Моделирование кредитного риска

💡 Что такое кредитный риск?

Кредитный риск — это риск того, что заемщик не выполнит свои обязательства по возврату кредита или просрочит платежи, что приведёт к финансовым потерям для кредитора (банка).

🧮 Что такое Credit Risk Modelling?

Моделирование кредитного риска — это процесс разработки математических и статистических моделей, которые позволяют оценить вероятность дефолта заемщика и предсказать возможные убытки от невозврата долга.

📌 Используется банками, микрофинансовыми организациями и финтех-компаниями для управления рисками, оценки клиентов и соответствия нормативным требованиям (например, Basel II/III, IFRS 9).

🎯 Основные цели моделирования:

Оценка платёжеспособности клиента перед выдачей кредита
Принятие решений на основе уровня риска
Снижение кредитных убытков и просрочек
Управление портфелем кредитов и капитала банка

🧱 Компоненты модели кредитного риска:

🔢 Probability of Default (PD)

Вероятность того, что клиент допустит дефолт (не выплатит кредит).
Пример: PD = 10% → из 100 клиентов 10, скорее всего, не выплатят долг.
💸 Loss Given Default (LGD)

Потери банка в случае дефолта клиента. Выражается в процентах от суммы долга.
Пример: LGD = 40% → если клиент не платит, банк теряет 40% от оставшегося долга.
📆 Exposure at Default (EAD)

Сумма долга, которая будет под риском в момент дефолта.
Пример: если клиент использовал 70 млн сум из доступных 100 млн — EAD = 70 млн.

📌 Ожидаемый убыток (Expected Loss, EL):

EL = PD × LGD × EAD

🧠 Примеры моделей кредитного риска:

Модель	Назначение
Логистическая регрессия (Logistic Regression)	Наиболее популярная модель для бинарной классификации: “заплатит / не заплатит”
Decision Trees (деревья решений)	Графически объясняют, почему клиент считается рискованным
Random Forest / XGBoost	Современные ML-модели, применяются в банках и финтехе
Neural Networks	Глубокое обучение, особенно при анализе больших данных
Survival Analysis	Предсказывает время до дефолта
Altman Z-score	Анализ финансовой устойчивости компаний (прогноз банкротства)

🧾 Какие данные нужны для построения модели:

Возраст, пол, семейное положение
История кредитов и текущие долги
Доход и расходы
Тип занятости, стаж
Образование
Наличие залога
Поведение по карте и покупкам

📊 Метрики оценки качества модели:

Метрика	Что показывает
Accuracy	Общая точность
AUC-ROC	Способность различать «хороших» и «плохих» клиентов
Gini Index	Используется в скоринговых системах
Confusion Matrix	Где модель ошибается

🏦 Применение в реальной жизни:

📋 Банковский скоринг клиентов при выдаче потребительских или ипотечных кредитов
📉 Управление резервами на потери (по стандарту IFRS 9)
📁 Оптимизация кредитного портфеля (PD/LGD/EAD на уровне портфеля)
✅ Удовлетворение требований Basel II/III/IV
💳 Используется в финтех-платформах, BNPL-сервисах, онлайн-банках

✅ Преимущества грамотного моделирования:

Снижение количества просрочек
Рост качества портфеля
Рациональное распределение капитала
Быстрые, автоматические решения по кредитам
Соблюдение требований регуляторов