IFRS 9 a modelování očekávaných kreditních ztrát

Jan Baláček

Master's thesis

IFRS 9 and expected credit loss modelling

Abstract:

Hlavním cílem práce je srovnání dvou přístupů k modelování očekávaných kreditních ztrát tak, jak je vyžaduje účetní standard IFRS 9. Teoretická část se věnuje původu standardu IFRS 9, jeho zavedení a popisu jednotlivých částí výpočtu očekáváných kreditních ztrát tak, jak je vyžaduje tento standard. V praktické části je na datech P2P platformy Bondora provedena implementace dvou přístupů k modelování očekávaných kreditních ztrát, a to metody využívající analýzy přežití a metody využívající neuronové sítě. Závěrem práce je srovnání těchto dvou metod a jejich výsledků.

Abstract:

The key aim of this thesis is to compare two approaches of modelling expected credit loss, as are required by the accounting standard IFRS 9. The theoretical part of the thesis focuses on history of IFRS 9, its introduction and description of components entering the ECL calculation in the form as required by the standard. In the practical part implementation of two of the approaches is performed on data from P2P lending platform Bondora. The two approaches are using survival analysis and neural network. In the conclusion of the thesis these two approaches and their resulting calculations are compared.

Keywords

IFRS 9, Model očekávaných kreditních ztrát, Analýza přežití, Neuronové sítě

Keywords

Survival analysis, Neural networks, Expected credit loss model, IFRS 9

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 13. 8. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 2024
• Supervisor: Jiří Witzany
• Reader: Luděk Palán

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme:
Finance