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Die Insolvenzstatistik ist seit Beginn der Corona-Pandemie noch stärker in den öffentlichen Fokus gerückt. Seit Mai 2020 veröffentlicht das Statistische Bundesamt einen Frühindikator, der die amtlichen Ergebnisse der Insolvenzstatistik ergänzt. Dadurch ist es möglich, Entwicklungen im bundesweiten Insolvenzgeschehen zwei Monate früher als zuvor zu identifizieren. Für den Frühindikator verwendet das Statistische Bundesamt die Angaben einer öffentlichen Internetseite zu Insolvenzbekanntmachungen, eine bisher ungenutzte Datenquelle. Der Aufsatz beschreibt die Entwicklung sowie die ersten Ergebnisse des Frühindikators und analysiert das aktuelle Insolvenzgeschehen in Deutschland. Since the beginning of the coronavirus pandemic, insolvency statistics have increasingly become a focus of public attention. Since May 2020, the Federal Statistical Office has published a flash indicator to supplement the results of the official insolvency statistics. This enables trends in the total insolvency figures for Germany to be identified two months earlier than before. The Federal Statistical Office uses a new data source, namely a public website with insolvency announcements, for compiling the flash indicator. This article describes the development and first results of the flash indicator, and it analyses the current insolvency situation in Germany.

Seit dem Berichtsjahr 2008 enthalten die Datenlieferungen zur deutschen amtlichen Wanderungsstatistik Angaben zum Geburtsstaat von zu-, fort- und umziehenden Personen. Wegen unzureichender Qualität wurden diese Daten bislang nur für Schätzungen nach Geburtsstaatengruppen im Rahmen europäischer Lieferverpflichtungen genutzt. Künftig sollen auch Aussagen über die einzelnen Geburtsstaaten der Wandernden möglich sein. Daher wurden im Jahr 2019 verschiedene Methoden untersucht, um ein Verfahren zur automatisierten Plausibilisierung und Signierung des Merkmals zu entwickeln. Der Beitrag stellt zwei Ansätze vor und vergleicht sie miteinander: eine regelbasierte Geburtsstaatssignierung basierend auf Leitdateien und den Einsatz von maschinellen Lernverfahren. Since reference year 2008, the data provided for German official migration statistics have included information on the country of birth of immigrants, emigrants, or persons moving their main residence inside Germany. Due to insufficient quality, these data have only been used for estimations in a breakdown by country-of-birth groups in order to meet European data transmission obligations. To enable future analysis of the migrants’ country of birth, various methodological investigations were carried out in 2019 to develop a method for automatically checking the consistency of and classifying the relevant variable. This article presents two approaches and compares them with each other: on the one hand, a rule-based country-of-birth classification using reference files and, on the other, the use of machine learning methods.