Analiza mjere pogreške predviđanja rizika modelom binomne logističke regresije

diplomski rad

• Autor: Toni Ruščić
• Mentor: Vesna Lužar-Stiffler (mentor)
• Član povjerenstva: Vesna Lužar-Stiffler (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Bojan Basrak (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vanja Wagner (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vjekoslav Kovač (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Matematički odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-07-16, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Matematika

Sažetak

U ovom diplomskom radu cilj je bio analizirati mjere pogreške predikcije rizika u bankama i kreditnim institucijama. Za dobivanje rezultata koristili smo metodu binomne logističke regresije. U prvom dijelu diplomskog rada opisana je povijest kreditnog bodovanja, statističke i nestatističke metode koje se mogu koristiti za predikciju rizika te općenito o generaliziranim linearnim modelima i logističkoj regresiji. U drugom dijelu diplomskog rada opisan je Monte Carlo eksperiment pomoću kojeg smo ispitali mjere pogreške predviđanja rizika pri raznim uvjetima kao što su distribucija prediktorskih varijabli, broj prediktorskih varijabli, veličina uzorka i korelacija između varijabli. Rezultati su pokazali da su najbolji modeli Gamma distribucije s većim parametrom oblika k te da korelacija jako utječe na statističke modele. Modeli u kojem su varijable neovisne te modeli s više prediktorski varijabli su pokazali bolju prediktivnu sposobnost.

Sažetak (engleski)

In this thesis, the aim was to analyze risk measures in banks and credit institutions. We used the binomial logistic regression method to obtain results. The first part of the thesis deals with the history of credit scoring, statistical and nonstatistical methods that can be used for risk prediction and about generalized linear models and logistic regression in general. In the second part of the thesis, we have described the Monte Carlo experiment by which we tested risk estimation measures at various perspectives such as probability distribution of predictor variables, number of predictor variables, sample size, and correlation between variables. The results showed that the best models are when predictor variables have Gamma distribution with the greater shape parameter k and that the correlation strongly influences the statistical models. Models in which variables are independent and models with more predictor variables have shown better predictive capability.

• Ključne riječi: binomna logistička regresija; kreditno bodovanje; predikcija rizika
• Ključne riječi (engleski): binomial logistic regression; credit scoring; risk prediction
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:099842
• Studijski program: Naziv: Financijska i poslovna matematika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-12-02 12:27:50