Statistické metody klasifikace a jejich využití pro kreditní skórování
Statistical Classification Methods and Their Application in Credit Scoring
rigorózní práce (UZNÁNO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/3196Identifikátory
SIS: 43921
Kolekce
- Kvalifikační práce [11211]
Autor
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Pravděpodobnost, matematická statistika a ekonometrie
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
31. 1. 2006
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Uznáno
In our thesis we carry out an empirical data set analysis and a thorough case study of statistical classi cation techniques in credit scoring. For our data set the logistic regression model appears to be the most suitable classi cation method in comparison with classi cation trees and knearest neighbours method. Moreover, only the logistic regression allows us to use similarity measures for comparison of classi ers. Further we show that the usage of standardized costs is inappropriate in the case of credit scoring and might lead to acceptance of all applicants for a credit. We also gure out that for strongly unbalanced data the classi cation trees might be lacking in discrimination power.