Regresné modely pre riadenie rizík

Regresné modely pre riadenie rizík

Ciele

Seminár účastníkov prevedie kvantitatívnou analýzou dát pomocou regresnej analýzy, ktorá je základným stavebným kameňom a najpoužívanejším štatistickým nástrojom (nielen) v oblasti riadenia rizík. Seminár je prakticky orientovaný, avšak účastníci budú oboznámení s najnutnejšou teóriou tak, aby boli schopní štatistickej indukcie – formulovať z empirických poznatkov správne závery a identifikovať výhody a riziká spojené s používaním štatistických modelov. Seminár je síce kurzom základným, napriek tomu reflektuje na súčasnú prax riadenia rizík a umožní účastníkom nahliadnuť a pochopiť prácu analytika/štatistika.

V prvej časti sa seminár zameria na klasický regresný model, ktorý má široké uplatnenie vo všetkých oblastiach kvantitatívnej analýzy dát. Ďalšia časť sa venuje príprave dát a výstavbe modelu pre kreditný skóring. V záverečnej časti sa seminár zaoberá ďalšími užitočnými nástrojmi regresnej analýzy, ako je Coxov regresný model pre analýzu prežitia, ako aj klasifikačnými a regresnými stromami pre účely klasifikácie, predikcie a skóringu. Príklady z praxe budú riešené v prostredí Excel, Gretl a R – znalosť uvedených nástrojov sa nepredpokladá.

Účastníci

Seminár je určený všetkým záujemcom o kvantitatívnu analýzu dát, najmä v oblasti riadenia rizík. Je vhodný nielen pre zamestnancov finančných inštitúcií, ktorí si k svojej práci potrebujú osvojiť základné znalosti z regresnej analýzy, či už pre účely odhadu rizika alebo skóringu a predikcií. Základné vedomosti štatistiky sú výhodou.

Obsah

  • Lineárny regresný model
    • metóda najmenších štvorcov
    • autoregresné modely, analýza časových radov, predikcia
    • kvantilová regresia, odhad miery rizika
    • pravdepodobnostný model pre účely skóringu
  • Logistický regresný model
    • tradičný prístup k modelovaniu pravdepodobnosti zlyhania (probability of default, PD): výber indikátora zlyhania a jeho prediktorov, transformácia premenných, korelačná analýza, výstavba logistického regresného modelu
    • metóda maximálnej vierohodnosti
    • meranie kvality modelu: Giniho koeficient, ROC krivka
  • Coxov regresný model
    • analýza prežitia pre účely riadenia kreditného rizika
  • Klasifikačné a regresné stromy
    • ukážky modelov pre klasifikácie, predikcie a skóring

Lektori

skúsený odborní v oblasti analýzy dát pre riadenie rizík

Termín

1 deň