Erklrung von Emittentenratings von Banken mittels maschinellen Lernens
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Die derzeitige Wirtschaftslage in Europa ist fragil. Sptestens seit dem Kriegsausbruch in der Ukraine und der damit verbundenen Energiekrise in Europa trben sich die Wachstumserwartungen. Durch die wirtschaftliche Verflechtung zwischen Staaten und Banken ist es in diesen unbestndigen Zeiten wichtig, ber Instrumente zu verfgen, um schnell auf verffentliche Geschftszahlen von Kreditinstituten reagieren zu knnen und eigenstndig die Bonitt von Banken einzuschtzen, da die Anpassung eines externen Ratings oftmals mit einer zeitlichen Verzgerung einhergeht. Daher wird auf Basis von drei Datenstzen mittels maschinellen Lernens versucht, die Determinanten von Emittentenratings von europischen Banken zu erklren. Unter der Verwendung von Entscheidungsbumen und logistischen Regressionsmodellen sollen die wesentlichen Einflsse der binren Klassifikation in die Segmente Investmentgrade und Non-Investmentgrade sowie die ordinale Ratingklasse analysiert werden.

