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Das Working Capital als Indikator für Zahlungsausfälle by Rainer Dreo

By Rainer Dreo

Rainer Dreo gelingt der empirische Beweis der risikoerhöhenden Wirkung negativen operating Capitals. Er beantwortet die Frage, ob in Fällen von nur unvollständig vorliegenden Bilanzen allein auf foundation des operating Capitals eine Aussage über die Eintrittswahrscheinlichkeit zukünftiger Zahlungsausfälle getätigt werden kann. Unter Verwendung der von einer Kreditversicherung zur Verfügung gestellten Daten werden Vorhersagemodelle entwickelt, die sich in Bezug auf die Branchengruppen Handel und Produktion, das regulate der Daten und die individuelle Einschätzung der zukünftigen gesamtwirtschaftlichen Lage unterscheiden.

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2 ausgeführt – Deckung auch ohne Bestand eines Obligos vor, die auch regelmäßig zum Eintritt eines Versicherungsfalles führen kann. 2 dennoch in die Liste aufgenommen. Hierbei wird der Gedanke verfolgt, die Auswertung um brauchbare Daten zu erweitern, da sowohl die unabhängige als auch die abhängige Variable bekannt sind und kein Grund für einen Ausschluss vorliegt. Allein die nicht vermeidbare Unschärfe, dass in der Selbstentscheidungsgrenze versicherte Risiken, die keine Versicherungsfälle werden, nicht in der Aufstellung enthalten sind, reicht als Ausschlussgrund nicht aus, da ein zusätzliches Weniger an Information keinen Vorteil bringt.

Vgl. Ertl (2011) S. 110. möglicht die Erfassung des Working Capitals auch in Situationen, in denen nur Zwischensummen bekannt sind und entweder das Umlaufvermögen und/oder die kurzfristigen Verbindlichkeiten nicht weiter aufgeschlüsselt sind. Diesen Vorteil bieten beispielsweise die Kennzahlen der Liquidität 1. und 2. Grades nicht. Weiters wird für die Untersuchung im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit das Working Capital inklusive aller zinstragenden Positionen herangezogen. 97 Dass vollständige Geschäftsberichte und Bilanzen oft nur in seltenen Fällen vorliegen98 und die verzinslichen Positionen der Aktiv- und Passivseite bei nicht näherer Aufschlüsselung von Umlaufvermögen und kurzfristigen Verbindlichkeiten in Folge nicht abgezogen werden können, dürfte ein weiterer Grund für diese Entscheidung durch die Lieferantin der Daten gewesen sein.

Predictor]). 100 So kann mittels Regressionsanalyse beispielsweise ein Zusammenhang zwischen den Einnahmen einer FreibadCafeteria und Sonnentagen untersucht werden, wobei die Anzahl der Sonnentage die unabhängige und die Cafeteria-Umsätze die abhängige Variable darstellen. Bei ausreichender Signifikanz des Modells lässt die Regressionsanalyse schließlich auch eine Schätzung zu, wie weit die Einnahmen durch einen zusätzlichen Sonnentag ansteigen. Kernpunkt der Regressionsanalyse ist das lineare Regressionsmodell, also die Untersuchung von linearen Ursache-Wirkung-Zusammenhängen, die auch als Kausalbeziehungen bezeichnet werden.

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