Szacowanie parametrów ryzyka kredytowego przy użyciu rodzin klasyfikatorów

Banki stosujące zalecenia Umowy Bazylejskiej II/III zobowiązane są do wyznaczania ryzyka na podstawie szeregu parametrów. Jednym z nich jest procent straty – Loss Given Default (LGD). W literaturze LGD traktowany jest jako zmienna losowa, o rozkładzie dwumodalnym. Do szacowania wielkości LGD stosuje się zaawansowane regresyjne modele statystyczne. Alternatywny sposób to wykorzystanie metod data miningowych. Szczególnie atrakcyjne wydają się estymatory typu rodzin klasyfikatorów, które pozwalają na uśrednienie rezultatów wielu „słabych klasyfikatorów” i uzyskanie bardziej precyzyjnych wyników. Rodziny klasyfikatorów operują tzw. informacją. Problemem jest interpretacja informacji w kategoriach biznesowych. Celem artykułu jest uzgodnienie obu podejść i interpretacji. Przedstawione zostaną wyniki szacowania przy użyciu modeli: ułamkowej regresji logistycznej, beta-regresji, boostingu gradientowego oraz lasów losowych. Porównane zostaną właściwości estymatorów. Obliczenia wykonane zostały na danych rzeczywistych.

According to the Capital Requirements Directive banks applying the internal rating based approach are obliged to estimate risk based on a set of risk parameters. One of the risk parameters is Loss Given Default (LGD). LGD is treated as a random variable with a bimodal distribution. One can apply advanced statistical models in LGD estimation. An alternative approach is to use data mining methods. The most promising seem to be families of classifiers, that allow for averaging results of many weak classifiers and for obtaining more precise results. Families of classifiers are built based on information criterion. The problem encountered is interpretation of obtained results in terms of business applications. The aim of the paper is to compare both approaches. We present results of LGD estimation with help of two regression models: fractional and beta regression and two ensemble methods: gradient boosting and random forests. Calculations were done on real life data.