Metody modelování pravděpodobnosti defaultu firemních zákazníků banky - Oleynik, Mariya (2020)
Cílem diplomové práce je predikce pravděpodobnosti defaultu pomocí čtyř modelů a porovnání predikční schopnosti modelů. Použité modely pro predikci binární závislé proměnné jsou logistická regrese, zobecněný aditivní model, metoda podpůrných vektorů a rozhodovací strom. Aplikace modelů probíhá na reálných datech firemních klientů jedné české banky. K porovnání modelů se používají ROC, AUC a matice záměn. Nejlepším modelem na základě AUC se jeví metoda podpůrných vektorů, i když model vykazuje nejnižší hodnotu celkové správnosti v porovnání s ostatními modely. Zobecněný aditivní model má druhou největší hodnotu AUC a hodnotu celkové správnosti, jež jsou jenom o pár bodů vyšší než hodnoty odpovídající logistické regresi. Nejnižší AUC vychází u rozhodovacího stromu, který má zato nejvyšší hodnotu celkové správnosti, jelikož model správně zařadil největší počet klientů do jednotlivých tříd.