Bonittsprfung von Firmenkunden mit Hilfe knstlicher neuronaler Netze

Diplomarbeit aus dem Jahr 1997 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1, Universitt Augsburg (Wirtschafts und Sozialwissenschaften, Betriebswirtschaft), Veranstaltung: Lehrstuhl fr mathematische Methoden der Wirtschaftswissenschaften, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Einleitung
1.1Aktuelle Entwicklung der Insolvenzen
1.2Motivation und Ziel der Arbeit
1.3Gang der Darstellung
2.Grundlagen der Bonittsprfung
2.1Gegenstand und Ziel der Bonittsprfung
2.2Jahresabschluanalyse: Verfahrensberblick
2.3Verfahren der Kennzahlenanalyse
2.3.1Grundlagen
2.3.2Traditionelle Kennzahlenanalyse
2.3.3EDV-gesttzte Kennzahlenanalyse
3.Empirisch-induktive Verfahren
3.1Regressionsanalyse
3.2Diskriminanzanalyse: Grundlagen und Vorbereitungen
3.2.1Begriffsabgrenzung
3.2.2Zweiteilung des Datenmaterials
3.2.3Auswahl der Kennzahlen
3.2.4Festlegung der Zielsetzung
3.3Univariate Diskriminanzanalyse
3.4Multivariate Diskriminanzanalyse
3.4.1Prfung auf Normalverteilung
3.4.2Prfung auf Trennfhigkeit
3.4.3Das Problem der Multikollinearitt
3.4.4Gleichheit der Varianz-Kovarianz-Matrizen
3.4.5Ermittlung der Diskriminanzfunktion
3.4.6Vergleich der Methoden der MDA
3.5Mustererkennung
4.Knstliche Neuronale Netze
4.1Grundlagen und Begriffsabgrenzung
4.1.1Das biologische Vorbild
4.1.2Das Neuron
4.1.3Die Netz-Topologie
4.1.4Die Lernregeln
4.2Exemplarische Beschreibung einiger Netztypen
4.2.1Das Perzeptron
4.2.1.1Grundlagen
4.2.1.2Das Trainingsverfahren fr das Perzeptron
4.2.1.3Beispiel 1: Das Perzeptron
4.2.2Das Multi-Layer-Perceptron
4.2.2.1Grundlagen
4.2.2.2Beispiel 2: Das XOR-Problem mit dem MLP
4.2.2.3Der Backpropagation-Algorithmus
4.2.2.4Beispiel 3: Der Backpropagation-Algorithmus
4.2.3Counterpropagation
4.2.4Learning Vector Quantization
4.3Probleme beim Training von KNN
4.3.1Overlearning
4.3.2Probleme im Zusammenhang mit dem Gradientenabstiegsverfahren
5.Bonittsprfung mit Neuronalen Netzen
5.1Grundstzliche Vorberlegung