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 logistického modelu a zkoumáním 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 selhání, CAMELS, logistická regrese, model uspořádané odezvy, ROC, vzácnáudálost, 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