Diplomarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Controlling, Note: 1, 7, Universität zu Köln (ABWL und Controlling), Sprache: Deutsch, Abstract: In den Jahren nach der Jahrtausendwende hat die Zahl der Unternehmensinsolvenzen in der Bundesrepublik Deutschland immer neue Rekordwerte erreicht. Im Jahr 2014 konnten noch 24.085 Unternehmensinsolvenzen verzeichnet werden. Betrachtet man zusätzlich die Höhe der voraussichtlichen Forderungen, welche in den vergangenen sieben Jahren bei durchschnittlich 33, 75 Mrd. Euro lagen und erfahrungsgemäß in 90%-95% der Fälle uneinholbar sind, wird die gesamtwirtschaftliche Bedeutung der frühzeitigen Erkennung einer möglichen Insolvenzgefahr für alle Marktteilnehmer noch hervorgehoben. Seit Entwicklung der ersten empirisch-statistischen Insolvenzprognoseverfahren Ende der 1960er Jahre wird diesen eine stetig zunehmende Bedeutung zugesprochen. Sie eignen sich insbesondere zur Auswertung großer Datenmengen und liefern dabei in der Regel zuverlässige Prognoseergebnisse. Dennoch ist es bislang nicht gelungen, eines der zahlreichen Insolvenzprognosemodelle als das Beste zu identifizieren. Das Ziel dieser Arbeit soll es sein, neben den klassischen Bilanzkennzahlen weitere Kennzahlen zu identifizieren, die einen zusätzlichen Informationsgehalt zur Ermittlung der prognostizierten Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen besitzen. Die Analyse erfolgt anhand eines selbst zu generierenden Insolvenzprognosemodells auf Basis von Jahresabschlussinformationen deutscher Unternehmen. Dabei soll versucht werden, weitere für die Insolvenzprognose relevante Unternehmensinformationen so zu modifizieren, dass sie einen positiven Einfluss auf die empirische Schätzgüte des zugrunde liegenden Insolvenzprognosemodells aufweisen.
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Insolvenzprognose anhand von Kennzahlen. Deutsche Unternehmensinsolvenzen
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