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2007-08-01Buch DOI: 10.18452/4063
Ein Vergleich des binären Logit-Modells mit künstlichen neuronalen Netzen zur Insolvenzprognose anhand relativer Bilanzkennzahlen
dc.contributor.authorFranken, Ronald
dc.date.accessioned2017-06-15T23:29:35Z
dc.date.available2017-06-15T23:29:35Z
dc.date.created2007-08-31
dc.date.issued2007-08-01
dc.identifier.issn1860-5664
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/4715
dc.description.abstractDie Prognose der Insolvenzgefährdung von Unternehmen anhand statistischer Methodik war und ist eine bedeutende Aufgabe empirischer Forschung. Eine Möglichkeit der Beurteilung der finanziellen bzw. wirtschaftlichen Verfassung von Unternehmen stellt die sog. externe Bilanzanalyse anhand verschiedener relativer Kennzahlen(-systeme) dar, welche aus den veröffentlichten Jahresabschlüssen von Kapitalgesellschaften abgeleitet werden können. In der aktuellen Praxis der empirischen Insolvenz- und Risikoforschung ist nach wie vor die klassische parametrische Methode der binären logistischen Regression weit verbreitet. In der jüngeren Vergangenheit haben jedoch neue Methoden der statistischen Lerntheorie, die aus den Methoden des maschinellen Lernens hervorgegangen sind, zunehmend an Bedeutung erlangt. In der vorliegenden Arbeit wird ein künstliches neuronales Netz zur Insolvenzklassifikation anhand relativer Bilanzkennzahlen entwickelt und mit den Ergebnissen der logistischen Regressionsanalyse verglichen und evaluiert.ger
dc.language.isoger
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectInsolvenzprognoseger
dc.subjectexterne Bilanzanalyseger
dc.subjectKünstliche Neuronale Netzeger
dc.subjectBinäres Logit-Modellger
dc.subjectlogistische Regressionger
dc.subject.ddc330 Wirtschaft
dc.titleEin Vergleich des binären Logit-Modells mit künstlichen neuronalen Netzen zur Insolvenzprognose anhand relativer Bilanzkennzahlen
dc.typebook
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-10079375
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/4063
local.edoc.container-titleSonderforschungsbereich 649: Ökonomisches Risiko
local.edoc.pages26
local.edoc.type-nameBuch
local.edoc.container-typeseries
local.edoc.container-type-nameSchriftenreihe
local.edoc.container-volume2007
local.edoc.container-issue44
local.edoc.container-year2007
local.edoc.container-erstkatid2195055-6

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