Kreditrisikomanagement mit künstlichen neuronalen Netzen

ISBN-13: 9783668265103 / Niemiecki / Miękka / 2016 / 72 str.

Julia Schmitt

Opis

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Bank, Borse, Versicherung, Note: 1,3, FernUniversitat Hagen, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit werden der Aufbau und die Verwendung von neuronalen Netzen erlautert sowie die Anwendung in der Praxis des Kreditrisikomanagements dargestellt. Eine Modellsimulation wird zeigen, zu welchen Ergebnissen das angewandte kunstliche neuronale Netz bei zwei unterschiedlichen Datensatzen - einem Trainings- und einem Validierungsdatensatz - kommt. Neben den Vorteilen und Nachteilen eines solchen Modells wird auch auf den Hauptnachteil kunstlicher 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 fur den Glaubiger immer das Risiko des Kreditausfalls. Um Kreditrisiken einzuschatzen und steuern zu konnen, muss Kreditrisikomanagement betrieben werden. Neben den in der Praxis weit verbreiteten Methoden der Diskriminanzanalyse oder der logistischen Regression finden bei der Risikoeinschatzung zunehmend auch kunstliche neuronale Netze Anwendung. Diese basieren auf dem Modell der Neuronen des biologischen Nervensystems.