|
|
Modely predikce defaultu klienta
Hezoučká, Šárka ; Černý, Rostislav (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Cílem této práce je zkoumat možné zlepšení predikční síly skóringových modelů pro spotřebitelské úvěry použitím strukturálních modelů pro odhad budoucího vývoje výše skóre. Tyto modely v sobě nesou informaci o minulém vývoji behav- iorálního skóre prostřednictvím parametrů, které zohledňují citlivost pravděpodob- nosti defaultu klienta na jednotlivé tržní i životní změny. Tyto parametry jsou odhadovány Markov Chain Monte Carlo metodami na základě minulého vývoje. Celkem je na reálná data aplikováno osm typů strukturálních modelů s různými typy parametrů. Míra schopnosti diverzifikace jednotlivých modelů je porovnávána pomocí Giniho koeficientu jak mezi sebou tak i se stávajícím skóringovým mod- elem úvěrové instituce, které přísluší podkladová data. 1
|
|
|
Metody MCMC pro finanční časové řady
Tritová, Hana ; Pawlas, Zbyněk (vedoucí práce) ; Komárek, Arnošt (oponent)
Práce se zabývá odhadem parametrů vhodného modelu pro denní výnosy po- mocí metod Markov Chain Monte Carlo (MCMC) za využití principů baye- sovské statistiky. Nejprve se čtenář seznámí s metodami MCMC, konkrétně s Gibbsovým výběrovým plánem (GVP) a Metropolisovým-Hastingsovým al- goritmem, a jejich základními vlastnostmi. Pak zde nalezne finanční modely, přičemž největší pozornost je věnována lognormálnímu autoregresnímu modelu. Poté následuje teoretická aplikace GVP na lognormální autoregresní model při využití principů bayesovské statistiky. Dále jsou rozebrány postupy, které byly využity při provádění simulací z aposteriorního rozdělení pomocí GVP. Nakonec jsou zpracovány výstupy získané při analýze simulovaných i reálných dat.
|
|
|
Modely predikce defaultu klienta
Hezoučká, Šárka ; Černý, Rostislav (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Cílem této práce je zkoumat možné zlepšení predikční síly skóringových modelů pro spotřebitelské úvěry použitím strukturálních modelů pro odhad budoucího vývoje výše skóre. Tyto modely v sobě nesou informaci o minulém vývoji be- haviorálního skóre prostřednictvím parametrů, které zohledňují citlivost pravdě- podobnosti defaultu klienta na jednotlivé tržní i životní změny. Tyto parametry jsou odhadovány Markov Chain Monte Carlo metodami na základě minulého vývoje. Celkem je na reálná data aplikováno osm typů strukturálních modelů s různými typy parametrů. Míra schopnosti diverzifikace jednotlivých modelů je porovnávána pomocí Giniho koeficientu jak mezi sebou, tak i se stávajícím skóringovým modelem úvěrové instituce, které přísluší podkladová data. 1
|
|
|
Modely predikce defaultu klienta
Hezoučká, Šárka ; Černý, Rostislav (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Cílem této práce je zkoumat možné zlepšení predikční síly skóringových modelů pro spotřebitelské úvěry použitím strukturálních modelů pro odhad budoucího vývoje výše skóre. Tyto modely v sobě nesou informaci o minulém vývoji behav- iorálního skóre prostřednictvím parametrů, které zohledňují citlivost pravděpodob- nosti defaultu klienta na jednotlivé tržní i životní změny. Tyto parametry jsou odhadovány Markov Chain Monte Carlo metodami na základě minulého vývoje. Celkem je na reálná data aplikováno osm typů strukturálních modelů s různými typy parametrů. Míra schopnosti diverzifikace jednotlivých modelů je porovnávána pomocí Giniho koeficientu jak mezi sebou tak i se stávajícím skóringovým mod- elem úvěrové instituce, které přísluší podkladová data. 1
|
|
| |
host ::
RSS.