Kreditrisiko-Scorecard mit logistischer Regression entwickeln
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Entwickle eine logistische Regression zur Kreditausfallprognose, führe Variablenselektion durch und erstelle eine Scorecard. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Finanzdienstleister beschäftigt 120 Mitarbeitende und hat sich auf eine Nische spezialisiert, die von Großbanken vernachlässigt wird: gewerbliche Immobilienfinanzierung für Handwerksbetriebe mit 5-50 Mitarbeitenden. Frankfurt als Finanzplatz bietet Zugang zu regulatorischem Fachwissen, während das Kundensegment überwiegend ländlich geprägt ist.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie lässt sich die Ausfallwahrscheinlichkeit von Kreditanträgen statistisch robust schätzen, und wie wird das Modell in eine für Sachbearbeiter handhabbare Entscheidungsgrundlage überführt?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aufstellung, Schätzung und Interpretation logistischer Regressionsmodelle für binäre Zielgrößen
- Methodische Validierung von Klassifikationsmodellen durch AUC-ROC, Konfusionsmatrix und Cut-off-Optimierung
- Entwicklung von praxisnahen Scorecards aus statistischen Modellen für nicht-technische Anwender
- Erkennung und Behandlung von Klassenungleichgewichten in Kreditrisikodaten
- Reflexion ethischer Dimensionen statistischer Modelle im Finanzsektor und Dokumentation regulatorischer Konformität
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Logistic Regression
Apply logistic regression to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Credit Risk Modeling
Apply credit risk modeling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Selection
Apply feature selection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Validation
Apply model validation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Scorecard Development
Apply scorecard development to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Regulatory Compliance
Apply regulatory compliance to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ethical Ai
Apply ethical ai to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Credit Analyst
Die fundierte Erfahrung mit Kreditrisikomodellierung, Scorecard-Entwicklung und regulatorischer Dokumentation ist direkt übertragbar auf die tägliche Arbeit von Kreditanalysten in Banken und Finanzdienstleistern.
Dieses Projekt schärft
- credit-risk-modeling
- logistic-regression
- regulatory-compliance
Risk Analyst
Die Fähigkeit, statistische Modelle zu validieren, Cut-off-Werte zu optimieren und ethische Risiken zu dokumentieren, bildet das Kernhandwerk von Risk Analysten, die Modellrisiken in Finanzinstituten steuern.
Dieses Projekt schärft
- model-validation
- ethical-ai
- feature-selection
Junior Responsible AI Analyst
Die explizite Auseinandersetzung mit Diskriminierungsrisiken in Kreditscoring und die Dokumentation von Fairness-Maßnahmen entsprechen exakt dem Aufgabenprofil von Responsible AI Analysten.
Dieses Projekt schärft
- ethical-ai
- regulatory-compliance
- model-validation
Quantitative Analyst
Die mathematische Tiefe der logistischen Regression, Odds-Ratio-Interpretation und AUC-ROC-Analyse bildet die methodische Grundlage für quantitative Analysten in der Finanzindustrie.
Dieses Projekt schärft
- logistic-regression
- model-validation
- feature-selection
Noch eine Sache