Buch, Deutsch, 272 Seiten, Format (B × H): 145 mm x 210 mm
Buch, Deutsch, 272 Seiten, Format (B × H): 145 mm x 210 mm
ISBN: 978-3-89722-381-3
Verlag: Logos
Ausgelöst durch das Basler Konsultationspapier zur Neuregelung der angemessenen Eigenkapitalausstattung von Banken beherrscht das Thema Rating derzeit die Finanzwelt.
Da die geforderte Eigenkapitalhinterlegung für vergebene Kredite zukünftig bonitätsabhängig sein wird, stellt sich unmittelbar die Frage, wie die Bonität eines Unternehmens objektiv und zuverlässig beurteilt werden kann.
Die hierfür benötigten Ratingsysteme werden ganz wesentlich auf einem Bilanzrating beruhen. Die vorliegende Arbeit stellt hierfür ein völlig neues mathematisch-statistisch fundiertes Ratingtool zur Verfügung, das auf ordinalen Probitmodellen basiert. Diese weisen gegenüber bisher verwendeten Verfahren, wie der Diskriminanzanalyse und neuronalen Netzen, den Vorteil auf, die Ordinalität einer Ratingskala schon im Schätzprozess zu berücksichtigen und unmittelbar die Ausfallwahrscheinlichkeit jeder definierten Ratingklasse zu liefern, was die Kalibrierung und das Mappping auf eine Masterskala erleichtert.
In einer empirischen Vergleichstudie kann der Ansatz seine überlegenheit gegenüber der Diskriminanzanalyse und neuronalen Netzen eindrucksvoll unter Beweis stellen.
Poppe
Statistische und ökonometrische Methoden zur Prognose der Ertragskraft deutscher Kapitalgesellschaften jetzt bestellen!
Da die geforderte Eigenkapitalhinterlegung für vergebene Kredite zukünftig bonitätsabhängig sein wird, stellt sich unmittelbar die Frage, wie die Bonität eines Unternehmens objektiv und zuverlässig beurteilt werden kann.
Die hierfür benötigten Ratingsysteme werden ganz wesentlich auf einem Bilanzrating beruhen. Die vorliegende Arbeit stellt hierfür ein völlig neues mathematisch-statistisch fundiertes Ratingtool zur Verfügung, das auf ordinalen Probitmodellen basiert. Diese weisen gegenüber bisher verwendeten Verfahren, wie der Diskriminanzanalyse und neuronalen Netzen, den Vorteil auf, die Ordinalität einer Ratingskala schon im Schätzprozess zu berücksichtigen und unmittelbar die Ausfallwahrscheinlichkeit jeder definierten Ratingklasse zu liefern, was die Kalibrierung und das Mappping auf eine Masterskala erleichtert.
In einer empirischen Vergleichstudie kann der Ansatz seine überlegenheit gegenüber der Diskriminanzanalyse und neuronalen Netzen eindrucksvoll unter Beweis stellen.
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
Bitte ändern Sie das Passwort
