Andere Kunden interessierten sich auch für
![Auf US-GAAP-Jahresabschlüsse abstellende Kapitalflussanalysen und Rentabilitätsanalysen]( "Auf US-GAAP-Jahresabschlüsse abstellende Kapitalflussanalysen und Rentabilitätsanalysen")
Auf US-GAAP-Jahresabschlüsse abstellende Kapitalflussanalysen und Rentabilitätsanalysen58,00 €![Krisen- und Insolvenzprognose unter besonderer Berücksichtigung der Air Berlin PLC]( "Krisen- und Insolvenzprognose unter besonderer Berücksichtigung der Air Berlin PLC")
Krisen- und Insolvenzprognose unter besonderer Berücksichtigung der Air Berlin PLC42,95 €![KMU und ein weltweit anerkannter Rahmen für die Rechnungslegung]( "KMU und ein weltweit anerkannter Rahmen für die Rechnungslegung")
KMU und ein weltweit anerkannter Rahmen für die Rechnungslegung84,90 €![Die Jahresabschlussanalyse als Grundlage für Anlageentscheidungen. Die finanzwirtschaftliche, erfolgswirtschaftliche sowie strategische Jahresabschlussanalyse]( "Die Jahresabschlussanalyse als Grundlage für Anlageentscheidungen. Die finanzwirtschaftliche, erfolgswirtschaftliche sowie strategische Jahresabschlussanalyse")
Die Jahresabschlussanalyse als Grundlage für Anlageentscheidungen. Die finanzwirtschaftliche, erfolgswirtschaftliche sowie strategische Jahresabschlussanalyse42,95 €![Maschinenkostensätze als Grundlage der Kalkulation und die Verwendung von Deckungsbeitragszuschlägen]( "Maschinenkostensätze als Grundlage der Kalkulation und die Verwendung von Deckungsbeitragszuschlägen")
Maschinenkostensätze als Grundlage der Kalkulation und die Verwendung von Deckungsbeitragszuschlägen38,00 €![Entwicklung eines Modells zur Bewertung der Qualität von Geschäftsmodellen von StartUp-Unternehmen aus Sicht von Venture Capital-Gesellschaften auf Grundlage des EFQM Excellence Modells 2000 und der Balanced ScoreCard]( "Entwicklung eines Modells zur Bewertung der Qualität von Geschäftsmodellen von StartUp-Unternehmen aus Sicht von Venture Capital-Gesellschaften auf Grundlage des EFQM Excellence Modells 2000 und der Balanced ScoreCard")
Entwicklung eines Modells zur Bewertung der Qualität von Geschäftsmodellen von StartUp-Unternehmen aus Sicht von Venture Capital-Gesellschaften auf Grundlage des EFQM Excellence Modells 2000 und der Balanced ScoreCard58,00 €![Marktnahe Absatzprognose als Grundlage zur Kundenorientierung der Supply Chain in der Automobilindustrie]( "Marktnahe Absatzprognose als Grundlage zur Kundenorientierung der Supply Chain in der Automobilindustrie")
Marktnahe Absatzprognose als Grundlage zur Kundenorientierung der Supply Chain in der Automobilindustrie74,00 €
Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1,3, FernUniversität Hagen (Wirtschaftswissenschaften, BWL, insbesondere Bank- und Finanzwirtschaft), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
In den Jahren nach der Jahrtausendwende hat die Zahl der Insolvenzen in der Bundesrepublik Deutschland immer neue Rekordwerte erreicht. Die vom statistischen Bundesamt gemeldeten Zahlen stiegen von 32278 im Jahre 2001 auf 39213 im Jahre 2004. Erst 2005 scheint sich mit geschätzten 37900 Firmenpleiten eine leichte Trendwende abzuzeichnen.
Auch Unternehmensexterne, wie Anteilseigner ohne Geschäftsführungskompetenz, Aktionäre und Schuldner, die Unternehmensanleihen oder andere Finanztitel halten, sind finanziell unmittelbar von einer Bestandsgefährdung betroffen. Vor allem ist an Kreditinstitute zu denken, die die künftige Entwicklung der Bonität von Unternehmen einschätzen wollen, um über die Einrichtung, Kündigung oder Verlängerung von Kreditlinien zu entscheiden. Eine frühzeitige Erkennung der Insolvenzgefahr kann Wertberichtigungen im Bankbereich vermeiden. Gerade für Außenstehende, die sich bei der Einschätzung der künftigen Unternehmenslage meist nur auf die in den Jahresabschlüssen publizierten Daten und andere allgemein zugängliche Informationen stützen können, bedeutet dies eine schwierige Situation.
Bilanzen und Erfolgsrechnungen sind stichtagsbezogen und enthalten Vergangenheitsdaten, die naturgemäß eine schlechte Ausgangsbasis für Prognosen sind. In die Zukunft weisen nur wenige Informationen, wie z. B. Restlaufzeiten von Forderungen und Verbindlichkeiten. Erschwerend kommt hinzu, dass die Jahresabschlusspositionen im Rahmen der gesetzlichen Möglichkeiten durch bilanzpolitische Maßnahmen oder Sachverhaltsgestaltung manipuliert werden können. Die klassische Jahresabschlussanalyse bewertet Unternehmen auf logisch-deduktive Art und Weise an Hand einer Vielzahl von Kennzahlen. Dies erfordert sehr viel Erfahrung und weist je nach Analysten subjektive Züge auf.
Die praktische Erfahrung zeigt dann auch, dass eine zuverlässige Insolvenzprognose im Rahmen der klassischen Bilanzanalyse besonders problematisch ist. Auf die traditionelle Jahresabschlussanalyse soll daher in dieser Arbeit nur am Rande eingegangen werden. Neuere Methoden der Bilanzanalyse beurteilen Unternehmen auf empirisch-induktive Art an Hand statistischer Merkmale. Durch Verbreitung von PCs haben moderne, multivariate statistische Analyseverfahren auch in der betriebswirtschaftlichen Praxis Einzug gehalten. Unter den rechnergestützten Analysemethoden hat sich besonders die auf solche Klassifikationsleistungen zugeschnittene multivariate Diskriminanzanalyse bei der Insolvenzprognose etabliert.
Seit einem halben Jahrhundert knüpfen sich auch hohe Erwartungen an die Künstliche Intelligenz , kurz KI genannt. Erklärtes Ziel der KI-Forschung ist es, mit technischen Mitteln so viel wie möglich von den Fähigkeiten des menschlichen Geistes zu imitieren und ihn womöglich sogar eines Tages zu übertreffen. Während sich die klassischen KI-Verfahren mit der Informationsverarbeitung durch Manipulation von Symbolen sowie mit Bildverarbeitung und Robotik befassen, versucht der Konnektionismus mit Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) Intelligenzleistungen zu simulieren.
Auch komplexe wirtschaftliche Problemstellungen werden erfolgreich mit KNN bearbeitet. Es gibt inzwischen eine Anzahl von Publikationen, die sich speziell mit der Anwendung von KNN bei der Insolvenzprognose befassen. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend und verdienen daher Beachtung.
Die vorliegende Arbeit soll zunächst den Begriff Insolvenzprognose definieren bevor sie einen bewertenden Überblick über moderne Verfahren der Insolvenzprognose aus Jahresabschlussdaten gibt. Dabei finden Frühwarnsysteme Berücksichtigung, die im deutschsprachigen Raum publiziert wurden....
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
In den Jahren nach der Jahrtausendwende hat die Zahl der Insolvenzen in der Bundesrepublik Deutschland immer neue Rekordwerte erreicht. Die vom statistischen Bundesamt gemeldeten Zahlen stiegen von 32278 im Jahre 2001 auf 39213 im Jahre 2004. Erst 2005 scheint sich mit geschätzten 37900 Firmenpleiten eine leichte Trendwende abzuzeichnen.
Auch Unternehmensexterne, wie Anteilseigner ohne Geschäftsführungskompetenz, Aktionäre und Schuldner, die Unternehmensanleihen oder andere Finanztitel halten, sind finanziell unmittelbar von einer Bestandsgefährdung betroffen. Vor allem ist an Kreditinstitute zu denken, die die künftige Entwicklung der Bonität von Unternehmen einschätzen wollen, um über die Einrichtung, Kündigung oder Verlängerung von Kreditlinien zu entscheiden. Eine frühzeitige Erkennung der Insolvenzgefahr kann Wertberichtigungen im Bankbereich vermeiden. Gerade für Außenstehende, die sich bei der Einschätzung der künftigen Unternehmenslage meist nur auf die in den Jahresabschlüssen publizierten Daten und andere allgemein zugängliche Informationen stützen können, bedeutet dies eine schwierige Situation.
Bilanzen und Erfolgsrechnungen sind stichtagsbezogen und enthalten Vergangenheitsdaten, die naturgemäß eine schlechte Ausgangsbasis für Prognosen sind. In die Zukunft weisen nur wenige Informationen, wie z. B. Restlaufzeiten von Forderungen und Verbindlichkeiten. Erschwerend kommt hinzu, dass die Jahresabschlusspositionen im Rahmen der gesetzlichen Möglichkeiten durch bilanzpolitische Maßnahmen oder Sachverhaltsgestaltung manipuliert werden können. Die klassische Jahresabschlussanalyse bewertet Unternehmen auf logisch-deduktive Art und Weise an Hand einer Vielzahl von Kennzahlen. Dies erfordert sehr viel Erfahrung und weist je nach Analysten subjektive Züge auf.
Die praktische Erfahrung zeigt dann auch, dass eine zuverlässige Insolvenzprognose im Rahmen der klassischen Bilanzanalyse besonders problematisch ist. Auf die traditionelle Jahresabschlussanalyse soll daher in dieser Arbeit nur am Rande eingegangen werden. Neuere Methoden der Bilanzanalyse beurteilen Unternehmen auf empirisch-induktive Art an Hand statistischer Merkmale. Durch Verbreitung von PCs haben moderne, multivariate statistische Analyseverfahren auch in der betriebswirtschaftlichen Praxis Einzug gehalten. Unter den rechnergestützten Analysemethoden hat sich besonders die auf solche Klassifikationsleistungen zugeschnittene multivariate Diskriminanzanalyse bei der Insolvenzprognose etabliert.
Seit einem halben Jahrhundert knüpfen sich auch hohe Erwartungen an die Künstliche Intelligenz , kurz KI genannt. Erklärtes Ziel der KI-Forschung ist es, mit technischen Mitteln so viel wie möglich von den Fähigkeiten des menschlichen Geistes zu imitieren und ihn womöglich sogar eines Tages zu übertreffen. Während sich die klassischen KI-Verfahren mit der Informationsverarbeitung durch Manipulation von Symbolen sowie mit Bildverarbeitung und Robotik befassen, versucht der Konnektionismus mit Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) Intelligenzleistungen zu simulieren.
Auch komplexe wirtschaftliche Problemstellungen werden erfolgreich mit KNN bearbeitet. Es gibt inzwischen eine Anzahl von Publikationen, die sich speziell mit der Anwendung von KNN bei der Insolvenzprognose befassen. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend und verdienen daher Beachtung.
Die vorliegende Arbeit soll zunächst den Begriff Insolvenzprognose definieren bevor sie einen bewertenden Überblick über moderne Verfahren der Insolvenzprognose aus Jahresabschlussdaten gibt. Dabei finden Frühwarnsysteme Berücksichtigung, die im deutschsprachigen Raum publiziert wurden....
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.