📊 Почему частота дефолтов отклоняется от прогноза и как определить причины?

Снижение качества прогноза вероятности дефолта проявляется в статистически значимом отклонении реализованной частоты дефолтов DR от прогнозного уровня PD. Причиной могут быть как внутренние факторы — снижение ранжирующей способности модели и волатильность DR в разрезе риск-грейдов, — так и внешние: изменение уровня риска на рынке или качества потока заявок.

О том, как выявлять и оценивать влияние этих факторов, на Форуме риск-менеджеров расскажут Олег Ушаков, начальник Центра независимой валидации, и Артак Геворкян, управляющий директор Центра независимой валидации Банка ГПБ.

Вы узнаете:

✅ как провести факторную декомпозицию отклонения фактической частоты дефолтов от прогноза;

✅ как разложить изменение метрики Parity DR/PD на отдельные компоненты;

✅ как оценить влияние потока заявок, скоринговой модели и калибровки на качество прогноза;

✅ как на основе результатов анализа обоснованно приоритизировать меры по стабилизации прогнозного качества модели.

Олег Ушаков — начальник Центра независимой валидации Газпромбанка. Выпускник физфака МГУ им. М.В. Ломоносова, защитил диссертацию в Humboldt Universitaet zu Berlin. Работал в ВТБ, Райффайзенбанке и Сбере. Специализируется на разработке и валидации ML/AI-подходов в финансовой индустрии. Преподает в МГИМО курс «Управление модельным риском».

Артак Геворкян — управляющий директор Центра независимой валидации Газпромбанка. Выпускник мехмата МГУ им. М.В. Ломоносова и Финансового университета при Правительстве РФ. Специализируется на вопросах моделирования рыночного, кредитного рисков, разработки систем раннего предупреждения (EWS) снижения качества моделей и подходов стресс-тестирования модельного риска.

👉 Сайт и программа Форума