Anwendungen von Modellen zur Vorhersage finanzieller Schwierigkeiten von Unternehmen

Veröffentlicht am: 08. Februar 2025

Einleitung

Die Vorhersage finanzieller Schwierigkeiten von Unternehmen ist ein wesentliches Thema der modernen Finanzwirtschaft. Die Anwendung solcher Modelle bietet Entscheidungsträgern wertvolle Einblicke in die wirtschaftliche Stabilität von Firmen und kann maßgeblich zur Risikominimierung beitragen. Zahlreiche Akteure profitieren von diesen Vorhersagemodellen, darunter Kreditgeber, Investoren, Regulierungsbehörden und Wirtschaftsprüfer. In diesem Artikel werden die verschiedenen Anwendungsfälle dieser Modelle detailliert betrachtet.

Kreditgeber und Banken

Eine der offensichtlichsten Anwendungen von Modellen zur Vorhersage finanzieller Schwierigkeiten liegt im Bereich der Kreditvergabe. Banken und andere Kreditinstitute verwenden diese Modelle zur Beurteilung des Kreditrisikos von Unternehmen. Die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls (Probability of Default, PD) ist eine entscheidende Kennzahl, die insbesondere durch regulatorische Rahmenwerke wie Basel II und Basel III an Bedeutung gewonnen hat.

Ein wesentlicher Aspekt der Kreditvergabe ist die Festlegung des Zinssatzes. Moderne Kreditbewertungsmodelle erlauben es, den Kreditzins auf Basis der Ausfallwahrscheinlichkeit und der erwarteten Verlustquote (Loss Given Default, LGD) zu berechnen. Beispielsweise kann eine Bank zwei unterschiedliche Methoden zur Preisgestaltung eines Kredits anwenden:

• Interne Kapitalallokation: Hierbei werden ökonomische Kapitalanforderungen berücksichtigt, um das Risiko präziser zu bewerten.
• Regulatorische Kapitalanforderungen: Die Berechnung basiert auf einer festen Kapitalquote, wie sie durch Basel II vorgeschrieben ist.

Die Anwendung solcher Modelle hilft Banken, ihre Risikopositionen zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Zudem sind Banken heute in der Lage, Risikobewertungen über maschinelles Lernen weiter zu verfeinern, um Betrug und Zahlungsausfälle präziser vorherzusagen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt für Kreditgeber ist die Möglichkeit, Trends in den finanziellen Kennzahlen eines Unternehmens frühzeitig zu erkennen. Unternehmen, die über Jahre hinweg ihre Eigenkapitalquote reduzieren oder eine sinkende Liquiditätsreserve aufweisen, stellen ein erhöhtes Risiko für Kreditgeber dar. Modelle zur finanziellen Frühwarnung nutzen daher nicht nur historische Daten, sondern auch prädiktive Analysen, um wahrscheinliche Zukunftsszenarien zu berechnen.

Debitorenmanagement

Unternehmen, die ihre Waren und Dienstleistungen auf Kreditbasis verkaufen, stehen vor ähnlichen Herausforderungen wie Banken. Sie müssen das Ausfallrisiko ihrer Kunden bewerten, um die Höhe des Kreditlimits und die Bedingungen der Zahlungsvereinbarungen festzulegen. Ein effektives Debitorenmanagement erfordert daher den Einsatz von Bonitätsprüfungen und Scoring-Modellen, die das individuelle Risiko eines Zahlungsausfalls ermitteln.

Die Verwendung dieser Modelle hilft Unternehmen, ihre finanziellen Risiken zu minimieren und die Wahrscheinlichkeit von Forderungsausfällen zu verringern.

Darüber hinaus sind Fortschritte in der Datenanalyse entscheidend für die Optimierung von Kreditentscheidungen. Unternehmen können mithilfe von KI-gestützten Algorithmen das Zahlungsverhalten von Kunden genau analysieren und frühzeitig Warnsignale für ausstehende Zahlungen erkennen. Durch den Einsatz solcher Systeme lassen sich Forderungsausfälle proaktiv vermeiden.

Investoren

Nicht nur Banken und Kreditgeber profitieren von präzisen Vorhersagemodellen, sondern auch institutionelle und private Investoren. Die Bewertung von Unternehmensanleihen oder anderen festverzinslichen Wertpapieren erfordert eine fundierte Einschätzung des Kreditrisikos. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf der Entwicklung von Unternehmen, die sich in finanziellen Schwierigkeiten befinden.

Beispielsweise können Investoren durch solche Modelle herausfinden, ob eine Unternehmensanleihe, die derzeit unter Wert gehandelt wird, das Potenzial hat, wieder an Wert zu gewinnen. Die sogenannten "Fallen Angels" – Unternehmensanleihen, die aus dem Investment-Grade-Bereich abgestuft wurden – bieten oft hohe Renditen, bergen aber auch erhebliche Risiken. Durch die Anwendung von Scoring-Modellen lassen sich bessere Kauf- und Verkaufsentscheidungen treffen.

Regulierungsbehörden

Regulierungsbehörden wie Zentralbanken und Finanzaufsichtsbehörden nutzen Modelle zur Vorhersage finanzieller Schwierigkeiten, um systemische Risiken zu identifizieren und geeignete Maßnahmen zur Stabilisierung der Finanzmärkte zu ergreifen.

Insbesondere unter Basel II sind Banken verpflichtet, eigene interne Rating-Modelle (Internal Rating-Based Approach, IRB) zu entwickeln. Regulierungsbehörden überprüfen diese Modelle, um deren Qualität und Aussagekraft sicherzustellen.

Ein zentrales Element dieser Analysen ist die Risikodiversifikation. Falls mehrere Banken dieselben Unternehmen als hochriskant einstufen, kann dies ein Indikator für drohende Marktinstabilitäten sein. Die Erkenntnisse aus solchen Analysen fließen in politische Entscheidungen und regulatorische Anpassungen ein.

Wirtschaftsprüfer

Wirtschaftsprüfer können Vorhersagemodelle nutzen, um finanzielle Risiken in Jahresabschlüssen besser zu erkennen. Besonders relevant sind diese Modelle bei der Beurteilung der Unternehmensfortführung (Going Concern-Prinzip).

Ein Beispiel ist das Altman-Z-Score-Modell, das bereits in den 1970er Jahren zur Prognose finanzieller Schwierigkeiten eingesetzt wurde. Eine Analyse von Unternehmen, die später insolvent wurden, zeigte, dass viele von ihnen bereits Jahre vor der Insolvenz durch entsprechende Modelle als hochriskant eingestuft wurden.

Die Integration solcher Modelle in den Prüfprozess ermöglicht eine genauere Risikoeinschätzung und kann dazu beitragen, Stakeholder frühzeitig auf potenzielle Probleme hinzuweisen.

Fazit

Die Anwendungen von Modellen zur Vorhersage finanzieller Schwierigkeiten sind vielfältig und betreffen zahlreiche Akteure innerhalb der Wirtschaft. Von Banken über Investoren bis hin zu Regulierungsbehörden und Wirtschaftsprüfern – alle profitieren von den Erkenntnissen dieser Analysen.

Bei Bonscore setzen wir auf fortschrittliche Verfahren der Insolvenzprognose, die klassische Scoring-Modelle mit modernen maschinellen Lernmethoden kombinieren. Durch den Einsatz innovativer Algorithmen ermöglichen wir eine präzisere Risikobewertung und tragen dazu bei, finanzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren.

In Zukunft wird die Bedeutung dieser Modelle weiter zunehmen, insbesondere durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Big Data-Analysen. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen, werden langfristig wettbewerbsfähiger und widerstandsfähiger gegenüber finanziellen Risiken sein.