総期待損失
これまでの判断を踏まえて、総期待損失を見積もりましょう。データフレーム test_pred_df には、各ローンのデフォルト確率とそのローン金額が入っています。これら2つの値を使って、各ローンの期待損失を計算してください。最後に、それらを合計して総期待損失を求めます。
この演習では、エクスポージャーはローン元本の全額、Loss Given Default は 100% と仮定します。つまり、各ローンがデフォルトすると元本全額の損失になります。
データフレーム test_pred_df はワークスペースに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング
演習の手順
test_pred_dfの先頭5行を表示します。- 上の式を使って、各ローンの新しい列
expected_lossを作成します。 - ポートフォリオ全体の総期待損失を小数点以下2桁に丸めて計算し、
tot_exp_lossとして保存します。 - 総期待損失を表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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(____))