Simple view
Full metadata view
Authors
Statistics
Modelowanie ryzyka niewypłacalności
Credit risk modeling
ryzyko kredytowe, KMV, CreditRisk+, CPV
credit risk, default, KMV, CreditRisk+, CPV
W pracy magisterskiej zostały przedstawione trzy najbardziej popularne modele ryzyka kredytowego wykorzystywane w praktyce: KMV, CreditRisk+ oraz Credit Portfolio View. W pierwszym rozdziale zawarte są ogólne informacje i pojęcia dotyczące ryzyka kredytowego. Drugi rozdział przedstawia główne założenia wspomnianych wcześniej modeli oraz to w jaki sposób znaleźć rozkład straty i prawdopodobieństwo niewypłacalności danego kredytobiorcy lub portfela. W ostatnim rozdziale ukazane zostały przykłady ilustrujące działanie modeli na podstawie danych empirycznych.
This Master’s thesis presents the three most popular credit risk models: KMV, CreditRisk+ and Credit Portfolio View. The first chapter contains general information about credit risk. The next one describes how to find the loss distribution and the default probability of given portfolio. The last chapter shows the practical application of described models based on empirical data.
| dc.abstract.en | This Master’s thesis presents the three most popular credit risk models: KMV, CreditRisk+ and Credit Portfolio View. The first chapter contains general information about credit risk. The next one describes how to find the loss distribution and the default probability of given portfolio. The last chapter shows the practical application of described models based on empirical data. | pl |
| dc.abstract.pl | W pracy magisterskiej zostały przedstawione trzy najbardziej popularne modele ryzyka kredytowego wykorzystywane w praktyce: KMV, CreditRisk+ oraz Credit Portfolio View. W pierwszym rozdziale zawarte są ogólne informacje i pojęcia dotyczące ryzyka kredytowego. Drugi rozdział przedstawia główne założenia wspomnianych wcześniej modeli oraz to w jaki sposób znaleźć rozkład straty i prawdopodobieństwo niewypłacalności danego kredytobiorcy lub portfela. W ostatnim rozdziale ukazane zostały przykłady ilustrujące działanie modeli na podstawie danych empirycznych. | pl |
| dc.affiliation | Wydział Matematyki i Informatyki | pl |
| dc.area | obszar nauk ścisłych | pl |
| dc.contributor.advisor | Karaś, Marek | pl |
| dc.contributor.author | Ligus, Iwona | pl |
| dc.contributor.departmentbycode | UJK/WMI2 | pl |
| dc.contributor.reviewer | Zawisza, Dariusz - 147964 | pl |
| dc.contributor.reviewer | Karaś, Marek | pl |
| dc.date.accessioned | 2020-07-27T03:30:24Z | |
| dc.date.available | 2020-07-27T03:30:24Z | |
| dc.date.submitted | 2016-10-27 | pl |
| dc.fieldofstudy | matematyka finansowa | pl |
| dc.identifier.apd | diploma-110724-144690 | pl |
| dc.identifier.project | APD / O | pl |
| dc.identifier.uri | https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/216694 | |
| dc.language | pol | pl |
| dc.subject.en | credit risk, default, KMV, CreditRisk+, CPV | pl |
| dc.subject.pl | ryzyko kredytowe, KMV, CreditRisk+, CPV | pl |
| dc.title | Modelowanie ryzyka niewypłacalności | pl |
| dc.title.alternative | Credit risk modeling | pl |
| dc.type | master | pl |
| dspace.entity.type | Publication |