Публикации по теме 'credit-risk'


Линейные или нелинейные алгоритмы: что лучше для прогнозирования кредитного риска?
В нашем мире кредитных рисков мы обычно пытаемся решить одну из двух проблем. Первая проблема, которую мы часто пытаемся решить, — это проблема, в которой результат, который мы хотим предсказать, является бинарным: Выполнит ли заявитель свои платежные обязательства? Отреагирует ли клиент на предложение кредита? Будет ли клиент соблюдать договоренность об оплате? Второй тип проблем, которые мы пытаемся решить, включает в себя диапазон: Какую часть непогашенной задолженности этого..
Модели PD, EAD и LGD
Добро пожаловать в день 8 нашей серии блогов; Аналитика кредитных рисков и мошенничества стала критически важными компонентами банковской и финансовой индустрии, особенно в нынешнюю цифровую эпоху, когда транзакции становятся все более сложными и разнообразными. Python — популярный язык программирования, который широко используется в науке о данных и аналитике. В этом блоге мы представим ключевые концепции анализа кредитного риска и мошенничества, а также то, как Python можно использовать..
Модель машинного обучения для прогнозирования дефолтов по кредитам — Часть 3: Моделирование и интерпретация
Это третья часть статьи, описывающая модель машинного обучения для прогнозирования дефолтов по кредитам. Первая часть описывает бизнес-проблему, обрисовывает в общих чертах модель и обсуждает ее влияние на бизнес. Вторая часть — это глубокое погружение в подготовку данных. Эта часть представляет собой подробное описание моделирования и оценки модели. Он основан на этой записной книжке Kaggle . Моделирование У нас есть довольно большой (560 тыс. наблюдений) набор табличных..
Моделирование кредитного риска с использованием набора данных о кредитах
В настоящее время можно инвестировать в кредиты других людей, используя онлайн-платформы однорангового кредитования, такие как, например, Lending Club. В Lending Club заемщики с более высоким кредитным рейтингом (более надежные и менее рискованные) получают более низкие процентные ставки по своим кредитам. Для сравнения, заемщики с более низким кредитным рейтингом (менее надежным и более рискованным) получают более высокие ставки. С точки зрения инвестора кредиты с более высокими..
Машинное обучение: что это такое на самом деле и почему это важно
Поскольку технологии играют все более заметную роль в нашей жизни с каждым днем, вы, вероятно, слышали термин «машинное обучение», но знаете ли вы, что это значит и почему это важно? Хотя некоторые из вас отвечают на эти вопросы утвердительно, столько же и тех, кто не совсем уверен в машинном обучении. Мы собираемся пролить немного света на это для вас. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — отличный метод анализа данных, с помощью которого происходит построение..
Готовы ли вы возглавить проект по науке о данных?
«Взгляд на проект по науке о данных с точки зрения любого проекта разработки программного обеспечения» Какую проблему вынуждает решать с помощью науки о данных? Теперь нам доступны данные и механизмы, позволяющие использовать эту силу. Определение правильной проблемы или варианта использования - это первый шаг. В настоящее время в отрасли есть несколько вариантов использования, которые подвергаются атакам с использованием науки о данных. Что вам нравится? Четкое представление о..
Кредитный риск и концепции машинного обучения — 5
Аналитик кредитного риска должен быстро пройти первоначальную проверку кредитоспособности, поскольку обычно на столе находится сделка, и новый клиент находится на борту, или для текущего клиента запланирована проверка на основе результатов деятельности и соображений до -актуальная информация о клиенте и его финансовом положении. В сложном бизнесе не обязательно существует единый подход к регистрации и проверке кредитоспособности. В предыдущем разделе я показал рабочий процесс..