Search the digital library catalog

Abstract: V magistrskem delu obravnavamo področje kreditnega tveganja sektorja gospodinjstev, ki se v zadnjih letih sooča s turbulentnimi tržnimi razmerami. Raziskavo smo izvedli na podlagi pridobljenih podatkov slovenske poslovne banke na področju kreditojemalcev dolgoročnih kreditov. Baza podatkov obsega naključne kreditojemalce, ki so imeli najet dolgoročni kredit v letu 2010 in 2013. Vsakega od teh kreditojemalcev smo spremljali tekom posameznega leta in pri tem zbirali podatke o številu dni zamude, kar služi za razvrstitev ali je kreditojemalec slab ali dober. Na podlagi statistično značilnih pojasnjevalnih spremenljivk smo za obe opazovani obdobji sestavili logit model z najvišjo napovedno močjo. Model nam je dal podatke o tem katere spremenljivke imajo pozitiven oz. negativen vpliv na verjetnost, da bo kreditojemalec slab oz. dober ter podatke o napovedni moči modela. Na koncu smo sestavili logit model za testiranje strukturnih prelomov. Pri gradnji modela smo vključili slamnate pojasnjevalne spremenljivke. Na podlagi statistično značilnega regresijskega koeficienta pojasnjevalne spremenljivke »dummy« smo potrdil zastavljeno hipotezo in sicer da spremembe makroekonomskega okolja povzročajo strukturne prelome v modelu neplačil sektorja gospodinjstev.
Keywords: kreditno tveganje prebivalstva, logit model, verjetnost neplačila, strukturni prelomi.
Published in DKUM: 22.01.2016; Views: 1555; Downloads: 257
Full text (1,98 MB)