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Calcular la bad rate dada una tasa de aceptación fija

En el vídeo, aprendiste a calcular la bad rate (o el porcentaje de impagos) en la cartera de préstamos de un banco cuando se te da:

  1. un modelo concreto
  2. la tasa de aceptación

En este ejercicio, calcularás la bad rate que puede esperar un banco al usar el árbol podado ptree_prior que ajustaste antes, con una tasa de aceptación del 80 %. Como recordatorio, el árbol está representado a la derecha.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelización del riesgo de crédito en R

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Instrucciones del ejercicio

  • En el script, tienes el código para hacer predicciones de la probabilidad de impago usando el árbol podado y test_set. Recuerda que si usas la función predict() para un árbol, la probabilidad de impago está en la segunda columna. Por tanto, se añadió [,2] a la función predict().
  • Obtén el umbral que conduce a una tasa de aceptación del 80 % usando prob_default_prior. Puedes usar la función quantile() para ello, estableciendo el segundo argumento en 0.8. Asigna el nombre cutoff_prior.
  • Se proporciona el código para obtener las predicciones binarias reales de impago (0 o 1). Consulta ifelse() aquí. Nombra el objeto bin_pred_prior_80.
  • Se proporciona el código para seleccionar los indicadores de impago de test_set para los préstamos aceptados según una tasa de aceptación del 80 %.
  • Calcula el porcentaje de impagos (o la "bad rate") para los préstamos aceptados. Es el número de ocurrencias de 1 en accepted_status_prior_80, dividido entre el número total de instancias de este vector. Imprime la solución en tu consola de R.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Make predictions for the probability of default using the pruned tree and the test set.
prob_default_prior <- predict(ptree_prior, newdata = test_set)[ ,2]

# Obtain the cutoff for acceptance rate 80%
  

# Obtain the binary predictions.
bin_pred_prior_80 <- ifelse(prob_default_prior > cutoff_prior, 1, 0)

# Obtain the actual default status for the accepted loans
accepted_status_prior_80 <- test_set$loan_status[bin_pred_prior_80 == 0]

# Obtain the bad rate for the accepted loans

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