Alternativní metody modelování pravděpodobnosti defaultu

Informace o vysokoškolské kvalifikační práci

Název práce:
Alternativní metody modelování pravděpodobnosti defaultu
Autor práce:
Chalupa, Tomáš
Typ práce:
Diplomová práce / info:eu-repo/semantics/masterThesis
Vedoucí práce:
Formánek, Tomáš
Osoba oponující práci:
Sokol, Ondřej
Jazyk práce:
Czech
Abstrakt:
The aim of this thesis is a comparison of six different models, which serve to predict the binary variable, namely the probability of default of loan. Models used are linear regression, logistic regression, probit regression, neural network, Support vector regression and Random forest. These models are fitted for two different datasets to compare model performance based on data size. There are three types of model validation (none, k-fold cross-validation and bootstrapping). Models are compared using AUC statistics and also practical qualities (assumptions, computational demands, etc.). Random forest, which has high AUC values, seems to be the most appropriate. Neural network is very computationally demanding, without interpretation, but the results are excellent. SVM suffers from overfitting. Logistic regression is the best from classical models, it is easy to interpret and has good estimates.
Klíčová slova:
Machine learning; Logistic regression; Artificial neural networks; Support vector machines; Random forest; Prediction of default

Informace o studiu

Studijní program a Studijní obor:
Kvantitativní metody v ekonomice/Ekonometrie a operační výzkum
Typ studijního programu:
Magisterský navazující studijní program
Jméno přidělované hodnosti:
Ing.
Instituce přidělující hodnost:
University of Economics, Prague
Název fakulty:
Faculty of Informatics and Statistics
Název katedry:
Department of Econometrics
Instituce archivující a zpřístupňující VŠKP:
University of Economics, Prague

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce:
25. 10. 2017
Datum podání práce:
10. 5. 2018
Datum obhajoby:
06.06.2018

Soubory ke stažení

Hlavní práce:
63662_xchat11.pdf [7,63 MB]
Veřejná příloha:
16982_xchat11.unknown [8,23 kB]
Veřejná příloha:
16983_xchat11.unknown [8,69 kB]
Veřejná příloha:
16984_xchat11.csv [46,84 kB]
Oponentura:
57154_xsoko00.pdf [40,13 kB]
Hodnocení vedoucího:
63662_formanek.pdf [112,85 kB]

Údaje ze systému InSIS

Identifikátor:
https://insis.vse.cz/zp/63662/podrobnosti