Cuvillier Verlag
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Statistical and Machine Learning for Credit Risk Parameter Modeling (English shop)
Marvin Zöllner (Author)Preview
Extract, PDF (1.3 MB)
Table of Contents, PDF (43 KB)
| ISBN-13 (Hard Copy) | 9783736978799 |
| ISBN-13 (eBook) | 9783736968790 |
| Language | English |
| Page Number | 170 |
| Lamination of Cover | matt |
| Edition | 1. |
| Publication Place | Göttingen |
| Place of Dissertation | Braunschweig |
| Publication Date | 2023-10-19 |
| General Categorization | Dissertation |
| Departments |
Economics
Finance |
| Keywords | Statistisches Lernen, statistical learning, Maschinelles Lernen, machine learning, Kreditrisiko credit risk, Parametermodellierung, parameter modeling, Verlustquote bei Ausfall, Loss given default, LGD-Schätzung, LGD estimation, LGD-Vorhersage, LGD prediction, LGD-Verteilungen, LGD distributions, Verteilungsmerkmale, distributional features, Heterogenität, Heterogeneity, Clusteranalyse, cluster analysis, Modalitätstyp, modality type, bimodale Verteilung, bimodal distribution, unimodale Verteilung, unimodal distribution, Hyperparameteroptimierung, hyperparameter optimization, Distribution analysis, Verteilungsanalyse, Modellvergleich, model comparison, Kreditportfolio, credit portfolio, Monte Carlo Experiment, Monte Carlo Experiment, Variablenauswahl, variable selection, Variablenwichtigkeit, variable importance, Robustheitsanalyse, robustness check, Risikomanagement, risk management, Finanzinstitute, financial institutions, Regulatorische Anforderungen, regulatory requirements, Modellkalibrierung, model calibration, Zufallswald, Random Forest, gradientenverstärke Bäume, gradient-boosted trees, Mischungsmodel, finite mixture model, Bankenpraxis, banking practice, Regulierung, regulation, Prädiktive Analytik, predictive analytic, Erklärbarkeit, explainability, Interpretierbarkeit, interpretability, Optimierte Lineare Regression, optimized linear regression, Variableneffekte, variable effects, Makroökonomie, macroeconomics, Variableninteraktionen, variable interactions, Kreditnehmersegmentierung, borrower segmentation, Global Credit Data, |
| URL to External Homepage | https://www.tu-braunschweig.de/fiwi/personal/mitarbeiter/marvin-zoellner |
Description
Die Dissertation befasst sich mit der Anwendung von statistischem und maschinellem Lernen zur Modellierung der Verlustquote bei Ausfall (LGD). Im Forschungsgebiet der LGD-Modellierung gibt es eine Reihe von Fragen und Problemen, die bisher in der Literatur nicht berücksichtigt wurden. Erstens ist unklar, welche Merkmale einer LGD-Verteilung für die Prognosefähigkeit von Schätzmethoden entscheidend sind und welche Schätzmethode für die LGD-Modellierung am besten geeignet ist. Zweitens besteht ein Zielkonflikt zwischen der Transparenz und der Prognosegenauigkeit bei LGD-Schätzmethoden. Komplexe maschinelle Lernalgorithmen weisen eine bessere Vorhersageleistung auf, allerdings auf Kosten einer geringeren Erklärbarkeit. Umgekehrt bietet die lineare Regression eine hohe Interpretierbarkeit, scheint aber eine geringere Prognosegenauigkeit aufzuweisen. Um diesen Zielkonflikt zu lösen, besteht ein geeigneter Ansatz darin, die Vorhersagegenauigkeit der interpretierbaren linearen Regression durch maschinelles Lernen zu verbessern. Drittens stellt die Selektion optimaler Clustervariablen in der gruppierten Modellierung eine zu lösende Herausforderung dar. Die offenen Forschungsfragen werden in der Dissertation anhand von Kreditausfalldaten der Global Credit Data empirisch beantwortet.
