Kritische Analyse des Neuronalen Netzes BP-14 als Instrument zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmungen - Softcover

Inhaltsangabe: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: InhaltsverzeichnisII AbkürzungsverzeichnisV AbbildungsverzeichnisVII SymbolverzeichnisIX TabellenverzeichnisX Verzeichnis der Anlagen im AnhangXI 1.Einführung und Aufbau der Arbeit1 2.Die Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Unternehmungen3 2.1.Die Kreditwürdigkeitsprüfung von Unternehmungen3 2.1.1.Aufbau und Inhalt der Kreditwürdigkeitsprüfung3 2.1.2.Beurteilungskriterien der Kreditwürdigkeitsprüfung von Unternehmungen4 2.1.2.1.Vorbemerkungen4 2.1.2.2.Beurteilung des Managements5 2.1.2.3.Beurteilung der Produkte und Leistungen und der technischen Ausstattung6 2.1.2.4.Beurteilung der finanziellen Verhältnisse7 2.2.Die Jahresabschlußanalyse als Mittel zur Bonitätsanalyse von Unternehmungen11 2.2.1.Begriff und Zweck der Jahresabschlußanalyse11 2.2.2.Die Jahresabschlußanalyse als Kennzahlenrechnung13 2.2.2.1.Vorbemerkungen13 2.2.2.2.Bedeutung der Bildung von Kennzahlen14 2.2.2.3.Vergleichende Kennzahlenanalyse15 2.2.2.4.Zusammenfassung16 2.2.3.Die Jahresabschlußanalyse mit Künstlichen Neuronalen Netzen17 2.2.3.1.Vorbemerkungen17 2.2.3.2.Biologische Grundlagen Neuronaler Netze17 2.2.3.3.Aufbau Künstlicher Neuronaler Netze20 2.2.3.3.1.Das Künstliche Neuron20 2.2.3.3.2.Zusammenfassung einzelner Neuronen zu einem

Diplomarbeit, die am 01.06.1998 erfolgreich an einer Universität in Deutschland eingereicht wurde. 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 Ne