Файл: А. Постройте логитмодель вероятности невозврата долга в зависимости от переменных salary, married, home. Какие из указанных переменных являются значимыми при 5%м уровне Б.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 09.11.2023
Просмотров: 61
Скачиваний: 7
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Задание 1
В распоряжении банка имеются данные о некотором количестве заемщиков, которым прежде был выдан потребительский кредит на приобретение смартфона (файл Defoult: https://disk.yandex.ru/i/kJRDQdDSCnxtvQ).
Про каждого заемщика известен уровень его заработной платы в тысячах рублей в месяц (переменная salary), состоит ли он в браке (переменная married, равная единице для тех, кто состоит в браке, и равная нулю, для всех остальных), а также, есть ли у него недвижимость в собственности (переменнаяhome– бинарная переменная, которая равна единице в случае наличия недвижимости). Наконец, про каждого из заемщиков известно, вернул ли он долг или нет: за это отвечает переменная дефолт, которая равна нулю в первом случае и единице во втором.
А. Постройте логит-модель вероятности невозврата долга в зависимости от переменных salary, married, home. Какие из указанных переменных являются значимыми при 5%-м уровне?
Б. Оцените модель из пункта А заново, исключив незначимые переменные. Используя соответствующие предельные эффекты, интерпретируйте коэффициенты при значимых переменных.
В. Предположим, банк планирует в дальнейшем выдавать потребительские кредиты только тем заемщикам, для которых вероятность невозврата долга составляет менее 10%. Опираясь на вашу модель, определите, следует ли в этом случае выдать кредит индивиду, у которого нет собственной недвижимости, а заработная плата составляет 57 тыс. руб. в месяц?
Решение:
А. Построим логит-модель вероятности невозврата долга в зависимости от переменных salary, married, home.
Из таблицы следуют следующие значения уровней значимости значений параметров уравнения модели 1:
параметр 2,7958: α = 0,0016;
параметр -0,0937 : α = 5,12∙10-05;
параметр 0,2964: α = 0,6591;
параметр -1,8798 : α = 0,0361.
Следовательно, при уровне значимости α = 0,05 при переменных salaryиhome
значимы, а параметр при переменной married не значим.Б. Оценим модель из пункта А заново, исключив незначимую переменную married.
Получили модель со статистически значимыми параметрами при уровне значимости α = 0,05:
Интерпретация логит - модели 2:
Угловой коэффициент при переменной salary: увеличение заработной платы на 1 ед. ( тыс. усл. ед.), то вероятность дефолта уменьшается на 0,0075 (0,75%).
Угловой коэффициент при переменной home: при появлении недвижимости вероятность дефолта уменьшиться на 0,14 (14%).
В. Предположим, банк планирует в дальнейшем выдавать потребительские кредиты только тем заемщикам, для которых вероятность невозврата долга составляет менее 10%. Опираясь на вашу модель, определите, следует ли в этом случае выдать кредит индивиду, у которого нет собственной недвижимости, а заработная плата составляет 57 тыс. руб. в месяц?
Поскольку полученная о вероятность больше 0,1, мы прогнозируем, что в этом случае следует выдать кредит индивиду, у которого нет собственной недвижимости, а заработная плата составляет 57 тыс. руб. в месяц.