Srovnání skóringových modelů při odhadu pravděpodobnosti úpadku bank v USA

Martin Gurný

Diplomová práce

Comparison of credit scoring models on probability of default estimation for US banks

Anotace:

Cílem diplomové práce je odhadnout, verifikovat a srovnat modely pro určování pravděpodobnosti úpadku amerických komerčních bank a tyto následně aplikovat na kontrolní vzorek s cílem určit nejvhodnější model. Teoretická část se věnuje charakteristice kreditního rizika a popisu základních typů modelů pro predikci selhání. Detailněji jsou v této práci zpracovány tři typy credit scoring modelů: logit model, probit model a lineární diskriminační analýza. Náplní praktické části je aplikace představených teoreticko-metodologických východisek na vzorku bank. Celkem jsou sestaveny tři predikční modely. Logit a probit modely se ukázaly jako velice podobné, LDA model má ze sestavených modelů nejnižší vypovídací schopnost (78,44 %). Odhadnuté modely byly dále aplikovány na kontrolní vzorek bank. Na tomto kontrolním vzorku se jako nejlepší model pro predikci úpadku jeví logit model. Tento model obsahuje tři ukazatele: logaritmus celkových aktiv (LTA), rentabilitu průměrného vlastního kapitálu (ROAE) a ukazatel poměřující problémové půjčky k celkovým půjčkám (PL GL).

Abstract:

The aim of thesis is to estimate, verify and compare models for estimation the probability of default of U.S. commercial banks and then these models applied to the control sample to determine the most appropriate model. The theoretical part deals with credit risk characteristics and description of the basic types of models for predicting default. Three types of credit scoring models are processed in more detail in this thesis: logit model, probit model and linear discriminant analysis. The practical part describes the application of presented theoretical-methodological starting points for the sample banks. There are three credit-scoring models set up in total. Logit and probit models have proved to be very similar, LDA model has the lowest explanatory power of the estimated models (78.44 %). The estimated models have been applied to a control sample of banks. Logit model seems as the best model for predicting default in this control sample. This model has three parameters: the logarithm of total assets (LTA), return on average equity (ROAE) and ratio problem loans to gross loans (PL GL).

Klíčová slova

kreditní riziko, pravděpodobnost úpadku, skóringové modely, logistická regrese, logit model, probit model, lineární diskriminační analýza

Keywords

credit risk, probability of default, credit scoring models, logistic regression, logit model, probit model, linear discriminant analysis

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 4. 2011

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 23. 5. 2011
• Vedoucí: Tomáš Tichý
• Oponent: Petr Gapko

VŠB - Technická univerzita Ostrava

Ekonomická fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Hospodářská politika a správa / Finance