Rating mittels statistischer neuronaler Netze
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Effiziente Verfahren zur Bonitatsprognose von Kapitalnehmern gewinnen zunehmend an Bedeutung. Diese Untersuchung leistet hier dreierlei Beitrag. Zum ersten behandelt sie die Frage, inwieweit Ratings an den Finanzmarkten in ihrer derzeitigen Auspragung aus theoretischer Sicht uberhaupt eine Informationsfunktion zugeschrieben werden kann. Zum zweiten wird untersucht, ob und inwieweit das derzeit verfugbare und in der Literatur diskutierte Instrumentarium zur Losung von Rating- und Klassifikationsproblemen transparente und effiziente Prognoseverfahren an die Hand gibt. Schliesslich wird das zusatzliche Effizienzpotential statistischer neuronaler Netze dargelegt. Dabei wird dieses Konzept gleichzeitig aus dem bisher starker mikrookonomischen Anwendungskontext herausgelost und dessen besondere Leistungsfahigkeit auch fur makrookonomische Fragestellungen aufgezeigt."
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Effiziente Verfahren zur Bonitatsprognose von Kapitalnehmern gewinnen zunehmend an Bedeutung. Diese Untersuchung leistet hier dreierlei Beitrag. Zum ersten behandelt sie die Frage, inwieweit Ratings an den Finanzmarkten in ihrer derzeitigen Auspragung aus theoretischer Sicht uberhaupt eine Informationsfunktion zugeschrieben werden kann. Zum zweiten wird untersucht, ob und inwieweit das derzeit verfugbare und in der Literatur diskutierte Instrumentarium zur Losung von Rating- und Klassifikationsproblemen transparente und effiziente Prognoseverfahren an die Hand gibt. Schliesslich wird das zusatzliche Effizienzpotential statistischer neuronaler Netze dargelegt. Dabei wird dieses Konzept gleichzeitig aus dem bisher starker mikrookonomischen Anwendungskontext herausgelost und dessen besondere Leistungsfahigkeit auch fur makrookonomische Fragestellungen aufgezeigt."
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