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Ansätze zur Bonitätsbeurteilung im Firmenkundengeschäft

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Wissensbasierte Unternehmensanalyse
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Zusammenfassung

Die Analyse der Bonität von Firmenkunden ist ein weitgespanntes Aufgabengebiet mit heterogenen Strukturen. Entsprechend vielseitig sind auch die in der Fachliteratur vorgeschlagenen und die in der Praxis angewandten Verfahren zur Bestimmung der wirtschaftlichen Situation eines Unternehmens.

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Literatur

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  25. Vgl. Heno, Rudolf, a.a.O., 5. 69–72.

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  27. Eine detaillierte Unterscheidung in lineare und nichtlineare Klassifikationsregeln findet sich bei Gebhardt, Günther, a.a.O. S.244–249.

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  28. Vgl. Heno, Rudolf, a.a.O., S.74–75.

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  29. Vgl. Staroßom, Heiko, a.a.O., S.59.

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  30. Eine Beschreibung verschiedener Auswahlverfahren findet sich bei Weibel, Peter, Die Bonitätsbeurteilung im Kreditgeschäft der Banken, Bern, Stuttgart 1978, S.105–106, 108, 111–112, eine allgemeine Diskussion der Problematik kann bei Heno, Rudolph, a.a.0., S.69–71 nachgelesen werden.

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  31. Eine detaillierte Aufstellung und Beschreibung von verschiedenen Forschungsarbeiten findet sich bei Altmann, Edward I., Corporate Financial Distress, A Complete Guide to Predicting, Avoiding and Dealing with Bankruptcy, New York, Toronto 1983, S.127–173 sowie bei Rösler, Joachim, Die Entwicklung der statistischen Insolvenzdiagnose, in: Hauschildt, Jürgen, Krisendiagnose durch Bilanzanalyse, Köln 1988, S.105–112. Im deutschsprachigen Raum sind die Untersuchungen von Weibel, Peter, a.a.O., von Beermann Klaus, a.a.O., von Gebhardt, Günther, a.a.0. und von Weinrich, Günter, Steuerung des Kreditgeschäfts durch Risikoklassen, Wiesbaden 1978 erwähnenswert.

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  32. Vgl. Altmann, Edward I., Corporate Bankruptcy in America, Lexington, Toronto, London 1971, S.58–65. und Altmann, Edward I., Corporate Financial Distress, a.a.O., S. 170.

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  38. Vgl. Weinrich, Günter, a.a.O., S.138–148.

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  39. Bei Künstlichen Neuronalen Netzwerken handelt es sich um eine Programmierungsphilosophie, die den Vorgängen im menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Hierbei sind eine große Anzahl von Prozessorelementen mit gewichteten Verbindungen untereinander verknüpft. Eine solche Struktur kann programmiert werden, indem man ihr eine Reihe von Beispieldaten präsentiert und mit Hilfe ein er Lernregel eintrainiert. Daran anschließend können Prognosen auf Muster, die nicht zur Testmenge gehören getroffen werden.

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  40. Vgl. Erxleben, Karsten; Baetge, Jörg; Feidicker, Markus; Koch, Heidi; Krause, Clemens, Mertens, Peter, Klassifikation von Unternehmen, in ZfB 62.Jg. (1992), H. 11, S. 1237–1262.

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  51. Vgl. von Stein, Johann Heinrich und Mitarbeiter, a.a.0, S.II/202–203.

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  52. Eine detailliertere Beschreibung der unterschiedlichen Krisentypen findet sich im Kapitel 6.3.2, 5.211–214.

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  55. Einzelne Darstellungsmethoden werden im sechsten Kapitel dieser Arbeit diskutiert, soweit sie für eine wissensbasierte Umsetzung geeignet sind.

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  56. Vgl. Bühler, Wilhelm, Bonitätsprüfung und ihre ungenutzten Informationsressourcen, a.a.O., S.100–102.

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  57. Vgl. Heno, Rudolf, a.a.O., S.72–73.

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  58. Vgl. Tichy, Bruno, a.a.O., S.245.

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  59. Vgl. Heno, Rudolf, a.a.O., S.72.

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  60. Siehe Kapitel 2.2.2.3, S.21–22.

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  70. Vgl. Heno, Rudolf, a.a.0., 5. 123–124.

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  73. Vgl. Heno, Rudolf, a.a.O., S.137.

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Leins, H. (1993). Ansätze zur Bonitätsbeurteilung im Firmenkundengeschäft. In: Wissensbasierte Unternehmensanalyse. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-12854-0_2

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