Neuronale Netze in der Betriebswirtschaft

Der Reader "Neuronale Netze in der Betriebswirtschaft" stellt 14 Beiträge zur Anwendung dieser informationsverarbeitenden Systeme vor. Ziel ist es, anhand von Beiträgen renommierter Experten, dem Leser einen Überblick über die Anwendungen von Neuronalen Netzen zu bieten. Die Beiträge wurden so ausgewählt, daß sie dem Leser einen Einblick in typische Anwendungsprobleme bieten, gleichzeitig aber auch Anwendungsgrenzen offenlegen.

Verzeichnis: Die Beiträge liefern einen Einblick in typische Anwendungsprobleme und Anwendungsgrenzen.

Neuronale Netze in der BWL

Autorentext

Professor Dr. Hans Corsten ist Inhaber des Lehrstuhls für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Produktionswirtschaft an der Universität Kaiserslautern.
Dr. Constantin May ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Produktionswirtschaft und Industriebetriebslehre der Universität Eichstätt/Ingolstadt.

Klappentext

Kiinstliche Neuronale Netze stoBen im Rahmen betriebswirtschaftlicher Fragestellungen auf zunehmendes Interesse. Die Beschreibung der Aufgabenfelder erfolgt dabei haufig auf der Grundlage betrieblicher Funktionsbereiche. So werden etwa fiir den Finanzbe­ reich Kursprognosen von Aktien und Devisen, Kreditwiirdigkeitspriifungen sowie Bi­ lanzanalysen, fiir den Marketingbereich Absatzprognosen und Marktsegmentierungen und fiir den Produktionsbereich die Prognose von Lieferterminen und Produktionsko­ sten sowie das Qualitatsmanagement genannt. Diese Vorgehensweise ist jedoch mit deutlichen Uberschneidungen verbunden, da die in den einzelnen Funktionsbereichen zu losenden Aufgaben hohe . Ahnlichkeiten aufweisen. Aus diesem Grunde wird im vorlie­ genden Reader ein anderer Weg eingeschlagen und eine Dreiteilung in Prognose-, Klas­ sifikations- und Optimierungsaufgaben vorgenommen. Der vorliegende Reader stellt dabei, neben einem einfiihrenden Beitrag, 13 Beitrage zu diesen drei Problembereichen vor. Bei der Auswahl der Aufsatze wurde darauf geachtet, daB dem Leser fiir die jewei­ ligen Fragenkomplexe eine reprasentative Auswahl angeboten wird. Danken mochten wir zunachst allen Autoren, die uns durch ihre Genehmigung des Wie­ derabdrucks ihrer Beitrage die Moglichkeit eroffnet haben, diesen Reader zusammenzu­ stellen. Dariiber hinaus danken wir Henn Dipl. -Kfm. Ralf Gossinger fur die redaktio­ nelle Betreuung und Frau Claudia Vogel, Henn Sven Miiller sowie Henn Tilman Stroh fiir die tatkraftige Unterstiitzung im Rahmen von Korrekturarbeiten und der drucktech­ nischen Aufbereitung. Kaiserslautern!lngolstadt Hans Corsten, Constantin May Inhaltsverzeichnis Vorwort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v Hans Corsten; Constantin May Anwendungsfelder Neuronaler Netze und ihre Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Prognose Heinz Rehkugler; Thorsten Poddig K1instliche Neuronale Netze in der Finanzanalyse Eine neue Ara der Kursprognosen? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Inhalt
Prognoseaufgaben (z. B. Absatzprognosen, Kursprognosen, Kostenprognosen), Klassifikationsaufgaben (z. B. Kreditwürdigkeitsprüfungen, Bilanzanalysen, Marktsegmentierung) Optimierungsaufgaben (z. B. Reihenfolgeprobleme, Travelling-Salesman)