Die Prognosefähigkeit von Machine Learning-Verfahren und Managementschätzungen im Rahmen von finanziellen Unternehmenskennzahlen. Ein Vergleich

Kurz und knapp

• Die Prognosefähigkeit von Machine Learning-Verfahren und Managementschätzungen im Rahmen von finanziellen Unternehmenskennzahlen. Ein Vergleich ist ein unverzichtbares Werk für jeden, der die finanzielle Zukunft seines Unternehmens mit Präzision gestalten möchte.
• Die Arbeit analysiert die Effektivität von Machine Learning (ML)-Verfahren wie Random Forest und Neuronale Netze im Vergleich zu traditionellen Managementschätzungen für die Vorhersage von finanziellen Kennzahlen.
• Das Buch zeigt konkrete Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit in der Unternehmensberichterstattung durch den Einsatz von Matlab zur Implementierung der ML-Prognosen.
• Es bietet ein Werkzeug für Finanzleiter, um Schwächen in bisherigen Praktiken aufzuzeigen und klare, datengetriebene Alternativen zur strategischen Unternehmensführung zu bieten.
• Die Integration von Managementschätzungen als Attribut in ML-Verfahren wird untersucht, um die Einflussgrößen auf die Prognosefähigkeit zu identifizieren und zu bewerten.
• Das kritische Resümee und der Ausblick auf weitere Forschungsfelder machen es besonders relevant für Leser in den Bereichen Bücher, Sachbücher, Business & Karriere sowie Kosten & Controlling.

Beschreibung:

Die Prognosefähigkeit von Machine Learning-Verfahren und Managementschätzungen im Rahmen von finanziellen Unternehmenskennzahlen. Ein Vergleich ist ein unverzichtbares Werk für jeden, der die finanzielle Zukunft seines Unternehmens mit Präzision gestalten möchte. Diese Masterarbeit, abgeschlossen im Jahr 2022 an der Universität Bremen, bietet eine tiefgehende Analyse und einen Vergleich zwischen modernen Machine Learning (ML)-Verfahren und traditionellen Managementschätzungen.

Im Bereich Financial Accounting & Auditing hat der Einsatz von ML-Techniken wie Random Forest (RF) und Neuronale Netze (NN) in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Doch wie effektiv sind diese modernen Verfahren im Vergleich zu etablierten Managementschätzungen, wenn es um die Vorhersage von finanziellen Kennzahlen und deren Zukunft geht? Dies ist die zentrale Frage, die das Buch beantwortet, indem es nicht nur die Vorhersagefähigkeiten dieser Methoden untersucht, sondern auch die zugrunde liegenden Faktoren analysiert, die zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können.

Die Anwendung von ML zur Vorhersage von Insolvenzen und zur Erkennung von Bilanzbetrug ist bekannt, aber der neue, spannende Fokus dieser Arbeit liegt auf der Vorhersage finanzieller Kennzahlen. Fundiert auf eigener Forschung und bereichert durch den Einsatz von Matlab zur Implementierung der ML-Prognosen, zeigt dieses Buch konkrete Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit in der Unternehmensberichterstattung auf.

Nehmen wir an, Sie sind ein Finanzleiter, der vor der Herausforderung steht, genaue Prognosen zu erstellen, um die strategische Richtung Ihres Unternehmens zu lenken. Stellen Sie sich nun vor, Sie hätten ein Werkzeug in der Hand, das Ihnen nicht nur die Schwächen der bisherigen Praktiken aufdeckt, sondern auch klare, datengetriebene Alternativen bietet; genau das liefert dieses Buch. Durch die Gegenüberstellung der Methoden wird deutlich, wie die Integration von Managementschätzungen als Attribut in ML-Verfahren die Prognosefähigkeit beeinflussen kann und welche Informationen von entscheidender Bedeutung sind.

Obwohl die Arbeit auf die theoretischen und anwendungsbezogenen Aspekte gleichermaßen eingeht, endet sie mit einem kritischen Resümee der Ergebnisse und gibt einen Ausblick auf weitere Forschungsfelder, was insbesondere für Leser relevant ist, die sich in den Kategorien Bücher, Sachbücher, Business & Karriere, Kosten & Controlling sowie Controlling einordnen.

Durch die kritische Betrachtung und die vergleichende Analyse eröffnet die Arbeit neue Perspektiven für das Management und die Buchhaltung von Unternehmen. Die Prognosefähigkeit von Machine Learning-Verfahren und Managementschätzungen im Rahmen von finanziellen Unternehmenskennzahlen. Ein Vergleich ist kein gewöhnliches Buch; es ist ein entscheidender Schritt in die Zukunft des Controllings und ein Muss für jeden, der mit der Prädiktion finanzieller Entwicklung auf Managementebene zu tun hat.

Letztes Update: 22.09.2024 18:33