Modelování pravděpodobnosti pořízení kreditní karty zákazníkem - Sűlt, Adam (2019)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou tvorby prediktivního modelu, který bude schopen seřadit klienty finanční instituce podle jejich pravděpodobnosti koupě kreditní karty. Jelikož se jedná o binární vysvětlovanou proměnnou, je zde použita logistická regrese jako jeden ze základních modelů binární volby. Nejdříve je uveden její teoretický popis s nejběžnějšími testy, které určují statistickou významnost modelu a jeho proměnných. Dále jsou představeny ukazatele diverzifikační schopnosti modelu, konkrétně Gini koeficient a Lift křivka. V praktické části práce jsou použita reálná data od jedné z největších finančních institucí v ČR. Z původního množství více než 600 prediktorů transformovaných metodou Weight of Evidence, jich bylo do výsledného modelu vybráno celkem 12. Stabilita modelu byla testována na data setu mimo období tréninkových dat, přičemž byla potvrzena diverzifikační schopnost modelu.