Добро пожаловать в день 8 нашей серии блогов; Аналитика кредитных рисков и мошенничества стала критически важными компонентами банковской и финансовой индустрии, особенно в нынешнюю цифровую эпоху, когда транзакции становятся все более сложными и разнообразными. Python — популярный язык программирования, который широко используется в науке о данных и аналитике. В этом блоге мы представим ключевые концепции анализа кредитного риска и мошенничества, а также то, как Python можно использовать для реализации моделей вероятности дефолта (PD), подверженности дефолту (EAD) и убытка при дефолте (LGD).
Аналитика кредитных рисков и мошенничества
Кредитный риск – это риск того, что заемщик не выполнит свои обязательства по кредиту, что приведет к убыткам для кредитора. Банки и финансовые учреждения используют аналитику кредитного риска для оценки вероятности дефолта и управления своей подверженностью кредитному риску. Аналитика кредитного риска включает в себя разработку моделей, которые оценивают вероятность дефолта, сумму потенциальных убытков в случае дефолта и подверженность кредитора в момент дефолта.
Аналитика мошенничества, с другой стороны, включает в себя обнаружение и предотвращение мошеннических действий в финансовых транзакциях. Аналитические модели мошенничества используют исторические данные и статистические методы для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на мошеннические действия.
Модели PD, EAD и LGD
PD, EAD и LGD — это три ключевых компонента моделирования кредитного риска, которые используются для оценки ожидаемых убытков по конкретному кредиту или портфелю кредитов.
Вероятность невыполнения обязательств (PD)
Вероятность дефолта (PD) — это вероятность того, что заемщик не выполнит свои обязательства по кредиту в течение определенного периода времени. Модели PD оценивают вероятность дефолта, используя исторические данные о поведении заемщика, такие как кредитный рейтинг, история платежей и финансовые коэффициенты. Модели PD обычно основаны на статистических моделях, таких как логистическая регрессия, деревья решений или нейронные сети.
Воздействие по умолчанию (EAD)
Риск при дефолте (EAD) — это сумма риска, которую кредитор имеет на момент дефолта. Модели EAD оценивают размер риска на момент дефолта, используя исторические данные о характеристиках кредита, таких как сумма кредита, обеспечение и условия погашения. Модели EAD обычно основаны на линейной регрессии или других статистических моделях.
Убыток при дефолте (LGD)
Дефолт с учетом убытков (LGD) — это процент от суммы кредита, которую кредитор ожидает потерять в случае дефолта. Модели LGD оценивают ожидаемые убытки в случае дефолта, используя исторические данные о ставках возмещения, стоимости обеспечения и других факторах. Модели LGD обычно основаны на линейной регрессии или других статистических моделях.
В следующем блоге мы увидим, как реализовать Python для моделей PD, EAD и LGD.
Сайонара!!
