Krediidiriski hindamisel kasutatavate mudelite võrdlus ühe Eesti laenuandmestiku näitel

dc.contributor.advisorKäärik, Meelis, juhendaja
dc.contributor.advisorPärna, Kalev, juhendaja
dc.contributor.authorAasmäe, Martin
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.date.accessioned2019-07-23T12:22:04Z
dc.date.available2019-07-23T12:22:04Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractKrediidiasutustel on väga oluline tunda oma klienti ning konkreetselt laenutoodete puhul on tähtis olla teadlik kliendi maksejõulisust. Töö eesmärgiks on uurida, kas maksejõulisuse hindamiseks eelnevalt tuntud logistilise regressiooni uurimismeetodile lisaks leidub ka teistsuguseid alternatiive. Selle tarbeks valitakse välja 3 konkureerivat meetodit, kus uuritav tunnus on binaarsel kujul – probit, c-log-log, cauchit. Kõigi eeltoodud meetodite abil konstrueeritakse mudelid hindamaks laenusaaja maksejõulisust. Töös antakse ka teoreetiline ülevaade kõigi nelja meetodi kohta. Töö praktilises osa alguses viiakse läbi analüüsid kõigi nelja uurimise all oleva mudeliga. Praktilise osa lõpus võrreldakse erinevate meetodite kasutamisel saadud tulemusi ning valitakse välja parim mudelivariant olemasolevatest. Parima mudeliga tehakse ka süvaanalüüs ning esitatakse mudeli interpretatsioon. Lõpuks esitatakse kokkuvõte ja järeldused tehtud tööst.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/64886
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAutorile viitamine + Mitteäriline eesmärk + Tuletatud teoste keeld 3.0 Eesti*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/*
dc.subjectlogistiline regressioonet
dc.subjectlogistic regressionen
dc.subject.otherüldistatud lineaarsed mudelidet
dc.subject.otherkrediidirisket
dc.subject.othercredit risken
dc.subject.othergeneralized linear modelsen
dc.titleKrediidiriski hindamisel kasutatavate mudelite võrdlus ühe Eesti laenuandmestiku näitelet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiset

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
aasmae_martin_bsc_2019.pdf
Size:
1009.33 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: