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Machine Learning for Credit Risk Modeling in MATLAB
junio 20
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DESCRIPCIÓN
La toma de decisiones en tiempos de regulaciones rigurosas y macrodatos (big data), junto con exigencias de transparencia y aprendizaje automatizado (machine learning) avanzado, puede ser desafiante para cualquier institución financiera.
Con esto en mente, este seminario demuestra el poder de usar herramientas point-and-click (señalar y hacer clic) que escriben el código, para acelerar significativamente el proceso de desarrollo.
Objetivo
El curso aborda los problemas de la vida real a los que se enfrentan los profesionales a diario y explica soluciones cientÃficamente sólidas que utilizan matemáticas, respaldadas por códigos y ejemplos. Los estudiantes se convierten en usuarios activos que pueden probar las soluciones propuestas en su entorno particular. Preparado por un reconocido experto y administrador de cartera, este curso equipará a los profesionales de la inversión con las herramientas innovadoras necesarias para tener éxito en las finanzas modernas.
TEMARIO
| Módulos | ||
|---|---|---|
| • Estimating expected losses based on Probability of Default. Exposure at Default. Loss Given Default. |
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| • Consumer credit risk modeling – logistic regression. | ||
| • Corporate credit risk modeling – decision tree and other machine learning approaches. |
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| • Modeling correlated defaults using copulas. | ||
| • Application Development. Develop graphical applications in MATLAB & Deploy them to your end users. Develop interfaces in Excel using MATLAB developed functionality. Deploy Web Applications (.NET, Java). |
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| HORAS: | 6 |
Marshall Alphonso
MathWorks
