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Beschreibung

Dieses Buch schließt die Lücke zwischen statistischer Grundlagenliteratur und mathematisch anspruchsvollen Werken zur Modellierung von Kreditrisiken: Ausgehend von den wichtigsten Begriffen zum Kreditrisiko werden deren statistische Analoga beschrieben. Das Buch stellt die relevanten statistischen Verteilungen dar und gibt eine Einführung in stochastische Prozesse, Portfoliomodelle und Score- bzw. Ratingmodelle. Mit zahlreichen praxisnahen Beispielen ist es der ideale Einstieg in die Kreditrisikomessung für Praktiker und Quereinsteiger.

Für die vorliegende zweite Auflage wurden verschiedene Ergänzungen und zahlreiche Aktualisierungen vorgenommen: Ergänzt wurde insbesondere wurde ein Kapitel zur Regulatorik, welches die regulatorischen Entwicklungen durch die Basel-Regelwerke sowie ihre Bedeutung für die Kreditrisikomessung darstellt und einen Ausblick zur weiteren Entwicklung gibt. Durch einen kurzen Überblick zu künstlicher Intelligenz im Kontext der Scoreentwicklung sowie einen Anhang zu neuronalen Netzen werden Entwicklungen im Bereich KI möglichst aktuell und zeitlos aufgegriffen.

Dieses Buch schließt die Lücke zwischen statistischer Grundlagenliteratur und mathematisch anspruchsvollen Werken zur Modellierung von Kreditrisiken: Ausgehend von den wichtigsten Begriffen zum Kreditrisiko werden deren statistische Analoga beschrieben. Das Buch stellt die relevanten statistischen Verteilungen dar und gibt eine Einführung in stochastische Prozesse, Portfoliomodelle und Score- bzw. Ratingmodelle. Mit zahlreichen praxisnahen Beispielen ist es der ideale Einstieg in die Kreditrisikomessung für Praktiker und Quereinsteiger.

Für die vorliegende zweite Auflage wurden verschiedene Ergänzungen und zahlreiche Aktualisierungen vorgenommen: Ergänzt wurde insbesondere wurde ein Kapitel zur Regulatorik, welches die regulatorischen Entwicklungen durch die Basel-Regelwerke sowie ihre Bedeutung für die Kreditrisikomessung darstellt und einen Ausblick zur weiteren Entwicklung gibt. Durch einen kurzen Überblick zu künstlicher Intelligenz im Kontext der Scoreentwicklung sowie einen Anhang zu neuronalen Netzen werden Entwicklungen im Bereich KI möglichst aktuell und zeitlos aufgegriffen.

Über den Autor

Dr. Andreas Henking ist Gründer und Inhaber des Beratungsunternehmens RiskSIM und seit über 30 Jahren in den Bereichen Risikoanalyse, -controlling und -management tätig.

Dr. Christian Bluhm war Group Chief Risk Officer in der Konzernleitung der UBS mit insgesamt über 25 Jahren Erfahrung im Risikomanagement in Finanzinstituten.

Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München und ist der Statistik nach wie vor verbunden.

Karl Tasch ist Gründer und CEO des Softwareunternehmens FinAPU, das auf die Entwicklung und Bereitstellung von cloudbasierter Risikomanagement-Software spezialisiert ist.

Inhaltsverzeichnis

[ToC der 1. Auflage, bitte noch aktualisieren anhand des MS für 2. Auflage]

Motivation für eine quantitativ ausgerichtete Kreditrisikomessung.- Grundlegende Begriffe.- Kennzahlen und Verteilungsmodelle.- Wichtige Werkzeuge zur Bestimmung der Verlustverteilung.- Stochastische Prozesse.- Portfoliomodelle.- Scoremodelle.- Ausblick: Grundelemente des Kreditportfoliomanagements.

Details
Erscheinungsjahr: 2026
Fachbereich: Einzelne Wirtschaftszweige
Genre: Recht, Sozialwissenschaften, Wirtschaft
Rubrik: Recht & Wirtschaft
Medium: Buch
Inhalt: xxi
346 S.
92 s/w Illustr.
346 S. 92 Abb.
ISBN-13: 9783662731420
ISBN-10: 3662731428
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 89570387
Einband: Gebunden
Autor: Henking, Andreas
Bluhm, Christian
Fahrmeir, Ludwig
Tasch, Karl
Auflage: 2. aktual. und erweitert Auflage 2026
Hersteller: Springer
Verantwortliche Person für die EU: Springer Spektrum in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, D-69121 Heidelberg, juergen.hartmann@springer.com
Maße: 241 x 160 x 26 mm
Von/Mit: Andreas Henking (u. a.)
Erscheinungsdatum: 11.08.2026
Gewicht: 0,715 kg
Artikel-ID: 136373570