|
|
Finanční crowdfunding z pohledu české a britské právní úpravy
Dubšíková, Radka ; Sejkora, Tomáš (vedoucí práce) ; Kotáb, Petr (oponent)
Finanční crowdfunding není v České republice regulován žádným speciálním právním předpisem. Cílem práce je tak zhodnotit, které stávající právní předpisy z oblasti finančního práva dopadají na poskytování finančního crowdfundingu a zda jsou tyto předpisy dostatečné. Oproti tomu, britská právní úprava finanční crowdfunding upravuje komplexně a v některých ohledech by mohla být případné budoucí české právní úpravě předlohou. Práce proto představuje i některé aspekty britské právní úpravy. V první části práce je vymezen samotný pojem crowdfunding, jeho druhy, vývoj a některé možné obchodní modely crowdfundingových platforem. Crowdfunding je teorií rozdělován na několik typů a je tak pro účely práce vhodné přiblížit, které typy spadají pod finanční crowdfunding. Druhá část práce se zaměřuje na stávající českou právní úpravu upravující poskytování finančních služeb, která by mohla být relevantní i pro finanční crowdfunding. Prostor je věnován zákonu o platebním styku, zákonu o spotřebitelském úvěru, zákonu o podnikání na kapitálovém trhu a zákonu o investičních společnostech a investičních fondech. Ve třetí části práce jsou nastíněny základní prvky britské právní úpravy. Důraz je kladen především na P2P lending, a to z důvodu jeho specifické úpravy. Tato právní úprava zajišťuje velký stupeň ochrany...
|
|
|
Impact of Regional Differences on P2P Lending, Evidence from China
Liang, Na ; Pečená, Magda (vedoucí práce) ; Semerák, Vilém (oponent)
Vezměme -li jako příklad reprezentativní úvěrovou platformu P2P Renrendai, tento dokument se zaměřuje na dopad regionu vypůjčovatelů na chování věřitelů a vypůjčovatelů na trhu. Podle šesti zeměpisných čínských regionů jsou vypůjčovatelé z, tento dokument empiricky analyzuje rozdíl mezi úspěšností výpůjčky a míry selhání v šesti regionech pomocí binárního modelu logistické regrese a dále zkoumá důvody pro regionální rozdíl. Výsledek ukazuje, že dopad regionálního rozdílu je významný a vypůjčovatel ze severní Číny je pravděpodobnější, že bude úspěšně financovat, ale dopad regionálního rozdílu na míru selhání je zanedbatelný, a úroveň hospodářského, finančního a vzdělávacího rozvoje v regionech mají významný dopad na úspěšnou míru půjček. Tento dokument zkoumá regulační rozdíly mezi platformami P2P v různých regionech Číny, výsledek ukazuje, že východní Čína, střední a jižní Čína a Peking (v severní Číně) věnovaly větší pozornost a význam regulaci platforem P2P. Klíčová slova: Čína; půjčky P2P; míra úspěšnosti půjček; regionální rozdíly; politika regulace
|
|
|
Portfolio optimization for an P2P investor on Zonky
Jonáš, Filip ; Polák, Petr (vedoucí práce) ; Máková, Barbora (oponent)
Tato práce se zabývá analýzou české peer-to-peer platformy Zonky, která zprostředkovává půjčky mezi lidmi. Jejím cílem bylo nalézt optimální portfolio pro rizikově averzního investora. K tomuto účelu byla použita Moderní teorie portfolia. Na základě dat o půjčkách, které Zonky poskytlo od svého založení, byla provedena analýza jednotlivých kategorií půjček, přičemž každá kategorie zahrnovala půjčky se stejným úrokem. Samotná optimalizace byla provedena v programu Excel pomocí doplňku Řešitel. Nejdříve za předpokladu, že jednotlivé kategorie jsou nekorelované, a následně za použití korelací získaných z kovarianční matice. Pro oba případy bylo určeno portfolio s minimální směrodatnou odchylkou a portfolio, pro které je Sharpův poměrový koeficient maximální. Oba typy portfolia se obecně skládaly především z méně rizikových kategorií. Z výsledků vyplývá, že půjčky s menším úrokem nabízí lepší poměr mezi rizikem a výnosem. Dále je ukázáno, že míra zpětného získání zbývajícího dluhu u půjček se selháním hraje významnou roli při určování výkonnosti jednotlivých rizikových kategorií půjček, především pak pro rizikovější kategorie. Kromě toho jsme demonstrovali, že by korelace mezi jednotlivými kategoriemi neměla být při analýzách portfolia zanedbávána.
|
|
|
Credit Risk of P2P Lending on the Czech Market
Čermáková, Jolana ; Dědek, Oldřich (vedoucí práce) ; Čech, František (oponent)
Tato práce se zabývá analýzou rozšiřujícího se odvětví peer-to-peer půjček, přibližuje jeho hlavní charakteristiky a zkoumá rizika s ním spojená. Nejpo- drobněji se věnuje riziku úvěrového selhání a možným technikám sloužícím k zmírnění jeho dopadu. Modelování úvěrového rizika vychází z téměř 6 000 pozorování unikátně poskytnutých přímo českou přední platformou Zonky. Cílem bylo zjistit, jaké proměnné mají na českém trhu na úvěrové selhání nejvýznamnější dopad. Finální model tedy slouží k odhadnutí pravděpodobnosti nesplacení dluhu (defaultu) a k výpočtu kreditního skóre potenciálních vypůjčovatelů využívajících online platformy. Jako nejdůležitější proměnné se ukázaly dosažené vzdělání, věk, způsob bydlení, výdaje, rodinný stav, zaměstnání, příjem a počet dětí. Dosažené výsledky se do značné míry shodují se závěry podobných studií provedených v zahraničí.
|
|
|
Sdílená ekonomika jako inovativní nástroj směny v oblasti finančních služeb v kontextu přetrvávající digitální revoluce na území ČR v roce 2016
Demyanenko, Sergey ; Barák, Vladimír (vedoucí práce) ; Brabec, Petr (oponent)
Bakalářská práce zkoumá problematiku tzv. sdílené ekonomiky a jejího dopadu na spotřebitelské chování jedinců v České republice. Teoretická část práce vymezuje historický, sociální a ekonomický kontext, jenž umožnil zrod tohoto moderního modelu směny, a poskytuje přehled o finančních službách sdílené ekonomiky, které působí na českém trhu. Empirická část pojatá formou dotazníkového šetření odhaluje hlavní přínosy služeb sdílené ekonomiky, charakterizuje vnímání finančních služeb spoluspotřebitelství vymezenou skupinou obyvatelstva České republiky a zkoumá potenciální vývoj tohoto modelu jako celku. Z výsledků výzkumného šetření vyplývá, že nehledě na poměrně nízkou úroveň důvěry ve služby spoluspotřebitelství a jen velice omezené povědomí o finančních službách sdílené ekonomiky, lze předpokládat budoucí pozitivní vývoj tohoto modelu směny, který za správných podmínek nabyde značného národohospodářského významu.
|
|
|
Analýza trhu P2P půjček
Rolák, Martin ; Radová, Jarmila (vedoucí práce) ; Rajl, Jiří (oponent)
Předmětem diplomové práce je popsat vývoj p2p platforem v USA, které zprostředkovávají p2p půjčky. Nejprve jsou porovnány obchodní modely obchodních bank a platforem. Dále jsou diskutovány jejich role v současném monetárním systému. Druhá část práce analyzuje trh p2p půjček, jeho rozmach a trendy. Třetí část srovnává výnosy p2p půjček s tradičními aktivy jako jsou akcie, dluhopisy či komodity v období 2011-2016. Poslední část práce se zabývá analýzou dat p2p půjček, které jsou zveřejněny platformou Lending Club.
|
|
|
Využití vybraných metod strojového učení pro modelování kreditního rizika
Drábek, Matěj ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Málek, Jiří (oponent)
Diplomová práce je členěna na tři základní části. V té první se věnuji P2P úvěrování, jeho charakteristikám, základním konceptům a jejich promítnutím v praxi. Srovnávám v ní také P2P trh u nás, ve Velké Británii a v USA. V druhé části této práce popisuji teoretická východiska vybraných metod strojového učení, kterými jsou naivní bayesovský klasifikátor, klasifikační strom, náhodný les a logistická regrese. Také zde popisuji způsoby stanovení úspěšnosti těchto modelů. Ve třetí části pak uvádím postup, kterým se tyto metody převádí do praxe, a to od přípravy dat přes optimalizaci parametrů až po zhodnocení úspěšnosti modelu.
|
|
|
Performance Analysis of Credit Scoring Models on Lending Club Data
Polena, Michal ; Teplý, Petr (vedoucí práce) ; Pečená, Magda (oponent)
V naší magisterské práci jsme porovnávali deset klasifikačních algoritmů pro kreditní skórování. Jejich prediktivní schopnosti byly měřeny šesti rozdílnými technikami pro měření klasifikační přesnosti. Pro porovnání klasifikátorů jsme použili unikátní datový set z P2P půjčování s více jak 200.000 záznamy a 23 proměnnými. Tento datový set pochází z Lending Clubu. Lending Club je největší platforma pro P2P půjčování ve Spojených státech amerických. Lo- gistická regrese, umělá neuronová sít' a lineární diskriminační analýza jsou tři nejlepší klasifikátory podle našich výsledků. Náhodný les se umístil jako pátý nejlepší klasifikátor. Na druhou stranu, klasifikační a regresní strom a k-nejbližší okolí se umístily jako nejhorší klasifikátory v našem žebříčku. 1
|
|
|
P2P financovanie
Dobiasová, Dana ; Bártová, Hana (vedoucí práce) ; Vacek, Vladislav (oponent)
Cílem této bakalářské práce je charakterizovat vliv P2P financování na vybrané ekonomické ukazatele a finanční situaci malých a středních podniků ve Spojených státech amerických, konkrétně za období 2011 - 2015. Pro pochopení praktické časti, v prvních dvou kapitolách se práce zaměří na vymezení pojmu P2P financovaní a zanalyzuje aktuální situaci P2P platforem v Spojených státech. Mimo jiné je také kladen důraz na regulatorní opatření, která se nově začínají objevovat ve všech státech, ve kterých jsou P2P platformy provozovány. Tyto poznatky jsou později využity v praktické části, která analyzuje stav malých a středních podniků a způsob jejich financování, díky čemuž jsou schopny zabezpečit svůj ekonomický růst a vytvářet nové pracovní příležitosti. V závěru práce jsou všechny podstatné skutečnosti, které byly z analýzy trhu zjištěny, popsány a zhodnoceny v celkovém shrnutí.
|
host ::
RSS.