Информация о статье

Название статьи:

Разработка модели доли потерь при дефолте (LGD) для оценки кредитного риска коммерческого банка

Авторы:
Девайкина А.С., аспирант, кафедра применения математических методов в экономике, Новосибирский государственный университет, г. Новосибирск, Российская Федерация, a.devaikina@g.nsu.ru

В рубрике:
1. ФИНАНСОВАЯ, НАЛОГОВАЯ И ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА

Год: 2025 Том: 7 Номер журнала: 3

Страницы: 10-15

Тип статьи: Научная статья

УДК: 336.77

Аннотация:
Моделирование доли потерь при дефолте (LGD) представляет собой одну из наиболее сложных методологических задач в рамках оценки кредитного риска. Это связано с особенностями эмпирического распределения и необходимостью соблюдения требований к интерпретируемости модели. В данной работе рассматривается возможность построения прозрачной модели, которая по качеству прогнозов способна конкурировать с алгоритмами класса «черный ящик». Представлен модульный подход, основанный на разбиении диапазона значений LGD и обучении специализированных моделей на подвыборках, соответствующих различным участкам распределения. Подход опробован на данных по автокредитам одного из коммерческих банков РФ.

Ключевые слова: кредитный риск, доля потерь при дефолте (LGD), интерпретируемая модель

Скачать полный текст статьи

Список цитируемой литературы:

О порядке расчета величины кредитного риска банками с применением банковских методик управления кредитным риском и моделей количественной оценки кредитного риска: Положение Банка России от 02.11.2024 №845-П.
Baesens B. Boosting credit risk models / B. Baesens, K. Smedts. - DOI 10.1016/j.bar.2023.101241 // The British Accounting Review. - 2023.
Loterman G. Benchmarking regression algorithms for loss given default modeling / G. Loterman, I. Brown, D. Martens, C. Mues, B. Baesens. - DOI 10.1016/j.ijforecast.2011.01.006 // International Journal of Forecasting. - 2012. - Vol. 28. - P. 161-170.
Bellotti A. Forecasting recovery rates on non-performing loans with machine learning / A. Bellotti, D. Brigo, P. Gambetti, F. Vrins. - DOI 10.1016/j.ijforecast.2020.06.009 // International Journal of Forecasting. - 2020.
Kaposty F. Predicting loss given default in leasing: A closer look at models and variable selection / F. Kaposty, J. Kriebel, M. Loderbusch. - DOI 10.1016/j.ijforecast.2019.05.009 // International Journal of Forecasting. - 2019.
Miller P. Loss Given Default Adjusted Workout Processes for Leases / P. Miller, E. Tows. - DOI 10.1016/j.jbankfin.2017.01.020 // Journal of Banking and Finance. - 2017.

Байкальский государственный университет

Информация о статье

Разработка модели доли потерь при дефолте (LGD) для оценки кредитного риска коммерческого банка