Kreditwürdigkeitsprüfung mit künstlichen neuronalen Netzen: Anwendung im Konsumentenkreditgeschäft
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl. [u.a.]
1997
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| Schriftenreihe: | Gabler Edition Wissenschaft : Bank- und Finanzwirtschaft
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| Beschreibung: | Zugl.: München, Univ., Fak. für Betriebswirtschaft, Diss., 1997 u.d.T.: Schnurr, Christoph : Kreditwürdigkeitsprüfung im Konsumentenkreditgeschäft mit Künstlichen Neuronalen Netzen |
| Beschreibung: | XXVII, 283 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis IX
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis XV
Symbolverzeichnis XVII
Abkürzungen der verschiedenen Netzarchitekturen XIX
Abbildungsverzeichnis XXI
Tabellenverzeichnis XXV
1 EINLEITUNG 1
1.1 Problemstellung 1
1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise 3
2 GRUNDLAGEN DER KREDITWÜRDIGKEITSPRÜFUNG IM
KONSUMENTENKREDITGESCHÄFT 5
2.1 Rechtliche Grundlagen und Definition des Konsumentenkredits 5
2.2 Risiken der Kreditvergabe im Konsumentenkreditgeschäft 10
2.3 Aufgaben der Kreditwürdigkeitsprüfung und deren Einordnung in das
Kreditrisikomanagement eines Kreditinstituts 16
2.3.1 Kreditwürdigkeitsprüfung und Kreditrisikomanagement 16
2.3.2 Aufgaben der Kreditwürdigkeitsprüfung 22
2.3.2.1 Beurteilung der Kreditwürdigkeit 22
2.3.2.2 Einflußfaktoren der Kreditwürdigkeit von
Konsumentenkreditnehmern 24
2.3.2.3 Weitere Aufgaben in Zusammenhang mit der
Kreditwürdigkeitsprüfung 30
X Inhaltsverzeichnis
2.4 Verfahren der Kreditwürdigkeitsprüfling 32
2.4.1 Traditionelle versus moderne Verfahren der
Kreditwürdigkeitsprüfung 32
2.4.2 Empirisch-induktive Verfahren zur Kreditwürdigkeitsprüfung 36
2.4.2.1 Ausgewählte diskriminanzanalytische Verfahren 38
2.4.2.1.1 Multivariate Diskriminanzanalyse 38
2.4.2.1.2 Verteilungsfreie Verfahren 40
2.4.2.2 Verfahren der Künstlichen Intelligenz 44
2.4.2.2.1 Künstliche Neuronale Netze 49
2.4.2.2.2 Künstliche Neuronale Netze versus
herkömmliche Verfahren 51
2.5 Bisherige Ansätze zur Kreditwürdigkeitsprüfung im
Konsumentenkreditgeschäft mit Künstlichen Neuronalen Netzen 54
3 GRUNDLAGEN KÜNSTLICHER NEURONALER NETZE 57
3.1 Biologische Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze 57
3.2 Einfaches Modell Künstlicher Neuronaler Netze 62
3.2.1 Elemente und Strukturen Künstlicher Neuronaler Netze 63
3.2.1.1 Neuronen 63
3.2.1.2 Verbindungen und Netzwerkstruktur 65
3.2.2 Funktionale Zusammenhänge in Künstlichen Neuronalen Netzen 73
3.2.2.1 Propagierungsfunktion 73
3.2.2.2 Aktivierungsfunktion und Aktivierungszustand 74
3.2.2.3 Ausgabefunktion 79
3.2.3 Lernen in Künstlichen Neuronalen Netzen 79
3.2.3.1 Arten des Lernens 79
3.2.3.2 Ermittlung des Ausgabefehlers bei überwachtem Lernen 83
3.2.3.3 Ermittlung des Fehlersignals für interne Schichten 85
3.2.3.4 Minimierung des Netzwerkfehlers 89
3.2.3.5 Bestimmung des Abbruchzeitpunkts für den
Trainingsvorgang 91
Inhaltsverzeichnis XI
3.2.4 Arten von Künstlichen Neuronalen Netzen 93
3.2.5 Kritische Würdigung des einfachen Modells und Implikationen für
die weitere Vorgehensweise 99
3.3 Weiterentwickelte Verfahren für Künstliche Neuronale Netze 105
3.3.1 Ansatz für die Entwicklung einer Erklärungskomponente 105
3.3.2 Manipulation der Zielfunktion 106
3.3.3 Weiterentwickelte Optimierungsverfahren 111
3.3.4 Verfahren zur Entwicklung geeigneter Netzwerkstrukturen 117
3.3.4.1 Konstruktionsalgorithmen für Künstliche Neuronale Netze.... 118
3.3.4.2 Verfahren zum Ausdünnen von Künstlichen Neuronalen
Netzen 121
3.3.4.2.1 Komplexitätsreduktion Künstlicher Neuronaler
Netze 123
3.3.4.2.2 Ausdünnung von Verbindungen 126
3.3.4.2.3 Ausdünnen von Neuronen 134
3.3.4.2.4 Vorgehensweise bei der Anwendung von
Ausdünnungsverfahren 136
3.4 Vorverarbeitung der Daten 138
3.4.1 Auswahl der Eingabemerkmale 138
3.4.2 Codierung und Transformation der Eingabemerkmale 141
3.4.3 Codierung und Interpretation der Ausgabedaten 147
3.5 Aufteilung der Stichprobe 151
3.5.1 Verfahren zur Aufteilung der Analysestichprobe 152
3.5.2 Vorgehensweise für Künstliche Neuronale Netze 155
3.6 Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse 158
XII Inhaltsverzeichnis
4 KREDITWÜRDIGKEITSPRÜFUNG IM KONSUMENTENKREDIT¬
GESCHÄFT MIT KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZEN 161
4.1 Beschreibung der verwendeten Stichproben 161
4.1.1 Besondere Eigenschaften von Privatkundendaten 161
4.1.2 Beschreibung der Stichprobe 1 164
4.1.3 Beschreibung der Stichproben II und III 166
4.2 Darstellung ausgewählter Untersuchungen mit der Stichprobe 1 171
4.2.1 Kreditwürdigkeitsprüfung mit statistischen Verfahren durch
Häußler 171
4.2.1.1 Verwendete Daten und Codierung 171
4.2.1.2 Verwendete Verfahren und Darstellung der Ergebnisse 173
4.2.2 Kreditwürdigkeitsprüfung mit Neuronalen Netzen durch Lohrbach.... 176
4.2.2.1 Verwendete Daten und Codierung 176
4.2.2.2 Verwendete Verfahren und Darstellung der Ergebnisse 177
4.2.3 Implikationen für die weitere Vorgehensweise 180
4.3 Einsatz Künstlicher Neuronaler Netze zur Klassifikation der Stichproben 182
4.3.1 Vorverarbeitung und Aufteilung der Stichproben 182
4.3.1.1 Auswahl, Codierung und Transformation der Daten 182
4.3.1.2 Aufteilung der Stichproben I, II und III 185
4.3.2 Darstellung der Ergebnisse unterschiedlicher Verfahren zur
Klassifikation der Stichprobe I 187
4.3.2.1 Ermittlung geeigneter Parameter 187
4.3.2.2 Ergebnisse der verschiedenen Architekturen Neuronaler
Netze 195
4.3.2.3 Ergebnisse bei unterschiedlicher Stichprobenbildung 198
4.3.2.4 Ergebnisse verschiedener Optimierungsverfahren 200
4.3.2.5 Ergebnisse bei Modifikation der Standardarchitektur 202
4.3.2.6 Ergebnisse unterschiedlicher Ausdünnungsverfahren 204
4.3.2.7 Ergebnisse bei unterschiedlicher Interpretation des
Ausgabewerts 212
4.3.2.8 Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse 215
Inhaltsverzeichnis XIII
4.3.3 Darstellung der Ergebnisse der Stichprobe II 217
4.3.3.1 Ergebnisse der unterschiedlichen Architekturen 218
4.3.3.2 Interpretation der linearen Architektur 219
4.3.3.3 Ergebnisse der unterschiedlichen Architekturen ohne
Schalterneuron 223
4.3.3.4 Ergebnisse des Ausdünnungsverfahrens Optimal Brain
Surgeon 223
4.3.3.5 Ergebnisse bei kausalanalytischer Vorgehensweise zur
Bestimmung der Einflußfaktoren 225
4.3.3.6 Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse 229
4.3.4 Darstellung der Ergebnisse der Stichprobe III 231
4.3.4.1 Ergebnisse bei unterschiedlicher Stichprobenbildung 231
4.3.4.2 Ergebnisse der unterschiedlichen Architekturen 234
4.3.4.3 Ergebnisse des Ausdünnungsverfahrens Optimal Brain
Surgeon 235
4.3.4.4 Interpretation des Ausgabesignals zur Bildung von
Risikoklassen 237
4.3.4.5 Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse 238
5 FAZIT 241
Anhangsverzeichnis 245
Literaturverzeichnis 263
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| series2 | Gabler Edition Wissenschaft : Bank- und Finanzwirtschaft |
| spelling | Schnurr, Christoph Verfasser aut Kreditwürdigkeitsprüfung mit künstlichen neuronalen Netzen Anwendung im Konsumentenkreditgeschäft Christoph Schnurr Wiesbaden Dt. Univ.-Verl. [u.a.] 1997 XXVII, 283 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Gabler Edition Wissenschaft : Bank- und Finanzwirtschaft Zugl.: München, Univ., Fak. für Betriebswirtschaft, Diss., 1997 u.d.T.: Schnurr, Christoph : Kreditwürdigkeitsprüfung im Konsumentenkreditgeschäft mit Künstlichen Neuronalen Netzen Bank (DE-588)4004436-1 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Kreditgeschäft (DE-588)4134687-7 gnd rswk-swf Konsumentenkredit (DE-588)4032243-9 gnd rswk-swf Kreditwürdigkeitsprüfung (DE-588)4123575-7 gnd rswk-swf Kreditprüfung (DE-588)4165583-7 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Bank (DE-588)4004436-1 s Kreditgeschäft (DE-588)4134687-7 s Konsumentenkredit (DE-588)4032243-9 s Kreditwürdigkeitsprüfung (DE-588)4123575-7 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s DE-604 Kreditprüfung (DE-588)4165583-7 s HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007682966&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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