Calcolare un bad rate dato un tasso di accettazione fisso
Nel video hai visto come calcolare il bad rate (ossia la percentuale di default) nel portafoglio prestiti di una banca quando sono dati:
- un modello specifico
- il tasso di accettazione
In questo esercizio calcolerai il bad rate che una banca può aspettarsi usando l’albero potato ptree_prior che hai già stimato e un tasso di accettazione dell’80%. Come promemoria, l’albero è visualizzato sulla destra.
Questo esercizio fa parte del corso
Credit Risk Modeling in R
Istruzioni dell'esercizio
- Nello script trovi il codice per generare le previsioni delle probabilità di default usando l’albero potato e
test_set. Ricorda che se usi la funzionepredict()per un albero, la probabilità di default si trova nella seconda colonna. Per questo apredict()è stato aggiunto[,2]. - Ottieni il cut-off che porta a un tasso di accettazione dell’80%, usando
prob_default_prior. Puoi usare la funzione quantile() per farlo, impostando il secondo argomento a 0.8. Assegna il nomecutoff_prior. - È fornito il codice per ottenere le previsioni binarie effettive di default (0 o 1). ifelse() qui. Chiama l’oggetto
bin_pred_prior_80. - È fornito il codice per selezionare gli indicatori di default di
test_setper i prestiti accettati secondo un tasso di accettazione dell’80%. - Calcola la percentuale di default (ovvero il "bad rate") per i prestiti accettati. Si tratta del numero di occorrenze di
1inaccepted_status_prior_80, diviso per il numero totale di elementi in questo vettore. Stampa la soluzione nella tua console R.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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