Uso de modelos internos para evaluar las probabilidades de incumplimiento del prestatario

Por lo general, un número entre 0 y 1 que indica la probabilidad de que un prestatario incumpla. En términos generales, cuanto mayor es la probabilidad de incumplimiento, más débil es la capacidad del prestatario para asumir riesgos.

Por lo tanto, los bancos y las instituciones financieras pueden determinar el monto del préstamo del prestatario, la tasa de interés y el plazo de pago en función de la probabilidad de incumplimiento, y fortalecer las medidas de gestión de riesgos para los prestatarios que puedan incumplir. Al mismo tiempo, la probabilidad de incumplimiento también puede ayudar a los bancos a evaluar con mayor precisión sus propios niveles de riesgo y su tolerancia al riesgo empresarial, y prevenir eficazmente los riesgos sistémicos.

La probabilidad de incumplimiento del prestatario es un indicador importante de evaluación de riesgos y el modelo interno es uno de los métodos comúnmente utilizados. El siguiente es un proceso de evaluación de modelo interno clásico:

1. Recopilación de datos:

Primero, necesitamos recopilar una cierta cantidad de datos históricos, incluida la situación personal y financiera del prestatario. reembolso Registros de pago y otra información. Estos datos deben preprocesarse, limpiarse y estandarizarse para garantizar la calidad de los datos.

2. Selección de características:

En la etapa de selección de características, es necesario determinar qué datos tienen parámetros importantes para el modelo de probabilidad predeterminado. Esto se puede lograr mediante análisis de datos exploratorios, métodos estadísticos y algoritmos basados ​​en aprendizaje automático. Finalmente, las características seleccionadas deberían poder hacer una cierta contribución al modelo probabilístico predeterminado excluyendo aquellos posibles factores de interferencia neuronal.

Después del procesamiento de datos, se debe realizar la selección de características para filtrar las dimensiones de las características que tienen el mayor impacto en la predicción predeterminada. Las funciones suelen seleccionarse mediante métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático y conocimiento del dominio.

3. Construcción del modelo:

Una vez completada la selección de características, es necesario establecer un modelo de predicción predeterminado. Los modelos se pueden entrenar en conjuntos de datos de entrenamiento utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático, métodos estadísticos o sistemas expertos.

4. Verificación del modelo:

Una vez completada la capacitación, es necesario verificar el modelo. Un método común es dividir el conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba, utilizar el conjunto de prueba para probar el modelo y evaluar la precisión de la predicción y la estabilidad del modelo.

5. Aplicación del modelo:

Cuando se valida el modelo, se puede aplicar a datos de prestatarios nuevos y desconocidos para predecir su probabilidad de incumplimiento. Cabe señalar que el uso de modelos internos para evaluar las probabilidades de incumplimiento de los prestatarios es un proyecto sistemático complejo que requiere un diseño y una gestión cuidadosos en el procesamiento de datos, selección de características, establecimiento y verificación de modelos, etc., para maximizar la exactitud y exactitud de los modelos. eficacia.

En aplicaciones prácticas, el uso de modelos internos para evaluar la probabilidad de incumplimiento de un prestatario requiere proporcionar garantías de seguridad y, al mismo tiempo, cuestiones como la presentación, la supervisión y la gestión de riesgos deben manejarse estrictamente. Además, el proceso de establecimiento y verificación del modelo implica aprendizaje automático y tecnología de big data, y existen muchos obstáculos, como la privacidad, la seguridad, la interpretación y la equidad de los datos, que deben considerarse plenamente.