. Eine mögliche Lösung der Informationsproblematik stellt die Dienstleistung einer Rating-Agentur mit Fokus auf die Beurteilung innovativer Unternehmen im frühen Finanzierungsstadium (Early-Stage-Phase) dar. Vgl. Heinke, V. G./Heitzer, B. (1999), S. 215–221.Google Scholar
  139. 347.
    Schmeisser, W./Jahn, S. (1999), S. 41.Google Scholar
  140. 348.
    Vgl. Füser, K.(1998), S. 75.Google Scholar
  141. 349.
    Vgl. Laub, U.D. (1991), S. 37.Google Scholar
  142. 350.
    Vgl. Füser, K.(1998), S. 79.Google Scholar
  143. 351.
    Schmeisser, W./Jahn, S. (1999), S. 44.Google Scholar
  144. 352.
    Küting sagt bezogen auf Unternehmen am Neuen Markt in diesem Kontext: „Es stellt sich zwangsläufig die Frage nach der Beurteilung solcher dynamisch wachsender Unternehmen, die im Regelfall hochtechnologieorientierte Tätigkeit dieser Unternehmen ist durch die bisher übliche vergangenheitsorientierte Rechnungslegung nur sehr schwerlich und wenn überhaupt nur unvollständig zu erfassen. Demzufolge ist eine auf dieses Datenmaterial aufsetzende herkömmliche Bilanzanalyse von vornherein zum Scheitern verurteilt. Zukunftsbezogene und damit unsichere Daten treten damit in den Vordergrund. Ist die Ermittlung dieser Daten für das Unternehmen selbst schon mit erheblichen Problemen verbunden, so ist eine Wertung für den externen Analysten nahezu unmöglich.“ Küting, K. (2000), S. 601.Google Scholar
  145. 353.
    Schmeisser, W./Jahn, S. (1999), S. 45.Google Scholar
  146. 354.
    Vgl. Dietz, J./Füser, K./Schmidtmeier, S. (1997), S. 475–489.Google Scholar
  147. 355.
    Allgemein formuliert Gönner folgende Vorteile im Rahmen der Einführung eines Rating-Systems: Verbesserung der Qualität der Kreditentscheidung durch einheitliche und klar strukturierte Kriterien und Bewertungsmaßstäbe, Risikoklassifizierung von Firmenkrediten mit Festlegung von Bearbeitungs- und Überwachungsmaßnahmen, Festlegung von Cross-Selling-Aktivitäten, Zielgruppensteuerung entsprechend der Klassifizierung und Bewertung von Firmenkrediten unter Risikogesichtspunkten, Ermöglichung eines qualitativen Wachstums im Firmenkundengeschäft, Beurteilung der Risikoentwicklung unter Gesamtbankaspekten und Bestimmung des Margenspielraums bzw. der Deckungsbeiträge für die Einzelgeschäftsbeziehung. Vgl. Gönner, M. (1999), S. 32–34.Google Scholar
  148. 356.
    Vgl. Drzik, J./Strothe, G. (1997), S. 260–264.Google Scholar
  149. 357.
    Vgl. Oelrich, F./Stocker, G. (1988) in: Oehler, A. (Hrsg.) (1988), S. 31–52.Google Scholar
  150. 358.
    Vgl. als Darstellung für das Privatkundensegment zum Beispiel: Füser, K./Schmidtmeier, S./Schon, F. (1998), S. 287–295.Google Scholar
  151. 359.
    „Eine Reihe von Vorteilen zeichnet Kontodaten gegenüber anderen Daten aus, die ebenfalls in der Bonitätsprüfung verwendet werden: Die Informationsbeschaffung ist unabhängig vom Kunden. Kontodaten sind eine bankinterne Information und stehen innerhalb der Bank jederzeit zur Verfügung. Kontodaten sind billig. Ihre Beschaffung und ihre Verfügbarhaltung erfordern nur geringe Ressourcen. Kontodaten sind von hoher Zuverlässigkeit und insbesondere vom Kreditnehmer, zumindest was das Gesamtkonto betrifft, praktisch nicht manipulierbar. Kontodaten sind nicht, wie Bilanzdaten, durch gesetzliche Vorschriften und Wahlrechte verzerrt. Kontodaten sind im Vergleich zu allen anderen Unternehmensdaten von höchster Aktualität. Sie sind die einzigen wirklichen Echtzeitdaten, die einem externem Interessenten über ein Unternehmen zur Verfügung stehen. Kontodaten werden online in EDV-Anlagen gespeichert, was ihrer rationelle Verarbeitung mittels automatisierter, rechnergestützter Analyseverfahren ermöglicht. Den Banken stehen die Daten einer großen Anzahl von Unternehmen zur Verfügung, was eine gruppenbezogene Analyse (z. B. nach Branchen, Rechtsform oder Unternehmensalter) und die Anwendung von anspruchsvollen empirisch-induktiven, statistischen Verfahren erlaubt. Für die kontoführende Bank besteht Exklusivität der Information, was besonders in Krisensituationen einen entscheidenden Informationsvorsprung gegenüber Dritten ermöglichen kann.“ Hackl, R/Maderbacher, M. (1999), S. 985–995. A. a. O. steht weiter: „Die Kontodatenanalyse fokussiert im Wesentlichen auf die wirtschaftliche Kraft des Unternehmens und misst dem Grunde nach ein Unternehmensrisiko und nicht unbedingt ein Kreditausfallrisiko.“Google Scholar
  152. 360.
    Vgl. Höfer, H./Rauscher, T. (1997), ASS — Das Scoreverfahren der SCHUFA, Finanzierung — Leasing — Factoring, Heft 3, 1997, S. 109–111.Google Scholar
  153. 361.
    Dies ist ein wichtiger Aspekt im Hinblick auf die Umsetzung der Überlegungen zum automatisierten Einzelentscheid der Richtlinie 95/46/EG, Abi. Nr. L 281 v. 23.11.1995, S. 31 ff. in deutsches Recht.Google Scholar
  154. 362.
    Vgl. Baetge, J. (1998) in: Oehler, A. (Hrsg.) (1998), S. 1–27.Google Scholar
  155. 363.
    Einen alternativen Ansatz zur Kalkulation von Risikokosten stellen Burger/Buchhart vor. Vgl. Burger, A./Buch-art,A. (1998), S. 409–411.Google Scholar
  156. 364.
    Vgl. zur klassischen Vorgehensweise Gerberich, C. W./Kastner, A. (1998), S. 357–362. Die klassische Kennzahlenanalyse wird a. a. O. bereits erweitert um die Aspekte der Managementbeurteilung und der Analyse der Umweltrisiken.Google Scholar
  157. 365.
    „Auf der Wunschliste dominieren mit den Unternehmens- und Umweltszenarien, den neuronalen Netzen sowie der Clusteranalyse Instrumente, die sich zur Einbeziehung qualitativer Informationen in eine umfassende Kreditwürdigkeitsanalyse eignen. Parallel zu dem Wunsch der Institute, verstärkt ,soft facts’ zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit heranzuziehen, ist demnach auch ein Bedarf an Instrumenten festzustellen, die diese ,soft facts’ möglichst automatisiert, konsistent und nachvollziehbar aufarbeiten können. Das Problem der Sammlung und Verarbeitung solcher Informationen durch den Einsatz von DV-Technik und mit Hilfe komplexer statistischer Methoden ist bei den meisten Instituten noch nicht zufriedenstellend gelöst.“ Betsch, O./Brümmer, E./Hartmann, E. E./Wittberg, V. (1997), S. 150–155.Google Scholar
  158. 366.
    Vgl. Uthoff, C. (1997).Google Scholar
  159. 367.
    Vgl. Bauer, W./Füser, K./Schmidtmeier, S. (1997), S. 281–287.Google Scholar
  160. 368.
    Vgl. Füser, K./Geitz, A./Ihme, G./Schmidtmeier, S. (1998), S. 64–70; Nitsche, M./Reuscher, D. (1997), S. 21–23.Google Scholar
  161. 369.
    Vgl. Drzik, J. P./Kuritzkes, A. (1998), S. 368–371; Pechtl, A. (1998), S. 30–32; Schicht, P./Neske, C. (1997), S. 470–473; Lindstädt, H. (1997), S. 350–352.Google Scholar
  162. 370.
    Vgl. Neumann, H. J. (1997), S. 62–64.Google Scholar
  163. 371.
    Vgl. Baetge, J./Heitmann, Ch. (2000), S. 318–343.Google Scholar
  164. 372.
    Vgl. Baetge, J./Kruse, A./Uthoff, C. (1996), S. 273–281.Google Scholar
  165. 373.
    Vgl. Baetge, J./Schmedt, U./Hüls, D./Krause, C./Uthoff, C. (1994), S. 337–343Google Scholar
  166. 374.
    Die in diesem Abschnitt gezeigten Schaubilder entstammen einer Präsentation der Baetge & Partner GmbH & Co. KG. Vgl. auch Baetge, J./Baetge, K./Kruse, A. (1999c), S. 1628.Google Scholar
  167. 375.
    Vgl. Baetge, J./Kruse, A./Uthoff, C. (1996), S. 276. Vgl. zum Thema auch Baetge, J./Baetge, K./Kruse, A. (1999b), S. 1919–1924.Google Scholar
  168. 376.
    Vgl. auch Baetge, J./Baetge, K./Kruse, A. (1999c), S. 1629.Google Scholar
  169. 377.
    Vgl. Baetge, J./Baetge, K./Kruse, A. (1999c), S. 1630.Google Scholar
  170. 378.
    Baetge, J./Baetge, K./Kruse, A. (1999c), S. 1632.Google Scholar
  171. 379.
    Bei diesem Abschnitt handelt es sich um einen Gastbeitrag von Herrn Martin Mang, dem der Verfasser an dieser Stelle explizit und sehr herzlich für seinen Beitrag zum Gelingen des Buchs dankt. Mag. Martin Mang MSc studierte an der Universität Innsbruck „Internationale Wirtschaftswissenschaften“ sowie „Intelligent Systems“ an der University of Sussex, England. Seine Hauptinteressensgebiete liegen im Einsatz innovativer Techniken (künstliche Intelligenz) in der Betriebswirtschaftslehre, insbesondere in der Jahresabschlussanalyse und Wirtschaftsprüfung. Der vorliegende Abschnitt basiert in Teilen auf einer Master’s Thesis, die der Autor während eines Praktikums innerhalb der Grundsatzabteilung der Ernst & Young AG verfasste. Vgl. Mang, M. (2000).Google Scholar
  172. 380.
    Obwohl im Folgenden ausschließlich von Rating die Rede ist, lassen sich die hier vorgestellten Konzepte ohne weiteres auch im Rahmen des Scoring von natürlichen Personen verwenden.Google Scholar
  173. 381.
    Vgl. Coenenberg, A. (2000), S. 902; Schwanenberg, S ./Helm, R. (1999), S. 356–362.Google Scholar
  174. 382.
    Wie an anderer Stelle in diesem Buch näher beschrieben, liefert die Sensitivitätsanalyse für ein bestimmtes Input-muster die relative Bedeutung jedes Inputs für den Netzwerkoutput im Kontext zu den anderen Inputs.Google Scholar
  175. 383.
    In der Literatur wird der Begriff „selbstorganisierende neuronale Karten“ („self-organizing maps“) bzw. „selbstorganisierende Merkmalskarte“ ebenso verwendet wie „Kohonen Netzwerk“.Google Scholar
  176. 384.
    Vgl. Kohonen, T. (1982), S. 59–69; Kohonen, T. (1990), S. 1464–1480; Kohonen, T (1997). Zu den biologischen Grundlagen dieses Netzwerktyps vgl. Bauer, H./Geisel, T./Pawelzik, K./Wolf, F. (1997), S. 74–83.Google Scholar
  177. 385.
    Vgl. Deboeck, G. (1998) in: Deboeck, G./Kohonen, T. (Hrsg.) (1998), S. 39–58; Kiviluoto, K./Bergius, P. (1998) in: Deboeck, G./Kohonen, T. (Hrsg.) (1998), S. 59–71 ; Simula, O./Vasara, P./Vesanto, J./Helminen, R. (1999) in: Jain, L./Vemuri, V. (Hrsg.) (1999), S. 87–112. Der Schwerpunkt dieser Anwendungen lag jedoch bis jetzt auf der retrospektiven Analyse von Daten, nur in wenigen Fällen wurde Wert auf statistische Repräsentativität und damit Prognosetauglichkeit der Ergebnisse gelegt.Google Scholar
  178. 386.
    Vgl. Oestreicher, A./Piotrowski-Allert, S. (1996), S. 335–371; Oestreicher, A./Piotrowski-Allert, S. (1996), S. 1045–1051.Google Scholar
  179. 387.
    Ein anderes Verfahren, welches die Komplexitätsreduktion einer Datenmenge zum Ziel hat ist zum Beispiel die Hauptkomponentenanalyse. Diese ist jedoch auf lineare Abbildungen beschränkt wohingegen SNKn auch nichtlineare und damit leistungsfähigere Transformationen durchführen können.Google Scholar
  180. 388.
    Vgl. Oestreicher, A./Piotrowski-Allert, S. (1996), S. 335–371.Google Scholar
  181. 389.
    Vgl. Kaski, S./Lagus, K. (1996) in: von der Malsburg, C./von Seelen, W./Vorbrüggen, J./Sendhoff, B. (Hrsg.) (1996), S. 809–814.Google Scholar
  182. 390.
    Für einen Überblick über verschiedene Verfahren zur Clusterbildung vgl. Backhaus, K./Erichson, B./Plinke, W./ Weiber, R. (2000).Google Scholar
  183. 391.
    Vgl. Ultsch, A. (1993) in: Opitz, O./Lausen, B./Klar, R. (Hrsg.) (1993), S. 307–313.Google Scholar
  184. 392.
    Die Beispiele in diesem Abschnitt wurden auf Basis einer Datenbank generiert, die rund 1200 deutsche Konzernabschlüsse der Jahre 1996–1999 von rund 500 börsennotierten Unternehmen enthält. Als Inputs wurden jeweils die folgenden vier Kennzahlen verwendet: Eigenkapital/Bilanzsumme (Vermögenslage), Cash Flow/kurzfristiges Fremdkapital (Finanzlage), Cash Flow/Bilanzsumme (Ertragslage) und Verbindlichkeiten/Umsatz. Diese Kennzahlen wurden zu Demonstrationszwecken ausgewählt. Natürlich lassen sich auch qualitative Eingaben mit SNKn verarbeiten (zum Beispiel die Qualität des Managements oder Informationen aus dem Lagebericht).Google Scholar
  185. 393.
    Vgl. Iivarinen, J./Kohonen, T./Kangas, J./Kaski, S. (1992) in: Carlsson, C./Järvi, T./Reponen, T. (Hrsg.) (1992), S. 122–126; Back, B./lrjala, M./Sere, K./Vanharanta, H. (1996).Google Scholar
  186. 394.
    Dies wird an auch an den Ergebnissen anderer Autoren ersichtlich. Vgl. zum Beispiel Shumsky, S./Yarovoy, A. (1998) in: Deboeck, G./Kohonen, T. (Hrsg.) (1998), S. 72–82.Google Scholar
  187. 395.
    Vgl. Oestreicher, A./Piotrowski-Allert, S. (1996), S. 335–371.Google Scholar
  188. 396.
    Vgl. zum Beispiel zur Verbindung von SNKn und radialen Basisfunktionen Mang, M. (2000).Google Scholar
  189. 397.
    Vgl. Lausberg, C./Weißenbacher, F. (2000), S. 341.Google Scholar
  190. 398.
    Vgl. Weißenbacher, F./Lausberg, C. (1999), S. 383.Google Scholar
  191. 399.
    Vgl. Pintaske, J. (1991), S. 14–18.Google Scholar
  192. 400.
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    Weitere Informationen zu Geoinformationssystemen sind zum Beispiel beim Deutschen Dachverband für Geoin-formation in Potsdam (www.ddgi.de) zu erhalten. Dort heißt es: „Geoinformationen beschreiben Objekte (hier: Kredite) und Erscheinungsformen (hier: „Ausfälle“) der realen Welt mit ihrem Raumbezug. Geoinformationen helfen dem Menschen, seine Umwelt, in der er lebt und arbeitet, zu organisieren, zu verwalten und zu erhalten. Planungen und Entscheidungen müssen besser und schneller werden. Daher stellen heute und in Zukunft Geoinformationen in Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung eine unverzichtbare Informationsquelle dar.“Google Scholar
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Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 2001

Authors and Affiliations

  • Karsten Füser

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