R で学ぶクレジットリスク・モデリング

実データを使って、R によるロジスティック回帰と決定木でクレジットリスクをモデリングする方法を学ぶ実践的なコースです。個人向け・法人向けローンのリスクを適切に評価することは、銀行にとって非常に重要です。債務者がデフォルトする確率は、クレジットリスクを測るための重要な要素です。本コースでは他のモデルにも触れますが、クレジットスコアリングで広く用いられる2つのモデル、ロジスティック回帰と決定木に焦点を当てます。特にこの文脈での使い方と、銀行がこれらのモデルをどのように評価するかを学びます。