Analysis
Kreditrisiko-Scorecard mit logistischer Regression entwickeln
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du leitest ein dreiköpfiges Team als Senior Data Analyst und entwickelst ein binäres logistisches Regressionsmodell zur Vorhersage von Kreditausfällen. Nutze den bereitgestellten historischen Datensatz mit 5.000 abgeschlossenen Kreditfällen (davon 12 % Ausfälle). Berücksichtige neben finanziellen Kennzahlen auch Branchenrisiken und regionale Faktoren. Führe eine Variablenselektion durch (Schrittweise Auswahl der besten Prädiktoren), um Overfitting (zu starke Anpassung an Trainingsdaten mit schlechter Generalisierung) zu vermeiden. Berechne das Area Under the Curve (AUC) der Receiver Operating Characteristic (ROC-Kurve, Grafik zur Bewertung der Trennschärfe eines Klassifikationsmodells) und interpretiere das Modell mit Odds Ratios (Verhältnis der Ausfallchancen bei Änderung einer Einflussgröße). Entwickle eine praxistaugliche Scorecard mit Punktesystem, das Kreditsachbearbeiter ohne statistische Vorkenntnisse anwenden können. Dokumentiere ethische Risiken und regulatorische Anforderungen nach den Grundsätzen des Responsible AI (verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz mit Fokus auf Fairness und Transparenz).
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.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
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