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Möglichkeiten der Jahresabschlussanalyse mit Hilfe der Diskriminanzanalyse

AutorJan Grommas
VerlagGRIN Verlag
Erscheinungsjahr2005
Seitenanzahl16 Seiten
ISBN9783638359290
FormatPDF/ePUB
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis8,99 EUR
Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2,3, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Einleitung Im Laufe der letzten 25 Jahre hat sich die Jahresabschlussanalyse (JAS-Analyse) mit Hilfe moderner mathematisch-statistischer Verfahren enorm weiterentwickelt. Im Zuge des technologischen Fortschritts sind Systeme entstanden, die meist computergestützt, eine Vielzahl von Jahresabschlüssen (JAS) analysieren können und somit eine standardisierte Aussage über den 'Status quo' eines Unternehmens ermöglichen. 1 Inwieweit der Einsatz dieser 'modernen Systeme' die Arbeit des Bilanzanalytikers beeinflusst und sein auf Erfahrungen basierendes know-how ersetzen kann und ob sich durch diese 'modernen Systeme' neue Chancen und Möglichkeiten einer fundierteren Unternehmensbeurteilung ergeben, soll im Rahmen dieser Arbeit erläutert werden. Die kritische Würdigung dieser 'modernen' Verfahren, soll am Beispiel der Diskriminanzanalyse (DA) (vor allem der Multivariaten Diskriminanzanalyse (MDA)) geschehen.2 Im Rahmen der Einleitung werden zunächst die zu Grunde liegenden Zieldefinitionen erläutert. Im Kapitel 2 wird die Methodik der Diskriminanzanalyse als ein 'Instrument' zur Erreichung der vorher definierten Ziele dargestellt. Anschließend wird auf die Vorteile dieses Verfahrens im Vergleich zu anderen Systemen der Bilanzanalyse eingegangen. Weiterhin ist es Ziel dieser Arbeit, sowohl die JAS-Analyse im Allgemeinen, als auch speziell die Diskriminanzanalyse kritisch zu beleuchten und die Grenzen der analytischen Beurteilungsansätze aufzuzeigen. ----------- 1 Vgl. HAUSCHILDT, J., S.8. 2 Das zur Zeit modernste Verfahren der Jahresabschlussanalyse ist das Verfahren der Künstlichen Neuronalen Netzanalyse. Siehe z.B. COENENBERG, A. G., S.584.

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