Lập mô hình rủi ro tín dụng với Python

24/11/2024 9 lượt xem

Giảng viên : ARFQuant

0 đánh giá

Giới thiệu chung

Khóa học Lập mô hình Rủi ro Tín dụng bằng Python

Bạn đang tìm kiếm một khóa học giúp bạn nắm vững kỹ năng phân tích rủi ro tín dụng bằng Python? Khóa học "Lập mô hình Rủi ro Tín dụng bằng Python" là lựa chọn hoàn hảo cho bạn!

**Tổng quan khóa học:**

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn học cách sử dụng Python để xây dựng các mô hình phân tích rủi ro tín dụng. Bạn sẽ học từ những kiến thức cơ bản đến các ứng dụng nâng cao, giúp bạn trở thành một chuyên gia phân tích rủi ro tín dụng chuyên nghiệp.

**Nội dung khóa học:**

- **Phần 1: Giới thiệu về Python và Rủi ro Tín dụng**

- Lịch sử và ứng dụng của Python trong phân tích rủi ro tín dụng

- Cài đặt môi trường làm việc và làm quen với Python

- Viết và chạy những dòng lệnh Python đầu tiên

- **Phần 2: Các khái niệm cơ bản trong Python**

- Biến và kiểu dữ liệu trong Python

- Các toán tử và biểu thức

- Cấu trúc điều khiển: if-else, vòng lặp for và while

- **Phần 3: Xử lý và khám phá dữ liệu**

- Nhập và xuất dữ liệu

- Xử lý dữ liệu với các gói: pandas, numpy

- Khám phá và trực quan hóa dữ liệu

- **Phần 4: Phân tích rủi ro tín dụng và mô hình hóa**

- Phân tích thống kê cơ bản

- Xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy

- Ứng dụng học máy cơ bản với Python

- **Phần 5: Dự án thực tế và ứng dụng Python**

- Thực hành qua các dự án phân tích rủi ro tín dụng thực tế

- Sử dụng Python trong các ngành công nghiệp cụ thể

- Giới thiệu về các gói và thư viện nâng cao

**Lợi ích khi tham gia khóa học:**

- **Học qua thực hành:** Các bài tập và dự án thực tế giúp bạn nắm vững kiến thức.
- **Cập nhật liên tục:** Nội dung khóa học được cập nhật thường xuyên để đáp ứng nhu cầu công việc và thị trường.

**Đối tượng tham gia:**

Khóa học này phù hợp với mọi đối tượng từ sinh viên chuyên ngành tài chính, kế toán, đến các chuyên gia phân tích rủi ro tín dụng đang muốn nâng cao kỹ năng và hiệu suất làm việc với Python.

Hãy tham gia khóa học "Phân tích Rủi ro Tín dụng bằng Python" để bắt đầu hành trình trở thành một chuyên gia phân tích rủi ro tín dụng thực thụ!

QUÀ TẶNG MIỄN PHÍ: Khóa học Lập trình Python từ A đến Z

nội dung khóa học

01 - Introduction

100. Download tai lieu khoa hoc
2001 What does the course cover
3002 What is credit risk and why is it important
4003 Expected loss (EL) and its components PD, LGD and EAD
5004 Capital adequacy, regulations, and the Basel II accord
6005 Basel II approaches SA, F-IRB, and A-IRB
7006 Different facility types (asset classes) and credit risk modeling approaches

02 - Setting up the working environment

1001 Setting up the environment - Do not skip, please!
2002 Why Python and why Jupyter
3003 Installing Anaconda
4004 Jupyter Dashboard - Part 1
5005 Jupyter Dashboard - Part 2
6006 Installing the sklearn package

03 - Dataset description

1001 Our example consumer loans. A first look at the dataset
2003 Dependent variables and independent variables

04 - General preprocessing

1001 How is the PD model going to look like
2001 Importing the data into Python
3003 Preprocessing few continuous variables
4006 Preprocessing few discrete variables
5008 Check for missing values and clean

05 - PD Model Data Preparation

1003 Dependent variable Good Bad (default) definition
2005 Fine classing, weight of evidence, and coarse classing
3007 Information value
4009 Data preparation. Splitting data
5011 Data preparation. An example
6013 Data preparation. Preprocessing discrete variables automating calculations
7015 Data preparation. Preprocessing discrete variables visualizing results
8016 Data preparation. Preprocessing discrete variables creating dummies (Part 1)
9018 Data preparation. Preprocessing discrete variables creating dummies (Part 2)
10021 Data preparation. Preprocessing continuous variables Automating calculations
11023 Data preparation. Preprocessing continuous variables creating dummies (Part 1)
12025 Data preparation. Preprocessing continuous variables creating dummies (Part 2)
13028 Data preparation. Preprocessing continuous variables creating dummies (Part 3)
14031 Data preparation. Preprocessing the test dataset

06 - PD model estimation

1001 The PD model. Logistic regression with dummy variables
2003 Loading the data and selecting the features
3004 PD model estimation
4005 Build a logistic regression model with p-values
5007 Interpreting the coefficients in the PD model

07 - PD model validation

1001 Out-of-sample validation (test)
2003 Evaluation of model performance accuracy and area under the curve (AUC)
3005 Evaluation of model performance Gini and Kolmogorov-Smirnov

08 - Applying the PD Model for decision making

1001 Calculating probability of default for a single customer
2002 Creating a scorecard
3004 Calculating credit score
4006 From credit score to PD
5008 Setting cut-offs

09 - PD model monitoring

1001 PD model monitoring via assessing population stability
2003 Population stability index preprocessing
3004 Population stability index calculation and interpretation

10 - LGD and EAD Models Preparing the data

1001 LGD and EAD models independent variables
2003 LGD and EAD models dependent variables
3005 LGD and EAD models distribution of recovery rates and credit conversion factors

11 - LGD model

1001 LGD model preparing the inputs
2002 LGD model testing the model
3004 LGD model estimating the accuracy of the model
4005 LGD model saving the model
5006 LGD model stage 2 – linear regression
6008 LGD model stage 2 – linear regression evaluation
7010 LGD model combining stage 1 and stage 2

12 - EAD model

1001 EAD model estimation and interpretation
2003 EAD model validation

13 - Calculating expected loss

1001 Calculating expected loss

Đóng lại (X)

Tài liệu tham khảo

Công ty

ARFQuant

ARFQuant (Actuarial science- Risk management – Finance - Quantitative) là công ty tư vấn được thành lập từ sự hợp tác của các chuyên gia đến từ châu Âu và Việt Nam trong các lĩnh vực Actuary, Quản lý rủi ro và Tài chính doanh nghiệp. Các chuyên gia của chúng tôi có kinh nghiệm làm việc và tư vấn trên 20 năm ở các quốc gia như Pháp, Bỉ, Anh, Mỹ, Tây Ban Nha và Việt Nam.

Chúng tôi tự hào cung cấp các dịch vụ tư vấn và đào tạo chuyên sâu về kỹ thuật áp dụng các mô hình toán tài chính, mô hình kinh tế lượng, mô hình toán thống kê cho các công ty bảo hiểm, ngân hàng, quỹ đầu tư... giúp việc ra quyết định dựa trên cơ sở định lượng và khoa học.