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    <title>EconStor Community: Technische Universität Dortmund</title>
    <link>http://hdl.handle.net/10419/175</link>
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      <title>The Community's search engine</title>
      <description>Search the Channel</description>
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      <link>http://www.econstor.eu/simple-search</link>
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      <title>Optimal sequential kernel detection for dependent processes</title>
      <link>http://hdl.handle.net/10419/49374</link>
      <description>Title: Optimal sequential kernel detection for dependent processes
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Authors: Steland, Ansgar
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Abstract: In many applications one is interested to detect certain (known) patterns in the mean of a process with smallest delay. Using an asymptotic framework which allows to capture that feature, we study a class of appropriate sequential nonparametric kernel procedures under local nonparametric alternatives. We prove a new theorem on the convergence of the normed delay of the associated sequential detection procedure which holds for dependent time series under a weak mixing condition. The result suggests a simple procedure to select a kernel from a finite set of candidate kernels, and therefore may also be of interest from a practical point of view. Further, we provide two new theorems about the existence and an explicit representation of optimal kernels minimizing the asymptotic normed delay. The results are illustrated by some examples.</description>
      <pubDate>Tue, 29 Oct 2002 22:58:59 GMT</pubDate>
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      <title>A note on testing the covariance matrix for large dimension</title>
      <link>http://hdl.handle.net/10419/49373</link>
      <description>Title: A note on testing the covariance matrix for large dimension
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Authors: Birke, Melanie; Dette, Holger
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Abstract: We consider the problem of testing hypotheses regarding the covariance matrix of multivariate normal data, if the sample size s and dimension n satisfy lim [n,s→∞] n/s = y. Recently, several tests have been proposed in the case, where the sample size and dimension are of the same order, that is y ∈ (0,∞). In this paper we consider the cases y = 0 and y = ∞. It is demonstrated that standard techniques are not applicable to deal with these cases. A new technique is introduced, which is of its own interest, and is used to derive the asymptotic distribution of the test statistics in the extreme cases y = 0 and y = ∞.</description>
      <pubDate>Tue, 29 Oct 2002 22:58:59 GMT</pubDate>
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      <title>Comparing the accuracy of default predictions in the rating industry: The case of Moody's vs. S&amp;P</title>
      <link>http://hdl.handle.net/10419/49372</link>
      <description>Title: Comparing the accuracy of default predictions in the rating industry: The case of Moody's vs. S&amp;P
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Authors: Krämer, Walter; Güttler, André
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Abstract: We consider 1927 borrowers from 54 countries who had a credit rating by both Moodys and S&amp;P as of the end of 1998, and their subsequent default history up to the end of 2002. Viewing bond ratings as predicted probabilities of default, we show that it is unlikely that both agencies are well calibrated, and that the ranking of the agencies depends crucially on the way in which probability predictions are compared.</description>
      <pubDate>Tue, 29 Oct 2002 22:58:59 GMT</pubDate>
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    <item>
      <title>Qualitätsvergleiche bei Kreditausfallprognosen</title>
      <link>http://hdl.handle.net/10419/49371</link>
      <description>Title: Qualitätsvergleiche bei Kreditausfallprognosen
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Authors: Krämer, Walter
&lt;br/&gt;
&lt;br/&gt;Abstract: Wirtschaftsdaten als Objekte von Prognosen sind meist metrischer Natur: Arbeitslosenzahlen, Aktienkurse, Umsätze, Erlöse usw., alle sind quantitative Variable, bei denen sich Prognosen und realisierte Werte, wie auch konkurrierende Prognosen, leicht vergleichen lassen. Anders die Lage bei qualitativen, speziell dichotomen 0-1-Variablen, die im Zentrum der folgenden Überlegungen stehen. Hier ist der Vergleich von Prognosen und realisierten Werten, wie auch der Qualitätsvergleich konkurrierender Prognosen, erheblich schwerer. Das folgende Kapitel diskutiert diese Problematik anhand von Kreditausfallprognosen. Unter Hintanstellung von Problemen, die mit der Definition von Kreditausfall verbunden sind, gibt es hier zwei Möglichkeiten: (i) der Kredit fällt aus und (ii) der Kredit fällt nicht aus, und die zahlreichen Verfahren, die es gibt - Diskriminanzanalyse, Logit- und Probit-Modelle, Neuronale Netze und Klassifikationsbäume - dieses Ereignis vorherzusagen (siehe Arminger et al. 1997 oder Blum et al. 2003 für eine Übersicht) müssen mit zwei Arten von Fehlern leben: Bei der Prognose Kein Ausfall tritt dennoch ein Ausfall ein - der Alpha-Fehler - oder bei einer Prognose von Ausfall tritt kein Ausfall ein - der Beta-Fehler. Je nach Bewertung und Wahrscheinlichkeit von Alpha- und Beta-Fehler lassen sich konkurrierende Prognosen dann hinsichtlich ihrer Prognosequalität vergleichen. Die einschlägigen Methoden sind seit langem wohlbekannt (siehe etwa Oehler und unser 2001, Kapitel III.2) und müssen hier nicht weiter erörtert werden. Die folgende Diskussion konzentriert sich vielmehr auf Prognosen, die nur die Wahrscheinlichkeiten für das interessierende Ereignis betreffen: Die Ausfallwahrscheinlichkeit bei Kredit X beträgt Y% mit 0 &lt; Y &lt; 100%. Dergleichen Wahrscheinlichkeitsprognosen haben in der Meteorologie und in der Medizin eine lange Tradition (siehe etwa DeGroot und Fienberg 1983, Redelmann et al. 1991 oder Winkler 1996), sind aber mit der wachsenden Bedeutung von Ratings und Rating-Agenturen im modernen Wirtschaftsleben auch dort in letzter Zeit vermehrt ins Rampenlicht getreten. Nimmt man noch die im Kielwasser von Basel II auf alle Geschäftsbanken zukommende Verpflichtung zur Belegung aller vergebenen Kredite mit Ausfallwahrscheinlichkeiten hinzu, so werden Wahrscheinlichkeitsprognosen in naher Zukunft zu den häufigsten Wirtschaftsprognosen überhaupt gehören.</description>
      <pubDate>Wed, 29 Oct 2003 22:58:59 GMT</pubDate>
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