Default Risk Assessment for Small and Medium-Sized Enterprises (Literature Review)

Der Zweck dieses Beitrags besteht darin, relevante Forschungsnachweise zur Angemessenheit von Modellen und Variablen zur Vorhersage des Kreditausfallrisikos zu untersuchen, wobei der Fokus speziell auf kleine und mittlere Unternehmen (KMU) gelegt wird. Hierfür wurde eine umfassende systematische Literaturübersicht durchgeführt, um empirische Erkenntnisse aus 20 Studien zu kleinen und mittleren Unternehmen zu identifizieren, auszuwählen und zu bewerten. Obwohl diese Unternehmen 99% der Firmen in Europa ausmachen, zeigt sich ein deutlicher Mangel an empirischer Forschung zur Kreditausfallvorhersage in diesem speziellen Sektor. Die Ergebnisse dieser Untersuchung legen nahe, dass die logistische Regression das am häufigsten angewandte Modell zur Vorhersage von Kreditausfällen bei kleinen und mittleren Unternehmen ist. Hinsichtlich der verwendeten Variablen lassen sich finanzielle und nichtfinanzielle Indikatoren unterscheiden. Insbesondere werden der Bargeldanteil am Gesamtvermögen und die einbehaltenen Gewinne im Verhältnis zum Gesamtvermögen als dominante finanzielle Variablen identifiziert. Zusätzlich werden Alter, Unternehmensgröße und Branche häufig als nichtfinanzielle Variablen genutzt. Diese Studie trägt zur Erweiterung des Verständnisses von Kreditrisikovorhersagemodellen und relevanten Variablen für kleine und mittlere Unternehmen bei.