Klassifikationsverfahren zur Risikobewertung von Jahresabschlüssen

Klassifikationsverfahren zur Risikobewertung von Jahresabschlüssen von Vintis,  Tim
Informationen des Jahresabschlusses dienen für eine Vielzahl externer Adressaten als wesentliche Informationsquelle zur Entscheidungsfindung. Trotz zahlreicher Kontrollinstanzen kommt es regelmäßig zu Bilanzskandalen, durch die die derzeitigen Kontrollmechanismen auf den Prüfstand gestellt werden. Gleichzeitig sehen sich Prüfer im Zuge der Digitalisierung mit komplexeren Unternehmenssystemen und -daten konfrontiert, wodurch effizientere Prüfungen zwingend notwendig werden. Die Frage, ob ein Jahresabschluss manipuliert worden ist oder nicht, kann statistisch als Klassifikationsproblem verstanden werden. Klassifikationsverfahren des maschinellen Lernens sind in der Lage, adäquate Risikobeurteilungen zu fällen, auf deren Basis eine mögliche Fallauswahl zu prüfender Abschlüsse getroffen werden kann und die eine Festlegung des Prüfungsumfangs in Abwägung des Risikos ermöglicht. Im Rahmen dieser Untersuchung werden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens sowie die Kombination dieser Verfahren durch Ensemble-Methoden dargestellt und deren Güte empirisch aus Basis der area under the curve (AUC) von receiver operating characteristic-Kurven (ROC-Kurven) überprüft. Als Datengrundlage dienen Abschlüsse deutscher Unternehmen, bei denen ein nicht uneingeschränkter Bestätigungsvermerk vorgelegen hat oder eine Fehlerfeststellung des Enforcement bekannt gemacht worden ist. Die Gruppe nicht-fehlerhafte Abschlüsse wurde über ein k-nearest-neighbor basiertes Matchingverfahren identifiziert. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere durch die Verwendung von Ensemble-Methoden eine hohe Klassifikationsgüte erzielt werden kann. Die praktischen Einsatzmöglichkeiten der Verfahren werden am Fall der Wirecard AG dargestellt. Unter Berücksichtigung weiterer Kriterien wie Einfachheit, Verständlichkeit und Implementierbarkeit werden die Einsatzmöglichkeiten im derzeitigen Kontrollsystem von Jahresabschlüssen diskutiert.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Latent-Class-Analyse: ein Klassifikationsverfahren bei qualitativen Merkmalen

Latent-Class-Analyse: ein Klassifikationsverfahren bei qualitativen Merkmalen von Moosmüller,  Gertrud
Gegenstand dieses Buches ist die Latent-Class-Analyse (LCA), ein multivariates Klassifikationsverfahren, das als Alternative zur herkömmlichen Clusteranalyse bei Vorliegen qualitativer Merkmale betrachtet werden kann, falls nur wenige beobachtete Merkmale vorliegen. Ursprünglich für dichotome Variablen entwickelt, lassen sich die Methoden leicht auf polychotome Merkmale übertragen, sogar für die Analyse ordinalskalierter Variablen finden sich Entwicklungstendenzen innerhalb der LCA - die insbesondere im Bereich der Wirtschaffswissenschaften (z.B. Absatzforschung) vorliegen. Bei weiterer Entwicklung der Latent- Class-Analyse in diese Richtung könnte der üblicherweise auftretende Informationsverlust durch Niveauregression bzw. die durch Niveauprogression unangemessene Behandlung qualitativer Merkmale als quantitative Variablen eingeschränkt oder sogar vermieden werden. Die Autorin stellt die LCA ausführlich anhand von Beispielen dar, wobei sie nach einer Einführung in die Latent- Class-Analyse und der eingehenden Betrachtung des Grundmodells für binäre Merkmale (unrestringierte LCA), die auch die Frage der Modellgeltung und der Identifizierbarkeit der Parameter einschließt, zuerst auf die in der Praxis am häufigsten benötigte Variante der restringierten Latent-Class-Modelle eingeht. Anschließend wird die lineare logistische LCA betrachtet, die aus der Kombination einer der Schätzmethoden im unrestringierten Modell und der Einführung zusätzlicher Restriktionen hervorgeht. Zum Schluß werden wichtige Erweiterungen der ursprünglichen LCA behandelt: die LCA bei Vorliegen polychotomer oder ordinalskalierter Merkmale.
Aktualisiert: 2020-12-04
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