Moderne Verfahren der kennzahlengestützten Bilanzanalyse

Eine Erweiterung zur klassischen Bilanzanalyse durch KNN, DMA und Scoring-Modelle

Bachelorarbeit, 2010
33 Seiten, Note: 2

BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Forschungsfrage
1.4 Methodik
1.5 Vorgehensweise

2 Begriffsabgrenzung
2.1 Bilanzanalyse
2.1.1 Traditionelle Bilanzanalyse
2.1.1.1 Kennzahlen
2.1.1.2 Kennzahlensysteme
2.1.2 Kritische Würdigung und Grenzen der traditionellen Bilanzanalyse
2.2 Moderne Ansätze der kennzahlengestützten Bilanzanalyse
2.2.1 Scoring Modelle
2.2.2 Künstliche Neuronale Netze (KNN)
2.2.3 Diskriminanzanalyse (DMA)
2.2.3.1 Univariate Diskriminazanalyse (UDMA)
2.2.3.2 Multivariate Diskriminanzanalyse (MDMA)
2.3 Kritische Würdigung moderner Verfahren der Bilanzanalyse

3 Kritische Reflexion
3.1 Verknüpfung der Begriffsabgrenzung mit der Forschungsfrage
3.2 Begründung zum Argumentationsgang und Schlussfolgerung
3.3 Beantwortung der Forschungsfrage

4 Empfehlungen

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Ziel einer kennzahlengestützten Bilanzanalyse?

Ziel ist es, die komplexen Informationen des Jahresabschlusses zu verdichten, um die Vermögens-, Finanz- und Ertragslage eines Unternehmens objektiv bewerten zu können.

Wo liegen die Grenzen der traditionellen Bilanzanalyse?

Sie ist vergangenheitsbezogen, subjektiv bei der Auswahl der Kennzahlen und kann durch Bilanzierungswahlrechte sowie Informationsasymmetrien verzerrt werden.

Was sind moderne Verfahren der Bilanzanalyse?

Moderne Verfahren nutzen mathematisch-statistische Methoden wie Scoring-Modelle, Künstliche Neuronale Netze und Diskriminanzanalysen, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen.

Was ist eine Diskriminanzanalyse (DMA)?

Die DMA ist ein statistisches Verfahren, das Unternehmen anhand bestimmter Merkmale in Gruppen (z. B. insolvent vs. nicht-insolvent) klassifiziert, um Insolvenzrisiken frühzeitig zu erkennen.

Wie helfen Künstliche Neuronale Netze (KNN) bei der Analyse?

KNN können komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge in Finanzdaten erkennen und daraus Muster ableiten, die für die Bewertung der Unternehmensfortführung nützlich sind.

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Details

Titel: Moderne Verfahren der kennzahlengestützten Bilanzanalyse
Untertitel: Eine Erweiterung zur klassischen Bilanzanalyse durch KNN, DMA und Scoring-Modelle
Hochschule: FHWien der WKW
Note: 2
Autor: Mag. Jan-Patrick Stärk (Autor:in)
Erscheinungsjahr: 2010
Seiten: 33
Katalognummer: V211220
ISBN (eBook): 9783656395478
ISBN (Buch): 9783656395959
Dateigröße: 1671 KB
Sprache: Deutsch
Schlagworte: Jahresabschluss Rendite Liquiditätskennzahlen Diskriminanzanalyse Univariate Diskriminanzanalyse Multivariate Diskriminanzanalyse Vorsichtsprinzip Bilanzierungs- Bewertungswahlrechte scoring modelle künstliche neuronale netzwerke statisitisch moderne verfahren statistische Bilanzanalyse
Produktsicherheit: GRIN Publishing GmbH
Preis (Ebook): US$ 18,99
Preis (Book): US$ 20,99

Arbeit zitieren: Mag. Jan-Patrick Stärk (Autor:in), 2010, Moderne Verfahren der kennzahlengestützten Bilanzanalyse, München, Page::Imprint:: GRINVerlagOHG, https://www.diplomarbeiten24.de/document/211220