Search the digital library catalog

Abstract: Nove digitalne tehnologije botrujejo procesu preoblikovanja obstoječih vrednostih verig finančnih produktov oz. storitev. »P2P« posojila so nov in inovativen način tako investiranja presežkov finančnih sredstev kot tudi prejemanja finančnega kapitala. Število tovrstnih posojil konstantno raste, vendar posojilodajalci niso profesionalni investitorji. Posojilodajalci prevzemajo veliko tveganje, saj so »P2P« posojila izdana brez zavarovanja. V ta namen »P2P« platforme izdajajo historične podatke o posojilojemalcih. V delu se osredotočamo na identifikacijo tveganj, ki so prisotna pri tovrstnem investiranju in na napovedovanje možnosti neplačil posojil. Empirična študija analizira podatke pridobljene iz platforme Bondora (N=1823) od leta 2009 do 2015. Opravili smo statistično analizo spremenljivk. Razvili smo Logit model za napovedovanje neplačil. Kakovost modela smo preverjali z ROC krivuljo, optimizacijo modela pa na osnovi uravnoteženja klasifikacijske natančnosti, kjer smo dololčili optimalno presečno vrednost. Rezultati so pokazali, da kreditni model za napovedovanje neplačil zmanjšuje verjetnost finančne izgube pri »P2P« investiranju.
Keywords: kreditno tveganje, verjetnost neplačila, »P2P« posojila, LOGIT model, obvladovanje tveganj, C25 Discrete Regression and Qualitative Choice Models, G21 Banks, G17, Financial Forecasting and Simulation
Published in DKUM: 27.10.2017; Views: 2426; Downloads: 337
Full text (1,56 MB)