PředmětyPředměty(verze: 845)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Kreditní riziko v bankovnictví - NMFM537
Anglický název: Credit Risk in Banking
Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2018 do 2018
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: zimní s.:2/0 Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Garant: Sebastiano Vitali, Ph.D.
Třída: M Mgr. FPM
M Mgr. FPM > Volitelné
M Mgr. PMSE
M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
Kategorizace předmětu: Ekonomie > Finanční ekonomie
Matematika > Finanční a pojistná matematika
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (16.05.2019)
Obsahem přednášky jsou základní statistické modely pro hodnocení bonity (Altmanův model, modely logistické regrese apod.) pro různé typy klientů. Další částí přednášky jsou metody oceňování rizika (očekávaná ztráta, neočekávané riziko). Posluchači se seznámí s modely Riskmetrics a Creditmetrics firmy JP Morgan, Credit Risk+ od firmy Credit Swiss a Credit Portfolio View od firmy McKinsey a s tím, jak jsou tyto matematické modely odráženy v bankovní legislativě.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (16.05.2019)

Cílem přednášky je seznámit studenty se základními pojmy řízení kreditních rizik: skóring, rizikové náklady, hodnota portfolia, Value At Risk. Studenti se seznámí zejména s technikou odhadu skóringových funkcí používaných pro predikci defaultu klienta metodou logistické regrese, se způsoby měření diversifikačních vlastností skóringových funkcí, s metody výpočtu rizikových nákladů, tj. součástí úrokové sazby pokrývající očekávanou ztrátu. V poslední části přednášky se seznámí s pojmem neočekávané riziko (VaR) a metodami jeho odhadu. Přednáška seznamuje s aktuálními trendy s řízením kreditního rizika v praxi.

Podmínky zakončení předmětu - angličtina
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (27.04.2018)

Oral exam.

Literatura
Poslední úprava: T_KPMS (14.05.2013)

[1] Hosmer, David W. and Stanley Lemeshow, Applied Logistic Regression, 2nd ed., New York; Chichester, Wiley, 2000, ISBN 0-471-35632-8.

[2] Creditmetrics, Technical document, J&P Morgan, New York 1977

Metody výuky -
Poslední úprava: T_KPMS (14.05.2013)

Přednáška.

Požadavky ke zkoušce - angličtina
Poslední úprava: Sebastiano Vitali, Ph.D. (12.10.2017)

The requirements for the exams follow the syllabus of the course and they are limited to presented topics at the lectures.

The exam consists of an oral examination.

Sylabus -
Poslední úprava: RNDr. Jitka Zichová, Dr. (16.05.2019)

1. Základní statistické modely pro hodnocení bonity klientů (Altmanův model, modely logistické regrese apod.) pro různé typy klientů (retail, corporate). 2. Metody oceňování rizika (očekávaná ztráta, neočekávané riziko). 3. Modely Riskmetrics, Creditmetrics, Credit Risk+, Credit Portfolio View a jejich odraz v bankovní legislativě.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK