Besprechung des Artikels: 'Ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten' Author
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Besprechung des Artikels: `ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten`: Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,0, Karl-Franzens-Universität Graz (Banken und Finanzierung), 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Hinsichtlich der steigenden Anforderungen an das Risikomanagement von Banken der letzten Jahre, wird die Quantifizierung einzelner Risikobereiche immer bedeutender. Einerseits ist es den Banken seit Basel II möglich, risikoadäquate Eigenkapitalunterlegungen anhand interner Bonit?tseinstufungen festzulegen, auf der anderen Seite sind aber auch die Aufsichtsbehörden an einer auf Einzel-Risikobereiche konzentrierten Aufsicht interessiert. Vor allem das Kreditrisiko der Banken gehört zu den wesentlichen Faktoren für die Abschätzung der Ausfallswahrscheinlichkeit von Banken. Für die Bewertung des Kreditrisikos gibt es grundsätzlich mehrere Möglichkeiten:. Heuristischer Methoden, die sich in erster Linie auf subjektive, praktische Erfahrungen und Expertenaussagen stützen. Statistische Methoden, die historische Daten als Basis für ihre Bewertung heranziehen. Kausale Modelle, die sich rein durch analytische Beziehungen aus der Finanztheorie ohne Verwendung historischer Daten ergeben. Hybride Formen, die sich aus Kombinationen der vorhergehenden Methoden zusammensetzenDer zu Grunde liegende Artikel beschäftigt sich mit statistischen Verfahren, speziell mit dem Logit- und Probit- Modell, zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten, weshalb sich diese Arbeit ebenfalls auf die Betrachtung statistischer Methoden, mit Schwerpunkt auf die zuvor genannten Modelle, beschränken wird. Im Weiteren (Kapitel 2) wird zunächst auf die grundsätzliche Funktionsweise dieser Modellansätze eingegangen. Danach sollen in Kapitel 3 auch noch weitere mögliche, statistische Verfahren zur Kreditrisiko Beurteilung aufgezeigt und die Vor- und Nachteile einzelner Ansätze herausgearbeitet werden. Kapitel 4 stellt eine generelle Vorgehensweise bei der Schätzung eines Probit- Modells anhand der empirischen Analyse im zu Grunde liegenden Artikel dar. Eine kritische Betrachtung des Artikels in Kapitel 5 und eine Zusammenfassung in Kapitel 6 schließen diese Arbeit ab.Soweit nicht explizit anders gekennzeichnet, beziehen sich die Informationen und Aussagen in dieser Arbeit auf den zu besprechenden Artikel `ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten: Logit- und Probit- Modelle` von Kaiser/Szczesny. Logit- und Probit- Modelle stellen ökonometrische Methoden dar, mit deren Hilfe direkt Ausfallswahrscheinlichkeiten von Krediten geschätzt werden können. Ebook.

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Besprechung des Artikels: `ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten`: Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,0, Karl-Franzens-Universität Graz (Banken und Finanzierung), 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Hinsichtlich der steigenden Anforderungen an das Risikomanagement von Banken der letzten Jahre, wird die Quantifizierung einzelner Risikobereiche immer bedeutender. Einerseits ist es den Banken seit Basel II möglich, risikoadäquate Eigenkapitalunterlegungen anhand interner Bonit?tseinstufungen festzulegen, auf der anderen Seite sind aber auch die Aufsichtsbehörden an einer auf Einzel-Risikobereiche konzentrierten Aufsicht interessiert. Vor allem das Kreditrisiko der Banken gehört zu den wesentlichen Faktoren für die Abschätzung der Ausfallswahrscheinlichkeit von Banken. Für die Bewertung des Kreditrisikos gibt es grundsätzlich mehrere Möglichkeiten:. Heuristischer Methoden, die sich in erster Linie auf subjektive, praktische Erfahrungen und Expertenaussagen stützen. Statistische Methoden, die historische Daten als Basis für ihre Bewertung heranziehen. Kausale Modelle, die sich rein durch analytische Beziehungen aus der Finanztheorie ohne Verwendung historischer Daten ergeben. Hybride Formen, die sich aus Kombinationen der vorhergehenden Methoden zusammensetzenDer zu Grunde liegende Artikel beschäftigt sich mit statistischen Verfahren, speziell mit dem Logit- und Probit- Modell, zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten, weshalb sich diese Arbeit ebenfalls auf die Betrachtung statistischer Methoden, mit Schwerpunkt auf die zuvor genannten Modelle, beschränken wird. Im Weiteren (Kapitel 2) wird zunächst auf die grundsätzliche Funktionsweise dieser Modellansätze eingegangen. Danach sollen in Kapitel 3 auch noch weitere mögliche, statistische Verfahren zur Kreditrisiko Beurteilung aufgezeigt und die Vor- und Nachteile einzelner Ansätze herausgearbeitet werden. Kapitel 4 stellt eine generelle Vorgehensweise bei der Schätzung eines Probit- Modells anhand der empirischen Analyse im zu Grunde liegenden Artikel dar. Eine kritische Betrachtung des Artikels in Kapitel 5 und eine Zusammenfassung in Kapitel 6 schließen diese Arbeit ab.Soweit nicht explizit anders gekennzeichnet, beziehen sich die Informationen und Aussagen in dieser Arbeit auf den zu besprechenden Artikel `ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten: Logit- und Probit- Modelle` von Kaiser/Szczesny. Logit- und Probit- Modelle stellen ökonometrische Methoden dar, mit deren Hilfe direkt Ausfallswahrscheinlichkeiten von Krediten geschätzt werden können. Ebook.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,0, Karl-Franzens-Universität Graz (Banken und Finanzierung), 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Hinsichtlich der steigenden Anforderungen an das Risikomanagement von Banken der letzten Jahre, wird die Quantifizierung einzelner Risikobereiche immer bedeutender. Einerseits ist es den Banken seit Basel II möglich, risikoadäquate Eigenkapitalunterlegungen anhand interner Bonitätseinstufungen festzulegen, auf der anderen Seite sind aber auch die Aufsichtsbehörden an einer auf Einzel-Risikobereiche konzentrierten Aufsicht interessiert. Vor allem das Kreditrisiko der Banken gehört zu den wesentlichen Faktoren für die Abschätzung der Ausfallswahrscheinlichkeit von Banken. Für die Bewertung des Kreditrisikos gibt es grundsätzlich mehrere Möglichkeiten: • Heuristischer Methoden, die sich in erster Linie auf subjektive, praktische Erfahrungen und Expertenaussagen stützen • Statistische Methoden, die historische Daten als Basis für ihre Bewertung heranziehen • Kausale Modelle, die sich rein durch analytische Beziehungen aus der Finanztheorie ohne Verwendung historischer Daten ergeben • Hybride Formen, die sich aus Kombinationen der vorhergehenden Methoden zusammensetzen Der zu Grunde liegende Artikel beschäftigt sich mit statistischen Verfahren, speziell mit dem Logit- und Probit- Modell, zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten, weshalb sich diese Arbeit ebenfalls auf die Betrachtung statistischer Methoden, mit Schwerpunkt auf die zuvor genannten Modelle, beschränken wird. Im Weiteren (Kapitel 2) wird zunächst auf die grundsätzliche Funktionsweise dieser Modellansätze eingegangen. Danach sollen in Kapitel 3 auch noch weitere mögliche, statistische Verfahren zur Kreditrisiko Beurteilung aufgezeigt und die Vor- und Nachteile einzelner Ansätze herausgearbeitet werden. Kapitel 4 stellt eine generelle Vorgehensweise bei der Schätzung eines Probit- Modells anhand der empirischen Analyse im zu Grunde liegenden Artikel dar. Eine kritische Betrachtung des Artikels in Kapitel 5 und eine Zusammenfassung in Kapitel 6 schließen diese Arbeit ab. Soweit nicht explizit anders gekennzeichnet, beziehen sich die Informationen und Aussagen in dieser Arbeit auf den zu besprechenden Artikel „Ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten: Logit- und Probit- Modelle“ von Kaiser/Szczesny. Logit- und Probit- Modelle stellen ökonometrische Methoden dar, mit deren Hilfe direkt Ausfallswahrscheinlichkeiten von Krediten geschätzt werden können. Kindle Edition, Ausgabe: 1, Format: Kindle eBook, Label: GRIN Verlag, GRIN Verlag, Produktgruppe: eBooks, Publiziert: 2008-03-25, Freigegeben: 2008-03-25, Studio: GRIN Verlag.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,0, Karl-Franzens-Universität Graz (Banken und Finanzierung), 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Hinsichtlich der steigenden Anforderungen an das Risikomanagement von Banken der letzten Jahre, wird die Quantifizierung einzelner Risikobereiche immer bedeutender. Einerseits ist es den Banken seit Basel II möglich, risikoadäquate Eigenkapitalunterlegungen anhand interner Bonitätseinstufungen festzulegen, auf der anderen Seite sind aber auch die Aufsichtsbehörden an einer auf Einzel-Risikobereiche konzentrierten Aufsicht interessiert. Vor allem das Kreditrisiko der Banken gehört zu den wesentlichen Faktoren für die Abschätzung der Ausfallswahrscheinlichkeit von Banken. Für die Bewertung des Kreditrisikos gibt es grundsätzlich mehrere Möglichkeiten: • Heuristischer Methoden, die sich in erster Linie auf subjektive, praktische Erfahrungen und Expertenaussagen stützen • Statistische Methoden, die historische Daten als Basis für ihre Bewertung heranziehen • Kausale Modelle, die sich rein durch analytische Beziehungen aus der Finanztheorie ohne Verwendung historischer Daten ergeben • Hybride Formen, die sich aus Kombinationen der vorhergehenden Methoden zusammensetzen Der zu Grunde liegende Artikel beschäftigt sich mit statistischen Verfahren, speziell mit dem Logit- und Probit- Modell, zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten, weshalb sich diese Arbeit ebenfalls auf die Betrachtung statistischer Methoden, mit Schwerpunkt auf die zuvor genannten Modelle, beschränken wird. Im Weiteren (Kapitel 2) wird zunächst auf die grundsätzliche Funktionsweise dieser Modellansätze eingegangen. Danach sollen in Kapitel 3 auch noch weitere mögliche, statistische Verfahren zur Kreditrisiko Beurteilung aufgezeigt und die Vor- und Nachteile einzelner Ansätze herausgearbeitet werden. Kapitel 4 stellt eine generelle Vorgehensweise bei der Schätzung eines Probit- Modells anhand der empirischen Analyse im zu Grunde liegenden Artikel dar. Eine kritische Betrachtung des Artikels in Kapitel 5 und eine Zusammenfassung in Kapitel 6 schließen diese Arbeit ab. Soweit nicht explizit anders gekennzeichnet, beziehen sich die Informationen und Aussagen in dieser Arbeit auf den zu besprechenden Artikel 'Ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten: Logit- und Probit- Modelle' von Kaiser/Szczesny. Logit- und Probit- Modelle stellen ökonometrische Methoden dar, mit deren Hilfe direkt Ausfallswahrscheinlichkeiten von Krediten geschätzt werden können.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,0, Karl-Franzens-Universität Graz (Banken und Finanzierung), 8 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Hinsichtlich der steigenden Anforderun.

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