Bankruptcy Prediction und ML
📉 Insolvenzprognose mit Statistik und Machine Learning 🤖
Die Insolvenz ist ein finanzieller Zustand, in dem ein Unternehmen nicht in der Lage ist, seine Schulden gegenüber seinen Gläubigern zu begleichen. Aus diesem Grund ist die Vorhersage der Insolvenzwahrscheinlichkeit eine wichtige Aufgabe für Investoren, Kreditgeber, Manager und politische Entscheidungsträger gleichermaßen. Der Einsatz von Methoden des Machine Learnings (ML) zur Vorhersage von Unternehmensinsolvenzen hat in den letzten Jahren an Popularität gewonnen.
Die Hauptmotivationen für den Einsatz von ML-Methoden bei der Vorhersage von Insolvenzen sind die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Herkömmliche statistische Analysen von Bilanz und Finanzkennzahlen wie Liquidität, Verschuldung, oder Rentabilität reichen nicht mehr für präzise Vorhersagen aus. Die Verwendung von ML-Modellen ermöglicht die Einbeziehung von nicht-bilanziellen Daten wie makroökonomischen Faktoren, Markttrends und Daten aus sozialen Medien, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.
Zur Vorhersage von Insolvenzen werden traditionelle statistische Modelle wie Altman’s Z-Score, Lineare Diskriminanzanalyse oder Logistische Regression aber auch moderne ML-Modelle wie Support Vector Machines, Tree-Ensembles und Neuronale Netze verwendet. Diese Modelle werden anhand historischer Daten trainiert, um Muster und Beziehungen zwischen Merkmalen und Insolvenzfällen zu erkennen. Nach dem Training werden die Modelle an neuen, ungesehenen Daten getestet, um ihre Vorhersageleistung zu bewerten.
Eine Übersicht zu diesen Verfahren und den Unterschieden zwischen statistische und ML-Methode gibt es in folgendem Karussell.
Verfasst von Carsten Keller, Tom Walter
Links* zu den Referenzen** im Karussell
[1] Kenton. "Altman Z-Score: What It Is, Formula, How to Interpret Results". https://www.investopedia.com/terms/a/altman.asp
[2] Qu, Quan, Lei, Shi. "Review of Bankruptcy Prediction using Machine Learning and Deep Learning techniques". https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050919320769
[3] Shetty, Musa; Brédart. "Bankruptcy Prediction Using Machine Learning Techniques." https://www.mdpi.com/1911-8074/15/1/3
[*]: Links abgerufen am 01.06.2023
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