О Кредитном Скоринге И Теории Принятия Решений
Спонсор месяца - Вебмастер! А ты обеспечил буржуя виагрой? GlavMed.com
Сайт дня (как попасть) - http://paperpaperpaperlife.blogspot.com/
На этой неделе в The Los Angeles Times вышла интересная статья о том, что люди, с более высоким баллом по кредитному скорингу, на 50% более склонны к стратегическим дефолтом, чем люди с низким баллом, чего, как вы понимаете (?) быть не должно.
Research using a massive sample of 24 million individual credit files has found that homeowners with high scores when they apply for a loan are 50% more likely to "strategically default" -- abruptly and intentionally pull the plug and abandon the mortgage -- compared with lower-scoring borrowers.
National credit bureau Experian teamed with consulting company Oliver Wyman to identify the characteristics and debt management behavior of the growing numbers of homeowners who bail out of their mortgages with none of the expected warning signs, such as nonpayments on other debts.
With foreclosures, delinquencies and loan losses at record levels, strategic defaults and walkaways are among the hottest subjects in residential real estate finance. Unlike in earlier academic studies, Experian and Wyman could tap into credit files over extended periods to identify patterns associated with strategic defaults.
Among researchers' findings are these eye-openers:
* The number of strategic defaults is far beyond most industry estimates -- 588,000 nationwide during 2008, more than double the total in 2007. They represented 18% of all serious delinquencies that extended for more than 60 days in last year's fourth quarter.
* Strategic defaulters often go straight from perfect payment histories to no mortgage payments at all. This is in stark contrast with most financially distressed borrowers, who try to keep paying on their mortgage even after they've fallen behind on other accounts.
* Strategic defaults are heavily concentrated in negative-equity markets where home values zoomed during the boom and have cratered since 2006. In California last year, the number of strategic defaults was 68 times higher than it was in 2005. In Florida it was 46 times higher. In most other parts of the country, defaults were about nine times higher in 2008 than in 2005.
* Two-thirds of strategic defaulters have only one mortgage -- the one they're walking away from on their primary homes. Individuals who have mortgages on multiple houses also have a higher likelihood of strategic default, but researchers believe that many of these walkaways are from investment properties or second homes.
* Homeowners with large mortgage balances generally are more likely to pull the plug than those with lower balances. Similarly, people with credit ratings in the two highest categories measured by VantageScore -- a joint scoring venture created by Experian and the two other national credit bureaus, Equifax and TransUnion -- are far more likely to default strategically than people in lower score categories.
* People who default strategically and lose their houses appear to understand the consequences of what they're doing. Piyush Tantia, an Oliver Wyman partner and a principal researcher on the study, said strategic defaulters "are clearly sophisticated," based on the patterns of selective payments observable in their credit files. For example, they tend not to default on home equity lines of credit until after they bail out on their main mortgages, sometimes to draw down more cash on the equity line.
Кредитный скорринг - это система "предсказания" будущего поведения заемщика в плане платежеспособности, основанная на статистике - чем выше балл, тем ниже уровень дефолтов. Соответственно, если люди с более высоким уровнем баллов показывают более высокие дефолты - то система перестала работать. В принципе, что кредитный скорринг в США (к примеру, знаменитый FICO score) перестал адекватно работать, уже не секрет, зачастую уровень дефолта можно более точно предсказать просто по месту проживания человека (особенно, если речь идет о Калифорнийцах или Флоридцах). Но, давайте обо всем по порядку.
Когда-то давно кредиты выдавались только по личному собеседованию с работником банка. Однако в эпоху автоматизации и популярности математических моделей были разработаны скоринговые системы, которые на основе простых факторов (прошлая платежная история, возраст, семейный статус, уровень доходов, владеет человек домом или нет, сколько у него кредиток и открытых линий, уровень долговой нагрузки и так далее) вычисляли вероятность того, что человек выплатит кредит.
Первоначальная цель скоринга была упростить процедуру выдачи кредитов. Но затем оказалось, что скоринговые системы в целом давали более точные предсказания, чем индивидуальные loan officers. Начался бум скоринговых систем (у нас в России насколько я знаю особенно злоупотребляет этом Тинькофф - Кредитные Системы, у которых якобы суперлучшие системы предсказания поведения заемщиков - все свои решения о том, кому предложить свою кредитки, они генерируют через анализ данных).
Не думаю, что кредитный скоринг тут кому-то особо интересен, а вот теория принятия решений - штука весьма интересная и поучительная и выдача кредитов классифицируется в ней как repeatable decisions. Если, к примеру, завтра ебнет ядерная ракета, то Путину или Медведеву придется принимать решение, отвечать или нет. Такие решения они раньше не принимали - и эти решения называются уникальными. А банк постоянно одобряет или отвергает кредитные заявки - такие (однотипные) решения называются повторяемыми.
Повторяемые решения, в свою очередь, делятся на две группы, с обратной связью и без. К примеру, вы живете в Узбекистане и вас попросили найти работников на стройку в Москву - 200 человек. Вы отбираете 200 человек из пула людей и отсылаете. Вас просят найти еще 200 человек - вы опять отбираете и отсылаете. Ваш заказчик ничего вам не говорит - у вас нет фидбэка. Но может быть и обратный случай, когда вам сообщают результаты и узнаются некоторые особенности. К примеру, что выпускники определенного строительного ВУЗа - халтурщики. А люди из определенного аула, наоборот - очень добросовестные. Наличие такого фидбэка позволяет вам менять вам свои критерии и (теоретически) улучшать качество принятия решений.
Почему кредитный скоринг "поломался"? Дело в том, что для математических моделей важны переменные. На основе этих переменных и делается упрощенная модель, что на что влияет. Но модель эта почти всегда (в долгосрочном плане) неверна, ибо часть переменных ведут себя, как константы. К примеру, уровень безработицы несомненно влияет на платежеспособность людей. Однако, если в течении 20 лет безработица колеблется на уровне 5-8%, то модель выстраивается из расчета, что так оно всегда и будет, в то время как "заход" безработицы на 11% может дать полнейшую поломку модели. Точно так же самые различные факторы, такие как место проживания, которые раньше слабо на что влияли, могут вдруг (в результате природных катаклизмов, subprime lending, ухода крупного работодателя) стать сами важными "переменными". На какой-то период. В конце концов правило - прошлое не может предсказать будущее - еще никто не отменял.
История "кредитного скоринга", в зависимости от того на какой стороне вы стоите, может рассматриваться как история успеха, так и грандиозного провала. Моделеры обычно говорят - ну и что, что поломалась, зато столько лет работала. Кризис никто не в состоянии предсказать. Вот он сейчас кончится, мы формулу подправим и все будет заябися. Будет предсказывать, как надо. До следующего кризиса.
Противники моделей говорят обратное - вы бы сначала сравнили сумму, которую вы заработали при помощи модели, с суммой невозвратов и посмотрели на плюсик там или минус. Плюс - легкому кредиту конец, поэтому и скоринговые системы не особо понадобятся, ибо "кредитка каждому" - это нонсенс, который уйдет в прошлое.
Однако я рассказал эту историю с одной целью - я знаю, что множество читателей этого блога одновременно и склонны к аналитическому "математическому" мышлению, и уже на опыте самостоятельно убедились, что тайм-менеджменты, GTD, ТРИЗ, самодисциплины, самопрограммирование и так далее - неработающее говно на палочке, особенно в долгосрочном плане. Что тут может предложить теория принятия решений?
Ну, самое главное, что теория принятия решений отвергает один единственный правильный "алгоритм" - так что можно расслабиться, не делить листочек на "Плюсы" и "Минусы", в надежде на то, что есть оно, то самое "правильное решение", которое вы сейчас вычислите, и все будет хорошо.
Канеман и Тверски, которые разработали prospect theory и досконально изучили принятие решений людьми в условиях неопределенности, показали, что в предложении "решение, которое вы принимаете", ВЫ зачастую намного важнее РЕШЕНИЕ. Решения человека зачастую не только нерациональны, не только человек имеет ряд встроенных багов (по крайней мере при принятии некоторых типов решений), но и, если не предпринять специальных шагов, вы скорее назначите любое принятое вами решение заранее правильным (особенно если вы над ним долго думали или получили при помощи "правильного алгоритма"), нежели будете анализировать результаты и честно оценивать правильность решения постфактум.
Третье, совсем для немногие проблемы попадают в категорию "имеющих правильное решение, которое возможно заранее простчитать". Решение большинства сложных проблем парадоксальным образом требует не "правильного подхода", сколько избежания "неправильных подходов". Другими словами, совет "не играть в игровых автоматах" может в практическом плане дать больше эффекта, чем любой совет, "что делать" если вам срочно потребовались деньги. (Совет "не играть в автоматах" не равнозначен "не рискуй", ибо игра в автоматы это риск с отрицательным ожиданием, и советы рисковать или не рисковать - абсолютно бессмысленны с той точки зрения, что человеку стоит избегать рисков с отрицательным ожиданием и наоборот, намеренно брать на себя риски с положительным ожиданием).
P.S. Кому все же больше интересна тема кредитного скоринга, можете почитать на Вике статьи про FICO и VantageScore (о которой речь идет в статье LATimes). Только пусть вас не смущает противоречие, когда сначала их называют highly predictive, а потом virtually meaningless - оба утверждения правы, но в разное время. В BusinessWeek можно прочитать интересную статью об истории FICO, как обманывают систему и почему банки теперь отказываются от нее.
Человек из Лебедяни в одиночку строит метро.
Дурят! Кредитки от Тинькофф
Твердый, Вонючий, Дырявый
Почему турбины летают
Давыдомыслие 613
Самая грустная собака в мире.
Спонсор месяца - Вебмастер! А ты обеспечил буржуя виагрой? GlavMed.com
Сайт дня (как попасть) - http://paperpaperpaperlife.blogspot.com/
На этой неделе в The Los Angeles Times вышла интересная статья о том, что люди, с более высоким баллом по кредитному скорингу, на 50% более склонны к стратегическим дефолтом, чем люди с низким баллом, чего, как вы понимаете (?) быть не должно.
Research using a massive sample of 24 million individual credit files has found that homeowners with high scores when they apply for a loan are 50% more likely to "strategically default" -- abruptly and intentionally pull the plug and abandon the mortgage -- compared with lower-scoring borrowers.
National credit bureau Experian teamed with consulting company Oliver Wyman to identify the characteristics and debt management behavior of the growing numbers of homeowners who bail out of their mortgages with none of the expected warning signs, such as nonpayments on other debts.
With foreclosures, delinquencies and loan losses at record levels, strategic defaults and walkaways are among the hottest subjects in residential real estate finance. Unlike in earlier academic studies, Experian and Wyman could tap into credit files over extended periods to identify patterns associated with strategic defaults.
Among researchers' findings are these eye-openers:
* The number of strategic defaults is far beyond most industry estimates -- 588,000 nationwide during 2008, more than double the total in 2007. They represented 18% of all serious delinquencies that extended for more than 60 days in last year's fourth quarter.
* Strategic defaulters often go straight from perfect payment histories to no mortgage payments at all. This is in stark contrast with most financially distressed borrowers, who try to keep paying on their mortgage even after they've fallen behind on other accounts.
* Strategic defaults are heavily concentrated in negative-equity markets where home values zoomed during the boom and have cratered since 2006. In California last year, the number of strategic defaults was 68 times higher than it was in 2005. In Florida it was 46 times higher. In most other parts of the country, defaults were about nine times higher in 2008 than in 2005.
* Two-thirds of strategic defaulters have only one mortgage -- the one they're walking away from on their primary homes. Individuals who have mortgages on multiple houses also have a higher likelihood of strategic default, but researchers believe that many of these walkaways are from investment properties or second homes.
* Homeowners with large mortgage balances generally are more likely to pull the plug than those with lower balances. Similarly, people with credit ratings in the two highest categories measured by VantageScore -- a joint scoring venture created by Experian and the two other national credit bureaus, Equifax and TransUnion -- are far more likely to default strategically than people in lower score categories.
* People who default strategically and lose their houses appear to understand the consequences of what they're doing. Piyush Tantia, an Oliver Wyman partner and a principal researcher on the study, said strategic defaulters "are clearly sophisticated," based on the patterns of selective payments observable in their credit files. For example, they tend not to default on home equity lines of credit until after they bail out on their main mortgages, sometimes to draw down more cash on the equity line.
Кредитный скорринг - это система "предсказания" будущего поведения заемщика в плане платежеспособности, основанная на статистике - чем выше балл, тем ниже уровень дефолтов. Соответственно, если люди с более высоким уровнем баллов показывают более высокие дефолты - то система перестала работать. В принципе, что кредитный скорринг в США (к примеру, знаменитый FICO score) перестал адекватно работать, уже не секрет, зачастую уровень дефолта можно более точно предсказать просто по месту проживания человека (особенно, если речь идет о Калифорнийцах или Флоридцах). Но, давайте обо всем по порядку.
Когда-то давно кредиты выдавались только по личному собеседованию с работником банка. Однако в эпоху автоматизации и популярности математических моделей были разработаны скоринговые системы, которые на основе простых факторов (прошлая платежная история, возраст, семейный статус, уровень доходов, владеет человек домом или нет, сколько у него кредиток и открытых линий, уровень долговой нагрузки и так далее) вычисляли вероятность того, что человек выплатит кредит.
Первоначальная цель скоринга была упростить процедуру выдачи кредитов. Но затем оказалось, что скоринговые системы в целом давали более точные предсказания, чем индивидуальные loan officers. Начался бум скоринговых систем (у нас в России насколько я знаю особенно злоупотребляет этом Тинькофф - Кредитные Системы, у которых якобы суперлучшие системы предсказания поведения заемщиков - все свои решения о том, кому предложить свою кредитки, они генерируют через анализ данных).
Не думаю, что кредитный скоринг тут кому-то особо интересен, а вот теория принятия решений - штука весьма интересная и поучительная и выдача кредитов классифицируется в ней как repeatable decisions. Если, к примеру, завтра ебнет ядерная ракета, то Путину или Медведеву придется принимать решение, отвечать или нет. Такие решения они раньше не принимали - и эти решения называются уникальными. А банк постоянно одобряет или отвергает кредитные заявки - такие (однотипные) решения называются повторяемыми.
Повторяемые решения, в свою очередь, делятся на две группы, с обратной связью и без. К примеру, вы живете в Узбекистане и вас попросили найти работников на стройку в Москву - 200 человек. Вы отбираете 200 человек из пула людей и отсылаете. Вас просят найти еще 200 человек - вы опять отбираете и отсылаете. Ваш заказчик ничего вам не говорит - у вас нет фидбэка. Но может быть и обратный случай, когда вам сообщают результаты и узнаются некоторые особенности. К примеру, что выпускники определенного строительного ВУЗа - халтурщики. А люди из определенного аула, наоборот - очень добросовестные. Наличие такого фидбэка позволяет вам менять вам свои критерии и (теоретически) улучшать качество принятия решений.
Почему кредитный скоринг "поломался"? Дело в том, что для математических моделей важны переменные. На основе этих переменных и делается упрощенная модель, что на что влияет. Но модель эта почти всегда (в долгосрочном плане) неверна, ибо часть переменных ведут себя, как константы. К примеру, уровень безработицы несомненно влияет на платежеспособность людей. Однако, если в течении 20 лет безработица колеблется на уровне 5-8%, то модель выстраивается из расчета, что так оно всегда и будет, в то время как "заход" безработицы на 11% может дать полнейшую поломку модели. Точно так же самые различные факторы, такие как место проживания, которые раньше слабо на что влияли, могут вдруг (в результате природных катаклизмов, subprime lending, ухода крупного работодателя) стать сами важными "переменными". На какой-то период. В конце концов правило - прошлое не может предсказать будущее - еще никто не отменял.
История "кредитного скоринга", в зависимости от того на какой стороне вы стоите, может рассматриваться как история успеха, так и грандиозного провала. Моделеры обычно говорят - ну и что, что поломалась, зато столько лет работала. Кризис никто не в состоянии предсказать. Вот он сейчас кончится, мы формулу подправим и все будет заябися. Будет предсказывать, как надо. До следующего кризиса.
Противники моделей говорят обратное - вы бы сначала сравнили сумму, которую вы заработали при помощи модели, с суммой невозвратов и посмотрели на плюсик там или минус. Плюс - легкому кредиту конец, поэтому и скоринговые системы не особо понадобятся, ибо "кредитка каждому" - это нонсенс, который уйдет в прошлое.
Однако я рассказал эту историю с одной целью - я знаю, что множество читателей этого блога одновременно и склонны к аналитическому "математическому" мышлению, и уже на опыте самостоятельно убедились, что тайм-менеджменты, GTD, ТРИЗ, самодисциплины, самопрограммирование и так далее - неработающее говно на палочке, особенно в долгосрочном плане. Что тут может предложить теория принятия решений?
Ну, самое главное, что теория принятия решений отвергает один единственный правильный "алгоритм" - так что можно расслабиться, не делить листочек на "Плюсы" и "Минусы", в надежде на то, что есть оно, то самое "правильное решение", которое вы сейчас вычислите, и все будет хорошо.
Канеман и Тверски, которые разработали prospect theory и досконально изучили принятие решений людьми в условиях неопределенности, показали, что в предложении "решение, которое вы принимаете", ВЫ зачастую намного важнее РЕШЕНИЕ. Решения человека зачастую не только нерациональны, не только человек имеет ряд встроенных багов (по крайней мере при принятии некоторых типов решений), но и, если не предпринять специальных шагов, вы скорее назначите любое принятое вами решение заранее правильным (особенно если вы над ним долго думали или получили при помощи "правильного алгоритма"), нежели будете анализировать результаты и честно оценивать правильность решения постфактум.
Третье, совсем для немногие проблемы попадают в категорию "имеющих правильное решение, которое возможно заранее простчитать". Решение большинства сложных проблем парадоксальным образом требует не "правильного подхода", сколько избежания "неправильных подходов". Другими словами, совет "не играть в игровых автоматах" может в практическом плане дать больше эффекта, чем любой совет, "что делать" если вам срочно потребовались деньги. (Совет "не играть в автоматах" не равнозначен "не рискуй", ибо игра в автоматы это риск с отрицательным ожиданием, и советы рисковать или не рисковать - абсолютно бессмысленны с той точки зрения, что человеку стоит избегать рисков с отрицательным ожиданием и наоборот, намеренно брать на себя риски с положительным ожиданием).
P.S. Кому все же больше интересна тема кредитного скоринга, можете почитать на Вике статьи про FICO и VantageScore (о которой речь идет в статье LATimes). Только пусть вас не смущает противоречие, когда сначала их называют highly predictive, а потом virtually meaningless - оба утверждения правы, но в разное время. В BusinessWeek можно прочитать интересную статью об истории FICO, как обманывают систему и почему банки теперь отказываются от нее.
Человек из Лебедяни в одиночку строит метро.
Дурят! Кредитки от Тинькофф
Твердый, Вонючий, Дырявый
Почему турбины летают
Давыдомыслие 613
Самая грустная собака в мире.
Спонсор месяца - Вебмастер! А ты обеспечил буржуя виагрой? GlavMed.com
posted by UncommonBusiness at 12:51 AM
8 Comments:
Где-то когда-то читал статью о том, что скоринг сиситема просчитывает не только (точнее не столько) вероятность будущего дефолта, сколько вероятный размер заработка на данном клиенте.
Иными словами нефиг давать карту умному инженеру, умеющему пользоваться деньгами и не вылазящему за рамки грейспериода, когда есть глупый дворник, который переведет на карту всю свою зарплату и будет сидеть на нижней границе кредитного лимита... Ну и фиг с тем, что дворник обанкротится раньше, чем инженер. Зато суммарный доход от дворника получиться больше.
давыдов а можно это написать нормальным языком.
"ВЫ зачастую намного важнее РЕШЕНИЕ. Решения человека зачастую не только нерациональны, не только человек имеет ряд встроенных багов (по крайней мере при принятии некоторых типов решений), но и, если не предпринять специальных шагов, вы скорее назначите любое принятое вами решение заранее правильным (особенно если вы над ним долго думали или получили при помощи "правильного алгоритма"), нежели будете анализировать результаты и честно оценивать правильность решения постфактум."
"Тинькофф - Кредитные Системы, у которых якобы суперлучшие системы предсказания поведения заемщиков - все свои решения о том, кому предложить свою кредитки, они генерируют через анализ данных"
Не совсем по теме конечно, но: мне сегодня пришло письмо поучавствовать в их программе лояльности (как я терпеть не могу эти маркетенговые выражения фуууу) и получить визу платинум. Так же прислали заявление на карточку и конверт в котором я это заявление должен быть отослать обратно :) И все это из-за того, что я год назад зарегился на сайте авиакомпании.. при этом даже не летал ни разу. По-моему это больше напоминает: "Аааа нам пиздееец, возьмите хоть кто-нибудь нашу кредитку", чем "анализ данных и предсказание поведения заемщиков". Особенно, если учесть, что я твой коллега, т.е. официально безработный :)
Потрясающий пост! Узнал очень много нового для себя. Про крединтый скоринг я некогда не слышал. Но основное в статье не это. Основное, что "не надо путать карту местности с самой местностью" (с) Талеб. Иными словами, надо понимать, что у любой математической финансовой модели есть встроенные дефекты, как-то:
а) любая модель верна только в области своей применения ("безработица почти константа");
б) Нужно переодически перепроверять адекватность применимости модели, т.к. условия в реальности могут измениться;
в) нужно чётко понимать что модель меряет и что не меряет и не применять её бездумно к новым ситуациям (к пулу людей, вместо одного человека, например);
г) в случае если есть признаки, что модель стала не адекватна нужно от неё отказаться.
Карта и местность это не Талеб, это, если я не ошибаюсь, Коржибский лет так 80 назад сказал.
Ага, точно Коржибский
http://en.wikipedia.org/wiki/Map%E2%80%93territory_relation#.22The_map_is_not_the_territory.22
Я же ссылался на это http://ntaleb.blogspot.com/2009/03/blog-post.html
Вот что я называю Платонизмом, последствия идей Платона, когда мы принимаем карту за территорию, перекладываем свои представления о реальности на реальность.
Во многом от этого происходят такие вещи, как национальная неприязнь. Когда в нашей голове существуют какие-либо идеи и конструкции, мы применяем их для описания структур, которые менее послушны нашей логике и нашим объяснением. Платонизмы – заставляют нас думать, что мы понимаем больше, чем есть на самом деле.
Но я не говорю, что Платонизмов не имеют право на существование. Наши интеллектуальные карты действительности не всегда не правильны, он не правы только в некоторых случаях.
Трудность состоит в следующем:
А) Мы не знаем, когда наша карта действительности будет не правильна
Б) Ошибки могут привести к серьезным последствиям
Другими словами мы часто даже не пытаемся учесть неопределенность, а когда мы всё же стараемся её учесть в наших моделях, мы слишком подвержены туннельному восприятию реальности, которое состоит в попытках завернуть неопределённость в оболочку понятных теорий.
Так бывает, когда потенциально полезные лекарства несут в себе случайный тяжелый побочный эффект.
Платонический сгиб – это взрывоопасная граница, где Платонический ум вступает в контакт с суровой реальностью и расстояние между тем, что мы действительно знаем, и тем, что мы думаем, что знаем становится опасно широким. Это то место, где появляется Черный Лебедь.
принципы скорринга интересены, тем кому не дают кредит, я таким раньше был, года 2 кредит не давали. Потом в сбере получил первый кредит, сформировал кредитную историю. Решил вопрос.
Как оно было. В компмагазине, по скорринговой системе полсчитали несколько раз кредит на комп с разными параметрами, на год, на полгода. Получал согласие, программы на получение кредита. Кредит брать не стал. И как отрезало, ни один ком банк, не выдавал кредиты. У сбера отдельная база от ком банков, и он более формален. Если проходишь по их критериям - кредит дадут. Особенно охотно под залог золотых слитков)
Post a Comment
<< Home