Frühwarnung durch Bilanzanalyse mittels neuronaler Netze
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Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intel...
Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen "intelligente" Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen.
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