Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Quality Indexes of Predictive Models in Risk and Portfolio Management

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F10%3A00043193" target="_blank" >RIV/00216224:14310/10:00043193 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Quality Indexes of Predictive Models in Risk and Portfolio Management

  • Popis výsledku v původním jazyce

    For a measurement of partial processes of a financial institution, especially their components like scoring models or other predictive models, it is possible to use quantitative indexes such as Gini index, K-S statistics, Lift and Information statistics.They can be used for comparison of several developed models at the moment of development. It is possible to use them for monitoring of quality of models after the deployment into real business as well. The outcome is then an effective tool to attract new creditworthy customers, and at the same time, control losses. This paper deals with definition of good/bad client, which is crucial for further computations. The main part is devoted to quality indexes based on distribution functions and on density functions. It brings some interesting results connected to Lift in general and for normally distributed data. An application on real data is included too.

  • Název v anglickém jazyce

    Quality Indexes of Predictive Models in Risk and Portfolio Management

  • Popis výsledku anglicky

    For a measurement of partial processes of a financial institution, especially their components like scoring models or other predictive models, it is possible to use quantitative indexes such as Gini index, K-S statistics, Lift and Information statistics.They can be used for comparison of several developed models at the moment of development. It is possible to use them for monitoring of quality of models after the deployment into real business as well. The outcome is then an effective tool to attract new creditworthy customers, and at the same time, control losses. This paper deals with definition of good/bad client, which is crucial for further computations. The main part is devoted to quality indexes based on distribution functions and on density functions. It brings some interesting results connected to Lift in general and for normally distributed data. An application on real data is included too.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    The Journal of Financial Decision Making

  • ISSN

    1790-4870

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    6

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    GR - Řecká republika

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus