Kredi riskini anlama

Python ile Kredi Riski Modellemesi

Michael Crabtree

Data Scientist, Ford Motor Company

Kredi riski nedir?

Borç alanın borcun tamamını ödememe olasılığı
Birine borç vermek ile devlet tahvili arasındaki hesaplanan risk farkı
Bir kredi geri ödenmediğinde temerrüde düşmüş sayılır
Birinin temerrüde düşme olasılığı, temerrüt olasılığıdır (PD)

Kredi riski nedir?

Borç alanın borcun tamamını ödememe olasılığı
Birine borç vermek ile devlet tahvili arasındaki hesaplanan risk farkı
Bir kredi geri ödenmediğinde temerrüde düşmüş sayılır
Birinin temerrüde düşme olasılığı, temerrüt olasılığıdır (PD)

Ödeme	Ödeme Tarihi	Kredi Durumu
$100	15 Haz	Temerrütsüz
$100	15 Tem	Temerrütsüz
$0	15 Ağu	Temerrüt

Beklenen zarar

Temerrüt nedeniyle firmanın kaybettiği tutar
Üç ana bileşen:
- Temerrüt Olasılığı (PD)
- Temerrütte Maruz Kalma (EAD)
- Temerrüt Halindeki Zarar (LGD)

Beklenen zarar formülü:

expected_loss = PD * EAD * LGD

Kullanılan veri türleri

Kullanılan iki ana veri türü:

Başvuru verileri
Davranış verileri

Başvuru	Davranış
Faiz Oranı	Çalışma Süresi
Derece	Geçmiş Temerrüt
Tutar	Gelir

Veri sütunları

Davranış ve başvurunun karışımı
Kredi bürosu verilerini simüle eden sütunlar içerir

Sütun	Sütun
Gelir	Kredi derecesi
Yaş	Kredi tutarı
Ev sahipliği	Faiz oranı
Çalışma süresi	Kredi durumu
Kredi amacı	Geçmiş temerrüt
Gelir Yüzdesi	Kredi geçmişi uzunluğu

Çapraz tablolarla keşif

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

Ev sahipliği ile kredi durumu için ortalama faiz oranı çapraz tablosu

Görsellerle keşif

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()

Kredi faiz oranı ile kişi geliri saçılım grafiği

Hadi pratik yapalım!

Python ile Kredi Riski Modellemesi