Modelování rizika předčasného splacení hypotečního úvěru pomocí dataminingu

Lenka Trgiňová

Master's thesis

Modeling the risk of prepayment of a mortgage loan using data mining

Abstract:

Diplomová práce se zabývá analýzou rizika předčasného splacení hypotečního úvěru . Samotné předčasné splacení hypotečního úvěru v sobě kombinuje více druhů rizik kterým komerční banky běžně čelí. Jedná se především o riziko kreditní, úrokové a likvidní. Diplomová práce popisuje nejprve jednotlivě tato rizika a jejich provázanost v rámci rizika předčasného splacení úvěru, jakož i regulatorní zastřešení v podobě Basel III a IFRS 9. V další kapitole se autorka zaměřuje na problematiku hypotečních úvěrů, jejich princip a ověřování bonity žadatelů o úvěr, ať už se jedná o doporučené parametry ze strany České národní banky či o interní skóringové systémy. Třetí část diplomové práce je věnována principům data miningu, především z pohledu jeho využití v bankovnictví. Praktická část zahrnuje postup analýzy rizika předčasného splacení hypotečního úvěru na základě reálných dat komerční banky. Cílem diplomové práce je na základě predikce vyhodnotit klíčové faktory, které jsou rozhodující pro předčasné splacení hypotečního úvěru v rámci jednotlivých hypotečních trhů.

Abstract:

Theme of diploma thesis is the analysis of the risk of early repayment of a mortgage loan using data mining methods. The early repayment of a mortgage loan contains many types of risks that commercial banks has to face. These are mainly credit risk, interest rate risk and liquidity risk. The diploma thesis first describes these risks and their interconnection within the risk of early loan repayment as well as regulatory coverage in the form of Basel III and IFRS 9. In the next chapter, the author focuses on mortgage loans, their principle and verification of creditworthiness of loan applicants, whether these are recommended parameters by the Czech National Bank or internal scoring systems. The third part of the diploma thesis is devoted to data mining, especially from the point of view of its use in banking. The practical part includes the procedure of analysis of the risk of early repayment of a mortgage loan based on real data of a commercial bank. The aim of the diploma thesis is based on the prediction to evaluate the key factors that are crucial for early repayment of the mortgage loan in the private, non-private and American mortgage markets.

Keywords

řízení rizik, RapidMiner, bankovnictví, regulace, datamining, hypoteční úvěr

Keywords

banking, datamining, mortgage, risk management, regulation, RapidMiner

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 1. 2020

Thesis defence

• Date of defence: 18. 6. 2020
• Supervisor: Jiří Witzany
• Reader: Petra Budská

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Finance a účetnictví / Finance