Perda total esperada
É hora de estimar a perda total esperada considerando todas as suas decisões. O data frame test_pred_df tem a probabilidade de default de cada empréstimo e o valor desse empréstimo. Use esses dois valores para calcular a perda esperada de cada empréstimo. Depois, some esses valores para obter a perda total esperada.
Neste exercício, você vai assumir que a exposição é o valor total do empréstimo e que a perda dado o default é 100%. Isso significa que um default em cada empréstimo resulta na perda do valor integral.
O data frame test_pred_df já foi carregado no workspace.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de Risco de Crédito em Python
Instruções do exercício
- Imprima as cinco primeiras linhas de
test_pred_df. - Crie uma nova coluna
expected_losspara cada empréstimo usando a fórmula acima. - Calcule a perda total esperada de todo o portfólio, arredondada para duas casas decimais, e armazene em
tot_exp_loss. - Imprima a perda total esperada.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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(____))