Erkl?rung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens

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Erkl?rung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens

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Die derzeitige Wirtschaftslage in Europa ist fragil. Sp?testens seit dem Kriegsausbruch in der Ukraine und der damit verbundenen Energiekrise in Europa tr?ben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbest?ndigen Zeiten wichtig, ?ber Instrumente zu verf?gen, um schnell auf ver?ffentliche Gesch?ftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu k?nnen und eigenst?ndig die Bonit?t von Banken einzusch?tzen, da die Anpassung eines externen Ratings oftmals mit einer zeitlichen Verz?gerung einhergeht. Daher wird auf Basis von drei Datens?tzen mittels maschinellen Lernens versucht, die Determinanten von Emittentenratings von europ?ischen Banken zu erkl?ren. Unter der Verwendung von Entscheidungsb?umen und logistischen Regressionsmodellen sollen die wesentlichen Einfl?sse der bin?ren Klassifikation in die Segmente Investmentgrade und Non-Investmentgrade sowie die ordinale Ratingklasse analysiert werden.画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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