StartseiteFörderungProjekteVerbundprojekt: Kreditrisikobewertung von Unternehmens- und Staatsanleihen durch Stimmungs- und Meinungsanalysen; Teilprojekt: Anwendungskonzeption, Datenhaltung und Fundamentaldatenanalyse für die Risikobewertung

Verbundprojekt: Kreditrisikobewertung von Unternehmens- und Staatsanleihen durch Stimmungs- und Meinungsanalysen; Teilprojekt: Anwendungskonzeption, Datenhaltung und Fundamentaldatenanalyse für die Risikobewertung

Laufzeit: 01.01.2017 - 31.12.2018 Förderkennzeichen: 01QE1659B
Koordinator: ACATIS Research GmbH

Das geplante Projekt befasst sich mit der Erstellung einer Software zur Kreditrisikobewertung von Unternehmens- und Staatsanleihen. Stimmungen und Meinungen, die aus Nachrichten, Einträgen in sozialen Medien und Unternehmensberichten gefiltert und analysiert werden, gehen in die Risikobewertung ein. Wir möchten ein generisches Kreditrisikobewertungstool erstellen, um die Überwachung von Staats- und Unternehmensanleihen informativer und effizienter zu gestalten. Dazu werden die Anforderungen an die Anwendung erfasst und die Datenbeschaffung, -Haltung, -Aufbereitung und -Analyse durchgeführt. Dabei werden in einer ersten Phase des "Requirements Engineering" die Anforderungen an die Software mit Hilfe eines Experten-Panels erarbeitet. Weitere Schritte beinhalten den Aufbau und den Betrieb der zur Analyse notwendigen makroökonomischen und Markt-Daten sowie die Untersuchung des Einflusses der Fundamentaldaten auf den Kursverlauf. ACATIS Research ist darüber hinaus mit der Überarbeitung und Finalisierung des zu erarbeitenden Prototypen betraut. Die ACATIS Research GmbH wird durch die doppelte Rolle als Software-Entwickler und potentieller Nutzer seine Expertise sowohl bei der Konzeption als auch bei der Entwicklung des Produktes und dessen Software-Architektur einbringen.

Verbund: E! 10488 SENRISK Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Österreich Vereinigtes Königreich (Großbritannien) Themen: Förderung Innovation

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