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Description:
Ziel des vorliegenden Diskussionspapiers ist es, einen Beitrag zur Verbesserung der Vergleichbarkeit der Schätzgüteergebnisse von Insolvenzprognosestudien zu leisten. Hierzu werden zunächst in der Literatur verwendete kategoriale, ordinale und kardinale Schätzgütemaße vorgestellt. Es wird gezeigt, daß sich die vorgestellten ordinalen Schätzgütemaße für stichprobenübergreifende Schätzgütevergleiche am besten eignen, da sie nicht von den Stichprobenausfallraten beeinflußt werden. Es werden verschiedene Verfahren zur Überführung kategorialer in ordinale Schätzgütemaße entwickelt, die es ermöglichen, die Schätzgüteergebnisse älterer und aktueller Insolvenzprognosestudien auf einer einheitlichen Basis zu vergleichen. Im zweiten Teil des Diskussionspapier werden theorie- und empiriegestützt zahlreiche von der Qualität von Ratingverfahren unabhängige Einflußgrößen identifiziert, welche die betrachteten Schätzgütemaße beeinflussen und damit einen stichprobenübergreifenden Vergleich von Schätzgüteergebnissen erschweren. In diesem Zusammenhang werden Verfahren zur Abschätzung der Informationsverluste, die mit einer Diskretisierung kontinuierlicher Ratingskalen und mit der Vorselektion von Portfolien verbunden sind, entwickelt. Es werden die Schätzgüteergebnisse zahlreicher Insolvenzprognosestudien vorgestellt und mit drei Benchmarks verglichen. Erster Benchmark ist die allein auf Kenntnis von Rechtsformund Branchenzugehörigkeit eines Unternehmens erzielbare Schätzgüte von Insolvenzprognosen. Zweiter Benchmark ist die univariate Prognosegüte einzelner Finanzkennzahlen. Als dritter Benchmark wird das ALTMAN'sche Z-Scoreverfahren, ein multivariates Insolvenzprognosemodell, das in vielen empirischen Studien als Vergleichsverfahren verwendet wird, untersucht. Dabei zeigt sich, daß die mit dem Z-Score-Verfahren erzielbaren Schätzgüteergebnisse so schlecht sind, daß dieses Verfahren nicht als Benchmarkverfahren herangezogen werden sollte. Statt dessen wird die Verwendung der im Diskussionspapier zitierten, vollständig ...