Predikce rizika předsplácení nezajištěných úvěrů - Tran, Tung Thanh; Fičura, Milan; Drahokoupil, Matěj; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (2023)
Riziko předčasného splácení je pro finanční instituce, které nabízejí úvěrové produkty, velmi důležitým aspektem v oblasti řízení rizik. Za normálních tržních podmínek může mít pro banky dokonce větší finanční následky než ztráty z defaultů úvěrů, které se bankám daří řídit poměrně spolehlivě. Přesto riziku předčasného splácení nebylo věnováno tolik prostoru zejména v predikování na individuální úrovni. Cílem diplomové práce je porovnat vybrané modely pro predikci předčasného splacení za účelem snížení jeho míry a ztrát z toho vyplývajících. V práci je využit nevyvážený datový soubor, kdy zastoupení jednotlivých tříd není rovnoměrné a pro většinu klasických metod strojového učení je trénování modelu pro predikci minoritní třídy velice náročné. Tradiční modely v případech nevyvážené distribuce tříd mnohdy dávají mylně optimistické výsledky. Vykazují vysokou přesnost predikování majoritní třídy, avšak nemají schopnost predikce minoritní třídy, která bývá mnohdy důležitější. Existuje několik přístupů k vybalancování dat. Pro účely této práce byla použita oblíbená metoda převzorkování dat SmoteTomek, která je kombinací oversamplingu a undersamplingu. Ukázalo se, že tato metoda má pozitivní vliv na zlepšení schopnosti modelu rozpoznávat minoritní třídu, zejména v případě logistické regrese. Porovnávanými klasifikátory byly logistická regrese, náhodné lesy a neuronová síť. Nejlepší výkonnost prokázaly neuronové sítě. Pro výzkum byla poskytnuta reálná bankovní data nezajištěných spotřebitelských půjček.
Vedoucí práce: Milan Fičura
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet
Keywords: finanční inženýrství [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses