Metody meta-učení pro predikci úvěrových ratingů regionů

This paper mainly analyses the forecasting of sub-sovereign credit ratings using machine learning methods in the non-US, Europe and other regional and sub-sovereign ratings. Specific focus is based on developing an accurate forecasting model based on machine learning. The forecasting accuracy was examined on two forecasting horizons, one and two years ahead. The study was designed to determine the cost sensitivity of various machine learning methods and to develop an accurate decision-support system that minimizes the cost of credit rating classification for sub-sovereign entities across countries and world regions. Each side of the economic, financial and debt and budget, revenues and expenditures were considered to provide sufficient inputs for the machine learning models. The analyses is to consider the ordinal character of the rating classes, classification cost (cost-sensitivity) which is used as objective function, in assessing credit ratings and evaluating of bonds i.e. regional credit rating modeling. This paper has been able to demonstrate that machine learning models based on current available financial and economic data present accurate classifications of credit ratings. Also the sub-sovereign credit rating forecast signified that the Random Forest and SMO algorithm performed significantly better than the statistical methods. Some practical implications were also provided.Článek analyzuje predikci úvěrových ratingů regionů metodami strojového učení v regionech mimo USA, Evropě a ostatních. Důraz je kladen na vývoj přesného predikčního modelu. Přesnost predikci byla měřena na dvou časových horizontech. Studie se dále zaměřila na minimalizaci nákladů spojených s klasifikací uvěrových ratingů napříč zeměmi a regiony. Celá řada determinantů (ekonomických a finančních) byla brána v úvahu jako vstupy modelů. Náklady klasifikace byly požity jako účelová funkce modelů. Článek ukazuje, že modely strojového učení jsou přesné v klasifikaci úvěrových ratingů regionů. Random forest a SMO algoritmus poskytly významně přesnější predikci než ostatní statistické metody. Poskytnuty jsou také politické implikace výsledků

Predikce regionální finanční výkonnosti pomocí soft-computingových metod

The difficulty in resolving the issues associated with forecasting regional financial performance has spurred the emergence of various applications of soft computing methods to tackle these challenges. This has inspired the development of hybrid models that employ diverse soft computing techniques. In this work, different machine learning methods such as random forest, XGBoost, support vector machines, neural networks, and fuzzy rule-based systems are utilized to improve the prediction of regional financial performance. I propose a novel hybrid method that integrates feature selection, class balancing, and ensemble classifiers in a cost-sensitive prediction scenario. More precisely, the proposed approach aims to develop an accurate decision support system that minimizes the misclassification cost in credit rating classification for subsovereign entities across various countries and world regions. Cost-sensitive learning is employed to adjust the training instances in accordance with the total cost associated with each class, facilitating the prediction of nominal rating classes at a lower misclassification cost. Furthermore, it is demonstrated that combining bagging with decision trees as base learners can mitigate the risk of overfitting, a common issue in individual machine learning methods. To validate the proposed approach, I have conducted experiments using two different types of datasets from Moody's credit rating agency. The results show that the proposed hybrid model surpasses existing forecasting models in terms of misclassification cost and other classification metrics.Potíže s řešením problémů spojených s predikcí regionální finanční výkonnosti podnítily vznik různých metod soft computingu. To inspirovalo vývoj hybridních modelů, které kombinují různé soft computingové techniky. V této práci se ke zlepšení predikce regionální finanční výkonnosti využívají různé metody strojového učení, jako jsou náhodné lesy, XGBoost, podpůrné vektorové stroje, neuronové sítě a systémy založené na fuzzy pravidlech. Navrhuji nový hybridní model, který integruje selekci proměnných, vyvažování tříd a soubory klasifikátorů v nákladově citlivém predikčním scénáři. Přesněji řečeno, navrhovaný přístup si klade za cíl vyvinout přesný systém podpory rozhodování, který minimalizuje náklady na nesprávnou klasifikaci při predikci úvěrového ratingu pro regionální subjekty v různých zemích. Nákladově citlivé učení se používá k úpravě vah instancí při učení v souladu s celkovými náklady spojenými s každou třídou, což usnadňuje predikci nominálních ratingových tříd při nižších nákladech na nesprávnou klasifikaci. Kromě toho je prokázáno, že kombinování baggingu s rozhodovacími stromy jako základními klasifikátory může zmírnit riziko přeučení, což je běžný problém u jednotlivých modelů strojového učení. Pro ověření navrhovaného přístupu byly provedeny experimenty s použitím dvou různých typů datových souborů od ratingové agentury Moody's. Výsledky ukazují, že navrhovaný hybridní model předčí stávající predikční modely, zejména pokud jde o náklady na nesprávnou klasifikaci a další klasifikační metriky.Fakulta ekonomicko-správníDokončená práce s úspěšnou obhajobo

Accessibility of Information Systems in Czech Republic for Foreigners

The aim of this thesis is to test the accessibility of information systems in Czech Republic for foreigners. The output of the thesis will be the proposals of techniques of some common selected life situations for testing and technique of how to test it. Another output will be the list of recommendations of how to improve information systems in the Czech Republic.Ústav systémového inženýrství a informatikyStudent presented to committee the content of bachelor thesis on theme Accessibility of Information Systems in Czech Republic. Committee put the question: There is a difference between a long and a short stay in the Czech Republic? Which information system was the best that standard? What is the best system for foreigners? For which data is statistics

Predikce úvěrových ratingů regionů pomocí metod strojového učení

This paper mainly analyses the forecasting of sub-sovereign credit ratings using machine learning methods in the non-US, Europe and other regional and sub-sovereign ratings. Specific focus is based on developing an accurate forecasting model based on machine learning. We examine its forecasting accuracy on two forecasting horizons, one and two years ahead. The study was designed to determine the cost sensitivity of various machine learning methods and to develop an accurate decision-support system that minimize the cost of credit rating classification for sub-sovereign entities across countries and world regions. We looked at each side of the economic, financial and debt and budget, revenues and expenditures, to provide sufficient inputs for the machine learning models. The analyses is to consider the ordinal character of the rating classes, classification cost (cost-sensitive) which is used as objective function, in assessing credit ratings and evaluating of bonds i.e. regional credit rating modelling.Tento článek analyzuje především predikce úvěrových ratingů regionů s využitím metod strojového učení v i mimo USA, Evropě a dalších regionech. Konkrétní zaměření je založeno na vývoji přesného predikčního modelu založeného na strojovém učení. Přesnost predikce zkoumáme na dvou horizontech, jeden a dva roky dopředu. Studie byla navržena tak, aby určila nákladovou citlivost různých metod strojového učení a vytvořila přesný systém pro podporu rozhodování, který minimalizuje náklady klasifikace úvěrového ratingu pro subjekty v různých zemích a regionech světa. Berou se v úvahu všechny stránky ekonomiky, financí a dluhu, rozpočtu, výnosů a nákladů, abychom poskytli dostatečné vstupy pro modely strojového učení. Analýzy spočívají v hodnocení klasifikačních tříd, klasifikačních nákladů, které jsou používány jako účelové funkce, při hodnocení úvěrových ratingů a při hodnocení dluhopisů, tj. při regionálním modelování úvěrového ratingu

Informační Systémy v Nadnárodních Korporacích

This work is to test the importance of info rmation systems in Multinational Companies that use ERP systems that are robust and extensible, and to describe these systems and analyze specific requirements and IS architecture scenario s. Part of this work can be a proposal for the implementation of such a system.Tato práce je otestovat význam informa č ních systém ů v nadnárodních spole č nostech, které používají ERP systémy, kt eré jsou robustní a rozši ř itelné a popsat tyto systémy a analyzovat specifické požadavky a IS scéná ř e architektury. Č ást této práce m ů že být návrh na zavedení takového systémuInformation.Fakulta ekonomicko-správn

Případová studie integrace Enterprise Resource Planning systému v nadnárodní společnosti

This article is focused on the area of integration of Enterprise Resource Planning systems in the Multinational Enterprise. The goal was through the illustrative case study suggest the main steps and describe important processes for this type of companies. Firstly are described the main concepts and definitions. Secondly is presented the case study for logistic corporation and finally are proposed recommendations and suggestions.Text je zaměřen na vybrané problémy integrace ERP v nadnárodní společnosti působící v ČR. Hlavním cílem bylo pomocí ilustrativní případové studie poukázat na hlavní kroky integrace a navrhnout doporučení pro zvládnutí integrace

Ilustrativní případová studie integrace ERP systému

Currently we are witnessing a phenomenon where the development and changes in enterprise environment are occurring very quickly. The paper responds to this phenomenon and it is focused on the area of ​​integration and implementation of Enterprise Resource Planning systems in the multinational enterprise. Firstly are described the main concepts and definitions connected with Enterprise Resource Planning systems and used methods. In the next section, we used the illustrative case study. It was applied for logistic corporation in the Czech Republic. The main goal was to summarize the main steps in the integration process and to propose recommendations and suggestions for similar processes.V současné době jsme svědky fenoménu, kdy rozvoj a změny v podnikovém prostředí probíhají velmi rychle. Článek reaguje na tento jev a je zaměřen na oblast integrace a implementace systémů ERP v nadnárodní firmě. Požita byla ilustrativní případová studie. Hlavním cílem bylo shrnout hlavní kroky v procesu integrace a navrhnout doporučení a návrhy pro podobné procesy

Determinants of technological and non-technological innovations: Evidence from Ghana' manufacturing and service sectors

This paper aims at investigating the various factors driving technological and non-technological innovations in the manufacturing and service sectors in Ghana. We argue that numerous previous studies have shown that digitalization, firms' collaborations, access to finance, engaging in research and development and certain firm characteristic such as age, size and ownership influence firms' aptitude and incentives to be innovative. However, in the context of developing countries like Ghana, we do not know whether these same determinants also have positive effects on stimulating innovations at the firm-level. Using a sample of 549 firms sourced from the World Bank Enterprises Survey conducted between 2007 and 2013, this study finds that the adoption of digitalization promotes non-technological (organizational) innovations than technological innovations. We also find that firms' innovation collaboration with consultants and universities rather exert no impact on technological and non-technological innovations. Our finding show that internal R&D enhance technological innovations and not non-technological innovations. The main practical implications of the study are that attempts to boosting firm-level and developing countries innovation potentials should mainly focus on improving internal R&D and innovation support activities, expanding access to finance, and upgrading Information and Communication Technology (ICT) infrastructure to enhance digitalization.Internal Grant Agency of FaME [IGA/FaME/2021/004