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Erklärung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens
Gerrit Brendler (Broschiert, Deutsch)
Optischer Zustand
Beschreibung
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. 74,99 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
09.07.2023
Sprache
Deutsch
EAN
9783658419097
Herausgeber
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Serien- oder Bandtitel
Business, Economics, and Law
Sonderedition
Nein
Autor
Gerrit Brendler
Seitenanzahl
147
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Rating, Banken, Random Forest, CART, maschinelles Lernen, Machine Learning, Entscheidungsbäume, binäre Regression, ordinale Regression, Ratingagenturen, Bonitätseinschätzungen, Regressionsmodelle
Thema-Inhalt
KFFD - Öffentliche Finanzen, Besteuerung
KFF - Finanzenwesen und Finanzindustrie
KCL - Internationale Wirtschaft
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer Gabler, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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