Die vorliegende Arbeit ist in vier Kapitel untergliedert. Die Einleitung, das erste Kapitel, weist auf die Notwendigkeit und Aktualität der Krisenfrüherkennung hin und skizziert den Aufbau der Arbeit. Kapitel 2 ist den theoretischen Grundlagen gewidmet: Neben dem Begriff der „Unternehmenskrise“ mitsamt ihren Ursachen, Verläufen und Wirkungen wird der Kennzahlenbegriff, sowie dessen Aufgaben erläutert. Weiterhin wird in diesem Kapitel eine Unterscheidung zwischen Frühwarnung, Früherkennung und Frühaufklärung getroffen. Das 3. Kapitel behandelt den Einsatz von Kennzahlen als Früherkennungsinstrumente. Dabei werden die zu den strukturellen Analysen gehörenden Cash Flow-Analyse, Rentabilitätsanalyse und Liquiditätsanalyse vorgestellt. Die Brücke zur Detailanalyse wird mit Hilfe der Gap-Analyse geschlagen. Des Weiteren werden in diesem Kapitel Kennzahlensysteme und statistische Verfahren zur Krisenfrüherkennung vorgestellt. Zu diesen modernen Verfahren gehört zum einen die multivariate Diskriminanzanalyse (MDA), die auf der Analyse von Gruppenunterschieden beruht, und zum anderen die Künstlich Neuronale Netzanalyse (KNNA), welche das menschliche Gehirn als Vorbild hat. Schließlich wird in diesem Kapitel ein empirisches Modell, das Beatge-Bilanz-Rating® (BBR®) vorgestellt, welches auf der Basis eines Künstlich Neuronalen Netzes (KNN) funktioniert. Die Arbeit endet mit einer Schlussbetrachtung im 4. Kapitel.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Unternehmenskrise
- 2.1.1 Begriff
- 2.1.2 Krisenursachen
- 2.1.3 Krisenverlauf
- 2.1.4 Krisenwirkungen
- 2.2 Kennzahlen
- 2.2.1 Begriff
- 2.2.2 Aufgaben
- 2.3 Unterscheidung zwischen Frühwarnung, Früherkennung und Frühaufklärung
- 3 Einsatz von Kennzahlen als Früherkennungsinstrumente
- 3.1 Strukturelle Analysen
- 3.2 Detailanalyse
- 3.3 Kennzahlensysteme
- 3.4 Statistische Verfahren zur Krisenfrüherkennung
- 3.4.1 Multivariate Diskriminanzanalyse
- 3.4.2 Künstliche Neuronale Netzanalyse
- 3.4.3 Baetge-Bilanz-Rating
- 4 Schlussbetrachtung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit analysiert die Bedeutung von Kennzahlen als Instrument zur Krisenfrüherkennung in Unternehmen. Sie beleuchtet die theoretischen Grundlagen der Unternehmenskrise und Kennzahlen, insbesondere im Kontext der Früherkennung. Darüber hinaus werden verschiedene Methoden zur Analyse von Kennzahlen und deren Einsatz in statistischen Verfahren zur Krisenfrüherkennung vorgestellt.
- Die Bedeutung der Krisenfrüherkennung für Unternehmen
- Die Rolle von Kennzahlen in der Krisenfrüherkennung
- Die verschiedenen Methoden der strukturellen und Detailanalyse
- Statistische Verfahren zur Krisenfrüherkennung, wie die multivariate Diskriminanzanalyse und die Künstliche Neuronale Netzanalyse
- Die Anwendung von Kennzahlen in der Praxis zur frühzeitigen Identifizierung von Krisen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung beleuchtet die Aktualität und Notwendigkeit der Krisenfrüherkennung in Unternehmen, vor dem Hintergrund der aktuellen Wirtschaftslage. Kapitel 2 stellt die theoretischen Grundlagen der Unternehmenskrise und der Kennzahlen vor. Es werden die Ursachen, den Verlauf und die Auswirkungen von Unternehmenskrisen erläutert. Weiterhin werden die Definition und die Aufgaben von Kennzahlen beschrieben. Abschließend werden die Begriffe Frühwarnung, Früherkennung und Frühaufklärung abgegrenzt. In Kapitel 3 werden verschiedene Methoden zur Analyse von Kennzahlen vorgestellt, wie die Cash Flow-Analyse, Rentabilitätsanalyse und Liquiditätsanalyse. Die Gap-Analyse bildet die Brücke zur Detailanalyse. Darüber hinaus werden Kennzahlensysteme und statistische Verfahren zur Krisenfrüherkennung, wie die multivariate Diskriminanzanalyse und die Künstliche Neuronale Netzanalyse, behandelt.
Schlüsselwörter
Unternehmenskrise, Kennzahlen, Früherkennung, Krisenmanagement, Frühwarnung, Frühaufklärung, Strukturelle Analysen, Detailanalyse, Kennzahlensysteme, Multivariate Diskriminanzanalyse, Künstliche Neuronale Netzanalyse, Baetge-Bilanz-Rating
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Frühwarnung und Früherkennung?
Frühwarnung weist auf Gefahren hin, während Früherkennung tiefergehende Analysen nutzt, um Krisen in einem frühen Stadium zu identifizieren. Frühaufklärung geht noch weiter und sucht nach schwachen Signalen für künftige Entwicklungen.
Welche Kennzahlen eignen sich zur Krisenfrüherkennung?
Besonders relevant sind Cash-Flow-Analysen, Rentabilitätskennzahlen und Liquiditätskennzahlen, da sie die finanzielle Stabilität des Unternehmens direkt widerspiegeln.
Was ist die multivariate Diskriminanzanalyse (MDA)?
Es ist ein statistisches Verfahren, das Unternehmen anhand von Kennzahlen in Gruppen (z. B. „insolvenzgefährdet“ vs. „gesund“) einteilt, um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu berechnen.
Wie funktionieren Künstliche Neuronale Netze in der Krisenanalyse?
Diese modernen Verfahren orientieren sich am menschlichen Gehirn und können komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Kennzahlen lernen, um Krisen präziser vorherzusagen.
Was ist das Baetge-Bilanz-Rating® (BBR®)?
Das BBR® ist ein empirisches Modell zur Bilanzanalyse, das auf Künstlichen Neuronalen Netzen basiert und zur professionellen Bewertung der wirtschaftlichen Lage eines Unternehmens eingesetzt wird.
- Quote paper
- Sebastian Krißgau (Author), 2009, Krisenfrüherkennung in Unternehmen durch die Anwendung von Kennzahlen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/142205
