In the context of credit risk modeling, more sophisticated machine learning models, such as boosted regression trees, often show higher predictive accuracy than linear regression models. Nevertheless, linear regression remains popular in the credit risk industry, mainly because the lack of...

Advanced tree-based estimation methods, such as random forest, are ensembles of regression trees that are built using random subsets of explanatory variables. However, because of the random selection process, relevant variables may not be considered in some regression trees, thereby reducing...

Die Dissertation befasst sich mit der Anwendung von statistischem und maschinellem Lernen zur Modellierung der Verlustquote bei Ausfall (LGD). Im Forschungsgebiet der LGD-Modellierung gibt es eine Reihe von Fragen und Problemen, die bisher in der Literatur nicht berücksichtigt wurden. Erstens...