Deep Learning in der Cashflow-Modellierung – RiskNET

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Für die Bewertung optionaler Komponenten in der Cashflow-Modellierung von Kreditgeschäften greifen Banken in der Praxis in der Regel auf zwei Methoden zurück: Entweder baut ein Institut Zahlungen, die aus der Ausübung optionaler Komponenten resultieren, als erwartete Zahlungen in den Zahlungsstrom eines Geschäftes ein. Oder die Bank teilt ein Geschäft in von Optionen freie und rein optionale Komponenten auf und bewertet beide separat. Beide Ansätze haben erhebliche Defizite, die sich durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz abbauen lassen.

Bei optionalen Komponenten handelt es sich um Ausübungsrechte eines Kontrahenten, zum Beispiel zur vorzeitigen Kündigung (Passiva) oder Rückzahlung (Aktiva) vertraglich vereinbarter Zahlungen. Ein besonders relevantes…

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