Comparison of approaches to creating credit scoring models
| Thesis title: | Porovnání přístupů ke tvorbě scoringových modelů |
|---|---|
| Author: | Hofman, Elena |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Šedivý, Jan |
| Opponents: | - |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato práce je zaměřena na řízení přímého úvěrového rizika, které vzniká bance při klasických úvěrových obchodech vůči fyzickým osobám. Zabývá se teorií ohodnocení rizika parametrem PD (Probability of Default) na základě různých scoringových modelů. Cílem práce je uvedení do problematiky úvěrového rizika a jeho řízení obecně, pozornost je věnována detailnímu postupu tvorby scoringového modelu. Jsou uvedeny 3 konkrétní modelovací techniky a to logistická regrese, rozhodovací stromy a neuronové sítě. Metody jsou podrobně vysvětleny a jsou uvedeny možnosti jejich vzájemného porovnání. Aplikační část práce je věnována vyhodnocení a srovnání scoringových modelů postavených na uvedených metodách. |
| Keywords: | rozhodovací strom; scoringový model; úvěrové riziko; pravděpodobnost selhání; neuronová síť; logistická regrese |
| Thesis title: | Comparison of approaches to creating credit scoring models |
|---|---|
| Author: | Hofman, Elena |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Šedivý, Jan |
| Opponents: | - |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This work is focused on the management of a credit risk related to the traditional bank lending business to individuals. The paper deals with a theory of measuring risk with help of PD (Probability of Default) parameter when different scoring models are used. The goal is to outline an issue with the credit risk and its management in general, attention is paid to details of a process of creating scoring models. There are three specific modeling techniques listed, namely logistic regression, decision trees and neural networks. Methods are explained in detail and are given possibilities of mutual comparison. The application part is devoted to the evaluation and comparison of credit scoring models based on these methods. |
| Keywords: | neural network; credit risk; decision tree; logistic regression; credit scoring; probability of default |
Information about study
| Study programme: | Finance a účetnictví/Finance |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Finance and Accounting |
| Department: | Department of Monetary Theory and Policy |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 19. 3. 2010 |
|---|---|
| Date of submission: | 10. 6. 2010 |
| Date of defense: | 30. 6. 2010 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/26574/podrobnosti |