|
|
Možnosti redukce výběrového zkreslení v ratingových modelech
Ditrich, Josef ; Hebák, Petr (vedoucí práce) ; Pecáková, Iva (oponent) ; Zamrazilová, Eva (oponent)
Využití ratingových modelů je dnes ve finančním sektoru již běžnou praxí. Oblast kredit skóringu představuje důležitou složku pro udržení ziskovosti i transparentnosti celého procesu poskytování úvěrů. Při objemech, s nimiž poskytovatelé úvěrů běžně pracují, představuje i nepatrné zlepšení diskriminační a predikční schopnosti používaných modelů významné dodatečné zisky. Přestože skóringové modely jsou aplikovány na celou populaci žadatelů o úvěr, jsou pro jejich tvorbu či úpravu stávajících rozhodovacích pravidel obvykle využívány pouze informace těch žadatelů, kterým byl úvěr poskytnut a bylo u nich tedy možné pozorovat platební disciplínu. Tento nesoulad vede ke zkreslení způsobeném zamítnutými žadateli, či obecněji k výběrovému zkreslení. Metody snažící se zmíněný jev odstranit či alespoň zmírnit se souhrnně označují pojmem reject inference. Tyto metody se snaží odhadnout chování zamítnutých žadatelů nebo o nich získat dodatečné informace. Disertační práce je věnována metodě otevřených dveří, která je založena na náhodném poskytování úvěrů i žadatelům, kteří by byli za normálních okolností zamítnuti. Jelikož je metoda náročná nejen časově, ale zejména finančně, zkoumal jsem způsoby, jak snížit náklady na pořízení dodatečných informací o zamítnutých žadatelích. Výsledkem je navržení její modifikace, kterou jsem pojmenoval metoda pootevřených dveří. Na reálné bankovní databázi jsem otestoval dvě možné třídící proměnné, které metoda vyžaduje a výsledky porovnal s původní verzí metody. Bylo ukázáno, že oba testované způsoby výběru žadatelů umožnily snížit nákladnost metody otevřených dveří při zachování vysoké přesnosti skóringových modelů.
|
|
|
Analýza nelineárních časových řad
Ditrich, Josef ; Trešl, Jiří (vedoucí práce) ; Cipra, Tomáš (oponent)
Cílem této diplomové práce je analýza chování finančních časových řad vybraných z různých ekonomických oblastí. Konkrétně se jedná o dvě řady hodnot akcií a dvě řady hodnot měnových kurzů. V praktické části jde nejen o jejich analýzu a hledaní nejvhodnějšího modelu každé řady, ale také o popsání společných i rozdílných vlastností zkoumaných řad. Pozornost je soustředěna zejména na modelování podmíněného rozptylu pomocí modelů GARCH a hledání asymetrie pomocí nelineárních modelů volatility typu EGARCH a GJR-GARCH. Tyto modely jsou součástí většiny dostupných statistických softwarů. Ve druhé kapitole jsou uvedeny některé základní pojmy a definice, se kterými se lze při analýze časových řad setkat. Třetí kapitola popisuje základní stacionární a nestacionární lineární modely a aplikaci Kalmanových filtrů. Rozsáhlá čtvrtá část má za úkol přiblížit vlastnosti pěti nelineárních modelů, které jsou v literatuře často zmiňovány a které se vyskytují v mnoha modifikacích. Za ty nejdůležitější autor považuje bilineární modely, modely autoregresních náhodných koeficientů (RCA), dvojitě stochastické modely, prahové autoregresní modely (TAR) a autoregresní modely s podmíněným rozptylem (ARCH, GARCH). V páté části jsou již zmíněné aplikace modelů skupiny GARCH.
|
host ::
RSS.