क्रेडिट जोखिम को समझना

Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग

Michael Crabtree

Data Scientist, Ford Motor Company

क्रेडिट जोखिम क्या है?

यह संभावना कि उधार लेने वाला पूरी रकम वापस नहीं करेगा
किसी व्यक्ति को उधार देने और सरकारी बॉन्ड के बीच गणितीय जोखिम अंतर
जब कोई ऋण नहीं चुकाता, उसे डिफॉल्ट कहा जाता है
ऋण पर डिफॉल्ट होने की संभावना को probability of default (PD) कहते हैं

क्रेडिट जोखिम क्या है?

यह संभावना कि उधार लेने वाला पूरी रकम वापस नहीं करेगा
किसी व्यक्ति को उधार देने और सरकारी बॉन्ड के बीच गणितीय जोखिम अंतर
जब कोई ऋण नहीं चुकाता, उसे डिफॉल्ट कहा जाता है
ऋण पर डिफॉल्ट होने की संभावना को probability of default (PD) कहते हैं

Payment	Payment Date	Loan Status
$100	Jun 15	Non-Default
$100	Jul 15	Non-Default
$0	Aug 15	Default

Expected loss

डिफॉल्ट होने पर कंपनी को डॉलर में होने वाला नुकसान
तीन मुख्य घटक:
- Probability of Default (PD)
- Exposure at Default (EAD)
- Loss Given Default (LGD)

अपेक्षित नुकसान का सूत्र:

expected_loss = PD * EAD * LGD

उपयोग किए गए डेटा के प्रकार

दो प्राथमिक डेटा प्रकार:

एप्लिकेशन डेटा
बिहेवियरल डेटा

Application	Behavioral
Interest Rate	Employment Length
Grade	Historical Default
Amount	Income

डेटा कॉलम

बिहेवियरल और एप्लिकेशन का मिश्रण
क्रेडिट ब्यूरो डेटा का सिमुलेशन करने वाले कॉलम शामिल

Column	Column
Income	Loan grade
Age	Loan amount
Home ownership	Interest rate
Employment length	Loan status
Loan intent	Historical default
Percent Income	Credit history length

क्रॉस-टेबल से एक्सप्लोर करें

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

घर के स्वामित्व बनाम लोन स्टेटस की क्रॉस-टेबल, औसत इंटरेस्ट रेट सहित

विजुअल्स से एक्सप्लोर करें

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()

लोन इंटरेस्ट रेट और पर्सनल इनकम का स्कैटर प्लॉट

अभ्यास करते हैं!

Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग