Comparison of the credit scoring models on PD estimation of US banks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F10%3A10225418" target="_blank" >RIV/61989100:27510/10:10225418 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparison of the credit scoring models on PD estimation of US banks
Popis výsledku v původním jazyce
The paper is devoted to the estimation of the PD as a crucial parameter in risk management, rating estimation and many others key financial fields. Particularly, in this paper we will estimate the PD of US banks by means of the statistical models, generally known as credit scoring models. First, in theoretical part, we will briefly introduce the two main categories of credit scoring models, which will be afterwards used in application part ? linear discriminant analysis and regression models (linear regression, logit and probit). In the main part of the paper we will work with the sample of almost three hundreds of commercial US banks which will be separate into the groups of defaulted and non-defaulted banks on the basis of historical information. Subsequently, we will stepwise apply the mentioned above scoring models on this sample to derive several models for estimation of PD. Further we will discuss the drawbacks and advantages of the particular models and compare reached results.
Název v anglickém jazyce
Comparison of the credit scoring models on PD estimation of US banks
Popis výsledku anglicky
The paper is devoted to the estimation of the PD as a crucial parameter in risk management, rating estimation and many others key financial fields. Particularly, in this paper we will estimate the PD of US banks by means of the statistical models, generally known as credit scoring models. First, in theoretical part, we will briefly introduce the two main categories of credit scoring models, which will be afterwards used in application part ? linear discriminant analysis and regression models (linear regression, logit and probit). In the main part of the paper we will work with the sample of almost three hundreds of commercial US banks which will be separate into the groups of defaulted and non-defaulted banks on the basis of historical information. Subsequently, we will stepwise apply the mentioned above scoring models on this sample to derive several models for estimation of PD. Further we will discuss the drawbacks and advantages of the particular models and compare reached results.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA402%2F08%2F1237" target="_blank" >GA402/08/1237: Aplikace komplexních Lévyho procesů při modelování vývoje cen finančních aktiv</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>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 statě ve sborníku
Mathematical Methods in Economics 2010
ISBN
978-80-7394-218-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
—
Název nakladatele
University of South Bohemia
Místo vydání
České Budějovice
Místo konání akce
České Budějovice, Czech Republic
Datum konání akce
8. 9. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000287979900033