Моделирование поведения розничных заёмщиков банка

14 февраля, в рамках научно-исследовательского семинара «Эмпирические исследования банковской деятельности» Школы финансов, были представлены результаты исследования Косарева В.Р., аспиранта Школы финансов факультета экономических наук НИУ ВШЭ: Моделирование поведения розничных заёмщиков банка

pixabay.com

На вопросы корреспондента Школы финансов о содержании исследования ответил аспирант Школы финансов Косарев Владислав Романович

Какие входные данные вы используете для предсказания платежного поведения заемщика?

Для предсказания платежного поведения нужны достаточно детальные данные о ссуде, а именно количество платежей, которое вносит клиент в счёт погашения его ссуды.

Какой процент достоверности (точности) предсказания платежного поведения заемщика?

Сейчас точность предсказания довольно скромная — 45%, такие результаты никого не устраивают, но благодаря использованию более подходящих техник моделирования (finite mixture regression models) их можно улучшить. На мой взгляд, ошибка должна снизиться до 20 и менее процентов.

Вы предлагаете несколько способов применения предсказания платежного поведения заемщика, а в каком направлении на ваш взгляд есть наибольшие перспективы развития? И почему?

Первый метод, про который я рассказывал — это «в лоб» моделирование количества платежей. В ней есть очевидные преимущества — зная количество платежей можно получить все что угодно, в т.ч. точно рассчитать ожидаемый денежный поток. Недостаток здесь в том, что для моделирование такой величины стандартные эконометрические техники не подходят ввиду того, что распределение является мультимодальным.
Вторая — моделирование вероятности того, что по ссуде будет внесён 0, 1, 2, 3 и так далее платежей. В ней с точки зрения эконометрического моделирования ситуация неоднозначная. С одной стороны, достаточно использовать мультиномиальную регрессию, но с другой стороны непонятно каким количеством платежей ограничиваться — какое количество вероятностей моделировать 10 или 50?

Корреспондент Школы финансов Альмира Жадигерова