Lewati ke konten utama

Kursus

Pemodelan Risiko Kredit di R

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 11/2023

Terapkan pemodelan statistik dalam konteks nyata menggunakan regresi logistik dan pohon keputusan untuk memodelkan risiko kredit.

Mulai Kursus Gratis

RApplied Finance

4 jam

16 videos

52 Latihan

4,000 XP

48,384

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Kursus praktik dengan data kredit nyata ini akan mengajarkan Anda cara memodelkan risiko kredit menggunakan regresi logistik dan pohon keputusan di R. Pemodelan risiko kredit untuk pinjaman perorangan maupun perusahaan sangat penting bagi bank. Probabilitas bahwa seorang debitur akan gagal bayar adalah komponen kunci untuk mengukur risiko kredit. Meskipun model lain juga akan diperkenalkan dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dua jenis model yang sering digunakan dalam konteks credit scoring: regresi logistik dan pohon keputusan. Anda akan belajar cara menggunakannya dalam konteks ini, serta bagaimana bank mengevaluasi model-model tersebut.

Persyaratan

Intermediate R for Finance

1

Pendahuluan dan prapemrosesan data

Bab ini dimulai dengan pengantar umum tentang model risiko kredit. Kita akan menelusuri himpunan data nyata, lalu melakukan prapemrosesan agar berada pada format yang sesuai sebelum menerapkan model risiko kredit.

Pendahuluan dan struktur data

Menjelajahi data kredit

Menafsirkan CrossTable()

Histogram dan pencilan

Data hilang dan klasifikasi kasar

Menghapus data hilang

Mengganti data hilang

Mempertahankan data hilang

Pembagian data dan confusion matrix

Membagi himpunan data

Membuat confusion matrix

2

Regresi logistik

Regresi logistik masih menjadi metode yang banyak digunakan dalam pemodelan risiko kredit. Di bab ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan model regresi logistik pada data kredit di R.

Regresi logistik: pengantar

Regresi logistik dasar

Menafsirkan odds untuk variabel kategorikal

Beberapa variabel dalam model regresi logistik

Menafsirkan tingkat signifikansi

Regresi logistik: memprediksi probabilitas gagal bayar

Memprediksi probabilitas gagal bayar

Membuat model yang lebih diskriminatif

Mengevaluasi hasil model regresi logistik

Menentukan cut-off

Membandingkan dua cut-off

Rangkuman dan catatan

Membandingkan fungsi taut untuk sebuah cut-off tertentu

3

Pohon keputusan

Pohon klasifikasi adalah metode populer lainnya dalam dunia pemodelan risiko kredit. Di bab ini, Anda akan mempelajari cara membangun pohon klasifikasi menggunakan data kredit di R.

Apa itu decision tree?

Menghitung gain untuk sebuah tree

Mengubah satu Gini...

Membangun pohon keputusan menggunakan paket rpart()

Undersampling pada himpunan data latih

Mengubah probabilitas prior

Menyertakan matriks loss

Pemangkasan pohon keputusan

Memangkas tree dengan probabilitas prior yang diubah

Memangkas pohon dengan matriks kerugian

Opsi pohon lainnya dan penyusunan confusion matrix

Satu pohon terakhir dengan lebih banyak opsi

Matriks kebingungan dan akurasi pohon final kita

Mengoptimalkan akurasi

4

Mengevaluasi model risiko kredit

Di bab ini, Anda akan mempelajari cara mengevaluasi dan membandingkan hasil yang diperoleh dari beberapa model risiko kredit.

Menentukan cut-off yang tepat: kurva strategi

Menghitung bad rate dengan tingkat akseptansi tetap

Tabel strategi dan kurva strategi

To tree or not to tree?

Kurva ROC untuk membandingkan model regresi logistik

Kurva ROC untuk membandingkan model berbasis pohon

Pemilihan input berdasarkan AUC

Putaran pemangkasan lain berdasarkan AUC

Terbaik dari empat

Reduksi model lebih lanjut?

Penutup kursus

Pemodelan Risiko Kredit di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Pemodelan Risiko Kredit di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.