Vorhersage von Kreditausfällen (Bayes-Netz)

Mithilfe des Bayes-Netzknotens können Sie ein Wahrscheinlichkeitsmodell erstellen, indem Sie beobachtete und aufgezeichnete Hinweise mit "gesundem Menschenverstand" kombinieren, um die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens unter Verwendung scheinbar nicht miteinander verknüpfter Attribute zu ermitteln.

In diesem Beispiel wird ein Stream namens bayes_bankloan.str verwendet, der Bezug auf die Datendatei bankloan.sav nimmt. Diese Dateien finden Sie im Verzeichnis Demos jeder IBM® SPSS Modeler-Installation. Sie können auch über die IBM SPSS Modeler-Programmgruppe im Windows-Startmenü aufgerufen werden. Die Datei bayes_bankloan.str befindet sich im Verzeichnis streams.

Nehmen Sie beispielsweise an, dass eine Bank Bedenken wegen Krediten hat, die möglicherweise nicht zurückgezahlt werden. Wenn Daten über frühere Kreditausfälle verwendet werden können, um vorherzusagen, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit Probleme bei der Rückzahlung von Krediten haben werden, können diesen Kunden, die ein "hohes Risiko" aufweisen, Kredite verweigert oder alternative Produkte angeboten werden.

Dieses Beispiel konzentriert sich auf die Verwendung bestehender Daten zu Kreditausfällen zur Vorhersage potenziell zahlungsunfähiger Personen für die Zukunft. Dabei werden drei verschiedene Typen von Bayes-Netzmodellen untersucht, um zu ermitteln, welches in dieser Situation die besseren Vorhersagen bietet.

Weiter