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Bonitätsprüfung von Firmenkunden mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze

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Bonitätsprüfung von Firmenkunden mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Thomas Dittmar
  • Abgabedatum: Mai 1997
  • Umfang: 129 Seiten
  • Dateigröße: 6,7 MB
  • Note: 1,0
  • Institution / Hochschule: Universität Augsburg Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-3833-3
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-3833-3 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-3833-3 CD
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Dittmar, Thomas Mai 1997: Bonitätsprüfung von Firmenkunden mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte: Neuronale Netze, Kreditwürdigkeitsprüfung, Bonitätsprüfung, kennzahlenanalyse

Diplomarbeit von Thomas Dittmar

Inhaltsverzeichnis:

1. Einleitung
1.1 Aktuelle Entwicklung der Insolvenzen
1.2 Motivation und Ziel der Arbeit
1.3 Gang der Darstellung
2. Grundlagen der Bonitätsprüfung
2.1 Gegenstand und Ziel der Bonitätsprüfung
2.2 Jahresabschlußanalyse: Verfahrensüberblick
2.3 Verfahren der Kennzahlenanalyse
2.3.1 Grundlagen
2.3.2 Traditionelle Kennzahlenanalyse
2.3.3 EDV-gestützte Kennzahlenanalyse
3. Empirisch-induktive Verfahren
3.1 Regressionsanalyse
3.2 Diskriminanzanalyse: Grundlagen und Vorbereitungen
3.2.1 Begriffsabgrenzung
3.2.2 Zweiteilung des Datenmaterials
3.2.3 Auswahl der Kennzahlen
3.2.4 Festlegung der Zielsetzung
3.3 Univariate Diskriminanzanalyse
3.4 Multivariate Diskriminanzanalyse
3.4.1 Prüfung auf Normalverteilung
3.4.2 Prüfung auf Trennfähigkeit
3.4.3 Das Problem der Multikollinearität
3.4.4 Gleichheit der Varianz-Kovarianz-Matrizen
3.4.5 Ermittlung der Diskriminanzfunktion
3.4.6 Vergleich der Methoden der MDA
3.5 Mustererkennung
4. Künstliche Neuronale Netze
4.1 Grundlagen und Begriffsabgrenzung
4.1.1 Das biologische Vorbild
4.1.2 Das Neuron
4.1.3 Die Netz-Topologie
4.1.4 Die Lernregeln
4.2 Exemplarische Beschreibung einiger Netztypen
4.2.1 Das Perzeptron
4.2.1.1 Grundlagen
4.2.1.2 Das Trainingsverfahren für das Perzeptron
4.2.1.3 Beispiel 1: Das Perzeptron
4.2.2 Das Multi-Layer-Perceptron
4.2.2.1 Grundlagen
4.2.2.2 Beispiel 2: Das XOR-Problem mit dem MLP
4.2.2.3 Der Backpropagation-Algorithmus
4.2.2.4 Beispiel 3: Der Backpropagation-Algorithmus
4.2.3 Counterpropagation
4.2.4 Learning Vector Quantization
4.3 Probleme beim Training von KNN
4.3.1 Overlearning
4.3.2 Probleme im Zusammenhang mit dem Gradientenabstiegsverfahren
5. Bonitätsprüfung mit Neuronalen Netzen
5.1 Grundsätzliche Vorüberlegungen
5.1.1 Wahl der freien Parameter
5.1.2 Exkurs: Probleme bei der Datenbeschaffung
5.2 Studien zur Bonitätsprüfung mit NN
5.2.1 ODOM/SHARDA (1990)
5.2.2 ERXLEBEN ET AL. (1992)
5.2.3 REHKUGLER/PODDIG (1992)
5.2.4 BAETGE ET AL. (1994B)
5.2.5 ALTMAN ET AL. (1994)
5.2.6 Weitere Studien
5.2.7 Kritische Würdigung der Studien
5.2.8 Leitfaden für die Erstellung eines NN zur Bonitätsprüfung
6. Zusammenfassung und Ausblick
Anhang
Literaturverzeichnis
Stichwortverzeichnis
Bei Interesse senden wir Ihnen gerne kostenlos und unverbindlich die Einleitung und einige Seiten der Studie als Textprobe zu.

Bitte fordern Sie die Unterlagen unter agentur@diplom.de, per Fax unter 040-655 99 222 oder telefonisch unter 040-655 99 20 an.

Arbeit zitieren:
Dittmar, Thomas Mai 1997: Bonitätsprüfung von Firmenkunden mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze, Hamburg: Diplomica Verlag

Schlagworte:
Neuronale Netze, Kreditwürdigkeitsprüfung, Bonitätsprüfung, kennzahlenanalyse

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