Scoring a odhad bonity klienta

Mgr. Jana TÍKALOVÁ

Master's thesis

Scoring and evaluation of creditworthiness of client.

Abstract:

Tato práce pojednává o vyhodnocování bonity klientů žádajících o poskytnutí úvěru, především se zaměřením na scoring jako základní formu vyhodnocování bonity klienta a úvěrového rizika poskytovatele úvěrů. Scoring je metoda vybudovaná na vyhodnocování údajů o klientovi a o produktu, o který žádá. Cílem je na základě daných informací posoudit, zda žádající klient je dostatečně bonitní a riziko spjaté s poskytnutím úvěru je tak pro úvěrovou instituci únosné. Scoring je založen na historických datech a statistických metodách, pomocí nichž je predikováno riziko u jednotlivých nových žadatelů. V této práci budou prezentovány statistické metody, na kterých je scoring vystavěn a taktéž jeho ekonomický význam pro poskytovatele úvěru.

Abstract:

This diploma thesis deals with evaluation creditworthiness of clients who apply for a credit, especially this thesis focuses on scoring as the basic form of evaluation of clients bonity and credit risk of credit grantor. Scoring is method built on evaluation of data about clients and data about credit product, which is applied for. The aim of scoring is, on the basis of existing data, to recognize if applying client has good standing and the risk regarding credit grant is profitable (tolerable). Scoring is based on historical data and statistic methods, which are able to predict risk in cases of each new applicant. In this thesis there will be statistic methods, which the scoring is built on, and moreover economic significance of scoring will be presented.

Keywords

úvěrové riziko, poskytovatel úvěru, scoring, úvěruschopnost, bonitní klient, default klienta, logitová regrese

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 7. 2012

Accessible from:: 24. 7. 2012

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Patrice Marek, Ph.D.

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Master programme / field:
Applied Sciences and Computer Engineering / Financial Informatics and Statistics