Modeliranje verjetnosti neplačila v bančnem sektorjuKrković, Milica (Avtor) Košir, Tomaž (Mentor) analiza kreditnega tveganjadiskriminantna analizaverjetnost neplačilaMertonov modelmetoda pomožnih vektorjevmarkovska verigaklasifikacijaModeliranje tveganja je za finančne institucije izjemnega pomena, saj imajo močno spodbudo, da se morajo zaščititi pred neizpolnitvijo obveznosti in obenem zadostiti številnim regulatornim zahtevam. Za boljše razumevanje tematike smo v uvodu povzeli tržno, operativno in kreditno tveganje, s poudarkom na slednjem. To delo se osredotoča na raziskavo verjetnosti neplačila v maloprodajnem bančnem sektorju z uporabo več matematičnih pristopov: statističnih modelov, verjetnostnih modelov, Bayesove statistike, strojnega učenja in klasifikacijske analize. Natančneje smo izbrali modele z različnim matematičnim ozadjem, ki so se najbolj prilagajali realnim podatkom: Mertonov model, linearna in kvadratna diskriminacijska analiza, metoda pomožnih vektorskih klasifikatorjev (SVM) in metoda markovskih verig. Zaključili smo z empirično analizo, kjer smo pod privzetkom začetnih predpostavk preizkusili vsak model in izvedli temeljito analizo, razpravljali o prednostih in slabostih ter predlagali potencialne izboljšave.20182018-09-15 07:45:30Magistrsko delo/naloga103233sl