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Einführung in das Reporting von Risikodaten Read chapter Read first chapter

2020 | OriginalPaper | Chapter

4. Detailliertes Fallbeispiel zur Kreditdatenanalyse auf Basis von RStudio

Authors : Uwe Rudolf Fingerlos, Guido Golla, Alexander Pastwa, Peter Gluchowski, Roland Gabriel

Published in: Risikoreporting in Finanzinstituten

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Das vorliegende Kapitel beschäftigt sich mit einigen typischen Anwendungsfällen von Data Mining im Bereich des Risikoreportings von Finanzinstituten, die den in Abschn. 2.​4.​2 vorgestellten Phasen 2 und 3 (Datenuntersuchung und Datenaufbereitung), 4 (Modellierung) und 5 (Evaluierung) des CRISP-DM-Vorgehensmodells angesprochenen Problemfeldern nachempfunden sind. Dabei greift es auf die in Abschn. 2.​4.​4 vorgestellten Analyseverfahren (Clusterverfahren, Hauptkomponentenanalysen, lineare und logistische Regressionsanalysen, Entscheidungsbaumverfahren, künstliche neuronale Netze) zurück und zeigt in stark vereinfachter Form mithilfe des Programmpaketes RStudio, wie Teilaspekte der Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten in der Praxis aussehen könnten.

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Footnotes
1
Ist der Minimalwert von Xk nicht negativ (Xk ≥ 0), dann entspricht diese Konstante c dem Absolutbetrag der geringsten von 0 verschiedenen Differenz d (also d ≠ 0) zwischen benachbarten Werten von Xk, wenn Xk aufsteigend oder absteigend sortiert werden: c = abs(d). Ist der Minimalwert von Xk negativ (Xk < 0), dann wird zudem der Absolutbetrag des Minimalwertes der Variable Xk zu d addiert: c = abs(d) + abs(min(Xk)) (vgl. Sauerbrei et al. 2006, S. 3478.).
 
2
Insgesamt existieren, wenn J = 2 gewählt wurde, 8 ⋅ 8 = 64 Kombinationen (Modelle), da B insgesamt 8 Elemente besitzt: B = {−2,   − 1,   − 0, 5,  0,  0, 5,  1,  2,  3}. Von diesen 64 Modellen entfallen 8 Modelle auf Fälle mit bj = bj − 1, d. h. dass die beiden Transformationen F1(Xk) und F2(Xk) identisch sind. Die restlichen 56 Modelle entfallen auf Fälle mit bj ≠ bj − 1, wobei hier jede Parameterkombination zweimal vorkommt, da nur die Reihenfolge der Parameter (Transformationen Fj(Xk)) vertauscht ist und die Modelle deshalb redundant sind. Deshalb sind bei J = 2 insgesamt 8 + 56/2 = 36 verschiedene Modelle zu schätzen (vgl. ausführlich Hosmer et al. 2013, S. 94 ff. und Sauerbrei et al. 2006, S. 3464 ff. Für R bzw. RStudio wurde das Paket mfp entwickelt, das ebenfalls in Sauerbrei et al. 2006 erklärt wird und dessen Beschreibung unter https://​cran.​r-project.​org/​web/​packages/​mfp/​index.​html (10.03.2019) abgerufen werden kann.
 
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Metadata
Title
Detailliertes Fallbeispiel zur Kreditdatenanalyse auf Basis von RStudio
Authors
Uwe Rudolf Fingerlos
Guido Golla
Alexander Pastwa
Peter Gluchowski
Roland Gabriel
Copyright Year
2020
Book
Risikoreporting in Finanzinstituten

Print ISBN: 978-3-658-28439-8

Electronic ISBN: 978-3-658-28440-4

Copyright Year: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-28440-4_4