Kreditwürdigkeitsprüfung mit Hilfe Neuronaler Netze im Privatkundengeschäft - Darstellung und kritische Würdigung

Seminararbeit , 2004 , 23 Seiten , Note: 1.7

BWL - Bank, Börse, Versicherung

Ziel dieser Arbeit ist es darzulegen, ob Künstliche Neuronale Netze grundsätzlich in der Lage sind, den Ansprüchen der Kreditwürdigkeitsprüfung im Privatkundengeschäft gerecht zu werden und damit eine Alternative zu den bislang eingesetzten Verfahren bieten. Dazu befasst sich die Arbeit in Kapitel 2 nach einer kurzen Einführung zu Neuronalen Netzen mit der Darstellung eines anwendungsspezifischen Neuronalen Netzes, ehe darauf aufbauend in einzelnen Schritten die Lernweise eines solchen Beurteilungsverfahrens vorgestellt wird. In Kapitel 3 werden anschließend in einer kritischen Würdigung Probleme aufgezeigt, die mit dem Aufbau und der Anwendung Neuronaler Netze verbunden sind, bevor eine abschließende Einschätzung im Hinblick ihres Einsatzes zur KWP diese Arbeit abrundet.

Inhaltsverzeichnis

• Abkürzungsverzeichnis
• 1. Einleitung
  • 1.1 Problemstellung
  • 1.2 Aufbau und Ziele der Kreditwürdigkeitsprüfung
  • 1.3 Zielsetzung und Vorgehensweise der Arbeit
• 2. Anwendung eines Künstlichen Neuronalen Netzes zur Kreditwürdigkeitsprüfung
  • 2.1 Einordnung und Definition von Künstlichen Neuronalen Netzen
  • 2.2 Aufbau und Funktionsweise eines geeigneten Neuronalen Netzes
    • 2.2.1 Neuronen als elementarer Bestandteil zur Repräsentation von Risikomustern und dessen Klassenzugehörigkeit
    • 2.2.2 Funktionale Zusammenhänge für die Verarbeitung eingehender Kreditdaten
    • 2.2.3 Verwendung eines Backpropagation-Netzwerks als Netztyp zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Privatkunden
  • 2.3 Training des Neuronalen Netzes anhand von vergangenen Kreditfällen
    • 2.3.1 Zusammenstellung der Datenbasis aus abgeschlossenen Kreditverläufen anhand relevanter Kreditmerkmale
    • 2.3.2 Aufteilung der Stichprobe aus der Menge der aufbereiteten Kreditdaten
    • 2.3.3 Gewichtung der Bonitätsmerkmale in der Lernphase zur Klassifizierung guter und schlechter Kredite
    • 2.3.4 Bestimmung des Abbruchzeitpunktes und Überprüfung der Klassifikationsergebnisse
• 3. Kritische Würdigung der Verwendung eines Künstlichen Neuronalen Netzes zur Kreditwürdigkeitsprüfung im Privatkundengeschäft
  • 3.1 Schwierigkeiten bei der Entwicklung eines anwendungsspezifischen Netzes
  • 3.2 Auftretende Probleme bei der Beurteilung der Klassifikationsqualität von Privatkunden
  • 3.3 Abschließende Einschätzung für die Eignung und Anwendbarkeit Neuronaler Netze zur Kreditwürdigkeitsprüfung
• Anhang
• Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Seminararbeit befasst sich mit der Anwendung Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) zur Kreditwürdigkeitsprüfung im Privatkundengeschäft. Ziel ist es, die Funktionsweise und Eignung von KNN für die Kreditrisikobewertung darzustellen und kritisch zu würdigen. Dabei werden die Vorteile und Herausforderungen der Verwendung von KNN im Vergleich zu traditionellen Methoden wie der multivariaten Diskriminanzanalyse (MDA) beleuchtet.

• Kreditwürdigkeitsprüfung im Privatkundengeschäft
• Künstliche Neuronale Netze (KNN) als Instrument der Kreditrisikobewertung
• Aufbau und Funktionsweise von KNN
• Training und Validierung von KNN-Modellen
• Kritische Würdigung der Eignung und Anwendbarkeit von KNN im Kreditgeschäft

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung stellt die Problemstellung der Kreditwürdigkeitsprüfung im Kontext der wachsenden Überschuldung und des verschärften Wettbewerbs im Kreditgeschäft dar. Sie erläutert die Bedeutung der Kreditwürdigkeitsprüfung für die Reduzierung von Forderungsausfällen und die Verbesserung der Entscheidungsqualität. Die Arbeit untersucht die Eignung von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) als Instrument der Kreditrisikobewertung im Vergleich zu traditionellen Methoden.

Kapitel 2 befasst sich mit der Anwendung von KNN zur Kreditwürdigkeitsprüfung. Es werden die grundlegenden Konzepte von KNN erläutert, einschließlich des Aufbaus und der Funktionsweise eines geeigneten Neuronalen Netzes. Der Fokus liegt auf der Verwendung eines Backpropagation-Netzwerks zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Privatkunden. Das Kapitel beschreibt den Trainingsprozess des Neuronalen Netzes anhand von vergangenen Kreditfällen, einschließlich der Zusammenstellung der Datenbasis, der Aufteilung der Stichprobe und der Gewichtung der Bonitätsmerkmale.

Kapitel 3 widmet sich der kritischen Würdigung der Verwendung von KNN zur Kreditwürdigkeitsprüfung im Privatkundengeschäft. Es werden die Schwierigkeiten bei der Entwicklung eines anwendungsspezifischen Netzes und die Probleme bei der Beurteilung der Klassifikationsqualität von Privatkunden diskutiert. Abschließend wird die Eignung und Anwendbarkeit von KNN für die Kreditwürdigkeitsprüfung bewertet.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen die Kreditwürdigkeitsprüfung, Künstliche Neuronale Netze (KNN), Backpropagation-Netzwerk, Kreditrisikobewertung, Privatkundengeschäft, Datenbasis, Training, Validierung, Klassifikationsqualität, Eignung und Anwendbarkeit.

• Hochschule: Ludwig-Maximilians-Universität München
• Note: 1.7
• Autor: Andreas Prestele (Autor:in)
• Erscheinungsjahr: 2004
• Seiten: 23
• Katalognummer: V186084
• ISBN (eBook): 9783869439297
• ISBN (Buch): 9783656992240
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: kreditwürdigkeitsprüfung, hilfe, neuronaler, netze, privatkundengeschäft, darstellung, würdigung