Hodnocení klienta pro poskytnutí úvěru - Marushev, Vasilii; Koudelka, Jiří; Habarta, Filip; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2024)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na rozlišování mezi dobrými a špatnými klienty za účelem poskytnutí úvěru pomocí logistické regrese a následné hodnocení diskriminační schopnosti vytvořeného modelu. Praktický výzkum využívá reálná data spotřebitelských úvěrů poskytnutá bankou, která zveřejnila svá data v soutěži na platformě Kaggle. Analytická a modelovací fáze probíhají v programovacím jazyce Python. Výzkum prezentovaný v této práci přináší vzhledy ze statistického pohledu do problematiky hodnocení klientů pro poskytnutí úvěru. Před modelováním byly provedeny úpravy a transformace proměnných, které byly klíčové pro nezkreslení výsledků modelu. Důraz byl kladen na nastavení vah kvůli nevyváženosti datového souboru, což vedlo k lepší klasifikaci defaultních klientů. Provedená ROC analýza na trénovacích datech potvrdila akceptovatelnou diskriminační schopnost modelu, což se potvrdilo i na testovací množině dat. Křížová validace potvrdila výsledek dosažený na testovacích datech. Na konci byla provedena diskuze o analýze klasifikační tabulky, ve které byly prezentovány důležité poznatky o výkonnosti modelu. Metody a postupy aplikované v této práci mají potenciál být využity i pro hodnocení pravděpodobnosti defaultu (PD), což je klíčový aspekt pro regulace bankovního sektoru, jako jsou standardy Basel II.
Vedoucí práce: Jiří Koudelka
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2024
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2024
Způsob přístupu: Internet
Keywords: datové analýzy a modelování [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses