Effiziente Prognose von Ausfallrisiken durch dynamische Modellierung von Ausfallrisikodeterminanten

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In gängigen Modellen zur Bestimmung des Ausfallrisikos von Unternehmen werden aktuelle Kennzahlen (Verschuldungsgrad, Profitabilität, Unternehmenswert etc.) als Determinanten von Ausfällen verwendet. Es wird nicht versucht, die Entwicklung dieser Kennzahlen innerhalb des Horizonts der Ausfallprognose vorherzusagen. Dem steht gegenüber, dass Determinanten des Ausfallrisikos vorhersagbare Muster aufweisen können. Die wichtigsten Gründe hierfür sind: Zielvorgaben der Unternehmen hinsichtlich ihrer Kapitalstruktur; makroökonomische oder branchenspezifische Zyklen; Schocks mit reversiblem Charakter (Diskontratenschocks).Im hier beschriebenen Forschungsprojekt soll empirisch untersucht werden, ob Ausfallrisiko- Treiber prognostiziert und diese Prognosen für die Ausfallprognose nutzbar gemacht werden können. Dabei sollen Horizonte von einem bis zehn Jahren betrachtet werden. Es wird somit untersucht, ob gängige Methoden (statistische und strukturelle Modelle, Ratings) Defizite bei der Ausfallprognose aufweisen und inwieweit sie verbesserungsfähig sind. Zudem stellt die Untersuchung auch einen Beitrag zur Corporate-Finance-Literatur dar. Sie beleuchtet z.B., welche Auswirkung eine Steuerung des Verschuldungsgrads auf das Ausfallrisiko und die Kapitalkosten hat.