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

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.

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.

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.

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.