Der Erfolg eines Finanzinstituts im Kreditgeschäft mit Firmenkunden wird maßgeblich von der
Fähigkeit bestimmt die künftige Bonität von Unternehmen einzuschätzen. Durch eine zunehmend
starke Regulierung und einen sich verschärfenden Wettbewerb gewinnen prognosestarke
Kreditrisikomodelle weiter an Bedeutung. Sowohl in der theoretischen Forschung als auch in der
Regulierungspraxis wie in der Kreditwirtschaft insgesamt dominieren jedoch seit Jahrzehnten
Modelle und Verfahren der Ausfallprognose welche eine starke Vergangenheitsorientierung
implizieren. Dies betrifft im Grunde die gesamte betriebswirtschaftliche Krisenforschung.
Dieses Spannungsfeld - einhergehend mit einer mangelnden theoretischen Fundierung bisheriger
Ansätze zur Bonitätsprognose - greift der Autor auf indem er die Logik des
Unternehmensbewertungsmodells von Schwartz Moon (2001) auf die Ausfallprognose von Unternehmen
überträgt. Erweiterungen dieses Modells etwa um die Berücksichtigung qualitativer
Einflussfaktoren wie der Managementqualität resultieren im Potsdamer Modell zur simulativen
Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen. Ausgangspunkt des Verfahrens bildet die
Monte Carlo Simulation wodurch - im Gegensatz zu traditionellen Verfahren der
Insolvenzprognose - ökonomisch fundierte Ursache-Wirkungszusammenhänge einen Ausfall
definieren. Die empirische Untersuchung verdeutlicht das große Potenzial des Modells und damit
einhergehend die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels bei der Prognose der
Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen.
