Pierderea totală așteptată

Este momentul să estimezi pierderea totală așteptată, ținând cont de toate deciziile tale. DataFrame-ul test_pred_df conține probabilitatea de nerambursare pentru fiecare împrumut, împreună cu valoarea acestuia. Folosește aceste două valori pentru a calcula pierderea așteptată pentru fiecare împrumut. Apoi, poți însuma aceste valori și obține pierderea totală așteptată.

În acest exercițiu, vei presupune că expunerea este egală cu valoarea integrală a împrumutului, iar pierderea în caz de nerambursare este de 100%. Aceasta înseamnă că neachitarea unui împrumut reprezintă pierderea întregii sume.

DataFrame-ul test_pred_df a fost încărcat în spațiul de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea Riscului de Credit în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Afișează primele cinci rânduri din test_pred_df.
Creează o nouă coloană expected_loss pentru fiecare împrumut, folosind formula de mai sus.
Calculează pierderea totală așteptată a întregului portofoliu, rotunjită la două zecimale, și stocheaz-o ca tot_exp_loss.
Afișează pierderea totală așteptată.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____))

Editează și rulează codul