Der zuletzt hinterlegte Jahresabschluss weist einen Gewinn aus. Positives Betriebsergebnis, wachsende Geschäftstätigkeit, kein erkennbares Warnsignal. Drei Jahre später eröffnet das Handelsgericht ein Insolvenzverfahren.
Das ist kein Einzelfall. Von den 12.924 Unternehmensinsolvenzen, die in dieser Studie beobachtet wurden, trifft nahezu jede vierte ein Unternehmen, das im letzten veröffentlichten Geschäftsjahr noch Gewinne schrieb. Die Gewinn- und Verlustrechnung hatte sie nicht als gefährdet ausgewiesen. Etwas anderes schon.
Dieses Etwas ist der zeitliche Versatz in der Liquidität. Und die Frage, die uns hier beschäftigt, dieselbe, die sich jedes Investmentkomitee vor einem nicht börsennotierten Zielunternehmen stellt, lautet: Lässt sich das Insolvenzrisiko eines Unternehmens rechtzeitig erkennen – und fördert maschinelles Lernen, hier ergänzt um Verfahren der Erklärbarkeit und angewandt auf die hinterlegten Jahresabschlüsse, Signale zutage, die der klassischen Analyse entgehen?
Das nicht börsennotierte Segment hinterlässt nur eine einzige Spur
Ein börsennotiertes Unternehmen kündigt sich an. Der Kurs gibt nach, die Analysten revidieren, das Rating verschlechtert sich, und all dies lässt sich Monate ablesen, bevor die Rechnungslegung überhaupt etwas verzeichnet. In einem vergleichbaren US-Modell zählt dieses Markturteil zu den drei dominierenden Signalen.
Ein französisches mittelständisches Unternehmen kündigt sich nicht an. Kein Kurs, kein Rating, kein Analyst. Die Hinterlegung der Abschlüsse ist für die kleinsten Strukturen nicht einmal verpflichtend, und die Vertraulichkeitserklärung ist dort verbreitet. Es bleibt nur eine allen Zielunternehmen eines Pools gemeinsame Spur: der beim Handelsregister hinterlegte Jahresabschluss.
Das ist eine Einschränkung, und es ist zugleich das, was die Aufgabe reizvoll macht. Wenn das Signal existiert, dann steckt es in den Abschlüssen oder es ist nirgends.
Was gemessen wurde, und woran
Die Daten: sämtliche beim nationalen Unternehmensregister hinterlegten Jahresabschlüsse, mithin 4,85 Millionen Abschlüsse von annähernd 1,15 Millionen nicht börsennotierten französischen Gesellschaften, verknüpft mit 648.623 Bekanntmachungen zu Insolvenzverfahren aus den Jahren 2012 bis 2025 – von denen wir nur die Eröffnungsbeschlüsse zu gerichtlichem Sanierungs- und Liquidationsverfahren berücksichtigen.
Das Perimeter: Wir haben die Grundgesamtheit bewusst enger gefasst. In den Rohdaten dominieren Kleinstunternehmen die französische Stichprobe insolventer Gesellschaften. Als bewusst gesetzte Schwelle haben wir daher ausschließlich Unternehmen mit einer Bilanzsumme von mindestens 1 Million Euro berücksichtigt; das liegt unterhalb der gesetzlichen Bilanzschwelle von 2 Millionen Euro für Kleinstunternehmen, genügt aber, um sich von dieser Grundgesamtheit zu lösen und dem Zieluniversum anzunähern, das ein Fonds oder ein industrieller Erwerber tatsächlich ins Auge fasst. Nach diesem Filter umfasst die Studie 1.894.301 hinterlegte Abschlüsse von 388.074 Unternehmen, darunter 12.924 Insolvenzen, also 3,3 % der berücksichtigten Grundgesamtheit.
Diese Quote von 3,3 % auf drei Jahre ist an der vollständigen Grundgesamtheit der Unternehmen gemessen, die ihre Abschlüsse veröffentlichen, ohne Gewichtung und ohne Matching: Sie bewegt sich in der Größenordnung der öffentlichen Insolvenzstatistiken, was die erste Plausibilitätsprüfung ist, die man einer solchen Zahl schuldet.
Die Fragestellung: nicht „wird diese Gesellschaft eines Tages insolvent“, was niemandem hilft, sondern „wird gegen sie binnen drei Jahren ein Eröffnungsbeschluss ergehen“, der übliche Horizont einer Investmentthese. An dieser Definition misst sich das Insolvenzrisiko von Unternehmen in allem, was folgt. Gerichtliches Sanierungs- oder Liquidationsverfahren, und ausschließlich der Beschluss, der das Verfahren eröffnet. Die französische Sauvegarde bleibt außen vor, weil sie vor der Zahlungsunfähigkeit greift, solange das Unternehmen seine Schulden noch bedient: Sie mitzuzählen hieße, eine Gesellschaft, die vorausschauend gehandelt hat, unter die Insolvenzen einzureihen. Der Beschluss, der einen Sanierungsplan bestätigt, bleibt ebenfalls außen vor, jedoch aus einem anderen Grund: Er ergeht mehrere Monate nach der Eröffnung, und ihn heranzuziehen würde die Insolvenz zu spät datieren, was eine Messung über drei Jahre nach dem letzten Abschluss verfälscht.
Der Zeitraum: vierzehn Geschäftsjahre, bis 2025. Das Modell hat somit die Gesundheitskrise durchlaufen, die Moratorien, die die Verfahren aussetzten, und deren anschließende Wiederaufnahme.
Der Test: Das Modell lernt an zurückliegenden Geschäftsjahren und wird nur an späteren Jahren beurteilt, die es nie gesehen hat. Der Test umfasst 283.118 Abschlüsse, davon 5.160, die einer Insolvenz binnen drei Jahren vorausgehen. Zusätzliche Kontrolle: Bei ausschließlich jenen Gesellschaften, von denen es zuvor keinen einzigen Abschluss gesehen hatte, verschlechtert sich die Leistung leicht, ohne größeren Bruch.
Jedes vierte insolvente Unternehmen war profitabel
23,6 % der insolventen Unternehmen wiesen im letzten veröffentlichten Geschäftsjahr ein positives Betriebsergebnis aus. Dreitausendfünfundvierzig Gesellschaften, in einer Stichprobe, in der der Verlust doch das gängigste Signal ist.
Was sie von den profitablen Unternehmen unterscheidet, die die Prüfung bestehen, ist weder ihre Marge noch ihr Auftragsbestand. Es ist das, was ihre Geschäftstätigkeit an Liquidität bindet: die Vorräte und die Kundenforderungen, die zu finanzieren sind, abzüglich des von den Lieferanten gewährten Kredits. Der Working-Capital-Bedarf (Nettoumlaufvermögen).
Bei 151.887 profitablen und 93.978 verlustbringenden Unternehmen ist der Befund eindeutig. Bei einer profitablen Gesellschaft lässt der Übergang von einem moderaten zu einem hohen Working-Capital-Bedarf die Insolvenzquote von 1,1 % auf 3,1 % steigen: Das Risiko verdreifacht sich nahezu.
Bei einem verlustbringenden Unternehmen beträgt derselbe Abstand nur 1,8 – und der Anstieg ist nicht einmal gleichmäßig. Das Ergebnis liefert bereits den wesentlichen Teil des Signals; das Working Capital fügt einen ergänzenden Aspekt hinzu. Anders gesagt: Der Working-Capital-Bedarf ist kein Indikator unter vielen, er ist derjenige, der entscheidet, wenn die Gewinn- und Verlustrechnung beruhigt. Genau die Lage eines Zielunternehmens, das die erste Vorauswahl eines Komitees passiert.
Eine Lesart, die man nicht überstürzen sollte: Ein negativer Working-Capital-Bedarf ist keine gute Nachricht. Er ist die Signatur des Einzelhandels und der Gastronomie, die sich über ihre Lieferanten finanzieren und aus anderen Gründen fragil sind. Das Optimum liegt knapp über null, nicht so niedrig wie möglich.
Die Signale, die das Modell zum Insolvenzrisiko von Unternehmen bevorzugt
Der vorstehende Befund ergibt sich aus den Rohdaten, ohne Modell. Es bleibt zu klären, ob ein ohne besondere Vorgabe trainiertes Modell des maschinellen Lernens zur selben Lesart gelangt. Es nähert sich ihr an, doch die Antwort fällt vielschichtiger aus als erwartet.
Jede Schätzung lässt sich in den Beitrag jedes Bilanzpostens zerlegen. Auf dem Test nach Familien aggregiert, ergeben diese Beiträge die obige Rangfolge: die Position eines Unternehmens im Verhältnis zu seiner Branche steht mit 26,0 % des Erklärungsgewichts an erster Stelle, vor der Finanzstruktur (19,5 %) und dem Liquiditätszyklus (17,3 %). Es folgen der Verlauf (15,0 %), die Rentabilität (11,8 %) sowie die groben Kennzeichen von Branche und Größe (7,9 %).
Ein Detail der Aufstellung verdient Beachtung, weil es mehr aussagt als die Rangfolge selbst. Die Branchenposition erreicht diesen ersten Rang mit acht Variablen, während der Verlauf deren neunundzwanzig aufbietet, um daraus nur 15 % zu ziehen. Bezogen auf die Zahl der eingesetzten Indikatoren ist die Abweichung eines Kennwerts vom Median seiner Branche mit Abstand das dichteste Signal der Studie.
Diese Verdichtung ist nicht belanglos, und sie hängt am oben gewählten Perimeter zusammen. Beim Kleinstunternehmen erklärt die Liquidität nahezu das gesamte Risiko, weil es oft nichts anderes zu beobachten gibt: eine wenig entwickelte Finanzstruktur, ein Branchenvergleich, der auf dieser Ebene wenig aussagt. Beim Mittelstand hingegen verfügt das Unternehmen bereits über eine Struktur, eine Historie, einen Platz in seiner Branche, und diese drei Dimensionen beginnen nahezu ebenso stark zu zählen wie der Liquiditätsversatz. Ein Zielunternehmen dieser Größe zu beurteilen setzt voraus, diese drei Dimensionen zusammen zu lesen.
Die Branchenposition verdient ein Innehalten: Sie steht an erster Stelle, obwohl ihr Beitrag in der ungefilterten Grundgesamtheit marginal war. Ihre Botschaft ist einfach zu formulieren und in der Praxis leicht zu übersehen: Nicht das Niveau eines Kennwerts zählt, sondern seine Abweichung von der Norm seiner Branche. Ein Working-Capital-Bedarf von 20 % der Bilanzsumme ist im Druckgewerbe ein Alarmsignal, im Baugewerbe ein Normalzustand.
Die Rentabilität ihrerseits steht erst an vorletzter Stelle, bei 11,8 %. Nicht dass sie ohne Bedeutung wäre, sondern sie ist weitgehend redundant zum Übrigen und trennt vor allem nicht dort, wo man es braucht. Ein verlustbringendes Unternehmen erkennt jeder grobe Filter. Es ist das profitable Unternehmen, das zu unterscheiden ist, und das Ergebnis leistet dazu konstruktionsbedingt nichts.
Das Baugewerbe, ein Lehrbeispiel
Der Mechanismus lässt sich an einer Branche mit bloßem Auge ablesen. Die spezialisierten Bauarbeiten bilden die am stärksten vertretene Branchengruppe der Studie und das kennzeichnendste Finanzprofil.
| Baugewerbe | Alle übrigen Branchen | |
|---|---|---|
| Working-Capital-Bedarf / Bilanzsumme (Median) | 24,7 % | 9,1 % |
| Kundenforderungen / Aktiva (Median) | 24,5 % | 15,1 % |
| Binnen 3 Jahren insolvente Unternehmen | 7,5 % | 3,0 % |
Ein Liquiditätsbedarf, der gegenüber der übrigen Wirtschaft nahezu verdreifacht ist, Kundenforderungen um mehr als die Hälfte höher. Das Geschäft erklärt es vollständig: Die Leistungen werden erbracht, bevor sie bezahlt werden, die Abschlagsrechnungen werden verspätet beglichen, die Gewährleistungseinbehalte binden ein Jahr lang nach der Abnahme einen Teil des Auftragswerts. Das Unternehmen finanziert seinen Kunden.
Das Ergebnis zählt zu den aufschlussreichsten der Studie. Ein profitables Bauunternehmen hat ein Insolvenzrisiko von 5,2 % auf drei Jahre, gegenüber 1,8 % für ein profitables Unternehmen jeder anderen Branche. Nahezu das Dreifache, bei vergleichbarer Rentabilität. Ein voller Auftragsbestand und eine positive Marge gleichen einen ins Stocken geratenen Zahlungseingangszyklus nicht aus.
In welchen Branchen sich die Insolvenzen konzentrieren
Wir wollten die Branchen nach ihrer Insolvenzexposition ordnen. Die Daten liefern eine Ordnung, und sie liefern mehr als eine Rangfolge: eine Trennlinie. Fünf Divisionen überschreiten 9,9 %, also das Dreifache des Durchschnitts von 3,3 %. Fünf weitere bleiben unter 1,2 %, mindestens dreimal darunter. Von einer Gruppe zur anderen liegt das Verhältnis in der Größenordnung von zehn zu eins. Innerhalb der am stärksten exponierten Gruppe hingegen bleibt die genaue Reihenfolge diskutabel: Einige hundert Unternehmen je Division genügen, um zu belegen, dass eine Division exponiert ist, im vorliegenden Fall jedoch nicht, um die zweite von den beiden folgenden zu unterscheiden. Zu merken ist daher nicht, ob eine Tätigkeit Erste oder Dritte ist, sondern ob sie zur Gruppe um 10 % oder zu jener um 1 % gehört.
| Am stärksten exponiert | Insolvenzen | Am widerstandsfähigsten | Insolvenzen |
|---|---|---|---|
| Sanierung und Dekontamination | 14,0 % | Veterinärwesen | 0,2 % |
| Bekleidung | 11,9 % | Rechts- und Rechnungswesen | 0,4 % |
| Möbelherstellung | 11,8 % | Energie | 0,4 % |
| Ermittlungs- und Sicherheitsdienste | 11,3 % | Immobilienwirtschaft | 1,1 % |
| Druckgewerbe | 9,9 % | Sonstiger Bergbau | 1,1 % |
Diese Linie verläuft nicht entlang der Grenze, die man erwarten würde, zwischen Industrie und Dienstleistung. Sie trennt die Tätigkeiten, deren Marge sich jedes Jahr neu verhandelt – bei jeder Bestellung, bei jeder Ausschreibung –, von jenen, deren Erlös geschützt ist, durch Regulierung oder durch einen Vermögenswert. Auf der einen Seite Bekleidung, Möbel, Druck, Sicherheitsdienste; auf der anderen Veterinärwesen, Rechtsberufe, Energie, Immobilien. Unternehmen der ersten Gruppe werden zehnmal so häufig insolvent wie jene der zweiten.
Am stärksten exponiert
Sanierung und Dekontamination. Diese Unternehmen wirken an der Sanierung von Standorten mit: Asbestentsorgung, Dekontamination von Böden und Grundwasser, Wiederherstellung von Industriestandorten. Ein Geschäft der Baustelle, pauschal an öffentliche oder industrielle Auftraggeber verkauft, mit regulatorischen Auflagen, die vorzufinanzieren sind, und einem Restbetrag, der erst bei der Abnahme vereinnahmt wird. Vierzehn Prozent von ihnen waren binnen drei Jahren nach ihrem letzten Abschluss Gegenstand eines Eröffnungsbeschlusses: das Vierfache des Gesamtdurchschnitts und die höchste Quote der zweiundsiebzig berücksichtigten Divisionen. Die Erklärung liegt wahrscheinlich eher in der Struktur als im Geschäft: wenig Anlagevermögen, ein Working-Capital-Bedarf, der zwischen zwei Aufträgen die Liquidität aufzehrt, eine Marge, die sich bei jeder Ausschreibung neu verhandelt. Eine Präzisierung: Sammlung, Sortierung und Behandlung von Abfällen fallen unter eine benachbarte Division mit deutlich größeren Betreibern und sind hier nicht betroffen.
Bekleidung, Möbel, Druck: von 9,9 % bis 11,9 %, also das Drei- bis Vierfache des Durchschnitts. Diese drei Divisionen weisen ein gemeinsames Profil auf: eine arbeitsintensive Industrie, dem Preiswettbewerb ausgesetzt. Ein abzuschreibender Produktionsapparat, kurze Serien, eine sehr preissensible Kundschaft, und dem gegenüber Importe, die den Marktpreis setzen, ohne dieselben Kosten zu tragen. Die Marge verhandelt sich bei jeder Bestellung neu, und es gibt weder einen liquiden Vermögenswert noch Verhandlungsmacht, um einen Schlag abzufedern. Das sind keine schlecht geführten Branchen: Es sind Branchen, deren Geschäftsmodell keinen Fehler verzeiht.
Am widerstandsfähigsten
Die niedrigsten Quoten liegen zwischen 0,2 und 0,4 %: Veterinärwesen, Rechts- und Rechnungswesen, Energie.
Jede ist an mehreren Hundert bis mehreren Tausend Unternehmen bei einer sehr geringen Zahl von Insolvenzen gemessen – nicht weil die Stichprobe zu klein wäre, sondern weil die Unternehmensinsolvenz dort tatsächlich selten ist: regulierte Berufe, wenig elastische Nachfrage oder eine an Vermögenswerte und langfristige Verträge gebundene Tätigkeit.
Diese drei Quoten liegen zu nah beieinander, um sie ernsthaft in eine Rangfolge zu bringen; belastbar ist hingegen, dass sie alle sehr deutlich unter dem Durchschnitt von 3,3 % liegen.
Knapp darüber verdient eine Branche ein Innehalten – weniger wegen ihres Rangs als wegen dessen, was sie lehrt.
Immobilienwirtschaft: 1,1 %. Eines von neunzig Unternehmen, gegenüber einem von dreizehn im Hochbau. Der Vermögenswert bindet erhebliches Kapital, stellt aber zugleich eine Sicherheit dar: Eine Immobilie lässt sich refinanzieren, veräußern, vermieten, während eine spezialisierte Werkzeugmaschine nur mit hohem Abschlag einen Abnehmer findet. Die Grundrente federt Schocks ab, die ein Industriezyklus mit voller Wucht träfe.
Der aufschlussreichste Kontrast liegt jedoch nicht zwischen dem oberen und dem unteren Ende der Rangfolge, sondern innerhalb ein und derselben Wertschöpfungskette. Die Immobilienwirtschaft verliert eines von neunzig Unternehmen; das Baugewerbe, das den Vermögenswert schafft, den Erstere anschließend hält, verliert nahezu siebenmal so viele. Dieselbe Immobilie, derselbe Konjunkturzyklus, zwei entgegengesetzte Positionen: Die eine hält einen refinanzierbaren Vermögenswert und vereinnahmt Mieten, die andere streckt die Liquidität der Baustelle vor und wartet auf ihre Bezahlung. Nicht die Branche schützt, sondern die Stellung im Zahlungseingangszyklus.
Dieser Befund reicht über das Bauwesen hinaus. Hohe Kapitalintensität, kurzfristig neu verhandelter Erlös, vom Dienstleister vorgestreckte Liquidität: Dieses Dreigestirn beschreibt einen guten Teil der industriellen und unternehmensnahen Dienstleistungsaktiva, die im Rahmen einer Transaktion geprüft werden. Es ist kein Brancheneffekt, es ist eine Bilanzsignatur, und sie mahnt zur selben Vorsicht bei einem Zielunternehmen, dessen Branche gleichwohl wenig exponiert erscheint.
Negatives Eigenkapital: Das zuverlässigste Alarmsignal ist zugleich das seltenste
Die Verlaufsgrößen wiegen im Durchschnitt weniger als die Struktur oder die Branchenposition. Einzeln betrachtet trennen manche von ihnen die beiden Populationen dennoch besser als jedes Niveau.
Sich in negativem Eigenkapital zu befinden verfünffacht – genauer: vervierfacht um das 3,4-Fache – die Häufigkeit in der Population insolventer Unternehmen: 27,4 % von ihnen sind es, gegenüber 8,1 % der gesunden Unternehmen. Von einem Geschäftsjahr zum nächsten dorthin umzuschlagen erhöht sie um das 7,0-Fache, das höchste Verhältnis der gesamten Studie.
Man muss diese Zahl lesen, wie sie ist. Der Umschlag betrifft nur 11,3 % der insolventen Unternehmen: Wenn er eintritt, ist er nahezu entscheidend; er tritt nur in einem von neun Fällen ein. Es ist ein sehr zuverlässiges und seltenes Alarmsignal, und genau deshalb wiegt es im mittleren Ranking wenig, verdient aber eine unmittelbare Reaktion, sobald es ausgelöst wird.
Der Kontrast zum unteren Ende der Tabelle sagt das Übrige. „Drei oder mehr Kennwerte in Verschlechterung“ betrifft 47,4 % der insolventen Unternehmen, nahezu jedes zweite – aber auch 33,2 % der gesunden, und ergibt daher nur ein Verhältnis von 1,4. Ein häufiges und wenig trennscharfes Signal auf der einen Seite, ein seltenes und nahezu entscheidendes auf der anderen: Was wirklich trennt, ist das Überschreiten einer Schwelle, nicht die diffuse Verschlechterung.
Die praktische Folgerung lässt sich in einem Satz fassen: Ein dauerhaft mittelmäßiges Unternehmen ist ein Geschäftsmodell, keine Warnung. Es ist jenes, das vor drei Jahren komfortabel war und heute nur noch akzeptabel ist, das die zusätzliche Arbeitswoche rechtfertigt.
Welche Leistung in der Praxis?
Zwei Arten zu antworten, eine technische und eine operative.
Die technische Antwort. Stellt man dem besten Modell zwei Unternehmen gegenüber, eines, das ausgefallen ist, und eines, das nicht ausgefallen ist, so stuft es das insolvente Unternehmen in 85 von 100 Fällen als das riskantere ein.
| Modell | Trennschärfe | Im risikoreichsten Fünftel erfasste Unternehmensinsolvenzen |
|---|---|---|
| Optimierte Entscheidungsbäume | 85,2 % | 74 % |
| Random Forest | 84,1 % | 70 % |
| Logistische Regression | 81,6 % | 67 % |
Bei 12.924 beobachteten Unternehmensinsolvenzen sinkt die Fehlermarge auf drei Zehntelpunkte. Die Abstände sind also real und diesmal klar belegt – doch sie bleiben bescheiden: Eine logistische Regression liegt weniger als vier Punkte hinter dem besten Modell. Die Wahl der Methode macht nicht das Ergebnis. Die Qualität der Daten schon. Maschinelles Lernen bringt hier also keinen methodischen Bruch: Es bringt eine systematische Lesart des Insolvenzrisikos von Unternehmen über ein Universum, das zu weit ist, um Fall für Fall geöffnet zu werden.
Die operative Antwort. Prüfen Sie die 20 % der als am riskantesten eingestuften Fälle, und Sie erfassen 74 % der Unternehmen, die ausfallen werden, bei einer Treffergenauigkeit von 6,7 % in diesem Fünftel, gegenüber 1,8 % beim zufälligen Öffnen der Fälle: ein Anteil an Insolvenzen, der nahezu viermal so hoch ist.
Am äußersten Ende ist die Kurve noch nützlicher. Bei den riskantesten 5 % der Fälle verschlechtert sich tatsächlich jeder siebte, nahezu das Achtfache der Basis-Insolvenzquote. Bei dieser Seltenheit des Ereignisses ist eine gegenüber der Referenz achtfach erhöhte Häufigkeit genau das, was eine erste Sichtung leisten kann: eben die Randbedingung eines Komitees, das binnen weniger Tage entscheiden muss.
Lassen sich diese Zahlen in ein Investment-Memorandum übernehmen?
Mit Vorsicht, und nur, wenn das Modell zu diesem Zweck kalibriert wurde – ein häufig ausgelassener Schritt. Ein Rohscore ordnet, er beziffert nicht: Er sagt, dass diese Gesellschaft riskanter ist als jene, mehr nicht.
Nach Rekalibrierung bestätigt sich die Größenordnung an den Beobachtungen, jedoch mit einer Verzerrung, die man besser selbst benennt, als sie entdecken zu lassen: Das Modell unterschätzt das Risiko, und es unterschätzt es umso stärker, je weiter man zu den am stärksten exponierten Tranchen des Portfolios vordringt. In der am stärksten exponierten Tranche des Tests realisiert sich ein ausgewiesenes Risiko von 7,2 % zu 10,3 %.
Die praktische Folge ist einfach. Ein aus diesem Modell stammender Prozentsatz ist als Untergrenze zu zitieren, nicht als exakter Wert: Die beobachtete Realität liegt darüber, besonders bei den riskantesten Fällen – eben jenen, die ins Komitee gelangen. Das Modell ordnet besser, als es beziffert, und so ist es einzusetzen: um ein Universum zu ordnen und die Aufmerksamkeit zu bündeln, nicht um eine Ausfallwahrscheinlichkeit auf die letzte Stelle genau in ein Memorandum zu schreiben.
Ein Fall, Faktor für Faktor aufgeschlüsselt
Ein mittleres Ranking zeigt, was im Allgemeinen zählt. Ein Entscheidungsgremium braucht etwas anderes: warum dieser Fall, und auf welchen Belegen. Ein Modell, das „riskant“ antwortet, ohne zu sagen warum, ist nicht falsch, es ist unbrauchbar, weil kein Komitee eine Entscheidung genehmigt, die es nicht prüfen kann.
Das liest sich wie ein Bonitätsbericht und nicht wie eine Modellausgabe. Jeder rosa Balken ist eine Tatsache, die das Unternehmen in Richtung Ausfall gedrängt hat, jeder blaue Balken eine Tatsache, die dagegen sprach, und die Länge gibt das Gewicht an.
Dieser Fall veranschaulicht genau das Anliegen dieses Artikels, und er veranschaulicht auch den Vorbehalt des vorigen Absatzes: Das Modell schrieb ihm nur 3,5 % Risiko zu, ein bescheidenes Niveau, und die Insolvenz trat gleichwohl binnen drei Jahren ein. Sein positives ordentliches Ergebnis, die Größe seiner Bilanz und sein Anlagevermögen sprachen zu seinen Gunsten, während ein Eigenkapital deutlich unter der Norm seiner Branche, ein übermäßiges Gewicht der Kundenforderungen und eine unzureichende Liquidität den Ausschlag gaben. Ein rein auf die Rentabilität gestütztes Dashboard hätte ihn ohne einen Blick durchgelassen.
Man beachte, dass die drei Faktoren mit dem größten Beitrag zum geschätzten Risiko allesamt Branchenabweichungen oder Zyklusposten sind, nie ein Ergebnisniveau. Das ist an einem Einzelfall der Beweis dessen, was die Rangfolge der Familien im Durchschnitt sagt.
Das ist zugleich, was die Schlussfolgerung im Feld widerlegbar macht. Stützt sich die Aufschlüsselung auf einen Posten, den der Datenraum als außergewöhnlich ausweist, so lässt sie sich anhand von Belegen verwerfen statt nach Gefühl. Jeder Balken ist eine Zeile des Abschlusses, überprüfbar durch jeden, der ihn besitzt: Nichts beruht auf der Autorität des Modells.
Was sich dadurch in jeder Phase einer Transaktion ändert
Origination und Zielsuche : Das französische nicht börsennotierte Universum ist weit und undurchsichtig, ohne Rating, ohne Coverage, ohne Kurs. Der hinterlegte Abschluss ist die einzige Information, über die man zu allen Zielunternehmen zugleich verfügt. Daraus eine erste Sichtung nach Insolvenzrisiko von Unternehmen zu machen ersetzt kein Urteil; es legt die Reihenfolge fest, in der die Fälle geöffnet werden. Bei einer Liste von achtzig Namen entscheidet allein das über den Einsatz der Wochen eines Teams. Dieselbe Sichtung dient über die Akquisition hinaus: Gegenparteien, denen man sich auszusetzen im Begriff ist – ein strategischer Kunde, ein Alleinlieferant, ein Partner in Arbeitsgemeinschaft –, nach Insolvenzrisiko zu ordnen, folgt derselben Lesart.
Opportunitätsanalyse : Zwei Zielunternehmen, die zum selben EBITDA-Multiple angeboten werden, sind nicht derselbe Vermögenswert. Dasjenige, dessen Zyklus ein Viertel der Bilanz bindet, wird sein Wachstum finanzieren müssen, bevor es dessen Ertrag vereinnahmt; das andere nicht. Dieser Abstand lässt sich nicht an einem Multiple ablesen, er lässt sich an der Bilanz ablesen, und er verändert die Investmentthese, nicht nur den Preis.
Käufer-Due-Diligence: Ein Datenraum enthält selten mehr als drei Geschäftsjahre. Die hinterlegten Abschlüsse hingegen sind öffentlich und in wenigen Minuten zu beschaffen: Zwei zusätzliche Geschäftsjahre genügen oft, um die Lesart zu verändern und zu prüfen, ob der dargestellte Verlauf dem hinterlegten entspricht. Bei Zielunternehmen mit langem Zyklus verdienen zwei Punkte eine schriftliche Frage: die Saisonalität des Working-Capital-Bedarfs, denn ein Stichtag am jährlichen Tiefpunkt schmeichelt der Bilanz, und der Verbleib der Gewährleistungseinbehalte.
Bewertung, Strukturierung und Closing: Hier übersetzt sich die Analyse in eine finanzielle Wirkung. Ein strukturell hoher Working-Capital-Bedarf ist keine Preisanpassung zum Stichtag, er ist ein dauerhafter Kapitalbedarf, der zum Unternehmenswert gehört und nicht zur Net-Cash-Berechnung. Drei Verhandlungspunkte folgen daraus: ihn über einen mehrjährigen Durchschnitt statt über den letzten Stichtag zu bestimmen, einen Earn-out an den tatsächlichen Zahlungseingang statt an den fakturierten Umsatz zu koppeln, und die Aktiv- und Passivgarantie an die Forderungsposten zu knüpfen. Die Finanzhistorie erlaubt es, jeden dieser Punkte zu untermauern.
Was sich noch verfeinern lässt
Abdeckung. Die Quote von 3,3 % bezieht sich auf Gesellschaften mit hinterlegten und lesbaren Abschlüssen. Vertraulich hinterlegte Abschlüsse sind im Register gekennzeichnet und damit bezifferbar: Ihren Anteil Branche für Branche zu messen, ist der naheliegende nächste Schritt. Gesellschaften, die keine Abschlüsse hinterlegen, liegen konstruktionsbedingt außerhalb eines auf Abschlüssen beruhenden Modells.
Perimeter. Die Studie konzentriert sich auf Gesellschaften mit einer Bilanzsumme über einer Million Euro, also auf das Zieluniversum einer Transaktion. Kleinstunternehmen, die den Großteil des französischen Unternehmensgefüges bilden, verdienen eine eigene Studie.
Definition und Zeitraum. Insolvenz bedeutet hier die Eröffnung eines gerichtlichen Sanierungs- oder Liquidationsverfahrens; eine erfolgreich durchlaufene Sauvegarde folgt einer anderen Logik. Die Jahre 2020 und 2021, geprägt von der Aussetzung der Verfahren (rund 25.000 Eröffnungen 2021 gegenüber 40.000 bis 50.000 in einem gewöhnlichen Jahr), fließen in das Training ein: Sie anders zu gewichten, ist ein Ansatz.
Branchen und Horizont. Die Branchenquoten sind beobachtete Häufigkeiten über ein gegebenes Zeitfenster. Zweiundsiebzig Divisionen weisen einen ausreichenden Bestand auf; die fünfzehn übrigen, ein Test oberhalb von zwei Millionen Euro Bilanzsumme sowie weitere Horizonte als drei Jahre erfordern zusätzliche Beobachtungen.
Was der Datenraum beiträgt. Managementqualität, Governance, Rechtsstreitigkeiten, Kundenkonzentration, außerbilanzielle Verpflichtungen: Diese oft entscheidenden Elemente erschließen sich in der Due Diligence. Das Modell ordnet die Fälle, der Datenraum vervollständigt sie.
Fazit
Ein roter Faden durchzieht die gesamte Studie: In Frankreich, im nicht börsennotierten Bereich, genügt die Rentabilität nicht, um zu entscheiden, sobald die Größe der Unternehmen erlaubt, ihre Finanzstruktur und ihren Verlauf zu analysieren. Nahezu jede vierte Insolvenz trifft ein profitables Unternehmen, und der Working-Capital-Bedarf verdreifacht dort das Risiko nahezu. Doch beim Mittelstand dominiert dieser Liquiditätszyklus nicht mehr allein: Er teilt die Erklärung mit der Finanzstruktur und der Position des Unternehmens gegenüber seiner Branche, drei Lesarten, die man fortan kreuzen muss, statt eine einzige zu bevorzugen.
Die Branchen sagen dasselbe aus einem anderen Blickwinkel – nicht welche Gewerbe von Insolvenzen betroffen sind, sondern welche dieselbe Struktur teilen. Nicht die kapitalintensivsten werden insolvent, sondern jene, deren Marge sich neu verhandelt, ohne dass ein Vermögenswert den Schlag abfedert: Bekleidung, Möbel, Druck, Sicherheitsdienste. Am anderen Ende widerstehen die regulierten oder an einen Vermögenswert gebundenen Tätigkeiten, mit einer um die Größenordnung zehnmal geringeren Exposition – ein Abstand, den ein EBITDA-Multiple nie erkennen lässt.
Für einen Fonds, einen M&A-Verantwortlichen oder einen Berater ist die Implikation unmittelbar. Die Gewinn- und Verlustrechnung unterscheidet die profitablen Fälle schlecht, also genau jene, die ins Komitee gelangen. Die Bilanz, gegen ihre Branche gelesen, unterscheidet.
Maschinelles Lernen, hier ergänzt um Verfahren der Erklärbarkeit, ersetzt nicht die Kreditanalyse: Es hierarchisiert das Insolvenzrisiko von Unternehmen und macht jede Schlussfolgerung bis zu einer Zeile der Abschlüsse nachvollziehbar. Dieser letzte Punkt ist nicht nebensächlich, er ist es, der ein Werkzeug, das ein Komitee nutzt, von einem Werkzeug unterscheidet, dem es höflich zuhört, bevor es anders entscheidet.
Das Gespräch zu einem laufenden Vorhaben
Was wir zu einer Transaktion beitragen, lässt sich in drei Handgriffen fassen: eine Reihe von Geschäftsjahren wirklich vergleichbar zu machen, bevor man darin eine Tendenz liest, ein Zielunternehmen gegenüber seiner Branche statt im Absoluten zu verorten, und eine Bilanzschwäche im Moment der Verhandlung in einen belastbaren Betrag zu überführen.
Eine Liste von Zielunternehmen, die nach Insolvenzrisiko zu ordnen ist, ein in der Verhandlung bestrittener normativer Working-Capital-Bedarf oder ein Zielunternehmen, dessen Abschlüsse gesund erscheinen, ohne dass der Fall überzeugt, das sind Themen, zu denen wir tätig werden.
Hinweis zur Methode. Die Aufteilung erfolgt chronologisch, die Kalibrierung außerhalb des Testzeitraums justiert, und jeder Schritt verweigert ein Ergebnis, wenn eine Kontrolle scheitert. Andere Wahlen bei Größenschwelle, Horizont oder Aufteilung ergäben andere Zahlen, und ein Einsatz unter heutigen Bedingungen erforderte eine Rekalibrierung. Nichts hiervon stellt ein produktives Kreditmodell, eine Anlageberatung oder eine Empfehlung dar.
Diese Studie ist iterativ mit KI-Unterstützung entstanden, über zahlreiche Versionen hinweg. erworfene Versionen scheiterten häufiger an den Daten als am Modell; was hier veröffentlicht wird, hat sämtliche Kontrollen bestanden.
Über LJ Advisory
Fusionen und Übernahmen sowie Kapitalallokation für Mid-Market-Fonds, Akteure aus Energie und Industrie sowie grenzüberschreitende Gesellschafter.