Credit score model via GAS model and logistic regression

Thesis title: Credit score model via GAS model and logistic regression
Author: Hendrichová, Nela
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Sokol, Ondřej
Opponents: Tomanová, Petra
Thesis language: English
Abstract:
This thesis examines and compares the effectiveness of credit scoring models and intro- duces a new one with time-varying parameters, the so-called GAS-logistic regression model. The model integrates logistic regression, the traditional approach for predicting the probability of default in financial institutions, with dynamic features of Generalized Autoregressive Score (GAS) models. The objective is to find out whether integrating GAS models enhances the prediction of risk over time. By conduct... show full abstract
Keywords: Credit Scoring; Time-Varying Parameter model; Observation-driven model; Generalized Autoregressive Score (GAS) model; Logistic regression
Thesis title: Credit score model via GAS model and logistic regression
Author: Hendrichová, Nela
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Sokol, Ondřej
Opponents: Tomanová, Petra
Thesis language: English
Abstract:
Tato práce zkoumá a porovnává efektivitu modelů kreditního skóre a představuje nový model s časově proměnnými parametry, tzv. GAS-logistický regresní model. Tento model kombinuje logistickou regresi, tradiční metodu pro předpovídání pravděpodobnosti selhání ve finančních institucích, s dynamikou modelů Generalized Autoregressive Score (GAS). Cílem je zjistit, zda-li integrace GAS modelů přináší zlepšení předpovědi rizika selhání v čase. Prostřednictvím simulací a empirické analýzy reálných údajů... show full abstract
Keywords: Generelized Autoregressive Score (GAS) model; Observation-driven model; Logistická regrese; Credit scoring; Model s parametry měnícími se v čase

Information about study

Study programme: Ekonometrie a operační výzkum
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Econometrics

Information on submission and defense

Date of assignment: 3. 11. 2023
Date of submission: 29. 4. 2024
Date of defense: 6. 6. 2024
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/86409/podrobnosti

Files for download

    Last update: