ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

Courses

Credit Risk Modeling in R

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 11/2566

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

RApplied Finance4 ชม.16 videos52 Exercises4,000 เอ็กซ์พี48,283คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

This hands-on-course with real-life credit data will teach you how to model credit risk by using logistic regression and decision trees in R. Modeling credit risk for both personal and company loans is of major importance for banks. The probability that a debtor will default is a key component in getting to a measure for credit risk. While other models will be introduced in this course as well, you will learn about two model types that are often used in the credit scoring context; logistic regression and decision trees. You will learn how to use them in this particular context, and how these models are evaluated by banks.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Intermediate R for Finance

1

Introduction and data preprocessing

This chapter begins with a general introduction to credit risk models. We'll explore a real-life data set, then preprocess the data set such that it's in the appropriate format before applying the credit risk models.

Introduction and data structure

50 เอ็กซ์พี

Exploring the credit data

100 เอ็กซ์พี

Interpreting a CrossTable()

50 เอ็กซ์พี

Histograms and outliers

50 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

Missing data and coarse classification

50 เอ็กซ์พี

Deleting missing data

100 เอ็กซ์พี

Replacing missing data

100 เอ็กซ์พี

Keeping missing data

100 เอ็กซ์พี

Data splitting and confusion matrices

50 เอ็กซ์พี

Splitting the data set

100 เอ็กซ์พี

Creating a confusion matrix

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Logistic regression

Logistic regression is still a widely used method in credit risk modeling. In this chapter, you will learn how to apply logistic regression models on credit data in R.

Logistic regression: introduction

50 เอ็กซ์พี

Basic logistic regression

100 เอ็กซ์พี

Interpreting the odds for a categorical variable

50 เอ็กซ์พี

Multiple variables in a logistic regression model

100 เอ็กซ์พี

Interpreting significance levels

50 เอ็กซ์พี

Logistic regression: predicting the probability of default

50 เอ็กซ์พี

Predicting the probability of default

100 เอ็กซ์พี

Making more discriminative models

100 เอ็กซ์พี

Evaluating the logistic regression model result

50 เอ็กซ์พี

Specifying a cut-off

100 เอ็กซ์พี

Comparing two cut-offs

50 เอ็กซ์พี

Wrap-up and remarks

50 เอ็กซ์พี

Comparing link functions for a given cut-off

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Decision trees

Classification trees are another popular method in the world of credit risk modeling. In this chapter, you will learn how to build classification trees using credit data in R.

What is a decision tree?

50 เอ็กซ์พี

Computing the gain for a tree

100 เอ็กซ์พี

Changing one Gini...

50 เอ็กซ์พี

Building decision trees using the rpart()-package

50 เอ็กซ์พี

Undersampling the training set

100 เอ็กซ์พี

Changing the prior probabilities

100 เอ็กซ์พี

Including a loss matrix

100 เอ็กซ์พี

Pruning the decision tree

50 เอ็กซ์พี

Pruning the tree with changed prior probabilities

100 เอ็กซ์พี

Pruning the tree with the loss matrix

100 เอ็กซ์พี

Other tree options and the construction of confusion matrices

50 เอ็กซ์พี

One final tree using more options

100 เอ็กซ์พี

Confusion matrices and accuracy of our final trees

100 เอ็กซ์พี

Optimizing the accuracy

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Evaluating a credit risk model

In this chapter, you'll learn how you can evaluate and compare the results obtained through several credit risk models.

Finding the right cut-off: the strategy curve

50 เอ็กซ์พี

Computing a bad rate given a fixed acceptance rate

100 เอ็กซ์พี

The strategy table and strategy curve

100 เอ็กซ์พี

To tree or not to tree?

50 เอ็กซ์พี

The ROC-curve

50 เอ็กซ์พี

ROC-curves for comparison of logistic regression models

100 เอ็กซ์พี

ROC-curves for comparison of tree-based models

100 เอ็กซ์พี

Input selection based on the AUC

50 เอ็กซ์พี

Another round of pruning based on AUC

100 เอ็กซ์พี

Best of four

50 เอ็กซ์พี

Further model reduction?

100 เอ็กซ์พี

Course wrap-up

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Credit Risk Modeling in R

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Credit Risk Modeling in R วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา