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Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über die bisher noch kaum evaluierte Wirkung arbeitsmarktzentrierter Integrationsmaßnahmen auf die Arbeitsmarkintegration von Geflüchteten in Deutschland. Dazu wird, mit theoretischer Fundierung durch neoklassische (Humankapital- und Signaling-Theorie) sowie institutionelle (Akteurzentrierter Institutionalismus) Ansätze, eine Sekundärdatenanalyse auf Basis der ersten drei Befragungswellen der IAB-BAMF-SOEP-Befragung von Geflüchteten durchgeführt. Methodische Grundlage der Untersuchung stellt eine Fixed-Effects-Logit-Regression dar, mit welcher durch die Kontrolle unbeobachteter Heterogenität präzise Within-Schätzungen kausaler Zusammenhänge ermöglicht werden. Die Arbeit zeigt, dass sowohl die Wahrnehmung des arbeitsmarktzentrierten Beratungsangebots (Arbeitsmarktberatung der BA) als auch die Teilnahme an dem berufsbezogenen Sprachförderkurs (ESF-BAMF-Kurs) eine kausal positive Wirkung auf die Arbeitsmarktintegration aufweist. Ebenso geht aus den Analysen hervor, dass es die Wirkungsevaluation praxisorientierter Integrationsmaßnahmen (PerF, PerjuF, PerF-W und KompAS) aufgrund einer bis dato unzureichenden Datenlage zu vertagen gilt. Dennoch konnten somit in der Bundesrepublik Deutschland zwei hochwirksame arbeitsmarktzentrierte Maßnahmen identifiziert werden, mit welchen den Geflüchteten eine solide Integrationsbasis für den Arbeitsmarkt und damit auch für die Aufnahmegesellschaft bereitgestellt wird. Ein verstärkter Einsatz der Maß-nahmen sowie eine gezielte Förderung erscheinen insbesondere im Hinblick auf die mannigfaltigen Vorteile gelungener Integration anstrebenswert.
Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Bedeutung der Spezifikation für Ratingmodelle zur Prognose von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten. Ausgehend von dem in der Bankenpraxis etablierten Logit-Modell werden verschiedene Modellerweiterungen diskutiert und hinsichtlich ihrer Eigenschaften als Ratingmodelle empirisch und simulationsbasiert untersucht. Die Interpretierbarkeit und die Prognosegüte der Modelle werden dabei gleichermaßen berücksichtigt. Besonderes Augenmerk wird auf Mixed Logit-Modelle zur Abbildung individueller Heterogenität gelegt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Spezifikation einen wichtigen Einfluss auf die Eigenschaften von Ratingmodellen hat und dass insbesondere mit Hilfe von Mixed Logit-Ansätzen sinnvoll interpretierbare Ratingmodelle mit guten Prognoseeigenschaften erlangt werden können.