| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 66
First pagePrevious page1234567Next pageLast page
1.
Napovedovanje verjetnosti neplačila z nevronskimi mrežami
Urban Rajter, 2021, master's thesis

Abstract: Umetna inteligenca se nanaša na teorijo in razvoj računalniških sistemov, ki lahko opravljajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco. Podskupina strojnega učenja je globoko učenje, kjer se umetne nevronske mreže, algoritmi, ki jih navdihujejo človeški možgani, učijo iz velikih količin podatkov. Podobno, kot se ljudje učimo iz izkušenj, bi algoritem globokega učenja večkrat ponovil isto nalogo in jo vsakič nekoliko prilagodil, da bi izboljšal rezultat. V tej magistrski nalogi so predstavljene nevronske mreže, tipi nevronskih mrež in njihova uporaba. Podrobneje je opisana uporaba nevronskih mrež za namene napovedovanja verjetnosti neplačila. Uporabljen je model globoke nevronske mreže na anonimiziranih podatkih podjetja. Opisan je postopek priprave podatkov in postopek učenja modela na vhodnih podatkih. Analiza končnega rezultata pove, da je uporaba nevronskih mrež smiselna, saj algoritem nudi visoko natančnost.
Keywords: strojno učenje, nevronske mreže, globoko učenje, globoke nevronske mreže, kreditno tveganje
Published: 02.08.2021; Views: 216; Downloads: 27
.pdf Full text (1,95 MB)

2.
Povezava med obsegom kreditne aktivnosti ter kreditnimi standardi in kreditnimi pogoji
Sanja Celcer, 2018, master's thesis

Abstract: Učinkovitost kreditnega trga je lahko zaradi tržnih nepopolnosti, kot je na primer problem informacijske asimetrije, pogosto ogrožena, saj asimetrična porazdelitev informacij med drugim otežuje proces financiranja najbolj donosnih investicijskih priložnosti oz. projektov. Informacije so bistven element v kreditnem procesu, zato banke velikokrat poslujejo in sprejemajo odločitve o odobritvi ali zavrnitvi kreditnih prošenj v pogojih negotovosti in s tveganjem. Posledično banke v želji po ustrezni oceni kreditne sposobnosti potencialnih posojilojemalcev in pred ustrezno odločitvijo o ponudbi posameznih posojil in njihovih pogojih sprejmejo kreditne standarde in določijo kreditne pogoje, pod katerimi so dejansko pripravljene odobriti posojilo. Kreditni standardi predstavljajo interna merila za odobritev bančnih posojil in odražajo posojilno politiko bank, medtem ko so kreditni pogoji del dejanskega izvajanja kreditne politike. V magistrski nalogi proučujemo povezave med spreminjanjem kreditnih standardov in kreditnih pogojev ter stopnjo rasti obsega novoodobrenih bančnih posojil za nefinančni podjetniški sektor v evroobmočju kot tudi povezave med kreditnimi standardi in kreditnimi pogoji za nefinančni podjetniški sektor v evroobmočju v obdobju od prvega četrtletja 2003 do četrtega četrtletja 2017. Ker banke zaradi nepopolnosti na kreditnem trgu sprejemajo odločitve o odobritvi ali zavrnitvi kreditnega zahtevka v pogojih negotovosti in s tveganjem, zlasti v obdobju finančnih pretresov, nas je zanimalo tudi, ali so banke po začetku globalne finančne krize začele kreditne standarde in kreditne pogoje za nefinančni podjetniški sektor v evroobmočju zaostrovati. Ne nazadnje zaradi prociklične narave kreditne aktivnosti bank proučujemo tudi povezavi med rastjo realnega BDP in spreminjanjem kreditnih standardov ter obsegom novoodobrenih bančnih posojil za nefinančni podjetniški sektor v evroobmočju v obdobju od prvega četrtletja 2003 do četrtega četrtletja 2017. Na osnovi rezultatov empiričnega preverjanja zastavljenih hipotez izpostavljamo šest ključnih ugotovitev magistrskega dela. Ugotavljamo, da med spreminjanjem kreditnih standardov in kreditnih pogojev ter stopnjo rasti obsega novoodobrenih bančnih posojil obstaja šibko izražena negativna, vendar statistično neznačilna povezava, zato negativne korelacije med zadevnimi spremenljivkami ni mogoče statistično značilno potrditi. Ugotavljamo tudi, da med spreminjanjem kreditnih standardov in dejavnikov kreditnih pogojev obstaja pozitivna in statistično značilna povezava, kar lahko potrdimo s kar enoodstotnim tveganjem. Prav tako ugotavljamo, da obstaja med spreminjanjem kreditnih standardov in stopnjo rasti realnega BDP statistično značilno negativna in srednje močna povezava, kar lahko potrdimo z enoodstotnim tveganjem. Statistično neznačilno, a šibko in pozitivno povezavo pa je mogoče ugotoviti med stopnjo rasti obsega novoodobrenih bančnih posojil in stopnjo rasti realnega BDP. Dokazali smo tudi, da so po začetku globalne finančne krize banke začele zaostrovati kreditne standarde in kreditne pogoje za nefinančni podjetniški sektor v evroobmočju.
Keywords: informacijska asimetrija (negativna selekcija in moralno tveganje), kreditno racioniranje, kreditni standardi, kreditni pogoji, anketa o bančnih posojilih, korelacijska analiza, kreditna aktivnost bank.
Published: 21.11.2018; Views: 695; Downloads: 149
.pdf Full text (2,81 MB)

3.
Upravljanje kreditnega tveganja v izbrani banki
Amadeja Podlesnik, 2018, undergraduate thesis

Abstract: Banke se zaradi svoje narave poslovanja izpostavljenosti tveganju ne morejo izogniti, kljub temu da imajo velik vpliv na kakovost njihovega delovanja. Vse banke ravno zaradi tega veliko pozornosti namenjajo obvladovanju tveganj. Med najpomembnejša vse banke na prvo mesto uvrščajo kreditno tveganje, ki predstavlja nastanek izgube zaradi neizpolnitve obveznosti dolžnika do banke. Kadar banka učinkovito načrtuje obvladovanje tveganj, tako da pravočasno prepozna, meri, obvladuje ter zmanjša kreditno tveganje, lahko govorimo o uspešnem poslovanju. Rezultati se kažejo tudi v tem, da takšna banka izstopa pred konkurenco. Čeprav je sam proces obvladovanja od banke do banke različen, pa morajo vse upoštevati Zakon o bančništvu.
Keywords: banka, kreditno tveganje, kreditna sposobnost, posojilojemalec, upravljanje kreditnega tveganja
Published: 07.11.2018; Views: 490; Downloads: 63
.pdf Full text (1,54 MB)

4.
Upravljanje s finančnimi tveganji v podjetju krka
Anja Vincek, 2017, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi bomo s teoretičnega vidika preučili področje finančnih tveganj, opredelili njihove lastnosti ter prikazali učinkovitosti modelov za tržno vrednotenje izpeljanih finančnih instrumentov. Spoznali in preučili bomo tudi metode za obvladovanje finančnih tveganj. V nadaljevanju bomo na primeru skupine Krka proučili, analizirali in primerjali finančne kazalnike ter se osredotočili na obvladovanje tveganj. Tako bomo z raziskavo poslovanja skupine Krka prišli do ugotovitev, na osnovi katerih bomo potrdili ali zavrnili naše hipoteze. V skupini Krka stabilnost poslovanja zagotavljajo z aktivnim upravljanjem s tveganji. Zaradi mednarodne razvejanosti izvoznih in uvoznih poslov je skupina Krka izpostavljena zlasti tveganju zaradi sprememb deviznih tečajev in kreditnemu tveganju. Eden od ključnih dejavnikov nihanja (rasti ali padca) terjatev v evrih je prevrednotenje terjatev zaradi krepitve ali slabitve posameznih valut, v katerih ima skupina Krka terjatve. Valute, katerim nihanj je skupina Krka izpostavljena, so ruski rubelj, romunski lej, hrvaška kuna in druge. Da je vpliv sprememb deviznih tečajev na rezultat skupine Krka čim manjši, se uporablja zavarovanje z navadnimi terminskimi pogodbami, zavarovanje odprtih terjatev skupine do kupcev pri kreditni zavarovalnici in z bančnimi garancijami ter akreditivi.
Keywords: finančna tveganja, izpostavljenost finančnim tveganjem, obvladovanje finančnih tveganj, finančni instrumenti, merjenje tveganj, kreditno tveganje, likvidnostno tveganje
Published: 24.04.2018; Views: 1034; Downloads: 221
.pdf Full text (1,07 MB)

5.
Upravljanje terjatev in kreditnih tveganj v skupini podjetij BSH Hišni Aparati
Milanka Đukić, 2018, master's thesis

Abstract: Obstoj podjetja je pogojen z njegovo finančno stabilnostjo. Eden izmed pogojev za zagotavljanje stabilnosti je vsekakor ustrezno upravljanje s terjatvami. Kako bo podjetje upravljalo s terjatvami – bodisi terjatvami do kupcev bodisi do dobaviteljev – je odvisno od tega, kako jasno opredeljeno kreditno politiko in vizijo ima. Tu imajo pomembno vlogo managerji, predvsem v finančnem managementu. Ti pridobijo in ustrezno interpretirajo vse podatke, ki so koristni za poslovanje oziroma razvoj podjetja. Za učinkovito obvladovanje terjatev do kupcev je za podjetja zelo pomembno, da poznajo kupca ali pridobijo informacije o njem. To pomeni, da morajo poznati njegovo boniteto, pretekle izkušnje s poslovanjem (lahko tudi izkušnje drugih podjetij) ter njegove poslovne navade. Le na podlagi teh ugotovitev lahko podjetja izdelajo ustrezno kreditno politiko. V magistrskem delu bomo širše raziskali pojem kreditnih tveganj, katerih del so terjatve do kupcev. Prikazali bomo vrste kreditnih politik oziroma kako se podjetja soočajo s kreditnim tveganjem ter kako se pred njim zavarujejo. Delo temelji na konkretnem primeru upravljanja terjatev do kupcev in kreditnih tveganj v koncernu BSH. Predmet raziskave je presoja upravljanja terjatev do kupcev na primeru podjetij BSH v Sloveniji, Romuniji in Nemčiji.
Keywords: Kreditno tveganje, kreditno zavarovanje, upravljanje terjatev, instrumenti zavarovanja, podjetja, terjatve do kupcev
Published: 09.03.2018; Views: 753; Downloads: 16
.pdf Full text (1,85 MB)

6.
Obvladovanje terjatev in kreditnega tveganja v Pošti Slovenije d.o.o.
Sandra Madžarič, 2017, undergraduate thesis

Abstract: Plačilna nedisciplina je v sodobnem gospodarstvu zelo razširjen pojav, s katerim se srečujejo vsa podjetja. Za uspešno obvladovanje terjatev mora podjetje ustrezno določiti kreditne pogoje, spremljati bonitetne ocene kupcev in imeti stalen nadzor nad gibanjem terjatev. Podjetja lahko izbirajo med različnimi načini izterjatve. Postopek izterjave je priporočljivo začeti s pisnim in telefonskim opominjanjem, v skrajnem primeru pa s sodno izterjavo. Možni načini izterjave terjatev so še asignacija, cesija, faktoring in kompenzacija ali pobot. Slednji je kot oblika obveznega večstranskega pobota tudi zakonsko določen. Uvedba pobota v slovensko zakonodajo je pripomogla k zmanjšanju medsebojne zadolženosti poslovnih subjektov. Uporaba faktoringa, ki omogoča zelo kratek rok poplačila terjatev, pa se vedno bolj povečuje. Področje plačilne discipline v Sloveniji urejajo predvsem Zakon o preprečevanju zamud pri plačilih, Zakon o finančnem poslovanju, postopkih zaradi insolventnosti in prisilnem prenehanju ter Kodeks poslovnofinančnih načel. Kljub temu pa je plačilna nedisciplina še vedno zelo razširjen pojav. Čeprav primerjava pravočasnih plačnikov podjetij kaže, da je delež teh nad evropskim povprečjem, se stanje v zadnjih letih ni bistveno izboljšalo. Primerjava plačilnih navad Slovenije in Hrvaške kaže, da se obe državi srečujeta s težavo dolgoročnih neplačanih obveznosti. Pošta Slovenije posveča obvladovanju terjatev in kreditnega tveganja posebno pozornost. Največji delež predstavljajo zamude plačil do 30 dni, skupna vrednost terjatev pa se je zadnja leta nekoliko povečevala. Čeprav stanje ni skrb vzbujajoče, je pa vsekakor potreben ustrezen nadaljnji nadzor nad terjatvami, s ciljem zmanjševanja skupne vrednosti terjatev.
Keywords: terjatve, kreditno tveganje, plačilna disciplina, izterjava.
Published: 19.12.2017; Views: 742; Downloads: 67
.pdf Full text (1,12 MB)

7.
Obvladovanje tveganj pri »peer to peer« posojilih
Andrej Blagotinšek, 2017, master's thesis

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: 27.10.2017; Views: 1541; Downloads: 273
.pdf Full text (1,56 MB)

8.
KLASIFIKACIJA TERJATEV IN OBLIKOVANJE BONITETNIH RAZREDOV V BANKI X
Maja Janačković, 2017, undergraduate thesis

Abstract: V času svetovne krize in zaostrenih gospodarskih razmer se je povečalo tveganje tudi pri poslovanju finančnih institucij. Vsaka finančna ustanova mora obvladovati tveganja pri svojem poslovanju, tako kreditna, tržna kot operativna. Največji delež tveganja odpade na kreditno tveganje, ki mu je bilo v diplomskem seminarju posvečenega največ prostora. V diplomskem seminarju smo želeli izpostaviti pomen upravljanja s kreditnim tveganjem v banki. Banka mora predvsem oceniti, kakšna je možnost, da bo posojeni denar oziroma financirani predmet dobila poplačan. Pred financiranjem je torej nujno potrebno oceniti, kakšno tveganje obstaja, da stranka mogoče ne bo mogla ali ne bo hotela poplačati obveznosti. Za obvladovanje kreditnega tveganja se banke poslužujejo različnih tehnik odkrivanja možnosti plačila oziroma neplačila. S tem področjem se v bankah ponavadi ukvarja oddelek bonitete oziroma področje »Upravljanje s kreditnimi tveganji«. Zaposleni v bonitetni službi ocenjujejo posamezna podjetja, ki želijo financiranje, na podlagi klasičnih finančnih analiz, ugotavljanja bonitete strank in predvsem ugotavljanja, ali je stranka sposobna ustvariti dovolj denarnega toka, da bo potencialne obveznosti lahko plačevala. S poglobljeno analizo smo pridobili dodatna znanja s področja ugotavljanja bonitete in plačilne sposobnosti podjetij.
Keywords: tveganja, tveganje v bankah, kreditno tveganje, upravljanje tveganj, analiza tveganj.
Published: 05.07.2017; Views: 645; Downloads: 72
.pdf Full text (1,13 MB)

9.
Pasti zadolževanja v tuji valuti na primeru švicarskega franka
Nadja Jarc, 2017, master's thesis

Abstract: V preteklem desetletju se je med leti 1997 do 2007 nominalna vrednost vseh kreditov evropskih bank podvojila (iz 9.441 milijard CHF na 19.996 milijard CHF). V istem obdobju se je vrednost kreditov v tuji valuti skoraj potrojila (iz 558 milijard CHF na 1.627 milijard CHF). Švicarska nacionalna banka (SNB) ocenjuje, da je bila decembra 2007 vrednost kreditov nominiranih v CHF znotraj evroobmočja 238 milijard CHF, v drugih evropskih državah pa 122 milijard CHF. Krediti v CHF so za slovenske in druge kreditojemalce članic EU posebni iz dveh razlogov. Prvič, kreditojemalci se dodatno soočajo še z valutnim tveganjem. Druga posebnost kredita v CHF se kaže v statusu CHF kot globalne varne valute, ki v času gospodarskega razcveta postopoma depreciira, v času krize pa močno apreciira. Tako je namen našega magistrskega dela, da se predstavijo posledice izpostavljenosti valutnemu tveganju pri kreditu v CHF oz. nasploh pri kreditu v tuji valuti. Iz tega razloga med seboj primerjamo vrednosti anuitet kredita v domači valuti (v našem primeru EUR) in kredita v tuji valuti (CHF). Ker je višina obrestnih mer pri posameznih kreditih zaupen podatek, smo kot obrestne mere pri izračunih kredita v EUR uporabili 6-mesečni EURIBOR, pri kreditih v CHF pa 6-mesečni LIBOR za CHF. Da bi dodatno izpostavili vpliv valutnega tveganja na kredit v sklopu izračunov predstavljamo tudi izračune, kjer uporabimo tako eno izmed notranjih oblik zavarovanja (ščitenje s pomočjo prihodkov v CHF) kot eno izmed zunanjih oblik zavarovanja (valutni terminski posli) pred valutnim tveganjem. Ker je problematika kredita v CHF zaradi valutnega tveganja doletela večino članic EU, predstavljamo tudi regulativne ukrepe in načine, preko katerih so se določene članice, med njimi je tudi Slovenija, soočile z reševanjem težav kreditojemalcev in kreditodajalcev kreditov v CHF. Iz predstavljenih rezultatov in rešitev ugotavljamo, da je valutno tveganje osrednja past kredita v CHF (kredita v tuji valuti). Rešitev ni, da se takšni posli nasploh prepovedo, ampak da regulatorji in kreditodajalci težijo k iskanju načinov, preko katerih bodo kreditojemalci primorani uporabiti eno izmed oblik zavarovanja valutnega tveganja ob sklenitvi kredita v tuji valuti.
Keywords: Varna valuta, valutno tveganje, kreditno tveganje, obrestno tveganje, valutni izvedeni terminski instrumenti.
Published: 25.05.2017; Views: 1507; Downloads: 243
.pdf Full text (2,02 MB)

10.
BONITETNA OCENA IN RAČUNALNIŠKA PODPORA IZRAČUNA - NA PRIMERU BANKE X
Tanja Vrečko, 2016, undergraduate thesis

Abstract: Eden izmed ključnih načinov obvladovanja kreditnega tveganja je razvrščanje dolžnikov v bonitetne skupine. Za lažje razvrščanje dolžnikov se je v banki X razvila računalniška aplikacija imenovana »Bonitetno poročilo«, ki na podlagi računovodskih izkazov in bonitetnega modela razvrsti dolžnika v bonitetni razred. V diplomski nalogi sem predstavila računalniško aplikacijo v banki X, ki je nastala v banki zaradi poenotenega in lažjega izračuna ter razvrščanja dolžnikov v bonitetne skupine s praktičnim primerom izračuna. Aplikacija omogoča prenos računovodskih izkazov iz baz banke, izpis poročila s podatki bilance stanja in izkaza poslovnega izida ter izračunom bonitetnega razreda. Osnova za izračun je bonitetni model, ki poleg izbranih kazalnikov upošteva še ostala merila (zamude, blokade, restrukturirana finančna sredstva) in omejitvene kriterije kazalnikov, ki so del izračuna od leta 2015 in zadnja nadgradnja, ta pa omogočajo bolj točen izračun. Kljub temu ugotavljamo, da so določena odstopanja v praksi še vedno mogoča, zaradi specifičnosti pa je vnos le-teh v bonitetni model nemogoč.
Keywords: kreditno tveganje, bonitetna razvrstitev, bonitetne skupine, bonitetni model
Published: 28.03.2017; Views: 558; Downloads: 114
.pdf Full text (1,61 MB)

Search done in 0.16 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica