Πιστωτικός κίνδυνος, μοντέλα μέτρησης πιστωτικού κινδύνου και περίπτωση μελέτης με λογιστική παλινδρόμηση - Παραγιουδάκης, Γεώργιος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών, 2018)
Η χορήγηση πιστώσεων διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στην σημερινή οικονομία. Η εν λόγω εργασία διαπραγματεύεται το θέμα των πιστώσεων, του πιστωτικού κινδύνου και μοντέλων μέτρησης πιστωτικού κινδύνου. Επίσης, στο τέλος της εργασίας γίνεται αξιολόγηση της πιστοληπτικής ικανότητας 378 υποψηφίων πελατών με χρήση λογιστικής παλινδρόμησης. Στο πρώτο κεφάλαιο, αναφέρεται ότι αρμόδιες για την χορήγηση πιστώσεων είναι οι τράπεζες. Οι τράπεζες επιτελούν εκτός από την χορήγηση δανείων και διάφορες άλλες δραστηριότητες. Επίσης, υπόκεινται σε διάφορους τύπους κινδύνου, οι οποίοι μπορεί να προκαλέσουν σοβαρά προβλήματα στην ύπαρξή τους. Όσον αφορά τις πιστώσεις, η τράπεζα προσφέρει χρήματα σε άλλα πρόσωπα (φυσικά ή νομικά) με απαίτηση είσπραξης τόκων. Αυτή είναι η κύρια λειτουργία τους. Η χορήγηση δανείων παρουσιάζει, όπως κάθε επιχειρηματική δραστηριότητα, ρίσκο. Για να ελαχιστοποιηθεί αυτό το ρίσκο, έχουν αναπτυχθεί διάφορα εργαλεία από τις τράπεζες προκειμένου να προβλέπουν περιπτώσεις όπου οι δανειολήπτες δεν θα αποπληρώσουν τα δάνεια. Αυτά τα εργαλεία έχουν βελτιωθεί με την βοήθεια των υπολογιστών και χρησιμοποιώντας βάσεις δεδομένων μπορούν να προβλέπουν αποτελεσματικά αν κάποιος πελάτης θα αποπληρώσει το δάνειο ή όχι. Στο δεύτερο κεφάλαιο παρουσιάζονται αναλυτικά ορισμένες από τις πλέον διαδεδομένες τεχνικές για μέτρηση πιστωτικού κινδύνου. Η πρώτη τεχνική είναι η Διαχωριστική Ανάλυση. Αυτή η μέθοδος προσπαθεί να κατατάξει τις παρατηρήσεις σε ομάδες. Οι παρατηρήσεις μας, μπορούν να προέρχονται από δύο ή περισσότερους πληθυσμούς. Άλλη τεχνική είναι τα Δέντρα Απόφασης, τα οποία ταξινομούν την πιστοληπτική ικανότητα των πελατών με βάση τα δεδομένα που υπάρχουν στην διάθεση του οργανισμού. Περαιτέρω, μια ακόμα μέθοδος που παρουσιάζεται είναι η Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης. Αυτές κατηγοριοποιούν τα δεδομένα με την βοήθεια ενός βέλτιστου υπερεπιπέδου που τα διαχωρίζει μεγιστοποιώντας το περιθώριο. Οι Γενετικοί Αλγόριθμοι, εμπνευσμένοι από την βιολογία, αναζητούν βέλτιστες λύσεις σε μαθηματικά προβλήματα και έχουν πολλά υποσχόμενη εξέλιξη στη μέτρηση πιστωτικού κινδύνου. Η επόμενη μέθοδος που αναλύεται είναι τα Νευρωνικά Δίκτυα, με τα οποία μπορούν να επιλυθούν δύσκολα προβλήματα, καθώς μιμούνται το ανθρώπινο νευρικό σύστημα. Η έκτη τεχνική είναι η Λογιστική vi Παλινδρόμηση. Σε αυτή την τεχνική δρουν πολλές ανεξάρτητες μεταβλητές πάνω σε μια εξαρτημένη κατηγορική μεταβλητή και έχουμε ως σκοπό να ερευνήσουμε το μη γραμμικό αποτέλεσμά της. Τέλος, τα Υβριδικά Μοντέλα συνδυάζουν μία ή περισσότερες μεθόδους μέτρησης πιστωτικού κινδύνου προκειμένου να αξιολογήσουν τους υποψήφιους δανειολήπτες. Στο τρίτο κεφάλαιο υπάρχει περίπτωση μελέτης με χρήση λογιστικής παλινδρόμησης. Παρά το γεγονός ότι τα νευρωνικά δίκτυα έχουν εξαιρετικά αποτελέσματα στη μέτρηση πιστωτικού κινδύνου, επιλέχθηκε η λογιστική παλινδρόμηση λόγω της μη ευρείας αποδοχής των πρώτων από τα πιστωτικά ιδρύματα. Επίσης, καθώς τα αποτελέσματά τους δεν είναι πάντα ερμηνεύσιμα από την οικονομική θεωρία, είναι αμφισβητήσιμα. Στο εν λόγω παράδειγμα, αξιολογούμε 378 αιτήσεις δανειοδότησης για στέγαση με δύο προβλεπτικές μεταβλητές, το φύλο και το μηνιαίο εισόδημα. Σκοπός είναι να βρούμε ποια από αυτές διαδραματίζει τον σημαντικότερο ρόλο στο υπόδειγμα και να προβλέψουμε επιτυχώς ποιοι από τους 378 πελάτες δεν θα αποπληρώσουν το δάνειο. Παρατηρούμε ότι παρά το γεγονός πως αρχικά εμφανίζεται σαν σημαντικότερη μεταβλητή το φύλο, εν τέλει αυτό οφείλεται σε ένα φαινόμενο που λέγεται suppressor effect. Εν τέλει, υπολογίζουμε τις πιθανότητες αποπληρωμής του δανείου και καταλήγουμε αναφέροντας τους τύπους σφαλμάτων τα οποία μπορεί να προκύψουν κατά τη μέτρηση πιστωτικού κινδύνου.