Comments 10
Спасибо за статью! Подскажите, Вы действительно в статистике находите взаимосвязи между макро индикаторами и поведением портфеля?
Вопрос хороший в том смысле что их действительно сложно выявить. Короткий ответ такой: что если вы посмотрите данные влоб, то на истории скорее всего вы не увидите явных взаимосвязей.
Тут есть сложности, например: поведение банка и структура портфеля от кризиса к кризису может существенно меняться, природа кризисов может быть разной и при них разные макро индикаторы могут вести себя по разному, кризисов было не так много, когда кризиса нет поведение портфеля скорее зависит от поведения банка чем от макроиндикаторов и тд.
Вполне перспективным может быть подход в котором вы на основании макро индикаторов принимаете решение о том есть ли сейчас кризис и какой. А далее уже моделируете поведение портфеля на основании того как вел себя портфель в предидущие кризисы с дополнительными корректировками на текущую ситуацию.
хм. ожидал в статье увидеть примеры построения PD-моделей (даже пусть обрезанных для публичной демонстрации), а их нет.
Подскажите, как вы отбираете заемщиков в винтажи для оценки вероятности 0/1? Сектор экономики? финсостояние по РСБУ (святые "5 отчетных дат")? Эта часть интересна.
Про PD модели планирую написать отдельную статью. Тут прошелся крупными мазками. Не уверен на счет описания признаков, но про логику построения точно будет.
Статья про PD модели: https://habr.com/ru/articles/872250/
@aleksei_terentev, любопытная статья, спасибо.
Обратите внимание, что вы вводите понятие Expected Credit Loss, а в формуле используете сокращение ELC.
Ещё рекомендовал бы явно указать, что модели PD, по которым выдают кредиты (аппликативные), обычно отличаются от поведенческих моделей PD, по которым оценивают риск на большей части жизненного цикла кредита в портфеле.
Наконец, было бы неплохо пояснить, что поведенческие модели перестраиваются довольно редко (в силу, в том числе, их регуляторной значимости), а "устареть" могут очень быстро. И что для "исправления" некоторой их неточности применяют калибровки (как правило, пропорциональные отношению фактической дефолтности к предсказанной модельной).
ДД. Вы сказали, что не используются нейронные сети и бустинги при построении моделей, а какими моделями пользоваться?
Как машинное обучение помогает оценивать резервы банка?