Sorcingové modely ekonomických agentů - Řičař, Michal (2017)
Scoringové modely slouží ke kvantifikaci pravděpodobnosti nastání určité údálosti, zpravidla negativní. Tím mohou bý použity i k hodnocení ekonomických agentů, neboť vyčíslená pravděpobnost umožňuje posoudit, kam lze daný subjekt zařadit do jaké skupiny či segementu. Modeling scoringu je v současné době rozsáhlý obor, v němž se využívají rozličné optimalizační techniky za využití statistical machine learning. Jelikož je problematika scoringu komplexní s přesahy do více polí současně, je vhodné se podrobně věnovat souvstažnostem a důsledkům jednotlivých přístupů, metod a technik odhadu a optimalizace. Jelikož současná literatura tento vhled nenabízí, je tato problematika o to významnější. Dalším problematickým aspektem současné scoringové teoretické roviny je také to, že nenabízí souhrnný ekonometrický test k verifikaci stability a výkonnosti. Výzkumná práce tak cílí na tato klíčová místa a v kontextu vysvětluje souvislosti metod za využití rozsáhlých datových vzorků k modelingovým ilustracím. Zdůvodnění a odvození logistické regrese za transformace Weight of Evidence, rozhodovacích stromů s boostingem či random forests anebo neuronové sítě jsou zásadními pilíři výzkumu. Odvozený algoritmus v podobě Testu relevance výkonnosti za využití statistical machine learning čerpá z uvedených skutečností a lze jej považovat za překryv několika technik, data mining, segmentace či optimaliazce odhadu. Důraz je kladen nejen na schopnost separace, rozlišení jednotlivých agentů, také však na jejich správné ohodnocení, tehdy do modelingu vstupuje další vrstva v podobě makroekonomické komponenty. Na základě další vrstvy lze modeling kvalitativně posunout do roviny zvýšené flexibility i kvality výsledků za současné reflexe ekonomické kondice dané ekonomiky či portfolia, na němž je scoringový model odha