Determinants of Mortgage Loan Fraud: Empirical Evidence from Germany

Zusammenfassung Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den aktuellen erscheinungsformen des Kreditbetrugs bei hypothekendarlehen. auf Basis von antragsdaten zu 170.789 realen hypothekenkrediten, in denen eine beachtliche anzahl von nachgewiesenen Betrugsfällen enthalten ist, identifizieren wir determin...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Dorfleitner, Gregor [verfasserIn] Jahnes, Hilger

Format:	E-Artikel
Sprache:	Deutsch

Erschienen:	2014

Schlagwörter:	Credit application Fraud Fraud management Fraud Prevention logistic regression mortgage Fraud

Anmerkung:	© Schmalenbach-Gesellschaft.eV. 2014

Übergeordnetes Werk:	Enthalten in: Schmalenbach journal of business research - Wiesbaden : Springer Fachmedien, 1997, 66(2014), 4 vom: Juni, Seite 351-382
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Links:	Volltext

DOI / URN:	10.1007/BF03373721

Katalog-ID:	SPR038226146

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abstract	Zusammenfassung Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den aktuellen erscheinungsformen des Kreditbetrugs bei hypothekendarlehen. auf Basis von antragsdaten zu 170.789 realen hypothekenkrediten, in denen eine beachtliche anzahl von nachgewiesenen Betrugsfällen enthalten ist, identifizieren wir determinierende Faktoren für Betrug. mit hilfe logistischer regression werden die einzelnen Determinanten zu einem Betrugsidentifikationsmodell aggregiert. unter einbezug der relevanten ertrags-und Kostentreiber wird abschließend ein Betrugs-management-system entwickelt. © Schmalenbach-Gesellschaft.eV. 2014
abstractGer	Zusammenfassung Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den aktuellen erscheinungsformen des Kreditbetrugs bei hypothekendarlehen. auf Basis von antragsdaten zu 170.789 realen hypothekenkrediten, in denen eine beachtliche anzahl von nachgewiesenen Betrugsfällen enthalten ist, identifizieren wir determinierende Faktoren für Betrug. mit hilfe logistischer regression werden die einzelnen Determinanten zu einem Betrugsidentifikationsmodell aggregiert. unter einbezug der relevanten ertrags-und Kostentreiber wird abschließend ein Betrugs-management-system entwickelt. © Schmalenbach-Gesellschaft.eV. 2014
abstract_unstemmed	Zusammenfassung Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den aktuellen erscheinungsformen des Kreditbetrugs bei hypothekendarlehen. auf Basis von antragsdaten zu 170.789 realen hypothekenkrediten, in denen eine beachtliche anzahl von nachgewiesenen Betrugsfällen enthalten ist, identifizieren wir determinierende Faktoren für Betrug. mit hilfe logistischer regression werden die einzelnen Determinanten zu einem Betrugsidentifikationsmodell aggregiert. unter einbezug der relevanten ertrags-und Kostentreiber wird abschließend ein Betrugs-management-system entwickelt. © Schmalenbach-Gesellschaft.eV. 2014
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