Kontodaten-Analyse mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze

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In letzter Zeit wird verstärkt versucht, Kontodaten in die konventionelle Kreditwürdigkeitsprüfung und -überwachung zu integrieren, um automatische Frühwarnsysteme zu entwickeln. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, Künstliche Neuronale Netze (KNN) anzuwenden, die bisher nur in Jahresabschlußanalysen erfolgreich waren. Ein innovativer Aspekt ist der gleichzeitige empirische Vergleich aller Verfahren zur Bonitätsbeurteilung mit Kontodaten, wobei subjektive Verfahren ausgeschlossen sind. Die empirische Untersuchung berücksichtigt eine größere Anzahl von Insolvenzfällen als frühere Studien und integriert kreative Kennzahlen, die bisher nicht betrachtet wurden. Auf Basis eines optimalen Backpropagation-Netzes erfolgt die Einordnung der Kreditengagements in kontodatenbezogene Bonitätsklassen. Die Ergebnisse zeigen, dass KNN in der Kontodaten-Analyse vielversprechend sind und die Entwicklung eines integrierten Frühwarnsystems im Firmenkreditgeschäft ermöglichen. Die Untersuchungsergebnisse belegen eindrucksvoll die Einsatzmöglichkeiten von KNN in diesem Bereich.