Moderní nástroje a techniky pro tvorbu a evaluaci skóringových modelů

Mgr. Martin Prchal

Master's thesis

Modern tools and techniques for building and evaluating scoring models

Anotácia:

V této diplomové práci se venujeme tvorbe skóringového modelu pomocí logistické regrese. Jako datový soubor nám slouží behaviorální data poskytnuté nejmenovanou úverovou spolecností a jejich WoE transformace. Data obsahují informace o casovém intervalu vyplnování jednotlivých cástí aplikacního formuláre. Zjistíme, že data jsou mají signifikantní diskriminacní schopnost a sestrojíme model o výsledných 8 promenných. Vytvorený model nadále zkombinujeme z již používaným modelem a touto kombinací získáme nejlepší možný odhad defaultu klienta.

Abstract:

In this thesis we study a development of a scoring model using logistic regression. As our base data, we use behavioral data, provided by an unnamed financial institution, and its WoE transformation. The data contains information about a time interval of filling up parts of an application form of a client. We discover that the data have a significant diskriminat power and we construct a model with 8 variables. We further combine this model with already existing one, which gives us the best possible prediction of a default of a client.

Kľúčové slová

Skóringové modely, Kreditní riziko, Logistická regrese, Behaviorální data, WoE transformace, Pravdepodobnost selhání, Scoring models, Credit risk, Logistic regression, Behavioral data, WoE transformation, Probability of default

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 10. 5. 2019

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 13. 6. 2019
• Vedúci: Ing. Daniel Němec, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Jakub Bechný

Masaryk University

Faculty of Economics and Administration

Master programme / odbor:
Quantitative Methods in Economy / Mathematical and Statistical Methods in Economics