Název: Predikce finanční tísně na platformách digitálních financí
Překlad názvu: Financial Distress Prediction in Digital Finance Platforms
Autoři: Zhang, Lin ; Kočenda, Evžen (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2024
Jazyk: eng
Abstrakt: Jaké faktory nejvíce přispívají k finanční tísni FinTech firem: kapitálová přiměřenost, provozní činnosti nebo ziskovost? Tato práce se snaží zodpovědět tuto otázku pomocí logistické ho modelu a zkoumá ní m účetních dat 973 FinTech firem z celého světa z let 2018 až 2023. Analýza také bere v úvahu nefinanční proměnné a robustnost je testována pomocí modelu uspořádané odezvy a metody Bayesovského průměrování modelů. Výsledky naznačují, že během krizí je finanční tíseň FinTech firem ovlivněna především ziskovostí a provozními činnostmi, přičemž kapitálová přiměřenost hraje méně významnou roli. Klasifikace C52, C53, C58, G21, G32, G33, M41 Klíčová slova FinTech, predikce selhá ní , CAMELS, logistická regrese, model uspořádané odezvy, ROC, vzá cnáudá lost, BMA
Klíčová slova: BMA; CAMELS; FinTech; logistická regrese; model uspořádané odezvy; predikce selhání; ROC; vzácná událost; BMA; CAMELS; failure prediction; FinTech; logistic regression; ordered response model; rare event; ROC

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/191354

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-621064


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce