文件名称：Risk-Assessment-Model
文件大小：365KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 23:46:24
JupyterNotebook
风险评估模型 这是我为FINRA所做的风险评估数据分析工作的一个示例。 数据集：200行机构/零售经纪人，其特征，代表的考试成绩，所属地区以及违规和风险评分（FINRA专有数据的简化版本） 目标：评估哪些特征可以帮助确定哪些公司将要违反或不违反 实施：对经纪人进行了彻底的分析，以收集洞悉风险组中有多少风险，测试分数分布统计数据（这些是代表获得经纪人执照必须获得的FINRA考试分数）以及任何其他相关趋势和统计数据。 考试成绩与行业奖项，地区和违规行为之间的相关程度更高，而与彼此之间的相关程度则更高。 风险组与除客户群以外的所有其他变量负相关。 模型：逻辑回归用于对企业是否违规（二进制因变量）进行特征建模。 为适当的自变量创建了虚拟变量，这些变量本质上不是数字的。 而且，测试分数是连续变量，因此决定尝试对它们进行分位数削减（将其范围进行合并），然后将它们按加权顺序分类为变量，然后再次运行
【文件预览】：
Risk-Assessment-Model-main
----FINRA_Data_Analysis_Task Poulami Ghosh.ipynb(1.31MB)
----LICENSE(7KB)
----README.md(2KB)