Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 5 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Míry diskriminace v kreditním riziku
Polak, Michal ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Zahradník, Petr (oponent)
Skóringové modely jsou základním nástrojem pro moderní řízení kreditního rizika. Přispívá tomu hlavně značný vývoj informačních technologií. Využívají se nejenom při poskytování úvěru, ale i ve strategiích týkajících se budoucího řízení kreditního rizika nebo ve strategiích spojených s vymáháním pohledávek.V přiložené práci se věnujeme mírám diskriminace používané pro validaci diverzifikační schopnosti logistických skóringových modelů. Prvně se zabýváme pojmem rizika. Poté uvedeme základní dělení skóringových modelů. Dále popisujeme metodu logistické regrese, odhadování a význam parametrů a testování jejich významnosti. Pro změření a znázornění diverzifikační schopnosti modelu jsme uvedli nejběžněji používané metody jako Lorenzovu a ROC křivku, Giniho koeficient, c- statistiku a taky Kolmogorov-Smirnovův test. Závěrem aplikujeme teoretické poznatky na reálných datech. Zkonstruujeme skóringový model a posléze porovnáme míry diskriminace v uvedeném modelu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Comparison of statistical methods for the scoring models development
Mrázková, Adéla ; Vitali, Sebastiano (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
Cílem práce je představit a shrnout obecný postup vývoje skóringového modelu a základních statistických přístupů používaných k řešení tohoto problému, konkrétně metody logistické regrese, neuronové sítě a rozhodovací stromy (náhodné lesy). Následuje aplikace popsaných metod na reálných datech poskytnutých společností PROFI CREDIT Czech, a.s., včetně diskuze některých implementačních otázek a jejich řešení. Obdržené výsledky jsou diskutovány a porovnávány.
Míry diskriminace v kreditním riziku
Polak, Michal ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Zahradník, Petr (oponent)
Skóringové modely jsou základním nástrojem pro moderní řízení kreditního rizika. Přispívá tomu hlavně značný vývoj informačních technologií. Využívají se nejenom při poskytování úvěru, ale i ve strategiích týkajících se budoucího řízení kreditního rizika nebo ve strategiích spojených s vymáháním pohledávek.V přiložené práci se věnujeme mírám diskriminace používané pro validaci diverzifikační schopnosti logistických skóringových modelů. Prvně se zabýváme pojmem rizika. Poté uvedeme základní dělení skóringových modelů. Dále popisujeme metodu logistické regrese, odhadování a význam parametrů a testování jejich významnosti. Pro změření a znázornění diverzifikační schopnosti modelu jsme uvedli nejběžněji používané metody jako Lorenzovu a ROC křivku, Giniho koeficient, c- statistiku a taky Kolmogorov-Smirnovův test. Závěrem aplikujeme teoretické poznatky na reálných datech. Zkonstruujeme skóringový model a posléze porovnáme míry diskriminace v uvedeném modelu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Míry diskriminace v kreditním riziku
Polak, Michal ; Pešta, Michal (vedoucí práce) ; Zahradník, Petr (oponent)
Skóringové modely jsou základním nástrojem pro moderní řízení kreditního rizika. Přispívá tomu hlavně značný vývoj informačních technologií. Využívají se nejenom při poskytování úvěru, ale i ve strategiích týkajících se budoucího řízení kreditního rizika nebo ve strategiích spojených s vymáháním pohledávek.V přiložené práci se věnujeme mírám diskriminace používané pro validaci diverzifikační schopnosti logistických skóringových modelů. Prvně se zabýváme pojmem rizika. Poté uvedeme základní dělení skóringových modelů. Dále popisujeme metodu logistické regrese, odhadování a význam parametrů a testování jejich významnosti. Pro změření a znázornění diverzifikační schopnosti modelu jsme uvedli nejběžněji používané metody jako Lorenzovu a ROC křivku, Giniho koeficient, c- statistiku a taky Kolmogorov-Smirnovův test. Závěrem aplikujeme teoretické poznatky na reálných datech. Zkonstruujeme skóringový model a posléze porovnáme míry diskriminace v uvedeném modelu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Scoring Models in Finance (Skóringové modely ve financích)
Rychnovský, Michal ; Zouhar, Jan (vedoucí práce) ; Kalčevová, Jana (oponent)
Cílem této práce je popsat aplikace modelu logistické regrese pro odhad pravděpodobnosti defaultu klienta a stručně nastínit proces vývoje skóringových funkcí ve finanční praxi. Nejdříve uvádíme teoretický popis logistické regrese, následovaný postupným odvozením tří nejpoužívanějších skóringových modelů. Poté přicházíme s formální definicí Giniho koeficientu jako míry diverzifikační schopnosti modelu a odvozujeme výpočetní formule (Somersova typu) pro jeho odhad. Hlavní částí práce je potom popis úplného procesu vývoje skóringových funkcí, ilustrovaný na reálných příkladech z praxe.

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