Erklärung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens

147 Seiten, Taschenbuch
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Reihe Business, Economics, and Law
Themen Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Finanz- und Rechnungswesen Finanzenwesen und Finanzindustrie Öffentliche Finanzen, Besteuerung
ISBN 9783658419097
Sprache Deutsch
Erscheinungsdatum 09.07.2023
Größe 21 x 14.8 cm
Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
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HerstellerangabenAnzeigen
Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3 | DE-69115 Heidelberg
ProductSafety@springernature.com
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Kurzbeschreibung des Verlags

Die derzeitige Wirtschaftslage in Europa ist fragil. Spätestens seit dem Kriegsausbruch in der Ukraine und der damit verbundenen Energiekrise in Europa trüben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbeständigen Zeiten wichtig, über Instrumente zu verfügen, um schnell auf veröffentliche Geschäftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu können und eigenständig die Bonität von Banken einzuschätzen, da die Anpassung eines externen Ratings oftmals mit einer zeitlichen Verzögerung einhergeht. Daher wird auf Basis von drei Datensätzen mittels maschinellen Lernens versucht, die Determinanten von Emittentenratings von europäischen Banken zu erklären. Unter der Verwendung von Entscheidungsbäumen und logistischen Regressionsmodellen sollen die wesentlichen Einflüsse der binären Klassifikation in die Segmente Investmentgrade und Non-Investmentgrade sowie die ordinale Ratingklasse analysiert werden.

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Themen Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Finanz- und Rechnungswesen Finanzenwesen und Finanzindustrie Öffentliche Finanzen, Besteuerung
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