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Die Modellierung von Kreditrisiko für Einzelkunden mit klassischen Methoden wie dem Merton Modell ist nicht geeignet, da der Mangel an spezifischer Information über den Einzelkunden berücksichtigt werden muss. Zudem ist der Anteil des Ausfallrisikos für Einzelkunden sehr niedrig. Wir betrachten ein statistisches Modell für die Ausfallzeit, das aus der biostatistischen Überlebensanalyse stammt. Ausfälle werden stochastisch unter Verwendung unvollständiger Informationen modelliert. Wir beweisen die Konsistenz und asymptotische Normalität der Maximum Likelihood-Schätzung. Vertrauensellipsoide für die Parameter werden aus den asymptotischen Resultaten hergeleitet, was eine Verallgemeinerung der Ergebnisse von Maller und Zhou (1996) darstellt. Ein erweitertes Modell, das erklärende Variablen einbezieht, wird ebenfalls behandelt. Schließlich wenden wir unser Modell auf ein Datenbeispiel mit Hypothekenkunden an.
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Estimation of survival functions under extreme censoring with applications to credit risk modeling, Abdel-Yazid Karim Djai͏̈dja
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- 2004
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