Diplomarbeit aus dem Jahr 1996 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, Universität Rostock (Unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Gang der Untersuchung:
Die vorliegende Arbeit befaßt sich mit der Anwendung von Expertensystemen und Neuronalen Netzen in der Kreditwürdigkeitsprüfung von Banken. Der Verfasser konnte zwar umfangreiche Literaturquellen über Neuronale Netze und Expertensysteme nutzen, jedoch existieren über die Prüfung der Kreditwürdigkeit mit diesen Systemen bisher nur wenige Veröffentlichungen. Da sich dem Verfasser keine Möglichkeiten boten, eine praxisnahe Studie über Neuronale Netze oder Expertensysteme zu machen, wird darauf hingewiesen, daß diese Arbeit zum größten Teil auf bereits bestehende Literatur aufbaut.
Es werden zunächst einige herkömmliche Methoden der Kreditwürdigkeitsprüfung der Banken mit ihren Vor- und Nachteilen behandelt. Die im Anschluß näher erläuterten Begriffe Neuronales Netz und Expertensystem, die Darstellung ihres Aufbaus sowie ihrer Funktionsweisen sollen zur besseren Verständlichkeit dienen. Es wurde bei den unterschiedlichen Definitionen auf mehrere Autoren zurückgegriffen, um die Vielzahl der bestehenden Ansichten abzubilden.
Im 3. Abschnitt der vorliegenden Arbeit erfolgt eine Vorstellung einiger ausgewählter und bereits in der Praxis getesteter Bonitätsanalysen und Insolvenzprognosen mit Neuronalen Netzen und Expertensystemen sowie eine Analyse des gegenwärtigen Entwicklungsstandes und der möglichen Perspektiven dieser Systeme. Dabei wurde soweit möglich auch stets ein Vergleich zu anderen Tests und die Gegenüberstellung der entsprechenden Vor- und Nachteile erbracht.
Die am Ende des 3. Abschnittes zusammengefaßten Erkenntnisse aus den dargestellten Studien, die angesprochene Untersuchung von 1993 und die zusammenfassende Pro- und Contra- Analyse verbinden sich mit dem Resümee im 4. Abschnitt und der vom Verfasser durchgeführten Telefonumfrage bei zwölf Banken zu einem anschaulichen Bild über den aktuellen Stand der Anwendung von Neuronalen Netzen und Expertensystemen im Bereich der Kreditwürdigkeitsprüfung.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Begründung des Themas und Zielstellung1
1.1.Kreditwürdigkeit - theoretische und rechtliche Hintergründe2
1.2.Herkömmliche Methoden der Kreditwürdigkeitsprüfung und ihre Vor- und Nachteile3
1.3.Die Suche nach fortschrittlichen Alternativen8
2.Neuronale Netze und Expertensysteme10
2.1.Neuronale Netze11
2.1.1.Aufbau und Funktionsweise Neuronaler Netze12
2.1.2Lernfähigkeit16
2.1.3.Arten von Neuronalen Netzen20
2.1.4Entwicklung und Simulation von Neuronalen Netzen21
2.1.5.Beispiele für Neuronale Netze22
2.2.Expertensysteme22
2.2.1.Aufbau von Expertensystemen25
3.Neuronale Netze und Expertensysteme in der Kreditwürdigkeitsprüfung von Banken29
3.1.Neuronale Netze und Expertensysteme in der Kreditwürdigkeitsprüfung29
3.1.1Netz nach Odom / Sharda zur Insolvenzprognose31
3.1.2.Insolvenzprognose mit Neuronalen Netzen nach Tam / Kiang33
Kreditwürdigkeitsprüfung der Konsumenten nach Schumann / Lohrbach / Bährs36
3.1.3.Klassifikation von Unternehmen nach Erxleben / Baetge / Feidicker / Koch / Krause / Mertens40
3.1.5.Test Neuronaler Netze in der Kreditwürdigkeitsprüfung im Vergleich zur Diskriminanzanalyse nach Krause42
3.1.6.Kreditwürdigkeitsprüfung mit dem Expertensystem "CODEX"42
3.1.7.Das Expertensystem "DAISY"43
3.1.8.Das Expertensystem "LOAN RISK ADVISOR"44
3.1.9.Weitere Tests Neuronaler Netze in der Kreditwürdigkeitsprüfung44
3.2.Entwicklungsperspektiven47
3.2.1.Erkenntnisse aus den Studien zur Kreditwürdigkeitsprüfung mit Neuronalen Netzen47
3.2.2.Untersuchung zum Stand der Anwendung von Expertensystemen in Banken48
3.3.Pr...

Klappentext

Inhaltsangabe:Gang der Untersuchung: Die vorliegende Arbeit befaßt sich mit der Anwendung von Expertensystemen und Neuronalen Netzen in der Kreditwürdigkeitsprüfung von Banken. Der Verfasser konnte zwar umfangreiche Literaturquellen über Neuronale Netze und Expertensysteme nutzen, jedoch existieren über die Prüfung der Kreditwürdigkeit mit diesen Systemen bisher nur wenige Veröffentlichungen. Da sich dem Verfasser keine Möglichkeiten boten, eine praxisnahe Studie über Neuronale Netze oder Expertensysteme zu machen, wird darauf hingewiesen, daß diese Arbeit zum größten Teil auf bereits bestehende Literatur aufbaut. Es werden zunächst einige herkömmliche Methoden der Kreditwürdigkeitsprüfung der Banken mit ihren Vor- und Nachteilen behandelt. Die im Anschluß näher erläuterten Begriffe Neuronales Netz und Expertensystem, die Darstellung ihres Aufbaus sowie ihrer Funktionsweisen sollen zur besseren Verständlichkeit dienen. Es wurde bei den unterschiedlichen Definitionen auf mehrere Autoren zurückgegriffen, um die Vielzahl der bestehenden Ansichten abzubilden. Im 3. Abschnitt der vorliegenden Arbeit erfolgt eine Vorstellung einiger ausgewählter und bereits in der Praxis getesteter Bonitätsanalysen und Insolvenzprognosen mit Neuronalen Netzen und Expertensystemen sowie eine Analyse des gegenwärtigen Entwicklungsstandes und der möglichen Perspektiven dieser Systeme. Dabei wurde ? soweit möglich ? auch stets ein Vergleich zu anderen Tests und die Gegenüberstellung der entsprechenden Vor- und Nachteile erbracht. Die am Ende des 3. Abschnittes zusammengefaßten Erkenntnisse aus den dargestellten Studien, die angesprochene Untersuchung von 1993 und die zusammenfassende Pro- und Contra- Analyse verbinden sich mit dem Resümee im 4. Abschnitt und der vom Verfasser durchgeführten Telefonumfrage bei zwölf Banken zu einem anschaulichen Bild über den aktuellen Stand der Anwendung von Neuronalen Netzen und Expertensystemen im Bereich der Kreditwürdigkeitsprüfung. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Begründung des Themas und Zielstellung1 1.1.Kreditwürdigkeit - theoretische und rechtliche Hintergründe2 1.2.Herkömmliche Methoden der Kreditwürdigkeitsprüfung und ihre Vor- und Nachteile3 1.3.Die Suche nach fortschrittlichen Alternativen8 2.Neuronale Netze und Expertensysteme10 2.1.Neuronale Netze11 2.1.1.Aufbau und Funktionsweise Neuronaler Netze12 2.1.2Lernfähigkeit16 2.1.3.Arten von Neuronalen Netzen20 2.1.4Entwicklung und Simulation von