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Corso

Credit Risk Modeling in R

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 11/2023

Usa la modellazione statistica in un contesto reale con la regressione logistica e gli alberi decisionali per modellare il rischio di credito.

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RApplied Finance

4 h

16 video

52 Esercizi

4,000 XP

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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

Intermediate R for Finance

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 dati

Esplorare i dati di credito

Interpretare una CrossTable()

Istogrammi e valori anomali

Dati mancanti e classificazione grossolana

Eliminare i dati mancanti

Sostituire i dati mancanti

Mantenere i dati mancanti

Suddivisione dei dati e matrici di confusione

Suddividere l'insieme di dati

Creare una matrice di confusione

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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.

Regressione logistica: introduzione

Regressione logistica di base

Interpretare le odds per una variabile categorica

Più variabili in un modello di regressione logistica

Interpretare i livelli di significatività

Regressione logistica: prevedere la probabilità di default

Prevedere la probabilità di default

Costruire modelli più discriminanti

Valutare il risultato del modello di regressione logistica

Specificare un cut-off

Confrontare due cut-off

Riepilogo e osservazioni

Confronto delle funzioni di link per un dato cut-off

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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.

Che cos'è un albero decisionale?

Calcolare il gain per un albero

Cambiare un Gini...

Costruire alberi decisionali con il pacchetto rpart()

Undersampling del training set

Modificare le probabilità a priori

Inclusione di una loss matrix

Potare l'albero decisionale

Potatura dell'albero con probabilità a priori modificate

Potatura dell'albero con la matrice delle perdite

Altre opzioni per gli alberi e costruzione delle matrici di confusione

Un ultimo albero con più opzioni

Matrici di confusione e accuratezza dei nostri tree finali

Ottimizzare l'accuracy

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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.

Trovare la soglia giusta: la curva di strategia

Calcolare un bad rate dato un tasso di accettazione fisso

La tabella di strategia e la curva di strategia

Albero o non albero?

La curva ROC

Curve ROC per confrontare modelli di regressione logistica

Curve ROC per confrontare i modelli basati su alberi

Selezione delle variabili in base all'AUC

Un altro giro di potatura basato sull’AUC

Il migliore dei quattro

Ridurre ancora il modello?

Chiusura del corso

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Credit Risk Modeling in R

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