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Rating mittels statistischer neuronaler Netze

Theoretische Relevanz, Abgrenzung und Anwendungspotential eines neuen Ansatzes zur Prognose von Finanzkrisen

von Kai-Peter Menck (Autor:in)
©2001 Dissertation 236 Seiten

Zusammenfassung

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.

Details

Seiten
236
Jahr
2001
ISBN (Paperback)
9783631380246
Sprache
Deutsch
Erschienen
Frankfurt/M., Berlin, Bern, Bruxelles, New York, Oxford, Wien, 2001. 236 S., zahlr. Abb.

Biographische Angaben

Kai-Peter Menck (Autor:in)

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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Titel: Rating mittels statistischer neuronaler Netze