Kritische Analyse des Neuronalen Netzes BP-14 als Instrument zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmungen
Über dieses Buch
- Art: Diplomarbeit
- Autor: Jörg Weber
- Abgabedatum: Juni 1998
- Umfang: 137 Seiten
- Dateigröße: 6,7 MB
- Note: 1,3
- Institution / Hochschule: Universität des Saarlandes Deutschland
- ISBN (eBook): 978-3-8324-1502-0
-
ISBN (Paperback) :
978-3-8324-1502-0 P - ISBN (CD) :978-3-8324-1502-0 CD
- Sprache: Deutsch
- Prämierung:
- Arbeit zitieren: Weber, Jörg Juni 1998: Kritische Analyse des Neuronalen Netzes BP-14 als Instrument zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmungen, Hamburg: Diplomica Verlag
- Schlagworte: Jahresabschlußanalyse, Neuronale Netze, Kreditwürdigkeit, Bilanzanalyse
In den Warenkorb
38,00 €
Diplomarbeit von Jörg Weber
Einleitung:
Mit einem Verfahren der Künstlichen Intelligenz, der Künstlichen Neuronalen Netzanalyse, haben Professor Dr. Jörg Baetge und seine Mitarbeiter ein Neuronales Netz entwickelt, das die Bonität eines Unternehmens anhand von 14 Kennzahlen entweder als künftig solvent oder als insolvenzgefährdend einstuft. Im Rahmen meiner Arbeit werden die Künstlichen Neuronalen Netze als Verfahren der Jahresabschlußanalyse erörtert und das BP-14 als Instrument zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit dargestellt. Des weiteren werden neben den grundsätzlichen Grenzen der Jahresabschlußanalyse auch verfahrenstechnische Probleme beim Einsatz des BP-14 in der Kreditwürdigkeitsprüfung diskutiert.
Inhaltsverzeichnis:
| Inhaltsverzeichnis | II | |
| Abkürzungsverzeichnis | V | |
| Abbildungsverzeichnis | VII | |
| Symbolverzeichnis | IX | |
| Tabellenverzeichnis | X | |
| Verzeichnis der Anlagen im Anhang | XI | |
| 1. | Einführung und Aufbau der Arbeit | 1 |
| 2. | Die Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmungen | 3 |
| 2.1. | Die Kreditwürdigkeitsprüfung von Unternehmungen | 3 |
| 2.1.1. | Aufbau und Inhalt der Kreditwürdigkeitsprüfung | 3 |
| 2.1.2. | Beurteilungskriterien der Kreditwürdigkeitsprüfung von Unternehmungen | 4 |
| 2.1.2.1. | Vorbemerkungen | 4 |
| 2.1.2.2. | Beurteilung des Managements | 5 |
| 2.1.2.3. | Beurteilung der Produkte und Leistungen und der technischen Ausstattung | 6 |
| 2.1.2.4. | Beurteilung der finanziellen Verhältnisse | 7 |
| 2.2. | Die Jahresabschlußanalyse als Mittel zur Bonitätsanalyse von Unternehmungen | 11 |
| 2.2.1. | Begriff und Zweck der Jahresabschlußanalyse | 11 |
| 2.2.2. | Die Jahresabschlußanalyse als Kennzahlenrechnung | 13 |
| 2.2.2.1. | Vorbemerkungen | 13 |
| 2.2.2.2. | Bedeutung der Bildung von Kennzahlen | 14 |
| 2.2.2.3. | Vergleichende Kennzahlenanalyse | 15 |
| 2.2.2.4. | Zusammenfassung | 16 |
| 2.2.3. | Die Jahresabschlußanalyse mit Künstlichen Neuronalen Netzen | 17 |
| 2.2.3.1. | Vorbemerkungen | 17 |
| 2.2.3.2. | Biologische Grundlagen Neuronaler Netze | 17 |
| 2.2.3.3. | Aufbau Künstlicher Neuronaler Netze | 20 |
| 2.2.3.3.1. | Das Künstliche Neuron | 20 |
| 2.2.3.3.2. | Zusammenfassung einzelner Neuronen zu einem KNN | 21 |
| 2.2.3.4. | Funktionale Zusammenhänge in Künstlichen Neuronalen Netzen | 23 |
| 2.2.3.4.1. | Allgemeines | 23 |
| 2.2.3.4.2. | Die Eingabefunktion | 24 |
| 2.2.3.4.3. | Die Aktivierungsfunktion | 24 |
| 2.2.3.4.4. | Die Ausgabefunktion | 25 |
| 2.2.3.5. | Lernen in Künstlichen Neuronalen Netzen | 26 |
| 2.2.3.5.1. | Grundlagen des Lernens | 26 |
| 2.2.3.5.2. | Das Lernverfahren nach dem Backpropagation-Algorithmus | 27 |
| 2.2.3.5.3. | Lern-, Test- und Validierungsstichprobe | 34 |
| 3. | Das Künstliche Neuronale Netz BP-14 als Instrument zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmungen | 37 |
| 3.1. | Vorüberlegungen | 37 |
| 3.2. | Entwicklung des BP-14 | 38 |
| 3.2.1. | Beschaffung und Aufbereitung des empirischen Datenmaterials | 38 |
| 3.2.1.1. | Definition der in die Untersuchung einbezogenen Unternehmen | 38 |
| 3.2.1.2. | Abgrenzung von solventen und insolventen Unternehmen | 39 |
| 3.2.1.3. | Aufteilung des verwendeten Datenmaterials | 40 |
| 3.2.1.4. | Konzeption des Kennzahlenkatalogs | 41 |
| 3.2.1.4.1. | Die verwendeten Kennzahlen | 41 |
| 3.2.1.4.2. | Die Clusteranalyse | 45 |
| 3.2.1.4.3. | Statistische Voranalysen | 46 |
| 3.2.2. | Entwicklung des Backpropagation Netzes | 48 |
| 3.2.2.1. | Alpha- und Beta Fehler | 48 |
| 3.2.2.2. | Anfangsaufbau des KNN | 49 |
| 3.2.2.3. | Gewichtsorientiertes Pruning | 51 |
| 3.2.2.4. | Relevanzorientiertes Pruning | 52 |
| 3.2.2.5. | Die ausgewählten Kennzahlen des BPN und ihre Aussagekraft | 55 |
| 3.2.2.6. | Interpretation des Ausgabewertes | 58 |
| 3.3. | Umsetzung der Ergebnisse des BP-14 | 61 |
| 4. | Kritische Würdigung des Einsatzes von BP-14 zur Beurteilung von Unternehmungen | 67 |
| 4.1. | Überblick | 67 |
| 4.2. | Grenzen der Jahresabschlußanalyse als Mittel zur Bonitätsbeurteilung von Unternehmungen | 67 |
| 4.2.1. | Mangelnde Aktualität und Zukunftsbezogenheit der Daten | 67 |
| 4.2.2. | Unvollständigkeit der Datenbasis | 68 |
| 4.2.3. | Kritik an der Bildung von Kennzahlen | 69 |
| 4.2.4. | Verzerrungen des Jahresabschlusses durch Bilanzierungs- und Bewertungswahlrechte | 70 |
| 4.2.5. | Kritik an der theoretischen Fundierung der Jahresabschlußanalyse mit Künstlichen Neuronalen Netzen | 71 |
| 4.3. | Verfahrenstechnische Probleme des Neuronalen Netzes BP-14 | 72 |
| 4.3.1. | Vorbemerkungen | 72 |
| 4.3.2. | Netzwerktyp und Lernregel | 72 |
| 4.3.3. | Netzwerkarchitektur | 75 |
| 4.3.4. | Zahl der Lernschritte und Trainingsdaten | 76 |
| 4.3.5. | Auswahl und Zahl der Kennzahlen | 77 |
| 4.3.6. | Interpretation des Ausgabewertes und die Bildung von Güte- und Risikoklassen | 78 |
| 4.3.7. | Die mangelnde Erklärbarkeit der Ergebnisse eines Künstlichen Neuronalen Netzes | 79 |
| 5. | Zusammenfassung | 81 |
| Anhang | 85 | |
| Literaturverzeichnis | 113 | |
| Verzeichnis der Gesprächspartner | 122 |
In den Warenkorb
38,00 €
Link zur Arbeit:
http://www.diplom.de/ean/9783832415020
Arbeit zitieren:
Weber, Jörg Juni 1998: Kritische Analyse des Neuronalen Netzes BP-14 als Instrument zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmungen, Hamburg: Diplomica Verlag
Schlagworte:
Jahresabschlußanalyse, Neuronale Netze, Kreditwürdigkeit, Bilanzanalyse
Entdecken Sie mehr zum Thema
Untersuchung betriebswirtschaftlicher Kennzahlensysteme zur Analyse und Feststellung der Bonität von Firmenkunden
Diplomarbeit von
Sven
Holland
|
Juni
1999 |
Note 2,0
Modellierung und Bewertung von Bonitätsrisiken
Diplomarbeit von
Michael
Puhle
|
November
2001 |
Note 1,7
Kategorien
Schlagworte
58,00 €
Bonitätsprüfung von Firmenkunden mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze
In Zusammenarbeit mit einer süddeutschen Herstellerbank
Diplomarbeit von
Thomas
Dittmar
|
Mai
1997 |
Note 1,0
Stand der Anwendung und Entwicklungsperspektiven der Kreditwürdigkeitsprüfung mit Neuronalen Netzen und Expertensystemen
Diplomarbeit von
Elke
Lauckner
|
September
1996 |
Note 1,7
Kategorien
Schlagworte
38,00 €
Eine kritische Auseinandersetzung mit Bonitätsratingverfahren zum Zwecke der bankbetrieblichen Kreditwürdigkeitsprüfung
Als standardisierte Form der Unternehmensbewertung
Diplomarbeit von
Volker
Seekamp
|
September
1996 |
Note 1,0
Kategorien
Schlagworte
38,00 €
Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose
Eine Stärken-Schwächen-Analyse
Diplomarbeit von
Bernd
Weber
|
Januar
1996 |
Note 1,7
Kategorien
Schlagworte
38,00 €
Anwendungsmöglichkeiten neuronaler Netze zur Unterstützung strategischer Entscheidungen
Diplomarbeit von
Gunther
Wagner
|
März
1998 |
Note 1,0
Kategorien
Schlagworte
38,00 €
Jahresabschlüsse als Grundlage für eine Insolvenzprognose
Systematische Darstellung und Beurteilung ausgewählter Verfahren
Diplomarbeit von
Gerald
Wegner
|
Februar
2006 |
Note 1,3
Neuronale Netze als Basis für fortgeschrittenes Human Ressource Management
Am Beispiel von Teams und Jobpools
Diplomarbeit von
Michael
Faustmann
|
Juli
2003 |
Note 1,3
Ratingsysteme unter Berücksichtigung von Basel II
Darstellung und kritische Analyse ausgewählter Verfahren
Diplomarbeit von
René
Aldach
|
Januar
2004 |
Note 2,0
