Einverständniserklärung zu Cookies, Daten- und Trackinginformationen Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren. Beim Besuch dieser Webseite werden Informationen gespeichert. Bei der Darstellung von Produkten werden Bilder von an anderen Webseiten geladen. Um das zu ermöglichen, ist es nötig, dass ihr Browser Verbindungen zu anderen Servern aufbaut und dorthin Daten überträgt. Die Verarbeitung der an Kostenscout.de gesendeten Daten erfolgt zur Leistungserbringung, zu statistischen sowie werbetechnischen Zwecken. Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, stimmen Sie der Cookie-Nutzung und Datenverarbeitung zu. Datenschutzinformationen ansehen
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.
Die bei uns gelisteten Preise basieren auf Angaben der gelisteten Händler zum Zeitpunkt unserer Datenabfrage. Diese erfolgt einmal täglich. Von diesem Zeitpunkt bis jetzt können sich die Preise bei den einzelnen Händlern jedoch geändert haben. Bitte prüfen sie auf der Zielseite die endgültigen Preise.
Die Sortierung auf unserer Seite erfolgt nach dem besten Preis oder nach bester Relevanz für Suchbegriffe (je nach Auswahl).
Für manche Artikel bekommen wir beim Kauf über die verlinkte Seite eine Provision gezahlt. Ob es eine Provision gibt und wie hoch diese ausfällt, hat keinen Einfluß auf die Suchergebnisse oder deren Sortierung.
Unser Preisvergleich listet nicht alle Onlineshops. Möglicherweise gibt es auf anderen bei uns nicht gelisteten Shops günstigere Preise oder eine andere Auswahl an Angeboten.
Versandkosten sind in den angezeigten Preisen und der Sortierung nicht inkludiert.
* - Angaben ohne Gewähr. Preise und Versandkosten können sich zwischenzeitlich geändert haben. Bitte prüfen sie vor dem Kauf auf der jeweiligen Seite, ob die Preise sowie Versandkosten noch aktuell sind.
