MindMap скоринг кредитных рисков
Время чтения 10 мин

Скоринг кредитных и транзакционных рисков
(credit and transaction risk scoring).

В современном финансовом мире скоринг кредитных и транзакционных рисков помогает банкам управлять рисками, выявлять мошенничество и оценивать платежеспособность заемщиков. Эти методики основаны на статистических моделях, машинном обучении и анализе данных, позволяя принимать обоснованные решения.

В статье рассмотрим:

  • Коррелированные дефолты и портфельные риски — влияние массовых дефолтов на финансовые институты.
  • Системные риски — угрозы для всей экономики и механизмы их контроля.
  • Кредитный скоринг и модели PD — прогнозирование вероятности дефолта.
  • Скоринг транзакционных рисков — выявление мошенничества в реальном времени.

Также рассмотрим, какие методы машинного обучения применяются в скоринге.

Коррелированные дефолты, портфельные и системные риски.

Коррелированные дефолты.

Коррелированные дефолты происходят, когда несколько заемщиков или компаний одновременно сталкиваются с финансовыми проблемами из-за общих экономических факторов. Это может быть вызвано макроэкономическими шоками, падением ликвидности или отраслевыми кризисами. Например, в рецессию строительный сектор может массово столкнуться с дефолтами из-за падения спроса на недвижимость.

Методы управления коррелированными дефолтами:

  • Стресс-тестирование — анализ устойчивости заемщиков к макроэкономическим потрясениям.
  • Портфельный анализ — оценка зависимости между активами и кредитными рисками.
  • Диверсификация — снижение концентрации в уязвимых отраслях.
  • Статистические модели — например, копулы для измерения корреляции дефолтов.

Портфельные риски.

Портфельный риск — это вероятность того, что кредитный портфель банка понесёт убытки из-за одновременного ухудшения качества активов. Он включает не только коррелированные дефолты, но и другие источники риска, например:

  • Концентрационный риск — высокая доля кредитов в одной отрасли или регионе.
  • Рыночный риск — влияние изменения процентных ставок, валютных курсов и макроэкономических показателей.
  • Ликвидный риск — невозможность продать активы или привлечь финансирование.

Банки оценивают портфельные риски с помощью:

  • VaR (Value at Risk) — модель, прогнозирующая возможные потери с заданной вероятностью.
  • Стресс-тестов — моделирование худших сценариев для портфеля.
  • Риск-балансировки активов — перераспределение кредитов и инвестиций для снижения зависимости от одного сектора.

Системные риски и устойчивость финансовой системы.

Системный риск возникает, когда кризис в одном сегменте финансовой системы приводит к цепной реакции и дестабилизации всей экономики.

Пример — кризис 2008 года, когда падение цен на ипотечные ценные бумаги вызвало банкротства банков и глобальный финансовый кризис.

Факторы, усиливающие системные риски:

  • Взаимозависимость банков через межбанковские кредиты и деривативы.
  • Высокая доля заемного капитала в финансовой системе.
  • Нехватка ликвидности при массовом изъятии вкладов.

Для снижения системных рисков регуляторы применяют:

  • Капитальные резервы — требование к банкам держать достаточный капитал.
  • Лимиты на концентрацию рисков — запрет на чрезмерную зависимость от одного сектора.
  • Модели предсказания кризисов — анализ больших данных и машинное обучение для выявления ранних признаков кризисов.

В отличие от портфельных рисков, которые затрагивают отдельный банк или финансовый институт, системные риски охватывают всю финансовую систему и могут привести к глобальному экономическому кризису.
скоринг кредитных рисков

Скоринговые карты и модели кредитного скоринга.

Скоринговые карты — это инструменты, которые используются для оценки кредитоспособности физических или юридических лиц на основе исторических данных. Они включают заранее определённые переменные, такие как доход, кредитная история, соотношение долга к доходу и поведение при погашении, для расчета кредитного рейтинга. Этот рейтинг представляет собой количественную оценку риска, связанного с предоставлением кредита конкретному заемщику.

Модели кредитного скоринга.

Эти модели используются для анализа данных заемщиков и предсказания вероятности дефолта:

1) Логистическая регрессия — классический статистический метод, применяемый для бинарной классификации (одобрение или отказ в кредите).

2) Модели машинного обучения — включают более сложные алгоритмы, такие как:

  • Деревья решений (Decision Trees) — построение правил на основе характеристик заемщика.
  • Случайный лес (Random Forest) — ансамбль деревьев решений, уменьшающий переобучение.
  • Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost) — мощные модели для работы с табличными данными.
  • Нейронные сети — способны выявлять сложные нелинейные зависимости в данных.
  • Байесовские модели — основаны на вероятностных оценках и используются при недостатке данных.

Типы скоринговых карт.

Скоринговые карты, используемые в кредитном анализе для оценки заемщиков в разных ситуациях:

  • Скоринговые карты заявок (Application Scoring) — применяются при подаче заявки на кредит, оценивают риск на основе демографических и финансовых данных.
  • Поведенческие скоринговые карты (Behavioral Scoring) — анализируют текущее поведение клиентов (например, использование кредитных линий, погашение долгов) для прогнозирования рисков.
  • Коллекционные скоринговые карты (Collection Scoring) — оценивают вероятность возврата долга клиентами, уже имеющими просроченные платежи.
  • Фрод-скоринг (Fraud scoring) — анализирует транзакционные и поведенческие данные для выявления мошеннических действий.

Ключевые характеристики надежной системы скоринга:

  • Точность и надёжность в прогнозировании дефолтов.
  • Адаптивность к изменениям экономических условий.
  • Соответствие правовым и этическим стандартам.

Что такое PD-модель?

Модель Probability of Default (PD, вероятность дефолта) оценивает вероятность того, что заемщик не выполнит свои обязательства в течение определённого времени. Это ключевой элемент в рамках управления рисками для банков и финансовых учреждений.

Основные элементы PD-моделей:

  • Анализ исторических данных — использование данных о предыдущих дефолтах для обучения моделей.
  • Макроэкономические переменные — учет таких показателей, как рост ВВП, уровень безработицы и инфляция.
  • Сегментация — разделение клиентов на группы в зависимости от их риск-профилей.

PD-модели играют важную роль в расчете ожидаемых кредитных убытков (ECL) в соответствии с требованиями стандартов IFRS 9.

Скоринг транзакционных рисков для предотвращения мошенничества.

Cкоринг транзакционных рисков направлен на выявление и предотвращение мошенничества путем анализа транзакционных паттернов.

Ключевые элементы:

  1. Мониторинг в реальном времени — анализ транзакций по мере их совершения для мгновенного выявления аномалий.
  2. Анализ поведения — сравнение текущих транзакций с историческими данными для обнаружения отклонений.
  3. Машинное обучение — постоянное улучшение алгоритмов на основе новых данных.

Примеры метрик для обнаружения мошенничества:

  • Частота и объём транзакций.
  • Географические аномалии.
  • Использование новых или несанкционированных устройств.
Заключение

Скоринг кредитных и транзакционных рисков — это незаменимый инструмент современного финансового сектора. Интеграция методологий, таких как скоринговые карты, модели PD и анализ транзакционных рисков, позволяет финансовым учреждениям эффективно управлять рисками, предотвращать мошенничество и адаптироваться к экономическим вызовам. Глубокое понимание этих инструментов является ключом к построению устойчивой финансовой системы, способной отвечать на угрозы и сохранять доверие клиентов.
Была статья ли полезной?