Diplomová práce

Moderní nástroje a techniky pro tvorbu a evaluaci skóringových modelů

Modern tools and techniques for building and evaluating scoring models

Mgr. Martin Prchal
Anotace

V této diplomové práci se venujeme tvorbe skóringového modelu pomocí logistické regrese. Jako datový soubor nám slouží behaviorální data poskytnuté nejmenovanou úverovou spolecností a jejich WoE transformace. Data obsahují informace o casovém intervalu vyplnování jednotlivých cástí aplikacního formuláre. Zjistíme, že data jsou mají signifikantní diskriminacní schopnost a sestrojíme model o výsledných …více

Abstract

In this thesis we study a development of a scoring model using logistic regression. As our base data, we use behavioral data, provided by an unnamed financial institution, and its WoE transformation. The data contains information about a time interval of filling up parts of an application form of a client. We discover that the data have a significant diskriminat power and we construct a model with …více

Klíčová slova
Skóringové modely Kreditní riziko Logistická regrese Behaviorální data WoE transformace Pravdepodobnost selhání Scoring models Credit risk Logistic regression Behavioral data WoE transformation Probability of default
Zadání práce

Cílem práce bude identifikovat a zhodnotit faktory ovlivňující pravděpodobnost defaultu klientů úvěrových společností a na jejich základě vytvořit a evaluovat odpovídající skóringový model. Kromě standardních faktorů se práce zaměří na implementaci a evaluaci netypických proměnných, jako jsou psychometrická data, geografická data, stream online data apod. Diplomová práce bude zpracována ve spolupráci s úvěrovou společností (která poskytne potřebná data) a použitá data a detailní výsledky analýz tak budou podléhat utajení. Postup práce by měl být následující:

1. Přehled literatury věnované aktuálním technikám tvorby a implementace skóringových modelů (včetně přehledu obvykle používaných proměnných).

2. Tvorba datové báze a příprava odvozených proměnných (včetně jejich možného věcného zdůvodnění).

3. Popis zvolených metod tvorby skóringových modelů a jejich použití v rámci připravené datové báze.

4. Identifikace modelů, jejich evaluace a srovnání predikční výkonnosti se standardně používanými modely. Zpracování publikovatelných výsledků do veřejné a neveřejné části diplomové práce.

Administrativní informace
Práce zkontrolována:
14. 5. 2019 13:38, doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
Plný text práce
1,6 MB / soubor PDF
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
13. 6. 2019
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D., učo 22939
KE ESF MU

Oponent

Mgr. Jakub Bechný, Ph.D., učo 463981
KE ESF MU

Literatura

  • CAMERON, Adrian Colin a P. K. TRIVEDI. Microeconometrics : methods and applications. 1st ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2005, xxii, 1034. ISBN 0521848059.
  • SIDDIQI, Naeem. Credit risk scorecards : developing and implementing intelligent credit scoring. Hoboken, N.J.: Wiley, 2006, xi, 196. ISBN 047175451X.
  • HOSMER, David W.; Stanley LEMESHOW a Rodney X. STURDIVANT. Applied logistic regression. 3rd ed. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2013, xvi, 500. ISBN 9780470582473.
  • WINKELMANN, Rainer a Stefan BOES. Analysis of microdata. 2nd ed. Berlin: Springer, 2009, xiv, 343. ISBN 9783540927471.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Ekonomicko-správní fakulta
Studijní program
Kvantitativní metody v ekonomice
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.