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

  • Fachdisziplin
    Rechnungswesen & Finanzen
  • Schriftenreihe
    Finanzmanagement
  • ISSN
    1439-5266
  • Band
    71

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