PD - MODELE DE RATING SI IFRS9Adoptarea unor modele avansate pentru rating intern și IFRS 9 necesită un echilibru între precizie, transparență și conformitate. Mai jos sunt propuneri concrete pentru optimizarea modelării riscului de credit.
1. Model de Scoring și Rating Intern
Hybrid Scorecard AI-Driven
✅ Descriere: Combinație între regresie logistică tradițională și machine learning, optimizată pentru interpretabilitate și performanță.
✅ Tehnici utilizate
- Feature selection cu LASSO / Boruta pentru reducerea dimensiunii variabilelor.
- Algoritmi XGBoost / LightGBM pentru îmbunătățirea predictibilității.
- Integrarea SHAP values pentru justificarea fiecărei decizii.
✅ Beneficii
- Crește precizia scorului de credit.
- Menține conformitatea cu reglementările prin explicabilitate.
- Permite ajustarea granulară a ratingurilor interne.
2. Model de Staging IFRS9
Probabilistic Transition Model
✅ Descriere: Model de tranziție între stadii bazat pe lanțuri Markov și Survival Analysis, care estimează probabilitatea migrării din Stage 1 → Stage 2 → Stage 3.
✅ Tehnici utilizate
- Hidden Markov Models (HMM) pentru a surprinde tiparele ascunse ale migrației.
- Cox Proportional Hazards Model pentru estimarea probabilității de deteriorare a creditului în timp.
✅ Beneficii
- Îmbunătățește alocarea expunerilor între stadii.
- Oferă o viziune mai realistă asupra comportamentului debitorilor.
- Reduce volatilitatea provizioanelor prin modelare mai precisă.
3. Model de PD pentru IFRS9
Multi-Stage PD Model
✅ Descriere: Model hibrid care estimează probabilitatea de default (PD) pe termen scurt și lung, combinând AI cu regresie logistică.
✅ Tehnici utilizate
- GBM / Random Forest pentru modelarea PD pe 12 luni (Stage 1).
- Time-Varying Cox Model pentru estimarea PD pe termen lung (> 12 luni).
- Bayesian Calibration pentru ajustarea PD în funcție de scenariile economice.
✅ Beneficii
- Oferă PD diferențiat pentru fiecare categorie de expunere.
- Integrează macroeconometria pentru estimări robuste.
- Poate fi calibrat pentru scenarii adverse.