Titlebook: Erkl?rung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens; Gerrit Brendler Book 2023 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(

Heel-Spur

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懶惰民族

2625-6959 wendung von Entscheidungsb?umen und logistischen Regressionsmodellen sollen die wesentlichen Einflüsse der bin?ren Klassifikation in die Segmente Investmentgrade und Non-Investmentgrade sowie die ordinale Ratingklasse analysiert werden..978-3-658-41909-7978-3-658-41910-3Series ISSN 2625-6959 Series E-ISSN 2625-6967

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Erkl?rung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens

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Datensatz,r Datenaufbereitung eingegangen. Im Anschluss werden mittels deskriptiver Statistik die Datens?tze n?her beschrieben. Abschlie?end werden die erkl?renden Variablen vorgestellt und der ?konomische Zusammenhang zwischen Variablen und Auswirkung auf die Ratingeinsch?tzung vor Durchführung der Untersuch

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六個(gè)才偏離

,Modellierung, Sch?tzung und Analyse der Ratingklasse,atings erzielt werden. Ob dies gelingt, wird im Folgenden überprüft. Daneben werden die Abweichungen um mehr als zwei Ratingklassen sowie falsche Klassifikationen von IG-Banken in das Non-IG-Segment und vice versa, als weiteres Gütekriterium eingeführt und kritisch untersucht.

六個(gè)才偏離

Book 2023a trüben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbest?ndigen Zeiten wichtig, über Instrumente zu verfügen, um schnell auf ver?ffentliche Gesch?ftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu k?nnen und eigenst?ndig die Bonit?t

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2625-6959 e in Europa trüben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbest?ndigen Zeiten wichtig, über Instrumente zu verfügen, um schnell auf ver?ffentliche Gesch?ftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu k?nnen und eigenst?ndig di

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