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Document type:
Masterarbeit 
Author(s):
Heger, Julia 
Title:
Modeling, Decomposing and Forecasting Credit Spreads using Machine Learning Methodology 
Abstract:
Due to their ease of interpretability, linear models enjoy great popularity for many practical applications. However, these models force their predictions to be linear combinations of the features and thus are often not able to describe complex relationships appropriately. One popular example where linear models are incapable to adequately capture the problem due to their lack of complexity are Credit Spreads. In general, the Credit Spread is the difference between a Bond Yield and a risk-free r...    »
 
Translated abstract:
Aufgrund ihrer einfachen Interpretierbarkeit erfreuen sich lineare Modelle in vielen Anwendungsbereichen großer Beliebtheit. Allerdings erfordern diese Modelle, dass ihre Vorhersagen Linearkombinationen der Kovariablen sind. Daher sind sie oft nicht in der Lage, komplexe Zusammenhänge angemessen zu beschreiben. Ein Beispiel, bei dem lineare Modelle das Problem aufgrund ihrer mangelnden Komplexität nur unzureichend erfassen können, sind Credit Spreads. Credit Spreads beschreiben die Differenz zwi...    »
 
Supervisor:
Prof. Dr. Rudi Zagst 
Advisor:
PD Dr. Aleksey Min & Dr. rer. nat. Thomas Töpfer (ERGO) 
Cooperation:
ERGO Center of Excellence in Insurance 
Year:
2020 
University:
Technische Universität München 
Faculty:
Fakultät für Mathematik 
TUM Institution:
Lehrstuhl für Finanzmathematik 
Commencing Date:
01.05.2020