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Statistical and Machine Learning for Credit Risk Parameter Modeling

by Marvin Zöllner
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9783736978799
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Cuvillier
  • Publisher Imprint: Cuvillier
  • Publication Date:
  • Pages: 176
  • Original Price: GBP 43.14
  • Language: English
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 218 grams
  • BISAC Subject(s): General

Die Dissertation befasst sich mit der Anwendung von statistischem und maschinellem Lernen zur Modellierung der Verlustquote bei Ausfall (LGD). Im Forschungsgebiet der LGD-Modellierung gibt es eine Reihe von Fragen und Problemen, die bisher in der Literatur nicht ber�cksichtigt wurden. Erstens ist unklar, welche Merkmale einer LGD-Verteilung f�r die Prognosef�higkeit von Sch�tzmethoden entscheidend sind und welche Sch�tzmethode f�r die LGD-Modellierung am besten geeignet ist. Zweitens besteht ein Zielkonflikt zwischen der Transparenz und der Prognosegenauigkeit bei LGD-Sch�tzmethoden. Komplexe maschinelle Lernalgorithmen weisen eine bessere Vorhersageleistung auf, allerdings auf Kosten einer geringeren Erkl�rbarkeit. Umgekehrt bietet die lineare Regression eine hohe Interpretierbarkeit, scheint aber eine geringere Prognosegenauigkeit aufzuweisen. Um diesen Zielkonflikt zu l�sen, besteht ein geeigneter Ansatz darin, die Vorhersagegenauigkeit der interpretierbaren linearen Regression durch maschinelles Lernen zu verbessern. Drittens stellt die Selektion optimaler Clustervariablen in der gruppierten Modellierung eine zu l�sende Herausforderung dar. Die offenen Forschungsfragen werden in der Dissertation anhand von Kreditausfalldaten der Global Credit Data empirisch beantwortet.

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