No. 22: Machine Learning und empirische Rechnungslegungsforschung: Einige Erkenntnisse und offene Fragen

Year: 2020
Type: Working Paper

Abstract

Im Zuge der digitalen Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft ergeben sich zunehmend Anwendungsfelder für Ansätze des maschinellen Lernens nicht nur in der Rechnungslegungspraxis, sondern auch in der betriebswirtschaftlichen Forschung auf diesem Gebiet. Der nachfolgende Beitrag diskutiert selektiv einige Einsatzgebiete von Machine-LearningAnsätzen in der Unternehmensberichterstattung, der Abschlussprüfung sowie der Unternehmensanalyse und -bewertung. Zudem werden aktuelle und potenzielle Anwendungen in der empirischen Forschung aufgezeigt sowie limitierende Faktoren diskutiert.

 

Participating Institutions

TRR 266‘s main locations are Paderborn University (Coordinating University), HU Berlin, and University of Mannheim. All three locations have been centers for accounting and tax research for many years. They are joined by researchers from LMU Munich, Frankfurt School of Finance and Management, Goethe University Frankfurt, University of Cologne and Leibniz University Hannover who share the same research agenda.

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