Хабр, привет!
Мы продолжаем цикл статей ([1], [2], [3]), посвященных применению ML-методов в ряде задач управления кредитным риском. В этой мы расскажем про задачу, которая возникает в ходе жизненного цикла кредитного договора: моделирование доли невозврата по договору в случае его дефолта (loss given default, LGD).
Зачем это нужно делать, ведь дефолт случился и на первый взгляд кажется, что прогнозировать уже ничего не нужно? Действительно, можно считать, что клиент уже ничего не вернет и под такие договоры закладывать 100%-ное резервирование.
Однако в действительности после дефолта клиенты могут вносить платежи или, если договор был обеспечен (залог), то в ходе продажи обеспечения вся сумма договора или ее часть могут быть погашены за счет суммы реализации (продажи) залога.
Также стоит обратить внимание, что для банковской сферы (в других индустриях зависит от продукта и политики резервирования) прогноз должен производиться как по договорам, находящимся в дефолте (default сегмент), так и по тем, по которым нет дефолта на момент расчета резервов (non-default сегмент). Разработка прогнозной модели возможна только на договорах в дефолте. В этом случае возникает проблема переноса модели на сегмент недефолтных договоров.
Об особенности расчета компоненты LGD, ее моделирования, распространении прогноза на весь портфель, а также подходах к валидации расскажем далее.
