Použití data miningu pro řízení kreditního rizika v bankovnictví

Veronika Sakhanchuk

Diplomová práce

Usage of data mining with credit risk management

Anotace:

Diplomová práce popisuje uvěrové riziko a použití data miningu pro jeho řízení. Teoretická část pokrývá jednotlivá bankovní rizika se zaměřením především na riziko kreditní. Také je popsán vývoj regulatorních pravidel s ohledem na rizika a úvod do data miningu. V praktické části diplomové prací jsou aplikované různé metody data miningu na reálných bankovních datech podle metodiky CRISP DM. Dále pomocí speciálního softwaru Rapid Miner autorka generuje prediktivní modely pro odhad defaultu klienta. V závěru je vybrán nejpřesnější model a provedena simulační analýza.

Abstract:

Diploma thesis describes credit risks and application of data mining in management of this risk. Theoretically diploma thesis covers different bank risks with accent on credit risk. Development of regulatory rules with respect to the bank risks and introduction to data mining are also described. In practical part of diploma thesis different methods of data mining are applied on real bank data by CRISP DM methodic. Then by using software Rapid Miner author generates predictive models of clients default. In conclusion author chooses the most accurate model and performs simulation analysis.

Klíčová slova

data mining, úvěrový scoring, prediktivní modelování, kreditní riziko

Keywords

credit risk, data mining, credit scoring, predictive modeling

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 14. 3. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 12. 6. 2019
• Vedoucí: Milan Fičura
• Oponent: Jana Juhászová

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Finance a účetnictví / Bankovnictví a pojišťovnictví