| Kreditrisikomanagement mit künstlichen neuronalen Netzen Contributor(s): Schmitt, Julia (Author) |
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ISBN: 3668265100 ISBN-13: 9783668265103 Publisher: Grin Verlag OUR PRICE: $53.11 Product Type: Paperback Language: German Published: August 2016 |
| Additional Information |
| BISAC Categories: - Business & Economics | Industries - General |
| Physical Information: 0.17" H x 5.83" W x 8.27" (0.23 lbs) 72 pages |
| Descriptions, Reviews, Etc. |
| Publisher Description: Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Bank, B rse, Versicherung, Note: 1,3, FernUniversit t Hagen, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit werden der Aufbau und die Verwendung von neuronalen Netzen erl utert sowie die Anwendung in der Praxis des Kreditrisikomanagements dargestellt. Eine Modellsimulation wird zeigen, zu welchen Ergebnissen das angewandte k nstliche neuronale Netz bei zwei unterschiedlichen Datens tzen - einem Trainings- und einem Validierungsdatensatz - kommt. Neben den Vorteilen und Nachteilen eines solchen Modells wird auch auf den Hauptnachteil k nstlicher neuronaler Netze, deren "Black Box"-Charakter, eingegangen und aufgezeigt, wie dieser Nachteil durch Fuzzy-Systeme kompensiert werden kann. Die Vergabe von Krediten an Unternehmen und Privatpersonen birgt f r den Gl ubiger immer das Risiko des Kreditausfalls. Um Kreditrisiken einzusch tzen und steuern zu k nnen, muss Kreditrisikomanagement betrieben werden. Neben den in der Praxis weit verbreiteten Methoden der Diskriminanzanalyse oder der logistischen Regression finden bei der Risikoeinsch tzung zunehmend auch k nstliche neuronale Netze Anwendung. Diese basieren auf dem Modell der Neuronen des biologischen Nervensystems. |