Zobrazit minimální záznam

Credit Scoring Models
dc.contributor.advisorMarosi, Gabriel
dc.creatorDrahá, Ivana
dc.date.accessioned2017-03-27T12:15:24Z
dc.date.available2017-03-27T12:15:24Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/4534
dc.description.abstractDiploma t hesis deals with fund ament al attributes of credit risks, hist orie development of models and selected statist ical methods for counter party risk meas urement . The mat erial is focused on aplication of cluster analysis and logisti c regression. Fur ther , it provides overview of meas ur ing the effectivity of models, The final par t present s dat a processing in t he SAS software package, findin gs on influence of categorical data repr esentation to model efficiency and depend ence of model efficicncy on size of underlying development sample.en_US
dc.description.abstractDiplomová práce pojednává o základních rysech úvěrového rizika, historickém vývoji modelů a vybraných statistickým metodách k měření úvěrového rizika dlužníků. Práce se především zaměřujem na využití shlukové analýzy a použití logistické regrese. dále jsou uvedeny nástroje používané k měření efektivity modelů. Závěrečná část je věnována zpracování dat v programovém balíku SAS, obsahuje porovnání výsledků pro různou reprezentaci kategoriálních proměnných a testování výkonnosti v závislosti na velikosti vzorku dat.cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.titleModely měření úvěrového rizika dlužníkůcs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2006
dcterms.dateAccepted2006-05-26
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId42439
dc.title.translatedCredit Scoring Modelsen_US
dc.contributor.refereeHurt, Jan
dc.identifier.aleph000847798
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelmagisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial and insurance mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční a pojistná matematikacs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční a pojistná matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial and insurance mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csDiplomová práce pojednává o základních rysech úvěrového rizika, historickém vývoji modelů a vybraných statistickým metodách k měření úvěrového rizika dlužníků. Práce se především zaměřujem na využití shlukové analýzy a použití logistické regrese. dále jsou uvedeny nástroje používané k měření efektivity modelů. Závěrečná část je věnována zpracování dat v programovém balíku SAS, obsahuje porovnání výsledků pro různou reprezentaci kategoriálních proměnných a testování výkonnosti v závislosti na velikosti vzorku dat.cs_CZ
uk.abstract.enDiploma t hesis deals with fund ament al attributes of credit risks, hist orie development of models and selected statist ical methods for counter party risk meas urement . The mat erial is focused on aplication of cluster analysis and logisti c regression. Fur ther , it provides overview of meas ur ing the effectivity of models, The final par t present s dat a processing in t he SAS software package, findin gs on influence of categorical data repr esentation to model efficiency and depend ence of model efficicncy on size of underlying development sample.en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.identifier.lisID990008477980106986


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV