Insolvenzen am Neuen Markt - vorhersehbar?:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart
Ibidem-Verl.
2006
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| Schriftenreihe: | Frankfurter Schriften zu Banking and Finance
4 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Klappentext Inhaltsverzeichnis |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
TABELLENVERZEICHNIS
GLEICHUNGSVERZEICHNIS
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
A.EINLEITUNG
I.
II.
B. THEORIE 5
I.
1. Definition 5
2. Krisenstadien und Typen der Untemehmenskrise 5
II.
1. Definition 6
2. Wachstumsunternehmen am Neuen Markt 7
III.
1. Entwicklung der Krisendiagnose 8
2. Überblick der vorherrschenden betriebswirtschaftlichen Verfahren der
Krisendiagnose 9
a) Univariate Analysemethode 9
b) Multivariate Diskriminanzanalyse 10
c) Künstliche Neuronale Netzanalyse 11
d) Logistische Regression 13
3. Gegenüberstellung und Zusammenfassung 14
IV.
1. Grundprinzip der Logistischen Regression 14
2. Vorgehensweise 18
a) Schätzung der Koeffizienten des Modells 18
b) Güte des Gesamtmodells 20
c) Bewertung von Ausreißern 24
d) Beurteilung einzelner unabhängiger Variablen 25
e) Interpretation der Ergebnisse 26
CEMPIRIE 29
I.
1. Einfuhrung 29
2. Voraussetzungen und Auswahlkriterien für Unternehmen des
3. Verteilung des Datenbestandes 31
a) Zeitliche Verteilung des Datenbestandes 31
b) Verteilung des Datenbestandes bezüglich des Merkmals
Branchenzugehörigkeit 31
c) Verteilung des Datenbestandes bezüglich des Merkmals Umsatz 33
II.
1. Auswahl relevanter Kennzahlen 34
2. Ökonomische Hypothesen zu den Kennzahlen 34
3. Anwendung der identifizierten Kennzahlen auf die Datenbasis 35
D.ANALYSE 37
I.
Verfahren 37
1. Empirische Vorgehensweise 37
2. Analyse auf Hypothesenkonformität und Trennfähigkeit 38
3. Zusammenfassung der Ergebnisse 45
VI
II.
logistischen Regression. 46
1. Die Variablen des logistischen Regressionsmodells 46
a) Die abhängige Variable 46
b) Die unabhängigen Variablen 47
2. Identifizierung des Modells mit der besten Anpassung 47
c)
d) Backward Methode 49
e) Vergleich der Ergebnisse 50
3. Beschreibung des identifizierten Modells ein Jahr vor Insolvenz 50
a) Verarbeitete Fälle 50
b) Schätzung der Koeffizienten 51
c) Güte des Gesamtmodells 53
d) Diagnose von Ausreißern 55
a
ß Analyse der identifizierten Ausreißer 56
y
e) Interpretation einzelner erklärender Variablen 60
f) Interpretation der Ergebnisse 61
4. Entwicklung des Modells zwei und drei Jahre vor Insolvenz 63
5. Bewertung und Zusammenfassung 69
E. RESÜMEE UND AUSBLICK 71
ANHANG 1: TABELLE FALLAUSWAHL 72
ANHANG 2: KENNZAHLENKATALOG 73
ANHANG 3: LINIENDIAGRAMME 75
ANHANG 4: ITERATIONSPROTOKOLL (WALD)
ANHANG 5: ITERATIONSPROTOKOLL (WALD) BACKWARD 79
ANHANG 6: FALLWEISE LISTE 80
VII
ANHANG 7: FALLBEARBEITUNG (T-3) 81
ANHANG 8: KLASSIFIZIERUNGSTABELLE OHNE EINSCHLUSS 81
ANHANG 9: FALLWEISE LISTE (T-2) UND (T-3) 82
LITERATURVERZEICHNIS 84
VIII
Christian Fießer geht empirisch der Frage nach, ob die
zahlreichen Insolvenzen am Neuen Markt durch traditio¬
nelle und aussagekräftige Kennzahlen der Bilanz, Gewinn-
und Verlustrechnung und der Kapitalflussrechnung hätten
vorhersehbar sein können.
Hätten sich die in vergangenen empirischen Studien als
aussagekräftig und trennfähig identifizierten Kennzahlen
als hilfreich erwiesen, potenzielle Insolvenzunternehmen
auszumachen? Christian Fießer unternimmt den Versuch
einer Antwort auf diese Frage durch die Analyse von Ab-
schlusskennzahlen mit Hilfe der logistischen Regressions¬
analyse.
In der Mehrzahl der Fälle zeigt sich, dass jeweils bereits ein
Jahr vor der Insolvenz hinreichend viele Warnsignale aus¬
gemacht werden können. Christian Fießer nimmt sich nicht
nur eines aktuellen und für Investoren hochgradig prakti¬
schen Problems an, sondern zeigt auch exemplarisch die
Anwendung moderner multivarianter Verfahren auf. Damit
richtet sich die Arbeit sowohl an die wissenschaftliche
Community als auch an jeden Anleger, der sich über Mög¬
lichkeiten der Frühdiagnose von Insolvenzen praxisnah in¬
formieren will.
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Inhaltsverzeichnis
INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
TABELLENVERZEICHNIS
GLEICHUNGSVERZEICHNIS
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
A.EINLEITUNG
I.
II.
B. THEORIE 5
I.
1. Definition 5
2. Krisenstadien und Typen der Untemehmenskrise 5
II.
1. Definition 6
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III.
1. Entwicklung der Krisendiagnose 8
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d) Logistische Regression 13
3. Gegenüberstellung und Zusammenfassung 14
IV.
1. Grundprinzip der Logistischen Regression 14
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CEMPIRIE 29
I.
1. Einfuhrung 29
2. Voraussetzungen und Auswahlkriterien für Unternehmen des
3. Verteilung des Datenbestandes 31
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II.
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2. Ökonomische Hypothesen zu den Kennzahlen 34
3. Anwendung der identifizierten Kennzahlen auf die Datenbasis 35
D.ANALYSE 37
I.
Verfahren 37
1. Empirische Vorgehensweise 37
2. Analyse auf Hypothesenkonformität und Trennfähigkeit 38
3. Zusammenfassung der Ergebnisse 45
VI
II.
logistischen Regression. 46
1. Die Variablen des logistischen Regressionsmodells 46
a) Die abhängige Variable 46
b) Die unabhängigen Variablen 47
2. Identifizierung des Modells mit der besten Anpassung 47
c)
d) Backward Methode 49
e) Vergleich der Ergebnisse 50
3. Beschreibung des identifizierten Modells ein Jahr vor Insolvenz 50
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d) Diagnose von Ausreißern 55
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4. Entwicklung des Modells zwei und drei Jahre vor Insolvenz 63
5. Bewertung und Zusammenfassung 69
E. RESÜMEE UND AUSBLICK 71
ANHANG 1: TABELLE FALLAUSWAHL 72
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ANHANG 5: ITERATIONSPROTOKOLL (WALD) BACKWARD 79
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VII
ANHANG 7: FALLBEARBEITUNG (T-3) 81
ANHANG 8: KLASSIFIZIERUNGSTABELLE OHNE EINSCHLUSS 81
ANHANG 9: FALLWEISE LISTE (T-2) UND (T-3) 82
LITERATURVERZEICHNIS 84
VIII
Christian Fießer geht empirisch der Frage nach, ob die
zahlreichen Insolvenzen am Neuen Markt durch traditio¬
nelle und aussagekräftige Kennzahlen der Bilanz, Gewinn-
und Verlustrechnung und der Kapitalflussrechnung hätten
vorhersehbar sein können.
Hätten sich die in vergangenen empirischen Studien als
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