УДК 336.77
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2022.07.01.013

Авторы

Виктория Дмитриевна Рожина,
Финансовый университет при Правительстве России

Аннотация

Управление кредитным риском является одной из наиболее важных задач в банковском риск-менеджменте. Кредитный риск – это возможность финансовых потерь в случае неспособности заемщика своевременно и в полной мере исполнить свои обязательства, в частности вследствие попадания в просрочку или невозврата платежа по банковскому продукту. Настоящая статья посвящена поиску оптимальных методов для оценки основного компонента модели кредитного риска – вероятности дефолта заемщика (PD) на этапе построения поведенческих моделей. В работе рассматриваются два блока математических моделей – количественные и классификационные. Объектом исследования является портфель однородных ссуд коммерческого банка, предметом – динамика выхода рассматриваемых договоров в дефолт. В качестве эффективного подхода автором предлагаются интегрированный метод внедрения результата прогнозирования, полученного при помощи миграционных матриц, как новой переменной для скоринговой модели. А именно – выявление глубины просрочки, по достижении которой заемщики не улучшают качества ссуды, как отдельный предиктор, помогающий улучшить результат скоринга.

Ключевые слова

модель кредитного риска, вероятность дефолта, миграционные матрицы, логистическая регрессия, градиентный бустинг.