Bonitätsprüfung von Firmenkunden mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze
In Zusammenarbeit mit einer süddeutschen Herstellerbank
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
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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 |
Bitte fordern Sie die Unterlagen unter agentur@diplom.de, per Fax unter 040-655 99 222 oder telefonisch unter 040-655 99 20 an.
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Link zur Arbeit:
http://www.diplom.de/ean/9783832438333
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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