Predikce insolvence podniku s využitím metod datové vědy - Beranová, Lucie (2020)
Hlavním cílem celé práce byla tvorba modelů určených pro predikci insolvence firem zakládajících si na maximální využitelnosti dostupných dat. Tím se rozumí využití široké nabídky proměnných a v závislosti od toho se odvíjí i různé velikosti dostupných vzorků dat, z čehož vyplynulo 10 experimentů. Experimenty byly využity k porovnání z více zajímavých hledisek, příkladem je porovnání prediktivní síly modelu pro různá časová období, využití různých sad proměnných a zkoumání jejich důležitostí, vliv vzorku dat na přesnost modelu a na změnu významnosti proměnných apod. Část práce také porovnává interpretovatelnost modelu náhodného lesa a logistické regrese. Práce je založena na využití metod datové vědy, z tohoto důvodu byl čtenář v úvodní kapitole s tímto pojmem a s ním souvisejícími pojmy stručně seznámen. Dále byla představena metodika CRISP-DM, ze které vycházel vlastní výzkum práce. Detailněji byly teoreticky rozebrány některé podsekce této metodiky – metody redukce počtu proměnných nebo výběr modelu a evaluace. Kapitoly obsahují zejména teoretický základ metod, jež byly v této práci využité. Práce byla také inspirována článkem Breimana (2001), na základě kterého byly modely vybírány dle dvou kritérií – interpretovatelnost a prediktivní síla. Jako zástupce interpretovatelného modelu byl použit model penalizované logistické regrese, pro svou prediktivní sílu byl zvolen model náhodného lesa. Pro zlepšení přesnosti modelu se využívala řada specifických technik, jako např. stratifikovaná křížová validace, metoda vyrovnání dat Oversampling nebo ladění parametrů pomocí Grid Search. V rámci práce byly také využity text miningové metody. Zpracování dat probíhalo v Pythonu, modelování v R.