Maschinelles Lernen einer Balanced Scorecard f?r Versicherungsunternehmen in Gestalt von Bayesschen Netzwerken

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Diplomarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Universit?t Leipzig, 82 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Bedeutung der Balanced Scorecard (BSC) als Kennzahlensystem zur Umsetzung von Unternehmensstrategien hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Die Balanced Scorecard verbindet dabei finanzwirtschaftliche und qualitative Gr??en in ausgewogener Weise. Um eine effiziente Steuerung von Unternehmen zu erm?glichen, ist es unerl?sslich wichtige Kennzahlen sowie deren Ursache-/Wirkungsbeziehungen zu identifizieren und damit die Wirkung von unternehmerischen Entscheidungen, die sich mit zeitlichem Abstand in unterschiedlichen Gr??en niederschlagen, zu erkennen. Diese Beziehungen zwischen den Kennzahlen werden h?ufig lediglich durch Expertenhypothesen, Heuristiken bzw. nur durch statistische Methoden definiert. Eine m?glichst wirklichkeitsgetreue Abbildung der h?ufig komplexen, aber auch von Unsicherheit gepr?gten Beziehungen der Kennzahlen ist somit nicht m?glich. Teure Fehlsteuerungen des Managements k?nnten die Folge sein. Die hier vorgestellte Repr?sentationsform der Struktur der Beziehungen zwischen den Kennzahlen wird praktischen Anspr?chen durch die Verwendung von Kennzahlen in Form von Zufallsvariablen, die durch gerichtete Kanten miteinander verbunden sind (k?nnen komplexe Ursache-/Wirkungsbeziehungen repr?sentieren), in einem hohen Ma? gerecht. Diese Darstellungsart wird in der Literatur als Bayessches Netzwerk (BN) definiert. Im Rahmen dieser Arbeit soll dabei die Erstellung einer Balanced Scorecard f?r Versicherungsunternehmen in Form von einem Bayesschen Netzwerk vorgestellt werden.画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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