Srovnání diskriminační analýzy a logistické regrese při hodnocení rizikovosti půjček
Název práce: | Srovnání diskriminační analýzy a logistické regrese při hodnocení rizikovosti půjček |
---|---|
Autor(ka) práce: | Kovář, Radoslav |
Typ práce: | Diplomová práce |
Vedoucí práce: | Pecáková, Iva |
Oponenti práce: | Ditrich, Josef |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | V této diplomové práci jsou srovnány metody diskriminační analýzy a logistické regrese při hodnocení rizikovosti žadatelů o úvěr na P2P platformě LendingClub. V teoretické části práce je poukázáno na obecnou souvislost mezi oběma přístupy a možnost zahrnutí kvalitativních vysvětlujících proměnných do diskriminačních modelů. V aplikační části je porovnána statistická kvalita obou odvozených modelů a úspěšnost příslušných investičních strategií, založených na Markowitzově teorii portfolia. Rizikovost vybraného vzorku žadatelů přitom byla předpovězena lépe než na základě ratingu platformy. Výsledky považuji za využitelné pro investory, nicméně až po jejich potvrzení na novějších datech, případně v rámci pokročilejších modelů. |
Klíčová slova: | P2P půjčky; Markowitzova teorie portfolia; diskriminační analýza; Kreditní skóring; logistická regrese |
Název práce: | Detecting risky loans with discriminant analysis and logistic regression: A comparison |
---|---|
Autor(ka) práce: | Kovář, Radoslav |
Typ práce: | Diploma thesis |
Vedoucí práce: | Pecáková, Iva |
Oponenti práce: | Ditrich, Josef |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | The goal of this diploma thesis is to evaluate the riskiness of loan applicants on the peer-to-peer platform LendingClub using discriminant analysis and logistic regression. A general relationship between the two methods and a possible way of including qualitative explanatory variables into discriminant models are presented in the theoretical part of the thesis. As an application, the derived models are compared with regard to their statistical quality and the performance of their corresponding investment strategies, which are based on Markowitz' portfolio theory. Both final models succeed in predicting the riskiness of the chosen sample of applicants more correctly than the internal rating of the platform. I consider the results potentially interesting for investors, but only after their verification on newer data, possibly using more advanced statistical techniques. |
Klíčová slova: | peer-to-peer lending; Credit scoring; Markowitz' portfolio theory; logistic regression; discriminant analysis |
Informace o studiu
Studijní program / obor: | Kvantitativní metody v ekonomice/Statistika |
---|---|
Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
Přidělovaná hodnost: | Ing. |
Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
Katedra: | Katedra statistiky a pravděpodobnosti |
Informace o odevzdání a obhajobě
Datum zadání práce: | 1. 10. 2014 |
---|---|
Datum podání práce: | 31. 5. 2015 |
Datum obhajoby: | 9. 6. 2015 |
Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/49771/podrobnosti |