MIDAS学院2024年科学赛道贝叶斯推断VGF模型数据集-vitalfernndez
数据来源：互联网公开数据
标签：MIDAS,贝叶斯推断,VGF模型,科学赛道,机器学习,数据分析,金融风险,信用风险,模型评估
数据概述：
本数据集专为MIDAS学院2024年科学赛道设计，用于演示和实践贝叶斯推断在信用风险评估中的应用。数据集基于VGF（Vital G Fernández）模型，该模型是一种用于信用风险建模的统计方法。数据集包含模拟的信用风险数据，旨在帮助参与者理解和应用贝叶斯推断方法，进行模型参数估计、预测和不确定性分析。数据字段包括信用评分、违约概率、历史违约记录等，以及用于贝叶斯推断的先验分布和后验分布相关信息。
数据用途概述：
该数据集主要用于MIDAS学院2024年科学赛道的教学和实践。参赛者可利用该数据集：
1. 学习贝叶斯推断的基本原理和流程。
2. 实践VGF模型的参数估计，例如使用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法。
3. 进行信用风险预测，并评估模型预测的准确性。
4. 分析模型参数的不确定性，并进行敏感性分析。
5. 探索不同先验分布对后验分布的影响。
此外，该数据集也适用于其他对贝叶斯统计、信用风险建模、机器学习感兴趣的学习者，用于个人学习或学术研究。
