Začněte nyníZačněte zdarma

Celková očekávaná ztráta

Teď je čas odhadnout celkovou očekávanou ztrátu na základě všech tvých rozhodnutí. Datový rámec test_pred_df obsahuje pravděpodobnost selhání pro každý úvěr a jeho výši. Pomocí těchto dvou hodnot vypočítej očekávanou ztrátu pro každý úvěr a pak je sečti, abys získal/a celkovou očekávanou ztrátu.

V tomto cvičení předpokládej, že expozice odpovídá plné výši úvěru a ztráta při selhání (loss given default) je 100 %. To znamená, že selhání každého úvěru představuje ztrátu celé jeho částky.

Dataový rámec test_pred_df je již načtený v pracovním prostředí.

Toto cvičení je součástí kurzu

Credit Risk Modeling in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vypiš prvních pět řádků datového rámce test_pred_df.
  • Vytvoř nový sloupec expected_loss pro každý úvěr pomocí výše uvedeného vzorce.
  • Vypočítej celkovou očekávanou ztrátu celého portfolia, zaokrouhlenou na dvě desetinná místa, a ulož ji jako tot_exp_loss.
  • Vypiš celkovou očekávanou ztrátu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Print the first five rows of the data frame
print(____.head())

# Calculate the bank's expected loss and assign it to a new column
____[____] = ____[____] * ____[____] * ____[____]

# Calculate the total expected loss to two decimal places
____ = round(np.____(____[____]),2)

# Print the total expected loss
print('Total expected loss: ', '${:,.2f}'.format(____))
Upravit a spustit kód