Zielsetzung der Arbeit ist die Erstellung eines Kreditrisikomodells für die österreichische Hotel- und Tourismusbranche. Die Forschungsfrage umfasst die Frage ob es sinnvoll ist ein branchenspezifisches Kreditrisikomodell zu entwickeln, darauf folgend, welche Methoden zur Erstellung dieses Modells unter Berücksichtigung der spezifischen Eigenheiten der Branche in Frage kommen. Es soll ein Modell entwickelt werden, anhand dessen eine sichere Prognose der Ausfallswahrscheinlichkeit möglich ist. Der Ansatz ist ein multivariates statistisches Modell. Das Kreditrisikomodell wird mittels Logit-Regression auf Basis eines Datensatzes der Österreichischen Hotel- und Tourismusbank bzw. der ÖNB, KMU Forschung Austria und drei weiteren österreichischen Banken erstellt, wobei zuerst die Parameter mittels univariater Regression geschätzt werden und danach das multivariate Modell auf Basis der Signifikanz mittels Backward Selection gebildet wird. Die Richtigkeit des Modells wird mit dem Konzept der Cumulative Accuracy Profiles und des Accuracy Ratios überprüft. Im Ergebnis des multivariaten Modells zeigt sich, dass die Kennzahlen Liabilities/Assets, also der Verschuldungsgrad und Netsales/Assets, die Umschlagshäufigkeit des Gesamtkapitals, besonders signifikant sind. Das ist darauf zurückzuführen, dass der Verschuldungsgrad der Branche sehr hoch ist. Trotzdem überrascht, dass sonstige branchenspezifische Kennzahlen keine Rolle zu spielen scheinen. Paradox ist, dass der Accuracy Ratio-Wert der Kennzahl Liabilities/Assets, des univariaten Modells höher ist, als der Accuracy Ratio- Wert des multivariatenModells.Weitere Forschungsimpulse können diesen augenscheinlichen Widerspruch untersuchen, weitere Kriterien zur Auswahl der Variablen für das multivariate Modell einbeziehen bzw. das Modell auf ein multinomiales Logit-Regressionsmodell erweitern.

Aim of this paper is to develop a credit risk model for the Austrian Hospitality Sector. The research question includes whether it is useful to develop a industry specific credit risk model and furthermore which techniques are useful to develop a credit risk model based on the specifications of the industry. The developed model shall enable to predict the default probability as accurate as possible using a multivariate statistic model. The credit risk model is based on a logit regression using a data pool provided primarily by the Austrian Hotel and Tourism Bank as well as the Austrian National Bank, the Austrian Institute of Small Business Research and 3 major commercial Austrian banks. Firstly the parameters are estimated by univariate regression. The multivariate model is developed focussing on the significance using back ward selection. The performance of the estimated models are evaluated by the concepts of cumulative accuracy profiles and accuracy ratios. Results of the multivariate model are the significant accounting ratios Liabilities/Assets and Netsales/Assets. This can be explained by very high leverage being a specification of this industry. Interesting and surprising is that other accounting ratios do not seem to be significant. The accuracy ratio-value of the univariate model is higher than the accuracy ratio-value of the multivariate model, which is paradox. Further research prospects can be to examine this contradiction, include additional criteria for the selection of variables for the multivariate model and to extend the model to a multinomial logit-regression model.