Метрики точности второго порядка для скоринговых моделей и их практическое использование
В исследованиипредложены новые метрики второй степени точности для оценки скоринговых и рейтинговых моделей, которые отражают целевую предвзятость модели.
Основной целью этих метрик является диагностика того, насколько хорошо модель распознает «хорошие» объекты по сравнению с «плохими», при условии, что предсказательная сила модели остается постоянной и измеряется с использованием широко принятых первичных метрик, таких как индекс Джини. Предложены две метрики, каждая из которых имеет как интегральное, так и числовое представление. Числовая реализация метрик включает два варианта: первый основан на бинарных событиях, что позволяет оценить модель с помощью двух категорий — дефолт и нон-дефолт.
Второй вариант опирается на вероятность дефолта, предоставляемую моделью, что делает его более чувствительным к изменениям в уровне риска. Сравнение результатов вычисления этих метрик позволяет не только оценить качество калибровки модели, но и выявить возможные искажения в ее предсказаниях. Такой анализ служит основой для установления устойчивости и надежности скоринговых алгоритмов в условиях разнообразных сценариев кредитного риска. В статье также обсуждаются примеры расчета метрик второй степени точности для рейтингов различных рейтинговых агентств, что подчеркивает практическую значимость предложенных подходов. Особое внимание уделяется известному методу калибровки, основанному на ROC-кривых по методике ван дер Берга, который позволяет визуализировать и оценивать производительность рейтинговых моделей. Анализ показателей, полученных с помощью новых метрик, способствует более глубокому пониманию того, как рейтинговые модели классифицируют заемщиков и как избежать возможных ошибок, связанных с неправильной оценкой кредитных рисков.
Представленное исследование подчеркивает важность внедрения новых метрик второй степени точности для повышения точности и надежности рейтинговых моделей, а также для более эффективного управления кредитными рисками. Эти метрики могут сыграть ключевую роль в совершенствовании практик калибровки, способствуя более обоснованным и предсказуемым решениям в процессе кредитования и оценки рисков.
По материалам Препринта Pomazanov M. V. Second-order accuracy metrics for scoring models and their practical use / arxiv.org. Series arXiv:2204.07989v1 "Risk Management (q-fin.RM)". 2022. doi
Школа финансов: Доцент