Kreditní riziko v bankovnictví - NMFP461

• Anglický název: Credit Risk in Banking
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2022 do 2023
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 3
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Garant: RNDr. Václav Kozmík, Ph.D.; doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D.; Marek Teller
• Vyučující: RNDr. Václav Kozmík, Ph.D.; Marek Teller
• Třída: M Mgr. FPM; M Mgr. FPM > Volitelné; M Mgr. PMSE; M Mgr. PMSE > Volitelné
• Kategorizace předmětu: Matematika > Finanční a pojistná matematika
• Neslučitelnost : NMFM537
• Záměnnost : NMFM537
• Je neslučitelnost pro: NMFM537
• Je záměnnost pro: NMFM537

Anotace

čeština

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.

Poslední úprava: Branda Martin, doc. RNDr., Ph.D. (09.12.2020)

angličtina

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.

Poslední úprava: Branda Martin, doc. RNDr., Ph.D. (09.12.2020)

Cíl předmětu

čeština

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

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (18.05.2022)

angličtina

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.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (18.05.2022)

Literatura

čeština

[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

Poslední úprava: Kopa Miloš, doc. RNDr. Ing., Ph.D. (09.12.2020)

Metody výuky

čeština

Přednáška.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (18.05.2022)

angličtina

Lecture.

Poslední úprava: Zichová Jitka, RNDr., Dr. (18.05.2022)

Sylabus

čeština

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.

Poslední úprava: Kopa Miloš, doc. RNDr. Ing., Ph.D. (09.12.2020)

angličtina

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.

Poslední úprava: Kopa Miloš, doc. RNDr. Ing., Ph.D. (09.12.2020)