bart bartScoreMargin

Volumentest zur Simulation von Kreditrisiken unter verschiedenen makroökonomischen Bedingungen

Scénario de test & Cas d'usage

Geschäftskontext

Eine Bank muss die Ausfallwahrscheinlichkeit ihres großen Kreditportfolios unter verschiedenen wirtschaftlichen Szenarien bewerten. Dieser Test simuliert die Auswirkung von Zinssatzänderungen auf die Ausfallwahrscheinlichkeit für ein großes Portfolio, um die Leistung und Skalierbarkeit der Aktion zu validieren.
Über das Set : bart

Bayesianische additive Regressionsbäume.

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Datenaufbereitung

Erstellung eines großen Datensatzes (100.000 Kredite), um ein realistisches Kreditportfolio zu simulieren. Die Daten umfassen Kreditmerkmale und einen Basiszinssatz.

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1DATA mycas.kredit_portfolio(promote=yes);
2 DO kredit_id = 1 to 100000;
3 kredithoehe = 5000 + rand('UNIFORM') * 495000;
4 laufzeit = 12 + floor(rand('UNIFORM') * 348);
5 schufa_score = 600 + floor(rand('UNIFORM') * 250);
6 zinssatz = 1.5; /* Basiszinssatz */
7 OUTPUT;
8 END;
9RUN;

Étapes de réalisation

1
Annahme: Ein BART-Modell ('kredit_risiko_modell') wurde mit den Variablen 'kredithoehe', 'laufzeit', 'schufa_score' und 'zinssatz' trainiert.
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1/* Voraussetzung: mycas.kredit_risiko_modell existiert */
2
Ausführen der bartScoreMargin-Aktion auf dem großen Datensatz, um drei Risikoszenarien zu bewerten, ohne Ergebnistabellen an den Client zu senden, um die Leistung zu maximieren.
Kopiert!
1PROC CAS;
2 bart.bartScoreMargin /
3 TABLE={name='kredit_portfolio'},
4 model={name='kredit_risiko_modell'},
5 margins={
6 {name='Basis_Szenario', at={{var='zinssatz', value=1.5}}},
7 {name='Moderater_Anstieg', at={{var='zinssatz', value=2.5}}},
8 {name='Starker_Anstieg', at={{var='zinssatz', value=4.0}}}
9 },
10 display='NONE',
11 casOut={name='risiko_szenarien_output', replace=true};
12 RUN;
13 QUIT;

Erwartetes Ergebnis


Die Aktion wird erfolgreich auf dem großen Datensatz mit 100.000 Beobachtungen ausgeführt, ohne Zeitüberschreitungen oder übermäßigen Speicherverbrauch. Eine Ausgabetabelle 'risiko_szenarien_output' wird in CAS erstellt. Sie enthält die vorhergesagten Ausfallwahrscheinlichkeiten für jeden Kredit unter den drei verschiedenen Zinssatz-Szenarien. Im Client-Log werden keine Ergebnistabellen angezeigt, was die Effizienz bei großen Datenmengen demonstriert.