Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Analiza ryzyka kredytowego" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Metoda creditmetrics a pomiar ryzyka portfela kredytowego
Creditmetrics Method and Risk Measurement of Credit Portfolio
Autorzy:
Prenzena, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592824.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza ryzyka kredytowego
Portfel kredytowy
Pomiar ryzyka
Ryzyko kredytowe
Credit portfolio
Credit risk
Credit risk analysis
Risk measures
Opis:
Artykuł prezentuje metodę CreditMetrics jako najbardziej uniwersalne narzędzie do pomiaru ryzyka kredytowego. Model ten wykorzystuje koncepcję wartości zagrożonej i umożliwia oszacowanie największej możliwej straty, która może być poniesiona na konkretnym kredycie lub portfelu kredytów dla danego poziomu ufności. W części empirycznej artykułu zbadano ryzyko hipotetycznego portfela kredytów udzielonych spółkom notowanym na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie i posiadających rating agencji Moody's z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo. W wyniku symulacji otrzymano histogram przyszłych wartości portfela kredytowego, którego kształt potwierdził, że rozkład przyszłych wartości portfela kredytów posiada gruby ogon i jest lewostronnie skośny. Zgodnie z symulacją w najbardziej prawdopodobnym scenariuszu wszystkie spółki wchodzące w skład rozważanego portfela zachowają swój aktualny rating kredytowy na koniec rozpatrywanego okresu.
This paper presents CreditMetrics method as the most universal credit risk measurement approach. This model utilizes the concept of Value at Risk and enables us to evaluate the worst possible loss, which can be incurred on a specific credit or credit portfolio, with the given confidence level. In the empirical part of this paper risk of a hypothetical portfolio composed of 6 credits was examined. Since risk estimation with the use of analytical methods for such case was not possible, Monte Carlo simulation was used to solve this problem. In order to obtain correlated and normally distributed variables, Cholesky decomposition was employed. As a result of the simulation histogram of forward portfolio values was obtained, which shape confirmed that the distribution of credits values has fat tail and is highly skewed to the left. According to the simulation, the most probable situation was that all companies from our portfolio will remain in their current credit rating at the end of the year.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 206; 86-102
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A critical comparison of discriminant analysis and svm-based approaches to credit scoring
Porównanie analizy dyskryminacyjnej i maszyn wektorów podpierających w analizie ryzyka kredytowego
Autorzy:
Stąpor, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588064.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Credit scoring model
Discriminant analysis
Support vector machines
Analiza dyskryminacyjna
Maszyny wektorów podpierających
Model oceny ryzyka kredytowego
Opis:
Credit scoring models are the basis for financial institutions like retail and consumer credit banks. The purpose of these models is to evaluate the likelihood of credit applicants defaulting in order to decide whether to grant them credit. The paper compares two methodologies for building credit scoring models: heteroscedastic discriminant analysis-based with the support vector machines. The real-world credit dataset is used for comparison.
Modele oceny ryzyka kredytowego stanowią podstawę działalności większości instytucji finansowych, zajmujących się udzielaniem kredytów. Celem takich modeli jest ewaluacja prawdopodobieństwa zaprzestania przez kredytobiorcę spłaty udzielonego mu kredytu. W artykule dokonano porównania dwóch modeli oceny ryzyka kredytowego, które wykorzystują nowe metody statystyczne, a także metody uczenia maszynowego do ich konstrukcji: heteroscedastyczną analizę dyskryminacyjną oraz maszyny wektorów podpierających. Dla dokonania porównania tych metod wykorzystany został ogólnie dostępny, niemiecki zbiór kredytowy.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 288; 59-70
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies