Розуміння кредитного ризику

Моделювання кредитного ризику в Python

Michael Crabtree

Data Scientist, Ford Motor Company

Що таке кредитний ризик?

Ймовірність, що позичальник не поверне всю суму
Розрахована різниця ризику між позикою людині та держоблігацією
Якщо позику не повертають, кажуть, що вона у дефолті
Ймовірність дефолту за позикою — це probability of default (PD)

Що таке кредитний ризик?

Ймовірність, що позичальник не поверне всю суму
Розрахована різниця ризику між позикою людині та держоблігацією
Якщо позику не повертають, кажуть, що вона у дефолті
Ймовірність дефолту за позикою — це probability of default (PD)

Платіж	Дата платежу	Статус позики
$100	Jun 15	Non-Default
$100	Jul 15	Non-Default
$0	Aug 15	Default

Очікуваний збиток

Сума в доларах, яку компанія втрачає через дефолт позики
Три основні компоненти:
- Probability of Default (PD)
- Exposure at Default (EAD)
- Loss Given Default (LGD)

Формула очікуваного збитку:

expected_loss = PD * EAD * LGD

Типи даних

Два основні типи даних:

Анкетні дані
Поведінкові дані

Анкетні	Поведінкові
Interest Rate	Employment Length
Grade	Historical Default
Amount	Income

Стовпці даних

Мікс поведінкових та анкетних
Містять стовпці, що імітують дані кредитного бюро

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

Дослідження перехресними таблицями

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

Перехресна таблиця: тип житла та статус позики з середньою ставкою

Дослідження візуалізаціями

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()

Точкова діаграма: ставка за позикою та дохід

Давайте потренуємось!

Моделювання кредитного ризику в Python