Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1, Fachhochschule Kufstein Tirol (Unternehmensführung), Sprache: Deutsch, Abstract: Angesichts der steigenden Zahl an Insolvenzen in Deutschland, stellt sich die Frage, ob die der Insolvenzen vorangegangenen Unternehmenskrisen abwendbar gewesen wären, wenn sie rechtzeitig erkannt worden wären. Für eine rechtzeitige Erkennung einer nahenden Krise ist die Anwendung eines Insolvenzprognoseinstruments nötig, welches in verlässlicher Weise die Wahrscheinlichkeit des Eintritts des Tatbestands der Insolvenz, prognostizieren kann. Um dieser Forderung nachzukommen, beschäftigt sich die Arbeit mit der Vorhersehbarkeit von Insolvenzen durch die Untersuchung der Prognosetauglichkeit des Instruments des Z''-Score-Verfahrens nach Altman.Nach einer umfassenden Behandlung der Thematik der Krise, folgt eine Einführung in die Insolvenzprognoseverfahren. Dabei wird gezielt auf die Diskriminanzanalyse in Form des Z''-Score-Verfahrens eingegangen. Die Eignung dieses Verfahrens wird anhand einer Stichprobenartigen Datenbasis überprüft und unter Berücksichtigung der Gegebenheiten diskutiert. Auf Basis der Entwicklung der Z''-Score Werte über einen bestimmten Zeitraum wird eine kategoriale Insolvenzprognose durchgeführt, in welcher die Prognosegüte des Z''-Score-Verfahrens hinsichtlich der vorliegenden Datenbasis festgestellt wird. Die hierbei erhaltene kategoriale Güte wird anschließend in eine ordinale Güte umgerechnet, um ein vergleichbares Schätzgütemaß zu erhalten und somit die Tauglichkeit dieses Instruments zumindest für die verwendete Datenbasis unter Beweis zu stellen.Es ergab sich eine Schätzgüte von 81,86% und eine relative Schätzgüte von 90%.Das zur Anwendung gekommene Z''-Score-Verfahren konnte in der ex-post-Prognose den Großteil der betrachteten Insolvenzen vorhersagen und zugleich die Nichtgefährdung mit hoher Trefferquote prognostizieren. Der Versuch die jüngsten europäischen Insolvenzen auf dies
Die Eignung des Z''-Score Modells nach Altman als Instrument der Insolvenzprognose
RRP:
$193.00
Description
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich BWL - Allgemeines, Note: 1, Fachhochschule Kufstein Tirol (Unternehmensführung), Sprache: Deutsch, Abstract: Angesichts der steigenden Zahl an Insolvenzen in Deutschland, stellt sich die Frage, ob die der Insolvenzen vorangegangenen Unternehmenskrisen abwendbar gewesen wären, wenn sie rechtzeitig erkannt worden wären. Für eine rechtzeitige Erkennung einer nahenden Krise ist die Anwendung eines Insolvenzprognoseinstruments nötig, welches in verlässlicher Weise die Wahrscheinlichkeit des Eintritts des Tatbestands der Insolvenz, prognostizieren kann. Um dieser Forderung nachzukommen, beschäftigt sich die Arbeit mit der Vorhersehbarkeit von Insolvenzen durch die Untersuchung der Prognosetauglichkeit des Instruments des Z''-Score-Verfahrens nach Altman.Nach einer umfassenden Behandlung der Thematik der Krise, folgt eine Einführung in die Insolvenzprognoseverfahren. Dabei wird gezielt auf die Diskriminanzanalyse in Form des Z''-Score-Verfahrens eingegangen. Die Eignung dieses Verfahrens wird anhand einer Stichprobenartigen Datenbasis überprüft und unter Berücksichtigung der Gegebenheiten diskutiert. Auf Basis der Entwicklung der Z''-Score Werte über einen bestimmten Zeitraum wird eine kategoriale Insolvenzprognose durchgeführt, in welcher die Prognosegüte des Z''-Score-Verfahrens hinsichtlich der vorliegenden Datenbasis festgestellt wird. Die hierbei erhaltene kategoriale Güte wird anschließend in eine ordinale Güte umgerechnet, um ein vergleichbares Schätzgütemaß zu erhalten und somit die Tauglichkeit dieses Instruments zumindest für die verwendete Datenbasis unter Beweis zu stellen.Es ergab sich eine Schätzgüte von 81,86% und eine relative Schätzgüte von 90%.Das zur Anwendung gekommene Z''-Score-Verfahren konnte in der ex-post-Prognose den Großteil der betrachteten Insolvenzen vorhersagen und zugleich die Nichtgefährdung mit hoher Trefferquote prognostizieren. Der Versuch die jüngsten europäischen Insolvenzen auf dies
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