Komparativní analýza modelů pro predikci pravděpodobnosti defaultu
| Název práce: | Komparativní analýza modelů pro predikci pravděpodobnosti defaultu |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Vujčić, Stevan |
| Typ práce: | Diploma thesis |
| Vedoucí práce: | Fičura, Milan |
| Oponenti práce: | Palán, Luděk |
| Jazyk práce: | English |
| Abstrakt: | A series of common machine learning models is estimated using behavioral home loans data of a major Czech banking institution. To address robustness, a variety of algorithms are used for modeling coupled with different approaches to data preprocessing and feature selection. Namely, several takes at feature transformations, class balancing, multicollinearity removal and feature selection are accounted for. It is found that in the case of the Czech home loans data the classical logistic regression approach is not outperformed by the more modern methods such as artificial neural networks or boosting. |
| Klíčová slova: | Machine Learning; Probability of Default; Credit Risk |
| Název práce: | Komparativní analýza modelů pro predikci pravděpodobnosti defaultu |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Vujčić, Stevan |
| Typ práce: | Diplomová práce |
| Vedoucí práce: | Fičura, Milan |
| Oponenti práce: | Palán, Luděk |
| Jazyk práce: | English |
| Abstrakt: | Série standardně používaných modelů strojového učení je odhadnuta na behaviorálních datech o úvěrech na bydlení a hypotéky významné české bankovní instituce. Za účelem ověření robustnosti výsledků jsou modely odhadnuty za různých přístupů k přeprocesování dat a selekce vysvětlujících proměnných. Uvažuje se několik kombinací transformací vysvětlujících proměnných, balancování poměru tříd závislé proměnné, odstranění multikolinearity a selekce vysvětlujících proměnných. Zjištěním je, že v případě portfolia úvěrů na bydlení a hypotéky není klasicky používaná logistická regrese nijak překonána modernějšími metodami, jako jsou neuronové sítě či boosting. |
| Klíčová slova: | Kreditní riziko; Strojové učení; Pravděpodobnost defaultu |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Finanční inženýrství |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Ing. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta financí a účetnictví |
| Katedra: | Katedra bankovnictví a pojišťovnictví |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 27. 10. 2021 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 26. 5. 2024 |
| Datum obhajoby: | 18. 6. 2024 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/78557/podrobnosti |