Strategisches Finanzcontrolling: Entwicklung eines wissensbasierten Prognosesystems zur Unterstützung des strategischen Finanzcontrollings
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Lohmar [u.a.]
Eul
1997
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| Schriftenreihe: | Reihe: quantitative Ökonomie
83 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XII, 271 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3890125697 |
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Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis VI
Abkürzungsverzeichnis IX
Tabellenverzeichnis XII
1. Einleitung 1
1.1 Problemstellung und Zielsetzung 1
1.2 Methodik 4
2. Strategisches Finanzcontrolling 8
2.1 Deflatorische Grundlagen 8
2.2 Rahmenbedingungen des strategischen
Finanzcontrollings 10
2.3 Konzeption eines prozeßorientierten strategischen
Finanzcontrollings 16
2.3.1 Zielbezogene Komponente 17
2.3.2 Funktionale Komponente 19
2.3.3 Instrumentale Komponente 22
2.3.4 Institutionale Komponente 24
2.4 Zur Berücksichtigung von Unscharfe im
strategischen Finanzcontrolling 26
2.5 Anforderungen an ein wissensbasiertes Prognosesystem
zur Unterstützung des strategischen Finanzcontrollings 33
3. Die Abbildung von Unscharfe auf der Basis der
Theorie der unscharfen Mengen 37
3.1 Mathematische Grundlagen 38
1L
3.1.1 Definitionen 38
3.1.2 Operationen mit unscharfen Mengen 42
3.1.2.1 Unscharfe Entscheidungen 44
3.1.2.2 t und s Normen 47
3.1.2.3 Kompensatorische Operatoren 51
3.1.2.4 Kriterien für die Auswahl von Operatoren 55
3.1.3 Das Erweiterungsprinzip 57
3.1.3.1 Mathematische Grundlagen 57
3.1.3.2 Erweiterte Operatoren für L R Zahlen
und L R Intervalle 59
3.1.4 Linguistische Variablen 63
3.1.4.1 Das Konzept der linguistischen Variablen 63
3.1.4.2 Zur Verwendung von Modifikatoren 66
3.1.4.3 Beurteilung 67
3.1.5 Unscharfe Relationen 68
3.1.5.1 Deflatorische Grundlagen 68
3.1.5.2 Verkettung unscharfer Relationen durch die
Kompositionsregel 70
3.2 Die Möglichkeitstheorie als Basis von
Zugehörigkeitsfunktionen 73
3.2.1 Theoretische und mathematische Grundlagen 73
3.2.2 Zur Ermittlung der Zugehörigkeitsfunktionen 79
3.3 Beispiele für unscharfe Rechenkalküle zur
Unterstützung des strategischen Finanzcontrollings
auf der Basis der Möglichkeitstheorie 87
3.3.1 Die Ermittlung unscharfer Kapitalwerte 87
3.3.2 Unscharfe Kennzahlenermittlung 91
3.4 Zum Verhältnis von Unscharfe und Wahrscheinlichkeit 95
3.4.1 Der Hyperwürfel von KOSKO 99
3.4.2 Der Ansatz von KLIR 103
MI.
3.4.3 Fazit 105
3.5 Anwendungsbereiche der Theorie der unscharfen Mengen 108
3.5.1 Algorithmische Anwendungen 108
3.5.2 Wissensbasierte Anwendungen 109
3.5.2.1 Fuzzy Control 111
3.5.2.2 Unscharfe Expertensysteme 118
3.5.2.2.1 Dateneingabe und Speicherung 119
3.5.2.2.2 Inferenzmodul 120
3.5.2.2.3 Datenausgabe 121
3.5.2.3 Die Problematik des Übergangs von Fuzzy Control
Systemen zu unscharfen ökonomischen
Expertensystemen 122
4. Entwicklung unscharfer Kalküle und Konzepte zur Steuerung
eines wissensbasierten Prognosesystems zur
Unterstützung des strategischen Finanzcontrollings 124
4.1 Der Aufbau wissensbasierter Systeme 127
4.1.1 Das Dialogmodul 129
4.1.2 Die Wissensbasis 130
4.1.3 Die Wissensakquisitionskomponente 131
4.1.4 Die Problemlösungskomponente (Inferenzkomponente) 132
4.1.5 Die Erklärungskomponente 135
4.2 Methoden der Darstellung und Herleitung vagen Wissens
in wissensbasierten Systemen 135
4.2.1 Die Berücksichtigung bedingter Wahrscheinlichkeiten 137
4.2.2 Die Dempster Shafer Evidenztheorie 140
4.2.3 Zur Verwendung von Sicherheitsfaktoren 141
4.2.4 Zur Verwendung unscharfer Mengen in ökonomischen
wissensbasierten Systemen 144
4.3 Unscharfes Schließen Einfuhrende Erläuterungen 146
|V
4.3.1 Unscharfes Schließen Mathematische Grundlagen 149
4.3.1.1 Die Implikationsoperatoren 152
4.3.1.2 Beispiel eines unscharfen
Schlußfolgerungsprozesses 156
4.3.1.3 Alternative Methoden des Schlußfolgerns 159
4.3.2 Linguistische Klassifizierung der Implikationsoperatoren 160
4.3.2.1 Sensibilität der Implikationsoperatoren als
Kriterium einer Anordnung 160
4.3.2.2 Anforderungen an die Implikationsoperatoren für
den Einsatz in wissensbasierten Prognosesystemen 165
4.3.2.2.1 Untersuchung der Implikationsoperatoren
bei unscharfen Eingangsdaten 166
4.3.2.2.2 Untersuchung der Implikationsoperatoren
bei scharfen Eingangsdaten 171
4.3.2.2.2.1 Grundsätzliches zur Berücksichtigung
scharfer Eingangsdaten 171
4.3.2.2.2.2 Ergebnisse der Untersuchung bei
scharfen Eingangsdaten 173
4.4 Der Aufbau einer unscharfen Regelbasis für ein
wissensbasiertes Prognosesystem 175
4.4.1 Konsistenz der Regeln 175
4.4.2 Mehrere Regeln führen zum gleichen Ergebnis 175
4.4.3 Effizienz der Regelbasis 176
4.4.4 Spezielle Anforderungen an die Regeln 181
4.4.4.1 Zur Behandlung von Größer Kleiner Relationen
in Implikationen 181
4.4.4.2 Zur Behandlung von zusammengesetzten
Bedingungen in Implikationen 184
4.5 Anforderungen an die Eingangsdaten 192
y_
4.5.1 Zur parallelen Verarbeitung scharfer und
unscharfer Daten 192
4.5.2 Eingabe der Terme 193
4.6 Die Auswertung unscharfer Finanzprognosen 196
4.6.1 Defuzzyfizierung unscharfer Finanzprognosen 196
4.6.2 Ordnung unscharfer Finanzprognosen 199
5. Grundmodell eines unscharfen wissensbasierten Prognose¬
systems zur Unterstützung des strategischen Finanzcontrollings 202
5.1 Die Vorbereitungsphase 203
5.2 Die Durchführungsphase 211
5.3 Die Auswertungsphase 212
5.4 Anwendungsbeispiel 215
5.4.1 Vorbereitungsphase 215
5.4.2 Durchführungsphase 225
5.4.3 Auswertungsphase 227
5.5 Erweiterungsmöglichkeiten des Grundmodells 228
5.5.1 Die Berücksichtigung zufallsbedingter Ereignisse durch
das Simulationsprogramm SLAM II 228
5.5.2 Das Modell von DEDERICHS 231
6. Kritische Diskussion des Ansatzes und Ausblick 235
Anhang 243
Literaturverzeichnis 246
VI
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 3.1: Unscharfe Menge akzeptabler Zinssatz 39
Abbildung 3.2: Beispiel eines L R Intervalls A und einer
L R Zahl B 42
Abbildung 3.3: Unscharfe Entscheidung 46
Abbildung 3.4: Der y Operator und sein Kompensationsbereich 52
Abbildung 3.5: Erweiterte Addition und Subtraktion von L R Zahlen .62
Abbildung 3.6: Höhe FK als linguistische Variable 65
Abbildung 3.7: Möglichkeitsverteilung Erwarteter
Verschuldungsgrad für 1997 77
Abbildung 3.8: Darstellung unscharfer Kapitalwerte bei unscharfer
Nutzungsdauer 90
Abbildung 3.9: Beispielentwicklung einer unscharfen Eigenkapital¬
quote über 5 Perioden 94
Abbildung 3.10: Zweidimensionaler Hyperwürfel und Bit Werte 100
Abbildung 3.11: Zweidimensionaler Hyperwürfen und Fit Werte 101
Abbildung 3.12: Wahrscheinlichkeit im Hyperwürfel 103
Abbildung 3.13: Unsicherheitstheorien 105
Abbildung 3.14: Anwendungsgebiete der Theorie der unscharfen
Mengen 109
Abbildung 3.15: Grundzüge eines unscharfen Expertensystems und
eines unscharfen Regelungssystems 112
Abbildung 3.16: Das Pendelproblem 113
Abbildung 3.17: Beschreibund der linguistischen Adjektive
durch L R Zahlen 115
Abbildung 3.18: Konkrete Meßsituation 116
Abbildung 4.1: Aufbau eines Expertensystems 129
Abbildung 4.2: Zusammenhang zwischen Aussage und Wissen 131
vn_
Abbildung 4.3: Zuordnung von Problemlösungstypen zu
Wissenspräsentationstechniken 133
Abbildung 4.4: Abweichungsanalyse 163
Abbildung 4.5: Ausgangsdaten der Untersuchung der I Operatoren.. 165
Abbildung 4.6: Verhalten der I Operatoren bei Forderung 1
für Max Min Komposition 167
Abbildung 4.7: Verhalten der I Operatoren bei Forderung 1
für Max Prod Komposition 168
Abbildung 4.8: Verhalten der I Operatoren bei Forderung 2
für Max Min Komposition 169
Abbildung 4.9: Verhalten der I Operatoren bei Forderung 2
für Max Prod Komposition 169
Abbildung 4.10: Verhalten der I Operatoren bei Forderung 3
für Max Prod und Max Min Komposition 170
Abbildung 4.11: Verhalten der I Operatoren bei Forderung 4
für Max Prod und Max Min Komposition 171
Abbildung 4.12: Zusammenfassung mehrerer Regeln bei
vollständiger Übereinstimmung von
Prämisse und Beobachtung 179
Abbildung 4.13: Zusammenfassung mehrerer Regeln bei
unvollständiger Übereinstimmung von Prämisse
und Beobachtung 180
Abbildung 4.14: Modellierung einer Relation 183
Abbildung 4.15: Skalenniveaus 187
Abbildung 4.16: Unscharfe Regel mit unterschiedlichen
Basisskalen 191
Abbildung 4.17: Verarbeitung scharfer Zahlen und L R Zahlen als
L R Intervalle 193
Abbildung 4.18: Beispiel für die Aggregation linguistischer Terme 195
Abbildung 4.19: Rangordnung zweier L R Intervalle 201
vm
Abbildung 5.1: Beispiel einer Integrierten Erfolgs und
Finanzplanung 204
Abbildung 5.2: Planerische Verknüpfung der Module 214
Abbildung 5.3: a Level und Schnittpunkt zweier L R Intervalle 224
Abbildung 5.4: Ergebnisse für Strategie 1 und Strategie 2 227
Abbildung 5.5: Wissensbasiertes Simulationssystem 229
Abbildung 5.6 Berücksichtigung zufallsbedingter Ereignisse
im Prozeßverlauf. 231
Abbildung 5.7: Grundlegender Ablauf der Prozeßsimulation 233
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