Rating mittels statistischer neuronaler Netze (Europäische Hochschulschriften / European University Studies/Publications Universitaires Européenne .27) (Neuausg. 2001. 236 S. 210 mm)

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Rating mittels statistischer neuronaler Netze (Europäische Hochschulschriften / European University Studies/Publications Universitaires Européenne .27) (Neuausg. 2001. 236 S. 210 mm)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
  • 商品コード 9783631380246

Description


(Text)
Effiziente Verfahren zur Bonitätsprognose von Kapitalnehmern gewinnen zunehmend an Bedeutung. Diese Untersuchung leistet hier dreierlei Beitrag. Zum ersten behandelt sie die Frage, inwieweit Ratings an den Finanzmärkten in ihrer derzeitigen Ausprägung aus theoretischer Sicht überhaupt eine Informationsfunktion zugeschrieben werden kann. Zum zweiten wird untersucht, ob und inwieweit das derzeit verfügbare und in der Literatur diskutierte Instrumentarium zur Lösung von Rating- und Klassifikationsproblemen transparente und effiziente Prognoseverfahren an die Hand gibt. Schließlich wird das zusätzliche Effizienzpotential statistischer neuronaler Netze dargelegt. Dabei wird dieses Konzept gleichzeitig aus dem bisher stärker mikroökonomischen Anwendungskontext herausgelöst und dessen besondere Leistungsfähigkeit auch für makroökonomische Fragestellungen aufgezeigt.
(Table of content)
Aus dem Inhalt : Theoretische Relevanz von Ratings zur Bonitätsbeurteilung - Herkömmliche Risikobemessungsverfahren am Beispiel unternehmensspezifischer Risiken - Der Einsatz statistischer neuronaler Netze zur Prognose mikro- und makroökonomischer Finanzkrisen.
(Author portrait)
Der Autor: Kai-Peter Menck studierte Volkswirtschaftslehre und Betriebswirtschaftslehre an den Universitäten Köln und Kiel, der Université de Montpellier I sowie an der London School of Economics. Arbeitsgebiete: Unternehmensbewertung, Rating- und Prognoseverfahren.

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