Využití neuronových sítí v konstrukci bonitních/bankrotních modelů

Bc. Josef Darmovzal

Master's thesis

Application of Neural Networks in the Design of Solvency / Bankruptcy Predicting Models

Anotácia:

Diplomová práce "Využití neuronových sítí v konstrukci bonitních / bankrotních modelů" se zabývá srovnáním vhodnosti dvou matematicko-statistických metod pro konstrukci bonitních a bankrotních modelů. První metodou je často využívaná lineární diskriminační analýza, druhou je metoda neuronových sítí. První část práce, teoretická, popisuje tyto dvě metody a běžně používané bonitní / bankrotní modely. Druhá část, praktická, srovnává úspěšnost obou metod na reálných datech. Výsledkem je také konstrukce zcela nového modelu, využívajícího metodu neuronových sítí.

Abstract:

The thesis “Application of Neural Networks in the Design of Solvency / Bankruptcy Predicting Models“ compares two mathematical and statistical methods for solvency / bankruptcy predicting models construction. First of them is the often used linear discriminant analysis, the other is neural networks method. First part of this thesis contains the description of these two methods and of commonly used solvency / bancruptcy predicting models. Second part of the thesis compares the performance of the methods using real-world data. As the result there is also a new model based on the neural networks method.

Kľúčové slová

Diskriminační analýza, neuronové sítě, bankrotní modely, discriminant analysis, neural networks, bankruptcy predicting models

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 14. 5. 2015

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 26. 6. 2015
• Vedúci: Ing. František Kalouda, CSc.
• Oponent: Ing. Miroslav Sponer, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Economics and Administration

Master programme / odbor:
Finance and Accounting / Finance