Regressionsmodelle. Empirische Analyse von Kreditausfallrisiko / Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen Bd.Band 1804 (PDF)

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2014 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,0, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät), Sprache: Deutsch, Abstract: Nachdem in Kapitel 2 zunächst die allgemeine Idee einer Regression kurz beschrieben wird, erläutert das darauffolgende Kapitel die theoretischen Grundlagen des Modells der multiplen linearen Regression genauer. Dabei wird zunächst die Modellgleichung beschrieben, die Annahmen des Modells festgelegt und die Berechnung der Modellparameter vorgestellt. Die Einfachregression wird als Spezialfall der linearen multiplen Regression eingeführt, bevor auf die Auswertung und Interpretation einer Regressionsanalyse eingegangen wird. Schließlich werden Güte und Stabilität eines Regressionsmodells und verschiedene Teststatistiken erläutert. Das vierte Kapitel beschäftigt sich mit der Anwendung des Regressionsmodells auf einen Datensatz von Privatkundenkrediten. Mithilfe der Regression soll anhand ausgewählter Merkmale, die die persönliche, wirtschaftliche und rechtliche Situation der Kreditnehmer charakterisieren, auf das Kreditausfallrisiko geschlossen werden. Zwar gelingt es die Einflüsse auf das Kreditausfallrisiko zu beschreiben, doch bei der Anwendung auf den Datensatz werden die Schwachstellen des linearen Modells aufgedeckt. Daraufhin wird das besser geeignete Logit-Modell kurz vorgestellt und angewendet. Im letzten Kapitel wird ein Fazit gezogen, indem die verschiedenen Erkenntnisse der Regressionsmodelle zusammengefasst und hinsichtlich einer Anwendung in der Praxis bewertet werden.