Потеря по умолчанию (LGD) оценивает резервы потерь с помощью моделей Регрессии и Тобита.
fitLGDModel | Создайте заданный тип объекта модели LGD |
predict | Предсказать потерю по умолчанию |
modelDiscrimination | Вычисление данных AUROC и ROC |
modelDiscriminationPlot | Постройте кривую ROC |
modelAccuracy | Вычислите R-квадрат, RMSE, корреляцию и среднюю ошибку выборки предсказанных и наблюдаемых LGD |
modelAccuracyPlot | График поля точек предсказанных и наблюдаемых ЛГД |
Regression | Создание Regression объект модели для потерь по умолчанию |
Tobit | Создание Tobit объект модели для потерь по умолчанию |
Основные потери при валидации модели по умолчанию
В этом примере показано, как выполнить валидацию базовой модели на модели потерь по умолчанию (LGD) путем просмотра подобранной модели, оценочных коэффициентов и p-значений.
Сравнение модели LGD Тобита с эталонной моделью
Этот пример показывает, как сравнить модель Tobit для потерь по умолчанию (LGD) с эталонной моделью.
Сравнение моделей потерь по умолчанию с использованием перекрестной валидации
В этом примере показано, как сравнить модели потерь по умолчанию (LGD) с помощью перекрестной валидации.
Обзор потерь с учетом моделей по умолчанию
Потеря по умолчанию (LGD) - это доля кредита, потерянная в случае дефолта.
