Kreditrisiko verstehen

Kreditrisikomodellierung in Python

Michael Crabtree

Data Scientist, Ford Motor Company

Was ist Kreditrisiko?

Möglichkeit, dass jemand einen Kredit nicht vollständig zurückzahlt
Berechneter Risikoabstand zwischen einer Privatvergabe und einer Staatsanleihe
Bleibt die Rückzahlung aus, gilt der Kredit als in Verzug (Default)
Die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls heißt Probability of Default (PD)

Was ist Kreditrisiko?

Möglichkeit, dass jemand einen Kredit nicht vollständig zurückzahlt
Berechneter Risikoabstand zwischen einer Privatvergabe und einer Staatsanleihe
Bleibt die Rückzahlung aus, gilt der Kredit als in Verzug (Default)
Die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls heißt Probability of Default (PD)

Zahlung	Zahlungsdatum	Kreditstatus
$100	15. Jun	Kein Ausfall
$100	15. Jul	Kein Ausfall
$0	15. Aug	Ausfall

Erwarteter Verlust

Dollarbetrag, den das Unternehmen durch Kreditausfall verliert
Drei Hauptkomponenten:
- Probability of Default (PD)
- Exposure at Default (EAD)
- Loss Given Default (LGD)

Formel für erwarteten Verlust:

expected_loss = PD * EAD * LGD

Datentypen

Zwei Hauptdatentypen:

Antragsdaten
Verhaltensdaten

Antrag	Verhalten
Zinssatz	Beschäftigungsdauer
Bonitätsklasse	Historischer Ausfall
Betrag	Einkommen

Datenspalten

Mix aus Verhaltens- und Antragsdaten
Enthält Spalten, die Auskunftei-Daten simulieren

Spalte	Spalte
Einkommen	Kreditklasse
Alter	Kreditbetrag
Wohneigentum	Zinssatz
Beschäftigungsdauer	Kreditstatus
Kreditabsicht	Historischer Ausfall
Einkommensanteil	Länge der Kreditgeschichte

Mit Kreuztabellen erkunden

pd.crosstab(cr_loan['person_home_ownership'], cr_loan['loan_status'],
            values=cr_loan['loan_int_rate'], aggfunc='mean').round(2)

Kreuztabelle: Wohneigentum vs. Kreditstatus mit durchschnittlichem Zinssatz

Visuell erkunden

plt.scatter(cr_loan['person_income'], cr_loan['loan_int_rate'],c='blue', alpha=0.5)
plt.xlabel("Personal Income")
plt.ylabel("Loan Interest Rate")
plt.show()

Streudiagramm: Kreditzins vs. Einkommen

Lass uns üben!

Kreditrisikomodellierung in Python