Kreditinstitute werden heute vor die Herausforderung gestellt, einen effektiven und effizienten Risikomanagementprozess zu etablieren. Insbesondere bei der Bewertung von Unternehmensanleihen und Krediten wird diese Notwendigkeit deutlich. Die Arbeit greift diese Problemstellung auf, indem ein Bewertungskonzept entwickelt und mittels eines geeigneten Instrumentes implementiert wird. Hierzu zieht der Autor das Instrument der Künstlichen Neuronalen Netze heran und weist mit Hilfe einer breit angelegten empirischen Untersuchung die beachtenswerte Leistungsfähigkeit des dargestellten Ansatzes nach. Unternehmensbezogene Daten, makroökonomische Kennzahlen und kreditspezifische Ausstattungsmerkmale werden mit Hilfe von Neuronalen Netzen analysiert und die individuelle Kreditrisikoprämie treffsicher abgeleitet.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Kreditinstitute werden heute vor die Herausforderung gestellt, einen effektiven und effizienten Risikomanagementprozess zu etablieren. Insbesondere bei der Bewertung von Unternehmensanleihen und Krediten wird diese Notwendigkeit deutlich. Die Arbeit greift diese Problemstellung auf, indem ein Bewertungskonzept entwickelt und mittels eines geeigneten Instrumentes implementiert wird. Hierzu zieht der Autor das Instrument der Künstlichen Neuronalen Netze heran und weist mit Hilfe einer breit angelegten empirischen Untersuchung die beachtenswerte Leistungsfähigkeit des dargestellten Ansatzes nach. Unternehmensbezogene Daten, makroökonomische Kennzahlen und kreditspezifische Ausstattungsmerkmale werden mit Hilfe von Neuronalen Netzen analysiert und die individuelle Kreditrisikoprämie treffsicher abgeleitet.
Aktualisiert: 2019-12-19
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