Zielwertorientierte Auswertung von Kostenabweichungen
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Der Themenkomplex der zielwertorientierten Auswertung von Kostenabweichungen ist in Theorie und Praxis weitgehend ungeklärt, da die bekannten Auswertungsansätze zahlreiche theoretische Defizite aufweisen und sich daher nicht oder nur bedingt für Auswertungsprozesse eignen.Aufbauend auf den Ansätzen der Ermittlung von Kostenabweichungen durch Kostenkontrollprozesse erarbeitet Mike Steglich die Grundlagen der zielwertorientierten Auswertung von Kostenabweichungen und entwickelt einen eigenständigen Auswertungsansatz. Dazu werden vier Arten von Ursachenindikatoren erarbeitet, die eine Generi...
Der Themenkomplex der zielwertorientierten Auswertung von Kostenabweichungen ist in Theorie und Praxis weitgehend ungeklärt, da die bekannten Auswertungsansätze zahlreiche theoretische Defizite aufweisen und sich daher nicht oder nur bedingt für Auswertungsprozesse eignen.
Aufbauend auf den Ansätzen der Ermittlung von Kostenabweichungen durch Kostenkontrollprozesse erarbeitet Mike Steglich die Grundlagen der zielwertorientierten Auswertung von Kostenabweichungen und entwickelt einen eigenständigen Auswertungsansatz. Dazu werden vier Arten von Ursachenindikatoren erarbeitet, die eine Generierung fundierter Ursachenhypothesen ermöglichen. Unter anderem werden mittels künstlich neuronaler Netze Ansätze der Erkennung von Abweichungsmustern konzipiert, mit denen auf spezifische Ursachen in einem Prozessbereich verwiesen werden kann. Darauf aufbauend stellt der Autor die Planung eines kontrollerfolgmaximierenden Auswertungsprogramms einschließlich eines adäquaten Entscheidungsmodells vor.
Aufbauend auf den Ansätzen der Ermittlung von Kostenabweichungen durch Kostenkontrollprozesse erarbeitet Mike Steglich die Grundlagen der zielwertorientierten Auswertung von Kostenabweichungen und entwickelt einen eigenständigen Auswertungsansatz. Dazu werden vier Arten von Ursachenindikatoren erarbeitet, die eine Generierung fundierter Ursachenhypothesen ermöglichen. Unter anderem werden mittels künstlich neuronaler Netze Ansätze der Erkennung von Abweichungsmustern konzipiert, mit denen auf spezifische Ursachen in einem Prozessbereich verwiesen werden kann. Darauf aufbauend stellt der Autor die Planung eines kontrollerfolgmaximierenden Auswertungsprogramms einschließlich eines adäquaten Entscheidungsmodells vor.
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