Predgovor

Osnovni cilj statističke analize podataka jeste izvođenje zaključaka o ukupnoj populaciji na osnovu uzorka prikupljenih podataka. Posljednjih 50 godina najznačajnije promjene u statistici predvođene su razvojem tehnologije. Pored samog razvoja brzih kompjutera, razvoj statističkih paketa ima čak i veću ulogu u ovim promjenama. Naime, sve je češći slučaj u praksi da se koriste različiti statistički paketi koji olakšavaju same analize podataka, ali i omogućavaju veliku automatizaciju procesa i ponavljajućih analiza. Sa druge strane, prekomjerna automatizacija i korišćenje unaprijed isprogramiranih procedura unutar statističkih paketa često dovodi do toga da analitičari ne posvećuju dovoljno pažnje osnovnim pretpostavkama i procedurama, sprovedenih analiza, što za krajnji rezultat može imati primjenu neadekvatnih statističkih metoda za ispitivanu pojavu.

Prvi cilj ovog priručnika jeste da kroz praktične primjere iz oblasti upravljanja kreditnim rizikom i kroz primjenu statističkog paketa R prikaže najčešće korišćene statističke metode. Dodatno, obezbjeđujući teorijsku osnovu, drugi cilj priručnika jeste da prikaže postupno izvođenje zaključaka prilikom primjene svih metoda, kao i rezultate već dostupnih R procedura. Konačno, ultimativni treći cilj priručnika jeste spajanje prakse i teorije kroz praktične primjere - stavljanjem akcenta na pravilno definisanje ispitivane pojave i razumijevanje primijenjenih statističkih metoda.

Priručnik je u prvom redu namijenjen profesionalcima iz oblasti upravljanja kreditnim rizikom, ali i svima onima koji su zainteresovani za primijenjenu statistiku, a koji su već upoznati sa osnovama statistike, ekonometrije, kao i finansijama i bankarstvom.

Glavna motivacija za pisanje ovog priručnika proističe iz činjenice da je literatura iz oblasti upravljanja kreditnim rizikom, a naročito uz primjenu statističkih paketa, na našem jeziku veoma oskudna.

Priručnik je organizovan tako da u prvoj sekciji prikazuje uvod u statistički paket R, predstavljajući minimum neophodan za razumijevanje daljih primjera. Zatim, druga i treća sekcija daju pregled tipova statističkih obilježja (slučajnih promjenljivih), nivoa njihovog mjerenja, kao i osnovne tzv. istraživačke analize (deskriptivna statistika i grafičko predstavljanje podataka). Sekcije četiri, pet i šest daju osnove neophodne za razumijevanje statističkog testiranja hipoteza. Na kraju, daju se primjeri dvije najčešće korišćene regresione metode - linearna i binomna logistička regresija.

Na sljedećim linkovima nalaze se fajlovi neophodni za repliku pojedinih primjera prezentovanih u priručniku:

5KB

PD.csv

25KB

LGD.csv

1KB

OLS.csv

9KB

BLR.csv

Fajlove je nephodno sačuvati u radnom direktorijumu R-a i na taj način nije potrebno prilagođavati putanju u navedenim primjerima, ili mogu biti sačuvani u drugim folderima i onda je neophodno prilagoditi putanju do konkretnih fajlova u prikazanim primjerima i odgovarajućim blokovima koda.

Kao dodatak Priručniku, pripremljena je i Zbirka riješenih zadataka čiji je fokus na statističkom paketu R i na rješavanju zadatka sa kojima se često susreću analitičari iz oblasti bankarstva.