02686ntm a22005057i 4500 000117843 CZ-PrVSE 20220604071223.0 m d cr n|||||||||| 220604s2022 xr fsbm 000 0 eng d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Pavlata, Roman ISIS:133924 dis Modelování a predikce pravděpodobnosti selhání pro retailové úvěry eng Modeling and prediction of the probability of default for retail loans / Roman Pavlata 2022 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Jakub Drahokoupil Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2022 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2022 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. Způsob přístupu: Internet finance [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas banking probability of default credit risk data mining Drahokoupil, Jakub ISIS:120064 ths Fičura, Milan vse2015859798 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví kn20010709398 dgg https://insis.vse.cz/zp/77709/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/77709 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/77709/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/77709/posudek/oponent/74675 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/77709/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse77709 220603 77709