Оптимизация моделей оценки вероятности дефолта в кризисных условиях. Статья Алексея Антонова и Романа Сорокина для журнала «Риск-менеджмент в кредитной организации»

Использование существующих подходов к моделированию ожидаемых кредитных убытков во время кризиса, вызванного пандемией COVID-19, может привести к менее точному расчету резервов ECL, что станет причиной чрезмерной или, наоборот, недостаточной аллокации капитала на покрытие кредитных потерь. По мнению Алексея Антонова, директора практики «Технологии финансовых рынков и управления рисками» и Романа Сорокина, ведущего специалиста практики Data Science, в ближайшее время на первый план выйдут подходы, основанные на алгоритмах машинного обучения и использовании концепции Auto ML. В статье для издания «Риск-менеджмент в кредитной организации» эксперты

«Неофлекс» на реальных примерах из практики банков описали модели, учитывающие специфику кризисного периода.

Скачать полный текст статьи «Оптимизация моделей оценки вероятности дефолта в кризисных условиях» (pdf, 302 Кб)