Identifikation und Messung zentraler Risikoparameter von Kreditrisikomodellen

该研究项目需要对信用风险模型的中心行列式进行识别和测量。一个最好的项目的第一步，是一个统计学上的默认模型，一个分类的回归模型。zeitdiskreten Hazardraten-Modelle weiterzuentwickeln und auf geeignete Random-Effects-Ansätze zu verallgemeinern.通过资产分析，随机效应分析在资产配置中得到加强。违约关系和风险管理中的违约协商。在一个信贷危机模型中，这种模拟被认为是一种幸灾乐祸的行为，因为巴塞尔II的沃尔加本正在进行。因此，在模拟模型中，Schätz-和Prognosenunsicherosing在Bezug和Risikoparameters schrittweise中是非常重要的。Verlustverteilung integriert韦尔登kann.

Das Forschungsprojekt beschäftigt sich mit der Identifikation und Messung der zentralen Determinanten von Kreditrisikomodellen. Eine erste Zielsetzung des Projekts besteht darin, die als statistische Defaultmodelle eingesetzten kategorialen Regressions- bzw. zeitdiskreten Hazardraten-Modelle weiterzuentwickeln und auf geeignete Random-Effects-Ansätze zu verallgemeinern. Diese Random-Effect-Spezifikationen stehen im Zusammenhang mit der Analyse der Asset- bzw. Default-Korrelationen und den möglichen Konsequenzen im Risikomonagement. Die dritte Zielsetzung betrifft die Simulation einer Schadensverteilung in einem Kreditrisikomodell, das über die Vorgaben von Basel II hinausgeht. Insbesondere ist zu untersuchen, wie die Schätz- und Prognosenunsicherheit in Bezug auf die Risikoparameter schrittweise in das Simulationsmodell für die prognostizierte Schadens- bzw. Verlustverteilung integriert werden kann.