Erklärung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens - Gerrit Brendler

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Erklärung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens (eBook)

Gerrit Brendler (Autor)

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2023 | 1. Auflage
XIX, 147 Seiten
Springer Gabler (Verlag)
978-3-658-41910-3 (ISBN)

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Die derzeitige Wirtschaftslage in Europa ist fragil. Spätestens seit dem Kriegsausbruch in der Ukraine und der damit verbundenen Energiekrise in Europa trüben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbeständigen Zeiten wichtig, über Instrumente zu verfügen, um schnell auf veröffentliche Geschäftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu können und eigenständig die Bonität von Banken einzuschätzen, da die Anpassung eines externen Ratings oftmals mit einer zeitlichen Verzögerung einhergeht. Daher wird auf Basis von drei Datensätzen mittels maschinellen Lernens versucht, die Determinanten von Emittentenratings von europäischen Banken zu erklären. Unter der Verwendung von Entscheidungsbäumen und logistischen Regressionsmodellen sollen die wesentlichen Einflüsse der binären Klassifikation in die Segmente Investmentgrade und Non-Investmentgrade sowie die ordinale Ratingklasse analysiert werden.

Der Autor

Gerrit Brendler studierte nach seiner Bankausbildung 'Banking & Finance' an der TH Köln sowie 'Risk Management & Treasury' an der FOM in Düsseldorf. Seit August 2019 arbeitet er im Treasury einer Bank.

Erscheint lt. Verlag	8.7.2023
Reihe/Serie	Business, Economics, and Law
Zusatzinfo	XIX, 147 S. 96 Abb.
Sprache	deutsch
Themenwelt	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Finanzierung
Schlagworte	Banken • Binäre Regression • Bonitätseinschätzungen • CART • Entscheidungsbäume • machine learning • Maschinelles Lernen • ordinale Regression • random forest • Rating • Ratingagenturen • Regressionsmodelle
ISBN-10	3-658-41910-5 / 3658419105
ISBN-13	978-3-658-41910-3 / 9783658419103

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Größe: 5,8 MB

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