Application of Artificial Intelligence Techniques in Credit Risk

Informace o vysokoškolské kvalifikační práci

Název práce:
Application of Artificial Intelligence Techniques in Credit Risk
Autor práce:
Rýpar, Martin
Typ práce:
Bakalářská práce / info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Vedoucí práce:
Fičura, Milan
Osoba oponující práci:
Juhászová, Jana
Jazyk práce:
English
Abstrakt:
This bachelor thesis describes artificial intelligence methods and their application in credit risk modelling, particularly in probability of default modelling. In theoretical part are described methods used in practical part, namely logistic regression, random forests,support vector machines and neural networks. In practical part are those methods implemented and trained on data from online peer-to-peer platform Lending Club and on data from online competition platform Kaggle. In the end are presented evaluation metrics, where is showed that AI methods can reach better results compared to commonly used standard-logistic regression.
Klíčová slova:
machine learning; artificial intelligence; credit risk; probability of default; neural networks

Informace o studiu

Studijní program a Studijní obor:
Finance a účetnictví/Finance
Typ studijního programu:
Bakalářský studijní program
Jméno přidělované hodnosti:
Bc.
Instituce přidělující hodnost:
University of Economics, Prague
Název fakulty:
Faculty of Finance and Accounting
Název katedry:
Department of Banking and Insurance
Instituce archivující a zpřístupňující VŠKP:
University of Economics, Prague

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce:
5. 1. 2018
Datum podání práce:
20. 5. 2018
Datum obhajoby:
12.06.2018

Soubory ke stažení

Hlavní práce:
64372_rypm00.pdf [678,85 kB]
Oponentura:
58038_xjuhj00.pdf [385,34 kB]
Hodnocení vedoucího:
64372_xficm03.pdf [1,12 MB]

Údaje ze systému InSIS

Identifikátor:
https://insis.vse.cz/zp/64372/podrobnosti