Robuste Ratingverfahren
Zur Steigerung der Prognosequalität quantitativer Ratingverfahren
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Ratings bilden seit langem ein etabliertes Instrument in der Finanzwirtschaft, um Investitions- und Finanzierungsentscheidungen zu unterstützen. In der bisherigen Praxis waren sie nicht selten durch subjektive Beurteilungsverfahren bestimmt. Der Bankenwettbewerb und aufsichtsrechtliche Rahmenbedingungen führen verstärkt zum Einsatz statistischer Verfahren, um Ausfallrisiken objektiv und standardisiert quantifizieren zu können.Andreas Oelerich untersucht die Qualität dieser statistischen Ratingverfahren. Er diskutiert den Ratingbegriff und zeigt Anwendungsgebiete in der Finanzwirtschaft so...
Ratings bilden seit langem ein etabliertes Instrument in der Finanzwirtschaft, um Investitions- und Finanzierungsentscheidungen zu unterstützen. In der bisherigen Praxis waren sie nicht selten durch subjektive Beurteilungsverfahren bestimmt. Der Bankenwettbewerb und aufsichtsrechtliche Rahmenbedingungen führen verstärkt zum Einsatz statistischer Verfahren, um Ausfallrisiken objektiv und standardisiert quantifizieren zu können.
Andreas Oelerich untersucht die Qualität dieser statistischen Ratingverfahren. Er diskutiert den Ratingbegriff und zeigt Anwendungsgebiete in der Finanzwirtschaft sowie mathematisch-statistische Ratingverfahren auf. Anschließend stellt er ein Assessment-Center vor, das die Evaluierung verschiedener quantitativer Ratingverfahren zulässt. Simulationsstudien zeigen, dass Resamplingverfahren den Prognoseprozess optimieren können.
Andreas Oelerich untersucht die Qualität dieser statistischen Ratingverfahren. Er diskutiert den Ratingbegriff und zeigt Anwendungsgebiete in der Finanzwirtschaft sowie mathematisch-statistische Ratingverfahren auf. Anschließend stellt er ein Assessment-Center vor, das die Evaluierung verschiedener quantitativer Ratingverfahren zulässt. Simulationsstudien zeigen, dass Resamplingverfahren den Prognoseprozess optimieren können.
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