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
• 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
• 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

Poslední úprava: 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.

angličtina

Poslední úprava: 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.

Cíl předmětu

čeština

Poslední úprava: 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.

angličtina

Poslední úprava: 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.

Literatura

čeština

Poslední úprava: 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

Metody výuky

čeština

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

Přednáška.

angličtina

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

Lecture.

Sylabus

čeština

Poslední úprava: 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.

angličtina

Poslední úprava: 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.