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Prognose von Insolvenzwahrscheinlichkeiten mit Hilfe logistischer neuronaler Netzwerke: Eine Untersuchung von kleinen und mittleren Unternehmen

机译：prognose von Insolvenzwahrscheinlichkeiten mit Hilfe logistischer neuronaler Netzwerke：Eine Untersuchung von kleinen und mittleren Unternehmen

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In diesem Artikel prognostizieren wir Insolvenzwahrscheinlichkeiten von kleinen und mittleren Unternehmen, die bislang noch keine hinreichende Beachtung gefunden haben, obwohl diese Unternehmen besonders insolvenzgefue4hrdet sind. Die Schwierigkeit bei der Insolvenzprognose von kleinen und mittleren Unternehmen besteht darin, daudf meist nur wenige Bilanzdaten verfufcgbar sind, so daudf qualitative Angaben zu den Unternehmen hinzugezogen werden mufcssen. Wir zeigen, daudf trotz dieser Einschrue4nkungen gute Insolvenzprognosen muf6glich sind. Als Verfahren verwenden wir die logistische Regression und neuronale Netzwerke. Zur Modellselektion nutzen wir bei beiden Verfahren statistische Inferenztechniken. Fufcr die logistische Regression ist dies ein Standard, fufcr neuronale Netzwerke ist es dagegen neu. Mit Hilfe der Inferenztechniken gelangen wir zu sparsam parametrisierten Modellen und vermeiden ein Overfitting der Daten. Abschlieudfend werden die Wirkungszusammenhue4nge in den resultierenden Modellen analysiert. Mit Hilfe des neuronalen Netzwerkmodells kuf6nnen die Nichtlinearitue4ten in den Wirkungszusammenhue4ngen abgebildet werden, wodurch wesentlich differenziertere Aussagen ufcber das Insolvenzrisiko in Abhue4ngigkeit bestimmter Merkmalsausprue4gungen getroffen werden kuf6nnen als bei der logistischen Regression.

机译：在本文中，我们预测尚未受到足够关注的中小型公司的破产概率，尽管这些公司特别有破产的风险。中小型公司的破产预测的困难在于，通常只有很少的资产负债表数据可用，因此必须查阅有关公司的定性信息。我们显示，尽管有这些限制，但良好的破产预测是可能的。我们使用逻辑回归和神经网络作为方法。我们在两个过程中都使用统计推断技术进行模型选择。这是逻辑回归的标准，但对于神经网络是新的。借助推理技术，我们得出了经济参数化的模型，并避免了数据的过度拟合。最后，在结果模型中分析因果关系。借助神经网络模型，可以将非线性关系映射为因果关系，这意味着与逻辑回归相比，可以根据某些特征对破产风险做出更多差异化的陈述。

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作者
Anders Ulrich; Szczesny Andrea;
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年度 1996
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