Christian Kus - Erkennung von Adressenausfallrisiken
Kontodatenanalyse unter Einsatz binärer logistischer Regressionsmodelle
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Über das Buch
Zum Inhalt
Beständig strengere aufsichtsrechtliche Vorgaben erfordern eine stete Verbesserung der bei Kreditinstituten installierten Rating-Systeme. Ziel ist, drohende Adressenausfallrisiken so frühzeitig wie möglich zu erkennen. Von wachsender Bedeutung ist hierbei die Kontodatenanalyse. Diese geht von einem Zusammenhang zwischen der wirtschaftlichen Situation eines Kreditnehmers und seinen Kontodaten bzw. hieraus abgeleiteten Kontokennzahlen aus.
Das Buch befasst sich in über 100 Modellen mit einem Einsatz der Methode der binären logistischen Regression bei Kontodatenanalysen. Untersucht werden zudem die Frühwarnindikatoreignung neuer sowie bereits identifizierter Kontokennzahlen sowie etwaige regionale Besonderheiten.
Der theoretische Teil umfasst Begriffsdefinitionen, eine Darstellung der Methode der binären logistischen Regression sowie Ausführungen zu Kontokennzahlen und zu (anderen) Methoden der Kontodatenanalyse.
Der empirische Teil beinhaltet Erläuterungen zur umfangreichen Datenbasis sowie Ausführungen zu den untersuchten Modellen. Er endet mit einer Zusammenfassung und einem Ausblick. [...]
Schlagworte
Adressenausfallrisiko, Kontodatenanalyse, Binäre logistische Regression, Basel II, Prognose, Untersuchung, Umfangreiche Datenbasis, Zahlreiche Modelle, Regionale Aspekte, Betriebswirtschaftslehre
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FachdisziplinRechnungswesen & Finanzen
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SchriftenreiheFinanzmanagement
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ISSN1439-5266
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Band71
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