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Descrizione del corso
Questo corso pratico, basato su dati reali sul credito, ti insegnerà a modellare il rischio di credito usando la regressione logistica e gli alberi decisionali in R. Per le banche è fondamentale modellare il rischio di credito sia per i prestiti personali sia per quelli alle imprese. La probabilità che un debitore vada in default è un elemento chiave per misurare il rischio di credito. Pur presentando anche altri modelli, in questo corso ti concentrerai su due tipologie molto utilizzate nel credit scoring: la regressione logistica e gli alberi decisionali. Imparerai a usarle in questo contesto specifico e a capire come le banche valutano questi modelli.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione e preprocessing dei dati
Questo capitolo inizia con un’introduzione generale ai modelli di rischio di credito. Esploreremo un insieme di dati reale, poi effettueremo il preprocessing in modo da metterlo nel formato corretto prima di applicare i modelli di rischio di credito.
- Introduzione e struttura dei dati50 XP
- Esplorare i dati di credito100 XP
- Interpretare una CrossTable()50 XP
- Istogrammi e valori anomali50 XP
- Istogrammi100 XP
- Outlier100 XP
- Dati mancanti e classificazione grossolana50 XP
- Eliminare i dati mancanti100 XP
- Sostituire i dati mancanti100 XP
- Mantenere i dati mancanti100 XP
- Suddivisione dei dati e matrici di confusione50 XP
- Suddividere l'insieme di dati100 XP
- Creare una matrice di confusione100 XP
2
Regressione logistica
La regressione logistica è ancora un metodo ampiamente usato nella modellazione del rischio di credito. In questo capitolo imparerai ad applicare modelli di regressione logistica ai dati di credito in R.
3
Alberi decisionali
Gli alberi di classificazione sono un altro metodo molto diffuso nel mondo della modellazione del rischio di credito. In questo capitolo imparerai a costruire alberi di classificazione usando dati di credito in R.
4
Valutazione di un modello di rischio di credito
In questo capitolo imparerai a valutare e confrontare i risultati ottenuti con diversi modelli di rischio di credito.
R
Credit Risk Modeling in R
Corso
completato
