신용 위험 이해하기

Python을 활용한 신용 위험 모델링

Michael Crabtree

Data Scientist, Ford Motor Company

신용 위험이란?

돈을 빌린 사람이 전액을 갚지 못할 가능성
개인 대출과 국채 간 위험 차이를 계산한 값
대출을 갚지 못하면 채무 불이행(default) 상태라고 함
대출자가 채무 불이행할 가능성을 채무 불이행 확률(PD)이라고 함

신용 위험이란?

돈을 빌린 사람이 전액을 갚지 못할 가능성
개인 대출과 국채 간 위험 차이를 계산한 값
대출을 갚지 못하면 채무 불이행(default) 상태라고 함
대출자가 채무 불이행할 가능성을 채무 불이행 확률(PD)이라고 함

Payment	Payment Date	Loan Status
$100	Jun 15	정상
$100	Jul 15	정상
$0	Aug 15	채무 불이행

예상 손실

대출이 채무 불이행될 경우 기업이 손실을 입는 금액
세 가지 주요 구성 요소:
- 채무 불이행 확률(PD)
- 채무 불이행 시 익스포저(EAD)
- 채무 불이행 시 손실률(LGD)

예상 손실 공식:

expected_loss = PD * EAD * LGD

사용되는 데이터 유형

주로 사용하는 데이터는 두 가지 유형입니다:

신청 데이터
행동 데이터

Application	Behavioral
금리	근속 기간
등급	과거 채무 불이행 이력
대출 금액	소득

데이터 열

행동 데이터와 신청 데이터가 혼합되어 있음
신용 평가 기관 데이터를 모사한 열 포함

Column	Column
소득	대출 등급
나이	대출 금액
주택 소유 형태	금리
근속 기간	대출 상태
대출 목적	과거 채무 불이행 이력
소득 대비 비율	신용 이력 기간

교차표로 탐색하기

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

주택 소유 형태별 대출 상태와 평균 금리의 교차표

시각화로 탐색하기

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()

대출 금리와 개인 소득의 산점도

연습해 봅시다!

Python을 활용한 신용 위험 모델링