PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2014/2015
   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 2014 do 2014
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D.
RNDr. Tomáš Hanzák, 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
Neslučitelnost : NFAP042
Záměnnost : NFAP042
Je záměnnost pro: NFAP042
Výsledky anket   Termíny zkoušek   Rozvrh   Nástěnka   
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.

Literatura
Poslední úprava: RNDr. Václav Kozmík, Ph.D. (26.09.2020)

[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: RNDr. Václav Kozmík, Ph.D. (26.09.2020)

Přednáška.

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