Ein Vergleich des binären Logit-Modells mit künstlichen neuronalen Netzen zur Insolvenzprognose anhand relativer Bilanzkennzahlen - Ronald Franken (Humboldt University of Berlin, Collaborative Research Center 649 - Economic Risk, 2007)
Die 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 jüngsten 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 Netu zur Insolvenzklassifikation anhand relativer Bilanzkennzahlen entwickelt und mit den Ergebnissen der logistischen Regressionsanalyse verglichen und evaluiert.
Keywords: C45; G32; G33; 330; Insolvenzprognose; externe Bilanzanalyse; Künstliche Neuronale Netze : Binäres Logit-Modell; logistische Regression; Kreditwürdigkeit; Prognoseverfahren; Bilanzanalyse; Logit-Modell; Neuronale Netze; Vergleich; Theorie; Deutschland