Arbeitspapier
Estimating probabilities of default with support vector machines
This paper proposes a rating methodology that is based on a non-linear classification method, the support vector machine, and a non-parametric technique for mapping rating scores into probabilities of default. We give an introduction to underlying statistical models and represent the results of testing our approach on Deutsche Bundesbank data. In particular we discuss the selection of variables and give a comparison with more traditional approaches such as discriminant analysis and the logit regression. The results demonstrate that the SVM has clear advantages over these methods for all variables tested.
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
Series: Discussion Paper Series 2 ; No. 2007,18
- Klassifikation
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Wirtschaft
Neural Networks and Related Topics
Bankruptcy; Liquidation
Semiparametric and Nonparametric Methods: General
- Thema
-
Bankruptcy
Company rating
Default probability
Support vector machines
Kreditwürdigkeit
Konkurs
Prognoseverfahren
Support Vector Machine
Theorie
Deutschland
- Ereignis
-
Geistige Schöpfung
- (wer)
-
Härdle, Wolfgang Karl
Moro, Rouslan A.
Schäfer, Dorothea
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wer)
-
Deutsche Bundesbank
- (wo)
-
Frankfurt a. M.
- (wann)
-
2007
- Handle
- Letzte Aktualisierung
- 10.03.2025, 11:41 MEZ
Datenpartner
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Objekttyp
- Arbeitspapier
Beteiligte
- Härdle, Wolfgang Karl
- Moro, Rouslan A.
- Schäfer, Dorothea
- Deutsche Bundesbank
Entstanden
- 2007