Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL – Bank, Börse, Versicherung, Note: 1, 3, Fern Universität Hagen, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit werden der Aufbau und die Verwendung von neuronalen Netzen erläutert sowie die Anwendung in der Praxis des Kreditrisikomanagements dargestellt. Eine Modellsimulation wird zeigen, zu welchen Ergebnissen das angewandte künstliche neuronale Netz bei zwei unterschiedlichen Datensätzen – einem Trainings- und einem Validierungsdatensatz – kommt. Neben den Vorteilen und Nachteilen eines solchen Modells wird auch auf den Hauptnachteil künstlicher 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 für den Gläubiger immer das Risiko des Kreditausfalls. Um Kreditrisiken einzuschätzen und steuern zu können, muss Kreditrisikomanagement betrieben werden. Neben den in der Praxis weit verbreiteten Methoden der Diskriminanzanalyse oder der logistischen Regression finden bei der Risikoeinschätzung zunehmend auch künstliche neuronale Netze Anwendung. Diese basieren auf dem Modell der Neuronen des biologischen Nervensystems.
Julia Schmitt
Kreditrisikomanagement mit künstlichen neuronalen Netzen [PDF ebook]
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Bahasa Jerman ● Format PDF ● ISBN 9783668265097 ● Saiz fail 2.3 MB ● Penerbit GRIN Verlag ● Bandar raya München ● Negara DE ● Diterbitkan 2016 ● Edisi 1 ● Muat turun 24 bulan ● Mata wang EUR ● ID 5081346 ● Salin perlindungan tanpa