Kreditinstitute werden heute vor die Herausforderung gestellt, einen effektiven und effizienten Risikomanagementprozess zu etablieren. Insbesondere bei der Bewertung von Unternehmensanleihen und Krediten wird diese Notwendigkeit deutlich. Die Arbeit greift diese Problemstellung auf, indem ein Bewertungskonzept entwickelt und mittels eines geeigneten Instrumentes implementiert wird. Hierzu zieht der Autor das Instrument der Künstlichen Neuronalen Netze heran und weist mit Hilfe einer breit angelegten empirischen Untersuchung die beachtenswerte Leistungsfähigkeit des dargestellten Ansatzes nach. Unternehmensbezogene Daten, makroökonomische Kennzahlen und kreditspezifische Ausstattungsmerkmale werden mit Hilfe von Neuronalen Netzen analysiert und die individuelle Kreditrisikoprämie treffsicher abgeleitet.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Effiziente Verfahren zur Bonitätsprognose von Kapitalnehmern gewinnen zunehmend an Bedeutung. Diese Untersuchung leistet hier dreierlei Beitrag. Zum ersten behandelt sie die Frage, inwieweit Ratings an den Finanzmärkten in ihrer derzeitigen Ausprägung aus theoretischer Sicht überhaupt eine Informationsfunktion zugeschrieben werden kann. Zum zweiten wird untersucht, ob und inwieweit das derzeit verfügbare und in der Literatur diskutierte Instrumentarium zur Lösung von Rating- und Klassifikationsproblemen transparente und effiziente Prognoseverfahren an die Hand gibt. Schließlich wird das zusätzliche Effizienzpotential statistischer neuronaler Netze dargelegt. Dabei wird dieses Konzept gleichzeitig aus dem bisher stärker mikroökonomischen Anwendungskontext herausgelöst und dessen besondere Leistungsfähigkeit auch für makroökonomische Fragestellungen aufgezeigt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind ein vielversprechender Methodenkomplex, der in den letzten Jahren auch im Bereich des Operations Research zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Die bisher entwickelten neuronalen Optimierungsverfahren befassen sich fast ausschließlich mit dem Travelling Salesman Problem (TSP) als Referenzbeispiel. Nach einer Einführung in die Theorie der KNN wird, als Ergebnis einer Literaturstudie, der «State of the Art» der bisherigen neuronalen Algorithmen zur Lösung des TSP dargestellt. Durch die Weiterentwicklung dieser Ansätze zur Lösung ausgewählter Tourenplanungsprobleme gelingt eine Verallgemeinerung der TSP-Algorithmen. Im Rahmen einer komparativen empirischen Untersuchung werden Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Grenzen der neuen neuronalen Verfahren gegenüber konventionellen Algorithmen nachgewiesen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Diese Arbeit beschäftigt sich mit «juristischen Expertensystemen» im Sinne fallbezogener Subsumtionsunterstützungen. Es werden zum einen mögliche Gründe dafür aufgezeigt, daß bislang überzeugende Unterstützungssysteme nicht in der Praxis Einzug finden konnten, zum anderen denkbare neue Wege dargestellt. Dabei bildet den Schwerpunkt der Einsatz künstlicher neuronaler Netze, die anhand von beispielhaften Gerichtsurteilen spezielle juristische Klassifizierungen durchführen und innerhalb regelbasierter Systeme integriert werden sollen. Die typischen Besonderheiten und Probleme des Anlegens eines solchen juristisch genutzten Netzes werden anhand der Beschreibung einer zuvor durchgeführten Netzentwicklung zur Beurteilung der «angemessenen Wartezeit» im Sinne des 142 StGB deutlich gemacht.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Kreditinstitute werden heute vor die Herausforderung gestellt, einen effektiven und effizienten Risikomanagementprozess zu etablieren. Insbesondere bei der Bewertung von Unternehmensanleihen und Krediten wird diese Notwendigkeit deutlich. Die Arbeit greift diese Problemstellung auf, indem ein Bewertungskonzept entwickelt und mittels eines geeigneten Instrumentes implementiert wird. Hierzu zieht der Autor das Instrument der Künstlichen Neuronalen Netze heran und weist mit Hilfe einer breit angelegten empirischen Untersuchung die beachtenswerte Leistungsfähigkeit des dargestellten Ansatzes nach. Unternehmensbezogene Daten, makroökonomische Kennzahlen und kreditspezifische Ausstattungsmerkmale werden mit Hilfe von Neuronalen Netzen analysiert und die individuelle Kreditrisikoprämie treffsicher abgeleitet.
Aktualisiert: 2019-12-19
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In dieser Arbeit wird die Beurteilung Neuronaler Netze in den Wirtschaftswissenschaften über die Betrachtung rein quantitativer Ergebniswerte (z.B. Trefferquote bei der Prognose) hinaus erweitert. Dazu werden die sachlogische Interpretationsfähigkeit der Netze und die damit zusammenhängenden Konsequenzen für deren Anwendung genauer analysiert.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Die Bemessung von Feuerversicherungsprämien von industriellen Anlagen ist aus zwei Gründen ein unvollkommen gelöstes Problem: Erstens fehlt es dem Versicherer in der Regel an zureichenden Informationen über die Ausprägungen der Kriterien, die das Feuerrisiko einer Industrieanlage determinieren. Zweitens ist offen, wie die Feuerrisiken für die einzelnen Unternehmen differenziert werden sollen, um individuelle Prämien zu bemessen. Neben herkömmlichen Verfahren sind Expertensysteme zur Bemessung von Risikoprämien bereits im Einsatz. Diese Arbeit hat die Verwendung von neuronalen Netzen zur Festlegung adäquater Feuerversicherungsprämien zum Gegenstand. Dabei wird der Frage nachgegangen, ob neuronale Netze Expertensystemen oder auch herkömmlichen Verfahren überlegen sein können.
Aktualisiert: 2023-04-12
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Wie kann lernendes Verhalten in neuronalen Netzen durch Algorithmen beschrieben werden? Dieses Buch betrachtet Lernen in neuronalen Strukturen aus der Sicht der Komplexitätstheorie. Es wird gezeigt, wie sich mit der Gewichtskomplexität die Schwierigkeit erfassen läßt, Beispielmengen neuronal zu repräsentieren. Mit Hilfe von Identifikationskriterien werden einfache Lernregeln auf die Zahl der Lernschritte untersucht. Eine Betrachtung der Feinstruktur von Lernproblemen führt zu neuen Erkenntnissen über die Komplexität des Lernens in neuronalen Architekturen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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