Credit Risk Assessment - A Machine Learning Approach

Das Kapitel "Kreditrisikobewertung - Ein maschineller Lernansatz" geht dem kritischen Thema Kreditrisiken nach, einer Hauptursache von Finanzkrisen. Darin werden die grundlegenden Ursachen des Kreditrisikos diskutiert, einschließlich unangemessener Kreditvergabepraktiken und wirtschaftlicher Instabilität. Der Text stellt maschinelles Lernen als leistungsstarkes Werkzeug zur Vorhersage von Kreditrisiken vor und hebt ihre Fähigkeit hervor, persönliche Vorurteile zu beseitigen und die Genauigkeit von Kreditvergabe- und Beitreibungsprozessen zu verbessern. Das Kapitel untersucht verschiedene Modelle des maschinellen Lernens wie K-Nearest Neighbors, Logistic Regression und XGBoost und vergleicht ihre Leistung bei der Vorhersage von Kreditrisiken. Die Studie zeigt die überlegene Genauigkeit des XGBoost-Modells, das eine Genauigkeitsrate von 93% bei der Vorhersage von Kreditrisiken erreichte. Dieses Kapitel ist ein Pflichtlektüre für Fachleute, die Kreditrisiken durch fortschrittliche technologische Lösungen verstehen und verringern wollen.