Kreditscoring

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Thematik,
welche statistischen Ratingmethoden sich zur
Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit besonders gut
eignen. Für Kreditinstitute wie auch für die
Bankenaufsicht stellt sich nun die Frage, welche
quantitativen Ratingsysteme zu bevorzugen sind.
Diese Arbeit motiviert zu Beginn die Problemstellung
und geht dabei auf den Hintergrund von Basel II ein.
Im darauffolgenden Kapitel werden die möglichen
Ratingmethoden erläutert. Neben den marktgängigen
Regressionsbasierten Techniken wird ein Schwerpunkt
auf alternative Ratingverfahren gelegt. Schließlich
wird dargestellt, mit welchen Kennzahlen diese
Modelle validiert werden können. Im Anschluss werden
die Methoden in einer konkreten Programmiersprache
implementiert. Das letzte Kapitel analysiert die
Ergebnisse der einzelnen Modelle und fasst die
wichtigsten Erkenntnisse zusammen.
Diese Arbeit richtet sich sowohl an
Wirtschaftswissenschaftler als auch Manager und
Angestellte, die in der Kreditriskobranche tätig
sind. Da der Source Code dem Anhang entnommen werden
kann, können die einzelnen Modelle leicht
nachprogrammiert werden.

Autorentext

Daniel Lanzerstorfer, Dipl.-Ing.Mag.Mag.: Studium der
Betriebswirtschaftslehre und Internationalen
Betriebswirtschaftslehre an der Wirtschaftsuniversität Wien und
Informatik an der Technischen Universität Wien.
Universitätsmitarbeiter an der Forschungsgruppe für Numerische
Strömungsmechanik.

Klappentext

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Thematik,
welche statistischen Ratingmethoden sich zur
Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit besonders gut
eignen. Für Kreditinstitute wie auch für die
Bankenaufsicht stellt sich nun die Frage, welche
quantitativen Ratingsysteme zu bevorzugen sind.
Diese Arbeit motiviert zu Beginn die Problemstellung
und geht dabei auf den Hintergrund von Basel II ein.
Im darauffolgenden Kapitel werden die möglichen
Ratingmethoden erläutert. Neben den marktgängigen
Regressionsbasierten Techniken wird ein Schwerpunkt
auf alternative Ratingverfahren gelegt. Schließlich
wird dargestellt, mit welchen Kennzahlen diese
Modelle validiert werden können. Im Anschluss werden
die Methoden in einer konkreten Programmiersprache
implementiert. Das letzte Kapitel analysiert die
Ergebnisse der einzelnen Modelle und fasst die
wichtigsten Erkenntnisse zusammen.
Diese Arbeit richtet sich sowohl an
Wirtschaftswissenschaftler als auch Manager und
Angestellte, die in der Kreditriskobranche tätig
sind. Da der Source Code dem Anhang entnommen werden
kann, können die einzelnen Modelle leicht
nachprogrammiert werden.