De strategietabel en strategiecurve

Door de berekeningen uit de vorige oefening te herhalen voor meerdere acceptatiepercentages, kun je een strategietabel opstellen. Deze tabel is een handig hulpmiddel voor banken, omdat die hen meer inzicht geeft om een acceptatiestrategie te bepalen.

Je weet inmiddels hoe je een bad rate voor een bepaald acceptatiepercentage berekent, dus de functie strategy_bank is geschreven en in je werkruimte geladen om dit te versnellen. Deze functie berekent de cut-off en bad rate voor acceptatiepercentages die een veelvoud zijn van 5% (0%, 5%, 10%, …).

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Kredietrisicomodellering in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Bekijk de functie strategy_bank.
De vector predictions_cloglog bevat voorspelde kansen op default met het cloglog-model dat je in hoofdstuk 2 gebruikte; de vector predictions_loss_matrix bevat de voorspelde kansen op default met de gesnoeide boom inclusief een loss-matrix (eerder opgebouwd in hoofdstuk 3). Pas de functie strategy_bank toe op elk van de voorspellingsvectors en noem de resultaten respectievelijk strategy_cloglog en strategy_loss_matrix.
De strategietabellen kun je krijgen door de objectnamen te combineren met $table.
De strategiecurves zijn al voor je geplot. De strategiecurve van het boommodel vertoont vrij vreemd gedrag. Door de structuur van classificatiebomen heb je hier eerder kans op rare "sprongen". Daarnaast was de boom met loss-matrix erg groot, dus dit kan een gevolg zijn van overfitting!

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Have a look at the function strategy_bank


# Apply the function strategy_bank to both predictions_cloglog and predictions_loss_matrix



# Obtain the strategy tables for both prediction-vectors


# Plot the strategy functions
par(mfrow = c(1,2))
plot(strategy_cloglog$accept_rate, strategy_cloglog$bad_rate, 
     type = "l", xlab = "Acceptance rate", ylab = "Bad rate", 
     lwd = 2, main = "logistic regression")

plot(strategy_loss_matrix$accept_rate, strategy_loss_matrix$bad_rate, 
     type = "l", xlab = "Acceptance rate", 
     ylab = "Bad rate", lwd = 2, main = "tree")

Code bewerken en uitvoeren