RT Dissertation/Thesis
T1 Schätzung betrieblicher Kostenfunktionen mit künstlichen neuronalen Netzen
A1 Simen,Jan-Philipp
WP 2015/09/14
AB In dieser Arbeit wird ein Konzept entwickelt und in einer Softwareanwendung umgesetzt, das künstliche neuronale Netze so in die Kostenrechnung integriert, dass sie traditionelle, lineare Kostenfunktionen bei entscheidungsorientierten Kostenrechnungsaufgaben ersetzen können. Zu diesen Aufgaben gehören vor allem die Identifikation zentraler Kosteneinflussgrößen, die transparente Darstellung der Kostenstruktur in einem Funktionsgraphen, die Kostenprognose, die Alternativenbewertung sowie die mehrdimensionale Abweichungsanalyse. Eine derart umfassende Integration künstlicher neuronaler Netze in die Kostenrechnung wurde bislang noch nicht vorgenommen.
Um Kostenrechnern und betrieblichen Entscheidungsträgern das volle Potential künstlicher neuronaler Netze zur Schätzung von Kostenfunktionen zugänglich zu machen, bedarf es einer einfach zu bedienenden Software, die alle notwendigen Schritte des Knowledge-Discovery-in-Databases-Prozesses in einer übersichtlichen Anwendungsumgebung integriert. Da derzeit keine verfügbare Software diesen Anforderungen genügt, wird eine eigene Lösung – das open-source Java-Programm Cenobi (http://sourceforge.net/projects/cenobi/)– entwickelt.
Die Grundlage bildet ein objektorientiert implementiertes multilayer perceptron ohne Rückkopplungen. Als Trainingsverfahren dienen ein klassischer Backpropagation-Algorithmus sowie resilient propagation und extreme learning machine. Ein genetischer Algorithmus optimiert die Netzarchitektur, d. h. die Anzahl der Neuronen in Eingabeschicht und verdeckter Schicht. Um eine hohe Generalisierungsfähigkeit zu gewährleisten, wird ein Ensemble aus mehreren trainierten neuronalen Netzen gebildet.
Insgesamt zeigt die Dissertation argumentativ und an einem ausgewählten realen Datensatz auch empirisch, dass es zweckmäßig und in vielen Fällen vorteilhaft ist, betriebliche Kostenfunktionen mit künstlichen neuronalen Netzen zu schätzen. Die detailliert erörterte und in einer Anwendungssoftware umgesetzte Konzeption ermöglicht es einem breiten Anwenderkreis, zentrale Aufgaben der Kostenrechnung mit künstlichen neuronalen Netzen zu lösen.
K1 Kostenrechnung
K1 Kostenfunktion
K1 Data Mining
K1 Metaheuristik
K1 Objektorientierung
K1 Controlling
K1 Entscheidungsrechnung
K1 Prognose
PP Hohenheim
PB Kommunikations-, Informations- und Medienzentrum der Universität Hohenheim
UL http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2015/1111