Titelaufnahme

Titel
Frühwarnsysteme für Bankinsolvenzen / Florian Huber
Verfasser/ VerfasserinHuber, Florian
Begutachter / BegutachterinFischer, Edwin
Erschienen2014
UmfangVII, 79 Bl. : Zsfassung (2 Bl.) ; graf. Darst.
HochschulschriftGraz, Univ., Masterarb., 2014
Anmerkung
Zsfassung in dt. und engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (GND)Bank / Insolvenzrisiko / Bank / Insolvenzrisiko / Online-Publikation
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-62223 Persistent Identifier (URN)
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Frühwarnsysteme für Bankinsolvenzen [0.97 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Bankinsolvenzen können mitunter negative volkswirtschaftliche Auswirkungen mit sich bringen. Diese realwirtschaftlichen Folgen könnten jedoch reduziert werden, sofern es Systeme gibt, die in der Lage sind, eine drohende Bankenpleite vorzeitig zu erkennen. Dies deshalb, da in diesem Fall mit entsprechenden Maßnahmen rechtzeitig gegengesteuert werden könnte. Wirtschaftswissenschaftler entwickeln dazu schon seit Jahrzehnten sog. Frühwarnsysteme für Bankinsolvenzen, welche mögliche Bankenpleiten mittels statistischer Methoden und unter Heranziehen bankspezifischer Jahresabschlusskennzahlen, Jahre im Voraus prognostizieren zu versuchen. Ziel dieser Masterarbeit soll es daher sein, einen Überblick über vorhandene Frühwarnsysteme zu geben und gleichzeitig eine Aussage über deren Prognosegüte in zeitlicher und qualitativer Hinsicht zu treffen. Schwerpunktmäßig beschäftigt sich die vorliegende Arbeit dabei mit der spezifischen Vorgehensweise bei der Schaffung eines Frühwarnsystems, wobei die Erstellung eines eigenen Modells auf Grund des hohen Rechenaufwandes nicht im Mittelpunkt steht. Neben einem Einordnungsversuch von bankspezifischen Frühwarnsystemen und der anschließenden Definition ihrer Mindestbestandteile, werden hierzu anfänglich eine methodische Übersicht zu Insolvenzprognoseverfahren geboten und die zentrale Bedeutung von zusammenhängenden Kennzahlen für die Entwicklung dieser herausgestrichen. Anschließend werden die, in Praxis und Wissenschaft bedeutendsten, Verfahren der Diskriminanzanalyse und der logistischen Regression statistisch aufbereitet und die trennfähigsten Jahresabschlusskennzahlen mittels empirischer Testdaten aus einem Katalog infrage kommender Finanzgrößen für diese Verfahren ermittelt. Auf Grundlage dieser theoretischen Erkenntnisse und eigenen empirischen Ergebnissen beleuchtet die Arbeit schließlich empirische Resultate verschiedener, von der Wissenschaft bereits entwickelter, Frühwarnsysteme für Bankinsolvenzen.

Zusammenfassung (Englisch)

Bank insolvencies could result in large real economic problems. However, real economic problems could be reduced with the existence of systems which are able to predict those insolvencies years in advance. That is why counteractive measures could be taken prior to a possible bankruptcy or rather before the problems of a bank affect the real economy. The objective of this masters? thesis is therefore to provide an overview of existing early warning systems as well as to analyse their ability to predict bank insolvencies in an adequate time in advance and with a high predictive power. For that purpose a broad presentation of theoretical backgrounds is illustrated to gain a deeper insight into financial ratios and statistical techniques used in early warning systems. Although the main focus is to analyse the key steps on the way towards a creation of an early warning system, the creation itself is not in the principal interest of the present work due to the large time required for computing. However, large empirical data is used to examine financial ratios with a high discriminate power. Initially the thesis tries to find a feasible definition for an early warning system and their main components required to predict bank insolvencies adequately. In doing so, the present work comes up with a large variety of different statistical techniques used to build forecast models. Among this huge variety, discriminant function analysis and logistic regression have been employed the most in previous bankruptcy prediction studies, which is why a closer look on these two statistical methodologies is provided. Subsequently low-level-correlated financial ratios of bank balance sheets are detected which have a high discriminating ability and therefore a high explanation power to predict bank insolvencies. Based on this theoretical framework and the work?s own empirical results, the thesis finally gives an overview of already developed early warning systems for bank insolvencies.