Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Building credit scoring models using selected statistical methods in R
Jánoš, Andrej ; Bašta, Milan (vedoucí práce) ; Pecáková, Iva (oponent)
Kredit skóring je ve finanční praxi důležitou a rychle se rozvíjející disciplínou. Cílem této práce je vytvořit souhrn základních metodik používaných k vytvoření a popisu kredit skóringových modelů s interpretací jejich výstupu společně s praktickou ilustrací postupu při vytváření těchto modelů v statistickém programovém prostředí R. Tato práce je členěná do pěti kapitol. První kapitola je věnovaná vysvětlení pojmu kredit skóring společně s několika příklady praktického využití a motivací pro jeho studium. V další části práce jsou postupně představené tři, ve finanční praxi nejčasteji používané, metody pro tvorbu kredit skóringových modelů. Ve druhé, nejrozvinutější kapitole se práce věnuje logistické regresi. Největší důraz je kladen na matematické odvození vztahu pro logistický regresní model a uvedeno je několik způsobů jako posoudit kvalitu proložení dat modelem. Dalšími dvěmi metodami prezentovanými v této práci jsou rozhodovací stromy a náhodné lesy, kterým se věnují kapitoly 3 a 4. Neoddělitelnou součástí této práce jsou podrobně popsané aplikace těchto metod na konkrétní datový soubor Default v programové platformě R. V závěrečné, páté, kapitole je praktická ilustrace vytvoření kredit skóringových modelů, jejich diagnostiky a následného vyhodnocení jejich schopnosti předpovídat selhání klienta v praxi s použitím R. V přílohách jsou uvedené vytvořené funkce a kód v R použité v práci. Čtenář vybavený základními poznatky z pravděpodobnosti a matematické statistiky získá dostatek teoretických znalostí a praktických zručností k pochopení modelů a jejich samostatné aplikaci.
GARCH models and R
Jánoš, Andrej ; Bašta, Milan (vedoucí práce) ; Hejdová, Martina (oponent)
V předložené práci se věnujeme pojmu volatility a základním modelům volatility ARCH a GARCH. Nejprve je popsána volatilita, její vlastnosti, obecná struktura modelů volatility a historická volatilita. Poté jsou představeny modely ARCH a GARCH, jsou zkoumány jejich vlastnosti, odhady parametrů a možnosti využití těchto modelů v modelování a předpovídání volatility. Podstatnou částí práce jsou podrobně popsané aplikace těchto modelů na konkrétní časové řady (na simulovaná a reálná data) v programu R. Analyzovaná jsou data zachycující vývoj pražského burzovního indexu PX. Cílem je poskytnout čtenáři vybavenému základními poznatky z pravděpodobnosti a statistiky dostatek teoretických znalostí a praktických dovedností k pochopení modelů a jejich samostatné aplikaci.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.