Regressionsmodelle. Empirische Analyse von Kreditausfallrisiko

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis II

Tabellenverzeichnis II

Symbolverzeichnis III

Abkürzungsverzeichnis III

1 Einleitung 1

2 Idee der Regressionsanalyse 3

3 Die multiple lineare Regressionsanalyse 4

3.1 Modellannahmen 4

3.2 Schätzen der Modellparameter 5

3.2.1 Die Einfachregression als Spezialfall der multiplen Regression 6

3.3 Interpretation der Parameter im multiplen Modell 7

3.3.1 Transformation der abhängigen Variablen 8

3.3.2 Nicht-Linearitäten in den unabhängigen Variablen 8

3.3.3 Interaktionen unabhängiger Variablen 9

3.4 Das Bestimmtheitsmaß im multiplen Regressionsmodell 9

3.5 Multikollinearität 11

3.6 Konfidenzintervalle und Signifikanztests 12

4 Anwendung des Regressionsmodells zur Analyse von Kreditausfallrisiko 14

4.1 Beschreibung des Datensatzes 14

4.2 Beschreibung der abhängigen Variablen 14

4.3 Probleme des linearen Modells bei binären Zielvariablen 14

4.4 Auswahl der unabhängigen Variablen 16

4.5 Anwendung des linearen Regressionsmodells 20

4.5.1 Interpretation 21

4.6 Das Logit-Modell und die Maximum Likelihood-Methode 24

4.6.1 Ergebnisse des Logit-Modells 26

5 Fazit 27

Literaturverzeichnis 28

Anhang 30