Skoring kredytowy – budowa i walidacja modeli

online 3 dni

Oprogramowanie: Statistica

Język: Polski

Uczestnicy szkolenia dowiedzą się, czym jest skoring kredytowy oraz jakie są jego rodzaje. Omówiony zostanie szczegółowo cały proces budowy modeli skoringowych: od definiowania parametrów i przygotowania danych, poprzez segmentację klientów pod kątem ryzyka, po budowę modeli i ich walidację. Kurs został przygotowany i jest prowadzony we współpracy z praktykami mającymi wieloletnie doświadczenie w zakresie skoringu kredytowego, m.in. w banku PKO BP, Biurze Informacji Kredytowej.

Dla kogo?

Dla wszystkich zainteresowanych skoringiem kredytowym oraz analizą danych z wykorzystaniem narzędzi Statistica.

Co zyskasz?

Poznasz tematykę skoringu kredytowego i jego znaczenie w instytucji finansowej.
Poznasz sprawdzoną metodykę budowy i walidacji modeli skoringowych.
Dowiesz się, jakie są skuteczne strategie budowy modeli i dlaczego segmentacja i reguły są równie ważne jak samo modelowanie.
Nauczysz się samodzielnie budować modele skoringowe i przeprowadzać ich walidację.
Nauczysz się w swoich analizach w prosty sposób wykorzystywać zaawansowane narzędzia analityczne Statistica.

Program
Prowadzący
Informacje organizacyjne
Ceny

Program szkolenia:

Zamiast wprowadzenia: Skoring kredytowy w praktyce – cele, wyzwania, ograniczenia
- Co to jest skoring?
- Rodzaje skoringu kredytowego (aplikacyjny, behawioralny, biurowy)
- Skoring kredytowy jego rola i wpływ na działalność biznesową
- Model skoringowy jako element systemu skoringowego – reguły strategie, modele
Proces budowy modelu skoringowego
- Definiowanie parametrów procesu – czynności przygotowawcze
  - Definicja celu modelowania – definicja dobrego i złego kredytu
  - Identyfikacja wykluczeń
  - Określenie zakresu czasowego
  - Sposoby postępowania z wnioskami odrzuconymi (reject inference)
- Przygotowanie danych
  - Problemy występujące w danych
  - Analiza jakości danych
  - Dobór próby do budowy modelu
- Segmentacja populacji klientów pod kątem ryzyka
  - Segmentacja ekspercka a segmentacja statystyczna
  - Segmentacja metodami drzew interakcyjnych CART/CHAID w Statistica Data Miner
- Budowa modelu skoringowego
  - Przygotowanie cech do budowy modelu – dyskretyzacja zmiennych w Statistica Zestaw Skoringowy
  - Dobór cech do modelu (siła predykcyjna, stabilność w czasie, interakcje)
  - Budowa modelu regresji logistycznej
    - metody budowy modeli
    - interpretacja wyników
  - Budowa modelu w Statistica Zestaw Skoringowy
    - Model regresji logistycznej
    - Kalibracja parametrów modelu do potrzeb biznesowych
    - Budowa wyskalowanej tablicy skoringowej
Modele małej próby
- Sposoby postępowania w przypadku małej liczby złych kredytów
- Bootstraping, boosting i agregacja modeli
Walidacja modeli skoringowych
- Cykl życia modeli skoringowych – rola walidacji
- Wskaźniki jakości modelu
- Raporty biznesowe (final score report, characteristic report, wykres bad rate, wykres odds)
- Określanie optymalnego punktu odcięcia
- Wskaźniki stabilności populacji

Dzień 4 (opcjonalny):

5. Dodatkowe metody budowy modeli

- - Modele typu survival (analiza przeżycia)
    - Charakterystyka modeli
    - Model zrównoważonego hazardu Coxa
    - Przykład analizy
  - Modelowanie więcej niż dwóch klas zmiennej zależnej
    - Wielomianowy model logitowy
    - Przykład analizy
  - Budowa modeli skoringowych metodami data mining
    - Sieci neuronowe
    - Drzewa wzmacniane (boosted trees)
    - Losowy las (random forests)
    - Przykład analizy

[PL] Grzegorz Migut z brodą, w ciemnej marynarce i jasnoniebieskiej koszuli w kropki, ze złączonymi dłońmi, na jednolitym tle. [EN] Grzegorz Migut with a beard in a dark blazer and a light blue polka-dot shirt, with clasped hands, against a plain background.

dr Grzegorz Migut

Doktor, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Kolegium Nauk o Zarządzaniu i Jakości. Magister Informatyki Ekonomicznej. Prowadzi zajęcia na Studiach Podyplomowych Business Intelligence w Szkole Głównej Handlowej oraz Studiach Podyplomowych z Biostatystyki na Uniwersytecie Medycznym w Łodzi. Posiada ponad 20 letnie doświadczenie w analityce danych oraz uczeniu maszynowym. Realizował oraz kierował projektami analitycznymi dla największych polskich firm z branży finansowej oraz przemysłowej. Posiada doświadczenie w realizacji projektów z obszaru badań medycznych i przyrodniczych. Prowadzi konsultacje z zakresu wykorzystania zaawansowanych metod analizy danych.
Obecnie realizuje bądź współrealizuje następujące szkolenia: Sieci neuronowe, Regresja logistyczna w badaniach medycznych i przyrodniczych, Analizy wielowymiarowe w Python, Statystyka w medycynie – analiza danych jakościowych, Modele klasyfikacyjne w nauce – budowa, interpretacja i ocena, Statystyka w badaniach naukowych – zastosowania i dobre praktyki, Prognozowanie i analiza danych w energetyce. Prowadzi szkolenia w StatSoft Polska od 2006 roku.

Kurs odbywa się online.

Wymagania:

Umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows

Cena regularna: 4 195 zł

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-20%)*: 3 356 zł

*-20% dla akademickich użytkowników Statistica z aktywnym serwisem StatSoft Polska

Podane ceny są cenami netto i należy do nich doliczyć podatek VAT. Ceny mogą ulec zmianie.

Podobne szkolenia

Modelowanie w badaniach marketingowych i rynkowych

Program obejmuje podstawy modelowania, interpretację i idealizację modelu oraz symulację i predykcję. Szczególna uwaga zostanie zwrócona na wykorzystanie modeli regresyjnych dla danych jakościowych (logit, […]

Dowiedz się więcej

Skoring kredytowy – dodatkowe metody budowy modeli

Szkolenie jest rozwinięciem kursu „Skoring kredytowy – budowa i walidacja modeli” i omawia dodatkowe, bardziej zaawansowane metody. Prezentuje bogactwo metod skoringowych możliwych […]

Dowiedz się więcej

Wizualizacja danych z wykorzystaniem Spotfire

Szkolenie jest poświęcone technikom wizualizacji danych, dzięki którym od ręki można badać złożone zbiory danych i uzyskiwać odpowiedzi na pytania biznesowe. Używając interakcyjnej wizualizacji, […]

Dowiedz się więcej