| dc.contributor.advisor | Kočenda, Evžen | |
| dc.creator | Zhang, Lin | |
| dc.date.accessioned | 2024-11-29T07:52:10Z | |
| dc.date.available | 2024-11-29T07:52:10Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/191354 | |
| dc.description.abstract | Jaké faktory nejvíce přispívají k finanční tísni FinTech firem: kapitálová přiměřenost, provozní činnosti nebo ziskovost? Tato práce se snaží zodpovědět tuto otázku pomocí logistické ho modelu a zkoumá ní m účetních dat 973 FinTech firem z celého světa z let 2018 až 2023. Analýza také bere v úvahu nefinanční proměnné a robustnost je testována pomocí modelu uspořádané odezvy a metody Bayesovského průměrování modelů. Výsledky naznačují, že během krizí je finanční tíseň FinTech firem ovlivněna především ziskovostí a provozními činnostmi, přičemž kapitálová přiměřenost hraje méně významnou roli. Klasifikace C52, C53, C58, G21, G32, G33, M41 Klíčová slova FinTech, predikce selhá ní , CAMELS, logistická regrese, model uspořádané odezvy, ROC, vzá cnáudá lost, BMA | cs_CZ |
| dc.language | English | cs_CZ |
| dc.language.iso | en_US | |
| dc.publisher | Univerzita Karlova, Fakulta sociálních věd | cs_CZ |
| dc.subject | FinTech | en_US |
| dc.subject | failure prediction | en_US |
| dc.subject | CAMELS | en_US |
| dc.subject | logistic regression | en_US |
| dc.subject | ordered response model | en_US |
| dc.subject | ROC | en_US |
| dc.subject | rare event | en_US |
| dc.subject | BMA | en_US |
| dc.subject | FinTech | cs_CZ |
| dc.subject | predikce selhání | cs_CZ |
| dc.subject | CAMELS | cs_CZ |
| dc.subject | logistická regrese | cs_CZ |
| dc.subject | model uspořádané odezvy | cs_CZ |
| dc.subject | ROC | cs_CZ |
| dc.subject | vzácná událost | cs_CZ |
| dc.subject | BMA | cs_CZ |
| dc.title | Financial Distress Prediction in Digital Finance Platforms | en_US |
| dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
| dcterms.created | 2024 | |
| dcterms.dateAccepted | 2024-06-19 | |
| dc.description.department | Institute of Economic Studies | en_US |
| dc.description.department | Institut ekonomických studií | cs_CZ |
| dc.description.faculty | Fakulta sociálních věd | cs_CZ |
| dc.description.faculty | Faculty of Social Sciences | en_US |
| dc.identifier.repId | 258713 | |
| dc.title.translated | Predikce finanční tísně na platformách digitálních financí | cs_CZ |
| dc.contributor.referee | Krištoufek, Ladislav | |
| thesis.degree.name | Mgr. | |
| thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
| thesis.degree.discipline | Economics and Finance | en_US |
| thesis.degree.discipline | Economics and Finance | cs_CZ |
| thesis.degree.program | Economics and Finance | en_US |
| thesis.degree.program | Economics and Finance | cs_CZ |
| uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-cs | Fakulta sociálních věd::Institut ekonomických studií | cs_CZ |
| uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Social Sciences::Institute of Economic Studies | en_US |
| uk.faculty-name.cs | Fakulta sociálních věd | cs_CZ |
| uk.faculty-name.en | Faculty of Social Sciences | en_US |
| uk.faculty-abbr.cs | FSV | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.cs | Economics and Finance | cs_CZ |
| uk.degree-discipline.en | Economics and Finance | en_US |
| uk.degree-program.cs | Economics and Finance | cs_CZ |
| uk.degree-program.en | Economics and Finance | en_US |
| thesis.grade.cs | Výborně | cs_CZ |
| thesis.grade.en | Excellent | en_US |
| uk.abstract.cs | Jaké faktory nejvíce přispívají k finanční tísni FinTech firem: kapitálová přiměřenost, provozní činnosti nebo ziskovost? Tato práce se snaží zodpovědět tuto otázku pomocí logistické ho modelu a zkoumá ní m účetních dat 973 FinTech firem z celého světa z let 2018 až 2023. Analýza také bere v úvahu nefinanční proměnné a robustnost je testována pomocí modelu uspořádané odezvy a metody Bayesovského průměrování modelů. Výsledky naznačují, že během krizí je finanční tíseň FinTech firem ovlivněna především ziskovostí a provozními činnostmi, přičemž kapitálová přiměřenost hraje méně významnou roli. Klasifikace C52, C53, C58, G21, G32, G33, M41 Klíčová slova FinTech, predikce selhá ní , CAMELS, logistická regrese, model uspořádané odezvy, ROC, vzá cnáudá lost, BMA | cs_CZ |
| uk.file-availability | V | |
| uk.grantor | Univerzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studií | cs_CZ |
| thesis.grade.code | A | |
| uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
| uk.thesis.defenceStatus | O | |
