Die Auswirkungen von Kreditratings auf die Unternehmensverschuldung

Unternehmen müssen wichtige Entscheidungen darüber treffen, wie sie ihre Betriebe finanzieren. Dies umfasst die Wahl zwischen der Nutzung von Fremdkapital (wie Krediten und Anleihen) und Eigenkapital (wie Aktien). Die Art und Weise, wie ein Unternehmen diese Finanzierungsarten kombiniert, wird als Kapitalstruktur bezeichnet. Das Verhältnis von Fremdkapital zu Eigenkapital in der Kapitalstruktur eines Unternehmens wird als Verschuldungsgrad bezeichnet. Obwohl viele Menschen untersucht haben, warum Unternehmen bestimmte Kapitalstrukturen wählen, ist eine klare Antwort nach wie vor schwer zu finden.

In diesem Artikel betrachten wir, wie Kreditratings die Verschuldung eines Unternehmens beeinflussen. Kreditratings sind Bewertungen, die Unternehmen von Ratingagenturen zugewiesen werden, um das mit ihrem Fremdkapital verbundene Risiko anzuzeigen. Ein höheres Kreditrating bedeutet ein geringeres Risiko und führt typischerweise zu günstigeren Kreditkonditionen. Mit Hilfe fortschrittlicher statistischer Methoden wollen wir verstehen, wie diese Ratings die Verschuldung in verschiedenen Unternehmen und Sektoren beeinflussen.

#Kapitalstruktur

Die Kapitalstruktur eines Unternehmens ist seine spezifische Mischung finanzieller Instrumente, die zur Finanzierung seiner Betriebe verwendet werden. Neben Investitionsentscheidungen muss das Management des Unternehmens auch die Quelle der Mittel für diese Investitionen bestimmen. Verschuldung, der Fokus der Kapitalstruktur, bezieht sich auf das Verhältnis von gesamtem Fremdkapital zu gesamtem Eigenkapital.

Verschiedene Theorien erklären, wie eine ideale Kapitalstruktur aussehen könnte - etwas, das den Gesamtmarktwert eines Unternehmens maximiert. Zu den bekanntesten Theorien gehören die Theorie von Modigliani und Miller, die Trade-off-Theorie, die Pecking-Order-Theorie und die Markttiming-Theorie. Viele Menschen haben jedoch darauf hingewiesen, dass es keine konsistente Erklärung für den Entscheidungsprozess der Kapitalstruktur gibt. Selbst nach jahrzehntelanger Forschung beeinflussen viele Variablen weiterhin die Verschuldungsgrade, was die Gründe hinter diesen Entscheidungen unklar macht.

In praktischen Begriffen haben Forscher viele Merkmale von Firmen und Branchen untersucht, um herauszufinden, was die Verschuldung beeinflusst. In den letzten Jahren wurden Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens auf dieses Gebiet angewendet, die es ermöglichen, mehr Variablen als zuvor zu berücksichtigen.

#Kreditratings

Kreditratings sind Expertenmeinungen über das Kreditrisiko eines Unternehmens. Sie dienen dazu, Investoren und andere Marktteilnehmer über die relative Glaubwürdigkeit von Unternehmen bei der Rückzahlung von Schulden zu informieren. Diese Ratings werden in der Regel von grossen Agenturen wie Standard & Poor's, Moody's und Fitch vergeben, die den Markt für Kreditratings dominieren.

Ratings werden auf einer buchstabenbasierten Skala vergeben, wobei "AAA" die höchste Bewertung ist und eine sehr starke Fähigkeit anzeigt, finanzielle Verpflichtungen zu erfüllen. Am anderen Ende signalisiert "D" ein Unternehmen, das zahlungsunfähig ist. Ratings können auch Plus- oder Minuszeichen haben, um die relative Position innerhalb einer Kategorie anzuzeigen.

Der Prozess der Erlangung eines Kreditratings umfasst in der Regel, dass ein Unternehmen für den Service einer Ratingagentur bezahlt. Dies schafft eine Situation, in der Unternehmen oft entscheiden, ob sie bewertet werden möchten oder nicht, was ein entscheidender Faktor zum Verständnis ihrer Verschuldungsentscheidungen ist.

#Bestimmungsfaktoren für Kreditratings

Viele Studien haben versucht, die Faktoren zu identifizieren, die die Kreditratings von Unternehmen bestimmen. Genau wie bei der Verschuldung werden in diesen Studien häufig Finanzkennzahlen verwendet, um die Ratings zu verstehen. Es gibt jedoch auch Überlegungen über Unternehmensführung und wie makroökonomische Bedingungen diese Ratings beeinflussen könnten. Die meisten Literatur konzentriert sich auf lineare Beziehungen zwischen Variablen, doch oft wird anerkannt, dass einige Beziehungen nichtlinear sein könnten.

#Maschinelles Lernen in der Finanzwirtschaft

Maschinelles Lernen bietet hochgradig anpassungsfähige und flexible Methoden zur Analyse komplexer Daten. Im Bereich der Finanzwirtschaft ermöglichen diese Methoden Forschern, verschiedene Merkmale und Beziehungen zu untersuchen, ohne die traditionellen starren Annahmen der früheren statistischen Ansätze.

Trotz ihrer starken Vorhersagefähigkeiten bringen traditionelle Techniken des maschinellen Lernens nicht leicht kausale Beziehungen ans Licht. Hier kommt das kausale maschinelle Lernen ins Spiel, das darauf abzielt, Einblicke in Ursache-Wirkungs-Szenarien unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu bieten. Obwohl es noch relativ neu ist, bietet es erhebliches Potenzial, unser Verständnis von Dynamiken wie Kreditratings und deren Auswirkungen auf die Verschuldung zu erweitern.

#Doppelt Maschinelles Lernen

Doppelt maschinelles Lernen ist eine Technik, die maschinelles Lernen mit kausaler Inferenz kombiniert. Es erlaubt Forschern, viele potenzielle Einflussfaktoren zu berücksichtigen, während sie sich gleichzeitig auf die Schätzung kausaler Effekte konzentrieren. Diese Methode hilft, die Auswirkungen einer Behandlung zu isolieren, während die Verzerrung in den Schätzungen minimiert wird.

Der Rahmen des doppelt maschinellen Lernens weist einige wichtige Merkmale auf:

1. Er bewältigt hohe Dimensionen, was bedeutet, dass er Daten mit vielen Variablen effektiv analysieren kann.
2. Er wählt relevante Variablen auf datengestützte Weise aus, wodurch das Raten, welche Faktoren einbezogen werden sollen, entfällt.
3. Er erlaubt die Verwendung verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens und bietet Flexibilität bei der Modellierung von Daten.
4. Er führt doppelte Robustheit ein, was bedeutet, dass die Schätzungen auch dann gültig bleiben, wenn Fehler bei der Schätzung einer der Störfunktionen auftreten.

#Forschungsmethodik

Um die Beziehung zwischen Kreditratings und Verschuldung zu untersuchen, haben wir doppelt maschinelles Lernen unter Verwendung einer Stichprobe von Unternehmen über mehrere Jahre angewendet. Wir konzentrierten uns auf die Analyse der kausalen Auswirkungen von Kreditratings auf Verschuldungsgrade.

#Datensammlung

Wir haben unsere Daten aus einer umfassenden Finanzdatenbank bezogen, wobei wir Unternehmen nach spezifischen Kriterien filterten. Wir betrachteten eine breite Palette finanzieller Indikatoren, um die Komplexität der Situation jedes Unternehmens zu erfassen und sicherzustellen, dass der Datensatz robust genug für eine gründliche Analyse war.

#Analyseansatz

In unserer Analyse definierten wir Verschuldung als das Verhältnis von gesamtem Fremdkapital zu gesamten Vermögenswerten. Wir kategorisierten auch die Kreditratings in relevante Gruppen für tiefere Einblicke. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens konnten wir die komplexen Beziehungen zwischen Kreditratings, Verschuldungsgraden und anderen Einflussfaktoren modellieren.

#Hauptbefunde

#Gesamter Einfluss von Kreditratings

Unsere Ergebnisse zeigen, dass ein Kreditrating im Durchschnitt zu einem Anstieg der Verschuldung um etwa 7 bis 9 Prozentpunkte führt. Dieser Anstieg ist signifikant im Vergleich zum durchschnittlichen Verschuldungsgrad der analysierten Unternehmen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieser Effekt nicht einheitlich über alle Unternehmen oder Ratingkategorien hinweg ist.

#Heterogene Effekte nach Ratingkategorie

Die Studie hat ergeben, dass die Effekte von Kreditratings auf die Verschuldung nicht nur vorhanden sind, sondern hochgradig heterogen:

• Bei den am höchsten bewerteten Unternehmen (AAA und AA) ist der Effekt auf die Verschuldung negativ, was auf eine Tendenz zu geringerer Verschuldung hinweist.
• Bei Ratings wie A und BBB ist der Effekt vernachlässigbar.
• Allerdings wird ab den BB-Ratings die Beziehung positiv, was auf eine erhöhte Verschuldung hinweist, wenn die Ratings fallen.

#Allmählicher Übergang der Effekte

Der Wechsel von einem negativen oder neutralen Einfluss zu einem positiven Einfluss geschieht nicht plötzlich. Stattdessen treten die Veränderungen in der Verschuldung allmählich über differenziertere Ratings auf, insbesondere innerhalb der Kategorien BBB und BB.

#Fazit

Diese Forschung zeigt, dass Kreditratings einen erheblichen und variierenden Einfluss auf die Unternehmensverschuldung haben. Insgesamt führt ein Rating allgemein zu einer Erhöhung der Verschuldung, jedoch variiert die Höhe signifikant je nach spezifischer Ratingkategorie. Der Übergang von einem Effekt zu einem anderen ist nicht abrupt, was die Komplexität der Beziehung zwischen Kreditratings und Kapitalstruktur hervorhebt.

Durch fortschrittliche Methoden wie doppelt maschinelles Lernen konnten wir Licht auf diese Beziehungen werfen, ohne übermässig vereinfachte Annahmen zu treffen. Dies legt den Grundstein für detailliertere Ermittlungen zu den Faktoren, die die Verschuldungsentscheidungen in der Unternehmensfinanzierung beeinflussen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Diese Studie eröffnet mehrere Wege für zukünftige Forschung. Einige mögliche Richtungen sind:

1. Untersuchung, wie externe Faktoren wie wirtschaftliche Zyklen die Beziehung zwischen Kreditratings und Verschuldung beeinflussen.
2. Erforschung der spezifischen Gründe, warum unterschiedliche Ratings zu unterschiedlichen Verschuldungsniveaus führen.
3. Berücksichtigung der potenziellen Auswirkungen von sich ändernden Kreditratings auf die zukünftigen Verschuldungsentscheidungen und das Marktverhalten eines Unternehmens.

Im Wesentlichen tragen unsere Erkenntnisse zur fortlaufenden Diskussion über die Kapitalstruktur bei, weisen aber auch auf die komplexen Dynamiken der Kreditratings hin, die die Strategien der Unternehmensfinanzierung beeinflussen.