Pérdida total esperada
Es hora de calcular la pérdida total esperada dadas todas tus decisiones. El marco de datos test_pred_df tiene la probabilidad de impago de cada préstamo y el valor de ese préstamo. Utiliza estos dos valores para calcular la pérdida esperada de cada préstamo. Luego, puedes sumar esos valores y obtener la pérdida total esperada.
Para este ejercicio, supondrás que la exposición es el valor total del préstamo, y la pérdida en caso de impago es del 100 %. Esto significa que el impago de cada uno de los préstamos supone la pérdida de todo el importe.
El marco de datos test_pred_df se ha cargado en el espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado del riesgo crediticio en Python
Instrucciones del ejercicio
- Imprime las cinco primeras filas de
test_pred_df. - Crea una nueva columna
expected_losspara cada préstamo utilizando la fórmula anterior. - Calcula la pérdida total esperada del portafolio, redondeada a dos decimales, y guárdala como
tot_exp_loss. - Imprime la pérdida total esperada.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# 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(____))