Modeling and prediction of the probability of default for retail loans
| Thesis title: | Modeling and prediction of the probability of default for retail loans |
|---|---|
| Author: | Pavlata, Roman |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Drahokoupil, Jakub |
| Opponents: | Fičura, Milan |
| Thesis language: | English |
| Abstract: | The aim of this thesis is to model and estimate the probability of default for retail loans using several selected methods in accordance with the methodology IFRS 9. These methods are logistic regression, decision trees, survival analysis and absorbing Markov chains. The theoretical chapters involve topics related to the probability of default in the context of credit risk management, associated financial theory, empirical research and regulation of the banking environment. The main emphasis is there put on the description of individual modelling methods. The empirical chapters involve complete data modelling processes according to data mining methodology including the estimation of the probability of default for all methods. |
| Keywords: | banking; probability of default; credit risk; data mining |
| Thesis title: | Modelování a predikce pravděpodobnosti selhání pro retailové úvěry |
|---|---|
| Author: | Pavlata, Roman |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Drahokoupil, Jakub |
| Opponents: | Fičura, Milan |
| Thesis language: | English |
| Abstract: | Cílem této práce je modelovat a odhadovat pravděpodobnost selhání pro retailové úvěry několika vybranými metodami v souladu s metodologií IFRS 9. Těmito metodami jsou logistická regrese, rozhodovací stromy, analýza přežití a absorpční Markovovy řetězce. Teoretické kapitoly zahrnují témata vztahující se k pravděpodobnosti selhání v kontextu řízení kreditního rizika, související finanční teorie, empirického výzkumu a regulace bankovního sektoru. Nejvíce prostoru se zde věnuje popisu jednotlivých metod odhadu pravděpodobnosti selhání. Empirické kapitoly zahrnují kompletní proces práce s daty podle metodologie dobývání znalostí z databází včetně odhadů pravděpodobnosti selhání pro všechny metody. |
| Keywords: | pravděpodobnost selhání; data mining; bankovnictví; úvěrové riziko |
Information about study
| Study programme: | Finance |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Finance and Accounting |
| Department: | Department of Banking and Insurance |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 13. 9. 2021 |
|---|---|
| Date of submission: | 3. 5. 2022 |
| Date of defense: | 2. 6. 2022 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/77709/podrobnosti |