Параметрические методы точной калибровки скоринговых моделей
Разработка эффективной модели подразумевает необходимость ее калибровки с учетом реальных показателей частоты дефолтов, что является ключевым элементом в управлении кредитными рисками. Данная калибровка должна соответствовать определённым стандартам, так как избыточная консервативность может негативно сказаться на капитале и резервах банка.
В рамках исследования были предложены две инновационные методики, направленные на оптимизацию процесса калибровки. Эти методы были эмпирически протестированы на разных сегментах кредитного портфеля и продемонстрировали значительное улучшение точности прогнозирования вероятности дефолта. Одной из основных задач, решаемых с помощью данных подходов, является минимизация риска несоответствия между расчетными и фактическими показателями, что имеет решающее значение для обеспечения устойчивости финансовых учреждений.
Система управления кредитным риском требует централизации и стандартизации процессов анализа, что позволяет не только повысить точность математических моделей, но и обеспечить надёжность принимаемых решений. Привлечение новых технологий и методов анализа данных играет критическую роль в этом контексте. Однако необходимо учитывать, что любая модель должна пройти соответствующий процесс верификации и валидизации, прежде чем быть внедрённой в практику. Результаты применения предложенных методик открывают новые горизонты для использования в банковском секторе, подчеркивая важность адаптации научных достижений к реальным условиям финансовой среды.
на основе материалов Главы книги Mikhail Pomazanov, Berezhnoy A. Parametric methods for precision calibration of scoring models, in : Procedia Computer Science, Volume 242: 11th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2024). / Ed. by Y. Shi. ScienceDirect, 2024. P. 348–355. doi
Школа финансов: Доцент