Ein Wachstumstreiber in den großen Portfolio der weltgrößten Finanzinstutionen (FIs) ist das Segment Home Loan Mortgage, das als
Protagonist in der 2008 US Housing Crisis zur globalen Finanzkrise mit
resultierender Kernschmelze des Structured Finance führte und zu
zweifelhafter Berühmheit gelangte.
Die Covid-19-Pandemie setzt seit Anfang 2020 die Kreditqualität von Private Consumers und Mortgage Portfolios in einem globalem Ausmaß in einen nie dagewesenen Stress-Zustand. Vor diesem Hintergrund sind Schadensprojektionen für das Home Loan Mortgage Portfolio ist von strategischer Bedeutung für FIs.
Aufgaben und Ziele
Wir untersuchen Aspekte und Wirkungsmechanismen auf die Qualität von Home Loan
Mortgage Portfolios. Wir erlernen und nutzen ausgewählte Methoden aus dem Machine Learning (u.a. extractive & abstractive summarization
mit GTP-2, sentiment analysis etc.) und ChatGPT, um Datenbanken von Freddie Mac & Fannie Mae zu strukturieren, zu analysieren und KI-unterstützt
Projektionen für zukünftige Portfolioschäden herzuleiten.
Die resultierenden Erkenntnisse werden gebündelt in ein Ergebnispaket bestehend
aus Studie, Handlungsempfehlung und Simulationstool.
Zielgruppe / Credit points: BW/IM/IWI - 4 SWS | 5 ECTS
Leistungsnachweis: Präsentation und schriftliche Ausarbeitung,
aktive Partizipation in Diskussionsrunden
Teilnehmerzahl: max. 12 Teilnehmer/innen
- Dozent/in: Jianing Zhang