Modelování rizika předčasného splacení hypotečního úvěru – Bc. Rostyslav Melnyk
Bc. Rostyslav Melnyk
Master's thesis
Modelování rizika předčasného splacení hypotečního úvěru
Modelling prepayment risk in residential mortgages
Abstract:
Hlavním cílem práce je tvorba nástroje predikce předčasného splacení hypotečního úvěru. Prostředí nízkých úrokových sazeb vyvolalo pobídky k refinancování na trhu rezidenčních hypoték. Neplánované vyplacení části nebo celé zbývající jistiny je finančními institucemi vnímáno jako podstatné riziko. Teoretická část zkoumá základní terminologii a vysvětluje, jak předčasné splacení ovlivňuje produkty MBS …moreAbstract:
The thesis' major purpose is to develop a model for predicting mortgage loan prepayment. The low interest rate environment has prompted refinancing incentives in the residential mortgage market. Unscheduled payout of a portion or the entire remaining principal is perceived as a risk by financial institutions. The theoretical section examines the fundamental terminology and explains how prepayment affects …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 16. 5. 2022
Identifier:
https://is.muni.cz/th/co8v7/
Thesis defence
- Date of defence: 23. 6. 2022
- Supervisor: Ph.D. Oleg Deev
- Reader: Ing. Tomáš Plíhal, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakultaMasaryk University
Faculty of Economics and AdministrationMaster programme / field:
Finance / Finance
Theses on a related topic
-
Modelování rizika předčasného splacení hypotečního úvěru pomocí dataminingu
Lenka Trgiňová -
Credit score model via GAS model and logistic regression
Nela Hendrichová -
Logistic regression improvements for credit scoring development
Nikolai Pravdin -
Multinomická logistická regrese, Trojcestné ROC, VUS
Juraj Kapasný -
Logistická regrese v systému Statistica
Tetiana Boiko -
Využití strojového učení pro predikci Parkinsonovy nemoci
Lucie Pinterová -
Modelování vlivu podmínek prostředí na biologická společenstva s využitím metod strojového učení.
Hana Mlčochová -
Predikce substrátové specificity haloalkan dehalogenáz s využitím strojového učení
Michal Bubeník