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  • Book
  • © 2006

Kreditrisikomessung

Statistische Grundlagen, Methoden und Modellierung

  • Einführung in die quantitative Kreditrisikomessung

  • Sehr hohe Praxisrelevanz

  • Aktualität durch Basel II

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Table of contents (8 chapters)

About this book

Jeder Kredit birgt für den Kreditgeber ein Risiko, da es unsicher ist, ob der Kreditnehmer seinen Zahlungsverpflichtungen nachkommen wird. Kreditrisiken werden mit Hilfe statistischer Methoden und mathematischer Modelle gemessen. Nicht zuletzt vor dem Hintergrund Basel II hat die quantitative Kreditrisikomessung in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen.

Dieses Buch schließt die Lücke zwischen statistischer Grundlagenliteratur und mathematisch anspruchsvollen Werken zur Modellierung von Kreditrisiken. Es bietet einen Einstieg in die Kreditrisikomessung und die dafür notwendige Statistik. 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.

Reviews

Aus den Rezensionen:

"… Nach einer einführenden Motivation wird der Leser ... mit dem nötigen Grundgerüst an Begriffen ausgestattet ... An dieser Stelle - ... das ist ... eine Stärke des Buchs, die es auch als Lehrbuch qualifiziert - werden ... zwei Beispielportfolios eingeführt ... Das Lehrbuch ist das einzige deutschsprachige, das einen ... Überblick über den gegenwärtigen Stand der Kreditrisikomessung bietet. Es schließt eine Lücke zwischen der ... technisch orientierten und der ... deskriptiven Literatur zum Thema und schlägt eine der viel zitierten Brücken zwischen Theorie und Anwendung. Das Buch ist zu empfehlen." (Mario Straßberger, in: OR News - OR Spectrum, Juli 2008, Issue 33, S. 68 f.)

Authors and Affiliations

  • RiskSIM, Holzkirchen, Deutschland

    Andreas Henking

  • Credit Suisse, Zürich, Schweiz

    Christian Bluhm

  • Department für Statistik, LMU München, München, Deutschland

    Ludwig Fahrmeir

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