Alternativní metody modelování pravděpodobnosti defaultu - Chalupa, Tomáš (2018)
Cílem této práce je srovnání šesti různých modelů, které slouží k predikci binární proměnné, konkrétně pak pravděpodobnosti defaultu úvěru. Použité modely jsou lineární regrese, logistická regrese, probitová regrese, neuronová síť, Support vector regrese a Random forest. Tyto modely jsou vytvořeny pro dva různé datasety k porovnání výkonnosti modelů v závislosti na velikosti dat. V práci jsou použity tři druhy validace modelů (žádná, k-fold cross-validation a bootstrapping). Modely jsou srovnány pomocí statistiky AUC a také praktickými kvalitami (předpoklady, výpočetní náročnost apod.). Jako nejvhodnější se jeví Random forest, který má vysoké hodnoty AUC, nadruhou stranu nemá interpretaci. Neuronová síť je velmi výpočetně náročná, bez interpretace, ale výsledky jsou výborné. SVM trpí na přeučení. Logistická regrese je nejvhodnější z klasických modelů, je snadno interpretovatelná a má dobré odhady