Improving the comparability of insolvency predictions

This working paper aims at improving the comparability of forecast quality measures of insolvency prediction studies. For this purpose, in a first step commonly used accuracy measures for categorial, ordinal and cardinal insolvency predictions are presented. It will be argued, that ordinal measures are the most suitable measures for sample spanning comparisons concerning predictive power of rating models, as they are not affected by sample default rates. A method for transforming cardinal into ordinal accuracy measures is presented, by which comparisons of insolvency prediction results of older and present-day studies are enabled. In the second part of the working paper an overview of influencing variables – aside from the quality of the insolvency prediction methods – is given, which affect the accuracy measures presented in the first part of the paper and thus impair sample spanning comparison of empirically obtained forecast quality results. In this context, methods for evaluating information losses that are attributable to the discretization of continuous rating scales or preselection of portfolios are developed. Measure results of various insolvency prognosis studies are envisaged and compared with three benchmarks. First benchmark is the accuracy that can be achieved solely by taking into account legal status and industry classification of corporations. The second benchmark is the univariate prognosis accuracy of single financial ratios. As third benchmark, ALTMAN’s Z-score model is examined, a multivariate insolvency prediction model, that is currently used as reference rating model in many empirical studies. It turns out, however, that the Z-score’s forecast quality is so discontenting, that its application is not recommendable. Instead it is suggested to use those rating models that are cited in this discussion paper, which are fully documented and which therefore can be rebuilt and directly applied to any desired data sample. If applied to the respective target groups, their performance matches with the performance of commercial rating systems, like bureau and business scores for rather small companies, middle market rating models for SMB, or agency ratings for large public companies.financial ratio analysis, corporate bankruptcy prediction, forecast validation, accuracy ratio, information entropy, sample selection, rating granularity

Verbesserung der Vergleichbarkeit von Schätzgüteergebnissen von Insolvenzprognosestudien (German version of 'Improving the comparability of insolvency predictions')

This working paper aims at improving the comparability of forecast quality measures of insolvency prediction studies. For this purpose, in a first step commonly used accuracy measures for categorial, ordinal and cardinal insolvency predictions are presented. It will be argued, that ordinal measures are the most suitable measures for sample spanning comparisons concerning predictive power of rating models, as they are not affected by sample default rates. A method for transforming cardinal into ordinal accuracy measures is presented, by which comparisons of insolvency prediction results of older and present-day studies are enabled. In the second part of the working paper an overview of influencing variables – aside from the quality of the insolvency prediction methods – is given, which affect the accuracy measures presented in the first part of the paper and thus impair sample spanning comparison of empirically obtained forecast quality results. In this context, methods for evaluating information losses that are attributable to the discretization of continuous rating scales or preselection of portfolios are developed. Measure results of various insolvency prognosis studies are envisaged and compared with three benchmarks. First benchmark is the accuracy that can be achieved solely by taking into account legal status and industry classification of corporations. The second benchmark is the univariate prognosis accuracy of single financial ratios. As third benchmark, ALTMAN’s Zscore model is examined, a multivariate insolvency prediction model, that is currently used as reference rating model in many empirical studies. It turns out, however, that the Z-score’s forecast quality is so discontenting, that its application is not recommendable. Instead it is suggested to use those rating models that are cited in this discussion paper, which are fully documented and which therefore can be rebuilt and directly applied to any desired data sample. If applied to the respective target groups, their performance matches with the performance of commercial rating systems, like bureau and business scores for rather small companies, middle market rating models for SMB, or agency ratings for large public companies.financial ratio analysis, corporate bankruptcy prediction, forecast validation, accuracy ratio, information entropy, sample selection, rating granularity

Entwicklung und Validierung eines stochastischen Simulationsmodells für die Prognose von Unternehmensinsolvenzen

Die zentralen Fragestellungen der Arbeit sind, wie die Insolvenzwahrscheinlichkeiten von Unternehmen prognostiziert und wie sie durch zielgerichtetes Handeln beeinflusst werden können. Hierzu gibt der Autor zunächst einen ausführlichen Überblick über die derzeit in Wissenschaft und Praxis verwendeten Ansätze zur Prognose von Unternehmensinsolvenzen, Schätzgütemaßen von Insolvenzprognosen sowie Datenquellen, die für die Prognose von Unternehmensinsolvenzen zur Verfügung stehen. Anschließend entwickelt er ein kausales Unternehmensmodell, das er mit stochastischen Simulationsverfahren analysiert. Das Modell wird validiert und mit Benchmarkverfahren verglichen. Abschließend zeigt der Autor, wie das Modell zur Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Beeinflussung der individuellen Insolvenzwahrscheinlichkeit von Unternehmen herangezogen werden kann

Verbesserung der Vergleichbarkeit von Schätzgüteergebnissen von Insolvenzprognosestudien

Ziel des vorliegenden Diskussionspapiers ist es, einen Beitrag zur Verbesserung der Vergleichbarkeit der Schätzgüteergebnisse von Insolvenzprognosestudien zu leisten. Hierzu werden zunächst in der Literatur verwendete kategoriale, ordinale und kardinale Schätzgütemaße vorgestellt. Es wird gezeigt, daß sich die vorgestellten ordinalen Schätzgütemaße für stichprobenübergreifende Schätzgütevergleiche am besten eignen, da sie nicht von den Stichprobenausfallraten beeinflußt werden. Es werden verschiedene Verfahren zur Überführung kategorialer in ordinale Schätzgütemaße entwickelt, die es ermöglichen, die Schätzgüteergebnisse älterer und aktueller Insolvenzprognosestudien auf einer einheitlichen Basis zu vergleichen. Im zweiten Teil des Diskussionspapier werden theorie- und empiriegestützt zahlreiche von der Qualität von Ratingverfahren unabhängige Einflußgrößen identifiziert, welche die betrachteten Schätzgütemaße beeinflussen und damit einen stichprobenübergreifenden Vergleich von Schätzgüteergebnissen erschweren. In diesem Zusammenhang werden Verfahren zur Abschätzung der Informationsverluste, die mit einer Diskretisierung kontinuierlicher Ratingskalen und mit der Vorselektion von Portfolien verbunden sind, entwickelt. Es werden die Schätzgüteergebnisse zahlreicher Insolvenzprognosestudien vorgestellt und mit drei Benchmarks verglichen. Erster Benchmark ist die allein auf Kenntnis von Rechtsformund Branchenzugehörigkeit eines Unternehmens erzielbare Schätzgüte von Insolvenzprognosen. Zweiter Benchmark ist die univariate Prognosegüte einzelner Finanzkennzahlen. Als dritter Benchmark wird das ALTMAN'sche Z-Scoreverfahren, ein multivariates Insolvenzprognosemodell, das in vielen empirischen Studien als Vergleichsverfahren verwendet wird, untersucht. Dabei zeigt sich, daß die mit dem Z-Score-Verfahren erzielbaren Schätzgüteergebnisse so schlecht sind, daß dieses Verfahren nicht als Benchmarkverfahren herangezogen werden sollte. Statt dessen wird die Verwendung der im Diskussionspapier zitierten, vollständig dokumentierten Ratingmodelle empfohlen, die von Modelltestern nachgebaut und auf beliebige Datensätze angewendet werden können. Angewendet auf die jeweiligen Unternehmenszielgruppen entspricht deren Qualität der Qualität kommerzieller Ratingsysteme, wie Auskunfteiscores für Kleinstunternehmen, finanzkennzahlenbasierte Ratingmodelle für KMU und Ratingurteile von Ratingagenturen für große Aktiengesellschaften. --bankruptcy prediction,forecast validation,accuracy ratio,sample selection,rating granularity

A Drosophila-centric view of protein tyrosine phosphatases

AbstractMost of our knowledge on protein tyrosine phosphatases (PTPs) is derived from human pathologies and mouse knockout models. These models largely correlate well with human disease phenotypes, but can be ambiguous due to compensatory mechanisms introduced by paralogous genes. Here we present the analysis of the PTP complement of the fruit fly and the complementary view that PTP studies in Drosophila will accelerate our understanding of PTPs in physiological and pathological conditions. With only 44 PTP genes, Drosophila represents a streamlined version of the human complement. Our integrated analysis places the Drosophila PTPs into evolutionary and functional contexts, thereby providing a platform for the exploitation of the fly for PTP research and the transfer of knowledge onto other model systems

Entwicklung und Validierung eines stochastischen Simulationsmodells für die Prognose von Unternehmensinsolvenzen

Die zentralen Fragestellungen der Arbeit sind, wie die Insolvenzwahrscheinlichkeiten von Unternehmen prognostiziert und wie sie durch zielgerichtetes Handeln beeinflusst werden können. Hierzu gibt der Autor zunächst einen ausführlichen Überblick über die derzeit in Wissenschaft und Praxis verwendeten Ansätze zur Prognose von Unternehmensinsolvenzen, Schätzgütemaßen von Insolvenzprognosen sowie Datenquellen, die für die Prognose von Unternehmensinsolvenzen zur Verfügung stehen. Anschließend entwickelt er ein kausales Unternehmensmodell, das er mit stochastischen Simulationsverfahren analysiert. Das Modell wird validiert und mit Benchmarkverfahren verglichen. Abschließend zeigt der Autor, wie das Modell zur Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Beeinflussung der individuellen Insolvenzwahrscheinlichkeit von Unternehmen herangezogen werden kann

Entwicklung und Validierung eines stochastischen Simulationsmodells für die Prognose von Unternehmensinsolvenzen

Die zentralen Fragestellungen der Arbeit sind, wie die Insolvenzwahrscheinlichkeiten von Unternehmen prognostiziert und wie sie durch zielgerichtetes Handeln beeinflusst werden können. Hierzu gibt der Autor zunächst einen ausführlichen Überblick über die derzeit in Wissenschaft und Praxis verwendeten Ansätze zur Prognose von Unternehmensinsolvenzen, Schätzgütemaßen von Insolvenzprognosen sowie Datenquellen, die für die Prognose von Unternehmensinsolvenzen zur Verfügung stehen. Anschließend entwickelt er ein kausales Unternehmensmodell, das er mit stochastischen Simulationsverfahren analysiert. Das Modell wird validiert und mit Benchmarkverfahren verglichen. Abschließend zeigt der Autor, wie das Modell zur Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Beeinflussung der individuellen Insolvenzwahrscheinlichkeit von Unternehmen herangezogen werden kann