Praktické možnosti zlepšení procesu analýzy rizik se zpracováním v softwaru R – Bc. Helena Dobešová
Bc. Helena Dobešová
Master's thesis
Praktické možnosti zlepšení procesu analýzy rizik se zpracováním v softwaru R
Practical possibilities of improving the process of risk analysis with processing in R software
Anotácia:
Diplomová práce se zabývá analýzou rizik a doporučení zlepšení dílčích procesů výpočtu kreditní ztráty ve finančních institucích. Dále se práce zabývá tvorbou opravných položek a celého náročného procesu výpočtu pravděpodobnosti selhání klienta. Na základě podrobného data miningového procesu bylo vytvořeno jedenáct dílčích modelů na čtyřech datových sadách. Následně byly postupně porovnány a využity …viacAbstract:
The diploma thesis deals with risk analysis and recommendations for the improvement of partial processes of credit loss calculation in financial institutions. Furthermore, the work deals with the creation of provisions and the entire demanding process of calculating the Probability of Default. Based on a detailed data mining process, eleven models were created on four data sets. Subsequently, they …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 3. 2021
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: Ing. Tomáš Hlavsa, Ph.D.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
DOBEŠOVÁ, Helena. \textit{Praktické možnosti zlepšení procesu analýzy rizik se zpracováním v softwaru R}. Online. Diplomová práca. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, Faculty of Economics and Management. 2021. Dostupné z: https://theses.cz/id/h96nk6/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Provozně ekonomická fakultaCzech University of Life Sciences Prague
Faculty of Economics and ManagementMaster programme / odbor:
Economics and Management / Economics and Management
Práce na příbuzné téma
-
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 -
Machine learning and other robust approaches at the service of survival analysis: Alternatives to selected methods in statistical inference and prediction
Lubomír Štěpánek -
Application of a machine-learning pipeline to a multiclass classification problem
Miroslav Barus -
Application on Geometric Machine Learning
Lingping Kong -
Machine Learning in Prediction of Asset Price Bubble Bursts
Martin Hvězda
Názov
Vložil
Vložené
Práva