Marktorientierte Kreditrisikobewertung

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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書誌詳細
第一著者: Siemes, Andreas
フォーマット: Online
言語:ドイツ語
出版事項: Peter Lang International Academic Publishers 2021
主題:
オンライン・アクセス:1003137
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description 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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spelling doab-20.500.12854ir-339732025-01-23T23:40:59Z Marktorientierte Kreditrisikobewertung Siemes, Andreas Eine empirische kredite kreditinstitute Kreditrisikobewertung Künstlicher markforschung Marktorientierte mittels Netze Neuronaler Siemes Untersuchung thema EDItEUR::K Economics, Finance, Business and Management::KF Finance and accounting::KFF Finance and the finance industry::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. 2021-02-10T12:58:18Z 2019-01-10 23:55 2018-12-01 23:55:55 2020-01-14 16:08:54 2020-04-01T11:30:31Z 2018 book 1003137 OCN: 1082954169 http://library.oapen.org/handle/20.500.12657/26906 9783631753224 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/33973 ger Beitraege zum Controlling open access image/jpeg image/jpeg image/jpeg image/jpeg image/jpeg n/a n/a n/a n/a n/a https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/26906/1/1003137.pdf https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/26906/1/1003137.pdf https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/26906/1/1003137.pdf https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/26906/1/1003137.pdf https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/26906/1/1003137.pdf Peter Lang International Academic Publishers 10.3726/b13857 10.3726/b13857 44a712f0-ee17-4c08-a667-46effed595e7 9783631753224 352 Bern open access
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