Data Science in Finance: Credit Risk Analysis

Daftar Sekarang

Data Science in Finance: Credit Risk Analysis

Credit risk adalah risiko yang harus ditanggung oleh sebuah bank atau lembaga pembiayaan lain ketika memberikan pinjaman ke seorang individu atau lembaga lain. Risiko ini berupa tidak bisa dibayarkannya pokok dan bunga pinjaman, sehingga mengakibatkan kerugian berikut:

  • Gangguan aliran kas (cash flow) sehingga modal kerja terganggu.
  • Meningkatkan biaya operasional untuk mengejar pembayaran tersebut (collection).
  • Untuk memperkecil risiko kredit ini, biasanya dilakukan proses penilaian risiko sebelum diberikan pinjaman yang disebut dengan credit scoring dan credit rating terhadap pihak peminjam.

    Manfaat dari credit scoring ini adalah memperkecil risiko yang bisa terjadi pada lembaga peminjam, dimana berdasarkan hasil penilaian ini akan menjadi penentu apakah aplikasi pengajuan pinjaman diterima atau ditolak oleh lembaga finansial.

    Untuk menghitung credit risk ini biasanya lembaga pembiayaan menggunakan suatu perhitungan standard yang telah ditentukan. Namun, yang semakin menjadi tren adalah perhitungan dengan menggunakan metode machine learning berdasarkan data historis pinjaman. Course ini akan mempelajari penerapan metode machine learning di R dengan menggunakan algoritma decision tree bernama C5.0.

Institusi DQLab
Subjek Data Science
Bahasa Bahasa Indonesia
Metode Full Online
Detail 7 Chapters, 65 Sub-babs
Sertifikasi Data Science in Finance: Credit Risk Analysis

Silabus & Beban Materi Pengajaran

Buka semua

Credit Risk dan Model Prediksi

  • Pendahuluan
  • Credit Score
  • Mana definisi credit score yang benar?
  • Risk Rating
  • Contoh Tabel Risk Rating
  • Rekam jejak historis apa yang digunakan?
  • Analisa dan Model Pengambilan Keputusan
  • Apa yang dilakukan oleh analyst?
  • Kesimpulan

Desicion Tree

  • Decision Tree
  • Komponen Decision Tree
  • Mana komponen yang disebut dengan Root?
  • Mana komponen yang disebut dengan Split?
  • Mana komponen yang disebut dengan Leaf?
  • Contoh Pemodelan Decision Tree dengan Machine Learning
  • Package R apa yang kita gunakan untuk decision tree?
  • Kesimpulan

Algoritma C5.0

  • Apa itu algoritma C5.0?
  • Class and Input Variables
  • Berapa banyak class variable?
  • Data Preparation untuk Class Variable
  • Data Preparation untuk Input Variables
  • Training Set dan Testing Set
  • Mempersiapkan Training dan Testing Set
  • Apa fungsi dari perintah set.seed?
  • Apa fungsi dari perintah sample?
  • Menghasilkan Model dengan Fungsi C5.0
  • Dataset apa yang diperlukan untuk menghasilkan model C5.0?
  • Apa syarat class variable untuk fungsi C5.0?
  • Menghasilkan Plot dari Model C5.0
  • Kesimpulan

Memahami Output dari Fungsi C5.0

  • Summary Model C5.0
  • Label dari Class
  • Jumlah Data dan Variable yang Digunakan
  • Tampilan Teks dari Model Decision Tree
  • Berapa banyak Leaf Nodes?
  • Arti dari statistik di Leaf Node
  • Persentase Kesalahan Model
  • Confusion Matrix
  • Menganalisa Confusion Matrix (1)
  • Menganalisa Confusion Matrix (2)
  • Merubah Label Class Variable
  • Variable-variable Penentu
  • Diagram Decision Tree C5.0
  • Elemen dari Plot Decision Tree C5.0
  • Mana kesimpulan yang benar dari plot?
  • Apa arti dari n = 259?
  • Kesimpulan

Evaluasi Model

  • Pendahuluan
  • Menggunakan Fungsi Predict
  • Input apa yang diperlukan oleh fungsi predict?
  • Menggabungkan Hasil Prediksi
  • Apa tujuan penggabungan hasil prediksi?
  • Membuat Table Confusion Matrix
  • Jumlah Data dengan Prediksi Benar
  • Jumlah Data dengan Prediksi Salah
  • Arti operator !=
  • Kesimpulan

Menggunakan Model untuk Prediksi

  • Pendahuluan
  • Mempersiapkan Data Pengajuan Baru
  • Melakukan Prediksi terhadap Data Pengajuan Baru
  • Merubah Durasi Pinjaman
  • Kesimpulan

Penutup

  • Kesimpulan
  • Whats next?

Informasi Pengajar

Belum / tidak ada data pengajar pada kursus ini

Dibuat dan dikembangkan di Jakarta, Indonesia Hak Cipta Dilindungi 2015 - 2020 PT Manual Muda Indonesia ©
Rencanamu App

Platform Persiapan Kuliah & Karir No 1