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Komplexe, dynamische und unscharfe Informationsquellen über Not leidende Unternehmen sind charakteristisch für Sanierungsprüfung und -controlling. Die in Theorie und Praxis bisher vernachlässigte Bewältigung dieses Informationsdilemmas ist jedoch der Schlüssel zu einer nachhaltigen und tragfähigen Unternehmenssanierung.
Anhand von Neuro-Fuzzy-Modellen und eines genetischen Algorithmus zeigt Reinhard Bennert wie die Methoden des Soft Computing, zu denen neuronale Netzwerke, Fuzzy-Systeme und evolutionäre Algorithmen zählen, zur Entscheidungsunterstützung in der Sanierungsprüfung beitragen
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Produktbeschreibung
Komplexe, dynamische und unscharfe Informationsquellen über Not leidende Unternehmen sind charakteristisch für Sanierungsprüfung und -controlling. Die in Theorie und Praxis bisher vernachlässigte Bewältigung dieses Informationsdilemmas ist jedoch der Schlüssel zu einer nachhaltigen und tragfähigen Unternehmenssanierung.

Anhand von Neuro-Fuzzy-Modellen und eines genetischen Algorithmus zeigt Reinhard Bennert wie die Methoden des Soft Computing, zu denen neuronale Netzwerke, Fuzzy-Systeme und evolutionäre Algorithmen zählen, zur Entscheidungsunterstützung in der Sanierungsprüfung beitragen können. Für das Sanierungscontrolling präsentiert er fuzzybasierte Lösungsansätze zur Kostenplanung mittels Erfahrungskurven und der Break-Even-Analyse von Sanierungskonzepten. Die Effektivität der Soft Computing-Methoden wird durch Beispiele und ein vom Autor entwickeltes Software-Tool nachgewiesen.
Autorenporträt
Dr. Reinhard Bennert promovierte bei Prof. Dr. Magdalena Mißler-Behr an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Augsburg. Er ist Senior-Berater bei der Ernst & Young AG, Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, in München.