Yulia Egorova
Diplomová práce
Advanced methods of LGD estimation
Pokročilé metody oceňovaní LGD
Anotace:
Tato práce má hlavním cílem prozkoumat nejdůležitější požadavky Basel II a metody odhadu jednoho z nich – ztráty při selhání. V rámci přístupu založeného na interním ratingu (IRB) mohou banky měřit své úvěrové riziko pomocí svých vlastních modelů. Přesné hodnocení parametrů rizika je důležité, aby banky byly schopné správně vytvořit svůj regulační kapitál, aby mohly absorbovat potenciální ztráty. V …víceAbstract:
This Thesis has the main aim to consider the most important Basel requirements and parameters and methods of estimation of one of them – Loss Given Default. In Internal Rating Based Approach (IRB) frameworks banks are allowed to assess credit risk using their own models. Precise evaluation of risk parameters is important for banks to calculate regulatory capital to be able to absorb potential losses …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 9. 2018
Identifikátor:
http://www.vse.cz/vskp/eid/77542
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 30. 5. 2019
- Vedoucí: Jiří Witzany
- Oponent: Mikuláš Pýcha
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/77542
Vysoká škola ekonomická v Praze
Magisterský studijní program / obor:
Finance a účetnictví / Finanční inženýrství
Práce na příbuzné téma
-
Credit score model via GAS model and logistic regression
Nela Hendrichová -
Logistic regression in R
Alicem Karaca -
Model logistické regrese s fixními a smíšenými efekty v hodnocení kreditního rizika
Zuzana Matoušková -
Comparison between Frequentist and Bayesian logistic regression on the example of real data
Mikhail Fedorov -
Logistic regression improvements for credit scoring development
Nikolai Pravdin -
Zobecněný lineární model a aplikace logistické regrese ve financích
Andrea Široká -
Machine learning and other robust approaches at the service of survival analysis: Alternatives to selected methods in statistical inference and prediction
Lubomír Štěpánek -
Modern approach to Survival Analysis
Lukáš Boček