Credit Risk in Banking - NMFP461

• Title: Kreditní riziko v bankovnictví
• Guaranteed by: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2022
• Semester: winter
• E-Credits: 3
• Hours per week, examination: winter s.:2/0, Ex [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Teaching methods: full-time
• Guarantor: RNDr. Václav Kozmík, Ph.D.; doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D.; Marek Teller
• Class: M Mgr. FPM; M Mgr. FPM > Volitelné; M Mgr. PMSE; M Mgr. PMSE > Volitelné
• Classification: Mathematics > Financial and Insurance Math.
• Incompatibility : NMFM537
• Interchangeability : NMFM537
• Is incompatible with: NMFM537
• Is interchangeable with: NMFM537

Annotation

English

Last update: doc. RNDr. Martin Branda, Ph.D. (09.12.2020)

First part of this course covers most popular statistical models for credit risk scoring - logistic regression, decision trees, gradient boosting method. In following lectures, students will get familiar with procedures how to use scoring models in practice and how to estimate risk of single loan and whole portfolios. Emphasis will be put on the link between theoretical knowledge and procedures used in banking practice.

Czech

Last update: doc. RNDr. Martin Branda, Ph.D. (09.12.2020)

Hlavní náplní přednášky jsou nejpoužívanější statistické modely pro hodnocení kreditního rizika - logistická regrese, rozhodovací stromy, metoda gradient boosting. V další části přednášky se posluchači seznámí s postupy, jak aplikovat skoringové modely v praxi, jak oceňovat riziko jednotlivých úvěrů a celých portfolií. Důraz bude kladen na propojení teoretických znalostí s postupy běžně používanými v bankovní praxi.

Aim of the course

English

Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (18.05.2022)

The objective of the lecture is to give an overview of the methods connected with credit risk management. The lecture will make students acquainted with the current trends in credit risk management.

Czech

Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (18.05.2022)

Cílem přednášky je seznámit studenty se základními pojmy řízení kreditních rizik. Přednáška seznamuje s aktuálními trendy řízení kreditního rizika v praxi.

Literature

English

Last update: doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D. (09.12.2020)

[1] Hosmer, David W. and Stanley Lemeshow, Applied Logistic Regression, 2nd ed., New York; Chichester, Wiley, 2000, ISBN 0-471-35632-8.

[2] Chen T. and Guestrin, C.: XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, https://arxiv.org/abs/1603.02754

Teaching methods

English

Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (18.05.2022)

Lecture.

Czech

Last update: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (18.05.2022)

Přednáška.

Syllabus

English

Last update: doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D. (09.12.2020)

1) Most popular statistical models for credit risk scoring - logistic regression, decision trees, gradient boosting method.

2) Procedures how to use scoring models in practice and how to estimate risk of single loan and whole portfolios. Emphasis will be put on the link between theoretical knowledge and procedures used in banking practice.

Czech

Last update: doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D. (09.12.2020)

1) Statistické modely pro hodnocení kreditního rizika - logistická regrese, rozhodovací stromy, metoda gradient boosting.

2) Aplikace skoringových modelů v praxi, oceňování rizika jednotlivých úvěrů a celých portfolií, propojení teoretických znalostí s postupy běžně používanými v bankovní praxi.