Econometric modelling of binary variable - methods of Credit Risk scorecards development in R
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2400-ZEWW752 |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
|
Nazwa przedmiotu: | Econometric modelling of binary variable - methods of Credit Risk scorecards development in R |
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych |
Grupy: |
Anglojęzyczna oferta zajęć WNE UW Przedmioty kierunkowe dla Data Science Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 4 (1*30h) Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia FR - grupa 2 (2*30h) Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h) Przedmioty kierunkowe do wyboru- studia I stopnia EP Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich FIR Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM |
Punkty ECTS i inne: |
3.00
|
Język prowadzenia: | angielski |
Rodzaj przedmiotu: | nieobowiązkowe |
Skrócony opis: |
The course gives both theoretical knowledge and practical skills to model a credit scorecard. During the course all necessary steps to develop a scorecard would be discussed and presented. Starting from data preparation (handling a missing data and outliers, derived variables preparation, data sampling), going through model estimation (i.e. logistic regression) and model quality assessment (discriminatory power, stability) and ending on optimal cut-off choice. During the course examples would be presented in R. |
Pełny opis: |
A detailed course plan: 1. Statistical inference basics 2. Modelling sample definition 3. Risk factors specificity • Application data • Behavioral data 4. Data preparation • GB flag • Discretization and different methods of data preparation • Preliminary variable selection 5. Probability of Default prediction • Logistic regression and other methods 6. Method of scorecard building and transformation to Masterscale 7. Scorecard Quality assessment • Functional form selection • Goodness-of-fit tests • Discriminatory power • Stability analysis • Dimensions of Quality assessment 8. Optimal cut-off point choice |
Literatura: |
Banasik, J., & Crook, J. (2004). Does reject inference really improve the performance of application scoring models? Journal of Banking & Finance, vol 28, pp. 857-874. Banasik, J., & Crook, J. (2007). Reject inference, augmentation, and sample selection. European Journal of Operational Research, 183 (2007) pp. 1582–1594. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression. Hoboken, NJ: Wiley. King, G., & Zeng, L. (2003). Logistic Regression in Rare Events Data. Journal of Statistical Software, 8(2). Kleinbaum, D. G., Klein, M., & Pryor, E. R. (2010). Logistic regression: a self-learning text. New York: Springer. Löffler, G., & Posch, P. N. (2013). Credit risk modeling using Excel and VBA. Chichester: John Wiley & Sons. Siddiqi, N. (2006). Credit risk scorecards developing and implementing intelligent credit scoring. Hoboken (N.J.): Wiley. Thomas, L. C., Edelman, D. B., & Crook, J. N. (2002). Credit scoring and its applications. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics. |
Efekty uczenia się: |
The students will learn how to perform a whole scorecard development project (from modeler perspective). Starting with data preparation (handling a missing data and outliers, derived variables preparation, data sampling), through model estimation (i.e. logistic regression) and model quality assessment (discriminatory power, stability) to optimal cut-off choice. KW01, KW02, KW03, KU01, KU02, KU03, KK01, KK02, KK03 |
Metody i kryteria oceniania: |
All students will be obliged to: • be present at the classes (according to common University of Warsaw rules), • prepare a project (code + paper) in which they will present a comparison of different scorecards quality |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)
Okres: | 2024-02-19 - 2024-06-16 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ KON
PT |
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Marcin Chlebus | |
Prowadzący grup: | Marcin Chlebus | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.