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Credit Scor<strong>in</strong>g <strong>in</strong> Österreich<br />

Egal wie elaboriert das statistische Verfahren auch se<strong>in</strong> mag – auf Basis<br />

falscher, alter oder unvollständiger Daten können ke<strong>in</strong>e gültigen Ergebnisse<br />

gewonnen werden. Jeder der mit quantitativ-statistischen Verfahren vertraut<br />

ist, weiß, wie leicht es zu Ungenauigkeiten kommen kann, und wie<br />

gerne methodische Prämissen verletzt werden um Ergebnisse zu schönen.<br />

Darüber h<strong>in</strong>aus gibt es verschiedene Methoden der E<strong>in</strong>flussnahme auf<br />

Kreditnehmerseite, wobei mit Bezug auf Unternehmen gelegentlich von<br />

kreativer Buchführung und Bilanzkosmetik (W<strong>in</strong>dow Dress<strong>in</strong>g) gesprochen<br />

wird. Auch die Datengrundlagen des Scor<strong>in</strong>gs unterliegen e<strong>in</strong>er beständigen<br />

Veränderung. E<strong>in</strong>kommensentwicklungen, Änderungen am Arbeitsmarkt<br />

sowie Migrationsbewegungen und der demografische Wandel der<br />

Gesellschaft, wirken sich auf die Prognosequalität der Scor<strong>in</strong>g Modelle aus.<br />

Aus veränderten Modellen und veränderter Datenbasis ergibt sich <strong>in</strong>sgesamt<br />

e<strong>in</strong> hoch dynamisches System.<br />

58 ITA-Projektbericht Nr.: A66 | Wien, April 2014

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