Modelování kreditního rizika a možné inovace - Mužík, Daniel (2017)
Tato diplomová práce se zaměřuje na oblast scoringových modelů. Práce je rozdělena na tři části. První část se věnuje obecnému kontextu monitorování kreditního rizika – definici defaultu, kvantifikaci ztrát, vymezení ratingu oproti scoringu a otázkám souvisejícím s tvorbou scoringových modelů. Druhá část představuje vybrané scoringové techniky a princip jejich fungování. Do hlubšího pohledu jsou rozvedeny zejména logistická regrese a neuronové sítě, jejichž demonstrace je součástí třetí kapitoly. V rámci této demonstrace je použit dataset z amerického hypotečního trhu (od FreddieMac) a je poměřena výkonnost obou zmiňovaných modelů. Výkonnostní charakteristiky hovoří ve prospěch logistické regrese.