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Credit_Risk_Model_LoanDefaults:数据科学项目
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2021-03-09
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贷款违约的信用风险建模 项目概况 该项目旨在通过计算未偿还贷款的预期损失来衡量贷款机构(即商业银行)的信用风险。 信用风险是借款人不偿还贷款给贷方的可能性。 通过有效地衡量风险,贷方可以最大程度地降低其信用损失,同时最大程度地提高贷款借贷的收入。 对于银行而言,遵守要求其以足够的资本充足率开展业务的法规也至关重要,如果资本充足率较低,则将冒着经济体系稳定的风险。 信用风险的关键指标是预期损失(EL),它是通过将以下三个模型的结果相乘得出的结果:PD(违约概率),LGD(给定违约损失)和EAD(违约暴露)。 该项目包括所有三个模型,以帮助实现信用风险衡量的最终目标。 使用的代码和资源 的Python版本:3.8.5 包装:熊猫,numpy,sklearn,scipy,matplotlib,seaborn,泡菜 数据集来源: : 数据集信息 包含我们用于训练和测试模型的所有贷款的过去数
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Credit_Risk_Model_LoanDefaults-main.zip (27个子文件)
Credit_Risk_Model_LoanDefaults-main
loan_data_2007_2014_preprocessed.csv 134B
loan_data_inputs_test.csv 134B
4.Credit Risk Modeling_LGD & EAD Model.ipynb 255KB
1.Credit Risk Modeling_PD Data Preparation.ipynb 2.63MB
loan_data_2015.csv 134B
loan_data_targets_test.csv 889KB
df_scorecard.csv 12KB
Reference Categories.csv 492B
3.Credit Risk Modeling_PD Model Monitoring.ipynb 2.54MB
lgd_model_stage_2.sav 2KB
List of Sig Categories.csv 2KB
loan_data_targets_2015.csv 3.91MB
List of Categories.csv 3KB
loan_data_2007_2014.csv 134B
loan_data_targets_train.csv 3.47MB
README.md 20KB
LCDataDictionary.xlsx 20KB
inputs_train_with_ref_cat.csv 74.27MB
loan_data_inputs_train.csv 134B
lgd_model_stage_1.sav 2KB
.gitattributes 375B
pd_model.sav 3KB
PSI_calc.csv 10KB
Sig Ref Categories.csv 415B
loan_data_inputs_2015.csv 134B
2.Credit Risk Modeling_PD Model Building.ipynb 393KB
loan_data_defaults.csv 36.23MB
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沐水涤尘
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