Künstliche Neuronale Netze in der Bilanzanalyse - 14 Angebote vergleichen

Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,7, Universität Bremen, Veranstaltung: Bilanzanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fällen einen neuen Höchststand. Zwar wurde der negative Trend im Jahr 2005 mit 37.900 angemeldeten Unternehmensinsolvenzen nicht fortgesetzt, doch stellt sich vor dem Hintergrund der hohen Unternehmenskrisen für Anteileigner, Kapitalgeber und Abschlussprüfer die Frage, wie solche negativen Entwicklungen bereits frühzeitig anhand von Jahresabschlussinformationen erkannt werden können. Herkömmliche Verfahren der Bilanzanalyse auf der Basis klassischer Kennzahlenbildung oder statistischer Verfahren zur Prognose ökonomischer Unternehmensentwicklungen bieten angesichts der hochdimensionalen nichtlinearen Problemstellungen oft nur eine eher befriedigende Lösung. Vor diesem Hintergrund erhalten moderne Verfahren aus dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz auf der Basis Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) seit den neunziger Jahren Einzug in die betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis. Sie zeichnen sich durch intelligente Verfahren der Problemlösung aus und sind auch bei nichtlinearen komplexen Problemstrukturen einsetzbar. Insbesondere die Fähigkeit Unternehmenskrisen frühzeitig zu identifizieren macht sie nicht nur für Kreditwürdigkeitsprüfer zum wichtigen Instrument der Analyse und Bewertung. Nachfolgend wird der Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse zur Früherkennung von Unternehmenskrisen diskutiert. Im Zentrum der Diskussion steht dabei die häufig in der Fachliteratur vertretene Meinung, dass KNN die prognostischen Fähigkeiten angestammter Verfahren übertreffen. Hierzu wird zunächst das Verfahren der klassischen Bilanzanalyse und das mathematisch-statistische Verfahren der Multivariaten Diskriminanzanalyse vorgestellt. Der sich aus den zentralen Kritikpunkten der Verfahren ergebende Optimierungsanspruch wird am Backpropagation-Netz mit 14 Kenzahlen (BP-14) diskutiert. Nils Oetjen, 21.0 x 14.8 x 0.3 cm, Buch.

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Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fällen einen neuen Höchststand. Zwar wurde der negative Trend im Jahr 2005 mit 37.900 angemeldeten Unternehmensinsolvenzen nicht fortgesetzt, doch stellt sich vor dem Hintergrund der hohen Unternehmenskrisen für Anteileigner, Kapitalgeber und Abschlussprüfer die Frage, wie solche negativen Entwicklungen bereits frühzeitig anhand von Jahresabschlussinformationen erkannt werden können. Herkömmliche Verfahren der Bilanzanalyse A... Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fällen einen neuen Höchststand. Zwar wurde der negative Trend im Jahr 2005 mit 37.900 angemeldeten Unternehmensinsolvenzen nicht fortgesetzt, doch stellt sich vor dem Hintergrund der hohen Unternehmenskrisen für Anteileigner, Kapitalgeber und Abschlussprüfer die Frage, wie solche negativen Entwicklungen bereits frühzeitig anhand von Jahresabschlussinformationen erkannt werden können. Herkömmliche Verfahren der Bilanzanalyse auf der Basis klassischer Kennzahlenbildung oder statistischer Verfahren zur Prognose ökonomischer Unternehmensentwicklungen bieten angesichts der hochdimensionalen nichtlinearen Problemstellungen oft nur eine eher befriedigende Lösung. Vor diesem Hintergrund erhalten moderne Verfahren aus dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz auf der Basis Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) seit den neunziger Jahren Einzug in die betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis. Sie zeichnen sich durch intelligente Verfahren der Problemlösung aus und sind auch bei nichtlinearen komplexen Problemstrukturen einsetzbar. Insbesondere die Fähigkeit Unternehmenskrisen frühzeitig zu identifizieren macht sie nicht nur für Kreditwürdigkeitsprüfer zum wichtigen Instrument der Analyse und Bewertung. Nachfolgend wird der Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse zur Früherkennung von Unternehmenskrisen diskutiert. Im Zentrum der Diskussion steht dabei die häufig in der Fachliteratur vertretene Meinung, dass KNN die prognostischen Fähigkeiten angestammter Verfahren übertreffen. Hierzu wird zunächst das Verfahren der klassischen Bilanzanalyse und das mathematisch-statistische Verfahren der Multivariaten Diskriminanzanalyse vorgestellt. Der sich aus den zentralen Kritikpunkten der Verfahren ergebende Optimierungsanspruch wird am Backpropagation-Netz mit 14 Kenzahlen (BP-14) diskutiert. Productinformatie:Taal: Duits;Formaat: ePub met kopieerbeveiliging (DRM) van Adobe;Kopieerrechten: Het kopiëren van (delen van) de pagina's is niet toegestaan ;Geschikt voor: Alle e-readers te koop bij bol.com (of compatible met Adobe DRM). Telefoons/tablets met Google Android (1.6 of hoger) voorzien van bol.com boekenbol app. PC en Mac met Adobe reader software;ISBN10: 3638481743;ISBN13: 9783638481748; Duits | Ebook | 2015.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,7, Universität Bremen, Veranstaltung: Bilanzanalyse, 14 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fällen einen neuen Höchststand. Zwar wurde der negative Trend im Jahr 2005 mit 37.900 angemeldeten Unternehmensinsolvenzen nicht fortgesetzt, doch stellt sich vor dem Hintergrund der hohen Unternehmenskrisen für Anteileigner, Kapitalgeber und Abschlussprüfer die Frage, wie solche negativen Entwicklungen bereits frühzeitig anhand von Jahresabschlussinformationen erkannt werden können. Herkömmliche Verfahren der Bilanzanalyse auf der Basis klassischer Kennzahlenbildung oder statistischer Verfahren zur Prognose ökonomischer Unternehmensentwicklungen bieten angesichts der hochdimensionalen nichtlinearen Problemstellungen oft nur eine eher befriedigende Lösung. Vor diesem Hintergrund erhalten moderne Verfahren aus dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz auf der Basis Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) seit den neunziger Jahren Einzug in die betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis. Sie zeichnen sich durch intelligente Verfahren der Problemlösung aus und sind auch bei nichtlinearen komplexen Problemstrukturen einsetzbar. Insbesondere die Fähigkeit Unternehmenskrisen frühzeitig zu identifizieren macht sie nicht nur für Kreditwürdigkeitsprüfer zum wichtigen Instrument der Analyse und Bewertung. Nachfolgend wird der Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse zur Früherkennung von Unternehmenskrisen diskutiert. Im Zentrum der Diskussion steht dabei die häufig in der Fachliteratur vertretene Meinung, dass KNN die prognostischen Fähigkeiten angestammter Verfahren übertreffen. Hierzu wird zunächst das Verfahren der klassischen Bilanzanalyse und das mathematisch-statistische Verfahren der Multivariaten Diskriminanzanalyse vorgestellt. Der sich aus den zentralen Kritikpunkten der Verfahren ergebende Optimierungsanspruch wird am Backpropagation-Netz mit 14 Kenzahlen (BP-14) diskutiert.2009. 28 S. 210 mmVersandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,7, Universität Bremen, Veranstaltung: Bilanzanalyse, 14 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fällen einen neuen Höchststand. Zwar wurde der negative Trend im Jahr 2005 mit 37.900 angemeldeten Unternehmensinsolvenzen nicht fortgesetzt, doch stellt sich vor dem Hintergrund der hohen Unternehmenskrisen für Anteileigner, Kapitalgeber und Abschlussprüfer die Frage, wie solche negativen Entwicklungen bereits frühzeitig anhand von Jahresabschlussinformationen erkannt werden können. Herkömmliche Verfahren der Bilanzanalyse auf der Basis klassischer Kennzahlenbildung oder statistischer Verfahren zur Prognose ökonomischer Unternehmensentwicklungen bieten angesichts der hochdimensionalen nichtlinearen Problemstellungen oft nur eine eher befriedigende Lösung. Vor diesem Hintergrund erhalten moderne Verfahren aus dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz auf der Basis Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) seit den neunziger Jahren Einzug in die betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis. Sie zeichnen sich durch intelligente Verfahren der Problemlösung aus und sind auch bei nichtlinearen komplexen Problemstrukturen einsetzbar. Insbesondere die Fähigkeit Unternehmenskrisen frühzeitig zu identifizieren macht sie nicht nur für Kreditwürdigkeitsprüfer zum wichtigen Instrument der Analyse und Bewertung. Nachfolgend wird der Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse zur Früherkennung von Unternehmenskrisen diskutiert. Im Zentrum der Diskussion steht dabei die häufig in der Fachliteratur vertretene Meinung, dass KNN die prognostischen Fähigkeiten angestammter Verfahren übertreffen. Hierzu wird zunächst das Verfahren der klassischen Bilanzanalyse und das mathematisch-statistische Verfahren der Multivariaten Diskriminanzanalyse vorgestellt. Der sich aus den zentralen Kritikpunkten der Verfahren ergebende Optimierungsanspruch wird am Backpropagation-Netz mit 14 Kenzahlen (BP-14) diskutiert. 28 pp. Deutsch.

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Künstliche Neuronale Netze in der Bilanzanalyse: Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,7, Universität Bremen, Veranstaltung: Bilanzanalyse, 14 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fällen einen neuen Höchststand. Zwar wurde der negative ... Ebook.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,7, Universität Bremen, Veranstaltung: Bilanzanalyse, 14 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fällen einen neuen Höchststand. Zwar wurde der negative Trend im Jahr 2005 mit 37.900 angemeldeten Unternehmensinsolvenzen nicht fortgesetzt, doch stellt sich vor dem Hintergrund der hohen Unternehmenskrisen für Anteileigner, Kapitalgeber und Abschlussprüfer die Frage, wie solche negativen Entwicklungen bereits frühzeitig anhand von Jahresabschlussinformationen erkannt werden können. Herkömmliche Verfahren der Bilanzanalyse auf der Basis klassischer Kennzahlenbildung oder statistischer Verfahren zur Prognose ökonomischer Unternehmensentwicklungen bieten angesichts der hochdimensionalen nichtlinearen Problemstellungen oft nur eine eher befriedigende Lösung. Vor diesem Hintergrund erhalten moderne Verfahren aus dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz auf der Basis Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) seit den neunziger Jahren Einzug in die betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis. Sie zeichnen sich durch intelligente Verfahren der Problemlösung aus und sind auch bei nichtlinearen komplexen Problemstrukturen einsetzbar. Insbesondere die Fähigkeit Unternehmenskrisen frühzeitig zu identifizieren macht sie nicht nur für Kreditwürdigkeitsprüfer zum wichtigen Instrument der Analyse und Bewertung. Nachfolgend wird der Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse zur Früherkennung von Unternehmenskrisen diskutiert. Im Zentrum der Diskussion steht dabei die häufig in der Fachliteratur vertretene Meinung, dass KNN die prognostischen Fähigkeiten angestammter Verfahren übertreffen. Hierzu wird zunächst das Verfahren der klassischen Bilanzanalyse und das mathematisch-statistische Verfahren der Multivariaten Diskriminanzanalyse vorgestellt. Der sich aus den zentralen Kritikpunkten der Verfahre, Kindle Edition, Format: Kindle eBook, Label: Grin Verlag Gmbh, Grin Verlag Gmbh, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2013-11-21, Freigegeben: 2013-11-21, Studio: Grin Verlag Gmbh, Verkaufsrang: 2985033.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,7, Universitat Bremen, Veranstaltung: Bilanzanalyse, 14 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Jahr 2004 erreichte die Zahl der Unternehmensinsolvenzen mit 39.600 Fallen einen neuen Hochststand. Zwar wurde der negative Trend im Jahr 2005 mit 37.900 angemeldeten Unternehmensinsolvenzen nicht fortgesetzt, doch stellt sich vor dem Hintergrund der hohen Unternehmenskrisen fur Anteileigner, Kapitalgeber und Abschlussprufer die Frage, wie solche negativen Entwicklungen bereits fruhzeitig anhand von Jahresabschlussinformationen erkannt werden konnen. Herkommliche Verfahren der Bilanzanalyse auf der Basis klassischer Kennzahlenbildung oder statistischer Verfahren zur Prognose okonomischer Unternehmensentwicklungen bieten angesichts der hochdimensionalen nichtlinearen Problemstellungen oft nur eine eher befriedigende Losung. Vor diesem Hintergrund erhalten moderne Verfahren aus dem Forschungsgebiet der kunstlichen Intelligenz auf der Basis Kunstlicher Neuronaler Netze (KNN) seit den neunziger Jahren Einzug in die betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis. Sie zeichnen sich durch intelligente Verfahren der Problemlosung aus und sind auch bei nichtlinearen komplexen Problemstrukturen einsetzbar. Insbesondere die Fahigkeit Unternehmenskrisen fruhzeitig zu identifizieren macht sie nicht nur fur Kreditwurdigkeitsprufer zum wichtigen Instrument der Analyse und Bewertung. Nachfolgend wird der Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse zur Fruherkennung von Unternehmenskrisen diskutiert. Im Zentrum der Diskussion steht dabei die haufig in der Fachliteratur vertretene Meinung, dass KNN die prognostischen Fahigkeiten angestammter Verfahren ubertreffen. Hierzu wird zunachst das Verfahren der klassischen Bilanzanalyse und das mathematisch-statistische Verfahren der Multivariaten Diskriminanzanalyse vorgestellt. Der sich aus den zentralen Kritikpunkten der Verfahre, Kindle Ausgabe, Ausgabe: 1. Auflage. Format: Kindle eBook, Label: Grin Publishing, Grin Publishing, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2009-01-20, Freigegeben: 2009-01-20, Studio: Grin Publishing, Verkaufsrang: 1355381.

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