Пожизненные модели для вероятности значения по умолчанию (PD) оценочная потеря резервируют на основе "пожизненного" аналитического условного выражения на макроэкономических сценариях.
fitLifetimePDModel | Создайте заданный пожизненный тип объекта модели PD |
predict | Вычислите условный PD |
predictLifetime | Вычислите совокупный пожизненный PD, крайний PD и вероятность выживания |
modelDiscrimination | Вычислите данные ROC и AUROC |
modelDiscriminationPlot | Постройте кривую ROC |
modelAccuracy | Вычислите RMSE предсказанных и наблюдаемых ФУНТОВ на сгруппированных данных |
modelAccuracyPlot | Постройте наблюдаемые уровни по умолчанию по сравнению с предсказанными ФУНТАМИ на сгруппированных данных |
Основная пожизненная проверка допустимости модели PD
В этом примере показано, как выполнить валидацию базовой модели на пожизненной вероятности модели (PD) по умолчанию путем просмотра подобранной модели, оцененных коэффициентов и p-значений.
Сравните логистическую модель для пожизненного PD, чтобы защитить модель
В этом примере показано, как сравнить новый Logistic модель для пожизненного PD против модели "чемпиона".
Сравните пожизненные модели PD Используя перекрестную проверку
В этом примере показано, как сравнить три пожизненных модели PD с помощью перекрестной проверки.
Ожидаемый расчет кредита потерь
В этом примере показано, как выполнить расчеты ожидаемой потери кредита (ECL) с помощью симулированных данных о ссуде, макро-данных о сценарии и существующей пожизненной вероятности модели (PD) по умолчанию.
Сравните дискриминацию модели и точность, чтобы подтвердить вероятности значения по умолчанию
Этот пример показывает некоторые различия между дискриминацией и метриками точности для валидации вероятности моделей (PD) по умолчанию.
Обзор пожизненной вероятности моделей по умолчанию
Оцените резервы потерь на основе пожизненного аналитического условного выражения на макроэкономических сценариях.
