Ana içeriğe atla

Kurs

R ile Kredi Riski Modellemesi

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 11.2023

Lojistik regresyon ve karar ağaçlarını kullanarak kredi riskini modellemek için gerçek hayattaki bir ortamda istatistiksel modelleme uygulayın.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RApplied Finance

4 sa

16 video

52 Egzersiz

4,000 XP

48,384

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Gerçek kredi verileriyle yapılan bu uygulamalı kurs, R'de lojistik regresyon ve karar ağaçlarını kullanarak kredi riskini nasıl modelleyeceğini öğretecek. Hem bireysel hem de ticari krediler için kredi riskinin modellenmesi bankalar açısından büyük önem taşır. Bir borçlunun temerrüde düşme olasılığı, kredi riskini ölçmede temel bir bileşendir. Bu kursta başka modeller de tanıtılsa da, kredi skorlama bağlamında sıkça kullanılan iki model türünü öğreneceksin: lojistik regresyon ve karar ağaçları. Bu modelleri bu özel bağlamda nasıl kullanacağını ve bankaların bu modelleri nasıl değerlendirdiğini öğreneceksin.

Önkoşullar

Intermediate R for Finance

1

Giriş ve veri ön işleme

Bu bölüm, kredi risk modellerine genel bir girişle başlar. Gerçek bir veri kümesini inceleyecek, ardından kredi risk modellerini uygulamadan önce veri kümesini uygun formata getirmek için ön işlemeden geçireceğiz.

Giriş ve veri yapısı

Kredi verilerini keşfetme

CrossTable() çıktısını yorumlamak

Histogramlar ve aykırı değerler

Histogramlar

Aykırı değerler

Eksik veriler ve kaba sınıflandırma

Eksik verileri silmek

Eksik verileri değiştirme

Eksik veriyi tutmak

Veri bölme ve karışıklık matrisleri

Veri kümesini bölme

Karmaşıklık (confusion) matrisi oluşturma

Bölümü Başlat

2

Lojistik regresyon

Lojistik regresyon, kredi riski modellemede hâlâ yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu bölümde, R'de kredi verileri üzerinde lojistik regresyon modellerini nasıl uygulayacağını öğreneceksin.

Lojistik regresyon: giriş

Temel lojistik regresyon

Kategorik bir değişken için olasılık oranlarını yorumlama

Bir lojistik regresyon modelinde birden çok değişken

Anlamlılık düzeylerini yorumlama

Lojistik regresyon: temerrüt olasılığını tahmin etme

Temerrüt olasılığını tahmin etme

Daha ayırt edici modeller oluşturma

Lojistik regresyon modelinin sonucunu değerlendirme

Bir eşik değeri (cut-off) belirtmek

İki eşik değerini karşılaştırma

Kapanış ve notlar

Belirli bir eşik değeri için bağ fonksiyonlarını karşılaştırma

Bölümü Başlat

3

Karar ağaçları

Sınıflandırma ağaçları, kredi riski modelleme dünyasında bir başka popüler yöntemdir. Bu bölümde, R kullanarak kredi verileriyle sınıflandırma ağaçlarını nasıl kuracağını öğreneceksin.

Karar ağacı nedir?

Bir ağaç için kazancı hesaplama

Bir Gini'yi değiştirmek...

rpart() paketiyle karar ağaçları oluşturma

Eğitim setinde eksik örnekleme (undersampling)

Öncelik olasılıklarını değiştirme

Bir kayıp matrisi ekleme

Karar ağacını budama

Değiştirilmiş önsel olasılıklarla ağacı budama

Kayıp matrisi ile ağacı budama

Diğer ağaç seçenekleri ve karışıklık matrislerinin oluşturulması

Daha fazla seçenekle son bir ağaç

Son ağaçlarımızın karmaşıklık (confusion) matrisleri ve doğruluğu

Doğruluğu optimize etme

Bölümü Başlat

4

Bir kredi risk modelini değerlendirme

Bu bölümde, çeşitli kredi risk modelleriyle elde edilen sonuçları nasıl değerlendireceğini ve karşılaştıracağını öğreneceksin.

Doğru eşik değerini bulmak: strateji eğrisi

Sabit bir kabul oranı verildiğinde kötü oranını hesaplama

Strateji tablosu ve strateji eğrisi

Ağaç mı, değil mi?

ROC eğrisi

Lojistik regresyon modellerini karşılaştırmak için ROC eğrileri

Ağaç tabanlı modelleri karşılaştırmak için ROC eğrileri

AUC'ye göre girdi seçimi

AUC'ye göre bir başka budama turu

Dördün en iyisi

Daha fazla model sadeleştirme?

Kurs özeti

Bölümü Başlat

R ile Kredi Riski Modellemesi

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R ile Kredi Riski Modellemesi eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.