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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 Bewert...
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Peter Lang International Academic Publishers
2019
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oapen-20.500.12657-269062022-04-26T12:36:20Z Marktorientierte Kreditrisikobewertung Siemes, Andreas Eine empirische kredite kreditinstitute Kreditrisikobewertung Künstlicher markforschung Marktorientierte mittels Netze Neuronaler Siemes Untersuchung bic Book Industry Communication::K Economics, finance, business & management::KF Finance & accounting::KFF Finance::KFFK Banking 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. 2019-01-10 23:55 2018-12-01 23:55:55 2020-01-14 16:08:54 2020-04-01T11:30:31Z 2020-04-01T11:30:31Z 2018 book 1003137 OCN: 1082954169 9783631753224 http://library.oapen.org/handle/20.500.12657/26906 ger Beitraege zum Controlling application/pdf n/a 1003137.pdf Peter Lang International Academic Publishers 10.3726/b13857 10.3726/b13857 e927e604-2954-4bf6-826b-d5ecb47c6555 9783631753224 2 352 Bern open access |
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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. |
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