OeNB Jubiläumsfonds · FH Oberösterreich · Campus Steyr

Können Daten Insolvenzen vorhersagen?

Ein dreijähriges Forschungsprojekt der FH Oberösterreich entwickelt datengetriebene Modelle zur Kreditausfallprognose nicht-börsennottierter österreichischer KMU — mit klassischer Statistik, Machine Learning und NLP.

1.7M+

Bilanzen analysiert
20

Jahre Datenzeitraum
4

Jahre Projektlaufzeit
5

Konferenzen & Events

Forschungsfokus

Warum österreichische KMU?

99.6%

aller österreichischen Unternehmen sind KMU
67%

der Beschäftigten arbeiten in KMU
<3%

bestehender Insolvenzmodelle fokussieren auf KMU

99,6% aller österreichischen Unternehmen sind KMU — sie beschäftigen 67% aller Arbeitnehmerinnen und sind das Rückgrat der Volkswirtschaft. Dennoch werden sie in der Insolvenzforschung kaum berücksichtigt. Dieses Projekt schließt diese Lücke.

Teamfoto einfügen
FH OÖ · Campus Steyr

Forschungsteam · FH OÖ

Das Forschungsteam

Vier Expertinnen und Experten. Ein gemeinsames Ziel.

An der Schnittstelle von Finanzwirtschaft, Statistik und maschinellem Lernen bündelt das Team der FH OÖ einzigartiges Know-how — mit direktem Datenzugang zu 1,7 Millionen Unternehmensbilanzen dank Praxispartner KSV1870.

Finance & Risk
Machine Learning
Financial Accounting
NLP & Data Science

Team kennenlernen →

Forschungsansatz

Drei Methodenblöcke. Ein umfassendes Bild.

Klassische Statistik

Bewährte Methoden mit regulatorischer Akzeptanz — Benchmark für alle modernen Ansätze und direkt in der Kreditpraxis einsetzbar.

Altman Z-ScoreLogist. RegressionDiskriminanzanalyse

Machine Learning

Nichtlineare Muster, die klassische Modelle übersehen — auf dem bisher größten österreichischen KMU-Datensatz trainiert.

Random ForestSVMXGBoostNeuronale Netze

NLP & Textdaten

Pionierarbeit für österreichische KMU: Nachrichtenartikel als Frühwarnsignal — was Bilanzen verbergen, zeigen Texte.

BERTMixtral-8x7BSentiment-Analyse

Aktuelles

News & Beiträge

Alle Beiträge →

NewsDez 2025

Würdigungspreis des BMBWF für Masterarbeit von Sarah Wallner

Sarah Wallner wurde für ihre Masterarbeit „Predictive Analytics für KMU-Insolvenzen in Österreich“ mit dem Würdigungspreis des Bundesministeriums für Frauen, Wissenschaft und Forschung ausgezeichnet.

Weiterlesen →

NewsJul 2025

Startschuss für das Forschungsprojekt zur Insolvenzprognose von KMU

Mit der Bewilligung durch die OeNB ist der offizielle Startschuss gefallen. Das Projekt fokussiert auf nicht-börsennotierte KMU und kombiniert finanzwirtschaftliche Modelle mit modernen ML-Methoden.

Weiterlesen →

KonferenzApr 2025

British Accounting and Finance Association Conference

FH-Prof MMag. Dr. Susanne Leitner-Hanetseder präsentierten Ergebnisse zur Insolvenzprognose österreichischer Tourismus-KMU auf Basis von 13.900 Unternehmen bei der BAFA 2025 in Belfast.

Weiterlesen →

Partner & Fördergeber

Institutionelle Einbindung

OeNB
Österreichische Nationalbank
Fördergeber · Jubiläumsfonds · Cluster 5: Finanzmarktstabilität
KSV
KSV1870 Information GmbH
Praxispartner · Primärer Datenlieferant · 1,7M+ Bilanzen
FH OÖ
FH Oberösterreich · Campus Steyr
Durchführende Institution · Department Controlling, Accounting & Finance · Management Center Innsbruck
„Aus Daten wird Wissen. Aus Wissen werden bessere Entscheidungen.“
Leitgedanke des Forschungsprojekts · FH Oberösterreich
SMEDefault Prediction

Datengetriebene Kreditausfallprognose für nicht-börsennotierte österreichische KMU — OeNB Jubiläumsfonds.

Laufzeit 2025–2028
OeNB Jubiläumsfonds
FH OÖ · Campus Steyr
Partner
OeNB
Österr. Nationalbank
Fördergeber
KSV
KSV1870
Praxispartner
FH
FH Oberösterreich
Campus Steyr
Kontakt
Projektleiter
FH-Prof. Mag. Dr. Stefan Fink
Team
Sarah Wallner, MA
Prof. Dr. Lisa Perkhofer
FH-Prof MMag. Dr. Susanne Leitner-Hanetseder
Institution
FH OÖ · Campus Steyr · CRF
© 2025 FH Oberösterreich · Campus Steyr · Alle Rechte vorbehalten
OeNB Jubiläumsfonds · sme-defaultprediction.at