Original title: Predikce finanční tísně na platformách digitálních financí
Translated title: Financial Distress Prediction in Digital Finance Platforms
Authors: Zhang, Lin ; Kočenda, Evžen (advisor) ; Krištoufek, Ladislav (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2024
Language: eng
Abstract: 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
Keywords: BMA; CAMELS; failure prediction; FinTech; logistic regression; ordered response model; rare event; ROC; BMA; CAMELS; FinTech; logistická regrese; model uspořádané odezvy; predikce selhání; ROC; vzácná událost

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/191354

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-621064


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses