02957ntm a22005417i 4500 000210376 CZ-PrVSE 20220611193706.0 m d cr n|||||||||| 220611s2022 xr fsbm 000 0 eng d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Pravdin, Nikolai ISIS:119556 dis Vylepšení Logistické regrese pro vývoj Kreditních skórů eng Logistic regression improvements for credit scoring development / Nikolai Pravdin 2022 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Jiří Witzany Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2022 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2022 The current Study investigates the impact of non-linear relationships between input variables during credit risk modeling. Particularly, it is meant to analyze the burden of variables’ non-linear behavior on the current modeling benchmark – Logistic regression – using some general set of retail clients’ data. The main focus done on application of alternative solutions to efficiently mitigate nonlinearity’s influence. Among them is well-known strong learner - Random Forest, as well as relatively new approach – Penalized Logit Tree Regression – a transparent and intuitive combination of Logit and Decision Trees. Mentioned methods are modeled on both the real-world data and specific simulated data with step-by-step description of the process. Finally, results are analytically compared using popular performance metrics like Gini Index and K-S statistic. Způsob přístupu: Internet finanční inženýrství [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas Probability of Default Scoring models Logistic regression Random Forest Penalized Logit Tree Regression Credit risk predictive power Witzany, Jiří, 1966- vse2007429830 ths Panoš, Jiří ISIS:143344 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví kn20010709398 dgg https://insis.vse.cz/zp/78920/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/78920 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/78920/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/78920/posudek/oponent/75072 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/78920/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse78920 220610 78920