Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorTichý, Tomášcs
dc.contributor.authorGurný, Martincs
dc.date.accessioned2011-06-30T10:12:12Z
dc.date.available2011-06-30T10:12:12Z
dc.date.issued2011cs
dc.identifier.otherOSD002cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/85219
dc.descriptionImport 04/07/2011cs
dc.description.abstractCílem 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).cs
dc.description.abstractThe 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).en
dc.format.extent3700380 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectkreditní rizikocs
dc.subjectpravděpodobnost úpadkucs
dc.subjectskóringové modelycs
dc.subjectlogistická regresecs
dc.subjectlogit modelcs
dc.subjectprobit modelcs
dc.subjectlineární diskriminační analýzacs
dc.subjectcredit risken
dc.subjectprobability of defaulten
dc.subjectcredit scoring modelsen
dc.subjectlogistic regressionen
dc.subjectlogit modelen
dc.subjectprobit modelen
dc.subjectlinear discriminant analysisen
dc.titleSrovnání skóringových modelů při odhadu pravděpodobnosti úpadku bank v USAcs
dc.title.alternativeComparison of credit scoring models on probability of default estimation for US banksen
dc.typeDiplomová prácecs
dc.contributor.refereeGapko, Petrcs
dc.date.accepted2011-05-23cs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Ekonomická fakultacs
dc.description.department154 - Katedra financícs
dc.thesis.degree-programHospodářská politika a správacs
dc.thesis.degree-branchFinancecs
dc.description.resultvýborněcs
dc.identifier.senderS2751cs
dc.identifier.thesisGUR036_EKF_N6202_6202T010_00_2011
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam