SAS Credit Risk Modelling- A to Z for PD Models : PD Modelling using SAS
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2025, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Credit Risk Modelling - A to Z for PD Models (SAS Edition)Build a bank-grade Probability of Default (PD) model from scratch-using SAS, end to end.This first-of-its-kind, SAS-focused book takes you from raw banking data to a production-ready PD scorecard, with every step shown in executable code.What makes this book different- 100% SAS: Base SAS, PROC SQL, PROC LOGISTIC/HPLOGISTIC, plus practical macros used in real projects.- Hands-on, not just theory: every chapter includes working programs you can adapt immediately.- Regulatory alignment: maps modelling work to Basel expectations, IFRS 9, ICAAP/CCAR, documentation and governance.- Realistic data, safely: all examples use synthetic datasets designed to mirror real bank structures.- End-to-end lifecycle: ingestion ? feature engineering ? WoE/IV ? logistic regression ? score scaling ? cutoffs/banding ? deployment ? monitoring/backtesting.- Case study you can run: a complete PD build that ties everything together.What you will learn- How to source and stitch core banking, bureau, delinquency (DPD) and collections data in SAS.- Robust feature engineering on wide, messy datasets (including how to tame duplicates and drift).- Weight of Evidence (WoE) binning and Information Value (IV) to select predictive variables the way banks do.- Building and explaining logistic regression PD models (odds, coefficients, diagnostics, KS/AUC/Lift).- Scaling scores, defining risk bands and business cutoffs.- Setting up monitoring with PSI, stability checks, challenger vs. champion, and recalibration triggers.- Packaging code for deployment and audit-ready documentation.Who it's forRisk analysts, SAS developers, model validators, data scientists and managers who want a clear, actionable path to a compliant PD model-without switching tools.What's included- Full SAS programs and a synthetic dataset via GitHub (safe for public use).- Reusable macros, templates and governance checklists.- Clear explanations written for practitioners, with just enough theory to justify decisions.If you build credit risk models in SAS-or need to validate, monitor and govern them-this book is your practical blueprint from zero to production.…
N° de ref. del artículo 9798262654192
- Título
- SAS Credit Risk Modelling- A to Z for PD Models : PD Modelling using SAS
- Autor
- Sameer Shaikh
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798262654192
- Peso del artículo
- 277 gramos
- Dimensiones
- 229x152x14 mm
- Serie
- Libro 1 de 1: CREDIT RISK MODELLING USING SAS
Credit Risk Modelling – A to Z for PD Models (SAS Edition)
Build a bank-grade Probability of Default (PD) model from scratch—using SAS, end to end.
This first-of-its-kind, SAS-focused book takes you from raw banking data to a production-ready PD scorecard, with every step shown in executable code.
What makes this book different
-
100% SAS: Base SAS, PROC SQL, PROC LOGISTIC/HPLOGISTIC, plus practical macros used in real projects.
-
Hands-on, not just theory: every chapter includes working programs you can adapt immediately.
-
Regulatory alignment: maps modelling work to Basel expectations, IFRS 9, ICAAP/CCAR, documentation and governance.
-
Realistic data, safely: all examples use synthetic datasets designed to mirror real bank structures.
-
End-to-end lifecycle: ingestion → feature engineering → WoE/IV → logistic regression → score scaling → cutoffs/banding → deployment → monitoring/backtesting.
-
Case study you can run: a complete PD build that ties everything together.
What you will learn
-
How to source and stitch core banking, bureau, delinquency (DPD) and collections data in SAS.
-
Robust feature engineering on wide, messy datasets (including how to tame duplicates and drift).
-
Weight of Evidence (WoE) binning and Information Value (IV) to select predictive variables the way banks do.
-
Building and explaining logistic regression PD models (odds, coefficients, diagnostics, KS/AUC/Lift).
-
Scaling scores, defining risk bands and business cutoffs.
-
Setting up monitoring with PSI, stability checks, challenger vs. champion, and recalibration triggers.
-
Packaging code for deployment and audit-ready documentation.
Who it’s for
Risk analysts, SAS developers, model validators, data scientists and managers who want a clear, actionable path to a compliant PD model—without switching tools.
What’s included
-
Full SAS programs and a synthetic dataset via GitHub (safe for public use).
-
Reusable macros, templates and governance checklists.
-
Clear explanations written for practitioners, with just enough theory to justify decisions.
If you build credit risk models in SAS—or need to validate, monitor and govern them—this book is your practical blueprint from zero to production.
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