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Rating mittels statistischer neuronaler Netze

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

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Kai-Peter Menck

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.
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.