Риски под контроль: Обновление рейтингов и лимитов, изменение методологии

Сегодня хотим поделиться с вами важной новостью: мы обновили риск-модель до версии 6.2! В связи с обновлением изменены ставки для всех рейтингов:

RBP-модель (Risk-Based Pricing, «ценообразование на основе риска») на базе машинного обучения — один из ключевых элементов платформы. Она оценивает вероятность дефолта (PD) потенциального заемщика и в соответствии с ней определяет процентную ставку, которая покроет риск инвесторов.

Мы обновили нашу ключевую риск-модель до версии 6.2, серьезно обогатив ее данными, но кроме этого внесли ряд важных стратегических изменений в методику расчета рисков, которые были необходимы на текущем этапе эволюции нашей риск-системы. Целью нашей команды является построение корректного и справедливого Risk-Based Pricing’а, в связи с этим сегодня мы расскажем вам об этих нововведениях.

Актуальный диапазон ставок:

Ключевые методологические изменения:

1. Переход к расчету Pd на годовой модели займов с последующей экстраполяцией и интерполяцией на иные сроки длительности
2. Расчет Pd с учетом вызревания когорт
3. Учет реструктуризации в момент наступления реструктуризации

А теперь расскажем обо всем подробнее

В рамках обновления мы привели все займы к 1-годичной модели. Теперь факт закрытия займа или дефолта будет учитываться на интервале в 1 год с момента выдачи займа, что позволяет:

1. Экстраполировать годовой Pd на займы разных сроков и корректно учитывать их в риск-системе. На платформе существенными темпами растет число займов с разными сроками, в связи с чем возникает требование по модернизации риск-системы под новые реалии.
2. «Вызревание» займов для статистики также приведено к единообразию, можно считать статистику из займов, у которых уже есть история оплаты за 1 год, даже если этот займ находится в процессе погашения

Мы калибруем нашу максимально свежую и быстро реагирующую на обновление данных статистику на данные зрелой когорты. Для чего это нужно:

1. Свежие данные по дефолтам быстрее наполняют статистику, на основании которой мы строим наш risk-based pricing. Благодаря этому мы можем оперативно реагировать на изменения дефолтности и отвечать ставкой.
2. Однако при использовании свежих данных возникает проблема не достаточности вызревания займов этой же когорты, что приводит к искажению и завышению расчётных значений Pd. Для покрытия данного эффекта мы вводим калибровку с учётом когорты вызревших займов, то есть приводим в дефолтность в соответствие с тем значением, которое должно быть на момент вызревания всех займов

Приняли методику учета реструктуризированных займов в статистике дефолтности.

1. Ранее для полноценного учета реструктуризации нужно было ожидать окончания срока реструктуризированного займа, что затормаживало насыщение статистики данными об этих займах
2. Сейчас мы можем учитывать дефолтность такого займа в момент его отправки в реструктуризацию. Мы регулярно мониторим и пересчитываем статистику по дефолтности реструктуризированных займов и учитываем этот показатель для учёта общей статистики дефолтов.

Какие еще обновления

Мы сделали регулярный пересмотр лимитов с учетом параметров диверсификации портфелей инвесторов. В итоге лимиты заемщиков растут, но их доля в портфелях инвесторов остается на прежнем уровне согласно параметрам автоинвестирования. Эта работа проводится ежемесячно, однако в рамках обновления мы провели внеочередной пересмотр с целью повышения ликвидности на платформе и увеличения скорости распределения средств инвесторов

Обновление риск-модели до версии 6.2 путем ее обогащения существенным объемом новых данных позволило улучшить предсказательную силу и учесть последние изменения в статистике на платформе.