Eine Studie im Internationale Zeitschrift für Computational Systems Engineering hat die E-Commerce-Landschaft und ihre Auswirkungen auf Finanzkrisen untersucht. Die Erkenntnisse aus der Studie bieten ein Frühwarnsystem für Finanzbuchhaltungskrisen, das Unternehmen nutzen könnten, um wirtschaftliche Turbulenzen vorherzusagen und ihnen zuvorzukommen.
Die globale Pandemie hat die Verwundbarkeit von Unternehmen und Volkswirtschaften deutlich gemacht und die Notwendigkeit einer klugen finanziellen Vorausschau wichtiger denn je gemacht. Xiaoyang Meng vom Accounting Institute der Jiaozuo-Universität in Jiaozuo, China, hat sich speziell mit den Auswirkungen auf China befasst und ein neuartiges System entwickelt, das Anpassungsfähigkeit und Vorhersage vereint.
Der Ansatz nutzt die Partial Least Squares (PLS)-Analyse, eine hochentwickelte Datenanalysetechnik, und integriert sie in das neuronale Backpropagation-Netzwerk (BP). Das Modell kann dann die Indikatoren einer drohenden finanziellen Notlage im E-Commerce-Sektor erkennen. Meng hat die Leistungsfähigkeit des Modells anhand historischer Daten von elf finanziell gesunden Unternehmen und neun Unternehmen, die am Rande einer Finanzkrise standen, unter Beweis gestellt und gezeigt, dass das Modell die ersten Anzeichen einer finanziellen Notlage mit einer Genauigkeit von über 90 % und bei einigen Tests mit einer Genauigkeit aufdecken konnte von 98 %.
Die Implikationen dieser Forschung könnten durchaus weitreichend sein. In einer Zeit, in der wirtschaftliche Turbulenzen die Stabilität selbst der robustesten Unternehmen gefährden, bietet Mengs PLS-BP-Modell eine fundierte Möglichkeit, eine drohende Krise zu erkennen und so Strategien zu entwickeln, die sie abwenden könnten.
Meng räumt ein, dass das Modell in seiner jetzigen Form einige Einschränkungen aufweist. Obwohl die Früherkennungsmethode ein hohes Maß an Präzision bietet, handelt es sich im Wesentlichen um einen statischen Ansatz. Um sich besser in realen Finanzökosystemen zurechtzufinden, schlägt sie die Integration des Modells mit der Systemdynamiktheorie vor. Dies könnte dann möglicherweise ein dynamisches Frühwarnsystem bieten, das sich an die sich ständig weiterentwickelnden Feinheiten des E-Commerce anpassen kann.
Mehr Informationen:
Xiaoyang Meng, Forschung zum Frühwarnmodell für Finanzbuchhaltungskrisen im Bereich E-Commerce in Kombination mit partiellen kleinsten Quadraten, Internationale Zeitschrift für Computational Systems Engineering (2023). DOI: 10.1504/IJCSYSE.2023.132913