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Zahlungsausfällen für jedes Haus in Deutschland. Es erfolgt eine Einteilung der Häuser in
neun Risikoklassen. Die Klassen werden durch ein Scoringverfahren ermittelt, in das u. a.
Negativmerkmale des Verbandes der Vereine Creditreform, sowie Informationen über Alters-
und Familienstruktur, Wohnumfeld etc. einfließen. Die wichtigste Grundlage bildet der
Anteil der Haushalte mit Zahlungsproblemen (microm 2016, S. 36). Alle Angaben sind gemäß
der Vorgaben des Datenschutzes anonymisiert.","about":["payment index","payment default","raster data","RWI-GEO-Grid","Compensation Packages, Payment Methods (J33)","Regional Labor Markets, Population, Neighborhood Characteristics (R23)"],"author":[{"@type":"Organization","name":"RWI"},{"@type":"Organization","name":"microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH"},{"@type":"Person","familyName":"Budde","givenName":"Rüdiger","name":"Budde, Rüdiger"},{"@type":"Person","familyName":"Eilers","givenName":"Lea","name":"Eilers, Lea"},{"@type":"Organization","name":"microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH"},{"@type":"Organization","name":"RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung"}],"identifier":"https://doi.org/10.7807/microm:zahlindex:suf:v5:1","sameAs":"https://doi.org/10.7807/microm:zahlindex:suf:v5:1","url":"https://doi.org/10.7807/microm:zahlindex:suf:v5:1","datePublished":"2017"}]}
Die Variable Zahlungsindex beschreibt die statistische Wahrscheinlichkeit von
Zahlungsausfällen für jedes Haus in Deutschland. Es erfolgt eine Einteilung der Häuser in
neun Risikoklassen. Die Klassen werden durch ein Scoringverfahren ermittelt, in das u. a.
Negativmerkmale des Verbandes der Vereine Creditreform, sowie Informationen über Alters-
und Familienstruktur, Wohnumfeld etc. einfließen. Die wichtigste Grundlage bildet der
Anteil der Haushalte mit Zahlungsproblemen (microm 2016, S. 36). Alle Angaben sind gemäß
der Vorgaben des Datenschutzes anonymisiert.
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