Vorhersage des Ausfallrisikos für marokkanische Unternehmen
Vergleichsstudie zwischen der Methode der logistischen Regression und künstlichen neuronalen Netzen
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Das Hauptproblem, mit dem die Banken bei der Entscheidung über die Kreditvergabe konfrontiert sind, besteht darin, dass sie nicht mit Sicherheit feststellen können, ob der Kunde seinen Verpflichtungen nachkommen wird oder nicht. Eine frühzeitige Erkennung von Unternehmensschwierigkeiten erfolgt nämlich mithilfe von Instrumenten zur Vorhersage des Ausfallrisikos, die sich alle auf die Analyse der Vergangenheit stützen, um die Zukunft des Unternehmens vorherzusagen. Diese Analyse beruht im Wesentlichen auf der Auswertung der Jahresabschlüsse des Unternehmens, die nach wie vor eine unverzic...
Das Hauptproblem, mit dem die Banken bei der Entscheidung über die Kreditvergabe konfrontiert sind, besteht darin, dass sie nicht mit Sicherheit feststellen können, ob der Kunde seinen Verpflichtungen nachkommen wird oder nicht. Eine frühzeitige Erkennung von Unternehmensschwierigkeiten erfolgt nämlich mithilfe von Instrumenten zur Vorhersage des Ausfallrisikos, die sich alle auf die Analyse der Vergangenheit stützen, um die Zukunft des Unternehmens vorherzusagen. Diese Analyse beruht im Wesentlichen auf der Auswertung der Jahresabschlüsse des Unternehmens, die nach wie vor eine unverzichtbare Informationsquelle für die Erkennung von Unternehmensschwierigkeiten darstellen.Unsere Arbeit soll einen methodologischen Beitrag leisten, der darin besteht, ein wirksames Instrument zur Vorhersage des Ausfallrisikos von Unternehmen auf der Grundlage des neuronalen Ansatzes vorzuschlagen. Es soll gezeigt werden, inwiefern die an neuronale Netze angepassten Variablenauswahltechniken eine bessere Wahl hinsichtlich der Qualität der Ausfallprognose bieten als die traditionell in experimentellen Studien verwendeten Techniken, die unzureichend bleiben, um den Vorhersagegrad der Ausfallmodelle des marokkanischen Bankiers zu verbessern.
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