1. Obvladovanje tveganj pri »peer to peer« posojilihAndrej Blagotinšek, 2017, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: kreditno tveganje, verjetnost neplačila, »P2P« posojila, LOGIT model, obvladovanje tveganj, C25 Discrete Regression and Qualitative Choice Models, G21 Banks, G17, Financial Forecasting and Simulation
Objavljeno v DKUM: 27.10.2017; Ogledov: 2426; Prenosov: 332
 Celotno besedilo (1,56 MB) |
2. Foreign direct investment location choice factors : some evidence for BrazilRomana Korez-Vide, Patrick Voller, Vito Bobek, 2014, izvirni znanstveni članek Opis: Due to the liberalization and transformation of emerging markets economies, the attractiveness of these countries for foreign direct investors has been rising in the last decades. This paper explores foreign direct investment (FDI) location choice factors of German and Austrian companies in Brazilian regions. We perform a quantitative analysis, based on the Multinomial Nested Logit Model and supplement its findings by the qualitative analysis, based on the semi-structured experts´ interview. The analyses show that investor-nation specific agglomeration, industry specialization, workforce qualification and physical infrastructure were important FDI location choice factors for German and Austrian companies in Brazil. Suggestions for future research of the FDI location choice factors are discussed.
Ključne besede: foreign direct investment, location choice factors, emerging markets, agglomerations, Multinomial Nested Logit Model
Objavljeno v DKUM: 07.08.2017; Ogledov: 20804; Prenosov: 125
Celotno besedilo (352,11 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
3. VPLIV MAKROEKONOMSKEGA OKOLJA NA VERJETNOST NEPLAČILA ZA PORTFELJ SEKTORJA GOSPODINJSTEVBoris Kenda, 2015, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: kreditno tveganje prebivalstva, logit model, verjetnost neplačila, strukturni prelomi.
Objavljeno v DKUM: 22.01.2016; Ogledov: 1555; Prenosov: 257
Celotno besedilo (1,98 MB) |
4. MODEL ODLOČANJA PRI IZBIRI NAČINA DOSTOPA IN IZBIRI ŽELEZNIŠKIH POSTAJALIŠČGregor Rak, 2014, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava način dostopa in izbire železniških postajališč uporabnikov potniškega železniškega prevoza v suburbanem okolju Slovenije. Za razumevanje dejavnikov dostopnosti do postajališč smo oblikovali dva modela. Prvi predvideva ugotavljanje prostorske dostopnosti do železniških postajališč z analizo vplivnih območij (angl. buffer analysis), drugi pa način dostopa do postaje in izbire vstopne postaje z metodo drevesnega logit modela (angl. nestet logit model) iz skupine GEV (angl. generalized extreme value) modelov. Podatke za modela smo pridobili z anketo neposrednega intervjuja na postajah, s katero smo ugotavljali obstoječe preference potnikov glede načina dostopa in izbire postajališča (ang. revealed preferences survey). S pomočjo drevesnega logit modela (angl. nestet logit model) smo ocenili vpliv posamičnih dejavnikov dostopnosti na verjetnost izbire vstopne postaje oz. načina dostopa do nje. Razumevanje dejavnikov odločanja potnikov, ki vplivajo na izbiro odhodne postaje in način dostopa do nje, ima več praktičnih posledic za oblikovanje politik za upravljanje železniškega potniškega prometa.
Ključne besede: železniški potniški promet, modeliranje prometa, dostopnost do postajališč, multimodalni logit model, drevesni logit model
Objavljeno v DKUM: 22.01.2014; Ogledov: 2183; Prenosov: 171
Celotno besedilo (1,98 MB) |
