|
| |
|
| |
|
|
Míry kvality klasifikačních modelů a jejich převod
Hanusek, Lubomír ; Hebák, Petr (vedoucí práce) ; Řezanková, Hana (oponent) ; Skalská, Hana (oponent)
Prediktivní sílu klasifikačních modelů lze vyhodnotit různými ukazateli. V oblasti data miningu (dále DM) se nejvíce využívají míry Giniho koeficient, Kolmogorovova-Smirnovova statistika a lift. Tyto míry jsou založeny na zcela rozdílném způsobu výpočtu a je-li analytik zvyklý používat jednu z těchto měr, může být pro něj těžké udělat si představu o kvalitě modelu vyhodnoceném jinou mírou. Tato práce si klade za cíl nalézt mezi jednotlivými mírami převodní mechanismus. Přestože hlavní důraz je kladen na tři výše uvedené míry, práce se zabývá i dalšími ukazateli, a to sensitivitou, specificitou, celkovou správností a plochou pod ROC křivkou. Při vývoji DM modelů často vzniká potřeba pracovat nikoli s původním základním souborem o rozsahu miliónů či desítek miliónů pozorování, ale s výběrem, který je stratifikovaný dle hodnot vysvětlované proměnné Y. Vyhodnotí-li se pak model na stratifikovaných datech, vzniká potřeba vědět, jak se jednotlivé míry změní při přepočtu na základní soubor. Tato práce popisuje způsob, jak tento převod uskutečnit. Součástí této práce je i softwarová aplikace, která výše uvedené převody umožňuje. S její pomocí lze nejen převádět jednu míru kvality na druhou, ale také převádět míry získané na stratifikovaném souboru na soubor základní. Výstupem této aplikace je vedle požadovaných měr (sensitivita, specificita, celková správnost, Giniho koeficient, Kolmogorovova-Smirnovova statistika) také konfuzní matice a grafy kvality (lift křivka, gains křivka, ROC křivka a KS křivka). Internetová adresa, kde lze aplikaci stáhnout, a také uživatelský manuál k této aplikaci jsou součástí této práce. Veškerá teorie popsaná v této práci byla ověřena na reálných datových souborech.
|
|
|
Finanční bilance domácností
Siegelová, Klára ; Bartošová, Jitka (vedoucí práce) ; Bína, Vladislav (oponent)
Bakalářská práce se zabývá finanční bilancí českých domácností. Sleduje změny ve vývoji dluhového zatížení domácností, zároveň však i vývoj jejich úspor. Zvoleným obdobím je období přibližně od roku 1997 do roku 2007 před vypuknutím finanční krize a období v průběhu této krize do roku 2010. Cílem bakalářské práce je statistické zpracování datového souboru Statistika rodinných účtů z roku 2009 se zaměřením na finanční bilanci domácností na základě rozdílu příjmů a výdajů domácností.
|
|
|
Modlování vývoje výše škodních událostí
Kantorová, Petra ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce) ; Hrevuš, Jan (oponent)
Tato diplomová práce je zaměřena na odhad výše škody a pravděpodobnosti neuzavření (nevyřízení) škody v určité fázi vypořádacího procesu pojišťovny. Změna výše škody představuje změnu fáze vypořádacího procesu. K modelování těchto změn je využito zobecněného lineárního modelu. Do této teorie patří i klasický lineární regresní model, který je její speciální případ, má však přísnější předpoklady. Zobecněný lineární model mimo jiné umožňuje zajímavým způsobem prostřednictvím sdruženého modelu řešit problém heteroskedasticity. V praktické části práce je tohoto modelu využito. Součástí teorie zobecněného lineárního modelu je i logistická regrese, která v této práci napomáhá k modelování pravděpodobnosti neuzavření škody. Výsledky modelů jsou prezentovány v grafické podobě, zejména pak grafy obsahující pravděpodobnosti, že hodnoty dané škody se budou nacházet v určitém intervalu.
|
|
|
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.
|
|
|
Porovnání přístupů ke tvorbě scoringových modelů
Hofman, Elena ; Šedivý, Jan (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na řízení přímého úvěrového rizika, které vzniká bance při klasických úvěrových obchodech vůči fyzickým osobám. Zabývá se teorií ohodnocení rizika parametrem PD (Probability of Default) na základě různých scoringových modelů. Cílem práce je uvedení do problematiky úvěrového rizika a jeho řízení obecně, pozornost je věnována detailnímu postupu tvorby scoringového modelu. Jsou uvedeny 3 konkrétní modelovací techniky a to logistická regrese, rozhodovací stromy a neuronové sítě. Metody jsou podrobně vysvětleny a jsou uvedeny možnosti jejich vzájemného porovnání. Aplikační část práce je věnována vyhodnocení a srovnání scoringových modelů postavených na uvedených metodách.
|
|
|
Porovnání možností aplikace metod DZD a statistických metod při analýze dat ADAMEK
Líbal, Petr ; Rauch, Jan (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá porovnáním asociačních pravidel a logistické regrese. Pro toto porovnání byly použity medicínská data Adámek. Byl zkoumán vztah mezi atributy patřící do skupiny Fyzické vyšetření a Obtíže. Obě metody jsou teoreticky popsány, je uvedena jejich návaznost na známější příbuzné oblasti -- v případě asociačních pravidel na analýzu nákupního košíku, v případě logistické regrese na regresi lineární. Před samotnou analýzou jsou atributy popsány základními statistikami a je graficky znázorněno rozložení hodnot. U obou metod probíhá analýza stejným způsobem. Nejdříve jsou zkoumány vztahy u jednotlivých obtíží, poté jsou zkoumány vztahy u obtíží obecně. Na závěr jsou výsledky obou metod srovnány.
|
|
|
Aplikace modelů diskrétní volby
Čejková, Tereza ; Hušek, Roman (vedoucí práce) ; Fíglová, Zuzana (oponent)
Tato práce se zabývá teorií, interpretací a aplikací modelů diskrétní volby. Teoretická část obsahuje formulaci logistického regresního modelu, testování významnosti parametrů, testování modelu jako celku. Zmíněna je i vícenásobná logistická regrese. Aplikace modelu byla provedena na dotazníkových datech z mezinárodního srovnávacího výzkumu Reflex.
|
|
| |
host ::
RSS.