Soft Computing-Methoden in Sanierungsprüfung und -controlling: Entscheidungsunterstützung durch Computational Intelligence
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Wiesbaden
Deutscher Universitätsverlag
2004
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| Edition: | Gabler Edition Wissenschaft |
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| Item Description: | Komplexe, dynamische und unscharfe Informationsquellen über Not leidende Unternehmen sind charakteristisch für Sanierungsprüfung und -controlling. Die in Theorie und Praxis bisher vernachlässigte Bewältigung dieses Informationsdilemmas ist jedoch der Schlüssel zu einer nachhaltigen und tragfähigen Unternehmenssanierung. Anhand von Neuro-Fuzzy-Modellen und eines genetischen Algorithmus zeigt Reinhard Bennert wie die Methoden des Soft Computing, zu denen neuronale Netzwerke, Fuzzy-Systeme und evolutionäre Algorithmen zählen, zur Entscheidungsunterstützung in der Sanierungsprüfung beitragen können. Für das Sanierungscontrolling präsentiert er fuzzybasierte Lösungsansätze zur Kostenplanung mittels Erfahrungskurven und der Break-Even-Analyse von Sanierungskonzepten. Die Effektivität der Soft Computing-Methoden wird durch Beispiele und ein vom Autor entwickeltes Software-Tool nachgewiesen |
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| ISBN: | 9783322817549 9783824481040 |
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| 505 | 0 | |a 1 Einführung -- 1.1 Problemstellung und Ziel der Arbeit -- 1.2 Aufbau der Arbeit -- 1.3 Vorherrschendes Begriffsverständnis -- 2 Entscheidungsunterstützung in Sanierungsprüfung und -controlling: Aufgaben, Systeme und Problemcharakteristika -- 2.1 Aufgaben in der Sanierungsprüfung -- 2.2 Aufgaben im Sanierungscontrolling -- 2.3 Entscheidungsunterstützungssysteme -- 2.4 Entscheidungsprobleme -- 3 Entscheidungsunterstützung mit den Methoden des Soft Computing -- 3.1 Begriffe des Soft Computing und der Computational Intelligence -- 3.2 Fuzzy-Entscheidungsunterstützungssysteme -- 3.3 Neuronale Entscheidungsunterstützungssysteme -- 3.4 Evolutionäre Entscheidungsunterstützungssysteme -- 3.5 Soft Computing-kombinierte Entscheidungsunterstützungssysteme -- 4 Neuro-Fuzzy-Methoden in der Prüfung der Sanierungsfähigkeit -- 4.1 Ablaufstruktur der Erstellung und Prüfung von Sanierungskonzepten -- 4.2 Modell der kooperativen Neuro-Fuzzy-Sanierungsfahigkeitskalküle -- | |
| 505 | 0 | |a 4.3 Strategische Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalküle -- 4.4 Finanzwirtschaftliche Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalküle -- 4.5 Leistungswirtschaftliche Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalküle -- 4.6 Stakeholder-orientiertes Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalkül -- 4.7 Management- und Organisations-orientiertes Neuro-Fuzzy- Sanierungsfähigkeitskalkül -- 5 Spezielle Soft Computing-Methoden in Sanierungsprüfung und -controlling -- 5.1 Genetischer Algorithmus zur Portfolio-Optimierung -- 5.2 Fuzzy-Erfahrungskurven im Sanierungscontrolling -- 5.3 Fuzzy-Break-Even-Analysen im Sanierungscontrolling -- 6 Fallstudie zu Neuro-Fuzzy-Methoden in der Prüfung der Sanierungsbedürftigkeit -- 6.1 Klassifikation der Sanierungsbedürftigkeit aus potenzial- und risikoorientierter Sicht -- 6.2 C-Birds(tm) - Computer Based Intelligent Restructuring Decision Support -- 6.3 Klassifikation der finanzwirtschaftlichen Risikosituation (C-BIRDS(tm)-Modul I) -- | |
| 505 | 0 | |a 6.4 Klassifikation der Marktsituation und Wettbewerbsposition (C-BIRDS(tm)-Modul II) -- 6.5 Klassifikation ausgewählter Unternehmensressourcen (C-BIRDS(tm)-Modul III) -- 6.6 Klassifikation der Sanierungsbedürftigkeit (C-BIRDS(tm)-Modul IV) -- 7 Schlussbetrachtung: Ergebnisse in Thesenform und Ausblick | |
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| spelling | Bennert, Reinhard Verfasser aut Soft Computing-Methoden in Sanierungsprüfung und -controlling Entscheidungsunterstützung durch Computational Intelligence von Reinhard Bennert Gabler Edition Wissenschaft Wiesbaden Deutscher Universitätsverlag 2004 1 Online-Ressource (XXXI, 409S. 122 Abb) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Komplexe, dynamische und unscharfe Informationsquellen über Not leidende Unternehmen sind charakteristisch für Sanierungsprüfung und -controlling. Die in Theorie und Praxis bisher vernachlässigte Bewältigung dieses Informationsdilemmas ist jedoch der Schlüssel zu einer nachhaltigen und tragfähigen Unternehmenssanierung. Anhand von Neuro-Fuzzy-Modellen und eines genetischen Algorithmus zeigt Reinhard Bennert wie die Methoden des Soft Computing, zu denen neuronale Netzwerke, Fuzzy-Systeme und evolutionäre Algorithmen zählen, zur Entscheidungsunterstützung in der Sanierungsprüfung beitragen können. Für das Sanierungscontrolling präsentiert er fuzzybasierte Lösungsansätze zur Kostenplanung mittels Erfahrungskurven und der Break-Even-Analyse von Sanierungskonzepten. Die Effektivität der Soft Computing-Methoden wird durch Beispiele und ein vom Autor entwickeltes Software-Tool nachgewiesen 1 Einführung -- 1.1 Problemstellung und Ziel der Arbeit -- 1.2 Aufbau der Arbeit -- 1.3 Vorherrschendes Begriffsverständnis -- 2 Entscheidungsunterstützung in Sanierungsprüfung und -controlling: Aufgaben, Systeme und Problemcharakteristika -- 2.1 Aufgaben in der Sanierungsprüfung -- 2.2 Aufgaben im Sanierungscontrolling -- 2.3 Entscheidungsunterstützungssysteme -- 2.4 Entscheidungsprobleme -- 3 Entscheidungsunterstützung mit den Methoden des Soft Computing -- 3.1 Begriffe des Soft Computing und der Computational Intelligence -- 3.2 Fuzzy-Entscheidungsunterstützungssysteme -- 3.3 Neuronale Entscheidungsunterstützungssysteme -- 3.4 Evolutionäre Entscheidungsunterstützungssysteme -- 3.5 Soft Computing-kombinierte Entscheidungsunterstützungssysteme -- 4 Neuro-Fuzzy-Methoden in der Prüfung der Sanierungsfähigkeit -- 4.1 Ablaufstruktur der Erstellung und Prüfung von Sanierungskonzepten -- 4.2 Modell der kooperativen Neuro-Fuzzy-Sanierungsfahigkeitskalküle -- 4.3 Strategische Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalküle -- 4.4 Finanzwirtschaftliche Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalküle -- 4.5 Leistungswirtschaftliche Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalküle -- 4.6 Stakeholder-orientiertes Neuro-Fuzzy-Sanierungsfähigkeitskalkül -- 4.7 Management- und Organisations-orientiertes Neuro-Fuzzy- Sanierungsfähigkeitskalkül -- 5 Spezielle Soft Computing-Methoden in Sanierungsprüfung und -controlling -- 5.1 Genetischer Algorithmus zur Portfolio-Optimierung -- 5.2 Fuzzy-Erfahrungskurven im Sanierungscontrolling -- 5.3 Fuzzy-Break-Even-Analysen im Sanierungscontrolling -- 6 Fallstudie zu Neuro-Fuzzy-Methoden in der Prüfung der Sanierungsbedürftigkeit -- 6.1 Klassifikation der Sanierungsbedürftigkeit aus potenzial- und risikoorientierter Sicht -- 6.2 C-Birds(tm) - Computer Based Intelligent Restructuring Decision Support -- 6.3 Klassifikation der finanzwirtschaftlichen Risikosituation (C-BIRDS(tm)-Modul I) -- 6.4 Klassifikation der Marktsituation und Wettbewerbsposition (C-BIRDS(tm)-Modul II) -- 6.5 Klassifikation ausgewählter Unternehmensressourcen (C-BIRDS(tm)-Modul III) -- 6.6 Klassifikation der Sanierungsbedürftigkeit (C-BIRDS(tm)-Modul IV) -- 7 Schlussbetrachtung: Ergebnisse in Thesenform und Ausblick Economics Auditing Economics/Management Science Accounting/Auditing Management Wirtschaft Soft Computing (DE-588)4455833-8 gnd rswk-swf Unternehmenskrise (DE-588)4078605-5 gnd rswk-swf Entscheidungsunterstützungssystem (DE-588)4191815-0 gnd rswk-swf Sanierungsprüfung (DE-588)4134166-1 gnd rswk-swf 1\p (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Unternehmenskrise (DE-588)4078605-5 s Sanierungsprüfung (DE-588)4134166-1 s Entscheidungsunterstützungssystem (DE-588)4191815-0 s Soft Computing (DE-588)4455833-8 s 2\p DE-604 https://doi.org/10.1007/978-3-322-81754-9 Verlag Volltext 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
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