Schuldschein-Darlehen & ML-Bewertung: Einblicke in die Unternehmensfinanzierung
Was sind Schuldschein-Darlehen und wie kann man sie mit Machine Learning bewerten?
Seit 2019 befinden Schuldschein-Darlehen als Instrument zur Unternehmensfinanzierung wieder im Aufschwung in Deutschland. Denn für Unternehmen mit Finanzierungsvorhaben bieten sie gewisse Vorteile gegenüber Krediten oder Anleihen. Diese Vorteile sind beispielsweise geringe Offenlegungsanforderungen und kürzere Vorbereitungszeiten.
Häufig vermittelt eine Bank bei dem Prozess der Ausgestaltung und Schuldverschreibungen zwischen dem Unternehmen und den Investoren. Allerdings gibt es auch Nachteile aus Sicht von Banken und Investoren, denn Schuldscheine verfügen über keinen handelsüblichen Marktplatz und keine etablierte Bewertungskonvention. Das macht die Bepreisung von Schuldscheinen allgemein für Banken oder im Falle einer Abtretung (Zession) sehr komplex und nur schwer durchführbar.
Aus diesen Gründen stellen wir im unteren Karussell genauer vor was Schuldscheine sind und wie man sie mit Machine Learning bewerten kann. ML-Modelle zur Regression können historische Daten von Schuldscheinen nutzen, um zu lernen wie die wichtigsten Kennzahlen bspw. Volumen, (Rest-)Laufzeit, Zinsen, etc. sich auf den Preis auswirken. Ein trainiertes und validiertes ML-Modell kann somit zur Bepreisung neuer Schuldscheine eingesetzt werden.
Erstellt von Dr. Carsten Keller, Muriel Rotermund und Tom Walter
Links* zu den Referenzen** im Karussell
[1] Finbridge GmbH. Das Schuldscheindarlehen: Ein Nischeninstrument im Aufschwung
[2] IHK München und Oberbayern. "Merkblatt_Schuldscheindarlehen". Merkblatt_Schuldscheindarlehen_V220720.pdf (ihk-muenchen.de)
[3] Seldon. "Machine Learning Regression Explained". https://www.seldon.io/machine-learning-regression-explained
[*]: Links abgerufen am 13.04.2023
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